Media Uncovered

Natalie Widmann , Theo van den Boogart  

Worum geht es in deinem Projekt?

Media Uncovered analysiert den Sprachgebrauch und die politischen, ideologischen oder gesellschaftlichen Tendenzen von Nachrichtenportalen.
Welche Wörter werden im Zusammenhang mit bestimmten Themen wie der Flüchtlingskrise häufig benutzt? Wie stark variieren die Meinungen deutscher Medien? Und hängt die Berichterstattung mit der politischen Position nahestehender Parteien zusammen?

Media Uncovered setzt sich für mehr Transparenz und einen bewussten Umgang mit Medien ein.

Warum ist das wichtig?

Eine unabhängige und vielfältige Medienlandschaft bildet die Grundlage für eine informierte Zivilgesellschaft, die aktiv demokratische Prozesse mitgestalten kann. Allerdings hat jedes Nachrichtenportal eine gewisse Voreingenommenheit. Diese kann unbewusst – etwa durch kulturelle Prägung, Teams von ähnlich denkenden Menschen – oder bewusst – durch die Teilhabe von Parteien und Firmen oder in manchen Ländern durch Zensur und staatliche Propaganda – zustande kommen.

Diese Voreingenommenheit beeinflusst die Wortwahl von Leser*innen, ihren Blick auf die Welt und natürlich auch ihr Verhalten, ob im alltäglichen Umgang mit Menschen oder an der Wahlurne. Diese Verzerrungen sind umso bedenklicher, je weniger sie uns bewusst sind.

Wie funktioniert das genau?

Um den Sprachgebrauch eines Nachrichtenportals zu analysieren sammelt Media Uncovered mit Hilfe eines Web Crawlers Artikel unterschiedlicher Online-Zeitungen. Machine Learning Methoden lassen dann Muster erkennen, die für das menschliche Auge nicht greifbar sind. Genauer gesagt, bilden Word Embeddings den Inhalt der Texte in einem Vektorraum ab, so dass Wortassoziationen erhalten bleiben. Über eine Web App können Nutzer*innen interaktiv Themen erkunden und verschiedene Nachrichtenportale miteinander vergleichen.

Prototype Fact

Natalie ist zum zweiten Mal beim Prototype Fund dabei. Sie hat bereits Machine Learning Methoden in eine Free Open Source Software integriert damit Aktivisten und Organisationen einfacher relevante Informationen aus Dokumentensammlungen filtern können. Dieses Projekt, UwaziML, wurde 2017/2018 vom Prototype Fund gefördert. Mehr zu UwaziML kannst du hier lesen.

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