JSTOR: Funktionen, Datenbasis und Grenzen

KI-Assistent in einer Fachdatenbank

Funktionsweise

Digitales Archiv für Geistes- und Sozialwissenschaften: 12 Mio. wissenschaftliche Texte, 160.000 Bücher und 2 Mio. Bilder. Kern sind die „Arts & Sciences Collections“.
Semantic Search: Neben der klassischen Suche gibt es „Semantic results“.
KI-Assistent („AI Research Tool“), seit 2025: beantwortet Fragen zu einem Dokument, zeigt relevante Passagen und empfiehlt thematisch ähnliche Inhalte auf JSTOR. Er arbeitet auch mit älteren Studien gut, weil bei vielen eine brauchbare OCR-Texterkennung vorliegt.
Zweiter Zugang: ein eigener GPT in ChatGPT, mit dem sich in JSTOR nach Artikeln und Büchern suchen lässt. Die gefundenen Quellen sollten anschließend direkt in JSTOR geprüft werden.
Für die KI-Funktionen braucht man einen institutionellen Zugang und einen Account bei JSTOR. Viele Hochschulen haben eine Lizenz.

Mehr Bücher, mehr Deutschsprachiges und mehr regionalwissenschaftliche Forschung als in vielen anderen Datenbanken (Kapitel 19).
Dezidiert geisteswissenschaftlicher Bestand. In den meisten KI-Recherche-Tools sind Bücher, ältere Aufsätze sowie deutschsprachige und regionale Forschung unterrepräsentiert.

Ohne Hochschullizenz und Account sind die KI-Funktionen nicht nutzbar.
Kooperationen wie bei Consensus oder Scite sind mir für JSTOR nicht bekannt. Neu ist der eigene GPT in ChatGPT. Die Systeme, die geisteswissenschaftliche Bestände gezielt erschließen, werden zu selten genutzt.