Projektstatus
geschlossen
Projektbeginn
März 2024
Förderlaufzeit
12 Monate
Beteiligte Hochschulen
UZH
Praxispartner
Förderbetrag DIZH
CHF 74'900
Das Projekt hatte das Ziel, Propaganda und Desinformation in digitalen Medien durch den Einsatz von KI-gestützten Analysewerkzeugen zu bekämpfen. Dafür wurde eine Browsererweiterung entwickelt und in mehreren Phasen erprobt. Sie unterstützt Nutzer:innen dabei, Propagandatechniken zu erkennen und deren Einbettung in grössere Zusammenhänge zu verstehen. Die Forschung verband aktuelle Entwicklungen im Bereich der Large Language Models (LLMs) mit einem nutzerzentrierten Designansatz, um ein praxisnahes Werkzeug zur Förderung kritischen Denkens bereitzustellen.
Mehr Informationen und Download der Browsererweiterung:
Ergebnisse
- Entwicklung von Apollolytics, einer neuartigen Browser-Erweiterung, die mithilfe von LLMs Propagandatechniken in Online-Nachrichten erkennt. Das Tool erläutert, warum bestimmte Textpassagen als propagandistisch eingestuft werden.
- Aufbau eines Kontextualisierungssystems, das ergänzende Informationen und Quellen bereitstellt. Auf diese Weise können Nutzer:innen Inhalte besser einordnen und ein fundiertes Verständnis für den grösseren Kontext entwickeln.
- Durchführung von Nutzerstudien, die zeigen, dass der Einsatz des Tools das kritische Denken bei der Bewertung von Nachrichten deutlich stärkt. Teilnehmende konnten Propaganda zuverlässiger identifizieren und nachvollziehen.
- Veröffentlichung der Forschungsergebnisse auf der CHI 2025 (Hoferer, et. al. (2025). Effective Yet Ephemeral Propaganda Defense: There Needs to Be More than One-Shot Inoculation to Enhance Critical Thinking) sowie des vollständigen Artikels
Medienberichterstattung
DSI Insights von Kilian Sprenkamp: „Wie die KI-Technologie Flüchtenden hilft und Propaganda erkennt“.
Zum Artikel
Workshop
Öffentlicher Workshop am 11.04.25: „Detecting propaganda: Can AI make us better news readers?“ (11.04.2025).
Weitere Informationen
Team:
Dr. Liudmila Zavolokina, UZH Digital Society Initiative
Prof. Dr. Alexandre Bovet, UZH Institut für Mathematik