Os usuários da EBSCO estão espalhados pelo mundo, e entendemos que não apenas os idiomas são diferentes, mas também as formas como as pessoas se identificam e interagem com os dados. Cada usuário possui seu próprio modelo mental, formado por suas experiências, cultura, idioma e necessidades.
Por isso, apoiar uma busca equitativa tem sido uma prioridade da EBSCO há décadas, começando com o mapeamento de vocabulários de assuntos de editoras em diversas bases de dados, garantindo que, independentemente do vocabulário de assuntos que o usuário conheça, ele possa recuperar conteúdo — mesmo que os termos não sejam sinônimos exatos. Esse mapeamento é chamado de Índice Unificado de Assuntos (USI).
A EBSCO foi além e adicionou todas as autoridades de assuntos de bibliotecas nacionais, além dos vocabulários governamentais e de dados vinculados mais reconhecidos ao USI, criando um dos maiores mapeamentos multilíngues de vocabulários acadêmicos do mundo, cobrindo mais de 280 idiomas e dialetos. Ainda melhor: no mesmo ano, coletamos bilhões de termos em linguagem natural para mapear com seus equivalentes controlados no USI, e realizamos exercícios de ordenação bidirecional com participantes de pesquisas para incluir ainda mais terminologia. Muitos desses vocabulários são atualizados e mapeados como dados vinculados, e tudo é armazenado como um grafo de conhecimento, facilitando a navegação e acelerando o tempo de consulta.
Mas por que tanto mapeamento? Um motor de busca não expande automaticamente uma consulta com sinônimos? E agora a IA não pode fazer tudo isso sozinha?
Na verdade, não exatamente. Motores de busca comerciais e IA derivam sinônimos de dicionários comuns — seja do próprio motor de busca ou da inteligência geral disponível na web aberta, no caso da IA. Nenhum desses é necessariamente equitativo, já que a web aberta favorece certos idiomas e perspectivas, além da escassez de vocabulários acadêmicos em formatos que possam ser facilmente compreendidos por motores de busca e IA. Sem contar os termos ofensivos que podem estar presentes. A IA não consegue distinguir entre user warrant (linguagem do usuário), literary warrant (comum na ciência da informação para catalogação e indexação) e scientific warrant (terminologia usada por pesquisadores).
O mapeamento do USI cobre propositalmente os três:
- User warrant é representado pela linguagem natural dos usuários.
- Literary warrant pelos vocabulários de assuntos das publicações.
- Scientific warrant pela terminologia encontrada nos textos completos durante a recuperação da busca.
Por isso, mesmo com o uso de IA nos novos sistemas de busca da EBSCO Discovery Service (EDS) e EBSCOhost (eHost), a lógica de busca que inclui o USI é essencial — tornando nossa busca com IA mais equitativa do que seria possível com IA sozinha.
Além do USI, a EBSCO também utiliza IA para “decodificar” a experiência de busca para quem é novo na pesquisa acadêmica. Consultas avançadas complexas ainda são padrão para pesquisas aprofundadas, mas muitos usuários têm dificuldade em começar se não estão familiarizados com a pesquisa ou os recursos da biblioteca. O novo modo de Busca por Linguagem Natural no EDS e eHost ajuda a quebrar essas barreiras, dividindo a consulta em blocos de substantivos significativos, permitindo que o motor de busca proprietário da EBSCO recupere resultados não apenas relevantes, mas também contextualmente específicos, respeitando a intenção da consulta do usuário.
Isso ajuda usuários que não sabem como formular uma consulta complexa a obter resultados úteis para sua jornada de pesquisa — nivelando o campo e permitindo que mais pessoas iniciem suas pesquisas sem conhecimento especializado, promovendo uma experiência de busca mais equitativa.
Somando a isso, a EBSCO oferece um conjunto altamente diverso de conteúdos, abrangendo níveis de experiência, metodologias, idiomas, áreas de estudo e epistemologias culturais e microculturais, com a mais ampla coleção de títulos de periódicos. Ao fundamentar (não treinar) nossos recursos de IA nesse conjunto diverso de conteúdo, a EBSCO continua apoiando seu compromisso com uma experiência de pesquisa equitativa.