От плейлистов к статьям: ResearchRabbit угадывает ваши научные интересы
2025-04-04 15:22
Что из себя представляет ResearchRabbit?
ResearchRabbit — это онлайн-платформа, которая использует искусственный интеллект для поиска научных публикаций на основе сетей цитирования. Она входит в категорию инструментов для картирования литературы («literature mapping tools»).
Главная задача сервиса — сэкономить ваше время при поиске релевантных источников, будь то подготовка эссе, небольшого проекта или обзора литературы.
Принцип работы ResearchRabbit прост и эффективен: вы начинаете с одной или нескольких статей (так называемых "seed papers"), а платформа автоматически предлагает дополнительные материалы, связанные с вашей темой. Эти рекомендации основываются на взаимосвязях между статьями, которые уже включены в ваш список.
Инструмент создан для того, чтобы упростить исследовательский процесс, избавляя вас от необходимости переключаться между различными поисковыми системами и базами данных. Это действие может занять массу времени и часто приводит к бесконечному поиску новых ссылок — настоящая "кроличья нора", в которую так легко погрузиться. Именно эта метафора и вдохновила создателей на название ResearchRabbit.
Ресурс анализирует общедоступные источники в интернете, отбирая материалы на основе их сходства с заданными критериями. Однако система ориентирована преимущественно на научные статьи. Это делает маловероятным обнаружение других типов источников, таких как книги или материалы, выходящие за рамки журнальных публикаций.
Как пользоваться ResearchRabbit?
Зайдите на платформуи создайте бесплатный аккаунт.
Теперь вы видите, что ваша коллекция публикаций пока не имеет названия и находится в пустом состоянии, так как вы впервые открыли ресурс.
1.Создайте коллекцию, назовите ее и добавьте ключевую статью, которая, по вашему мнению, наиболее релевантна вашему исследовательскому вопросу. Вы можете добавить как одну статью, так и несколько, в зависимости от ваших потребностей.
Добавлять публикации в коллекцию по одной можно по следующим параметрам:
Массово добавить публикации в коллекцию можно с помощью интеграции системы с популярными библиографическими менеджерами, такими как Zotero, Mendeley и EndNote. Более подробную информацию об этой опции можно найти в специальной заметкена сайте разработчиков.
2.На основе вашей коллекции, содержащей одну или несколько публикаций, система предложит следующие подборки статей:
Похожие работы (Similar Work)
Работы, на которые ссылается наша статья (All References)
Работы, которые цитируют нашу статью (All Citations)
Обращение к профилям авторов публикаций с наборами статей (These Authors)
Предложенные авторы (Suggested Authors)
Далее любая из представленных совокупностей, а также отдельные статьи, выбранные вами внутри них, могут выступать в качестве «посевных» работ (seed papers) — то есть тех, с которых начинается ваш дальнейший поиск.
3.Визуализируйте связи между вашей ключевой статьей и подборками статей, найденными сервисом.
Обратившись, например, к подборке «Похожих работ», вы сможете визуализировать наиболее релевантные и значимые связи между вашей исходной статьей и научной литературой, доступной в Интернете. Работы будут отсортированы по степени релевантности. Вы также можете дополнительно фильтровать их по количеству цитирований, году публикации или в алфавитном порядке.
Чтобы упростить оценку результатов, отметьте галочкой опцию «Аннотации» (abstracts) — это позволит вам просмотреть краткие описания всех найденных работ и быстро определить, какие статьи действительно важны для вашего исследования, а какие можно пропустить.
В графике связей выберите тип визуализации, который лучше соответствует вашим задачам:
Тип графика «Временная шкала» (Timeline) удобен для анализа темы в хронологическом порядке, что особенно полезно при изучении эволюции исследований.
Тип графика «Сеть» (Network) наглядно демонстрирует взаимосвязи между источниками, помогая выявить ключевые узлы и общие темы.
Статьи, которые есть в вашей коллекции, выделены зеленым цветом, а все статьи, которые могут иметь отношение к вашей теме исследования, - синим.
Таким образом, вы сможете эффективно структурировать данные и глубже понять контекст вашего исследования.
В сервисе предусмотрена возможность совместной работы: вы можете делиться своими подборками с коллегами, а также экспортировать наборы публикаций в популярные форматы, такие как BibTeX, RIS и CSV.
Теперь вы можете продолжить исследование, добавляя в свою коллекцию все необходимые статьи. Поскольку платформа позволяет создавать несколько коллекций, вы можете использовать их для логического разделения материалов по темам или параграфам. Это поможет избежать путаницы и сделает процесс поиска более организованным. Сервис сохранит и упорядочит все ваши документы.
Заключение
Качественный обзор литературы требует применения комбинированных методов: поиска по ключевым словам, использования релевантных статей как отправной точки для поиска связанных публикаций через анализ цитирований, ссылок на источники или работ конкретных авторов. Этот процесс повторяется многократно, пока не будут исчерпаны все возможные варианты.
ResearchRabbit значительно упрощает выполнение этих задач, предоставляя инструменты для навигации в научном ландшафте с помощью наглядных визуализирующих графиков. Это позволяет быстро и эффективно пополнять вашу коллекцию наиболее релевантными статьями.