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Dieser Algorithmus überlistet Menschen beim Erkennen gefälschter Nachrichten

Dieser Algorithmus überlistet Menschen beim Erkennen gefälschter Nachrichten

Forscher haben eine algorithmische automatisierte Lösung demonstriert, die mit Menschen vergleichbar und manchmal besser ist, um gefälschte Nachrichten korrekt zu identifizieren. Das System, das verräterische sprachliche Hinweise in gefälschten Nachrichten identifiziert, könnte Nachrichtenaggregator- und Social-Media-Websites wie Google News eine neue Waffe im Kampf gegen Fehlinformationen bieten.

Eine automatisierte Lösung könnte ein wichtiges Werkzeug für Websites sein, die Schwierigkeiten haben, mit einem Ansturm gefälschter Nachrichten umzugehen, die häufig erstellt werden, um Klicks zu generieren oder die öffentliche Meinung zu manipulieren, sagte Rada Mihalcea, Professorin an der Universität von Michigan hinter dem Projekt, in einer Erklärung.

Das neue System hat in bis zu 76 Prozent der Fälle Fälschungen gefunden, verglichen mit einer Erfolgsquote von 70 Prozent beim Menschen. Dies geht aus der Studie hervor, die am 24. August auf der Internationalen Konferenz für Computerlinguistik in Santa Fe, New Mexico, vorgestellt wurde.

Die Forscher glauben, dass ihr Ansatz zur sprachlichen Analyse auch dazu verwendet werden könnte, gefälschte Nachrichtenartikel zu identifizieren, die zu neu sind, um durch Querverweise auf ihre Fakten mit anderen Geschichten entlarvt zu werden. Der linguistische Analyseansatz analysiert quantifizierbare Attribute wie grammatikalische Struktur, Wortwahl, Interpunktion und Komplexität.

Für die Studie erstellte das Team von Mihalcea eigene Daten und stellte ein Online-Team zusammen, das verifizierte echte Nachrichten in Fälschungen umwandelte. Auf diese Weise werden laut Mihalcea die meisten gefälschten Nachrichten von Personen erstellt, die sie schnell als Gegenleistung für eine finanzielle Belohnung schreiben.

Die Studienteilnehmer wurden dafür bezahlt, kurze, aktuelle Nachrichten in ähnliche, aber gefälschte Nachrichten umzuwandeln, die den journalistischen Stil der Artikel nachahmen. Am Ende des Prozesses verfügte das Forschungsteam über einen Datensatz von 500 echten und gefälschten Nachrichten. Anschließend fütterten sie diese markierten Geschichtenpaare einem Algorithmus, der eine sprachliche Analyse durchführte und selbst lehrte, zwischen echten und falschen Nachrichten zu unterscheiden.

Schließlich verwandelte das Team die Algorithmen in einen Datensatz mit echten und gefälschten Nachrichten, die direkt aus dem Internet abgerufen wurden, und erzielte die Erfolgsquote von 76 Prozent. Die Details des neuen Systems und des Datensatzes, mit dem das Team es erstellt hat, könnten von Nachrichtenseiten oder anderen Unternehmen verwendet werden, um ihre eigenen gefälschten Nachrichtenerkennungssysteme zu erstellen, sagte Mihalcea.

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