Fake News schneller als Wahrheit

Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral: The spread of true and false news online. Science 09.03.2018 Eine ältere, aber nach wie vor aktuelle Arbeit
Abstract: „Wir untersuchten die Differential-Fundionage aller verifizierten Wahren und falschen Nachrichten, die von 2006 bis 2017 auf Twitter verbreitet wurden. Die Daten umfassen 126.000 Dollar, die von 3 Millionen Menschen mehr als 4,5 Millionen Mal getwittert wurden. Wir stuften Nachrichten als wahr oder falsch ein, indem wir Informationen von sechs unabhängigen Faktenkontrollorganisationen, die 95 bis zu 98% Vereinbarungen über die Klassifizierungen aufwiesen, verwendet. Die Falschheit verbreitete sich deutlich weiter, schneller, tiefer und im weiteren Sinne als die Wahrheit in allen Kategorien von Informationen, und die Auswirkungen waren für falsche politische Nachrichten ausgeprägter als für falsche Nachrichten über Terrorismus, Naturkatastrophen, Wissenschaft, städtische Legenden oder Finanzinformationen. Wir fanden heraus, dass falsche Nachrichten eher neu waren als wahre Nachrichten, was darauf hindeutet, dass Menschen eher neue Informationen teilen. Während falsche Geschichten Angst, Ekel und Überraschung in Antworten weckten, weckten wahre Geschichten Vorfreude, Traurigkeit, Freude und Vertrauen. Entgegen der herkömmlichen Meinung beschleunigten Roboter die Verbreitung wahrer und falscher Nachrichten in der gleichen Geschwindigkeit, was bedeutet, dass sich falsche Nachrichten mehr verbreiten als die Wahrheit, weil Menschen, nicht Roboter, sie eher verbreiten.“

Falschinformationen bei Facebook

Sandra González-Bailón, David Lazer, Pablo Barberá, William Godel, Hunt Allcott, Taylor Brown, Adriana Crespo-Tenorio, Deen Freelon, Matthew Gentzkow, Andrew M. Guess, Shanto Iyengar, Young Mie Kim, Neil Malhotra, Devra Moehler, Brendan Nyhan, Jennifer Pan, Carlos Velasco Rivera, Jaime Settle, Emily Thorson, Rebekah Tromble, Arjun Wilkins, Magdalena Wojcieszak, Chad Kiewiet de Jonge, Annie Franco, Winter Mason, Natalie Jomini Stroud, Joshua A. Tucker: The Diffusion and Reach of (Mis)Information on Facebook During the U.S. 2020 Election. Sociological Science D11.12.2024
Abstract: „Social Media schafft die Möglichkeit für eine schnelle, virale Verbreitung von Inhalten, aber wie viele Posts erreichen tatsächlich Millionen? Und ist Fehlinformation darauf, wie es propagiert? Wir beantworten diese Fragen, indem wir die Viralität und das Kontakt mit Informationen auf Facebook während der USA analysieren. Präsidentschaftswahl 2020. Wir untersuchen die Diffusionsbäume der etwa 1 B-Posten, die vom 1. Juli 2020 bis zum 1. Februar 2021 mindestens einmal von Erwachsenen in den USA wieder geteilt wurden. Wir unterscheiden Fehlinformationen von Nicht-Fehlinformations-Beiträgen, um zu zeigen, dass (1) Fehlinformationen langsamer verbreitet wurden, wobei wir uns auf eine kleine Anzahl aktiver Benutzer stützten, die Fehlinformationen über lange Ketten der Peer-to-Peer-Diffusion verbreiteten, die Millionen erreichten; Nicht-Fehlinformationen verbreiteten sich in erster Linie durch One-zu-Viele-Hancen (hauptsächlich, Pages); (2) die relative Bedeutung von Peer-to-Peer-Difyion, die sich in erster Linie durch Einzel-zu-MedingEag-Medinge-Verbreitung verbreitete sich in erster Linie durch One-to-Viewre-ances (hauptesgle. Pages); (2) die relative Bedeutung von Verderbedung von Peer-to-Peerer-Difendentenden, die sich in Millionenhöhen auf Informationen verbreiten; Nicht-Fehlinformationen verbreiteten sich in erster Linie durch Einzel- und Gehaltsabstausmaßsverschwendung durch eine kleine Anzahl von aktiven Nutzern; (2) die relative Bedeutung von Peer-to-Peererationationen, die von MillionenRichtlinien, die darauf abzielen, hauptsächlich Pages und Gruppen anzusprechen; und (3) Perioden aggressiver Inhaltsmorationen in der Nähe der Wahl fallen mit dramatischen Einbrüchen in der Verbreitung und Reichweite von Fehlinformationen und (in geringerem Maße) politischen Inhalten zusammen.“

Europäischer Suchindex

Ecosia und Qwant bauen europäischen Suchmaschinen-Index. Die Kooperation soll eine unabhängige Alternative zu Google sein. Der Standard 13.11.2024
„Das Berliner Suchmaschinen-Start-up Ecosia und der französische Anbieter Qwant wollen sich künftig von Suchergebnissen der Internetriesen Google und Microsoft (Bing) unabhängig machen. Die beiden europäischen Anbieter kündigten in Paris die Gründung des Gemeinschaftsunternehmens European Search Perspective (EUSP) an, das eine Suchmaschineninfrastruktur in Europa entwickeln und aufbauen soll.“
Dabei soll KI es erleichtern, einen eigenen Suchindex aufzubauen. Anfragen sollen so schneller zusammengefasst und verschlagwortet werden.

Lisa Oder: Gibt es eine Chance gegen Google?: Ecosia will europäischen Suchindex entwickeln. Die Suchmaschinen Ecosia und Qwant tun sich zusammen und wollen ohne Datenbanken des US-Techriesen auskommen. KI macht es leichter, Eigenes zu entwickeln. Doch Probleme bleiben. Tagesspiegel 10.12.2024 (hinter der Bezahlschranke)

Nadine Schimroszik: Wie zwei Firmen einen Suchindex für Europa entwickeln wollen. Die Suchmaschinenbetreiber Ecosia und Qwant entwickeln erstmals einen eigenen Suchindex, um sich unabhängiger von Google und Microsoft zu machen. Dabei hilft auch Künstliche Intelligenz. Handelsblatt 12.11.2024

European Search Perspektive (EUSP)

Vermessung der deutschsprachigen Twittersphäre

Luca Hammer hat seine Bachelorarbeit „Vermessung der deutschsprachigen Twittersphäre” online gestellt. „In dieser Arbeit gehe ich der Frage nach, ob und wie man die gesamte deutschsprachige Twittersphäre vermessen kann. Dabei versuche ich unter anderem folgendes zu beantworten: Können alle deutschsprachigen Tweets durch Wissenschafer_innen erfasst werden? Wie zuverlässig ist die Sprachklassifizierung von Twitter? Falls eine vollständige Erfassung möglich ist: Wie viele Tweets werden pro Tag veröffentlicht? Wie viele Accounts beteiligen sich? Gibt es voneinander getrennte Gruppen von Accounts oder sind sie alle miteinander vernetzt?“

KI-Suchmaschinen

Top 10 KI-Suchmaschinen: Vollständiger Leitfaden [2024] getguru 06.12.2024
– ChatGPT — Die beste KI-Chatbot zur Durchführung von Suchanfragen.
– Andi Search — Beste Kombination aus KI-Chatbot und Suchmaschine.
– Google SGE — Die beste experimentelle KI-Suchmaschine von Google.
– Microsoft Copilot — Der beste KI-Chatbot für die Bing-Suchmaschine.
– Perplexity AI — Die beste KI-Suchmaschine mit Chatbot-Funktionen.
– Waldo Search — Der beste KI-Assistent für Forschungszwecke.
– Phind — Der beste KI-Antwort-Engine für Entwickler.
– Brave Search — Der beste eigenständige Browser mit einer KI-gestützten Suchmaschine.
– Komo — Die beste kostenlose KI-Suchmaschine mit Datenschutzfunktionen.
– You.com — Die beste konversationelle KI-Plattform für Forschung.

Open Alex

OpenAlex ist eine bibliografische Datenbank der Non-Profit-Organisation OurResearch, die nach der Bibliothek von Alexandria benannt wurde. OpenAlex enthält die Metadaten von wissenschaftlichen Publikationen, Zeitschriften, Autoren und Institutionen und arbeitet nach den Prinzipien von Open Data. OpenAlex wurde am 3. Januar 2022 gestartet und bietet eine Alternative zu kommerziellen Datenbanken wie Scopus oder Web of Science.“ OpenAlex (Wikipedia)
Einen ausführlichen Erfahrungsbericht zu OpenAlex findet sich bei Heike Baller: OpenAlex – mein zweiter Test, Profi-Wissen

Schwarzer Open Access

Alexandra Elbakyan: From Black Open Access to Open Access of Color: Accepting the Diversity of Approaches towards Free Science, Preprint.Org 28.11.2024 (Alexandra Elbakyan ist die Gründerin von Sci-Hub)
Abstract
Ziel dieses Artikels ist es, ein Licht auf das Modell „schwarzer Open Access“ zu rücken, das in der Literatur immer noch wenig verstanden und weitgehend vernachlässigt wird, obwohl es in der Praxis weit verbreitet ist. Ich gebe einen Überblick über die historische Entwicklung von Black OA und seine wichtigsten Projekte: Sci-Hub und Library Genesis. Es gibt Gründe, warum der Begriff „schwarzer Open Access“ irreführend ist und der Begriff „RGB OA“ (rot, grün und blau) eine vielfältige Landschaft von Open-Access-Projekten, die nach 2001 entstanden sind, besser beschreiben würde. Während sich die praktischen Ansätze gegenüber OA in den letzten 20 Jahren dramatisch entwickelten, funktioniert die theoretische Diskussion immer noch in demselben zweifarbigen Schema von „grünem“ und „goldenem“ Open Access aus der BOAI-Erklärung von 2001: Romanansätze werden entweder überhaupt nicht als Open Access anerkannt oder werden als „schwarz“ vernachlässigt. Eine neue und inklusivere OA-Erklärung könnte erforderlich sein, um eine größere Vielfalt an Ansätzen zu berücksichtigen.“

siehe dazu auch:
Mark Hahnel: Have we all forgotten about SciHub? OpenResearch.wtf 10.12.2024

Medien-Monitoring

In dem Online-Recherche Newsletter #50 von Sebastian Meineck werden zwei Medien-Monitoring Dienste vorgestellt:
ueberblick.news zeigt, was die Schlagzeilen der größten deutschen Nachrichtenmedien bestimmt. Dafür erfasst das Tool, wie weit oben ein Artikel auf der Startseite eines Mediums steht und für wie lange. Die Medien untereinander gewichtet das Tool mithilfe monatlicher Klickzahlen. So entstehen praktische Rankings, die etwa die Top-Themen des Tages, der Woche oder des Monats zeigen. Die Original-Artikel sind dabei nur einen Klick entfernt.“

„Der Europe Media Monitor (EMM) zeigt an, worüber Medien vor allem in Europa gerade am meisten berichten. Per Mausklick kann man entscheiden, für welchen Sprachraum man sich interessiert. Besonders praktisch ist eine Übersicht der zehn Top-Storys im Tagesverlauf. Deren Trendkurven können zum Beispiel verraten, was gerade im Aufwind ist, oder Inspiration für Weiterdrehs liefern.
Wie funktioniert das? Der EMM ist ein staatliches Angebot, dahinter steckt die Gemeinsame Forschungsstelle der EU-Kommission. Das Tool erfasst demnach täglich auf 17.000 Websites um die 450.000 Artikel in 80 Sprachen. Anhand von Wortkombinationen werden die Artikel maschinell zu Themen gebündelt. Wie es sich für ein Online-Angebot der EU gehört, ist es erstaunlich umfangreich, kaum bekannt, schlecht designt und hat langsame Ladezeiten.“

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