Das Prinzip ist zunächst vernünftig. Wird eine Studie später in vielen anderen Arbeiten zitiert, spricht einiges dafür, dass sie wahrgenommen wird und anderen nützt. Zitationsdatenbanken wie das Web of Science oder die wissenschaftliche Suchmaschine Google Scholar zählen deshalb, wie oft Veröffentlichungen und ihre Autoren zitiert werden. Die Zahlen landen in Bewerbungen, zählen bei Berufungen und können mitentscheiden, wenn Forschungsgelder vergeben werden – je höher, desto größer die Chancen. Eine banale Hilfsgröße ist so zu einem wichtigen Leistungswert aufgestiegen.
Nur misst ein Zitat nicht automatisch gute Wissenschaft. Eine Studie kann oft zitiert werden, weil sie hervorragend ist – aber auch, weil sie ein Modethema behandelt, spektakulär falsch liegt oder viele Forscher auf demselben Gebiet arbeiten. Dazu kommt, dass Zahlen zum Vergleich verführen: 10.000 Zitate sehen eindrucksvoller aus als 1.000.
Zitatzahlen gelten folglich als Karrierewährung. Womit man schnell bei der Frage ankommt: Kann man womöglich mehr davon scheffeln, indem man sich selbst zitiert? Betrachten wir dazu ein hypothetisches Szenario, in dem ein fiktiver Professor X glaubt, dass der Kniff funktioniert. Also packt er stets rund 30 Prozent ältere Veröffentlichungen mit seinem Namen in die Referenzlisten all seiner neuen Manuskripte – auch wenn einen guten Teil davon kaum etwas mit dem aktuellen Thema verbindet.
Ganz anders Professorin Y. Seit 15 Jahren beschäftigt sie sich mit dem Protein Knurpsin (ebenfalls fiktiv). Außer ihr arbeiten nur wenige andere Gruppen daran. Vor zehn Jahren gab es gerade mal zwölf Studien zu Knurpsin, sechs davon aus dem Labor von Y. Seitdem hat ihre Gruppe jedoch gezielt Methoden für die Knurpsin-Analyse entwickelt und damit dessen Funktion entschlüsselt. Heute gibt es 120 Knurpsin-Artikel, davon 40 von Y und Co.
Nun schreibt Y ihr nächstes Manuskript. In der Einleitung erklärt sie, was über Knurpsin bekannt ist, im Methodenteil verweist sie auf Verfahren aus ihrem Labor und in der Diskussion vergleicht sie die neuen Ergebnisse mit früheren Befunden, die logischerweise fast ausschließlich ihre eigene Gruppe erhoben hat. Am Ende stammen 15 der 30 Literaturangaben von Y und ihrem Team. Macht sogar 50 Prozent Selbstzitate. Eine verdächtigere Quote als die von Professor X. Doch wen hätte Y sonst zitieren sollen?
Ein Fundament aus Selbstzitaten
Die Zahlen von X und Y spiegeln folglich völlig verschiedene Bedeutungen. Der Risikoforscher Marvin Starominski-Uehara lieferte dazu jetzt einen interessanten Befund. In seiner Untersuchung fand er heraus, dass gerade in neu aufblühenden Forschungsfeldern Studien, die häufiger auf eigene Vorarbeiten verwiesen, in der weiteren Folgezeit überproportional häufig von anderen Forschenden zitiert wurden. Das wiederum könnte widerspiegeln, dass neue Forschungsgebiete selten mit einem großen Knall entstehen: Meist entwickelt eine kleine Zahl von Forschenden über Jahre Ideen, Begriffe und Methoden weiter, sodass jede Studie einer Gruppe unmittelbar auf der vorherigen aufbaut. In solchen Fällen sind häufige Selbstzitate somit ein klarer Hinweis darauf, dass jemand über längere Zeit ein zusammenhängendes Forschungsprogramm verfolgt und damit womöglich ein neues Gebiet mit aufgebaut hat. So wie Professorin Y.
