Sprache entlarvt Betrüger
Neues Tool erkennt gefälschte Forschungsarbeiten
publiziert: Mittwoch, 3. Sep 2014 / 14:25 Uhr / aktualisiert: Samstag, 6. Sep 2014 / 14:39 Uhr
Wissen schafft T-Shirt.
Wissen schafft T-Shirt.

Forscher der Cornell University analysierten Texte von Betrügern und konnten allein anhand der Sprache echte von gefälschten Forschungsergebnissen mit einer Genauigkeit von 70 Prozent unterscheiden. Derzeit untersuchen die Experten ein grösseres Sample von gefälschten Arbeiten verschiedener anderer Wissenschaftler. Untersucht werden soll, ob dieses Verfahren auch in diesen Fällen funktioniert.

Diederik Stapel, der 2011 zugegeben hatte, Daten in Dutzenden Forschungspapieren erfunden zu haben, hat seinen Betrug auch durch die verwendete Sprache erkennbar gemacht. Das haben Forscher der Cornell University ermittelt. Zu dem Aufbauschen der Gesichertheit seiner Forschungsergebnisse kamen bei dem «Wissenschaftler» noch mehr spezifische Ausdrücke bei der Beschreibung der erfundenen Ergebnisse.

Lügen haben kurze Beine

Laut David Markowitz, einem der Autoren der aktuellen Studie, bringt Lügen sehr viel Stress mit sich. «Diese Anspannung setzt sich immer wieder auch in der Sprache der Menschen fort.» Entscheidend ist auch der Kontext. Lügen Präsidenten bei einem Thema wie Krieg, dann sagen sie seltener ich oder mich. Menschen, die beim Online-Dating in ihren Profilen schwindeln, verwenden diese Wörter jedoch häufiger.

Das Forscher-Team ging davon aus, dass spezifische sprachliche Eigenheiten gerade in der Wissenschaft Hinweise auf Fälschungen liefern können. Stapels Fälschungen stellten dabei ein ideales Material dar. Laut Markowitz schrieb Stapel unglaublich viel. Die Tatsache, dass er so genau untersucht wurde, stellt eine einzigartige Chance dar. Die beiden Forscher wählten 24 Veröffentlichungen aus, die bekannte Fälschungen waren, und weitere 25, die einer offiziellen Überprüfung standgehalten hatten.

Ausgewählt wurden nur Veröffentlichungen, in denen Stapel als Hauptautor angegeben war. Damit lag nahe, dass er diese Arbeiten auch geschrieben hatte. Stapel, ein Mitarbeiter der Tilburg University, nutzte in seinen gefälschten Arbeiten mehr verbale Verstärker, also Wörter wie «hochgradig» oder «extrem», und weniger abschwächende Ausdrücke wie «nur» oder «etwas».

Screening für neue Arbeiten

Markowitz geht davon aus, dass Stapel auf diese Weise versucht hat, den Fälschungen mehr Wert zu verleihen. Sollte dieses Verfahren auch allgemeiner einsetzbar sein, könnte es für die Überwachung wissenschaftlicher Literatur eingesetzt werden. Dann lägen zwar keine konkreten Beweise für eine Fälschung vor, es wäre jedoch denkbar, damit Einrichtungen zu erkennen, bei denen es immer wieder zu fragwürdigen Veröffentlichungen kommt.

Da es derzeit aber immer noch zu einer Ungenauigkeit von 30 Prozent kommt, wären auch viele falsche Ergebnisse die Folge. Markowitz hofft, dass die Genauigkeit mit Hilfe von maschinellem Lernen verbessert werden kann. Beispiele von Fälschungen und echten Ergebnissen könnte die Fähigkeit der Algorithmen verbessern, die subtilen Unterschiede in der eingesetzten Sprache zu erkennen. Die Ergebnisse wurden im Fachmagazin PLOS ONE publiziert.

(jz/pte)

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