KI-gestütztes Manuskript-Screening: Wie künstliche Intelligenz die Bewertung von Zeitschrifteneinreichungen transformiert

Einführung

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) verändert nahezu jede Phase des wissenschaftlichen Publikationsprozesses, und einer der sichtbarsten Bereiche des Wandels ist das Manuskript-Screening. Zeitschriften und Konferenzen erhalten nun eine beispiellose Anzahl von Einreichungen aus aller Welt. Redaktionsteams müssen schnell entscheiden, welche Manuskripte für die Begutachtung geeignet sind, welche vor der Prüfung überarbeitet werden müssen und welche überhaupt nicht in den Umfang der Zeitschrift fallen.

Traditionell basierte dieses erste Triage-Verfahren auf manuellen Kontrollen: Redakteure und redaktionelle Assistenten überprüfen Formatierung, Zitierstil, Wortanzahl, Ethik-Erklärungen und grundlegende Relevanz. Sie prüfen auch auf Plagiate sowie offensichtliche Daten- oder Bildmanipulationen. Dies ist zeitaufwändige, repetitive Arbeit, die die Begutachtung verzögert und die Kapazitäten der Redaktionen belasten kann. Zudem ist sie anfällig für menschliche Fehler und unbewusste Voreingenommenheit.

KI-gestützte Manuskriptscreening-Tools zielen darauf ab, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie repetitive, regelbasierte Aufgaben automatisieren und datenbasierte Unterstützung für redaktionelle Entscheidungen bieten. Durch die Kombination von Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML) und automatisierter Analyse von Text, Bildern und Metadaten können KI-Systeme dazu beitragen, sicherzustellen, dass nur konforme, relevante und ethisch einwandfreie Manuskripte zur Begutachtung weitergeleitet werden. Dieser Artikel untersucht, wie KI im Manuskriptscreening eingesetzt wird, welche Vorteile und Risiken damit verbunden sind und wie Verlage diese Tools verantwortungsvoll integrieren können.

Die Grenzen des traditionellen Manuskriptscreenings

Bevor KI-Lösungen diskutiert werden, ist es wichtig zu verstehen, warum das manuelle Screening so stark belastet ist.

1. Steigende Einreichungszahlen

Open-Access-Publikationen, globales Forschungswachstum und zunehmender Publikationsdruck haben die Einreichungszahlen auf Rekordniveau getrieben. Viele Zeitschriften erhalten tausende Manuskripte pro Jahr. Selbst eine einfache Erstprüfung – Bestätigung der Wortanzahl, der Abschnittsstruktur und der grundsätzlichen Eignung – kann schnell zu Rückständen führen.

2. Arbeitsintensive Vorprüfungen

Herausgeber und redaktionelle Assistenten müssen überprüfen, dass jedes Manuskript:

• folgt dem Formatierungs- und Zitierstil der Zeitschrift;
• enthält erforderliche Abschnitte (z. B. Abstract, Methoden, Ethik, Finanzierungsangaben);
• erfüllt Wort- und Abbildungsgrenzen;
• enthält angemessene Offenlegungen (z. B. Interessenkonflikte, Studienregistrierung);
• entspricht den grundlegenden ethischen und Berichtsrichtlinien.

Wenn diese Arbeit manuell durchgeführt wird, ist sie repetitiv und langsam und lenkt Zeit von höherwertigen redaktionellen Aufgaben wie konzeptioneller Bewertung und Gutachtermanagement ab.

3. Plagiat, Bildmanipulation und Datenintegrität

Fragen der Forschungsintegrität – wie Plagiat, Selbstplagiat, doppelte Einreichungen, gefälschte Daten und manipulierte Abbildungen – sind ein wachsendes Problem. Die Erkennung dieser Probleme erfordert den Vergleich von Einreichungen mit großen Beständen veröffentlichter Literatur und Bildarchiven. Menschliche Herausgeber können dies ohne automatisierte Unterstützung nicht effizient leisten.

4. Überlastung der Gutachter und fehlgeleitete Manuskripte

Viele Manuskripte werden an Zeitschriften gesendet, zu denen sie eigentlich nicht gehören. Eine Fehlanpassung zwischen dem Thema oder den Methoden des Papiers und dem Umfang der Zeitschrift führt zu vermeidbaren Ablehnungen ohne Begutachtung oder, schlimmer noch, zu verschwendeter Zeit der Gutachter. Schlecht strukturierte oder eindeutig ungeeignete Manuskripte gelangen manchmal einfach deshalb in die Begutachtung, weil die Redaktionsteams überlastet sind.

5. Voreingenommenheit und Inkonsistenz

Menschliche Herausgeber bringen zwangsläufig ihre eigenen Erfahrungen und Vorlieben in den Prozess ein. Ohne klare, standardisierte Kriterien kann das erste Screening zwischen den Personen variieren, und implizite Vorurteile in Bezug auf Land, Institution oder Thema können Entscheidungen subtil beeinflussen.

Wie KI die Manuskriptprüfung verändert

KI-basierte Tools sind dazu gedacht, menschliche Herausgeber zu ergänzen, nicht zu ersetzen. Sie übernehmen die mechanischen, regelbasierten Teile der Prüfung und liefern Signale, die Herausgebern helfen zu entscheiden, welche Manuskripte eine genauere Betrachtung verdienen.

1. Automatisierte Formatierungs- und Compliance-Prüfungen

Eine der einfachsten Anwendungen von KI ist die automatische Überprüfung, ob eine Einreichung die technischen Anforderungen einer Zeitschrift erfüllt. KI-gesteuerte Systeme können:

• den Referenz- und Zitationsstil anhand der Zeitschriftenvorgaben (APA, MLA, Chicago, Vancouver usw.) überprüfen;
• bestätigen, dass das Manuskript innerhalb der Wort-, Abbildungs- und Tabellenlimits liegt;
• die Struktur der Abschnitte überprüfen (z. B. Vorhandensein von Abstract, Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion, Fazit);
• fehlende Elemente wie Ethikgenehmigungen, Einverständniserklärungen oder Interessenkonfliktangaben erkennen.

Tools wie Penelope.ai und ähnliche Systeme führen diese Prüfungen fast sofort bei der Einreichung durch und erstellen einen Bericht für Autoren und Herausgeber. Autoren können dann grundlegende Probleme korrigieren, bevor der Herausgeber das Manuskript überhaupt betrachtet.

2. KI-basierte Plagiats- und Bildmanipulationserkennung

Plagiatserkennung basiert seit langem auf automatisiertem Textvergleich, aber KI-gestützte Tools gehen darüber hinaus, indem sie paraphrasierte Passagen, Selbstplagiate und subtile Formen der Duplikation erkennen. Systeme wie iThenticate vergleichen Einreichungen mit umfangreichen Datenbanken von Artikeln, Büchern und Webinhalten, um verdächtige Überschneidungen zu markieren.

Für Abbildungen und Bilder analysieren spezialisierte Tools wie Proofig Bilder auf Anzeichen von Duplikation, unangemessener Wiederverwendung oder Manipulation. Sie können wiederholte Panels, geklonte Bereiche oder überraschende Veränderungen hervorheben, die auf absichtliches Fehlverhalten oder nachlässige Abbildungsbearbeitung hinweisen können.

Diese Tools fällen keine endgültigen Urteile—sie geben Warnhinweise für Herausgeber, die sorgfältig geprüft werden müssen. Richtig eingesetzt stärken sie die Forschungsintegrität und schützen Zeitschriften davor, problematische Arbeiten zu veröffentlichen.

3. Sprach- und Lesbarkeitsunterstützung

Viele Einreichungen sind wissenschaftlich fundiert, aber aufgrund von Sprachproblemen schwer lesbar, insbesondere wenn Autoren in einer zweiten oder dritten Sprache schreiben. KI-Sprachtools können helfen, Folgendes zu verbessern:

• Grammatik, Rechtschreibung und Zeichensetzung;
• Satzstruktur und allgemeine Lesbarkeit;
• Klarheit des Arguments und akademischer Ton;
• Konsistenz der Terminologie im gesamten Manuskript.

Dienste wie Trinka AI und ähnliche Editoren sind auf akademisches Schreiben zugeschnitten und können von Autoren vor der Einreichung oder von Zeitschriften im Rahmen des Vorprüfungsprozesses genutzt werden. Während die Sprachqualität nicht als Maßstab für die wissenschaftliche Qualität dienen sollte, erleichtert eine verbesserte Klarheit es Herausgebern und Gutachtern, die eigentliche Forschung zu bewerten.

4. Relevanz- und Umfangszuordnung

Eine weitere wertvolle Anwendung von KI ist die Bestimmung, ob eine Einreichung zu den Zielen und dem Umfang einer Zeitschrift passt. Durch die Analyse von Schlüsselwörtern, Abstracts und Fachklassifikationen können KI-Modelle:

• ordnen Manuskripte Themenkategorien oder Teilgebieten zu;
• markieren Einreichungen, die eindeutig außerhalb des Zuständigkeitsbereichs der Zeitschrift liegen;
• schlagen geeignete assoziierte Redakteure oder Fachredakteure vor;
• helfen, geeignete Peer Reviewer zu identifizieren, indem Manuskriptthemen mit Forscherexpertise und Publikationshistorie abgeglichen werden.

Werkzeuge wie Clarivates Reviewer Finder und andere KI-gesteuerte Empfehlungssysteme nutzen Zitationsdaten und Schlüsselwortanalysen, um diesen Abgleichprozess zu unterstützen. Dies kann die Überlastung von Gutachtern reduzieren und sicherstellen, dass Manuskripte von Experten im richtigen Fachgebiet bewertet werden.

5. Neuheits- und statistische Integritätsprüfungen

Fortgeschrittene KI-Tools beginnen, Aspekte der Neuheit und methodischen Solidität zu bewerten. Durch den Vergleich einer Einreichung mit umfangreicher vorhandener Literatur kann KI anzeigen, ob ähnliche Arbeiten kürzlich veröffentlicht wurden oder ob das Manuskript frühere Studien ohne klare Begründung zu duplizieren scheint.

In experimenteller und klinischer Forschung können Systeme wie StatReviewer automatisch überprüfen:

• ob statistische Tests zum Studiendesign und Datentyp passen;
• ob Effektgrößen, Konfidenzintervalle und p-Werte korrekt berichtet werden;
• ob Stichprobengrößen und Power-Berechnungen angemessen und transparent dokumentiert sind.

Auch hier ersetzen diese Werkzeuge keine Expertenstatistiker, aber sie können potenzielle Probleme frühzeitig aufzeigen, sodass Redakteure um Klarstellung oder zusätzliche Überprüfung bitten können.

Herausforderungen und ethische Fragen

Obwohl KI beeindruckende Vorteile bietet, bringt sie auch neue Herausforderungen mit sich, die sorgfältig gehandhabt werden müssen.

1. Übermäßige Abhängigkeit von Automatisierung

Wenn Redakteure sich zu sehr auf automatisierte Bewertungen oder Warnhinweise verlassen, könnten sie unbeabsichtigt gültige Forschung ablehnen, die nicht den erwarteten Mustern entspricht oder unkonventionelle Methoden verwendet. Komplexe, interdisziplinäre oder innovative Einreichungen können Algorithmen verwirren, die auf standardisierten Formaten trainiert wurden.

Die Lösung besteht darin, KI-Ergebnisse als beratend, nicht entscheidend zu behandeln. KI sollte helfen, die Aufmerksamkeit zu priorisieren, nicht das redaktionelle Urteil zu ersetzen.

2. Algorithmische Verzerrung

KI-Systeme lernen aus den Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn diese Daten historische Verzerrungen widerspiegeln – zum Beispiel die Bevorzugung bestimmter Themen, Methoden, Sprachen, Institutionen oder Regionen – kann die KI diese Muster unbeabsichtigt verstärken. Dies birgt das Risiko, Ungleichheiten zu verstärken, die viele Verlage aktiv zu verringern versuchen.

Verantwortungsbewusster Einsatz von KI erfordert:

• regelmäßige Überprüfung der Modelle auf voreingenommene Ergebnisse;
• transparente Dokumentation, wie Modelle erstellt und aktualisiert werden;
• fortlaufende menschliche Aufsicht, um problematische Muster zu hinterfragen und zu korrigieren.

3. Datenschutz und Sicherheit

Manuskripte in Begutachtung sind vertraulich und enthalten oft unveröffentlichte Daten, proprietäre Methoden oder sensible Informationen. Jedes KI-System, das Einreichungen verarbeitet, muss daher strenge Datenschutzstandards einhalten. Verlage müssen sicherstellen, dass:

• Hochgeladene Manuskripte werden sicher gespeichert und ohne ausdrückliche Erlaubnis nicht für andere Trainingszwecke verwendet;
• Der Zugang zu KI-Plattformen wird kontrolliert und überwacht;
• Drittanbieter erfüllen Datenschutzbestimmungen und vertragliche Verpflichtungen.

Bewährte Praktiken für die verantwortungsvolle Integration von KI

Um die Vorteile von KI zu nutzen und ihre Fallstricke zu vermeiden, können Zeitschriften und Verlage mehrere bewährte Praktiken übernehmen:

• Klare Rollen für KI und Menschen definieren: Nutzen Sie KI für Vorprüfungen und Unterstützung, behalten Sie aber die endgültigen Entscheidungen bei erfahrenen Herausgebern.
• Transparenz gegenüber Autoren und Gutachtern: Erklären Sie, welche KI-Tools verwendet werden, zu welchen Zwecken und wie deren Ergebnisse redaktionelle Arbeitsabläufe beeinflussen.
• Leistung und Fairness überwachen: Überprüfen Sie regelmäßig, wie sich das KI-gestützte Screening auf Bearbeitungszeiten, Annahmeraten und die Vielfalt der veröffentlichten Autoren und Themen auswirkt.
• Schulungen für das Redaktionsteam anbieten: Herausgeber sollten die Stärken und Grenzen der von ihnen verwendeten Tools verstehen, um die Ergebnisse kritisch interpretieren zu können.
• Mehrere Schutzmaßnahmen aufrechterhalten: Kombinieren Sie KI-Prüfungen mit Plagiatstools, menschlicher Integritätsprüfung und klaren Richtlinien zum Umgang mit markierten Manuskripten.

Fazit

KI-gestütztes Manuskript-Screening hat das Potenzial, den Einreichungsbewertungsprozess zu transformieren. Durch die Automatisierung von Compliance-Prüfungen, Plagiatserkennung, Bildanalyse, Sprachverfeinerung, Relevanzabgleich und grundlegender statistischer Überprüfung können KI-Tools die redaktionelle Arbeitsbelastung erheblich reduzieren, Entscheidungszeiten verkürzen und die Integrität des veröffentlichten Bestands verbessern.

KI ist jedoch kein Ersatz für das nuancierte Urteilsvermögen und die ethische Verantwortung menschlicher Herausgeber, Gutachter und Verleger. Die robustesten Systeme werden hybride Arbeitsabläufe sein, bei denen KI repetitive technische Aufgaben übernimmt, während Menschen die Autorität über wissenschaftliche Qualität, Fairness und endgültige Entscheidungen behalten. Durchdacht eingesetzt kann KI dazu beitragen, das akademische Publizieren schneller, konsistenter und transparenter zu machen – ohne die Strenge und das Vertrauen zu opfern, auf denen die wissenschaftliche Kommunikation beruht.