ResearchRabbit macht aus wenigen Seed-Papern gerankte Empfehlungen und Zitationskarten verwandter Forschung. Die kostenlose Stufe erlaubt bis zu 50 Seed-Artikel pro Suche, und RR+ ergänzt erweiterte Filter für größere Literaturreviews.
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ResearchRabbit ist ein browserbasiertes Tool für Literaturreviews, das von Papern ausgeht, denen Sie bereits vertrauen, und über Zitationen, Referenzen und Autorenverbindungen verwandte Forschung empfiehlt. In den Worten des Unternehmens analysiert ResearchRabbit Paper, die Sie schätzen, und findet die Forschung, die Ihnen bisher entgangen ist.
Es ist eine Engine für Literaturentdeckung und Zitationskarten, kein Schreibassistent. Laut Unternehmen nutzt ResearchRabbit für seine zentralen Empfehlungsalgorithmen keine großen Sprachmodelle.
Die aktuellen Nutzungsbedingungen stammen von Litmap Limited, die als Litmaps firmiert und in Neuseeland registriert ist. Die Fußzeile der Website trägt den Vermerk „Copyright © Litmap Limited. 2016-2026. Alle Rechte vorbehalten.“ Bei der Ankündigung der überarbeiteten Version führte das Unternehmen die Änderung auf seine Partnerschaft mit Litmaps zurück, die Millionen neuer Artikel und intelligentere Suchen bringen werde.
Laut Unternehmen vertrauen weltweit mehr als 1.000.000 Forschende ResearchRabbit. Es gibt eine kostenlose Stufe und eine kostenpflichtige Stufe namens RR+ (ResearchRabbit+).
Ausgehend von einem oder mehreren Eingabeartikeln durchsucht ResearchRabbit das lokale Zitationsnetzwerk, das alle Zitationen und Referenzen dieser Ausgangsartikel umfasst.
Suchen wachsen schrittweise, weil ResearchRabbit die von Ihnen ausgewählten Artikel nutzt, um zu lernen und die Qualität seiner Empfehlungen zu verbessern.
Verbindungen beruhen überwiegend auf Zitationslinks, gemeinsamen Referenzen und gemeinsamen Autoren, doch manchmal leitet ResearchRabbit eine Verbindung aus der semantischen Ähnlichkeit von Titeln und Abstracts ab. Die einfachen Sucheinstellungen legen fest, woher Kandidaten stammen: alle Verbindungsarten zu den Seeds, nur die Referenzen der Seeds oder nur ihre Zitationen. Dieselbe Logik gilt, wenn nach Autoren statt nach Papern gesucht wird.
Ergebnisse erscheinen als Rangliste und auf einer interaktiven Zitationskarte. Standardmäßig werden die besten 20 Artikel auf der Karte und auf der ersten Ergebnisseite angezeigt; Sie können das auf 10, 20 oder 40 Artikel ändern. Über einzelne Karten hinaus können Sie in ResearchRabbit Paper auf einer Zeitleiste anordnen, den Aufstieg von Ideen nachverfolgen und Schlüsselautoren eines Fachgebiets identifizieren.
Die Stichwortsuche akzeptiert die booleschen Operatoren AND, OR und NOT sowie Anführungszeichen für exakte Phrasentreffer. Laut Unternehmen nutzt die Stichwortsuche von ResearchRabbit die Suchmaschine von Google Scholar, sodass ihre Ergebnisse dem entsprechen sollten, was Sie in Google Scholar sehen würden.
Geteilte Sammlungen fehlten seit dem Start des neuen ResearchRabbit im Oktober 2025 und wurden später als Teil der kostenlosen Stufe zurückgebracht.
Ein Zotero Importer überträgt Paper aus verknüpften Zotero-Sammlungen in Ihre ResearchRabbit-Bibliothek. Ausgewählte Paper lassen sich als BibTeX-, RIS- oder CSV-Datei exportieren, auch Paper aus mehreren Sammlungen auf einmal.
Der RR+-Plan hebt das Seed-Limit auf 300 Artikel an und ergänzt erweiterte Suchsteuerung, mehrere Projekte, Signals-Warnungen und schnellere Support-Antworten. Die erweiterten Filter umfassen Stichwörter, Erscheinungsdatum, Zeitschriftenqualität über Quartile und den h-Index der Zeitschrift, Open-Access-PDFs und den Retraktionsstatus. ResearchRabbit kooperiert mit Signals, einem Dienst, der anhand von Zitationsverhalten und Zitationsnetzwerk nach Hochrisiko-Papern sucht; dessen Warnungen erscheinen in RR+ in Ihren Sammlungen und neuen Suchen.
Die Datenbank umfasst über 310 Millionen Artikel aus allen Disziplinen, vor allem aus Semantic Scholar, OpenAlex und Crossref. Sie enthält sowohl Open-Access- als auch Closed-Access-Artikel. Laut Unternehmen wird die Datenbank wöchentlich aktualisiert, wobei die neuesten und meistzitierten Versionen von Artikeln Vorrang haben.
Eine Suche in ResearchRabbit kann mit Stichwörtern, einer DOI, einer vorhandenen Sammlung oder einer importierten Datei beginnen.
Das Unternehmen positioniert das Tool als Ergänzung: ResearchRabbit soll mit klassischen Bibliotheksressourcen zusammenarbeiten, nicht sie ersetzen. Bibliotheksdatenbanken bleiben der Ort für strukturierte Stichwortsuche und Volltexte; ResearchRabbit findet verwandte Arbeiten, die Stichwörter übersehen.
ResearchRabbit passt zu Menschen, die sich ein Fachgebiet erschließen, indem sie Zitationsspuren folgen, statt lange Stichwortabfragen zu formulieren.
Als Hauptsuchmaschine eines systematischen Reviews eignet es sich weniger. Eine Evaluation einer Universitätsbibliothek beurteilte das Tool als am besten geeignet für Inspiration statt für systematische Evidenzsuche. Zudem steht es Personen unter 18 Jahren nicht offen, und die Bedingungen beschränken die kommerzielle Nutzung ohne Zustimmung des Unternehmens.
Die Preise von ResearchRabbit umfassen drei Stufen, und der Preis der kostenpflichtigen Stufe RR+ hängt von Ihrem Land ab.
| Plan | Angegebener Preis | Seed-Artikel pro Suche | Wichtigste Inhalte |
|---|---|---|---|
| Kostenlos | $0 | Bis zu 50 | Unbegrenzte Suchen und Sammlungen, Teilen, Zotero-Importer, BibTeX-Import und -Export |
| RR+ | $10 pro Monat im Jahresplan; $12.5 pro Monat im Monatsplan | Bis zu 300 | Erweiterte Suchsteuerung, mehrere Projekte, Signals-Warnungen, schnellere Support-Antworten |
| Institution | Auf Anfrage | Nicht angegeben | Alles aus RR+, Mengenrabatte, LibKey-Anbindung, Nutzerverwaltung, Nutzungsstatistiken, dedizierter Support |
Die kostenlose Stufe wird als vollständig genug für ein Literaturreview beschrieben, mit unbegrenzter Suche, unbegrenzten Sammlungen, Zusammenarbeit, Bibliotheks-Uploads und bis zu 50 Seed-Artikeln pro Suche. Für die Registrierung ist keine Kreditkarte nötig.
Die Plankarte führt RR+ mit $10 pro Monat im Jahresplan und $12.5 pro Monat im Monatsplan. Das Hilfecenter nennt als Gesamtbeträge 12,50 USD pro Monat oder 120 USD pro Jahr, eine Ersparnis von 20 %. Die Preis-FAQ nennt dagegen 10 USD pro Monat als Standardpreis von RR+ für die USA, Großbritannien, Kanada und andere Länder. Sie beschreibt RR+ als Premium-Abonnement mit monatlichen Zahlungen, wobei der Zugang auch nach einer Kündigung bis zum Planende bestehen bleibt. FAQ und Plankarte beschreiben den Betrag von $10 also unterschiedlich.
In über 100 Ländern wird RR+ nach einer Länder-Paritätsgruppe rabattiert. Berechtigte Nutzer sehen beim Upgrade in der App automatisch einen Rabattcode und lösen ihn beim Checkout ein. Laut Nutzungsbedingungen erfolgen alle Zahlungen in US-Dollar. Abonnements verlängern sich automatisch, sofern sie nicht gekündigt werden. Eine Kündigung wird zum Ende der aktuell bezahlten Laufzeit wirksam. Die für diesen Bericht geprüften Bedingungen enthalten keine Erstattungsregelung.
Eine Evaluation einer Universitätsbibliothek erschien erstmals im September 2025, also vor dem Relaunch im Oktober 2025. Sie empfahl, ResearchRabbit als Sprungbrett für die Exploration zu nutzen, nicht als umfassendes oder maßgebliches Suchwerkzeug, und verwies auf begrenzte Quellentransparenz und Reproduzierbarkeit. Zudem stellte sie fest, dass Suchergebnisse je nach Eingabemethode, Titel oder DOI, variieren konnten, was sich auf die Reproduzierbarkeit auswirkt.
Ja. Die kostenlose Stufe hat kein Zeitlimit und erlaubt bis zu 50 Seed-Artikel pro Suche; RR+ ist optional.
Die Nutzungsbedingungen nennen Litmap Limited, die als Litmaps firmiert, als das Unternehmen, das die ResearchRabbit-Website betreibt, und die überarbeitete Version wurde als Ergebnis einer Partnerschaft mit Litmaps angekündigt.
Seine zentralen Empfehlungen stammen aus Zitations- und Autorennetzwerken, nicht aus einem großen Sprachmodell. Unabhängig davon nennt der Datenschutzhinweis Databricks und OpenAI als Anbieter für seine KI-Produkte.
Nach eigener Beschreibung nicht. Das Unternehmen bezeichnet es als Ergänzung zu Bibliotheksdatenbanken, und die oben zitierten Bibliotheksgutachter raten, es neben der systematischen Suche einzusetzen.
