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识别网络假新闻,路透社使用AI技术让记者专注深

2018-01-22 15:52  点击数:    admin

【Technews科技新报】本拉登被袭击、波士顿马拉松爆炸、飞机迫降哈德逊河,社交媒体报导这些新闻事件的速度比主流媒体还快,根据路透社 (Reuters) 内部研究,有 20% 的新闻都是先在 Twitter 上出现,但是今年美国总统选举期间证实,假新闻的传播速度也与真的新闻一样快。



Popular Science 报导,路透社为了解决真假信息辨识的问题,他们使用新的新闻追踪系统叫做 News Tracer,针对每天 5 亿则 Twitter 信息进行演算,从假新闻、不合理的新闻、广告、杂音中找到真的新闻事件,有了演算法辅助,记者可以从社交媒体众多信息中脱身,把时间用来挖掘故事。

哥伦比亚新闻学评论 (Columbia Journalism Review) 于 2014 年报导过这个系统,一开始 News Tracer 用来识别主题相似的推文,政治归政治、体育归体育等等,后来该系统可使用语言处理技术,根据每个集群产制一致的新闻总结。

报导指出,News Tracer 与其他监控工具不同之处在于其模仿的是记者的思考方式,程序人员在这套演算法中植入 40 个评量指标,诸如原始贴文者的地点与身份、新闻的传播方式等,建立一个新闻可信度评分,该系统还会针对记者确定可靠的新闻进行来源交叉检查,并识别其他潜在的消息来源。News Tracer 还可辨别趋势话题标签和真实新闻的差异。

但是 News Tracer 的综合数据较能辨识实际的事件,如意外、抗议、炸弹等,而不是从某人口中传出的谣言,然谣言往往能主导网络舆论。不过人工智能对新闻产业的贡献只是刚刚开始,Facebook 在各界要求过滤假新闻的声浪下,透过公关活动展示其在人工智能方面的努力。法国报纸 Le Monde 也公布帮助读者辨识网络假新闻的网络工具,可根据新闻可信度标示不同颜色。

Facebook 强大的人工智能或许可以过滤假新闻,但是 Mark Zuckerberg 在 11 月中旬发布的一篇文章中指出,确定真相是复杂的工作,甚至主流媒体也无法获得 100% 的事实,不过 Zuckerberg 还是提出 7 点计划,帮助用户过滤明显的假新闻。

Facebook 与路透的任务不同,Facebook 是社交网络新闻聚合器,路透是新闻产制者,但两者都有知会大众的责任,过去 2 年路透社使用 News Tracer 证实若聪明运用人工智能,确实可以提升新闻的水准,也可让记者省去许多人工查证作业,让他们有时间挖掘真正有意义的故事。

(首图来源:Flickr/hank Mitchell CC BY 2.0)

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黄 嬿

在科技产业研究机构做公关多年,本身对科技新闻很有感,擅长操作科技新闻议题,关心产业趋势,科技业品牌、行销、策略布局等,工作之余喜欢以书写参与与刻划时代。

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关键字: 人工智能 , 假新闻 , 机器学习 , 社交网络