Motivation
Wissenschaftliche Erkenntnisse bilden einen zentralen Bestandteil des öffentlichen Diskurses im Web und in den sozialen Medien, z.B. im Kontext der COVID-19-Pandemie. Aufgrund der Komplexität wissenschaftlicher Aussagen sowie der Mechanismen KI-getriebener OnlinePlattformen, auf denen kontroverse oder falsche Aussagen nachweislich mehr Interaktionen und Interesse erzeugen, werden wissenschaftliche Erkenntnisse oft in vereinfachter, aus dem Kontext genommener und irreführender Weise dargestellt. Aktuelle Beispiele sind z.B. Aussagen zu Impfstoffrisiken oder der COVID19-Sterblichkeit, die oft in verkürzter oder irreführender Weise im Netz dargestellt wurden. Im Projekt AI4Sci werden hybride Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, mit denen wissenschaftliche Behauptungen in großen Datenmengen erkannt und interpretiert werden können. Insbesondere Online-Diskurse sollen in den Fokus genommen und so der Desinformation im Kontext von Wissenschaftskommunikation begegnet werden. Das Projekt baut hierfür auf Fortschritten des tiefes Lernens, Natural Language Processing und Wissensgraphen auf. Die Beziehungen zwischen Aussagen und wissenschaftlichen Primärquellen werden hergestellt und genutzt, um die Qualität, Korrektheit oder Vollständigkeit von wissenschaftlichen Aussagen in sozialen Medien oder auf Nachrichtenseiten erkennen.
Ziele und Vorgehen
So entstehen Werkzeuge um wissenschaftliche Erkenntnisse in Online-Diskursen nachzuverfolgen und Falschinformationen zu erkennen. Dies verbessert den öffentlichen Diskurs und das Verständnis von komplexen wissenschaftlichen Sachverhalten und hat damit einen demokratiefördernden Einfluss auf unsere Online-Kommunikation. Die strukturierten Wissensgraphen der hybriden Methodik tragen außerdem dazu bei die Transparenz und Reproduzierbarkeit der KI-Modelle zu verbessern und adressieren damit wichtige Herausforderungen der KI.
Innovationen und Perspektiven
Mit der Zusammenarbeit zwischen GESIS (Deutschland) und LIRMM (Frankreich) und der zusätzlichen Einbindung regionaler Einrichtungen wie dem Heine Center for Artifical Intelligence and Data Science (HeiCAD) der HHU Düsseldorf soll ein regionaler, international vernetzter Hub für KI-Methoden zur Nutzung und Analyse von Online-Diskursen aufgebaut werden.