由伦敦大学学院和加州大学伯克利分校开发的软件可以达到90%的准确率

自从最近的美国大选以来，谣言和谎言就像野火一样在社交媒体版图上传播开来。

人们可能会认为，从虚构的故事中很容易看出事实，但当连在任的美国总统都在推特上发布虚假报道时，很难从树上看出真相。

不过，艾尔并没有迷失方向，因为伦敦大学学院和其他几个机构的学者已经开发出一种工具，可以帮助我们将事实与虚构区分开来。他们设计了一种机器学习工具，可以引用一些域名，这些域名是为了传播现在通常被称为“假新闻”的东西而创建的。

参与该项目的学者包括伦敦大学学院管理学院的Anil Doshi、加州大学伯克利分校的Sharat Raghavan和康奈尔大学的William Schmidt。

身为伦敦大学学院管理学院(UCL School Of Management)助理教授的Doshi先生讨论了该系统将如何运作。他说：

“这些制片人很灵活，我们需要一种方法来及早识别他们。”通过使用域名注册数据，我们可以使用行为者难以操纵的数据提供预警系统。制造虚假信息的演员倾向于隐藏起来，我们在我们的模型中使用了这一点。

该组织希望他们能够在这些网站上线之前阻止它们，因为它们的创建者几乎有能力影响日常生活的所有元素。

该组织希望他们能够在这些网站上线之前阻止它们，因为它们的创建者几乎有能力影响日常生活的所有元素。

当与其他类似工具相比时，Doshi先生也回顾了这一点的不同之处。他说：

“许多预测虚假信息的模型都是利用社交媒体渠道上的文章或行为内容来做出预测的。等到数据出来的时候，可能已经太晚了。”

在实践中，该工具能够识别出与2016年美国大选相关的90%以上的虚假信息域和95%以上的非虚假信息域。

学者们希望看到他们的工具被政策制定者和社交媒体世界使用，在社交媒体世界，虚假新闻传统上获得了很大的吸引力。