«Гугл Академия» (Google Academy) – поисковый сервис, база научных публикаций, статей и других материалов в разных областях науки. Он помогает учиться, создавать качественные и наукоёмкие материалы, составлять отчёты, собирать статистику, проводить аналитику и т. п. Рассказываем, чем уникальна Академия Гугл, кому нужна в первую очередь и как ей пользоваться для лучших результатов.
Сервис «Академия Гугл» – поисковая система, в которой собраны научные работы в разных областях. Это одна из самых обширных научных баз данный, которая доступна и русскоязычной аудитории. По заданным параметрам на ресурсе можно найти тексты научных статей, диссертаций, монографий, рефератов по любой дисциплине. В сервисе опубликованы работы и университетов, и научных сообществ, и крупных учёных, академиков и т. д.
Самое большое хранилище научных трудов по всевозможным дисциплинам появилось в 2004 году. В нём собраны и работы современных авторов, опубликованные в электронных первоисточниках, и оцифрованные материалы, вышедшие ранее на бумаге.
Принцип Академии – поиск и учёба (search&study), так как глобально система помогает пользователям повышать грамотность в нужных сферах. Её можно назвать энциклопедией академических знаний, которые доступны любому пользователю.
С Гугл Академией поиск научных статей и других публикаций в разных форматах стал быстрым и удобным, позволяет найти максимальное количество информации и отсортировать её не только по релевантности поисковых запросов. Для выдачи имеет значение также цитируемость авторов – сотрудничество с многими издательствами, научными сообществами, изданиями даёт возможность индексирования из различных источников. Поэтому сервис позволяет найти не только подходящую информацию, но и понять, насколько автор авторитетен в научной среде.
В широком смысле система нужна для того, чтобы находить специализированную информацию по темам в авторитетных источниках. Этим она отличается от обычного поиска, где по запросу пользователь может получить не только проверенную и полезную информацию. В верхних строках могут появляться сведения, подходящие под поисковые запросы и грамотно оптимизированные по SEO-параметрам. И при этом вéса в научной среде они могут не иметь.
Сервис Google Scholar нужен в первую очередь учёным, чтобы:
Благодаря сервису растёт не только вес авторов научных трудов, но и издательств, публикующих их, или организаций, к которым принадлежат учёные. Система поисковой индексации помогает организациям и в собственном продвижении, делает возможными аналитику и учёт по цитируемости материалов.
Основное назначение Академии – поиск необходимых материалов. Есть возможность расширенного поиска по фильтрам, который сортирует публикации по темам, авторам, месту/дате публикации, источникам.
Внутри есть возможность сортировки текстов и редактирования сносок, если они некорректны. В итоге вы получаете не только хранилище нужных материалов, но и список цитируемых публикаций, которые потом сможете вставлять в вашу работу с помощью кнопки «Экспортировать».
В сервис встроена функция Google Scholar Citations. Она нужна, чтобы исследователь получал уведомления, когда цитаты из его материалов берут в другие научные работы. Также благодаря этой опции формируется индекс. Чем чаще цитируются исследования, тем выше рейтинг автора. Также повышаются рейтинги вузов и компаний, к которым относится учёный. Для получения оповещений владельцу научного труда надо сделать свой профиль общедоступным и поставить в нём флажок.
При каждом цитировании автор будет получать оповещения на указанную почту – о ссылках на его исследование, появлении новых публикаций и изменении индексации. Также доступна статистика по цитированию изданий. Это помогает выбирать для публикации те материалы, у которых выше рейтинг.
Чтобы сохранить публикации с цитатами в профиле, автору надо:
Также есть возможность получать оповещения по конкретным публикациям. Для этого произвести поиск интересующей работы, нажать «Cited by/Цитируется» и на конверт слева – для создания оповещений.
Чтобы приходили уведомления о новых работах конкретных авторов, надо:
Как только новая публикация добавляется в базу, на почту приходит уведомление.
Поиск в Google Academy доступен как зарегистрированным, так и незарегистрированным пользователям. Но у авторизованных больше возможностей. Чтобы зарегистрироваться в сервисе, нужно:
Если у вас есть профиль на Гугл Academy, можете создавать библиотеки с материалами, собирать библиографию для своих работ, отслеживать цитирования и рейтинг, добавлять личные публикации и т. п. Тем, у кого нет профиля, доступен только поиск.
Поиск по базе Академии строится по той же схеме, что и работа обычных поисковиков.
В строку ввода пользователь вбивает ключевые слова или иные параметры.
Нажимает «искать», и система выдаёт список материалов по нужной тематике.
Градация базового поиска строится по алгоритму, учитывающему количество цитирований и слов из заголовка статьи, – от большего к меньшему. Чтобы получать наиболее релевантные результаты в выдаче, используйте расширенный поиск.
Благодаря ему можно:
В списке материалов отображаются сниппеты – краткие описания содержания статей. Можно выбрать нужную публикацию и перейти по ссылке на полный вариант.
Хотя поиск системы Google Academy похож на стандартный, есть отличия. Чтобы находить нужные научные статьи, надо правильно формировать запросы. Делать их не связными предложениями, а отдельными ключевыми словами. Например, не «тенденции в разработке ИИ в 2024 году», а «ИИ разработка тенденции 2024». Будут предложены подсказки, которые вы сможете использовать для уточнения поиска.
Когда система выдаст список и вы найдёте заинтересовавший материал, обратите внимание на список работ со ссылками на него. Также смотрите, какие ещё похожие статьи выдал Гугл. Вы сможете собрать наиболее релевантные, цитируемые и авторитетные материалы для своих работ.
С помощью расширенного поиска можно отсортировать результаты по количеству ссылок и разным рейтингам:
В разделе «Статьи по теме» есть список похожих по содержанию материалов. Он формируется по степени сходства и значимости.
В блоке «Цитируется» доступен список статей с ссылками на исходное исследование. Индекс цитирования используется в алгоритме ранжирования сайтов-источников, когда поисковые роботы индексируют список материалов по их значимости в научной среде.
В поиске Академии – особый алгоритм ранжирования. Большинство поисковиков, в том числе и научных баз данных, предлагают параметры поиска для выдачи результатов. Можно сортировать их по дате, релевантности поисковому запросу, актуальности и т. п. В Google Scholar применяют комбинированный алгоритм ранжирования с учётом следующих показателей:
Такое ранжирование помогает пользователям получать в выдаче результаты с достоверными и ценными сведениями, от авторитетных авторов, опубликованные в источниках с хорошей научной репутацией.
С одной стороны, система является незаменимым источником научных публикаций заграничных и русскоязычных авторов. Остальные системы больше ориентированы на зарубежные источники. С другой стороны, есть проблемы и поводы для критики:
Относительно научных баз у Гугл Академии есть свои преимущества и недостатки.
Функционал системы схож с наукометрическими базами, поэтому она пользуется авторитетом и популярностью в научной среде.