ReCAP-II: Information Retrieval und Case-Based Reasoning für die robuste Deliberation und Synthese von Argumenten im politischen Diskurs - Architektur und Anwendungen

• Antragsteller: Professor Dr. Ralph Bergmann; Professor Dr.-Ing. Ralf Schenkel
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 375342983

Das ReCAP-Projekt folgt der Vision zukünftiger Argumentationsmaschinen, die Wissenschaftler, journalistische Schriftsteller sowie menschliche Entscheidungsträger unterstützen, um einen umfassenden Überblick über aktuelle Argumente und Meinungen zu einem bestimmten Thema zu erhalten sowie persönliche, fundierte Meinungen zu entwickeln. Solche Argumentationsmaschinen ermitteln automatisch die verfügbaren Informationsquellen im Web, insbesondere argumentative Texte und Faken, die für das jeweilige Thema relevant sind. Im Gegensatz zu existierenden Suchmaschinen, die primär auf textueller Ebene operieren, basieren solche Argumentationsmaschinen auf Schlussfolgerungen auf einer durch Argumente und Argumentationsstrukturen gebildeten Wissensebene. Für einen gegebenen Kontext unterstützen sie die Deliberation von Argumenten und Gegenargumenten für eine bestimmte Frage auf der Grundlage gegenwärtiger Meinungen und Fakten im Internet. Darüber hinaus wird die Synthese neuer Argumentationen durch die analogiebasierte Übertragung von Argumenten und Argumentationsstrukturen aus ähnlichen, verwandten Kontexten und Themen unterstützt.Das ReCAP-Projekt zielt darauf ab, einen wichtigen Beitrag zur Verwirklichung dieser Vision durch ein Forschungsprogramm zu leisten, das mit den anderen Projekten des Schwerpunktprogramms RATIO verknüpft ist. Der Schwerpunkt liegt auf den neuartigen Beiträgen und der Konfluenz von Methoden aus den Bereichen Information Retrieval (IR) und Wissensrepräsentation und Schließen (RI), insbesondere fallbasiertes Schließen. Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, die in der Lage sind, Argumente in einer robusten und skalierbaren Weise zu erfassen, Argumente zu kontextualisieren und zu aggregieren und einem Benutzer zur Verfügung zu stellen. Um ein umfassendes Verständnis der möglichen zukünftigen Anwendungen von Argumentationsmaschinen bereits in der Anfangsphase des Projekts zu entwickeln und um die methodische und experimentelle Forschungsarbeit zu fokussieren, haben wir kompetente Anwendungspartner aus dem Bereich der Politik- und Kommunikationswissenschaften in das Projekt integriert. Mit ihnen entwickeln wir professionell annotierte Korpora und erarbeiten verschiedene Anwendungsfälle zur Deliberation und Synthese als Goldstandard, die auch den anderen Projekten im Schwerpunktprogramm zum Benchmarking zur Verfügung gestellt werden.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1999: Robust Argumentation Machines (RATIO)