Automatische Faktenüberprüfung für Biomedizinische Informationen in Sozialen Medien und Wissenschaftlicher Literatur

• Antragsteller: Professor Dr. Roman Klinger
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 438135827

Die Erforschung von Methoden zur automatischen Überprüfung von Fakten, also Computermodelle, welche korrekte Information von Fehlinformation oder Desinformation unterscheiden können, fokussiert weitestgehend auf die Nachrichtendomäne. So werden Nachrichten, auch solche, welche in sozialen Medien geteilt werden, auf ihren Wahrheitsgehalt überprüft.Solche Methoden sind bisher nicht für die biomedizinische Domäne entwickelt worden. Besondere Herausforderungen sind hier unter anderem die Reichhaltigkeit an existierenden (etablierten) Informationsquellen, die Komplexität der enthaltenen Information und der Unterschied der verwendeten Sprache von Experten und medizinischen Laien.In diesem Projekt entwickeln wir Informationsextraktionsysteme für Laien- und Expertensprache und Methoden um die extrahierten Informationen automatisch aufeinander abzubilden und in diesem gemeinsamen semantischen Raum Informationen automatisch abzugleichen, und schließlich auf ihren Wahrheitsgehalt unter Betrachtung von etablierten Quellen zu überprüfen.Das Projekt kombiniert somit Methoden des Transferlernens, der Informationsextraktion, und der Faktenüberprüfung für die biomedizinische Domäne insbesondere in sozialen Medien.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen