UFSP Digital Religions - Argumentstrukturen in der automatischen Erkennung von Intoleranz und Extremismus

Das Projekt UFSP Digital Religion(s)

Der UFSP "Digital Religion(s)" untersucht, wie die gegenwärtigen Digitalisierungsdynamiken die Religionspraxis von Individuen und Institutionen beeinflussen, prägen und transformieren. Themen und Inhalte der Forschung sind u.a. religiöse Identitätsbildung und die Entwicklung von gemeinschaftlichen online-offline Netzwerken, mediale Kommunikationspraktiken des Trauerns und der Seelsorge sowie Phänomene religionsbezogener digitaler Bildung.

In interdisziplinärer Ausrichtung (Theologie, Religionswissenschaft, Linguistik und Computerlinguistik, Soziologie, Medien- und Kommunikationswissenschaft sowie Rechtswissenschaft) erforscht der UFSP unter anderem, wie individuelle und institutionelle religiöse Akteurinnen und Akteure in hybriden online-offline Formaten kommunizieren und wie sie ihren öffentlichen Anspruch auf Orientierung in Fragen von Identitätsbildung, Gesundheit, Seelsorge und interreligiöser Bildung geltend machen.

Unser Projekt

Das Projekt "Argumentstrukturen in der automatischen Erkennung von Intoleranz und Extremismus" ist Teilprojekt 8 des UFSP Digital Religion(s). Es untersucht Extremismus, Intoleranz und Echokammern versus Respekt und Dialogkultur im Internet. In Zeiten von sozialen Medien, Fake News, Shitstorms, zunehmender Fragmentierung der Gesellschaft und Corona-Vereinsamung sind diese Themen wichtiger denn je.

Ziel des Projektes ist, Trends in den digitalen Medien zu erkennen, Assoziationen, Einstellungen und Meinungen zu erfassen. Das Projekt soll dazu beitragen, zu verstehen, wo und mit welchen Ausdrucksmitteln Respekt durch Ideologie verdrängt wird und mit welchen Argumenten Diskussionsteilnehmende ihre Meinungen zu religiösen und wichtigen gesellschaftlichen Fragen begründen.

Wir messen und interpretieren diese Grössen mit Inhaltsanalysen, statistischen Methoden der Digital Humanities und künstlicher Intelligenz. Dazu gehören Klassifikation, Topic Modelling, Neuronale Netze, Distributionale Semantik, Konzeptuelle Karten, Argument Mining und Clustering. Wir vergleichen die Resultate unserer textbasierten Methoden mit Umfrageergebnissen.

Ein konstruktiver, offener Dialog, geprägt von Respekt, Toleranz und der Bereitschaft, aufeinander einzugehen, sind Grundpfeiler der Demokratie und der Auseinandersetzung mit Sinnfragen. Religiöse und andere Ideologien können diese Werte aushöhlen. Wir planen auch, einen Teil unserer gesammelten Daten in anonymisierter Form der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

Ein Beispiel aus unserer Forschung

Wir untersuchen Assoziationen zu Religion und verwandten Begriffen in der Gesellschaft. Im folgenden Beispiel haben wir über 100'000 tweets gesammelt, welche "Religion", "Faith" oder "Spirituality" enthielten. Wir haben daraus mit Methoden der distributionellen Semantik, spezifisch Kernel Density Estimation, konzeptuelle Karten erstellt. Diese zeigen, welche Begriffe oft miteinander verkommen, also stark miteinander assoziiert werden. In der folgenden sieht man die 100 häufigsten Begriffe.

Assoziationen der Begriffe "Spirituality", "Faith" und "Religion" in einer grossen Tweet-Sammlung

Solche Karten zeigen die Landschaft einer Debatte in der Gesellschaft auf. Sie veranschaulichen und bestätigen, was Neubert (2016: 127) schreibt:

«„Spiritualität“: in vielen Kontexten „Religion“ positiv gegenübergestellt wird – entweder als positive Überhöhung und „wahres Wesen“ von „Religion“ oder aber als in positiver Weise individualistisch, innerlich und heilsorientiert, wogegen „Religion“ negativ mit Organisation, Hierarchie, Dogmatismus und Weltlichkeit verknüpft wird. „Spiritualität“ ist dann ein Abgrenzungsbegriff gegenüber „Religion“».

Neubert, Frank. 2016. Die diskursive Konstitution von Religion. Springer.

Details

Weitere Details zum UFSP Digital Religion(s) finden Sie auf der Hauptwebseite, und auf der Unterseite unseres Projektes darin.

Beteiligte

UFSP Digital Religion am Institut für Computerlinguistik der UZH

Martin Volk (Projektleitung)

Gerold Schneider (Mitarbeiter)

Janis Goldzycher (Mitarbeiter)

Das Projekt ist finanziert durch die Universität Zürich im Zeitrahmen von 2021-2024.