KI-gestützte Gutachterzuordnung: Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz im Verlagswesen

Wie KI die Auswahl von Peer Reviewern im wissenschaftlichen Publizieren optimiert

Einführung: Peer Review unter Druck

Die Peer Review steht im Zentrum des akademischen Publizierens. Bevor ein Manuskript angenommen wird, wird es normalerweise von einem oder mehreren Experten bewertet, die seine Originalität, Methoden, Analyse und Beitrag zum Fachgebiet beurteilen. Grundsätzlich schützt dieser Prozess die Forschungsqualität und hilft Autoren, ihre Arbeit zu verbessern. In der Praxis erweist sich jedoch ein Schritt oft als schwierig und zeitaufwendig: geeignete Gutachter zu finden.

Von Herausgebern wird erwartet, dass sie Gutachter identifizieren, die:

• über die richtige Fachkenntnis für das Thema und die Methoden des Manuskripts verfügen,
• nicht im Konflikt mit den Autoren stehen,
• zuverlässig und konstruktiv sind und
• innerhalb des gewünschten Zeitrahmens verfügbar sind.

Traditionell basierte die Gutachterauswahl auf persönlichen redaktionellen Netzwerken, manuellen Datenbanksuchen und Vorschlägen von Autoren. Dieser Ansatz funktioniert für kleine, spezialisierte Zeitschriften einigermaßen gut, wird aber mit zunehmendem Einreichungsvolumen immer ineffizienter und unsicherer. Herausgeber verbringen viel Zeit damit, Einladungen zu versenden, die abgelehnt oder ignoriert werden, während dieselbe kleine Gruppe von „üblichen Verdächtigen“ mit Anfragen überlastet wird und Experten am Anfang ihrer Karriere unsichtbar bleiben.

Fortschritte in künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalyse bieten nun eine Alternative. Durch die Analyse von Publikationsverzeichnissen, Schlüsselwörtern, Zitationsnetzwerken und vergangenem Begutachtungsverhalten können KI-gestützte Werkzeuge Herausgebern helfen, Gutachter schneller und systematischer zu finden und auszuwählen. Sorgfältig eingesetzt versprechen diese Systeme, die Peer Review schneller, fairer und transparenter zu machen – während die Kontrolle beim Menschen bleibt.

Die Herausforderungen der traditionellen Gutachterauswahl

Bevor wir untersuchen, wie KI helfen kann, ist es wichtig, die Probleme zu klären, mit denen Herausgeber derzeit konfrontiert sind.

Begrenzte Verfügbarkeit und Gutachterermüdung

Viele aktive Forscher erhalten jede Woche mehrere Anfragen zur Begutachtung. Da die Begutachtung oft unbezahlt ist und neben Lehre, Forschung und Verwaltung erfolgen muss, werden viele Einladungen abgelehnt oder mit erheblicher Verzögerung angenommen. Herausgeber können Dutzende Einladungen versenden, bevor sie zwei oder drei Gutachter gewinnen, insbesondere in hochspezialisierten oder sich schnell entwickelnden Bereichen.

Fachkenntnisse abgleichen und Voreingenommenheit vermeiden

Die Auswahl eines Gutachters ist nicht einfach eine Frage, jemanden zu finden, der in einem vage verwandten Bereich arbeitet. Herausgeber müssen sicherstellen, dass Gutachter:

• detaillierte Kenntnisse über das spezifische Thema und die Methoden des Manuskripts besitzen und
• keine starken persönlichen oder beruflichen Bindungen zu den Autoren haben, die ihr Urteil beeinflussen könnten.

Manuelle Recherchen in Datenbanken wie PubMed, Scopus oder Web of Science können potenzielle Experten identifizieren, aber deren Eignung zu bewerten ist arbeitsintensiv. Herausgeber verlassen sich möglicherweise auch bewusst oder unbewusst auf vertraute Namen in ihren eigenen Netzwerken, was geografische, institutionelle oder demografische Verzerrungen einführen kann.

Interessenkonflikte

Interessenkonflikte können entstehen, wenn potenzielle Gutachter:

• an derselben Institution wie die Autoren arbeiten,
• kürzlich gemeinsam Artikel mit ihnen verfasst haben,
• in direktem Wettbewerb um Fördermittel oder Sichtbarkeit stehen, oder
• persönliche Beziehungen zu den Autoren haben.

Diese Beziehungen manuell zu untersuchen ist schwierig und oft unvollständig, besonders wenn Autoren und Gutachter komplexe Kooperationsverläufe über mehrere Institutionen hinweg haben.

Zeitaufwändige, ungleichmäßige Prozesse

Da der traditionelle Ansatz stark vom Wissen und der verfügbaren Zeit einzelner Herausgeber abhängt, ist er von Natur aus ungleichmäßig. Einige Manuskripte werden schnell bearbeitet, weil der Herausgeber passende Gutachter kennt; andere bleiben wochenlang liegen, weil der Herausgeber von Grund auf neu beginnen muss. Diese Inkonsistenz frustriert Autoren und kann dem Ruf einer Zeitschrift schaden.

Wie KI die Gutachterzuweisung verändert

KI-gestützte Systeme zur Auswahl von Gutachtern zielen darauf ab, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten viel schneller analysieren als jeder Mensch. Während sich spezifische Tools in ihren Algorithmen und Schnittstellen unterscheiden, folgen die meisten einer ähnlichen Logik.

1. Expertise-Abgleich durch Text- und Metadatenanalyse

Wenn ein Manuskript eingereicht wird, können KI-Tools dessen Titel, Abstract, Schlüsselwörter und Referenzen lesen, um ein Profil seines Fachgebiets und der Methoden zu erstellen. Techniken aus der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und dem maschinellen Lernen vergleichen dieses Profil dann mit denen von Millionen veröffentlichter Artikel.

Potenzielle Gutachter werden basierend auf Folgendem identifiziert:

• Themen, über die sie veröffentlicht haben,
• Methoden und Techniken, die sie häufig verwenden, und
• die Aktualität und Relevanz ihrer Arbeit.

Zum Beispiel könnte ein Manuskript über "Deep Learning zur Erkennung der diabetischen Retinopathie" mit Gutachtern abgeglichen werden, die kürzlich Veröffentlichungen sowohl in der medizinischen Bildanalyse als auch in tiefen neuronalen Netzen hatten, anstatt mit irgendeinem Augenarzt oder irgendeinem Forscher im Bereich maschinelles Lernen. Dieses feinkörnige Matching ist manuell schwer durchzuführen, aber für KI-Systeme, die auf großen Artikelsammlungen trainiert wurden, relativ einfach.

2. Automatisierte Erkennung von Interessenkonflikten

KI-Tools können auch potenzielle Interessenkonflikte überprüfen, indem sie analysieren:

• Autoren- und Gutachterzugehörigkeiten (aktuell und früher),
• Koautorennetzwerke,
• gemeinsame Förderungsanerkennungen, und
• Mitgliedschaft in denselben Forschungskonsortien oder Ausschüssen.

Durch das Abgleichen dieser Informationen können KI-Systeme Kandidaten markieren, die kürzlich mit den Autoren zusammengearbeitet haben, in derselben Abteilung tätig sind oder andere enge Verbindungen haben. Herausgeber können dann entscheiden, ob sie diese Gutachter ausschließen, um das Risiko von voreingenommenen oder als voreingenommen wahrgenommenen Bewertungen zu verringern.

3. Vorhersage der Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit von Gutachtern

Ein KI-System kann das frühere Begutachtungsverhalten untersuchen, um abzuschätzen, ob ein bestimmter Kandidat wahrscheinlich eine neue Aufgabe annimmt und rechtzeitig liefert. Relevante Signale umfassen:

• den Anteil der in der Vergangenheit angenommenen oder abgelehnten Einladungen,
• durchschnittliche Bearbeitungszeit der Begutachtungen,
• kürzliche Publikationstätigkeit (sehr aktive Autoren könnten beschäftigter sein), und
• saisonale Muster (einige Gutachter sind zu bestimmten Jahreszeiten weniger verfügbar).

Obwohl diese Vorhersagen nie perfekt sind, ermöglichen sie es Herausgebern, Einladungen zu priorisieren an Gutachter mit hoher Wahrscheinlichkeit für Annahme und fristgerechte Fertigstellung, was den Prozess beschleunigt und die Anzahl der "kalten" Einladungen reduziert.

4. Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit von Begutachtungen

Einige KI-Systeme analysieren auch frühere Begutachtungsberichte (sofern verfügbar), um zu bewerten:

• ob die Gutachten detailliert oder oberflächlich sind,
• ob das Feedback ausgewogen und konstruktiv ist, und
• ob die Empfehlungen der Gutachter vernünftig mit den redaktionellen Entscheidungen übereinstimmen.

Diese Informationen helfen Herausgebern, zwischen Gutachtern zu unterscheiden, die konsequent durchdachtes, gut strukturiertes Feedback geben, und solchen, deren Kommentare minimal, verspätet oder problematisch sind. Im Laufe der Zeit kann eine solche Überwachung höhere Standards fördern und unzuverlässige Begutachtungspraktiken entmutigen.

5. Kontinuierliche Verbesserung durch maschinelles Lernen

Moderne Plattformen zur Gutachterzuordnung integrieren oft redaktionelles Feedback, um ihre Empfehlungen zu verfeinern. Zum Beispiel können Herausgeber die Eignung vorgeschlagener Gutachter bewerten, angeben, ob Einladungen angenommen oder abgelehnt wurden, und vom System übersehene Konflikte markieren. Maschinelle Lernmodelle nutzen dieses Feedback, um zukünftige Vorhersagen zu verbessern und den Zuordnungsprozess allmählich an die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen jeder Zeitschrift anzupassen.

Vorteile der KI-gestützten Gutachterauswahl

Bei durchdachtem Einsatz bietet KI mehrere bedeutende Vorteile für Zeitschriften, Herausgeber, Gutachter und Autoren.

1. Effizienz und Geschwindigkeit

KI-Systeme können riesige Datenbanken durchsuchen und in Sekunden eine Rangliste potenzieller Gutachter erstellen, wodurch die Zeit, die Herausgeber für manuelle Suchen aufwenden, drastisch reduziert wird. Diese Effizienz:

• verkürzt die Anfangsphase des Peer-Review-Prozesses,
• ermöglicht es Herausgebern, sich auf Inhalte und Entscheidungen statt auf Logistik zu konzentrieren, und
• kann eine Zeitschrift für Autoren attraktiver machen, die schnelle Reaktionen schätzen.

2. Bessere Arbeitsverteilung und reduzierte Gutachterermüdung

Da KI-Tools auf große Pools potenzieller Gutachter zugreifen können, sind sie gut positioniert, untergenutzte Experten zu identifizieren, einschließlich Nachwuchsforschern, deren Publikationsverzeichnisse Expertise zeigen, die aber möglicherweise noch nicht in den persönlichen Netzwerken der Herausgeber erscheinen. Die Erweiterung der Gutachterbasis:

• verteilt die Begutachtungsbelastung gerechter,
• reduziert den Druck auf eine kleine Anzahl von „Go-to“-Gutachtern, und
• schafft neue Möglichkeiten für aufstrebende Wissenschaftler, sich einzubringen.

3. Erhöhte Objektivität und Vielfalt

Obwohl kein System völlig frei von Vorurteilen ist, kann die KI-gestützte Zuordnung einige Formen von menschlicher Voreingenommenheit reduzieren, indem sie sich auf Daten (Publikationsverzeichnisse, Expertise, Leistung) statt auf Bekanntheit oder Ruf konzentriert. In Kombination mit expliziten redaktionellen Richtlinien können KI-Tools helfen:

• geografische, institutionelle und geschlechtsspezifische Vielfalt in den Gutachterpools fördern,
• sicherstellen, dass spezialisierte Teilgebiete angemessen abgedeckt sind, und
• unbewusste Präferenzen für bestimmte Universitäten oder Regionen minimieren.

4. Systematisches Management von Interessenkonflikten

Durch das systematische Scannen von Zugehörigkeits- und Kooperationsnetzwerken können KI-Tools Interessenkonflikte erkennen, die beschäftigte Herausgeber möglicherweise übersehen, insbesondere wenn Beziehungen mehrere Institutionen umfassen oder große Konsortien involvieren. Dies stärkt die Integrität des Begutachtungsprozesses und hilft Zeitschriften, bei Streitigkeiten Sorgfaltspflicht nachzuweisen.

5. Potenzielle Verbesserungen der Begutachtungsqualität

Durch die Verfolgung der Leistung von Gutachtern und die Priorisierung derjenigen, die zuverlässig, gründlich und konstruktiv sind, können KI-unterstützte Systeme allmählich die Gesamtqualität der Peer-Review verbessern. Redakteure können ein nuancierteres Bild ihrer Gutachtergemeinschaft aufbauen und diejenigen erkennen, die konsequent wertvolles Feedback liefern.

Herausforderungen und ethische Überlegungen

Trotz dieser Vorteile gibt es erhebliche Herausforderungen und ethische Fragen im Zusammenhang mit KI bei der Auswahl von Gutachtern. Zeitschriften müssen diese Probleme angehen, um sicherzustellen, dass technologische Fortschritte nicht auf Kosten von Fairness, Transparenz oder Vertrauen gehen.

1. Datenschutz und Regulierung

KI-basierte Tools basieren oft auf detaillierten Informationen über Publikationen, Zugehörigkeiten und Begutachtungshistorien von Forschern. Während viele dieser Daten öffentlich sind, sind einige es nicht. Zeitschriften und Dienstleister müssen:

• die Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einhalten,
• den Gutachtern klar machen, wie ihre Daten verwendet werden, und
• sicherstellen, dass Daten sicher gespeichert und nicht über vereinbarte Zwecke hinaus geteilt werden.

2. Algorithmische Verzerrung und Transparenz

KI-Systeme lernen aus historischen Daten. Wenn frühere Muster bei der Auswahl von Gutachtern voreingenommen waren – zum Beispiel zugunsten bekannter Institutionen oder etablierter Forscher – können diese Verzerrungen vom Algorithmus kodiert und verstärkt werden. Um dieses Risiko zu mindern:

• Entwickler und Zeitschriften sollten die Ergebnisse auf systematische Muster überwachen (z. B. Unterrepräsentation bestimmter Regionen oder Karrierestufen);
• Anpassungen können vorgenommen werden, um gezielt die Auswahl der Gutachter zu erweitern; und
• wo möglich, sollten Entscheidungskriterien dokumentiert werden, damit Menschen KI-Empfehlungen verstehen und hinterfragen können.

3. Übermäßige Abhängigkeit von Automatisierung

KI-Tools sollten als Entscheidungsunterstützung gesehen werden, nicht als Entscheidungsträger. Redaktionelles Urteilsvermögen bleibt entscheidend für:

• Bewertung nuancierter Fachkenntnisse, die nicht vollständig durch Publikationsnachweise erfasst werden,
• Berücksichtigung sensibler zwischenmenschlicher oder reputationsbezogener Faktoren, und
• Abwägung konkurrierender Prioritäten wie Geschwindigkeit, Tiefe und Fairness.

Redakteure sollten sich frei fühlen, KI-Vorschläge zu übergehen, wenn sie gute Gründe dafür haben, und sie sollten automatische Entscheidungen regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass sie mit den Werten der Zeitschrift übereinstimmen.

4. Kommunikation und Vertrauen

Autoren und Gutachter könnten gegenüber „Black-Box“-Systemen, die unsichtbare Entscheidungen treffen, misstrauisch sein. Klare Kommunikation über:

• welche KI-Tools verwendet werden,
• auf welche Daten sie sich stützen, und
• wie endgültige Entscheidungen getroffen werden

hilft, Vertrauen zu erhalten. Öffentlich zugängliche redaktionelle Richtlinien und sorgfältig formulierte Anleitungen – überprüft und verfeinert von erfahrenen human proofreaders – können eine wichtige Rolle beim Aufbau von Vertrauen spielen.

Die Zukunft der KI-unterstützten Gutachterauswahl

Der Einsatz von KI bei der Gutachterzuordnung befindet sich noch in der Entwicklung. In den kommenden Jahren werden wir wahrscheinlich Folgendes sehen:

• Hybride KI–Mensch-Systeme, bei denen Tools Vorschläge generieren und Konflikte markieren, aber Herausgeber die volle Kontrolle über die endgültigen Zuweisungen behalten.
• Vielfaltsbewusste Algorithmen, die explizit geografische, institutionelle oder demografische Repräsentation berücksichtigen, um inklusivere Gutachterpanels zu erstellen.
• Verbessertes Inhaltsverständnis durch Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Tools ermöglichen, subtile Nuancen von Methodik und Theorie bei der Expertisezuordnung zu erfassen.
• Integrierte redaktionelle Dashboards, die Gutachterzuordnung, Nachverfolgung, Leistungskennzahlen und Arbeitslastmanagement in einer einzigen Oberfläche kombinieren.

Da diese Technologien immer ausgefeilter und weiter verbreitet werden, benötigen Redaktionsteams fortlaufende Schulungen und klare Richtlinien, um sicherzustellen, dass Effizienzsteigerungen mit ethischem und transparentem Vorgehen in Einklang stehen.

Fazit: KI als Partner, nicht als Ersatz

KI-unterstützte Gutachterauswahl bietet eine kraftvolle Antwort auf einige der hartnäckigsten Herausforderungen im Peer Review: geeignete Experten zu identifizieren, Interessenkonflikte zu managen, Verzögerungen zu reduzieren und Ermüdung der Gutachter zu vermeiden. Durch die Nutzung groß angelegter Daten und fortschrittlicher Analytik können diese Tools Herausgebern helfen, qualifizierte Gutachter schneller zu finden und die Arbeit gerechter in der Forschungsgemeinschaft zu verteilen.

KI ist jedoch kein Allheilmittel und muss mit Vorsicht eingesetzt werden. Fragen des Datenschutzes, algorithmischer Voreingenommenheit, übermäßiger Automatisierungsabhängigkeit und der Notwendigkeit von Transparenz dürfen nicht ignoriert werden. Das effektivste Modell ist eine Partnerschaft: KI-Tools liefern evidenzbasierte Vorschläge und Warnungen, während menschliche Herausgeber ihr Wissen, ihre Erfahrung und ihr ethisches Urteilsvermögen einsetzen, um endgültige Entscheidungen zu treffen.

Für Zeitschriften und Verlage erstreckt sich diese Partnerschaft darauf, wie sie über den Einsatz von KI kommunizieren. Klare, gut ausgearbeitete Dokumentationen, Richtlinien und Autorenanweisungen – verfeinert durch professionelles menschliches Korrekturlesen – sind entscheidend, um Vertrauen in den Peer-Review-Prozess zu erhalten. Während sich KI weiterentwickelt, sollte das Ziel nicht sein, menschliche Expertise zu ersetzen, sondern sie zu unterstützen und so ein Peer-Review-System aufzubauen, das schneller, zuverlässiger und gerechter für Autoren, Gutachter und Herausgeber gleichermaßen ist.