Wahrheit und Fake im postfaktisch-digitalen Zeitalter

Dass die Wissenschaft weder vor ehrlichen Irrtümern noch vor Betrug und Fehlverhalten gefeit ist, beweist die Wissenschaftsgeschichte zur Genüge. Während erstere durch disziplingebundene Methodiken minimiert werden, sollen letztere durch forschungsethische Regeln guter wissenschaftlicher Praxis in Schach gehalten werden. Was aber, wenn in bester Absicht und unter Aufbietung größter wissenschaftlicher Kunstfertigkeit „Fakes“ hervorgebracht werden – also gewissermaßen das wissenschaftliche Handwerkszeug in eine Fälscherwerkstatt verwandelt wird? Im Falle von „Hoaxes“ verbindet sich das kunstfertige Fingieren wissenschaftlicher Resultate oft mit dem aufklärerischen Anspruch, wissenschaftliche Missstände – z. B. ideologische Verzerrungen oder einen Mangel an kritischem Bewusstsein – anzuprangern. Anders als bloße Fälschungen zielen Hoaxes auf die eigene Aufdeckung; sie bleiben notwendigerweise punktuell, geben sich dabei jedoch repräsentativ und allgemeingültig. Anhand des sogenannten „Sokal Squared“-Hoaxes wird argumentiert, dass der hohe Anspruch seiner Urheber nur schwer einlösbar ist. Wissenschaftliche Hoaxes sehen sich einem Dilemma ausgesetzt: Die bewusste Verletzung wissenschaftlicher Normen, die ihre Durchführung überhaupt erst ermöglicht, läuft Gefahr, Hoaxes als empirische Erkenntnisinstrumente zu disqualifizieren.

Aristoteles folgend wird Faktualität, Fiktionalität und Fake ausschließlich auf der Ebene des Inhalts differenziert. Den konkreten Ausgangspunkt hierfür stellt Michael Titzmanns Vorschlag dar, dargestellte Welten als Menge geordneter Propositionen aufzufassen. Entsprechend werden schrittweise die hierfür notwendigen mengentheoretischen Grundlagen dargelegt und anhand von drei beispielhaften dargestellten Welten eine eineindeutige Differenzierung sowie exakte Definition von Faktualität, Fiktionalität und Fake vorgenommen. Darauf aufbauend können die Grenzen eines eineindeutigen Modells diskutiert und dessen mögliche Modifizierung aufgezeigt werden. Unabhängig davon ist für die Klassifizierung einer dargestellten Welt als faktual, fiktional oder Fake die Auffassung dessen, welche Propositionen in der wirklichen Welt wahr sind, entscheidend, weshalb nach einer Betrachtung philosophischer Wahrheitstheorien die wirkliche Welt als Menge hinlänglich bewährter dargestellter Welten modelliert wird. Im Anschluss wird gezeigt, dass es notwendig ist, Unbestimmtheit hinsichtlich von Propositionen zu modellieren, was mittels der Einführung der Dreiwertigkeit von Wahrheitswerten gelöst wird. Den Abschluss bildet eine Diskussion hinsichtlich der Fallspezifität und Subjektivität von Wirklichkeit und deren Auswirkungen auf das hier präsentierte Modell, wobei gezeigt werden kann, dass aufgrund des relationalen Ansatzes das Modell selbst im Falle der Annahme von subjektiven oder ‚alternativen‘ Wirklichkeiten produktiv bleibt.

Dieter Hötger war 1962 im Haftkrankenhaus der zentralen MfS-Untersuchungshaftanstalt Berlin-Hohenschönhausen inhaftiert, weil er versucht hatte, seine Ehefrau und deren Kinder mit Hilfe eines Tunnels nach Westberlin zu schleusen – unter Umgehung des Antifaschistischen Schutzwalls. Anhand der medialen Berichterstattung zu seinem Fall, der Urteilsschrift des Verfahrens und internen Ermittlungsaufzeichnungen wird das Wesen von Fake News herausgearbeitet. Dies wird in einen Zusammenhang mit der im Marxismus-Leninismus herrschenden Faschismusdefinition nach Georgi Dimitroff gestellt – Kernelement der Anklage gegen Hötger – und so deren verschwörungstheoretisches Potenzial aufgezeigt. Anschließend beschreibt der Text den von der Dimitroff-These abgeleiteten Antifaschismus als den DDR-Gründungsmythos, bevor in den Schlussabschnitten auf dessen mediale Aufbereitung in Nachrichtenmedien sowie in fiktionalen Film- und Serienproduktionen der DDR speziell in Bezug auf die Errichtung des Antifaschistischen Schutzwalls eingegangen wird.

Mit diesem Kapitel soll die Diskussion um Fake News im vorliegenden Buch um eine Ausführung darüber ergänzt werden, ob bzw. unter welchen Randbedingungen es möglich ist, automatisiert Fake News zu erkennen oder wenigstens entsprechende Beiträge mit einer Warnung zu markieren. Ein wichtiges Ziel dieser Darstellung ist es, die Ausführungen, insbesondere die informationstheoretischen Aspekte, möglichst allgemein verständlich zu halten. Die Erläuterungen erfolgen dabei mit Bezug auf ein Tool, welches – thematisch eingeschränkt – eine solche Markierung leistet.

Die Bedeutung des Umgangs mit Fake News hat sowohl im politischen als auch im sozialen Kontext zugenommen: Während sich bestehende Studien vor allem darauf konzentrieren, wie man gefälschte Nachrichten erkennt und kennzeichnet, fehlen Ansätze zur Unterstützung der NutzerInnen bei der eigenen Einschätzung weitgehend. Dieser Artikel stellt bestehende Black-Box- und White-Box-Ansätze vor und vergleicht Vor- und Nachteile. Dabei zeigen sich White-Box-Ansätze insbesondere als vielversprechend, um gegen Reaktanzen zu wirken, während Black-Box-Ansätze Fake News mit deutlich größerer Genauigkeit detektieren. Vorgestellt wird auch das von uns entwickelte Browser-Plugin TrustyTweet, welches die BenutzerInnen bei der Bewertung von Tweets auf Twitter unterstützt, indem es politisch neutrale und intuitive Warnungen anzeigt, ohne Reaktanz zu erzeugen.

In scientific publications, citations allow readers to assess the authenticity of the presented information and verify it in the original context. News articles, however, for various reasons do not contain citations and only rarely refer readers to further sources. As a result, readers often cannot assess the authenticity of the presented information as its origin is unclear. In times of “fake news,” echo chambers, and centralization of media ownership, the lack of transparency regarding origin, trustworthiness, and authenticity has become a pressing societal issue. We present NewsDeps, the first approach that analyzes and visualizes where information in news articles stems from. NewsDeps employs methods from natural language processing and plagiarism detection to measure article similarity. We devise a temporal-force-directed graph that places articles as nodes chronologically. The graph connects articles by edges varying in width depending on the articles’ similarity. We demonstrate our approach in a case study with two real-world scenarios. We find that NewsDeps increases efficiency and transparency in news consumption by revealing which previously published articles are the primary sources of each given article.