Political Data Science

Das Political Data Science Team (genauer: Orestis Papakyriakopoulos, Morteza Shahrezaye, Andree Thieltges, Juan Carlos Medina Serrano, Simon Hegelich) hat in einem Artikel in Informatik Spektrum einen "proof of concept" präsentiert, wie sich Facebook-Daten bereits heute in Deutschland für politisches Microtargeting einsetzen lassen. Jannis Brühl von der SZ hat hier darüber berichtet. Papakyriakopoulos, Orestis/ Shahrezaye, Morteza/ Thieltges, Andree/ Serrano, Juan Carlos Medina/ Hegelich, Simon, 2017: Microtargeting in Deutschland, in: Spektrum Informatik, 40 (4), 325-335. Den Artikel gibt es momentan zum kostenlosen Download. Die aktuell stattfindenden Digitalisierungsprozesse verändern den politischen Diskurs und die Art und Weise, wie politische Akteure agieren. Big Data bedeutet im politischen Bereich, dass immer mehr Bereiche des menschlichen Verhaltens kategorisiert, quantifiziert und aggregiert werden. Insbesondere durch die Nutzung des Internets und von sozial...

Letzte Woche schrieb die Wirtschaftswoche, eine Studie von mir würde zeigen, dass Russia Today Deutsch (RT-Deutsch) auf Facebook die einflussreichste deutsche Nachrichtenseite sei. Das ist so leider Unfug. Hintergrund war, dass die Wirtschaftswoche eigentlich über ein Policypaper von mir zu Echokammern berichten wollte und dafür noch ein Beispiel suchte. Darauf hin hatte ich mitgeteilt, dass RT-Deutsch IN UNSEREN DATEN FÜR DIESES PROJEKT die größte Facebook-Seite sei. Diese Information hat sich dann etwas verselbstständigt... Man kann aber einiges lernen an diesem Fall:  In Social Media Analysen sind Daten nicht einfach objektiv Es kommt stark auf den Zeitraum und die Erhebungsmethode an. Da Facebook ein sehr dynamisches Netzwerk ist, können sich sogar Daten, die sich eigentlich auf die Vergangenheit beziehen, ständig änder: Accounts werden gesperrt, ein Post, der früher kaum beachtet wurde, wird plötzlich populär etc. Hinzu kommt, dass jeder sich die Daten über die Sc...

An Universitäten möchte man – auch wegen der öffentlichen Debatten in Bezug auf Plagiatsfälle – gegen Plagiate von Studierenden schon während des Studiums vorgehen. Das ist mit viel Arbeit verbunden und wäre insofern ein ideales Einsatzfeld für automatische Systeme: Plagiarism Detection Software (PDS – nicht zu verwechseln mit Political Data Science ;-) ). Im folgenden möchte ich zeigen, dass man das besser lassen sollte. Es gibt nicht besonders viele Studien, die sich empirisch mit PDS beschäftigen. Einen sehr guten Überblick bietet dieser Artikel von NormanMeuschke und Bela Gipp . Viele der folgenden Textstellen sind von diesem Artikel inspiriert = plagiiert. Wie plagiierst du so? Plagiat ist nicht gleich Plagiat. Die einfachste Form ist Copy & Paste. Dabei werden ganze Sätze oder Abschnitte aus anderen Werken einfach in die eigene Arbeit eingefügt. Shaking & Paste meint, dass die kopierten Textstellen leicht verändert werden,...

@OliverGeorgie hat das Thema #bots für die Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung aufgegriffen und diskutiert auch mit mir über unseren ethischen Teufelskreis .

Und hier das Video zur Veranstaltung des MCIR: Ich steige bei Minute 43 in die Diskussion ein.

Wird die Öffentlichkeit im Internet durch Bots manipuliert? In der WamS von heute (03.04.2016) haben Christian Meier und Jennifer Wilton einen großen Beitrag zu #SocialBots veröffentlicht: Der Shitstorm vom Fließband . Sehr gut finde ich, dass deutlich gemacht wird, dass sich auch die Wissenschaft bei vielen Fragen noch sehr unsicher ist. Werden nur Trends manipuliert (was schon gefährlich genug ist) oder lassen sich auch Individuen beeinflussen? Was passiert, wenn Bots durch AI immer besser werden? Eins ist klar: Zum Manipulieren gehört auch immer die Seite derer, die sich täuschen lassen. Medienberichte wie dieser machen es den Bots daher auf jeden Fall schwerer.

New paper for 2016 #AAAI Spring Symposium in #Stanford Our article  for #AAAI spring symposium in #Stanford has just been published:                                                 Thieltges, Andree, Schmidt, Florian, and Hegelich, Simon,2016, The Devil‘s Triangle: Ethical considerations on developing bot detectionmethods, in: AAAI, 2016 Spring Symposium, Technical Report, SS-16-01, 277-281. Abstract: Social media is increasingly populated with bots. To protect the authenticity of the user-experience machine learning algorithms are used to detect these bots. Ethical dimensions of these methods have not been thoroughly considered, yet. Taking histogram analysis of Twitter users' profile images as example, the paper demonstrates the trade-off...