Да ли претраживачи стварају знање?
Несумњиво су Гоогле и други претраживачи постали део свакодневног живота. Али ако је знање моћ, да ли су претраживачи снага чворова?
За академске и формалне кориснике Веба, стручњаци кажу да истраживачи морају да буду свесни како претраживачи раде, како би се осигурало да квалитет, а не само популарност покрећу њихов избор извора.
У чланку у Међународни часопис за културне студије, Јосе ван Дијцк са Универзитета у Амстердаму, Холандија, тврди да су претраживачи уопште, а посебно Гоогле Сцхолар, постали значајни копродуценти академског знања, а не неутралних алата.
Гоогле Сцхолар претражује различите изворе са једног прикладног места како би пронашао информације у разним форматима (чланци, тезе, књиге, сажеци или мишљења суда) и помогао им да их пронађу путем библиотеке или на мрежи.
До данас је доступно мало емпиријских или етнографских истраживања о томе како студенти заправо врше отворене претраге. Али анкете показују да студенти који претражују теме за научне радове претежно одабиру претраживаче, а не мреже за откривање истраживања засноване на библиотекама, као своју омиљену полазну тачку.
Многи студенти на библиотечке услуге гледају као на „додатак“ Гоогле Сцхолар-у, а не обрнуто.
Према Ван Дијцку, једна од кључних тачака око система рангирања и профилисања претраживача је да они нису отворени за иста правила као традиционалне методе стипендирања библиотека у јавном домену.
„Аутоматизовани системи за претрагу које су развили комерцијални интернетски гиганти попут Гоогле-а користе јавне вредности постављајући систем библиотеке, а ипак, када се гледа испод ове површине, тешко је пронаћи основне вредности као што су транспарентност и отвореност“, рекла је она.
Неискусни корисници имају тенденцију да верују власничким моторима као неутралним посредницима у знању, рекла је она. У ствари, оператери мотора користе мета-податке за тумачење колективних профила група претраживача.
На први поглед, Гоогле Сцхолар усваја једну од основних академских вредности - анализу цитирања - коришћењем алгоритамских веб паукова за креирање индекса за огромну мрежу академских материјала.
Попут свог матичног механизма, Гоогле Сцхолар функционише као систем рангирања заснован на семантичким везама до огромног резервоара извора који би се по њиховом пореклу могли сматрати академским звуком.
Међутим, алгоритам Гоогле Сцхолар-а ради на основу квантитативне анализе цитирања. Научници то раде другачије, рангирајући цитате према њиховом релативном статусу и тежини у одређеним професионалним дисциплинама.
Информације о рангирању путем Гоогле Сцхолар-а прилично су сличне Гоогле претраживању: рангирају се извори на основу популарности, а не на основу истините вредности или релевантности. Чланци са више веза до њих побиједиће квалитетнија истраживања која алгоритам Гоогле Сцхолар не преузима.
Ово питање је додатно компликовано јер одређене институције одбијају приступ својим базама података. Гоогле неће открити целу листу база података које покрива нити учесталост њихових ажурирања како би назначио временски оквир. Корисници остају у мраку око обима и правовремености претраге.
Ван Дијцково испитивање конструкције академског знања кроз кодирану динамику претраживача ослања се на теорију мреже глумца социолога Бруне Латоура и рад Мануела Цастеллс-а. У теорији мрежа глумаца, претраживачи нису само објекти, већ су део мрежа људских технологија укључених у производњу знања.
Цастеллс сугерише да „неожичена“ мрежна активност пажљивије разматра сложене односе моћи дигиталних мрежа пре него што их пажљиво поново повеже.
Ван Дијцк позива на обогаћену информациону писменост која укључује основно разумевање економске, политичке и социо-културне димензије претраживача. „Без основног разумевања мрежне архитектуре, динамике мрежних веза и њихових пресека, тешко је схватити социјалне, правне, културне и економске импликације претраживача“, рекла је она.
Ако је Гоогле постао централни нервни систем у производњи знања, морамо знати што је више могуће о његовом повезивању.
„Да бисмо осигурали будуће генерације критичара и упућених научника, морамо да научимо информатичку писменост обогаћену аналитичким вештинама и критичким просуђивањем. Производња научног знања је превише важна да би се оставила компанијама и интелигентним машинама “, закључио је ван Дијцк.
Извор: САГЕ Публицатионс УК
