D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses

3. Fake News and Collective Decision Making. Rapid Automated
Assessment of Media Bias
Kollegiaten: Prof Dr. Karsten Donnay1, Prof. Dr. Bela Gipp2
Mitarbeiter: Felix Hamborg3
1 Fachbereich Politik- und Verwaltungswissenschaft, Universität Konstanz
2 School of Electrical, Information and Media Engineering, Universität Wuppertal
3 Fachbereich Informatik, Universität Konstanz
Die Forschung des WIN-Projekts „Fake News and Collective Decision Making:
Rapid Automated Assessment of Media Bias“ zielt darauf ab, die verzerrte Darstel-
lung von Themen in Nachrichtenartikeln automatisiert zu identifizieren und Leser
darüber aufzuklären. Neben der Entwicklung von Methoden zur automatisierten
Erkennung verzerrter Berichterstattung geht es daher auch darum, systematisch
zu erforschen, wie dies auf einer speziell dafür entwickelten Plattform visuell am
besten an Leser kommuniziert werden kann. Das Projekt ist sehr interdisziplinär
ausgelegt und baut auf dem aktuellen Stand der Forschung in der Informatik und
Politikwissenschaft auf.
Die Art und Weise, in der Medien über öffentliche Themen berichten, hat
grundlegenden Einfluss auf individuelle wie kollektive Entscheidungsfindungs-
prozesse. Wie genau sich Verzerrungen in der Berichterstattung konkret darstellen,
ist dabei sehr unterschiedlich. Dieses Projekt konzentriert sich daher insbesondere
auf Verzerrung durch Wortwahl. Bei dieser Form können Autoren verschieden
konnotierte Wörter verwenden, um das gleiche semantische Konzept zu refe-
renzieren - ein prominentes Beispiel während der Flüchtlingskrise ist folgende
Wortwahl: „Flüchtling“, „Geflüchteter“ oder ,3Virtschaftsasylant.“ Weitere häufig
vorkommende Arten absichtlich verzerrter Berichterstattung sind die Eiervorhe-
bung oder das Auslassen bzw. die Fehldarstellung bestimmter Details. Um eine
weitestgehend faktenbasierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen, ist es von
zentraler Bedeutung, Leser auf verzerrende Darstellungen innerhalb von Nach-
richtenartikeln hinzuweisen. Die bisherige Forschung hat ganz klar gezeigt, dass
diese sonst oft unbemerkt bleiben und damit die Wahrnehmung von wichtigen
Themen verzerren können.
Das Projekt besteht aus zwei Teilprojekten, die die umfangreichen Methoden
und Expertise der Sozialwissenschaften zum Themenfeld Media Bias verbinden
mit automatisierten Textanalysemethoden aus der Informatik und Computerlin-
guistik. Im ersten Teilprojekt wird erforscht, wie mithilfe solcher Textanalyseme-
thoden Verzerrung durch Wortwahl automatisiert gefunden werden kann. Der
zweite, sozialwissenschaftlicheTeil untersucht systematisch, wie tendenzielle Dar-

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