KI verfolgt COVID-Verschwörungstheorien

Pandemie-Zweifel: Verstehen erleichtert Umgang (Foto: the blowup, unsplash.com)

Los Alamos (pte003/21.04.2021/06:10) - Forscher am Los Alamos National Laboratory (LANL) http://lanl.gov haben eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die auf sozialen Medien Verschwörungstheorien zu COVID-19 erkennt und abschätzt, wie sich diese mit der Zeit entwickeln. So will das Team ein besseres Verständnis entwickeln, wie sich derartige Falschinformationen ausbreiten. Das soll letztlich helfen, in sozialen Medien neu aufkeimendem Unsinn besser mit echten Fakten entgegenzuwirken.

"News" richtig einordnen

"Es ist wichtig, dass Bedienstete des Gesundheitswesens wissen, wie sich Verschwörungstheorien entwickeln und Fahrt aufnehmen", meint LANL-Forscherin Courtney Shelley. Um eben das besser zu verstehen, haben die Forscher ein maschinenlernendes System entwickelt, das zunächst für Tweets einschätzt, ob diese COVID-Falschinformationen sind und auch verfolgen kann, wie sich entsprechende Verschwörungstheorien im Laufe der Zeit entwickeln.

Basis für die Entwicklung der KI war ein Datensatz von rund 1,8 Mio. Tweets, die COVID-19 ansprechen. Ein Teil davon waren einer von vier gängigen Verschwörungstheorien zuzuordnen: dass 5G-Funkmasten COVID-19 verbreiten; dass die Bill and Melinda Gates Foundation hinter COVID-19 steckt oder es für finstere Zwecke missbrauchen will; dass das Virus künstlichen Ursprungs ist; oder dass die zum damaligen Zeitpunkt noch in Entwicklung befindlichen Impfungen gefährlich sein würden. Damit konnte das Team die KI trainieren, um eben Fake News zu erkennen und zu verfolgen.

Gezielt (nicht) reagieren

In einer Studie hat das Team so etwa gezeigt, dass Verschwörungstheorien reale Ereignisse uminterpretieren. So führte eine Aussage von Bill Gates im März 2020, dass man mit der Entwicklung einer injizierbaren unsichtbaren Tinte, die über Impfungen Buch führen könnte, zu der Behauptung, Gates wolle mit COVID-19-Impfungen die Bevölkerung chippen, um sie zu kontrollieren.

Den Forschern zufolge könnte ein beaufsichtigt lernendes System auch neu aufkommende Verschwörungstheorien erkennen, ein unbeaufsichtigtes wiederum Veränderungen in der Bedeutung verschiedener Wörter für die Themen der Theorien verfolgen. Letztlich soll das helfen, auf Falschinformation auf sozialen Medien besser gezielt zu reagieren - oder auch nicht. Wer eine neue Verschwörungstheorie zu früh aufgreife, könne dieser laut Shelley eben dadurch zum Durchbruch verhelfen, obwohl sie eigentlich zum Scheitern verurteilt war.

Medien haben hingegen auch einen wesentlichen Anteil an der Verbreitung von Fake News. So waren in den USA Gesundheits-News aus dem TV für viele US-Amerikaner die Hauptquelle für Falschmeldungen zu COVID-19 beim Aufkommen der Pandemie im Frühjahr 2020. Zu diesem Schluss sind Forscher des Pennsylvania State College of Medicine http://psu.edu gekommen (pressetext berichtete: http://pte.com/news/20210419021 ).

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