Ich habe kürzlich mit recht großem Interesse gelesen, dass während der Covid-Pandemie wohl die Leistungen von Schülerinnen und Schülern in Deutschland im Fach Deutsch gesunken sind, während sie in Englisch leicht stiegen (Stanat et al. 2023). Zurückgeführt werden kann dies vielleicht auf den vom Klassenraum entfernten Unterricht, begleitet von gleichzeitig erhöhtem Streaming-Konsum, der ja oft vorwiegend auf Englisch angeboten wird.

Was sich auch in der Pandemie geändert hat, und nun im Zuge des vermeintlichen Siegeszuges von Big Tech und KI weiter fortsetzt, ist das Veröffentlichen von Forschungsergebnissen in Form von Preprints, Vordrucken also, die man auf sogenannte Preprintserver hochlädt, wo sie dann von allen, die wollen, kostenfrei gelesen und begutachtet werden können.

Grundlegend habe ich eigentlich gar kein Problem mit dem Trend. Preprints können viele wichtige Funktionen erfüllen. Oft wartet man ja monate- und zuweilen sogar jahrelang, dass Artikel veröffentlicht oder überhaupt erst begutachtet werden. Mein Rekord liegt bei über zehn Jahren: im Jahre 2009 reichte ich mit Hans Geisler, meinem Doktorvater, einen Artikel für einen Sammelband ein, der bis heute nicht veröffentlicht wurde, obwohl eine ISBN für das Buch damals schon reserviert worden war. 2016 haben wir den Artikel als Preprint auf dem Forum HAL veröffentlicht (Geisler und List 2010), wobei ich ihn schon vorher auf meiner persönlichen Webseite geteilt hatte. Inzwischen wurde er sogar recht häufig zitiert, weil wir uns damals mit der Unsicherheit phylogenetischer Methoden beschäftigt hatten, was in diesen Zeiten noch häufig übersehen wurde. Den Artikel jetzt noch mal neu zu schreiben, würde sich nicht lohnen, da die Erkenntnisse überholt sind. Der Preprint hat mir damals aber zumindest ein wenig geholfen, die Enttäuschung über meine erste eigene Einreichung zu überwinden. Preprints können also helfen, Ergebnisse zu sichern, die sonst eventuell gar nicht das Licht der Forschungswelt erblickt hätten.

Ein anderer Grund sich für Preprints zu entscheiden besteht darin, die eigene Forschung zu schützen. Das kommt in der historischen Linguistik zwar nicht oft vor, doch ist es mir im letzten Jahr auch ein mal passiert, dass jemand, mit dem ich in der Vergangenheit kollaboriert hatte, eine Arbeit einreichte, die auf meinen Ideen aufbaute, ohne diese zu zitieren. Ich hatte meine Iddeen vor Jahren mit der Person geteilt, um sie gemeinsam zu verfolgen. Mit der Zeit hatte ich die Idee dann aus den Augen verloren, und sie nie zu Papier gebracht. Die Person versuchte dann, diese Idee unabhängig von mir zu veröffentlichen, ohne mich zu beteiligen oder zumindest meine Vorarbeiten angemessen zu zitieren. Am Ende hatte ich Glück, dass ich meine ursprüngliche Idee nur einige Monate zuvor auf einer Konferenz eingereicht hatte und den Konferenzartikel vor Erscheinen schon als Preprint auf die Plattform arXiv hochgeladen hatte. Dadurch war für alle Menschen klar — denn es kam zu einer Diskussion mit anderen Forschenden –, dass ich meinen Ansatz wirklich vor dem anderen Ansatz entwickelt und auch durch das Begutachtungsverfahren gebracht hatte. Die Person musste ihren Artikel dann anpassen und auf meinen Preprint verweisen.

Schließlich sind Preprints auch sinnvoll, wenn man über Ideen diskutieren möchte, auch wenn sie schon eingereicht wurden. Im Jahr 2016 habe ich einen Artikel mit Guillaume Jacques eingereicht, der drei Jahre später veröffentlicht wurde (Jacques und List 2019). Er hatte den schönen Titel “Save the Trees: Why we need tree models in linguistic reconstruction” und spielte auf die Bedeutung des Baummodells an, mit dem in der Linguistik die Geschichte von Sprachen modelliert wird. Hier luden wir den Artikel in einer ersten Version sogar noch vor dem Einreichen auf der Plattform Academia.edu hoch, wo er dann sehr kontrovers öffentlich diskutiert wurde, in einer Diskussion, bei der über 100 Menschen sich angemeldet hatten, um diese zu verfolgen. Zugegebenermaßen war dies kein traditioneller Preprint, da Academia ein privater Anbieter ist, den ich sehr kritisch sehe. Die Funktion, einen Artikel noch vor der Einreichung von vielen Menschen diskutieren zu lassen, hat die Plattform aber erfüllt, und wir sehen bei Preprints auch heute, wie sie dazu führen können, dass die finalen Studien nach “richtiger” Veröffentlichung davon profitieren können.

Abgesehen von diesen vielen vorteilhaften Aspekten von Preprints gibt es aber auch einen neuen Trend, der nicht durch COVID-19, sondern durch den neuen Tech-Hype um Chatbots entstanden ist: Techfirmen sind mit ihren Arbeiten so “selbstbewusst” geworden, dass sie inzwischen ganz darauf verzichten, Preprints auch wirklich auf irgendwelchen Konferenzen einzureichen (wie ich in einem früheren Beitrag bereits angedeutet hatte, List 2023). Das heißt, dass neuere Forschungsergebnisse inzwischen gar nicht mehr einem Begutachtungsverfahren ausgesetzt werden. Stattdessen lädt man sie einfach nur noch bei arXiv hoch und teilt den Journalisten und Wissenschaftlern mit, dass es einen neuen Artikel gibt.

Das Problem dieser Praxis zeigt sich einerseits darin, dass arXiv immer häufiger als “normale” wissenschaftlichen Zeitschrift angesehen wird. Es zeigt sich aber auch darin, dass immer mehr Kolleginnen und Kollegen erst gar nicht versuchen, einen Artikel so zu zitieren, wie er erschienen ist, sondern sich stattdessen einfach auf arXiv verlassen. Es werden also immer mehr Preprints zitiert, obwohl die richtigen, regulär veröffentlichten Studien längst erschienen sind.

Bei mir gibt es immer noch eine relativ große Hemmschwelle, Preprints auch zu zitieren. Ich finde es irgendwie “unvollständig”, wenn ich einen Preprint zitiere und aufnehme. Lieber warte ich ein paar Monate, bis er offiziell erschienen ist und schaue mir den Artikel dann in Ruhe an. Wenn der Artikel allerdings nie erscheint, sei es, weil er abgelehnt wurde, oder weil die Autoren gar nicht vorhatten, über die Ebene des Preprints hinauszugehen, dann ziehe ich es vor, die Studie zu ignorieren.

Man kann natürlich argumentieren: jede Studie, die auf arXiv oder anderen Preprint-Servern wie Humanities Commons — ein an die Geisteswissenschaften gerichtetes Portal — erscheint, sollte als “normaler” Artikel behandelt werden, da er ja nun mal einen Digital Object Identifier hat und man ihn dadurch eindeutig zuordnen kann. Wenn man, wie ich, mit den harten Zitierregeln aus der Geschichtsforschung aufgewachsen ist, dann lässt einem die Vorläufigkeit, die bei Preprints immer auch gegeben ist, jedoch einfach nicht los.

Das Problem ist, dass zwischen dem Vordruck und dem Druck oft keine Art von messbarer Kontinuität besteht. Wenn ich auf Artikel auf arXiv oder anderen Servern stoße und denke, dass sie interessant sind, sie aber nicht in ihrer “gedruckten Form” finden kann dann markiere ich mir das häufig in meiner Todo-Liste und setze die Erinnerung mehrere Monate in die Zukunft. Um in der Zukunft zu untersuchen, ob der Artikel inzwischen erschienen ist, mache ich eine einfache Internetsuche, da die Portale, die Preprints anbieten, selbst — mit wenigen Ausnahmen wie bioRxiv — nicht auf die erschienen Studien verweisen.

Das führt zu einer Situation, in der die Menschen, die immer schneller publizieren wollen, immer weniger Gedult aufweisen, die Artikel in einzelnen Zeitschriften oder Konferenzen zu suchen und stattdessen einfach vorwiegend Studien in ihrer Vordruckversion zitieren, weil es — vor allem im Bereich der Computerlinguistik — ohnehin nur eine Anlaufstelle gibt, die alle kennen und verfolgen. Da ich solch ein Vorgehen grundsätzlich für recht unambitioniert halte und denke, dass Forschung ambitioniert sein sollte, auch bei kleinsten Problemen, wie Literaturangaben, verweigere ich mich diesem Trend bisher. Die Tatsache, dass dieses Zitierverhalten von den meisten Zeitschriften nicht akzeptiert wird, finde ich in diesem Zusammenhang sehr beruhigend, auch wenn mich an der wissenschaftlichen Publikationslandschaft vieles stört.

Die Frage ist allerdings, wo das Zitierverhalten in Zeiten der “finalen Vordrucke” auf Dauer hinführen wird. Man könnte argumentieren, dass die DOI das wichtigste Element von Artikeln ist, und man daher eigentlich nur noch die DOI angeben müsste, da jeder über die DOI den Artikel im Internet findet. Das Problem ist hierbei aber, dass es nach wie vor viele Werke gibt, die keine DOI aufweisen, was dazu führen könnte, dass diese eventuell gar nicht mehr rezipiert werden, da Menschen sie aus Bequemlichkeit nicht mehr zitieren würden, was dann wieder dazu führen würde, dass jüngere Forschungssemester erst gar nicht mehr auf sie stoßen.

Einige Journals mit gutem Service prüfen jedoch schon heute anhand der DOI — sofern sie vorliegt — nach, ob eine Literaturangabe formal korrekt ist und berichtigen sie in der Phase des Proofreadings entsprechend. Einige Journals habe ich im Verdacht, dies automatisiert zu tun, was problematisch ist, weil sich nicht immer die “richtige” Literaturangabe auf diese Weise ermitteln lässt, wie ich aus eigender Erfahrung mit dem exzellenten Service doi2bib, der eine DOI in eine Literaturangabe umwandelt, weiß, dessen Ergebnisse ich immer routinemäßig nachbessern und überprüfen muss. Umgekehrt denke ich aber, dass man sich heute bemühen sollte, die DOI zusätzlich in allen Literaturangaben anzulegen. Wenn sie da ist, ist sie eben einfach von großer auch praktischer Hilfe.

Das Ignorieren von ewigen Preprints ist allerdings auch keine Lösung, wie auch das Ignorieren von “grauer Literatur” im Grunde genommen unwissenschaftlich ist. Wenn man eine Studie liest, egal wo sie erscheint, und ihre Inhalte in Teilen in der eigenen Arbeit übernimmt, sollte man immer, egal woher die Studie stammt, versuchen, diese Studie angemessen zu zitieren. Ich habe Menschen erlebt, die die radikale Einstellung vertreten, dass man alles was “grau” ist in der Literatur aus Qualitätsgründen nicht zitieren sollte. Das halte ich allerdings für vollkommen falsch. Man muss zitieren, was man benutzt.

Meine Taktik, Vordrucke erst mal beiseite zu stellen und zu warten, bis die richtige Studie herauskommt, bevor ich sie zitiere, funktioniert im Moment noch ganz gut. Dies liegt aber auch nur daran, dass ich mich in meiner Arbeit so gut wie nie mit Chatbots und Large Language Models beschäftige. Wenn es irgendwann dazu kommen sollte, dass ich das Thema Chatbots in meiner eigenen Forschung gar nicht mehr ignorieren kann, dann wird es spannend, und ich muss schauen, wie ich mit der neuen Form von grauer Literatur umgehen soll, die von den Techfirmen derzeit rasant befördert wird. Ich hoffe allerdings, dass sich die Wissenschaftler hier auf Dauer nicht von der meiner Meinung nach traurigen Idee des “Vordruck reicht” vereinnahmen lassen. Unsere Wissenschaft hat so schon genug Probleme. Auch wenn ich denke, dass Peerreview oft verklärt wird, denke ich, dass das Verfahren sehr wichtig ist für die wissenschaftliche Forschung.

Literatur

Geisler, Hans and List, Johann-Mattis (2010): Beautiful trees on unstable ground. Notes on the data problem in lexicostatistics. Preprint, nicht begutachtet. URL: https://hal.science/hal-01298493

Jacques, Guillaume and List, Johann-Mattis (2019): Save the trees: Why we need tree models in linguistic reconstruction (and when we should apply them). Journal of Historical Linguistics 9.1. 128-166. DOI: https://doi.org/10.1075/jhl.17008.mat

List, Johann-Mattis (2023): “Vom grauen Zitieren,” in Von Wörtern und Bäumen, 19/07/2023, URL: https://wub.hypotheses.org/2015