Wie wissenschaftliche Forschende PDF-Sammlungen importieren und Konzept-Tags in Lateral konfigurieren, um das systematische Literaturscreening zu beschleunigen

Wissenschaftler, Promovierende und Forschungsteams stehen bei systematischen Literaturübersichten (Systematic Literature Reviews) regelmäßig vor einem methodischen Engpass: Herkömmliche Literaturverwaltungsprogramme (wie Zotero, Mendeley oder EndNote) organisieren bibliografische Metadaten zwar zuverlässig, bieten jedoch kaum Unterstützung, wenn es darum geht, empirische Befunde und Belegstellen über Dutzende oder Hunderte von PDF-Volltexten hinweg vergleichend zu extrahieren. Forschende sind häufig gezwungen, jedes Dokument einzeln zu öffnen, repetitive Tastenkombinationen wie Strg+F für Stichwortsuchen zu bemühen und Zitate mühsam in unübersichtliche Tabellenkalkulationen zu kopieren.

Lateral wurde gezielt entwickelt, um dieses Problem der dokumentübergreifenden Synthese zu lösen. Anstatt PDFs als starre, monolithische Dateien mit oberflächlichen Dokument-Tags zu behandeln, zerlegt Lateral Dokumente beim Import in präzise Textabschnitte auf Absatzebene (Snippets) und ordnet diese in einer Vergleichsmatrix an, die als Table View bezeichnet wird. Durch den Ersatz starrer Schlagwörter durch semantische „Konzepte“ (Concepts) lernt die integrierte KI anhand weniger Belegstellen und schlägt proaktiv passende Textpassagen im gesamten Literaturkorpus vor.

(Hinweis: Lateral hat seinen gehosteten SaaS-Dienst zum 26. Juni 2025 eingestellt; das Gründerteam widmet sich seither dem dezentralen Open-Science-Projekt coordination.network. Das von Lateral pionierte Architekturmodell aus absatzgenauer Textfragmentierung, semantischen Konzepten und matrixbasiertem Screening bleibt jedoch ein wegweisender Referenzmaßstab für KI-gestützte Literaturanalysen.)

1. Arbeitsbereich einrichten und PDF-Sammlungen im Stapel importieren

Der Ausgangspunkt für eine beschleunigte Literaturrecherche in Lateral ist das Anlegen eines Projekts und der Import der zu sichtenden Dokumente. Lateral stellt dafür zwei auf wissenschaftliche Anforderungen abgestimmte Wege bereit:

Lokale PDF-Sammlungen per Stapel-Upload einpflegen

Wenn Volltexte bereits über Fachdatenbanken wie Web of Science, Scopus, PubMed, IEEE Xplore oder Google Scholar beschafft wurden:

1. Klicken Sie in der Projektübersicht auf die Schaltfläche Add documents (zentral im Arbeitsbereich oder in der oberen Leiste).
2. Ziehen Sie die PDF-Dateien per Drag-and-Drop in das Upload-Fenster oder wählen Sie mehrere Dokumente über den Dateidialog aus.
3. Starten Sie die Verarbeitung über den blauen Button Upload.

Beim Import führt Lateral vollautomatisch folgende Schritte durch:

• Absatzweise Zerlegung (Snippet Decomposition): Der Text jedes PDFs wird in zusammenhängende Sinneinheiten auf Absatzebene (Snippets) unterteilt. Diese feingranulare Struktur bildet die Voraussetzung für globale Volltextsuchen und zielgenaue semantische Vorschläge.
• Automatische Metadaten-Extraktion: Lateral ermittelt Titel, Autorennamen, Erscheinungsjahr und Publikationsorgan. Diese Angaben können in der Tabellenansicht jederzeit überprüft und durch Klick auf den Dokumentnamen editiert werden.
• Integrierte OCR-Erkennung: Handelt es sich um eingescannte Dokumente ohne wählbare Textebene, weist das System darauf hin. Im Lesemodus (Document View) lässt sich unten links über die Schaltfläche Use OCR eine optische Zeichenerkennung anstoßen, die OCR-Guthaben des Kontos verbraucht und den Text in durchsuchbare Snippets transformiert.
• Seitenkontingente (Quota): Der Importprozess verbraucht das Seitenkontingent des Kontos (beispielsweise umfasste der reguläre Premium-Tarif 1.800 Seiten pro Monat bzw. 21.600 Seiten bei jährlicher Abrechnung). Da das Parsing rechenintensive Machine-Learning-Ressourcen bindet, wird das Kontingent beim Löschen bereits verarbeiteter Dokumente nicht zurückerstattet.

Direkter Online-Import über „Find Papers“

Um das Korpus unmittelbar aus der Anwendung heraus zu erweitern, ohne externe PDFs manuell herunterladen zu müssen:

1. Wechseln Sie in den Reiter Find Papers.
2. Die Funktion greift auf die Unpaywall-Datenbank zu, die über 30 Millionen frei zugängliche Open-Access-Publikationen umfasst. Geben Sie die thematischen Suchbegriffe ein.
3. Nutzen Sie standardisierte boolesche Operatoren zur Präzisierung:
   • Anführungszeichen "Quoted text": Beschränkt Treffer auf exakte Phrasen im Titel.
   • Operator OR: Findet Dokumente, die mindestens einen der Begriffe enthalten (Leerzeichen fungieren standardmäßig als AND).
   • Minuszeichen - (NOT): Schließt unerwünschte Termini im Titel aus.
4. Nach Prüfung von Abstract und Metadaten genügt ein Klick auf das +-Symbol, damit Lateral das Open-Access-PDF herunterlädt, zerlegt und direkt im Projekt bereitstellt.

2. Konzepte versus herkömmliche Tags: Der Mehrwert semantischer Beschriftung

In konventionellen Systemen vergeben Forschende meist dateiweite Schlagwörter wie #methodik, #stichprobengröße oder #nebenwirkungen. Dies bringt zwei gravierende Schwachstellen mit sich:

1. Unzureichende Granularität: Das Taggen einer 40-seitigen Publikation verrät nicht, in welchen zwei Sätzen die konkreten Ein- oder Ausschlusskriterien niedergelegt sind.
2. Begriffliche Starrheit: Reine Stichwortfilter scheitern an Synonymen und Terminologievariationen (wer nach „Nebenwirkungen“ sucht, übersieht Textstellen mit „unerwünschten Arzneimittelwirkungen“ oder „Toxizitätsprofilen“).

Die Funktionsweise von Lateral Concepts

In Lateral agiert ein Concept als semantischer Textmarker und dynamische Trainingsbasis:

• Verankerung auf Absatzebene: Konzepte werden konkreten Textstellen oder markierten Snippets zugewiesen, nicht dem gesamten Dokumentenblock.
• Eigene semantische KI-Engine (LIP API): Lateral basiert auf der proprietären Lateral Intelligence Platform (LIP) API. Es handelt sich nicht um einen simplen Wrapper um fremde GPT-Modelle; Nutzerdaten werden nicht für das Training externer Sprachmodelle verwendet. Die Plattform versteht akademische Synonyme, thematische Ähnlichkeiten und kontextuelle Zusammenhänge.
• Satz- und absatzlange Konzeptdefinitionen: Konzeptnamen müssen keine Einzelwörter sein. Es können vollständige Leitfragen oder Kriterien formuliert werden (z. B. „Ausschlusskriterien für erwachsene Patientengruppen mit kardiovaskulären Begleiterkrankungen“). Lateral nutzt die semantische Tiefe des gesamten Textes zur Trefferfindung.
• Wiederverwendbarkeit über Projekte hinweg: Einmal definierte und kalibrierte Konzepte können in der bibliotheksweiten Verwaltung gesichert und auf künftige Review-Projekte übertragen werden.

3. Drei praxiserprobte Wege zur Konfiguration von Konzept-Tags

Forschende können Konzepte abhängig vom aktuellen Arbeitsfortschritt über drei verschiedene Benutzeroberflächen anlegen und zuweisen:

Weg A: Konfiguration in der Super Search (Breite Erkundung)

Wenn zu Beginn geprüft werden soll, wie ein Aspekt im gesamten Literaturkorpus vertreten ist:

1. Öffnen Sie die projektweite Suchleiste Super Search.
2. Tragen Sie Ihre Forschungsfrage oder den gesuchten Parameter ein.
3. Lateral durchsucht simultan alle Dokumente und listet passende Text-Snippets auf.
4. Öffnen Sie beim passendsten Ergebnis das Dropdown-Menü der Karte, geben Sie den Namen des neuen Concepts ein und bestätigen Sie mit Create.
5. Das Konzept wird angelegt und das gefundene Snippet diesem direkt zugeordnet.

Weg B: Konfiguration im Document View (Vertiefende Lektüre und Kalibrierung)

Beim gründlichen Durcharbeiten einer Leitstudie im integrierten Web-PDF-Reader:

1. Öffnen Sie das Dokument in der Document View.
2. Markieren Sie mit dem Cursor die Textpassage, die den relevanten methodischen Befund oder Kennwert enthält.
3. Wählen Sie in der rechten Seitenleiste das Dropdown Create or select concept.
4. Geben Sie die Konzeptbezeichnung ein (oder wählen Sie ein bestehendes aus) und klicken Sie auf Save.
5. Dieses Zitat dient Lateral fortan als Referenzanker, um in den übrigen Arbeiten nach thematisch verwandten Passagen zu suchen.

Weg C: Konfiguration in der Table View (Strukturierter Top-Down-Aufbau)

Wenn im Vorfeld bereits feste Prüfkriterien (z. B. nach dem PICO-Schema) feststehen:

1. Wechseln Sie in die Table View (die Hauptansicht, in der Dokumente als Zeilen erscheinen).
2. Klicken Sie in der Kopfzeile auf das +-Symbol oder auf die Schaltfläche Concepts.
3. Legen Sie die systematischen Bewertungsdimensionen als separate Konzeptspalten an (z. B. Teilnehmende und Einschlusskriterien, Interventionsdesign, Primäre Zielgrößen, Verzerrungspotenzial und Limitationen).
4. Das tabellarische Extraktionsgerüst steht damit bereit.

4. Beschleunigung des Screenings durch semantische Textvorschläge

Sobald die Konzepte aufgesetzt und mit 1 bis 2 Belegstellen hinterlegt sind, greift die aktive Empfehlungslogik von Lateral, wodurch sich das Screening der restlichen Dokumente erheblich verkürzt.

Die Matrixstruktur der Table View

Die Tabellenansicht bildet ein zweidimensionales Koordinatensystem:

• Zeilen: Jedes importierte wissenschaftliche PDF-Dokument.
• Spalten: Die vom Forschenden eingerichteten Konzepte.
• Zellen: Die Beleg-Snippets eines spezifischen Dokuments zum jeweiligen Konzept.

Zelle für Zelle: Vorgeschlagene Textstellen (Suggested Snippets)

Anstatt das nächste 35-seitige Paper linear von vorne bis hinten durchzuarbeiten:

1. Klicken Sie auf eine leere Zelle in der Matrix (z. B. die Schnittstelle zwischen Dokument 4 und Interventionsdesign).
2. In der rechten Seitenleiste erscheinen sofort die Suggested Snippets. Dies sind Textabsätze aus Dokument 4, die die KI aufgrund semantischer Verwandtschaft zu Ihren bisherigen Markierungen eigenständig herausgefiltert hat.
3. Sie prüfen die wenigen vorgeschlagenen Textabschnitte: Entsprechen sie den Kriterien, genügt ein Klick auf Save, andernfalls werden sie verworfen.
4. Auch im Lesemodus (Document View) blendet die Seitenleiste passende Vorschläge ein, sodass Sie direkt zu den entscheidenden Passagen springen können, ohne irrelevante Abschnitte zu überfliegen.

Qualitative Kennzeichnung mit Flaggen und Notizen

Um wissenschaftlichen Standards gerecht zu werden:

• Farbige Flaggen (Flags): Gespeicherte Snippets können mit grünen, gelben oder roten Flaggen versehen werden. In Screening-Teams dient dies häufig der Einstufung in „Einschlusskriterium erfüllt (Grün)“, „Klärungsbedarf (Gelb)“ und „Ausschlussgrund (Rot)“.
• Notizfunktion (Notes): Zu jedem Snippet lassen sich Freitextnotizen anfügen, um methodische Einordnungen, Kennzahlen oder eigene Paraphrasen direkt neben dem Originalzitat festzuhalten.

5. Ergebnisse exportieren und in den Publikations-Workflow überführen

Nach Abschluss des Screenings müssen die extrahierten Daten in Textverarbeitungsprogramme, Statistiksoftware oder Referenzmanager überführt werden. Lateral bietet in der Table View mehrere Exportformate:

1. Microsoft Word (.docx):
   • Erstellt ein nach Konzepten gegliedertes Übersichtsdokument.
   • Unter jedem Konzept werden die wörtlichen Snippets, die Zitationsnachweise und die verfassten Notizen ausgegeben.
   • Am Ende des Dokuments wird automatisch ein vollständiges Literaturverzeichnis angefügt.
2. Microsoft Excel (.xlsx) und CSV:
   • Gibt eine tabellarische Matrix aus, die die Struktur der Table View exakt abbildet.
   • Ideal für die Datenerfassung bei Metaanalysen, die PRISMA-Flussdiagrammdokumentation oder den Import in Notion-Datenbanken.
3. BibTeX (.bib) für Literaturverwaltungen:
   • Exportiert die bereinigten Metadaten der analysierten Dokumente als standardisierte .bib-Datei.
   • Ermöglicht den reibungslosen Import in Zotero oder Mendeley, um einheitliche Citation Keys beim Manuskriptschreiben sicherzustellen.
4. Öffentliche Freigabelinks (Public Table):
   • Erzeugt einen schreibgeschützten Weblink zur Tabellenansicht.
   • Betreuende, Reviewer oder Kooperationspartner können die Evidenzmatrix und die Belege online einsehen, ohne dass Original-PDFs weitergegeben werden müssen.

Praxisbewertung und methodische Abwägung

Indem wissenschaftliche Dokumente in handhabbare Text-Snippets zerlegt, Forschungsfragen als semantische Konzepte abgebildet und Belege Zelle für Zelle mithilfe von KI-Vorschlägen validiert werden, lässt sich die mehrwöchige manuelle Sichtung in einen strukturierten, transparenten und reproduzierbaren Screening-Prozess überführen.

Referenzen

• Lateral
• Lateral - Help Pages
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• 5. Get text suggestions
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• What is Lateral?
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