Berichtsmuster und Merkmale von Deepfake-Nachrichten im KI-Zeitalter: Fokussierung auf Keyword-Analyse und Themenmodellierung

Mit dem rasanten Fortschritt der Künstlichen Intelligenz (KI) treten weltweit verschiedene Phänomene und Kontroversen auf. Ein Beispiel dafür ist ‚Deepfake‘. Deepfake zeigt die erstaunlichen Fortschritte der KI-Technologie und ermöglicht es den Nutzern, diese in Echtzeit zu erleben. Allerdings nimmt der Missbrauch der Deepfake-Technologie, um unbefugt Fotos und Videos zu erstellen und zu verbreiten, zu, und die damit verbundenen Schäden wachsen. Im Gegensatz dazu nimmt die Anzahl der Deepfake-Nachrichten in den heimischen Medien ab. Deepfake-Nachrichten beziehen sich nicht auf Artikel, die direkt mit Deepfake-Technologie erstellt wurden, sondern auf Medienberichte über Deepfake-Technologie, Phänomene und Verbrechen. Diese Studie untersucht, wie die wichtigsten koreanischen Medien im KI-Zeitalter das Phänomen Deepfake betrachten und berichten, um die Bedeutung von Deepfake-Nachrichten zu verdeutlichen und zukünftige Richtungen aufzuzeigen. Besonders werden die Nachrichten von wichtigen Medien aus den Jahren 2023 bis 2025 analysiert, in denen sich die KI-Technologie erheblich entwickelte und die Anzahl der Deepfake-Ergebnisse stark zunahm, wobei Techniken des Text-Mining angewendet werden. Durch Frequenzanalysen, Word-Cloud-Analysen, Keyword-Netzwerkanalysen und Themenmodellierung werden die Muster und Merkmale der Deepfake-Berichterstattung in den heimischen Medien untersucht und Sicherheitsmaßnahmen vorgestellt, die die soziale Verantwortung stärken können. Die Analyse zeigt, dass Deepfake hauptsächlich als eine 'kriminelle Technologie' behandelt wurde, anstatt sich auf Opfer und gesellschaftliche Auswirkungen zu konzentrieren. Allerdings zeigen die Nachrichten über die tatsächlich betroffenen Frauen, Kinder und Jugendliche einen Abwärtstrend. Diese Studie empfiehlt, die genannten Probleme zu adressieren und konkrete Berichte über nachträgliche Maßnahmen zu veröffentlichen.