Literaturrecherche und -analyse
Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz
Überblick und didaktisches Ziel
Diese Übung führt in die systematische Literaturrecherche und problemorientierte Literaturanalyse ein – mit dem Ziel, den Forschungsstand zu einem historischen Thema rekonstruieren zu können. Ein Schwerpunkt liegt auf dem kritisch kontrollierten Einsatz generativer KI als heuristisches Werkzeug zur Erweiterung von Suchräumen und Strukturierung von Texten.
Fallbeispiel: Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz
Die Übung folgt einem zirkulären Such- und Analyseprozess: Ausgangspunkt ist ein breites Themenfeld (Sozialversicherung), aus dem sukzessive ein klarer Problemfokus, eine präzisierte Forschungsfrage und ein reproduzierbarer Korpus relevanter Sekundärliteratur entwickelt werden. Dabei wechseln sich manuelle Recherche- und Analysephasen mit KI-gestützten Explorationen ab, die jeweils kritisch validiert werden.
Auf einen Blick
| Angabe | Wert |
|---|---|
| Dauer | ca. 1 Arbeitstag (6 bis 8 Stunden) |
| Niveau | Intermediate |
| Kernpfad | 1 → 2 → 3 → 5 → 6 → 8 → 9 |
| Optionale Vertiefung | 4 (Spezialpfade), 7 (Debattenkartierung), Advanced Track |
| Abgabe (Minimum) | Rechercheprotokoll: 12 Einträge. Reject-Log: 5 Einträge. KI-Protokoll: 4 Einträge. |
Teilen Sie den Arbeitstag auf zwei oder drei Sitzungen auf. Der Kernpfad führt Sie zu einer präzisierten Forschungsfrage. Die optionale Vertiefung kostet ca. 2 Stunden zusätzlich.
Bestellen Sie fehlende Titel früh. Eine Fernleihe dauert oft mehrere Tage. Diese Wartezeit ist in der Dauer oben nicht enthalten.
Was Sie brauchen
Fachliches Wissen
- Grundverständnis historischer Forschungsmethoden
- Basiskenntnisse im Umgang mit generativer KI, insbesondere Prompting
Falls Sie noch nicht mit Prompting vertraut sind, empfehlen wir die Übung Prompt Engineering zuerst zu durchlaufen.
Fähigkeiten des KI-Systems
Das System muss die drei folgenden Dinge können:
- Im Web suchen und die Fundstellen mit einer Adresse belegen. Sie brauchen das in Schritt 2 und in Schritt 4.
- Eine hochgeladene Datei lesen, zum Beispiel eine Trefferliste oder einen Aufsatz.
- Eine Antwort in einem Format liefern, das Sie vorgeben, zum Beispiel als Tabelle.
Weitere Werkzeuge und Zugänge
- Ein Literaturverwaltungsprogramm. Sie exportieren daraus Ihre Titelliste.
- Ein Konto für den Bibliothekskatalog Ihrer Hochschule. Sie brauchen es für Schritt 3 und für die Fernleihe.
- Eine Datei für Ihr Rechercheprotokoll und eine Datei für Ihr KI-Protokoll.
Sie können jede Übung mit KI-Systemen von unterschiedlichen Herstellern durchführen. Was ein System kann, hängt vom Produkt und von Ihrem Konto ab. Klären Sie deshalb vor dem Start die fünf folgenden Punkte.
Kosten
Ein kostenloses Konto genügt für kurze Textaufgaben. Für einige Fähigkeiten brauchen Sie ein kostenpflichtiges Konto. Das betrifft meist die Suche im Web, das Lesen langer Dateien und den eingebauten Denkmodus. Prüfen Sie zuerst, ob Ihre Hochschule einen Zugang bereitstellt.
Werkzeuge
Prüfen Sie, welche Werkzeuge Ihr Konto freischaltet. Kann das System im Web suchen? Kann es eine hochgeladene Datei lesen? Kann es externe Dienste aufrufen? Die Übung nennt die Fähigkeiten, die sie voraussetzt.
Der Abschnitt Fähigkeiten prüfen und einordnen erklärt fünf neuere Fähigkeiten. Er beschreibt auch, was jede Fähigkeit für Ihre Quellenarbeit bedeutet.
Speicher
Manche Systeme übernehmen Angaben aus früheren Sitzungen oder aus einem Projektkontext. Prüfen Sie die Einstellungen zu Speicher, Projekten und Chatverlauf. Eine neue Sitzung garantiert deshalb keinen leeren Kontext.
Konto: institutionell oder privat
Prüfen Sie, mit welchem Konto Sie arbeiten. Die Regeln unterscheiden sich in drei Punkten.
| Punkt | Konto Ihrer Institution | Privates Konto |
|---|---|---|
| Vertrag | Ihre Hochschule schliesst ihn ab und haftet mit. | Sie schliessen ihn selbst ab und haften allein. |
| Training | Ein Vertrag schliesst die Nutzung Ihrer Eingaben oft aus. | Viele Anbieter nutzen Eingaben für das Training. |
| Erlaubtes Material | Die Hochschule regelt, welche Daten Sie eingeben dürfen. | Sie haben keine solche Regel und tragen das Risiko selbst. |
Fragen Sie die IT-Stelle oder die Bibliothek Ihrer Hochschule, wenn Sie die Regeln nicht finden. Halten Sie die Antwort in Ihrem KI-Protokoll fest.
Laden Sie kein Material hoch, über das Sie nicht verfügen dürfen. Ein Upload verlässt Ihren Rechner und Sie können ihn nicht zurückholen.
Diese Materialien bleiben ausserhalb des KI-Systems:
- Personenbezogene Daten lebender Personen, zum Beispiel aus Interviews, aus Nachlässen oder aus Beständen mit Schutzfrist.
- Digitalisate, deren Nutzungsbedingungen eine Weitergabe untersagen.
- Unveröffentlichte Texte anderer Personen, zum Beispiel Manuskripte oder Gutachten.
- Lizenzpflichtige Volltexte, wenn die Lizenz Ihrer Bibliothek eine Weitergabe untersagt.
Im Zweifel arbeiten Sie mit einem kurzen Auszug oder mit einer anonymisierten Fassung. Sie können auch ein lokales Modell verwenden, denn dabei bleibt das Material auf Ihrem Rechner.
Recht: Datenschutz und Kennzeichnung
Zwei Rechtsgebiete betreffen Ihre Arbeit direkt. Dieser Abschnitt gibt eine Orientierung und keine Rechtsberatung.
Datenschutz. In der EU gilt die Datenschutz-Grundverordnung, in der Schweiz das revidierte Datenschutzgesetz (Verordnung (EU) 2016/679 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten (Datenschutz-Grundverordnung) 2016, Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) 2020). Beide Gesetze schützen personenbezogene Daten lebender Personen. Verbindlich ist der Gesetzestext selbst. Artikel 6 DSGVO verlangt für jede Verarbeitung eine Rechtsgrundlage, und ein Upload ist eine Verarbeitung.
Die Rolle des Anbieters entscheidet über die Einordnung. Ein Anbieter kann als Auftragsverarbeiter handeln und Ihre Daten nur in Ihrem Auftrag verarbeiten. Artikel 4 Nummer 10 DSGVO zählt einen Auftragsverarbeiter ausdrücklich nicht zu den Dritten. Diese Rolle setzt jedoch einen Vertrag nach Artikel 28 DSGVO voraus. Ohne einen solchen Vertrag verwendet ein Anbieter Ihre Eingaben für eigene Zwecke. Ein Upload ist deshalb nicht immer eine Weitergabe an Dritte, aber ohne Vertrag müssen Sie davon ausgehen. Prüfen Sie den Vertrag, der für Ihr Konto gilt.
Für die Forschung gelten Auflagen, aber keine Freistellung. Artikel 89 Absatz 1 DSGVO verlangt geeignete Garantien, zum Beispiel Datenminimierung und Pseudonymisierung. Artikel 89 Absatz 2 DSGVO erlaubt dem Gesetzgeber Ausnahmen von einzelnen Rechten der betroffenen Personen. Auch die Information der betroffenen Personen kann entfallen, nämlich nach Artikel 14 Absatz 5 Buchstabe b DSGVO. Das gilt aber nur, wenn die Information unmöglich ist oder einen unverhältnismässigen Aufwand erfordert. Forschung befreit Sie also nicht allgemein von der Informationspflicht. Klären Sie Ihren Einzelfall mit der Datenschutzstelle Ihrer Hochschule.
Der Europäische Datenschutzausschuss hat 2026 einen Leitfaden zur Forschung vorgelegt (European Data Protection Board 2026). Dieser Leitfaden stand bis Juni 2026 in der öffentlichen Konsultation. Er ist deshalb kein geltendes Recht, sondern eine Auslegungshilfe. Für verstorbene Personen gelten die Schutzfristen und die Benutzungsordnung des Archivs.
Kennzeichnung. Die KI-Verordnung der EU regelt die Transparenz erzeugter Inhalte (Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (Verordnung über künstliche Intelligenz) 2024). Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026. Er unterscheidet zwei Adressaten: den Anbieter eines KI-Systems und den Betreiber. Betreiber sind Sie, sobald Sie ein KI-System beruflich einsetzen. Bei rein privater Nutzung sind Sie nach Artikel 3 Nummer 4 kein Betreiber.
Als Betreiber treffen Sie zwei getrennte Pflichten aus Artikel 50 Absatz 4.
- Deepfake. Erzeugt oder verändert ein KI-System ein Bild, eine Tonaufnahme oder ein Video, und ist der Inhalt ein Deepfake, dann legen Sie das offen. Ein Deepfake ähnelt nach Artikel 3 Nummer 60 wirklichen Personen, Orten oder Ereignissen und wirkt fälschlich echt. Ein erzeugtes Bild ohne diesen Wirklichkeitsbezug fällt nicht unter diese Pflicht.
- Text zu öffentlichen Fragen. Veröffentlichen Sie erzeugten Text, um die Öffentlichkeit über eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse zu informieren, dann legen Sie das offen. Die Pflicht entfällt, wenn eine Person den Text geprüft hat und die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt.
Artikel 50 Absatz 4 verlangt also keine Kennzeichnung für jedes erzeugte Bild und für jeden erzeugten Text. Artikel 50 Absatz 2 richtet sich dagegen an den Anbieter. Der Anbieter muss erzeugte Inhalte maschinenlesbar kennzeichnen. Diese Pflicht liegt nicht bei Ihnen, und sie ersetzt Ihre eigene Offenlegung nicht.
Die rechtliche Kennzeichnung und die wissenschaftliche Offenlegung sind zwei getrennte Pflichten. Ihre Hochschule verlangt eine Deklaration auch dann, wenn das Gesetz keine Kennzeichnung fordert. Die Übung Zitieren zeigt, wie Sie Ihre KI-Nutzung ausweisen.
Halten Sie Ihre Antworten auf diese fünf Punkte fest. Sie gehören zur Beschreibung Ihrer Arbeitsumgebung.
Lernziele
Nach Abschluss dieser Übung können Sie:
- die Funktion von Literaturrecherche und -analyse in historischer Forschung begründen,
- ein Thema zur Schweizer Sozialversicherung in eine recherchierbare Suchstrategie übersetzen,
- systematisch (Kataloge/Datenbanken) und unsystematisch (Snowballing) recherchieren und dokumentieren,
- KI als heuristische Suchhilfe nutzen (Keyword-Expansion, Query-Design, Screening),
- Relevanz, Argumentation, Theorie und Methoden von Sekundärliteratur strukturiert beurteilen,
- zentrale Debattenlinien und Forschungslücken identifizieren und daraus eine präzisierte Forschungsfrage ableiten,
- Literaturmanagement reproduzierbar und zitationssicher umsetzen (Zotero/BibTeX, Rechercheprotokoll, KI-Protokoll).
Was ist Literaturrecherche und Literaturanalyse?
Literaturrecherche ist die systematische Identifikation einschlägiger Sekundärliteratur (und relevanter Tertiärressourcen), um den Forschungsstand zu kartieren.
Literaturanalyse ist die problemorientierte, kritische Lektüre dieser Literatur, um Argumente, Theoriebezüge, Methoden, Evidenzbasen und Kontroversen zu rekonstruieren (statt „Fakten“ zu extrahieren).
Fallbeispiel: Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz (Sozialstaat, AHV/IV/UV/KV/ALV, Föderalismus, Verbände, Geschlechterordnung, transnationale Transfers).
Trotz fortschreitender Digitalisierung ist historische Forschung nicht vollständig online durchführbar. (Milligan 2019) Insbesondere vergriffene Sekundärliteratur und noch nicht erschlossene Primärquellen erfordern häufig physische Recherchen in Bibliotheken und Archiven. Planen Sie Zugänge (Bibliothek, Fernleihe, Archiv) und beachten Sie, dass Plattformen/Kataloge Sichtbarkeit strukturieren (Erschliessungslogik) und keine Vollständigkeit garantieren. (Putnam 2016)
Manche Konten bieten eine vertiefte Recherche an. Das System sucht dann selbständig im Web, liest Seiten und liefert einen Bericht mit Belegstellen. Sie dürfen diesen Bericht als Startpunkt nutzen, aber nicht als Forschungsstand.
Drei Gründe sprechen für eine vollständige Gegenprobe:
- Ein solcher Ablauf plant und handelt über mehrere Schritte. Ein Fehler aus einem frühen Schritt wandert in alle späteren Schritte, und die Leistungsberichte über solche Systeme sind oft nicht reproduzierbar (Kapoor u. a. 2024).
- Literaturnachweise aus KI-Systemen enthalten erfundene und fehlerhafte Titel in erheblichem Umfang (Walters und Wilder 2023).
- Der Bericht nennt seine Suchstrategie nicht vollständig. Sie können die Abdeckung deshalb nicht beurteilen.
Prüfen Sie jeden Titel im Katalog Ihrer Bibliothek. Halten Sie die Suche im Rechercheprotokoll fest und die KI-Nutzung im KI-Protokoll. Der Abschnitt Fähigkeiten prüfen und einordnen erklärt diese Abläufe.
Manche Konten erlauben den Abruf aus eigenen Dokumenten. Sie hinterlegen dabei Ihre PDF-Dateien, und ein Suchschritt wählt daraus die passenden Abschnitte aus (Lewis u. a. 2020). Für die Literaturanalyse in Schritt 6 ist das nützlich, denn Sie finden damit schneller die passenden Stellen in Ihrem eigenen Material.
Der Abruf bindet die Antwort aber nicht an Ihre Sammlung. Er erweitert nur den Kontext um die gefundenen Abschnitte. Das System kann weiterhin Wissen aus dem Training einmischen, und der Suchschritt findet nicht jeden relevanten Abschnitt. Eine Stellenangabe belegt zudem nur die Fundstelle und nicht die Aussage. Öffnen Sie deshalb jede genannte Seite und lesen Sie sie selbst.
Eine hinterlegte Sammlung ist ein Upload. Prüfen Sie deshalb die Lizenz Ihrer Bibliothek, bevor Sie lizenzpflichtige Volltexte hinterlegen. Der Abschnitt «Was Sie brauchen» nennt die Regeln.
Struktur der Übung
Jeder Schritt enthält:
- eine Zielsetzung,
- konkrete Aufgaben (inkl. optionaler KI-Prompts),
- einen Arbeits- und Reflexionsauftrag.
- Problemformulierung und Suchhorizont
- Orientierungswissen über Tertiärressourcen (Debatten- und Begriffsgerüst)
- Systematische Suche I: Kataloge (Abdeckung und Retrieval-Logik)
- Systematische Suche II: Zeitschriften/Medien und Spezialpfade (Kontext, Reviews, Begriffe)
- Snowballing: rückwärts/ vorwärts zitieren (Kanons und Blindstellen kontrollieren)
- Screening und Qualitätsbewertung: Relevanz, Argument, Methode, Evidenz
- Historiografische Debattenkartierung und Forschungsstand-Text (komprimiert, evidenzsensibel)
- Forschungslücke und Eingrenzung: vom Forschungsstand zur Forschungsfrage
- Reproduzierbarkeit und Nachweis
1. Problemformulierung und Suchhorizont
Ziel
Vom breiten Themenfeld (Sozialversicherung) zu einem klaren Problemfokus und einer ersten Suchhypothese.
Aufgabe (ohne KI)
Formulieren Sie in 5–8 Sätzen:
- Untersuchungszeitraum (z. B. 1880–1950 / 1938–1948 / 1970–2005)
- Teilbereich (z. B. Altersvorsorge, Krankenversicherung, Invalidität, Arbeitslosigkeit)
- vermutete Konflikt- oder Mechanismenlogik (z. B. Föderalismus/Referendum, Verbände, Expertise, Geschlecht, Transfer)
- erwartete Themenfelder (Geschichte / Politikwissenschaft / Rechtsgeschichte / Sozialpolitik)
Aufgabe (KI-Exploration)
Ich arbeite zum Thema „Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz“.
Schlage 6 problemorientierte, historisch bearbeitbare Fokusvarianten vor (je: Zeitraum, Akteurs-/Arenenfokus, Mechanismus).
Gib pro Variante 8 Suchbegriffe (DE/FR/EN; historisch plausible Termini) und 3 erwartete Literaturtypen (Monografie, Aufsatz, Sammelbandkapitel).
Keine erfundenen Titel.Kritischer Check
Markieren Sie in der Antwort:
- anachronistische Kategorien (als rückblickende Suchanker kennzeichnen),
- implizite Theorieannahmen (z. B. „Wohlfahrtsregime“),
- fehlende Perspektiven (z. B. Geschlecht, kantonale Ebene, ILO/Transfer).
2. Orientierungswissen über Tertiärressourcen (Debatten- und Begriffsgerüst)
Ziel
Ein robustes Kontextgerüst (Chronologie, Begriffe, Institutionen) als Grundlage für gezielte Literaturrecherche.
Kernressourcen
- Plattform:
- HLS-Einstiege:
Aufgabe (ohne KI)
Lesen (skimming):
- eine Synthese-Etappe auf der Plattform,
- einen HLS-Artikel (oder mehrere kurz).
Extrahieren Sie:
- 8–12 Schlüsselbegriffe (inkl. historischer Termini),
- 6 „Fixpunkte“ (Ereignisse/Gesetze/Institutionen),
- 5 „Debattenmarker“ (z. B. Föderalismus als Veto-Punkt, Verhältnis Staat/Privat, Gender, Transfer, Expertenwissen).
Aufgabe (KI-Exploration)
Ausgehend von folgenden Begriffen und Fixpunkten: <hier Ihre 6 Fixpunkte und 5 Debattenmarker einfügen>
1) Baue eine Debattenkarte (4–6 Debattenachsen) zur Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz.
2) Ordne jeder Achse 5–8 Autoren-/Werktypen zu, die man typischerweise erwarten würde (ohne konkrete Titel zu erfinden).
3) Leite daraus 10 Suchstrings für Kataloge ab (Boolean, Phrasen).Kritischer Check
Validieren Sie „Debattenachsen“ mit mindestens 2 unabhängigen Einstiegsquellen (HLS/Plattform/Sammelband-TOCs).
3. Systematische Suche I: Kataloge (Abdeckung und Retrieval-Logik)
Ziel
Reproduzierbare, dokumentierte Suche in grossen Katalogen; Aufbau eines Startkorpus.
Primärer Suchort
Aufgabe (ohne KI)
Führen Sie 6 Suchläufe in swisscovery durch:
- je 2 mit breiten Begriffen,
- je 2 mit präzisen Phrasen/Filtern,
- je 2 mit Mehrsprachigkeit (DE/FR/EN) und Namensvarianten.
Dokumentieren Sie pro Lauf:
- Suchanfrage (exakt), Filter, Trefferzahl, Exportdatum,
- 3 Auswahlkriterien (Relevanz, Zeitraum, Publikationstyp),
- 3 Ausschlusskriterien.
Aufgabe (KI-Exploration)
Führen Sie die Suchläufe heuristisch mittels KI durch. Geben Sie ausreichend Kontext.
Du bist ein historischer Rechercheassistent mit Kenntnissen der Schweizer Sozial-,
Wirtschafts- und Politikgeschichte.
Kontext:
- Forschungsthema: Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz
- Zeitraum: [z. B. 1880–1950]
- Ziel: Aufbau eines ersten, möglichst breiten Startkorpus an Sekundärliteratur
Aufgabe: Suche nach relevanter Sekundärliteratur.
Bedingungen:
- Keine Erfindung konkreter Titel oder Autor:innen.
- Keine vorgetäuschte Katalogkenntnis.
- Unsicherheiten explizit markieren.Kritischer Check
- Kein Titel aus KI-Vorschlägen wird übernommen, ohne dass er im Katalog gefunden wurde.
- Pro aufgenommenem Titel: notieren Sie in einem Satz, warum Sie ihn aufgenommen haben.
4. Systematische Suche II: Zeitschriften/Medien und Spezialpfade (Kontext, Reviews, Begriffe)
Ziel
Debatten und Forschungsstand über Aufsatzliteratur, Rezensionen, Periodika sichtbar machen.
Suchorte (Beispiele)
- Zeitschriftenplattformen: E-Periodica — Schweizer Zeitschriften online
- Zeitungen (für Diskurs- und Rezeptionspfade): e-newspaperarchives.ch — Digitale Zeitungsarchive
Aufgabe (ohne KI)
Wählen Sie 2 Zeitschriftentitel oder Periodika-Korpora und suchen Sie nach:
- „Sozialversicherung“, „AHV“, „Invalidenversicherung“, „Krankenversicherung“,
- plus Ihrem Fokusbegriff.
Extrahieren Sie:
- 5 einschlägige Aufsätze oder Rezensionen,
- wiederkehrende Begriffe/Frames (z. B. „Lasten“, „Solidarität“, „Missbrauch“, „Drei-Säulen“).
Aufgabe (KI-Exploration)
Aus diesen 5 Abstracts und Titeln: <hier Ihre 5 Abstracts oder Titel einfügen>
1) Clustere sie nach Fragelogik (institutionell, akteurszentriert, ideengeschichtlich, politökonomisch, gender).
2) Schlage 2 Anschluss-Keywords pro Cluster vor (DE/FR/EN) und nenne je 1 typischen „blinden Fleck“.Deliverable: Mini-Cluster (5 Items) + Keyword-Update-Liste.
5. Snowballing: rückwärts/ vorwärts zitieren (Kanons und Blindstellen kontrollieren)
Ziel
Von einem kleinen Kernkorpus aus Fussnoten/Bibliografien in die Tiefe; gleichzeitig Kanon-Bias sichtbar machen.
Aufgabe (ohne KI)
Wählen Sie 3 „Seed“-Texte (möglichst unterschiedliche Typen: Überblick, Monografie, Aufsatz).
Für jeden Seed:
- 10 relevante Referenzen aus Bibliografie/Fussnoten (backward),
- 5 neuere Arbeiten via Zitationssuche (forward; z. B. Google Scholar/Verlagsseiten).
Dokumentieren Sie:
- warum jede Referenz aufgenommen wurde (1 Satz),
- ob Sie eine Debattenachse erweitert oder verengt.
Aufgabe (KI-Exploration)
Hier sind 10 Referenzen aus der Bibliografie eines Seed-Texts: <hier Ihre 10 Referenzen einfügen>
Ordne sie nach:
(a) Debattenachse, (b) Methode, (c) erwarteter Quellenbasis.
Markiere: welche 3 wären für einen „State of Research“-Abschnitt unverzichtbar – und begründe.Kritischer Check
Führen Sie im Rechercheprotokoll einen Abschnitt Reject-Log: mind. 5 abgelehnte, aber „verführerisch plausible“ Treffer inkl. Ablehnungsgrund (falscher Zeitraum, falsche Arena, nur populärwissenschaftlich, etc.).
Deliverable: Snowball-Liste (≥ 30 Referenzen insgesamt) + Abschnitt Reject-Log (≥ 5).
6. Screening und Qualitätsbewertung: Relevanz, Argument, Methode, Evidenz
Ziel
Literatur nicht nur sammeln, sondern analytisch auswählen.
Aufgabe (ohne KI)
Erstellen Sie ein Bewertungsraster (1 Seite), z. B.:
- Forschungsfrage/These
- Theorie/Begriffe (explizit/implizit)
- Methode (archivbasiert, diskursanalytisch, vergleichend, quantitativ)
- Quellenbasis (welche Primärquellen? welche Lücken?)
- Beitrag (was ist neu? was wird bestritten?)
- Anschlussfähigkeit an Ihren Fokus
Wenden Sie es auf 6 Titel aus Ihrem Korpus an (Kurz-Exzerpt, 150–250 Wörter je Titel).
Aufgabe (KI-Exploration)
Nutze dieses Raster: <hier Ihr Bewertungsraster einfügen>
Erstelle für jeden der folgenden Titel/Abstracts eine strukturierte Kurzannotation (max. 180 Wörter),
inkl. (1) vermuteter Beitrag, (2) methodischer Zugriff, (3) potenzielle Bias/Limitation.
Wenn Informationen fehlen: explizit als „unklar“ markieren, nicht ergänzen.Kritischer Check
Stichprobe: prüfen Sie bei 2 Titeln anhand Einleitung/Schluss, ob KI-Struktur und Ihre Lektüre konsistent sind.
Deliverable: 6 annotierte Einträge + Raster.
7. Historiografische Debattenkartierung und Forschungsstand-Text (komprimiert, evidenzsensibel)
Ziel
Aus dem Korpus eine rekonstruierte „Konversation“ machen: Wer argumentiert wie – und warum?
Aufgabe (ohne KI)
Schreiben Sie ein 400–600 Wörter Debattenmemo:
- 2–3 Hauptkontroversen,
- zentrale Positionen,
- typische Evidenz- oder Methodenstreits,
- offene Flanken (unbearbeitet, unterbelichtet, umstritten).
Aufgabe (KI-Exploration)
Hier ist mein Debattenmemo: <hier Ihr Debattenmemo einfügen>
1) Identifiziere implizite Annahmen (Agency/Struktur, Staat/Privat, Normativität, Zeitdiagnosen).
2) Schlage 2 alternative Strukturierungen vor (z. B. nach Arenen statt nach Themen).
3) Nenne 5 gezielte Rückfragen, die ich an die Literatur stellen sollte, um Forschungslücken präzise zu formulieren.Deliverable: Debattenmemo + 5 Rückfragen.
8. Forschungslücke und Eingrenzung: vom Forschungsstand zur Forschungsfrage
Ziel
Eine bearbeitbare, analytische Forschungsfrage aus dem Literaturstand ableiten (nicht aus „Interesse“ allein).
Aufgabe (ohne KI)
Formulieren Sie:
- 1 Forschungslückensatz (max. 3 Sätze): „Die Forschung hat X gezeigt; Y bleibt unklar, weil …“
- 2 Forschungsfragen (je 1 Satz), die quellen- und literaturbasiert plausibel sind.
Aufgabe (KI-Exploration)
Ausgehend von dieser Forschungslücke: <hier Ihren Forschungslückensatz einfügen>
Formuliere 4 Varianten einer analytischen historischen Forschungsfrage.
Für jede Variante:
- mögliche Fallabgrenzung (Zeit/Raum/Arena),
- erwarteter Beitrag (welche Debatte wird adressiert?),
- Risikofeld (z. B. Quellenzugang, Anachronismus, zu breite Kausalität).Deliverable: 1 Forschungslücke + 1 priorisierte Forschungsfrage + 1 Risikoabschnitt (150–200 Wörter).
9. Reproduzierbarkeit und Nachweis
Ziel
Literaturarbeit als nachvollziehbarer Forschungsprozess (FAIR-orientiert, zitationssicher).
Mindestanforderungen
- Rechercheprotokoll, Abschnitt Suche: Datum, System, Suchanfrage, Filter, Treffer, Auswahlregeln (≥ 12 Einträge)
- Zotero/BibTeX-Export: Versionierter Stand (Datum), Dubletten-Strategie
- Rechercheprotokoll, Abschnitt Entscheidungen: Warum Titel aufgenommen oder abgelehnt (stichwortartig)
- KI-Protokoll (Anhang): ≥ 4 Einträge mit Prompt, gekürzter Antwort, Ihren Korrekturen oder Rejects und dem Verwendungszweck
KI darf in dieser Übung helfen, Suchräume zu erweitern und Texte zu strukturieren. Sie ersetzt nicht:
- bibliografische Verifikation (Katalog/DOI),
- quellenkritische Prüfung der Evidenzbasis,
- historiografische Urteilsbildung.
Lernergebnis
Am Ende verfügen Sie über diese Artefakte:
- Fokus-Statement und Debattenkarte (1–2 Seiten)
- Rechercheprotokoll mit Abschnitt Suche (≥ 12 Einträge) und Abschnitt Reject-Log (≥ 5 Einträge)
- Kurzannotierte Bibliografie (10–15 Titel)
- Debattenmemo (400–600 Wörter)
- Forschungslücke, Forschungsfrage und Risikofeld (ca. 1 Seite)
- KI-Protokoll (Anhang, ≥ 4 Einträge)
Dazu kommt eine methodische Einsicht: Sie können begründen, welche Treffer ein Katalog zeigt und welche er systematisch verbirgt.
Optional: Advanced Track (digitale Methoden)
Exportieren Sie Metadaten (Titel/Autor/Jahr/Keywords) aus swisscovery/Zotero.
Bauen Sie eine einfache Bibliografie-Map:
- Zeitverlauf (Publikationsjahre),
- Sprachen/Publikationstypen,
- Co-Zitations- oder Schlagwortnetz (vorsichtig: Katalog-Schlagworte sind kuratiert und biasbehaftet).
Dokumentieren Sie Workflow und Daten (README + Lizenz/Reuse-Hinweise).
Weiterführende Ressourcen
- Ranke.2: Lessons Übersicht – Lernmodule zu Web, Social Media und dem digitalen Wandel.
- Knowing Machines: Models All the Way Down – Kritik an Trainingsdaten und ihre Parallelen zur Quellenkritik.
Bibliographie
Zitat
@inreference{mähr2025,
author = {Mähr, Moritz},
title = {Literaturrecherche und -analyse},
booktitle = {Critical AI Literacy für Historiker:innen},
date = {2025-12-29},
url = {https://maehr.github.io/critical-ai-literacy-for-historians/de/exercises/literaturrecherche-sozialversicherung-ch.html},
langid = {de}
}