Geförderte Projekte

Ausschreibungsergebnisse nach Kalenderjahren

Ausschreibungsergebnisse nach Instrumenten / Programmlinien

Projekte der gemeinsamen deutsch- österreichischen Ausschreibung 2013

RAIDAR - Rapid Artificial Intelligence based Detection of Aggressive or Radical content on the Web

|   Call 2020

Erforschung von Methoden der quantitativen und qualitativen Evaluierung von Hass im Netz und radikalisierenden Inhalten in großen Datenbeständen mit dem Fokus auf LegalAI.

Das Projekt RAIDAR befasst sich mit der Erforschung von Methoden und Ansätzen zur quantitativen Erhebung und Bewertung der demokratiegefährdenden Inhalte Hass im Netz und Radikalisierung. Weitere Ziele sind die Entwicklung einer datenwissenschaftlichen Plattform zur teilautomatisierten und versatilen Analyse großer Datenbestände aus unterschiedlichen Quellen, sowie zur automatisierten Einordnung von Inhalten bzgl. Paragraphen, welche aus strafrechtlicher Sicht Hass im Netz und Radikalisierung zuzuordnen sind. Zu möglichen demokratiegefährdenden Delikten zählen beispielsweise Verhetzung (§ 283 StGB), Wiederbetätigung (VerbotsG) oder Gefährliche Drohung (§ 107 StGB). Wegen der rechtlichen, gesellschaftlichen und kulturellen Komplexität dieser Aufgaben- und Zielsetzung, wird RAIDAR von drei GSK Partnern begleitet, mit dem Ziel einer Umfassenden ethischen und rechtlichen Evaluierung. 

Die Innovation von RAIDAR besteht in der Entwicklung und Definition von Kennzahlen, Messgrößen und Methoden zur quantitativen sowie qualitativen Evaluierung von Hass im Netz und Radikalisierung. Als spezifische Innovation wird die Anwendung des Forschungsfeldes LegalAI auf den Anwendungsbereich Hass im Netz betrachtet. Im Gegensatz zum Problemfeld Desinformation im Netz, finden sich klar definierte Strafbestände in den für die Teilbereiche von Hass im Netz einschlägigen Paragraphen. Diese gut justiziablen Bestimmungen stellen eine grundlegende Wissensbasis dar, welche durch Kombination von wissensbasierten mit daten-getriebenen Systemen in komplexen Analyse- und Erkennungsmethoden abgebildet werden. 

Projektergebnisse umfassen eine Entlastung des Bedarfsträgers (BMJ) durch teilautomatisierte Assistenzsysteme im juristischen Bereich, eine konkrete Technikfolgenabschätzung ethischer Grenzen und rechtliche Rahmenbedingungen im Kontext von Künstlicher Intelligenz zur automatisierten Erfassung von Daten und Anwendung der RAIDAR Plattform in einer quantitativen Studie im Beriech „Hass im Netz“ und „Radikalisierung“ auf zeitlich und kontextuell relevanten Inhalten.

ProjektleiterIn / Name und Institut/Unternehmen
Dr. Alexander Schindler,  AIT Austrian Institute of Technology GmbH
Giefinggasse 4, 1210 Wien
+43 50550 2902
Alexander.Schindler@ait.ac.at 

Auflistung der weiteren Projekt- bzw. KooperationspartnerInnen

Bundesministerium für Justiz 
Museumstraße 7, 1070 Wien

LIquA - Linzer Institut für qualitative Analysen 
Untere Donaulände 10/1, 4020 Linz

Research Institute AG & Co KG 
Amundsenstraße 9, 1170 Wien

Scenor - Verein zur Erforschung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen
Schottenfeldgasse 5/1/9, 1070 Wien

Semantic Web Company GmbH 
Mariahilferstraße 70, 1070 Wien