Kas otsingumootorid loovad teadmisi?
Kahtlemata on Google'ist ja teistest otsingumootoritest saanud osa igapäevaelust. Aga kui teadmised on võim, kas otsingumootorid on jõusõlmed?
Akadeemiliste ja ametlike veebikasutajate jaoks peavad eksperdid teadma, et otsingumootorid töötavad, tagamaks, et nende allikavalik on kvaliteet ja mitte ainult populaarsus.
Artiklis Rahvusvaheline kultuuriuuringute ajakiri, José van Dijck Amsterdami ülikoolist Hollandist väidab, et otsingumootoritest üldiselt ja eriti Google Scholarist on saanud neutraalsete tööriistade asemel märkimisväärsed akadeemiliste teadmiste kaasprodutsendid.
Google Scholar otsib erinevaid allikaid ühest mugavast kohast, et leida teavet erinevates vormingutes (artiklid, teesid, raamatud, kokkuvõtted või kohtute arvamused) ja aidata neid raamatukogu või veebi kaudu leida.
Siiani on vähe empiirilisi või etnograafilisi uuringuid selle kohta, kuidas õpilased tegelikult avatud otsinguid teevad. Kuid uuringud näitavad, et teadustööde teemaotsinguid sooritanud õpilased valivad eelistatud lähtepunktiks valdavalt otsingumootorid, mitte raamatukogupõhiste uuringute avastamise võrgustikud.
Paljud õpilased peavad raamatukoguteenuseid pigem Google Scholari lisandmooduliks kui vastupidi.
Van Dijcki sõnul on otsingumootorite paremusjärjestuse ja profileerimissüsteemide üks põhipunkte see, et need ei ole avatud samadele reeglitele kui traditsioonilised raamatukogu stipendiumimeetodid.
"Kommertslike Interneti-hiiglaste, nagu Google, väljatöötatud automatiseeritud otsingusüsteemid kasutavad raamatukogusüsteemi tellinguid avalikele väärtustele ja sellegipoolest on selle pinna alla vaadates raske leida selliseid põhiväärtusi nagu läbipaistvus ja avatus," ütles ta.
Ta ütles, et kogenematud kasutajad kalduvad usaldama varalisi mootoreid kui neutraalseid teadmiste vahendajaid. Tegelikult kasutavad mootorioperaatorid metaandmeid otsingurühmade kollektiivsete profiilide tõlgendamiseks.
Esmapilgul võtab Google Scholar vastu ühe akadeemilise põhiväärtuse - tsiteerimisanalüüsi -, kasutades algoritmilisi veebiämblikke indeksite loomiseks tohutule akadeemilise materjali veebile.
Sarnaselt oma algmootoriga toimib Google Scholar pingerida süsteemina, mis põhineb semantilistel linkidel tohutule allikahoidlale, mida nende päritolu kaudu võib pidada akadeemiliselt usaldusväärseks.
Google Scholari algoritm töötab aga kvantitatiivse tsiteerimisanalüüsi põhjal. Teadlased teevad seda erinevalt, järjestades tsitaadid vastavalt nende suhtelisele staatusele ja kaalule konkreetsetel erialadel.
Teabe järjestamine Google Scholari kaudu on Google'i otsinguga üsna sarnane: see reastab allikad pigem populaarsuse kui tõeväärtuse või asjakohasuse põhjal. Artiklid, millel on rohkem linke neile, ületavad kvaliteetsemaid uuringuid, mida Google Scholari algoritm ei leia.
See probleem on veelgi keerulisem, kuna teatud asutused keelavad juurdepääsu oma andmebaasidele. Google ei avalda ajakava tähistamiseks täielikku loendit andmebaasidest, mida ta hõlmab, ega värskenduste sagedust. Kasutajad jäävad otsingu ulatuse ja õigeaegsuse kohta pimedusse.
Van Dijcki uurimine akadeemiliste teadmiste konstrueerimisest otsingumootori kodeeritud dünaamika kaudu tugineb sotsioloog Bruno Latouri näitlejate võrgustiku teooriale ja Manuel Castellsi tööle. Näitlejate võrguteoorias pole otsingumootorid lihtsalt objektid, vaid on osa teadmistootmises osalevatest inimtehnoloogia võrkudest.
Castells soovitab võrgutegevust juhtimatult läbi vaadata, et enne võrgu mõistlikku uuesti ühendamist digivõrkude keerulisi võimsussuhteid lähemalt uurida.
Van Dijck nõuab rikastatud infokirjaoskust, mis hõlmaks põhiteadmisi otsingumootorite majanduslikust, poliitilisest ja sotsiaal-kultuurilisest mõõtmest. "Ilma põhiteadmisteta võrguarhitektuurist, võrguühenduste dünaamikast ja nende ristmikest on raske mõista otsingumootorite sotsiaalseid, õiguslikke, kultuurilisi ja majanduslikke tagajärgi," ütles ta.
Kui Google on muutunud teadmiste tootmisel kesknärvisüsteemiks, peame teadma selle juhtmete kohta nii palju kui võimalik.
„Kriitiliste ja teadlike teadlaste tulevaste põlvkondade tagamiseks peame õpetama analüüsioskuste ja kriitilise otsustusvõimega rikastatud infokirjaoskust. Teaduslike teadmiste tootmine on liiga oluline, et jätta see ettevõtetele ja intelligentsetele masinatele, ”lõpetas van Dijck.
Allikas: SAGE Publications UK
