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Zitatdatenbanken bilden die Datengrundlagen für zahlreiche szientometrische Untersuchungen, Evaluationen wissenschaftlicher Leistungen und Uni-Rankings. In der Literatur finden sich kaum Hinweise auf endogene Fehler (Original richtig, Datenbankeintrag falsch) in den kostenpflichtigen Datenbanken. Banale Fehler (z.B. Falschschreibung der Namen von Autorinnen oder Autoren) in Datenbanken hätten nur geringe Relevanz. Die Fehlersuche zu Pierre Bourdieu als "cited author" im SSCI (Vergleich Original - SSCI-Record) ergab mehr als 85 Mutationen. Die Fallstudien zeigen eine hohe Anzahl endogener Datenbankfehler. In den Rechtswissenschaften übliche Referenzen in Fußnoten laufen große Gefahr, in Phantomreferenzen verwandelt zu werden (Fallstudie Harvard Law Review: 99 Prozent Fehler). Dem Anspruch des SSCI, die "relevanten" globalen Sozialwissenschaften abzubilden - für alle im SSCI erfassten Disziplinen -, stehen offenbar Mängel in Datenerfassung und -verarbeitung im Wege.

Die Erörterung der Themenfrage wird mit der Vorausantwort: 'ja selbstverständlich nein' eröffnet. Dieser Widerspruch, der sich in der Antwort zeigt, weist auf das zu klärende Problem hin, ob es ein Widerspruch ist, sich der ganzen Wirklichkeit des Menschen als Gesellschaftswesen nur mit naturwissenschaftlichen oder sozial- und geisteswissenschaftlichen Erkenntnismethoden bemächtigen zu wollen. Verläßt man die Ebene der Klassifizierung von Wissenschaften, geht man also nicht davon aus, daß es sich um inkompatible Sichtweisen der Wirklichkeit handelt, so wird sehr schnell deutlich, daß die Verfahren der Erkenntnisgewinnung und Wissenssicherung Unterschiede aber auch viele Gemeinsamkeiten aufweisen. Letztendlich gibt es einen Schnittpunkt, an der sich alle Wissenschaft vereinigt, nämlich am Menschen, der zu wissen sucht. (NG)

Richard Swedberg (Hrsg.): Theorizing in Social Science: The Context of Discovery. Stanford: Stanford University Press 2014. 9780804791090

Ausgehend von der fruchtbaren Zusammenarbeit zwischen KI und kognitiver Psychologie wird in diesem Artikel für eine Ausweitung der KI-Modellierung auf die gesamten Sozialwissenschaften
argumentiert. Die KI könnte eine Vermittlerrolle zwischen natur- und geisteswissenschaftlich
ausgerichteter Forschung einnehmen, die Nachteile der traditionellen Computermodellierung
aufheben und der Theoriebildung in den Sozialwissenschaften neue, vielleicht entscheidende
Impulse vermitteln. Hinweise zur Realisierung solcher Modelle werden am Schluß zusammen mit einigen Beispielen diskutiert.