ユーザーインテリジェンスはPubMedをいかに改善しているか

PubMedは、生物医学文献用の検索エンジンとして広く利用されている。その開発および維持管理は米国の国立医学図書館および国立バイオテクノロジー情報センターによって行われ、日々数百万人のユーザーが世界各地からアクセスする。数十年来、PubMedは、集合的ユーザー活動のパターンを抽出する機械学習や自然言語処理などの高度な人工知能技術をアルゴリズムの変更に用い、ユーザーの検索体験を究極的に向上させてきた。こうした取り組みは検索の質の客観的な改善につながっているが、その技術的な基盤はほとんど公にされておらず、大多数のユーザーはほとんどそれに気付いていない。本論文では、そうした「隠れた」技術がPubMedの内部でどう働いているのかを明らかにし、その有効性および利用が現実世界のシナリオの中でどのように評価されているのかを示す。そうすることでPubMedシステムの透明性が高まり、ユーザーによるこの検索エンジンのさらに効果的な利用が図られることを期待する。また、将来の改善の可能性に向けて、コンピューター研究者のために未解決課題および新たな機会も明らかにする。