Usage frequency and application variety of research methods in library and information science: Continuous investigation from 1991 to 2021
यह अध्ययन 1991 से 2021 तक के 26,000 से अधिक एलआईएस (LIS) लेखों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जो विशिष्ट अनुसंधान विषयों और पद्धतियों के बीच गतिशील संबंधों को मैप करते हुए, तीन दशकों के महत्वपूर्ण बदलाव को प्रकट करता है जो वैचारिक, प्रणाली-केंद्रित अनुसंधान से अनुभवजन्य, उपयोगकर्ता-केंद्रित जांच की ओर हुआ है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि लाइब्रेरी और सूचना विज्ञान (LIS) का क्षेत्र एक विशाल, हलचल भरी लाइब्रेरी की तरह है जिसने 31 वर्षों से अपनी गतिविधियों की एक डायरी रखी है। यह शोध पत्र एक टीम के जासूसों की तरह है जिन्होंने यह तय किया कि वे उस डायरी के हर एक पन्ने को पढ़ेंगे—1991 से 2021 तक—यह समझने के लिए कि पुस्तकालयाध्यक्षों (विद्वानों) ने अपना काम कैसे किया है।
एक व्यक्ति द्वारा हाथ से 26,000 लेखों को पढ़ने के बजाय (जिसमें एक जीवन बीत जाएगा), शोधकर्ताओं ने एक स्मार्ट रोबोट सहायक (मशीन लर्निंग) का उपयोग किया ताकि सारा भारी काम किया जा सके। यहाँ उन्होंने जो पाया, उसे सरल शब्दों में समझाया गया है:
1. रोबोट बनाम मानव (विधि)
आमतौर पर, शोधकर्ता कैसे काम करते हैं, इसे समझने के लिए आपको उनके शोध पत्रों को मैन्युअल रूप से पढ़ना होता है और उन्हें "साक्षात्कार" (Interview), "सर्वेक्षण" (Survey), या "कंप्यूटर प्रयोग" (Computer Experiment) जैसे लेबल के साथ टैग करना होता है। यह बहुत धीमा है और इसमें आप केवल कुछ सौ शोध पत्रों तक ही सीमित रह जाते हैं।
लेखकों ने एक डिजिटल आवर्धक लेंस (मशीन लर्निंग) बनाया जो पलक झपकते ही 26,000 लेखों को स्कैन कर सकता था। उन्होंने रोबोट को उन शोध पत्रों के एक छोटे समूह का उपयोग करके सिखाया जिन्हें मनुष्यों ने पहले ही लेबल कर दिया था, और फिर रोबोट को बाकी सब पढ़ने दिया।
- परिणाम: रोबोट लगभग एक मानव विशेषज्ञ जितना ही कुशल था। इसे एक "निरंतरता स्कोर" (consistency score) 0.74 मिला, जिसका अर्थ यह है कि "यदि एक मानव और एक रोबोट दोनों एक ही ढेर के शोध पत्रों को पढ़ते हैं, तो वे अधिकांश समय लेबल पर सहमत होंगे।" इसने सिद्ध किया कि रोबोट हमें बिना थके बड़ी तस्वीर देखने में मदद कर सकते हैं।
2. शैली में बड़ा बदलाव (सिद्धांत से वास्तविकता की ओर)
यदि आप पिछले 31 वर्षों की "डायरी" को देखें, तो आप पुस्तकालयाध्यक्ष के पहनावे में एक स्पष्ट परिवर्तन देख सकते हैं।
- पुराने दिन (1990 का दशक): विद्वान मुख्य रूप रूप से "सोचने वाली टोपी" (thinking caps) पहने हुए थे। वे वैचारिक अनुसंधान (सैद्धांतिक दृष्टिकोण) कर रहे थे, यानी वे कल्पना कर रहे थे कि सिस्टम को कैसे काम करना चाहिए या अमूर्त रूप में विचारों पर चर्चा कर रहे थे।
- नए दिन (2020 का दशक): विद्वान अब "फील्ड बूट्स" (field boots) पहने हुए हैं। वे अनुभवजन्य अनुसंधान (Empirical Research) कर रहे हैं। केवल सोचने के बजाय, वे वास्तविक लोगों से बात करने (साक्षात्कार) या उनसे सवाल पूछने (प्रश्नावली) के लिए बाहर जा रहे हैं ताकि यह देखा जा सके कि चीजें वास्तव में कैसे काम करती हैं।
- रूपक (Metaphor): यह एक शेफ द्वारा नोटबुक में रेसिपी लिखने बनाम एक शेफ द्वारा वास्तव में खाना पकाने और यह चखने के बीच के अंतर जैसा है कि क्या वह काम कर रहा है।
3. फोकस में बदलाव (मशीनों से लोगों की ओर)
शोधकर्ताओं ने यह भी गौर किया कि पुस्तकालयाध्यक्ष किन विषयों पर बात कर रहे थे।
- तब: बातचीत पूरी तरह से सिस्टम के बारे में थी। वे लाइब्रेरी के "इंजन" को लेकर जुनूनी थे—जैसे कि सर्च एल्गोरिदम को कैसे तेज़ बनाया जाए, डेटाबेस को कैसे व्यवस्थित किया जाए, और बेहतर रिट्रीवल मॉडल कैसे बनाया जाए।
- अब: बातचीत पूरी तरह से उपयोगकर्ता के बारे में है। ध्यान लोगों पर केंद्रित हो गया है जो दरवाजे से अंदर आ रहे हैं। "सूचना सेवाएँ" (Information Services) और "सूचना साक्षरता" (Information Literacy) जैसे विषय तेजी से बढ़ रहे हैं।
- रूपक (Metaphor): एक कार कंपनी की कल्पना करें। दशकों तक, वे केवल इस बारे में रिपोर्ट लिखते रहे कि इंजन को और सुचारू कैसे चलाया जाए। अचानक, उन्होंने ड्राइवर के अनुभव, सीटों के आराम और यात्रियों की जरूरतों के बारे में रिपोर्ट लिखना शुरू कर दिया। ध्यान मशीन से हटकर इंसान पर चला गया।
4. स्विस आर्मी नाइफ बनाम विशिष्ट उपकरण
अध्ययन ने 16 अलग-अलग उपकरणों (शोध विधियों) की जांच की जिनका विद्वान उपयोग करते हैं। उन्होंने पाया कि कुछ उपकरण "स्विस आर्मी नाइफ" (बहुउद्देशीय) हैं, जबकि अन्य बहुत विशिष्ट हैं।
- स्विस आर्मी नाइफ: कंटेंट एनालिसिस (विषय विश्लेषण)। इस विधि का उपयोग लगभग हर चीज़ के लिए किया गया था। चाहे विषय इतिहास, नैतिकता या तकनीक के बारे में हो, विद्वानों ने पाठ (text) को तोड़ने और पैटर्न खोजने के लिए 'कंटेंट एनालिसिस' का उपयोग किया। इसका "एप्लीकेशन वैरायटी" सबसे अधिक था, जिसका अर्थ है कि इसका उपयोग विषयों की विस्तृत श्रृंखला पर किया जा सकता था।
- विशिष्ट उपकरण: डेल्फी अध्ययन (Delphi Study)। यह एक बहुत ही विशिष्ट विधि है जिसका उपयोग विशेषज्ञों की राय प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग बहुत कम किया गया और केवल बहुत विशिष्ट प्रकार के प्रश्नों के लिए किया गया।
- रूपक (Metaphor): कंटेंट एनालिसिस एक हथौड़े की तरह है; आप इसका उपयोग घर बनाने, तस्वीर टांगने या कील ठोकने के लिए कर सकते हैं। डेल्फी अध्ययन एक विशेष पेचकश (screwdriver) की तरह है; यह केवल एक विशिष्ट प्रकार के पेंच पर ही काम करता है।
5. गतिशील नृत्य (The Dynamic Dance)
अंत में, इस शोध पत्र ने एक इंटरैक्टिव मैप (एक डिजिटल टाइम मशीन) बनाया। यह मानचित्र दिखाता है कि साल-दर-साल विषयों और विधियों के बीच का संबंध कैसे बदलता है।
- उदाहरण के लिए, जब 90 के दशक के अंत में इंटरनेट लोकप्रिय हुआ, तो "ट्रांजैक्शन लॉग एनालिसिस" (उपयोगकर्ताओं के डिजिटल पदचिह्नों का अध्ययन) नामक एक विधि अचानक बहुत लोकप्रिय हो गई।
- जैसे-जैसे इंटरनेट परिपक्व हुआ, वह विशिष्ट उपकरण फीका पड़ गया, और "सूचना सेवाओं" (Information Services) के अध्ययन के उपकरण उसकी जगह लेने लगे।
निष्कर्ष (The Bottom Line)
यह शोध पत्र लाइब्रेरी साइंस की एक विशाल समय-यात्रा करने वाली यात्रा है। यह हमें बताता है कि पिछले तीन दशकों में, यह क्षेत्र विकसित हुआ है। यह सिद्धांतों के बारे में सोचने के लिए एक कमरे में बैठने से बदलकर, वास्तविक दुनिया में जाकर वास्तविक लोगों का अध्ययन करने की ओर बढ़ा है। उन्होंने 30 वर्षों के इतिहास को पढ़ने के लिए एक स्मार्ट रोबोट का उपयोग किया, जिससे यह सिद्ध हुआ कि अब हम इन बड़े रुझानों को स्पष्ट रूप से देख सकते हैं, और यह भी दिखाया कि लाइब्रेरी का अध्ययन करने का सबसे अच्छा तरीका उन लोगों का अध्ययन करना है जो इसका उपयोग करते हैं।
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