Google integriert Fakten-Check-Label gegen Fake News
In seinem Kampf gegen Fehlinformationen wird Google bestimmte Suchergebnisse in Google Bilder mit Fakten-Check-Kennzeichnungen versehen, um irreführende oder gefälschte Fotos ausfindig zu machen.
"Fotos und Videos sind eine unglaubliche Möglichkeit, Menschen zu vermitteln, was in der Welt vor sich geht. Aber die Macht der visuellen Medien hat ihre Tücken, vor allem, wenn es Zweifel an Herkunft, Authentizität oder dem Kontext eines Bildes gibt", sagt Google in einem Blog-Post.
Ist das Bild eines Hais, der in Houston eine Straße entlang schwimmt, echt? Google Bilder verfügt jetzt über "Fact Check" -Labels, die Sie in einigen Fällen wie diesen informieren sollen (nein, es ist nicht real). In unserem heutigen Beitrag erfahren Sie mehr darüber, wie und wann Faktenprüfungen in Google Bilder angezeigt werden: https://t.co/YisZuOyGEH pic.twitter.com/aRntlIo6qT
— Google SearchLiaison (@searchliaison) June 22, 2020
Daher basiert diese Fakten-Check-Funktion in Google Bilder auf denselben Algorithmen, die für die Faktenprüfung in den Suchergebnissen der Google-Suche und Google News verwendet werden, wie das Unternehmen erläutert.
Konkret geht es darum, ein Etikett "Fact Check" in der Miniaturansicht eines Bildes in Google Bilder zu platzieren (gleich unter der Legende des entsprechenden Bildes). Wenn Ihr auf das betreffende Bild klickt, um es zu vergrößern, wird unten eine Zusammenfassung mit der gefälschten Meldung, die das Bild verbreiten will, und einer Erklärung angezeigt.
Faktenprüfung durch "unabhängige und zuverlässige Quellen"
Durch die Bezeichnung "Fact Check" wird Google selbst keine Faktenprüfung für irreführende Fotos durchführen. Es wird ein Algorithmus verwendet, der aus Quellen schöpft, die Google für zuverlässig hält.
Mountain View erklärt, dass nur "unabhängige und zuverlässige Quellen, die unseren Kriterien entsprechen", verwendet werden. Diese Quellen basieren auf ClaimReview, einer Methode, die von Verlagen verwendet wird, um den Suchmaschinen ihre Faktenprüfungsinhalte anzuzeigen.
In seinem sehr vereinfachten Beispiel mit dem Bild eines Hais, der fälschlicherweise in der Innenstadt von Houston schwimmt, funktioniert der Faktencheck problemlos. Aber es existieren durchaus komplexere Fälle, wie zum Beispiel das Bild eines von Polizisten geschlagenen Protestierenden oder eines von Demonstranten gelynchten Polizisten.
Es ist üblich, dass diese Bilder mehrere Jahre nach der Aufnahme aus dem Zusammenhang gerissen werden. Ziel ist es, das Gleichgewicht der öffentlichen Meinung zugunsten der einen oder anderen Seite eines sozialen Konflikts zu kippen. Während das Bild eines in der Stadt schwimmenden Hais schon durch gesunden Menschenverstand einzuschätzen ist, ist die Bestätigungsverzerrung, die ein Foto eines Lynchmordes inmitten einer Demonstration erzeugt, viel komplexer.
Es bleibt abzuwarten, wie zuverlässig dieser Algorithmus sein wird. Google kündigte an, dass es ab sofort verfügbar sein wird.
Quelle: Google Blog
Salvador Dali wird beim Faktencheck haushoch durchfallen. Endlich wird er entlarvt, dieser Betrüger!
Illusionsmaler .....? Dann wol auch. ? :-(
Definitiv der falsche Weg. Es könnte so einiges treffen, welches als Fake News deklariert wird, obwohl dem gar nicht so ist.
Beispiel:
Prof. Bhakdi stellt die These auf, dass Luftqualität einen Einfluss auf den Verlauf von Corona-Infektionen hat, und auch dadurch mehr Menschen in Italien gestorben sind (Norditalien hat nachweislich eine üble Luftqualität).
Mimikama berichtet es handelt sich um Fake News, da es keiner Überprüfung standhalte.
Nur kurze Zeit später bestätigen Studien aus Deutschland und Amerika die These von Bhakdi.
Mimikama korrigiert ihren Bericht nicht.
Und so werden mit neuen "Fakenews" alte "Fakenews" zu Fakten erklärt.
Es ging nicht darum, ob Luftqualität Einfluss auf den Krankheitsverlauf hat.
Bhakdi hat seine Hochrechnung zu maximalen Fallzahlen ausschließlich auf Vergleiche der Luftqualität von bekannten Risikogebieten gestützt. Woraus sich aber nicht auf Fallzahlen in Gebieten mit anderer Luftverschmutzung schließen lässt, da es andere, teils viel wichtigere Faktoren, wie Häufigkeit und Intensität von Kontakten zwischen Personen, komplett außer acht lässt.
Das ist zu recht kritisiert worden und ist auch immer noch falsch.