Vyhledávače pro odbornou veřejnost

Prozatím jsme svoji pozornost věnovali především vyhledávačům, které mohou sloužit jak odborné, tak také široké veřejnosti. Nyní bychom se měli podívat na ty, které jsou určené primárně pro první cílovou skupinu, tedy pro vědce, akademiky, výzkumníky, studenty, …, pro odbornou veřejnost. Tyto nástroje se od sebe liší ve třech základních charakteristikách: 

> Obsah – vědecký článek je většinou něčím, co si běžný čtenář spíše nepřečte, protože je to příliš složité a náročné. Naopak u vědeckých databází takový obsah potřebujeme a chceme. 

> Výběrovost – zatímco všeobecné vyhledávače se snaží mít typicky co nejširší množství zdrojů, u vědeckých databází to neplatí – důraz je primárně zaměřený na kvalitu. Jde o to nabízet zdroje, které budou dobře popsané, vyhledatelné a kvalitní. 

> Specifické funkce a nástroje – typicky se zde pracuje s abstrakty článků a klíčovými slovy, což jsou vyhledávací pole, která u běžných vyhledávačů nejsou v popředí. Nabízejí také možnost měřit význam článku, evidovat jeho čtenost nebo detailnější možnosti filtrování podle speciálních kritérií. 

Obecně můžeme hovořit o databázích otevřených, které čerpají z OpenAccess přístupu – všechny zdroje jsou zde dostupné bezplatně. V současnosti jde ale o minoritní část databází, jako je třeba preprintový Arxiv.  

Mnohem častější je, že je databáze licencovaná, tedy placená. Články z ní je možné získat buď koupením jednotlivého textu, nebo formou předplatného. Předplatné je zásadně výhodnější a využívají ho typicky vysoké školy a další výzkumné instituce. Aby se člověk k takovým databázím a zdrojům dostal, musí být určitým způsobem spojený se svojí univerzitní identitou. Typicky tak stačí být přihlášený na počítači v knihovně. Pokud se ale chceme připojit z vlastního zařízení nebo dokonce z domova, musíme využít jednu ze dvou nabízených variant pro tzv. vzdálený přístup. 

Shibboleth nevyžaduje žádné složité nastavování. Zkrátka se přihlásíte, např. pomocí univerzitního čísla a hesla, a můžete databáze využívat stejně, jako byste byli třeba na počítači v knihovně. Tyto postupy ale nemusí být podporovány všemi databázemi a někdy nefungují zcela bezproblémově. Jinou možností je využití VPN, kdy si nainstalujete a nastavíte aplikaci, kterou spustíte a opět se přihlásíte, když chcete získat přístup k databázím. Návody, jak dané připojení využívat, najdete popsané v nápovědě, kterou obvykle zpracovává instituce, jejíž licenci využíváte. 

Ne všechny databáze jsou plnotextové, téměř vždy ale obsahují nějakou „zkratku“, kterou je možné se dostat k plným textům, pokud je má daná instituce k dispozici. Takovou službou je například SFX. Ta nespolupracuje jen s placenými databázemi, můžete se pomocí ní dostat i k otevřeným zdrojům, např. Google Scholar. Protože zkratka není pro uživatele příliš návodná v tom, co umožňuje, Masarykova univerzita ji využívá ve svých licencovaných databázích pod (pro uživatele) mnohem výstižnějším označením „Full Text Finder”. Po kliknutí na ikonu se vám otevře vyskakovací okno s nabídkou různých databází, ke kterým máte přístup a které obsahují plný text daného článku. 

Pokud se ani tak k textu nedostanete, můžete zkusit některou z následujících cest: 

> Přístup skrze Google Scholar – zadejte název článku nebo knihy do Scholaru, často nabídne přístup k plnému textu. 

> Využijte akademické sociální sítě jako je Researchgate či Academia.edu – mnoho akademiků zde zveřejňuje své texty, aniž by příliš řešili autorská práva. 

> Zkuste napsat autorovi – většinou ho to potěší a jen málokdy vás odmítne. Poslat někomu článek je totiž výhodné i pro něj, neboť bude citovaný a získá jistou sociální vazbu. 

> Můžete zkusit knihu „upirátit“, což je však právně i eticky problematické. Libgen.io nabízí možnost vyhledávat a stahovat knihy, Sci-hub.tw zajišťuje přístup k téměř libovolnému článku, který má DOI. 

Pokud jde o výběr samotné databáze, kterou chcete použít, nejjednodušší je zřejmě podívat se do seznamu databází, které nabízí univerzita na Portálu elektronických informačních zdrojů. 

Sáhnout můžete po obecné databázi. Mezi nimi typicky vybíráte podle toho, k jak kvalitním (jak indexovaným) článkům se chcete dostat. Světový top je databáze Web of Science (WoS) a Scopus, od kterých vám doporučujeme začít. Významné jsou však mnohé další jako EBSCO, SpringerLink, ProQuest, Taylor&Francis, Science Direct. Důležité jsou pro vás také vaše oborové databáze, jako je např. pro anglisty a amerikanisty Literature Online, která obsahuje texty z anglické a americké literatury, či pro pedagogy ERIC. Pokud chceme vyhledávat ve více databázích současně, pak se hodí tzv. discovery služby

Jak vyhledávat v databázích?

Jak vypadá vyhledávání v databázi prakticky? Pro ilustraci vyhledávání v databázích odborných textů je nutné vybrat konkrétní nástroj. Pro ukázku byl zvolen EBSCO Discovery MU, protože pokrývá více databází, ale podobné možnosti vyhledávání nabízí i většina dalších databází. 

Nejdříve je nutné získat přístup k systému přihlášením pomocí UČO a sekundárního hesla. Následně se nabízí jednoduché vyhledávání, do kterého položíte základní dotaz, ideálně v angličtině, protože omezením na češtinu byste velmi limitovali výsledky. 

Pokud je výsledků příliš mnoho, upravte dotaz pomocí některé z vyhledávacích strategií, které fungují stejně jako v internetových vyhledávačích. Upřesňování je vhodné tak dlouho, dokud nenajdete adekvátní počet výsledků, které si chcete projít a současně odpovídají vašemu zájmu. Pokud si nejste jistí, jak dotaz upravovat, může vám pomoci nápověda.

Přesný výraz s pomocí uvozovek “ “

Uvozovky jsou asi nejužitečnějším a nejčastěji využívaný symbolem, bez kterého by se vám vyhledávalo opravdu těžko. Posuďte sami rozdíl mezi vyhledávacími dotazy. 

peer tutoring online learning 

“peer tutoring” “online learning” 

“peer””tutoring online” “learning” 

Některé databáze vás budou k používání uvozovek ponoukat. Sami uvidíte, že když databázi předložíte guláš, jako v prvním případě, dostanete guláš taky nazpět. Předložíte-li přesný dotaz, dostanete přesný výsledek.

Booleovské operátory AND, OR, NOT

K nejznámějším a nejčastěji používaným operátorům patří anglická slůvka AND, OR a NOT, kterým se také říká Booleovské operátory (Booleans). I ti, kteří znají z angličtiny jen pár slov, právě těmto slůvkům rozumějí. Jejich význam určuje, která z hledaných slov musí, nebo naopak nesmí v textu být. Operátory zde ale mají mírně odlišnou formu, než mají u vyhledávání v Google – pozor na to. 

AND

Pokud chcete vyhledávač požádat, aby vám vrátil pouze ty výsledky, které obsahují všechna zadaná slova, použijete operátor AND. Pokud jej nezadáte, Discovery najde stejné výsledky. Pokud ale chcete třeba aby jedno ze slov bylo v názvu a druhé v textu, už se AND hodí. 

OR a NOT

Uvozovky a operátory OR a NOT (NOT má stejný význam jako pomlčka v Google) fungují stejně jako bylo popsáno u Google. Vyhledávací operátory se většinou pro přehlednost zapisují velkými písmeny, většina vyhledávačů je ale rozezná, i když jsou zapsány písmeny malými. Stejně jako v Google, i v databázích funguje vyjádření, k čemu operátor patří, závorkami. Závorek dokonce můžete využít větší množství, např. v dotazu ((mouse OR rat) AND trap) OR mousetrap

Booleovským operátorům se někdy říká logické. Pomocí výrokové logiky je možné vyjádřit význam operátorů: 

  • AND vyjadřuje logický součin; 
  • OR představuje logický součet; 
  • NOT znamená negaci. 
Near a Within

Někdy nestačí jen uvést, jestli daný výraz má být ve výsledku přítomný, nebo ne, ale je důležité, jak daleko se od sebe jednotlivá slova nachází. To vám může pomoci lépe najít texty, kde je větší pravděpodobnost, že zadaná slova budou uvedena ve vzájemné souvislosti (třeba ve stejné větě). V EBSCO Discovery jsou podporovány operátory Near (slova ve vzdálenosti ne větší než zadané číslo) a Within (totéž jen s dodržením zadaného pořadí slov), přičemž tyto operátory se zapisují jen prvním písmenem a číslovkou, např.: 

  • (tornado OR hurricane OR earthquake) N5 psychology 
  • (soccer OR football) W5 (team OR players) 
Zástupné symboly

I zástupných symbolů je často možné v databázích využít více. Mohou nahradit znak, více znaků (např. zadáním jen kořene slova) nebo celé slovo. V případě EBSCO Discovery (a v některých databázích) není nutné je využívat pro zadání všech slovních tvarů, systém vyhledá jednotné i množné číslo a přivlastňovací tvary. Pokud ale chcete nahradit jedno písmeno, můžete místo něj zadat ? (např. když si nejste jisti, jaké písmeno je správně), žádné nebo více písmen nahradí # (např. odlišnost anglické a americké angličtiny u slova colour) a více písmen pak * (třeba celé slovo ve frázi). 

Filtrování výsledků dle charakteristik

Protože databáze pracují s odbornými texty, umožňují filtrovat výsledky podle charakteristik, které jsou specifické právě pro tyto zdroje. Po zobrazení výsledků vyhledávání se v levém menu nachází nejčastěji využitelná omezení, příkladem je nastavení doby publikování textů, čímž vyloučíme ty, které jsou pravděpodobně zastaralé. Dobrými limity může být také zobrazení jen publikací dostupných v plném textu, těch, které prošly recenzním řízením, nebo omezení na určitý typ zdroje (např. akademická periodika, knihy a časopisy, čímž se vyloučí zpravodajské články a další). 

Předmětová hesla

Texty v placených databázích často procházejí manuálním zpracováním, kdy je obsah autorem nebo třeba redaktorem popsán pomocí několika odborných pojmů, které mají k tématu nejblíže. Tyto pojmy jsou často označovány jako předmětová hesla (subject heading, někdy s podobnou funkcí najdete pojmy označené jako keywords). Pokud využijete hledání pomocí těchto hesel, najdete texty, které se tématu věnují dostatečně (proti vyhledávání v plném textu, kde je třeba jen vyhledávaný pojem zmíněný, ale text se jej týká minimálně). Klíčová slova se ani nemusí objevit ve vlastním textu, vymezují ale základní témata, kterým se obsah věnuje. V případě EBSCO Discovery je můžete použít pro vyhledávání třeba tak, že si rozkliknete detail článku, který je pro vás zajímavý, zjistíte nejdůležitější z klíčových slov a kliknete na něj. Následně se automaticky použije pro vyhledávání. Zápis zkratky pro předmětová hesla i jejich využití je často specifické pro jednotlivé databáze, v případě Discovery vám tedy může vyloučit řadu jiných výsledků. 

Ukládání článků z databází

Pokud si chcete vyhledaný dokument uložit pro pozdější využití, nekopírujte URL adresu, na které se vám zobrazil, protože ve většině databází je adresa generovaná dočasně a přestane fungovat, jakmile zavřete prohlížeč. Stejně tak nikdo, kdo by tuto adresu zadal po tom, co jste mu ji poslali, by nebyl schopný stránku zobrazit. Pro uložení proto využijte třeba citační manažer nebo si vygenerujte trvalý odkaz (pozor – běžně zkopírovaný URL odkaz z adresního řádku většinou funguje jen pár hodin, pokud se chcete k záznamu vracet, musíte užít tuto funkci), který také uvedete ve své práci v bibliografickém záznamu

Mgr. Hana Tulinská

Odborná pracovnice EDTECH KISK

www: https://hanatulinska.wordpress.com/