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Soziologie

Forschungsprojekt zu Social Bots von Volkswagenstiftung gefördert

Veröffentlicht am 21. Dezember 2020, 12:35 Uhr

Als eines von acht interdisziplinären und internationalen Forschungsprojekten zum Themenkomplex Künstliche Intelligenz und Gesellschaft wird auch das unter anderem an der Fakultät für Soziologie durchgeführte Projekt „Bots Building Bridges (3B): Theoretical, Empirical, and Technological Foundations for Systems that Monitor and Support Political Deliberation Online“ unter Mitarbeit von Prof. Dr. Elena Esposito und PD Dr. Florian Muhle von der Volkswagenstiftung  mit einer Summe von rund 1,5 Millionen Euro gefördert.

An dem Projekt außerdem beteiligt sind Prof. Dr. Philipp Cimiano vom Universitäts-Institut CITEC, Dr. Robert Ackland von der Australian National University, Prof. Dr. Udo Seelmeyer von der Fachhochschule Bielefeld und Prof. Dr. Tony Veale vom University College Dublin.

Social Bots sind bekannt als Programme, die automatisiert mit Nutzer*innen in Verbindung treten. Sie sind häufig Ziel von Kritik, da sie auch genutzt werden, um in sozialen Medien Falschinformationen zur Covid-19-Pandemie zu verbreiten. Das Projekt will Werkzeuge und Methoden zur Identifikation und Wirkungsweise manipulativer "Social Bots" entwickeln und zielt auf Strategien für mögliche Gegenmaßnahmen, um die freie politische Meinungsbildung im Internet zu unterstützen.

Wie Bots agieren, haben die Forschenden bereits in dem vorangegangenen Projekt "Unbiased Bots That Build Bridges" analysiert. Nun wird es darum gehen, Inhalte und Diskurse weiter zu erforschen. „Außerdem führen wir qualitative Analysen durch, bei denen wir untersuchen, was für Typen von Bots es gibt und welche Kommunikationsstrategien diese nutzen“, sagt Privatdozent Dr. Florian Muhle von der Fakultät für Soziologie der Universität Bielefeld. Damit wollen die Wissenschaftler*innen die Möglichkeit verbessern, Bots automatisch zu erkennen.

Zur vollständigen Pressemitteilung der Volkswagenstiftung

Zur vollständigen Pressemitteilung der Universität

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