3. Fake News (WIN-Programm)

3. Fake News and Collective Decision Making: Rapid Automated
Assessment of Media Bias
Kollegiaten: Dr. Felix Hamborg,1 Prof. Dr. Karsten Donnay (assoziert),2
Prof Dr. Bela Gipp3
Mitarbeiter: Tilman Hornung1
1 Fachbereich Informatik, Universität Konstanz
2 Institut für Politik, Universität Zürich
3 Fakultät für Mathematik und Informatik, Universität Göttingen
Das interdisziplinäre WIN-Projekt „Fake News and Collective Decision Making:
Rapid Automated Assessment of Media Bias“ entwickelt Methoden zur automa-
tisierten Identifizierung von verzerrter Berichterstattung (Media Bias) und unter-
sucht, wie diese Methoden zur politikwissenschaftlichen Erforschung von Media
Bias und letztlichen Aufklärung über diesen genutzt werden können. Das Projekt
konzentriert sich dabei insbesondere auf Verzerrung durch Wortwahl. Bei dieser
Form verwenden Autorinnen und Autoren verschieden konnotierte Wörter, um
das gleiche semantische Konzept zu beschreiben - ein prominentes Beispiel wäh-
rend der Flüchtlingskrise ist die folgende Wortwahl: „Flüchtling“, „Geflüchteter“
oder „Wirtschaftsasylant.“ In der ersten Phase des Projekts konnten diesbezüglich
eine zuverlässige automatisierte Identifizierungsmethode entwickelt und positive
Aufklärungseffekte bei Lesenden gefunden werden. Da hier jedoch vor allem ver-
zerrte Wortwahl bezüglich einzelner, in der jeweiligen Berichterstattung relevanter
Personen untersucht wurde (z. B. Politikerinnen und Politikern), wird dieser Fo-
kus in der zweiten Phase auch auf die Darstellung (Framing) allgemeiner Entitäten
(Personen, Tätigkeiten etc.) erweitert. Gleichzeitig soll untersucht werden, ob die
entwickelten Methoden neue und genauere Erkenntnisse über die sozialwissen-
schaftlichen Auswirkungen von Media Bias liefern können.
Wie das ursprüngliche Projekt besteht auch das Vcrlängcrungsprojekt aus zwei
Teilprojekten, welche die umfangreichen Methoden und Expertise der Sozialwis-
senschaften zum Themenfeld Media Bias mit automatisierten Textanalysemetho-
den aus der Informatik und Computerlinguistik verbinden. Im ersten Teilprojekt
wird erforscht, wie mit Hilfe solcher Textanalysemethoden Verzerrung durch
Wortwahl automatisiert gefunden werden kann. Der zweite, sozialwissenschaft-
liche Teil untersucht systematisch, wie tendenzielle Darstellung in den Medien
am besten kommuniziert werden kann, um sie dem Endnutzer verständlich zu
machen. Das Projekt wird von Felix Hamborg geleitet, wobei für die beiden Teil-
projekte Kooperationen mit den assoziierten Projektpartnern Bela Gipp (Professor
für Scientific Information Analytics, erstes Teilprojekt) und Karsten Donnay (Pro-
fessor für Computational Social Science, zweites Teilprojekt) bestehen.

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