In einer Zeit, die von einem beispiellosen Informationsfluss geprägt ist, befindet sich die europäische Öffentlichkeit in einem komplexen Netz aus Narrativen, von denen einige gefährlich in die Bereiche von Miss- und Desinformation abdriften. Die Bekämpfung von Desinformation bleibt herausfordernd, doch die gezielte Identifizierung irreführender Narrative bietet Hoffnung. Das Projekt fördert die Arbeit des European Narratives Observatory, indem es innovative Methoden zur Bekämpfung von Fehlinformationen einsetzt.

Das von der Europäischen Kommission finanzierte Projekt wird sogenannte Large Language Models (LLM) verwenden, um umfangreiche Textdaten zu analysieren und irreführende Narrative zu identifizieren, die von älteren Tools bisher übersehen wurden. Der Ansatz kombiniert etablierte Techniken wie eine dynamische Netzwerkanalyse mithilfe von LLM, was eine effiziente Anwendung über verschiedene Quellen und Sprachen hinweg verspricht. Der Fokus liegt auf wichtigen Informationsknotenpunkten wie Medien und auch Wikipedia, da diese erheblichen Einfluss auf die öffentliche Meinung haben. Darüber hinaus umfasst diese Studie drei detaillierte Fallstudien zum Ukraine-Konflikt, zu LGBTQI+ Narrativen und zur Europawahl 2024, z.B. in Frankreich, der baltischen Region, Italien und Rumänien. Die ForscherInnen werden 36 journalistische Artikel erstellen, die die verwendeten Techniken zeigen, sowie einen MOOC für JournalistInnen starten.

Das Erich-Brost-Institut arbeitet mit den anderen Partnern gemeinsam an der Studie und wird den deutschen Teil beitragen. 

Project summary (english)

As malicious campaigns multiply, the PROMPT (Predictive Research On Misinformation & Propagation Trajectories) pilot project advances the work of the European Narratives Observatory. We analyze vast amounts of textual data to detect malevolent narratives, focussing on three case-studies: the war in Ukraine, LGBTQI+ rights, and the 2024 European elections.

PROMPT uses the power of LLMs combined with dynamic network analysis for the in-depth recognition of formal patterns across media outlets, social networks and Wikipedia, in 8 languages, based on the rhetorical similarities observed qualitatively. With leading AI-scientists, academics and journalists, we’re developing a refined language model, a narrative monitoring dashboard and MOOCs/trainings for civil society activities.