Es difícil entusiasmar a la gente con el software, dice Eliza Grames, un candidato a doctorado en ecología y biología evolutiva. Todavía, el software que ha desarrollado es emocionante para cualquiera que esté a punto de embarcarse en una nueva investigación y trate de determinar si es realmente ... nuevo.

Ponte en la piel de un investigador.

Antes de cualquier nuevo estudio, Se debe realizar una revisión completa y exhaustiva de la literatura existente para asegurarse de que el proyecto sea novedoso. O, para determinar si hay datos existentes que puedan usarse para responder a su nueva pregunta.

Esta es una tarea abrumadora, especialmente teniendo en cuenta que cada año se publican millones de nuevos artículos de investigación. ¿Dónde se empieza a explorar todos esos datos?

"Cada nuevo estudio contribuye más a lo que sabemos sobre un tema, agregando matices y complejidad que ayudan a mejorar nuestra comprensión del mundo natural. Para darle sentido a esta gran cantidad de evidencia y acercarse a una imagen completa del mundo, Los investigadores recurren cada vez más a métodos de revisión sistemática como una forma de sintetizar esta información, "dice Grames.

Se iniciaron revisiones sistemáticas en los campos de la medicina y la salud pública, donde mantenerse al día con la investigación puede ser, bastante literal, una cuestión de vida o muerte, dice Grames. (¿Alguna vez se preguntó cómo sabe su médico acerca de los últimos tratamientos para su afección?)

"En esos campos, existe un sistema establecido con encabezados de temas médicos donde los artículos se etiquetan con palabras clave asociadas con el trabajo, pero la ecología no tiene eso ".

Otros campos de investigación de todo el espectro científico estaban en el mismo barco.

El proyecto surgió por necesidad. En su propio proceso de revisión, Grames señaló que echaría de menos artículos y términos clave y estaba interesada en saber cómo identificar esos términos faltantes. Entonces, Grames decidió crear un sistema que los investigadores en el campo de la ecología, medio ambiente, Biología de la Conservación, biología evolutiva y otras ciencias, podría utilizar.

"Mientras trabajábamos en este software, nos dimos cuenta de que había una forma mucho más rápida de hacer las revisiones que la forma en que otros las hacían, "dice Grames, "La forma tradicional consistía principalmente en revisar los artículos y extraer un término y luego leer el resto del artículo para identificar más términos para usar".

Incluso con palabras clave bastante específicas, Grames señala que la revisión sistemática promedio en su campo de la biología de la conservación arroja inicialmente alrededor de 10, 000 trabajos de investigación. Si bien es importante recuperar información relevante, demasiada información irrelevante puede agregar tiempo innecesario.

"Cada año, la cantidad de datos sigue aumentando. Hay algunas revisiones sistemáticas que, si miras la cantidad de tiempo que habrían tomado hace solo tres años, tardarían unos 300 días en realizarse. Si se hicieran las mismas revisiones hoy, tardarían unos 350 días porque el número de publicaciones sigue aumentando ".

Grames dice que tomó alrededor de un mes discutir ideas para el software, luego pasó un verano escribiendo y arreglando el código. El resultado es un paquete de software de código abierto llamado litsearchr.

Cómo funciona, dice Grames, es que un usuario ingresará una búsqueda en algunas bases de datos.

"Las palabras clave deben ser bastante relevantes ingresadas en el algoritmo para extraer todas las palabras clave potenciales, que luego se ponen en una red. Las palabras clave originales están en el centro de la red y son las que están mejor conectadas ".

Grames dice que el tiempo necesario para desarrollar una estrategia de búsqueda se ha reducido en un 90%.

Presentado con los artículos más relevantes, los investigadores tienen entonces una cantidad significativamente menor de artículos para analizar manualmente. Esta etapa de revisión está parcialmente automatizada ahora, también, agrega Grames.

Litsearchr es parte de un esfuerzo colaborativo de investigadores, llamado metaverso, donde el objetivo es vincular varios paquetes de software para que los investigadores puedan realizar su investigación de principio a fin en el mismo lenguaje de codificación.

"Los investigadores pueden desarrollar sus revisiones sistemáticas, datos de importacion, e incluso hay un paquete que puede redactar la sección de resultados para la revisión sistemática, "dice Grames.

Grames y su equipo configuraron el software para que cualquiera pudiera usarlo, si pueden codificar o no, utilizando plantillas confeccionadas. También hay un video detallado paso a paso para guiar a los usuarios a través del proceso.

Manteniendo el software de código abierto, Grames dice que la depuración y la edición se mejoran porque los usuarios pueden señalar detalles que necesitan atención. "Cada vez que recibo un correo electrónico, es tan emocionante. Es bueno tenerlo abierto porque la gente puede avisarme cuando hay un error tipográfico ".

El software está siendo utilizado actualmente por investigadores en ciencia y psicología de la nutrición, y para una empresa masiva, examinar todos los artículos relacionados con las poblaciones de insectos en todo el mundo.

"No hay forma de que pudiéramos hacer este proyecto sin el nivel de automatización que obtenemos con litsearchr. Lo construí a partir de una necesidad de otro proyecto, pero este software permite realizar análisis aún más grandes que antes ".