Der c't-Faktencheck gegen das Lügen-Biotop

Nicht zuletzt dank Donald Trump vergeht kaum ein Tag, an dem man nicht den Ausdruck "Fake News" zu hören bekommt. Wissenschaftliche Studien gehen dem Phänomen nach, etablierte Medienhäuser gründen allerorten "Fact-Checking"-Projekte, um sich gegen grassierende Verschwörungstheorien und alternative Wahrheiten zu stemmen. Fake-News-Biotope wie Facebook und Google setzen auf selbstlernende Algorithmen, die Lügen im Netz erkennen sollen.

In einem Themenschwerpunkt stellt c't all diese Ansätze dar und erläutert, wie sich verschiedene Arten von Fake News unterteilen lassen. Allerdings helfen die großen Ansätze nur begrenzt, weil der Faktor Mensch die größte Rolle spielt: "Die meisten Fake News zielen darauf ab, die Leser wütend zu machen, denn wütende Menschen klicken und teilen viel", beobachtete c't-Redakteur Jo Bager. Oft helfe es oft schon, ein paar Minuten zu warten, bevor man eine Meldung teilt. Diese Zeit könne man damit verbringen sich zu fragen, ob die fraglichen Inhalte wahr sind.

Fakten-Check statt schnellem Klick

Im Schwerpunkt gibt c't dazu eine Menge Hinweise und kurze Anleitungen: Wie lässt sich prüfen, ob die Quelle seriös ist? Wie erkennt man, ob Bilder oder Videos verändert oder in den falschen Kontext eingebettet wurden? Wie checkt man die angegebenen Quellen? Welche Fact-Checker und Tools kann man im Zweifel heranziehen? Bager weist darauf hin, dass man widerlegte Botschaften nicht wiederholen, sondern mit anderen Worten davor warnen sollte: Erkenntnisse aus der Wirkungsforschung weisen stark drauf hin, dass sich Fake News insbesondere durch Wiederholung unbewusst als Fakten in den Köpfen festsetzen.

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Viel Schindluder treiben Fake-News-Verbreiter mit falsch interpretierten Statistiken und unzutreffenden Korrelationen. In einem eigenen Artikel beschreibt c't anhand von Beispielen detailliert, mit welchen Fußangeln eine statistische Argumentation gespickt sein kann. Das Magazin rät zum Plausibilitätscheck: Passen die gezeigten Daten zur formulierten These? Sind die zeitlichen und logischen Grenzen des Datenbereichs erklärlich? Enthält eine Grafik irregulär skalierte Achsen oder unpassend variierte Symbolgrößen? Es gilt genau wie bei klassischen Fake News: Wer statistische Zerrbilder erkennt, kann deren Verbreitung entgegenwirken.

"Prüfen statt glauben" in c't 16/17:

• Das Lügen-Biotop
• Die Arbeit der Faktenchecker
• Lügen erkennen und bekämpfen
• Statistische Zerrbilder

(hob)