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Beleidigungen, Gewaltdrohungen, Planungen von Regierungsumstürzen – schädliche Inhalte in sozialen Medien stellen Moderatoren sozialer Netzwerke sowie Strafverfolgungsbehörden vor wachsende Herausforderungen. Angesichts der immensen Anzahl an täglich veröffentlichten Posts und Kommentaren sind automatische Verfahren zur Erkennung schädlicher Inhalte unverzichtbar. Die Forschungsgruppe „Communication Forensics" unter der Leitung von Prof. Dr. rer. nat. Michael Spranger setzt hier an und richtet zum zweiten Mal einen Wettbewerb (Shared Task) im Rahmen der deutschen Wettbewerbsserie GermEval 2026 im Bereich Natural Language Processing (NLP) aus. Ziel ist die Entwicklung fortschrittlicher NLP-Methoden, die schädliche Inhalte automatisch erkennen und klassifizieren und damit einen konkreten Beitrag zur Sicherheit in sozialen Netzwerken leisten.

Die diesjährige Ausgabe des Shared Tasks umfasst vier Unteraufgaben:

1. Erkennung von Handlungsaufforderungen:
Diese Unteraufgabe erfordert die automatische Identifikation von Posts und Kommentaren, in denen explizit eine Handlung aufgerufen wird, beispielsweise eine Demonstration oder eine Straftat.

2. Klassifikation von Angriffen auf die freiheitlich-demokratische Grundordnung:
Die Unteraufgabe verlangt die Unterscheidung zwischen neutralen Aussagen, legitimer Kritik, Hetzinhalten und Aufrufen zum Umsturz der Regierung.

3. Feingranulare Klassifikation gewaltbezogener Inhalte:
Anders als in der ersten Ausgabe geht es hier nicht nur um die Frage, ob ein Inhalt eine problematische Haltung gegenüber Gewalt ausdrückt, sondern auch um die Differenzierung zwischen verschiedenen Formen, konkret um die Bereitschaft und den Aufruf zur Gewalt, die Unterstützung und Verherrlichung gewalttätiger Ereignisse sowie sonstige bedenkliche Äußerungen zur Gewalt.

4. Erkennung strafrechtlich relevanter Beleidigungen:
In dieser Unteraufgabe soll entschieden werden, ob eine Äußerung nach dem deutschen Strafgesetzbuch ein Beleidigungsdelikt darstellt.

Als Grundlage dienen erweiterte, von Studierenden und Mitarbeitenden der Hochschule Mittweida annotierte Datensätze aus dem Umfeld einer extremistischen Bewegung mit bis zu 16.000 deutschen Posts und Kommentaren.

Weitere Informationen zum Shared Task, zur Datengrundlage und zu den Teilnahmefristen finden Sie hier.

Bei Fragen wenden Sie sich gerne an: spranger@hs-mittweida.de