Semantic Scholar, el motor de búsqueda de artículos científicos del Instituto Allen para la Inteligencia Artificial de Seattle (Washington, EE.UU.), puede ahora también medir la influencia de un científico u organización.
La herramienta, lanzada en otoño pasado, tiene ya 4 millones de documentos en su corpus, y se centra sólo en ciencias de la computación, pero se expandirá el próximo otoño a la neurociencia y a otros temas.
Puede clasificar, según informa Science, los documentos, los autores y las instituciones mediante un marcador específico de influencia. Por ejemplo, concluye que la informática más influyente está teniendo lugar en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), en Cambridge, como era de esperar. El científico de la computación más influyente Es Michael I. Jordan, de la Universidad de California en Berkeley, uno de los pioneros en inteligencia artificial al que pocos fuera de su campo conocen.
Si el sector empieza a considerar fiables los rankings de Semantic Scholar, podría utilizarse como criterio de contratación, porque la influencia difícil de medir, explica el artículo de Science. La manera clásica es contar las citas, pero no todas son iguales: por ejemplo, ser citado como la inspiración para un documento entero es muy diferente de una breve mención en su sección de métodos. Los científicos se quejan de que las métricas tradicionales les obligan a producir documentos lo más rápido posible, sin tener en cuenta la importancia de los hallazgos.
El Instituto Allen utilizó aprendizaje automático para desarrollar un modelo estadístico que detecta el tono de los textos, y lo mejoró comparando los resultados preliminares con análisis humanos.
Una de las ventajas de Semantic Scholar, dicen los expertos, es que detecta las últimas tendencias de investigación. Su mayor inconveniente es que quizás los que la usen no entiendan de dónde vienen los números.
