人工智能是如何发现网络假新闻的?

作者: 佚名 2017-03-31 10:51:04

作为人类,我们却越来越不信任周围的世界和每天都要打交道的机构,这不能不说是一种悲哀。盖洛普民调显示,在过去10年间,人们对银行、政府以及警察等机构的信任度不断下降。至于媒体,人们对电视新闻、报纸的信任度自从2006年以来已经下降了10%。现在,只有不到21%的美国人相信电视新闻和报纸。

从消费者的角度来看,我们也不再相信销售员、品牌广告以及其他传统媒体资源,很多时候我们更愿意在网上自己寻找答案。媒体研究公司尼尔森(Nielsen)2015年研究显示,2/3的受访者表示更相信张贴在网上的消费者意见。我们依靠在线评论指导我们看哪部电影、去哪里吃饭、读哪本书、去哪里度假、购买哪些产品等。

可是,过去几个月这个领域的趋势表明,消费者应该稍稍减少对网络的信任,并对网上阅读到的东西产生质疑。亚马逊的评论中存在很多问题,这就是最典型的例子。最近对亚马逊网站上700多万条评论进行分析显示,那些鼓励用户评论的产品的平均评级明显高于其他产品。购物者开始不信任亚马逊的评论,因为他们认为这些评论存在偏见,许多品牌通过为购物者提供产品奖励来鼓励消费者发表有利评论。这是个很大的问题,以至于亚马逊不得不改变其试图删除不利产品评论的政策。

总部位于旧金山的大众点评网站Yelp上,大约25%的评论属于可疑评论。Yelp近来与纽约总检察长合作,促使许多公司因为发布虚假评论而被罚款。可是能够肯定的是,从全球范围看,这依然属于冰山一角。今年年初,谷歌被迫交出了在荷兰发表虚假评论的人的IP地址。在过去几周中,在191个国家和地区运营业务的Airbnb,也被指阻止客人留下糟糕的评论。

然而,每天有成千上万的正式评论被留在亚马逊等电商网站或Yelp和TripAdvisor这样的点评平台上。显然,有些评论的来源十分可疑。可是,在社交媒体的帮助下,数以百万计的意见通过Facebook、Twitter、YouTube、传统聊天室以及其他社交平台传播开来。这些用户生成内容(UGC)并非来自品牌或零售商的恳求或要求,而是被那些在餐馆中用餐、看电影或购买过少数产品的人发表的意见,有好有坏。

在应对这些虚假评论时,人工智能(AI)将发挥巨大作用。随着自然语言处理和机器学习技术的进步,AI有助于分析留在网上的意见情绪,最终可以达到大规模处理用户生成内容的程度。此前,技术仅被局限于扫描与情绪有关的句子,提供积极、消息以及中性结论。现在,它们不仅可以了解品牌评论背后的情绪,还能从某个评论中提取不同方面的信息,分析出评论的真正内涵。

为了测试这种技术,我们将人工智能应用于拉斯维加斯Bellagio酒店的在线评论中。我们从网上收集了2.5万条来自不同源头的意见,我们发现有701条与食物有关,119人不喜欢酒店服务,77人喜欢酒店的花,还有21人对水压发表评论。我们从Facebook、Twitter、聊天室、论坛以及其他源头上收集这些评论,在很大程度上回避了存在虚假评论的源头。我们还从网站和验证身份的用户处收集评论。

我们利用人工智能处理这些评论,然后分析它们的真实情绪,比如人们是否喜欢水压等。这比简单收集积极或消极评论更有价值。对于零售商和品牌来说,它们可以避开要求消费者发表评论的过程,而从网上已经存在的不同源头收集评论。从规模上说,更广泛的人群不太可能说谎。对于电商平台来说,需要在虚假评论前采取措施。在竞争日益激烈的市场,零售商几乎无力解决消费者信任问题。我们认为,AI有望在未来数年影响我们的购物方式。

人工智能 网络 假新闻
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