En esta entrada , vamos a intentar dar respuesta a las siguientes preguntas utilizando el documento Academic Search Engines, a quantitative outlook por José Luis Ortega (UNED, Biblioteca Central Book):
- ¿Qué son los Motores de Búsqueda Académicos?
Podríamos considerarlos como el punto de encuentro entre las tradicionales bases de datos especializadas (para usuarios formados) y los nuevos motores de búsqueda de la web (donde la información se abren a una población heterogénea. En otras palabras, los buscadores académicos crearon un producto enfocado para un público especialista pero basado en información científica accesible para todo el mundo en la web.
- ¿Cuáles son los retos para que un Motor de Búsqueda Académico sea efectivo?
- productos basados en la web: contenidos que alcancen a una amplia audiencia, así se populariza la actividad científica.
- desarrollar procesos autónomos que estructuren la información de la forma más correcta posible: índices de citación autónomos, analizadores avanzados o diseños de robots entre otros.
- cubrir información científica enfocada para un tipo concreto de usuario: científico. Estos usuarios no sólo consumen contenidos sino que también la crean, lo cual es decisivo a la hora de elegir un motor de búsqueda u otro.
- presentar el formato y la definición del tipo de documento de manera correcta es fundamental.
- utilizar contador de citaciones e indicadores bibliométricos son los factores que convierten a una base de datos especializada en un motor de búsqueda académico.
- usar herramientas avanzadas para que la recuperación y extracción de información sea efectiva, de modo que el usuario científico sepa el origen y el tratamiento que se le ha dado a la información recuperada una vez hecha su consulta.
- ¿Cómo han evolucionado los Motores de Búsqueda Académicos?
-1997: AltaVista: el motor de búsqueda más utilizado.
CiteSeer: nace CiteSeer como proyecto de investigación con la intención de ser el primer
motor de búsqueda dedicado a acceder información científica desde la web.
-2000: Scirus: introduce fuentes secundarias de autoría, proporcionando contenidos de mayor calidad sin tener que analizar la información porque ya está procesada.
-2004: Google Scholar: se convierte en un hito de este tipo de buscadores porque incluye las
llamadas web crawlers (arañas web), authoritative sources (fuentes de autoridad) y citation indexing (índices de citación) pero expandidas de tal
manera hasta convertirse en el servicio con más información científica con los datos citados.
- 2006: AMiner (ArnetMiner): nace como un proyecto de red social y se convierte en el primer
servicio de perfiles, ,limitado a obtener información de DBLP (Digital Bibliography and Library Project) y a la ciencia de la
computación.
- 2008: CiteSeerx: CiteSeer se convierte en CiteSeerx en un intento de solventar los problemas
de CiteSeer. Veamos este vídeo muy interesante sobre ellos:
- 2009: Microsoft Academy Search: agrega información bibliográfica que contiene a los objetos o entidades y al mismo tiempo funciona como una herramienta
de navegación.
- 2011 y 2012: Google Scholar Citations (para perfiles de autor) y Google Scholar Metrics (para
la evaluación de revistas)
- ¿Cuáles son las perspectivas futuras de los Motores de Búsqueda Académicos?
Teniendo en cuenta cómo avanza la tecnología y todos los progresos conseguidos hasta el momento como hemos visto en la pregunta anterior, posiblemente las perspectivas futuras seguirán con el objetivo de implementar la Web 2.0. Es importante señalar que ahora ya se habla de Web 3.0 e incluso Web 4.0, por lo tanto los buscadores académicos tendrán que continuar trabajando en la línea que han llevado hasta ahora.
No hay comentarios:
Publicar un comentario