Multilingual Embeddings as Maps of Equivalent Meaning (MEMEM)

Fördergeber: Universität Wien | HUJI-UNIVIE Joint Research Grant
Laufzeit: 2024-2026
PI: Fabienne Lind
Mitarbeit: Hajo Boomgaarden • Annie Waldherr • Jana Bernhard-Harrer • Ahrabhi Kathirgamalingam

In diesem länderübergreifenden Projekt soll untersucht werden, wie sogenannte "mehrsprachige Einbettungen" (multilingual embeddings, kurz MLE) im Kontext moderner KI-Anwendungen auf sprachliche und kulturelle Unterschiede reagieren. MLE spielen eine zentrale Rolle bei der Abbildung gleichwertiger Inhalte in verschiedenen Sprachen und Kontexten. Konkret wird das Projektteam MLE verwenden, um geschlechtsspezifische Vorurteile und Diskriminierung in österreichischen und israelischen Mediendiskursen über politische Themen zu messen. Untersucht wird, zu welchem Zeitpunkt und aus welchen Gründen es zu sprachlichen Abweichungen kommt, und welche Implikationen sich für die sprachübergreifende KI- und Textforschung künftig ergeben. Abschließend hat sich das Projektteam zum Ziel gesetzt, eine Agenda zu entwickeln, um die sprachübergreifende, computergestützte Textanalyse zu verbessern.

Beyond Computational Propaganda and Bot Activism: Investigating Social Media Suppression in Authoritarian Regimes (BeyondCBA)

Fördergeber: Wiener Wissenschafts-, Forschungs- und Technologiefonds (WWTF)
Laufzeit: 2024-2028
PI: Hossein Kermani

Die Art und Weise, wie nicht-demokratische Akteure soziale Medien nutzen, um die Meinungen und das Verhalten von Bürger*innen online zu manipulieren, ist ein großes Problem für die heutige Gesellschaft. Das Projekt Beyond Computational Propaganda and Bot Activism: Investigating Social Media Suppression in Authoritarian Regimes (BeyondCBA) fokussiert auf die Bewegung #MahsaAmini (Frauen, Leben, Freiheit), um unser Verständnis solcher Aktivitäten zu verbessern. Die #MahsaAmini-Bewegung war eine landesweite Bewegung im Iran, die gegen die Brutalität und die frauenfeindlichen Diskurse und Regeln im Iran protestierte und weltweites Aufsehen erregte. BeyondCBA untersucht, wie das iranische Regime (nach wie vor) manipulative Taktiken wie die Verbreitung von Desinformation einsetzt, um die größte Anti-Regime-Bewegung in der iranischen Geschichte zu unterdrücken. Die Kombination traditioneller sozialwissenschaftlicher Forschungsmethoden mit modernen Methoden der Computational Social Science wie der automatisierten Textanalyse wird dem Projekt einen Blick auf die manipulativen Kampagnen des Regimes auf vier beliebten Social Media-Plattformen ermöglichen: Twitter, Facebook, Instagram und Telegram.

Training Media Professionals on Applying Digital Technologies to Combat Disinformation (ANALYSIS)

Fördergeber: Europäische Union • ERASMUS+ Cooperation Partnerships in Vocational Education and Training
Laufzeit: 2022-2025
PI: Hajo Boomgaarden
Mitarbeit: Sebastian Edward Sherrah

Das Projekt "Entstehung sozialer Themen im hybriden Mediensystem" untersucht das Aufkommen sozialer Themen in sozialen Medien, wie wir es in populären Hashtag-Kampagnen wie #metoo oder #blacklivesmatter beobachten können. Sie beginnen als Diskussionen in den sozialen Medien und können mit der Zeit zu kritischen Themen werden, die starke Emotionen hervorrufen und "populär" sind. An einem bestimmten Punkt der viralen Verbreitung werden die Themen von professionellen Nachrichtenmedien aufgegriffen und finden ihren Weg in den Mainstream. Für die Demokratie und die Zivilgesellschaft ist äußerst wichtig, zu definieren, welche Themen wichtig sind und politisches und gesellschaftliches Handeln erfordern. Die kontinuierliche Entwicklung sozialer Medien wird ihre Bedeutung zukünftig weiter steigern. Die Wissenschaft braucht jedoch noch eine vollständige Erklärung, wie diese Themen entstehen und sich verbreiten, da die bisherige Forschung verschiedene Faktoren nur isoliert betrachtet hat.

Als Ausgangspunkt wird angenommen, dass die Entstehung eines sozialen Themas zwei parallele und scheinbar widersprüchliche Prozesse umfasst: erstens die virale Verbreitung des Themas in sozialen Medien (z.B. über Hashtags und Reposts) und zweitens Kontrollversuche von Gruppen und Einzelpersonen (z.B. eine Aktivist*innengruppe, die eine bestimmte Botschaft verbreitet, oder ein Prominenter, der eine persönliche Geschichte unter einem bestimmten Hashtag teilt). Das Projektteam hat sich zum Ziel gesetzt, die zugrunde liegende Logik zu verstehen und zu untersuchen, welche Gruppen in welchen Phasen und auf welche Weise an den Hashtag-Debatten teilnehmen. Um dies herauszufinden, wird das Team Akteur*innen befragen, die an der Entstehung von sozialen Themen beteiligt sind, wie z. B. Aktivist*innen in den sozialen Medien. Außerdem werden mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens Inhalte zu vielen Themen aus sozialen Medien, alternativen Medien und Nachrichten analysiert werden. Damit soll eruiert werden, wie Themen entstehen und wie sich Debatten über sie im Laufe der Zeit verändern. Auf der Grundlage dieser empirischen Erkenntnisse wird eine Computersimulation entwickelt, die zeigt, wie sich soziale Themen auf Social-Media-Plattformen herausbilden und verbreiten.