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Der Vortrag gibt einen Überblick über Methoden der Informationswissenschaft zur Erkennung von Fehlinformation auf Online-Plattformen.
Die damit verbundenen Aspekte und Begriffe wie Fake News, Fehlinformation und Desinformation müssen definiert und differenziert werden. Die Problematik der sozialen Medien und deren Phänomene wie Echokammern werden untersucht und die gesellschaftspolitischen Auswirkungen diskutiert.
Neben rein intellektuellen Ansätzen wie journalistischen Faktenchecks werden zunehmend algorithmische Methoden aus der Informatik eingesetzt, um eine leistungsfähige Erkennung von Fehlinformationen zu gewährleisten. Verschiedene Ansätze wie Data Mining, Machine Learning, Natural Language Processing oder Social Computing können zur Identifizierung von Fehlinformationen eingesetzt werden. Die Summe der vorgestellten Methoden kann grob in inhalts-, kontext- und systembasierte Ansätze unterschieden werden.
Es werden Beispiele aus der gegenwärtigen Forschung aufgezeigt. Hybride, sogenannte "systembasierte Ansätze" bieten die Möglichkeit, sowohl Fehlinformation, deren Urheber:innen als auch Schwachstellen der Plattformen zu erkennen. Der Vortrag schließt mit einer Diskussion der Ergebnisse und einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in Technologie und Gesellschaft.