Trump-Tweets: Wörter sagen Wahrheitsgehalt

Personalisierte Sprachmodelle der Erasmus-Universität Rotterdam entlarven Lügen von Politikern.

Welche Wörter Donald Trump in einem Tweet nutzt, lässt darauf schließen, ob er echte Informationen oder „alternative Fakten“ verbreitet. Das zeigt eine Studie unter der Leitung der Erasmus-Universität Rotterdam. Mit einem personalisierten Sprachmodell konnten die Forscher bei drei Vierteln der Tweets korrekt vorhersagen, ob sie Wahrheit oder Lüge sind. Das könnte helfen, dies auch bei künftigen Aussagen des Ex-US-Präsidenten einzuschätzen. Ähnliche Modelle wären dann wohl geeignet, dies auch bei anderen Politikern zu tun.

Verräterische Sprache

Im letzten Jahr seiner Amtszeit, vor seiner Twitter-Sperre, hat Trump im Schnitt über 33 Tweets pro Tag abgelassen, darunter leicht entlarvbare dreiste Lügen ebenso wie einfach verifizierbare Tatsachen. Zu vielen dieser Trump-Tweets gibt es entsprechende Faktenchecks. Das hat es der Psychologin Sophie van der Zee und ihren Kollegen ermöglicht, einen Vergleich durchzuführen, welche Wörter Trump wählt, wenn er die Wahrheit sagt, und welche, wenn nicht. „Wir haben ein personalisiertes Sprachmodell erstellt, das vorhersagen konnte, welche Aussagen des Ex-Präsidenten richtig und welche wohl irreführend sind“, sagt van der Zee.
So zeigte sich, dass es in der Regel einen ganz deutlichen Unterschied in Trumps Wortwahl bei faktisch richtigen und falschen Aussagen gibt. Dieser ist so ausgeprägt, dass er der Vorhersage des Wahrheitsgehalts dienen kann. „Mit diesem Modell konnten wir bei drei von vier Tweets vorhersagen, wie wahrheitsgetreu Trump war“, betont van der Zee. In Vergleichstests schnitt das personalisierte Modell damit um zumindest fünf Prozentpunkte besser ab als andere Sprachmodelle, so die Psychologin.

Sprach-Lügendetektoren

Angesichts der hohen Trefferquote im Rahmen der in „Psychological Science“ erschienenen Studie nehmen die Forscher an, dass ihr personalisiertes Sprachmodell auch bei künftigen Trump-Aussagen helfen könnte, Fakt und Fiktion zu unterscheiden. Ähnliches wäre mithilfe personalisierter Sprachmodelle vermutlich auch bei anderen Politikern möglich. Doch auch für alle anderen solle die Arbeit eine Warnung darstellen, so van der Zee. „Wir zeigen nur mithilfe öffentlich verfügbaren Daten, dass die Wörter, die Menschen verwenden, wenn sie Infos online teilen, sensible Informationen über den Absender preisgeben können, einschließlich eines Hinweises auf dessen Vertrauenswürdigkeit“, erklärt sie.

Zur Studie „A Personal Model of Trumpery: Linguistic Deception Detection in a Real-World High-Stakes Setting“: http://journals.sagepub.com/doi/10.1177/09567976211015941

Quelle: pte