Przegląd literatury to zmora wielu z Was. Setki, a czasem tysiące artykułów do przejrzenia… Skąd wiedzieć, które są kluczowe? Jak nie utonąć w morzu publikacji? Ten wpis, inspirowany schematem, który przedstawia sprytny sposób wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w tym procesie, ma na celu ułatwić Wam to zadanie. Pokaże, jak zidentyfikować 20% artykułów, które zawierają 80% kluczowej wiedzy.
Interdyscyplinarne podejście – klucz do sukcesu
Zanim przejdziemy do szczegółów, pamiętajmy o interdyscyplinarności. Wasze badania, niezależnie od dziedziny (humanistyka, nauki społeczne, ścisłe, techniczne, medyczne…), prawdopodobnie czerpią z różnych źródeł wiedzy. Dlatego tak ważne jest, aby nie ograniczać się do jednego, wąskiego obszaru. Ten schemat łączy w sobie elementy informatyki (zarządzanie danymi, AI), nauk o informacji (wyszukiwanie i selekcja informacji) i metodologii badań naukowych.
Krok po kroku – Algorytm wyboru artykułów
Przyjrzyjmy się schematowi, który jest naszym przewodnikiem:
1. Zbieranie i eksportowanie danych:
- (Krok 1 na schemacie): Zbierajcie artykuły, korzystając z menedżerów bibliografii, takich jak Zotero, Mendeley czy EndNote. Dlaczego to takie ważne?
- Organizacja: Menedżery bibliografii pozwalają na przechowywanie wszystkich artykułów w jednym miejscu, tworzenie folderów tematycznych, dodawanie notatek i tagów. To znacznie ułatwia późniejsze wyszukiwanie.
- Automatyczne generowanie bibliografii: Koniec z ręcznym formatowaniem przypisów! Menedżery robią to za Was, w wybranym stylu cytowania (APA, MLA, Chicago, etc.).
- Współpraca: Możecie dzielić się swoimi bibliotekami z innymi badaczami.
- (Krok 2): Eksportujcie abstrakty artykułów do pliku CSV. Większość menedżerów bibliografii ma taką funkcję. CSV to prosty format tabelaryczny, który łatwo odczytać przez różne programy, w tym narzędzia AI. Upewnijcie się, czy abstrakty faktycznie są dołączone do pliku, jak zaznaczono na infografice.
2. Wykorzystanie AI (ChatGPT) do analizy abstraktów:
- (Scan With ChatGPT): Tutaj wkracza magia sztucznej inteligencji. ChatGPT (lub inne podobne narzędzie) to potężny model językowy, który potrafi „zrozumieć” tekst i odpowiadać na pytania.
- (GPT o1 prompt): Kluczowe jest sformułowanie odpowiedniego polecenia (promptu) dla ChatGPT. Schemat sugeruje:
- „Przeczytaj abstrakty w załączonym pliku i pomóż mi z [OPIS CELU NAUKOWEGO].” To jest podstawa! Musicie jasno określić, czego szukacie. Przykłady:
- „Chcę zrozumieć najnowsze trendy w badaniach nad zastosowaniem AI w edukacji.”
- „Szukam artykułów, które opisują metody pomiaru efektywności terapii behawioralnej u dzieci z ADHD.”
- „Interesują mnie badania nad wpływem zmian klimatycznych na migracje ptaków w Europie.”
- „Stwórz listę lektur, która prowadzi mnie od poziomu początkującego do zaawansowanego.” To świetny sposób na stopniowe zagłębianie się w temat. ChatGPT może zaproponować najpierw artykuły przeglądowe, a potem bardziej specjalistyczne publikacje.
- „Dla każdego artykułu zidentyfikuj 2 pytania jako mój ‚cel naukowy’ na podstawie tego, co wywnioskujesz z abstraktu”. Genialne! Zamiast bezmyślnie czytać, od razu skupiacie się na kluczowych kwestiach. Przykładowe pytania wygenerowane przez AI:
* Do artykułu o nowej metodzie uczenia maszynowego: „Jak ta metoda wypada w porównaniu z istniejącymi?” i „Jakie są potencjalne ograniczenia tej metody?”.
* Do artykułu o wpływie social mediów na zdrowie psychiczne: „Czy badania uwzględniają różnice kulturowe?” i „Jakie mechanizmy psychologiczne leżą u podstaw tego wpływu?”. - „Zminimalizuj ilość czytania i wyklucz artykuły, które wydają się zbędne.” Czyli szukamy tych 20% artykułów, które dają 80% wiedzy. ChatGPT może wskazać artykuły, które poruszają podobne tematy lub wykorzystują te same metody.
- „Przeczytaj abstrakty w załączonym pliku i pomóż mi z [OPIS CELU NAUKOWEGO].” To jest podstawa! Musicie jasno określić, czego szukacie. Przykłady:
3. Wyniki i dalsze kroki:
Schemat sugeruje trzy rodzaje wyników:
- Priorytety: Lista artykułów uszeregowana według ich ważności dla Waszego celu naukowego.
- Lista lektur: Propozycja artykułów do przeczytania w określonej kolejności.
- Wskazówki (Guidance): Dodatkowe informacje, np. sugestie dotyczące metodologii, kluczowych autorów w danej dziedzinie, czy powiązanych tematów.
Zalety tego podejścia:
- Oszczędność czasu: Nie musicie czytać setek abstraktów. AI robi to za Was.
- Obiektywizm: AI nie ma uprzedzeń. Ocenia artykuły na podstawie ich treści, a nie np. reputacji autora (chociaż warto to mieć na uwadze!).
- Skupienie na celu: Od razu wiecie, na co zwrócić uwagę podczas czytania.
- Uczenie się: Pytania generowane przez AI pomagają Wam lepiej zrozumieć temat.
- Pomoc w ustrukturyzowaniu kolejności czytania.
Ograniczenia i pułapki:
- Jakość abstraktów: AI opiera się na abstraktach. Jeśli są one źle napisane, wyniki mogą być mylące.
- „Halucynacje” AI: ChatGPT czasami „wymyśla” informacje. Zawsze weryfikujcie to, co mówi AI, czytając pełne teksty artykułów.
- Brak kontekstu: AI może nie uwzględnić Waszej specyficznej wiedzy i doświadczenia.
- Zbyt wąskie spojrzenie: Zaufanie wyłącznie AI może prowadzić do pominięcia ważnych artykułów, które nie pasują idealnie do Waszego promptu.
- Jakość promptu – jest tutaj kluczowa i od niej zależy sukces waszej pracy.
Podsumowanie – Interdyscyplinarny Promotor w Akcji
Ten schemat to świetny przykład, jak można wykorzystać AI do usprawnienia procesu przeglądu literatury. Pamiętajcie jednak, że AI to tylko narzędzie. To Wy jesteście naukowcami i to Wy musicie podejmować ostateczne decyzje. Używajcie AI mądrze, krytycznie i zawsze weryfikujcie jej wyniki. Ten wpis ma za zadanie nie tylko przedstawić gotowe rozwiązanie, ale i zainspirować Was do samodzielnego myślenia i poszukiwania najlepszych metod pracy. Powodzenia!