KI-gestützte Datenanalysetools haben das Potenzial, die Qualität wissenschaftlicher Publikationen deutlich zu verbessern. Eine neue Studie von Professor Mathias Christmann, Chemieprofessor an der Freien Universität Berlin, hat Mängel in chemischen Publikationen aufgedeckt.
Mithilfe eines Python-Skripts, das mit Hilfe moderner KI-Sprachmodelle entwickelt wurde, analysierte Christmann mehr als 3.000 veröffentlichte wissenschaftliche Arbeiten Organische Briefe in den letzten zwei Jahren. Die Analyse ergab, dass nur 40 % der chemischen Forschungsarbeiten fehlerfreie Massenmessungen enthielten. Das hierfür eingesetzte KI-basierte Datenanalysetool konnte ohne vorherige Programmierkenntnisse erstellt werden.
„Die Ergebnisse zeigen, wie leistungsfähig KI-gestützte Werkzeuge im Forschungsalltag sein können. Sie machen nicht nur komplexe Analysen zugänglich, sondern verbessern auch die Zuverlässigkeit wissenschaftlicher Daten“, erklärt Christmann.
Fortschrittliche große Sprachmodelle wie ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) und Claude (Anthropic) ermöglichen jetzt die direkte Übersetzung natürlicher Sprache in Computersprachen wie Python. Dadurch können Forscher ohne Programmierkenntnisse Anwendungen erstellen, die beispielsweise große Datensätze nach bestimmten Textbestandteilen oder Messwerten durchsuchen. Die so gewonnenen Daten können dann automatisiert weiterverarbeitet und auf Plausibilität überprüft werden.
Christmanns Studie „Was ich aus der Analyse genauer Massendaten von 3000 unterstützenden Informationsdateien gelernt habe“ veröffentlicht In Organische Briefenutzte ein KI-gestütztes Datenanalysetool, um bisher unbekannte systematische Fehler aufzudecken. Außerdem wurden Fälle identifiziert, in denen falsch berechnete Werte offenbar durch Messungen bestätigt wurden.
„Diese Beobachtungen werfen die Frage auf, ob einige Messungen möglicherweise gefälscht waren“, betont der Forscher.
Diese Studie zeigt, wie KI-Tools die wissenschaftliche Integrität durch automatisierte Qualitätskontrolle und systematische Fehlererkennung verbessern können.
Im Rahmen der Initiative „KI in der Bildung“ plant der Fachbereich Biologie, Chemie, Pharmazie der Freien Universität Berlin, diese und ähnliche Tools in sein Curriculum zu integrieren. „Sie werden den Studierenden dabei helfen, ausgeprägte Fähigkeiten zur Datenanalyse und zum kritischen Denken zu entwickeln“, sagt Christmann. „KI-Tools werden bei der Vorbereitung von Studenten auf ihre Forschungskarriere wertvoll sein.“
Weitere Informationen:
Mathias Christmann, Was ich aus der Analyse genauer Massendaten von 3000 unterstützenden Informationsdateien gelernt habe, Organische Briefe (2024). DOI: 10.1021/acs.orglett.4c03458