Wie Forschende mit GenAI schneller denn je an die benötigten Informationen gelangen
15. Februar 2024
Von Ian Evans
Bruno Augusto ist Doktorand an der University of Aveiro in Portugal (Photo by Michael Russo)
Nach dem Test von Scopus AI berichtet ein Forscher im Bereich Umweltingenieurwesen, wie das Tool ihm hilft, schneller zu arbeiten, tiefer in Themen einzusteigen und Fachgrenzen zu überwinden.
Als Forscher im Bereich Umweltingenieurwesen hat Bruno Augustoopens in new tab/window ein ausgeprägtes Verständnis für die Gefahren von Fehlinformationen. Als er an Tests von Scopus AI — dem neuen generativen KI-Suchtool von Elsevier — beteiligt war, hatte die Verlässlichkeit von Informationen für ihn daher hohe Priorität.
„Die Referenzen lassen sich leicht überprüfen“
„Was mir bei diesem Tool viel Vertrauen gibt, ist, dass die Ergebnisse mit Referenzen versehen sind und man die Referenzen leicht überprüfen kann“, sagte Bruno, Doktorand an der University of Aveiroopens in new tab/window in Portugal. „Man muss die Ergebnisse weiterhin mit kritischem Urteilsvermögen prüfen. Aber da das Tool alle zitierten Referenzen angibt, kann man diese durchgehen, prüfen, ob sie zum Bedarf passen oder ob es ein besseres Ergebnis gibt — und das macht den Prozess deutlich schneller.“
Scopus AI wurde im Januar eingeführt und greift auf Metadaten und Abstracts von Scopus-Dokumenten zurück, die seit 2013 veröffentlicht wurden. Fortschrittliches Prompt Engineering und kuratierte aktuelle Daten minimieren das Risiko falscher KI-generierter Informationen und stellen sicher, dass Antworten auf aktuellem, vertrauenswürdigem Wissen beruhen. Ziel ist es, einen verlässlichen Wegweiser durch die enorme Wissensmenge in Scopus bereitzustellen, der weltweit größten multidisziplinären Abstract- und Zitationsdatenbank.
Für Bruno liegt die größte Veränderung in der Geschwindigkeit, mit der er die benötigte Artikelreferenz findet. Er erklärte:
Wenn man nach einer Referenz für einen bestimmten Satz in der eigenen Arbeit sucht, musste man früher eine Stichwortsuche durchführen und zehn Artikel durchgehen, um das Richtige zu finden. Erst diese Woche habe ich Scopus AI genutzt, um nach dem Satz zu suchen, für den ich eine Referenz brauchte. Aus diesen Ergebnissen hatte ich zwei oder drei Artikel, die ich prüfen konnte, statt die zehn oder zwanzig Artikel durchzugehen, die eine Stichwortsuche angezeigt hätte.
Um dies zu veranschaulichen, verwies Bruno auf ein aktuelles Beispiel aus seiner eigenen Arbeit.
Letzte Woche suchte ich nach Artikeln darüber, dass städtische Gebiete stärker von Luftverschmutzung und Emissionen betroffen sind. Also suchte ich direkt nach genau dieser Formulierung, statt nach „emissions, air quality, urban areas“ zu suchen. Scopus AI lieferte mir einige passende Zitationshinweise. Eine davon war nicht das, was ich brauchte, aber die andere war genau das, wonach ich gesucht hatte. Ich prüfte den Artikel, um sicherzugehen, dass er eine gute Referenz war, und konnte ihn dann einbeziehen.
Bruno Augusto
Die Möglichkeit, Aussagen in einem generativen KI-Inhalt mit Referenzen zu belegen, ist ein wesentlicher Grund dafür, warum Scopus AI für Forschende funktioniert. Bruno erklärte: „Der größte Teil der Wissenschaft ist sehr kontextabhängig. Wenn Scopus AI Ihnen also zum Beispiel ein Ergebnis liefert, das dem Gegenteil dessen entspricht, was Sie gesucht oder erwartet haben, möchten Sie die Referenzen doppelt prüfen.“
In diesem Sinne, sagte er, bleibt generative KI ein nützliches Tool, das Prozesse für Forschende beschleunigt, statt einzelne Elemente des Forschungsprozesses zu ersetzen.
Nichts für diejenigen, die Abkürzungen suchen
„Es erfordert weiterhin kritisches Denken der Nutzerinnen und Nutzer“, sagte Bruno. „Wenn man dazu neigt, Abkürzungen zu suchen und einfach anzunehmen, dass alles vollkommen korrekt ist, ohne den Referenzen nachzugehen, kann es zu Problemen kommen. Auch hier sind die Referenzen hilfreich, weil man den Kontext sehen kann. Deshalb denke ich, dass es wie bei jedem Tool ein gewisses Maß an Nutzerinformation und kritischem Denken darüber braucht, was man verwendet und wie man es verwendet.“
Breite und Tiefe: Grenzen zwischen Disziplinen überwinden
Wenn Bruno auf die besten Momente seiner Arbeit mit Scopus AI zurückblickt, ist es vor allem das Gefühl von Geschwindigkeit, das für ihn heraussticht: „Es erleichtert den Suchprozess wirklich.“ Er hob jedoch auch hervor, dass das Tool helfen kann, Grenzen zwischen Disziplinen zu überwinden, weil man in natürlicher Sprache nach Antworten suchen kann. Für jemanden, dessen Forschung häufig Disziplingrenzen überschreitet, kann das äußerst hilfreich sein, erklärte er:
Ein Problem in der Wissenschaft insgesamt ist, dass die Kommunikation oft nicht besonders gut ist. Bevor man überhaupt beginnt, Wissen in einem Bereich aufzubauen, muss man viele Fachbegriffe kennen. Mit Scopus AI kann man bei der Suche jedoch natürlichere Sprache verwenden und erhält praktisch die gleichen Ergebnisse wie mit den Fachbegriffen. Ich denke, das ist einer der großen Vorteile des Tools.
Bruno merkte außerdem an, dass es hilfreich sei, tiefer in die Ergebnisse einsteigen zu können, um eine erste Suchanfrage weiterzuverfolgen. „Die Anschlussfragen waren phänomenal“, sagte er. „Man kann so tief in Themen einsteigen, wie man es braucht.“
Verbesserungsvorschläge
Dennoch ist Scopus AI ein neues Produkt, und es gibt Raum für Verbesserungen. Bruno merkte insbesondere an, dass der Fokus auf Forschung seit 2013 zwar die Aktualität der Informationen unterstützt, es aber nützlich sein könnte, wenn Scopus AI aus einem größeren Pool schöpfen würde.
„Ich denke, ein Filter für Publikationsjahre wäre interessant“, sagte er. „Viele dieser älteren Arbeiten bildeten die Grundlage für spätere Forschung. Deshalb ist es nützlich, dies in den Parametern zu haben, wie wir es bei regulären Scopus-Suchen tun. Ebenso wäre es hilfreich, nach der Zahl der Zitationen filtern zu können — das könnte das Tool noch nützlicher machen.“
Den Weg gemeinsam mit der Forschungsgemeinschaft fortsetzen
Zu Brunos Erfahrung sagte Maxim Khanopens in new tab/window, Senior VP for Analytics Products and Data Platform bei Elsevier:
Das Feedback der Nutzerinnen und Nutzer war sehr wichtig, um Scopus AI zum Leben zu erwecken. Bruno hat völlig recht — es gibt noch viel mehr, was wir tun können. Es ist motivierend zu hören, wie Scopus AI Forschende dabei unterstützt, schnell zu arbeiten, und dass der Schwerpunkt auf verlässlichen Inhalten ebenfalls wahrgenommen wird. Während des gesamten Entwicklungsprozesses von Scopus AI war es fantastisch, die Rückmeldungen der Nutzerinnen und Nutzer zu hören und zu sehen, wie sehr sie dieses neue Tool schätzen gelernt haben. Ich freue mich darauf, den Weg mit der Forschungsgemeinschaft fortzusetzen.
Mitwirkende*r
