Konkret geht es um das Forschungsprojekt „AQUAS – Automatic Quality Assessment“, das von der ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften durchgeführt und von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert wird.
Kompetenz der Leser stärken
Ziel der Forscher ist es, mit modernen Machine-Learning-(ML)-Verfahren ein ML-Modell zu erstellen, das in der Lage sein soll, unbekannte Texte als wissenschaftlich, populärwissenschaftlich oder desinformierend graduell einzuordnen. Gleichzeitig werden den Nutzern ergänzende Informationen bereitgestellt, die auf Basis guter wissenschaftlicher Praxis erstellt wurden. Die Leserinnen und Leser sollen so dabei unterstützt werden, eine informierte Einschätzung von Literatur zu treffen. Um eine abschließende Leseempfehlung der Inhalte oder gar Zensur geht es AQUAS dabei ausdrücklich nicht.
Fehlinformationen können Gesundheit gefährden
Mit dem Projekt wollen die Wissenschaftler dem wachsenden Aufkommen – auch medizinischer – Fehlinformationen entgegenwirken, die zunehmend von politischen Interessensgruppen gestreut werden, um den öffentlichen Diskurs zu bestimmen. „Von den Rezipienten werden diese Falschinformationen mitunter nicht als solche erkannt. In den medizinischen Anwendungen der Lebenswissenschaften kann dies gesundheitsgefährdende Auswirkungen haben“, so die ZB MED.
Die Anwendung soll in das ZB-MED-Suchportal „LIVIVO“ integriert und der Allgemeinheit kostenfrei zur Verfügung gestellt werden. Weitere Informationen zum AQUAS-Projekt finden Sie hier.