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Algorithmen gegen Fake News : Die Wahrheitsmaschinen

  • -Aktualisiert am

Auf die Logik der sozialen Medien setzen

Komplett von Inhalten losgelöst arbeitet ein Prototyp, den die Datenmanagement-Firma Glanos aus München entwickelt hat. Er setzt ganz auf die Logik sozialer Medien. „Wir schauen nur auf die Verbreitungswege“, sagt Geschäftsführer Gerhard Rolletschek. Für ihren Algorithmus haben die Daten-Experten eine Liste aus bekannten Multiplikatoren, Blogs und Konten in sozialen Medien erstellt, die in der Vergangenheit Fake News verbreitet haben. Ein selbstlernendes System untersuchte diese Liste und fand weitere Konten, die mit denen auf der Liste verbunden waren. Aus dieser Netzwerkanalyse entstand ein Modell von Fake-News-Verbreitungswegen, mit dem sich abschätzen lässt, ob neu gestreute Nachrichten der Wahrheit entsprechen oder nicht.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat ebenfalls ein System entwickelt, das Manipulationen im Internet erkennen soll. Jedoch nicht solche in Texten, sondern in Bildern. Zu denen erstellt das „NewsVerifier“ genannte Programm zunächst eine Art Fingerabdruck. Damit prüft es, ob ein verdächtiges Bild bereits zuvor im Internet veröffentlich wurde. So kann es erkennen, wo und wann das Bild entstanden ist, und auch, ob es verändert wurde. „Wir führen außerdem eine Textanalyse durch, bei der wir den Kontext interpretieren, in dem das Bild vorkam“, sagt Andreas Dengel vom DFKI. Das liefere Hinweise, ob ein altes Bild aus dem Zusammenhang gerissen wurde.

Als Beispiel präsentiert Dengel ein Foto, das zeigt, wie uniformierte Polizisten auf eine Frau eintreten. Im April 2013 war es auf Twitter aufgetaucht. Es sollte damals Übergriffe der venezolanischen Nationalgarde bei friedlichen Protesten belegen. Tatsächlich wurde es aber in Ägypten aufgenommen und bereits 2011 veröffentlicht. Das System hätte diese Manipulation erkannt. Als praktische Anwendung plant das DFKI eine Browser-Erweiterung. Mit ihr soll es möglich sein, jedes Bild im Netz anzuklicken und zu überprüfen. Auch diese Idee würde also einen menschlichen Prüfer unterstützen, jedoch Fake News nicht automatisch erkennen.

Ist eine vollautomatische Erkennung überhaupt erstrebenswert?

Die Frage ist, ob man eine vollautomatische Erkennung überhaupt anstreben soll. Schließlich lassen sich mit dem Etikett „Fake News“ öffentliche Diskussionen beeinflussen, und so viel Macht ist bei Algorithmen vielleicht falsch aufgehoben. Außerdem hat jeder Algorithmus, egal, wie gut er Texte versteht, und egal, wie sehr er auf Referenzen in Form von Bildern angewiesen ist, eine große Schwäche: „Wenn jemand mit einer großen Fake-News-Kampagne zum Beispiel eine Wahl beeinflussen will, dann wird er sich diese ganzen Algorithmen angucken und genau das tun, was die Algorithmen gerade nicht erkennen können“, sagt Norbert Pohlmann vom Institut für Internet-Sicherheit der Westfälischen Hochschule in Gelsenkirchen.

Ein weiteres Problem ist, dass Algorithmen immer nur auf den aktuellen Stand der Dinge reagieren können. Wenn sie bereits verwendete Bilder erkennen, werden die Fake-News-Verbreiter sie eben geschickter manipulieren. Wenn sie sich die Verbreitungswege vornehmen, werden die Fake News neue finden. Wenn die Programme nach widerlegten Gerüchten suchen, dann werden deren Urheber das Netz mit vermeintlichen Bestätigungen fluten.

Algorithmen gegen Fake News werden also nicht das Ende des Problems sein. Sondern lediglich der Anfang eines Rüstungswettlaufs.

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