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Fake News: „Werden verstärkt solche Kampagnen in Europa haben“

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Von: Max Wochinger

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Die Logos der Social-Media-Plattformen und Messenger-Dienste WhatsApp (l-r), Twitter, TikTok, Microsoft Teams, Clubhouse, Facebook, Instagram, Slack und Telegramm sind auf einem iPhone 12 Pro Max zu sehen.
Die Forscher durchsuchen Soziale Medien nach Fake News. (Symbolbild) © Christoph Dernbach / dpa

Fake News fluten das Internet. An der Bundeswehr-Uni arbeiten Forscher an einem Warnsystem gegen Desinformation. Professorin Michaela Geierhos erklärt, wie das funktionieren soll.

Landkreis – Falschinformationen im Internet spielen eine immer größere Rolle. Politiker und Unternehmer versuchen, mit Desinformationskampagnen Interessen durchzusetzen. Das Forschungsprojekt KIMONO an der Universität der Bundeswehr in Neubiberg untersucht, wie diese Fake-News-Kampagnen möglichst früh erkannt werden können. Die Professorin Michaela Geierhos, 38, leitet das Projekt. Ein Gespräch über Künstliche Intelligenz, Twitter und Wahrheiten.

Frau Geierhos, um was geht’s bei KIMONO?

Wir wollen Desinformationskampagnen in Sozialen Medien erkennen. Mittels Künstlicher Intelligenz soll später ein automatisches Frühwarnsystem für Fake News entstehen.

Geben Sie mir ein Beispiel für Ihre Arbeit bitte.

Vergangenes Jahr gab es auf Twitter eine Kampagne gegen den Biontech-Impfstoff. Er wurde als unwirksam dargestellt, der russische Impfstoff von Sputnik V wurde dagegen „gehypt“. Wir überprüfen bei solchen Kampagnen, ob es dahinter auffällige Muster gibt.

Was können das für Muster sein?

Es sind Merkmale wie das Beziehungsnetzwerk des jeweiligen Users. Weitere Fragen sind: Treten terminliche Überschneidungen bei Posts auf? Gibt es eine besondere Art der Stilistik, zum Beispiel wurde besonders emotional geschrieben? Interessant sind auch Informationen über die Posting-Häufigkeit und Followerzahl: Die beiden Faktoren sind besonders wichtig, um sogenannte Social Bots zu erkennen. Oft ist es so, dass es keine Menschen sind, die Beiträge posten, sondern Softwareroboter. Die Merkmale fließen in die Analyse und Klassifikation unserer Datenbank.

Welche Daten sind das?

Wir sammeln Daten von verschiedenen Social-Media-Plattformen wie Twitter, Facebook und Instagram. Im Ergebnis soll eine Softwareunterstützung für die Erkennung von Desinformationskampagnen entstehen.

Wie funktioniert sie?

Durch maschinelles Lernen wird ein Grenzwert festgelegt. Weicht zum Beispiel die sprachliche Gestaltung eines Posts stark ab von der Art, wie normale Menschen sprechen, kann das ein Zeichen für Fake News sein. Das System meldet das dann. Letztlich kann das Programm aber nicht valide entscheiden, ob es sich um Fake News handelt. Es ist nur eine Tendenz.

Wie kann man sich die Softwareunterstützung vorstellen?

Es wird eine Weboberfläche sein, zum Beispiel als Add-on für den Browser. Die Technik könnte zukünftig in deutschen Ministerien eingesetzt werden, das Bundesverteidigungsministerium fördert das Projekt schließlich.

Wie verbreitet sind Fake News?

Laut einem Bericht eines Sonderausschusses des EU kommen immer mehr Desinformationskampagnen aus Russland, China und der Türkei. Auch Unternehmen verbreiten Fake News im kleinen Stil, zum Beispiel mit gekauften und falschen Bewertungen im Internet.

Und in Zukunft?

Viele sprechen mittlerweile von mehreren Wahrheiten: Sie entstehen schon, wenn ein Teil der Wahrheit einfach weggelassen wird. In den kommenden Jahren werden wir verstärkt solche Kampagnen in Europa haben.

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