{"id":9461,"date":"2018-06-21T12:06:12","date_gmt":"2018-06-21T11:06:12","guid":{"rendered":"http:\/\/de.newsroom.fb.com\/?p=9461"},"modified":"2018-06-21T12:06:12","modified_gmt":"2018-06-21T11:06:12","slug":"verstaerkung-unserer-anstrengungen-gegen-falschmeldungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/de\/news\/2018\/06\/verstaerkung-unserer-anstrengungen-gegen-falschmeldungen\/","title":{"rendered":"Verst\u00e4rkung unserer Anstrengungen gegen Falschmeldungen"},"content":{"rendered":"<p><i>Von Tessa Lyons, Product Manager<\/i><\/p>\n<p>Seit anderthalb Jahren gehen wir verst\u00e4rkt <a href=\"https:\/\/about-fb-preprod.go-vip.net\/de\/2018\/05\/hard-questions-wie-plant-facebook-gegen-falschmeldungen-vorzugehen\/\">gegen Falschnachrichten vor<\/a>, indem wir solche Beitr\u00e4ge mit einer Kombination aus technischen Verfahren und menschlicher Verifizierung identifizieren, gef\u00e4lschte Konten entfernen, mit unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfern zusammenarbeiten und Initiativen zur F\u00f6rderung von Medienkompetenz unterst\u00fctzen. Das ist ein fortlaufender Prozess, um gegen Falschnachrichten vorzugehen. Heute m\u00f6chten wir mehrere Updates zu diesem Thema bekanntgeben:<\/p>\n<ul>\n<li>Ausweitung unseres Faktenpr\u00fcfer-Programms in zus\u00e4tzlichen L\u00e4nder<\/li>\n<li>Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos<\/li>\n<li>Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien<\/li>\n<li>Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern<\/li>\n<li>Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Ausweitung unseres Faktenpr\u00fcfer-Programms in zus\u00e4tzliche L\u00e4nder<\/b><br \/>\nSeit dem Start der <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/help\/1952307158131536\">Zusammenarbeit mit unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfern<\/a> im vergangenen Fr\u00fchjahr, wurde das Programm bereits auf <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/help\/publisher\/182222309230722\">14 L\u00e4nder <\/a>ausgedehnt. Wir planen die Ausweitung auf zus\u00e4tzliche L\u00e4nder bis Ende des Jahres. Diese zertifizierten, unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfer bewerten die Richtigkeit von Beitr\u00e4gen auf Facebook und helfen uns dabei, die Verbreitung von als falsch eingestuften Beitr\u00e4gen um durchschnittlich 80 Prozent zu reduzieren.<\/p>\n<p><b>Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos<\/b><br \/>\nEine Herausforderung bei der Bek\u00e4mpfung von Falschinformationen besteht darin, dass sie sich je nach Art des Inhalts und nach Herkunftsland unterscheiden. Um dem Rechnung zu tragen, haben wir unseren Test auf vier L\u00e4nder ausgedehnt, in denen wir Fotos und Videos \u00fcberpr\u00fcfen. Dazu geh\u00f6ren auch solche, die manipuliert (z. B. ein Video, das aufgrund von Manipulation etwas zeigt, das nicht wirklich passiert ist) oder aus dem Zusammenhang gerissen werden (z. B. das Foto eines fr\u00fcheren Vorfalls, das mit einem aktuellen Ereignis in Zusammenhang gebracht wird).<\/p>\n<p><b>Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien<\/b><br \/>\nDa t\u00e4glich mehr als eine Milliarde Inhalte auf Facebook ver\u00f6ffentlicht werden, ist es Faktenpr\u00fcfern nicht m\u00f6glich, jeden Beitrag einzeln zu pr\u00fcfen. Deshalb suchen wir nach neuen Wegen, um gef\u00e4lschte Nachrichten zu erkennen und diesem Ph\u00e4nomen in gr\u00f6\u00dferem Umfang entgegenzuwirken:<\/p>\n<ul>\n<li>Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt uns bei der Aufgabe, Duplikate bereits widerlegter Beitr\u00e4ge aufzusp\u00fcren. Zum Beispiel hat ein Faktenpr\u00fcfer in Frankreich die Behauptung entkr\u00e4ftet, man k\u00f6nne das Opfer eines Schlaganfalls retten, indem man ihm mit einer Nadel in die Finger sticht und Blut abnimmt. So konnten wir \u00fcber 20 Domains und mehr als 1.400 Links identifizieren, die diese falsche Behauptung verbreiten.<\/li>\n<li>Au\u00dferdem werden wir gemeinsam mit unseren externen Faktenpr\u00fcfern den sogenannten \u201eClaim Review\u201c von <a href=\"http:\/\/schema.org\/\">Schema.org<\/a> nutzen. Hierbei handelt es sich um ein Open-Source-Framework, das von verschiedenen Technologieunternehmen und Fact-Checking-Organisationen verwendet wird. Dies soll es Faktenpr\u00fcfern erleichtern, Bewertungen mit Facebook zu teilen und uns helfen, schneller zu reagieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern<\/b><br \/>\nIn der Vergangenheit haben wir Bewertungen von Faktenpr\u00fcfern als Basis genutzt, um Seiten und Domains zu identifizieren, die regelm\u00e4\u00dfig Falschnachrichten verbreiten. Unsere Ma\u00dfnahmen sehen vor, ihre Verbreitung zu reduzieren und die Betreiber daran zu hindern, daraus Profit zu schlagen. Um den Einfluss ausl\u00e4ndischer Quellen auf den \u00f6ffentlichen Diskurs einzud\u00e4mmen, haben wir begonnen, mittels maschinellen Lernens fremde Seiten zu identifizieren und herabzustufen, die wahrscheinlich finanziell motivierte Falschnachrichten an Menschen in anderen L\u00e4ndern verbreiten.<\/p>\n<p><b>Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern<\/b><br \/>\nIm April haben wir eine neue Initiative angek\u00fcndigt, die unabh\u00e4ngige Studien \u00fcber die Rolle der sozialen Medien auf Wahlen und die Demokratie im Allgemeinen f\u00f6rdert. In den kommenden Wochen wird die zugeh\u00f6rige Kommission Vorschl\u00e4ge zur Messung des Umfangs und der Auswirkungen von Falschinformationen auf Facebook einholen. Im Rahmen eines Peer-Review-Prozesses werden anschlie\u00dfend die Forscher ausgew\u00e4hlt, die Mittel f\u00fcr ihre Studien sowie Zugang zu Datens\u00e4tzen von Facebook unter Einhaltung des Datenschutze erhalten. Diese extern validierte Forschung wird dazu beitragen, dass wir weiterhin verantwortungsvoll handeln und unsere Fortschritte transparent im Auge behalten k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Von Tessa Lyons, Product Manager Seit anderthalb Jahren gehen wir verst\u00e4rkt gegen Falschnachrichten vor, indem wir solche Beitr\u00e4ge mit einer Kombination aus technischen Verfahren und menschlicher Verifizierung identifizieren, gef\u00e4lschte Konten entfernen, mit unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfern zusammenarbeiten und Initiativen zur F\u00f6rderung von Medienkompetenz unterst\u00fctzen. Das ist ein fortlaufender Prozess, um gegen Falschnachrichten vorzugehen. Heute m\u00f6chten wir mehrere Updates zu diesem Thema bekanntgeben: Ausweitung unseres Faktenpr\u00fcfer-Programms in zus\u00e4tzlichen L\u00e4nder Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern Ausweitung unseres Faktenpr\u00fcfer-Programms in zus\u00e4tzliche L\u00e4nder Seit dem Start der Zusammenarbeit mit unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfern im vergangenen Fr\u00fchjahr, wurde das Programm bereits auf 14 L\u00e4nder ausgedehnt. Wir planen die Ausweitung auf zus\u00e4tzliche L\u00e4nder bis Ende des Jahres. Diese zertifizierten, unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfer bewerten die Richtigkeit von Beitr\u00e4gen auf Facebook und helfen uns dabei, die Verbreitung von als falsch eingestuften Beitr\u00e4gen um durchschnittlich 80 Prozent zu reduzieren. Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos Eine Herausforderung bei der Bek\u00e4mpfung von Falschinformationen besteht darin, dass sie sich je nach Art des Inhalts und nach Herkunftsland unterscheiden. Um dem Rechnung zu tragen, haben wir unseren Test auf vier L\u00e4nder ausgedehnt, in denen wir Fotos und Videos \u00fcberpr\u00fcfen. Dazu geh\u00f6ren auch solche, die manipuliert (z. B. ein Video, das aufgrund von Manipulation etwas zeigt, das nicht wirklich passiert ist) oder aus dem Zusammenhang gerissen werden (z. B. das Foto eines fr\u00fcheren Vorfalls, das mit einem aktuellen Ereignis in Zusammenhang gebracht wird). Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien Da t\u00e4glich mehr als eine Milliarde Inhalte auf Facebook ver\u00f6ffentlicht werden, ist es Faktenpr\u00fcfern nicht m\u00f6glich, jeden Beitrag einzeln zu pr\u00fcfen. Deshalb suchen wir nach neuen Wegen, um gef\u00e4lschte Nachrichten zu erkennen und diesem Ph\u00e4nomen in gr\u00f6\u00dferem Umfang entgegenzuwirken: Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt uns bei der Aufgabe, Duplikate bereits widerlegter Beitr\u00e4ge aufzusp\u00fcren. Zum Beispiel hat ein Faktenpr\u00fcfer in Frankreich die Behauptung entkr\u00e4ftet, man k\u00f6nne das Opfer eines Schlaganfalls retten, indem man ihm mit einer Nadel in die Finger sticht und Blut abnimmt. So konnten wir \u00fcber 20 Domains und mehr als 1.400 Links identifizieren, die diese falsche Behauptung verbreiten. Au\u00dferdem werden wir gemeinsam mit unseren externen Faktenpr\u00fcfern den sogenannten \u201eClaim Review\u201c von Schema.org nutzen. Hierbei handelt es sich um ein Open-Source-Framework, das von verschiedenen Technologieunternehmen und Fact-Checking-Organisationen verwendet wird. Dies soll es Faktenpr\u00fcfern erleichtern, Bewertungen mit Facebook zu teilen und uns helfen, schneller zu reagieren. Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern In der Vergangenheit haben wir Bewertungen von Faktenpr\u00fcfern als Basis genutzt, um Seiten und Domains zu identifizieren, die regelm\u00e4\u00dfig Falschnachrichten verbreiten. Unsere Ma\u00dfnahmen sehen vor, ihre Verbreitung zu reduzieren und die Betreiber daran zu hindern, daraus Profit zu schlagen. Um den Einfluss ausl\u00e4ndischer Quellen auf den \u00f6ffentlichen Diskurs einzud\u00e4mmen, haben wir begonnen, mittels maschinellen Lernens fremde Seiten zu identifizieren und herabzustufen, die wahrscheinlich finanziell motivierte Falschnachrichten an Menschen in anderen L\u00e4ndern verbreiten. Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern Im April haben wir eine neue Initiative angek\u00fcndigt, die unabh\u00e4ngige Studien \u00fcber die Rolle der sozialen Medien auf Wahlen und die Demokratie im Allgemeinen f\u00f6rdert. In den kommenden Wochen wird die zugeh\u00f6rige Kommission Vorschl\u00e4ge zur Messung des Umfangs und der Auswirkungen von Falschinformationen auf Facebook einholen. Im Rahmen eines Peer-Review-Prozesses werden anschlie\u00dfend die Forscher ausgew\u00e4hlt, die Mittel f\u00fcr ihre Studien sowie Zugang zu Datens\u00e4tzen von Facebook unter Einhaltung des Datenschutze erhalten. 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Diese zertifizierten, unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfer bewerten die Richtigkeit von Beitr\u00e4gen auf Facebook und helfen uns dabei, die Verbreitung von als falsch eingestuften Beitr\u00e4gen um durchschnittlich 80 Prozent zu reduzieren. Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos Eine Herausforderung bei der Bek\u00e4mpfung von Falschinformationen besteht darin, dass sie sich je nach Art des Inhalts und nach Herkunftsland unterscheiden. Um dem Rechnung zu tragen, haben wir unseren Test auf vier L\u00e4nder ausgedehnt, in denen wir Fotos und Videos \u00fcberpr\u00fcfen. Dazu geh\u00f6ren auch solche, die manipuliert (z. B. ein Video, das aufgrund von Manipulation etwas zeigt, das nicht wirklich passiert ist) oder aus dem Zusammenhang gerissen werden (z. B. das Foto eines fr\u00fcheren Vorfalls, das mit einem aktuellen Ereignis in Zusammenhang gebracht wird). Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien Da t\u00e4glich mehr als eine Milliarde Inhalte auf Facebook ver\u00f6ffentlicht werden, ist es Faktenpr\u00fcfern nicht m\u00f6glich, jeden Beitrag einzeln zu pr\u00fcfen. Deshalb suchen wir nach neuen Wegen, um gef\u00e4lschte Nachrichten zu erkennen und diesem Ph\u00e4nomen in gr\u00f6\u00dferem Umfang entgegenzuwirken: Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt uns bei der Aufgabe, Duplikate bereits widerlegter Beitr\u00e4ge aufzusp\u00fcren. Zum Beispiel hat ein Faktenpr\u00fcfer in Frankreich die Behauptung entkr\u00e4ftet, man k\u00f6nne das Opfer eines Schlaganfalls retten, indem man ihm mit einer Nadel in die Finger sticht und Blut abnimmt. So konnten wir \u00fcber 20 Domains und mehr als 1.400 Links identifizieren, die diese falsche Behauptung verbreiten. Au\u00dferdem werden wir gemeinsam mit unseren externen Faktenpr\u00fcfern den sogenannten \u201eClaim Review\u201c von Schema.org nutzen. Hierbei handelt es sich um ein Open-Source-Framework, das von verschiedenen Technologieunternehmen und Fact-Checking-Organisationen verwendet wird. Dies soll es Faktenpr\u00fcfern erleichtern, Bewertungen mit Facebook zu teilen und uns helfen, schneller zu reagieren. Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern In der Vergangenheit haben wir Bewertungen von Faktenpr\u00fcfern als Basis genutzt, um Seiten und Domains zu identifizieren, die regelm\u00e4\u00dfig Falschnachrichten verbreiten. Unsere Ma\u00dfnahmen sehen vor, ihre Verbreitung zu reduzieren und die Betreiber daran zu hindern, daraus Profit zu schlagen. Um den Einfluss ausl\u00e4ndischer Quellen auf den \u00f6ffentlichen Diskurs einzud\u00e4mmen, haben wir begonnen, mittels maschinellen Lernens fremde Seiten zu identifizieren und herabzustufen, die wahrscheinlich finanziell motivierte Falschnachrichten an Menschen in anderen L\u00e4ndern verbreiten. Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern Im April haben wir eine neue Initiative angek\u00fcndigt, die unabh\u00e4ngige Studien \u00fcber die Rolle der sozialen Medien auf Wahlen und die Demokratie im Allgemeinen f\u00f6rdert. In den kommenden Wochen wird die zugeh\u00f6rige Kommission Vorschl\u00e4ge zur Messung des Umfangs und der Auswirkungen von Falschinformationen auf Facebook einholen. Im Rahmen eines Peer-Review-Prozesses werden anschlie\u00dfend die Forscher ausgew\u00e4hlt, die Mittel f\u00fcr ihre Studien sowie Zugang zu Datens\u00e4tzen von Facebook unter Einhaltung des Datenschutze erhalten. 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Das ist ein fortlaufender Prozess, um gegen Falschnachrichten vorzugehen. Heute m\u00f6chten wir mehrere Updates zu diesem Thema bekanntgeben: Ausweitung unseres Faktenpr\u00fcfer-Programms in zus\u00e4tzlichen L\u00e4nder Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern Ausweitung unseres Faktenpr\u00fcfer-Programms in zus\u00e4tzliche L\u00e4nder Seit dem Start der Zusammenarbeit mit unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfern im vergangenen Fr\u00fchjahr, wurde das Programm bereits auf 14 L\u00e4nder ausgedehnt. Wir planen die Ausweitung auf zus\u00e4tzliche L\u00e4nder bis Ende des Jahres. Diese zertifizierten, unabh\u00e4ngigen Faktenpr\u00fcfer bewerten die Richtigkeit von Beitr\u00e4gen auf Facebook und helfen uns dabei, die Verbreitung von als falsch eingestuften Beitr\u00e4gen um durchschnittlich 80 Prozent zu reduzieren. Erweiterung unserer Tests zur \u00dcberpr\u00fcfung von Fotos und Videos Eine Herausforderung bei der Bek\u00e4mpfung von Falschinformationen besteht darin, dass sie sich je nach Art des Inhalts und nach Herkunftsland unterscheiden. Um dem Rechnung zu tragen, haben wir unseren Test auf vier L\u00e4nder ausgedehnt, in denen wir Fotos und Videos \u00fcberpr\u00fcfen. Dazu geh\u00f6ren auch solche, die manipuliert (z. B. ein Video, das aufgrund von Manipulation etwas zeigt, das nicht wirklich passiert ist) oder aus dem Zusammenhang gerissen werden (z. B. das Foto eines fr\u00fcheren Vorfalls, das mit einem aktuellen Ereignis in Zusammenhang gebracht wird). Effektivere Faktenpr\u00fcfung durch den Einsatz neuer Technologien Da t\u00e4glich mehr als eine Milliarde Inhalte auf Facebook ver\u00f6ffentlicht werden, ist es Faktenpr\u00fcfern nicht m\u00f6glich, jeden Beitrag einzeln zu pr\u00fcfen. Deshalb suchen wir nach neuen Wegen, um gef\u00e4lschte Nachrichten zu erkennen und diesem Ph\u00e4nomen in gr\u00f6\u00dferem Umfang entgegenzuwirken: Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt uns bei der Aufgabe, Duplikate bereits widerlegter Beitr\u00e4ge aufzusp\u00fcren. Zum Beispiel hat ein Faktenpr\u00fcfer in Frankreich die Behauptung entkr\u00e4ftet, man k\u00f6nne das Opfer eines Schlaganfalls retten, indem man ihm mit einer Nadel in die Finger sticht und Blut abnimmt. So konnten wir \u00fcber 20 Domains und mehr als 1.400 Links identifizieren, die diese falsche Behauptung verbreiten. Au\u00dferdem werden wir gemeinsam mit unseren externen Faktenpr\u00fcfern den sogenannten \u201eClaim Review\u201c von Schema.org nutzen. Hierbei handelt es sich um ein Open-Source-Framework, das von verschiedenen Technologieunternehmen und Fact-Checking-Organisationen verwendet wird. Dies soll es Faktenpr\u00fcfern erleichtern, Bewertungen mit Facebook zu teilen und uns helfen, schneller zu reagieren. Ma\u00dfnahmen gegen neue Arten von Wiederholungst\u00e4tern In der Vergangenheit haben wir Bewertungen von Faktenpr\u00fcfern als Basis genutzt, um Seiten und Domains zu identifizieren, die regelm\u00e4\u00dfig Falschnachrichten verbreiten. Unsere Ma\u00dfnahmen sehen vor, ihre Verbreitung zu reduzieren und die Betreiber daran zu hindern, daraus Profit zu schlagen. Um den Einfluss ausl\u00e4ndischer Quellen auf den \u00f6ffentlichen Diskurs einzud\u00e4mmen, haben wir begonnen, mittels maschinellen Lernens fremde Seiten zu identifizieren und herabzustufen, die wahrscheinlich finanziell motivierte Falschnachrichten an Menschen in anderen L\u00e4ndern verbreiten. Verbesserte Messung und mehr Transparenz durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern Im April haben wir eine neue Initiative angek\u00fcndigt, die unabh\u00e4ngige Studien \u00fcber die Rolle der sozialen Medien auf Wahlen und die Demokratie im Allgemeinen f\u00f6rdert. In den kommenden Wochen wird die zugeh\u00f6rige Kommission Vorschl\u00e4ge zur Messung des Umfangs und der Auswirkungen von Falschinformationen auf Facebook einholen. Im Rahmen eines Peer-Review-Prozesses werden anschlie\u00dfend die Forscher ausgew\u00e4hlt, die Mittel f\u00fcr ihre Studien sowie Zugang zu Datens\u00e4tzen von Facebook unter Einhaltung des Datenschutze erhalten. Diese extern validierte Forschung wird dazu beitragen, dass wir weiterhin verantwortungsvoll handeln und unsere Fortschritte transparent im Auge behalten k\u00f6nnen.","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/de\/news\/2018\/06\/verstaerkung-unserer-anstrengungen-gegen-falschmeldungen\/","og_site_name":"\u00dcber Meta","article_published_time":"2018-06-21T11:06:12+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":546,"url":"https:\/\/about.fb.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/10\/2018\/06\/fact-checking-newsroom-header-1200x6302x-1.png?resize=1024,546","type":"image\/png"}],"author":"apcoworldwide","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"3 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