KI gestützte Literaturrecherche

Wie bei anderen Recherchestrategien oder dem generellen Einsatz von Hilfsmitteln gibt es auch im Kontext von AIRAs Chancen und Herausforderungen. Sich über diese bewusst zu sein, ermöglicht einen effizienteren Einsatz der Tools. Daher finden Sie nachfolgend einige positive und kritische Aspekte bezüglich der KI-gestützten Literaturrecherche. 

Chancen

AIRAs ermöglichen eine zeitsparende Recherche relevanter Literatur, indem sie eine schnelle Auswertung großer Mengen an Publikationen bieten und eine durch Algorithmen gesteuerte Vorauswahl treffen. Im Gegensatz zu textgenerativer KI, wie beispielsweise ChatGPT, wird nur existente und wissenschaftliche Literatur ausgewertet. Dabei werden Zusammenhänge vorgeschlagen, die bei anderen Recherchequellen weniger ersichtlich scheinen.

Für die Recherche können verschiedene Sucheinstiege genutzt werden. So können Schlagworte und Textteile bis hin zur konkreten Fragestellung einer Arbeit eingegeben werden (je nach Tool). Dies ist ein Vorteil im Gegensatz zur klassischen Recherche, bei der erst passende Suchbegriffe und Suchräume wie z.B. Datenbanken festgelegt werden müssen. Entsprechend der Suchanfrage werden die als besonders relevant eingestuften Treffer zuerst angezeigt und müssen nicht noch gesondert gefiltert werden.

Des Weiteren kann eine bereits gefundene Quelle als Ausgangspunkt markiert werden und von dort aus eine rückwärts- bzw. vorwärtsgerichtete Schneeballsuche gestartet werden. Es besteht ebenfalls bei einigen der Tools die Möglichkeit, sich die Verbindungen als grafische Netze anzeigen zu lassen. Diese Art der Navigation zwischen den Publikationen – und auch den Themenfeldern – fällt manchen Menschen leichter als eine Trefferanzeige in Listenform. Auch angezeigte Zusammenfassungen erleichtern den Einstieg ins Thema bzw. die eigenständige Bewertung, die relevant ein gefundener Treffer ist.

Herausforderungen

Bei der Nutzung von AIRAS ist eine intensivere Einarbeitung als bei konventionellen Recherchen über das Suchportal der Bibliothek oder über die Datenbanken notwendig: Aus einer Vielzahl von Tools muss nicht nur eins ausgewählt, sondern auch dessen Funktionsweise erfasst werden. Hier variieren AIRAs, wie sich bereits anhand der verschiedenen Sucheinstiege gezeigt hat, in höherem Maß als Fachdatenbanken. Entsprechend sollte auch über die Ergebnisse stärker reflektiert werden, da AIRAs ihre Kriterien nicht transparent machen, aufgrund und anhand derer Publikationen ausgewertet werden. Bekannt ist in der Regel jedoch, in welcher Datenbank nach passenden Publikationen gesucht wird. Nur wenige AIRAs legen solche Sammlungen selbst an. Sie beziehen sich stattdessen vielfach auf eine einzelne Datenbank, die derzeit vor allem englischsprachige Literatur aus den naturwissenschaftlichen Fachbereichen umfasst, sofern diese Open Access erschienen ist. 

 Bei den bereitgestellten Textzusammenfassungen sollte außerdem beachtet werden, dass diese nicht immer inhaltlich richtig sind, da sich die Funktion, das Leseverständnis zu unterstützen, auf Seiten der Anbieter noch in der Entwicklung befindet. Es kann entsprechend zu Ungenauigkeiten oder Missverständnissen kommen, so dass die KI-generierten Zusammenfassungen zwar einen guten Überblick zu Textinhalten, aber keine absolute Zuverlässigkeit bieten.

Nicht alle AIRAs sind kostenlos nutzbar, sondern teilweise auf eine bestimmte Anzahl an Anfragen beschränkt. Neben den Datenschutzbestimmungen ist auch der Umgang mit dem Urheberrecht herausfordernd. So dürfen beispielsweise nicht einfach Publikationen in einem Tool hochgeladen werden, um davon ausgehend weitere Literatur zu finden, da unklar ist, wie diese Daten verwendet werden.

Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass AIRAs keine komplexe Literaturrecherche in Katalogen und Fachdatenbanken ersetzen, sich aber gut eignen, um schnell in ein Thema einzusteigen und sich relevante Literatur zu einem Themenbereich herausfiltern zu lassen.

Es gibt eine Vielzahl von Tools, die eine Literaturrecherche nach wissenschaftlichen Publikationen mit der Unterstützung von KI ermöglichen. Das Angebot und der Funktionsumfang befinden sich im steten Wandel und eine Auswahl der aktuell verfügbaren Tools, die listenbasiert oder visuell eine KI-gestützte Literaturrecherche ermöglichen, wird hier vorgestellt. 

Derzeit ist kein KI-gestütztes Recherchetool seitens der HSBI lizenziert. Eine Nutzung kann freiwillig unter Berücksichtigung der  jeweiligen Datenschutzhinweise und Nutzungsbedingungen erfolgen.

Semantic Scholar

Semantic Scholar ist ein KI-Recherchetool, das eine vergleichbare Funktionalität wie Google Scholar, PubMed oder Web of Science bietet, jedoch zusätzliche Möglichkeiten zur Analyse und zum Verständnis relevanter wissenschaftlicher Literatur bietet.  Semantic Scholar dient auch als Grundlage für weitere KI-Recherche-Tools.

Es unterstützt Nutzer:innen von der grundlegenden Recherche bis zur vertiefenden Themenbearbeitung. Dabei hebt es wichtige Inhalte der Papers hervor und bietet verschiedene Sortier- und Filteroptionen. Nutzer:innen können verwandte Papers, Zitationen und Quellen einsehen, um Zusammenhänge und Verknüpfungen zwischen Themen zu erkennen. Mit der Funktion TLDR können kurze Zusammenfassungen eines Papers erstellt werden. Zudem ermöglicht der Semantic Reader das Bearbeiten von Volltexten und bietet KI-basierte Hinweise.

Die Datenbasis von Semantic Scholar beruht auf nicht nachvollziehbaren bzw. transparenten Kriterien und ist nicht für jedes Themengebiet geeignet. Für eine erfolgreiche Recherche ist es wichtig, die Suchanfragen so präzise wie möglich zu formulieren, und die Ergebnisse genau zu prüfen. Dies gilt sowohl für die Trefferliste als auch für die KI-generierten Zusammenfassungen.

Die Nutzung von Semantic Scholar ist kostenlos und erfordert keine Registrierung. Für zusätzliche Funktionen kann kostenloser Account angelegt werden, z.B. Benachrichtigung über neue Paper zum recherchierten Themengebiet (Alerts) oder das Anlegen einer Library zur Weiterbearbeitung der Rechercheergebnisse. Der Zugang zu Volltexten hängt von Open Access Regelungen und vorhandenen Lizenzen an der HSBI ab.

Link: https://www.semanticscholar.org

Connected Papers

Connected Papers ist ein Literatur-Mapping-Tool, das ebenso eine visualisierte wie eine listenbasierte Literaturrecherche ermöglicht. Der Sucheinstieg kann über Schlagworte oder die bibliographischen Daten einer konkreten Publikation erfolgen. Visualisieren kann das Tool ein Publikationsumfeld eines einzelnen Artikels und bezieht thematisch ähnliche Veröffentlichungen in die Analyse ein. Eine genauere Erläuterung der visualisierten Informationen finden sich auf der Webseite des Anbieters. Zu jedem Artikel werden eine Kurzzusammenfassung und Verlinkungen angegeben. Jene verweisen beispielsweise auf die Verlagswebseite, so dass über das Hochschulnetz lizenzierte Inhalte im Volltext zugänglich sind.

Ausgewertet wird von Connected Papers die Literaturdatenbank von Semantic Scholars. Für die Recherche sollten daher englischsprachige Suchbegriffe gewählt sowie berücksichtigt werden, dass vor allem englischsprachige Ergebnisse zu erwarten sind, die Open Access veröffentlicht wurden. Für naturwissenschaftliche Themenbereiche ist Connected Papers derzeit besser geeignet als für Geisteswissenschaften.

Zwei Suchanfragen sind pro Monat frei verfügbar, drei weitere sind nach eine Registrierung monatlich möglich. Dadurch wird beispielsweise auch ein Zugriff auf die eigene Suchhistorie möglich. Durch den Abschluss eines kostenpflichtigen Abos können unbegrenzt viele Suchanfragen gestellt werden. 

Link: https://www.connectedpapers.com

Elicit

Elicit ist ein KI-gestütztes Recherchetool, das dabei unterstützt, wissenschaftliche Artikel schnell und effizient zu finden und zu analysieren. Statt der Nutzung einzelner Schlagwörter wird die Suche mit einer konkreten Forschungsfrage gestartet. Ein LLM durchsucht basierend auf dieser Frage nach relevanten Treffern. Die ausgewählten Papers werden in einer übersichtlichen Trefferliste präsentiert. Auf der linken Seite sind die Titel der Papers zusammen mit den wichtigsten bibliografischen Informationen zu finden, während auf der rechten Seite eine kurze Zusammenfassung des Abstracts angezeigt wird. Zusätzlich können der Trefferliste weitere Spalten hinzugefügt werden, um zusätzliche interessante Informationen wie gemessene Ergebnisse oder Studiengrenzen aus den Papers zu extrahieren und sie der Ergebnistabelle hinzuzufügen. Ein weitere wichtige Funktion von Elicit ist die Möglichkeit, eigene Dokumente hochzuladen und diese zusammenzufassen.

 Die von Elicit durchsuchten Papers stammen aus der Datenbank von Semantic Scholar und sind größtenteils in englischer Sprache verfasst. Auch wenn Forschungsfragen in verschiedenen Sprachen gestellt werden können, werden die Suchergebnisse bevorzugt in Englisch angezeigt, selbst wenn die Papers auf Deutsch erschienen sind.

 Um Elicit zu nutzen, ist eine vorherige Anmeldung notwendig. Nach der Anmeldung stehen verschiedene Zugriffsoptionen zur Verfügung. Elicit Basic ist kostenfrei und ermöglicht eine uneingeschränkte Suche innerhalb von 125 Millionen Papers. Die kostenpflichtigen Optionen Elicit Plus und Elicit Pro bieten einen erweiterten Service. Es ist unter anderem möglich, die Trefferlisten als CSV, RIS oder BIB zu exportieren und mehr als 10 PDFs pro Monat hochzuladen und zusammenzufassen.

Link: https://elicit.com

Research Rabbit

Research Rabbit ist ein Literatur-Mapping Tool, das eine visualisierte Literaturrecherche ermöglicht. Es hilft bei der Recherche, indem es Literaturvorschläge und Zitationsnetze ausgehend von einer oder mehreren Publikationen anzeigt. Dabei werden thematisch ähnliche wissenschaftliche Publikationen ausgewählt – und zwar nicht nur zeitlich rückwärtsgerichtet, sondern auch Veröffentlichungen neueren Datums einbezogen. Die Texte können sich z.B. über Themenbereich, Autorinnen und Autoren oder Zitationen ähnlich sein. Wenn Volltexte vorhanden sind, kann die PDF-Datei direkt heruntergeladen werden und es wird eine Zusammenfassung des Textes angegeben. Die grafische Darstellung des Zitationsnetzes erleichtert es, einen guten Überblick über die Literatur zu bekommen.

Des Weiteren können die Literaturquellen auch über Research Rabbit verwaltet werden. So können zur Sortierung Kategorien und Kollektionen angelegt werden und auch der Export als RIS oder BibTeX-Format z.B. zur Übernahme von Referenzen in Literaturverwaltungssoftware wie Citavi ist möglich.

Die Datenbasis bilden Semantic Scholar und PubMed. Bei der Recherche sollte beachtet werden, dass überwiegend englischsprachige Ergebnisse angezeigt werden bzw. mit englischsprachigen Texten eine höhere Treffermenge erzielt wird.

Research Rabbit kann nach einer Registrierung kostenlos  genutzt werden.  

Link: https://www.researchrabbit.ai

• hochschulinterner ChatGPT-Zugang: HSBIKI
• Wissenschaftliches Schreiben und KI inkl. Workshop-Angebote
• Institute for Data Science Solutions
• KI und Urheberrecht

Selbstlernmöglichkeiten

• KI-Campus | Die Lernplattform für künstliche Intelligenz

Toolübersichten

• KI-Campus: Tool Tip Tuesday
• VK:KIWA: KI-Ressourcen für das wissenschaftliche Arbeiten
• ZHAW: TaskCard zu KI Tools für die Literaturrecherche

KI-Einsatz in der Lehre 

• vhb: KI in der Hochschullehre
• HS Osnabrück: Anwendungs-Szenarien für KI in der Hochschullehre

KI im Studium

• HS RheinMain: Tipps zur Anwendung von KI im Studium
• JWG Uni Frankfurt: KI-Handlungsempfehlungen für Studierende