Hate Speech – Milliarden Blog-Beiträge, Posts und Kommentare kursieren durch das Internet. Wissens- und Meinungsverbreitung war nie so einfach, wie mit den heutigen technischen Möglichkeiten.

Doch wenn Menschen abgewertet und angegriffen werden oder wenn zu Hass oder Gewalt gegen sie aufgerufen wird, ist die Rede von „Hate Speech“. Die digital entgegengebrachte Gewalt kann sich in der analogen Welt fortsetzen, wenn sie nicht unterbunden wird. Betreiber von Foren gehen damit eine Verpflichtung ein, denn „offensichtlich rechtswidrige Inhalte müssen innerhalb von 24 Stunden“ nach Eingang einer Beschwerde gelöscht oder gesperrt werden. (§ 3 Abs. 2 Nr. 2 NetzDG). Für nicht offensichtlich rechtswidrige Inhalte sind maximal sieben Tage angesetzt. Können die Betreiber ihren Pflichten nicht nachkommen, drohen Bußgelder in Millionenhöhe.

Wie brisant das Thema ist, zeigte sich in Bayern mit der Einführung des Hate-Speech-Beauftragten, Oberstaatsanwalt Klaus-Dieter Hartleb. Auch wenn es Hassreden immer schon gegeben hat, stellen die Entwicklungen im Internet eine echte Gefahr für unsere Demokratie dar. Der Kampf gegen die Verbreitung von Hass über das Internet sei daher “eine zentrale Herausforderung unserer Zeit”, so der Justizminister Georg Eisenreich (CSU).

Um jedoch feindliche und verhetzende Kommentare vollständig erkennen zu können, muss eine semantische Inhaltsanalyse vorgenommen werden. Und genau darin liegt die Schwierigkeit: Wie können wir Algorithmen trainieren, die menschliche Sprache so zu verstehen, dass eine verlässliche Filterung von „Hate Speech“ und anderer toxischer Inhalte vorgenommen werden kann?

Dieser Frage begegneten die mVISE Experten im Rahmen einer Open Innovation Challenge ausgerichtet von Kaggle. Eins kann vorweggenommen werden, unser Team hat eine Lösung entworfen die 89% der als „Hate Speech“ klassifizierten Aussagen filtern kann, das ist ein beträchtlicher Wert!

“Hate Speech wird für die Nutzer und Betreiber digitaler Kommunikationskanäle immer mehr zu einem Problem und wird zunehmend auch als solches wahrgenommen. Aufgrund der großen Datenmenge sind automatisierte Systeme dringend notwendig. Dabei muss die Erkennung von Hate Speech fehlerfrei und unvoreingenommen funktionieren, um einerseits Kommunikationsteilnehmer wirksam zu schützen, andererseits aber die freie Meinungsäußerung nicht einzuschränken. Die mVISE AG arbeitet daran, Algorithmen und Methoden weiterzuentwickeln um die sozialen als auch die wirtschaftlichen Belastungen durch Hate Speech zu mildern.” –   Dr. Korbinian Grote, Team Leiter Data Science

Erfahren Sie mehr in der Toxicity Detection Case Study

Als Verfechter der digitalen Transformation verfolgt mVISE die Fortschritte und Entwicklungen auf der gesamten Welt, bleiben Sie mit uns up to date – Wir halten Sie über weitere Entwicklungen im Bereich „Hate Speech“ auf dem Laufenden!

Hate Speech – Milliarden Blog-Beiträge, Posts und Kommentare kursieren durch das Internet. Wissens- und Meinungsverbreitung war nie so einfach, wie mit den heutigen technischen Möglichkeiten.

Doch wenn Menschen abgewertet und angegriffen werden oder wenn zu Hass oder Gewalt gegen sie aufgerufen wird, ist die Rede von „Hate Speech“. Die digital entgegengebrachte Gewalt kann sich in der analogen Welt fortsetzen, wenn sie nicht unterbunden wird. Betreiber von Foren gehen damit eine Verpflichtung ein, denn „offensichtlich rechtswidrige Inhalte müssen innerhalb von 24 Stunden“ nach Eingang einer Beschwerde gelöscht oder gesperrt werden. (§ 3 Abs. 2 Nr. 2 NetzDG). Für nicht offensichtlich rechtswidrige Inhalte sind maximal sieben Tage angesetzt. Können die Betreiber ihren Pflichten nicht nachkommen, drohen Bußgelder in Millionenhöhe.

Wie brisant das Thema ist, zeigte sich in Bayern mit der Einführung des Hate-Speech-Beauftragten, Oberstaatsanwalt Klaus-Dieter Hartleb. Auch wenn es Hassreden immer schon gegeben hat, stellen die Entwicklungen im Internet eine echte Gefahr für unsere Demokratie dar. Der Kampf gegen die Verbreitung von Hass über das Internet sei daher “eine zentrale Herausforderung unserer Zeit”, so der Justizminister Georg Eisenreich (CSU).

Um jedoch feindliche und verhetzende Kommentare vollständig erkennen zu können, muss eine semantische Inhaltsanalyse vorgenommen werden. Und genau darin liegt die Schwierigkeit: Wie können wir Algorithmen trainieren, die menschliche Sprache so zu verstehen, dass eine verlässliche Filterung von „Hate Speech“ und anderer toxischer Inhalte vorgenommen werden kann?

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