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NEBULA: Nutzerzentrierte KI-basierte Erkennung von Fake-News und Fehlinformationen

Überblick

Die Verbreitung falscher und irreführender Informationen – insbesondere über soziale Medien wie TikTok, Twitter, Facebook und Co. – nehmen eine immer größer werdende Relevanz in sicherheitsrelevanten Situationen ein. Gerade im Kontext des Ukrainekriegs spielen derartige Plattformen eine besondere Rolle, indem gefälschte Videos oder Inhalte mit falscher zeitlicher Einordnung in kürzester Zeit viral gehen und somit das Potential für Verunsicherung und Meinungsmanipulation birgen. Problematisch sind dabei nicht nur absichtliche sondern auch unabsichtlich irreführende Informationen.

Ziel des interdisziplinären Verbundvorhabens NEBULA ist die transparente, KI-basierte Erkennung von Fake News und Fehlinformationen in sicherheitsrelevanten Situationen sowie die zielgruppengerechte Darstellung der Detektionsergebnisse zur Förderung der Medienkompetenz.

Die nutzerzentrierten Ansätze adressieren dabei sowohl Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) in der akkuraten Lagebilderstellung und Krisenkommunikation als auch vulnerable Personen (z.B. aufgrund ihres Alters, Bildungshintergrunds oder ihrer Sprachkenntnisse) durch partizipative Entwicklung von technischen Unterstützungswerkzeugen. Innerhalb des Projekts entstehen Demonstratore in Form von Smartphone-Apps, Browser-Plugins und Webanwendungen, um Einzelpersonen und Behörden dazu zu befähigen, Fake News und Fehlinformationen selbst erkennen zu können.

Dem Verbundprojekt NEBULA gehören fünf Verbundpartner, acht assoziierte Partner sowie zwei Unterauftragsnehmer an: Neben dem Lehrstuhl Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit (PEASEC) der Technischen Universität Darmstadt (Prof. Dr. Dr. Christian Reuter) als Verbunskoordinator sind der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Neue Medien (WiNeMe) der Universität Siegen (Prof. Dr. Volker Wulf), die Professur für Kommunikationswissenschaft mit Schwerpunkt politische Kommunikation der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Prof. Dr. Hektor Haarkötter), der Lehrstuhl Data Science (DICE) der Universität Paderborn (Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo) sowie die NanoGiants GmbH (Lukas Czarnecki) als Verbundpartner am Projekt beteiligt.

Key Facts

Grant Number:
13N16364
Laufzeit:
07/2022 - 06/2025
Gefördert durch:
BMBF
Websites:
Homepage
Projektseite DICE

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Projektmitglieder

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Dr. Michael Röder

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Ana Morim da Silva

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Kooperationspartner

Technische Universität Darmstadt (TUDA)

Kooperationspartner

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PEASEC – Science and Technology for Peace and Security

Kooperationspartner

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Wirtschaftsinformatik und Neue Medien der Universität Siegen

Kooperationspartner

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NanoGiants GmbH

Kooperationspartner

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Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (H-BRS)

Kooperationspartner

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Publikationen

ExPrompt: Augmenting Prompts Using Examples as Modern Baseline for Stance Classification
U. Qudus, M. Röder, D. Vollmers, A.-C. Ngonga Ngomo, in: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management, ACM, 2024, pp. 3994–3999.
FaVEL: Fact Validation Ensemble Learning
U. Qudus, M. Röder, F.L. Tatkeu Pekarou, A.A. Morim da Silva, A.-C. Ngonga Ngomo, in: M. Rospocher, Mehwish Alam (Eds.), EKAW 2024, 2024.
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