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ASReview LAB vs Rayyan: Preise, Datenschutz & Funktionen

Zwei Dossiers nebeneinander: Fit, Kosten, Privacy und die Fehlermodi, die die Wahl wirklich ändern.

Vergleich · Tool A / Tool B·Direkt-Vergleich

ASReview LABvsRayyan

Im Set Systematische Reviews liegt ASReview LAB insgesamt vorn (redaktionelle Passung 70 vs 60). ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Rayyan gewinnt bei Geschwindigkeit. Beide bestehen unsere Qualitätsprüfung. Richtig ist das Tool, dessen Stärken zu deiner Aufgabe passen.

ASReview LAB · Ø
67
gewinnt 11 von 16
Rayyan · Ø
67
gewinnt 5 von 16
Unterschiedliche Felder
13
von 16 Dossierzeilen
Belege
20
Quellen + Benchmark-Notizen

Geprüft 2026-10-12 · ASReview LAB·Geprüft 2026-09-14 · Rayyan

Dossierfelder

Sechzehn Felder, nebeneinander.

Nr.FeldASReview LABRayyan
01Status · Redaktionelle QualitätsstufeLightweightSolid
02Redaktionelle Passung · Score von 0–10070 / 10060 / 100
03KategorieSystematische ReviewsSystematische Reviews
04Primäre OberflächeLokale AppProsumer-SaaS
05Modalitäten
  • Text
  • Daten
  • Text
  • Daten
06Rolle in einem StackLokales Active-Learning-Screening für systematische ReviewsSystematic-Review-Screening und kollaborative Triage
07Geeignet für
  • Promovierende und Bibliotheksmitarbeitende, die Tausende Titel und Abstracts anhand festgelegter Einschlusskriterien prüfen
  • Reviews, bei denen die Methode nachvollziehbar und die Literaturdaten auf dem eigenen Rechner oder Hochschulserver bleiben sollen
  • Studierende ohne Lizenzbudget, die Python installieren können oder Unterstützung beim eigenen Serverbetrieb haben
  • Methodenprojekte, die Active-Learning-Modelle an einem vollständig bewerteten Datensatz vergleichen
  • Titel und Abstracts in systematischen oder Scoping-Reviews screenen
  • Teams, die verblindete/kollaborative Einschlussentscheidungen vor der Volltextprüfung brauchen
  • Studierende, die Review-Workflows lernen und Deduplizierung, Labels, PICO-Hinweise und PRISMA-Unterstützung in einem Workspace benötigen
  • Institutionen, die zentralisierte Review-Workflows mit ResearchPilot und grösseren Reviewer/Viewer-Pools wollen
08Vermeiden, wenn
  • Du brauchst Volltextprüfung, Datenextraktion, Bewertung des Verzerrungsrisikos und PRISMA-Bericht in einer einzigen Plattform
  • Du kannst weder Python noch Docker installieren und hast keinen Zugang zu einer Hochschulinstallation
  • Niemand im Review-Team kann eine Abbruchregel begründen und dokumentieren
  • Du erwartest, dass das Tool Studien findet, die deine Datenbanksuche gar nicht erfasst hat
  • Du brauchst, dass Mitwirkende Premium-Funktionen in Reviews erben, die dir nicht gehören – ohne Institutional-Plan
  • Du brauchst nur kostenloses Screening für mehr als drei aktive Reviews gleichzeitig
  • Du willst PRISMA-Automatisierung oder KI-Screening ohne Prüfung von Stufenlimits und Audit-Anforderungen
  • Deine Review-Bibliothek enthält sensibles, unveröffentlichtes oder identifizierbares Material, das nicht in einem Cloud-Review-Workspace liegen darf
09Erfasste Fähigkeiten
  • Titel- und Abstract-Screening mit menschlicher Relevanzbewertung
  • Active-Learning-Rangfolge auf Basis deiner Bewertungen
  • Import von Datensätzen aus CSV, RIS und Excel
  • Vorab bewertete Einträge als Startwissen für das Modell
  • Vorkonfigurierte ELAS-Modelle und eigene Modellkomponenten
  • Simulation mit vollständig bewerteten Datensätzen
  • Bearbeitbare Bewertungen, Tags und Screening-Notizen
  • Automatisches Ausblenden doppelter Titel und Texte in Version 3
  • Fortschrittsanzeige mit selbst festgelegter Abbruchschwelle
  • Export von Bewertungen und Einträgen als CSV, TSV, Excel oder RIS
  • Export und erneuter Import eines vollständigen .asreview-Projekts
  • Selbst betriebener LAB Server mit Anmeldung und mehreren Prüfenden
  • Titel-/Abstract-Screening
  • KI/ML/NLP-Priorisierung
  • Labels/Facetten/Filter
  • Dublettenerkennung
  • Automatische Dublettenauflösung in kostenpflichtigen Stufen
  • PICO-Extraktion KI bei Advanced
  • PRISMA-Flussdiagramm-Generator
  • Mobile App als Premium-Funktion
  • Kostenlos/Essential/Advanced Reviewer-Viewer-Pools
  • Institutionelle ResearchPilot-Suite
  • Abonnements verlängern sich standardmässig automatisch
10Fehlermodi · Dokumentiert, nicht versteckt
  • Viele irrelevante Einträge hintereinander beweisen nicht, dass keine relevante Studie mehr übrig ist. Ein früher Abbruch kann Studien übersehen; die Anzeige hat keine voreingestellte Schwelle, und laut Dokumentation wird die ideale Schwelle noch erforscht.
  • Das Modell kann nur die importierten Einträge sortieren. Eine lückenhafte Suche oder fehlende Titel und Abstracts können relevante Studien aus der nutzbaren Screening-Menge ausschliessen.
  • Deine Bewertungen trainieren die Rangfolge. Die SAFE-Publikation warnt, dass ausschliesslich vertraute Schlüsselstudien als Startwissen das Modell verzerren können, und empfiehlt eine zufällige Trainingsstichprobe.
  • Kostenlose Software braucht trotzdem Installation und Wartung. Das aktuelle Paket setzt Python ab 3.10 voraus; beim gemeinsamen Server muss jemand Betrieb und Zugriffsrechte verantworten.
  • Screening ist nicht das gesamte Review. Volltexte auf Eignung prüfen, Daten extrahieren, Verzerrungsrisiken bewerten und die Methode berichten musst du weiterhin gesondert.
  • Das automatische Ausblenden von Dubletten in Version 3 verändert, was beim Screening erscheint. Laut PyPI lassen sich ausgeblendete Dubletten mit exportieren; die sichtbare Screening-Anzahl ersetzt keinen vollständigen Dublettenbericht.
  • Kostenlose Stufe begrenzt aktive Reviews und Mitwirkende
  • Kostenlose Reviewer/Viewer erben keine Premium-KI/PICO/Mobile-Funktionen
  • Institutionspläne können nicht online gekauft werden und benötigen Vertriebs-Setup
  • Vierteljährliche Abrechnung kostet mehr als jährliche
  • ResearchPilot ist nur institutionell jenseits des Hilfe-Modus
  • KI-Screening/-Extraktion erfordert weiterhin menschliche Prüfung
11EvidenzstufeSynthetisiertSynthetisiert
13Benchmark-Einträge
  • Prüfen, wer die Screening-Entscheidungen trifft
    Die aktuelle Dokumentation weist die Rangfolge dem Modell und die Relevanzbewertungen dem Menschen zu. Simulationen verwenden Datensätze mit bereits bekannten Bewertungen.
  • Abbruchschwelle prüfen
    Die Fortschrittsdokumentation bestätigt, dass keine Schwelle voreingestellt ist. Die SAFE-Publikation schlägt vier Phasen vor und warnt ausdrücklich davor, ihre Zahlenbeispiele als feste Regeln zu übernehmen.
  • Version, Lizenz und Datenverarbeitung prüfen
    PyPI nennt 3.0.8, Apache-2.0 und Python ab 3.10. PyPI und Dokumentation erklären, dass keine Nutzungs- oder Nutzerdaten erfasst werden; LAB Server wird als selbst betriebene Lösung beschrieben.
Keine erfasst
14Erfasste Alternativen
  • Rayyan
  • Covidence
  • Elicit
  • EPPI-Reviewer
  • Covidence
  • DistillerSR
  • ASReview
  • EPPI-Reviewer
  • Colandr
15Preise geprüft2026-10-122026-09-14
16Zuletzt geprüft2026-10-122026-09-14
16 Kennzahlen

Sechzehn Zahlen, eine gemeinsame Mittellinie.

ASReview LABvsRayyan

Im Set Systematische Reviews liegt ASReview LAB insgesamt vorn (redaktionelle Passung 70 vs 60). ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Rayyan gewinnt bei Geschwindigkeit. Beide bestehen unsere Qualitätsprüfung. Richtig ist das Tool, dessen Stärken zu deiner Aufgabe passen.

  1. Redaktioneller Fit
    ASReview LAB70Rayyan60
  2. Quellenqualität
    ASReview LAB70Rayyan55
  3. Zitations-Ehrlichkeit
    ASReview LAB75Rayyan66
  4. Datenschutz-Kontrollen
    ASReview LAB85Rayyan53
  5. Preis-Leistung
    ASReview LAB85Rayyan78
  6. Geschwindigkeit
    ASReview LAB40Rayyan70
  7. Integration
    ASReview LAB65Rayyan57
  8. Onboarding
    ASReview LAB40Rayyan70
  9. Zuverlässigkeit
    ASReview LAB0Rayyan76
  10. Funktionstiefe
    ASReview LAB75Rayyan90
  11. Datenportabilität
    ASReview LAB80Rayyan49
  12. Transparenz
    ASReview LAB80Rayyan98
  13. Ökosystem-Reichweite
    ASReview LAB65Rayyan57
  14. Dokumentation
    ASReview LAB70Rayyan55
  15. Unabhängigkeit
    ASReview LAB85Rayyan53
  16. Erschwinglichkeit
    ASReview LAB85Rayyan79
ASReview LAB · Ø 67 · gewinnt 11 von 160Ø 67 · gewinnt 5 von 16 · Rayyan
EvidenzASReview LAB 4 · Rayyan 0
  1. 01Redaktioneller Fit
    70
    60
  2. 02Quellenqualität
    70
    55
  3. 03Zitations-Ehrlichkeit
    75
    66
  4. 04Datenschutz-Kontrollen
    85
    53
DatenschutzASReview LAB 2 · Rayyan 2
  1. 05Preis-Leistung
    85
    78
  2. 06Geschwindigkeit
    40
    70
  3. 07Integration
    65
    57
  4. 08Onboarding
    40
    70
FähigkeitenASReview LAB 1 · Rayyan 3
  1. 09Zuverlässigkeit
    0
    76
  2. 10Funktionstiefe
    75
    90
  3. 11Datenportabilität
    80
    49
  4. 12Transparenz
    80
    98
Kosten & PassungASReview LAB 4 · Rayyan 0
  1. 13Ökosystem-Reichweite
    65
    57
  2. 14Dokumentation
    70
    55
  3. 15Unabhängigkeit
    85
    53
  4. 16Erschwinglichkeit
    85
    79
TOOL A · ASReview LAB

Lokales Active-Learning-Screening für systematische Reviews — Kostenloses Open-Source-Screening für Titel und Abstracts: ASReview LAB lernt aus deinen Relevanzbewertungen und sortiert importierte Literaturdaten lokal neu. Wann du aufhörst, musst du selbst begründen.

TOOL B · Rayyan

Systematic-Review-Screening und kollaborative Triage — Cloud-Workspace für das Screening systematischer Reviews mit Titel-/Abstract-Triage, Deduplizierung, Labels, PICO-Extraktion, PRISMA-Flow-Unterstützung, Zusammenarbeit, mobilem Screening und KI-gestützten Einschlussentscheidungen.

Datenschutz-Facetten

Wo jedes Tool wirklich privat ist.

ASReview LABRayyan
Training mit deinen DatenJaJa: Im lokalen Standardbetrieb trainiert ASReview ein Modell mit den Relevanzbewertungen deines Projekts. Das ist lokales Active Learning, kein Training in einer Anbietercloud. Laut Entwicklerteam erfasst ASReview LAB keine Nutzungs- oder Nutzerdaten. Bei einem selbst betriebenen Server verantwortet der Betreiber die Datenumgebung. Erweiterungen und gehostete Demos musst du gesondert prüfen; ihre externen API-Aufrufe sind hier nicht verifiziert. Quellen: ASReview-Einführung und PyPI, geprüft am 12.10.2026 (im Quellenverzeichnis verlinkt).UnbekanntUnbekannt: Nicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
EU-DatenresidenzUnbekanntUnbekannt: UnbekanntUnbekanntUnbekannt: Nicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
SOC-2-ZertifizierungUnbekanntUnbekannt: UnbekanntUnbekanntUnbekannt: Nicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
Lokal-first als StandardJaJa: ASReview LAB läuft lokal; LAB Server wird von dir oder deiner Hochschule selbst betrieben. Die Aussage zu lokalen Daten gilt für diesen Betrieb, nicht für eine ungeprüfte gehostete Demo oder jede optionale Erweiterung.UnbekanntUnbekannt: Nicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
Fähigkeitsvergleich

Was jedes Tool einzigartig kann.

Nur ASReview LAB12

  • Titel- und Abstract-Screening mit menschlicher Relevanzbewertung
  • Active-Learning-Rangfolge auf Basis deiner Bewertungen
  • Import von Datensätzen aus CSV, RIS und Excel
  • Vorab bewertete Einträge als Startwissen für das Modell
  • Vorkonfigurierte ELAS-Modelle und eigene Modellkomponenten
  • Simulation mit vollständig bewerteten Datensätzen
  • Bearbeitbare Bewertungen, Tags und Screening-Notizen
  • Automatisches Ausblenden doppelter Titel und Texte in Version 3
  • Fortschrittsanzeige mit selbst festgelegter Abbruchschwelle
  • Export von Bewertungen und Einträgen als CSV, TSV, Excel oder RIS
  • Export und erneuter Import eines vollständigen .asreview-Projekts
  • Selbst betriebener LAB Server mit Anmeldung und mehreren Prüfenden

Gemeinsam0

Keine Überschneidung erkannt.

Nur Rayyan11

  • Titel-/Abstract-Screening
  • KI/ML/NLP-Priorisierung
  • Labels/Facetten/Filter
  • Dublettenerkennung
  • Automatische Dublettenauflösung in kostenpflichtigen Stufen
  • PICO-Extraktion KI bei Advanced
  • PRISMA-Flussdiagramm-Generator
  • Mobile App als Premium-Funktion
  • Kostenlos/Essential/Advanced Reviewer-Viewer-Pools
  • Institutionelle ResearchPilot-Suite
  • Abonnements verlängern sich standardmässig automatisch
Fehlermodi

Wo jedes Tool scheitert.

ASReview LAB

  • Viele irrelevante Einträge hintereinander beweisen nicht, dass keine relevante Studie mehr übrig ist. Ein früher Abbruch kann Studien übersehen; die Anzeige hat keine voreingestellte Schwelle, und laut Dokumentation wird die ideale Schwelle noch erforscht.
  • Das Modell kann nur die importierten Einträge sortieren. Eine lückenhafte Suche oder fehlende Titel und Abstracts können relevante Studien aus der nutzbaren Screening-Menge ausschliessen.
  • Deine Bewertungen trainieren die Rangfolge. Die SAFE-Publikation warnt, dass ausschliesslich vertraute Schlüsselstudien als Startwissen das Modell verzerren können, und empfiehlt eine zufällige Trainingsstichprobe.
  • Kostenlose Software braucht trotzdem Installation und Wartung. Das aktuelle Paket setzt Python ab 3.10 voraus; beim gemeinsamen Server muss jemand Betrieb und Zugriffsrechte verantworten.
  • Screening ist nicht das gesamte Review. Volltexte auf Eignung prüfen, Daten extrahieren, Verzerrungsrisiken bewerten und die Methode berichten musst du weiterhin gesondert.
  • Das automatische Ausblenden von Dubletten in Version 3 verändert, was beim Screening erscheint. Laut PyPI lassen sich ausgeblendete Dubletten mit exportieren; die sichtbare Screening-Anzahl ersetzt keinen vollständigen Dublettenbericht.

Rayyan

  • Kostenlose Stufe begrenzt aktive Reviews und Mitwirkende
  • Kostenlose Reviewer/Viewer erben keine Premium-KI/PICO/Mobile-Funktionen
  • Institutionspläne können nicht online gekauft werden und benötigen Vertriebs-Setup
  • Vierteljährliche Abrechnung kostet mehr als jährliche
  • ResearchPilot ist nur institutionell jenseits des Hilfe-Modus
  • KI-Screening/-Extraktion erfordert weiterhin menschliche Prüfung
Preise

Direkt aus jedem Dossier.

ASReview LAB

Systematische Reviews
  • KOSTENLOSASReview LAB

Original · Kostenlos und Open Source unter Apache-2.0. In den geprüften Quellen wurden keine kostenpflichtigen Softwaretarife gefunden. PyPI führt ASReview LAB 3.0.8 vom 18.06.2026 mit Python ab 3.10 als Voraussetzung. Die lokale Installation kostet keine Lizenzgebühr; eigener Serverbetrieb, IT-Unterstützung und Einrichtung kosten trotzdem Zeit oder Geld.

Rayyan

Systematische Reviews
  • KOSTENLOS
  • $4,99/MON.pro Sitz
  • $8,33/MON.pro Sitz

Original · Live 2026-09-14 auf rayyan.ai/pricing: Free 0 $. Essential 4,99 $/Sitz/Monat jährlich oder 8,33 $ quartalsweise. Advanced 8,33 $/Sitz/Monat jährlich oder 13,33 $ quartalsweise. Business/Academic 41,67 $/Lizenz/Monat jährlich ab 5 Lizenzen. Enterprise über Sales.

Urteil

Welches Tool du wirklich wählen solltest.

Im Set Systematische Reviews liegt ASReview LAB insgesamt vorn (redaktionelle Passung 70 vs 60). ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Rayyan gewinnt bei Geschwindigkeit. Beide bestehen unsere Qualitätsprüfung. Richtig ist das Tool, dessen Stärken zu deiner Aufgabe passen.

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Fragen, die dieser Vergleich beantwortet

Jede Antwort unten stammt aus den datierten Feldern dieser Seite. Nichts davon ist zusätzlich für Suchmaschinen geschrieben.

Solltest du ASReview LAB oder Rayyan nehmen?

Im Set Systematische Reviews liegt ASReview LAB insgesamt vorn (redaktionelle Passung 70 vs 60). ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Rayyan gewinnt bei Geschwindigkeit. Beide bestehen unsere Qualitätsprüfung. Richtig ist das Tool, dessen Stärken zu deiner Aufgabe passen.

Was kann ASReview LAB, was Rayyan nicht kann?

Fähigkeiten, die beim Tool ASReview LAB dokumentiert sind, bei Rayyan aber nicht:

  • Titel- und Abstract-Screening mit menschlicher Relevanzbewertung
  • Active-Learning-Rangfolge auf Basis deiner Bewertungen
  • Import von Datensätzen aus CSV, RIS und Excel
  • Vorab bewertete Einträge als Startwissen für das Modell
  • Vorkonfigurierte ELAS-Modelle und eigene Modellkomponenten
  • Simulation mit vollständig bewerteten Datensätzen
  • Bearbeitbare Bewertungen, Tags und Screening-Notizen
  • Automatisches Ausblenden doppelter Titel und Texte in Version 3
  • Fortschrittsanzeige mit selbst festgelegter Abbruchschwelle
  • Export von Bewertungen und Einträgen als CSV, TSV, Excel oder RIS
  • Export und erneuter Import eines vollständigen .asreview-Projekts
  • Selbst betriebener LAB Server mit Anmeldung und mehreren Prüfenden

Was kann Rayyan, was ASReview LAB nicht kann?

Fähigkeiten, die beim Tool Rayyan dokumentiert sind, bei ASReview LAB aber nicht:

  • Titel-/Abstract-Screening
  • KI/ML/NLP-Priorisierung
  • Labels/Facetten/Filter
  • Dublettenerkennung
  • Automatische Dublettenauflösung in kostenpflichtigen Stufen
  • PICO-Extraktion KI bei Advanced
  • PRISMA-Flussdiagramm-Generator
  • Mobile App als Premium-Funktion
  • Kostenlos/Essential/Advanced Reviewer-Viewer-Pools
  • Institutionelle ResearchPilot-Suite
  • Abonnements verlängern sich standardmässig automatisch

Ist ASReview LAB oder Rayyan günstiger?

ASReview LAB: ASReview LAB Kostenlos. Rayyan: Kostenlos Kostenlos · Essential (annual) $4,99/Mon. · Advanced (annual) $8,33/Mon. · Institutionell $41,67/Mon..

Wie stehen ASReview LAB und Rayyan im Score zueinander?

Beim redaktionellen Fit erreicht ASReview LAB 70 von 100 und Rayyan 60 von 100. Der Score ist ein Passungsurteil für quellenintensive Recherche, keine Qualitätsrangliste — lies beide Dossiers, bevor du wählst.