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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.



Projektlaufzeit
01.11.2021 – 31.10.2024

Gefördert durch

Bundesministerium für Bildung und Forschung