Работа с источниками

«Если я видел дальше других, то потому,
что стоял на плечах гигантов»
Исаак Ньютон

После того, как определена тема исследования для статьи (см. «О выборе темы научной работы») или курсовой, дипломной, диссертационной работы, необходимо очень плотно поработать с источниками.

Под источником подразумевается: пост в блоге, страница на сайте, научная статья в журнале или сборнике, уже защищенные курсачи, дипломы, диссеры, монографии, книги, публичные выступления.

Зачем это нужно делать?

1. В любом случае читая литературу вы поумнеете и чему-то научитесь. Навряд ли вы взялись писать какую-то тему, которую досконально знаете. Ну не будем кривить душой, ведь даже при работе над чем-то хорошо известным приходится подглядывать в справочники и другие источники, чтобы перепроверить факты или процитировать.
2. В большинстве форматов (статья, курсач, диплом, диссертация) раздел с обзором литературы является обязательным. Обычно, этот список вычитывается, чтобы там не было «мурзилок» (источников, не имеющих отношения к теме работы). Такая простая работа, как курсач, должна опираться на 5-10 источников. Для диссертаций эта планка поднята до 100-200 источников.
3. Изучение литературы позволит вам не попасть в глупую ситуацию, когда вашу, казалось бы, уникальную и гениальную идею уже кто-то подробно описал лет двадцать назад. Изучение литературы позволяет подтвердить научную новизну.

Проявите уважение к научному руководителю и научному обществу. Используйте свой потенциал самообразования, перед тем, как задавать вопросы или публиковать свои результаты.

Перед тем, как начать работать с источниками, их нужно найти. Начать искать следует с общих формулировок. Например, если вы пишете об аппаратном синтезе, то так и делаете запрос: «hardware synthesis». Когда вы будете углубляться, то формулировка станет сложнее, например: «a method for interface synthesis from C++ description».

Откуда начать поиск? Проще всего, разумеется, сделать это сидя дома перед компьютером. Библиотеки и поисковики англоязычных (в основном) статей:

• IEEE Computer Society Digital Library (платная) — периодические издания и архивы конференций, проводимых под зонтиком IEEE Computer Society. Изданий несколько десятков, конференций несколько сотен. Студенческое (аспирантское) членство в IEEE, Computer Society и доступ к цифровой библиотеке в сумме может стоить около 100 долларов в год. Но при проведении исследований эти деньги сэкономят вам время на поиск интересующих статей.
• ACM Digital Library (платная) — периодические издания и архивы конференций, проводимых под зонтиком ACM. Регистрация + доступ в библиотеку будет стоить также около 100 долларов.
• CiteSeer (бесплатный) — на самом деле это не библиотека, а своего рода «гугл» по статьям. Поисковый робот сканирует интернет на предмет текстов статей в свободном доступе. Запоминает название, авторов и ссылки на другие статьи. Сам PDF-файл кешируется на сервере.
• Google Scholar (бесплатный) — тоже поисковик, сканирует много источников (включая упомянутые), показывает как платные коллекции, так и бесплатные.
• arxiv.org (бесплатный) — ещё один поисковик по статьям.
• Разные издательства, которые дают бесплатный доступ к своим периодическим изданиям, например, http://www.hindawi.com/journals/

К сожалению годные русскоязычные поисковики или коллекции мне не известны. Буду благодарен, если читатели блога укажут их в комментариях.

Не стоит пренебрегать обычными библиотеками. Одно время я пытался найти в интернетах книгу, изданную в СССР в 70-х годах. Поиск привёл лишь к одному человеку, который был готов продать её и выслать из Питера. Затем мне в голову пришла мега-гениальная мысль: зайти в университетскую библиотеку. Привычка искать всё в интернете не отрывая туловище от кресла сыграла со мной злую шутку. Нужную книгу (и ещё несколько интересных) нашел за 10 минут в зале каталогов, и ещё пять минут потребовалось, чтобы заказать эти книги из хранилища. 15 минут и у меня на руках были нужные книги, которые помогли мне сделать мою диссертацию лучше. Недостаток обычной библиотеки в том, что там мало англоязычных изданий, а также свежих изданий за последние годы.

Все добытые статьи нужно организовать на компьютере каким-нибудь однообразным способом. Библиографическую ссылки следует вписать в специальный Ворд-файл. Статьи можно складывать в отдельные папочки по темам или по авторам.

А если эта папочка будет ещё и проиндексирована, то будет намного удобнее. Рано или поздно документов скопится много, и поиск по ключевым словам будет весьма кстати.

Может так получиться, что простым поиском по интернету вы найдёте недостаточное количество статей. Это совсем не беда. Просто теперь мы воспользуемся другим способом поиска.

1. Поиск по ссылкам

Благодаря тому, что считается нужным ссылаться на другие источники, то все статьи находятся в таком отношении, как показано на рисунке:

Здесь красная статья — это та статья, которую вы нашли, например, через Гугл. Обычно в конце каждой статьи есть раздел, называющийся «References» или «Источники». В этом примере красная статья ссылается на одну серую и на одну зелёную. Если автор красной сослался, то очень велика вероятность, что те статьи тоже имеют отношение к исследуемой теме. А значит, нужно обязательно найти эти статьи, изучить их, а потом и приобщить к вашей работе. Обратите внимание на зелёную статью. Она старая и на неё аж три ссылки. Вероятно, это какой-то фундаментальный труд, в котором описываются основы, или впервые определена та или иная проблема. Скорее всего, в ней вы не найдёте решения конкретно вашей проблемы, но она может оказаться весьма полезна, чтобы понять общую картину и историю вопроса. Вот так выглядит типичная секция со ссылками:

Обязательно найдите эти квадратики со циферками в тексте статьи. Тогда вы сможете понять, в каком месте автор сослался. Это поможет понять контекст.

Чуть труднее обстоит дело с синими статьями. Это те статьи, которые ссылаются на красную. Проблема в том, что на момент публикации автор не может знать, кто сошлётся на эту статью в будущем. Но обычно сайты с архивами статей при индексации самостоятельно выстраивают эти списки. Если вы видите, что кто-то сослался на статью с интересующей темой, то смело можете посмотреть эту работу. Весьма вероятно, что в ней предлагается новое решение или развитие идеи. Также можно узнать, кто сослался на текущую статью через Гугл. Достаточно лишь скопировать название статьи и вставить её в поисковик в кавычках.

2. Поиск по автору

Вы нашли статью, она показалась вам интересной. Посмотрите, кто автор этой статьи. Обычно, автор на протяжении года или нескольких лет издаёт несколько статей, где последовательно раскрывает одну тему или несколько смежных тем.

Введя в Гугл ФИО автора, вы можете найти его домашнюю страничку, на которой будут указаны все его труды за последние годы. А ещё там могут быть сразу ссылки на PDF-файлы с текстом. Great success! Опять же, кроме Гугла вам помогут сайты с архивами статей, которые умеют фильтровать по автору.

3. Поиск по сборнику или журналу

Также следует обратить внимание на издание (периодический журнал или сборник статей), в котором найдена та или иная статья. Очень логично, что все конференции проходят под одной тематикой. Поэтому, погуглив (или отфильтровав на сайте со статьями) по названию конференции, вы сможете найти статьи, похожие на ту, которую вы уже нашли другими способами. Ну а если нарваться на архив какой-нибудь конференции по вашей теме — то это ваще лафа!

Ну и в заключение хочу напомнить про лёнину курву (learning curve, кривая обучения).

Рано или поздно, после прочтения 100-й статьи по теме, вы поймёте, что практически ничего нового вы уже не узнали. И найти статью, в которой есть что-то принципиально новое или важное, уже станет сложновато. Значит, вы уже насытились знаниями по этой теме. И наверняка уже можете смело выходить и задвигать почтенных профессоров в научном диспуте. Самое время прекратить поиски и наконец-то сесть за написание курсача, диплома или диссертации.

Да, и давайте не ленитесь. Нам ещё отечественную науку подымать с колен после того, как демократы на пару с эффективными менеджерами наделали лиха.

См. также

• О, у, о! Теперь ты в армии
• О выборе темы научной работы