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Kann man verantwortungsvolle Wissenschaft mit KI betreiben?

Wir blicken auf ungefähr drei Jahre zurück, in denen der Hype um Chatbots und die sogenannte “künstliche Intelligenz” angehalten hat, ohne einen sichtbaren Schaden zu nehmen. In dieser Zeit habe ich erlebt, wie die Anzahl von Menschen, die regelmäßig mit Chatbots über ihre Arbeit sprechen, in meinem Kollegenkreis beständig zugenommen hat. Es gibt einige Poweruser, die kaum noch eine Arbeit ohne Zuhilfenahme von Chatbots betreiben, und anscheinend immer weniger Menschen, die es so machen, wie ich, und einfach darauf verzichten, sich von Sprachsimulationsmaschinen die Welt erklären zu lassen.

Chatbots drehen die wissenschaftliche Welt, wie wir sie kannten, auf den Kopf. Die Wissenschaft, wie ich sie kenne, zielt darauf ab, Erkenntnisse auf möglichst transparente Art zu gewinnen. Die Grundidee der Transparenz ist es, zu gewährleisten, dass die Erkenntnisse einerseits überprüft werden können und andererseits anderen Menschen zur Verfügung stehen, um auf ihnen aufzubauen und eigene neue Erkenntnisse auf transparente Art zu gewinnen. Die Grundidee dieser Art von Wissenschaft ist eine Welt, in der Erkenntnisse allen Menschen frei zur Verfügung stehen und Wissenschaft betreibende Menschen die Quellen ihres Wissens frei mit anderen Menschen teilen.

Widersprüche in der Wissenschaft

Die Wissenschaft weist dabei in der Art, wie sie von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt betrieben wird, grundlegende Widersprüche auf. Denn Wissenschaft wird organisiert als ein Wettkampf der Ideen. Menschen, die an diesem Wettkampf teilnehmen, treten den Wettkampf mit individuellen Ambitionen an. Sie wollen die Ersten sein, die eine neue Methode entwickeln, oder die Ersten, die ein neues archäologisches Artefakt entdecken. Es geht den Individuen, die Wissenschaft betreiben, aufgrund dieser Wettbewerbshaltung oftmals nicht einfach nur darum, eine neue Erkenntnis zu gewinnen, sondern sie wollen meist auch die sein, die den entscheidenden Beitrag zum Gewinn dieser Erkenntnis leisten.

Ich bekenne mich selbst dazu, diesen Kampf der Ideen als Teil meiner Arbeit zu genießen und auch als einen grundlegenden Aspekt anzusehen, der mich antreibt, meine Arbeit zu tun. Ich sehe mich dabei selten in direkten Konkurrenzsituationen mit den Menschen um mich herum und strebe es kaum an, meine Wissenschaft als einsamer Wolf zu betreiben, der in seiner Kammer sitzt und über die Welt nachdenkt, bis ihm der Geist auf bahnbrechenden Weise blitzt. Die wissenschaftliche Arbeit, die ich betreibe, ist in großen Teilen Teamarbeit. Wir arbeiten in Teams von unterschiedlicher Größe zusammen und ergänzen uns bei der Durchführung von Projekten so gut es geht. Meine Rolle unterscheidet sich von der Rolle, die meinen Doktorandinnen und Doktoranden zukommt, aber auch der Rolle, welche die Kolleginnen oder Kollegen einnehmen, die nach individuellen neuen Erkenntnissen streben. Denn ich sehe meine Stärke selbst vor allem in der Methodologie, die ich entwickeln möchte, um Sprachen systematisch vergleichen zu können. Dabei leite ich mal die Leute in meinem Team an, mal steuere ich Expertise oder Datensätze bei, und relativ selten entwickle ich neue Methoden und Ideen komplett eigenständig.

In dieser Arbeit habe ich natürlich meinen Ehrgeiz. Ich bin sehr froh, dass ich nicht in direkter Konkurrenz zu Menschen stehe, die die gleichen Forschungsinteressen haben, wie ich. Denn, wenn es die gäbe, weiß ich nicht, wie ich reagieren würde. Vielleicht würde ich mich in Konkurrenzkämpfen abarbeiten und dabei sogar sehr gemeine Aspekte meines Charakters zutage befördern, die ich froh bin, die meiste Zeit über unter Verschluss halten zu können.

Die Konkurrenz und der Wettkampf stehen im Widerspruch zu den hehren Zielen der Wissenschaft. Wenn es nur um die Erkenntnis geht, kann es mir ja egal sein, wer die beste Methode zur Sequenzalinierung in der Linguistik entwickelt. Wenn es aber um die Konkurrenz geht und die Rolle, die man selbst dabei spielt, so muss ich sagen, dass es mich nach wie vor freut, dass die Methoden zur Sequenzalinierung, die ich in meiner Dissertation vorgestellt habe, nach wie vor zu den besten Methoden gehören, die derzeit auf dem Markt der Computerlinguistik verfügbar sind (List 2014).

Man kann die Konkurrenz natürlich als Motor der Wissenschaft ansehen, welche die Menschen dazu bringt, Höchstleistungen in ihren wissenschaftlichen Teildisziplinen zu erbringen, um im Wettbewerb der Ideen an erster Stelle zu stehen. Die Konkurrenz und die Individualisierung wissenschaftlichen Schaffens sind jedoch nicht Teil der Hochglanzbroschüre, mit der sich die Wissenschaft nach außen hin gerne präsentiert. Denn nach außen wird zum einen von Vertretern der Wissenschaft selbst, mehr aber noch von denen, die über Wissenschaft reden und schreiben, gern ein Bild vom wissenschaftlichen Betrieb erzeugt, das diesen als den Garanten der Wahrheit erscheinen lässt, als einzige Bastion gegenüber Desinformation und Fake News.

Was dabei jedoch übersehen wird, ist, dass Wissenschaft selbst ja nach dem Selbstverständnis der wissenschaftlichen Methoden, wie sie von Popper (1935) und anderen propagiert wurden, keine endgültigen Wahrheiten produzieren kann. Ein Grundzug dessen, was wir als wissenschaftlich ansehen, besteht darin, dass Erkenntnisse vorläufig sind und der Revision unterworfen werden müssen (Russell and Patterson 2025, 64f). Wissenschaft liefert nie endgültige Erkenntnisse.

Wissenschaft liefert uns, wenn sie ehrlich und ohne böswillige Absichten betrieben wird, die Möglichkeit, unseren Erkenntnisstand zu einem spezifischen Thema in transparenter Weise aufzuzeigen und unterschiedliche Erklärungsansätze gegeneinander abzuwägen. Wir können dann basierend auf dieser transparenten Aufstellung feststellen, dass bestimmte Szenarien wahrscheinlicher zu sein scheinen als andere. Wir können zum Beispiel sagen, dass bestimmte Modelle wohl die Laufbahn von Planeten besser vorhersagen als andere, oder dass die meisten Klimamodelle darauf hinweisen, dass die Durchschnittstemperaturen auf der Erde weiter ansteigen werden (und dass fast alles darauf hinweist, dass der Mensch dafür verantwortlich ist). Wir können uns aber streng genommen als Wissenschaftler nie hinstellen und sagen, dass etwas wissenschaftlich erwiesen sei. Das Erfolgsprinzip der wissenschaftlichen Methode, wie sie von Wissenschaftlern so vehement vertreten wird, besteht im Zweifel an bestehenden Erkenntnissen und in der Ablehnung, dass Erkenntnisse endgültig sind. Die Beweise sollten wir als Wissenschaftler den Detektiven überlassen.

Zitate und Plagiate

Der Widerspruch zwischen der Wissenschaft, die wir individuell als Ideenwettkampf betreiben und der Wissenschaft, wie wir sie als transparentes Ideal des Erkenntnisgewinns propagieren, zeigt sich auch in der Verwendung von Zitaten. Das Zitieren hat in dieser Widersprüchlichkeit zwei grundlegende Funktionen. Zum einen dient es dazu, Erkenntniswege transparent abzubilden, damit die Prüfung neuer Ideen möglichst lückenlos und effizient durchgeführt werden kann. Wie beim Beweis in der Mathematik, bei dem man sich auf bereits bewiesen Teilbereiche stützt, dient das Zitat in dieser Funktion, auf bestehende Erkenntnisse zu verweisen, auf denen dann neue Erkenntnisse aufgebaut werden.

Zum anderen dient das Zitat jedoch auch dazu, die Egos von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zu bedienen, indem Erkenntnisse an einzelne Personen gebunden werden. Wenn es nur um die Erkenntnisse ginge, wäre es ja streng genommen vollkommen egal, wer einen Artikel oder ein Buch geschrieben hat. Es würde dann ja genügen, dass man Teilerkenntnisse oder Teilmodelle transparent referenziert, ohne dass man sich darum kümmert, wer diese zum ersten Mal geäußert hat. Aber da Wissenschaft ja in der Praxis darauf aufbaut, durch die Konkurrenzsituation Menschen dazu zu bringen, um ihre Ideen zu streiten, nutzen wir die Zitate eben auch als Nachweis für die Leistung einzelner Geister, einschließlich unserer eigenen. Das Zitat markiert die Urheberschaft, und wer unsere Ideen wiederholt, ohne sie zu zitieren, dem werfen wir Ideenklau vor. Das fehlende Zitat gilt als wissenschaftliches Fehlverhalten, welches der guten wissenschaftlichen Praxis widerspricht (DFG Team Wissenschaftliche Integrität 2024).

Ich will diese Doppelfunktion der Zitate in der Wissenschaft nicht kritisieren. Ich selbst lebe ja von ihr und ich ärgere mich wie alle anderen Kolleginnen und Kollegen sich ärgern, wenn man meine Arbeiten plagiiert oder nicht ausreichend würdigt, was vor allem die Grauzonen wissenschaftlichen Fehlverhaltens betrifft (List 2023, 2022). Aber ich halte es für wichtig, dass wir uns als Wissenschaftler dieser Zweischneidigkeit der wissenschaftlichen Praxis bewusst sind. Wer Wissenschaft betreibt, tut dies nicht nur aus selbstlosen Erkenntniszielen. Es schwingt immer auch das egoistische Motiv mit, im Ideenkampf unterschiedlicher Teildisziplinen einen Platz auf dem Treppchen zu erreichen.

Das Ende der Urheberschaft

Die steigende Nutzung von Chatbots beim Schreiben von Texten und beim Generieren von Ideen legt die Widersprüche in der Wissenschaft nicht nur offen, sie bringt das System, wie es relativ lange Zeit ohne größere Probleme von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern betrieben wurde, an seine Grenzen. Denn da Chatbots von großen Sprachmodellen angetrieben werden, die dadurch trainiert wurden, dass sie so ziemlich alles, was an wissenschaftlicher und nichtwissenschaftlicher Literatur zur Verfügung steht, in internen Gewichten abgespeichert haben, die weder Urheberschaft noch Transparenz kennen, haben sie die zwei grundlegenden Säulen umgeworfen, die unsere Wissenschaft bisher getragen haben, also die Transparenz der Herkunft von Erkenntnissen und die Urheberschaft von Ideen.

Denn wenn Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ihre Texte zunehmend direkt von Chatbots schreiben lassen oder ihre Ideen zum Forschungsdesign mit Chatbots durchsprechen und sich im Dialog mit den Maschinen lob, Kritik und scheinbar neue Ideen abholen, dann verschwimmen die Grenzen zwischen den eigenen Arbeiten und den Vorarbeiten anderer. Wenn diese Grenzen aber verschwimmen, wird es nicht nur viel schwieriger für uns, den Arbeiten unserer Kolleginnen und Kollegen den ihnen gebührenden Respekt zu zollen, es wird auch immer schwerer werden, die Arbeiten in der Welt in konkreten vorangegangenen Werken zu verankern (List 2024), und somit die Transparenz des Prozesses zu gewährleisten, mit dem wir neue Erkenntnisse gewinnen.

Wie sich dieses Problem lösen lässt, weiß ich nicht. Auf der einen Seite sehe ich keinen Grund, warum neue Erkenntnisse nicht auch ohne den Ideenkampf in der modernen Wissenschaft erlangt werden können sollten. Ich frage mich auch vor allem in Bezug auf die für viele Menschen so wichtigen wissenschaftlichen Entdeckungen, inwiefern es nicht vollkommen egal ist, ob diese von einem Menschen, oder einer Maschine gemacht worden sind. Der neue Planet oder die neue Spezies wäre ja nicht weniger real, wenn sie von einem Computerprogramm identifiziert worden wären. Für mich persönlich, als jemand, der sich durch die eigene Arbeit ja frei zu dem Wettbewerb in der Wissenschaft bekennt, wäre es natürlich ein Unterschied, aber ich sehe keine sachlichen Gründe, die Qualität von Erkenntnissen aus der Rolle, welche die Urheberschaft spielt, abzuleiten.

Auf der anderen Seite scheint es mir jedoch, dass wir Gefahr laufen, die Transparenz der wissenschaftlichen Forschung noch weiter zu verwässern, wenn wir unsere Forschung so unreflektiert auf stochastische Papageien ausrichten, wie man das inzwischen schon in vielen Fällen beobachten kann. Ich halte mich persönlich ohnehin fern von Chatbots, wie ich auch soziale Medien weitestgehend meide, da ich deren Nutzung für Zeitverschwendung halte und auch mit den ethischen Aspekten und der Auswirkung von Chatbots auf einzelne Arbeiter, die Umwelt und unsere Gesellschaft als sehr problematisch ansehe (vgl. dazu vor allem Bender and Hanna 2025).

Aus diesem Grunde habe ich auch, obwohl ich mich nur absolut ungern öffentlich zu Themen äußere, die nichts mit meiner Arbeit zu tun haben, öffentlich gegen die unkritische Nutzung von sogenannten KI-Tools in Bildung und Forschung ausgesprochen (Guest et al. 2025). Solange Chatbots nicht vollkommen transparent betrieben werde, was vor allem auch die Daten betrifft, die zum Training der Sprachmodelle, die ihnen zugrunde liegen, Verwendung fanden (Liesenfeld et al. 2023), und solange nicht eine klare Verankerung generierter Texte in bestehenden Daten von den Bots vorgenommen wird, sehen ich einen zu großen Widerspruch mit dem, was ich unter guter wissenschaftlicher Praxis verstehe.

Literatur

Bender, Emily M., and Alex Hanna. 2025. “The AI Con. How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want.”

DFG Team Wissenschaftliche Integrität. 2024. “Leitlinien Zur Guten Wissenschaftlichen Praxis [Report, Version 2].” Leitlinien. Bonn: Deutsche Forschungsgemeinschaft. https://doi.org/10.5281/zenodo.14281892.

Guest, Olivia, Marcela Suarez, Barbara Müller, Edwin van Meerkerk, Arnoud Oude Groote Beverborg, Ronald de Haan, Andrea Reyes Elizondo, et al. 2025. Against the Uncritical Adoption of “AI” Technologies in Academia. Geneva: Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17065099.

Liesenfeld, Andreas, Alianda Lopez, and Mark Dingemanse. 2023. “Opening up ChatGPT: Tracking Openness, Transparency, and Accountability in Instruction-Tuned Text Generators.” In Proceedings of the 5th International Conference on Conversational User Interfaces, 1–6. CUI ’23. Eindhoven: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3571884.3604316.

List, Johann-Mattis. 2014. Sequence Comparison in Historical Linguistics. Düsseldorf: Düsseldorf University Press. https://doi.org/10.1515/9783110720082.

———. 2022. “Über Schattierungen Wissenschaftlichen Fehlverhaltens.”Von Wörtern Und Bäumen 6 (6). https://doi.org/10.58079/vbra.

———. 2023. “Etiquetten.”Von Wörtern Und Bäumen 7 (9). https://doi.org/10.58079/vbrp.

———. 2024. “Ankerpunkte Des Vertrauens in Den Fluten Digitaler Information.”Von Wörtern Und Bäumen 8 (1). https://doi.org/10.58079/vn3l.

Popper, Karl. 1935. Logik Der Forschung. Zur Erkenntnistheorie Der Modernen Naturwissenschaft. Wien: Springer.

Russell, Jacob Hale, and Dennis Patterson. 2025. The Weaponization of Expertise. How Elites Fuel Populism. Cambridge; London: MIT Press.

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Kopflose Fußnoten

Als Wissenschaftler mit einem starken Interesse an transparenter und offener Forschung wundere ich mich immer wieder darüber, was eigentlich unter einem Zitat in der Praxis verstanden wird. In der Wissenschaft, vor allem in den Geisteswissenschaften, ist das eigentlich relativ klar. Ein Zitat dient in einer wissenschaftlichen Arbeit dazu, auf andere — meist wissenschaftliche — Werke zu verweisen, die für das Werk, welches den Verweis macht, relevant sind. Welcher Art die Relevanz des zitierten Werkes ist, sei es nun Quelle der Inspiration, Quelle der direkten Übernahme, oder Verweis auf der eigenen Ansicht zuwiderlaufende Positionen, ist dabei meist von untergeordneter Bedeutung. Zitate müssen denen, die einen Text lesen, die Möglichkeit geben, den Ursprung der zitierten Werke nachvollziehen zu können, um diese idealerweise selbst konsultieren und somit auch überprüfen zu können.

Probleme beim Zitieren gibt es natürlich immer wieder. Es kann vorkommen, dass Werke vergessen werden, es gibt Menschen, die bewusst immer haarscharf an ihren Kolleginnen und Kollegen “vorbeizitieren”, indem sie auf die Werke verweisen, die nicht wirklich relevant sind, oder diese falsch wiedergeben, und dabei die eigene Arbeit über Gebühr hervorheben, und es gibt eine gewisse Zitationsmüdigkeit bei solchen Werken, die nicht als vollwertig wahrgenommen werden. Dazu gehören vor allem Datenbanken, Computersoftware, Blogbeiträge und — ganz allgemein — jegliche Form digitaler grauer Literatur.

Dass die Wissenschaft sich doch zuweilen so schwer tut, mit grauer Literatur ordentlich umzugehen, ist etwas, was mich manchmal ziemlich ärgert (List 2023). So habe ich mich einerseits gefreut, als ich in einem computerlinguistischen Artikel (Çelikkol et al. 2024: 12) Vokabular wiedererkannte, welches ich selbst häufig verwende, um Sprachvariation zu beschreiben, war dann aber ein wenig ernüchtert, als ich bemerkte, dass man auf meinen Blogbeitrag zur Sprachvariation (List 2015), in dem ich verschiedene Dimensionen der Sprachvariation in einer Graphik visualisiert hatte, die dann in dem Artikel modifiziert übernommen wurde, lediglich als URL verweist, anstatt den Beitrag als normale Literaturangabe zu behandeln und am Ende des Artikels zu listen.

Klar kann man — vor allem in dem Fall von wissenschaftlichen Blogs, die auf Blogportalen veröffentlicht werden, die auch ohne die einzelne bloggende Person noch weiterbestehen — davon ausgehen, dass die URL auch in ein paar Jahren noch aktiv sein wird. Aber abgesehen davon, dass es keine gute Begründung gibt, Zitate auf zwei Arten zu behandeln, und mal eine Literaturangabe, mal eine (stabile) URL zu verwenden, gibt es eben einfach meist keine Garantie, dass eine URL auch stabil bleibt. Denn das hängt vor allem auch bei Blogbeiträgen dann eben doch von viel zu vielen Unwägbarkeiten ab, auf die man sich — wenn man es denn ernst meint mit den eigenen Belegen — kaum verlassen sollte.

Ich kann mich noch gut erinnern, wie sehr der Youtuber Rezo, als vorbildlich für seine Pressekritik von 2020 gelobt wurde (Rezo 2020), weil er so viele Belege für seine Aussagen geliefert habe (Reuter 2020). Interessanterweise sind diese Belege, die in Form eines GoogleDoc-Dokuments per URL online geteilt wurden und zum großen Teil selbst nur aus Links bestanden, inzwischen nicht mehr zugänglich, weil sie versehentlich oder absichtlich entfernt wurden. Der Link, den Rezo unter seinem Video angibt, führt ins Leere und verweist darauf, dass die Datei wahrscheinlich inzwischen gelöscht wurde. Da es sich bei dem Link um einen Link auf ein GoogleDoc-Dokument handelte, ist dies nicht verwunderlich, da es hier ja um einen privaten Link zu einem offenen Beitrag in einer Online-Cloud handelt, nicht um ein nicht weiter editierbares Dokument, welches auf einer gemeinnützigen Plattform veröffentlicht wurde, welche Langzeitarchivierung garantiert, wie das beim vom CERN betriebenen und von der Europäischen Union geförderten Repositorium Zenodo (https://zenodo.org) der Fall gewesen wäre.

Vor allem im Journalismus, der sich doch wie kein anderer Bereich unseres öffentlichen Lebens mit den Problemen konfrontiert sieht, glaubhaft zu referieren, worauf sich das Wissen, welches in Beiträgen geteilt und vorausgesetzt wird, stützt, scheint es kein wirkliches Bewusstsein um saubere Zitierpraxis zu geben. Wenn überhaupt, werden Beiträge per URL oder Digital Object Identifier (DOI) verlinkt. Oftmals werden wörtliche oder halbwörtliche Zitate aber auch komplett verweislos in Texte hineingeworfen, ohne sich darum zu kümmern, das Wissen nicht nur aktiv zu belegen, sondern auch so transparent aufzubereiten, dass interessierte Leser die Quellen nachher selbst konsultieren können.

In einem Zeitungskommentar merkte Koppe (2024) vor Kurzem an, dass das Erlernen von Zitierregeln in vielen Fällen doch eigentlich obsolet sei, und das es daher wichtig sei, zu überlegen, inwiefern größere Arbeiten, wie Bachelorarbeiten, überhaupt noch verfasst werden müssten.

Ob ich eine gute Bachelorarbeit über einen Menschen, der seit 85 Jahren tot ist, schreiben kann, sagt recht wenig darüber aus, ob ich auch ein guter Journalist werde. (Koppe 2024: Abs. 1)

Ich denke, gerade als Journalist oder Journalistin sollte man in der Lage sein, Wissen zu belegen, und zwar auf eine Art, die bestimmten Standards entspricht und sich auf ein Bewusstsein um die Unzuverlässigkeit des Internets als Wissensquelle stützt. Dass man — auch dank dem Internet — mit bloßen Behauptungen über Soziale Medien in kürzester Zeit Scheinwahrheiten generieren und in die Welt hinauspusten kann, hat das letzte Jahrzehnt ja bereits sehr eindrucksvoll gezeigt. Auch auf Telegramkanälen wird per Link belegt, nur dass Link um Link in den Scheinrealitäten des Internets zu weiteren Falschheiten führen. Wie man die Flut an Falschinformationen im Internet bekämpfen soll, weiß ich natürlich selbst auch nicht. Aber je mehr ich mir anschaue, was der klassische Journalismus so als Standard produziert, desto mehr denke ich, dass es gerade hier ein weitreichendes Umdenken braucht. Wenn sich der Journalismus wirklich abheben will von den Produzentinnen und Produzenten alternativer Fakten, dann muss er endlich beginnen, das Ziteren ernst zu nehmen.

Das Umdenken in Bezug auf das Belegen von Wissen müsste dabei bis in die universitäre Lehre hineinreichen. Denn gerade hier müsste man endlich damit beginnen, inhaltlich zu unterrichten, was Zitieren eigentlich ist und worin dabei die Standards bestehen, denen wir uns verpflichtet fühlen, anstatt — wie meist üblich — auf banalen und disziplinspezifischen Formalia (“Punkt am Ende”, “Vorname vor Nachname”, “Fußnoten, keine Endnoten!”) zu beharren, die von dem eigentlichen Wert des Zitats als Ankerpunkt des Wissens (List 2024) ablenken.

Aus dem Artikel von Koppe entnehme ich eine gewisse Frustration mit der universitären Lehre in Bezug auf das Zitieren. Anscheinend wird — und ich kenne das leider auch nur zu gut von meinem eigenen Studium und meiner Arbeit an der Universität — nicht das Inhaltliche am Zitieren besprochen, sondern lediglich das Formale. Das Formale bezieht darüber hinaus meist nur auf das nicht mehr zeitgemäße Szenario, in dem ein Mensch ein Dokument in Microsoft Word schreibt und Literaturangaben händisch erstellt, während Softwaretools und Literaturdatenbanken, die das Zitieren unterstützen und Einheitlichkeit automatisch erzeugen, vollkommen außen vor gelassen werden.

Dabei wäre es gerade an der Universität wichtig, das Zitieren weiterzudenken und dabei eben auch die wichtige Rolle, die es für den beruflichen und privaten Alltag von Menschen spielen kann, in den Blick zu nehmen. Junge Studentinnen und Studenten sollten lernen, wie sie sich eigene Wissensdatenbanken aufbauen können, wie sie diese pflegen, wie sie diese anwenden, und wie sie diese von einem Computer auf den nächsten übertragen, wenn sie sich neue Computer anschaffen, oder auf mehreren Systemen arbeiten. Sie sollten sowohl praktisch wissen, wie sie Zitate in Texte einfügen, als auch theoretisch Klarheit darüber haben, warum dies wichtig ist.

Die Realität an den Universitäten ist derzeit eine andere, das ist klar. Aus der Unzufriedenheit mit dem status quo jedoch abzuleiten, dass man besser komplett darauf verzichten sollte, zitieren zu lernen, wenn man Journalistin oder Englischlehrer werden will, halte ich für falsch. Wir alle — vor allem aber die, die sich in ihrem Beruf auf Erkenntnisse stützen — müssen unser Zitierverhalten ständig hinterfragen und verbessern und — wo möglich — unser Wissen darum an unsere Mitmenschen auch weitergeben. Nur so können wir den digitalen Fluten der Falschinformation entgegentreten und verhindern, dass das Zitat zur kopflosen Fußnote der Geschichte wird.

Literatur

Çelikkol, Melis and Körber, Lydia and Zhao, Wei (2024): Exploring Diachronic and Diatopic Changes in Dialect Continua: Tasks, Datasets and Challenges. In: Proceedings of the 5th Workshop on Computational Approaches to Historical Language Change. 12-22. https://aclanthology.org/2024.lchange-1.2

Koppe, Livio (2024): Adieu, Bachelorarbeit. TAZ 46.62 (03.03.2024). https://taz.de/Kuenstliche-Intelligenz-an-Hochschulen/!5993419/

List, Johann-Mattis (2015): The diasystematic structure of languages and its impact on language evolution. The Genealogical World of Phylogenetic Networks 4.6. http://phylonetworks.blogspot.com/2015/06/the-diasystematic-structure-of.html

List, Johann-Mattis (2023): Vom grauen Zitieren. Von Wörtern und Bäumen 7.7. https://doi.org/10.58079/vbrn

List, Johann-Mattis (2024): Ankerpunkte des Vertrauens in den Fluten digitaler Information. Von Wörtern und Bäumen 8.2. https://doi.org/10.58079/VN3L

Reuter, Marcus (2020): Die Zerstörung der Presse. Netzpolitik.org 18.152. (01.06.2020). https://netzpolitik.org/2020/die-zerstoerung-der-presse/

Rezo (2020): Die Zerstörung der Presse. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=hkncijUZGKA

Illustration with a book that has written Preprint Do Not Cite on the top page.

Vom Vordrucken

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

Stanat, Petra; Stefan Schipolowski; Rebecca Schneider; Sebastian Weirich; Sofie Henschel und Karoline A. Sachse (Hgg.) (2023): IQB-Bildungstrend 2022. Sprachliche Kompetenzen am Ende der 9. Jahrgangsstufe im dritten Ländervergleich. Münster: Waxmann Verlag GmbH. DOI: https://doi.org/10.31244/9783830997771