Literaturrecherche mit KI-Tools
KI-Tools können die Suche nach Literatur erleichtern und beschleunigen und die herkömmlichen Recherchewege in Bibliothekskatalogen, Fachdatenbanken oder Google Scholar sinnvoll ergänzen.
Hierfür gibt es eine Vielzahl verschiedener KI-Tools, die unterschiedliche Funktionalitäten bieten und je nach bevorzugtem Suchansatz (u.a. Eingabe einer Forschungsfrage, Suche über Stichworte, Suche über Personen, Empfehlung ähnlicher Artikel) unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten bieten. Gleichzeitig weisen aber auch diese Plattformen Einschränkungen und Problemfelder auf, die bei der Recherche bekannt und berücksichtigt werden müssen.
Textgenerierende Tools wie ChatGPT (ohne Zugang zu ChatGPT Plus mit Plug-ins) können zwar nicht für die direkte Quellenrecherche verwendet werden, dafür aber die Vorbereitung der Recherche unterstützen und so zu einem schnelleren und besseren Rechercheergebnis beitragen.
Weitere Informationen zur Nutzung von KI in der Hochschullehre (darunter auch die Vortragsreihe KI@HSRM)
Was gibt es zu beachten?
- Die Datenbasis der Tools ist begrenzt (z.B. teilweise fehlt die aktuellste Literatur noch, die Ergebnisse sind zu großen Teilen auf Englisch).
- Viele Tools sind kostenpflichtig bzw. nur in einer Basis-Version kostenfrei nutzbar.
- Je nach Fachdisziplin und persönlichem Vorgehen eignet sich das eine Tool besser als das andere.
- Die Qualität der Quellen ist ungeprüft. Hilfreiche Angaben wie "Peer-Reviewed" fehlen.
- Inhalte aus kostenpflichtigen Datenbanken müssen nicht zwangsläufig nachgewiesen sein.
Bitte informieren Sie sich auf den Seiten der einzelnen Tools über die genauen Datenschutzerklärungen. Die Server der meisten Tools befinden sich außerhalb der EU.
Übersicht verschiedener KI-Tools für die Literaturrecherche (zur vollständigen Ansicht Tabelle anklicken):
Textgenerierende Tools wie ChatGPT (ohne Zugang zu ChatGPT Plus mit Plug-ins) können die Recherche in Bibliothekskatalogen, Datenbanken oder auch in Google Scholar erheblich vereinfachen, z.B. durch:
- Finden passender Suchbegriffe (Synonyme, verwandte Begriffe, Übersetzungen) zum Thema bzw. zur Forschungsfrage
- sinnvolle Trunkierung der Suchbegriffe
- Verknüpfung der Suchbegriffe mit booleschen Operatoren
- automatische Erstellung einen Suchstrings
Noch schneller kann ChatGPT mit Hilfe der Recherchemethode der „Blockbildung“ (Building Blocks) alle vier Schritte auf einmal durchlaufen:
Beispiel-Prompt
Für eine Literaturrecherche zum Thema ["THEMA EINFÜGEN"] möchte ich die Recherchemethode Blockbildung/Building Blocks einsetzen. Bitte erkläre mir zunächst worum es bei der Recherchemethode geht. Gehe dann nach und nach folgende Schritte durch:
#Identifiziere die Schlüsselbegriffe meines Themas
#Zerlege das Thema bzw. die Forschungsfrage anhand der Schlüsselbegriffe in Blöcke
#Finde Synonyme und verwandte Begriffe für jeden Schlüsselbegriff und stelle es in einer Tabelle dar (eine Spalte für jeden Block)
#Trunkiere alle in Schritt 3 gefundenen Begriffe sinnvoll in einer Tabelle
#Verknüpfe die Wörter jeder Spalte mit einem OR, jeder Block hat runde Klammern und zwischen den Klammern wird der boolesche Operator AND eingesetzt. Gib mir dafür einen Suchstring aus der alles enthält
Bei der textgenerierenden KI ist ein Prompt quasi der Arbeitsauftrag. Man sagt der KI, welchen Text sie für wen und zu welchem Thema erstellen soll. Je genauer man dies tut, desto effizienter kann die KI arbeiten. Das hat zur Folge, dass ein komplett ausgearbeiteter Prompt wie ein kleiner Aufsatz aussehen kann. Wenn einem das erste Ergebnis nicht gefällt, kann man nachbessern.
Tipps für besseres Prompting
- Rolle: in welcher Rolle soll ChatGPT einen Text schreiben (z. B. Marketingexperte)
- Aufgabe/Ziel: erkläre ChatGPT, was das Ergebnis sein soll und ggf. in welchem Format es ausgegeben werden soll (z.B. Blog-Artikel, Zusammenfassung)
- Adressat: an wen richtet sich der Text?
- Stil: z.B. wissenschaftlich für eine Hausarbeit oder lustig/spannend für einen Blog-Artikel
- Kontext: welcher Kontext könnte für ein besseres Ergebnis hilfreich sein?
Experimentieren Sie mit verschiedenen Prompts und Formulierungen, um herauszufinden, welche am besten funktionieren – geben Sie sich nicht mit der ersten Antwort zufrieden. Teilen Sie dem Tool auch mit, welche Textinhalte nützlich sind und welche verbessert werden sollten.
Verwenden Sie bei der Nutzung keine vertraulichen oder persönlichen Daten (z.B. Namen).
Beispiele
Prompt 1:
"Du bist Historiker und beschäftigst dich mit der Geschichte der Stadt Wiesbaden, genauer mit der Zeit zwischen 1945 und 1949. Hier hast du einen Fokus auf der Geschichte der Krankenhäuser und deren Entwicklung nach dem Krieg. Zu diesem Thema möchtest du einen Vortrag halten. Zielgruppe dieses Vortrages ist die interessierte Allgemeinheit. Schlage 5 Namen für die Veranstaltung vor, die die Aufmerksamkeit des angesprochenen Publikums erregen könnten."
Prompt 2:
"Du möchtest im kommenden Mai eine dreitätige Dienstreise nach Berlin machen (kein Wochenende). Das heißt, du hast tagsüber keine Zeit, sondern erst ab 17:00 Uhr frei planbare Zeit. Du interessierst dich für die Geschichte der Stadt im 19. und 20. Jahrhundert. Welche Sehenswürdigkeiten siehst du dir an. Diese sollen barrierefrei und leicht per S-Bahn, U-Bahn oder Bus erreichbar sein."
Prompt 3:
"Du bist Studentin und schreibst im Bereich Journalismus eine Hausarbeit zum Thema Geschichte der Fake News. Für die Hausarbeit benötigst du eine Einleitung, warum das Thema für die Allgemeinheit und die eigene Forschungscommunity relevant ist. Bitte nenne mir 3 Ansätze und Ideen, wie ich die Einleitung beginnen könnte."
Weitere Tipps
Als Alternative kann die Formel ROMANE vom Tech-Blogger Jan Eggers für das Prompting verwendet werden.
Der KI-Campus stellt in einem offenen Prompt-Katalog erprobte Prompts für die Hochschullehre zur Verfügung (z.B. Erstellung eines Unterrichtsentwurfs zu einem Thema, Entwicklung einer Forschungsfrage).
Besuchen Sie gerne einen der Kurse „Recherche mit KI – Quellenjagd jenseits von ChatGPT“.
Für individuelle Beratungen oder bei Fragen schreiben Sie an service-hlb(at)hs-rm.de.