Datenbasierte Forschung benötigt bezüglich Qualität und Quantität verlässliche Daten. Large Language Models (LLMs) können helfen, Forschungsdaten aus diversen Quellen, zu extrahieren, aufzubereiten und zu vereinheitlichen. Ihre Fähigkeit, mit Medien verschiedener Typologie und Formate umzugehen, macht sie zu einem interessanten Werkzeug insbesondere für die geistes- und sozialwissenschaftliche Forschung, für die die Datenakquise häufig eine zentrale Herausforderung im Forschungsalltag darstellt. Anhand praktischer Beispiele demonstrieren wir euch den Einsatz von LLMs bei der Erstellung von Forschungsdaten und diskutieren die Verallgemeinerbarkeit der demonstrierten Ansätze.

Referent: 

Kay-Michael Würzner, SLUB Dresden

Kay-Michael Würzner ist Computerlinguist und arbeitet an der SLUB als Fachreferent für Informatik und leitet das Referat forschungsnahe Services. In seiner Arbeit beschäftigt er sich unter anderem intensiv mit dem Einsatz generativer künstlicher Intelligenz für bibliotheksbezogene Fragestellungen.