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Das Kölner Institut für Wirtschaftsinformatik (CIIS) startet vom BMBF gefördertes Forschungsprojekt und wird Teil der Nationalen Strategie Künstliche Intelligenz (KI) der Bundesregierung
Das Kölner Institut für Wirtschaftsinformatik (CIIS) der Universität zu Köln unter der Leitung von Prof. Dr. Detlef Schoder und der Bonner Big Data-Pionier Stockpulse GmbH starten im Oktober 2021 gemeinsam ein umfangreiches Forschungsprojekt zur automatischen Erkennung von Falschmeldungen mit Bezug auf den Finanzmarkt. Im Rahmen der Nationalen Strategie Künstliche Intelligenz (KI) der Bundesregierung sowie der Hightech-Strategie 2025 wird das Verbundprojekt maßgeblich durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Ziel des Vorhabens ist es, eine intelligente Software zu entwickeln, die so genannte "Fake News", die vor allem durch „bösartige“ Social Bots oder Fake Accounts generiert und verbreitet werden, automatisch und praktisch in Echtzeit erkennt, kategorisiert und an entsprechende Stellen meldet, wie etwa Aufsichts- und Regulierungsbehörden, interne Überwachungsstellen von Börsenplatzbetreibern sowie an Banken und Finanzdienstleister. Das Verbundprojekt hat eine Laufzeit von 30 Monaten und arbeitet unter dem offiziellen Titel "AFFIN: Automatisierte und digitale Forensik öffentlich verfügbarer Daten im Finanzbereich."
„Wir freuen uns, dass wir zu einem hochrelevanten gesellschaftlichen Problem mit unserer Expertise zum Bau KI-basierter, hochinnovativer und praxistauglicher Informationssysteme beitragen können,“ sagt Prof. Dr. Detlef Schoder, geschäftsführender Direktor des CIIS. „Zur verlässlichen Filterung von manipulativen Beiträgen in Social Media nutzen wir die jüngst zu verzeichnenden, erheblichen Fortschritte im Bereich Machine Learning insbesondere bei Verfahren des Natural Language Processing“ – kurz NLP“, erläutert Prof. Schoder weiter.
Die Forschungen von Prof. Schoder konzentrieren sich auf digitale Transformation, NLP-basierte Analyse von Daten, datenzentrierte Geschäftsmodellinnovation und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsunterstützung in der Luftfrachtlogistik und auf Finanzmärkten. Grundlage der Forschung seiner KI-Arbeitsgruppe "Machine Learning & Natural Language Processing" bilden Weiterentwicklungen im Bereich Transfer Learning, die wiederum zum Teil auf Deep Learning basieren – einer speziellen Methode des maschinellen Lernens.
„Stockpulse hat sich seit mehr als zehn Jahren auf das Einsammeln, Strukturieren und Analysieren von Nachrichten und Meinungen aus Social Media mit eindeutigem Finanzmarktbezug spezialisiert. Das ist für das relativ junge Format Social Media eine einzigartige Historie“, sagt Dr. Stefan Nann, Geschäftsführer der Stockpulse GmbH. „Insbesondere seit dem Jahr 2014 stellen wir eine überproportionale Zunahme von zweifelhaften Beiträgen und offensichtlichen Fake News fest, die klar auf eine Manipulation von Aktienkursen zielen.“ Stockpulse arbeitet bereits seit dem Jahr 2019 für die Handelsüberwachungsstellen der weltweit größten Börsenplatzbetreiber und besitzt dadurch im Bereich der automatisierten Erkennung von Falschmeldungen einen einzigartigen Erfahrungsschatz; zudem verfügt Stockpulse über eine umfangreiche Datenbank, die für das Verbundprojekt zur Erkennung von Mustern im Bereich der Fake News überaus wertvolle Dienste leisten kann. Mit dem neuen Forschungsprojekt werden die Erkennung von Fake News und insbesondere auch die Weiterleitung in Echtzeit an relevante Behörden oder Überwachungsstellen massiv verbessert. Zudem wird die zu entwickelnde Systematik - leicht adaptiert - auch für andere, gesellschaftlich relevante Bereiche genutzt werden können, um die dort verbreiteten Fake News möglichst automatisiert erkennen zu können.
Inhaltlicher Kontakt
Prof. Dr. Detlef Schoder
Geschäftsführender Direktor
Kölner Institut für Wirtschaftsinformatik (CIIS)
+49 (0)221 470 5325
schoder@wim.uni-koeln.de
Presse und Kommunikation:
Jan Voelkel
+49 221 470 2356
j.voelkel@verw.uni-koeln.de
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Informationstechnik, Medien- und Kommunikationswissenschaften, Wirtschaft
überregional
Forschungsergebnisse
Deutsch
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