การค้นหาวรรณกรรมวิจัยเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญมากสำหรับนักวิจัยและนักวิชาการที่ต้องการทบทวนวรรณกรรมเพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่ๆ ในงานวิจัยของตนเองครับ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เครื่องมือค้นหาวรรณกรรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคงหนีไม่พ้น Google Scholar ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาบทความทางวิชาการได้อย่างง่ายดาย แต่ในช่วงหลังมานี้ มีเครื่องมือค้นหาใหม่ที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว คือ Semantic Scholar ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่พัฒนาขึ้นโดยใช้เทคโนโลยี AI เพื่อปรับปรุงการค้นคว้าวรรณกรรมให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับข้อดีและข้อเสียของทั้งสองเครื่องมือเพื่อช่วยให้นักวิจัยเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับงานของตนเองมากที่สุดครับ

ความสำคัญของการทบทวนวรรณกรรมวิจัย

การทบทวนวรรณกรรมวิจัย (Literature Review) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการวิจัยที่ช่วยให้เราได้รู้ถึงสถานะความรู้ในปัจจุบันของหัวข้อที่เราสนใจ ทำให้สามารถพัฒนาคำถามวิจัยที่มีคุณค่าและสร้างทฤษฎีหรือแนวคิดใหม่ๆ ได้ การใช้เครื่องมือค้นคว้าวรรณกรรมที่ดีจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้อง ครอบคลุม และทันสมัยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

แนะนำ Semantic Scholar

Semantic Scholar เปิดตัวในปี 2015 โดย AI2 (Allen Institute for AI) ซึ่งก่อตั้งโดยหนึ่งในผู้ร่วมก่อตั้ง Microsoft ความโดดเด่นของเครื่องมือนี้คือการใช้เทคโนโลยี AI เช่น Natural Language Processing (NLP) ในการสกัดความหมายของคำค้นหา ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้คีย์เวิร์ด (Keywords) ที่ตรงเป๊ะเสมอไปในการค้นหาข้อมูล นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์การประเมินบทความด้วยภาพกราฟที่ช่วยให้ผู้ใช้เห็นแนวโน้มของการวิจัยได้อย่างรวดเร็ว

ข้อดีของ Semantic Scholar

1. การสกัดความหมายด้วย AI: ด้วยการใช้เทคโนโลยี NLP ทำให้ Semantic Scholar สามารถค้นหาบทความที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหาของเราได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้คีย์เวิร์ดที่ตรงเป๊ะ ตัวอย่างเช่น หากต้องการค้นหางานวิจัยเกี่ยวกับ “ethics” (จริยธรรม) ก็สามารถเจอบทความที่เกี่ยวข้องกับ “Code of Conduct” หรือคำอื่นๆ ที่มีความหมายใกล้เคียงกันได้ ทำให้ไม่พลาดข้อมูลสำคัญที่อาจเกี่ยวข้องกันแต่ไม่ได้ใช้คำเดียวกัน
2. การแสดงข้อมูลด้วยภาพกราฟ: เครื่องมือนี้สามารถแสดงข้อมูลการอ้างอิงในรูปแบบกราฟที่ช่วยให้นักวิจัยเห็นแนวโน้มและความนิยมของหัวข้อวิจัยได้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น ช่วยในการติดตามแนวโน้มของการวิจัยในแต่ละปี รวมถึงสามารถติดตามตัวเองได้ด้วยว่ามีคนมาอ้างอิงบทความของเราเท่าไร
3. ฟีเจอร์ “Chat with Paper”: ฟีเจอร์นี้ใช้ AI เพื่อสรุปบทความให้เข้าใจได้อย่างรวดเร็ว เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการประหยัดเวลาและต้องการทำความเข้าใจเนื้อหาของบทความได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุม
4. การเชื่อมต่อกับ AI อื่นๆ: Semantic Scholar ยังมี Plugin (ปลั๊กอิน) ที่สามารถเชื่อมต่อกับ AI อื่นๆ ที่สามารถช่วยในการอ่านและสรุปข้อมูลจากบทความ ทำให้การทบทวนวรรณกรรมเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อเสียของ Semantic Scholar

1. รองรับภาษาจำกัด: ข้อเสียสำคัญคือ Semantic Scholar ส่วนใหญ่รองรับภาษาอังกฤษเป็นหลัก ดังนั้น นักวิจัยที่ต้องการค้นหาข้อมูลในภาษาอื่นๆ อาจพบว่าการใช้งานมีข้อจำกัด
2. การเชื่อมต่อกับโปรแกรมการอ้างอิงที่ยังไม่สมบูรณ์: Semantic Scholar ยังไม่สามารถเชื่อมต่อกับโปรแกรมการอ้างอิงต่างๆ เช่น EndNote ได้อย่างเต็มที่ ทำให้นักวิจัยที่คุ้นเคยกับการใช้โปรแกรมเหล่านี้อาจรู้สึกไม่สะดวก

การแนะนำ Google Scholar

Google Scholar เปิดตัวครั้งแรกในปี 2004 และเป็นที่นิยมอย่างแพร่หลายในหมู่นักวิจัยและนักวิชาการทั่วโลก เครื่องมือนี้เป็น Search Engine ที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาบทความทางวิชาการจากหลากหลายแหล่งได้อย่างง่ายดาย

ข้อดีของ Google Scholar

1. ความคุ้นเคยในการใช้งาน: นักวิจัยหลายคนใช้ Google Scholar มานานกว่า 20 ปี ทำให้เกิดความคุ้นเคยและใช้งานได้ง่าย นอกจากนี้ยังมีการลิงก์ไปยังห้องสมุดและแหล่งข้อมูลต่างๆ อย่างง่ายดาย
2. การค้นหาตามคีย์เวิร์ด: Google Scholar เน้นการค้นหาตามคีย์เวิร์ดที่ตรงตัว ซึ่งทำให้การค้นหาข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ก็มีข้อเสียที่การค้นหาจะจำกัดเฉพาะคีย์เวิร์ดที่ใช้เท่านั้น
3. การลิงก์กับวารสารไทย: Google Scholar มีความสามารถในการเชื่อมโยงกับวารสารไทยได้ แม้ว่าผู้ใช้จะค้นหาเป็นภาษาอังกฤษก็ตาม ทำให้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการข้อมูลที่เป็นภาษาไทย

ข้อเสียของ Google Scholar

1. การค้นหาจำกัดที่คีย์เวิร์ดตรงตัว: หากคีย์เวิร์ดที่ใช้ในการค้นหาไม่ตรงเป๊ะ จะทำให้พลาดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น การค้นหาคำว่า “guideline” กับ “guidelines” จะให้ผลลัพธ์ที่ต่างกัน
2. ข้อมูลบางครั้งไม่มีคุณภาพ: ในบางครั้ง Google Scholar อาจดึงบทความที่ไม่มีคุณภาพหรือไม่ได้รับการ peer-review (การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขา) มาแสดงผล ทำให้นักวิจัยต้องคัดกรองข้อมูลเอง

บทสรุปและข้อเสนอแนะในการเลือกใช้เครื่องมือ

ในการเลือกใช้เครื่องมือค้นคว้าวรรณกรรมที่เหมาะสม นักวิจัยควรพิจารณาจากความต้องการและลักษณะงานของตนเอง หากต้องการค้นหาข้อมูลที่มีความละเอียดและคุณภาพสูง Semantic Scholar อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม เพราะเน้นงานวิจัยที่เป็นวิชาการและเชื่อถือได้ แต่หากต้องการความครอบคลุมและความสะดวกสบายในการค้นหา Google Scholar ก็ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดี โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ต้องการค้นหาข้อมูลในทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ

แบบฝึกหัดสำหรับผู้อ่าน

เพื่อให้ผู้อ่านได้ฝึกคิดและวิเคราะห์ ลองตอบคำถามต่อไปนี้:

1. หากคุณเป็นนักวิจัยที่ต้องการค้นหางานวิจัยที่เน้นความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง เช่น งานวิจัยทางการแพทย์ คุณคิดว่าเครื่องมือใดเหมาะสมที่สุดระหว่าง Semantic Scholar และ Google Scholar? เพราะเหตุใด?
2. จากข้อดีและข้อเสียของ Semantic Scholar และ Google Scholar คุณคิดว่าเครื่องมือทั้งสองสามารถทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นคว้าได้หรือไม่? อย่างไร?
3. คุณคิดว่า AI จะมีบทบาทอย่างไรในอนาคตในการช่วยนักวิจัยในการทบทวนวรรณกรรมและค้นคว้าข้อมูล?

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้อ่านที่กำลังมองหาเครื่องมือค้นคว้าวรรณกรรมที่เหมาะสมสำหรับงานวิจัยของตนเอง ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Semantic Scholar หรือ Google Scholar ความรู้และความเข้าใจในการใช้งานเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้นักวิจัยทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นครับ.

ลองเข้าไปใช้งานกันดูนะครับ
Semantic Scholar : https://www.semanticscholar.org/
Google Scholar : https://scholar.google.com/

ลองใช้งานแล้ว ได้ผลอย่างไร chat มาคุยกันนะครับ