Projekt FIBISS

Januar 2021 – Dezember 2023

Die Erforschung von Methoden zur automatischen Überprüfung von Fakten, also Computermodelle, welche korrekte Information von Fehlinformation oder Desinformation unterscheiden können, fokussiert weitestgehend auf die Nachrichtendomäne. In diesem Projekt fokussieren wir auf biomedizinische Informationen, insbesondere in sozialen Medien. Dadurch werden Aussagen wie "Impfungen verursachen Autismus" automatisch überprüfbar und mit verlässlichen Hintergrundinformationen verknüpft.

Die Erforschung von Methoden zur automatischen Überprüfung von Fakten, also Computermodelle, welche korrekte Information von Fehlinformation oder Desinformation unterscheiden können, fokussiert weitestgehend auf die Nachrichtendomäne. So werden Nachrichten, auch solche, welche in sozialen Medien geteilt werden, auf ihren Wahrheitsgehalt überprüft. Solche Methoden sind bisher nicht für die biomedizinische Domäne entwickelt worden. Besondere Herausforderungen sind hier unter anderem die Reichhaltigkeit an existierenden (etablierten) Informationsquellen, die Komplexität der enthaltenen Information und der Unterschied der verwendeten Sprache von Experten und medizinischen Laien. In diesem Projekt entwickeln wir Informationsextraktionsysteme für Laien- und Expertensprache und Methoden um die extrahierten Informationen automatisch aufeinander abzubilden und in diesem gemeinsamen semantischen Raum Informationen automatisch abzugleichen, und schließlich auf ihren Wahrheitsgehalt unter Betrachtung von etablierten Quellen zu überprüfen. Das Projekt kombiniert somit Methoden des Transferlernens, der Informationsextraktion, und der Faktenüberprüfung für die biomedizinische Domäne insbesondere in sozialen Medien.

• Roman Klinger
• Amelie Wührl
• Tobias Schiebel