Augmented Reading#
Wie die vorausgegangenen Seiten gezeigt haben, gehören Digital Literacies zu einer zeitgemäßen Forschungskompetenz, zumal bereits seit Längerem Hilfsmittel und Texte digital genutzt werden. Außerdem sind KI-Systeme wie Chatbots, die als Unterstützungssysteme die Forschung bereichern können, allgegenwärtig und verfügbar. Digitalität lässt sich nahezu nicht mehr aus dem Forschungsalltag wegdenken. Bedroht dies die Forschung, die Qualität des Erkenntnisgewinns?
Wenn man sich von der bisherigen Dichotomie analog vs. digital bzw. close vs. distant verabschiedet und folgerichtig auf einen integrativen Forschungsansatz setzt, dann kann die Forschungs sicherlich von digitalen Methoden und Instrumenten nur profitieren. In diesem “neuen” Paradigma werden diese beiden Richtungen als einander ergänzend verstanden. Dies trifft umso mehr zu, weil z.B. literaturwissenschaftliche Forschungsfragen heutzutage oft die Einbeziehung großer Korpora erfordern. Ausgehend von einer überschaubaren Textmenge (Close Reading) gilt es oftmals, die dort entdeckten Erkenntnisse im größeren Kontext eines Gesamtwerks, einer Epoche, eines Genres, einer anderen Kultur etc. zu betrachten. Um dies systematisch umsetzen zu können, bedarf es der Methoden des Distant Reading, da der Einzelne andernfalls an der Aufgabe des kontinuierlich gleichbleibenden, kriterialen Sichtens mangels Zeit und Aufmerksamkeit zu scheitern droht. In Anlehnung an die im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI immer wieder genannte Augmentierung[1] als ein Element der Mensch-Maschine-Interaktion (Human-Computer Interaction) wird das entstehende Forschungsparadigma Augmented Reading genannt. Dieser Terminus ist nicht im Sinne ähnlich benannter Unterstützungssysteme wie Augmented Reading Interfaces (AI-Assisted Reading, Augmented Text) zu verstehen, die alle auf einen schnelleren, ggf. kollaborativen, vor allem aber verständlicheren Zugang zu (wissenschaftlichen) Texten abzielen. Er geht auch über den Ansatz von Gong et al. Gong [2025] hinaus, die von Augmented Close Reading sprechen, wenn User mittels des KI-gestützten Tools „Intertext.AI“ dabei unterstützt werden, intertextuelle Bezüge in lateinischen Texten aufzufinden.
In allen Ansätzen dominiert die Tool-Perspektive, d.h. die Integration von (neuen) Technologien in einen als erlernt vorausgesetzten Arbeitsprozess. Im Gegensatz dazu wird Augmented Reading als ein methodischer Ansatz verstanden, der Close und Distant Reading zu einem eng verwobenen Methodenmix zusammenführt:
Augmented Reading bezeichnet das auf Erschließen, Verstehen und Interpretieren ausgerichtete Arbeiten an (literarischen) Texten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Im Mittelpunkt des Ansatzes steht der Mensch als verantwortlicher Handlungsträger, der sich im Forschungsprozess verschiedener analoger und digitaler Methoden und Hilfsmittel bedienen kann, um seine Forschung erfolgreich planen, durchführen, auswerten, darstellen und reflektieren zu können. Zudem ist er in der Lage, seine Entscheidungen hinsichtlich Forschungsdesign, Methodenwahl und Ergebnisdarstellung zu begründen.
Diesem Ansatz liegt die Beobachtung zugrunde, dass Forschung im KI-Zeitalter sowohl Bottom-up (close) als auch Top-down (distant) erfolgt und demzufolge Kompetenzen aus beiden „Forschungswelten“ essentiell für erkenntnisbringende Forschung sind.