{"id":57777,"date":"2024-05-28T17:29:06","date_gmt":"2024-05-28T17:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/?post_type=news&p=57777"},"modified":"2025-09-08T09:23:40","modified_gmt":"2025-09-08T09:23:40","slug":"von-der-masterarbeit-zur-eacl-2024-scamspot-im-kampf-gegen-finanzbetrug-auf-instagram","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/news\/von-der-masterarbeit-zur-eacl-2024-scamspot-im-kampf-gegen-finanzbetrug-auf-instagram\/","title":{"rendered":"Von der Masterarbeit zur EACL 2024: ScamSpot im Kampf gegen Finanzbetrug auf Instagram"},"content":{"rendered":"\n
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Stefan Erben<\/a>, Absolvent des Double Degree Programms des Master-Studiengangs Wirtschaftsinformatik<\/a> der FH Technikum Wien und des Masterstudiums <\/a>IT, Digitalization & Sustainability<\/a> der Hochschule Luzern, hat zusammen mit dem Erstbetreuer seiner Masterarbeit Andreas Waldis<\/a> (HSLU) das Paper ScamSpot: Fighting Financial Fraud in Instagram Comments<\/a> bei der 18. Konferenz of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics<\/a> (EACL) 2024 vorgestellt.<\/p>\n\n\n\n

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Die EACL 2024 fand vom 17. bis 22. M\u00e4rz 2024 in St. Julians, Malta, statt und ist eine bedeutende Veranstaltung im Bereich der Computerlinguistik. Sie bietet Forscher*innen eine wertvolle Plattform, um ihre neuesten Arbeiten und Forschungsergebnisse zu pr\u00e4sentieren und zu diskutieren. Das umfangreiche Konferenzprogramm umfasste Themen wie Computerlinguistik, Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen f\u00fcr Natural Language Processing.<\/p>\n\n\n\n

ScamSpot entstand im praktischen Teil der Masterarbeit<\/h2>\n\n\n\n

Der Prototyp f\u00fcr ScamSpot<\/a> entstand im praktischen Teil der Masterarbeit von Stefan Erben und wurde f\u00fcr das Paper weiterentwickelt. ScamSpot ist eine innovative L\u00f6sung zur Bek\u00e4mpfung von Finanzbetrug auf Instagram, einer Social Media Plattform, die zunehmend mit betr\u00fcgerischen Inhalten in Kommentarspalten zu k\u00e4mpfen hat. Besonders Seiten mit Finanzfokus sind betroffen, was zu Betrugsf\u00e4llen, Vertrauensverlust und einer unsicheren Umgebung f\u00fcr unerfahrene Nutzer*innen f\u00fchrt. Finanzbetrug hat sich von traditionellen Methoden wie Telefonanrufen und E-Mails auf soziale Medien verlagert, wobei neue und unerfahrene Anleger*innen besonders gef\u00e4hrdet sind und erhebliche Geldsummen verlieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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ScamSpot verwendet Machine-Learning-Techniken, speziell die Optimierung eines BERT-Modells. Bei ScamSpot handelt es sich um eine Google Chrome Browsererweiterung, die es Nutzer*innen erm\u00f6glicht, die Authentizit\u00e4t von Instagram-Kommentaren zu Finanzthemen direkt auf der Webseite zu \u00fcberpr\u00fcfen. ScamSpot kann Kommentare auf Instagram mit hoher Pr\u00e4zision klassifizieren und die Ergebnisse den Nutzer*innen in Echtzeit mitteilen, wodurch eine sichere und betrugsfreie Umgebung geschaffen wird.

Paper mit weiteren Details:<\/strong>
Download<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Weiterf\u00fchrende Links:<\/h2>\n\n\n\n

ScamSpot<\/a>

Fakult\u00e4t Computer Science & Applied Mathematics<\/a>

Master-Studiengang Wirtschaftsinformatik<\/a><\/p>\n\n\n\n


Master-Studiengang IT, Digitalization & Sustainability an der Hochschule Luzern

ScamSpot: Fighting Financial Fraud in Instagram Comments<\/u>

European Chapter of the Association for Computational Linguistics<\/u><\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Dieses eindrucksvolle Beispiel zeigt, wie Studierende im Rahmen ihrer Masterarbeit an L\u00f6sungsvorschl\u00e4gen f\u00fcr praxisrelevante Probleme arbeiten und gleichzeitig wissenschaftliche Relevanz erzielen. Die Teilnahme an einer angesehenen Konferenz wie der EACL 2024 zeigt, dass praxisorientierte Forschung und wissenschaftliche Exzellenz Hand in Hand gehen k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Auf der EACL 2024 in Malta stellte ein Wirtschaftsinformatik-Absolvent das Projekt ScamSpot vor, das im Zuge seiner Masterarbeit entwickelt wurde. 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