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Auszeichnung für Fake-News-Detektor

KI & gesunder Menschenverstand im Kampf gegen Falschmeldungen? Das geht. Der Fake-News-Detektor der FH St. Pölten erhält dafür den Best Poster Award

Auszeichnung für Fake-News-Detektor
Copyright: Martin Lifka Photography

Wir freuen uns über den Best Poster Award für das Paper unserer Forscher*innen der Forschungsgruppe Media Computing am IC\M/T bei der heurigen CBMI 2021, einer internationalen Informatik-Konferenz, die jedes Jahr andernorts gastiert. Nächstes Jahr ist Station in Graz.

Das ausgezeichnete Paper unseres Forschungsteams Armin Kirchknopf, Djordje Slijepcevic und Matthias Zeppelzauer, basierend auf Kirchknopfs Masterarbeit "Automated Identification of Information Disorder in Social Media from Multimodal Data" präsentiert eine Methode, die uns Nutzer*innen im Internet und auf sozialen Medien dabei unterstützen soll, Fake News leichter zu erkennen.

Fake News entlarven

Das Problem ist hochaktuell. Aufgrund stetig wachsender Datenmengen ist es oft auch für Expert*innen immer schwieriger und zeitaufwändiger, Falschnachrichten von wahren Nachrichten zu unterscheiden.

Die im Paper vorgestellte Methode, News mithilfe Künstlicher Intelligenz automatisch auswerten und kategorisieren zu lassen, um als User*in Nachrichten leichter als wahr oder falsch einstufen zu können, sei ein wichtiger Schritt in Richtung Informationsqualitätssicherung für Nutzer*innen im Social Web, sagt Armin Kirchknopf.

Er und sein Team freuen sich über die Auszeichnung bei der heurigen CBMI 2021. "Sie zeigt die Wichtigkeit und Aktualität des Problems von Fake News in den sozialen Medien", sagt Kirchknopf. Wir gratulieren!

KI & Menschenverstand

Armin Kirchknopf ist Absolvent des Master Studiengangs Interactive Technologies und aktuell Forschungsassistent der Forschungsgruppe Media Computing am Institut für Creative\Media/Technologies der FH St. Pölten.

Der in seiner Masterarbeit entwickelte Fake-News-Detektor kombiniert anders als bei herkömmlichen Ansätzen zur Erkennung von Fake News eine Vielzahl an Informationen, wie Texte, Bilder und Kommentare, aber auch weitere sogenannte Meta-Informationen aus den sozialen Medien. Das entwickelte Konzept basiert auf aktuellen neuronalen Netzwerkmodellen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sowie Methoden des Natural Language Processing (NLP) und der Computer Vision.

Kirchknopf erklärt: "Ziel war es, ein lernfähiges System zu entwickeln, das sich an neue Themen anpasst und Metadaten aus Social Media verwendet, um das Erkennen von potentiellen Fake News zu verbessern. Der Detektor soll das menschliche Urteil allerdings nicht einfach ersetzen, sondern seinen User*innen den nötigen Kontext liefern, um Beiträge selbst und mit dem gesunden Menschenverstand schnell einordnen zu können."

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Dipl.-Ing. Kirchknopf Armin, BA MA BSc

Dipl.-Ing. Armin Kirchknopf, BA MA BSc

Junior Researcher
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies
Department Medien und Digitale Technologien