ITlib : infomačné technológie a knižnice. – Bratislava

26. (2022) Číslo špeciál, p. 5-9.

Az információs technológia hosszú távú fejlődése és elérésének egyszerűsödése társadalmi-gazdasági változásokkal jár együtt. A szakemberek a növekvő információmennyiség szervezésére és a belőle kinyerhető tudásra koncentrálnak. Az új információs technológiákra épülő információs társadalom biztosítja a feltételeket az információk tudássá való átalakításához és gyakorlati alkalmazásához. Ehhez azonban megfelelő kompetenciák szükségesek.

Az információtudomány mint interdiszciplináris terület a növekvő tudományos-technikai információk kontextusában kezdettől a problémák megoldására törekszik, új szolgáltatási modellek kialakításával. A fő kérdés az lett, hogy az információtudomány hogyan tudja tovább segíteni a tudósokat és a tudományt. Már az 1980-as végén megjelent egy módszer, az ún. LBD (Literature-Based Discovery), amely az információkeresés folyamatát a tudományos adatbázisok szövegeiben való implicit kapcsolódások felfedezésére irányította. Ez a mai lehetőségek mellett újabb kutatási kihívásokhoz vezet. Az információk sokszor számos tudományos folyóiratban szóródnak szét, összekapcsolásuk nehézkes.

A chicagói egyetem könyvtárosképző intézetének dékánja, Don R. Swanson a kérdéssel foglalkozva 1986-ban fedezte fel, hogy egy ritka betegség, a Raynaud-szindróma esetén a tünetek változásai összefügghetnek a halolaj fogyasztásával. Információs szakemberként mielőtt továbbadta volna az információt, ellenőrizte orvosbiológiai adatbázisok cikkeiben. Rájött azonban, hogy a szindrómáról és a halolajról szóló cikkek egyáltalán nem kapcsolódnak egymáshoz: nem talált olyan tudományos cikket, amely a két dolgot összekötötte volna. A két témakör még a hivatkozásokban sem volt összekapcsolható, azaz két, diszjunktív halmazt alkotott. Ha a különböző szakirodalmi halmazokban a halolaj és a Raynaud-szindróma kifejezésekre keresett, nem jutott eredményre, nem volt találat. Ha azonban közbeiktatta a vérlemezkék vagy vérsűrűség kérdését, akkor a köztes elem segítségével eljutott a következtetéshez. Az „A okozza B-t” és „B okozza C-t” állítások alapján megfogalmazható a hipotézis: „A okozza C-t” (ún. ABC-modell). Az orvosi cikkek a hipotézist később kísérletileg igazolták. Két év múlva Swanson azzal a feltevéssel állt elő, hogy a magnézium gyógyíthatja a migrénes tüneteket. Az első esethez hasonlóan diszjunktív információs halmazokat azonosított a szakirodalomban, amelyek között logikai „közvetítőket” keresett (pl. stressz, érrendszeri tónus, kalciumcsatorna-blokkoló). Publikációja nyomán hipotézisét ebben az esetben is megerősítették a kísérletek.

Swanson dolgozta ki az LBD nyílt és zárt változatát is. Zárt LBD-ről akkor beszélünk – pl. a fent ismertetett esetekben –, ha adott a hipotézis, azaz a kiinduló és a célhalmaz, amelyek között kapcsolatot keresünk, míg a nyitott LBD-nél csak a kiinduló halmaz van rögzítve, és a módszer segítségével keresünk közvetítő kapcsolatokat és célhalmazt egyaránt.

A ’80-as években nem voltak jók az LBD esélyei, az automatizálással azonban folyamatosan javultak. 1986-ban Swanson a PubMed alapján még „kézzel” elemzett 3000 cikket a Raynaud-szindróma és a halolaj közötti kapcsolat után kutatva; 1997-ben már több mint 10 ezer, 2019-ben pedig mintegy 40 ezer cikket kellett volna ehhez áttekinteni. 1997-ben Swanson egy munkatársával együtt bevezette az automatizált LBD-t, Arrowsmith néven, amely ma is használható. Jelenleg úgynevezett hibrid LBD-rendszereket fejlesztenek, amelyek egyesítik a statisztikai és a tudásbázis-alapú megközelítéseket, valamint gépi tanulási és vizualizációs eszközöket is integrálnak. Jó példa erre a Cambridge-i Egyetemen kifejlesztett LION LBD.

Az LBD a biomedicina területén sikeresnek bizonyult, főként a formalizált nyelv, a szakterületi tezauruszok és ontológiák miatt. Problémásabb a természetes nyelvű (nem formalizált) szövegeken való alkalmazása. Újabban vannak példák a módszer bölcsészettudományi használatára is, ahol nem ok-okozati, inkább asszociatív kapcsolatokat lehet feltárni. A Covid19-világjárvány újabb lökést adhat a területnek, hiszen sokan tették fel a kérdést, miért alakul ki egyes embereknél súlyosabb betegség, mint másoknál, és felhívták a figyelmet az LBD-szakértők bevonására, akik képesek lehetnek azonosítani ezeket a rejtett összefüggéseket.

Összefoglalva: az LBD a digitális és nyílt tudomány kontextusában jó eséllyel támogatja az információk összekapcsolását és a következtetések levonását, célzottabbá téve a rendkívül forrásigényes kutatásokat elsősorban az orvostudományi területeken. A módszert ezért hasznos beilleszteni az orvosi-biológiai szakkönyvtárak munkájába is.

(Prókai Margit)