Einträge mit dem Schlagwort Fake News

Machine-Learning-basierte Identifikation von Fake News, Hate Speech und extremistischen Dynamiken – innovative Methoden in der Analyse von Social-Media-Daten



Die Anzahl an Social-Media-Nutzerinnen und Nutzern steigt kontinuierlich, sowohl für den privaten Gebrauch als auch zur professionellen Informationsbeschaffung. Leider gehören dazu auch Fake News, Hate Speech und extremistische Dynamiken, die die freiheitlich-demokratische Grundordnung bedrohen. Provokante, beleidigende und falsche Kommentare können sich über Social Media scheinbar ungehemmt verbreiten. Lösungen werden gesucht, um solche Beiträge gezielt aus einer schier unüberschaubar großen Menge an Aktivitäten identifizieren und ihnen beispielsweise im Rahmen der Kriminalprävention begegnen zu können.

Kommunikationsmuster in sozialen Medien, die durch die übergeordneten Themen der Social-Media-Kanäle beeinflusst werden | © FOM/Dennis Klinkhammer

Prof. Dr. Dennis Klinkhammer vom ifes Institut für Empirie & Statistik der FOM hat herausgefunden, dass die Kommunikationsmuster in sozialen Medien maßgeblich durch die übergeordneten Themen der Social-Media-Kanäle beeinflusst werden. Die Kommunikationsmuster beim Thema Sport ähneln beispielsweise bedeutend WEITERLESEN… »

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Über die Kompetenz, souverän mit Daten umzugehen: Data Literacy an der FOM Hochschule



In Zeiten, in denen sich Informationen – auch unwahre, Stichwort „Fake News“ – immer schneller verbreiten und Quellen durch das Internet immer unüberschaubarer werden, wird die Kompetenz, souverän mit Daten umzugehen, immer wertvoller.

Prof. Dr. Bianca Krol, die wissenschaftliche Direktorin des ifes Institut für Empirie & Statistik, forscht und lehrt zum Thema Data Literacy am FOM Hochschulzentrum Essen (Foto: FOM/Tim Stender)

2017 hat sich die FOM Hochschule unter der Leitung von Prof. Dr. Bianca Krol, wissenschaftliche Direktorin des ifes Institut für Empirie & Statistik, auf den Weg gemacht, bei den FOM Studierenden diese Kompetenz, bekannt unter dem Begriff „Data Literacy“, zu entwickeln.

Frau Professorin Krol, was ist Data Literacy für Sie? Wie würden Sie es beschreiben? WEITERLESEN… »

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Soziale Medien: Wichtig, aber nicht glaubwürdig



Foto: Cn0ra/Thinkstock

07.09.2017 – Als Informationslieferanten liegen Facebook, Twitter & Co. ganz klar vor Zeitung, Fernsehen und Radio. Das geht aus einer Online-Umfrage hervor, für die Forscher der FOM Hochschule über 2.500 zukünftige Fach- und Führungskräfte befragten. „Das Paradoxe daran: Wenn es um die Glaubwürdigkeit der Informationen geht, bilden die sozialen Medien das Schlusslicht“, so Prof. Dr. Marco Zimmer, der gemeinsam mit Prof. Dr. Silvia Boßow-Thies, Prof. Dr. Michael Ceyp und Prof. Dr. Marion Preuß an der Studie gearbeitet hat. „Vor allem bei Qualität und Vielseitigkeit der Infos sehen die Befragten Verbesserungspotenzial.“ Als wesentlich glaubwürdiger schätzen die Probanden klassische Medien ein: öffentlich-rechtliches Fernsehen und Radio sowie die klassischen Tageszeitungen.

„Erstaunlich ist, dass die Befragten eine relativ kritische Grundhaltung haben, wenn es um den Wahrheitsgehalt von Meldungen auf Social-Media-Plattformen geht“, sagt Prof. Dr. Silvia Boßow-Thies. „Fast 60 Prozent gehen von einem Fake-News-Anteil von mehr als 50 Prozent aus. In den Augen von 70 Prozent wird sich dieser Anteil bis zur Bundestagswahl sogar noch weiter erhöhen.“ Die Folge: Über 90 Prozent der Befragten fordern einen proaktiven Umgang mit Fake News und Accounts – zum Beispiel durch Löschen (50,2 Prozent) oder Markieren (43 Prozent) der entsprechenden Meldungen.

Ganz anders ist die Haltung zu Social Bots, also Computerprogrammen, die automatisch und selbstständig Antworten auf Einträge in sozialen Netzwerken posten. „Die Gefahr dieser Programme zur Imitation menschlicher Verhaltensweisen wird von der Mehrheit der Befragten nicht erkannt“, erklärt Prof. Dr. Michael Ceyp. „19 Prozent fragen sich nie, über 43 Prozent nur manchmal, ob eine Nachricht von einem Menschen oder einer Maschine stammt.“ Hauptindikatoren zur Beurteilung sind der Schreibstil, Informationen über den Account sowie die Anzahl der Likes und die Reaktionsgeschwindigkeit des Accounts. Plattformen zur Überprüfung von Social Bots – beispielsweise Botometer oder DeBot für Twitter – kennen lediglich 6,7 Prozent der Befragten. WEITERLESEN… »

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