Conoces el buscador Semantic Scholar? El uso intensivo de Google Académico opaca algunas iniciativas interesantes como la del buscador Semantic Scholar, lanzado en 2015 por el Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) de Seattle, EEUU. El propósito de esta herramienta es localizar los trabajos más relevantes de un tema concreto. A diferencia de Google Académico o PubMed, que se basan en el conteo de citas y en la frecuencia de frases recurrentes (co-word analysis), Semantic Scholar se basa en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales a partir del aprendizaje automático de los textos y el procesamiento del lenguaje natural. Es decir, toma en consideración el contexto de los términos para realizar un análisis semántico del material publicado a fin de ofrecer resultados útiles minimizando el ruido documental. El análisis tiene en cuenta, además, las tablas y los gráficos incluidos en el trabajo. Semantic Scholar también es capaz de identificar las citas bibliográficas realmente influyentes en un trabajo y ordenar los resultados a partir de la rapidez en que han sido citados (hot papers).

Semantic Scholar cubre fundamentalmente Medicina y Neurociencia, pero poco a poco ha ido incorporando trabajos de otras áreas. En 2016 Arxiv firmó un convenio de colaboración por el que incorporó su acervo de Informática al buscador. También indexa publicaciones de Springer Nature.

El buscador elabora sus propias métricas de impacto que son Author influence score, Velocity y Acceleration. Los resultados por nombre personal, además, muestran los autores más influyentes en él o ella y los autores a quienes más ha influido con su trabajo.

Por ponerle alguna pega, he observado en las pruebas que he hecho con autores de la F. CC. Matemáticas de la UCM que tienen que pulir la normalización del nombre. Asimismo, encuentro una distorsión en que un autor sea influyente para sí mismo, cosa que me hace pensar que tal vez no se eliminen las autocitas al realizar el cálculo.

¿Os apetece probarlo?

Fuentes:

https://www.semanticscholar.org/

Cavaller, Víctor (2017) Semantic Scholar y el AI2.ComeIn: Revista de estudios de Ciencias de la Información y la Comunicación, n. 71 (nov. 2017) http://www.uoc.edu/divulgacio/comein/es/numero71/articles/Semantic-Scholar-AI2.html [30/12/2017]

Jones, Nicola (2016) AI science search engines expand their reach. Nature, 11 november 2016. doi:10.1038/nature.2016.20964 [30/12/2017]

Jones, Nicola (2015) Artificial-intelligence institute launches free science search engine. Nature, 02 november 2015. doi:10.1038/nature.2015.18703 [30/12/2017]

A better way to search through scientific papers (2017). The Economist, 19 october 2017. https://www.economist.com/news/science-and-technology/21730489-get-neural-network-do-it-you-better-way-search-through-scientific [30/12/2017]

Semantic Scholar Pilot for Computer Science Papers (2016) https://arxiv.org/help/semanticscholar [30/12/2017]