Eleven Years of BRACIS: A Meta-Scientific Study of the Brazilian Conference on Intelligent Systems
यह मेटा-वैज्ञानिक अध्ययन ब्राज़ीलियाई इंटेलिजेंट सिस्टम्स कॉन्फ्रेंस (BRACIS) के ग्यारह वर्षों (2015-2025) का विश्लेषण करता है ताकि इसके विकसित होते शोध विषयों, लेखक जनसांख्यिकी, उद्धरण पैटर्न और बढ़ते खुलेपन के अभ्यासों को चित्रित किया जा सके, साथ ही पेवॉल वाले कार्यवाही (प्रोसीडिंग्स) के कारण उत्पन्न महत्वपूर्ण पहुंच बाधाओं को भी उजागर किया जा सके।
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
एक विशाल, हलचल भरी लाइब्रेरी की कल्पना करें जहाँ देश भर के वैज्ञानिक अपनी नवीनतम खोजों और आविष्कारों को साझा करने के लिए एकत्र होते हैं। यह केवल कोई साधारण लाइब्रेरी नहीं है; यह ब्राज़ीलियन कॉन्फ्रेंस ऑन इंटेलिजेंट सिस्टम्स, यानी BRACIS का घर है। इसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के लिए ब्राज़ील के राष्ट्रीय मंच के रूप में देखें, एक ऐसी जगह जहाँ शोधकर्ता कंप्यूटर को देखने, सोचने और समस्याओं को हल करने के तरीके सिखाने पर अपना काम प्रस्तुत करते हैं। इस शोध पत्र को समझने के लिए, आपको तीन सरल चीजें जानने की आवश्यकता है। पहला, बिब्लियोमेट्रिक्स (bibliometrics) बस विज्ञान में चीजों को गिनने और मापने की कला है, जैसे कि यह गिनना कि एक लेखक ने कितने પુस्तकों को प्रकाशित किया है या अन्य लोगों ने उन्हें कितनी बार पढ़ा है। दूसरा, साइटेशन (citations) शोध की दुनिया में 'हाई-फाइव' देने जैसा है; जब एक वैज्ञानिक अपने स्वयं के पेपर में दूसरे के काम का उल्लेख करता है, तो वह एक साइटेशन होता है, जो यह दर्शाता है कि मूल विचार सहायक था। अंत में, ओपननेस (openness) किसी खोज के पीछे की "रेसिपी" साझा करने का अभ्यास है—जैसे कि कोड या डेटा को ऑनलाइन पोस्ट करना ताकि कोई भी स्वयं इसे आज़मा सके। हम इन चीजों की परवाह इसलिए करते हैं क्योंकि वे हमें बताती हैं कि कौन काम कर रहा है, वे किस विषय पर काम कर रहे हैं, और क्या उनके विचार वास्तव में कोई अंतर पैदा कर रहे हैं या केवल शेल्फ पर रखे हुए हैं।
यह शोध पत्र BRACIS कॉन्फ्रेंस की दस साल की एक जासूसी कहानी है, जो 2015 और 2025 के बीच प्रकाशित 1,066 शोध पत्रों को देखती है। लेखकों ने डिजिटल पुरातत्वविदों की तरह काम किया, जिन्होंने तीन बड़े सवालों के जवाब देने के लिए कॉन्फ्रेंस के रिकॉर्ड्स की खुदाई की: वे किन विषयों का अध्ययन कर रहे हैं? पार्टी में कौन आ रहा है? और किन शोध पत्रों को सबसे अधिक ध्यान मिल रहा है?
उन्होंने पाया कि एक दशक में पार्टी काफी बदल गई है। शुरुआती वर्षों में, शोध मुख्य रूप से शून्य से नए एल्गोरिदम बनाने के बारे में था, जैसे कि एक नए प्रकार के इंजन का आविष्कार करना। लेकिन हाल ही में, ध्यान "मॉडल्स" (जैसे कि प्री-ट्रेन्ड AI मस्तिष्क) बनाने और उन्हें वास्तविक दुनिया की स्थितियों में परखने की ओर स्थानांतरित हो गया है। 2020 के बाद से एक बड़ा नया चलन विस्फोट के साथ आया है: लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) पर शोध, जिस तरह का AI टेक्स्ट लिखता है और हमसे चैट करता है। 2020 से पहले, इस पर शून्य पेपर थे; 2024 तक, लगभग पाँच में से एक पेपर (19%) LLMs के बारे में था। यह कॉन्फ्रेंस पुर्तगाली भाषा में लिखे गए शोध के लिए एक विशेष घर के रूप में भी कार्य करती है, एक ऐसा विषय जिसे बड़े अंतरराष्ट्रीय कॉन्फ्रेंस अक्सर अनदेखा कर देते हैं।
जब लोगों की बात आती है, तो समुदाय कुछ हद तक एक 'ऑवरग्लास' (hourglass) जैसा दिखता है। अधिकांश लेखक (80.5%) केवल एक बार आते हैं, जैसे किसी उत्सव में एक बार आने वाला मेहमान, जबकि संस्थान (विश्वविद्यालय और लैब) वे स्थिर मेजबान हैं जो साल दर साल वापस आते रहते हैं। सबसे सक्रिय क्षेत्र उत्तर-पूर्व (Northeast) रहा है, जो देश के किसी भी अन्य हिस्से की तुलना में तेजी से विकसित हुआ। शीर्ष विश्वविद्यालय USP है, जिसने 190 पेपर प्रकाशित किए, लेकिन उद्योग के खिलाड़ी मुख्य रूप से ब्राज़ीलियाई बैंक और टेक स्टार्टअप हैं, जिसमें Itaú Unibanco सबसे आगे है।
कहानी का सबसे आश्चर्यजनक हिस्सा लोकप्रियता के बारे में है। लेखकों ने पाया कि साइटेशन अविश्वसनीय रूप से केंद्रित हैं, जैसे कि एक रॉक कॉन्सर्ट जहाँ 1% गाने 27% तालियाँ प्राप्त करते हैं। बहुत कम संख्या में शोध पत्र, जो मुख्य रूप से "BERTimbau" और "Sabía" जैसे पुर्तगाली भाषा के AI टूल्स के बारे में हैं, लगभग सारा भार वहन करते हैं। वास्तव में, यदि आप उन कुछ सुपरस्टार्स को हटा दें, तो "सर्वश्रेष्ठ पेपर" के नामांकित लेखों को औसत पेपर की तुलना में अधिक साइटेशन नहीं मिलते हैं।
शोध पत्र ने यह भी जांचा कि क्या "ओपन" होना किसी पेपर को चर्चा में लाने में मदद करता है। उन्होंने देखा कि क्या कोड (आर्टिफैक्ट्स) साझा करने या सार्वजनिक सर्वर (arXiv) पर ड्राफ्ट पोस्ट करने से कोई अंतर पड़ता है। उन्होंने पाया कि कोड साझा करने से साइटेशन बढ़ने का कोई संकेत नहीं मिला, लेकिन arXiv प्रीप्रिंट होने से फर्क पड़ा। हालाँकि, लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह केवल एक संबंध है जो उन्होंने पाया है, न कि इस बात का प्रमाण कि ऑनलाइन पोस्ट करने से अधिक साइटेशन होते हैं। उन्होंने जो सबसे बड़ी बाधा पहचानी, वह यह है कि कॉन्फ्रेंस के पेपर एक पेवॉल (paywall) के पीछे बंद हैं, जैसे कि एक ऊँची बाड़ वाली लाइब्रेरी। केवल 7.4% पेपरों का मुफ़्त प्रीप्रिंट संस्करण उपलब्ध है, जिसका अर्थ है कि यह सारा शानदार काम ढूंढना कठिन है जब तक कि आप उस विश्वविद्यालय के सदस्य न हों जो एक्सेस के लिए भुगतान करता है। लेखक सुझाव देते हैं कि यदि कॉन्फ्रेंस एक ओपन-एक्सेस मॉडल की ओर बढ़ती है, तो अधिक लोग अंततः इन विचारों को पढ़ सकेंगे और उन पर निर्माण कर सकेंगे।
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