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Proseminar Winter 2021/2022

“Fake News, Filter Bubbles & Propaganda”

Prof. Dr. Erich Schubert; Gloria Feher, M.Sc. - Informatik LS8

Ablauf

  • Anmeldung erfolgt zentral (siehe Proseminare)
  • Besprechung und Zuteilung der Themen*: t.b.a.
  • Einführung in die Literaturrecherche / Präsentationskurs*: 11.10.2021; 18.10.2021; 25.10.2021 - ab 14:00 Uhr (über Zoom)
  • Termine des Blockseminars*: 29.-30.11.2021
  • Abgabe des schriftlichen Referats: 01.02.2022

* Termin findet hybrid statt; Zugangslinks werden rechtzeitig versendet.

Rahmenbedingungen

Vorträge

Vortragslänge: 20 min. + 10 min. anschließende Diskussion

Jeder Vortrag stellt einen Fachartikel vor und setzt ihn in Bezug zu dem übergeordneten Themengebiet. Dabei soll das Verstehen, Wiedergeben und Diskutieren von wissenschaftlicher Literatur geübt werden. Die Studierenden lernen sich in ein Thema einzuarbeiten, ausgehend von einem Artikel eigenständig Literaturrecherche zu betreiben, diese korrekt vorzustellen und zu zitieren (sowohl in der Praäsentation als auch in der Ausarbeitung). Fachbegriffe sollen definiert werden, ggf. müssen dabei auch mehrere Definitionen vorgestellt und diskutiert werden. Ziel des mündlichen Referats ist es die im Artikel behandelte Problemstellung, sowie den Lösungsansatz vorzustellen, und diese in den Kontext verwandter Arbeiten einzubetten.

Schriftliche Ausarbeitung

Umfang: 15 – 20 Seiten, inkl. Literaturverzeichnis

Die schriftliche Ausarbeitung beschreibt den Inhalt des Vortrags und kann ggf. an einigen Stellen Aspekte des Themas detaillierter ausarbeiten.

Sowohl bei den Vortragsfolien als auch im schriftlichen Referat ist auf korrekte Rechtschreibung zu achten.

Inhalt

Der Begriff “Fake News” ist weit verbreitet, aber nicht einheitlich definiert. Popularisiert wurde er als abwertende Bezeichnung für etablierte journalistische Medien im US Wahlkampf 2016 durch Dondald Trump. Seither wird er vor allem im akademischen Kontext jedoch i.d.R. für Falschinformationen diverser Art verwendet. Da sich solche Falschinformationen auf Internetplatformen verbreiten, entwickelte sich eine Forschungssparte, die sich mit der Charakterisierung, Erkennung und Verbreitung von Fake News beschäftigt. Im Bereich der Informatik wurden Methoden erarbeitet um Fake News automatisiert zu erkennen.

Propaganda verwendet verschiedene inhaltliche und rhetorische Werkzeuge um eine bestimmte Agenda voranzutreiben. Die Erkennung von Propaganda gestaltet sich schwieriger als Fake-News-Erkennung, da sie anderen Mustern folgt und oft feingliedrig in faktisch korrekte Inhalte eingefügt wird, weshalb seltener ein gesamtes Dokument als Propaganda klassifiziert werden kann. Die automatische Erkennung von Propaganda ist ein relativ neues Forschungsgebiet in der Informatik.

Der Begriff “Filter Bubble” wurde von Eli Pariser eingeführt um auf den Effekt von personalisierten Suchergebnissen in Suchmaschinen aufmerksam zu machen. Zeigt eine Suchmaschine gefilterte Ergebnisse basierend auf den Interessen/Ansichten des Nutzers an, so kann der Nutzer in einer Filter Bubble landen, in der nur Ergebnisse und Informationen angezeigt werden, die in sein Weltbild passen und den bestehenden Interessen entsprechen. Ein verwandtes Konzept ist die Echo Chamber, in der Gleichgesinnte sich gegenseitig in ihren Ansichten bestärken ohne abweichende Einflüsse zu gestatten. Eine “Erweiterung des Horizonts” wird somit erschwert. Die Ausprägung dieses Effekts in unterschiedlichen Bereichen, sowie Möglichkeiten ihn einzudämmen werden untersucht.

Artikel

Einführende Pflichtlektüre:

Fake News:

Filter Bubble:

Propaganda:

Wissenschaftliches Arbeiten

Grundlegende Literatur:

18.10.2021: Theorie

Urheberrecht in Deutschland, und das UrhWissG

Online-Zugriff auf Literatur: UB, Shibboleth, arXiv

Literraturrecherche: GScholar, Semanticscholar, "Backlinks" und Suchtechniken


Gute und schlechte Quellen (erkennen)


Die großen Verleger in der Informatik: Wer sind ACM, IEEE, Springer, Wiley und Elsevier?


"The Cost of Knowledge" und Projekt DEAL


Open Access: Preprints, arXiv, Ceur-WS, und wie funktionieren VLDB und NeurIPS/ICML


Publikationsformate: Konferenzbeitrag, Journal, Poster, Demo, Buchkapitel, Technical Report, Invited Talk, Buch, Datensatz, Softwareartifakt; Surveys/Reviews/Benchmarks


Peer Review - wie funktioniert das?


Die wissenschaftliche Methode, Naturwissenschaft, Geisteswissenschaft, Strukturwissenschaft?

25.10.2021: Praxis

Gute Wissenschaftliche Praxis (für Studierende)


Richtig zitieren: Unterschiede zwischen Disziplinen & Gepflogenheiten in der Informatik; wie oft zitieren?


Qualitätsmaße: Zitate, Impact Factor, H-Index, CORE-Ranking


Betrug in der Wissenschaft - Plagiate und Fälschungen, Retractions und COPE-Regeln


Finanzierung


Forschungsdatenmanagement & Archivierung


Open Source & Github: Reproduzierbarkeit durch Veröffentlichung des Codes


Wissenschaftlicher Schreibstil: "we" bei eigenen Beiträgen, Distanz zu fremden Beiträgen, kein Verschleifen, kein "Werbeprospekt"; Problem beim Mischen von Sprachen


LaTeX und Bibtex (empfohlen ist DBLP; öfter bibtex fehler bei ResearchGate und GScholar)


LaTeX Beamer und Typografie