Falschmeldungs-Melder: Software entlarvt automatisch Fake News

Alarm, Sirene, Hupe Bildquelle: Public Domain
Bei dem großen Tempo, mit dem Meldungen heutzutage Verbreitung finden können, sehen Wissenschaftler in Systemen großen Nutzen, die Falsch­meldungen automatisch erkennen können. Ein Team hat jetzt einen Ansatz vorgestellt, bei dem eine Software nach Mustern Ausschau hält, die im Zusammenhang mit Fake News typisch sind.

Die Software zur Fake-News-Erkennung

Falschmeldungen haben in der Geschichte der Menschheit eine sehr lange Tradition, unter dem Begriff "Fake News" ist das Phänomen rund um inhaltlich falsche Nachrichten wieder in aller Munde. Analysen zeigen, dass vor allem auch soziale Netzwerken wie Facebook, Twitter und Co. dazu beitragen, dass Meldungen sehr schnelle Verbreitung finden, die nicht auf ihren Wahrheitsgehalt überprüft wurden. In Deutschland wurde jetzt eine Software entwickelt, die bei der Erkennung der Falschmeldungen helfen soll.

Fake News-Kennzeichnung in Microsoft EdgeFake News-Kennzeichnung in Microsoft EdgeFake News-Kennzeichnung in Microsoft EdgeFake News-Kennzeichnung in Microsoft Edge

Wie Scinexx in seinem Bericht schreibt, hat ein Team um Ulrich Schade vom Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie in Wachtberg dafür ein Programm entwickelt, das nach typischen Merkmalen von Falschmeldungen Ausschau hält. Wie Schade zu diesem Ansatz ausführt, werden Fake News oft nicht von Muttersprachlern erstellt. "Falsche Gedankenstriche, Orthografie-, Deklinations- oder Satzbaufehler" könnten daher einen Hinweis darauf liefern, dass der Inhalt einer Meldung falsch sein könnte.

Neben diesen verräterischen Anzeichen im Text selbst lassen die Wissenschaftler auch noch andere Hinweise in ihre Software einfließen. So können unter anderem der Zeitpunkt und die Häufigkeit der Veröffentlichung sowie andere Metadaten ebenfalls auf eine Falschmeldung hinweisen. Die Uhrzeit lässt Schlüsse auf das Ursprungsland zu, eine hohe Sendefrequenz könne ein Indiz für Social Bots sein.

Hate Speech führt zur Quelle

Darüber hinaus haben die Wissenschaftler ihrem Programm beigebracht, Hassrede in sozialen Netzwerken zu erkennen. In solchen Beiträgen würden demnach sehr oft Links zu Falschmeldungen verbreitet: "Hier ist es wichtig, einen Klassifikator zu entwickeln, der die eindeutigen Fälle identifiziert. Dies sind beispielsweise Ausdrücke wie ‚Politischer Abschaum‘", erklärt Schade. Alarm, Sirene, Hupe Alarm, Sirene, Hupe Public Domain
2019-02-05T17:10:00+01:00
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