Так ли хороши инструменты по рекомендациям цитирований?
Резюмируем заметку, посвященную обзору последних научных работ по теме автоматических рекомендаций.
Для облегчения учета и сбора цитирований были разработаны такие инструменты, как Mendeley, Zotero и EndNote. Вслед за этим появились инструменты составления карт литературы, помогающие в поиске литературы, такие как LitMaps, Citation Gecko, Inciteful и Connected Papers. Эти инструменты работают на основе алгоритмов совместного цитирования и библиографической связи. Совсем недавно были разработаны инструменты по рекомендациям цитирования, такие как Citeomatic и Specter. Эти инструменты призваны помочь авторам цитировать литературу на этапе написания своего исследовательского проекта. Принцип работы таких сервисов строится на том, что они находят подходящую литературу на основе ввода фрагмента текста, а затем подбирают соответствующие цитаты.
При этом чаще всего, используя программу, которая автоматически выбирает литературу для поддержки тезисов исследования, авторы не читают и даже не просматривают документы, которые они находят. И ни редакция, ни рецензенты обычно не проверяют публикации на точность и достоверность цитирований, полагаясь полностью на добросовестность автора.
Таким образом, среди основных минусов использования таких программ:
1. Ленивое цитирование: если для поиска релевантной литературы используется фрагмент текста, то алгоритм будет стремиться найти лишь ту литературу, которая подтверждает авторские слова.
2. Предвзятость утверждения: алгоритмы подтверждают тезисы авторов, игнорируют противоречивую литературу и фокусируются на аналогичных исследованиях в определенной области или сообществе. То есть заведомо усиливают существующие предубеждения относительно темы исследования.
3. Новый эффект Матфея: алгоритмы этих инструментов основаны на текущей и прошлой практике цитирования и выдают наиболее «популярные» результаты, а не наиболее релевантные или точные.
4. Отсутствие прозрачности: существует риск того, что хорошо обеспеченные ресурсами издатели, журналы и частные лица используют алгоритм, чтобы привлечь внимание к своим собственным статьям.
Несмотря на привлекательность и удобство инструментов рекомендаций по цитированию, авторам следует проявлять осторожность при их использовании. Поиск литературы перед разработкой научного проекта является частью исследовательского процесса, а попытка найти цитаты для поддержки утверждений и выводов уже готового исследовательского проекта говорит о небрежности и, в отдельных случаях, о недобросовестности исследователя. Такая практика перекладывает бремя проверки достоверности литературного обзора на читателя.
#цитирование #инструменты #статьи #обзор
Резюмируем заметку, посвященную обзору последних научных работ по теме автоматических рекомендаций.
Для облегчения учета и сбора цитирований были разработаны такие инструменты, как Mendeley, Zotero и EndNote. Вслед за этим появились инструменты составления карт литературы, помогающие в поиске литературы, такие как LitMaps, Citation Gecko, Inciteful и Connected Papers. Эти инструменты работают на основе алгоритмов совместного цитирования и библиографической связи. Совсем недавно были разработаны инструменты по рекомендациям цитирования, такие как Citeomatic и Specter. Эти инструменты призваны помочь авторам цитировать литературу на этапе написания своего исследовательского проекта. Принцип работы таких сервисов строится на том, что они находят подходящую литературу на основе ввода фрагмента текста, а затем подбирают соответствующие цитаты.
При этом чаще всего, используя программу, которая автоматически выбирает литературу для поддержки тезисов исследования, авторы не читают и даже не просматривают документы, которые они находят. И ни редакция, ни рецензенты обычно не проверяют публикации на точность и достоверность цитирований, полагаясь полностью на добросовестность автора.
Таким образом, среди основных минусов использования таких программ:
1. Ленивое цитирование: если для поиска релевантной литературы используется фрагмент текста, то алгоритм будет стремиться найти лишь ту литературу, которая подтверждает авторские слова.
2. Предвзятость утверждения: алгоритмы подтверждают тезисы авторов, игнорируют противоречивую литературу и фокусируются на аналогичных исследованиях в определенной области или сообществе. То есть заведомо усиливают существующие предубеждения относительно темы исследования.
3. Новый эффект Матфея: алгоритмы этих инструментов основаны на текущей и прошлой практике цитирования и выдают наиболее «популярные» результаты, а не наиболее релевантные или точные.
4. Отсутствие прозрачности: существует риск того, что хорошо обеспеченные ресурсами издатели, журналы и частные лица используют алгоритм, чтобы привлечь внимание к своим собственным статьям.
Несмотря на привлекательность и удобство инструментов рекомендаций по цитированию, авторам следует проявлять осторожность при их использовании. Поиск литературы перед разработкой научного проекта является частью исследовательского процесса, а попытка найти цитаты для поддержки утверждений и выводов уже готового исследовательского проекта говорит о небрежности и, в отдельных случаях, о недобросовестности исследователя. Такая практика перекладывает бремя проверки достоверности литературного обзора на читателя.
#цитирование #инструменты #статьи #обзор
The Bibliomagician
Use with caution! How automated citation recommendation tools may distort science
Rachel Miles summarizes a recently published journal article that cautions researchers on the use of automated citation recommendation tools, which are designed to help academic authors cite litera…