台灣 國立台灣大資訊工程系助理教授陳縕儂 AI - 人工智慧也能揪出誰在帶風向?島民衛星還原偏頗媒體給你的「情緒新聞」
台灣 國立台灣大資訊工程系助理教授陳縕儂 AI - 人工智慧也能揪出誰在帶風向?島民衛星還原偏頗媒體給你的「情緒新聞」
News from: 數位時代
有感於媒體因立場取向而經常產出偏頗新聞,台大資工系助理教授陳縕儂用AI架設媒體與時事分析網站「島民衛星」,深度剖析時事新聞,找出不同媒體操作議題手法。
Web site: https://islander.cc/2020-01-13/10/
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有感於媒體因立場取向而經常產出偏頗新聞,台大資工系助理教授陳縕儂用AI架設媒體與時事分析網站「島民衛星」,深度剖析時事新聞,找出不同媒體操作議題手法。
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在瑞典哥德堡大學(University of Gothenburg)針對179國的民主機制運作進行研究的V-Dem(Varieties of Democracy)計畫中,「遭受外國假資訊攻擊」的指標項目裡,台灣名列第一。
隨著許多網軍公司在媒體上現形,用假帳號帶風向,甚至造成社會的對立與撕裂,當科技透過各式各樣的裝置和社群媒體,無時無刻地將訊息傳送給每一個人,進入21世紀第三個十年,眼前最緊迫的問題之一,將是判斷資訊的真偽,同時避免虛假、偏頗訊息影響人類對於周遭人事物的看法。
或許有人會認為,深陷假資訊的「重災區」,我們應該盡快研究國外的因應對策和實際案例,但是台灣大學資工系助理教授陳縕儂卻指出:「台灣是受資訊戰干擾最嚴重的國家,國外的人其實更想請教我們在第一線如何應對。」
用AI打假,能辦到嗎?
陳縕儂表示,針對真正錯誤的假資訊,人為事實查核機構能做的比AI更多,她更想聚焦的是立場鮮明的「偏頗資訊」。畢竟,理論上應該客觀中立、正反並陳的媒體訊息,若隱藏了價值判斷於其中,將比刻意造假、無心疏漏的錯誤更難查核與察覺。
有鑒於此,陳縕儂與台灣人工智慧實驗室合作, 用AI中前瞻的自然語言處理(NLP)技術,架設了一個新聞分析網站「島民衛星」 ,在2019年11月底時上線,希望藉此更加系統化地找出各家媒體背後的立場與議題操作手法。「我的想法是,既然我們覺得媒體裡有偏頗的報導,我們能否將同一事件、不同媒體的報導,用AI整理出來?」
於是,陳縕儂著手分析台灣18家主流媒體報導,透過Google於2018年年底推出的語意分析AI演算法「BERT」,把每家媒體報導同一新聞事件時都提到的資訊整理出來,提供較為中性、無立場判斷的「事件摘要」。她同時也把各家媒體獨家提到的資訊附在下方,讓民眾可以清楚看見各媒體的價值取向,並評比每個新聞事件的報導分歧度。
此外,島民衛星也統計不同媒體對熱點新聞人物、事件的報導次數,觀察報導比例是否失衡,並運用AI做語意分析,畫出人物之間的拓樸關係圖。
「每家媒體的差異其實相當大,」陳縕儂說,透過列出媒體對於話題人物的陳述,例如「韓國瑜諷刺蔡英文」或「蔡英文擊潰韓國瑜」等,可以清楚看出各家媒體如何解釋新聞人物之間的關係。她目前正持續優化該功能,希望以後可以進一步標示出人物之間的關係為正面、負面或中性,評估媒體是否有大量運用情緒性文字來煽動大眾的嫌疑。
趕在2020年總統大選前將島民衛星計畫上線,陳縕儂希望能提供更客觀的媒體分析數據。「我把開發的成果拿給政大新聞所的一位老師看,他說這項功能可以讓他更有效地得到資訊,也提供了有可信度的引述來源,對資訊戰的研究人員大有幫助──因為他們過去大多透過手工做分析。」
標記網軍ID,揪出到底誰在帶風向?
長期來看,島民衛星的目標是成為民眾獲取新聞的入口網站,先在這裡接收最完整、全面的新聞資訊,再去看各家媒體的具不同立場的報導細節。
為了達到這個目標,陳縕儂還有更多的開發與研究要做。舉例來說,目前她正投入的一項計畫,是搜集PTT八卦板上鄉民的回應,設法揪出「網軍」、標記出他們的ID,未來再將計畫成果上傳到島民衛星。
此外,在分析、揭露假資訊之外,她更想反守為攻,透過研究假資訊傳播的速度與方式,來策畫傳播「澄清資訊」的手段,杜絕「大街罵人,小巷道歉」的窘境。
2020年代必將是一個資訊紛擾的年代。陳縕儂認為,要有效對抗資訊戰,有兩件事最重要:其一是使用者建立起防範意識,另一個則是作為訊息供應者的社群平台,應建立假資訊的因應機制,像是降低網軍帳號發文的觸及率,主動防堵資訊戰。
然而,「降低(文章)觸及就等於降低收入。如何在公司營收與社會利益做拿捏,將是社群平台逃不掉的問題。」陳縕儂說。
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