Fake News:Eine Fakten-Datenbank soll helfen

Andere Ansätze berücksichtigen darum nicht nur die Strahlkraft einer Medienmarke, sondern auch die Verbreitungswege der zu prüfenden Nachricht. So lässt sich etwa kontrollieren, ob ein Artikel zunächst über sogenannte Bots verbreitet wurde, also kleine Computerprogramme, die sich als Nutzer eines Sozialen Netzwerks ausgeben - was für eine Fälschung spricht. Forscher von Yahoo fanden bereits 2010 heraus, dass Artikel mit einer höheren Wahrscheinlichkeit den Tatsachen entsprechen, wenn sie auf Twitter von Leuten mit vielen Followern geteilt werden, als wenn sie von Unbekannten verbreitet werden. Wenn aber selbst Mitarbeiter des designierten US-Präsidenten Donald Trump Unwahrheiten streuen, hilft es wenig, nur über die Masse zu gehen.

Eine weitere, wenn auch sehr aufwendige Herangehensweise wäre es, eine große Datenbank mit möglichst vielen einzelnen Fakten zu füttern. Ein Algorithmus könnte dann anhand der Sprachlogik eines Textes Meinungen und Nachrichten auseinanderhalten und jede behauptete Tatsache bei der Faktendatenbank gegenchecken - wie bei einem gigantischen digitalen Brockhaus.

Erst im vergangenen Monat zeigte Google Interesse an einer solchen Technologie. Es förderte die britische Factchecking-Plattform Full Fact mit 50 000 Dollar, um ein solches System zu entwickeln. Google selbst könnte das helfen, seine Suchergebnisse zu verbessern: Auch dort können Fake News auf den vorderen Plätzen auftauchen.

Für Journalisten wäre eine solche Datenbank zumindest ein Hilfsmittel, vergleichbar vielleicht mit einer automatischen Rechtschreibprüfung, die nun eben Fakten nachschlägt. Bei frischen Falschmeldungen, wie etwa der vom Tod eines Prominenten, würde so eine Datenbank aber auch nicht helfen: Sie müsste erst um die Neuigkeit aktualisiert werden. Im schlechtesten Fall könnte sie sogar Fake News legitimieren, in denen aus einzelnen zutreffenden Tatsachen die falschen Schlüsse gezogen werden.

Wahrscheinlichkeiten kann nur ein Mensch sinnvoll einordnen

Eine völlig andere Methode präsentiert das israelische Startup Rootclaim. Für halbwegs kontroverse Fragen, wie etwa die, ob Trump eine Perücke trägt, oder ob die Masernimpfung Autismus verursacht, werden dort zunächst mehrere Hypothesen formuliert. Dann wird in mehreren Arbeitsschritten für jede Hypothese eine Wahrscheinlichkeit ermittelt. Die Webseite geht mit 99,9 Prozent davon aus, dass Impfstoffe nicht für Autismus verantwortlich sind, dass Trump Haartransplantate hat, sei mit 64 Prozent "einigermaßen wahrscheinlich". Die Grundinformationen tragen zwar noch Menschen zusammen, die Berechnung der Gesamtwahrscheinlichkeit übernimmt aber ein Algorithmus.

Laut Rootclaim schaffe ihre Methode Transparenz. Wer jedoch die Mathematik hinter den Zahlen nicht versteht, wird jene kaum sinnvoll einordnen können. Hier hat der Mensch den Algorithmen etwas Wichtiges voraus: Er kann sein Ergebnis selbst erklären und dafür geradestehen.

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