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Fake-News-Forschung : Wie sich Lüge vor die Wahrheit legt

Im Fokus nach drei Jahren Forschung

Die Frage nach ihrer Verantwortung bei der Veröffentlichung von „Hate Speech“ oder Fake News führt die IT-Konzerne auf ein komplexes Terrain. Die Lösungen, denen sie zuneigen, bleiben fehleranfällig, und diese Fehler werden breit diskutiert. Einem von der EU geförderten, auf drei Jahre angelegten Forschungsprojekt, an dem Institutionen aus sieben Ländern beteiligt sind, kommt die internationale Aufmerksamkeit für das Thema indes gerade recht.

Als das nach der altgriechischen Göttin des Ruhms und des Gerüchts benannte Projekt „Pheme“ im Januar 2014 seine Arbeit aufnahm, war die Aufregung um mögliche Wahlbeeinflussungen durch Falschmeldungen noch nicht absehbar. Jetzt betont die Projektkoordinatorin Kalina Bontcheva, Informatikerin an der Universität von Sheffield, wie wichtig unabhängige Forschung auf diesem Gebiet sei: Bei der automatischen Erkennung von Falschinformationen dürfe man sich nicht auf kommerzielle Lösungen verlassen, sondern müsse an offenen und nachvollziehbaren Systemen arbeiten, auch um dem Vorwurf automatisierter Zensur entgegenzutreten.

Facebooks Vorteil

Ähnlich wie beim Kampf gegen die Verbreitung von Spam spricht Bontcheva von einem Wettrennen des Menschen gegen die Maschine. Es sei nicht möglich, das Problem vollständig zu lösen, eine zuverlässige Kennzeichnung wäre schon ein Erfolg - den die Wissenschaftlerin indes für die nächste Zeit nicht in Aussicht stellen kann. Spekulationen, Kontroversen, Missinformation und Desinformation sollen die von der „Pheme“-Forschung vorbereiteten Instrumente einmal erkennen und kennzeichnen können und dabei Verfahren der Analyse natürlicher Sprachen und sozialer Netzwerke miteinander kombinieren.

Doch nicht nur der Anspruch, transparent und nachvollziehbar zu arbeiten, unterscheidet „Pheme“ von den Ansätzen bei Facebook, Google und Twitter. Auch die Voraussetzungen sind andere. Die Daten, zu denen die Firmen selbstverständlich Zugang haben, sind für die Wissenschaftler schwer erreichbar. Kalina Bontcheva sieht ihr Projekt denn auch als Ergänzung zu Bemühungen, die Aufmerksamkeit der Nutzer für mögliche Fehlinformationen zu erhöhen. Die Werkzeuge, an denen „Pheme“ arbeitet, sollen einmal in der Lage sein, innerhalb kürzester Zeit mögliche Falschinformationen aus großen Datenmengen herauszufiltern - etwa in Momenten allgemeiner Desorientierung nach einem Unglück. In den kommenden Wochen soll ihr Entwicklungsstand vorgestellt werden.

Facebook hat unterdessen seine Relevanzkriterien überarbeitet. Statt die „Trending Topics“ weiter auf die vermeintlichen Interessen eines jeden Nutzers abzustimmen, sollen künftig alle Nutzer aus derselben Gegend eine einheitliche Auswahl an Beiträgen angezeigt bekommen. Und statt - abgesehen von Werbung - nur von „Freunden“ Kommentiertes, Gemochtes oder Geteiltes in der Timeline zu finden, sollen Facebook-Nutzer, wie Mark Zuckerberg ankündigte, „passende“ Beiträge untergemischt bekommen, von denen die künstliche Intelligenz annimmt, dass sie den Nutzer interessieren. Das ist genau diese künstliche Intelligenz, die sich mit „wahr“ und „falsch“ verständlicherweise schwertut.

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