# Report on CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search
> Ficha editorial pública de Research IA. Estado: Lectura primaria completa. La interpretación editorial no sustituye la fuente primaria.

- Página canónica: https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/papers/report-on-chiir-2026-workshop-on-generative-ai-and-academic-search
- Fuente primaria: https://arxiv.org/abs/2606.08936
- Versión leída: v1
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Yifan Liu, Jaime Arguello, Orland Hoeber, Chang Liu, Soo Young Rieh, Luanne Sinnamon, Dean Alvarez, Susan Archambault, Rob Capra, Henson Chen, Charles Costa, Anita Crescenzi, Zhitong, Guan, Jacek Gwizdka, Pao-Pei Huang, Gavindya Jayawardena, Ghazal Kalhor, Dagmar Kern, Oliver Koop, Alice Li, Afra Mashhadi, Gaohui Meng, Marta Micheli, Anil B. Murthy, Kevin Schott, Sebastian Schultheiß, Jiwoo Seo, Phaneendra Sivangula, Frans van der Sluis, Xiaoxuan Song, Silang Wang, Dan Zhang
- Fecha del corte: 8 JUNIO 2026.
- Área: RAG

## Tesis y contexto

Reporte de workshop sobre cómo la IA generativa transforma la búsqueda académica: de recuperar documentos a resumir, recomendar, sintetizar y conversar. Destaca transparencia, credibilidad, integridad investigadora y search-as-learning.

- Problema: No propone un algoritmo nuevo, pero organiza el campo de búsqueda generativa aplicada a investigación.
- Por qué importa: Es relevante para SEO generativo y descubrimiento dentro de asistentes: la visibilidad ya no depende solo del ranking, sino de ser citado, sintetizado y absorbido en respuestas.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: Chang Liu, in collaboration with Gaohui Meng and Xiaoxuan Song, described how in creative academic search, users offload low-level tasks to GenAI but their usage drops during insight generation due to low confidence, revealing a mismatch between GenAI capabilities and high-level cognitive needs. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.08936#S2)
- **reported-result**: Complex academic search tasks (those that are ambiguous, multi-faceted, or open ended) are better suited to exploratory search processes where the searcher takes an active role in the search activities [ 29 ] . [localizador](https://arxiv.org/html/2606.08936#S2)
- **reported-result**: Using a novel set-based metric—Discoverable Name Extraction (DNE)—they evaluate three models of varying scale (DeepSeek R1, Llama 4 Scout, and Mixtral 8 \times 7B) against bibliographic ground truth from OpenAlex and Google Scholar, spanning 1,596 seed authors across 10 disciplines and 8 global regions. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.08936#S2)
- **reported-result**: Their central finding is unambiguous: highly cited researchers are reconstructed by LLMs at approximately twice the rate of lower-cited peers, a disparity that grows with model size and reflects the disproportionate repetition of prominent names in citation-heavy training corpora. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.08936#S2)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 2 Workshop Topics describe la intervención y su construcción: The workshop was organized to develop a shared intellectual agenda for research on GenAI in academic search. It approached AI-enhanced academic search as a socio-technical and human-centered research problem involving changing patterns of information seeking, new forms of support for research and learning, and broader epistemic and ethical questions about the division of labor between system and user. The workshop was organized around four interrelated themes in the call for submissions: supporting research and education; design, evaluation, and human-centered interaction; search-as-learning in the era of GenAI;…
- Límite: La lectura primaria permite comprobar método y resultados en el HTML, pero no convierte sus conclusiones en validación independiente. La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 2 Workshop Topics.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: Dan Zhang (University of Texas at Austin, USA).
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 2 Workshop Topics.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://arxiv.org/abs/2606.08936): tipo abstract
- [HTML · lectura completa](https://arxiv.org/html/2606.08936): tipo abstract
- [Método · 2 Workshop Topics](https://arxiv.org/html/2606.08936#S2): tipo section
- [Cierre · 3 Continuing Activities](https://arxiv.org/html/2606.08936#S3): tipo section

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora buscadores académicos frente a la línea base actual?
- Métrica: Comparar la métrica principal de la fuente junto con calidad, coste, latencia y tasa de errores.
- Regla de parada: Parar si no aparece una mejora reproducible o si aumenta el riesgo, la complejidad o el coste sin compensación.

## Recursos reproducibles
- [the following issues](https://github.com/arXiv/html_feedback/issues)
- [list of packages that need conversion](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/wiki/Porting-LaTeX-packages-for-LaTeXML)
- [developer contributions](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/issues)

## Enlaces relacionados

- [SAG](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/sag)
- [RAG-Stack](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/rag-stack)
- [TTT-Embed](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/ttt-embed)