Introducción
Desde su debut en 2004, Google Scholar (GS) ha sido visto en el campo de la investigación biomédica como una herramienta imperfecta pero útil en la búsqueda de la literatura científica.GS es ampliamente reconocido como una excelente fuente de literatura gris en biomedicina. La base de referencias bibliográficas MEDLINE, de la Biblioteca Nacional de Medicina de EEUU ubicada en Bethesda, Maryland, ha sido el gold standard para la búsqueda estructurada (especialmente a través de la interfaz Ovid) durante décadas. Mientras que su lugar en el ámbito biomédico parece seguro, algunos investigadores han argumentado que GS es una mejor opción para algunas consultas, especialmente en navegación de artículos y localización de documentos altamente citados. En un trabajo reciente, el mismo grupo de investigadores comparó PubMed y Google Scholar demostrando diferentes tipos de ventajas para cada uno y sus respectivas limitaciones.
Google Scholar es una herramienta útil para ayudar a los investigadores a localizar en los artículos relevantes segundos de miles de millones de páginas a través de la Web (y en muchos casos recuperar directamente el texto completo de los documentos). Por eso, es muy valorada y útil, y cada usuario debería utilizarla para ese propósito.
Mediante su interfaz fácil de usar, GS es un ahorrador de tiempo para búsquedas rápidas, especialmente en comparación a búsquedas similares en PubMed En cualquier caso, conocer las fortalezas y debilidades de GS ayudará investigadores decidir cuándo y cómo usarlo.
Google ha creado una herramienta muy útil con enlaces a artículos y literatura gris. Pero GS ha sido considerado inadecuado para revisiones de la literatura debido a su funcionalidad limitada en la búsqueda (filtrado y calificadores) y otras funciones de búsqueda avanzada presentes en PubMed.
Este año, investigadores franceses, Gehanno y col., publicaron un estudio que preguntó a investigadores expertos en búsquedas 'Es Google académico suficiente para ser utilizado solo para revisiones sistemáticas?'
Los autores se preguntaban si GS podría reemplazar en MEDLINE y otras bases de datos bibliográficas para realizar revisiones sistemáticas. La pregunta claramente y las conclusiones de Gehanno se examinan en este documento.
Métodos
Seleccionaron un estudio reciente en nuestra área de especialización (informática en salud pública/salud), Chou y col. (2013) y se contactó a los autores para obtener una lista de las 506 publicaciones que encontraron en su revisión sistemática sobre las redes sociales y salud. Para probar la capacidad de Google Scholar para localizar los artículos de una revisión sistemática existente, se buscaron todas las publicaciones por Chou.
Se evaluó si los más de 500 artículos que formaron la base del trabajo de Chou fueron indexados por GS.
Las búsquedas realizadas en fueron en forma simple, mediante el título del artículo (n = 514). Después de corregir errores menores, se buscaron 506 artículos.
Se ha comprobado la presencia de estas 506 publicaciones consultando GS por el título de cada estudio (entre comillas ""), uno por uno.
Cuando una búsqueda no pudo recuperar el artículo requerido, o había producido demasiados resultados para navegar, los autores optaron por utilizar ”allintitle” de Google: un comando para aumentar la precisión de la búsqueda limitando la misma a búsqueda a los títulos de los artículos. Algunos documentos que no fueron encontrados en GS fueron encontrados en una búsqueda posterior en Google.
En segundo lugar, se trató de replicar la estrategia de búsqueda y palabras clave utilizados por Chou, en GS.
Salud AND ("social media" o "nuevos medios" o "medios participativos" o "contenido generado por usuarios" o Facebook o MySpace o Twitter o YouTube o "Second Life" o LinkedIn o wiki * o blog * o "Web 2.0" "Red social online" o "Redes sociales"). Desde el año 2004 al 2011.
Las búsquedas para estos 506 papeles utilizando palabras clave y estrategia de la búsqueda original de Chou dio resultados inmanejables de aproximadamente > 750.000 artículos. Usando allintitle de Google: se reducen considerablemente los resultados de la búsqueda a una colección de < 450 elementos, pero este no fue un subconjunto completo de 506 artículos de Chou. Varios intentos y combinaciones de palabras clave (y sintaxis) son necesarios para ampliar el número de resultados a 476 documentos citados en la revisión sistemática de Chou, estando aún lejos del total.
Resultados
Aunque GS devolvió aproximadamente el 95% de los artículos citados por Chou (n = 476/506), numerosas búsquedas iterativas se efectuaron para llegar a ese número.
Por otro lado, la administración de los resultados se vio dificultada mediante este motor de búsqueda, ya que no es el fuerte de GS. No se pudo realizar una búsqueda avanzada tal como realizo Chou en su trabajo, utilizando PubMed por ejemplo. Algunos de los 30 artículos que no se pudieron encontrar en este trabajo mediante GS, y fueron encontrados mediante PubMed y Google.
GS basa su estructura en un diseño de interfaz simple, con un vasto contenido interdisciplinario y enlace a documentos son citados más a menudo. Su capacidad de 'búsqueda por palabra clave', y la utilización de PageRank de Google, es un pobre sustituto para la búsqueda de vocabulario controlado y su interfaz no proporciona suficiente flexibilidad para dar cabida a filtros de búsqueda u otras estrategias para una búsqueda avanzada necesarios para las revisiones sistemáticas.
Conclusiones
¿Google Scholar es suficiente para ser utilizado para revisiones sistemáticas?
Los autores encontraron que GS no se adecua a las necesidades para realizar este tipo de trabajo.
A pesar de su alta sensibilidad y gran cobertura, GS fue incapaz de localizar todos los elementos conocidos citados en una revisión sistemática previa.
Los autores de este trabajo fueron capaces de recuperar la mayoría (pero no todos) de los documentos utilizados por Chou en su revisión sistemática, porque ya se conocían sus títulos y han buscado uno por uno. ¿Pero habrían podido descubrirlos tan fácilmente si no los conocían? En base a estos resultados, la respuesta es no.
GS a veces puede ser menos preciso que PubMed y similares buscadores de bases de datos bibliográficas, ya que regresa cientos o miles de resultados, muchos de ellos irrelevantes, requiriendo un filtrado humano.
Además, el contenido cambiante de GS, brinda poca fiabilidad para este tipo de búsquedas. Los documentos encontrados hoy en GS no significan que estén aquí mañana. En resumen, GS no puede considerarse a la par con herramientas como PubMed, aunque el valor de GS para la ciencia es que puede ser utilizado para la recogida de información inicial y complementaria.
Hasta entonces, sus ingenieros deben proporcionar más detalles acerca de su cobertura de base de datos y orientados a mejorar sus capacidades de búsqueda (por ejemplo, indexación, filtros de búsqueda semántica, etc.). Sólo entonces responderá adecuadamente a la demanda de búsquedas exhaustivas, como es requerido para las revisiones sistemáticas.
Comentarios
El presente no es el primer trabajo que leemos y comentamos sobre buscadores de literatura científica, aunque este es el primero enfocado a revisiones sistemáticas. Los resultados hablan por sí mismos y debemos tomarlos en cuenta a la hora de realizar nuestras búsquedas, aunque no debemos despreciar el poder de GS, simplemente complementar con buscadores especializados, como PubMed.
♦ Resúmen: Dr. Daniel Luna . Jefe del Dpto de Informática Hospital Italiano de Buenos Aires