Zeitraum: 2024-2025
Leitung: Prof. Dr.-Ing. Christian Grimme (Universität Münster), Prof. Dr. Thorsten Quandt (Universität Münster)
Institutionen: Institut für Wirtschaftsinformatik (Universität Münster), Institut für Kommunikationswissenschaft (Universität Münster)
Finanzierung: Ideenlabor, Universität Münster
Schlagwörter: Desinformation, Desinformationskampagnen, Fake News, Öffentlichkeit, Computational Methods, Bildanalyse
Die aktuelle Forschung im Bereich Onlinekommunikation hat in den letzten Jahren verstärkt die negativen Auswirkungen der Social-Media-Nutzung betrachtet. Insbesondere die Verbreitung von Desinformationen während Krisen wie der Corona-Pandemie und dem Ukraine-Konflikt standen im Focus des Interesses, da die Risiken für liberale Demokratien überdeutlich wurden.
Eine große Herausforderung für die Forschung liegt dabei in der Analyse von Bildern und Videos, die häufig in den Kommunikationsdaten enthalten sind. Aktuelle Techniken zur Bildanalyse erfordern umfassende Bildinformationen und sind oft nicht in der Lage, die riesigen Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten.
Das vorgestellte Projekt verfolgt eine innovative Idee zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Statt die vollständigen Bildinhalte zu analysieren, soll die Bildanalyse mithilfe von menschlichen Aufmerksamkeitsmechanismen optimiert werden. Die Verwendung dieser Technik würde die Verarbeitung von Bildern in Datenströmen erheblich effizienter gestalten. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Prototypen, der in zukünftigen Forschungsprojekten zur Desinformations- und Sicherheitsforschung eingesetzt werden kann.