FAST LISA

In einem europäischen Szenario, in dem Online-Hassreden eine zunehmende Herausforderung für die nationalen Regierungen darstellen, weil sie sich schwer fassen lassen, wird FAST LISA ein konsolidiertes und grenzüberschreitendes Standardprotokoll für lokale Behörden erstellen, das sich auf den multidisziplinären Einsatz von IT-Tools, juristisches Wissen und die aktive Beteiligung der Jugend stützt.

Das FAST LISA-Konsortium hat beschlossen, Instrumente und Maßnahmen zu entwickeln, die es ermöglichen, Fälle von Hassreden im Internet schnell zu erkennen und zu analysieren und den Zielgruppen alle notwendigen Informationen an die Hand zu geben, um sich zu schützen und die Straftaten den Behörden zu melden. Unter anderem wird FAST LISA integrative und replizierbare städtische Strategien und Politiken entwickeln, um Hassverbrechen zu verhindern, die junge Bevölkerung für die Risiken von Online-Interaktionen zu sensibilisieren und ein schnelles und effektives System zu entwickeln, das die Grenzen der nationalen und europäischen Vorschriften überwindet.

Das Hauptziel von FAST LISA ist die Entwicklung eines Modells zur Datenerhebung, zum Aufbau von Kapazitäten und zum Engagement in der Gemeinschaft, das sich an eine Gruppe junger Menschen richtet, die Botschafter für Online- und Offline-Sensibilisierungsmaßnahmen Aktionen werden, die sich letztlich auf das Erkennen, Verstehen und Bekämpfen von Hassreden im Internet konzentrieren. FAST LISA wird ein konsolidiertes und grenzüberschreitendes Standardprotokoll für die Untersuchung, Aufdeckung und Bekämpfung von Online-Hassreden erstellen, das sich auf den multidisziplinären Einsatz von IT-Tools, juristisches Wissen und die aktive Beteiligung von Jugendlichen stützt.

Des Weiteren wird der Effekt von Jugendsprache auf die KI basierte algorithmische Erkennung von Hassrede erforscht. Hierfür wird ein Framework zur Identifizierung von Verzerrungen in Datensätzen hinsichtlich enthaltender Jugendsprache entwickelt. Die Erkenntnisse fließen in die Entwicklung von domainspezifischen Machine Learning Algorithmen zum Klassifizieren von Hassrede ein.

Das InfAI wird die technische Plattformentwicklung und Datenexploration leiten und Pro Arbeit bei der Anwendung in Offenbach unterstützen. Dazu gehören folgende Teilaufgaben:

– Recherche und Bewertung der aktuellen lokalen, nationalen und internationalen Initiativen und existierenden Plattformen zur Bekämpfung von Hassreden im Internet.

– Entwurf und Entwicklung einer Webplattform und einer Anwendung, die von den lokalen Botschaftern des Projekts (junge Menschen, die an WP3 beteiligt sind) und städtischen Beamten genutzt werden sollen, um im Rahmen von pädagogischen Workshops im Spiel den Umgang mit Hassreden im Internet zu erlernen.

– Profilierung der Tools durch die Validierung im Rahmen des Programms zum Aufbau von Kapazitäten. Die Engagement-Phase richtet sich auf die Erkennung und Bekämpfung von Hassreden im Internet, mit besonderem Augenmerk für Randgruppen und Minderheiten.

– Entwicklung eines datenschutzkonformen Verfahrens zum Aufbau von Datensätzen zum Thema Jugendsprache und Hassrede und die Sammlung dieser Datenquellen selbst.

– Erarbeitung von multi- und monolingualen (Spanisch, Italienisch, Deutsch, Englische) statistischen und Deep Learning basierten Klassifizierungsalgorithmen für Hassrede in Jugendsprache

Noch nicht veröffentlichte Publikationen:

Hateful Messages: A Conversational Data Set of Hate Speech produced by Adolescents on Discord

Student’s view on Hate Speech: Gamified Annotation for Educational Use