FAXTR
FAXTR-Methodik · Volle Transparenz

Wie FAXTR Nachrichten überprüft

Jeder Schritt offengelegt: welche Organisationen wir abfragen, wie wir ihre Verdikte zuordnen, wo KI hilft — und wo KI nichts allein entscheiden darf.

FAXTR ist ein Aggregator, kein Schiedsrichter. Wir erklären eine Behauptung nicht aus eigener Autorität für wahr oder falsch. Stattdessen sammeln wir Urteile etablierter Faktencheck-Organisationen — die meisten Unterzeichner des IFCN-Verhaltenskodex — und zeigen sie an einem Ort, in Ihrer Sprache, mit direktem Link zur Originalprüfung.

Diese Seite dokumentiert die gesamte Pipeline: zitierte Organisationen, Standardisierung der Verdikt-Labels, Beschränkungen unserer KI-Funktionen und Korrekturprozess. Wenn Ihnen etwas seltsam vorkommt, beschreibt der Korrekturen-Abschnitt, wie Sie es melden.

Fünf Prinzipien, an die wir uns halten

01

Überparteilichkeit und Fairness

Wir wählen Behauptungen nicht nach politischer Wirkung aus. Themenauswahl folgt der Frage, ob es für eine virale oder gerade trendende Behauptung eine Primärquellen-Prüfung gibt — nicht der Ideologie, Partei oder Herkunft.

02

Quellentransparenz

Jedes Verdikt auf FAXTR verlinkt auf die vollständige Prüfung der ursprünglichen Organisation. Leser können — und sollen — die Quelle vor dem Teilen lesen.

03

Finanzierungstransparenz

Finanzierung und Eigentümerstruktur von FAXTR sind auf /about veröffentlicht. Wir nehmen kein Geld an, um Verdikte hervorzuheben oder zu unterdrücken.

04

Methodische Transparenz

Dieses Dokument ist die Methodik. Es wird aktualisiert, wenn sich die Pipeline ändert; frühere Versionen bleiben in der git-Historie unseres öffentlichen Sitemap-Generators.

05

Offene, ehrliche Korrekturen

Wenn uns ein Fehler unterläuft — falsch zugeordnetes Verdikt, kaputter Quelllink, Übersetzungsfehler — beheben wir ihn, markieren die Seite als korrigiert und vermerken die Änderung. Die Korrektur-Adresse steht auf /contact.

Die Faktencheck-Organisationen, die wir aggregieren

Die Verdikt-Pipeline von FAXTR nutzt den Google-Fact-Check-Tools-Index, der ClaimReview-Strukturdaten von über 100 akkreditierten Organisationen offenlegt. Die Tabelle unten listet die am häufigsten aufgenommenen Quellen; der Gesamtsatz ist breiter und rotiert mit neuen IFCN-Unterzeichnern.

OrganizationRegionFocus
IFCN (Poynter)GlobalCode of Principles, signatory verification
AFP Fact CheckGlobal / FRMulti-language verifications across 80+ countries
Reuters Fact CheckGlobal / UKWire-service verification of viral claims
SnopesUSALong-form urban-legend and political fact-checks
PolitiFactUSAStatement-level Truth-O-Meter ratings
FactCheck.orgUSAAnnenberg Public Policy Center, political claims
Lead StoriesUSAViral hoax and meme verification
Logically FactsUK / IndiaAI-assisted misinformation tracking
Full FactUKUK political and statistical claims
Maldita.esSpainSpanish-language disinformation, WhatsApp tip line
NewtralSpainPolitical verifications and methodology research
CorrectivGermanyInvestigative non-profit, EU funded research
dpa-FaktencheckGermanyGerman wire-service fact-checking unit
Les Décodeurs (Le Monde)FranceLe Monde's verification desk
CheckNews (Libération)FranceUser-question-driven French fact-checking
Aos FatosBrazilBrazilian political and viral content checks
Boom LiveIndiaMultilingual WhatsApp-era fact-checking
AAP FactCheckAustraliaAustralian Associated Press wire verifications

Wie wir Verdikte standardisieren

Jede Organisation formuliert eigenen Verdikt-Text — „False“, „Pants on Fire“, „Mostly False“, „Sin contexto“, „Faux“, „Falsch“ … FAXTR ordnet diesen Text einem kleinen Satz standardisierter Labels zu, damit Verdikte sprachübergreifend verglichen werden können.

TRUE

Die Originalorganisation bewertete die Behauptung als zutreffend. Quellsprache typisch: true, correct, accurate, verdadero, vrai, richtig.

HALF-TRUE

Teilweise wahr oder mit fehlendem Kontext. Quellsprache: half, partly, mostly, mixed, misleading, aus dem Zusammenhang gerissen.

FALSE

Die Originalorganisation bewertete die Behauptung als unzutreffend. Quellsprache: false, fake, fabricated, pants on fire, falso, faux, falsch.

DISPUTED

Organisationen sind uneinig oder der Text lässt sich nicht eindeutig zuordnen. Wir erfinden nie ein Verdikt — DISPUTED heißt: „Lies die Originalquellen und entscheide selbst.“

UNVERIFIED

Keine akkreditierte Organisation hat bisher ein ClaimReview zu dieser Behauptung publiziert. Wir füllen die Lücke nicht mit einem KI-Tipp.

Wo KI eingesetzt wird — und wo nicht

FAXTR nutzt große Sprachmodelle für enge, überwachte Aufgaben. Sie schreiben nie das Verdikt. Sie erfinden nie ein Faktum. Schutzschranken greifen am Prompt und im Post-Processing.

  • Normalisierung der Behauptung. Ein LLM formt eine lange, unklare Nutzeranfrage in eine kürzere, durchsuchbare Behauptung um. Nutzer sehen immer Original und normalisierte Fassung.
  • Verdikt-Übersetzung. Wenn ein Verdikt in einer anderen Sprache als der des Nutzers vorliegt, übersetzt ein LLM. Der Originalsprachtext steht immer daneben.
  • Mapping-Sicherheitsnetz. Wenn der Quelltext nicht zu unseren Keyword-Regeln passt, darf das LLM das nächstgelegene Label vorschlagen — als Fallback bei niedriger Konfidenz ist aber nur DISPUTED erlaubt.
  • Harte Regeln: keine KI-generierten Original-Verdikte, keine erfundenen Quellen, keine erfundenen Zitate. Findet die Pipeline kein echtes ClaimReview, ist das Ergebnis UNVERIFIED. Punkt.
  • Protokolliert und prüfbar. Jeder KI-Schritt wird mit Input, Output und Modellversion geloggt. Nachgelagert erkannte Fehler fließen in die Prompt-Bibliothek zurück.

Korrekturrichtlinie

Wenn Sie ein Verdikt finden, das der verlinkten Quelle widerspricht, einen kaputten Link, eine Fehlübersetzung oder ein Verdikt, das wegen einer geänderten Ausgangsbehauptung neu bewertet werden sollte, schreiben Sie an corrections at faxtr.com oder nutzen Sie /contact. Korrekturen werden binnen 72 Stunden bestätigt; geänderte Seiten erhalten einen sichtbaren Hinweis. Wir schreiben die Historie nie heimlich um.

Häufige Fragen

Ist FAXTR IFCN-Unterzeichner?+

FAXTR verpflichtet sich in dieser Methodik öffentlich auf den IFCN-Verhaltenskodex. Als Aggregator, der keine eigenen Faktenchecks produziert, ist FAXTR selbst kein Unterzeichner — die zitierten Organisationen sind es. Die fünf Prinzipien binden unser Handeln gleichwohl.

Prüfen Sie Behauptungen selbst?+

Nein. FAXTRs Aufgabe ist, vorhandene akkreditierte Faktenchecks zu finden, zu übersetzen und anzuzeigen. Gibt es keine akkreditierte Prüfung, kennzeichnen wir das Ergebnis als UNVERIFIED und raten nicht.

Warum widersprechen sich Verdikte manchmal?+

Organisationen bewerten Behauptungen mit leicht unterschiedlichen Beweismaßstäben und zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Spalten sich zwei seriöse Prüfer, zeigt FAXTR beide und kennzeichnet das Ergebnis als DISPUTED. Die Lektüre der Differenz gehört zur Prüfung.

Wie oft wird der Index aktualisiert?+

Der ClaimReview-Index wird dreimal täglich aktualisiert. Echtzeit-Faktencheck ist unmöglich — der mittlere Versatz zwischen einer viralen Behauptung und dem ersten Verdikt liegt grob bei 8 bis 36 Stunden.

Darf ich FAXTR-Ergebnisse in eigenen Berichten zitieren?+

Ja — bitte zitieren Sie den ursprünglichen Faktenchecker, nicht FAXTR. Wir sind eine Navigationsebene; die autoritative Quelle ist die Organisation, die das ClaimReview publiziert hat.

Was ist mit Behauptungen in wenig abgedeckten Sprachen?+

Bei dünner lokaler Abdeckung zeigt FAXTR Verdikte aus benachbarten Sprachen (z. B. ein AFP-Verdikt auf Englisch für eine portugiesische Behauptung). Originalsprache und Übersetzung stehen immer nebeneinander.

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