Hír

Az intézményi adattárak (intézményi repozitóriumok, IR) kritikus szerepet játszanak az egyetemek és más szervezetek kutatási eredményeinek megőrzésében és bemutatásában. Azonban ezen adattárak metaadatainak kezelése egyedülálló kihívásokat jelent, főként azért, mert a metaadatokat a felhasználók hozzák létre a dokumentumok feltöltésekor. A kutatók és a hallgatók általában kevésbé törődnek a metaadatok minőségével, mint a könyvtárak, és sietve végzik azt el a, hogy megfeleljenek az akadémiai vagy a finanszírozói kötelezettségnek. A repozitóriumokban található régi metaadatok idővel inkonzisztenciákat, hibákat és hiányosságokat halmozhatnak fel, ami tovább bonyolítja a munkafolyamatokat.

 

Az alábbi bejegyzés összefoglalja az OCLC RLP Metaadatok munkafolyamatában az MI kezelése munkacsoport Intézményi adattárak részlegének eredményeit. (A munkacsoport tagjai: Michael Bolam – Pittsburghi Egyetem, Helen Williams – Londoni Közgazdasági Egyetem)

 

A csoport 2025 áprilisa és júliusa között ötször ülésezett, és négy ülésen az MI által az IR metaadatok munkafolyamatainak hatékonyságának és termelékenységének növelésére kínált lehetőségekkel foglalkoztak. Gondosan mérlegelték a megvalósítás lehetséges akadályait és a szakmai készségek megőrzésére és a munkával való elégedettségre gyakorolt hatásokat is. Mint a legtöbb új technológia esetében, az MI használata a repozitóriumok munkafolyamatainak kontextusában is lehetőségeket és kompromisszumokat jelent. A kulcs az MI potenciáljával kapcsolatos nyitottság és a jelenlegi képességek és intézményi felkészültség reális értékelése közötti egyensúly megteremtése.

 

 

A munkacsoport két kritikus IR-munkafolyamatot azonosított, ahol az MI hasznos eszköz lehet

- Feltöltési folyamatok (beleértve a metaadatok létrehozását)

- Régi metaadatok tisztítása és kezelése

Ezekből a kontextusokból több olyan lehetőséget is azonosítottak, ahol az MI-alapú eszközök növelhetik a hatékonyságot és a termelékenységet.

 

 

A munkacsoport tagjai számos lehetőséget megvitattak, amelyekkel az MI javíthatja az IR-feltöltési folyamatot,  ezek többsége a benyújtáskor hiányos vagy hibás metaadatok kezelésére összpontosított. Mind az önálló, mind a közvetített feltöltési munkafolyamatokban a felhasználók gyakran nem tudnak teljes és pontos metaadatokat szolgáltatni, mert a hallgatók és a kutatók a metaadatok létrehozását terhesnek és időigényesnek tartják. Az MI-eszközökkel javítható problémákra példák az alábbiak:

- Teljes szövegelemzésen alapuló tárgyszavazási javaslatok

- Összefoglalók hiányában absztraktok generálása

- Feltöltött fájlokból (vagy intézményi egyéb információforrásokból) alapvető metaadatok kivonása a tároló rekordok előzetes kitöltése érdekében

 

A fájlfeldolgozás és a metaadatok kinyerésének racionalizálásával, valamint a teljesség biztosításával az MI-eszközök használata potenciálisan csökkentheti a kutatók terheit az önálló feltöltés során, valamint a közvetített feltöltéseket kezelő repozitórium-adminisztrátorok terheit. Az MI-eszközök felhasználhatók teljes szövegű fájlok beolvasására és bizonyos metaadatelemek kinyerésére, hogy előre kitöltsék vagy gazdagítsák az adattár rekordjait.

 

 

A munkacsoport tagjai szerint jelentős lehetőségei vannak a metaadatok háttérrendszerben történő fejlesztésének: 

 

Komplex entitáskapcsolatok kezelése. A repozitóriumoknak állandó problémát jelentenek a szerzők neveinek és intézményi hovatartozásainak egyértelműsítése, különösen olyan kutatási eredmények esetében, amelyek több szerzőt is magukban foglalnak, akik más intézményekhez is tartozhatnak. Az MI-eszközök segíthetnek a nevek és az intézményi hovatartozások csoportosításában, javaslatokat tehetnek olyan állandó azonosítókra, mint az ORCID, az ISNI és a WorldCat Person Entities, valamint több kapcsolatot biztosíthatnak a szerzők, intézmények és kutatási eredmények között.

 

A régi adatok gazdagítása és javítása. A meglévő adattárakban számos felhalmozódott probléma lehet, például hiányzó adatok, következetlen metaadatok és szabványok, valamint a rendszerátállások és egyéb technológiai változások által okozott anomáliák. Az MI-eszközök segíthetnek az adattárak automatizált átvizsgálásában, hogy azonosítsák a hiányosságokat és az inkonzisztenciákat, és azokat automatikusan kijavítsák vagy felülvizsgálatra jelöljék . Emellett javaslatokat is tehetnek a hiányzó anyagok kiegészítésére, például absztraktok hozzáadására.

 

Közzétételi állapot nyomon követése. Az intézményi adattárakban található kutatási eredmények gyakran előzetes nyomtatványok vagy más anyagok, amelyek máshol hivatalos közzétételi folyamatban vannak. Az MI-eszközök automatikusan ellenőrizhetik a „nyomdában lévő” anyagok közzétételi állapotának változásait, és szükség szerint megfelelő módosításokat végezhetnek az adattárban található rekordokban.

 

Ez természetesen nem egy kimerítő lista a lehetőségekről, de rámutat az alapvető munkafolyamatbeli kihívásokra és működési problémákra, amelyeket az MI-eszközök potenciálisan megoldhatnak – különösen a hiányos vagy pontatlan metaadatokra, amelyeket a metaadatok létrehozását terhesnek tartó és mindenesetre valószínűleg nem jártas metaadat-szakemberek adnak meg. A rossz minőségű metaadatok negatív hatással vannak olyan tevékenységekre, mint a megfelelősségi jelentések, a kutatások hatásának értékelése és az intézményi kutatási eredmények megtalálhatósága. Az MI-eszközök segíthetnek a repozitóriumi adminisztrátoroknak abban, hogy a metaadatok kézi kezelésével töltött időt stratégiaibb, magasabb értékű tevékenységekre fordítsák.

 

 

A megbeszélések során néhány alapelv is szóba került, amelyekkel maximalizálható az MI értéke az intézményi repozitóriumok munkafolyamataiban.

 

Fókusz az IR munkafolyamat elején: A megbeszélések során kiderült, hogy az IR munkafolyamatokban a legsikeresebb MI-megvalósítások a feltöltés folyamatának korai szakaszában történő beavatkozásra összpontosítanak. A hiányzó metaadatok pótlása vagy a pontatlanságok kijavítása a feltöltéskor hatékonyabb, mint a későbbi javítás.

 

Ez arra utal, hogy az MI integrációjának prioritásként kezelése a „front-end” folyamatokban, a „back-end” tisztítás helyett lehet az optimális megközelítés. Egy másik javaslat az MI támogatás zökkenőmentes integrációjának elősegítésére a tároló munkafolyamatokba az volt, hogy prioritást élvezzenek azok a folyamatok, amelyek kevesebb emberi felülvizsgálatot igényelnek.

 

Az MI által nyújtott hozzáadott érték kritikus értékelése: A viták során kiemelkedő téma volt, hogy az MI integrációja megköveteli annak előnyeinek alapos mérlegelését. Az MI valóban időt takarít meg, vagy csak áthelyezi a munkát a munkafolyamat más részeire? Sok azonosított probléma megoldható nem MI-alapú megközelítésekkel – például szkriptek használatávall, továbbfejlesztett rendszerfunkciókkal vagy a munkafolyamat átalakításával –, anélkül, hogy MI-technológiákra lenne szükség. Milyen minőségi küszöböt kell elérniük az MI-eszközöknek ahhoz, hogy egyenrangúak legyenek a meglévő metaadatokkal kapcsolatos gyakorlatokkal, például a hagyományos hatósági ellenőrzéssel vagy a kapcsolódó adatok módszereivel, vagy azokat felülmúlják?

 

Ezeknek a kérdéseknek a megválaszolása segít a munkatársaknak eldönteni, hogy az MI integráció valódi értéket jelent-e, és hogy a várható előnyök igazolják-e a bevezetés és használat költségeit.

 

 

A munkacsoport több, repozitóriumokkal kapcsolatos szempontot is felvetett. Az egyik a könyvtárnak a felhasználók által a feltöltés során létrehozott metaadatok módosítására vonatkozó jogkörének tisztázatlanságára vonatkozott, ami felveti a feltöltők az MI által generált tartalom feletti ellenőrzésének kérdését. Ezenkívül az MI-megoldásoknak figyelembe kell venniük az egyes dokumentumokhoz való hozzáférés korlátozásának szükségességét, például a potenciálisan szabadalmaztatható információkat tartalmazó doktori disszertációk esetében; ezek az anyagok például nem alkalmasak MI-modellek képzési adatainak felhasználására.

 

Számos egyéb kérdés is felmerült, többek között a továbbképzés és készségfejlesztés szükségessége, a szakmai készségek elvesztésével kapcsolatos aggodalmak, a minőségi metaadatok biztosításának fontossága, valamint az emberi szakértelem fenntartásának szükségessége.

 

A részleg több fontos tanulságot is azonosított az intézményi repozitóriumok közösségének jövőbeli fejlődése szempontjából:

 

A valós példák elengedhetetlenek. A közösségnek konkrét esettanulmányokra van szüksége, amelyek dokumentálják a tényleges munkafolyamatokat, és mérhető időmegtakarítást és jobb eredményeket mutatnak be, nem csak elméleti lehetőségeket.

 

A technikai útmutatásoknak hozzáférhetőnek kell lenniük. Az MI bevezetésének bevált gyakorlatait olyan nyelven kell közölni, amelyet a nem technikai metadatacsapatok is megértenek és alkalmazni tudnak.

 

Etikai keretrendszerekre van szükség. A közösség jelentősen profitálna az MI felelősségteljes használatára vonatkozó gyakorlati iránymutatásokból, amelyek kifejezetten a repozitóriumok metaadatainak létrehozására vannak szabva.

 

Fontos a stratégiai fókusz. Ahelyett, hogy kizárólag a hatékonyság érdekében alkalmaznák a mesterséges intelligenciát, a repozitóriumok vezetőinek az implementációkat egyértelmű stratégiai célokhoz kell igazítaniuk, például a keresés javításához és a kutatási intelligencia lehetővé tételéhez.

 

 

A megbeszélések legfontosabb tanulsága az volt, hogy az MI integrációjában kritikus szerepet játszik az emberi tényező. Ez magában foglalja az MI által generált tartalmak „emberi felügyeletének” fenntartását, valamint a repozitóriumok üzemeltetőinek szakmai fejlődési és munkával kapcsolatos elégedettségi igényeinek kielégítését. A repozitóriumok MI-stratégiáinak kidolgozása során egyensúlyt kell teremteni az MI-alapú automatizálás ígérete és az emberi közvetítés alapvető szerepe között a metaadatok létrehozása és kezelése terén.

 

Megjegyzés: Ahogyan az várható volt, az MI-technológiákat széles körben alkalmazták a projekt során. Különböző eszközöket – többek között a Copilot, a ChatGPT és a Claude programokat – használtak a jegyzetek, felvételek és átiratok összefoglalásához. Ezek hasznosak voltak a három alcsoportra vonatkozó betekintések összefoglalásához, azért, hogy gyorsan azonosítani tudják a blogbejegyzésben leírt átfogó témák típusait.

 

Forrás: Examining the role of AI in institutional repository workflows - Hanging Together

A kép forrása a cikk.