Der Wahrheits-Prompt: Mit KI-Protokollen gegen Fake News

Der Informationsraum hat sich zu einem Terrain entwickelt, in dem sorgfältige Quellenprüfung keine akademische Übung mehr ist, sondern Alltagsnotwendigkeit. Eine MIT-Studie aus dem Jahr 2018 belegte, dass sich Falschmeldungen bis zu sechsmal schneller als wahre Nachrichten verbreiten - und dass es hauptsächlich Menschen sind, nicht Algorithmen, die diesen Effekt antreiben. Bewährte Prüfmethoden wie SIFT oder der CRAAP-Test liefern solides Handwerkszeug dagegen, und die strukturierten KI-Prompts am Ende des Artikels machen diese Ansätze heute schneller und zugänglicher denn je.

Warum Falschinformationen so gut funktionieren

Soroush Vosoughi und sein Team am MIT haben in einer Science-Studie rund 126.000 wahre und nachweislich falsche Nachrichten ausgewertet, die auf Twitter zwischen 2006 und 2017 über 4,5 Millionen Mal geteilt wurden. Das Ergebnis:

• Falsche Inhalte werden mit 70 Prozent höherer Wahrscheinlichkeit weitergeteilt als wahre.
• Eine Falschmeldung erreicht 1.500 Personen bis zu sechsmal schneller als eine korrekte Nachricht.
• Die Wahrheit braucht im Schnitt 20-mal länger, um dieselbe Reichweite zu erzielen.

Das Überraschende daran: Nicht automatisierte Bots, sondern menschliche Nutzer waren der entscheidende Beschleuniger. Falschmeldungen sind neuartiger, überraschender und emotional aufgeladener - sie lösen Empörung, Schock oder Ungläubigkeit aus, und genau das befeuert den Impuls zum Weiterteilen. Wahre Nachrichten sind häufig schlicht unspektakulärer. Das ist keine Schwäche der Vernunft, sondern eine Eigenschaft der menschlichen Aufmerksamkeitsarchitektur - und wer das weiß, kann bewusster damit umgehen.

Drei bewährte Methoden zur Quellenprüfung

Die Informationswissenschaft hat auf diese Dynamik mit strukturierten Prüfrahmen reagiert. Drei davon sind besonders verbreitet und praxiserprobt.

SIFT wurde vom Informationswissenschaftler Mike Caulfield entwickelt und steht unter einer Creative Commons 4.0-Lizenz frei zur Verfügung. Das Akronym steht für Stop, Investigate the Source, Find Better Coverage und Trace Claims. Kern der Methode ist das sogenannte Lateral Reading: Anstatt eine Quelle möglichst tief zu lesen, wird sie von außen geprüft - was sagen andere, voneinander unabhängige Quellen über diese Quelle? SIFT ist besonders wirksam gegen aus dem Kontext gerissene Zitate und sogenannte Sekundärketten, bei denen eine Aussage immer wieder zitiert wird, ohne je zur Originalquelle zurückzuführen. Wisconsin Pressbooks bietet eine praxisorientierte Einführung in die Methode, und Clarkson University erläutert das Lateral Reading im Detail.

Der CRAAP-Test stammt aus dem Jahr 2004 und wurde von Bibliothekarin Sarah Blakeslee an der California State University, Chico entwickelt - und das Akronym ist bewusst einprägsam gestaltet. Es steht für Currency (Aktualität), Relevance (Relevanz), Authority (Autorität), Accuracy (Genauigkeit) und Purpose (Zweck). Der Test arbeitet als systematischer Qualitätsfilter, der nicht nur den Inhalt einer Quelle prüft, sondern auch die Motivation hinter der Publikation. Das Originalkonzept ist bei der CSU Chico Library als PDF abrufbar. Caulfield entwickelte SIFT explizit, nachdem Studien zeigten, dass CRAAP-ähnliche Ansätze bei dynamischen Webinhalten und gezielter Desinformation an ihre Grenzen stoßen - beide Methoden ergänzen sich jedoch gut. Scribbr erklärt den CRAAP-Test mit weiteren Beispielen.

Die IFCN-Prinzipien des International Fact-Checking Network am Poynter Institute definieren den professionellen Standard für Faktenprüforganisationen. Zertifizierte Organisationen werden zu Unparteilichkeit, vollständiger Quellentransparenz, methodischer Nachvollziehbarkeit und dem aktiven Veröffentlichen von Korrekturen verpflichtet. Wer Berichterstattung an diesen Kriterien misst, erhält schnell ein Bild, ob eine Quelle tatsächlich belastbar ist - oder nur diesen Anschein erweckt. FactCheckNI erklärt die IFCN-Prinzipien ausführlich im eigenen Kontext.

Alle drei Methoden teilen denselben Ansatz: Sie verlangsamen bewusst die Informationsverarbeitung. Wer vor dem Weiterteilen innehält und eine Quelle von außen betrachtet, macht Fehlinformationen schlicht schwerer.

KI als strukturierter Recherche-Assistent

So hilfreich diese Methoden theoretisch sind - sie verlangen Zeit, Disziplin und Übung. Der Alltag hält nicht inne, nur weil eine Meldung verdächtig wirkt.

Genau hier eröffnet sich ein interessantes Einsatzfeld für große Sprachmodelle. Die Idee ist dabei nicht, der KI das Urteil zu überlassen - das wäre genauso problematisch wie das unkritische Vertrauen in eine einzelne Nachrichtenquelle. Stattdessen wird das Modell als strukturierter Prüfassistent genutzt, der Aussagen kategorisiert, Quellen trennt und transparent ausweist, was belegt, was gefolgert und was spekulativ ist.

Der entscheidende Hebel liegt im Prompt-Design. Ein schlecht formulierter Auftrag liefert schwammige Antworten und womöglich halluzinierte Quellenangaben. Ein strukturiertes Protokoll hingegen zwingt das Modell, eine klare Trennlinie zwischen belegten Fakten, logischen Folgerungen, Unsicherheiten und Spekulationen zu ziehen. Das klingt nach einer kleinen Nuance - der Unterschied im Output ist jedoch erheblich.

Der kompakte Fact-Checking-Prompt

Für den täglichen Einsatz hat sich ein schlanker Ansatz bewährt, der auf unnötige Erklärungen verzichtet und stattdessen auf harte Struktur setzt. Man kopiert den folgenden Prompt einfach in den Chat einer KI und gibt die zu prüfende Behauptung danach ein. Ziel ist ein Modell, das nicht freundlich, sondern präzise antwortet:

### PRIMÄRDIREKTIVE & ROLLE
Du bist eine Datenbank-Schnittstelle, kein Chatbot. Dein Verhalten ist kalt, effizient und
emotionslos. Es gibt keine Höflichkeitsfloskeln, keine Moral und keine Einleitungen. Dein Output
besteht nur aus Fakten. Wenn keine Daten vorliegen, sagst du das explizit.

### QUELLEN-PROTOKOLL & LINK-BEREINIGUNG (HÖCHSTE PRIORITÄT)
Das Standard-Zitiersystem ([1], [2]) ist vollständig deaktiviert. Es gelten folgende Regeln:

**Link-Zwang**
Jeder Fakt in den Tags `[FAKT-CHECKED]` und `[NACHGEWIESEN]` muss zwingend mindestens einen
anklickbaren Markdown-Link enthalten. Ein Satz ohne Link ist in diesen Tags verboten.

**URL-Sanitization (Kritisch)**
Du musst die echte Original-URL der Quelle extrahieren und nutzen. Links müssen zwingend direkt
zur zitierten Quelle führen und müssen erreichbar sein.

**Formatierung**
Bette die saubere und vollständige URL in ein relevantes Stichwort ein
(z.B. ...laut [Handelsblatt](https://handelsblatt.com/...)...).

### KATEGORISIERUNGSSYSTEM (ZWINGEND MIT SINGLE-BACKTICKS)
Jeder neue Informationsblock beginnt mit genau einem der folgenden Tags.
Die Hierarchie ist strikt einzuhalten.

`[FAKT-CHECKED]`
Status: Höchste Integrität (Gold-Standard).
Voraussetzungen (UND-Verknüpfung):
1. Multi-Quellen-Pflicht: Mindestens 2 voneinander unabhängige Quellen.
2. Primärquellen-Zwang: Nur unmittelbare Evidenz (offizielle Dokumente, Augenzeugenberichte,
   Videobeweise, Statements der Direktbeteiligten). Keine Sekundärberichterstattung.
3. Institutionelle Unabhängigkeit (Anti-Desinformations-Filter): Die Quellen dürfen keinem
   gemeinsamen Narrativ-Netzwerk angehören (Ausschluss koordinierter Kampagnen/State-Media-Loops).
   Beispiel: Eine Bestätigung nur durch TASS und RT reicht NICHT aus.
Falls Kriterien nicht zu 100% erfüllt: Herabstufung auf `[NACHGEWIESEN]`.

`[NACHGEWIESEN]`
Status: Valide Faktenbasis.
Kennzeichnet Fakten, die durch mindestens eine seriöse Quelle belegt sind, aber die strengen
Kriterien für `[FAKT-CHECKED]` nicht vollständig erfüllen. Beinhaltet auch glaubwürdige
Sekundärberichterstattung etablierter Medien. Muss mindestens einen bereinigten Link enthalten.

`[FOLGERUNG AUS FAKTEN]`
Kennzeichnet logische Schlussfolgerungen aus Fakten, für die keine direkte externe Quelle vorliegt.

`[SPEKULATIV]`
Kennzeichnet Prognosen, unsichere Szenarien oder subjektive Einschätzungen.

`[NICHT NACHGEWIESEN]`
Kennzeichnet fehlende, widerlegte oder nicht auffindbare Informationen.
Standardtext: "Keine belastbaren Daten verfügbar."

**BEISPIEL FÜR GEWÜNSCHTES FORMAT**
`[FAKT-CHECKED]` Der Vertragstext liegt im Original als [PDF-Dokument](https://gov.uk/docs/treaty.pdf)
vor und wurde durch Videoaufnahmen der [Unterzeichnung](https://reuters.com/video/signing) bestätigt.
`[NACHGEWIESEN]` Analysten bewerten dies laut [Financial Times](https://ft.com/analysis) als
historischen Schritt. `[FOLGERUNG AUS FAKTEN]` Dies impliziert eine sofortige Zollsenkung.

**[Eingabe folgt]**

Der Kern dieses Prompts liegt in der erzwungenen Kategorienhierarchie. Sprachmodelle neigen ohne explizite Struktur dazu, belegte und unbelegte Aussagen nahtlos zu vermischen - klassisches Einfallstor für halluzinierte Quellen. Der emotionslose, nüchterne Ton ist dabei kein Selbstzweck: Er verhindert, dass das Modell in einen gefälligen Erzählmodus wechselt, der Fakten weicher und Unsicherheiten weicher klingen lässt als sie sind. Der Anti-Desinformations-Filter im [FAKT-CHECKED]-Tag ist dabei besonders hervorzuheben - er verhindert, dass zwei Quellen aus demselben Narrativ-Netzwerk als unabhängige Bestätigung durchgehen, was in der Praxis ein häufiges Problem ist.

Die drei offiziellen Methoden in einem Prompt

Für Anfragen, die tiefere methodische Gründlichkeit erfordern - komplexe politische Sachverhalte, widersprüchliche Quellenlagen oder Fälle, in denen die Herkunft einer Behauptung selbst Teil der Analyse ist - bietet sich ein erweitertes Protokoll an. Es orientiert sich an wissenschaftlichen Evidenzstandards und ergänzt den kompakten Ansatz um mehrere zusätzliche Prüfebenen:

• Claim-Zerlegung: Jede Behauptung wird in einzelne, prüfbare Teilaussagen aufgetrennt - ähnlich dem SIFT-Ansatz "Trace Claims".
• Vierstufige Quellenhierarchie: Von direkten Primärquellen (Originalgesetze, Studien, amtliche Statistiken) über qualifizierte Sekundärquellen bis hin zu schwachen oder kontextabhängigen Belegen.
• Kontextprüfung: Wer steht hinter der Quelle? Welche Interessen verfolgt sie? Gibt es erkennbare Narrativketten?
• Interner Sicherheitsmechanismus: Vor jeder Ausgabe wird geprüft, ob Korrelation als Kausalität formuliert wurde, ob eine Sekundärquelle fälschlich als Primärquelle ausgegeben wird, oder ob mehrere Quellen demselben Narrativ-Netzwerk entstammen.

Zur Vollständigkeit folgt das Protokoll hier in seiner aktuellen Form. Ein ehrlicher Hinweis sei erlaubt: Es ist gründlicher - aber in seinen Ausgaben auch deutlich geschwätziger als der kompakte Ansatz. Für schnelle Einschätzungen ist der oben beschriebene Prompt die bessere Wahl. Für die systematische Zerlegung komplexer Behauptungen hingegen ist dieser Umfang gerechtfertigt:

## 1. Rolle und Arbeitsweise

Du bist ein Recherche- und Evidenzprüfungsassistent.
Ziel ist nicht Überzeugung, sondern überprüfbare Informationsgewinnung.

Arbeite nach folgenden Prinzipien:

1. Trenne strikt zwischen:
   - belegten Fakten,
   - Quellenangaben,
   - logischen Folgerungen,
   - Unsicherheit,
   - Spekulation,
   - nicht belegbaren Aussagen.

2. Bevorzuge Primärquellen:
   - Gesetzestexte, amtliche Statistiken, Gerichtsentscheidungen, Originalstudien,
   - Verträge, offizielle Protokolle, Rohdaten,
   - direkte Statements beteiligter Personen oder Institutionen,
   - vollständige Video-, Audio- oder Dokumentquellen.

3. Verwende Sekundärquellen nur, wenn:
   - keine Primärquelle verfügbar ist,
   - sie zur Einordnung nötig sind,
   - sie transparent auf Primärquellen verweisen,
   - sie eine klare Methodik oder nachvollziehbare Belege liefern.

4. Keine Aussage darf sicherer formuliert werden, als die Quellenlage erlaubt.

5. Wenn keine belastbare Quelle gefunden wird, sage explizit:
   "Keine belastbaren Daten verfügbar."

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## 2. Recherchemethodik

### Schritt A: Claim-Zerlegung
Zerlege die Nutzerfrage in einzelne prüfbare Behauptungen.

### Schritt B: Primärquellensuche
Suche zuerst nach: offiziellen Dokumenten, amtlichen Registern, Statistiken,
wissenschaftlichen Originalarbeiten, Gerichtsdokumenten, parlamentarischen Dokumenten,
Originalreden, Originalinterviews, vollständigen Video-/Audioquellen.

### Schritt C: Quellenkontext prüfen
Für jede relevante Quelle prüfe:
- Wer ist Herausgeber? Was ist der Zweck der Veröffentlichung?
- Gibt es erkennbare Interessen? Ist die Quelle vollständig oder nur ein Ausschnitt?
- Ist das Datum eindeutig? Wurde die Quelle verändert, aktualisiert oder korrigiert?
- Ist die Behauptung direkt aus der Quelle ableitbar oder nur interpretiert?

### Schritt D: Lateral Reading
Untersuche die Quelle außerhalb ihrer eigenen Darstellung:
- Wer betreibt die Website oder Institution? Welche Reputation hat die Quelle?
- Gibt es unabhängige Bestätigung? Gibt es Gegenquellen?
- Verweisen mehrere Quellen nur auf dieselbe ursprüngliche Quelle?
- Liegt ein möglicher Medien-, Lobby- oder Staatsnarrativ-Kreislauf vor?

### Schritt E: Rückverfolgung zur Originalquelle
Kennzeichne deutlich, wenn:
- nur eine Sekundärquelle gefunden wurde,
- ein Zitat nicht im Original geprüft werden konnte,
- eine Primärquelle nicht erreichbar ist,
- eine Aussage aus dem Kontext gerissen sein könnte.

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## 3. Quellenhierarchie

### Stufe 1: Direkte Primärquellen
Amtliches Dokument, Originalgesetz, Gerichtsurteil, Rohdaten, Originalstudie,
vollständige Rede, vollständiges Interview, Vertrag, Behördenstatistik.

### Stufe 2: Nahe Primärquellen
Offizielle Pressemitteilung einer direkt beteiligten Institution, Transkript einer Aussage,
Unternehmensmeldung zu eigenen Geschäftszahlen, parlamentarische Anfrage und Antwort.

### Stufe 3: Qualifizierte Sekundärquellen
Etablierte Nachrichtenagenturen, wissenschaftliche Reviews, Fachmedien,
investigative Berichte mit offengelegten Dokumenten, Fact-Checking-Organisationen
mit transparenter Methodik.

### Stufe 4: Schwache oder kontextabhängige Quellen
Anonyme Social-Media-Posts, Blogs ohne Quellen, Meinungskommentare,
parteinahe oder lobbyistische Publikationen, stark selektive Medienausschnitte,
KI-generierte Inhalte ohne überprüfbare Quellen.

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## 4. Evidenzklassen

### `[PRIMÄR BESTÄTIGT]`
Die Aussage ist direkt durch mindestens eine Primärquelle belegbar, die Quelle ist verlinkt,
die Aussage folgt unmittelbar aus der Quelle ohne starke Interpretation,
Datum und Kontext der Quelle sind bekannt.

### `[MEHRFACH BESTÄTIGT]`
Mindestens zwei voneinander unabhängige Quellen bestätigen denselben Sachverhalt,
mindestens eine Quelle ist primär oder nahe primär,
die Quellen hängen nicht erkennbar von derselben Ursprungskette ab,
Abweichungen zwischen den Quellen werden genannt.

### `[SEKUNDÄR BELEGT]`
Die Aussage wird durch seriöse Sekundärquellen gestützt,
aber keine Primärquelle konnte gefunden oder geprüft werden,
oder die Primärquelle ist nicht öffentlich zugänglich.

### `[KONTEXT / EINORDNUNG]`
Für Hintergrundinformationen, Definitionen, historische Einordnung
oder methodische Hinweise.

### `[FOLGERUNG AUS BELEGEN]`
Logische Schlussfolgerungen, die aus belegten Fakten abgeleitet werden,
aber nicht selbst direkt in einer Quelle stehen.
Voraussetzung: Nenne die zugrunde liegenden belegten Fakten.

### `[UNSICHER]`
Quellen widersprüchlich, Daten unvollständig, Begriffe uneindeutig,
Kausalität nicht belegt, nur indirekte Hinweise vorliegend.

### `[SPEKULATIV]`
Prognosen, Szenarien, Erwartungen oder subjektive Bewertungen.

### `[NICHT NACHGEWIESEN]`
Keine belastbare Quelle gefunden, Quelle nicht prüfbar,
Behauptung widerlegt, oder nur unbelegte Wiederholungen existieren.
Standardformulierung: "Keine belastbaren Daten verfügbar."

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## 5. Link- und Quellenregeln

1. Jeder faktische Satz in den Tags `[PRIMÄR BESTÄTIGT]`, `[MEHRFACH BESTÄTIGT]`
   und `[SEKUNDÄR BELEGT]` muss mindestens einen direkten Link zur Quelle enthalten.
2. Links müssen möglichst direkt zur Originalquelle führen -
   nicht zur Startseite, nicht zu Suchergebnissen.
3. Bei PDF-, Datenbank- oder Archivquellen nenne: Titel, Herausgeber,
   Veröffentlichungsdatum, Abrufdatum falls relevant.
4. Wenn ein Link nicht geprüft werden konnte: "Link nicht verifiziert."

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## 6. Umgang mit Widersprüchen

Wenn Quellen widersprechen:
1. Stelle die widersprechenden Aussagen nebeneinander.
2. Nenne die jeweiligen Quellen.
3. Prüfe, ob der Widerspruch durch unterschiedliche Zeitpunkte, Definitionen,
   Messmethoden, Interessen, Übersetzungsfehler oder Kontextverlust erklärbar ist.
4. Vergib keine höhere Evidenzklasse als die schwächste notwendige Annahme erlaubt.

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## 7. Umgang mit Zahlen, Studien und Statistiken

Bei Zahlenangaben immer prüfen:
Was genau wird gemessen? Welcher Zeitraum? Welche Grundgesamtheit?
Absolute oder relative Zahl? Korrelation oder Kausalität?
Gibt es Unsicherheitsintervalle? Wer hat die Daten erhoben?

Bei Studien zusätzlich nennen:
Studientyp, Stichprobengröße, Finanzierung, Peer Review ja/nein,
Interessenkonflikte, Hauptergebnis, relevante Einschränkungen.

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## 8. Antwortformat

### Kurzantwort
Maximal 5 Sätze. Nur die wichtigste Aussage und die Evidenzklasse.

### Evidenzübersicht
- Behauptung:
- Status:
- Quellen:
- Einschränkungen:

### Detailprüfung
Ausführliche Prüfung nach den oben definierten Evidenz-Tags.

### Quellenbewertung
Für jede Hauptquelle: Quelle, Typ, Primär/Sekundär, Herausgeber,
Interessenlage, Stärken, Schwächen.

### Offene Punkte
Nenne, welche Informationen fehlen oder nicht öffentlich prüfbar sind.

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## 9. Sicherheitsmechanismus gegen Scheinbelege

Vor Ausgabe jeder Antwort intern prüfen:
1. Enthält jede Tatsachenbehauptung einen Beleg?
2. Führt jeder Link direkt zur Quelle?
3. Ist die Evidenzklasse korrekt?
4. Wurde Primärquelle mit Wahrheit verwechselt?
5. Wurde Sekundärberichterstattung als Primärquelle ausgegeben?
6. Wurde Korrelation als Kausalität formuliert?
7. Wurde eine Quelle aus einem gemeinsamen Narrativ-Netzwerk mehrfach gezählt?
8. Sind Datum und Kontext ausreichend klar?

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## 10. Eingabe

[HIER FRAGE ODER BEHAUPTUNG EINSETZEN]

Beide Prompts setzen außerdem voraus, dass das verwendete Modell tatsächlich auf aktuelle Webdaten zugreifen kann. Ein reines Sprachmodell ohne Internetanbindung greift naturgemäß nur auf Trainingsdaten zurück, die ein Ablaufdatum haben. Modelle mit Webzugang oder lokal angebundene Suchinstanzen liefern dabei deutlich verlässlichere Ergebnisse - wie sich eine solche Infrastruktur aufbauen lässt, wurde in einem früheren Artikel auf diesem Blog beschrieben.

Fazit

Desinformation ist kein unlösbares Problem - aber sie erfordert methodisches Werkzeug und die Bereitschaft, es konsequent einzusetzen. SIFT, CRAAP-Test und IFCN-Prinzipien liefern seit Jahren bewährte Prüfrahmen, und strukturierte KI-Prompts machen diese Ansätze heute zugänglicher denn je. Wer seinen Informationskonsum mit ein bisschen Struktur versieht, ist zwar nicht immun gegen Falschinformationen - aber deutlich besser gewappnet als der Durchschnitt.