LLMs beschleunigen systematische Mapping‑Studien – Erfahrungsbericht aus der Praxis
Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) gewinnt in der Forschung immer mehr an Bedeutung. Durch ihre Fähigkeit, große Textmengen zu verarbeiten, können LLMs wesentliche Schritte der Evidenzsynthese unterstützen und…
- Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) gewinnt in der Forschung immer mehr an Bedeutung.
- Durch ihre Fähigkeit, große Textmengen zu verarbeiten, können LLMs wesentliche Schritte der Evidenzsynthese unterstützen und damit die Effizienz von systematischen Revie…
- In diesem Bericht wird die praktische Durchführung einer systematischen Mapping‑Studie mit Hilfe von LLMs detailliert beschrieben.
Die Nutzung von Large Language Models (LLMs) gewinnt in der Forschung immer mehr an Bedeutung. Durch ihre Fähigkeit, große Textmengen zu verarbeiten, können LLMs wesentliche Schritte der Evidenzsynthese unterstützen und damit die Effizienz von systematischen Reviews steigern.
In diesem Bericht wird die praktische Durchführung einer systematischen Mapping‑Studie mit Hilfe von LLMs detailliert beschrieben. Dabei werden die einzelnen Phasen, die erforderlichen Anpassungen und die wichtigsten Herausforderungen aufgezeigt. Besonders positiv hervorgehoben werden die deutliche Zeitersparnis bei wiederkehrenden Aufgaben und die höhere Standardisierung bei der Datenerfassung.
Gleichzeitig werden auch die Nachteile beleuchtet: Der Aufwand, zuverlässige und gut strukturierte Prompts zu entwickeln, erfordert mehrere Iterationen und Tests, was die erwarteten Zeitgewinne teilweise neutralisiert. Zudem treten gelegentlich „Halluzinationen“ auf, und eine kontinuierliche manuelle Kontrolle bleibt unverzichtbar.
Der Beitrag liefert wertvolle Erkenntnisse und praxisnahe Empfehlungen für Forscher, die LLMs in systematischen Mapping‑Studien und Reviews einsetzen möchten. Er betont sowohl die potenziellen Effizienzsteigerungen als auch die methodischen Risiken, die bei der Anwendung berücksichtigt werden sollten.
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