ORKG Ask

ORKG Ask ist die KI-Such-Schicht über dem Open Research Knowledge Graph der Leibniz-TIB Hannover — eines der ambitioniertesten Open-Science-Projekte in Deutschland. Während andere Tools Forschungs-Literatur als unstrukturierten Text-Korpus behandeln, modelliert ORKG sie als strukturierten Knowledge-Graph mit explizit erfassten Eigenschaften (Methodik, Datensatz, Hypothese, Ergebnis, Limitationen).

Die Kern-Innovation ist die strukturierte Forschungs-Beitrag-Erfassung. Statt nur Volltexte zu indexieren, kuratieren Forschende ihre Beiträge mit standardisierten Eigenschaften — etwa „verwendete Datensatz", „verwendete Methode", „beobachteter Effekt". Das macht automatische Vergleichs-Tabellen möglich: Auf eine Frage wie „Welche Methoden wurden für die Sentiment-Analyse deutscher Texte verglichen?" antwortet ORKG nicht nur mit einer Liste von Papers, sondern mit einer Tabelle, die Methode, Datensatz und F1-Score für jede Studie nebeneinander stellt.

ORKG Ask ist die natural-language Such-Schicht über diesem Graph. Eine Forschungs-Frage wird semantisch interpretiert, die passenden strukturierten Beiträge werden gefunden, eine vergleichende Antwort wird synthetisiert. Alle Aussagen sind mit Citation und Provenienz versehen — wer der Antwort folgt, landet im konkreten kuratierten Beitrag.

Die EU-Anbieter-Position (TIB Hannover, Leibniz-Gemeinschaft) macht ORKG zur DSGVO-konformsten Variante unter den Research-Tools — kein Daten-Abfluss in die USA, transparente Forschungs-Förderung über Leibniz-Mittel und BMBF, CC-BY-Lizenz für alle erzeugten Vergleichs-Tabellen.

Die NFDI-Integration (Nationale Forschungsdaten-Infrastruktur) bindet ORKG in das deutsche Open-Science-Ökosystem ein — für DFG- und BMBF-geförderte Projekte oft ein expliziter Vorteil bei der Methodik-Dokumentation.

Schwächen: Die Datenbasis ist kleiner als bei Semantic Scholar oder OpenAlex — der strukturierte Beitrags-Ansatz braucht Reviewer-Aufwand, was die Skalierung naturgemäß bremst. Themenfeld-Abdeckung ist uneinheitlich: Informatik, Biologie, Klimaforschung sind gut abgedeckt, andere Felder dünner. Die UI ist noch im Reifeprozess — Funktionalität geht vor Polish.

Empfohlen für Forschende in den abgedeckten Themenfeldern, die strukturierte Vergleichs-Tabellen brauchen — und für deutsche und österreichische Bildungs-Einrichtungen, die DSGVO-konforme Open-Science-Tools für Lehre und Recherche suchen.