Sven Löffler
7. April 2017 0
Digitalisierung

Big Data im Kampf gegen Fake News

Big Data, Bots und Fake News: Im Zusammenhang mit dem Ausgang der US-Wahl und der anstehenden Bundestagswahl tauchen immer wieder diese Begriffe aus der digitalen Welt auf. Worin besteht hier der Zusammenhang und können Big Data Ansätze im Kampf gegen Fake News helfen?

Was sind Fake News?

Sie haben den Begriff Fake News sicherlich im Zusammenhang mit den US Wahlen schon einmal gehört. Doch was sind eigentliche Fake News, sogenannte falsche Nachrichten? Es sind Falsch- und Fehlinformationen, die häufig über elektronische Kanäle und vor allem soziale Medien verbreitet werden. Sie gehen von Einzelnen oder Gruppen aus, die in eigenem oder fremdem Auftrag handeln. Es gibt persönliche, politische und wirtschaftliche Motive für die Erstellung solch falscher Nachrichten. Algorithmen verschiedenster Art und Social Bots spielen eine zentrale Rolle bei der Verbreitung, aber auch Posts, Likes und Retweets von Benutzern.

Ein Problem des Informationszeitalter

Zunächst hat man vor allem im Zusammenhang mit Facebook und Twitter und anderen sozialen Medien von Fake News gesprochen. Der Content ist dort direkt zu sehen, in Text und Bild, oder über Links erreichbar. Die „Fake News“ sind zu einem Kampfbegriff unterschiedlicher Lager geworden, die dahinterliegenden Phänomene zu einem Problem der Informationsgesellschaft, in der Manipulation und Desinformation zunehmen. Dieses Jahr wählt Deutschland am 24. September 2017 einen neuen Bundestag – und mit Sicherheit wird auch das Thema „Fake News“ eine wichtige Rolle spielen. In die Debatte um Falschmeldungen im Internet mischte sich auch EU-Kommissionschef Juncker ein. Er appellierte an Konzerne wie Facebook, mehr gegen Fake News zu tun. Glaubwürdigkeit sei „ihr wichtigstes Kapital“, sagte er der Funke Mediengruppe.

Dabei hatten Konzerne wie Google und Facebook sich bisher immer wieder auf den Standpunkt zurückgezogen, sie seien reine Infrastrukturanbieter. Beispielsweise hat Facebook zur Debatte um Hasskommentare zuerst auf die Gegenrede der Nutzer gesetzt. Die eigene gesellschaftliche Verantwortung erkennen die Konzerne nur langsam und zum Teil erst nach massivem öffentlichen Druck – so wie bei Mark Zuckerberg, der es zunächst für eine „ziemlich verrückte Idee“ hielt, dass Fake News ein echtes Problem sind, um dann wenige Tage später einzulenken und konkrete mögliche Maßnahmen aufzuzählen. So entstehen bei den Medien und Parteien spezielle Einrichtungen, die Fake News identifizieren und eliminieren sollen. Facebook beispielsweise hat nun das stiftungsfinanzierte Recherchebüro Correctiv ausgewählt, um Falschmeldungen und Lügengeschichten im Facebook-Netzwerk zu kennzeichnen und richtigzustellen.

Lösungen gegen Fake News

Für die Phase des Bundestagswahlkampfs und den Wahltag selbst rechnen die Behörden mit vermehrten Versuchen von Hackerangriffen, möglicherweise auch mit dem Ziel Netzwerke mit Fake News zu infiltrieren. Es seien bereits technische Vorkehrungen getroffen worden, versicherte Bundeswahlleiter Sarreither. Über Falschmeldungen werde er schnell informieren. Dafür habe man die Infrastruktur des Rechenzentrums ausgebaut und könne Rechner und Standorte wechseln. Im Ernstfall werde er auch das Cyber-Abwehrzentrum der Bundesregierung nutzen. Die Bundestagswahl sei dadurch technisch so abgesichert, „dass sie gegen alle Manipulationsversuche geschützt ist“.

Maschinen wie Social Bots werden oft für die Verbreitung von Fake News genutzt. Aber auch für die Abwehr von Falschmeldungen kommen Maschinen zum Einsatz. Die Enttarnung von Fake News kann von Algorithmen unterstützt werden, die Falschmeldungen selbstständig als solche erkennen und die Menschen vor ihnen warnen. Diese Mustererkennungsalgorithmen brauchen ein wohldefiniertes Problem, jedoch sind Fake-News nicht eindeutig definiert: Mal sind es Gerüchte, mal bewusste Lügen, mal falsch verstandene Satire oder Ironie. Ein Algorithmus, der bewusste Lügen relativ gut entlarvt, scheitert dann, wenn jemand diese Lügen glaubt und in seinen eigenen Worten wiedergibt. Denn dann verwendet dieser nicht jene Prädiktoren, die maschinelle Lernverfahren in bewussten Unwahrheiten entdeckt haben. Er spricht dann so, als sage er die Wahrheit – weil er selbst glaubt, es sei die Wahrheit. Dann hilft nur noch der Kontext, um Inhalte klar als falsch oder richtig zu erkennen. Dennoch stellen sich die Maschinen statistisch gesehen besser an als der Mensch.

Was ist nun das beste Mittel, die Verbreitung von Fake News zu verhindern? Wahrscheinlich eine Kombination aus Mensch und Maschine: Algorithmen können helfen das Problem zu lindern, indem sie potenzielle Falschmeldungen entlarven und dann Menschen um Rat fragen, welche der Nachrichten tatsächlich problematisch sind. Das kritische Denken der Leser bleibt jedoch die zentrale Herausforderung.

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