Как Duke Reporters’ Lab использовала политические условности, чтобы усовершенствовать свою автоматизированную программу проверки фактов

Предоставлено Лабораторией репортеров Герцога

Политические съезды последних двух недель создали идеальные условия для Технический и контрольный кооператив в Лаборатория репортеров Герцога чтобы усовершенствовать свою автоматизированную программу проверки фактов Squash и ее человеческую составляющую Gardener.

Squash — это программа искусственного интеллекта, которая в реальном времени сопоставляет существующие проверки фактов в ПретензияОбзор , система проверки фактов Reporters’ Lab и заявления выступающего в прямом эфире. Он использует комбинацию Google Преобразование речи в текст ; ClaimBuster , который был разработан в Техасском университете в Арлингтоне; и собственное кодирование Дьюка, чтобы сопоставить слова, произнесенные с теми, которые были написаны при проверке фактов. Эти проверки фактов появляются на экране, чтобы дать зрителям больше информации о любых обсуждаемых вопросах.

Однако, как писали содиректора Reporting Lab Билл Адэйр и Марк Стенсел для Лаборатория Нимана in Июль , эта система не лишена недостатков.

«Иногда преобразование голоса в текст может быть действительно хорошим, если микрофон хороший и человек говорит четко, но у нас были и комически плохие случаи», — сказал Адэр. Во время поименного голосования на Национальном съезде Демократической партии Сквош провел проверку фактов о пот подмышки голосов Канзаса.

Кристофер Гесс, ведущий технолог Reporters’ Lab, сказал, что современные технологии не позволяют компьютеру понять нюансы и контекст того, как часто говорят политики.

«Человек, проверяющий факты, часто хмыкает и бормочет и обсуждает с коллегами, под каким углом вы собираетесь подойти к этому», — сказал Гесс. «Это то, что компьютер буквально не может сделать».

Gardener — это новый интерфейс, созданный командой Tech & Check на основе Squash для устранения этого недостатка. Сквош предоставляет помощнику-человеку («Садовнику») три потенциально совпадающие проверки фактов, которые этот человек затем выбирает для показа зрителям.

«По сути, мы отсеиваем плохие и показываем хорошие», — сказал Адэр. Программа все еще находится в зачаточном состоянии, и в дополнение к совершенствованию сопоставления и преодолению препятствий в технологии преобразования голоса в текст, как Adair, так и Guess говорят, что им нужно еще много проверок фактов, чтобы иметь возможность совершенствовать технологию.

«Он основан на большом количестве ранее проверенных утверждений», — сказал Гесс. В настоящее время база данных ClaimReview содержит около 60 000 заявлений, однако, по словам Гаесса, только около трети из них имеют отношение к американской политике. «Мир машинного обучения обычно работает с миллионами и миллиардами, а не с десятками тысяч», — сказал Гесс.

В ожидании дополнительных заявок команда экспериментирует с другими способами улучшения проверки фактов. Одной из них является программа под названием Caucus, которая группирует проверки фактов по категориям, которые затем можно сопоставить с заявлениями, полученными с помощью голосового текста.

«Так скажем, это предложение о здравоохранении, это о политике, это об Айдахо», — сказал Гесс. «У меня есть теория, согласно которой утверждения, попадающие в одни и те же категории, с большей вероятностью связаны между собой, чем утверждения, не относящиеся друг к другу».

Адэр не стал называть сроки, когда эта технология станет общедоступной. «Наша цель — просто продолжать делать его лучше, пока он не будет готов», — сказал он. «Мы добились большого прогресса за три года, и вы можете многое сделать со всеми умными людьми, которых вы здесь видите».

Харрисон Мантас — репортер Международной сети проверки фактов, освещающий проверку фактов и дезинформацию. Доберитесь до него в Эл. адрес или в твиттере на @ХаррисонМантас