Online-Kommunikation inhaltlich analysieren

KI-Werkzeuge werten Themen und Inhalte aus

Bilder und Texte aus den sozialen Medien können mit einer ganzen Palette von KI-Werkzeugen analysiert werden. Die Textklassifikation erfolgt mit Werkzeugen, die mit manuell annotierten Daten trainiert sind. Andere Verfahren bilden die Bedeutung von Wörtern, Sätzen oder Textabschnitten in einem hochdimensionalen Vektorraum ab, um Themen zu finden, Textähnlichkeit oder Plagiate zu bestimmen. Aktuelle Lernverfahren wiederum generieren Inhalte aus Aufgabenbeschreibungen (in-context learning, zum Beispiel few shot learning) mit Hilfe großer Sprachmodelle (LLMs). Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Hildesheim widmen sich häufig politischen und soziologischen Fragestellungen.

Vom Influencer-Video zum Fachtext

Die Klassifikation von Kommentaren zu Instagram-Videos von männlichen und weiblichen Fitness-Influencern hat beispielsweise gezeigt, dass die Männer primär sachbezogene, Frauen hingegen mehr persönliche Kommentare erhalten. Andere Projekte analysierten Hasskommentare in den sozialen Medien oder Diskurse zur Solidarität mit Geflüchteten in Online-Leserbriefen. Mit einem multilingualen LLM wurden europaweit Merkmale und Einfluss von Massen-Kommentarkampagnen im Bürger-Feedback zu Gesetzesvorhaben der EU ermittelt. Aktuell werden Modelle erprobt, die inhaltliche Fragen ausschließlich anhand vorgelegter Fachtexte beantworten.