Seit Donald Trump in Amerika das Sagen hat, sind Fake News in aller Munde. Zwar ist nicht alles erlogen, was der US-Präsident für Lügen hält – dennoch kursieren immer wieder manipulierte Nachrichten. Fraunhofer-Forscher haben ein System entwickelt, das Fake News erkennt.

Vor allem in Online-Portalen und Sozialen Medien sind Fake-News regelmäßig ein Problem. Die neu entwickelte Software wertet Social Media-Daten automatisiert aus und erkennt bewusst gestreute Falschmeldungen und Desinformationen. Die Forscher haben das System zunächst angelernt und mit echter Medien-Berichterstattung sowie mit Fake News “gefüttert” – damit das System später selbständig anhand bestimmter Kriterien innerhalb von Texten die falschen Nachrichten erkennt.

Indizien können laut Fraunhofer-Institut beispielsweise Formulierungen und Wortkombinationen sein, die im alltäglichen Sprachgebrauch und in der journalistischen Berichterstattung nicht auftauchen, wie »die aktuelle Bundeskanzlerin«. Auch Orthografie-, Deklinations- oder Satzbaufehler können Hinweise sein.

Zu den Merkmalen zählen auch sprachliche Fehler. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn der Autor für die Formulierung der Fake News Deutsch und nicht seine eigene Muttersprache verwendet. Dann deuten etwa falsche Gedankenstriche, Orthografie-, Deklinations- oder Satzbaufehler darauf hin, dass eine Meldung eine Fake News sein könnte. Unangemessene Ausdrücke oder umständliche Formulierungen können ein weiteres Indiz sein.

Auch die Metadaten können aufschlussreich sein: Der Zeitpunkt eines Posts könne darauf hinweisen, aus welchem Land und welcher Zeitzone der Sender Meldungen absetzt, die Frequenz der Postings erlaubt Rückschlüsse. cid/Mst