Abstract Academic databases play a crucial role in advancing science by hosting a vast array of peer-reviewed literature. However, academic database search tools involve a relatively slow and rather unintuitive process of searching and evaluating content. To address these challenges, in January 2024, Elsevier introduced Scopus AI, a generative artificial intelligence that synthesises evidence indexed in Scopus based on prompts. This study assesses the utility of Scopus AI (in its beta version at the time of the research), within the context of a doctoral thesis through a specific case study. By employing a relational prompt and three follow-up questions, the study aims to pinpoint intersections between different topics within the realm of Social Sciences and, more specifically, Communication, with a case on place branding. The consolidated result provides an initial list of references, offers a comprehensive overview, and allows to generate a meta-synthesis based on the summaries provided by each prompt. Scopus AI (beta) presents features that enable researchers to identify influential authors and works, explore relevant keywords, review recent literature, and identify potential research gaps. Although Scopus AI has some limitations, such as the dependence on the abstracts of documents indexed in Scopus, the simplification of concepts, or the relative disconnection between arguments, the results demonstrate the value of this tool in accelerating research processes, as it synthesises research in a given area, maps its main characteristics and allows for information discovery.
Resumen Las bases de datos académicas son fundamentales para el avance científico, ya que albergan una gran cantidad de literatura evaluada por pares. Sin embargo, las herramientas de búsqueda en estos entornos implican un proceso relativamente lento y poco intuitivo de búsqueda y evaluación. En respuesta a estos retos, en enero de 2024 Elsevier comercializó Scopus AI, una herramienta que utiliza inteligencia artificial generativa que sintetiza la evidencia indexada en Scopus a partir de prompts. Este estudio evalúa la utilidad de Scopus AI (en su versión beta en el momento de la investigación) en el contexto de una tesis doctoral a través de un caso de estudio concreto. Para ello se emplea un prompt relacional y tres preguntas de continuidad con la finalidad de conocer las coordenadas de la intersección entre distintos temas dentro de la rama de las Ciencias Sociales, y más específicamente de la Comunicación, a partir de un caso de estudio sobre place branding. El resultado consolidado permite obtener un primer listado de referencias, así como una visión panorámica útil, y elaborar una meta-síntesis a partir de los resúmenes generados por los distintos prompts. Las funcionalidades de la herramienta permiten conocer autores y trabajos influyentes, familiarizarse con palabras clave, revisar la literatura más reciente y descubrir aproximaciones y posibles huecos de investigación. Aunque Scopus AI (beta) presenta limitaciones como la dependencia de los resúmenes de los documentos indexados en Scopus, la simplificación de conceptos o la desconexión entre argumentos, los resultados demuestran el valor de esta herramienta para resumir la investigación reciente de un área determinada, mapear sus principales características y permitir el descubrimiento de información relevante.