Smart Search es el nuevo modo de búsqueda semántica apoyado además por inteligencia artificial generativa de la veterana y reputada base de datos Web of Science (WoS).
Se trata de una innovación y del siguiente paso lógico en la evolución de las bases de datos académicas que podemos llamar clásicas, como es el caso de WoS y de Scopus. Éstas deben incorporar la IA en sus funcionalidades si no quieren quedarse atrás frente a actores tan eficientes como Consensus o Undermind.
En el caso de Web of Science, hace tiempo que esta base de datos incorpora un módulo completo y genuino de IA generativa denominado Research Assistant. Pero este módulo debe contratarse aparte. Como resultado muchos usuarios de WoS no tienen acceso al mismo.
En cambio, el nuevo modo de búsqueda Smart Search forma parte de la versión estándar de Web of Science por lo que (suponemos) está al alcance de todos los usuarios de WoS.
La buena noticia es que, además, Smart Search, que no es exactamente un sistema de IA, viene acompañada de dos interesantes socios: AI Overview, que es el que aporta el lado IA de esta nueva búsqueda, y una forma también novedosa de explorar los resultados denominada Preferred Search Results que añade búsqueda semántica además de búsqueda booleana.
¿Qué es Smart Search?
De acuerdo con las especificaciones técnicas de Clarivate, Smart Search utiliza la búsqueda semántica en lugar de la búsqueda booleana. La búsqueda semántica, a su vez, utiliza una técnica de recuperación de información basada en vectores.
La recuperación vectorial no consiste en inteligencia artificial. La búsqueda vectorial está documentada mucho antes de la aparición de la IA generativa.
Los vectores permiten recuperar información por semejanza semántica entre la necesidad de información y los documentos, en lugar de necesitar un emparejamiento exacto de palabras clave como exige la búsqueda booleana. Tal como dice Clarivate:
Smart Search uses semantic search (vector embeddings) to interpret natural, descriptive language and go beyond traditional keyword matching (…) There’s no need to master complex Boolean syntax. Smart Search constructs the Boolean query behind the scenes.
La parte de Smart Search que incorpora IA viene de la mano del complemento asociado denominado AI Overview, que examinaremos más adelante.
La otra aportación de Smart Search es Preferred Search Results, que genera tres subconjuntos de resultados (en lugar de uno, como en la búsqueda booleana). Lo veremos también.
En síntesis, podemos decir que Smart Search es el resultado de esta ecuación:
búsqueda vectorial + búsqueda booleana + IA generativa
WEB OF SCIENCE SMART SEARCH
GUÍA BÁSICA DE UTILIZACIÓN
Ubicación y uso de Smart Search
Ahora hay dos modos principales de búsqueda en Web of Science:
- Smart Search. El modo que utiliza una búsqueda semántica y la IA generativa, y del que nos ocuparemos aquí.
- Advanced Search. El modo clásico usado hasta ahora basado en campos, palabras clave y operadores booleanos.
Además, tenemos el modo Query Builder, que no aparece en la captura, pero al que podemos acceder desde Advanced Search.
Smart Search es, de facto, el primer modo de búsqueda sugerido, al menos si seguimos el orden del menú superior (ver captura), y es en el que nos vamos a centrar.
Vemos en la captura que al seleccionarlo, se dispone un espacio para entrar la necesidad de información usando lenguaje natural. Nosotros, hemos usado un formato semejante a un prompt deliberadamente simple: newspapers content analysis.
Página de resultados
Los dos componentes más significativos en el modo de búsqueda Smart Search son AI Overview y Preferred Search Results. Además, como vemos por la captura hay otros componentes (en negrita los componentes novedosos):
- Número total de referencias recuperados
- Palabras clave utilizadas para ejecutar la búsqueda
- AI Overview
- Preferred Search Results
- Filtrar resultados
- Lista de resultados
Primero veremos con detalle AI Overview y más adelante Preferred Search Resulta.
AI Overview con Smart Search
Smart Search, de acuerdo con esto tiene al menos tres componentes: (1) Búsqueda basada en vectores y uso de lenguaje natural semejante a prompts, para expresar la necesidad de información; (2) AI Overview como componente generativo y (3) Preferred Search Results como forma de selección del subconjunto de resultados.
La primera versión de AI Overview es un resumen de un párrafo de unas 40-50 palabras. Pero como veremos, se puede expandir.
Expansión de AI Overview
En la vista expandida, AI Overview ofrece un texto más extenso, ahora de unas 300-400 palabras, articulado en apartados y con referencias. Una revisión no sistemática muestra que se trata de una síntesis relevante que ayuda a tener una primera composición del tema.
Configurar Smart Search
Cabe destacar que la documentación técnica de Smart Search señala que no siempre aparecerá AI Overview en las búsquedas. En primer lugar, es necesario que la búsqueda incluya componentes temáticos que faciliten la generación de una síntesis por IA.
En nuestras pruebas, IA Overview apareció en búsquedas en las que la necesidad de información tenía formato de prompt, como el que hemos usado en nuestras pruebas.
Por otro lado, según la documentación técnica, tanto la organización (universidad) que contrata WoS, como el usuario, pueden activar o desactivar el uso de IA Overviews.
Lo que Clarivate explica al respecto:
AI Overview can be managed at both the institution and individual user level.
Institution administrators and librarians can control whether AI Overview is available for users at their organization through the Web of Science Admin Portal.
When AI Overview is enabled by your institution, you can choose whether to use the feature through your User account preferences.
When AI Overview is disabled by your institution, the feature will not be available and individual users cannot enable it themselves.
La siguiente captura muestra la configuración de Smart Search y AI Overview a nivel de usuario:
Como podemos ver por la captura, si nuestra organización (universidad) permite el uso, el usuario por su parte también puede autorizarlo (o desactivarlo). En mi caso, me encontré con esta opción habilitada por defecto.
Segundo caso con Smart Search
Para testar Smart Search con un segundo caso hemos usado esta expresión de búsqueda, también equivalente a un prompt: quality in journalism and news.
En este caso, nos limitamos a mostrar la página de resultados con AI Overview desplegado. Este segundo caso no ha ido bien para comprobar que AI Overview efectivamente se despliega con necesidades de información expresadas en lenguaje natural, que es un formato típico en prompts. También para comprobar que la síntesis generativa utiliza un número variable de fuentes, según la consulta. En este caso, ha utilizado 8 fuentes.
Un vistazo rápido ahora a la lista de referencias de este segundo caso:
Vemos con un simple vistazo que la lista de referencias ha utilizado el subconjunto Combined, en Preferred Search Results y que, aunque la captura solo puede mostrar (por un tema de espacio en la ventana del navegador) los dos primeros resultados, estos son en general altamente relevantes. ¿Son los resultados más relevantes? Imposible saberlo sin pruebas exhaustivas. Presumiblemente lo sean.
Búsqueda clásica
Para comparar, hemos hecho la misma búsqueda con el modo clásico (campos y operadores booleanos) denominado Advanced Search y en la captura superior mostramos el resultado.
Vemos que varía el número total y la lista concreta de resultados, pero sobre todo, NO tenemos:
- AI Overview
- Preferred Search Results
En lo que sigue, volvemos a Smart Search.
Preferred Search Results
Preferred Search Results es una forma totalmente nueva de elegir qué tipo de resultados queremos ver. Podríamos traducirlo como Modo de resultados preferido. Esta funcionalidad es posible gracias a la búsqueda vectorial. Lo examinamos con más detalle en lo que sigue.
Subconjuntos de Preferred Search Results
El modo Smart Search genera tres subconjuntos de resultados: uno basado en la búsqueda vectorial o semantic, otro basado en la búsqueda por palabras clave o boolean, y un tercero que es la combinación de lo mejor de los dos primeros o combined. Con más detalle:
- Combined: muestra la combinación de resultados Boolean y Semantic. Es la que Smart Search usa por defecto porque, según indica,es el que aporta un mayor número de resultados relevantes.
- Boolean: muestra los resultados basados en la coincidencia exacta de las palabras clave. El sistema advierte que puede mostrar menos resultados relevantes.
- Semantic: muestra los resultados por semejanza semántica, esto es, más allá de las palabras clave. Muestra hasta 100 resultados. El sistema no indica nada al respecto, pero se supone que ofrece resultados más relevantes que la opción booleana y menos que la combinada.
Por defecto, aparece seleccionado el primero, con la denominación Combined Semantic and Boolean.
Además, cada uno de los subconjuntos, se combina con las formas de ordenación clásicas. En nuestro caso, está activado el criterio de ordenación por relevancia.
Bonus: búsqueda vectorial vs búsqueda booleana
La búsqueda vectorial está documentada desde hace décadas, pero no siempre ha sido implementada en bases de datos. Es, históricamente, un intento de superar los problemas de la búsqueda booleana. Vamos a compararlas.
- Búsqueda booleana. Recupera documentos que cumplen una condición lógica formulada mediante palabras clave y los operadores AND, OR y NOT. La coincidencia es binaria respecto de esa condición: un documento la satisface o no la satisface. Tiene la ventaja de proporcionar resultados formalmente controlables y reproducibles. Sus problemas son que puede resultar poco intuitiva para los usuarios y que su eficacia depende de formular correctamente la consulta, lo que no siempre es fácil. Además, opera con cadenas de caracteres, por lo que no reconoce equivalencias semánticas ni sinónimos o relaciones conceptuales.
- Búsqueda vectorial. Recupera documentos según su grado de semejanza con la consulta, sin requerir que compartan exactamente las mismas palabras. A diferencia de la búsqueda booleana, la coincidencia no es binaria, sino gradual: los documentos se ordenan según su proximidad respecto de la pregunta. Para ello, tanto la consulta como los documentos se representan mediante vectores que expresan sus propiedades semánticas. El sistema compara el vector de la pregunta con los vectores de los documentos y recupera los que presentan mayor semejanza.
Para los muy interesados, he pedido a Perplexity una explicación conceptual de los dos conceptos (pero la explicación que tienen más arriba, es fruto exclusivo de mi propia escritura, tengo alergia a usar textos generado por IA en mis escritos):
https://www.perplexity.ai/search/29bb80c9-48d0-43a3-9c57-525d8112ae20
Hasta donde yo sé, la explicación es correcta y respecto a las tres fuentes de autoridad recomendadas, las he verificado y son adecuadas.
Conclusiones
Smart Search es una forma de recuperación basada en vectores, pero también una de las formas naturales por las cuales la inteligencia artificial se ha incorporado para todos los usuarios en WoS.
Es un paso necesario si WoS no quiere ser sobrepasado por las nuevas IA académicas como Consensus. Es una buena muestra de la saludable vitalidad mostrada por WoS, cosa que también podemos decir de su mejor rival Scopus, que también está dando pasos en este sentido.
En realidad, la introducción de la IA de la mano de IA Overview en Smart Research aunque valiosa y eficaz, resulta tímida. Es fácil suponer que se debe a la necesidad de preservar el valor superior de Research Assistant que se contrata por separado.
Un comentario adicional sobre la documentación técnica que facilita Clarivate sobre Smart Search: creo que es ejemplar en el detalle y la transparencia que ofrece. Me ha ayudado mucho a entender esta nueva búsqueda.
Para concluir, creo que Smart Search es un paso excelente y necesario. Habría que ampliarlo y aumentar su valor, pues según nos parece hay margen de mejora en el uso de la IA en Smart Research sin amenazar a Research Assistant. Como sea, AI Overview y Preferred Search Results son una muy buena noticia para los usuarios de WoS. Muy bienvenidas todas las novedades en este terreno.
Para saber más
- Otras entradas de este sitio sobre inteligencia artificial en la academia
- Página de información de Clarivate Smart Search
- Web of Science Research Assistant: análisis funcional y recomendaciones de uso
- Análisis de la búsqueda convencional en WoS
- Revisiones de la literatura y scoping reviews: cómo diseñar y resolver la fase de búsqueda con Web of Science
- Accelerating research processes with Scopus AI: A place branding case study
- LeapSpace: la nueva IA académica de Elsevier que lo puede cambiar todo
- Consensus AI para investigadores: de la exploración a la gestión del conocimiento [guía de uso]
- Undermind AI: la búsqueda académica del futuro ya está aquí (y no es Google)