メディアで働くファクトチェッカーの仕事は、単純ながらもやりがいのあるものです。記事内のすべての主張が真実であることを確認することです。例えば、2つの都市間の距離といった単純な事実は正確でしょうか？引用は正しいでしょうか？より広範な記述は真実でしょうか？これは重要な仕事であり、特に2016年の大統領選挙と今後の中間選挙を控えている現代において、フェイクニュースが蔓延する現代において、その重要性はますます高まっています。
この大きな問題に取り組むため、MIT（マサチューセッツ工科大学）やカタール、ブルガリアの機関の研究者たちは、複雑なメディア環境を人間が理解できるよう人工知能を活用する方法の研究に取り組んできました。そして彼らは、個々の主張をファクトチェックできるAIを開発する前に、まず様々なニュースサイト自体がどれほど信頼できるかを分析する必要があることに気づきました。
そこで彼らは、さまざまなサイトが事実に基づいているかどうか、また政治的な偏りがあるかどうかを評価できる AI の開発に着手しました。
AIシステムを学習させるため、まず「メディアバイアス/ファクトチェック」という情報源に掲載されている1,066のウェブサイトのデータを使用しました。次に、AIはニュースウェブサイトに関する情報を分析し、サイト自体の記事、Wikipediaページ、Twitterアカウント、さらにはURLといった情報源も考慮しました。こうした情報を用いることで、AIはウェブサイトの事実性を約65%の精度で予測し、バイアスを約70%の精度で検出しました。
AIにとって最適なリソースの一つは、人間も頼りにしているものだ。「Wikipediaが非常に重要であることが分かりました」と、MITコンピュータサイエンス・人工知能研究所のポスドク研究員で、この論文の筆頭著者であるラミー・ベイリー氏は述べている。ニュースソースについて知りたい情報が、まさにそこに書かれている可能性があるからだ。例えば、The OnionのWikipediaページには、冒頭で「風刺的」と表示されている。Drudge ReportのWikipediaページには、「保守的」と表示されている。
Wikipediaが重要だった理由は他にもあります。「Wikipediaページがないということは、ウェブサイトの信頼性が低いとみなされるということです」とベイリー氏は付け加えます。
ウェブサイト自体の信頼性を全体的に考慮し、Wikipediaページがあれば確認することは、一般人にとっても良いステップです。例えば8月、Facebookとサイバーセキュリティ企業は、イランから発信された「偽の」ニュースを発見したと発表しました。イランと関連のあるウェブサイトの一つは「Liberty Front Press」という名前で、彼らは自らを「独立系」と称していましたが、実際には親イラン派のように見えました。そして、そのサイトにはWikipediaページがないようです。（Facebookは、AIではない私たちが偽ニュースを探す際に心に留めておくべき、役立つヒントも提供しています。）
もちろん、このような言語を分析するために AI を使っているのは MIT の研究グループだけではない。Google 製の AI システム「Jigsaw」は、読者のコメントの有害性を自動的に評価しており、Facebook はミャンマーでのヘイトスピーチを抑制する取り組みを強化するために AI を活用している。
MITの研究者たちのAIシステムにとって、Wikipediaよりもさらに重要な情報源がありました。それは、ウェブサイト自体の記事です。AIは各ニュースサイト上の50～150件の記事を分析し、その言葉遣いを分析することができました。「極端に偏ったウェブサイトは読者の感情に訴えかけようとします」とベイリー氏は言います。「彼らは主流の、中庸なサイトとは異なる種類の言葉遣いをしています」。
バリス氏は、システムをさらに洗練させたいと考えていると述べている。現段階での目標は、「この問題への取り組み方について、新たな考え方を生み出すこと」だった。
