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Hass im Internet : Ein Algorithmus gegen Trolle

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Häufig tun diejenigen, die im Netz nur Hass verbreiten, anonym. Bild: dpa

Im Internet sind viele Menschen unterwegs, die nichts anderes machen, als Schimpf-Kommentare zu schreiben. Jetzt hat ein Tüftler offenbar einen Algorithmus entwickelt, der sie identifizieren kann.

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          Es gibt sie, die Menschen, die den ganzen Tag das Internet vollschimpfen. Die sich durch die Nachrichtenseiten klicken, oft nur Überschrift  und Vorspann lesen und dann sofort die Kommentarfunktion ansteuern und lospoltern. Die F.A.Z. hat vor einigen Wochen einen von ihnen aufgesucht und beschrieben, was einen „Troll“ antreibt.

          Weil die Zahl dieser Menschen und der Schimpf-Kommentare so groß ist, haben Nachrichtenseiten schon reagiert, teilweise oder ganz ihre Kommentarfunktionen gesperrt. Kevin McAlear findet das keine zufriedenstellende Lösung: Er will die Trolle enttarnen. Und zwar nicht manuell, einen nach dem anderen, in dem er stundenlang Kommentare selbst liest. Sondern automatisch, durch maschinelle Intelligenz.

          „Das Internet wird überschwemmt von Trollen, die mit Hass gefüllt sind. Es ist Zeit, dass wir sie bloßstellen und zurechtweisen“, zitiert ihn die Nachrichtenseite „t3n“. McAlear hat als Pilotprojekt ein Tool entwickelt, mit dem die Internet-Nachrichtenseite Hacker News ihre Nutzer überprüfen kann. Es rechnet für jeden von ihnen angeblich einen „Hater Score“ aus, einen Prozentsatz, der dem Bericht zufolge angibt, wie viel seiner Zeit ein Nutzer darauf verwendet, Hass zu verbreiten.

          Sein Troll-Enttarner „Hater News“ analysliert ganz konkret wohl die letzten 50 Kommentare eines Nutzers daraufhin, ob sie Beleidigungen enthalten oder aus anderen Gründen fragwürdig sind - mittels Sprachanalyse-Software und Mathematik.

          McAlear will ähnliche Projekte auch für mit Kommentaren überflutete Seiten wie Facebook, oder Twitter unterstützen und hat dafür in einem Blogpost aufgeschrieben, wie er sein Tool entwickelt hat. Den gesamten Code hat er demnach auf GitHub zugänglich gemacht.

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