Falschinformationen aufdecken Wissensgraphen helfen im US-Wahlkampf 2024

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Um Falschinformationen im US-Wahlkampf aufzudecken, untersucht ein Projekt politische Anzeigen und Posts in sozialen Medien. Die Daten werden in einem Wissensgraphen modelliert und analysiert.

Falsch- und Fehlinformationen können im Wahlkampf verheerende Auswirkungen auf das Ergebnis haben. Falschinformationen kursierten vor allem in geschlossenen Gruppen und Communitys in den sozialen Medien.

Das Institute for Democracy, Journalism and Citizenship (IDJC) der US-Universität Syracuse hat im Rahmen eines einjährigen Forschungsprojekts zur US-Präsidentschaftswahl 2024 mit dem IDJC ElectionGraph erste Ergebnisse veröffentlicht. Der Bericht wirft einen Blick auf politische Kampagnen und Werbung auf Social-Media-Plattformen.

Wissensgraph soll Falschinformationen aufspüren

Ziel ist es, mit einem Knowledge Graphen Akteure zu identifizieren, die falsche Informationen (Fake News) verbreiten und damit versuchen US-Wähler zu beeinflussen. Das Forschungsprojekt wird unter anderem von Neo4j unterstützt. Der Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics unterstützt das Forschungsprojekt mit 250.000 US-Dollar sowie mit kostenlosen Lizenzen seiner Graphdatenbank.

Für den Bericht untersuchte das Forschungsteam unter Leitung der Professorinnen Jennifer Stromer-Galley, Margaret Talev und Johanna Dunaway Erwähnungen der Präsidentschaftskandidaten Joe Biden und Donald Trump im Zeitraum von September 2023 bis Februar 2024. Das Team konzentrierte sich auf die Plattformen Facebook und Instagram, die gemeinsam mehr als die Hälfte der US-Wählerschaft erreichen.

Künstliche Intelligenz im Wahlkampf

Zu den wichtigsten Fragen gehören: Wer sind die einflussreichsten Akteure? Welche Themen sind auf welchen Plattformen im Umlauf? Welche Falschinformationen werden verbreitet und wo (beispielsweise Swing States)? Welchen Effekt haben sie? Und welche Rolle spielt KI?

„Die Ergebnisse des IDJC ElectionGraph geben uns einen Einblick in die Flut von Informationen und Falschinformationen von Gruppen mit unterschiedlichen Motiven, Verbindungen und Vertrauenswürdigkeit, die im Vorfeld der Wahlen 2024 auf die Wähler einprasseln“, sagt Margaret Talev, Kramer-Direktorin am Institut für Demokratie, Journalismus und Bürgersinn (IDJC) an der Universität Syracuse.

„Die Graph-Algorithmen von Neo4j helfen dabei, Verbindungen und Interaktionen in einem komplizierten Netzwerk aufzudecken und die Quellen dieser Nachrichten zu identifizieren.“

Graph-Algorithmen durchforsten Informationen

Neo4j hilft Journalisten nicht zum ersten Mal, politische Zusammenhänge und Finanztransaktionen transparent zu machen. 2015 nutzte das International Consortium of Journalists (ICIJ) die Graphdatenbank für die Analyse der Panama Papers und deckte damit einen der größten globalen Korruptionsskandale aller Zeiten auf. Zum Einsatz kam Neo4j als Analysetool zudem bei den Paradise Papers 2016, FinCEN Files 2020 und Pandora Papers 2021.

KI-generierte Informationen nehmen zu

„Für Data Scientists und Datenjournalisten ist es alles andere als einfach, mit der Masse an KI-generierten und gestreuten Fake News mitzuhalten“, sagt Jim Webber, Chief Scientist bei Neo4j. „Graphtechnologie kann ein mächtiges Tool darstellen, um versteckte Muster und Netzwerke in Datenmassen aufzudecken und beispielsweise Manipulationsversuche bei demokratischen Wahlen offenzulegen

Wir bei Neo4j sind stolz darauf, den ElectionGraph der Syracuse University zu unterstützen und damit ein stückweit dazu beizutragen, dass Wähler ihre Entscheidung auf Basis objektiver Fakten und Informationen treffen können.“ (heh)

EP Basics

Heterogene Daten leichter mit Graphdatenbanken verknüpfen

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