Algorithmus verfolgt Fake News in Echtzeit

Forscher der Princeton University http://princeton.edu haben einen Algorithmus entwickelt, der vergangene Fake-News-Kampagnen per Machine Learning analysiert und dadurch Muster solcher Aktionen vorhersehen kann. [...]

Dank Machine Learning können Fake News: in Echtzeit im Internet verfolgt werden.
Dank Machine Learning können Fake News: in Echtzeit im Internet verfolgt werden. (c) memyselfaneye / Pixabay

Der neue Algorithmus der Forscher der Princeton University soll vor allem die Manipulation der US-Präsidentschaftswahl im November verhindern.

„Wir können in Echtzeit einschätzen, wie viel Fake News im Internet im Umlauf sind und über welche Themen sie sprechen. Es ist zwar keine perfekte Lösung, aber es würde die Betreiber dieser Kampagnen dazu zwingen, kreativer zu werden oder sogar aufzugeben“, erklärt Forschungsleiter Jacob N. Shapiro.

Das Team hat den Algorithmus mit Daten aus vergangenen Fehlinformationskampagnen trainiert. Die Fake News stammten dabei aus China, Russland und Venezuela und hatten sich gegen die US-Präsidentschaftswahl im Jahr 2016 gerichtet. Das System untersuchte Postings auf Twitter und Reddit sowie die darin enthaltenen Hyperlinks und URLs.

Im Test erwies sich der Algorithmus als sehr effektiv bei der Suche nach Postings und Social-Media-Accounts, die mit Fake-News-Kampagnen verbunden waren. Die Forscher hoffen, durch diese Methode künftig ein Echtzeit-Warnsystem gegen Fehlinformationen zu etablieren. „Die amerikanischen Bürger verdienen es, das Ausmaß der Bemühungen anderer Länder zu verstehen, unsere Politik zu beeinflussen“, so Shapiro.


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