Reduzierung des Moderationsaufwandes von Nutzer-Kommentaren mit Hilfe von Automatisierung durch textanalytische Methoden

In den letzten Jahren hat ein rasanter Anstieg rassistisch, politisch und religiös motivierter Hasskommentare dazu geführt, dass viele Zeitungsredaktionen ihre Onlinekommentarfunktionen auf ihren Webseiten deaktivieren. Während dies aus ökonomischer Sicht für die einzelnen Verleger nachvollziehbar ist, ergeben sich angesichts von Einschränkungsquoten von bis zu 50% ernsthafte Probleme für den öffentlichen Diskurs. Das Projekt MODERAT! möchte durch einen integrativen und interdisziplinären Ansatz Software-Werkzeuge und sowie eine Web-Plattform entwickeln, die es Betreibern ermöglichen, die Moderation von Netzdebatten mit signifikant geringerem Aufwand durchzuführen. Hierbei werden Kommentare automatisch analysiert, sodass lediglich eine geringe Anzahl an kritischen Kommentaren manuell betrachtet werden muss. Auf diese Weise soll es Medienhäusern und Verlagen ermöglicht werden, Netzdebatten wieder auf ihren eigenen Webseiten anzubieten und so in einen aktiveren Austausch mit der Leserschaft einzutreten.

PPP Australien 2020: Detection and classification of malicious virtual grassroots influence campaigns

Verbundprojekt: Erkennung, Nachweis und Bekämpfung verdeckter Propaganda-Angriffe über neue Online-Medien - Teilvorhaben: Koordination von Simulation, Erkennung und Abwehr von verdeckten Propagandaangriffen

Das Projekt adressiert als interdisziplinärer Ansatz die Identifikation und den Nachweis von (semi-)automatisch erzeugter verdeckter Propaganda in Online-Medien (z.B. sozialen Netzwerken).

Architekturen für mehrkriterielle evolutionäre Algorithmen zur Unterstützung der Integration von Expertenwissen

Das Projekt strebt eine Analyse existierender algorithmischer Architekturen und die Weiter- und Neuentwicklung von Algorithmen an, die einem Anwender die Integration vorhandenen Wissens oder gut begründeter Regeln in das Verfahren ermöglichen.

Validierung der automatisierten Erkennung von Social Bots

9. Internationale Konferenz zur Mehrkriteriellen Evolutionären Optimierung, Münster 19. - 22.03.2017

EMO 2017 is the 9th International Conference on Evolutionary Multi- Criterion Optimization, aiming to continue the success of previous EMO conferences. We will bring together both the EMO and the multiple criteria decision making (MCDM) communities and moreover focus on solving real-world problems in government, business and industry. The classical EMO format will be supplemented by an EMO competition.

DAAD Austauschprogramm: PPP Mexiko: "Hybridisierung von Metaheuristiken mit lokalen Suchstrategien"

Das Projekt realisiert den internationalen Austausch von Forschungspartnern aus Deutschland und Mexiko im Kontext der Hybridisierung mehrkriterieller evolutionärer Algorithmen, insbesondere zur Thematik der Einbindung lokaler Suchstrategien in state-of-the-art Metaheuristiken wie SMS-EMOA und dP-EMOA.

Addressing Current Challenges in Evolutionary Multi-Objective Optimization: Indicator-based Selection, Convergence and Applicability

Dieses Projekt zur Initiierung und Intensivierung bilateraler Kooperationen setzt es sich zum Ziel, Forscher aus Brasilien und Deutschland unter Fragestellungen aktueller Forschungsthemen im Bereich der mehrkriteriellen evolutionären Optimierung zusammen zu bringen.