Mit KI gegen Fake News - wie geht das?

Im Netz Fakten von Fake News zu unterscheiden fällt zunehmend schwer. Auch in der textbasierten Alltagskommunikation - egal ob privat oder beruflich - können wir uns leider nicht darauf verlassen, dass es alle Menschen ehrlich mit uns meinen. Wäre es da nicht hilfreich eine KI zu haben, die zwischen den Zeilen lesen kann? Die also nicht nur Fakten checkt, sondern Gefühle und Motive hinter einer Textnachricht erkennt?

Über Grenzen und Möglichkeiten der textbasierten Lügen- und Emotionserkennung sprechen wir heute mit Professor Dr. Roman Klinger. Er ist Inhaber des Lehrstuhls für Grundlagen der Sprachverarbeitung an der Uni Bamberg, Leiter der Arbeitsgruppe für natürliche Sprachverarbeitung (BamNLP) und Mitglied des Bamberg Center of Artificial Intelligence (BaCAI). Sein Ziel ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die Texte mit faktischen und nicht-faktische Informationen verstehen und erzeugen können. Die Anwendungsfelder sind vielfältig: Das aktuelle Spektrum reicht von der sprachlichen Modellierung psychologischer Konzepte (z.B. Emotionen) über das biomedizinische Textmining bis zur Analyse von Social Media Content.
Eine Übersicht der Forschungsthemen und Publikationen von Professor Klinger und der Bamberger Arbeitsgruppe für Natural Language Processing (BamNLP) finden Sie hier:
https://www.uni-bamberg.de/nlproc/tea...
https://www.uni-bamberg.de/nlproc/
https://romanklinger.de/cv/