自动化事实核查的算法逻辑、内生性风险及其规避

智媒时代网络信息内容生态治理需要智能化手段,自动化事实核查是打击谎言和假新闻的算法治理手段之一。自动化事实核查的算法逻辑各不相同,总体可分五类:基于“匹配”的逻辑、基于“信源信度”的逻辑、基于“关系”的逻辑、基于“缺陷”的逻辑和基于“区块链”的逻辑。因“算法形式主义”引发的内生性风险会损害自动化事实核查的可信度。规避内生性风险,在技术层面,应优化设计,减少源数据的偏差;在把关层面,应采用“算法+事实核查员”的人机协同模式;在利益相关者层面,应组建事实核查网络;在伦理层面,应强化透明和更正原则。

算法驱动下自动化事实核查的原理与局限

算法运作是自动化事实核查的底层架构,主要是依靠数据库匹配、立场检测等直接验证,来源对比、网络方法核查等间接佐证,为事实核查工作带来巨大便利。但自动化事实核查也有局限性,包括作为科技产品"物质性"的局限,及其与人"同构"所造成的局限。人类虽无法获得"绝对真实",但仍可无限逼近真实。

事实核查新闻的创新实践及其评价

在新媒体空间虚假信息与误导性言论频发的背景下,事实核查新闻应运而生。与传统新闻生产流程中的事实核查不同,事实核查新闻是针对公众人物的言论进行验证与审核后所形成的新闻成品。事实核查新闻实践在核查对象选择、核查机制运作、评判标准等方面已形成一套可行有效的操作规程。虽然事实核查新闻仍具有一定的市场化逻辑与立场偏向,在改变公众人物言行、影响公众态度方面存在局限,但它在维护公众知情权、保障新闻真实性、履行舆论监督等方面具有重要意义。