Hauptseminar – Schwerpunktmodule Angewandte Linguistik und Grammatik und Pragmatik
ChatGPT, Scamming, Storytelling und Co. – Herausforderungen und Chancen für die Autorschaftserkennung
Die klassische Autorschaftserkennung befasst sich mit inkriminierten Texten, die im Zusammenhang mit Straftaten wie Erpressung, Bedrohung und Schmähung stehen. In den letzten Jahrzehnten hat sich die Verbreitung von Texten, die in Zusammenhang mit verschiedenen Straftaten stehen, mehr und mehr auf Medien wie WhatsApp, E-Mails und Privatnachrichten auf Social Media-Plattformen verlagert. Mit dieser Entwicklung ergaben sich weitere Herausforderungen für die Autoschaftserkennung. So können forensisch-linguistische Textanalysen und -vergleiche Hinweise auf die Autor*innen von Texten geben, die im Zusammenhang mit verschiedenen Arten des Internetbetrugs (Scamming) stehen. Gleichzeitig stellt sich die Frage, wie forensische Linguist*innen mit modernen Entwicklungen wie ChatGPT umgehen können. Ist es möglich, die eigene Identität mit der Hilfe solcher Chatbots gänzlich zu verschleiern? Welche Strategien kann die Autorschaftserkennung entwickeln, um mit diesen Herausforderungen umzugehen? Auf der anderen Seite bieten moderne Ansätze wie das Storytelling Chancen, um das Bewusstsein für Gefahren, die von Texten ohne klare Urheberschaft ausgehen, zu erhöhen. Durch entsprechende Programme und Kampagnen können Internetnutzer*innen auf die angesprochenen Bedrohungen vorbereitet werden.
Literatur zur Vorbereitung:
Bredthauer, Stefanie (2013): Verstellungen in inkriminierten Schreiben. Eine linguistische Analyse verstellten Sprachverhaltens in Erpresserschreiben und anderen inkriminierten Texten. Köln: Kölner Wissenschaftsverlag
Dern, Christa (2009): Autorenerkennung. Theorie und Praxis der linguistischen Tatschreibenanalyse. Stuttgart, München etc.: Boorberg.
Fobbe, Eilika (2011): Forensische Linguistik. Eine Einführung. Tübingen: Narr.
Hessler, Steffen (2023): Autorschaftserkennung und Verstellungsstrategien. Textanalysen und -vergleiche im Spektrum forensischer Linguistik, Informationssicherheit und Machine-Learning. (= Tübinger Beiträge zur Linguistik, Bd. 585). Tübingen: Narr Francke Attempto
- Kursleiter/in: Steffen Matthias Hessler