KI-gestützte Literaturrecherche

BBF DHELab 6/24: KI-gestützte Literaturrecherche 18.07.2024 (Youtube-Video)
„Am 28.06.2024 hat Michael Freiberg (Fachreferat Germanistik & Informationsmanagement, Universitätsbibliothek Gießen) in der Reihe „Last Friday’s Lab Talk“ des Digital History of Education DHELab der BBF | Bibliothek für Bildungsgeschichtliche Forschung des DIPF KI-gestützte Angebote zur Literaturrecherche vorgestellt.
Die Suchportale von Anbietern wie Semantic Scholar oder Elicit wurden kurz präsentiert und ihre wichtigsten Features getestet. Anschließend wurden die Rechercheergebnisse im Vergleich zur klassischen Literaturrecherche kritisch bewertet.“

KI-Podcast Recherche

Der KI-Podcast von BR24 und SWR. Darin die Folge „Wie recherchiere ich mit KI?“. (abzurufen in der ARD Audiothek) „KI-Sprachmodelle sind sehr nützlich, um sich neues Wissen anzueignen – doch es gibt auch Tücken. Fritz und Gregor zeigen anhand praktischer Beispiele und hilfreicher Tricks, worauf es beim Recherchieren mit KI ankommt und auf was man achten sollte.“

KI besser als Google?

Svenja Bergt: Besser als Google. Google war mal ein Geheimtipp, heute ist die Suchmaschine mit Anzeigen und kommerziellen Inhalten überladen. Wie KI die Informationssuche verändert. taz 12. 7. 2024 „Und wer heute mit Google sucht, hat eher wieder das Gefühl, in einen Wald einzutauchen: einen Wald aus Anzeigen, Nonsens-Treffern, Bildern, mäßig transparent gekennzeichneten Werbeanzeigen, Buttons für mehr oder minder verwandte Suchanfragen und von der Suchmaschine selbst dazwischengemixten Fragen und Antworten.“ Zwar versuche Google durch Modifikation der Suchalgorithmen die Ergebnisse zu verbessern. Dies gelinge jedoch nicht immer in ausreichendem Maße, verkehre manchmal selbst die Ergebnisse ins Gegenteil. Bei komplexen Suchanfragen, z.B. Empfehlungen, die einen bestimmten Kontext voraussetzen, sei KI schon jetzt besser als die traditionelle Suchmaschine.

Künstliche Intelligenz in der Literaturrecherche

Friedrich Quaasdorf (Deutsche Nationalbibliothek): Künstliche Intelligenz in der Literaturrecherche, Studentisches Magazin der HAW Hamburg Bd. 5 Nr. 2 (2024): „Lassen sich ChatGPT von OpenAI, der Copilot von Microsofts Suchmaschine Bing und Googles Gemini für die Literaturrecherche verwenden? Ausgehend von der Frage, inwieweit sich über Große Sprachmodelle Fakten ermitteln lassen, zeigt der Beitrag, dass eine direkte Recherche von Literatur über Künstliche Intelligenz (KI) (noch) nicht zuverlässig möglich ist. Die Stärken von KI lassen sich jedoch nutzen, indem Listen von Suchbegriffen erstellt werden, die zur weiteren Recherche genutzt werden können.“

Public Domain Bilder

https://musermeku.org/public-domain-bilder/
„Einige Kulturinstitutionen haben Teile ihrer Sammlungen mittlerweile digitalisiert und stellen das entstandene Material ins Netz. Diese Inhalte können als Open Content gratis heruntergeladen, verändert und weiter genutzt werden – sogar kommerziell. Wir haben eine kleine Liste von Institutionen und Plattformen zusammengestellt, bei denen man Public Domain Bilder, Content unter freier Lizenz und gemeinfreie Inhalte online finden und downloaden kann.“

Fehleinschätzungen der Fake News

Sacha Altay, Manon Berriche, Alberto Acerbi: Misinformation on Misinformation: Conceptual and Methodological Challenges, Social Media und Society January-March 2023 vertreten in ihrem Überblick über den Forschungsstand, dass es sich bei der Fake News Diskussion um einen Fall von Moralpanik handelt. Dramatisierende Berichterstattung führt zu einer überzogenen Wahrnehmung von Bedrohung durch Fake News. In ihrem Abstracts fassen sie zusammen:
„Alarmistische Erzählungen über Online-Fehlinformationen gewinnen weiter an Boden, obwohl es Beweise dafür gibt, dass ihre Verbreitung und Auswirkungen überbewertet werden. Auf der Grundlage von Untersuchungen zur Nutzung von Big Data in der Sozialwissenschaft und in der Rezeptionsforschung identifizieren wir sechs Fehleinschätzungen über Fehlinformationen und zeigen die konzeptionellen und methodischen Herausforderungen auf, die sie aufwerfen.

Die erste Gruppe von Fehleinschätzungen betrifft die Verbreitung und den Umlauf von Fehlinformationen.
Erstens: Wissenschaftler konzentrieren sich auf soziale Medien, weil dies aber Fehlinformationen sind nicht nur ein Problem der sozialen Medien.
Zweitens: Das Internet ist nicht voll von Fehlinformationen oder Nachrichten, sondern mit Memes und unterhaltsamen Inhalten.
Drittens: Unwahrheiten verbreiten sich nicht schneller als die Wahrheit; Wie wir (Fehlinformationen) definieren, beeinflusst unsere Ergebnisse und ihre praktischen Auswirkungen.

Die zweite Gruppe von Missverständnissen betrifft die Auswirkungen und den Empfang von Fehlinformationen.
Viertens: Die Menschen glauben nicht alles, was sie im Internet sehen: Der schiere Umfang des Engagements sollte nicht mit Glauben gleichgesetzt werden.
Fünftens sind die Menschen eher uninformiert als Erhebungen überschätzen Fehleinschätzungen und sagen wenig über den kausalen Einfluss von Fehlinformationen aus.
Sechstens, Der Einfluss von Fehlinformationen auf das Verhalten der Menschen wird überbewertet, da Fehlinformationen oft „für den Chor predigen“. Um Fehlinformationen zu verstehen und zu bekämpfen, muss sich die künftige Forschung mit diesen Herausforderungen befassen.“

Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)

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