{"id":126,"date":"2024-03-04T15:26:22","date_gmt":"2024-03-04T15:26:22","guid":{"rendered":"https:\/\/ai4debunk.eu\/?page_id=126"},"modified":"2026-06-23T16:40:44","modified_gmt":"2026-06-23T16:40:44","slug":"deliverables-reports","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/deliverables-reports\/","title":{"rendered":"Ergebnisse\/Berichte"},"content":{"rendered":"
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Leistungen und Berichte<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tSt\u00f6bern Sie durch alle Ergebnisse\/Berichte und zeigen Sie den Fortschritt und die Ergebnisse des Projekts. Dateien stehen nur dann zum Download zur Verf\u00fcgung, wenn die \u00f6ffentliche Verbreitung von der EU genehmigt wurde.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Leistungen <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Der Datenmanagementplan (DMP) des AI4Debunk-Projekts dient als sich weiterentwickelndes Dokument, das w\u00e4hrend der Projektdurchf\u00fchrung regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert wird und das Verfahren f\u00fcr die Datenerhebung, das Zustimmungsverfahren, die Speicherung, die Wiederverwendung, den Schutz, die Aufbewahrung und die Vernichtung von Daten sowie die Best\u00e4tigung, dass die Nutzung und der Austausch von Daten mit den nationalen und EU-Rechtsvorschriften im Einklang stehen, enth\u00e4lt. Der DMP wird von der IPR-Arbeitsgruppe (IPR WG) erstellt, best\u00e4tigt, aktualisiert und regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberwacht, die vom Innovationsmanagementteam (IMT) genehmigt und \u00fcberwacht wird. Der DMP tr\u00e4gt zum D1.1-Projekthandbuch, Qualit\u00e4tssicherungsplan und Datenmanagementplan sowie zum D1.2-Selbstbewertungsplan bei.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Daten, Planung, Verwaltung, Fairness, Nutzung, Wiederverwendung, Open Access, Ethik.<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Dieser Selbstbewertungsplan legt die Verfahren fest, nach denen die operative Leistung des Projekts bewertet wird, einschlie\u00dflich der Messung der Fortschritte bei der Erreichung der Ziele. Es enth\u00e4lt einen Selbstbewertungsplan f\u00fcr 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 fr\u00fchen Phase des Projekts relevant ist. Dieser Bericht bezieht sich auf T1.1.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Bewertung, Leistung, Plan, Aufgaben, Ziele, Fortschritte, Indikatoren<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Dieses Dokument \u00fcberarbeitet, erg\u00e4nzt und ersetzt die erste Version des Projekthandbuchs und des Qualit\u00e4tssicherungsplans (D1.1), beschreibt zus\u00e4tzlich zugewiesene Zust\u00e4ndigkeiten, Kommunikation, Erf\u00fcllungs- und Berichtspflichten, Konfliktl\u00f6sung, finanzielle Anforderungen und enth\u00e4lt den Qualit\u00e4tssicherungsplan einschlie\u00dflich Anweisungen, Verfahren, Checklisten und Verfahren zur \u00dcberpr\u00fcfung von Leistungen und Meilensteinen. Dieser Bericht bezieht sich auf T2.1.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Handbuch, Reporting, Anforderungen, Qualit\u00e4tssicherung, Verfahren, Prozesse<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Dies ist die erste Aktualisierung des Selbstbewertungsplans, in dem Verfahren zur Bewertung der operativen Leistung des Projekts, einschlie\u00dflich der Messung der Fortschritte bei der Erreichung der Ziele, festgelegt sind. Es enth\u00e4lt einen Selbstbewertungsplan f\u00fcr 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 fr\u00fchen Phase des Projekts relevant ist. Dieser Bericht bezieht sich auf T2.2.2.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Bewertung, Leistung, Plan, Aufgaben, Ziele, Fortschritte, Indikatoren<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL, CNR, P4D, EURACTIV, IUA<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Das Arbeitspapier schafft einen theoretischen Rahmen f\u00fcr die Analyse von Desinformation durch eine mehrdimensionale Linse. Das Papier zielt darauf ab, ein umfassendes Verst\u00e4ndnis 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.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformation, Desinformationsf\u00e4den, Reaktion der EU, soziale Medien<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL, CNR, P4D, IUA<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
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 Bek\u00e4mpfung von Desinformation wird untersucht.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Kritisches Denken, wirksame Instrumente, EU-Medienlandschaft, Medienkompetenz, soziale Medien<\/p>

Herunterladen hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Das Arbeitspapier bietet eine eingehende Untersuchung der gesellschaftlichen Gruppen, die am st\u00e4rksten von ausl\u00e4ndischer Desinformation betroffen sind, der Taktiken und Mechanismen, die von verschiedenen Akteuren eingesetzt werden, und enth\u00e4lt umsetzbare Empfehlungen zur St\u00e4rkung der Resilienz in allen Sektoren. Auf der Grundlage von 43 qualitativen Interviews, die in sechs L\u00e4ndern durchgef\u00fchrt wurden und vier wichtige gesellschaftliche Gruppen \u2013 politische Entscheidungstr\u00e4ger, Unternehmen, Meinungsbildner und die russischsprachige Diaspora \u2013 abdecken, unterstreicht die Forschung sowohl die Breite als auch die Tiefe der Herausforderung und ermittelt gleichzeitig praktische politische Antworten. Die Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderung erfordert eine Verlagerung \u00fcber die traditionelle Faktenpr\u00fcfung hinaus hin zu vorausschauenden, kollaborativen und integrativen Strategien, die durch innovative technologische L\u00f6sungen wie KI unterst\u00fctzt werden.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformationstaktiken, Propagandaquellen, Zielgruppen, Bedrohungsakteure.<\/p>

Herunterladen hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL, P4D, IUA, CNR-IRPPS<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Das Arbeitspapier befasst sich mit der Analyse von Desinformationsf\u00e4llen im Zusammenhang mit dem Krieg in der Ukraine und dem Klimawandel. Mithilfe eines strukturierten analytischen Rahmens untersuchten die Forscher ausgew\u00e4hlte 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 s\u00e4en und gesellschaftliche Spaltungen zu verst\u00e4rken. Narrative kreisen oft um Themen wie antidemokratische Gef\u00fchle, Elite-Verschw\u00f6rungstheorien und identit\u00e4tsbasierter Antagonismus. Die Studie beinhaltete auch eine sprachliche Analyse von 46 Ukraine-bezogenen F\u00e4llen aus russischen Quellen und enth\u00fcllte, wie Sprache als Instrument der T\u00e4uschung innerhalb einer breiteren Machtdynamik funktioniert. Die Ergebnisse betonen, dass Desinformation nicht nur Fakten verzerrt, sondern die Realit\u00e4t auf emotional aufgeladene und polarisierende Weise neu gestaltet.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Klimawandel, kritische Diskursanalyse, Desinformation, polarisierende Narrative,
Krieg in der Ukraine.<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
MICC-UNIFI, CNIT, CNR, DOTSOFT, HU, BSC<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Report on Requirements beschreibt und definiert die Anforderungen an die Funktionalit\u00e4ten und technologischen L\u00f6sungen, die in WP6, WP7, WP8 und WP9 implementiert sind, um mit der AI4Debunk-Plattform zu interagieren. Diese Anforderungen bilden die Grundlage f\u00fcr die Entwicklung der verschiedenen Schnittstellen innerhalb von WP10 und WP11.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Anforderungen, Funktionalit\u00e4ten, Endbenutzer, Schnittstellen, Plattform<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
CNR, UMONS, UoG<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Die Leistung D6.2 \u2013 Aktualisierte Ver\u00f6ffentlichung des Datensatzes mit extrahierten Merkmalen \u2013 beschreibt das Verfahren zur Extraktion relevanter Merkmale aus gef\u00e4lschten Aussagen (z. B. Themen, Schl\u00fcsselw\u00f6rter, Stimmung und LIWC) und deren zugeh\u00f6rigen Multimedia-Inhalten (z. B. Bildunterschriften, Transkription aus Audio), einschlie\u00dflich multimodaler Merkmale (Metainformationen aus K\u00f6rperhaltung und Gesten sowie \u00fcbergeordnete Merkmale aus Gesichtserkennung und Sprachanalyse). Der Satz von gef\u00e4lschten Aussagen und verwandten Multimedia-Inhalten sind diejenigen, die in Task 6.1 (Deliverable 6.1 Startdatensatz von gef\u00e4lschten 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.\u00a0<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Datensatz, Multimedia-Inhalte, multimodale Funktionen<\/p>

Herunterladen hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
CNR, DOTSOFT<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Das zu erbringende Dokument D6.3 \u2013 Erster Bericht \u00fcber den Aufbauprozess der Wissensgraphen \u2013 beschreibt den Aufbauprozess der beiden Wissensgraphen, die als \u201eunimodale\u201c Wissensgraphen und als \u201emultimodale\u201c Wissensgraphen bezeichnet werden. Der erste \u201eunimodale\u201c Wissensgraph besteht darin, die Textbeschreibung aus Multimediainhalten zu extrahieren und dieses Textwissen in den Wissensgraphen aufzunehmen. Der \u201emultimodale\u201c Wissensgraph besteht in der Einbettung der Multimediainhalte in den Wissensgraphen auf der Grundlage einer multimodalen Merkmalsbeschreibung. <\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Wissensgraph, multimodaler Wissensgraph, Wikidata, Taxonomie, Ontologie<\/p>

Herunterladen hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UMONS, EUalive, IUA, CNR, CNIT, MICC-UNIFI, IP, HU, NUIG<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieses Ergebnis stellt einen robusten, skalierbaren und zukunftsorientierten Rahmen f\u00fcr die Anreicherung des AI4Debunk-Wissensgraphen mit verifizierten, strukturierten und semantisch angereicherten Daten dar und bildet die Grundlage f\u00fcr eine widerstandsf\u00e4hige, von der Gemeinschaft betriebene Plattform zur Erkennung von Desinformation, die sich \u00fcber den urspr\u00fcnglichen Finanzierungszeitraum hinaus weiterentwickeln und gedeihen kann.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Wissensgraphen, Rahmen, Desinformation, Daten, Plattform<\/p>

Herunterladen hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
MICC-UNIFI, CNIT, UMONS, NUIG<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Das Dokument D8.1 \u2013 Erste Berichte \u00fcber die entwickelten Module \u2013 beschreibt die ersten Instrumente, die f\u00fcr 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 f\u00fcr die endg\u00fcltige Entwicklung der auf maschinellem Lernen basierenden Werkzeuge dienen, die in T9.1 fortgesetzt werden.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Audio, Text und Bild \/ Video Deepfake; Entlarvungswerkzeuge<\/p>

Herunterladen hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UMONS, BSC<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Die Verbreitung multimodaler Nachrichten, die Text, Bilder und Audio kombinieren, erfordert fortschrittliche Systeme, die in der Lage sind, Informationen \u00fcber verschiedene Formate hinweg zu analysieren, um ausgefeilte Desinformation zu bek\u00e4mpfen. 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 ausf\u00fcllen soll; (2) ein modales Koh\u00e4renzanalysemodul zur Erkennung von Desinformation au\u00dferhalb des Kontexts (OOC), indem die semantische Konsistenz zwischen Bildern und deren Bildunterschriften \u00fcberpr\u00fcft wird; und (3) die erste Version der AI4DEBUNK-Plattform. Diese Plattform ist eine modulare, erweiterbare Architektur, die verschiedene Analysemodule \u2013 einschlie\u00dflich Deepfake-Erkennung, Behauptungs\u00e4hnlichkeit und Koh\u00e4renzpr\u00fcfung \u2013 orchestriert, um multimodale Nachrichten zu verarbeiten und einen aggregierten \u201eDisinfoScore\u201c zu berechnen. Diese Komponenten bilden zwar eine solide Grundlage, die k\u00fcnftige 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.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Multimodale Desinformation, Entscheidungsunterst\u00fctzungssystem, Cross-Modal-Analyse, Koh\u00e4renzanalyse, Out-of-Context (OOC), Informationsextraktion, Wissensgrafik, Modulare Architektur, AI4DEBUNK, Fake News Detection<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
BSC, UMONS, CNIT, MICC-UNIFI, UoG<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Da sich Desinformation rasch verbreitet und durch KI-Systeme verst\u00e4rkt wird, die in der Lage sind, sehr \u00fcberzeugende, aber falsche Inhalte zu generieren, erfordert die Bew\u00e4ltigung dieser komplexen, sich entwickelnden Bedrohung multidisziplin\u00e4re und modulare Strategien. Das AI4Debunk-Projekt reagiert auf diese Herausforderung mit einer flexiblen, skalierbaren Architektur, die darauf ausgelegt ist, Desinformation fr\u00fchzeitig zu erkennen und zu mindern, aber diese Systeme vertrauensw\u00fcrdig zu machen, ist f\u00fcr ihre eventuelle Einf\u00fchrung von entscheidender Bedeutung. In diesem Bericht werden neue Forschungsarbeiten zu vertrauensw\u00fcrdigen KI-Themen zur Aufdeckung von Desinformation \u2013 durch kausale Erkl\u00e4rungen, kontrafaktische Fakten und Unsicherheitsquantifizierung \u2013 beschrieben und praktische Strategien vorgeschlagen, um die Systeme von AI4Debunk transparent zu machen, einschlie\u00dflich Hervorhebungsmethoden, Heatmaps und Modellkarten. Diese Bem\u00fchungen bilden die Grundlage f\u00fcr integrative, interdisziplin\u00e4re Ans\u00e4tze, die die technische Robustheit und gesellschaftliche Relevanz des Projekts verbessern.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
\u00a0Vertrauensw\u00fcrdigkeit, Erkl\u00e4rbarkeit, Transparenz, Desinformation<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UMONS, CNIT, MICC-UNIF, BSC, UoG<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieser Bericht beschreibt die erste Umsetzung des DisinfoScore (DS)-Aggregationsmechanismus, einer Kernkomponente des AI4DEBUNK-Beschlussunterst\u00fctzungssystems zur Bek\u00e4mpfung von Desinformation. Die Plattform integriert eine Reihe multimodaler Analysemodule, einschlie\u00dflich Deepfake-Erkennung (Text, Bild, Audio) und Cross-Modal-Koh\u00e4renzpr\u00fcfung. Die aktuelle Methodik berechnet den endg\u00fcltigen DS, indem alle aktivierten Modulausg\u00e4nge auf eine [0, 1] Skala normalisiert und ein einheitlicher gewichteter Durchschnitt berechnet wird. In diesem Dokument werden die wichtigsten Einschr\u00e4nkungen dieses Ansatzes skizziert, n\u00e4mlich das vereinfachte, nicht adaptive Gewichtungsschema und die erhebliche Herausforderung der Systembewertung aufgrund des Fehlens eines geeigneten multimodalen Datensatzes. Zuk\u00fcnftige Arbeiten werden definiert, wobei eine Migration auf ein robusteres und flexibleres agentenbasiertes Orchestrierungsmodell priorisiert wird, um die Modularit\u00e4t zu verbessern und Erkl\u00e4rbarkeit einzuf\u00fchren.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformation, Multimodale Analyse, Entscheidungsunterst\u00fctzungssystem, Score-Aggregation, Deepfake-Erkennung, Cross-Modal-Koh\u00e4renz, Erkl\u00e4rbare KI (XAI)<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UMONS, BSC<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Das von Horizont Europa finanzierte Projekt AI4DEBUNK entwickelt ein fortschrittliches Entscheidungsunterst\u00fctzungssystem zur Bek\u00e4mpfung digitaler Desinformation. In diesem Bericht wird die modulare, multimodale Plattform des Systems beschrieben, die spezielle Komponenten f\u00fcr eine umfassende Inhaltsanalyse integriert. Zu den Schl\u00fcsselmodulen geh\u00f6ren die semantische \u00c4hnlichkeitssch\u00e4tzung, eine Deepfake-Erkennungssuite (die Text, Bild und Audio abdeckt) und die modale Koh\u00e4renzanalyse zur Validierung von Bild-Text-Beziehungen. Die Plattform aggregiert diese Analysen zu einem DisinfoScore, einer gewichteten durchschnittlichen Metrik, deren Zusammensetzung eine inh\u00e4rente Erkl\u00e4rbarkeit bietet. Wir diskutieren diese erkl\u00e4rbare Architektur und skizzieren zuk\u00fcnftige Arbeiten, die den \u00dcbergang zu einer agentischen Architektur beinhalten, die durch ein Large Language Model (LLM) f\u00fcr verbessertes kontextuelles Denken orchestriert wird.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformation, Deepfake-Erkennung, Multimodale Analyse, Explainable AI (XAI), Entscheidungsunterst\u00fctzungssystem, Cross-Modal Coherence, Agentische Architektur<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
HU, DOTSOFT, IP, UMONS, P4D, CNIT, MICC-UNIFI<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieser Bericht stellt das Design und die Entwicklung einer Desinformations-Entlarvungs-API vor, die von Softwareentwicklern verwendet werden kann, die Benutzerschnittstellen zur Bek\u00e4mpfung 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 zuk\u00fcnftige Benutzer verteilt wird.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformation, Fehlinformation, Entlarvung, Faktenpr\u00fcfung, Web-Engineering, Anwendungsprogrammierschnittstelle, Microservices, Unternehmensintegration, verteilte Systeme<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
HU, P4D, IP<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieser Bericht stellt das Design und die Entwicklung einer Browser-Erweiterung vor, die den Nutzern helfen soll, Online-Desinformation zu entlarven. Es \u00fcberpr\u00fcft 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 pr\u00e4gen. Der Bericht beschreibt auch die Technologien, die zur Implementierung der Erweiterung verwendet werden, und er\u00f6rtert, wie sie die Benutzer bei der Identifizierung irref\u00fchrender Inhalte im Internet unterst\u00fctzen soll.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformation, Desinformation, Debunking, Browser, Erweiterung, Add-on, Plug-in<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong><\/p>

DOTSOFT<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

AI4Debunk D10.3 spezifiziert die AI4Debunk Mobile App durch detaillierte Anwendungsf\u00e4lle, User Stories, User Journeys und eine dedizierte Sicherheits- \/ Datenschutzanalyse, die mit einer Technologie-Stack-Begr\u00fcndung endet. Die App erm\u00f6glicht 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 Erkl\u00e4rungen zur\u00fcckgibt, die \u00fcber einen klaren Risikoindikator und ein Urteil pr\u00e4sentiert werden.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Entlarvung von Desinformation; Spezifikation der mobilen Anwendung; multimodale \u00dcberpr\u00fcfung; Entlarvung der API; Desinfoscore; Onboarding und Einwilligung nach Aufkl\u00e4rung; Augmented Reality (AR)-Scanning; Live-Audioaufnahme; Privatsph\u00e4re und Anonymit\u00e4t; Sicherheitsrisikoanalyse; Berichterstattung an Sachverst\u00e4ndige; Flutter plattform\u00fcbergreifende Entwicklung<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong><\/p>

IP, HU, P4D<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieses Dokument stellt die Definition, Struktur und Umsetzung der AI4Debunk Collaborative Platform vor, einer interaktiven und partizipativen Webumgebung, die es B\u00fcrgern, Journalisten, Forschern und Experten erm\u00f6glicht, bei der Aufdeckung, Validierung und Analyse von Online-Desinformation zusammenzuarbeiten. Die Plattform fungiert als \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Drehscheibe innerhalb des AI4Debunk-\u00d6kosystems und verbindet menschliches Input mit automatisierten Desinformationserkennungs-Engines. Es dient als offenes Wissens-Repository (\u201eDisinfopedia\u201c) 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.<\/p>

Das Dokument beschreibt die funktionalen und qualitativen Anforderungen, die Benutzererfahrung und das Design der Barrierefreiheit, die Systemarchitektur, den Datenschutz und ethische \u00dcberlegungen sowie die Integration mit der AI4Debunk-Backend-Infrastruktur. Ferner werden darin die Schritte zur technischen Validierung, zur Pilotimplementierung und zur Angleichung an europ\u00e4ische Standards f\u00fcr vertrauensw\u00fcrdige KI und digitale Inklusion beschrieben.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Desinformation, Fehlinformation, partizipative Validierung, kollaborative Plattform, menschenzentriertes Design, erkl\u00e4rbare KI, Wissensgrafik, EU-Horizont Europa<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong><\/p>

DOTSOFT<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

In diesem Dokument wird TruthSpace, das Flaggschiff des VR-Spiels von AI4Debunk, spezifiziert, mit dem die Widerstandsf\u00e4higkeit der B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger gegen\u00fcber Desinformation im Internet durch immersive Schulungen gest\u00e4rkt werden soll. Die Nutzer arbeiten mit dem KI-Assistenten NUTRU im Spiel in einer von Klein-Bottle inspirierten virtuellen Welt zusammen, die algorithmische \u201eInformationsschleifen\u201c und \u00dcberlastung visualisiert und sich bei der Anwendung von F\u00e4higkeiten schrittweise in einen ruhigen \u201eTruthSpace\u201c verwandelt. Die Erfahrung operationalisiert f\u00fcnf Kernstrategien des kritischen Denkens (Quellenbewertung, Erkennung emotionaler Manipulation, T\u00e4uschung \/ taktische Erkennung, Bewusstsein f\u00fcr Verschw\u00f6rungsrahmen und reflektierendes Denken), die jeweils durch spezielle Ebenen und Minispiele verk\u00f6rpert werden.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
AI4Debunk; TruthSpace; Virtuelle Realit\u00e4t (VR) Augmented Reality (AR), Ernsthaftes Spiel; Desinformation; Medienkompetenz; kritisches Denken; KI-Assistent (NUTRU); Klein-Flasche; Einheit; Usability-Evaluierung (SUS)<\/p>

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
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 B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger sowie auf der Regulierung und Moderation sozialer Medien, um der Verbreitung von Falschmeldungen entgegenzuwirken.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Social-Media-Plattformen, Online-Umfrage, Wahrnehmung der B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
In diesem Dokument werden die ersten allgemeinen Leitlinien f\u00fcr die Entwickler der AI4DEBUNK-Tools vorgeschlagen. Sie befasst sich mit den Aspekten Benutzerfreundlichkeit, soziale Medien, unauthentisches koordiniertes Verhalten, Ethik, Integration mehrerer Sprachen, \u201eErkl\u00e4rung von F\u00e4lschungen\u201c und \u201eIntegration von Interessentr\u00e4gern\u201c. Der Anhang II zur Sitzung mit der Beta-Testgruppe wird ebenfalls angef\u00fcgt.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Richtlinien, KI-Tool, Unauthentisches koordiniertes Verhalten, Verbesserung, Beta-Tests<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Dieser Plan f\u00fcr 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.<\/p>

Das AI4Debunk-Konsortium hat sich verpflichtet, Gender und Intersektionalit\u00e4t als Querschnittsaspekte in die Projektaktivit\u00e4ten einzubeziehen. Im Einklang mit den Leitlinien und Zielen der EU erkennen alle Partner \u2013 einschlie\u00dflich der Verfasser dieses Ergebnisses \u2013 an, wie wichtig es ist, die Geschlechteranalyse und die nach Geschlecht aufgeschl\u00fcsselte Datenerhebung bei der Entwicklung der wissenschaftlichen Forschung voranzubringen. Daher verpflichten wir uns, der Einbeziehung, \u00dcberwachung und regelm\u00e4\u00dfigen Bewertung der Beteiligung verschiedener Geschlechter an allen im Rahmen des Projekts entwickelten Aktivit\u00e4ten, einschlie\u00dflich Workshops, Webinaren und Veranstaltungen, aber auch Umfragen, Interviews und Forschung im Allgemeinen, besondere Aufmerksamkeit zu widmen. W\u00e4hrend die Partner bei der Datenerhebung einen nichtbin\u00e4ren Ansatz verfolgen und die Beteiligung aller Geschlechter an den Aktivit\u00e4ten f\u00f6rdern, werden sie in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden die Grenzen ihres Ansatzes reflektieren und dar\u00fcber informieren. Durch einen iterativen Lernprozess verpflichten sie sich, Strategien zu planen und umzusetzen, die die Einbeziehung von immer mehr intersektionalen Perspektiven in ihre Aktivit\u00e4ten maximieren.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Frauen, Gleichstellung der Geschlechter, Inklusivit\u00e4t, Gender Bias<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
Pilot4dev<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Dieser Bericht durchl\u00e4uft die vorhandene Literatur und die Aktenpr\u00fcfung \u00fcber Fehlinformationen und Desinformation \u00fcber den Klimawandel in der Fallstudie.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Klimawandel, Desinformation, Fehlinformationen, Fallstudie, Desk Review<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
Pilot4dev, UL, EUalive, IUA<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
In diesem Dokument werden die Ergebnisse der Befragungen der Interessentr\u00e4ger und der drei Fokusgruppen zusammengefasst, die im Jahr 2024 im Rahmen der Aufgabe 12.5 organisiert wurden.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Wahrnehmung der Interessentr\u00e4ger, Desinformation, Krieg in der Ukraine, Klimawandel, Social-Media-Plattformen<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
F6S<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Diese Leistung umfasst die urspr\u00fcngliche Fassung des Plans f\u00fcr Kommunikations-, Verbreitungs- und Nutzungsma\u00dfnahmen f\u00fcr das AI4Debunk-Projekt. Es wird regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcft und angepasst, um die definierten Ziele zu erreichen.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Kommunikation, Verbreitung, Nutzung, Strategie<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Meilenstein Berichte<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL, KOSTENLOSE MEDIEN BULGARIEN<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong>
Dieser Meilensteinbericht enth\u00e4lt eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse der Analyse von Desinformationsnarrativen in zwei Schl\u00fcsselbereichen: Der Krieg in der Ukraine und der Klimawandel. Auf der Grundlage von Schlussfolgerungen aus Aktenpr\u00fcfungen (WP12) und Bem\u00fchungen um die Identifizierung von Zielgruppen (WP5) werden in dem Bericht die wichtigsten Desinformationsnarrative, Zielgruppen und Verbreitungsmethoden skizziert. Zum Krieg in der Ukraine geh\u00f6ren Geschichtsrevisionismus, Neonazi-Vorw\u00fcrfe, V\u00f6lkermordvorw\u00fcrfe und Vorw\u00fcrfe der Waffenentwicklung, die eingesetzt werden, um Aggressionen zu rechtfertigen und die \u00f6ffentliche Wahrnehmung zu manipulieren. Desinformation \u00fcber den Klimawandel umfasst Leugnung, Medienmisstrauen, wirtschaftliche Angstmacherei und Greenwashing, die in erster Linie darauf abzielen, die Umsetzung politischer Ma\u00dfnahmen zu verz\u00f6gern und pers\u00f6nliche Interessen zu sch\u00fctzen. Trotz unterschiedlicher Ziele und Zeitpl\u00e4ne verwenden beide Bereiche \u00e4hnliche Taktiken wie emotionale Appelle, Verschw\u00f6rungstheorien, Medienmanipulation und die Delegitimierung von Gegnern. Der Bericht hebt auch \u00fcberlappende und unterschiedliche Zielgruppen hervor, darunter politische Entscheidungstr\u00e4ger, Journalisten, Unternehmen, Diaspora-Bev\u00f6lkerungen und gef\u00e4hrdete Bev\u00f6lkerungsgruppen wie \u00e4ltere Menschen, Minderheiten und l\u00e4ndliche Gemeinschaften.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/strong>:
Klimawandel, kritische Diskursanalyse, Desinformation, polarisierende Narrative, Krieg in der Ukraine.<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Zu erbringende Leistung Zusammenfassende Artikel<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieser Artikel, eine Zusammenfassung der \u00f6ffentlichen Leistung D4.1 des AI4Debunk-Projekts, behandelt Desinformation als kritische Sicherheitsherausforderung und definiert sie als absichtlich irref\u00fchrende Inhalte, die \u00f6ffentlichen Schaden verursachen.<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
UL<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieser Artikel, eine Zusammenfassung von \u00d6ffentliche Leistung D4.2<\/b>\u00a0Das AI4Debunk-Projekt behauptet, dass Desinformation, <\/b>Die absichtliche Verbreitung falscher Inhalte, die der \u00d6ffentlichkeit Schaden zuf\u00fcgen, ist eine der gr\u00f6\u00dften Sicherheitsherausforderungen in der EU, die durch IKT und KI beschleunigt wird.<\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t

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Verbreitungsgrad:<\/strong>
\u00d6ffentlich<\/p>

Autoren:<\/strong>
Pilot4Dev<\/p>

Zusammenfassung:<\/strong><\/p>

Dieser Artikel,<\/span> eine Zusammenfassung von <\/span>\u00d6ffentliche Leistung D4.2<\/b>,<\/span> die gro\u00dfe Sicherheitsbedrohung durch \u201eFake News\u201c und Desinformation anzugehen,<\/span> mit dem Argument, dass die derzeitigen plattformorientierten Rechtsvorschriften nicht ausreichen, um das Problem zu l\u00f6sen.<\/span><\/p>

Download hier<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tZur\u00fcck zu Ressourcen<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ergebnisse und Berichte St\u00f6bern Sie durch alle Ergebnisse\/Berichte und zeigen Sie den Fortschritt und die Ergebnisse des Projekts. Dateien stehen nur dann zum Download zur Verf\u00fcgung, wenn die \u00f6ffentliche Verbreitung von der EU genehmigt wurde. Leistungen D1.1: DATA MANAGEMENT PLAN Verbreitungsebene:\u00d6ffentliche Autoren:UL Zusammenfassung:Der Datenmanagementplan (DMP) des AI4Debunk-Projekts dient als sich entwickelndes Dokument, das [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["post-126","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/126","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=126"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/126\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3223,"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/126\/revisions\/3223"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ai4debunk.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=126"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}