Zurückgezogene Studien werden weiter zitiert: von Forschenden, die später schreiben, und inzwischen auch von KI-Recherchewerkzeugen. Ein Rückzug löscht eine Arbeit nicht, er fügt eine Mitteilung hinzu, und diese Mitteilung folgt der Arbeit nicht automatisch an jeden Ort, an den sie kopiert, indexiert oder zusammengefasst wird. Unabhängige Untersuchungen zu zwei bekannten zurückgezogenen Arbeiten fanden, dass ein großer Teil der nach dem Rückzug geschriebenen Zitationen ihn nie erwähnte. Tests aus dem Jahr 2025 fanden ChatGPT und mehrere KI-Literatursuchen bei genau demselben Verhalten. Unten: die benannten Fälle, die Befunde von 2025 zu KI, warum das immer wieder passiert, und was du sofort selbst prüfen kannst.
Retraction Watch nutzt den Begriff zombie paper für eine zurückgezogene Arbeit, die weiter kursiert: weiter zitiert, weiter diskutiert, weiter darauf aufgebaut, als hätte es den Rückzug nie gegeben. Ihr eigenes Beispiel von 2020 ist konkret. Eine Arbeit von 2018 im Egyptian Journal of Anaesthesia zitierte drei bereits zurückgezogene Arbeiten von Yoshitaka Fujii, einem Forscher, den Retraction Watch und die Nachrichtenredaktion von Science beide als einen der umfangreichsten Betrugsfälle beschreiben, die das Feld je aufgedeckt hat. Eine der drei zitierten Fujii-Arbeiten war 2013 zurückgezogen worden, die anderen beiden 2018, im selben Jahr, in dem die zitierende Arbeit erschien. In der Begutachtung fiel die Überschneidung niemandem auf. Sie kam erst 2019 ans Licht, als eine Leserin oder ein Leser einen Brief an die Redaktion schrieb, sieben Jahre nachdem Fujiis Betrug 2012 öffentlich bekannt geworden war. Genau diese Lücke, ein Betrug, den das Feld seit 2012 kannte, rutscht sechs Jahre später noch an Redaktionen vorbei, meint der Begriff.
Vage Wörter wie "häufig" verbergen mehr, als sie zeigen, hier stehen deshalb zwei benannte, gemessene Fälle statt eines Eindrucks.
Der erste ist Andrew Wakefields Lancet-Arbeit von 1998, die fälschlich die MMR-Impfung mit Autismus in Verbindung brachte. Zehn von Wakefields zwölf Mitautoren nahmen ihre Deutung 2004 teilweise zurück, und The Lancet zog die Arbeit im Februar 2010 vollständig zurück. Suelzer und Kollegen fanden 2019 in JAMA Network Open 1.153 Arbeiten, die sie zitierten. Die meisten, 838 davon (72,7 %), zitierten sie kritisch, um sie zu widerlegen, was ein legitimer Grund ist, eine zurückgezogene Arbeit zu zitieren. Grenzt man aber auf die nach dem Rückzug von 2010 erschienenen Arbeiten ein, erwähnten 142 von 502 (28,3 %) keinen der beiden Rückzüge, obwohl die Arbeit bereits förmlich zurückgenommen war. Der eigene Bericht von Retraction Watch behandelt dieselbe Studie.
Der zweite ist eine randomisierte Studie von 2005 in Chest, die einen Nutzen von Omega-3-Präparaten bei Patientinnen und Patienten mit chronisch obstruktiver Lungenerkrankung behauptete. Sie wurde 2008 zurückgezogen, nachdem sich die zugrunde liegenden Daten als gefälscht erwiesen. Bornemann-Cimenti und Kollegen sahen sich 2020 in Scientometrics an, was danach mit den Zitationen geschah. Von 112 Zitationen nach dem Rückzug, die sie im Detail prüfen konnten, erwähnten 107 (96 %) den Rückzug nie, elf Jahre nachdem er stattgefunden hatte.
Dasselbe Muster zeigte sich 2025 erneut, bei KI-Werkzeugen, die eigens für Literatursuche gebaut sind. MIT Technology Review testete am 23. September 2025 vier für Forschungsarbeit gebaute Werkzeuge, Elicit, Ai2 ScholarQA, Perplexity und Consensus, indem es jedes zu einem Satz von 21 bereits zurückgezogenen Arbeiten aus der medizinischen Bildgebung befragte. Keines der vier markierte von sich aus einen einzigen Rückzug. Elicit führte 5 der 21 zurückgezogenen Arbeiten in seinen Antworten an, Ai2 ScholarQA 17, Perplexity 11 und Consensus 18, alle ohne ein Wort über den Rückzug. Als das Magazin Consensus im August erneut testete, nachdem das Unternehmen angegeben hatte, weitere Rückzugsquellen ergänzt zu haben, sank sein Wert auf 5. Dieser Rückgang zählt so viel wie die Ausgangszahl: er zeigt, dass das Versagen behebbar ist, und dass jede Zahl hier eine Momentaufnahme eines Werkzeugs an einem Datum ist, keine dauerhafte Note.
Ein getrennter Test von Mike Thelwall, 2025 in Learned Publishing veröffentlicht, sah sich nur ChatGPT an. Thelwall gab ChatGPT-4o-mini 217 zurückgezogene oder anderweitig markierte Arbeiten, bewusst danach ausgewählt, dass sie ungewöhnlich sichtbar waren, damit das Modell die bestmögliche realistische Chance hatte, bereits zu wissen, dass etwas nicht stimmte, und ließ jede Arbeit 30-mal einzeln in ihrer Forschungsqualität bewerten, insgesamt 6.510 Bewertungen. Keine einzige der 6.510 Antworten erwähnte einen Rückzug, eine Korrektur oder ein ethisches Bedenken. Knapp drei Viertel der Arbeiten bekamen weiterhin eine hohe Qualitätsbewertung.
Drei Gründe, und sie verstärken sich gegenseitig.
Erstens hängt der Rückzugsstatus nicht überall dort konsistent an einer Arbeit, wo sie liegt. Suelzer und Kollegen prüften in einer Folgestudie, von Retraction Watch im Juli 2021 aufgegriffen, 50 Zeitschriften und fanden, dass nur 39 einen Rückzug konsistent auf der Artikelseite selbst kennzeichneten, und nur 31 konsistent im veröffentlichten PDF. Auch Datenbanken widersprechen einander: Web of Science stellt einem zurückgezogenen Titel "RETRACTED:" voran, PubMed nicht. Wenn schon die Kennzeichnung uneinheitlich ist, erbt alles, was darauf aufbaut, ein Literaturverwaltungsprogramm, eine Suchmaschine, ein KI-Modell, dieselbe Lücke.
Zweitens gewichten sowohl Zitierpraxis als auch KI-Suchwerkzeuge das, was leicht zu finden ist, Name der Zeitschrift, Stichwortübereinstimmung, wie oft etwas schon zitiert wurde, statt eine eigene Rückzugsprüfung zu machen. Keines der oben getesteten Werkzeuge prüft den Rückzugsstatus standardmäßig. Das muss als eigene Funktion ergänzt werden, und wie der erneute Consensus-Test zeigt, ist diese Ergänzung möglich, aber nicht selbstverständlich.
Drittens, und das zählt für die Lesart von allem oben: eine zurückgezogene Arbeit zu zitieren ist nicht immer falsch. Retraction Watchs eigene Empfehlung ist eindeutig: eine zurückgezogene Arbeit zu zitieren ist in Ordnung, solange der Rückzug offengelegt wird, etwa um zu erklären, was schiefging, oder zur historischen Einordnung. Das Problem ist, sie zu zitieren, als wäre sie noch tragender Beleg für eine Behauptung, ohne den Rückzug zu erwähnen. Die meisten Wakefield-Zitationen oben waren genau diese Art legitimer, offengelegter, kritischer Zitation. Die Fehler der KI-Werkzeuge waren es nicht: keines der Werkzeuge legte irgendetwas offen.
Ein paar kostenlose oder günstige Prüfungen gibt es schon jetzt, für verschiedene Lagen.
Wenn du ein Literaturverwaltungsprogramm nutzt: Zotero markiert zurückgezogene Einträge in deiner Bibliothek automatisch, auf Basis der Daten von Retraction Watch, und warnt dich, bevor du eine solche Quelle in ein Dokument einfügst. EndNote gleicht ab Version 20.2 deine Bibliothek mit der Retraction Watch Database ab und gruppiert zurückgezogene Einträge, damit du sie zusammen siehst. LibKey Nomad, eine kostenlose Browser-Erweiterung, markiert Rückzüge und Besorgniserklärungen direkt auf Verlagsseiten, in Google Scholar und in Wikipedia, während du liest. scite.ai Reference Check ist ein kostenpflichtiges Werkzeug, das das gesamte Literaturverzeichnis eines Manuskripts automatisch auf dasselbe prüft.
Auch Universitätsbibliotheken bauen Leitfäden für genau diese Frage, ein Beleg dafür, dass sie Alltag ist und keine Ausnahme: siehe die Schritt-für-Schritt-Seiten von HKUST und SMU zum Prüfen einer Arbeit vor dem Zitieren.
Füg sie ein und bekomm in Sekunden eine Antwort in klaren Worten, belegt über Crossref. Kein Konto, kein Manuskript-Upload.
Prüfung starten unter /de/checkJede Studie, die Lucent aufgreift, bekommt vor der Veröffentlichung eine lebende DOI-Prüfung und einen Blick auf die rückzugsbezogenen Crossref-Metadaten, und was diese Prüfung ergeben hat, steht neben der Studie, damit du es lesen kannst, statt uns zu glauben. Jede Ausgabe bleibt im Archiv online, mit der Prüfung neben jeder Studie, bei den kostenlosen ohne Abo lesbar, das ist also nachprüfbar und nicht behauptet. Jede Studie, die wir veröffentlicht haben, hat diese Prüfung zum Zeitpunkt des Versands bestanden. Das ist eine Tatsache über unsere eigene Auswahl, keine Aussage über das Zitierverhalten in der weiteren Literatur, und nichts in diesem Text stammt aus unserer eigenen Prüfung: alles oben kommt aus den durchgehend verlinkten unabhängigen Studien und Berichten.
Die ehrliche Grenze: ein Prüfwerkzeug, auch unseres, fängt nur, wonach es gefragt wird. Lucents /de/check bestätigt eine DOI, in dem Moment, in dem du sie einfügst. Es behebt nicht das darunterliegende Problem, das die Studien oben beschreiben, nämlich dass der Rückzugsstatus nicht zuverlässig an einer Arbeit hängt, über jede Datenbank, Zeitschriftenseite und PDF-Kopie hinweg, auf der sie liegt. Kein einzelner Newsletter, Checker oder Literaturverwalter behebt das an der Quelle. Was jedes dieser Werkzeuge tut, ist, einer weiteren Person in einem weiteren Moment die Chance zu geben, das zu erwischen, was das System nicht automatisch erwischt. Siehe auch was ein Rückzug tatsächlich ist und die Zwei-Minuten-Prüfung für jede Studie.
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