Работаем, ребята (лучше бы нормальную работу нашла). Наслаждайтесь, пока мне не отвечают работодатели. Вот стану официально где-то подрабатывать и всё...😆😆😆 Дендрофаги, локомотивы и другие БоДающиеся существа (browsers, search engines and databases). Часть 2.
РАСШИРЕНИЕ поиска в уже существующих запросах
Помимо простого извлечения результатов есть ещё несколько способов найти нужную информацию в базах. Их имеет смысл применять уже после знакомства со статьями из изначального поискового запроса и только к тем статьям, которые вам действительно максимально подходят:
1. Отчёт по цитированиям.
Точно есть в Web of Science ('citation report'). Сьюзен рекомендует внимательно ознакомиться хотя бы с первыми 5 из топ-10, чтобы вникнуть в тему. Google Scholar тоже ранжирует по популярности, плюс, запрос можно откалибровать через вкладку "расширенный поиск". Но кажется, помимо индекса цитирования Google использует какие-то ещё факторы, что делает поиск непрозрачным, а значит ненадёжным.
2. Список цитируемой литературы.
Первое и основное, если вы нашли статью мечты — посмотреть библиографию. Во-первых, там можно найти теоретические работы, обязательные к цитированию. Во-вторых, так можно отследить, как авторы пришли к тому, к чему они пришли. Довольно просто и очевидно.
3. Функция "похожие статьи". Насколько я помню, существует в Google Scholar и Elsevier, про остальные нужно смотреть отдельно. Эта функция создаст дополнительный список статей, используя выбранную вами статью из результатов поиска в качестве модельной (seed article). Google Scholar позволяет ещё уточнять запрос внутри второго списка, что тоже довольно приятно;
4. Функция "эту статью цитировали в..." ('forward search'). Большинство продвинутых и красивых поисковиков также предоставляют возможность посмотреть, кто цитировал выбранную вами статью в последующем. Так можно отследить, в каких направлениях развивались исследования по той или иной проблеме.
Единственная опасность последних трёх методов — потеряться в поисковых запросах. Здесь Сьюзен нам напоминает, что в систематических обзорах ключевым словом является "систематический", то есть применение метода последовательно и к каждому элементу списка (именно поэтому стоит пользоваться этими стратегиями после первичной фильтрации источников).
АЛЬТЕРНАТИВЫ и дополнительная информация.
1. СЕРАЯ литература ('grey / gray literature')
Все знают, что это такое, но не все знают, что у этого есть название. Под категорию серой литературы подпадают все источники, которые не статьи, но всё ещё публикации Это могут быть отчёты с конференций, постеры, протоколы с семинаров и симпозиумов, грантовая документация и т.д. У использования такого рода информации есть как плюсы, так и минусы.
С одной стороны, это решают проблему "картотечного ящика" ('file drawer problem') или того, что бы мы назвали исследований в стол. Далеко не все результаты оформляются в виде статей и публикуются в журналах по разным причинами, будь то банальная нехватка времени или отсутствие желаемых / ожидаемых результатов. Последние, кстати, как раз и могут представлять наибольший интерес, особенно, если ваше поле довольно хорошо разработано, но только в одном направлении или частично.
С другой стороны, возникает ряд важных проблем. Во-первых, объём анализируемых данных. Серой литературы очень много, и чтобы обработать её всю чаще всего потребуется вечность (или даже пару). Тут Сьюзен предлагает установить себе какой-то количественный лимит: закрываю, после десятой вкладки или через два часа. Во-вторых, как метод, поиск серой литературы нельзя реплицировать (или по-простому повторить). Вообще идея систематического обзора в том, чтобы обеспечение научности анализа литературы через создание методов, которые позволили бы повторить алгоритм поиска и получить идентичные результаты.
К сожалению, с серой литературой повторить не получится: контент постоянно пополняется, плюс, большинство поисковиков, которые работают с такого рода инфой довольно ненадёжны. Результаты того же Google Scholar зависят от нескольких встроенных в систему факторов, таких как местоположение вашего устройства и предыдущие запросы. Клиентоориентированность, будь она неладна.
2. Эксперт по теме.
Да, можно. Можно написать исследователям-экспертам, даже если вы с ними незнакомы совсем. Это будут авторы статей, наиболее релевантных вашему исследованию. Контактная информация обычно указывается в нижнем колонтитуле на первой странице статьи. Из этих источников узнать можно всё: и рекомендации по тому, что читать, и нюансы теоретических концепций / подходов и т.д. Сьюзен пишет, что это нормальная практика в научном сообществе.
Однако она предупреждает, что нужно писать максимально заранее и быть готовым к тому, что вам могут не ответить. Есть вредные учёные. Есть очень занятые учёные. Есть невнимательные учёные. Есть учёные, которые ненавидят email'ы. Но попытаться стоит, потому что большинство экспертов знают, что они — Эксперты, и охотно делятся накопленным исследовательским опытом, если у них есть время. Особенно, если вы их потенциальный научный сотрудник Только помните, что здесь тоже работает правило "минимум два". Иначе можно стать адептом, а не исследователем.
3. Учебники и сборники.
Хороши для понимания поля в целом, но использование их в некоторых областях считается mauvais ton. Для ознакомления с новым для вас полем исследования они незаменимы, но вот в список использованной лит-ры их лучше не включать.
КАК ВЫБРАТЬ источники и стратегии?
Сьюзен рекомендует в большей степени ориентироваться на разработанность области. Если она хорошо разработана, то самые надёжные и эффективные методы, то есть посмотреть цитирования в обе стороны (что цитировали и где цитировались) и использовать только надёжные базы данных, составляемые экспертами (то есть никаких Google'ов). Чем менее разработана область, тем больше нестрогие методы оправданы. Главный принцип, повторяет для нас Сьюзен, — это систематичность в применении. По итогу вы должны понимать, как вы пришли к таким результатам, и быть способны объяснить этот путь так, чтобы другой человек смог его повторить и получить максимально похожие результаты (собственно, в этом и заключается идея воспроизводимости). Для этого лучше создать документ, в котором вы будет записывать, когда вы делали тот или иной запрос (здесь важна дата) и основные результаты. Об организации поиска в деталях будет в следующих постах.
Анонс. Следующий пост будет посвящён технической стороне поисковых запросов.
Пост составлен на основе книги Susanne Hempel 'Conducting Your Literature Review'.
