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明确验证的对象和技术上如何实现是实践中的难点。 一方面受技术限制，另一方面体现审计组织的价值理念，对最终审计效果产生决定性影响。

阿灵顿德克萨斯大学的计算机科学家及其团队开发了一个监控指定广播电视媒体、推特账户和网站副本的系统。 在他们看来，角度和观点都是自由的，只有重要的事实陈述最公开，最值得审计。 根据自然语言解决和机器收集网站对人际评价的不断学习，将大量文案分为非事实陈述、不重要的事实陈述、重要的事实陈述。 该网站还为个人客户提供端到端的事实检查和测试服务。

杜克大学的记者实验室试图为高端智能手机、平板电脑和电视平台提供实时事实核查。 该团队正在设计“pop-”程序，试图通过一系列仍处于测试阶段的应用程序，将审计结果直接显示在电子设备上。 开发的验证应用还有语音激活助手，通过智能语音识别和分解告知验证结果的浏览器得到扩展，在总统辩论等信息场景中提供即时的弹幕事实检查。 协助各搜索引擎搜索事实检查副本的小部件。

由爱尔兰记者创立，致力于验证社会交流媒体拷贝的真实性。 由公司开发的新闻监控工具，用于实时监控twitter、facebook、youtube、instagram和pinerest等社交媒体上的ugc，并人工推送捕捉到的有信息价值的热点素材 “收件人”的人根据长期以来的信息业务经验，评价并选择有招聘价值的文案。

目前，一个验证机构仍在手动筛选要验证的副本。 例如，politifact检查政治家的公开声明。 记者每天从网民的邮件、电视、社会交流媒体中挑选稿件、演讲稿、信息报道、小册子的复印件，进行人工验证和评分，是指向强者或重复误导性发言的主体。 该网站因在美国大选中的出色表现而获得了2009年普利策奖。

还有国际非营利企业meedan开发的文案管理平台checkdesk。 一位记者发表声明是为了验证顾客可以进入社会交流媒体的链接。 记者审查后，可以形成案件核实报告，促进公众讨论。

除了专用的认证机构外，平台的社会交流媒体还基于管理诉求对平台的副本进行监督管理。 facebook的社区代码规定，平台禁止发表欺凌、欺诈、仇恨的言论。 近年来，受虚假信息批评，facebook宣布重新雇佣3000人进行文案审查，改进机器学习算法，识别疑似虚假信息的文案。 在中国，腾讯开发了真正的平台和谣言过滤器，为客户提供搜索服务和手动检查副本的服务。

自动事实检查的第二步是检查过滤的副本。 现在的做法和构想是，将复印件和对照的陈述或权威来源进行一致和比较。 技术上，一方面要求机器具有理解副本和交叉分解多个源的能力，另一方面需要明确验证过的源的数据库。

目前，claimbuster的验证自动化程度很高。 的匹配工具可以从其他数据库和网站收集经过验证的副本。 验证工具比较要验证的副本，分析符号相似性和语义相似性，并生成详细的验证报告。 此外，平台还开发了端到端验证门户，客户可以自行搜索表达式。 claimbuster与类似的表达式相匹配并提供验证结果。

威廉姆斯大学的贾斯汀·伯曼( justinberman )等三位同学开发的newscracker用算法测量了媒体报道的倾向性，并以标题强度、中立性、准确性的综合得分评价了媒体报道的可靠性。 算法的衡量标准包括具体网站现有的初步评价、同一信息的文章数量、引用的数量和来源、偏倚的数量、句子的长度和结构，小组认为“最重要的五个事实命题”。

但实际上，将需要验证的拷贝分类分解为小任务，使用web工具提供人工评估的新闻仍然是最常见的方法。 路透社的研究报告表明，目前的自然语言识别算法能够比较有效地捕捉句子的相似变体，但后续的分析往往牺牲了验证的正确性。 另外，在对事实审计员和计算机科学家的调查和采访中发现，目前的自动事实审计技术没有审计员要求的语境评价和灵敏度。

politifact成立于2007年，现在正在开发真实性测定器。 记者根据公众人物的发言是否准确、是否缺少重要新闻、是否存在误解，将公众人物的发言分为六个层次:真实、基本真实、部分真实、基本不真实、不准确、完全不准确。 另外，为了判断政治家在关键问题上的角度一致性和最初约定的履行情况，开发了逆转测量工具和承诺履行测量工具，评级事业由3人决定。

欧洲信息中心出版的《验证手册》介绍了bbc、storyful、abc等国际知名媒体记者在事实验证过程中的经验和可用工具。 例如，reaval开发的照片验证助手可以使用各种图像篡改检测算法来分析图像，还可以提供元数据观察、gps地理定位、exif缩略图提取、使用谷歌的逆图像检索等功能。 手册中共享了许多专家在业务中使用的工具，包括图像分析工具、数字足迹和时间戳回溯工具。

根据不同的理念，不同的平台使用不同的结果分配方法。 在大多数情况下，提供工具和服务的组织选择评估或标记审计副本的真实性，一些平台发布审计报告并公布结果。

politifact在网站上公布评分结果，允许网民提出异议，供员工参考。 storyful被称为社交媒体的新闻来源机构，与信息媒体合作，提供经过验证和版权保护的社交媒体文案网站。 claimbuster有端到端验证，验证结果会立即显示在网页上。 fullfact开发个性化的验证工具，通过人工智能验证与顾客直接对话。

自动事实检查的另一个想法是非结构化解决，提供多个新闻和警告标签，这是社交媒体网站和大型搜索引擎目前使用的方法。 例如，facebook开发了“相关复制”功能，为可能出现的极端言论提供了多种或相反观点的复制建议。 添加小新闻按钮，显示源网站的维基页面等。 杜克信息实验室( duke news lab )和谷歌母公司alphabet共同开发的共享拷贝组件( sharecontent components )与权威媒体和验证机构合作，对验证过的拷贝进行标记

2.1随着高速发展，验证自动化面临着多重障碍

事实验证机构有信息办公室和非政府组织两种商业模式。 近年来，事实核查机制的数量在增加。 根据杜克记者实验室的统计，从年到年1月，世界事实审计机构从44家增加到149家，其中41家已经运营了5年多，占总数的29%。

但是，自动事实检测仍然面临着许多挑战。 一方面，自动事实审计技术可以理解许多复杂的副本，特别是上下文解体的情况下，不能满足专业事实审计员的能力和灵敏度，另一方面，算法的固定顺序不完整，达不到预期的效果。 如果查看buzzfeed报告，newscracker会认为客观报告存在偏见。 因为引用的顾客推文被检测出“很多说法都无法验证”，影响了网站整体的可信度。

此外，许多机构试图实时生成直播信息的分数，发现机器不太识别对应的文字。 非英语国家的专业政治术语，机器不能正确翻译，也没有太多的官方数据库访问权。

事实上，欧洲对信息事实的验证仍然依赖人工监督和参与。 storyful开发的社交媒体新闻监控工具news在监控和捕获社交媒体ugc后，也需要人工团队评估信息是否有价值，大多是为了验证 单点图像分析工具无法准确获取拍摄时间和位置等重要数字新闻。 有些地理评估需要检查员目视核对，有些网站也需要检查。 这需要通过顾客的参与来提供越来越多的新闻资源。

杜克记者实验室的联合主任比拉德·艾尔指出:“自动化验证，不是靠技术的多与复杂，而是靠人们的合作。”

在网络时代，通过事实核查打击虚假信息是一项持续不断的系统工程。 从目前的实践来看，验证机构往往需要结合信息媒体、社会平台等学科完成多方位的验证步骤。 自动化事实审计和人工审计最大的区别在于人类可以从现实社会中挖掘事实，而机器审计只能基于真实新闻的数据库。 一方面对收集新闻的算法提出了更高的要求，另一方面也强调了获得新闻访问途径——合作的重要性。

目前，全球验证组织正在努力建立共同标准。 年9月，情报研究机构poynter发布了国际事实验证互联网。 来自27个国家的35个组织和人员签署了包括非营利组织在内的5项国际标准，包括来自factcheck、fullfact、politifact、snopes等信息媒体的专业检查员，以及来自华盛顿邮报、afp通信等信息媒体的专业检查员。

路透社的研究报告称，目前大部分非营利事实检查机构隶属于信息媒体和非政府组织。 资金来源主要有两个。 一是吸收来自各种来源的资金。 另一个是单纯依赖媒体和慈善机构的支持。 例如，杜克信息研究所的技术和检测项目从骑士基金会、脸谱信息项目和克雷格·纽马克基金会共获得120万美元。 事实核查组织创造了比较便宜的钱和独立的自动售检票工具，但大规模自动售检票系统的开发和宣传需要基金会、学校、平台企业的持续支持。 年，据报道，目击媒体拷贝的人因失去母公司的财政支持而停止更新。

值得注意的是，在领域确立了成功商业模式的验证机构storyful不仅开发社会交流新闻媒体资源，还在ugc上寻找可以用于商业宣传的文案。

. 1互联网需要结合人性，生成虚假信息，建立数字化规范

“真相还在穿鞋的时候，谣言已经在半个世界旅行了”。 后真相时代，个人情感被放大，越是符合人们心理诉求的文案，越能点击浏览。 年3月，《科学》杂志发表了虚假信息研究，分析了12年来推特上12.6万条信息的传播情况，发现虚假信息比真实信息跑得更快、更深、更广。 人们转发的假信息有明显的优点:新的。

20世纪80年代，由于各行各业的抵制，黄色信息的热潮消失，对新鲜新闻的渴望受到合理规范的约束。 在西方，传播虚假新闻，特别是政治文案，被认为是一个严重的问题。 脸书虚假信息对美国选举的影响，欧美各国政府对虚假信息采取了积极措施。 年1月1日，《社交媒体管理法》在德国实施。 该法案对德国提供文案服务的社会交流互联网平台提出了脸书、推特等更严格的监管要求。 该法的首要功能之一是打击网上虚假信息。 欧盟发布的常规数据保护规定也将于年5月25日生效。 近年来，美国社会呼吁通过立法规范政治推进中的错误新闻，遏制虚假信息。

明确来源新闻是目前自动事实检查的难点之一。 由于网络文案的复制性，被篡改的消息、照片、视频不断重新传播，许多照片、视频被解决、扭曲后进站，让参与者困惑。 有研究者建议，区块链技术可以从新闻传播的角度处理虚假信息问题。 区块链技术可以生成用于拷贝的数字证书，并且永远不会更改。 将拷贝和个人捆绑在一起，以便能够检查所有拷贝，处理了新闻难以追踪的问题。 另一方面，如同社会信用体系对个人行为造成无形的制约一样，如果将原创新闻视为个人资产，则顾客对发布的新闻负责，有助于抑制虚假信息的传播。 事实上，利用区块链解决虚假信息的想法已经初步实践。 例如，年初，张杰平和段媒体联合创立的matters试图利用的数字现金激励机制、文案的“上行链路”和权力下放，将重塑公众讨论。 目前，平台处于内部测试阶段。

3.3定义“真理”的悖论和自动化的局限性

虽然自动化事实验证并选择事实陈述进行验证似乎摆脱了主观角度的干扰，但事实陈述也无法用二元论思维评价为“真”或“假”。 在验证事实叙述时，文案表达的模糊性和事实的动态表达会影响“真实性”，简单的表述可能会使思维更加简单。 有人认为，在“事实不再是世界本身的表现，而是世界共识的表现”后真理时代，事实验证的信息从“客观事实的验证”向“帮助理解现实”转变。 因此，许多验证机构试图提供非结构化数据，帮助客户进行多角度思考，但实际效果并不明显。

神经学研究表明，人类推测和快速评价状况的能力来源于隐性知识。 但是，这些知识往往来源于人类意识无法控制的神经活动，无法分解为能够正确记述的书面命令。 哈佛大学的学者尼古拉斯·卡尔在他的书《玻璃笼子:自动化时代和我们的未来》中指出，过分依赖自动化会降低个人技能。 在自动化系统运行中，新闻负荷不足会导致倦怠，工作环境有风险，最终导致业务量增加。 这本书被称为“自动化悖论”，是自动化高速发展带来的问题。 目前，针对事实验证技术快速发展的现状，其自动化还没有迅速发展到这种程度。

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