Wiener Forscher arbeiten an Lügendetektor für Memes

Viraler Content verbreitet sich, sind die richtigen Zutaten enthalten, unfassbar schnell. Doch ob das, was man gerade sieht, auch tatsächlich echt und vertrauenswürdig ist, kann meist ohne Experten nur schwer beurteilt werden. Das EU-Forschungsprojekt Pheme der MODUL University Vienna will nun die Vertrauenswürdigkeit von viralen Inhalten automatisch erfassbar machen. Gemeinsam mit Partnern aus England, Deutschland, der Schweiz, Bulgarien, Spanien und Kenia sollen Memes analysiert und kategorisiert werden.

Abgleich mit vertrauenswürdigen Inhalten

Dabei konzentriert sich das Team auf die Identifikation von vier Arten von fragwürdigen Wahrheiten oder sogenannten "Gerüchten": die Spekulation, die Kontroverse, die Missinformation und die Desinformation. Zu bestimmen, ob eine Information in eine dieser Kategorien fällt, ist gerade in Social Media ausgesprochen schwer. Denn hier hängt die Qualität der Information sehr stark von deren sozialem Kontext ab. Diesen Kontext automatisiert zu erfassen und zu interpretieren, ist bisher noch nicht gelungen. Das internationale Team um Prof. Scharl setzt dafür nun auf einen interdisziplinären Ansatz.

Am Forschungsprojekt sind WissenschafterInnen aus verschiedensten Bereichen beteiligt, unter anderem aus den Bereichen Sprachtechnologien und Web Science sowie Experten für die Analyse sozialer Netzwerke und Informations-Visualisierung. Zur Bewertung werden verschiedene Aspekte herangezogen. Einerseits die in der Information enthaltenen Informationen, die anschließend anhand von externen Datenquellen, die als vertrauenswürdig gelten, überprüft werden. Aber auch die Art der Verbreitung der Information fließt in die Bewertung des Inhalts mit ein.

Kooperation mit BBC und SWR

Die Ergebnisse des über drei Jahre laufenden Projekts werden in zwei konkreten Fallstudien getestet. So wird im Bereich medizinischer Informationssysteme unter anderem "Rumour Intelligence" getestet - also die Fähigkeit, Gerüchte wie den Ausbruch einer hoch ansteckenden Erkrankung (z. B. Schweinegrippe) und deren Verbreitung frühzeitig zu identifizieren. Für den digitalen Journalismus wiederum werden zusammen mit BBC und dem Südwestrundfunk Ergebnisse getestet, die es erlauben, die Glaubwürdigkeit User-generierten Contents zu verifizieren.