Citizen Science & KI: Studienergebnisse zu Künstlicher Intelligenz in Citizen-Science-Projekten

Künstliche Intelligenz (KI) verändert unseren Alltag und zunehmend auch die Art und Weise des gemeinsamen Forschens. Doch welche Rolle spielt KI aktuell in Citizen-Science-Projekten? Wo liegen die Chancen, wo die Herausforderungen? Diesen Fragen sind wir gemeinsam mit Anna Soßdorf und Shiva Tettenborn in einer Mixed-Method-Studie nachgegangen.

von Anna Soßdorf, Shiva Tettenborn und Jannis Glahe

Zwischen Juni und Oktober 2025 wurden sieben qualitative Interviews mit Citizen-Science-Projektleiter*innen, die KI in der Projektzusammenarbeit mit Bürger*innen bereits verwenden, geführt. Aufbauend auf den anonymisierten Interviewergebnissen wurde im Anschluss ein Online-Fragebogen entwickelt. Die Online-Umfrage wurde über die Kommunikationskanäle von mit:forschen! in der Citizen-Science-Community gestreut. Ziel war es, die aktuelle und potenzielle Rolle von KI in Citizen-Science-Projekten zu erfassen. Hierbei wurden vier Bereiche genauer untersucht: (1) Die aktuelle sowie potenzielle Nutzung samt möglicher veränderter Rollen der Citizen Scientists, (2) die Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von KI, (3) Kompetenzen für den Umgang mit KI sowie (4) die Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz in Citizen-Science-Projekten. 

Die 42 Teilnehmenden (n=42) dieser Online-Befragung waren durchschnittlich 45 Jahre alt, wobei die Altersgruppe zwischen 30 und 39 die am stärksten vertretene Altersgruppe war. Das Geschlechterverhältnis war ausgeglichen, und die meisten Teilnehmer*innen verfügten über einen Hochschulabschluss. 

Wo KI Citizen Scientists unterstützen kann

Die Befragten sehen vielfältige Unterstützungsmöglichkeiten der Citizen Scientists durch den KI-Einsatz: Am häufigsten wurden Übersetzungsarbeiten (32, n=42), Unterstützung bei der Mustererkennung (31) sowie die Unterstützung bei der Klassifikation und Auswertung (29) genannt. Auch bei der Datenerfassung und -eingabe sowie der Texterstellung sehen jeweils 26 Befragte Unterstützungspotential für die Citizen Scientists durch den KI-Einsatz. Zusätzlich könnte der KI-Einsatz auch bei der Visualisierung und Ergebnisaufbereitung (23) sowie der Qualitätskontrolle und Fehlerkorrektur (22) nützlich sein. Für die Überprüfung von Ergebnissen sehen lediglich 14 Befragte eine Erleichterung durch KI. 

Barrieren beim KI-Einsatz

Doch so groß die Chancen durch den Einsatz von KI auch eingeschätzt werden, so deutlich zeigen sich auch die Herausforderungen. Als häufigste Barriere beim KI-Einsatz in Citizen-Science-Projekten wurden mangelnde technische Kenntnisse (30, n=42) genannt, gefolgt von hohen Hürden beim Datenschutz (20) sowie der mangelnden Bereitschaft der Nutzung von KI durch Mitforschende (16). Hohe finanzielle Kosten (9) und der Zeitaufwand für die Einarbeitung in KI-Tools (9) wurden auch als Barrieren genannt, jedoch deutlich seltener. 

Welche Kompetenzen wichtig sind

Als besonders wichtige Kompetenz für den Umgang mit KI-Tools wurde eine kritische Bewertung von KI-Ergebnissen (36, n =42) genannt. Auch ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von KI (32) wurde als zentral benannt, gefolgt von einer Sensibilität für Datenschutzfragen sowie ethische Fragen (26). 

Die Mehrheit der Befragten (33, n=42) haben sich ihre KI-Kompetenzen durch praktische Anwendung und das eigenständige Ausprobieren von KI-Tools angeeignet. Außerdem wurden sich durch den Austausch mit Kolleg*innen (22) sowie mit Hilfe des Selbststudiums im Internet (21) KI-Kompetenzen angeeignet. Weniger relevant für den Zuwachs an Kompetenzen waren Teilnahmen an Workshops oder Schulungen (8), der Besuch von Fachvorträgen oder Webinaren (7) oder das Studieren von Fachliteratur (5). 

Bedarfe und Ausblick

In der Umfrage wurde auch abgefragt, ob praxisnahe Fortbildungen als wichtig für einen besseren KI-Einsatz in Citizen Science angesehen werden. Die Mehrheit der Befragten (28, n=42) sind der Meinung, dass praxisnahe Fortbildungen wichtig (18) oder eher wichtig sind (10). 

Auf die Frage, was bei aktuellen KI-Fortbildungen fehlt, gaben sechs Befragte an, dass ihnen generell Angebote zu KI-Fortbildungen fehlen (6, n=42). Weitere sechs Befragte wünschen sich tiefergehende Schulungen. Außerdem besteht der Wunsch nach einer kritischen Einordnung von KI in Citizen Science im Rahmen dieser Fortbildungen (5). Überdies äußerten die Befragten den Wunsch nach Fortbildungen zu rechtlichen und ethischen Aspekten (4), zu praktischen Übungsangeboten und Fallbeispielen (4) sowie zu Diskussionen über die Risiken und Auswirkungen von KI (4). Ein klarer Wunsch der mit:forschen!-Community nach mehr Angeboten wird somit deutlich, wo es konkret an Fortbildungen fehlt, wird indes nicht klar. Denn die Studie konnte nicht aufzeigen, wo und in welcher Form die Fortbildungen angebunden sein sollten (online/vor Ort; an der eigenen Institution/extern).

Nur wenige Teilnehmende der Online-Befragung (5, n=42) kennen Guidelines zur Nutzung von KI in Citizen Science. 23 Befragte gaben an, dass sie keine solchen Guidelines kennen, aber welche brauchen würden.

Fazit

Insgesamt bietet der Einsatz von KI in Citizen-Science-Projekten viele Chancen und Unterstützungsmöglichkeiten für Citizen Scientists. Jedoch stellen mangelnde technische Kenntnisse und hohe Hürden beim Datenschutz Projektverantwortliche beim Einsatz von KI vor Herausforderungen. Als wichtige Kompetenzen werden ein grundlegendes Verständnis von sowie die Sensibilisierung für einen kritischen Umgang mit KI genannt. 

Die gute Nachricht: Die Community ist interessiert und bereit, sich mit KI auseinanderzusetzen. Jetzt gilt es, die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen, damit KI zu einem praktischen Werkzeug wird.

Über die Autor*innen: 

Anna Soßdorf ist Co-Founderin der Beratungsagentur SCI:MOVE – Science on the Move, die zu Citizen Science und Wissenschaftskommunikation berät. Sie forscht außerdem zu Jugend, Partizipation und (digitaler) Demokratie. 

Shiva Tettenborn studiert aktuell Wirtschaftsingenieurwesen im Master am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Sie beschäftigt sich mit den Themen Citizen Science, Partizipation, Demokratie sowie den Chancen und Herausforderungen digitaler Technologien. 

Jannis Glahe arbeitet bei mit:forschen! an der Expert*innendatenbank und wirkt beim Wissen der Vielen – Forschungspreis für Citizen Science mit. Außerdem ist er für das Veranstaltungsmanagement und den Campus Citizen Science zuständig.