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Warum es so schwer ist, Fake News automatisch erkennen zu lassen

Um ihren Lernalgorithmus auf Falschmeldungen zu trainieren, haben Forscher über 10.000 Fake-News-Beispiele mit Metadaten bestückt. Fazit: Viel Luft nach oben.
9.5.17

Bild: Gage Skidmore | Flickr | Lizenz: CC BY-SA 2.0

Die US-Präsidentschaftswahl 2016 hat gezeigt, welche Macht von Fake News ausgehen kann. Auch im Hinblick auf kommende politische Entscheidungen ist es daher essentiell, Falschmeldungen künftig schneller identifizieren zu können. Dabei gibt es jedoch ein Problem: Menschen haben in der Vergangenheit wiederholt ihre Unfähigkeit unter Beweis gestellt, echte Meldungen von frei erfundenen Geschichten zu unterscheiden. Wenn der Mensch also nicht in der Lage ist, den Unterschied zwischen wahr und falsch zu erkennen, könnte man diese Aufgabe dann von Maschinen erledigen lassen?

Um diese Frage zu beantworten, hat der Computerwissenschaftler William Wang die weltweit größte Datenbank für Fake News, LIAR, entwickelt. Sein Ziel: Er möchte Maschinen darauf trainieren, automatisch unwahre Inhalte zu erkennen.

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