Jeden Tag eine Million Falschmeldungen auf Twitter

Der Mikroblogging-Dienst Twitter wird nach wie vor mit Falschmeldungen geflutet. Pro Tag sind es eine Million Tweets, sagt zumindest Matthew Hindman von der George Washington University. Gemeinsam mit Vlad Barash vom New Yorker Unternehmen Graphika hat er in einer Studie den Wahrheitsgehalt von Twitter-Nachrichten analysiert.

Laut den Wissenschaftlern lassen sich heute noch immer vier von fünf Fakes nachlesen, die während der US-Präsidentschaftswahl 2016 ins Netz gestellt worden sind. Der Bericht wirft die Frage auf, ob die Bemühungen, den Dienst von Fehlinformationen zu säubern, effektiv genug sind, auch wenn in den Monaten Mai und Juni 70 Millionen Fake-Tweets gelöscht wurden.

«Die Studie berücksichtigt nicht unsere Bemühungen, Falschmeldungen zu löschen», klagt Del Harvey, der global als Vize für den Wahrheitsgehalt der Twitter-Inhalte und die Sicherheit zuständig ist. Das Statement schickte er per E-Mail an «CBS MoneyWatch». «Wir entfernen Falschinformationen in Eigeninitiative und in grossem Ausmass und das jeden Tag.»

Falschmeldungen, so die Studie, wurden in grossem Massstab vor und nach der US-Wahl 2016 eingestellt. Insgesamt waren es 6,6 Millionen vor der Wahl. Viele Fakes werden nicht von Menschen online gestellt, sondern automatisch erzeugt und verbreitet. Und nicht alle sind den Forschern nach für den später als US-Präsidenten gewählten Donald Trump positiv ausgefallen.

«Eine kleinere, aber substanzielle Zahl von Falschmeldungen stammte aus Accounts, die Liberalen und Demokraten zugeordnet werden konnten», so der Report. Russland scheine in die Veröffentlichung von Falschmeldungen zur Wahl verwickelt gewesen zu sein, so die Autoren. Doch danach waren es eher internationale Accounts.

Hilfe für Twitter kommt möglicherweise vom Massachusetts Institute of Technology (MIT). Dort entwickeln Forscher eine auf maschinellem Lernen basierende Software, die automatisch Fake News erkennt. Ein Kriterium dafür ist die verwendete Sprache. Der Duktus bei Falschmeldungen sei oft überschwänglich, subjektiv und emotional. Die Trefferquote liege allerdings nicht bei 100 Prozent, so die Autoren. Die Software könne allerdings die auffälligsten Falschmeldungen aussortieren. Menschliche Prüfer würden dadurch aber nicht überflüssig.