Eine Umfrage unter 1.260 Sozialwissenschaftlern ergab, dass 81 % KI-Werkzeuge in ihrer Arbeit nutzen, aber nur 20 % Coding-Agenten verwenden – Programme wie Claude Code, die eigenständig Code schreiben und debuggen können. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI in der sozialwissenschaftlichen Forschung zwar alltäglich geworden ist, spezialisierte Codierungswerkzeuge jedoch noch eine steile Akzeptanzkurve vor sich haben.
Allgemeine KI-Nutzung vs. Coding-Agenten
Die Umfrage, die unter Forschern in Bereichen wie Soziologie, Psychologie und Politikwissenschaft durchgeführt wurde, fragte nach der Nutzung verschiedener KI-Werkzeuge. Acht von zehn gaben an, KI für Aufgaben wie Literaturrecherchen, Datenanalyse oder Schreibhilfe zu nutzen. Doch als es um Coding-Agenten ging – Werkzeuge, die aus natürlichsprachlichen Eingaben Code generieren oder modifizieren – sank der Anteil auf nur einen von fünf.
Coding-Agenten unterscheiden sich von allgemeinen KI-Assistenten. Während ein Tool wie ChatGPT beim Verfassen von Texten oder beim Brainstorming helfen kann, ist ein Coding-Agent darauf ausgelegt, Anweisungen zu interpretieren und funktionsfähigen Code zu erstellen. Für Sozialwissenschaftler, die mit Daten in Sprachen wie R oder Python arbeiten, könnten solche Werkzeuge die Hürde für komplexe Analysen senken. Die Umfrage deutet jedoch darauf hin, dass die meisten Forscher sie nicht in ihren Arbeitsablauf integriert haben.
Ungleiche Verbreitung nach Geschlecht und Karrierestufe
Die Umfrage zeigte deutliche Unterschiede bei der Nutzung von Coding-Agenten. Männer gaben häufiger als Frauen an, sie zu verwenden, und Forscher zu Beginn ihrer Karriere setzten die Werkzeuge häufiger ein als ihre erfahreneren Kollegen. Die Autoren der Umfrage veröffentlichten keine genauen Prozentsätze für diese Untergruppen, bezeichneten die Unterschiede jedoch als "deutlich".
Diese Muster spiegeln breitere Trends bei der Technologieeinführung wider, bei denen Frauen und ältere Fachkräfte oft zurückbleiben. Die Ergebnisse werfen die Sorge auf, dass bestehende Ungleichheiten zunehmen könnten, wenn Coding-Agenten in der Forschung immer wichtiger werden. Unter den weiblichen Befragten war die Nutzungsrate deutlich niedriger als unter den Männern. Und Forscher, die ihre Promotion vor mehr als einem Jahrzehnt abgeschlossen haben, nutzten die Werkzeuge seltener als diejenigen, die ihren Doktortitel kürzlich erworben haben.
Was die Umfrage offen lässt
Die Umfrage erfasste die Nutzung, untersuchte aber nicht, warum Forscher sich gegen den Einsatz von Coding-Agenten entscheiden. Mögliche Gründe könnten mangelndes Bewusstsein, unzureichende Schulung oder Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit sein. Die Daten erlauben keine Rückschlüsse auf die Ursachen der geringen Verbreitung oder der Unterschiede.
Klar ist, dass eine große Mehrheit der Sozialwissenschaftler bereits mit KI-Werkzeugen vertraut ist. Der nächste Schritt – sie dazu zu bringen, Coding-Agenten zu nutzen – scheint eine größere Herausforderung zu sein. Die Umfrage bietet eine Momentaufnahme des aktuellen Stands, lässt aber die Frage offen, wie die Lücke geschlossen werden kann.
