Innovatives Vertrauensmodell erleichtert Journalisten die Überprüfung von Inhalten aus sozialen Netzwerken
Da die große Mehrheit aller Menschen täglich Online-Plattformen wie Facebook oder Twitter verwendet, werden sozialen Medien für Journalisten zu einer immer wichtigeren Quelle. Für Eilmeldungen können Journalisten nun auf direkte Berichte von Augenzeugen zurückgreifen, die häufig auch Foto- und/oder Videomaterial enthalten. In diesen Netzwerken werden zwar viele authentische Informationen zu finden, dennoch kann ein Journalist leicht seine Reputation gefährden, wenn er bei einer Krise oder in Eilmeldungen versehentlich Satire, Propaganda oder Meldungen von Trittbrettfahrern anstatt seriöser Informationen verbreitet. Im Projekt REVEAL sollen Methoden für Journalisten entwickelt werden, um in sozialen Netzwerken schnell und zuverlässig nützliche Informationen aus der großen Masse von unbrauchbaren und irreführenden Meldungen herauszufiltern. Die Projektmitglieder erklären, dass sich Gerüchte, die sich später oftmals als falsch herausstellen, in sozialen Medien häufig sehr schnell verbreiten. Für längerfristig relevante Nachrichten ist dies kaum problematisch, da sich die tatsächliche Sachlage mit der Zeit herauskristallisiert. Bei Eilmeldungen ist es jedoch viel schwieriger, in kürzester Zeit Tatsachen von Fehlinformationen zu unterscheiden. Vertrauensmodell zur Überprüfung von Inhalten Im Rahmen des „Third Workshop of Social News on the Web“, der im April 2016 im kanadischen Montreal stattfand, stellten die Projektforscher ihr neuartiges „Vertrauensmodell“ vor. Dieses Modell automatisiert teilweise den Filterungsprozess von nützlichen Informationen aus sozialen Medien, indem es vertrauenswürdige Quellen verwendet. So unterstützt es Journalisten, wenn sie schnell auf eine sich entwickelnde Situation reagieren müssen. Das Modell erlaubt es den Journalisten, Listen ihrer Quellen anzulegen, in denen sie neue Informationen Autoren zuordnen können. Sobald sie in sozialen Medien ein bestimmtes Thema verfolgen, werden die Inhalte Autoren zugeordnet und können mit vordefinierten Listen gefiltert werden. Für jeden neuen Beitrag wird sofort erkennbar, ob er in irgendeiner Weise mit einer Quelle in Zusammenhang steht: ob er von dieser Quelle veröffentlicht wurde, ob die Quelle genannt wird oder ob er ihr zuzuordnen ist. Zudem soll das Modell Journalisten dabei unterstützen, rasch neue Inhalte von Augenzeugen aufzugreifen. Dies umfasst keine häufig aufgerufenen Inhalte von etablierten Nachrichten- oder Presseagenturen, da diese Inhalte für Eilmeldungen nicht mehr relevant sind. Vielmehr sind Inhalte mit Fotos oder Videos von Augenzeugen von Bedeutung, die vor weniger als fünf Minuten veröffentlicht und wahrscheinlich noch nicht überprüft wurden. Paris als Fallstudie Zur Demonstration des Modells und dessen Leistungsfähigkeit nutzte das Team von REVEAL die Terrorangriffe von Paris vom 13. November als Fallstudie. Das Projektteam durchsuchte Social-Media-Plattformen und setzte natürliche Sprachverarbeitungstechniken ein, um festzustellen, wenn der Name von Organisationen auf Englisch oder Französisch (z. B. „BBC“ oder „LeMonde“) ausgesprochen oder URLs genannt werden. Diese Daten wurden dann in das Vertrauensmodell übertragen, das schon eine Beispielliste von vertrauens- und vertrauensunwürdigen Quellen enthielt. So konnten sämtliche Inhalte abgerufen werden, die von einer bestimmten Quelle verfasst, erwähnt oder einer bestimmten Quelle zugeschrieben wurden. Das Team wählte dann fünf Bilder aus, die in der Nacht der Terrorangriffe veröffentlicht wurden, von denen drei echt waren. Als Nächstes ermittelte das Team die URLs von Kopien der geposteten Bilder, die möglicherweise anstelle der Originalbilder geteilt wurden. In der ersten Stunde nach Veröffentlichung eines jeden Bildes, fragte das Team die Datenbank in 10-minütigen Intervallen ab, um zu erfahren, wie häufig das jeweilige Bild sowohl insgesamt als auch von vertrauenswürdigen bzw. nicht vertrauenswürdigen Quellen weiterverbreitet wurde. In einem zweiten Versuch ordneten die Projektforscher die URLs nach Häufigkeit der Erwähnung an. Alle fünf Minuten verglichen sie die derzeitig am häufigsten in sozialen Netzwerken geteilten URLs und filterten die alten heraus. So versuchten sie, neue Inhalte von Augenzeugen zu finden, die sie untersuchen konnten, ehe sie um die Welt gingen. Analyse der Ergebnisse Bei der Analyse von Inhalten von Augenzeugen fand das Team heraus, dass nicht vertrauenswürdige Quellen Bilder im Allgemeinen früher weiterverbreiten als vertrauenswürdige Quellen. Ebenso stellte das Team fest, dass Bilder aus vertrauenswürdigen Quellen mit höherer Wahrscheinlichkeit echt sind. Steht der nutzergenerierte Inhalt in Verbindung mit vertrauenswürdigen Quellen, so ist er wahrscheinlich glaubwürdig. Dies trifft üblicherweise 30 Minuten nach Veröffentlichung des Bildes zu. Ist ein Journalist folglich bereit zu warten, kann ihm dies die richtige Richtung für konventionelle Überprüfungsmöglichkeiten, wie sachliche Mehrfachprüfung oder direkte Kontaktaufnahme mit der Quelle durch Social-Media-Kanäle, weisen. Ebenso stellte das Team fest, dass berichtenswerte Inhalte von Augenzeugen leichter gefunden werden, wenn alte Inhalte herausgefiltert werden. Unter Anwendung dieser Methode erschienen die fünf ausgewählten Bilder in den obersten 6 % des gesamten Inhalts, der in einem Zeitfenster von fünf Minuten durchsucht wurde. Das bedeutet, dass ein Journalist nicht potentiell tausende URLs aus sozialen Medien überprüfen muss, sondern sich auf die obersten URLs konzentrieren kann. Obwohl die Ergebnisse erst vorläufig sind, so scheinen sie vielversprechend. Das erstmalig von REVEAL angewendete Vertrauensmodell könnte die journalistische Arbeit schneller und effizienter gestalten, wenn Inhalte für Eilmeldungen beschaffen werden und auch mit mehr Selbstbewusstsein veröffentlicht werden sollen, dass die Informationen aus sozialen Netzwerken authentisch sind. Weitere Informationen finden Sie auf: Projektwebsite
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