A keresőmotorok létrehoznak-e tudást?
Kétségtelen, hogy a Google és más keresőmotorok a mindennapi élet részévé váltak. De ha a tudás hatalom, akkor a keresőmotorok csomópontok?
A web tudományos és formális felhasználói számára a szakértők szerint a kutatóknak tisztában kell lenniük a keresőmotorok működésével annak biztosítása érdekében, hogy a minőség és ne csak a népszerűség vezérelje a források kiválasztását.
A. Cikkében International Journal of Cultural Studies, José van Dijck, a holland amszterdami egyetem szerint azzal érvel, hogy általában a keresőmotorok és különösen a Google Scholar a semleges eszközök helyett a tudományos ismeretek jelentős társproducereivé váltak.
A Google Tudós egyetlen forrásból keresi a különböző forrásokat, hogy különböző formátumokban (cikkek, tézisek, könyvek, összefoglalók vagy bírósági vélemények) találjon információt, és segítsen megtalálni ezeket egy könyvtárban vagy online.
A mai napig kevés empirikus vagy néprajzi kutatás áll rendelkezésre arról, hogy a hallgatók valójában hogyan folytatják a nyílt kereséseket. A felmérések azonban azt mutatják, hogy a tudományos cikkeket kereső hallgatók döntő többségükben a keresőmotorokat választják, nem pedig a könyvtár alapú kutatási felfedező hálózatokat.
Sok diák a könyvtári szolgáltatásokat inkább a Google Scholar „kiegészítőjeként” tekinti, és nem fordítva.
A keresőmotorok rangsorolási és profilalkotási rendszereinek egyik kulcsfontosságú pontja van Dijck szerint az, hogy ezekre nem vonatkoznak ugyanazok a szabályok, mint a hagyományos könyvtári ösztöndíj módszerekkel a nyilvánosság számára.
"Az olyan internetes kereskedelmi óriások által kifejlesztett automatizált keresőrendszerek, mint a Google, kiaknázzák a könyvtári rendszert állványozó nyilvános értékeket, ennek ellenére, ha e felület alá nézünk, nehéz megtalálni azokat az alapvető értékeket, mint az átláthatóság és a nyitottság" - mondta.
A tapasztalatlan felhasználók általában bíznak a saját motorokban, mint semleges tudásközvetítők - mondta. Valójában a motorüzemeltetők metaadatokkal értelmezik a keresők csoportjainak kollektív profiljait.
Első látásra a Google Tudós elfogadja az egyik alapvető tudományos értéket - az idézetek elemzését - azzal, hogy algoritmikus webes pókok segítségével indexeket hoz létre egy akadémiai anyagok hatalmas hálózatához.
Az alapmotorhoz hasonlóan a Google Scholar is rangsorolási rendszerként működik, amely szemantikus kapcsolatokon alapszik egy hatalmas forráskészlethez, amely eredetük révén tudományos szempontból megalapozottnak tekinthető.
A Google Tudós algoritmusa azonban kvantitatív idézőelemzés alapján működik. A tudósok másként járnak el, az idézeteket relatív státuszuk és súlyuk szerint rangsorolják az egyes szakmai tudományágakban.
Az információk rangsorolása a Google Tudóson keresztül meglehetősen hasonló a Google Kereséshez: a forrásokat a népszerűség, nem pedig az igazság-érték vagy a relevancia alapján rangsorolja. Azok a cikkek, amelyek több linket tartalmaznak hozzájuk, felülmúlják a jobb minőségű kutatásokat, amelyeket a Google Scholar algoritmus nem vesz fel.
Ez a kérdés tovább bonyolult, mert bizonyos intézmények megtagadják az adatbázisaikhoz való hozzáférést. A Google nem fedi fel az általa lefedett adatbázisok teljes listáját, illetve az időskálát jelző frissítések gyakoriságát. A felhasználók sötétben maradnak a keresés terjedelmével és időszerűségével kapcsolatban.
Van Dijck vizsgálata az akadémiai ismeretek felépítéséről a keresőmotor kódolt dinamikáján keresztül Bruno Latour szociológus színészi hálózatelméletére és Manuel Castells munkájára támaszkodik. A színészi hálózat elméletében a keresőmotorok nem egyszerűen tárgyak, hanem a tudástermelésben részt vevő emberi-technológiai hálózatok részei.
Castells azt javasolja, hogy „ne hajtsa végre” a hálózati tevékenységet, hogy alaposabban megvizsgálja a digitális hálózatok bonyolult erőviszonyait, mielőtt elmésen újra bekötné azokat.
Van Dijck gazdagított információs műveltségre szólít fel, amely magában foglalja a keresőmotorok gazdasági, politikai és szociokulturális dimenzióinak alapvető megértését. "A hálózati architektúra, a hálózati kapcsolatok dinamikájának és kereszteződéseinek alapvető ismerete nélkül nehéz felfogni a keresők társadalmi, jogi, kulturális és gazdasági következményeit" - mondta.
Ha a Google a központi idegrendszerré vált az ismeretek előállításában, akkor a lehető legtöbbet kell tudnunk a vezetékeiről.
„A kritikus és hozzáértő tudósok jövő generációinak biztosításához elemző készségekkel és kritikai megítéléssel gazdagított információs műveltséget kell tanítanunk. A tudományos ismeretek előállítása túl fontos ahhoz, hogy a vállalatokra és az intelligens gépekre bízzák ”- zárta gondolatait van Dijck.
Forrás: SAGE Publications UK
