III. Veranstaltungen

In seinem Mitarbeitervortrag stellte Karsten Donnay die Ergebnisse aus dem
gemeinsamen WIN-Projekt zu Fake News mit Prof Dr. Bela Gipp und Dr. Felix
Hamborg vor. Das Projekt ist Teil des 7. Teilprogramms des WIN-Kollegs zum
Thema „Wie entscheiden Kollektive?“ und läuft seit Anfang 2019 noch bis Ende
2023, seit 2022 unter der Leitung von Felix Hamborg. In dem interdisziplinären
Projekt zwischen Informatik und Sozialwissenschaften geht es darum, mittels
computergestützter, automatisierter Methoden verzerrte Medienberichterstattung
schnell und verlässlich zu erkennen. Und in einem zweiten Schritt evaluiert das
Projekt systematisch anhand von großangelegten Nutzerstudien, wie verzerrte Be-
richterstattung in der Praxis am besten offengelegt werden könnte.
Nach einer kurzen allgemeinen Einführung zum WIN-Kolleg und Einblicke
in alle fünf Projekte des 7. Teilprogramms, gab Karsten Donnay in seinem Vortrag
zunächst einen Überblick über die Arbeit innerhalb des Projekts, sowohl auf wis-
senschaftlicher Seite als auch im Bereich der Öffentlichkeitsarbeit des Projekts.
Die bislang 12 Publikationen in der Informatik bzw. den Sozialwissenschaften sind
bereits jetzt breit rezipiert und aus dem Projekt ist das sehr erfolgreiche Promoti-
onsprojekt von Felix Hamborg hervorgegangen, der für die Verlängerung des Pro-
jekts in den Jahren 2022-2023 die Projektleitung übernommen hat.
Im ersten Teil seines Vortrags motivierte Karsten Donnay die Wichtigkeit
des Themas anhand eingängiger Beispiele für verzerrte Berichterstattung mittels
Wort- oder auch Bilderwahl im Kontext von Medienberichterstattung zu Themen
wie der Krim-Krise 2015, dem Angriffskrieg Russlands auf die Ukraine 2022 oder
zum Hurricane Katrina 2005. Nach einer konzeptuellen Einordnung von verzerr-
ter Berichterstattung, respektive Fake News, sowie der Rolle von Medien und
Journalisten, folgte ein kurzer Überblick über die bisherige Forschung in den So-
zialwissenschaften und der Informatik zu diesem Themenkomplex. Das Projekt
baut insbesondere auf eine lange Forschungstradition zu „Media Bias“ in den So-
zial- und Politikwissenschaften auf und ergänzt dieses Forschungsfeld konzeptuell
und mittels neuer (automatisierter) Analysemethoden.
Der zweite Teil des Vortrags stellte dann detaillierter die Beiträge des WIN-
Projekts vor. Insbesondere wurde während der ersten zwei Jahre des Projekts eine
technische Lösung zur automatischen Erkennung des Grads an verzerrter Dar-
stellung in Medienartikeln entwickelt und validiert. Der Ansatz verwendet die
aktuellsten Methoden des maschinellen Lernens unter Verwendung eines großen
Datensatzes von Beispielen verzerrter Darstellung aus englischsprachigen Medien.
Der Datensatz wurde als Teil des Projekts annotiert und in seinen Ausführun-
gen diskutierte Karsten Donnay insbesondere, warum maschinelles Lernen bzw.
künstliche Intelligenz solche hoch qualitativen und großen Datensätze braucht
bzw. wie diese praktisch erhoben werden.

112