Argumente bereichern jede Diskussion. Was aber, wenn es an stichhaltigen Punkten und belastbaren Aussagen in der Beweisführung mangelt? Jun.-Prof. Dr. Henning Wachsmuth von der Universität Paderborn will dem individuellen Denkvermögen auf die Sprünge helfen: Der Informatiker leitet die Entwicklung einer Suchmaschine, die bei der Meinungsbildung unterstützen soll.
Args.me, so der Name des digitalen Orientierungshelfers, liefert Pro- und Contra-Argumente für theoretisch beliebige Themen: „Sie hilft dem Nutzer dabei, seinen eigenen Standpunkt zu entfalten“, erklärt Wachsmuth, Leiter der Arbeitsgruppe Computational Social Science am Institut für Informatik. Auf Basis von derzeit 300.000 Argumenten, die aus verschiedenen englischsprachigen Diskussionsforen im Internet stammen, werden die Ergebnisse der Suchanfragen auf der Pro- und Contra-Seite nach Relevanz sortiert. In naher Zukunft sollen auch die Daten einschlägiger Internetseiten wie z. B. Newsportalen dazukommen.
Schnittstelle zwischen Informatik und Sprachwissenschaft
Angesiedelt im Bereich der Computerlinguistik, ist es vor allem die Entwicklung algorithmischer Verfahren, die Wachsmuth interessiert: Mithilfe von maschinellem Lernen kann die Suchmaschine selbst erkennen, bei welchen Aussagen es sich um Argumente handelt. „Die Grundlage dafür bilden Muster, die durch den Einsatz von Algorithmen erkannt und kategorisiert werden“, erklärt Wachsmuth.
Suchmaschine erkennt Argumente automatisch
Den Computerprogrammen wird beigebracht, wie Argumente aufgebaut sind – formal und inhaltlich. „Bei einem Argument handelt es sich um eine Kombination aus Behauptung und Begründung. Bestimmte syntaktische Gegebenheiten oder Wörter und Wortgruppen können als Indikatoren für Argumente gewertet werden. Das sind zum Beispiel Kausalkonstruktionen mit der Konjunktion 'because'. Man spricht allgemein von linguistischen Merkmalen. Diese Konstruktionen speisen wir aber nicht händisch als Argumente ein. Wir geben den Programmen im Grunde nur Hinweise, auf was sie achten sollen. Sobald dann eine Kombination verschiedener Textmerkmale vorliegt, kann ziemlich sicher von einem Argument ausgegangen werden“, erklärt der Informatiker.
Maschinelles Lernen ist neben der automatischen Erkennung auch für die Bewertung und damit das Ranking der Ergebnisse verantwortlich: „Stärkere Argumente sollen oben in der Liste erscheinen, schwächere weiter unten“, so Wachsmuth. Manchmal handele es sich bei den Treffern auch nur um bloße Meinungsäußerung, so der Wissenschaftler weiter. Das bedeutet: Alle Inhalte müssen überprüft werden. Was aber ist ein gutes Argument? „Ein Indiz für die Richtigkeit einer Information kann z. B. ein Quellennachweis sein“, sagt Wachsmuth. Auch der Kontext spiele eine wichtige Rolle. Gleichzeitig räumt der Informatiker ein: „Wir können aktuell noch nicht alle Angaben überprüfen. Mittelfristig soll das natürlich der Fall sein“.
„Im Moment wird args.me in erster Linie von Argumentationsforschern genutzt. Unsere Zahlen zeigen aber, dass bereits tausende User von der Suchmaschine Gebrauch gemacht haben.“ Wachsmuth, der args.me 2017 während seiner Tätigkeit an der Bauhaus-Universität Weimar zusammen mit einem großen Team ins Leben gerufen hat, betont, dass die Ergebnisse langfristig auch zu einem tieferen Verständnis menschlicher Kommunikation beitragen könnten.
