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Algorithmus verfolgt Fake News in Echtzeit

Machine Learning erlaubt dem System Einblick in Fehlinformationskampagnen.
© Pixabay

Forscher der UniversitÀt Princeton haben einen Algorithmus entwickelt, der Fake-News-Kampagnen im Internet in Echtzeit verfolgen kann. Indem das System per Machine Learning vergangene Fehlinformationskampagnen analysiert, kann es die Muster solcher Aktionen vorhersehen. Damit sollen Manipulationen wie beispielsweise bei der amerikanischen PrÀsidentenwahl im November verhindert werden.

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-PrÀsidentschaftswahl 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 kĂŒnftig ein Echtzeit-Warnsystem gegen Fehlinformationen zu etablieren.

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

pressetext/red

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