Complex Computational Social Science

- Chancen & Herausforderungen -

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Jana Lasser     |     jana.lasser@tugraz.at     |     @janalasser

TU Graz

Institut für interaktive Systeme und Data Science

Welche counterspeech Strategien sind am effektivsten?

Ein "natürliches" Experiment

Ein "natürliches" Experiment

Beispieltweets werden verfälscht und anonymisiert wiedergegeben um die Identität der Postenden zu schützen.

Wie misst man die Effektivität von counterspeech?

Wie misst man die Effektivität von counterspeech?

Wie misst man die Effektivität von counterspeech?

Automatische Klassifizierung

Automatische Klassifizierung

Selbst Menschen sind sich oft nicht einig

Selbst Menschen sind sich oft nicht einig

Und was hilft jetzt gegen hatespeech?

mehr Toxizität

Das Gegenüber beleidigen

konstruktive Beiträge
(Fragen, Informationen geben)

weniger Toxizität

Humor

die eigene Meinung sagen

Und was hilft jetzt gegen hatespeech?

mehr Toxizität

Das Gegenüber beleidigen

konstruktive Beiträge
(Fragen, Informationen geben)

weniger Toxizität

Humor

die eigene Meinung sagen

Wie können wir die Ausbreitung von Falschinformationen auf Social Media Plattformen reduzieren?

Eine "Impfung" gegen Fehlinformationen


Quelle: Lewandowsky & van der Linden: "Countering Misinformation and Fake News Through Inoculation and Prebunking"

Aufklärung über Emotionalisierung von Inhalten


Quelle: Inoculation Science auf YouTube: "Emotional Language"

Randomisierte kontrollierte Studie

Negative Emotionen

Fehlinformationen

Können wir das auf Social Media umsetzen?

Ja und nein

Interventionsgruppe: 100,000 user sehen das Aufklärungsvideo.

Kontrollgruppe: 100,000 user sehen ein Video zu Gefrierbrand.

Können wir das auf Social Media umsetzen?

Ja und nein

Einen Tag nach der Intervention ...

weniger wütende Retweets

weniger angsterfüllte Retweets

mehr fröhliche Retweets

Wer sagt, was falsch ist?

Kriterienkatalog für Domains

(-) Publiziert nicht wiederholt falsche Inhalte

(-) Sammelt und präsentiert Informationen verantwortungsvoll

(-) Korrigiert regelmäßig Fehler

(-) ...

Wer sagt, was falsch ist?

Kriterienkatalog für Domains

(-) Publiziert nicht wiederholt falsche Inhalte

(-) Sammelt und präsentiert Informationen verantwortungsvoll

(-) Korrigiert regelmäßig Fehler

(-) ...

Ergebnisse?

Link im Tweet
bit.ly/totally_legit_newssite

Wenn man dem Link folgt ...
infowars.com/posts/some-racist-bullshit

~5 mio Links verfolgen braucht Zeit.

Fazit

alles Twitter

Die Verfügbarkeit von Daten bestimmt, was erforscht wird.

Fazit

maschinelles Lernen

Menschliche Biases reproduzieren sich in Trainingsdaten.

Fazit

undurchsichtige Algorithmen

Social media Plattformen sind großteils black boxes für uns.

Fazit

Wer entscheidet was falsch ist?

Macht liegt bei Besitzer:innen von Datenbanken.

Fragen?

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Jana Lasser     |     jana.lasser@tugraz.at     |     @janalasser

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