KI-Blog 2026

(KI als Verstärker wissenschaftlicher Schwächen 4)

Der Publikationsbias

Die Wissenschaft veröffentlich nicht nur Wissen – sie selektiert es.

Ein seit über einem halben Jahrhundert bekanntes Phänomen ist der Publikationsbias. Es basiert auf der menschlichen Neigung, positive Befunde häufiger zu veröffentlichen als negative. Wie stark dieser Bias ausfällt, unterscheidet sich zwischen den Fächern. Man findet ihn auch in renommierten Fachzeitschriften, wenn auch in einem geringerem Ausmaß.
Das unheilvolle Ergebnis: Replikationsstudien etwa in der Psychologie zeigen, dass fast jeder zweite Effekt nicht nachvollzogen werden kann. 

Obwohl das Problem seit Jahrzehnten bekannt ist, hat die Wissenschaft bisher nur wenige Gegenmittel etabliert. Eines davon ist die Vorabregistrierung von Studien. Auch sie wird allerdings nicht konsequent eingesetzt. Damit stellt sich eine grundsätzliche Frage: Wird KI sogar zum leistungsfähigsten Verstärker des Publikationsbias?

Wenn die Maschine den Bias durch den ganzen Forschungsprozess trägt.

KI wird in nahezu allen Phasen des Forschungsprozesses eingesetzt. Angefangen von Literaturrecherche über Hypothesenbildung, Forschungsdesign, Datenanalyse, Manuskripterstellung, Journalwahl bis zum Feedback im Rahmen des Peer Review.

KI liest die bereits verzerrt selektierte Literatur. Daraus wiederum entwickelt sie Hypothesen. Dies führt zu entsprechendem Forschungsdesign und dazu geeigneten Modellen und Variablen. Aus den anfallenden Daten macht sie eine überzeugende Geschichte. Am Ende sucht sie das passende Journal und richtet das Manuskript spezifisch auf dessen Erwartungen aus.

Fazit: Die KI übernimmt zunehmend Auswahlentscheidungen. Was zu einem noch unheilvolleren Ergebnis führt: KI verstärkt im Rahmen eines Selektionskreislaufes die Verzerrung des wissenschaftlichen Outputs. KI führt sehr effizient genau das durch, was ein bereits verzerrtes Wissenschaftssystem von ihr verlangt. 

9. August 2026

PS: Kann KI nicht nur Verstärker, sondern auch zum Korrektiv des Publikationsbias werden? Zu dieser möglichen algorithmischen Gegensteuerung in der Folge mehr.