Umgang mit Fehlinformationen in den Nachrichtenmedien

Fehlinformation ist heute ein grosses Problem. Sie verbreitet sich schnell über Mainstream- und soziale Medien und führt viele Leute in die Irre. Journalisten und Faktenprüfer können oft nicht mit der Menge an falschen Informationen mithalten, die geteilt wird. Diese Situation hat dazu geführt, dass Forscher und Tech-Unternehmen Systeme entwickelt haben, die Nachrichten, die online erscheinen, analysieren und überprüfen können. Die SemEval-2023 Task 3 zielt darauf ab, dieses Problem anzugehen, indem untersucht wird, wie Nachrichtenartikel geschrieben sind und wie sie die Meinungen der Leser beeinflussen können. Die Aufgabe umfasst drei Hauptaktivitäten in sechs verschiedenen Sprachen sowie drei Überraschungssprachen, was zu vielen Test-Szenarien führt.

Die Überwachung und Analyse von Nachrichtenberichterstattung ist wichtig, um zu sehen, wie verschiedene Themen, wie Politik, in verschiedenen Medien und Ländern präsentiert werden. Die Art und Weise, wie Nachrichten geschrieben sind, kann stark beeinflussen, wie die Öffentlichkeit soziale und politische Fragen sieht. Nachrichtenartikel können so verfasst sein, dass sie die Sichtweise der Leser auf bestimmte Themen verändern und welche Massnahmen sie möglicherweise ergreifen.

Neben der faktischen Genauigkeit gibt es auch andere Möglichkeiten, Leser zu beeinflussen. Dazu gehört der Schreibstil oder das Genre der Nachrichten, die Art der Präsentation und Techniken, die verwendet werden, um die Leser zu überzeugen, eine bestimmte Meinung zu unterstützen. Forscher haben untersucht, wie man Nachrichten anhand dieser verschiedenen Merkmale klassifizieren kann. Einige haben sich auf Faktenprüfungen konzentriert, während andere verschiedene Kategorien, wie die Unterscheidung von Fake News und Satire, betrachtet haben.

#Nachrichten-Genre-Kategorisierung

Ein Forschungsbereich ist die Nachrichten-Genre-Kategorisierung, die sich damit beschäftigt, wie Nachrichtenartikel nach ihrem Thema, Stil und Publikum sortiert werden. Diese Kategorisierung kann auch umfassen, ob ein Artikel faktisch oder irreführend ist. Fake News sind beispielsweise falsche Informationen, die dazu gedacht sind, zu täuschen, während Satire ebenfalls falsch ist, aber einen Punkt über die Gesellschaft machen oder ein Verhalten kritisieren möchte.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Erkennung von Propaganda. Propaganda bedeutet, irreführende Informationen zu verbreiten, um die öffentliche Meinung zu beeinflussen. Jüngste Studien in diesem Bereich haben sich auf Nachrichtenartikel und andere Medienarten konzentriert, wie Memes und Beiträge in sozialen Medien. Es wurden mehrere Datensätze erstellt, um Propagandatechniken zu identifizieren, wobei sich einige auf spezifische Argumente und andere auf breitere Kategorien von irreführenden Taktiken konzentrierten.

#Framing in der Nachrichtenberichterstattung

Framing bezieht sich auf die Art und Weise, wie verschiedene Aspekte eines Themas hervorgehoben werden, um spezifische Bedeutungen zu vermitteln. Neuere Arbeiten in diesem Bereich haben Methoden entwickelt, um diese Medienrahmen automatisch zu erkennen. Dazu gehört der Aufbau von Datensätzen, die speziell zur Analyse der Rahmenbedingungen von Nachrichtenartikeln erstellt wurden, sowie die Entwicklung automatisierter Systeme, um diese zu kategorisieren. Die mehrsprachige Natur der für diese Aufgabe gesammelten Datensätze unterstützt eine breitere Analyse, wie Nachrichten in verschiedenen Sprachen berichtet werden.

#Die SemEval-2023 Task 3

Die SemEval-2023 Task 3 fördert die Forschung in der Nachrichtenkategorisierung, insbesondere in Bezug auf Genre, Framing und Persuasionsstrategien in Nachrichtenartikeln. Die Aufgabe konzentriert sich auf mehrere Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Polnisch und Russisch, und lädt zu weiteren Forschungen in mehrsprachigen Systemen ein. Testuntergruppen für Überraschungssprachen wie Georgisch, Griechisch und Spanisch wurden ebenfalls veröffentlicht, um die Entwicklung von Modellen zu fördern, die in verschiedenen Sprachen funktionieren.

Um an dieser Aufgabe teilzunehmen, hat unser Team ein System entwickelt, das auf der Feinabstimmung von Transformermodellen basiert, fortschrittlichen neuronalen Netzen, die zur Sprachverstehen verwendet werden. Wir haben Ergebnisse für alle drei Unteraufgaben in neun Sprachen eingereicht, was zu mehreren Test-Szenarien führte. Wir haben verschiedene Versionen sowohl monolingualer als auch multilingualer Transformermodelle getestet und zusätzliche Methoden zur Generierung von Trainingsdaten erkundet.

#Datenvorbereitung und Experimentierung

Die Vorbereitung der Daten für diese Aufgaben umfasste einige Schritte. Zuerst haben wir die Trainingsdaten für jede Sprache in kleinere Teile aufgeteilt, um Trainings- und Validierungssets zu erstellen. Dann haben wir diese Teilmengen kombiniert, um ein mehrsprachiges Set zu bilden. Datenaugmentation wurde ebenfalls angewendet, um die Grösse der Trainingsdaten zu erhöhen. Diese Augmentation zielte darauf ab, die Daten zu balancieren, indem Variationen zu den bestehenden Trainingsbeispielen hinzugefügt wurden.

Häufige Techniken für die textuelle Datenaugmentation beinhalten das Ändern von Wörtern in Sätzen, um neue Beispiele zu erstellen, ohne die Gesamtbedeutung zu ändern. Zum Beispiel könnten wir ein Wort durch sein Synonym ersetzen oder die Struktur eines Satzes leicht ändern. Diese Variationen helfen, die Fähigkeit des Modells zu erhöhen, verschiedene Weisen, die gleiche Idee auszudrücken, zu verstehen.

#Die Aufgaben der SemEval-2023

Die SemEval-2023 Task 3 besteht aus drei Hauptaktivitäten:

1. Nachrichten-Genre-Kategorisierung: Diese Aufgabe umfasst die Klassifizierung von Nachrichtenartikeln in Kategorien wie Meinung, Nachrichtenberichterstattung oder Satire. Es ist eine einfache Aufgabe, bei der jeder Artikel nur einer Kategorie zugeordnet wird.

2. Framing-Erkennung: Diese Aufgabe geht weiter, indem verschiedene Rahmen innerhalb eines einzelnen Nachrichtenartikels identifiziert werden. Es erfordert das Markieren mehrerer Aspekte des Artikels, die die Interpretation des Lesers beeinflussen könnten, wie wirtschaftliche Faktoren oder moralische Fragen.

3. Erkennung von Persuasionsstrategien: Hier müssen wir Persuasionsstrategien in den Absätzen eines Artikels erkennen. Diese Aufgabe ist komplexer und erfordert die Identifikation mehrerer überzeugender Strategien, die verwendet werden, um die Gedanken der Leser zu beeinflussen.

#Umsetzungsdetails

Um unsere Aufgaben durchzuführen, haben wir eine Bibliothek namens HuggingFace verwendet, die Werkzeuge für die Arbeit mit leistungsstarken Sprachmodellen bereitstellt. Wir haben unsere Modelle mit verschiedenen Zufallszahlen trainiert, um eine ausgewogene Leistung sicherzustellen. Der Trainingsprozess beinhaltete die Verwendung eines Optimierers, um die Parameter des Modells anzupassen, während es aus den Daten lernte. Wir haben auch spezifische Grenzen für die Anzahl der Trainingszyklen und die Menge der gleichzeitig verarbeiteten Daten festgelegt.

Die am besten abschneidenden Modelle wurden basierend auf ihrer Fähigkeit ausgewählt, die Validierungssets genau zu klassifizieren. Letztendlich wurden die besten Modelle ausgewählt, um die offiziellen Einreichungen für jede Unteraufgabe zu erstellen.

#Ergebnisse und Beobachtungen

In unseren Ergebnissen haben wir festgestellt, dass die mehrsprachigen Modelle im Allgemeinen die beste Leistung in allen Aufgaben erzielt haben. In den meisten Fällen haben wir festgestellt, dass Modelle, die sich auf das Training auf Absatzebene konzentrierten, zwar grössere Datensätze hatten, aber nicht unbedingt die Dokumentenmodell-Modelle übertrafen. Dieses Ergebnis hob die Effektivität unseres Systems in verschiedenen Aufgaben und Sprachen hervor.

Unser Ansatz zeigte während der Tests mit Sprachen, die zuvor noch nicht gesehen wurden, starke Leistungen. Das deutet darauf hin, dass das Training mit mehrsprachigen Daten den Wissenstransfer unterstützt und unseren Modellen ermöglicht, sich anzupassen und auch mit neuen Sprachen gut zu funktionieren.

#Fazit

Zusammenfassend konzentrierte sich unsere Arbeit bei SemEval-2023 auf das Verständnis, wie Nachrichtenartikel nach Genre, Framing und Persuasionsstrategien kategorisiert werden können. Wir haben erfolgreich Ergebnisse für alle Aufgaben in mehreren Sprachen eingereicht und festgestellt, dass unser Ansatz mit Transformermodellen effektiv war.

Für die Zukunft planen wir, unsere Forschung zur Verbesserung dieser Modelle fortzusetzen und neue Datenaugmentierungsstrategien anzuwenden. Während wir erkannt haben, dass Vorurteile in den Trainingsdaten vorhanden sein könnten, betonen unsere Ergebnisse die Bedeutung der Bekämpfung von Fehlinformationen und der Verbesserung der Analyse von Nachrichten in verschiedenen Sprachen.

#Ethik und breitere Auswirkungen

Es ist wichtig, die potenziellen Vorurteile innerhalb unserer Trainingsdaten zu berücksichtigen. Die Daten wurden von den Aufgabenorganisatoren bereitgestellt, und Vorurteile, die in gross angelegten Modellen vorhanden sind, können die Ergebnisse beeinflussen. Die Auseinandersetzung mit diesen Vorurteilen ist entscheidend, um eine faire und akkurate Analyse von Nachrichteninhalten zu gewährleisten.

Die Finanzierung wurde durch Zuschüsse ermöglicht, die darauf abzielen, digitales Bürgerschaftsverständnis zu fördern und das öffentliche Bewusstsein für das, was online gelesen wird, zu verbessern. Die in dieser Studie geäusserten Meinungen spiegeln die Ansichten der Autoren wider und sollten nicht den Förderorganisationen zugeschrieben werden.