OCG Förderpreis für FH-Hagenberg-Absolventin

3 Personen stehend, 2 Männer, in der Mitte ein Frau, die eine Urkunde in die Kamer hält
Preisträgerin Tina Schuh mit OCG Präsident Wilfried Seyruck (rechts) und OCG Generalsekretär Ronald Bieber (links) © OCG/Barbara Lachner

25.02.2019

Tina Schuh untersuchte für ihre Abschlussarbeit im Masterstudiengang Interactive Media, wie aggressive Postings maschinell per Algorithmus erkannt werden können – und wurde dafür von der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG) ausgezeichnet. 

Wie erkennt man aggressive Postings? Und gibt es eine Möglichkeit, dass Computer lernen, derartige Kommentare per Algorithmus zu erkennen und von sich aus auszusortieren?

Diese Fragen versuchte Tina Schuh in ihrer Masterarbeit mit dem Titel „Feature Selection in Aggressive Comment Detection“, die sie im Studiengang "Interactive Media" am Campus Hagenberg schrieb und die von FH-Prof. Dr. Stephan Dreiseitl begutachtet wurde, nachzugehen. Mit Erfolg: Sie wurde von der österreichischen Computer-Gesellschaft mit dem mit 2.000 Euro dotierten Förderpreis für Fachhochschulen ausgezeichnet.

OCG Präsident Wilfried Seyruck und OCG Generalsekretär Ronald Bieber überreichten ihr den Preis am 29. Jänner im Zuge des OCG Jahresopenings zum Thema Artificial Intelligence. Gelobt wurde von der Jury die hohe Aktualität und damit verbundene auch gesellschaftspolitische Bedeutung der Masterarbeit. „Sowohl die methodische Vorgehensweise als auch die Präsentation der Thematik und der Ergebnisse in der eingereichten Arbeit sind von herausragender Qualität,“ sagte Jury-Vorsitzender Johannes Lüthi von der FH Kufstein die Entscheidung der Jury.  

7000 Postings untersucht

Insgesamt untersuchte die Innviertlerin rund 1000 Postings, die zu Online-Artikeln englischsprachiger Zeitungen wie der New York Times und auf Breitbart und Infowars erschienen, sowie 6000 Kommentare aus Wikipedia-Diskussionen. Doch bevor die 36-Jährige die Kommentare analysieren konnte, musste sie definieren, was eigentlich aggressive Postings kennzeichnet. "Ich wollte wissen, welche grammatikalischen oder stilistischen Merkmale solche Postings kennzeichnen", sagt sie.

Eine große Herausforderung dabei war schon das Vokabular der Internet-Community, mit dem ein traditionelles Wörterbuch nicht mithalten kann. So musste etwa zwischen „echten” englischen Wörtern, „neuen“ Ausdrücken (nicht im Wörterbuch) und tatsächlich unbekannten Wörtern unterschieden werden. Auch das Problem, etwa langgezogene Wörter („niiiiice” oder „n i c e”) oder kreative Schreibweisen („$H!T”) in die Analyse einzubeziehen, musste bewältigt werden.

Dazu waren einerseits statistische Tests, aber auch die Entwicklung von speziellen Lern-Algorithmen zur Daten-Analyse notwendig. Daraus konnte Schuh dann Muster ableiten, die der Computer mit einem Algorithmus lernen kann. Die Studentin definierte schließlich 68 verschiedene Kriterien, zum Beispiel ob Schimpfwörter verwendet werden oder wie lange die verwendeten Wörter sind.

Sie kam zu erstaunlichen Erkenntnissen. So werden in nicht-aggressiven Postings häufig längere Wörter (mit mehr als fünf Buchstaben) verwendet. "Ich vermute, dass sich die Menschen da mehr Zeit nehmen, um sich gewählter auszudrücken." Aggressive Poster verwenden zudem häufiger negative oder subjektive Wörter (etwa "fallen" oder "verlieren") und bleiben eher im Präsens.

Vom Masterarbeits- zum Forschungsfokus

Auch nach dem Ende ihres FH-Studiums in Hagenberg bleibt Tina Schuh ihrem Thema treu. Sie ist seit Juni 2018 an der Universität Passau an der Fakultät für Informatik und Mathematik als Nachwuchsforscherin im Bereich Text Mining tätig und untersucht spezielle E-Mail-Konversationen auf ihr Aggressivitätspotenzial hin.

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