Ein hybrider KI-Ansatz zur Interpretation wissenschaftlicher Online-Diskurse (AI4SCI)
Projektbeschreibung
Wissenschaftliche Erkenntnisse bilden einen
zentralen Bestandteil des öffentlichen Diskurses im Web und in den sozialen
Medien, z.B. im Kontext der COVID-19-Pandemie. Aufgrund der inhärenten
Komplexität wissenschaftlicher Aussagen sowie der inhärenten Mechanismen
KI-getriebener Online-Plattformen, auf denen kontroverse oder falsche Aussagen
nachweislich mehr Interaktionen und Interesse erzeugen, werden wissenschaftliche
Erkenntnisse jedoch oft in vereinfachter, dekontextualisierter und
irreführender Weise dargestellt. Aktuelle Beispiele sind z.B. Aussagen zu
Impfstoffrisiken oder der COVID19-Sterblichkeit, die oft in verkürzter oder
irreführender Weise im Netz dargestellt wurden.
AI4Sci widmet sich der Herausforderung, hybride Methoden
der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Erkennen und Interpretieren
wissenschaftlicher Behauptungen in großen Datenmengen aus Online-Diskursen zu
entwickeln und so Desinformation im Kontext von Wissenschaftskommunikation zu
begegnen. Das Projekt baut hierfür auf Fortschritten in Bereichen wie Deep
Learning, Natural Language Processing und Wissensgraphen auf und wird Methoden
entwickeln, die z.B. die Qualität, Korrektheit oder Vollständigkeit von
wissenschaftlichen Aussagen in sozialen Medien oder auf Nachrichtenseiten erkennen,
indem sie Beziehungen zwischen Aussagen und den wissenschaftlichen
Primärquellen herstellen und nutzen.
So entstehen Werkzeuge für die Nachverfolgung
wissenschaftlicher Erkenntnisse in Online Diskursen und das Erkennen von
Falschinformationen, um den öffentlichen Diskurs und das Verständnis von
komplexen wissenschaftlichen Sachverhalten zu verbessern und damit einen
demokratiefördernden Einfluss auf Online-Kommunikation auszuüben. Die hybride
Methodik von AI4Sci wird außerdem zu wichtigen Herausforderungen in der
KI beitragen, z.B. der Transparenz und Reproduzierbarkeit von KI-Modellen. Im
Rahmen einer internationalen Kollaboration zwischen GESIS (Deutschland) und
LIRMM (Frankreich) und unter Einbindung regionaler Einrichtungen wie dem Heine
Center for Artifical Intelligence and Data Science (HeiCAD) der HHU Düsseldorf
wird ein regionaler, international vernetzter Hub für KI-Methoden zur Nutzung
und Analyse von Online-Diskursen aufgebaut und so der KI-Standort Deutschland
gestärkt.