Alle Register ziehen - und staunen. Oder: Wie man mit einem KI-Tool mit einem einzigen Prompt in drei verschiedene Richtungen recherchieren kann.

Ich bereite meine Workshops und Webinare immer sehr intensiv vor und passe sie nicht nur ans Vorwissen und die konkreten Bedarfe der Teilnehmer an, sondern zeige die Möglichkeiten der KI-gestützten Recherche immer auch an einem Thema, das aus ihrem Fachgebiet stammt. Das hat für die Teilnehmer den Vorteil, dass sie die Qualität der Quellen und die Antworten der KI-Tools auch inhaltlich einschätzen können - und für mich ist es auch gut, denn dadurch lerne ich Themen und Gebiete kennen, von denen ich vorher nicht allzu viel wusste.

Wichtig ist, dass man versteht, dass es in diesem Such-Universum kein Zentrum gibt. Dass es nie eines gab.

Ein Recherche-Beispiel aus einem Webinar

Als ich vor wenigen Tagen ein Webinar für eine kleine Gruppe Wissenschaftler vorbereitet habe, war - neben alphaXiv, Semantic Scholar, Consensus und scienceOS und SciSpace - auch Perplexity Teil des Workflows. (Dazu kamen noch diverse akademische Suchmaschinen, Preprint-Server und Repositorien wie SSRN, Base, Core, Mathilda usw.)

Es ging mir darum, am Beispiel eines Forschungsthemas der Gruppe, zu zeigen, welche Ebene der Recherche-Infrastruktur welche Treffer bzw. Ergebnisse liefert bzw. überhaupt liefern kann. Statt das theoretisch zu erklären, zeige ich das immer live und in Farbe an einem Beispiel und erkläre dann, warum das so ist.

Drei Modi, drei völlig unterschiedliche Ergebnisse

Doch zurück zu Perplexity, denn dort ließ sich auch wunderbar innerhalb(!) des Tools zeigen, wie verschieden die Resultate ein und desselben Prompts sind. Ich habe den - relativ ausgefeilten - Prompt dazu einmal in der normalen Suche eingegeben, einmal im Academic-Modus und einmal personalisiert in einem Space mit fest hinterlegten Rechercheregeln.

Ich wusste, dass die Antworten verschieden sein werden, aber nicht, wie groß der Unterschied genau ist.

• die normale Suche lieferte 30 Quellen, ein Mix aus Wissenschaft, Amtsdokumenten und Webseiten.

• Academic liefert 16 Studien.

• der Space brachte dagegen 45: sehr breit, fundiert und nach Unterthemen geclustert.

Dann habe ich verglichen:

1.) normal ↔ Academic: keine Quelle identisch.

2.) Academic ↔ Space: eine identisch

3.) normal ↔ Space: drei identisch.

Drei Ausschnitte aus einem Tool, weil drei verschiedene Register gezogen wurden. Und das heißt auch: Je nach Interesse und Suchbreite müssen eins, zwei oder alle drei aktiviert werden. Und dann gilt es zu vergleichen. Aber nicht nur innerhalb eines Tools wie Perplexity, sondern - und damit schließt sich der Kreis - auch zwischen den einzelnen Tools und schließlich auch zwischen den großen Säulen der Recherche-Infrastruktur (OPACs, Fachdatenbanken, Preprint-Server, Repositorien, KI-Tools usw.)

Wichtig ist, dass man erkennt, dass die Ergebnisse notwendigerweise je andere sind. Und dass man versteht, warum das so ist. Und dabei - so ganz nebenbei - bemerkt, dass es in diesem Such-Universum kein Zentrum gibt. Dass es nie eines gab. Und dass das nicht schlimm ist, denn so kann man immer wieder Neues entdecken. Und das ist für mich das Schöne daran.