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Hasskommentare: Was Plattform-Betreiber dagegen tun können

24.10.2017 | 13:30 Uhr |

Unerwünschte, teils rechtswidrige Nutzerkommentare auf Online-Plattformen und Facebook-Fanseiten haben sich in den letzten Jahren für Verlage und E-Commerce-Unternehmen zu einem immer größeren Problem entwickelt. Wie können Plattform-Betreiber gegen die Flut an unerwünschten Nutzerbeiträgen vorgehen?

Unflätige Bemerkungen, rassistische Beleidigungen und Schlimmeres stellen die Betreiber von Portalen, aber auch E-Commerce-Unternehmen immer wieder vor eine große Herausforderung. Mit hohem Zeit- und Personalaufwand muss eigens dafür beschäftigtes Personal so schnell wie möglich beseitigen, was der Nutzer an ungebührlicher Hinterlassenschaft platziert hat.

Kommentare dieser Art gibt es heutzutage zuhauf: Allein die politische Landschaft bietet seit rund zwei Jahren genug Futter, um die rechte Szene auf den Plan zu rufen, zudem können unzufriedene Bürger ihrem Ärger über die Kommentarfunktion Luft machen. Allzu oft geschieht dies jedoch in unangemessener Weise. Was dann in den Kommentaren auf eigentlich seriösen Verlags- und Facebook-Seiten zu lesen ist, lässt so manchen den Atem stocken. Bei größeren Verlagen oder Seiten können das bis zu mehrere Zehntausend Beiträge sein, von denen ca. 10 bis 25 Prozent negativ bewertet werden.

Auch die aktuelle Rechtsprechung trägt ihren Teil zur Debatte um Hasskommentare und ihre Bearbeitung bei. Betreiber von Portalen und Facebook-Seiten stehen vor der Frage, wer beleidigende Beiträge löschen soll, die nun nicht über einen gewissen Zeitraum öffentlich im Netz stehenbleiben dürfen. Werden die Beiträge nicht rechtzeitig gelöscht, droht dem Betreiber im Einzelfall eine empfindliche Strafe, die laut Medien mehrere Hunderttausend Euro betragen soll. Speziell die sozialen Plattformen sind hier ein großes Thema, denn Nutzer-Kommentare werden hier in einer Fülle und Geschwindigkeit produziert, der manch ein Team nicht Herr werden kann.

Unterstützung durch Content-Filter

Content- und Kommentar-Spamfilter können hier Abhilfe schaffen. Doch die üblichen Blacklisten oder Bad-Word-Filter sind für Plattform-Betreiber noch immer mit einem hohen Zeit-, Budget- und Personalaufwand verbunden, da sie regelmäßig um neueste Wortkreationen ergänzt und aktualisiert werden müssen.

Inzwischen werden Stimmen laut, dass eine Automatisierung her muss, die nichts mit üblichen Blacklisten oder Bad-Word-Filtern zu tun hat, sondern umfassender und intelligenter funktionieren muss. Ein den heutigen Anforderungen gerechter Kommentar-Spamfilter muss gleichzeitig aber auch individuell auf die Bedürfnisse des Kunden angepasst sein. So hat das Portal eines Boulevardblattes meist weniger regulatorische Anforderungen als das eines öffentlich-rechtlichen TV-Senders. Content-Filter, die die Verantwortlichen entlasten, müssen dieses „Fingerspitzengefühl" aufweisen und selbst über die Eignung eines Beitrags entscheiden können. Das geht nur mittels lernfähiger künstlicher Intelligenz, die anhand der Vorgaben der Redakteure und Verantwortlichen erlernt, welche Beiträge erlaubt sind und welche nicht.

Auch die Filterung in der Nacht, am Wochenende und an Feiertagen ist ein wichtiger Faktor beim Thema Kommentar-Filter. Manch ein Betreiber hat bereits mit Studenten, Freelancern und Teilzeitkräften versucht, rund um die Uhr Personal für das Löschen und Bearbeiten von Nutzerbeiträgen bereitzustellen. Die Praxis zeigte leider oft, dass dies nicht zuverlässig ist und schlussendlich auch teuer werden kann. Wer kann es sich schon leisten, Personal rund um die Uhr zu beschäftigen? So wäre ein Modus hilfreich, der diese Zeiten abdeckt und dabei eigenständig arbeiten und sicherstellen kann, dass Hasskommentare oder unflätige Bemerkungen zu Leitbeiträgen gelöscht werden – auch wenn niemand hinguckt.

Mathematik oder Semantik?

Kommentar-Spamfilter-Software basiert derzeit auf zwei Ansätzen: der semantischen und der mathematischen Vorgehensweise. Die semantische Filterung von Kommentaren hat dabei den Nachteil, dass sie zunächst eine Sprache lernen muss. Hier hat die mathematische Variante klar den Vorteil: Mathematik ist eine Sprache, die universell ist und somit auf jede gesprochene und geschriebene Sprache angewendet werden kann.

Die semantische Variante ist jedoch nicht uninteressant: Geht man zunächst von der deutschen Sprache aus, ist die semantische Variante der erste Schritt, um Kommentar-Spam loszuwerden – denn die Sprache ist der erste logische und einfache Schritt, einer Maschine etwas beizubringen. Bei einer mehrsprachigen Seite stellt sie den Betreiber wiederum vor das Problem, dass für jede Sprache eine eigene Basis von Wörtern und Ausdrücken angelegt werden muss, die man dazu noch regelmäßig aktualisieren und ergänzen muss.

Auch sollte man nicht unterschätzen, wie viele unterschiedliche Dialekte und damit Schreibweisen es in unserem eigenen Land gibt. Nutzer schreiben so, wie sie sprechen, auf Bairisch, Sächsisch oder Hessisch, zu polarisierenden Themen. Jede Dialekt-Variante muss daher als eigene Sprache eingelernt werden.

Die mathematische Variante bietet den Vorteil, dass sie Wörter und Wortbestandteile miteinander vergleichen kann, aus immer mehr vorhandenen Beiträgen lernt und damit immer intelligenter wird. Die künstliche Intelligenz ist dabei längst kein Traum von übermorgen mehr, der Aufwand für den Plattform-Betreiber wird somit minimiert.

Wie sieht es mit der Umsetzung aus?

Lösungen zur Behebung des Problems Kommentar-Spam gibt es also bereits. Und geredet wird viel: Kongresse, Fachsymposien, Medientagungen und dergleichen finden großen Anklang und locken eine Menge Fachpublikum an.

Jedoch wird nur das Problem, aber nicht die Lösung besprochen. Schaut man sich zum Thema Kommentar-Spamfilter allein die Statistiken der Suchanfragen auf Google an, kommt man auf die erstaunliche Summe von knapp 200 Suchanfragen pro Monat. Das ist nicht nur erschreckend wenig, sondern auch unverständlich angesichts der immer lauter werdenden Stimmen nach der sogenannten Netzhygiene.

Wo bleibt das Engagement der Giganten der Branche? Einzig Google selbst hat vor zwei Jahren in Zusammenarbeit mit der New York Times einen ersten Versuch mit dem Projekt Jigsaw gestartet. Und was ist daraus geworden? Man hört nichts mehr davon - und das in Zeiten, in denen Hasskommentare ein doch reales Problem für den Betreiber einer seriösen Seite darstellen.

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