Das grundlegende Problem, das Connected Papers adressiert, ist die üblicherweise lineare Form der Literaturrecherche: Man findet eine Arbeit, folgt deren Zitaten, folgt deren Zitaten und verliert nach und nach den Blick auf das Ganze. Connected Papers berechnet stattdessen Ähnlichkeit über einen großen wissenschaftlichen Korpus – auf Basis von Quellen wie Semantic Scholar und Crossref – und ordnet die Ergebnisse räumlich an. Arbeiten, die häufig gemeinsam zitiert werden oder viele Referenzen teilen, liegen beieinander, und die Kanten zeigen die Stärke der Beziehung zweier Knoten. Das Layout wird konsistent erzeugt, sodass derselbe Graph bei späteren Besuchen wieder erscheint statt zufällig neu gemischt zu werden.
Die Oberfläche bietet zwei komplementäre Ansichten. Die Graphansicht dient der Orientierung: Welche Arbeiten sind zentral, welche sind neu, und welche Brücken verbinden getrennte Cluster. Die Listenansicht sortiert verwandte Publikationen nach Ähnlichkeit und Zitationssignalen, wenn Sie in etwas Konkretes eintauchen wollen. Typische Einstiegspunkte sind eine beliebige Arbeit, ein DOI, eine URL oder ein Link zu einem Tagungsband. Ansichten für Vorläufer- und Folgearbeiten sind besonders hilfreich, um die Ahnenreihe eines Feldes nachzuzeichnen oder zu sehen, was später auf einer Arbeit aufgebaut hat.
Das Angebot richtet sich an Doktorandinnen und Doktoranden, Postdocs und angewandte Wissenschaftler, die sich schnell in unbekanntem Terrain orientieren müssen – sei es beim Verfassen eines Related-Work-Kapitels, bei einem Förderantrag oder bei der Prüfung, ob eine Idee bereits publiziert wurde. Es ist ein unabhängiges Recherchewerkzeug, kein Verlag und kein Repositorium; die Graphen sind eine Entdeckungshilfe auf Basis vorhandener wissenschaftlicher Metadaten.