Даррелл Гантер, президент и CEO Gunter Media Group, сформулировал десять задач для издателей, научных обществ, библиотек, исследователей, фондов и технологических партнеров.
По словам Даррелла Гантера, миссия его компании — «развивать человечество через качественные исследования», и это требует от научного издательства большего, чем просто увеличение объема доступного контента: нужно помогать людям находить исследования, оценивать их надежность, ответственно использовать и понимать, как знание меняется с появлением новых данных.
В преддверии 2027 года автор представил десять приоритетных направлений для библиотек, издательств и т. д.
- Ответственный ИИ как общая практика. Каждой организации необходимы четкие правила управления допустимым использованием ИИ, ответственностью человека и конкретизации роли ИИ, а также движение к единому стандарту раскрытия (STM, COPE, ISC, GYA).
- Научная добросовестность как постоянная обязанность. Борьба с «фабриками статей», манипуляциями изображениями и сфабрикованными ссылками; проверка материалов не только при подаче, но и после публикации.
- Четкие правила использования ИИ. Издателям, авторам и технологическим компаниям необходимы четкие условия для обучения, поиска, обобщения и генерации ответов с помощью ИИ. Разрешение на чтение статьи само по себе не решает всех вопросов, касающихся повторного использования. В соглашениях должны быть указаны авторство, разрешенные виды использования, порядок отчетности, компенсация и права, которые сохраняют за собой авторы.
- Доступ как проверяемое знание. Статья, которую можно скачать, имеет ценность. Ее ценность возрастает, когда исследователь может найти конкретное открытие, изучить подтверждающие его доказательства и проследить ответ до его источника. Издателям следует проверить, достаточно ли хорошо структурирован их контент для точного поиска и ответственного использования ИИ. Им следует требовать от поставщиков сохранять контекст, ссылки, происхождение и разрешения по мере перехода контента в новые форматы.
- Метаданные как часть инфраструктуры доверия. Надежный исследовательский объект должен оставаться связанным со своими авторами, учреждениями, данными, ссылками, версиями и последующими исправлениями. Эти связи должны выходить за рамки веб-сайта издателя.
- Удобная навигация по доступной информации. Авторам не следует разбираться в противоречивых инструкциях относительно требований фондов, сохранения прав, размещения в репозиториях и платы за публикацию. Издательства, библиотеки и исследовательские центры могут создавать более четкие инструкции на этапе подачи статьи и проверять соответствие требованиям до ее публикации. Более эффективное соблюдение требований должно сократить административные затраты, одновременно помогая другим изучать и развивать исследования.
- Экономика, поддерживающая качество и участие. Издатели должны уметь объяснить, как новые коммерческие модели приносят пользу авторам, читателям, обществу и учреждениям, поддерживающим исследования.
- Доступность на этапе производства. Статьи, рисунки, таблицы, видео и платформы должны быть удобны для людей с разными возможностями и на разных устройствах. Издатели могут добиться прогресса, устанавливая требования к новому контенту. Создать доступную статью один раз проще, чем исправлять множество версий после публикации.
- Защита конфиденциальности. Исследовательские платформы собирают информацию о том, что люди читают, ищут и используют. Организации должны установить четкие ограничения на сбор и обмен данными, оценить методы обеспечения безопасности и подготовиться к перебоям в работе сервисов. Они также должны гарантировать, что научный контент останется доступным при изменении продуктов, поставщиков или бизнес-моделей. Конфиденциальность, кибербезопасность и сохранение данных требуют отдельных планов, но все три фактора влияют на то, смогут ли исследователи полагаться на информационный сервис в долгосрочной перспективе.
- Согласованные измеримые результаты. К концу 2026 года необходимо выбрать базовые показатели (скорость исправлений, полнота метаданных, доступность, затраты на соответствие, проверяемое повторное использование, доступность по цене, опыт исследователя) и отчитаться об улучшениях в 2027 году (CoARA, DORA).
Автор также отмечает технологии, которые могут поддержать эти приоритеты: TopicLake™ Insights Engine (Gadget Software), Data Conversion Laboratory, Access Innovations, Semedica и др.
Источник: Research Information.
Изображение для превью новости предоставлено Freepik.