Quellensuche für eine historische Forschungsfrage

Der Vorort und der Europaratsbeitritt 1963

Quellen
Eine angeleitete Übung zur systematischen Quellensuche (primär/sekundär/tertiär) mit reflektiertem Einsatz generativer KI.
Autor:in
Zugehörigkeit

Moritz Mähr

Universität Bern

Veröffentlichungsdatum

29. Dezember 2025

Geändert

16. August 2026

Überblick und didaktisches Ziel

Diese Übung trainiert übertragbare Recherchekompetenzen: von der präzisen Operationalisierung einer Forschungsfrage über systematische und unsystematische (Snowball-)Suchstrategien bis zur kritischen Bewertung von Quellen (Provenienz, Kontext, Bias, Relevanz). (Putnam 2016) Generative KI wird dabei als heuristisches Hilfsmittel eingesetzt (Begriffsklärung, Keyword-Expansion, Suchpfade). (Milligan 2019)

Als Fallbeispiel dient die Forschungsfrage:
Welche Rolle spielte der Schweizerische Handels- und Industrie-Verein (Vorort) im Entscheidungsprozess zum Europaratsbeitritt 1963?

Die Übung folgt einem zirkulären Forschungsverständnis: Suchresultate verändern Keywords, Hypothesen und die Eingrenzung des Untersuchungsdesigns.

HinweisHinweis zur Materialität der Quellenlage

Beachten Sie bei der Archivarbeit Schutzfristen, Nutzungsbedingungen und digitale Verfügbarkeit der einzelnen Bestände. Planen Sie den Arbeitsaufwand für Einsichtsgesuche, On-Site-Konsultation und Reproduktionsrechte ein.

Auf einen Blick

Angabe Wert
Dauer mehrere Tage, davon ca. 6 bis 8 Stunden am Bildschirm
Niveau Advanced
Kernpfad 1 → 2 → 3 → 4 → 6 → 7 → 8
Optionale Vertiefung 5 (Sekundärliteratur und Referenzwerke)
Abgabe (Minimum) Rechercheprotokoll: 15 Einträge. KI-Protokoll: 3 Einträge.
WichtigDiese Übung ist ein mehrtägiges Rechercheprojekt

Diese Übung ist keine Übung für einen Nachmittag. Sie öffnen fünf Portale, Sie führen mindestens zehn dokumentierte Suchen durch, und Sie erstellen eine Shortlist von zehn Archiveinheiten.

Planen Sie die Arbeit in drei Etappen:

  1. Bildschirmarbeit (Schritte 1 bis 6): ca. 4 bis 5 Stunden, auf zwei Sitzungen verteilbar.
  2. Findmittel und Shortlist (Schritt 7): ca. 2 bis 3 Stunden.
  3. Dokumentation (Schritt 8): ca. 1 Stunde.

Für die Abgabe brauchen Sie keinen Archivbesuch. Die Shortlist entsteht aus den Findmitteln.

Wenn Sie die Dossiers wirklich einsehen wollen, rechnen Sie mit zusätzlichen Wochen. Ein Einsichtsgesuch, eine Schutzfristverkürzung und ein Termin im Lesesaal haben lange Vorlaufzeiten. Diese Kalenderzeit gehört zur Übung, aber nicht zur Abgabe.

Was Sie brauchen

Fachliches Wissen

  • Grundverständnis historischer Forschungsmethoden
  • Basiskenntnisse im Umgang mit generativer KI, insbesondere Prompting
HinweisPrompt Engineering

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 3 und in Schritt 5.
  • Eine hochgeladene Datei lesen, zum Beispiel ein Findmittel als PDF-Datei.
  • Eine Antwort in einem Format liefern, das Sie vorgeben, zum Beispiel als Tabelle mit Suchbegriffen.

Weitere Werkzeuge und Zugänge

  • Ein Konto für den Bibliothekskatalog Ihrer Hochschule.
  • Ein Konto für die Archivportale, die Sie in Schritt 7 nutzen. Die Registrierung ist meist kostenlos, sie dauert aber einen Tag.
  • Ein Literaturverwaltungsprogramm für die kurzannotierte Bibliografie.
  • 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.

VorsichtPrüfen Sie jedes Material vor dem Hochladen

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.

  1. 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.
  2. 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.

WichtigDie Kennzeichnung ersetzt die wissenschaftliche 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 der Übung können Sie:

  • Quellen typologisch unterscheiden (primär/sekundär/tertiär) und ihre epistemische Funktion begründen,
  • eine Forschungsfrage in recherchierbare Teilfragen und Suchindikatoren übersetzen,
  • systematische und Snowball-Suche kombiniert einsetzen und dokumentieren,
  • mehrsprachige Suchstrategien entwickeln (DE/FR/EN; inkl. historischer Terminologie),
  • Bibliothekskataloge, bibliografische Datenbanken, Findmittel und Portale zielgerichtet nutzen,
  • Fundstellen reproduzierbar dokumentieren und quellenkritisch bewerten,
  • Antworten als heuristische Vorschläge behandeln, systematisch prüfen und reflektieren.

Struktur der Übung

  1. Forschungsfrage operationalisieren
  2. Quellenarten und Evidenzlogik
  3. Systematische Suche I: Kontextgerüst über Tertiärquellen
  4. Systematische Suche II: Kataloge, Datenbanken, Amtsdruckschriften
  5. Systematische Recherche: Sekundärliteratur und Referenzwerke
  6. Unsystematische Suche: Snowballing
  7. Archivrecherche: Findmittel, Bestände, Zugang
  8. Iteration, Reproduzierbarkeit und KI-Protokoll

Die quellenkritische Bewertung der gefundenen Dokumente ist nicht Teil dieser Übung. Sie üben diesen Schritt in der Übung Quellenkritik.

1. Forschungsfrage operationalisieren

Ziel

Die Forschungsfrage wird in Teilfragen zerlegt, sodass daraus konkrete Suchpfade und prüfbare Teilhypothesen entstehen.

Aufgabe (ohne KI)

Skizzieren Sie in 10 Minuten ein Arbeitsmodell des Entscheidungsprozesses (Akteure, Arenen, Phasen, Dokumenttypen).

Leitfragen:

  • Welche staatlichen Arenen sind relevant (Bundesrat, Departemente, Parlament, Vernehmlassung, Diplomatie)?
  • Wo könnte der Vorort interveniert haben (Positionspapiere, Kontakte, Medien, Expertenkommissionen)?
  • Welche analytische Bedeutung haben Agenda-Setting, Expertise, Lobbying, Koalitionsbildung, Legitimation, Gatekeeping?

Aufgabe (KI-Exploration)

Zerlege die Forschungsfrage in 4–6 Teilfragen, die jeweils quellenbasiert überprüfbar sind.
Gib für jede Teilfrage an, welche Dokumenttypen als Evidenz dienen könnten.

Kritischer Abgleich

Markieren Sie in der Antwort:

  • prüfbare vs. vage Aussagen,
  • fehlende Arenen (z. B. Vernehmlassung, EDA/EVD),
  • implizite Begriffsannahmen (z. B. „Lobbying“ als potenziell anachronistische Kategorie).

2. Quellenarten und Evidenzlogik

Ziel

Klären, welche Evidenz welche Behauptungen stützen kann – und welche systematischen Grenzen bestehen.

Aufgabe: Quellentypen-Matrix (ohne KI)

Erstellen Sie eine Matrix mit:

  • Zeilen: Teilfragen / Teilhypothesen
  • Spalten: Quellentypen

Quellentypen:

  • Primär: Verbandsprotokolle, Korrespondenz, interne Berichte, Eingaben, Aktennotizen; Regierungsakten; Parlamentsprotokolle; Medienberichte
  • Sekundär: Forschungsliteratur zu Aussen-, Europa- und Verbändepolitik; Organisationsgeschichte Vorort/economiesuisse
  • Tertiär: Kataloge, Bibliografien, Dossiers, Register, Datenbanken, Findmittel

Für jede Zelle: Was wäre ein überzeugender Beleg? / Welche Verzerrungen sind wahrscheinlich?

Aufgabe (KI-Exploration)

Nenne für die Forschungsfrage geeignete Primär-, Sekundär- und Tertiärquellen.
Ordne jede Quelle einer Arena zu (Bundesrat / Departement / Parlament / Verband / Medien / international).

Reflexion

Wo „erfindet“ KI typischerweise Quellen (z. B. scheinbar konkrete Protokolle oder Briefe ohne Nachweis)? Notieren Sie drei Risikofelder.

3. Systematische Suche I: Kontextgerüst über Tertiärquellen

Ziel

Ein orientierendes Referenzgerüst aufbauen, bevor die Tiefenrecherche beginnt.

Kernressourcen

Aufgabe (KI als Suchassistent, nicht als Quelle)

Erstelle eine Liste von 15 Suchorten (Portale, Kataloge, Editionen, Archive, Datenbanken),
die für die Frage nach dem Vorort und dem Europaratsbeitritt 1963 relevant sein könnten.
Gib pro Suchort 1–2 typische Trefferarten an (z. B. Botschaft, Protokoll, Dossier, Zeitungsartikel).

Validierung

  • Öffnen Sie mindestens 5 genannte Suchorte und testen Sie je 2 Suchanfragen.
  • Dokumentieren Sie Nullresultate (falsche Arena, falscher Begriff, falscher Zeitraum, fehlende Digitalisierung).

4. Systematische Suche II: Kataloge, Datenbanken, Amtsdruckschriften

Ziel

Suchbegriffe als testbare Hypothesen entwickeln, inkl. historischer Terminologie und Namensvarianten.

Aufgabe A: Begriffsfelder

Erstellen Sie drei Begriffsfelder (DE/FR/EN):

  1. Akteur: Vorort; Schweizerischer Handels- und Industrie-Verein; SHIV; (FR) Union suisse du commerce et de l’industrie; economiesuisse (rückprojizierend kennzeichnen)
  2. Ereignis/Institution: Europarat; Council of Europe; Beitritt/Mitgliedschaft/accession; 1963; EMRK/EGMR (als Kontextpfade)
  3. Prozess/Mechanismen: Vernehmlassung; Interessenverband; Eingabe; Stellungnahme; Gutachten; wirtschaftliche Interessen; Aussenwirtschaftspolitik

Aufgabe B (KI-gestützt): kontrollierte Synonymlisten

Erstelle für die drei Begriffsfelder (Akteur / Institution-Ereignis / Prozess) je 12–20 Suchbegriffe.
Bedingungen:
- DE/FR/EN getrennt ausgeben
- historische Schreibweisen und Abkürzungen berücksichtigen
- pro Begriff angeben, wo er eher vorkommt (Parlamentsprotokoll / interne Akten / Presse)
- keine erfundenen Eigennamen oder Signaturen

Qualitätscheck

  • Entfernen oder markieren Sie anachronistische Begriffe als rückblickende Suchanker.
  • Ergänzen Sie Personen- und Ortsanker (z. B. Vorort-Präsidium, Delegierte; Bern/Zürich; relevante Departemente).

5. Systematische Recherche: Sekundärliteratur und Referenzwerke

Ziel

Eine belastbare Ausgangsbasis an Sekundärliteratur (inkl. Bibliografien) schaffen.

Aufgabe A: Katalogstrategie

Recherchieren Sie mit Kombinationen wie:

  • (Vorort OR SHIV) AND (Europarat OR Council of Europe) AND 196*
  • (Verbände OR Interessenpolitik) AND (Aussenpolitik OR Europapolitik) AND Schweiz AND 1950–1960
  • Schweiz AND Europarat AND (Beitritt OR membership OR accession)

Dokumentieren Sie:

  • Suchbegriffe
  • Filter (Jahr, Sprache, Materialtyp)
  • Trefferzahlen
  • Auswahlkriterien

Aufgabe B (KI-gestützt): Suchbegriffe optimieren

Ersetzen Sie im folgenden Prompt die Beispielzeilen durch Ihre eigenen Suchbegriffe und Trefferprobleme.

Hier sind meine bisherigen Suchbegriffe und Trefferprobleme:
- "Vorort AND Europarat": 3 Treffer, alle nach 1990.
- "SHIV AND Beitritt": 0 Treffer.
- "Interessenverband AND Europapolitik": über 800 Treffer, kaum einschlägig.
Optimiere die Suchbegriffe für Kataloge (Boolean, Phrasen, Trunkierung).
Gib 6 Varianten an und erkläre kurz, welches Problem jede Variante adressiert.

Deliverable

  • Kurzannotierte Bibliografie (8–12 Titel) mit:
    • Fragerelevanz (1–2 Sätze)
    • erwartetem Quellenwert (welche Primärquellen werden zitiert?)

6. Unsystematische Suche: Snowballing

Ziel

Von einem kleinen Startkorpus ausgehend Debatten und Quellenverweise rekonstruieren.

Aufgabe: Startset definieren

Wählen Sie:

  • 1 Dossier oder Edition (Navigator),
  • 1 Überblicksdarstellung,
  • 1 vertiefende Studie (akteurs- oder institutionsnah).

Rechercheprotokoll, Abschnitt Schneeballverfahren

  • zentrale Referenzen (10–20),
  • zitierte Primärquellen (Archive, Signaturen, Dokumenttypen),
  • wiederkehrende Akteure und Kommissionen.

Aufgabe (KI-Exploration)

Ersetzen Sie im folgenden Prompt die beiden Beispielangaben durch Ihre eigenen acht Angaben.

Ich habe folgende 8 Literatur- oder Quellenangaben:
1. Altermatt, Bernhard und Gilbert Casasus (Hg.): 50 Jahre Engagement der Schweiz im Europarat 1963–2013. Zürich 2013.
2. Dodis-Dokument 5020: Aktennotiz Petitpierre, Bern, 7.7.1949.
3. 
Ordne sie nach (a) Primär/Sekundär, (b) Arena, (c) potenzieller Erkenntniswert
für die Rolle des Vororts.
Schlage je eine Anschlussrecherche vor.

Reflexion

Snowballing reproduziert Kanons und Blindstellen. Notieren Sie fehlende Perspektiven (z. B. Gewerkschaften, Parteien, internationale Akteure) und mögliche Gegenstrategien.

7. Archivrecherche: Findmittel, Bestände, Zugang

Ziel

Primärquellen so identifizieren, dass sie bestell- und auswertbar sind.

Startpunkte (Orientierung)

  • Vorort-/economiesuisse-Bestände im Archiv für Zeitgeschichte (ETH Zürich)
  • Nachweise in Katalogen (z. B. SWA/UB Wirtschaft Basel)
  • Vorort-bezogene Dokumente in diplomatiegeschichtlichen Kontexten (z. B. Dodis)
WarnungMethodischer Hinweis

„Dossier gefunden“ ist nicht gleich „Evidenz gesichert“. Findmittel sind tertiäre Zugangsinstrumente: Sie strukturieren Sichtbarkeit, nicht Wahrheit.

Aufgabe A: Findmittelanalyse

Rekonstruieren Sie für ein Archiv:

  • Serien- und Dossierarten,
  • Erschliessungslogik,
  • Zugangsbeschränkungen.

Aufgabe B: Dossier-Shortlist (1960–1963)

Erstellen Sie eine Shortlist von 10 Einheiten mit:

  • Signatur oder Permalink,
  • Titel und Laufzeit,
  • erwarteter Bezug zur Teilhypothese,
  • Zugang (online / Lesesaal / Gesuch).

Aufgabe C (KI-gestützt): Suchpfade planen

Schlage drei Suchpfade vor:
1) akteurszentriert
2) prozessorientiert
3) ereigniszentriert
Je Pfad: 8–12 Suchbegriffe (DE/FR/EN) inkl. Namensvarianten.
VorsichtVor dem Upload: Was ins Archiv gehört, bleibt im Archiv

Diese Übung führt Sie zu Beständen mit Zugangsbeschränkungen. Laden Sie kein Digitalisat hoch, dessen Benutzungsordnung eine Weitergabe untersagt. Laden Sie auch keine Unterlagen mit personenbezogenen Daten lebender Personen hoch. Der Abschnitt «Was Sie brauchen» nennt die vollständige Liste und die rechtliche Grundlage.

Arbeiten Sie im Zweifel mit einem kurzen Auszug oder mit einem lokalen Modell. Bei einem lokalen Modell bleibt das Material auf Ihrem Rechner.

WarnungEine maschinelle Transkription ist eine Lesehypothese

Sie stossen im Archiv auf Maschinenschrift, auf Durchschläge und auf Handschrift. Ein KI-System kann ein Digitalisat lesen und daraus Text erzeugen. Die Fehlerrate der Handschriftenerkennung hängt stark von Schrift, Layout und Sprache ab (Hodel u. a. 2021; Romein u. a. 2025).

Der gefährlichste Fehler ist die glatte Lesart. Ein allgemeines KI-System hält an einer unleserlichen Stelle nicht an, sondern setzt ein plausibles Wort ein (Díez García u. a. 2025). Solche Fehler wandern in jede spätere Auswertung (Strien u. a. 2020).

Notieren Sie im Rechercheprotokoll, welche Texte maschinell erkannt wurden. Vergleichen Sie jedes Zitat mit dem Digitalisat. Der Abschnitt Fähigkeiten prüfen und einordnen erklärt diesen Punkt ausführlich.

8. Iteration, Reproduzierbarkeit und KI-Protokoll

Rechercheprotokoll, Abschnitt Suche

Mindestens:

Reflexionsfragen (250–400 Wörter)

  • Was hat KI konkret beschleunigt?
  • Wo hat sie verführt (Scheinspezifik, Anachronismen)?
  • Welche Validierungsschritte haben Sie eingeführt?
  • Welche Entscheidungen blieben zwingend menschlich?

KI-Protokoll (Anhang)

Mindestens 3 Einträge. Jeder Eintrag enthält:

  • den Prompt im Wortlaut,
  • die gekürzte Antwort,
  • Ihre begründete Korrektur oder Ihren Reject.

Lernergebnis

Am Ende verfügen Sie über diese Artefakte:

  1. Quellen-Matrix (Teilfragen × Quellentypen)
  2. Rechercheprotokoll (≥ 15 Einträge)
  3. Shortlist: 10 Primärquellen-Einheiten
  4. Kurzannotierte Bibliografie (8–12 Titel)
  5. Reflexion zum KI-Einsatz inkl. KI-Protokoll (≥ 3 Einträge)

Dazu kommt eine methodische Einsicht: Sie können begründen, welche Suchwege belastbare Treffer liefern und wo eine KI-Antwort nur plausibel klingt.

Weiterführende Ressourcen

Bibliographie

Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) (2020). https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/2022/491/de.
Díez García, Lucía, Paula Terleira Fernández, Valentín Cardeñoso-Payo, André F. Sales Mendes, und Álvaro Lozano Murciego. 2025. „Evaluating Vision Language Models for Handwritten Text Recognition“. In New Trends in Disruptive Technologies, Tech Ethics and Artificial Intelligence. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-99474-6_24.
European Data Protection Board. 2026. Guidelines 1/2026 on Processing of Personal Data for Scientific Research Purposes. Version 1.0. European Data Protection Board. https://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/documents/public-consultations/2026/guidelines-12026-processing-personal-data_en.
Hodel, Tobias, David Schoch, Christa Schneider, und Jake Purcell. 2021. „General Models for Handwritten Text Recognition: Feasibility and State-of-the Art. German Kurrent as an Example“. Journal of Open Humanities Data 7 (Juli): 13. https://doi.org/10.5334/johd.46.
Milligan, Ian. 2019. History in the Age of Abundance? How the Web Is Transforming Historical Research. McGill-Queen’s University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvggx2kh.
Putnam, Lara. 2016. „The Transnational and the Text-Searchable: Digitized Sources and the Shadows They Cast“. The American Historical Review 121 (2): 377–402. https://doi.org/10.1093/ahr/121.2.377.
Romein, Christel Annemieke, Achim Rabus, Gundram Leifert, und Phillip Benjamin Ströbel. 2025. „Assessing Advanced Handwritten Text Recognition Engines for Digitizing Historical Documents“. International Journal of Digital Humanities 7 (1): 115–34. https://doi.org/10.1007/s42803-025-00100-0.
Strien, Daniel van, Kaspar Beelen, Mariona Coll Ardanuy, Kasra Hosseini, Barbara McGillivray, und Giovanni Colavizza. 2020. „Assessing the Impact of OCR Quality on Downstream NLP Tasks“. Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2020) (Setúbal), Februar 22, 484–96. https://doi.org/10.5220/0009169004840496.
Verordnung (EU) 2016/679 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten (Datenschutz-Grundverordnung), Amtsblatt der Europäischen Union 1 (2016). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/deu.
Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (Verordnung über künstliche Intelligenz), Amtsblatt der Europäischen Union (2024). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/deu.
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Zitat

Mit BibTeX zitieren:
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Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:
Mähr, Moritz. 2025. “Quellensuche für eine historische Forschungsfrage.” In Critical AI Literacy für Historiker:innen. December 29. https://maehr.github.io/critical-ai-literacy-for-historians/de/exercises/quellensuche-vorort-europarat-1963.html.