Spätestens seit der Präsidentschaftswahl in den USA 2016 wurde der Öffentlichkeit der Einfluss von „Fake News“ auf die öffentliche Meinung schmerzlich bewusst. Das Thema ist hochkomplex und die Bewertung von Fake News stellt eine semantisch sehr anspruchsvolle Aufgabe dar. Die manuelle Identifikation von Fake News bzw. von Gerüchten im weiteren Sinne stellt selbst für ExpertInnen eine schwierige Aufgabe dar. Angesichts der stetig wachsenden Datenmengen stellt sich die Frage, ob Fake News durch Datenanalyse auch automatisch erkannt und bewertet werden kann. Diese Frage soll im Zuge dieser Diplomarbeit untersucht werden. Zur Beantwortung dieser Frage soll ein Fake News Detektor basierend auf aktuellen neuronalen Netzwerkmodellen aus dem Bereich der Artificial Intelligence (AI) sowie Methoden des Natural Language Processing (NLP) gebaut und evaluiert werden.
Zwischenbericht
This is the abstract of the thesis