È difficile far appassionare le persone al software, dice Eliza Grames, dottorando in ecologia e biologia evoluzionistica. Ancora, il software che ha sviluppato è entusiasmante per chiunque stia per intraprendere una nuova ricerca e cerchi di determinare se è effettivamente... nuovo.

Mettiti nei panni di un ricercatore.

Prima di ogni nuovo studio, deve essere fatta una revisione completa ed esauriente della letteratura esistente per assicurarsi che il progetto sia nuovo. O, per determinare se esistono dati esistenti che possono essere utilizzati per rispondere a una loro nuova domanda.

Questo è un compito arduo, soprattutto considerando che ogni anno vengono pubblicati milioni di nuovi articoli di ricerca. Da dove si comincia a esplorare tutti quei dati?

"Ogni nuovo studio contribuisce maggiormente a ciò che sappiamo su un argomento, aggiungendo sfumature e complessità che aiutano a migliorare la nostra comprensione del mondo naturale. Per dare un senso a questa ricchezza di testimonianze e avvicinarsi a un quadro completo del mondo, i ricercatori si rivolgono sempre più a metodi di revisione sistematica come un modo per sintetizzare queste informazioni, "dice Grames.

Revisioni sistematiche avviate nei settori della medicina e della sanità pubblica, dove tenersi aggiornati con la ricerca può essere, letteralmente, una questione di vita o di morte, dice Grames. (Ti sei mai chiesto come fa il tuo medico a conoscere gli ultimi trattamenti per la tua condizione?)

"In quei campi, esiste un sistema consolidato con intestazioni di soggetti medici in cui gli articoli vengono taggati con parole chiave associate al lavoro, ma l'ecologia non ce l'ha."

Altri campi di ricerca attraverso lo spettro scientifico erano nella stessa barca.

Il progetto è nato per necessità. Nel suo processo di revisione, Grames ha notato che le sarebbero mancati articoli e termini chiave ed era interessata a scoprire come identificare quei termini mancanti. Così, Grames ha deciso di creare un sistema che i ricercatori nel campo dell'ecologia, ambiente, biologia della conservazione, biologia evolutiva e altre scienze, potrei usare.

"Mentre stavamo lavorando su questo software, ci siamo resi conto che c'era un modo molto più veloce per fare le recensioni rispetto a come le facevano gli altri, "dice Grames, "Il modo tradizionale consisteva principalmente nell'esaminare i documenti e tirare fuori un termine e poi leggere il resto dell'articolo per identificare più termini da utilizzare".

Anche con parole chiave abbastanza specifiche, Grames osserva che la revisione sistematica media nel suo campo di biologia della conservazione inizialmente produce circa 10, 000 articoli di ricerca. Sebbene sia importante recuperare informazioni rilevanti, troppe informazioni irrilevanti possono aggiungere tempo non necessario.

"Ogni anno, la quantità di dati continua ad aumentare. Ci sono alcune revisioni sistematiche che se si guarda alla quantità di tempo che avrebbero impiegato solo tre anni fa, ci vorrebbero circa 300 giorni per eseguire. Se le stesse revisioni fossero fatte oggi, ci vorrebbero circa 350 giorni perché il numero di pubblicazioni continua ad aumentare".

Grames dice che ci è voluto circa un mese per elaborare idee per il software, poi ha trascorso un'estate a scrivere e correggere il codice. Il risultato è un pacchetto software open source chiamato litsearchr.

Come funziona, dice Grames, è che un utente inserirà una ricerca in alcuni database.

"Le parole chiave devono essere abbastanza pertinenti inserite nell'algoritmo per estrarre tutte le potenziali parole chiave, che vengono poi messi in rete. Le parole chiave originali sono al centro della rete e sono le più ben collegate".

Grames afferma che il tempo necessario per sviluppare una strategia di ricerca è stato ridotto del 90%.

Presentato con gli articoli più rilevanti, i ricercatori hanno quindi un numero significativamente inferiore di documenti da analizzare manualmente. Questa fase di revisione è parzialmente automatizzata ora, pure, aggiunge Grames.

Litsearchr fa parte di uno sforzo collaborativo di ricercatori, chiamato metaverso, dove l'obiettivo è collegare insieme diversi pacchetti software in modo che i ricercatori possano svolgere la loro ricerca dall'inizio alla fine nello stesso linguaggio di codifica.

"I ricercatori possono sviluppare le loro revisioni sistematiche, importare dati, e c'è anche un pacchetto che può scrivere la sezione dei risultati per la revisione sistematica, "dice Grames.

Grames e il suo team hanno impostato il software in modo che potesse essere utilizzato da chiunque, se possono codificare o meno, utilizzando modelli già pronti. C'è anche un video dettagliato passo passo per guidare gli utenti attraverso il processo.

Mantenendo il software open source, Grames afferma che il debug e la modifica sono migliorati perché gli utenti possono evidenziare i dettagli che richiedono attenzione. "Ogni volta che ricevo un'e-mail, è così eccitante. È bello averlo aperto perché le persone possono farmi sapere quando c'è un errore di battitura".

Il software è attualmente utilizzato da ricercatori in scienze nutrizionali e psicologia, e per un'enorme impresa di screening di tutti i documenti relativi alle popolazioni di insetti in tutto il mondo.

"Non è possibile realizzare questo progetto senza il livello di automazione che otteniamo utilizzando litsearchr. L'ho creato per la necessità di un altro progetto, ma questo software rende possibile fare analisi ancora più grandi di prima."