Ziel des Projekts ist der Aufbau einer offenen, transparenten und nutzerfreundlichen Plattform zur Analyse von Medienbias in Nachrichten, Social Media und anderen Textquellen.
Mithilfe von Large Language Models, menschlichem Feedback und einer gemeinsam entwickelten Taxonomie werden unterschiedliche Formen von Verzerrungen – etwa sprachliche oder ideologische Bias, Hate Speech oder selektive Berichterstattung – systematisch erfassbar gemacht. Die Plattform stellt dafür spezialisierte Klassifikatoren bereit, die über eine offene API und eine benutzerfreundliche Weboberfläche nutzbar sind.
Das Projekt verfolgt drei zentrale Ziele:
- Neue Standards für Bias-Erkennung: Eine einheitliche Taxonomie ermöglicht die konsistente Definition unterschiedlicher Bias-Typen und deren interdisziplinär vergleichbare Analyse.
- Skalierbare und offene Werkzeuge: Forschende und Journalist*innen können BARI ohne technisches Vorwissen nutzen, um große Textmengen effizient zu analysieren.
- Partizipative Weiterentwicklung: Über ein Feedback-Portal können Nutzer*innen aktiv zur Verbesserung der Klassifikatoren und Definitionen beitragen.
Die BARI-Infrastruktur eröffnet damit vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Kommunikations- und Medienwissenschaft, Linguistik, Psychologie sowie in der politischen Bildung und Bibliotheksarbeit.