Quellen

Hier finden sich alle Quellen, auf die sich dieses Kapitel zu Medienkompetenz und Quellenkritik stützt, gegliedert nach Themen.

Methoden und Konzepte

🇬🇧 Mike Caulfield: SIFT (The Four Moves). Der Originalbeitrag, in dem Caulfield die vier Schritte der SIFT-Methode vorstellt, also die Grundlage des in diesem Kapitel behandelten Prüfverfahrens.
🇬🇧 Wineburg & McGrew: Lateral Reading and the Nature of Expertise (Teachers College Record, 2019). Die wissenschaftliche Studie, die zeigt, dass professionelle Faktenchecker durch laterales Lesen schneller und zuverlässiger urteilen als Experten, die eine Seite von innen prüfen.
🇬🇧 UNESCO: Media and Information Literacy. Die offizielle UNESCO-Seite zum Konzept MIL, das Medien- und Informationskompetenz zusammenfasst und den Rahmen für dieses Kapitel bildet.
🇬🇧 SBCC Library: SIFT & PICK. Ein Bibliotheks-Leitfaden, der die Prüfmethode SIFT mit der Auswahlhilfe PICK kombiniert und damit zeigt, wie man Quellen sowohl bewertet als auch passend auswählt.
🇬🇧 Meriam Library, CSU Chico: CRAAP-Test. Die Quelle des bekannten CRAAP-Tests, einer Checkliste zur Bewertung der Glaubwürdigkeit einer Quelle (Aktualität, Relevanz, Autorität, Genauigkeit, Zweck).
🇬🇧 Saint Mary's University: SIFT Method (PDF). Eine kompakte einseitige Zusammenfassung der SIFT-Methode als Handout, praktisch zum Ausdrucken und Mitnehmen.

🇬🇧 Wardle & Derakhshan: Information Disorder (Council of Europe, 2017, PDF). Der grundlegende Bericht, der die im Kapitel verwendete Unterscheidung von Fehl-, Des- und Malinformation geprägt hat.
🇬🇧 Reuters Institute: Echo chambers, filter bubbles and polarisation: a literature review. Ein Forschungsüberblick, der den empirischen Stand zu Echokammern und Filterblasen zusammenfasst und belegt, warum diese Thesen schwächer sind als oft angenommen.
🇬🇧 Reuters Institute: The truth behind filter bubbles: Bursting some myths. Eine allgemeinverständliche Aufbereitung dieser Forschung, die mit verbreiteten Mythen über Filterblasen aufräumt.
🇬🇧 Eli Pariser: Beware online filter bubbles (TED Talk). Der populäre Vortrag, der den Begriff „Filterblase“ überhaupt bekannt gemacht hat, hier als historischer Ausgangspunkt der Debatte.
🇬🇧 Milli et al.: Engagement, user satisfaction, and the amplification of divisive content (PNAS Nexus, 2025). Eine aktuelle Studie, die zeigt, wie Algorithmen durch Optimierung auf Engagement spaltende Inhalte verstärken.
🇬🇧 EUvsDisinfo (EEAS): euvsdisinfo.eu. Die Datenbank des Europäischen Auswärtigen Dienstes, die gezielte (oft staatliche) Desinformationskampagnen dokumentiert und entlarvt.

🇬🇧 News Literacy Project: RumorGuard / Die 5 Prüf-Faktoren. Ein Leitfaden mit fünf Faktoren, an denen man die Glaubwürdigkeit einer Online-Behauptung schnell einschätzen kann.
🇬🇧 NPR: Fake viral images of an explosion at the Pentagon were probably created by AI. Eine Berichterstattung über ein KI-generiertes Falschbild, die als konkretes Fallbeispiel für Deepfakes im Kapitel dient.
🇬🇧 Al Jazeera: Fake Pentagon explosion photo goes viral: How to spot an AI image. Eine zweite Aufbereitung desselben Falls, die zugleich praktische Hinweise gibt, wie man KI-Bilder erkennt.

🇬🇧 IFCN: Code of Principles / The Commitments. Der Verhaltenskodex des International Fact-Checking Network, an dem man seriöse, unabhängige Faktenchecker erkennt.
🇩🇪 CORRECTIV: Faktencheck. Die Faktencheck-Rubrik eines bekannten deutschen Recherchezentrums, eine zentrale Anlaufstelle für geprüfte Behauptungen im deutschsprachigen Raum.
🇩🇪 ARD: Faktenfinder (Tagesschau). Das Faktencheck-Angebot der Tagesschau, das aktuelle kursierende Falschmeldungen überprüft.
🇬🇧 EUfactcheck: Flowchart. Ein Ablaufdiagramm, das den Prüfprozess eines Faktenchecks Schritt für Schritt visualisiert.
🇬🇧 CIVIX: Ctrl-F: Find the Facts. Ein kostenloses Lernprogramm, das laterales Lesen und schnelle Online-Verifikation trainiert.
🇬🇧 InVID/WeVerify: Verification Plugin. Ein kostenloses Browser-Werkzeug zur Verifikation von Bildern und Videos, etwa per Rückwärts-Bildersuche und Metadaten-Analyse.
🇩🇪 CORRECTIV/GADMO: Geolocation: 5 Tipps, um den Aufnahmeort eines Bilds zu finden. Eine praktische Anleitung, wie man über Bildmerkmale den tatsächlichen Aufnahmeort eines Fotos ermittelt.

🇩🇪 Wikipedia:Belege. Die Richtlinie, nach der Wikipedia Aussagen mit verlässlichen Quellen belegen muss, sie erklärt, warum man über die Einzelnachweise zu den Primärquellen gelangt.
🇩🇪 Wikipedia:Gesichtete Versionen. Die Erläuterung des Sichtungssystems, das erklärt, wie Wikipedia offensichtlichen Vandalismus vor der Anzeige abfängt.
🇬🇧 Reliability of Wikipedia (mit Nature-Studie 2005). Ein Überblicksartikel zur Zuverlässigkeit von Wikipedia, der mit der bekannten Nature-Studie belegt, dass Wikipedia ein guter Startpunkt, aber kein Endpunkt ist.

🇬🇧 Mike Caulfield: Web Literacy for Student Fact-Checkers. Dieses Buch lehrt, wie man das internet als Faktencheckermachine benutzen kann und ist von einem bekannten Experten für MIL. Hier finden wir auch die SILF-Methode.
🇬🇧 Introduction to College Research: Disinformation & Fact-Checking. Ein sehr gutes online Buch über Medienkompetenz und Quellenkritik (information literacy skills) mit einer freien Licenz (OER, cc-by)
🇩🇪 European Journalism Observatory. Ein journalistisches Fachportal, das Medienforschung und Branchentrends verständlich aufbereitet und den Blick hinter die Kulissen der Berichterstattung erlaubt.