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Glaub­wür­dige Bil­der und Maschinen

Ein aktu­el­les For­schungs­pro­jekt des FWF zeigt, wem man im Inter­net ver­trauen kann.

Der Erfolg des Inter­nets beruht wesent­lich auf der auto­ma­ti­sier­ten Ver­ar­bei­tung von Infor­ma­tion : Algo­rith­men, nicht Men­schen bestim­men, wel­che Ergeb­nisse von Such­ma­schi­nen ange­zeigt wer­den. Aber wie sol­len die Maschi­nen erken­nen, ob eine Infor­ma­tion glaub­wür­dig ist ?
Die Frage der Glaub­wür­dig­keit von Infor­ma­tio­nen aus dem Inter­net hat zuletzt durch die Fake News große Bri­sanz erlangt. Falsch­in­for­ma­tio­nen sind aber nicht nur bei poli­ti­schen The­men beson­ders hei­kel, son­dern bei­spiels­weise auch bei medi­zi­ni­schen Inhal­ten. In einem vom Wis­sen­schafts­fonds FWF geför­der­ten Pro­jekt wurde nun unter­sucht, wie sich Glaub­wür­dig­keit von Infor­ma­tio­nen aus dem Netz bewer­ten lässt.
Die Beur­tei­lung von Glaub­wür­dig­keit scheint mög­lich, erklärt Allan Han­bury von der Tech­ni­schen Uni­ver­si­tät (TU) Wien. “Unser Ziel war, ein bes­se­res Glaub­wür­dig­keits­mo­dell zu fin­den und Expe­ri­mente damit zu machen.” Glaub­wür­dig­keit lasse sich anhand ver­schie­de­ner Kri­te­rien beur­tei­len, betont Han­bury. Ver­fügt die Quelle über Exper­tise in die­sem Bereich ? Genießt sie Ver­trauen ? Wie hoch ist die Qua­li­tät der Infor­ma­tion ? Hier geht es etwa um Tipp­feh­ler in Doku­men­ten. Wie hoch ist ihre Zuver­läs­sig­keit, also wie stark vari­iert die Qua­li­tät der Information ?

Glaub­wür­dige Suchmaschinen
Han­bu­rys Team unter­suchte die Benen­nung von Bil­dern und ihre Glaub­wür­dig­keit. Ein Algo­rith­mus bewer­tet die Glaub­wür­dig­keit der Tags nach ver­schie­de­nen Kri­te­rien. Dabei ließ sich zei­gen, dass ein mit Glaub­wür­dig­keits­kri­te­rien arbei­ten­der Algo­rith­mus sehr ver­läss­lich die rich­ti­gen Tags zu bestimm­ten Bil­dern findet.
Neu­land betrat das Pro­jekt­team mit dem Ver­such, nicht nur die Glaub­wür­dig­keit von Inhal­ten zu ana­ly­sie­ren, son­dern auch jene von Sys­te­men, die Infor­ma­tio­nen sam­meln. “Die Such­ma­schi­nen und Emp­feh­lungs­sys­teme haben einen gro­ßen Ein­fluss dar­auf, wel­che Posts und Doku­mente von Per­so­nen gese­hen wer­den”, sagt Han­bury. Diese Fra­ge­stel­lung zu unter­su­chen, ist laut Han­bury ohne Kennt­nisse über die Pro­gram­mie­rung der Such­ma­schine nur schwer möglich.
Manch­mal seien gerade top-gereihte Inhalte Falsch­in­for­ma­tio­nen. Die Orga­ni­sa­tion “Health On the Net” (HON) beschäf­tigt sich bereits seit 1995 mit dem Phä­no­men und kämpft für die Qua­li­tät medi­zi­ni­scher Online-Infor­ma­tion, aber eine hän­di­sche Bewer­tung ist nicht mehr mög­lich. In einer Zusam­men­ar­beit mit HON wur­den die in dem Pro­jekt ent­wi­ckel­ten auto­ma­ti­sier­ten Metho­den zur Bewer­tung der Glaub­wür­dig­keit getes­tet. “Der Rah­men, den wir auf­ge­baut haben, kann künf­tig ver­wen­det wer­den, um Glaub­wür­dig­keit zu mes­sen”, erklärt Hanbury.

Autor: red/stem
23.03.2017

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