Akademik araştırmaların temel taşı olan bilgiye erişim süreci, geleneksel yöntemlerle sınırlı kalmak zorunda değil. Google, Generative AI araştırma yeteneklerini kullanarak, detaylı bilimsel sorulara çok açılı cevaplar bulmayı amaçlayan yeni aracı Google Scholar Labs’ı tanıttı. Bu özellik, Google Akademik (Google Scholar) içerisine entegre edilerek, araştırmacıların aradıkları bilgiyi bulma ve sentezleme biçimini dönüştürme potansiyeli taşıyor.

Ancak bu dönüşüm, bilim camiasında önemli bir tartışmayı da beraberinde getiriyor: Yapay zeka destekli akademik arama araçları, geleneksel bilimsel kalite ölçütlerini (atıf sayısı, etki faktörü) görmezden gelerek, gerçekten güvenilir ve etkili makaleleri nasıl ön plana çıkarabilir? Bu yeni yaklaşım, araştırmacının bilimsel makale güvenilirliği konusundaki sorumluluğunu ne ölçüde değiştiriyor?

Google Scholar Labs Nedir ve Nasıl Çalışır?

• Nedir? Google Scholar Labs, Google Akademik’e (Google Scholar) entegre edilen, yapay zeka destekli akademik arama yaparak karmaşık bilimsel araştırma sorularını yanıtlamak üzere tasarlanmış yeni bir özelliktir.
• Nasıl Çalışır? Kullanıcının sorduğu detaylı soruyu analiz eder, temel konuları, yönleri ve aralarındaki ilişkileri belirler. Ardından, bu belirlenen tüm konuları Scholar üzerinde arar. Örneğin, kafein tüketiminin kısa süreli hafızayı nasıl etkilediği sorulduğunda, Labs; kafein alımı, kısa süreli hafıza ve yaşa özgü bilişsel çalışmalar arasındaki ilişkileri kapsayan makaleleri bulmak için çoklu arama yapar. Sonuçları değerlendirir ve hangi makalenin sorunun hangi kısmını yanıtladığını açıklayarak sunar.
• Kim Kullanabilir? Şu an için Labs, sınırlı sayıda oturum açmış kullanıcıya sunulmuş durumdadır ve gelecekteki geliştirmeler için kullanıcı geri bildirimleri toplanmaktadır.

AI Neden Geleneksel Metrikleri (Atıf Sayısı) Kullanmıyor?

Google Scholar Labs, geleneksel olarak araştırma kalitesini belirlemek için kullanılan bazı yaygın filtreleri (atıf sayısı ve derginin etki faktörü) sonuç sıralamasında bilinçli olarak kullanmamaktadır.

• Atıf Sayısı ve Etki Faktörü (Journal Impact Factor) Nedir?
  • Atıf Sayısı ve Etki Faktörü; bir makalenin yayınlandıktan sonra diğer bilimsel çalışmalar tarafından ne sıklıkla referans gösterildiğini veya bir derginin ortalama atıf popülerliğini gösteren ve bilimsel camiada popülerliği ölçmek için kullanılan yaygın göstergelerdir.
  • Örneğin, yüksek bir etki faktörüne sahip olan Nature dergisinin, 2.5 etki faktörüne sahip Applied Sciences gibi bir dergiye göre daha titiz ve önemli olduğu varsayılır.

AI Neden Bunları Devre Dışı Bırakıyor? 

Google sözcüsü Lisa Oguike’ye göre, bu metrikler araştırma alanına bağlıdır ve çoğu kullanıcı için uygun değerleri tahmin etmek zordur. Ayrıca, etki faktörüne veya atıf sayısına göre sınırlandırma yapmak; disiplinler arası veya yeni yayımlanmış makaleler gibi önemli kilit çalışmaları gözden kaçırma riskini taşır.

Google Akademik AI Neye Göre Makale Güvenilirliğini Ölçüyor?

Google Akademik AI (Scholar Labs), geleneksel sosyal popülerlik göstergeleri yerine, makaleleri bilim insanlarının kendilerine benzer şekilde değerlendirmeyi hedefliyor:

• Sıralama Kriteri: Google, Labs’in makaleleri sıralarken makalenin tam metnini, nerede yayımlandığını, kimin yazdığını ve diğer akademik literatürde ne sıklıkla ve ne kadar yakın zamanda alıntılandığını dikkate aldığını belirtiyor.
• Amacı: Aracın temel hedefi, kullanıcının araştırma sorusuna en yararlı, yani en uygun bilimsel içeriği bulmaktır. Yapay zeka, sorgudaki ana konular ve ilişkiler arasındaki bağlantıları okuyarak sonuca ulaşır.
• BCI Örneği: BCI (Beyin Bilgisayar Arayüzleri) araştırmaları ile ilgili bir demo sorgusunda, Labs’in ilk sıraya getirdiği makale yeni yayımlanmış olsa da, sorgunun temel konularını (noninvaziv sinyal, önde gelen algoritmalar) tartışması nedeniyle öne çıkarıldı. Bu, aracın derin içerik analizi yaptığını gösteriyor.

Yapay Zeka Destekli Arama Hangi Tartışmaları Gündeme Getiriyor?

Google’ın Generative AI araştırma aracı, bilimsel kalitenin nasıl değerlendirilmesi gerektiği konusunda iki zıt görüşü ortaya koyuyor:

• Geleneksel Metriklerin Eleştirisi (Schrag Görüşü): Vanderbilt Üniversitesi’nden nöroloji doçenti Matthew Schrag, Google’ın yaklaşımına katılarak atıf sayısı ve etki faktörünün bir makalenin kalitesinden çok, "sosyal bağlamı" hakkında bilgi verdiğini belirtiyor. Schrag, yapay zekanın, aksi takdirde gözden kaçabilecek önemli makaleleri yüzeye çıkarabileceğini ve sosyal medya popülerliği gibi ek bağlamlar ekleyebileceğini düşünüyor.
• Geleneksel Metriklere Duyulan Güven (Smoliga Görüşü): Tufts Üniversitesi’nden James Smoliga gibi tecrübeli araştırmacılar ise, özellikle yeni bir alana girerken, yüksek atıf alan makaleleri otomatik olarak daha güvenilir kabul etme tuzağına düştüklerini itiraf ediyor. PubMed karşılaştırmasında görüldüğü gibi, geleneksel filtreler (klinik çalışma, inceleme makalesi vb.), araştırmacıya hassas kontrol sunmaya devam ediyor.

Bilim insanları, yapay zeka destekli akademik arama araçlarının potansiyelini kabul etse de, son değerlendirme yetkisinin algoritmalara değil, kendilerine ait olması gerektiğini vurguluyorlar. Google Scholar Labs, gelecekteki akademik bilgi keşfinin yönünü belirleyecek önemli bir adımdır, ancak araştırmacılar için makaleleri okuma ve titizlikle değerlendirme sorumluluğu devam edecektir.

Google Scholar Labs'e erişim için bekleme listesine kaydolmak veya akademik araştırmalarınızda Generative AI araştırma araçlarını kullanmanın etik ve pratik sonuçları hakkında daha fazla bilgi edinmek için yapay zeka dünyasına girmenize yardımcı olan eğitimlerimize göz atabilirsiniz.