“用“算法”查了查特朗普的Twitter 假信息真不少”

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年从以前就是媒体大崩溃的一年，美国皮尤研究中心进行的“年媒体生态”调查显示，从以前开始，媒体广告收入下降，解雇员工数量增加，与2004年相比，美国报纸数量减少了100家。 从2003年到2003年，随着纸媒的衰退，专业记者数量减少了35%。 在一起是网民对媒体的不信任。 他们相信自己的评价，想直接去源头上找新闻。 但是，个人受到专业、精力、时间的限制，没有达到验证专业媒体已经具备的事实的能力，无法验证信息源是否可靠。

特朗普的推特账号是这种现象的绝佳例子，他是言论的第一个发表者，但他的言论中有很多不真实的成分，这意味着他是一个不客观的真实来源。 华盛顿邮报的技术小组最近开发了名为“realdonaldcontext”的chrome浏览器控件。 这个控件对特朗普的每个推特进行了事实检查( fact check )，指出了他发言的不准确和不真实。

出现在特朗普推特下面的《华盛顿邮报》的事实，正在检查小灰色框

安装了这个控件的网民，看到原推文下面灰色的小框，简要说明这些发言不正确的原因，并附上华盛顿邮报相关文章的原文链接。

当然，这种方法不仅可能会对以前流传的媒体的虚假消息和虚假信息宣战，还可能会给《华盛顿邮报》带来一点流量。 《华盛顿邮报》从3年前就开始开发事实审计工具，也是与脸书合作的第三方事实审计小组之一。

年美国大选的激烈程度、过程的戏剧性，可以说是社会交流媒体的力量之大。 拥有12亿全球客户的脸书不得不承认，他们的影响远远超过了“科技公司”的价值。 毕竟，由于facebook传播的谣言和虚假信息，对选举产生了不可忽视的影响(例如，之前传播的“教皇支持特朗普”的新闻就从这开始)。

除此之外，为了尽量减少虚假信息和仇恨言论对明年德国选举的影响，德国立法机构考虑设立相关罚款条款，对facebook等社会交流媒体播出的虚假信息和仇恨言论处以50万欧元(约370万元人民币)的罚款 德国可能会向脸书施压，促使欧洲其他国家采取同样的行动。

这对社交媒体来说也是另一个价格。 于是，facebook团队终于对越来越大的舆论压力做出了实质性的应对。

今年11月扎克伯格提出应对虚假信息后，近日facebook信息推送( news feed )版块的副总裁adam mosseri详细阐述了对抗虚假信息/虚假信息的初步途径/手段。

优化通报的功能( easier报告)

标记有争议的故事(标志故事as disputed )

在可能的假信息被传输之前提醒客户注意(信息共享)

打乱假新闻发布者的盈利模式( DisruptingFinancial Incentive Sforspammers )

简单地说，facebook优化了传统的举报功能，一个副本被足够多的顾客举报(目前还不清楚这个数字)，如果标记为“有争议性”，就会提交给第三方事实核查小组(图1 )。 。

图1

如果第三方说明此副本是假信息，并且客户希望转发，则会显示“此语句将被第三方验证为假信息”(图2 )。 。 点击提示框中的“continue”选项，客户将看到揭露该语句的原始文章/分解。

图2

在这个过程中，最多、最复杂、最耗费人力和物力的环节，从一个文案被标记为“有争议性”开始。 由于第三方事实审计人员有限，facebook旨在改进算法，从不同维度分解浩如烟海的副本，由机器选择可疑副本提交给第三方，从而提高认证效率。

例如，复印件是否被大量顾客举报？ 那个传送量可疑吗？ 有病毒式传播的可能性吗？ 招聘和脸书已经运行了一年的拷贝分解系统，通过分解客户的评论来评估拷贝本身的真实性。

facebook的内部研究小组也没空，从信息源下手，解析网站域名，找到发布第一条新闻的私人网站，让第三方可以确认消息的真伪。 可能会被误认为华盛顿邮报官网“washingtonpost”上的“washingtonpost.co”。

从以上途径获得的有争议性的复印件将汇总到第三方事实审计机关。 目前与facebook合作的团队有snopes、abc news、politifact、factcheck和美联社。 这些机构都是poynter s国际事实审计互联网的成员，他们赞同并遵守《事实审计者准则》，验证新闻的方法与之前流传的媒体原有方法相似。

在识别该文的来源和文案后，要确认是假信息，必须在该文中注明“没有信息源”，发表另一篇揭露该文的文案，注明反论文的来源。 在这些被确认为假信息的故事中，出现了图2的提示框。 但是脸书不会阻止人们继续传播。 由于此功能目前仅在测试期间使用，因此仅限于某些实用英语地区的客户，第三方人员有限。 现在，这个功能的比较只是什么错误的文章和网站？

facebook目前对假新闻发布者的处罚措施是禁用使用facebook的广告服务。 他们认为许多虚假信息受制于经济效益，目的是吸引顾客，赚取流量和广告收益。 减少这样的广告收益可以减少虚假信息的出现。 facebook先生表示，虽然也考虑对这些演讲者采取其他措施，但这些措施的具体副本暂时还没有公布。

信息聚合网站，正如国内今日的标题，最近也进行了算法调整，对不实的新闻和谣言采取了行动。

客户最近5天在今日头条上浏览的副本，如果被证明是谣言，系统将通过谣言消除机制，在第一时间通过页面新闻流向客户展示谣言消除新闻。 拷贝的来源首先是权威媒体和事件的当事人。

据今日头条副总主编许一龙介绍，辟谣功能的必要性及其算法与人工共同合作，算法模型通过消息评审和客户举报等途径的反馈，获得符合谣言特征的副本，进行人工复审。 如果许多客户举报一个副本是虚假消息，或者一个副本的评论区内密集了类似关键字(如“虚假信息”)，机器可以自动识别并提交给今天的顶级审查小组，进入复审队列。

一旦确认是虚假新闻，系统将立即停止推荐和展示虚假新闻，并按照平台运营规则处罚违规账户。 如果是影响范围广泛的虚假新闻，今日头条的辟谣机制将进入最后一步，准确推送辟谣副本。 对于看过谣言的客户，系统会自动推荐谣言复制，对于没有看过谣言的客户，系统会根据他的个性化浏览诉求正常推荐，不会强行按下。

但是与facebook不同，今天的标题以前没有媒体那样的编辑。 徐一龙说，他们有产品、运营、考核的同事，他们每天的重要工作是调整算法，更准确地逐一传播算法。

但算法真的是处理所有问题的终极答案吗？

最近，谷歌遭到了口头诛杀戮。 如果在搜索框中输入“did the hol”，则会自动输入“did the holocaust happen”(是否存在大屠杀)选项，更糟糕的是，顶部的结果是新的纳粹网站storm

起初谷歌试图撇清关系，但对外声明这种仇恨言论出现在搜索展示的结果中，但不代表谷歌的角度。 卫报记者发现，用谷歌广告服务adwords付费，就可以改变顶级网站。

卫报记者付费更改了搜索展示结果的排名，她制作的报名“the holocaust really happened”以广告形式名列榜首。

在越来越大的舆论压力下，27日，经过紧急编辑，谷歌完全删除了“没有发生大屠杀”的搜索展示结果和相关问题链接。 暂且不说技术企业是否需要像媒体一样对平台上的拷贝负责，由此可见，连谷歌的算法都不完美。

谷歌否认奖励点击概率高的网站，但没有增加对目前采用的算法的说明。 业内权威人士建议，谷歌应尽量提高搜索结果排名的透明度，通过人工评论等方法弥补算法现有的缺陷。

对抗假信息，我们还能做什么？

dean pomerleau现在是卡内基梅隆大学的客座教授。 1989年制造自动驾驶车，预言人工智能火热应用前景的ai专家也受到虚假信息的困扰，因此开始了名为#fakenewschallenge的竞赛，机器学习和人工智能界的资深人士开发了可以消除虚假信息的算法。

他个人出资1000美元作为获胜者的奖金，亚马逊echo语音识别系统的开发者delip rao也同样出资1000美元。 各国选手纷纷组队参加，将在今后6个月内通过神经网络系统等机器的深度学习，制定对抗虚假信息的算法。

但是这样的尝试不一定会成功。

虚假信息自出生以来，从未被打败过。 最初的假信息可以追溯到1475年的意大利，其目的是煽动、传播歧视性言论、偏见固化、社会暴力行为。 1439年古登新闻堡发明活字印刷技术后，虚假信息随着报纸的兴起而盛行。 我们熟知的许多极端历史事件，都与中世纪焚烧女巫、海怪传说、纳粹反犹太歧视推广等虚假信息无关，都借用了15世纪“犹太人在祭祀仪式上喝幼儿血”的虚假信息。

与伪信息的战争是人类理性与懒惰本能之间的战争，理性一放松，伪信息就会趁虚而入。

delip rao的计划是建立庞大的伪信息数据库，收集新数据，训练算法识别伪信息，算法升级后，识别伪信息的能力增强，更多的伪信息被添加到数据库中，形成正循环

正如斯坦福大学建设的imagenet图像数据库一样，神经网络可以通过大量数据进行观察，识别电子照片的脸部。 但是，这是很难的。 因为假信息的判定本身需要大量的劳动力和时间。 没有唯一的判定标准。 有些信息不是这样，不真实的比例可以很小。 在辨别消息真伪之前，网民不仅要了解信息源和正文所涉及的历史地理文化背景，还必须了解文案意义上的修辞。 不要把反语看成陈述。

dean pomerleau对此也早有认识。 他在接受采访时表示，让机器评价虚假新闻，相当于要求达到高水平受教育者的智力水平，这在短期内不会实现。 因此，虽然他们以开发为目的的算法不能代替人类，但是可以帮助人类，迅速准确地诊断伪信息。

数据时代，虚假信息的产生与流量、点击概率和利益密切相关，而科技企业、社会交流媒体、传统媒体、各种形式的信息聚合平台和公众面临的，是对抗虚假信息的硬仗。 虽然算法目前没有检测信息真伪的能力，但在当前的媒体生态下，人机合作工作可能是最合适的方法。 (本文第一家钛媒体，记者/元婕)

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