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In diesem Kurs wollen wir uns verschiedenen Phänomenen von Missbrauch und Fehlverhalten von Nutzer/innen im Web widmen. Neben der Einordnung und Kategorisierung dieser Phänomene wollen wir uns auch mit (technischen) Lösungen befassen, die Trolle und Fake News erkennen oder vor Hate Speech warnen. Des Weiteren wollen wir diskutieren, inwieweit jede/r Einzelne das Web besser machen kann und wie sich jede/r selbst gegen negative Auswirkungen insbesondere von sozialen Medien schützen kann.
Die zeitliche Aufteilung ist dabei wie folgt: Zuerst geben wir einen Überblick über die aktuellen Probleme und versuchen relevante Aspekte zu identifizieren sowie grundlegende Begriffe zu definieren. Weitere Schwerpunkte in der ersten Woche werden dann Trolle und Hate Speech sein. In Woche zwei beschäftigen wir uns mit Informationen im Zeitalter von sozialen Medien: Vor- und Nachteile, Fake News bis hin zu Propaganda.
Мова: Deutsch
Advanced, Beginner, Internet
Інформація про курс
Das Internet, oder genauer das World Wide Web, wird in den letzten Jahren immer häufiger auch in negativem Kontext dargestellt. So wird von Einigen das Web als demokratiefeindlich und schädlich für die Gesellschaft diffamiert. Andere wiederum stören sich an der Kostenlos-Kultur und dem laxen Umgang mit geistigem Eigentum im Web. Auch zeigen einige Studien, dass soziale Medien gerade auch auf jüngere Menschen einen negativen Einfluss haben. Hass, Beleidigungen und Diskriminierung kann unter dem Deckmantel der Anonymität leicht die (gefühlte) Überhand gewinnen. Auch nutzen Trolle und Propaganda diese Kanäle für eigene Zwecke. Fake News und Lügenpresse sind weitere Nebenwirkungen des Erfolgs von sozialen Medien. Bei all diesen Problemen verliert man schnell das große (positive) Ganze aus den Augen, was das Web auch sein kann.
In diesem Kurs wollen wir uns diesen Themen annähern und verschiedene Phänomene von Missbrauch und Fehlverhalten von Nutzer/innen im Web beleuchten. Neben der Einordnung und Kategorisierung wollen wir uns auch mit (technischen) Lösungsvorschlägen befassen und lernen Methoden kennen, um beispielsweise Fake-Accounts zu entlarven. Des Weiteren wollen wir diskutieren, inwieweit jede/r Einzelne das Web besser machen und sich selbst gegen negative Auswirkungen insbesondere von sozialen Medien schützen kann. Der erste Schritt ist dabei das Verstehen der Funktionsweise des Webs und dessen Dynamik. Hier sehen wir durch Aufklärung und Bildung weit bessere Chancen, das Internet zu retten als, z.B. durch Upload-Filter und Zensur.
Die zeitliche Aufteilung ist dabei wie folgt: Zuerst geben wir einen Überblick über die aktuellen Problem und versuchen relevante Aspekte zu identifizieren sowie grundlegende Begriffe zu definieren. Weitere Schwerpunkte in der ersten Woche werden dann Trolle und Hate Speech sein. In Woche zwei beschäftigen wir uns mit Informationen im Zeitalter von sozialen Medien: Vor- und Nachteile, Fake News bis hin zu Propaganda.
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Ralf Krestel is a professor for Intelligent Systems at the University of Passau and head of the Web Science Group at Hasso Plattner Institute in Potsdam. His research centers around text mining, information retrieval, natural language processing, and the World Wide Web. He studied computer science at University of Karlsruhe and Concordia University in Montreal. In 2012, he received his Ph.D. from the University of Hannover for his work "On the Use of Language Models and Topic Models in the Web". Afterwards he spent two years as a postdoctoral research fellow at University of California, Irvine. He published more than 80 peer-reviewed articles and is reviewer for various journals and conferences.
Julian Risch is a third-year Ph.D. student at the Web Science Group at Hasso Plattner Institute in Potsdam and a member of its graduate school, the HPI Research School. Before that, he studied IT Systems Engineering at the same institute at the University of Potsdam. In his research, he analyzes online comments, users, and news articles to understand the dynamics, the information flow, and the interactions in online discussions. His work can be applied, for example, to detect hate speech and thereby support the moderation of online discussions.