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Mit intelligenten Algorithmen Fake News auf der Spur

Fake News auf der SpurÜber den Zusammenhang von Donald Trumps Wahlerfolg und Fake News ist viel geschrieben und spekuliert worden. Sicher ist, dass inzwischen gezielt Falschmeldungen lanciert werden, um ein bestimmtes Meinungsbild in der Gesellschaft zu erzielen. Angesichts der Wahlen im September in Deutschland kommt hierzulande Sorge auf. Doch es gibt Methoden, mit denen man Fake News entlarven kann.

„Fake News zu erkennen und so Wählermanipulationen zu verhindern ist eine komplexe Aufgabe“, erklärt Dr. Christian Bauer, Big Data-Experte und Gründer der Glanos GmbH. „Wir haben Werkzeuge entwickelt, die ein schnelles Erkennen von Fake News ermöglichen.“ Grundlage hierfür sind eine intelligente Software und ein effizienter Webcrawler, die Informationen sammeln und in Beziehung setzen können. Doch wie funktioniert das im Einzelnen?

Die Durchführung erfordert mehrere Schritte. Zunächst werden bekannte Falschmeldungen aus der Vergangenheit herausgesucht. So bietet die Initiative hoaxmap.org eine Sammlung von 462 Falschmeldungen (Stand Ende Februar 2017). Mit Hilfe von intelligenten Algorithmen lassen sich im zweiten Schritt sogenannte Verbreitungsmuster erstellen. Glanos kann typische Arten der Ausbreitung erkennen und Merkmale von Social-Media-Accounts identifizieren, die bei der Weiterleitung von Falschmeldungen häufig auftauchen. Auf diese Weise kann der Algorithmus nach Abschluss der Lernphase zukünftige Falschmeldungen bereits in der ersten Ausbreitungsphase erkennen.

So kann redaktionell auf Falschmeldungen frühzeitig reagiert und diese mit Richtigstellungen und Faktenchecks gekontert werden. Dies gelingt auch, wenn zur Verbreitung eine große Menge von Fake-Accounts und Social Bots benutzt werden. Denn die Glanos-Algorithmen erkennen nicht nur vergangene Verbreiter  und Verursacher von Fake-News, sondern auch die typischen Merkmale der dabei benutzten Social-Media-Accounts.

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