При написании научных работ, от небольших статей до монографий для научных работников, очень важно иметь не только доступ к информации, но и удобные поисковые средства, которых в настоящее время достаточно много.

   Одним из основных типов поиска на сегодняшний день является поиск в Интернете, в котором практически монопольное положение занимает поисковая система Google. Ее популярность может продемонстрировать не только статистика, но и большинство языков мира, в которых уже появилось слово «загуглить», означающее «поиск в Интернете с помощью Google».

   Причина такой популярности кроется в таких достоинствах как:

1. - простота и удобство использования;

2. - сортировка результатов поиска от наиболее релевантных к менее;

3. - отображение не только адреса страницы (сайта), но и заголовка страницы с небольшим экстрактом, содержащим поисковый запрос, который позволяет составить первое впечатление о релевантности страницы;

4. - возможность уточнения запроса, к которой можно отнести:

   1. - уточнение запроса по типу информации (Все, Новости, Картинки, Карты, Видео, Книги, Авиабилеты, Приложения);

   2. - уточнение языка отображаемых результатов поиска;

   3. - уточнение временных рамок запроса (выбрать из списка период создания страниц, либо задать собственный временной интервал);

   4. - возможность использования расширенного поиска;

   5. - уточнение запроса с помощью специальных операторов и пунктуации (например: символ «*» (звездочка) служит для замены любого слова в запросе);

5. - возможность включить/отключить безопасный поиск, который исключает неприемлемый контент и изображения сексуального характера из результатов.

      Другие поисковые системы также обладают одним или несколькими вышеперечисленными достоинствами, однако каждая поисковая система обладает и собственным алгоритмом поиска, что и делает ее уникальной.

     Алгоритм поиска Google учитывает такие особенности естественных языков как синонимичность, избыточность и многозначность. Логика сортировки результатов по релевантности в поисковой системе Google кратко и емко описана в книге «Электронные библиотеки. Информационно-коммуникационная среда обитания»: «Логика ранжирования результатов основана на предположении, что все люди имеют схожие проблемы и вопросы, и вам, вероятнее всего, нужно то же, что и другим таким же. Комбинирование этих двух методов – формулирования запросов на естественном языке и выдачи результатов в соответствии с популярностью – оказалось чрезвычайно эффективным.» [1, с. 155]

      Кроме поиска по просторам Интернета, компания Google предлагает и систему научного поиска – Google Scholar [2], которая предоставляет доступ к полным текстам статей из многих рецензируемых журналов. В этой системе реализованы очень полезные для научных работников функции:

1. - формирование библиографического описания;

2. - импорт цитат в программы для управления библиографической информацией (например: EndNote, BibTeX и др.)

3. - индексы цитирования.

   Однако у Академии Google также есть ряд недостатков:

1. - отсутствие данных об охвате индексируемых научных журналов;

2. - отсутствие информации о частоте обновления базы данных;

3. - отсутствие тематического поиска;

4. - недостаточное развитие системы уточнения запросов.

     В отличие от Академии Google, для поисковой системы сайта Web of Science [3], представляющего собой реферативную базу данных публикаций в научных журналах и разрабатываемую компанией Thomson Reuters, была создана удобная система уточнения запросов. Все доступные типы уточнения поиска располагаются в боковой панели слева (например: базы данных, направления исследования, авторы, годы публикаций, языки,  страны/территории и т.д.)

      В каждом из этих типов предлагается небольшой список наиболее часто встречающихся вариантов во всех документах основного запроса.

     Кроме вышеуказанной системы уточнения запросов, в этой поисковой системе предоставлена возможность воспользоваться операторами поиска (например: «AND» для поиска записей содержащих все условия) и символами усечения (например: «*» (звездочка) для замены любого количества символов в том числе и нулевого).

      По многим параметрам Академия Google и Web of Science схожи, однако стоит учитывать, что только первая предоставляет полнотекстовый поиск, в то время как вторая предоставляет поиск только по библиографическим данным и не содержит полных текстов индексируемых публикаций.

      Обе описанные нами поисковые системы, также как и большинство других подобных им являются системами вербального поиска, т. е. базирующиеся на естественном языке. Некоторые системы в своих поисковых алгоритмах (например: Google) стараются учесть особенности естественных языков такие как синонимичность, избыточность и многозначность, что несомненно улучшает релевантность результата поиска, однако отсутствие систематического поиска усложняет поиск информации.

      В качестве подтверждения этих слов приведем один из тезисов учебника «Аналитико-синтетическая переработка информации»: «Отечественные библиотековеды считают, что именно систематический поиск естественен для читателей, так как вся система образования построена по систематическому принципу и обучение ведется не по "ключевым словам", а по "дисциплинам", отраслям знания, областям науки и практической деятельности.» [4, с. 178]

      Некоторые поисковые системы Интернета пытаются создавать каталоги интернет-сайтов (например: Каталог Яндекса [5], который представляет собой аннотированные ссылки на сайты, собранные вручную редакторами компании Яндекс) или делать собственные тематические указатели (например: направления исследований в Web of Science). Однако этот исключительно интеллектуальный труд требует затрат на содержание штата сотрудников, к чему большинство поисковых систем Интернета пока не готовы.

      Одним из выходов может служить обязательное указание автором публикации индекса кодированного информационно-поискового языка (ИПЯ) (например: Универсальной десятичной классификации (УДК)), позволяющего не только отнести документ к соответствующей отрасли знания, но и улучшить релевантность поиска, включая независимость от языка составления документа. Уже сейчас авторы  самостоятельно проставляют ключевые слова в своих публикациях. Это уже стало, можно сказать, стандартом оформления научных публикаций.

      Использование кодированных ИПЯ несет для авторов некоторые трудности, поскольку индексированию документов обучают только учащихся и студентов библиотечных специальностей, а практику индексирования многие проходят по месту работы. Также стоит отметить, что многие выпускники этих специальностей не всегда могут сами проставить классификационный индекс.

      Но и эти трудности решаемы. Необходимо либо ввести факультативный курс по месту учебы по использованию кодированных ИПЯ, включающий как теорию, так и практику индексирования, либо создать недорогие и несложные учебные пособия.

      Говоря о введении подобного курса необходимо отметить, что многие пользователи поисковых систем Интернета, в частности Google, не знакомы с такими функциями как уточнение запроса с помощью специальных операторов и пунктуации, которые могут значительно улучшить релевантность поиска. Поэтому нам кажется целесообразным вводить комплексный курс по информационному поиску.

       С этим предложением согласятся не все, но не стоит забывать, что с появлением Интернета количество произведенной человечеством информации постоянно увеличивается, а без умения быстро получать релевантную информацию человек в ней просто «утонет».

   Список литературы

1. 1. Земсков, А. И. Электронные библиотеки. Информационно-коммуникационная среда обитания : учебн. пособие / А. И. Земсков, Я. Л. Шрайберг. – М. : ГПНТБ России, 2012. – 402 с.

2. 2. Академия Google. URL: https://scholar.google.ru/ (Дата обращения: 02.02.2016)

3. Web of Science. URL: http://apps.webofknowledge.com/ (Дата обращения: 02.02.2016)

4. 3. Аналитико-синтетическая переработка информации : учебник / Н. И. Гендина и др. ; науч. Ред. А. В. Соколов ; координатор проекта Л. В. Трапезникова. – Санкт-Петербург : Профессия, 2013. – 336 с.

5. 4. Яндекс каталог. URL: https://yaca.yandex.ru/ (Дата обращения: 02.02.2016)

6. Сведения об авторе

7. СМИРНОВ Юрий Викторович, научный сотрудник, Государственная публичная научно-техническая библиотека России