歐美新聞事實(shí)核查技術(shù)應(yīng)用及趨勢(shì)

文/楊麗萍

（作者單位：中國(guó)政法大學(xué)光明新聞傳播學(xué)院）

近年備受關(guān)注的“假新聞”問題是技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生的新問題。不同于紙媒時(shí)代的假新聞，網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的假新聞具有傳播速度快、影響范圍廣、信息更正效果差等特點(diǎn)。歐美興起的自動(dòng)化新聞事實(shí)核查，利用算法對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行有選擇地甄別、判斷與結(jié)果分發(fā)，其應(yīng)對(duì)假新聞的思路具有針對(duì)性。目前，事實(shí)核查項(xiàng)目發(fā)展迅速，但其自動(dòng)化進(jìn)程面臨多重障礙。應(yīng)對(duì)假新聞需要建立數(shù)字化規(guī)范，或嘗試使用區(qū)塊鏈技術(shù)建立網(wǎng)絡(luò)信用體系。對(duì)于定義“真相”可能存在的道德悖論及自動(dòng)化的隱憂，同樣值得警惕。

2016年的美國(guó)大選將假新聞問題推向熱潮，由此涌現(xiàn)出一批應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新聞事實(shí)核查項(xiàng)目，尤其在歐美。如對(duì)政治家等公眾人物的公開言論進(jìn)行真實(shí)性評(píng)級(jí)的PolitiFact，對(duì)社交媒體內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)測(cè)核查的Storyful，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)庫(kù)查詢技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)化核查的ClaimBuster，為記者提供專業(yè)核查經(jīng)驗(yàn)與工具的FirstDraftNews……目前，這些事實(shí)核查項(xiàng)目尚未實(shí)現(xiàn)完全的智能化與自動(dòng)化，往往需要結(jié)合人工核查，但自動(dòng)化事實(shí)核查技術(shù)建立了初步流程。

1.自動(dòng)化事實(shí)核查技術(shù)及流程

自動(dòng)化事實(shí)核查流程可以分為三個(gè)步驟：識(shí)別、核查與校正，這被2018年路透研究報(bào)告認(rèn)為是自動(dòng)事實(shí)核查技術(shù)的核心要素。

1.1 識(shí)別與選擇

明確核查對(duì)象及技術(shù)上如何實(shí)現(xiàn)是目前實(shí)踐中的一個(gè)難點(diǎn)。這一方面受到技術(shù)局限，另一方面體現(xiàn)出核查機(jī)構(gòu)的價(jià)值理念，并會(huì)對(duì)最終的核查效果產(chǎn)生決定性影響。

德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校的計(jì)算機(jī)學(xué)家Chengkai Li及其團(tuán)隊(duì)開發(fā)的ClaimBuster對(duì)指定范圍的廣播電視媒體、推特賬戶和網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在他們看來(lái)，立場(chǎng)和觀點(diǎn)是自由的，只有重要的事實(shí)性陳述最具有公共性，最值得被核查。通過(guò)自然語(yǔ)言處理及機(jī)器收集網(wǎng)站對(duì)人類判斷的不斷學(xué)習(xí)，將海量?jī)?nèi)容分為非事實(shí)性陳述、不重要的事實(shí)性陳述和重要的事實(shí)性陳述。同時(shí)，該網(wǎng)站還提供針對(duì)個(gè)人用戶的端對(duì)端的事實(shí)核查檢測(cè)服務(wù)。

美國(guó)杜克大學(xué)記者實(shí)驗(yàn)室試圖為智能手機(jī)，平板電腦和電視平臺(tái)提供即時(shí)事實(shí)核查。其團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了“pop-up family”計(jì)劃，試圖通過(guò)“FactStream”一系列的應(yīng)用程序在電子設(shè)備上直接顯示核查結(jié)果，目前該應(yīng)用還處于測(cè)試階段。其開發(fā)的核查應(yīng)用還有語(yǔ)音激活助理，通過(guò)智能語(yǔ)音識(shí)別與分析進(jìn)行核查結(jié)果的告知；Chrome瀏覽器擴(kuò)展程序，在諸如總統(tǒng)辯論這樣的新聞現(xiàn)場(chǎng)，提供即時(shí)的彈幕事實(shí)檢查；Share the Fact的小部件，幫助搜索引擎查找事實(shí)核查文章。

愛爾蘭記者M(jìn)ark Little創(chuàng)立的Storyful致力于核查社交媒體內(nèi)容的真假。其研發(fā)的信息監(jiān)測(cè)工具Newswire，可以實(shí)時(shí)對(duì) Twitter、Facebook、Youtube、Instagram、Pinerest等社交媒體上的UGC進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并將抓取到的可能具有新聞價(jià)值的熱點(diǎn)素材，推送給人工編輯，其中主要以視頻素材為主?！敖颖P手”人工編輯憑借長(zhǎng)期的新聞工作經(jīng)驗(yàn)，判斷并選擇出具有利用價(jià)值的內(nèi)容。

目前仍有部分核查機(jī)構(gòu)采用人工的方式篩選待核查內(nèi)容。如對(duì)政治家公開言論進(jìn)行核查的PolitiFact。記者每天從讀者郵件、電視以及社交媒體等渠道選擇文字稿、演講、新聞報(bào)道、宣傳冊(cè)的內(nèi)容，進(jìn)行人工核實(shí)與評(píng)級(jí)，并且著重核查權(quán)勢(shì)一方或反復(fù)發(fā)表誤導(dǎo)性言論的主體。該網(wǎng)站因在美國(guó)大選中的突出表現(xiàn)獲得了2009年的普利策獎(jiǎng)。

還有國(guó)際性非盈利企業(yè)Meedan開發(fā)的內(nèi)容管理平臺(tái)Checkdesk。由記者發(fā)布一個(gè)待核查事件，用戶可上傳社交媒體鏈接，記者審核后可形成有關(guān)該事件的核查報(bào)告，促進(jìn)公眾討論。

除專門的核查機(jī)構(gòu)外，社交媒體平臺(tái)基于管理需求，會(huì)對(duì)規(guī)范平臺(tái)內(nèi)容。Facebook的社區(qū)守則明確規(guī)定平臺(tái)禁止欺凌欺詐、仇恨言論等內(nèi)容。近年來(lái)由于備受假新聞詬病，其宣布加雇3000人進(jìn)行內(nèi)容審核，并提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別疑似假新聞的內(nèi)容。在國(guó)內(nèi)，騰訊開發(fā)了較真平臺(tái)和謠言過(guò)濾機(jī)，為用戶提供核查內(nèi)容的搜索服務(wù)與人工服務(wù)。

1.2 核查與分析

自動(dòng)化事實(shí)核查的第二步是對(duì)篩選出的內(nèi)容進(jìn)行查證，目前的方法和思路是將內(nèi)容與已被核查的語(yǔ)句或權(quán)威信源進(jìn)行匹配、比對(duì)。這在技術(shù)上一方面要求機(jī)器具有理解文本及交叉分析多方信源等能力，另一方面需要有確定來(lái)源且已被核實(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

目前核查自動(dòng)化程度較高的是ClaimBuster。其匹配工具能夠收集來(lái)自其他數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)站上已核實(shí)的內(nèi)容。核查工具將待核查的內(nèi)容與其進(jìn)行比對(duì)，分析二者的符號(hào)相似性和語(yǔ)意相似性，并生成詳細(xì)的核查報(bào)告。并且，該平臺(tái)開發(fā)了端對(duì)端的核查入口，用戶可自行檢索表述，ClaimBuster會(huì)匹配相似表述，提供核查結(jié)果。

由威廉姆斯大學(xué)的Justin Berman等三名學(xué)生開發(fā)的NewsCracker通過(guò)算法測(cè)量媒體報(bào)道的傾向性，以標(biāo)題強(qiáng)度、中立性和準(zhǔn)確性的綜合評(píng)分，對(duì)媒體報(bào)道進(jìn)行可信度評(píng)級(jí)。算法測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)包括對(duì)特定網(wǎng)站已有的初步評(píng)分、同一新聞的報(bào)道數(shù)量，引語(yǔ)的數(shù)量和來(lái)源，含偏見的用語(yǔ)數(shù)量以及句子長(zhǎng)度和結(jié)構(gòu)，這被該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為是“最重要的五個(gè)事實(shí)主張”。

但實(shí)際上，將待核查內(nèi)容分類并分解成小任務(wù)，借助網(wǎng)站工具為人工判斷提供信息，仍是事實(shí)核查最常用的做法。路透社的研究報(bào)告認(rèn)為目前的自然語(yǔ)言識(shí)別算法雖然能有效地抓取語(yǔ)句的相近變體，但后續(xù)的分析往往會(huì)犧牲核查的準(zhǔn)確性。而且，在對(duì)事實(shí)核查人員和計(jì)算機(jī)科學(xué)家的研究和訪談中，他們發(fā)現(xiàn)目前自動(dòng)化事實(shí)核查技術(shù)并不具備對(duì)語(yǔ)境的判斷力以及核查人員所需的敏感性。

2007年《坦帕灣時(shí)報(bào)》創(chuàng)辦的Politifact制定了真實(shí)性測(cè)量?jī)x，編輯、記者根據(jù)根據(jù)陳述是否準(zhǔn)確，重要信息是否缺失，是否有誤導(dǎo)性三個(gè)方面，將公眾人物的陳述分為6個(gè)等級(jí)：真實(shí)、基本真實(shí)、部分真實(shí)、基本失實(shí)、失實(shí)和完全失實(shí)。此外，為評(píng)估政治家在重要問題上立場(chǎng)的一致性和原始承諾完成情況，開發(fā)了反轉(zhuǎn)測(cè)量?jī)x，承諾實(shí)現(xiàn)性測(cè)量?jī)x等,評(píng)級(jí)工作由三位編輯共同投票決定。

歐洲新聞中心發(fā)布的核查手冊(cè)（Verification Handbook）介紹了來(lái)自BBC、Storyful、ABC等國(guó)際知名媒體的記者在事實(shí)核查過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)與可用的工具。例如，Reaval開發(fā)的圖片核查助手可以運(yùn)用多種圖像篡改檢測(cè)算法對(duì)圖片進(jìn)行分析，提供包括元數(shù)據(jù)分析、GPS地理定位、EXIF縮略圖提取以及與Google的反向圖像搜索等功能。手冊(cè)中，許多專業(yè)的核查記者分享了工作中使用的工具，例如圖片分析工具、數(shù)字足跡和時(shí)間戳回溯工具等。

1.3 校正與分發(fā)

基于不同的理念，不同平臺(tái)采取了不同的結(jié)果分發(fā)方式。以提供工具服務(wù)為主的機(jī)構(gòu)往往選擇對(duì)核查內(nèi)容進(jìn)行真實(shí)性評(píng)級(jí)或標(biāo)注，也有平臺(tái)通過(guò)發(fā)布核查報(bào)告公布結(jié)果。

PolitiFact將評(píng)級(jí)結(jié)果在網(wǎng)站上公布，并允許網(wǎng)友提交異議，工作人員會(huì)參考；有社交媒體通訊社之稱的Storyful向新聞媒體合作提供已核實(shí)并獲取版權(quán)的社交媒體內(nèi)容；ClaimBuster有端對(duì)端的核查，在網(wǎng)頁(yè)即時(shí)呈現(xiàn)核查結(jié)果；Full Fact開發(fā)個(gè)人化的核查工具，通過(guò)人工智能核查，與用戶直接進(jìn)行對(duì)話。

自動(dòng)化事實(shí)核查的另一種思路是非結(jié)構(gòu)化處理，即提供多元信息或警示性標(biāo)注，這是目前社交媒體平臺(tái)及搜索引擎采取方式。例如，F(xiàn)acebook開發(fā)“相關(guān)文章”功能，對(duì)可能出現(xiàn)的極端言論提供多元甚至相反觀點(diǎn)的文章推薦；增加小信息按鈕，呈現(xiàn)源站點(diǎn)的維基百科頁(yè)面等。由杜克新聞實(shí)驗(yàn)室和谷歌母公司Alphabet共同開發(fā)的Share the Facts組件與權(quán)威媒體和核查機(jī)構(gòu)合作，對(duì)已核查內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記，并在谷歌搜索結(jié)果中予以特殊顯示。

2.歐美新聞事實(shí)核查的特點(diǎn)及局限

2.1 發(fā)展迅速，核查自動(dòng)化面臨多重障礙

事實(shí)核查機(jī)構(gòu)主要有新聞工作室和NGO兩種經(jīng)營(yíng)模式。近年來(lái)，事實(shí)核查機(jī)構(gòu)的數(shù)量不斷增長(zhǎng)，據(jù)杜克記者實(shí)驗(yàn)室統(tǒng)計(jì)，2014～2018年1月，全球范圍內(nèi)的事實(shí)核查機(jī)構(gòu)由44個(gè)增加到149個(gè)，其中41個(gè)運(yùn)營(yíng)超過(guò)5年，占總量的29%。

但自動(dòng)化事實(shí)核查仍面臨許多挑戰(zhàn)。一方面體現(xiàn)在自動(dòng)化事實(shí)核查技術(shù)理解復(fù)雜文本，尤其在需要根據(jù)語(yǔ)境分析的情況下，不能達(dá)到專業(yè)事實(shí)核查人員的能力和敏感度；另一方面，算法的固定程式難以盡善盡美，達(dá)不到預(yù)計(jì)效果。NewsCracker在核查BuzzFeed的一篇報(bào)道時(shí)，將一篇原本客觀的報(bào)道認(rèn)定為有偏見。因?yàn)槲闹幸玫挠脩敉莆谋粰z測(cè)為“許多陳述無(wú)法得到驗(yàn)證”，并且對(duì)整個(gè)網(wǎng)站的可信度產(chǎn)生影響。

此外，許多機(jī)構(gòu)試圖為直播新聞實(shí)時(shí)生成評(píng)分，發(fā)現(xiàn)機(jī)器難以識(shí)別出對(duì)應(yīng)的人物；非英語(yǔ)國(guó)家的專業(yè)政治用語(yǔ)，機(jī)器無(wú)法準(zhǔn)確地翻譯；以及部分官方數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問權(quán)難以獲得等諸多問題。

事實(shí)上，目前的歐洲的新聞事實(shí)核查仍依賴人工監(jiān)督和參與。Storyful研發(fā)出的社交媒體信息監(jiān)測(cè)工具Newswire，對(duì)社交媒體UGC監(jiān)測(cè)抓取后，仍需人工團(tuán)隊(duì)判斷是否具有新聞價(jià)值，核查也往往需要人工聯(lián)系信源。一些圖片分析工具并不能準(zhǔn)確獲取拍攝時(shí)間、地點(diǎn)等重要的數(shù)字信息，一些地理位置判斷也需要核查員肉眼比對(duì)，甚至部分核查網(wǎng)站，要依賴用戶參與提供更多的信息資源。

2.2 多平臺(tái)合作，注重信息的整合

杜克記者實(shí)驗(yàn)室的聯(lián)席主管Bill Adair提出“自動(dòng)化核查更依賴于人們的合作，而不是技術(shù)上復(fù)雜性”。

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，利用事實(shí)核查打擊假新聞是一項(xiàng)持續(xù)的系統(tǒng)工程。從目前的實(shí)踐看，核查機(jī)構(gòu)往往需要聯(lián)合新聞媒體、社交平臺(tái)等多方主體完成多方位的核查步驟。自動(dòng)化事實(shí)核查與人工核查的最大不同在于人可以從現(xiàn)實(shí)社會(huì)中挖掘事實(shí)，機(jī)器核查只能立足于具備真實(shí)信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，這一方面對(duì)集合信息的算法提出了較高的要求，另一方面再次突出了獲取信息訪問渠道，即合作的重要性。

目前，世界性的核查組織開始試圖建立共同的準(zhǔn)則。2016年9月，新聞研究機(jī)構(gòu)Poynter發(fā)起了國(guó)際事實(shí)核查網(wǎng)絡(luò)，來(lái)自27個(gè)國(guó)家的35個(gè)組織和人員參與簽署了非營(yíng)利等5條國(guó)際性準(zhǔn)則，聯(lián)合了包括Factcheck.org、Full Fact、 PolitiFact、 Snopes等核查機(jī)構(gòu)，以及來(lái)自the Washington Post、法新社等新聞媒體的專業(yè)核查人員。

2.3 資金缺乏，維持難度大

據(jù)路透研究報(bào)告，目前大多非營(yíng)利性事實(shí)核查機(jī)構(gòu)附屬于新聞媒體或NGO。其資金來(lái)源主要有兩種方式，一是吸納多方面資金，另一種是單純依靠媒體或慈善機(jī)構(gòu)的資助。例如，杜克新聞實(shí)驗(yàn)室的Tech＆Check項(xiàng)目就獲得了由奈特基金會(huì)、Facebook新聞項(xiàng)目和克雷格·紐馬克基金會(huì)共計(jì)120萬(wàn)美元的資助。雖然一些事實(shí)核查組織已經(jīng)創(chuàng)造出相對(duì)低價(jià)且獨(dú)立的AFC工具，但若要開發(fā)、推進(jìn)大規(guī)模的AFC系統(tǒng)仍需要基金會(huì)、學(xué)校和平臺(tái)公司的持續(xù)性支持。在2016年，一家核查目擊媒體內(nèi)容的Reportedly就因失去母公司的資金資助而停止更新。

值得注意的是，業(yè)內(nèi)建立起較為成功的商業(yè)模式的核查組織Storyful在開發(fā)社交媒體資源外，還試圖在UGC中尋找可以用于商業(yè)宣傳的內(nèi)容。

3.自動(dòng)化事實(shí)核查發(fā)展的思考

3.1 網(wǎng)絡(luò)迎合人性產(chǎn)生假新聞，需要建立數(shù)字規(guī)范

“當(dāng)真相還在穿鞋，謠言已經(jīng)跑遍了半個(gè)世界”。后真相時(shí)代，個(gè)人情緒被放大，越是迎合人心理需求的內(nèi)容越能獲得點(diǎn)擊瀏覽。2018年3月美國(guó)《科學(xué)》雜志發(fā)表了一篇假新聞研究，分析了過(guò)去12年間的12.6萬(wàn)則新聞在推特上的傳播情況后發(fā)現(xiàn)假新聞跑得比真新聞更快、更深、更廣。并且被人們轉(zhuǎn)發(fā)的假新聞?dòng)幸粋€(gè)明顯的特質(zhì)：新鮮（novel）。

19世紀(jì)80年代的黃色新聞熱就因社會(huì)各界的抵制退潮，人們對(duì)新鮮信息的渴求需要由合理規(guī)范加以克制。在西方，不實(shí)信息，尤其是涉及政治的內(nèi)容的傳播，被認(rèn)為是嚴(yán)肅的問題。Facebook假新聞對(duì)美國(guó)大選的影響，使得歐美政府在積極采取措施應(yīng)對(duì)假新聞。2018年1月1日，德國(guó)《社交媒體管理法》實(shí)施，該法案對(duì)臉書、推特等在德國(guó)境內(nèi)提供內(nèi)容服務(wù)的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提出了更為嚴(yán)格的監(jiān)管要求，打擊網(wǎng)絡(luò)虛假新聞是該法的主要作用之一。歐盟推出的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例也將在2018年5月25日生效。近年，美國(guó)社會(huì)要求以立法形式規(guī)范政治宣傳中的誤導(dǎo)性信息、治理假新聞的呼聲也日益強(qiáng)烈。

3.2 運(yùn)用區(qū)塊鏈建立網(wǎng)絡(luò)信用體系

對(duì)源頭信息的確定是目前自動(dòng)化事實(shí)核查的難點(diǎn)之一。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的可復(fù)制性，使得已被證偽的消息、圖片與視頻不斷被再次傳播，還有許多圖片與視頻被處理甚至歪曲后再次上傳，混淆視聽。有研究人員提出區(qū)塊鏈技術(shù)能從信息分發(fā)的角度解決假新聞問題。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?qū)?nèi)容生成數(shù)字證書，具有永久保存性和不可篡改性。將內(nèi)容與個(gè)人捆綁，使得所有內(nèi)容有據(jù)可查，從而解決信息難以追溯的問題。另一方面，就像社會(huì)信用體系會(huì)對(duì)個(gè)人行為產(chǎn)生無(wú)形約束一樣，如果將原創(chuàng)信息作為個(gè)人資產(chǎn)，用戶需要對(duì)所發(fā)布的信息負(fù)責(zé)，這對(duì)抑制假新聞的傳播會(huì)有一定效果。實(shí)際上，利用區(qū)塊鏈應(yīng)對(duì)假新聞的構(gòu)想已經(jīng)被初步實(shí)踐。例如2018年初，端傳媒主編張潔平、方可成等人參與創(chuàng)辦的Matters，試圖利用區(qū)塊鏈的數(shù)字貨幣激勵(lì)機(jī)制、內(nèi)容“上鏈”和去中心化的特質(zhì)，重塑公眾討論，目前該平臺(tái)正處于內(nèi)測(cè)階段。

3.3 定義“真相”的悖論及自動(dòng)化的局限

自動(dòng)化事實(shí)核查選擇事實(shí)性陳述進(jìn)行核查，看似擺脫了主觀立場(chǎng)的干擾，但即使是事實(shí)性陳述，也不能用二元對(duì)立的思維作“真”與“假”的判斷。在核查事實(shí)性陳述時(shí)，文本措辭的模糊程度、事實(shí)的動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)都會(huì)對(duì)“真實(shí)性”產(chǎn)生影響，簡(jiǎn)單的標(biāo)簽或許會(huì)導(dǎo)向更簡(jiǎn)單的思維?！笆聦?shí)已經(jīng)不再是世界本身的呈現(xiàn)，而是對(duì)世界共識(shí)的表述?！庇杏^點(diǎn)認(rèn)為，后真相時(shí)代，事實(shí)核查新聞面臨從“核查客觀事實(shí)”到“協(xié)助理解現(xiàn)實(shí)”的轉(zhuǎn)變。因此，許多核查組織試圖提供非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，幫助用戶多角度思考，但實(shí)踐效果并不明顯。

神經(jīng)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，人類對(duì)情勢(shì)的估計(jì)和快速判斷的能力都來(lái)自于隱性知識(shí)。而這種知識(shí)往往來(lái)自人類意識(shí)控制范圍之外的神經(jīng)活動(dòng)，還無(wú)法被分解成可被精確描述的書面指令。哈佛學(xué)者尼古拉斯·卡爾在其著作《玻璃籠子：自動(dòng)化時(shí)代和我們的未來(lái)》中提出，過(guò)度依賴自動(dòng)化會(huì)降低個(gè)人技能：自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，信息負(fù)載不足會(huì)導(dǎo)致倦怠心理，造成風(fēng)險(xiǎn)的工作環(huán)境，最終增加工作量。這在書中被其稱為“自動(dòng)化悖論”，是自動(dòng)化高度發(fā)展帶來(lái)的問題。目前就事實(shí)核查技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀而言，其自動(dòng)化并未發(fā)展到這一程度。