Technische Architektur des Bias Buster Systems
Der Bias Buster basiert auf dem RAG-Prinzip (Retrieval-Augmented Generation), das die Grundlage für unsere technische Lösung bildet.
Retrieval
Unser System greift auf interne und externe Datenquellen zu, um relevante Informationen effizient abzurufen. Diese reichen von Redaktionsdatenbanken über aktuelle Studien bis hin zu Social-Listening-Ergebnissen.
Augmented
Mithilfe von Diversitätsregeln und den sieben Dimensionen der „Charta der Vielfalt" werden die abgerufenen Daten in den richtigen Kontext gesetzt, um potenzielle Voreingenommenheiten aufzudecken.
Generation
Ein KI-gestütztes Sprachmodell generiert neue Perspektiven und formuliert Vorschläge, die den journalistischen Beitrag bereichern.
1. Research Dashboard
Das interaktive Dashboard basiert auf den sieben Vielfaltsdimensionen der Charta der Vielfalt. Es strukturiert die Daten visuell, bietet Inspiration für Storylines und stellt gezielte Handlungsempfehlungen bereit. Funktionen wie zeitliche Verläufe, regionale Analysen und Verknüpfungen zu Studien oder Expert*innen gewährleisten maximale Transparenz.
2. Content Assistant & Bias Check
Der integrierte Content Assistant unterstützt bei der Textproduktion, prüft auf sprachliche Voreingenommenheiten und schlägt inklusive Formulierungen vor. Er bietet Basis-Checks wie Grammatik, SEO und Plagiatserkennung sowie spezielle Bias-Checks für diskriminierungsfreie Sprache. Ein besonderes Highlight ist die Förderung intersektionaler Perspektiven.
3. Datenanalyse & Auswertung
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.
4. Audience Survey & Feedback
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.
Skalierbar, modular und zukunftssicher
Der Bias Buster wurde so entwickelt, dass er problemlos in bestehende Redaktionssysteme integriert werden kann. Dank seiner modularen Struktur und dem SaaS-Ansatz (Software as a Service) ist er flexibel anpassbar und für Medienhäuser unterschiedlicher Größe geeignet. Geplante API-Schnittstellen ermöglichen eine Erweiterung auf TV-, Hörfunk- und Online-Content.
Unsere Mission: Mit der technischen Grundlage des Bias Buster schaffen wir ein Werkzeug, das nicht nur die journalistische Praxis transformiert, sondern auch zur Stärkung demokratischer Diskurse beiträgt.