搜索是一种技能
如何在浩瀚的资料中准确的筛选到自己想要的内容
变得越来越重要
我们之前在
中谈及到不少
可搜索又不止在学校以及Google上进行
并且检索结果那么多，是否有更有效的办法
再把检索范围再精细一些？
介于搜索的重要性
特专门写一篇，如何在数据库以及一般的搜索引擎中，
快速找到自己想要的内容
01
明确关键词
最简单的搜索技巧就是“拒绝长句，明确关键词”
很多同学可能习惯性的确定了自己的文章主题，就开始使用各大引擎直接搜索主题内容。
这其实是错的。
因为大多数数据库的检索功能并没有Google那么强大，输入整段句子或者长短语得到的检索往往都不准确。关键词检索是精准检索的第一步。
打个比方，如果你的主题是：
the correlation between respiratory disease in infants and the development of asthma later in childhood
婴儿呼吸系统疾病与儿童后期哮喘发展的相关性
不要一股脑的全都粘贴到搜索引擎不长的检索框中，而且分词，从中提取关键，像：
infant(s), baby, babies, child, children, childhood, respiratory illness(es), asthma, pneumonia, relationship, correlation, etc.
甚至发挥下想象力，多关联些同义词，实在没思路还有Writefull，Linggle这样的同义词词典可以帮助你检索到多样化词汇。
维基百科相关词条以及教材也不妨多看看和主题相关的内容，可以拓展下思绪。
02
常见的搜索运算符
关键词搜索虽然精准，但也往往检索条件单一，从中找到我们想要的文献，仿佛大海捞针，好在很多搜索引擎都通用以下的运算符，能帮助我们在关键词的基础上进一步筛选检索结果。
双引号（””）引号内的词将作为一个整体
比如
“later in childhood” 的检索结果就是以later in childhood作为一个整体短语所检索到的结果，而不是只会出现later 或者childhood的结果。
布尔运算符：AND NOT OR
虽然很多检索不区分大小写，但是单词作为布尔运算符出现时，必须要大写 用空格间隔：
AND：同，前后两个单词或者词组都要出现。
NOT：否，排除包含排在其后的单词词组的检索结果。
OR：或，前后的单词词组有同样的权重，检索结果可仅匹配其一。
短横（-）在您要排除的字词前加上 -从搜索结果中排除特定字词（- 后面不空格）
比如：Apple -iPhone
检索结果从“Apple”中排除“iPhone”
site：在相应网站或域名前加上 site:（英文冒号后面没有空格）搜索特定网站内的内容
比如
site:.gov
检索域名中含有【.gov 】的网站
data site:.gov
在包含【.gov 】的网站中检索【data】
再补充一点，[site:]这个通用符在Google上使用是最方便的，因为很多的网站的站内搜索功能其实不是很全面，很多只能针对标题中的关键词进行搜索，而在Google中使用这种网站内检索，甚至可以达到深度挖掘的程度。像找豆瓣帖子，小E就从来都不在豆瓣内搜，不方便。
星号（*）模糊搜索，在不确定的地方用*号代替进行模糊搜索
比如
child* and education
出来的结果可能包含 child, children, childhood等等只要包含【child】的单词。
有的时候，问号也可以
比如
globali?ation and analysis
检索结果可能包含 globalization 或者globalisation。
filetype：指定文件搜索，关键词在前，
filetype：指定文件类型，在后。
比如
data filetype:pdf
检索出来的结果就是包含【data】的pdf文件
filetype: 后面支持以下格式
ps
dwf
kml / kmz
xls
ppt
doc
rtf
swf
两个句号(..)，限定检索数值范围：
比如
academy awards 1965..1973
以上就是常用的通用符，最适用于Google等综合搜索引擎，一般的搜索引擎也可尝试下效果。但一定要注意是英文字符，是否空格以及大小写。
03
高级搜索
除了通配符外，很多数据库还有其他的筛选功能，可以帮助我们进行高效筛选，比如“subject search”，也就是主题搜索。让你的检索结果在一个大的学科范围内，而不是漫无边际。而且可以关联扩展到很多主题关键内容。
不止主题检索，在很多数据库提供的多种筛选条件中，都是非常有帮助的。比如常见的时间范围的筛选，数据类型的筛选，文件格式筛选等等，都可以进一步帮助我们精准检索结果。
△ 东北大学指导文件截图，一般筛选都是在检索页面两侧以及顶端，有些会专门配备检索
介于各个数据库的筛选条件不一，这里就不展开，同学们可以自己尝试并善加利用。
04
全方面延展
想要检索准确，就要多动动脑筋。所需要的文献都具备些什么特点：
打个比方，关于全球变暖的文章中可能没有任何短语是关于”global warming”，但是很有可能谈及到 “surface temperature records”（表面温度记录），主题则可能是 “climate change.”（气候变化）
△ 图片来自百度百科
这就需要我们动用聪明的脑瓜子去尽量的延伸拓展于主题相关内容。最简单的就是前面提及到的同义词，主题搜索，模糊搜索和通配符的使用。
其次，还有些技巧，你可以试试：
顺藤摸瓜，注意研究领域的关键人物事件
刚开始找文献的时候，不妨先看看研究领域有哪些大牛，有哪些比较有名的机构和组织。比如可以看看相关新闻中常提到谁的名字，学校里有哪些知名学者，比较有影响力的人物。
△ 新闻栏是个好东西
然后，搜索他们写的文章或者书籍，相关的会议记录，以及他们所用的参考文献和脚注都有哪些。看看是否有与你的主题相关的地方或国家组织。查看其网站上提供了哪些信息。一般政府等网站上通常会发布许多有价值的信息，比如统计数据和报告等等。
△ 比如第一篇新闻中涉及到的地球化学家Giuseppe Etiope
△ 可以在google学术上找到不少他的文章
梳理主题脉络，不断延伸
学校图书馆是个好东西，很多学校图书馆都有提供相关的“subject guides”
也就是把不同专业相关知识文献，书籍，reading lists，数据库，等等资料都已经做好了分类。方便学生使用。
△ 东北大学指导文件截图
要是有心的话，顺着目录，一路看下来，不仅可以帮助你掌握整个知识体系脉络，更可以拓展延伸思路，开拓眼界，从更多的角度进行思考。
搜索书籍，注意关键词要更加模糊
很多书籍不比文章，书籍所涵盖的详细内容可能不被检索到，书籍的主题和关键字通常描述整本书的主题-主要主题，而不是涵盖的每个主题。而文章的主题就是文章主要谈及到的内容。
所以，搜索书籍，关键词要更加“宽泛”。
就像在大海中打捞大型鱼，渔网太小可能就捞不起来了。
05
多方面搜索
搜索涵盖许多学科的数据库（例如，Academic Search Premier或Scholar OneSearch）以及学科专业的数据库。在两个不同的数据库中搜索相同的短语可能会带来非常不同的结果。
如果主题涵盖商业和艺术等多个主要主题领域，请尝试同时搜索商业数据库和艺术数据库。
尝试不同的短语；在多个数据库中尝试相同的搜索。不要满足于一次搜索的结果。不定会有惊喜。
最后
搜索需要的文献，就像是在大海里捕某种鱼：
网太大了不行，拉上太多东西不知道那种是需要的。
网太小了不行，网太小了什么都捞不起来
漫无边际乱捞不行，想要淡水鱼就不能跑到深海去。
想要捞的更精准点，就要多动脑筋好好想想，这鱼有什么特色。
有一点更重要，多撒网，才可能捞上鱼。
共勉~
ref：https://library.northeastern.edu/get-help/research-tutorials/effective-database-searches/top-ten-search-tips
https://library.northeastern.edu/get-help/research-tutorials/effective-database-searches
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