Bias Buster

Bias prägt unsere Wahrnehmung – auch in der Berichterstattung. Wie können wir Verzerrungen erkennen und Vielfalt fördern?

Mit innovativen KI-Tools bietet der Bias Buster neue Ansätze, für mehr Ausgewogenheit und Perspektivenvielfalt – um damit den Journalismus nachhaltig zu bereichern.

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Interaktives Dashboard basierend auf den Vielfaltsdimensionen der Charta der Vielfalt. Ermöglicht effizienten Zugriff auf aufbereitete Daten nach dem RAG-Prinzip (Retrieval, Augmented, Generation): Abrufen relevanter Informationen aus internen und externen Quellen, Erweiterung mit Kontext und Diversitätsregeln sowie Generierung neuer Perspektiven durch Sprachmodelle. Bietet strukturierte Visualisierung von Erkenntnissen und Expertenverbindungen.

KI-gestützter Schreibassistent, der Basis-Checks (Grammatik, SEO, Plagiat) mit fortschrittlicher Bias-Erkennung verbindet. Unterstützt Journalist*innen mit Anregungen zur Selbstreflexion und verweist auf intersektionale Perspektiven, um diskriminierungsfreie und ausgewogene Inhalte zu erstellen.

Ein umfassendes Analysesystem, das eigene Datenbanken der Medienhäuser auswertet und mit externen Quellen wie aktuellen Studien, Expert*innenmeinungen und Social Listening-Daten ergänzt. Dadurch entsteht ein vollständiges Bild aktueller Themen, das der Redaktion relevante Informationen bereitstellt. Mit Debiasing- und Fairness-Constraints-Techniken feingetunt, sorgt das System für eine faire und ausgewogene Analyse der Themen.

KI-generierte Personas ('Digital Twins') reduzieren den Social-Desirability-Bias. Human-in-the-loop-Prozesse stellen sicher, dass die Inhalte hinsichtlich Perspektivenvielfalt und Authentizität überprüft werden. Gezielte Befragungen von Fokusgruppen sorgen für die Validierung der Inhalte auf Authentizität und Relevanz, um eine umfassende und ausgewogene Berichterstattung zu gewährleisten.

Anwendungsbeispiele

Konkrete Einsatzszenarien des Bias Buster Systems in der redaktionellen Praxis

Eine Redakteurin recherchiert zum Thema Bildungspolitik. Das Research Dashboard zeigt unterrepräsentierte Gruppen in der bisherigen Berichterstattung auf und verweist auf relevante Expert*innen aus diesen Communities.
Ein Journalist verfasst einen Artikel über Integration. Der Content Assistant erkennt potenziell voreingenommene Formulierungen und schlägt diskriminierungsfreie Alternativen vor, die die Vielfalt der Perspektiven besser abbilden.
Eine Lokalredaktion plant eine Serie über städtische Entwicklung. Die Datenanalyse identifiziert bisher vernachlässigte Stadtteile und Bevölkerungsgruppen, während Digital Twins authentisches Feedback zur Berichterstattung liefern.

Deep Dive

Erfahre mehr über die konzeptionellen und technischen Grundlagen - von der Forschung über den Entwicklungsprozess bis hin zur praktischen Anwendung

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Herausforderung
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Team

Unser erfahrenes Team vereint technische Innovation mit fundiertem Fachwissen im digitalen Journalismus

Patricia Sack
Forschung & Content
Patricia Sack
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15+ Jahre Erfahrung in Medien- & Content-Produktion. Research-Fellowship des Media Lab Bayern, Grimme Online Award Gewinnerin.

Simon Liedtke
Entwicklung & Technik
Simon Liedtke
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20+ Jahre Erfahrung in Medien- und Software-Entwicklung. KI-Lösungsarchitekt mit Expertise in maschinellem Lernen.

Testimonials

Unsere Partner berichten: Erfahre mehr über den Einsatz von Bias Buster in der redaktionellen Praxis

"Biasbuster hat mir total geholfen bei meiner ersten Idee, die ich im Kopf hatte, nochmal meinen Horizont auf die Perspektiven ganz unterschiedlicher Zielgruppen zu erweitern. Das hat mir Impulse gegeben, meine Fragen gezielt Protagonisten zu stellen, die ich vorher nicht auf dem Schirm hatte. Ich bin Fangirl der ersten Stunde."

S. Pache
Redakteurin und Journalistin

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