רשת המחקר למדעי החברה (SSRN - Social Science Research Network): תמונת מצב - נובמבר 2025

 

https://papers.ssrn.com/

SSRN  היא מאגר מקוון עולמי למאמרים מדעיים ול"working papers" כלומר, טיוטות או גרסאות מוקדמות של מחקרים שטרם פורסמו בכתבי עת רשמיים.
 המאגר נוסד בשנת 1994 על-ידי שני כלכלנים – מייקל ג'נסן  (Michael C. Jensen) ו־ויין מארון (Wayne Marr) – במטרה לאפשר לחוקרים לשתף את מחקריהם במהירות ולקבל משוב מהקהילה האקדמית.

מבנה ותפעול

• מאז 2016  רשת SSRN  נמצאת בבעלות  ובתפעול חברת Elsevier  ומנוהלת כחלק ממערכת Mendeley Data ו־Scopus.
• ניתן לפתוח חשבון משתמש בחינם, להעלות מאמרים וליצור פרופיל חוקר אישי.

מאות אלפי סטודנטים וחוקרים משתמשים ב-SSRN גם ככלי לקבל השראה, התעדכנות וכמקור מידע למחקרים חדשים, לרבות שימוש נרחב בתחום הבינה המלאכותית ויישומיה באקדמיה.

תחומי עיסוק עיקריים

SSRN  מחולקת לרשתות משנה (Networks) לפי תחומי מחקר:

• כלכלה  (Economics)
• משפטים  (Law)
• מדע המדינה  (Political Science)   
• חינוך (Education)
• פסיכולוגיה  (Psychology)
• טכנולוגיה ומדעי המחשב  (Technology)
• קיימות ומדעי הסביבה  (Sustainability)
• בינה מלאכותית, מדיניות ציבורית ( AI)

מאפיינים עיקריים

•  SSRN מאפשר לחוקרים להעלות מאמרים אקדמיים ישירות לאתר בפורמט PDF, לרוב כגרסאות מוקדמות (preprints) של מאמרים עוד לפני פרסומם הרשמי, והמאמרים זמינים להורדה חופשית ברחבי העולם.
• אפשרות לעקוב אחרי חוקרים ותחומים ספציפיים
• הרשת  של  SSRN  כוללת, נכון לאוקטובר  20025 , 2,455,978  חוקרים מרחבי העולם המדעי
• כאמור , פרסומים ב-SSRN עצמם אינם נחשבים לפרסום אקדמי "רשמי" במובן המקובל של מאמר שעבר תהליך שיפוט עמיתים (peer- review)  ופורסם בכתב עת מדורג..  
• SSRN הוא בעיקרו,  מאגר הפצה מהירה ונגישה של גרסאות מוקדמות (preprints) של מאמרים וחקר, ולרוב משמש כפלטפורמה להצגת הטיוטה הראשונית לציבור ולחוקרים.
• עם זאת, בשדות מסוימים (כלכלה, משפטים, ניהול) נהוג להעלות את המאמר ל-SSRN במקביל או לפני הגשתו לכתב-עת אקדמי, והוא נחשב כציון דרך משמעותי בשל חשיפתו לקהילה האקדמית. הפרסום בSSRN מקנה אמנם נראות וחשיפה רבה, אך אינו מהווה תחליף לפרסום בכתב עת אקדמי מוכר, ולעיתים אף אינו מוכר במסגרת קידום אקדמי, מדדי פרסום והערכה אקדמית רשמית.

נתונים עדכניים

• המאגר כולל כיום מעל 1.7 מיליון מאמרים מחוקרים מכל העולם, ומדי שנה נוספים אליו מאות אלפי מחקרים חדשים.​
• רק בשנה האחרונה נוספו כ-230,000 מאמרים חדשים למאגר
• 19,000-20,000  מאמרים חדשים לחודש
• מרבית התוכן נגיש להורדה חינמית, , בהתאם לזכויות הפרסום.

רשת המחקרים בעברית  (HRN)

ב-SSRN פועלת גם רשת מחקר ייעודית בעברית ("Hebrew Research Network" – HRN), שבה ניתן למצוא תקצירים ומאמרים מלאים בעברית ובאנגלית על נושאים ישראליים ובינלאומיים, במגוון תחומי דעת: משפט עברי, משפט ציבורי, סביבה, מדיניות, ניהול, אנתרופולוגיה, יזמות, ביטחון לאומי, מדעי הרוח, מנהל עסקים ועוד.

קישור 

הרשת  בעברית מנוהלת כיום על ידי אורן פרז וחנן מנדל, חוקרים בכירים באקדמיה הישראלי

חיפוש מתקדם  ברשת SSRN  ( קישור)

הרצתי שאילתת חיפוש במאגר בנושא של סטודנטים ושימוש בAI  לצרכי כתיבת עבודות, וקיבלתי מאמרים מעניינים ומחדשים בנושא.  מסנן החיפוש היה : רק מאמרים מהשנה האחרונה.

קישור לחיפוש המתקדם של  SSRN

  ראו גם :

רשת המחקר למדעי החברה (SSRN) הוא מאגר אינטרנט של מחקרים אקדמיים במדעי החברה

https://tinyurl.com/jabb2e4u

 

צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית (AI) וסוגי מקורות מידע המצוטטים על ידם - מחקר חדש

 

מאת: ד"ר יפה אהרוני

פורסם בתאריך 31 באוקטובר 2025 מאת information-world

צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת  מעצבים מחדש במהירות התנהגויות של חיפוש מידע הודות ליכולתם לצטט מקורות מקוונים בתגובות להנחיות משתמשים.

סטודנטים רבים באוניברסיטאות פונים יותר ויותר לצ'אטבוטים כשותפים ללמידה ומאמינים שזה משפר את יעילותם כלומדים.

דוח מחקר שהתפרסם ב-5 בספטמבר 2025 בוחן את יעילותם של 5 צ'אטבוטים פופולריים – ChatGPT, Copilot, DeepSeek, Gemini ו-Perplexity  באחזור מידע ב- 3 תחומי מחקר – משפטים, מדעי הבריאות ומדעי הספרייה והמידע.

המחקר מתמקד בסוגי המקורות אליהם מתייחסים הצ'אטבוטים בתדירות הגבוהה ביותר, ולא בדיוק או ברלוונטיות של המקורות.

לסקירה בבלוג של ד"ר יפה אהרוני
יעילותם של צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת  ככלי חיפוש מידע אקדמי  בתחומים: משפטים, מדעי הבריאות ומדעי הספרייה והמידע- דוח מחקר

קישור https://tinyurl.com/4vvhcxxn

 ראו גם :

בעיית עומק והיקף מקורות המידע של  ChatGPT

 

מאיפה CHATGPT שואב את המידע ?

  

 מאת: נדן פלדמן , מגזין דה-מרקר החודשי, אוקטובר 2025

לפי הערכות, CHATGPT  מחזיק כיום בנתח שוק של יותר  מ80% לעומת ג'ימיני של גוגל האדירה עם נתח שוק של  פחות מ5%.

 מחקר חדש שערכה חברת  מחקרי AI  מבוסטון  SEMRUSH , מראה שחלק משמעותי  מהתשובות  שמספק  CHATGPT  מגיע ממקורות  שהמידע  בהם מוטל בספק , ונוצר בעיקר ע"י חובבים ובראשם פלטפורמות מובילות להפצת פייקניוז:  פייסבוק ,  יוטיוב ,  ואתר הפורומים רדיט . אלה בולטים בתוצאות  לצד ויקיפדיה, שאמנם מהווה מקור מידע מרכזי אבל נכתבת על ידי  מתנדבים , והיא עתירת  אי-דיוקים  ומידע כוזב בערכים השונים מאחר שהממשק שלה  מאפשר לכל אחד  לערוך  ולייצור תוכן .

המקרה של הפורומים רדיט בולט מיוחד , הן משום שביחס לגודלו הצנוע יחסית באינטרנט הוא תופס נתח משמעותי בתשובות שמפיק CHATGPT .

המחקר   How  AI search really works ניתח  את החיפושים בCHATGPT בחמש קטגוריות : פיננסים , טכנולוגיה דיגיטלית , שירותים עסקיים, מוצרי אלקטרוניקה ואופנה.

המחקר בחן  150 אלף  תשובות לשאילתות , ונערך ביוני  2025. שיטת הבדיקה מתייחסת למספר הפעמים הממוצע שמקור מוזכר בתשובה לכל שאילתא ( פרומפט).

אם המקור  מופיע  פעם אחת  בכל תשובה לשאילתא, השיעור הוא  100% , כשהוא מופיע בממוצע יותר מפעם אחת בכל שאילתא, הנתון  גבוה מ100%.

לפי ממצאי המחקר, רדיט ( פורומים )  גובר על מידע מאתרים מומחים בציטוטי חיפוש מקצועיים, ושולט  בתוצאות בפער גדול  מהשאר . כך,  למשל ,  הוא מופיע כמקור  ב176.9%  משאילתות  הפיננסים  של משתמשים בCHATGPT , כלומר , אזכור  של כמעט פעמיים  בכל שאילתא , וזאת אף שזהו תחום בו הדיוק קריטי.

זאת לא גזירת גורל : בהשוואה  שערך המחקר מול גוגל AI MODE , נמצא  כי בעוד CHATGPT  מעניק לרדיט עדיפות  כסמכות ראשונה  בייעוץ פיננסי , כלי הבינה המלאכותית  של גוגל מעניק עדיפות לאתרי פיננסים מקצועיים כגון BANKRATE ועוד. כלומר , אפשר גם אחרת .

רדיט כמקור מידע שולט בציטוטי  CHATGPT  בתחומים נוספים , ובראשם שירותים עסקיים ( 141% ) , טכנולוגיה ( 122% ) ומוצרי אלקטרוניקה ( 127% ) .

"כל זה סותר הנחות מסורתיות לגבי סמכות  המקורות  של בינה מלאכותית" , מציין ראש צוות המחקר , קרלוס סילבה. " זה קורה מאחר שמודלים של בינה מלאכותית  עשויים  לתעדף  חוכמה קולקטיבית  על פני מקורות מקצועיים" . " תוכן שנוצר ע"י קהילה ( כגון הפורומים של רדיט)  נושא סמכות  משמעותית  מבחינת  הבינה מלאכותית , ובמיוחד  בCHATGPT " , לעתים קרובות אפילו  יותר מאשר  הסמכות של מומחים" .

במקרים מסוימים ההטיה  מגיעה עד לכדי אבסורד. כך למשל , הבלוג הרשמי של מיקרוסופט מקבל פחות ציטוטים  בCHATGPT מאשר שרשורים  בפורומים של רדיט על מוצרי מיקרוסופט.

לסיכום,  מודלים של בינה מלאכותית זקוקים למידע סמכותי .

ראו  למטה קישור למחקר

Author:Carlos Silva

Sep 03, 2025

Contributor: Alex Lindley

המחקר   How  AI search really works

 

מנוע החיפוש האקדמי Consensus AI

מהו  Consensus AI

 AIConsensus  הוא מנוע חיפוש המבוסס על בינה מלאכותית. החיפוש הוא באמצעות כתיבת שאלה בשפה חופשית בתיבת החיפוש. כעת גם ניתן לכתוב שאלת חיפוש עם אופרטורים בוליאניים (AND/OR/NOT). ניתן גם לבקש סיכום מידע, יצירת ראשי פרקים, תוכן למצגות, טבלאות מסכמות ועוד. 

העבודה עם Consensus AI היא בשלושה מצבים: מהיר (בחינם, עד 10 מאמרים, תוכן קצר יותר), מצב PRO – מאפשר קבלת תוצרים מורכבים יותר על בסיס 20 מאמרים (25 קרדיטים חודשיים למשתמשים חינמיים), או מצב DEEP – ביצוע חיפוש עמוק המבוסס על עד 50 מאמרים (3 קרדיטים חינמיים לחודש, 100 למשתמשים משלמים).

במצבים Pro  ו – Deep נשלף מידע גם מהטקסט המלא של המאמרים במידה ונגיש. בעת כתיבת פרומפט במצב DEEP ניתן להחיל פילטרים בתוכו – למשל לבקש מאמרים עד שנת… מעיתון… וכו. 

חיפוש לפי מחבר/ת: במצב PRO ניתן גם לכתוב שם של מחבר/ת ולקבל סיכום של עבודתו/ה ורפרנסים רלוונטיים. 

במצב פרו וכן בחיפוש עמוק ניתן לקבל גם מגוון ויזואליזציות כמו רשתות ציטוטים, פערי מחקר ודירוג חוזק הראיות. 

מתעדכן אחת לחודש לפי תדירות העדכון של  Semantic Scholar    

מאפיינים מיוחדים: את שמו קיבל הכלי מהיכולת שלו להציג עבור שאלות כן/לא את מאזן הבעד והנגד. מציג לצד כותרת המאמר את התשובה מתוך המאמר לשאלה שנשאלה. מאפשר "שיחה" עם מאמר בודד לסיכום ומענה על שאלות .. 

·       מאגר מידע נרחב הנסמך על יותר מ־200 מיליון מאמרים מדעיים ממקורות אמינים, בעיקר ממאגר Semantic Scholar​

·       ממשק חיפוש אינטואיטיבי שבו ניתן להשתמש באופרטורים בוליאניים (AND/OR/NOT), לסנן לפי שנה, מחבר או תחום מחקר.​

·       סינתזה של תוצאות: לאחר איתור המחקרים הרלוונטיים, המערכת מייצרת סיכום מאוחד של הממצאים, כולל ציטוטים ישירים למחקרים.

·       מדד קונצנזוס” (Consensus Meter): כאשר השאלה היא סגנון “כן/לא” או השוואה בין טענות, המערכת מציגה מדד חזותי של עד כמה המחקרים מסכימים או חלוקים.

·       סינון לפי סוגי מחקר: משתמשים יכולים לסנן את התוצאות לפי סוגי מחקרים (לדוגמה: ניסויים מבוקרים, מטה-אנליזות) או לפי אוכלוסייה, גודל מדגם ועוד

·       שקיפות: המערכת מצביעה על המטא־דטה של כל מחקר (כגון: גודל מדגם, שיטת מחקר, כתב עת) ולעיתים מסמנת איכות/חשיבות.

מגבלות ודגשים חשובים

כמו כל כלי, גם Consensus לא מושלם

·       התשובות אינן “אמת מוחלטת”: התוצאות הן סיכום של מה שמצא המחקר על-ידי המערכת, אבל לא מבטיחות שכל המחקרים אפשרו להסיק מסקנה חד-משמעית.

·        כיסוי ועדכון משתנה: ייתכן שבתחומים מאוד ספציפיים או חדשים  המערכת לא תמצא מספיק מחקרים.

·        חלק מהפיצ’רים מוגבלים בתוכנית החינמית: לדוגמה, כמות הקרדיטים החודשית, גישה מלאה ל”Deep Search”  או לסיכומים מורחבים.

קישור לכלי  https://consensus.app/search/

ראו גם :

מאת :
Tali Amir Avhar 

 "אני עוקבת אחרי ערוץ היוטיוב של הבחור הנחמד הזה, ששמו אנדי סטפלטון. הוא מעלה לא מעט סרטונים הקשורים לכלי בינה מלאכותית ויש לו את התובנות שלו.

בסרטון הזה (שהועלה   לאחרונה) לא הייתי  לוקחת את ההמלצה של הבחור לעזוב את Perplexity, גם עם השיפורים הניכרים ב- Consensus שהרי תמיד מומלץ להשתמש בכמה כלים בו זמנית. ובכל זאת - אי אפשר שלא להתייחס לעדכונים המשמעותיים שעבר הכלי במטרה לייעל ולהאיץ את תהליך המחקר:
Deep Research -  מאפשר סקירת ספרות מקיפה של עד 50 מאמרים, ובכך מחליף שעות רבות של עבודה ידנית בזיהוי, סינון ובדיקת זכאות של מאמרים. הפלט כולל מד קונצנזוס המציג את מידת התמיכה בממצאים.

הפניות מקודדות בצבעים המספקות תמונת מצב ויזואלית מהירה לגבי הסכמה לטענת המחקר/לשאלת המחקר, קידוד לממצאי מאמרים "מעורבים", כלומר מאמרים שיש בהם היבטים תומכים לצד היבטים שאינם תומכים או שאינם חד משמעיים, וכן קידוד למאמרים "לא ידועים", כלומר מאמרים שהכלי לא יכול היה לקבוע באופן חד משמעי אם המאמר תומך או לא תומך בטענה מטריצת פערי מחקר ושאלות מחקר פתוחות שמקלות על זיהוי נושאים חסרי ידע למחקר עתידי.

בנוסף, Consensus AI הפך לכלי שיתופי ושיחתי יותר, המאפשר לשאול שאלות המשך על תוצאות המחקר כדי להעמיק בנושאים ספציפיים.
הכלי מציע גם יכולות חדשות כמו "Draft an outline"  ליצירת ראשי פרקים למאמרים, בלוגים, פרקים או הצעות למענקי מחקר, יחד עם הפניות תומכות.
פונקציית "Create a table" להצגת מידע השוואתי או רשימות.

לבסוף, הכלי מדגיש את אמינות המידע, שכן הוא שולף נתונים ישירות ממחקרים שפורסמו בספרות שעברה ביקורת עמיתים, ללא הזיות."

 הפוסט המקורי של טלי ( קישור )

 מקורות המידע

 מקור וקרדיט : ספריית רפואה, הטכניון

 מקור 2