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Antisemitismus: Digitalen Hass mit KI bekämpfen

Antisemitismus und Hass im Allgemeinen werden im Netz immer unverhohlener zum Ausdruck gebracht. Im Internet können Menschen Minderheiten beschimpfen und bedrohen und müssen dafür kaum Konsequenzen befürchten. Erschwerend kommt hinzu, dass der Hass im Web innerhalb von Sekunden geteilt und verbreitet wird, und so die Gefahr zunimmt, dass weitere Menschen sich radikalisieren. Daher hat die Alfred Landecker Foundation zusammen mit dem Zentrum für Antisemitismusforschung der Technischen Universität Berlin, dem King‘s College London und anderen renommierten Wissenschaftseinrichtungen in Europa das dreijährige Projekt „Decoding Antisemitism“ entwickelt. Es werde mit rund drei Mio.  Euro gefördert und sei zunächst auf Deutschland, Frankreich und Großbritannien angelegt, teilte die Alfred Landecker Foundation in Berlin mit. Computer sollen dem Forscherteam dabei helfen, impliziten Antisemitismus zu entdecken

Studien hätten gezeigt, dass die Mehrzahl der antisemitischen Verunglimpfungen auf eine versteckte Art und Weise zum Ausdruck gebracht werde. Dies geschehe durch die Verwendung von Codes wie beispielsweise das englische Wort „Juice“ (Saft), anstelle des gleichklingenden Wortes „Jews“ – (Juden), von Anspielungen auf bestimmte Verschwörungsmythen oder die Wiedergabe von Stereotypen, insbesondere auch mittels Bildern, hieß es. Indirekter Antisemitismus sei nicht nur viel schwerer zu greifen, sondern auch sehr viel schwieriger zu ahnden. Da herkömmliche Programme für das Aufspüren von Antisemitismus im Netz die häufigste Form – die indirekte Diffamierung – nicht erkennen würden, müsse ein anderer Ansatz gefunden werden – ein Ansatz, bei dem impliziter Hass, Kontextinformationen und kulturelle Normen berücksichtigt würden.

Um indirekten Hass schneller erkennen und bekämpfen zu können, werde ein internationales Team aus Diskurs-Analytiker, Computerlinguisten und Historikern ein hochkomplexes, durch Künstliche Intelligenz (KI) gestütztes Programm entwickeln. Die Computer würden mit den Ergebnissen einer qualitativen linguistischen und visuellen Inhaltsanalyse „gefüttert“ und nutzten diese, um Algorithmen zu trainieren. Eines der Ziele ist es demnach, am Ende der Pilotphase ein Open-Source-Instrument zu entwickeln, das Webseiten und Profile in sozialen Medien nach implizitem Antisemitismus durchsuchen könne, hieß es. (ud)

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