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Öffentlich

Autoren:
UL

Zusammenfassung:
Der Datenmanagementplan (DMP) des AI4Debunk-Projekts dient als sich weiterentwickelndes Dokument, das während der Projektdurchführung regelmäßig aktualisiert wird und das Verfahren für die Datenerhebung, das Zustimmungsverfahren, die Speicherung, die Wiederverwendung, den Schutz, die Aufbewahrung und die Vernichtung von Daten sowie die Bestätigung, dass die Nutzung und der Austausch von Daten mit den nationalen und EU-Rechtsvorschriften im Einklang stehen, enthält. Der DMP wird von der IPR-Arbeitsgruppe (IPR WG) erstellt, bestätigt, aktualisiert und regelmäßig überwacht, die vom Innovationsmanagementteam (IMT) genehmigt und überwacht wird. Der DMP trägt zum D1.1-Projekthandbuch, Qualitätssicherungsplan und Datenmanagementplan sowie zum D1.2-Selbstbewertungsplan bei.

Schlüsselwörter:
Daten, Planung, Verwaltung, Fairness, Nutzung, Wiederverwendung, Open Access, Ethik.

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Autoren:
UL

Zusammenfassung:
Dieser Selbstbewertungsplan legt die Verfahren fest, nach denen die operative Leistung des Projekts bewertet wird, einschließlich der Messung der Fortschritte bei der Erreichung der Ziele. Es enthält einen Selbstbewertungsplan für jede Aufgabe innerhalb jedes Arbeitsprogramms von 1 bis 18, in dem das Ziel jeder Aufgabe dargelegt und die Bewertungsstrategie, die Erfolgsindikatoren und der Zeitplan dargelegt werden, wobei der Detaillierungsgrad in dieser frühen Phase des Projekts relevant ist. Dieser Bericht bezieht sich auf T1.1.

Schlüsselwörter:
Bewertung, Leistung, Plan, Aufgaben, Ziele, Fortschritte, Indikatoren

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Autoren:
UL

Zusammenfassung:
Dieses Dokument überarbeitet, ergänzt und ersetzt die erste Version des Projekthandbuchs und des Qualitätssicherungsplans (D1.1), beschreibt zusätzlich zugewiesene Zuständigkeiten, Kommunikation, Erfüllungs- und Berichtspflichten, Konfliktlösung, finanzielle Anforderungen und enthält den Qualitätssicherungsplan einschließlich Anweisungen, Verfahren, Checklisten und Verfahren zur Überprüfung von Leistungen und Meilensteinen. Dieser Bericht bezieht sich auf T2.1.

Schlüsselwörter:
Handbuch, Reporting, Anforderungen, Qualitätssicherung, Verfahren, Prozesse

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Autoren:
UL

Zusammenfassung:
Dies ist die erste Aktualisierung des Selbstbewertungsplans, in dem Verfahren zur Bewertung der operativen Leistung des Projekts, einschließlich der Messung der Fortschritte bei der Erreichung der Ziele, festgelegt sind. Es enthält einen Selbstbewertungsplan für jede Aufgabe innerhalb jedes Arbeitsprogramms von 1 bis 18, in dem das Ziel jeder Aufgabe dargelegt und die Bewertungsstrategie, die Erfolgsindikatoren und der Zeitplan dargelegt werden, wobei der Detaillierungsgrad in dieser frühen Phase des Projekts relevant ist. Dieser Bericht bezieht sich auf T2.2.2.

Schlüsselwörter:
Bewertung, Leistung, Plan, Aufgaben, Ziele, Fortschritte, Indikatoren

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Autoren:
UL, CNR, P4D, EURACTIV, IUA

Zusammenfassung:
Das Arbeitspapier schafft einen theoretischen Rahmen für die Analyse von Desinformation durch eine mehrdimensionale Linse. Das Papier zielt darauf ab, ein umfassendes Verständnis seiner Art, Mechanismen und weitreichenden Auswirkungen zu vermitteln. Die Vielschichtigkeit von Desinformation erfordert einen analytischen Ansatz, der in der Lage ist, ihre Quellen, Verbreitungsformen und die dahinter stehenden strategischen Absichten zu erfassen.

Schlüsselwörter:
Desinformation, Desinformationsfäden, Reaktion der EU, soziale Medien

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Öffentlich

Autoren:
UL, CNR, P4D, IUA

Zusammenfassung:
Das Arbeitspapier bietet eine umfassende Analyse der Kommunikationsstrategien, -herausforderungen und -reaktionen der EU in einer sich rasch entwickelnden Medienlandschaft. Darin wird der Einfluss sozialer Medien, globaler digitaler Plattformen und der Perspektiven der Mitgliedstaaten untersucht. Die Relevanz von Medienkompetenz und kritischem Denken bei der Bekämpfung von Desinformation wird untersucht.

Schlüsselwörter:
Kritisches Denken, wirksame Instrumente, EU-Medienlandschaft, Medienkompetenz, soziale Medien

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Autoren:
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS

Zusammenfassung:
Das Arbeitspapier bietet eine eingehende Untersuchung der gesellschaftlichen Gruppen, die am stärksten von ausländischer Desinformation betroffen sind, der Taktiken und Mechanismen, die von verschiedenen Akteuren eingesetzt werden, und enthält umsetzbare Empfehlungen zur Stärkung der Resilienz in allen Sektoren. Auf der Grundlage von 43 qualitativen Interviews, die in sechs Ländern durchgeführt wurden und vier wichtige gesellschaftliche Gruppen – politische Entscheidungsträger, Unternehmen, Meinungsbildner und die russischsprachige Diaspora – abdecken, unterstreicht die Forschung sowohl die Breite als auch die Tiefe der Herausforderung und ermittelt gleichzeitig praktische politische Antworten. Die Bewältigung dieser Herausforderung erfordert eine Verlagerung über die traditionelle Faktenprüfung hinaus hin zu vorausschauenden, kollaborativen und integrativen Strategien, die durch innovative technologische Lösungen wie KI unterstützt werden.

Schlüsselwörter:
Desinformationstaktiken, Propagandaquellen, Zielgruppen, Bedrohungsakteure.

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Öffentlich

Autoren:
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS

Zusammenfassung:
Das Arbeitspapier befasst sich mit der Analyse von Desinformationsfällen im Zusammenhang mit dem Krieg in der Ukraine und dem Klimawandel. Mithilfe eines strukturierten analytischen Rahmens untersuchten die Forscher ausgewählte Fallstudien in verschiedenen Medienumgebungen, um wiederkehrende Narrative, Taktiken und Akteure aufzudecken, die an Desinformation beteiligt sind. Die wichtigsten Ergebnisse zeigen, dass Desinformation strategisch darauf ausgerichtet ist, Emotionen zu manipulieren, Misstrauen zu säen und gesellschaftliche Spaltungen zu verstärken. Narrative kreisen oft um Themen wie antidemokratische Gefühle, Elite-Verschwörungstheorien und identitätsbasierter Antagonismus. Die Studie beinhaltete auch eine sprachliche Analyse von 46 Ukraine-bezogenen Fällen aus russischen Quellen und enthüllte, wie Sprache als Instrument der Täuschung innerhalb einer breiteren Machtdynamik funktioniert. Die Ergebnisse betonen, dass Desinformation nicht nur Fakten verzerrt, sondern die Realität auf emotional aufgeladene und polarisierende Weise neu gestaltet.

Schlüsselwörter:
Klimawandel, kritische Diskursanalyse, Desinformation, polarisierende Narrative,
Krieg in der Ukraine.

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Autoren:
MICC-UNIFI, CNIT, CNR, DOTSOFT, HU, BSC

Zusammenfassung:

Report on Requirements beschreibt und definiert die Anforderungen an die Funktionalitäten und technologischen Lösungen, die in WP6, WP7, WP8 und WP9 implementiert sind, um mit der AI4Debunk-Plattform zu interagieren. Diese Anforderungen bilden die Grundlage für die Entwicklung der verschiedenen Schnittstellen innerhalb von WP10 und WP11.

Schlüsselwörter:
Anforderungen, Funktionalitäten, Endbenutzer, Schnittstellen, Plattform

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Autoren:
CNR, UMONS, UoG

Zusammenfassung:

Die Leistung D6.2 – Aktualisierte Veröffentlichung des Datensatzes mit extrahierten Merkmalen – beschreibt das Verfahren zur Extraktion relevanter Merkmale aus gefälschten Aussagen (z. B. Themen, Schlüsselwörter, Stimmung und LIWC) und deren zugehörigen Multimedia-Inhalten (z. B. Bildunterschriften, Transkription aus Audio), einschließlich multimodaler Merkmale (Metainformationen aus Körperhaltung und Gesten sowie übergeordnete Merkmale aus Gesichtserkennung und Sprachanalyse). Der Satz von gefälschten Aussagen und verwandten Multimedia-Inhalten sind diejenigen, die in Task 6.1 (Deliverable 6.1 Startdatensatz von gefälschten Aussagen und verwandten Multimedia-Inhalten) gesammelt wurden. Die Funktionen wurden mit den in den Aufgaben 8.1 und 8.2 entwickelten ML- und multimodalen KI-Modulen extrahiert. 

Schlüsselwörter:
Datensatz, Multimedia-Inhalte, multimodale Funktionen

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Autoren:
CNR, DOTSOFT

Zusammenfassung:

Das zu erbringende Dokument D6.3 – Erster Bericht über den Aufbauprozess der Wissensgraphen – beschreibt den Aufbauprozess der beiden Wissensgraphen, die als „unimodale“ Wissensgraphen und als „multimodale“ Wissensgraphen bezeichnet werden. Der erste „unimodale“ Wissensgraph besteht darin, die Textbeschreibung aus Multimediainhalten zu extrahieren und dieses Textwissen in den Wissensgraphen aufzunehmen. Der „multimodale“ Wissensgraph besteht in der Einbettung der Multimediainhalte in den Wissensgraphen auf der Grundlage einer multimodalen Merkmalsbeschreibung.

Schlüsselwörter:
Wissensgraph, multimodaler Wissensgraph, Wikidata, Taxonomie, Ontologie

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Autoren:
UMONS, EUalive, IUA, CNR, CNIT, MICC-UNIFI, IP, HU, NUIG

Zusammenfassung:

Dieses Ergebnis stellt einen robusten, skalierbaren und zukunftsorientierten Rahmen für die Anreicherung des AI4Debunk-Wissensgraphen mit verifizierten, strukturierten und semantisch angereicherten Daten dar und bildet die Grundlage für eine widerstandsfähige, von der Gemeinschaft betriebene Plattform zur Erkennung von Desinformation, die sich über den ursprünglichen Finanzierungszeitraum hinaus weiterentwickeln und gedeihen kann.

Schlüsselwörter:
Wissensgraphen, Rahmen, Desinformation, Daten, Plattform

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Autoren:
MICC-UNIFI, CNIT, UMONS, NUIG

Zusammenfassung:

Das Dokument D8.1 – Erste Berichte über die entwickelten Module – beschreibt die ersten Instrumente, die für die Entlarvung von Audio-, Text- und Bild-/Videoinhalten definiert und entwickelt wurden. Das Ergebnis dieser Leistung und der damit verbundenen Aufgabe T8.1 wird als Ausgangspunkt für die endgültige Entwicklung der auf maschinellem Lernen basierenden Werkzeuge dienen, die in T9.1 fortgesetzt werden.

Schlüsselwörter:
Audio, Text und Bild / Video Deepfake; Entlarvungswerkzeuge

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Öffentlich

Autoren:
UMONS, BSC

Zusammenfassung:

Die Verbreitung multimodaler Nachrichten, die Text, Bilder und Audio kombinieren, erfordert fortschrittliche Systeme, die in der Lage sind, Informationen über verschiedene Formate hinweg zu analysieren, um ausgefeilte Desinformation zu bekämpfen. Dieser Bericht beschreibt die grundlegende Entwicklung des AI4DEBUNK Decision Support Framework. Wir stellen drei Kernkomponenten vor: (1) ein multimodales Informationsextraktionssystem zur Identifizierung von Audio- und visuellen Einheiten, das einen zentralen Wissensgraphen ausfüllen soll; (2) ein modales Kohärenzanalysemodul zur Erkennung von Desinformation außerhalb des Kontexts (OOC), indem die semantische Konsistenz zwischen Bildern und deren Bildunterschriften überprüft wird; und (3) die erste Version der AI4DEBUNK-Plattform. Diese Plattform ist eine modulare, erweiterbare Architektur, die verschiedene Analysemodule – einschließlich Deepfake-Erkennung, Behauptungsähnlichkeit und Kohärenzprüfung – orchestriert, um multimodale Nachrichten zu verarbeiten und einen aggregierten „DisinfoScore“ zu berechnen. Diese Komponenten bilden zwar eine solide Grundlage, die künftige Arbeit wird sich jedoch auf die tiefe Integration des Knowledge Graph konzentrieren, um die umfangreichen kontextbezogenen Daten bereitzustellen, die erforderlich sind, um das System zu vereinheitlichen und seine adaptive Intelligenz zu verbessern.

Schlüsselwörter:
Multimodale Desinformation, Entscheidungsunterstützungssystem, Cross-Modal-Analyse, Kohärenzanalyse, Out-of-Context (OOC), Informationsextraktion, Wissensgrafik, Modulare Architektur, AI4DEBUNK, Fake News Detection

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Öffentlich

Autoren:
BSC, UMONS, CNIT, MICC-UNIFI, UoG

Zusammenfassung:

Da sich Desinformation rasch verbreitet und durch KI-Systeme verstärkt wird, die in der Lage sind, sehr überzeugende, aber falsche Inhalte zu generieren, erfordert die Bewältigung dieser komplexen, sich entwickelnden Bedrohung multidisziplinäre und modulare Strategien. Das AI4Debunk-Projekt reagiert auf diese Herausforderung mit einer flexiblen, skalierbaren Architektur, die darauf ausgelegt ist, Desinformation frühzeitig zu erkennen und zu mindern, aber diese Systeme vertrauenswürdig zu machen, ist für ihre eventuelle Einführung von entscheidender Bedeutung. In diesem Bericht werden neue Forschungsarbeiten zu vertrauenswürdigen KI-Themen zur Aufdeckung von Desinformation – durch kausale Erklärungen, kontrafaktische Fakten und Unsicherheitsquantifizierung – beschrieben und praktische Strategien vorgeschlagen, um die Systeme von AI4Debunk transparent zu machen, einschließlich Hervorhebungsmethoden, Heatmaps und Modellkarten. Diese Bemühungen bilden die Grundlage für integrative, interdisziplinäre Ansätze, die die technische Robustheit und gesellschaftliche Relevanz des Projekts verbessern.

Schlüsselwörter:
 Vertrauenswürdigkeit, Erklärbarkeit, Transparenz, Desinformation

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Öffentlich

Autoren:
UMONS, CNIT, MICC-UNIF, BSC, UoG

Zusammenfassung:

Dieser Bericht beschreibt die erste Umsetzung des DisinfoScore (DS)-Aggregationsmechanismus, einer Kernkomponente des AI4DEBUNK-Beschlussunterstützungssystems zur Bekämpfung von Desinformation. Die Plattform integriert eine Reihe multimodaler Analysemodule, einschließlich Deepfake-Erkennung (Text, Bild, Audio) und Cross-Modal-Kohärenzprüfung. Die aktuelle Methodik berechnet den endgültigen DS, indem alle aktivierten Modulausgänge auf eine [0, 1] Skala normalisiert und ein einheitlicher gewichteter Durchschnitt berechnet wird. In diesem Dokument werden die wichtigsten Einschränkungen dieses Ansatzes skizziert, nämlich das vereinfachte, nicht adaptive Gewichtungsschema und die erhebliche Herausforderung der Systembewertung aufgrund des Fehlens eines geeigneten multimodalen Datensatzes. Zukünftige Arbeiten werden definiert, wobei eine Migration auf ein robusteres und flexibleres agentenbasiertes Orchestrierungsmodell priorisiert wird, um die Modularität zu verbessern und Erklärbarkeit einzuführen.

Schlüsselwörter:
Desinformation, Multimodale Analyse, Entscheidungsunterstützungssystem, Score-Aggregation, Deepfake-Erkennung, Cross-Modal-Kohärenz, Erklärbare KI (XAI)

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Verbreitungsgrad:
Öffentlich

Autoren:
UMONS, BSC

Zusammenfassung:

Das von Horizont Europa finanzierte Projekt AI4DEBUNK entwickelt ein fortschrittliches Entscheidungsunterstützungssystem zur Bekämpfung digitaler Desinformation. In diesem Bericht wird die modulare, multimodale Plattform des Systems beschrieben, die spezielle Komponenten für eine umfassende Inhaltsanalyse integriert. Zu den Schlüsselmodulen gehören die semantische Ähnlichkeitsschätzung, eine Deepfake-Erkennungssuite (die Text, Bild und Audio abdeckt) und die modale Kohärenzanalyse zur Validierung von Bild-Text-Beziehungen. Die Plattform aggregiert diese Analysen zu einem DisinfoScore, einer gewichteten durchschnittlichen Metrik, deren Zusammensetzung eine inhärente Erklärbarkeit bietet. Wir diskutieren diese erklärbare Architektur und skizzieren zukünftige Arbeiten, die den Übergang zu einer agentischen Architektur beinhalten, die durch ein Large Language Model (LLM) für verbessertes kontextuelles Denken orchestriert wird.

Schlüsselwörter:
Desinformation, Deepfake-Erkennung, Multimodale Analyse, Explainable AI (XAI), Entscheidungsunterstützungssystem, Cross-Modal Coherence, Agentische Architektur

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Verbreitungsgrad:
Öffentlich

Autoren:
HU, DOTSOFT, IP, UMONS, P4D, CNIT, MICC-UNIFI

Zusammenfassung:

Dieser Bericht stellt das Design und die Entwicklung einer Desinformations-Entlarvungs-API vor, die von Softwareentwicklern verwendet werden kann, die Benutzerschnittstellen zur Bekämpfung von Desinformation erstellen. Der Bericht beschreibt die Systemarchitektur der API und ihre Integration mit anderen AI4Debunk-Komponenten. Es wird auch diskutiert, wie die Software an Partner und potenzielle zukünftige Benutzer verteilt wird.

Schlüsselwörter:
Desinformation, Fehlinformation, Entlarvung, Faktenprüfung, Web-Engineering, Anwendungsprogrammierschnittstelle, Microservices, Unternehmensintegration, verteilte Systeme

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Verbreitungsgrad:
Öffentlich

Autoren:
HU, P4D, IP

Zusammenfassung:

Dieser Bericht stellt das Design und die Entwicklung einer Browser-Erweiterung vor, die den Nutzern helfen soll, Online-Desinformation zu entlarven. Es überprüft bestehende Forschungen zu Browsererweiterungen, die falschen Informationen entgegenwirken. Ausgehend von der sozialwissenschaftlichen Forschung werden Anforderungen in Form von User Stories skizziert, die sowohl das User Interface Design als auch die Systemarchitektur prägen. Der Bericht beschreibt auch die Technologien, die zur Implementierung der Erweiterung verwendet werden, und erörtert, wie sie die Benutzer bei der Identifizierung irreführender Inhalte im Internet unterstützen soll.

Schlüsselwörter:
Desinformation, Desinformation, Debunking, Browser, Erweiterung, Add-on, Plug-in

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Öffentlich

Autoren:

DOTSOFT

Zusammenfassung:

AI4Debunk D10.3 spezifiziert die AI4Debunk Mobile App durch detaillierte Anwendungsfälle, User Stories, User Journeys und eine dedizierte Sicherheits- / Datenschutzanalyse, die mit einer Technologie-Stack-Begründung endet. Die App ermöglicht die multimodale Verifizierung (Text/URL, Datei-Upload, Live-Audio, AR-Scan) durch Senden von Anfragen an eine Debunking-API, die einen Disinfoscore, eine Klassifizierung und Erklärungen zurückgibt, die über einen klaren Risikoindikator und ein Urteil präsentiert werden.

Schlüsselwörter:
Entlarvung von Desinformation; Spezifikation der mobilen Anwendung; multimodale Überprüfung; Entlarvung der API; Desinfoscore; Onboarding und Einwilligung nach Aufklärung; Augmented Reality (AR)-Scanning; Live-Audioaufnahme; Privatsphäre und Anonymität; Sicherheitsrisikoanalyse; Berichterstattung an Sachverständige; Flutter plattformübergreifende Entwicklung

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Öffentlich

Autoren:

IP, HU, P4D

Zusammenfassung:

Dieses Dokument stellt die Definition, Struktur und Umsetzung der AI4Debunk Collaborative Platform vor, einer interaktiven und partizipativen Webumgebung, die es Bürgern, Journalisten, Forschern und Experten ermöglicht, bei der Aufdeckung, Validierung und Analyse von Online-Desinformation zusammenzuarbeiten. Die Plattform fungiert als öffentlich zugängliche Drehscheibe innerhalb des AI4Debunk-Ökosystems und verbindet menschliches Input mit automatisierten Desinformationserkennungs-Engines. Es dient als offenes Wissens-Repository („Disinfopedia“) und als Kommunikationsschnittstelle mit dem Browser-Plug-in, der mobilen App und den AR/VR-Tools, die im Rahmen von WP10 und WP11 entwickelt wurden.

Das Dokument beschreibt die funktionalen und qualitativen Anforderungen, die Benutzererfahrung und das Design der Barrierefreiheit, die Systemarchitektur, den Datenschutz und ethische Überlegungen sowie die Integration mit der AI4Debunk-Backend-Infrastruktur. Ferner werden darin die Schritte zur technischen Validierung, zur Pilotimplementierung und zur Angleichung an europäische Standards für vertrauenswürdige KI und digitale Inklusion beschrieben.

Schlüsselwörter:
Desinformation, Fehlinformation, partizipative Validierung, kollaborative Plattform, menschenzentriertes Design, erklärbare KI, Wissensgrafik, EU-Horizont Europa

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Öffentlich

Autoren:

DOTSOFT

Zusammenfassung:

In diesem Dokument wird TruthSpace, das Flaggschiff des VR-Spiels von AI4Debunk, spezifiziert, mit dem die Widerstandsfähigkeit der Bürgerinnen und Bürger gegenüber Desinformation im Internet durch immersive Schulungen gestärkt werden soll. Die Nutzer arbeiten mit dem KI-Assistenten NUTRU im Spiel in einer von Klein-Bottle inspirierten virtuellen Welt zusammen, die algorithmische „Informationsschleifen“ und Überlastung visualisiert und sich bei der Anwendung von Fähigkeiten schrittweise in einen ruhigen „TruthSpace“ verwandelt. Die Erfahrung operationalisiert fünf Kernstrategien des kritischen Denkens (Quellenbewertung, Erkennung emotionaler Manipulation, Täuschung / taktische Erkennung, Bewusstsein für Verschwörungsrahmen und reflektierendes Denken), die jeweils durch spezielle Ebenen und Minispiele verkörpert werden.

Schlüsselwörter:
AI4Debunk; TruthSpace; Virtuelle Realität (VR) Augmented Reality (AR), Ernsthaftes Spiel; Desinformation; Medienkompetenz; kritisches Denken; KI-Assistent (NUTRU); Klein-Flasche; Einheit; Usability-Evaluierung (SUS)

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Autoren:
Pilot4dev

Zusammenfassung:
In diesem Bericht werden die ersten Ergebnisse der Desk-Recherche und der Online-Umfrage zu WP12 vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbreitung von Fehlinformationen und Desinformation im Internet, aber auch auf der Wahrnehmung der Bürgerinnen und Bürger sowie auf der Regulierung und Moderation sozialer Medien, um der Verbreitung von Falschmeldungen entgegenzuwirken.

Schlüsselwörter:
Social-Media-Plattformen, Online-Umfrage, Wahrnehmung der Bürgerinnen und Bürger

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Öffentlich

Autoren:
Pilot4dev

Zusammenfassung:
In diesem Dokument werden die ersten allgemeinen Leitlinien für die Entwickler der AI4DEBUNK-Tools vorgeschlagen. Sie befasst sich mit den Aspekten Benutzerfreundlichkeit, soziale Medien, unauthentisches koordiniertes Verhalten, Ethik, Integration mehrerer Sprachen, „Erklärung von Fälschungen“ und „Integration von Interessenträgern“. Der Anhang II zur Sitzung mit der Beta-Testgruppe wird ebenfalls angefügt.

Schlüsselwörter:
Richtlinien, KI-Tool, Unauthentisches koordiniertes Verhalten, Verbesserung, Beta-Tests

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Öffentlich

Autoren:
Pilot4dev

Zusammenfassung:
Dieser Plan für die Gleichstellung der Geschlechter ist der erste Meilenstein auf dem Weg zur Annahme von Leitlinien zur Integration der Gleichstellung der Geschlechter in die Arbeitspakete der verschiedenen Projekte.

Das AI4Debunk-Konsortium hat sich verpflichtet, Gender und Intersektionalität als Querschnittsaspekte in die Projektaktivitäten einzubeziehen. Im Einklang mit den Leitlinien und Zielen der EU erkennen alle Partner – einschließlich der Verfasser dieses Ergebnisses – an, wie wichtig es ist, die Geschlechteranalyse und die nach Geschlecht aufgeschlüsselte Datenerhebung bei der Entwicklung der wissenschaftlichen Forschung voranzubringen. Daher verpflichten wir uns, der Einbeziehung, Überwachung und regelmäßigen Bewertung der Beteiligung verschiedener Geschlechter an allen im Rahmen des Projekts entwickelten Aktivitäten, einschließlich Workshops, Webinaren und Veranstaltungen, aber auch Umfragen, Interviews und Forschung im Allgemeinen, besondere Aufmerksamkeit zu widmen. Während die Partner bei der Datenerhebung einen nichtbinären Ansatz verfolgen und die Beteiligung aller Geschlechter an den Aktivitäten fördern, werden sie in regelmäßigen Abständen die Grenzen ihres Ansatzes reflektieren und darüber informieren. Durch einen iterativen Lernprozess verpflichten sie sich, Strategien zu planen und umzusetzen, die die Einbeziehung von immer mehr intersektionalen Perspektiven in ihre Aktivitäten maximieren.

Schlüsselwörter:
Frauen, Gleichstellung der Geschlechter, Inklusivität, Gender Bias

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Verbreitungsgrad:
Öffentlich

Autoren:
Pilot4dev

Zusammenfassung:
Dieser Bericht durchläuft die vorhandene Literatur und die Aktenprüfung über Fehlinformationen und Desinformation über den Klimawandel in der Fallstudie.

Schlüsselwörter:
Klimawandel, Desinformation, Fehlinformationen, Fallstudie, Desk Review

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Verbreitungsgrad:
Öffentlich

Autoren:
Pilot4dev, UL, EUalive, IUA

Zusammenfassung:
In diesem Dokument werden die Ergebnisse der Befragungen der Interessenträger und der drei Fokusgruppen zusammengefasst, die im Jahr 2024 im Rahmen der Aufgabe 12.5 organisiert wurden.

Schlüsselwörter:
Wahrnehmung der Interessenträger, Desinformation, Krieg in der Ukraine, Klimawandel, Social-Media-Plattformen

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Verbreitungsgrad:
Öffentlich

Autoren:
F6S

Zusammenfassung:
Diese Leistung umfasst die ursprüngliche Fassung des Plans für Kommunikations-, Verbreitungs- und Nutzungsmaßnahmen für das AI4Debunk-Projekt. Es wird regelmäßig überprüft und angepasst, um die definierten Ziele zu erreichen.

Schlüsselwörter:
Kommunikation, Verbreitung, Nutzung, Strategie

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