Factmata – ein soziales Netzwerk, das auf Glaubwürdigkeit setzt

Wie Facebook, nur vertrauenswürdiger

 

Das britische Startup Factmata will mit dem Konzept der Glaubwürdigkeit gegen unseriöse Online-Inhalte und Hate Speech vorgehen. Geplant ist ein soziales Netzwerk, das seinen Usern bevorzugt vertrauenswürdige Inhalte anzeigt. Wir haben mit Factmatas Produkt Manager Martin Robbins über das ambitionierte Projekt gesprochen.

 

Eine Fact-Checking-Community, die auf künstliche Intelligenz setzt: So präsentiert sich das britische Startup Factmata auf seiner Webseite.

Warum will Factmata noch ein weiteres soziales Netzwerk schaffen?

Auf die Idee, ein soziales Netzwerk zu gründen, sind wir eher zufällig gekommen: Wir wollten Daten sammeln, mit deren Hilfe wir herausfinden können, was glaubwürdige Online-Inhalte genau ausmacht. Auf dem Weg dorthin haben wir festgestellt, dass sich viele Leute einen Ort wünschen, an dem sie über Nachrichten diskutieren können, ohne dabei mit Eskalationen und diesem ganzen Müll konfrontiert zu werden.

Viele Menschen haben keine Lust mehr, sich in den bestehenden sozialen Netzwerken an derartigen Diskussionen zu beteiligen. Es fühlt sich für sie komisch an, das zwischen den ganzen persönlichen Posts von Freunden und Familie zu tun.

Außerdem führt die Art und Weise, wie soziale Netzwerke normalerweise konzipiert sind, dazu, dass Diskussionen leicht eskalieren und unseriöse Inhalte mehr Aufmerksamkeit bekommen als seriöse. Die Antworten, die man auf seine eigenen Posts bekommst, sind auch nicht sonderlich gut.

Was ist anders bei Factmata?

Wir bauen eine Social News Plattform, bei der die Glaubwürdigkeit an erster Stelle steht. Die Beliebtheit von Usern und Inhalten ist bei uns weniger wichtig.

Dazu wollen wir einen Glaubwürdigkeits-Indikator entwickeln, auf dessen Basis Inhalte, die von glaubwürdigen Usern kommen, stärker verbreitet werden als andere. Damit schaffen wir hoffentlich einen Raum, in dem gewinnbringendere Diskussionen stattfinden können, als das derzeit in sozialen Netzwerken zu beobachten ist.

Zudem ist es unser Ziel, mit unserer Plattform Daten zu sammeln, die uns etwas über die Merkmale von Glaubwürdigkeit sagen können. Wir planen, diese Daten in Machine Learning-Algorithmen einzuspeisen, um so die Glaubwürdigkeitsbeurteilung nach und nach immer weiter zu automatisieren.

Kannst du genauer erklären, wie euer soziales Netzwerk funktionieren soll?

Wir wollen unsere Plattform ganz speziell auf Diskussionen rund um Nachrichten ausrichten.

Unser Ziel ist es, eine Qualitäts-Community nach der Art der Wikipedia-Autoren aufzubauen. Deshalb wollen wir zunächst Qualitäts-User, also Experten aus unterschiedlichen Bereichen, Journalisten und Akademiker auf unsere Plattform bringen.

Diesen Leuten wollen wir einen Ort bieten, an dem sie sich über ihre Arbeit austauschen können. Sie können Nachrichten teilen, darüber diskutieren und verfolgen, welche überzeugenden Antworten User zu bestimmten Fragestellungen anbieten.

Sobald wir wachsen, werden wir die Plattform auch für die Öffentlichkeit zugänglich machen. Wenn du zum Beispiel gerade einen Artikel über Klimaforschung gelesen hast, kannst du diesen Artikel bei uns teilen und eine Frage dazu stellen.

Wir richten diese Frage dann an die Klimaforscher, die auf unserer Plattform angemeldet sind. So findest du schnell die Leute, die dir die beste Antwort auf deine Frage liefern können.

Bekommen die “Qualitäts”-User auf eurer Plattform nur Inhalte angezeigt, für die sie selbst Experten sind?

Wir werden die Feeds so darstellen, dass nicht nur ein Wasserfall an Inhalten auf unsere User einprasselt. Was besser zu ihren Interessen passt, wird ihnen bevorzugt angezeigt.

Wir wollen unsere Nutzer aber auch nicht in einer geschlossenen Blase agieren lassen, in der sie nur Inhalte aus bestimmten Bereichen zu sehen bekommen.

Wir justieren gerade noch daran herum, wie das genau funktionieren kann und wie offen oder geschlossen unsere Plattform gegenüber der Öffentlichkeit zu sein hat.

Fest steht jedoch: Bei uns wird es nicht von der Followerzahl eines Users abhängen, wie viele Personen seine Inhalte zu sehen bekommen. Viel wichtiger ist die Qualität des jeweiligen Inhalts.

Wie werdet ihr mit den Daten verfahren, auf die ihr durch eure Plattform Zugriff bekommt?

Während die User Inhalte teilen und miteinander interagieren, wollen wir Informationen darüber sammeln, wer wen glaubwürdig findet. Dabei verabschieden wir uns von der auf den meisten andere Plattformen angewandten Idee, dass Glaubwürdigkeit einzig und allein von der Beliebtheit eines Users abhängt.

Einige Leute, die sich unserer Plattform anschließen, bekommen von Beginn an eine größere Vertrauenswürdigkeit zugesprochen als andere. Durch einen integrierten Verifikationsprozess wird deren Glaubwürdigkeit dann weiter überprüft.

Unsere User können Inhalte basierend auf einem Zustimmungssystem miteinander teilen. Daraus erstellen wir eine Übersicht: Welche Inhalte finden glaubwürdige Leute glaubwürdig? Welche Beziehungen bestehen zwischen User-Communitys und den Inhalten ihrer Posts?

Die so ermittelten Glaubwürdigkeits-Indikatoren wenden wir im folgenden Schritt an, um durch Deep Learning herauszufinden, wo im Internet grundsätzlich Informationen von hoher Qualität zu finden sind und durch welche Kriterien sich hochwertige von unseriösen Informationen unterscheiden.

Ihr plant also nicht, mit den von euch gesammelten Daten Geld zu verdienen?

Doch. Auf diesselbe Art wie Facebook die persönlichen Daten der User sammelt und an Werbetreibende verkauft, sammeln wir Informationen rund um das Konzept der Glaubwürdigkeit und setzen sie ein, um Werbung auf Fake News-Seiten zu stoppen.

Dazu wollen wir Werbeplattformen als unsere Kunden gewinnen. Diese Unternehmen verfügen über Listen mit Milliarden von URLs, auf deren dazugehörigen Webseiten sie Werbung platzieren. Und es passiert oft, dass sie dabei ungewollt Werbung auf widerwärtigen Extremisten-Webseiten oder Seiten wie Breitbart schalten.

Wir wollen für sie herausfinden, welche dieser URLs vertrauenswürdig sind und welche nicht, damit ihnen das in Zukunft nicht mehr passiert.

Gleichzeitig zerschlagen wir so auch die Einnahmequellen von Fake News Seiten-Betreibern. Einer der Gründe, wieso Fake News-Seiten seit einiger Zeit so stark um sich greifen, ist ja der, dass es unglaublich einfach ist, einen Blog aufzusetzen, ein paar aufrührerische oder angstauslösende Schlagzeilen zu verfassen und mit darauf platzierten Werbeanzeigen schnelles Geld zu machen.

Die von uns gesammelten Daten werden dazu dienen, Fake News zu entlarven, ein Glaubwürdigkeitsmodell für die Online-Welt zu schaffen und dadurch das Internet zu einem besseren Ort zu machen.

Nächste Woche erfahren Sie an dieser Stelle, welche ‘Fake News’ in Großbritannien gerade besonders beliebt sind. Außerdem erklärt Martin Robbins, wieso automatisiertes Fact-Checking ihm zufolge kein zukunftsweisendes Konzept sein kann.

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