DeFaktS - Desinformationskampagnen bekämpfen.

 

Projektlaufzeit: 01.12.2021 – 31.12.2024.

Was?

DeFaktS — das steht für: “Desinformationskampagnen beheben durch Offenlegung der Faktoren und Stilmittel”. Das Projekt verfolgt einen umfassenden Ansatz zur Erforschung und Bekämpfung von Fake News. Mithilfe einer (X)AI-gestützten Software, also einer Explainable Artificial Intelligence, soll die Verbreitung von Fake News in sozialen Netzwerken und Messenger-Diensten quantifiziert und klassifiziert sowie User über potenzielle Fake News gewarnt und aufgeklärt werden.

Warum?
Social-Media-Kanäle und Online-Nachrichten-Portale sind zunehmend Plattformen für die Verbreitung von Fake News geworden. Diese stellen eine zentrale Bedrohung für die Demokratie und den gesellschaftlichen Zusammenhalt dar, da sie gezielt und manipulativ für politische Lagerbildung und Polarisierung genutzt werden. Dies war beispielsweise beim Thema Corona-Schutzimpfung zu beobachten.

Wie?
Das Projekt erfolgt in mehreren Teilschritten: (I) der Extrahierung von Nachrichten aus verdächtigen Social Media – und Messenger-Gruppen (II) Trainieren einer Künstlichen Intelligenz (KI), die für Fake News charakteristische Faktoren und Stilmittel erkennt (III) Erstellung einer XAI-Komponente für User (IV) und Evaluation in einer Feldstudie. Besonderer Fokus der Untersuchung liegt dabei auf den Themen der Obskurität, also der Verschiebung der Fake News Verbreitung in das Dark Social. Untersucht wird zudem auch die Mehrdeutigkeit von verwendeten Symbolen, Schlagwörtern und die daraus resultierende Schwierigkeit, eine KI zu erstellen, die Fake News zuverlässig klassifiziert. Auch Mechanismen zur Fake News Verbreitung werden erforscht.

Publikationen:

Distinguishing Between Truth and Fake: Using Explainable AI to Understand and Combat Online Disinformation
Bezzaoui, I.; Fegert, J.; Weinhardt, C.
2022. The 16th International Conference on Digital Society, International Academy Research and Industry Association (IARIA)

Truth or Fake? Developing a Taxonomical Framework for the Textual Detection of Online Disinformation

Bezzaoui, I.; Fegert, J.; Weinhardt, C. (2022). In: International journal on advances in internet technology 3, p. 53-63.

DeFaktS: A German Dataset for Fine-Grained Disinformation Detection through Social Media Framing

Ashraf, S.; Bezzaoui, I.; Andone, I.; Markowetz, A.; Fegert, J.; Flek, L. (2024). In: Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), p. 4580-4591.

Literacies Against Fake News : Examining the Role of Data Literacy and Critical Media Literacy to Counteract Disinformation

Soßdorf, A.; Stein, C.; Bezzaoui, I.; Fegert, J. (2024). In: MedienPädagogik. Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung 59, p. 55-76.

Demokratiegefährdende Plattform-Mechanismen – Erkennen, Verstehen, Bekämpfen

Bezzaoui, I.; Nikolajevic, N.; Fegert, J. (2023). In: KI – Konflikte – Konventionen, S. 47-49.