Machine Learning soll Lücken bei Wikipedia füllen

Noch immer gibt es berühmte Menschen, deren Namen in der Online-Enzyklopädie Wikipedia nicht vorkommen – vor allem Frauen sind auf der Plattform nach wie vor unterrepräsentiert: In der englischsprachigen Wikipedia widmen sich 17 Prozent der Biografien weiblichen Personen, in der deutschsprachigen Version sind es nur rund 15 Prozent. Kritiker sehen darin schon länger ein Problem, weil es das gesellschaftliche Bild verzerrt.

Das Start-up Primer hat laut einem Bericht von Wired mit der Software Quicksilver nun eine Initiative gestartet, die das Problem adressiert und Wikipedia-Autoren helfen soll, die Lücken zu füllen. Über Machine Learning-Algorithmen durchsucht die Software Nachrichtenbeiträge und wissenschaftliche Journale nach Information über Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die auf Wikipedia bisher nicht erwähnt wurden und verfasst darauf aufbauend einen Rohentwurf eines Wikipedia-Eintrags.

Der Mensch hat das letzte Wort

Die Software hat bereits rund 40.000 Artikel verfasst, doch die meisten von ihnen enthalten noch den einen oder anderen kleineren Grammatikfehler. Der Wired-Bericht erwähnt etwa einen Artikel über eine Wissenschaftlerin, die im Lauf des Textes von der Software als „er“ bezeichnet wurde. Quicksilver veröffentlicht daher nicht automatisch auf Wikipedia, sondern bietet lediglich eine Anleitung für die menschlichen Autoren.

Auch soll die Software dabei helfen, bereits bestehende Wikipedia-Artikel auf dem neuesten Stand zu halten, indem neue Quellen zu den jeweiligen Wissenschaftlerinnen automatisch im Web gefunden werden. Primer möchte die Software nach der Wissenschaft auch auf andere Branchen – etwa Politik – ausdehnen und Quicksilver auch in anderen Sprachen, etwa Russisch und Mandarin, anbieten.