7. Februar 2023
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Essentials

In der Ausgabe 10/01-2022/23 (Jan./Feb. 2023) lesen Sie u.a.:

  • Bibliotheken und die Frage der Interims-Führungskräfte
  • Forderung nach einer standardisierten Kennzeichnung von Preprints
  • Soziale Medien: Ich teile, also weiß ich
  • Die „MINT-Lücke“ in Deutschland
    wird wieder größer
  • Trends 2023: Optimierte Technologien für Klimawandel, Gesundheitskrise etc
  • KI-generierte Texte und Inhalte:
    zwischen Chance und Gefahren
  • Studie: Seit den 1950er-Jahren kaum noch große wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen
  • Digitalisierung am Arbeitsplatz stellt für Beschäftigte oft eine Belastung dar
  • E-Science-Tage 2023
u.v.m.
  fachbuchjournal
Ausgabe 1 / 2023

ZEITGESCHICHTE
Die Schatten der Bonner Republik

LANDESKUNDE
Japan | Türkei | Iran | Indien

RECHT
Arbeitsrecht | Abfall- und Kreislauf­wirtschaftsrecht

BUCHWISSENSCHAFTEN
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Schuldnerberatung

KINDER- UND JUGENDBUCH
Was ist Krieg?

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ZB MED sagt Falschinformationen den Kampf an

KI-Anwendung soll helfen, eine qualifizierte Einschätzung zu treffen

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) finanziert ab dem 1. Dezember 2022 über die nächsten drei Jahre ein Projekt von ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften, das der Bekämpfung von Desinformation in den Lebenswissenschaften dient. Im Projekt AQUAS – Automatic Quality Assessment: NLP-Verfahren zur semantischen Kartierung von lebenswissenschaftlichen Texten wird unter anderem eine Anwendung erstellt, die auf Künstlicher Intelligenz basiert. Ziel ist es, unbekannte Texte aufgrund semantischer Kriterien in drei Klassen graduell einzuordnen: wissenschaftlich, populärwissenschaftlich oder desinformierend. Die Anwendung wird in das ZB MED-Suchportal LIVIVO integriert, um sie der Allgemeinheit kostenfrei zur Verfügung zu stellen. Ebenfalls werden ergänzende Informationen zur guten wissenschaftlichen Praxis der Publikationen bereitgestellt, die Hinweise über Falschinformationen enthalten können.

Das wachsende Aufkommen von bewusst oder unbewusst verbreiteten Falschinformationen stellt unsere demokratische Gesellschaft vor eine große Herausforderung. Politische Interessengruppen streuen sogenannte Desinformationen, um den öffentlichen Diskurs zu bestimmen. Von den Rezipienten können diese Falschinformationen teils nur schwer entlarvt werden. Da sich Desinformationen auch in wissenschaftlichen Informationsangeboten finden, betrifft diese Entwicklung auch Wissenschaftler:innen. Insbesondere in der Medizin kann dies gesundheitsgefährdende Auswirkungen haben.

Hier setzt das Projekt AQUAS an. Das ZB MED-Team wird den ersten deutschsprachigen Datensatz zur Desinformation in den Lebenswissenschaften erstellen. Für die Identifizierung folgt AQUAS den Einschätzungen unter anderem der Bundeszentrale für politische Bildung, des ARD-Faktenfinders sowie der NGO MedWatch. Auf Basis des Datensatzes wird dann eine Machine-Learning-Anwendung entwickelt, die es ermöglicht, unbekannte Literatur vollautomatisiert in ihrer graduellen Ähnlichkeit als wissenschaftlich, populärwissenschaftlich und desinformierend zu klassifizieren.

Ebenso erhalten die Nutzer:innen bei einzelnen Titeln ergänzende Informationen zu deren Compliance mit einer guten wissenschaftlichen Praxis, wie sie die DFG vorschreibt. Dies betrifft die Zitierungen, das Peer Review oder auch den Retraction-Status, also den nachträglichen Rückzug eines Artikels durch eine Zeitschrift nach Bekanntwerden von Fehlern. Auch das dient der Identifikation von Fehl- und Desinformationen.

AQUAS geht es nicht darum, eine abschließende Leseempfehlung zu geben oder gar Inhalte zu zensieren. Mit der Veröffentlichung der Informationen über das ZB MED-Suchportal LIVIVO unterstützt AQUAS die Leser:innen darin, eine informierte Einschätzung über die (pseudo-)wissenschaftliche Literatur zu treffen.

Im Sinne von Open Science stellt ZB MED sowohl den Datensatz und das Modell als auch den Workflow zum Training sowie die Software zum Betrieb des Dienstes nach Möglichkeit offen bereit. So kann die Anwendung nachgenutzt und auch für andere Themenfelder adaptiert werden. Auch wird das KI-Verfahren den Nutzer:innen transparent kommuniziert.

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