Mit intransparenten Algorithmen und unklarer Moderation formen Privatunternehmen, als Institutionen, demokratierelevante Informationsstrukturen nach den eigenen Interessen. Unabhängige Faktenchecks oder kontextualisierende Artikel wiederum werden meist zeitversetzt zur Falschmeldung gelesen, wenn überhaupt.
Das soziale Gefüge scheint zunehmend an der Masse von (Falsch-)Information zu scheitern. Als Antwort fordern Forschende und Think-Tanks unablässig die Verbesserung der Medienkompetenzen. Individuelles Prüfen und Einordnen gestalten sich jedoch selbst mit einer journalistischen Ausbildung oft als schwierig. Trotz Kompetenzen, ist die Quellenrecherche zu einer Aussage, oder die Prüfung eines Methodendesigns, in Alltag und Politik, meist unverhältnismässig zeitintensiv.
Öffentliche Diskussionen sollten aber wo vorhanden, auf Fakten basieren. Durch nachprüfbare Argumente schaffen Fakten begründete Annäherungen an die Wirklichkeit. Im demokratischen Diskurs kann politisch verhandelt werden, wie diese Fakten gesellschaftlich zu interpretieren seien. Dafür braucht es jedoch einen Minimalkonsens über den aktuellen Stand der Erkenntnis.
Zur Einschätzung der vorhandenen wissenschaftlichen Forschung lässt sich das Prinzip der Systematic Reviews für die Öffentlichkeit adaptieren, wie es die Source Engine vorschlägt (Autor ist Mitinitiator). Mit Hilfe von Maschinellem Lernen will das Projekt stützende und widerlegende Quellen zur Einschätzung der Faktizität nutzen. Evidenz für oder gegen eine Information bildet einen annähernden Indikator, kontextualisiert und ermöglicht wissensbasierte Nachvollziehbarkeit. Denn eine wohl interpretierte, faktenbasierte Grundlage bildet die Grundlage für gute Entscheide. Erst wenn die Faktenlage zugänglich ist, wird sie kognitiv und demokratisch sinnvoll nutzbar.
Dieser Text ist Teil des Arbeitspapiers “Baustelle Demokratie”, eine Kollaboration Schweizer Think-Tanks und Foresighters.
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