Wissenschaftliche Zusammenhänge verständlich zu erklären, ist eine der größten Herausforderungen in unserem Berufsfeld. Moderne KI-Tools für Wissenschaftsjournalist:innen können uns bei dieser Arbeit zum Glück unterstützen und Zeit sparen. Ich zeige dir meine Lieblingstools, mit denen du Studien schneller findest und komplexe Paper effizienter auswertest.
Journalist:innen in Wissenschaftsredaktionen versuchen jeden Tag aufs neue komplexe wissenschaftliche Zusammenhänge so zu erklären, dass auch wir normale Menschen diese verstehen können. Das ist eine große Herausforderung. Umso beeindruckender finde ich diesen Arbeitsbereich unseres Berufsfeldes.
Dass KI-Sprachmodelle (large language models) für viele Menschen zugänglich geworden sind, ist für Wissenschaftsjournalist:innen ein großer Gewinn, finde ich. Denn KI-Systeme können uns im Arbeitsalltag dabei helfen, Studien und Paper zu finden, auszuwerten und greifbarer zu machen. Ich stelle praktische Tools vor, die uns bei der Auswertung wissenschaftlicher Quellen unterstützen.
KI-Tools für die Suche nach wissenschaftlichen Quellen
Consensus
Das KI-Tool Consensus hilft Journalist:innen, passende wissenschaftliche Quellen zu einer Recherchefrage zu finden und fasst diese per KI-Sprachmodell zusammen. Dafür gebe ich Stichworte oder die konkrete Frage ein. Consensus nutzt eine Schnittstelle zu Semantic Scholar und versucht darüber, relevante Forschungsliteratur zusammenzutragen. Die gefundenen Paper kann ich filtern, z. B. nach Anzahl der Zitationen, Erscheinungsjahr, Peer-Review oder Open Access. Consensus fasst mir die Ergebnisse der jeweiligen Studie in einem Satz zusammen. Relevante Paper kann ich anklicken und komme so zur Primärquelle.
SciSpace
Einen ähnlichen Ansatz wie Consensus verfolgt auch SciSpace. Das Tool bietet aber nicht nur eine Recherche-Oberfläche, sondern beispielsweise auch eine PDF-Auswertung per Chat, KI-Schreibhilfen oder Unterstützung bei der Themensuche. Alles erreichbar über eine Oberfläche. Damit ist SciSpace sowas wie das Schweizer Taschenmesser für Wissenschaftsjournalist:innen.
Inciteful
Wer eine passende Veröffentlichung gefunden hat, kann mit Inciteful weitere relevante Paper und Studien finden. Dafür suche ich nach meiner Ausgangsquelle (per Titel oder DOI) und bekomme von dem Tool ähnliche Quellen vorgeschlagen.
Connected Papers
Auch Connected Papers will Nutzer:innen dabei helfen, weitere ähnliche Quellen anhand einer Ausgangsquelle zu finden. Das Tool wählt dafür aber einen anderen Ansatz: Weitere relevante wissenschaftliche Publikationen werden in Form von Graphen dargestellt, die ich anklicken kann. Das hilft, um schnell relevante Quellen von unrelevanten Quellen zu unterscheiden.
Kennst du schon meinen KI-Newsletter?
KI Tools, die Forschungsstand zusammenfassen
scienceOS
Das KI-Tool scienceOS bereitet mir den Forschungsstand zu einer Frage mit der Angabe von relevanten Quellen auf. Die Anwendung kann aber auch einzelne hochgeladene Dokumente auswerten.
Elicit
Elicit bereitet mir den Forschungsstand zu einem Thema anhand eines Dossiers auf. Bevor das Tool das Dokument anlegt, sucht es nach relevanten Quellen, aus denen ich irrelevante ausschließen kann. Die noch übrig gebliebenen Paper werden anschließend in einem Text mit Quellenverweisen zusammengefasst.
STORM
Das KI-Tool STORM wurde an der Uni Stanford entwickelt und verspricht, zu jedem gewählten Thema einen Bericht im Stile eines Wikipedia-Eintrages zu generieren mit Verweisen auf relevante Quellen. Das funktioniert in der Praxis erstaunlich gut – bislang aber nur auf Englisch.
KI Tools im Wissenschaftsjournalismus: Dokumente auswerten
ChatPDF
Mit ChatPDF kann ich auf die schnelle PDF-Dokumente per Chat ausfragen. Das geht auch über Sprachgrenzen hinweg – z. B. wenn das Paper auf Englisch ist und ich lieber auf Deutsch frage. Die Antworten des KI-Chatbots enthalten in der Regel Fußnoten. Klicke ich auf eine der Fußnoten, lande ich an der passenden Stelle im PDF-Dokument. Für einen ersten Überblick zu einem Dokument ist das sehr praktisch.
NotebookLM
Das von Google entwickelte NotebookLM ist derzeit eine der bekanntesten Lösungen, um Dokumente mit KI auszuwerten. Auch in der kostenlosen Basisversion kann ich bis zu 50 Quellen auf einmal hinterlegen und anschließend per Chat ausfragen. Das ist extrem praktisch, wenn ich viel Literatur bei meiner Recherche gefunden habe. Neben PDF-Dokumenten kann ich bei NotebookLM auch Websites, YouTube-Videos, Audios oder reinen Text hinterlegen. Neben einer Chatfunktion bietet NotebookLM auch Audio-Zusammenfassungen oder Video-Präsentationen.
KI-Tools für Wissenschaftsjournalist:innen: Mein Fazit
Die Arbeit in der Wissenschaftsredaktion wird durch KI nicht ersetzt, aber zumindest unterstützt. Tools wie Consensus oder NotebookLM nehmen uns zwar nicht das kritische Denken ab, aber sie helfen uns bei der mühsamen Suche nach der Nadel im Heuhaufen.
Für mich ist diese Entwicklung ein echter Gewinn, weil sie uns mehr Zeit für das lässt, was wirklich zählt – nämlich die komplexen Themen so aufzubereiten, dass sie bei den Menschen auch ankommen. Es lohnt sich also definitiv, das ein oder andere Tool einfach mal im Redaktionsalltag auszuprobieren.