| # taz.de -- Yahoo kämpft gegen Hate Speech: „… sie erschießen …“ | |
| > Yahoo will Hasskommentare löschen, ohne dabei unverfängliche Posts zu | |
| > erwischen. Noch hat die Technik aber Grenzen. | |
| Bild: Ein Algorithmus soll's richten: durchs Netz skaten und erstmal den ganzen… | |
| Berlin taz | Beim E-Mail-Postfach klappt es schon ganz gut: Eine Software | |
| analysiert unter anderem Absender und Textmuster der eingegangenen Mails | |
| und kommt zu dem Ergebnis: Spam. Oder eben kein Spam. Je nachdem, wie gut | |
| das Programm trainiert ist, ist diese Analyse recht zuverlässig. | |
| Was bei E-Mails Standard ist, könnte auch in den Kommentarspalten von | |
| Onlinemedien, Portalen wie Facebook oder sozialen Medien zur Gewohnheit | |
| werden. So hat kürzlich Yahoo einen Algorithmus entwickelt, der harmlose | |
| Kommentare von Hasskommentaren trennen soll – und der über das reine | |
| Filtern nach Schimpfwörtern hinausgeht. | |
| Die Entwickler nutzen dabei das sogenannte Natural Language Processing, | |
| eine Anwendung aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, die auch bei | |
| Übersetzungen verwendet wird. Anders als bei den häufig eher stümperhaften | |
| Übersetzungsvorschlägen lernte der Yahoo-Algorithmus schnell. | |
| Mit detaillierten Vorgaben aus mehreren Bereichen – von der Anzahl der | |
| Wörter in Großbuchstaben über die Interpunktion bis hin zu einer Liste an | |
| Hasswörtern und einer komplexen Methode, um Bedeutungen mehrdimensional zu | |
| erfassen, erkannte der Algorithmus etwa 90 Prozent der auch von | |
| menschlichen, geschulten Lesern als problematisch identifizierten | |
| Kommentare. | |
| „Da die Menge von nutzergenerierten Inhalten schnell wächst, ist es | |
| notwendig, genaue und automatisierte Methoden zu nutzen“, schreiben die | |
| Autoren in ihrer Veröffentlichung. Würden Hassreden einfach ignoriert, | |
| führe das zu einer Verwahrlosung der Community. | |
| Allerdings stieß die Automatisierung vor allem an einem Punkt an ihre | |
| Grenzen: Bei der Beurteilung von Äußerungen in ihrem Kontext. Eines der | |
| Beispiele, das die Autoren anführen, ist der Satz „oder man könnte . . . | |
| wisst ihr . . . sie erschießen“. Hier müssten wohl auch Moderatoren erst | |
| die vorhergehenden Äußerungen lesen, um beispielsweise zu wissen, ob sich | |
| der Kommentar überhaupt auf Menschen bezieht. Eine der Aufgaben für die | |
| Zukunft sei es daher, so die Autoren, die vorhergehenden Äußerungen | |
| mitzuanalysieren und so den Kontext für die Beurteilung nutzen zu können. | |
| Forderung nach Transparenz | |
| Sami David Rauscher, Projektkoordinator des „No Hate Speech Movement“, | |
| begrüßt die Entwicklung grundsätzlich. „Wir finden schon, dass die | |
| Unternehmen da selbst in der Verantwortung stehen“, sagt er. Er bezweifelt | |
| allerdings, dass Algorithmen dazu in der Lage sind, zwischen den Zeilen zu | |
| lesen – so würden sicher einige löschenswerte Kommentare nicht erkannt | |
| werden. Rauscher fordert von den Unternehmen auch Transparenz über die | |
| Löschungsmodalitäten ein. Die ist häufig nicht gegeben. So erklärt etwa | |
| Facebook nicht, wann genau eine Äußerung als Hatespeech eingestuft wird. | |
| Unternehmenschef Mark Zuckerberg selbst drückte sich Anfang des Jahres bei | |
| einer Diskussion in Berlin um eine erschöpfende Antwort. | |
| Im Einsatz befindet sich der Yahoo-Algorithmus dem Konzern zufolge | |
| allerdings noch nicht – er sei noch im Entwicklungsstadium. Ob auch | |
| überlegt wird, einen Algorithmus für andere Sprachräume als den englischen | |
| zu entwickeln, ließ das Unternehmen auf Anfrage offen. | |
| Derzeit gibt es mehrere Unternehmen, die automatische Filterung bereits | |
| einsetzen oder planen: So begann Twitter im vergangenen Jahr, verifizierten | |
| Nutzern einen Filter anzubieten, der unter anderem Bedrohungen, | |
| Schimpfwörter und Spam aus der Timeline heraushalten soll. Apple erhielt im | |
| März ein Patent auf eine Entwicklung, die Schimpfwörter aus Audiostreams | |
| herausfiltern kann. Bei YouTube hat sich das Filtern mittels Algorithmus | |
| bereits etabliert – allerdings in einem anderen Bereich. Das System | |
| „Content ID“ erkennt Videos, die urheberrechtlich geschützte Inhalte | |
| enthalten. | |
| 10 Aug 2016 | |
| ## AUTOREN | |
| Svenja Bergt | |
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