Uživatelé EBSCO pocházejí z celého světa a my chápeme, že se liší nejen jazyky, ale i způsoby, jakými lidé identifikují data a pracují s nimi. Každý uživatel má svůj vlastní mentální model, který se skládá z jeho zkušeností, kultury, jazyka a potřeb.
Proto je podpora nestranného vyhledávání pro společnost EBSCO již desítky let prioritou, počínaje mapováním předmětových hesel vydavatelů v různých databázích, aby bylo zajištěno, že bez ohledu na to, s jakým předmětovým slovníkem vydavatele je uživatel obeznámen, bude moci vyhledat obsah, i když předmětové tagy nejsou zcela shodné. Toto mapování se nazývá Unified Subject Index (USI, jednotný předmětový index).
Společnost EBSCO šla ještě o krok dál a do USI přidala všechny předmětové autority národních knihoven a nejuznávanější vládní a propojené datové slovníky, čímž vytvořila jedno z největších vícejazyčných mapování vědeckých slovníků na světě, které pokrývá více než 280 jazyků a dialektů. Ještě lepší je, že ve stejném roce jsme shromáždili miliardy termínů v přirozeném jazyce, abychom je namapovali na jejich ekvivalenty v rámci USI, a provedli jsme obousměrné třídění karet, abychom shromáždili další terminologii od účastníků průzkumu a namapovali ji do USI. Mnoho z těchto slovníků je aktualizováno a namapováno jako propojená data (linked data) a vše je uloženo jako znalostní graf pro snazší procházení (rychlejší doba dotazu).
Ale proč tolik mapování? Nerozšiřuje vyhledávač automaticky dotaz o synonyma a nemůže to nyní AI udělat sama?
Ne tak úplně. Komerční vyhledávače i AI odvozují synonyma z běžných slovníků, buď z komerčního vyhledávače samotného, nebo v případě AI z obecné inteligence nalezené na otevřeném webu. Ani jedno z toho pravděpodobně není nestranné, protože velká část otevřeného webu upřednostňuje určité jazyky a určité pohledy, chybí odborná slovní zásoba ve formátech, které komerční vyhledávače a AI mohou snadno načíst a pochopit, nemluvě o hanlivých výrazech, které se vyskytují v obou. AI nedokáže rozlišit mezi uživatelským oprávněním, literárním oprávněním (nejběžnější v knihovnictví při katalogizaci a indexování) a vědeckým oprávněním.
Mapování USI záměrně pokrývá všechny tři. Uživatelské oprávnění je pokryto terminologií přirozeného jazyka našich uživatelů, literární oprávnění je pokryto autoritami publikací a vědecké oprávnění (terminologie používaná výzkumníkem) je pokryto terminologií nalezenou v plném textu během vyhledávání. Proto i přes použití AI v novém vyhledávání EBSCO Discovery Service (EDS) a EBSCOhost (eHost) je nezbytné používat základní vyhledávací logiku, která zahrnuje USI, a díky ní je náš režim vyhledávání AI spravedlivější, než by bylo možné pouze s AI.
Kromě USI využívá EBSCO při vyhledávání také umělou inteligenci, aby pomohla „dešifrovat“ proces vyhledávání těm, kteří s akademickým vyhledáváním teprve začínají. Složité pokročilé dotazy jsou stále standardem pro pokročilý výzkum, ale mnoho lidí má potíže se zorientovat, pokud nejsou obeznámeni s výzkumem a zdroji své knihovny. Nový režim vyhledávání v přirozeném jazyce v EDS a eHost pomáhá překonat překážky vstupu tím, že pomáhá rozložit dotaz na smysluplnější části složené z podstatných jmen, což pomáhá vyhledávači EBSCO získat nejen relevantní výsledky, ale také kontextově specifické výsledky, které odpovídají zamýšlenému dotazu uživatele. To umožňuje uživatelům, kteří možná nevědí, jak formulovat složitý dotaz, získat výsledky, které jim pomohou v jejich výzkumu. To přispívá k vyrovnání podmínek a umožňuje více lidem zahájit výzkum bez specializovaných znalostí, což vede k rovnoprávnějšímu vyhledávání.
Kromě toho má EBSCO také širokou škálu obsahu, který zahrnuje různé úrovně zkušeností, metodologie, jazyky, oblasti studia a kulturní a mikrokulturní epistemologie z nejširší sbírky časopisů. Protože zakládáme naše funkce umělé inteligence na této rozmanité sadě obsahu (což není trénink umělé inteligence), EBSCO nadále podporuje naše úsilí o vyvážený způsob vyhledávání.
