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Ziel des Projekts ist es, einen ersten, umfangreichen Datensatz unzuverlässiger Nachrichtenseiten im deutschsprachigen Raum zu sammeln. Mithilfe des Datensatzes soll Software entwickelt werden, die Nutzer*innen über problematische Webseiten informiert.

Als Basis für den Datensatz dient eine Zusammenstellung von Links, die in deutschsprachigen Telegram-Gruppen von COVID-Leugner*innen geteilt wurden. In einem Zeitraum von über drei Jahren, wurden Links aus 4661 Gruppen gesammelt, die auf mehr als 200.000 verschiedene Domains verweisen. Das Projekt zielt darauf ab, möglichst viele der am häufigsten geteilten Domains zu kodieren.

Für die Kodierung wurde bereits ein Leitfaden erstellt. Dieser basiert auf empirischen Ergebnissen von 43 semi-strukturierten Interviews, die mit politischen Parteien der Bremischen Bürgerschaft und Journalist*innen aus den Vereinigten Statten durchgeführt wurden. Mit Hilfe der Interview-Resultate konnten relevante Zuverlässigkeitskriterien für Nachrichtenseiten herausgearbeitet werden. Diese sollen nun dazu dienen, erstmals einen offenen und detaillierten Datensatz unzuverlässiger Nachrichtenseiten im deutschsprachigen Raum zu kodieren.

Bei dem Projekt handelt sich um eine interdisziplinäre Kooperation zwischen Fachbereich 03 (Mathematik und Informatik) und Fachbereich 08 (Sozialwissenschaften). Ebenfalls mit beteiligt an der Zusammenarbeit ist DSC Seed Grant Empfänger Dr. Dennis Redeker (ZeMKI, Zentrum für Medien-, Kommunikations- und Informationsforschung).

Der Datensatz soll anschließend dazu genutzt werden, Software zu entwickeln, die Nutzer*innen über problematische Webseiten informiert. Hierfür wird bereits an Prototypen für Browser-Erweiterungen gearbeitet, über die Nutzer*innen die Kodierungsergebnisse für verschiedene Nachrichtenseiten einsehen können. Somit soll der Datensatz zur Entwicklung sozio-technischer Lösungen gegen die Verbreitung von Desinformation beitragen.

Förderempfänger*innen:

Prof. Dr. Hendrik Heuer (Fachbereich 03 – Mathematik und Informatik)
Prof. Dr. Stephanie Geise (Fachbereich 08 – ZeMKI)
Dr. Daria Dergacheva (Fachbereich 08 – ZeMKI)