Denise Bergert Ein neuer Machine-Learning-Algorithmus des Fraunhofer Instituts soll Fake News in sozialen Netzwerken erkennen. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie haben einen Machine-Learning-Algorithmus entwickelt , der Fake News und Hetze in sozialen Netzwerken erkennen soll. Dem Klassifikationstool liegt die Annahme zugrunde, dass Falschmeldungen und Hetze zur Manipulation der öffentlichen Meinung meist von Portalen aus anderen Ländern stammen. Sie werden von Nicht-Muttersprachlern einfach ins Deusche übersetzt und verbreitet.  Hier setzt der Algorithmus an. Er scannt Texte beispielsweise nach Formulierungen und Wortkombinationen ab, die weder im allgemeinen Sprachgebrauch noch in der journalistischen Berichterstattung benutzt werden – wie etwa „die aktuelle Bundeskanzlerin“. Hinweise können außerdem Satzbaufehler oder falsche Gedankenstriche liefern. Die Software schaut sich außerdem die Metadaten genauer an. Eine hohe Sendefrequenz deutet beispielsweise auf Bots hin, was wiederum ein Indiz für Fake News sein kann. Laut den Forschern erkennt das Machine-Learning-Tool nicht nur Fake News, sondern auch Hetze, die häufig über einen Link auf Fake News weiterleitet. Die Forscher wollen ihr System an unterschiedliche Arten von Texten anpassen und sowohl Behörden als auch Unternehmen zur Verfügung stellen. Auch interessant: Senioren teilen die meisten Fake-News auf Facebook

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