Statt Inhalte automatisch zu klassifizieren und in Kategorien wie "wahr" oder "falsch" zu sortieren, analysiert "Disdetect" Texte anhand von mehr als 50 Merkmalen. So macht es auffällige Muster sichtbar, wie die Hochschule erläuterte. Es ist das Dissertationsprojekt der Informatikerin Mina Schütz.

Das webbasierte Werkzeug kann große Mengen von Texten analysieren. Es bewertet unter anderem, ob Beiträge emotional formuliert sind, Hinweise auf Hassrede, Desinformation und Verschwörungsmythen enthalten oder typische Merkmale von "Clickbait" aufweisen - also dem Überspitzen von Artikeln, um mehr Reichweite im Internet zu finden.

Die Ergebnisse werden visualisiert und in einem Ampelsystem in vier Farbstufen eingeordnet – von vertrauenswürdig bis kritisch. "Desinformation ist komplex. Ein Text kann faktisch korrekt sein und trotzdem manipulativ wirken – oder umgekehrt", erläuterte Schütz. "Die Kombination verschiedener Signale ermöglicht eine fundierte Einschätzung." Im Hintergrund arbeiten 19 KI-Modelle zusammen, deren Ergebnisse gebündelt werden. Zusätzlich gibt das System selbst Auskunft darüber, wie hoch die Fehlerwahrscheinlichkeit ist.

Medienschaffende, Wissenschaft oder Fachleute aus Behörden und Organisationen könnten mit "Disdetect" schnell erkennen, bei welchen Inhalten genauer hingeschaut werden sollte. "Die eigentliche Einordnung bleibt aber immer beim Menschen", betonte Schütz. Das System unterstütze die Analyse, treffe aber keine endgültigen Entscheidungen.