Als ich in der Übersichtsarbeit den Abschnitt „Forschungsfortschritt“ schrieb, kommentierte mein Betreuer: „Gibt es nach dieser wegweisenden Arbeit aus dem Jahr 2022 jemanden, der daran anknüpft?“ – Das „Was kam danach?“ der Literatur ist eine Frage, mit der sich jeder auseinandersetzen muss, der eine Übersichtsarbeit schreibt.
Zuerst WorkBuddy gefragt
Es lieferte eine aufrichtig klingende Beschreibung: „Nach der Veröffentlichung dieser Arbeit wurden im Fachgebiet mehrere Folgestudien zu ×× durchgeführt …“ – Das klang sehr richtig, aber keine einzige konkrete Studie ließ sich öffnen: kein Titel, kein Autor, kein Jahr; als ich nach Details fragte, räumte es ein, dass es sie nicht bestätigen könne. Einen Stammbaum aus dem Gedächtnis zu zeichnen, bedeutet, die Striche aus der Vorstellung zu ziehen.
Dann MuchSci verwendet
Ich begann mit den Metadaten jener Arbeit: Die Zitationsinformationen lagen im Archiv der Suchergebnisse vor; indem ich weiter filterte – nach Jahr filterte, nach Relevanz bestätigte –, wurden die Folgestudien einzeln aufgelistet, mit vollständigen Metadaten, und die Kernpunkte ließen sich direkt lesen. In einem halben Tag kletterte ich bei diesem Zweig des Literaturstammbaums drei Ebenen hinauf, und alle neuesten Entwicklungen wurden aufgenommen.
Der Unterschied zwischen den beiden Vorgehensweisen liegt im Kern in der „Grundlage“: Die eine stützt sich auf Eindrücke aus dem Gedächtnis des Modells, die andere auf echte Zitationsdaten aus der Literaturdatenbank. Bei einem Stammbaum ist es entscheidend, ob ein Strich aus der Vorstellung oder aus einem Archiv stammt – in eine Übersichtsarbeit geschrieben, sind das zwei verschiedene Schicksale.
Crawling-Route geteilt: Ausgangspunkt festlegen, Zitationen ansehen, Nachfolgearbeiten filtern, Kernpunkte schnell lesen, in die Datenbank aufnehmen und den Stammbaum fortsetzen. Der Stammbaum wird weiter wachsen – vorausgesetzt, jedes Blatt hat ein Archiv.