盧卡斯·格雷夫斯：從演算法到制度

譯新社關於尼曼新聞實驗室2018年行業預測

第135篇推文

事實核查人員和計算機科學家已經在一系列項目上進行了合作，要將事實核查過程的不同部分自動化。這些努力有一個共同點，就是將自動化作為新聞工作的一種增強手段，而不是替代。

作者：Caitria O』Neill

（Lucas Graves）

這裡有一個簡單的預測:2018年將會有越來越大的壓力，促使人們對在線錯誤信息進行大規模、自動的反應。這有一個充滿希望的例子:這種壓力將在記者、政策制定者和平台公司之間引發一場越來越坦白的討論，討論如何支持那些錨定公眾真相的事實建築機構。

在所謂的「假新聞」出現之前，人們就開始尋求自動化在線調查。事實核查有一個圍繞離散數據元素建立的一致的結構——索賠，索賠人，一個判決——以有趣的方式將人類和機器智能結合在一起。其中一項嘗試就是「真鏡」(Truth Goggles)，這是麻省理工學院(MIT)的一個項目，它(最初是在2011年構思的)試圖利用專業的事實核查人員的工作，來構建一個「神奇的按鈕」，可以立即在任何網頁上顯示虛假的聲明。

從那以後，事實核查人員和計算機科學家們一起在一系列項目上合作，目的是將事實核查過程的不同部分自動化。這些努力有一個共同點，就是將自動化作為新聞工作的一種增強，而不是作為一種替代方式——就像Bill Adair去年在這些頁面上寫的那樣，它被稱為「力量乘數」，以幫助人類事實核查人員跟上不斷增長的在線錯誤信息。

例如，事實核查人員的工作中最乏味的部分是尋找有趣且重要的索賠要求;政客們在演講和辯論中說的很多話都是模糊的言辭或觀點。由德克薩斯大學阿靈頓分校的計算機科學家開發的ClaimBuster，通過轉錄本來識別和排列事實檢查人員可能想要調查的事實陳述。(這裡還轉發了可檢查的聲明。)

另一個很有前途的工具由英國開發。基於完全事實，掃描媒體信息以追蹤哪些政客和新聞機構正在重複那些已經被揭穿的說法。這個項目被稱為「趨勢」，目的是讓事實核查人員對錯誤信息的情況有一個戰略性的看法，這樣他們就可以更有效地針對他們的修正。政治記者也可以用它來指導他們的報道。

迄今為止部署的最強大的自動化技術在某種程度上是最簡單的:自2016年以來，世界各地越來越多的事實核查人員一直在使用一種名為ClaimReview的新標籤計劃，這使得他們的工作在演算法上清晰可見。這意味著當谷歌承認被搜索嘗試「俄羅斯調查是一個編造的故事」——它可以在搜索結果頂部的「片段」中預覽判決結果。(同樣的標籤系統可以讓亞馬遜Echo查找事實問題的答案。)

像這樣的研究已經開始進入到一個首尾相連的事實核查引擎的「聖杯」，它可以實時檢查某些類型的索賠。ClaimBuster和Full Fact在作品中進行了試驗(參見這裡和這裡的視頻)，通過與事實核查人員資料庫的新索賠相匹配，或者在某些情況下，通過查閱經濟統計數據或投票記錄等原始數據來源進行操作。正如在2016年的一份報告中所指出的，這些努力的關鍵是「確保各種資源事實核查人員可以依賴於計算機可以使用的結構化數據。」

設計自動驗證系統將把焦點重新集中到公眾是最讓人興奮的事情，從制度上認可的數據來源，人類的事實核查人員依賴於驗證所有的事實，從颶風強度到通貨膨脹率。這些機構包括各級政府機構——英國。美國國家統計局(Office of National Statistics)是一個典型的例子——以及無數的科學和民間機構，它們制定標準，而且在不同的研究或政策領域制定基準數據。

沒有這些機構資源，政治事實核查人員就不能做他們所做的事情。當然，谷歌的搜索演算法也不能完全依賴於我們在網上點擊和鏈接的模式中所反映的機構權威。事實上，專業的事實核查小組作為其中的一種社會引擎，將機構知識轉化為計算機可以使用的數據。

基於舊世界的機制，對「演算法權威」崛起的反思傾向於將其與制度類的觀點相抵觸，如正式的資格認證和同行評議。對「自動」事實核查的推動可能會幫助我們面對一個總是比這更混亂的現實，明確演算法智能所依賴的制度補貼。

作者介紹：

盧卡斯·格雷夫斯是路透社新聞研究所的高級研究員，同時也是威斯康星大學的助理教授。

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編譯丨寇珂

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