Fake News and Collective Decision Making. Rapid Automated Assessment of Media Bias
Die Art und Weise, in der die Medien über öffentliche Debatten berichten, hat einen wichtigen Einfluss auf kollektive Entscheidungsfindungsprozesse. Tendenzielle Berichterstattung kann durch spezifische Wortwahl die Wahrnehmung von Nachrichten beeinflussen. Beispiele dafür sind die Verwendung von „Flüchtlingen“, „Geflüchteten“, „Wirtschaftsflüchtlingen“ oder „Asyltouristen“ in der Medienberichterstattung zum Thema Immigration. Hinzukommt, dass die Berichterstattung auch durch absichtliche Auslassung bzw. Fehldarstellung von bestimmten Details die Wahrnehmung ihrer Leserschaft beeinflussen kann. Im Extremfall präsentieren sogenannte Fake News gänzlich falsche Informationen, um die öffentliche Meinung zu beeinflussen. Vielfältige Meinungen sind wichtig als Basis für kollektive Entscheidungsfindung, aber systematisch verzerrte Informationen können, falls sie nicht als solche erkannt werden, in diesem Zusammenhang sehr problematisch sein. Es ist daher entscheidend, Leserinnen und Lesern zu ermöglichen, tendenzielle Berichterstattung zu erkennen, beispielsweise indem Information zu relativen Verzerrungen direkt mit den entsprechenden Nachrichtenartikeln kommuniziert werden.
Dieses Projekt verbindet eine reiche Forschungstradition in den Sozialwissenschaften zu „Media Bias“ mit zeitgemäßen Techniken aus der Informatik. Der erste Teil des Projekts konzentriert sich auf die technische Realisierung automatisierter Schnellerkennung von Bias mit Methoden der Informatik. Im zweiten, sozialwissenschaftlichen Teil beschäftigen wir uns mit der systematischen Untersuchung davon, wie tendenzielle Darstellung in den Medien am besten kommuniziert werden könnte, um Konsensfindung und kollektive Entscheidungsfindung zu fördern.
Karsten Donnay: "Fake News - Erkennung und Offenlegung", Vortrag vom 22.06.2022 an der Heidelberger Akademie der Wissenschaften