HackMD
【真的假的】事實查核相關案例
Twitter Birdwatch
- 主文章Twitter Birdwatch 研究
- 討論 https://g0v.hackmd.io/LpBtA5-CT-m0XmlqpsdWEQ#Case-study-Twitter-birdwatch
Whatsapp Detector
這是一家哥倫比亞的新聞網站的專案，他們原先就有一個營運多年的lie detector 的查實網站，查實方式是有只要範圍符合條件（像是公眾利益的議題等），他們記者會去查實，而WhatsApp 是這個網站的 extension ，增加謠言導入的 channel。
設計參考
謠言回應較為細緻，由記者將謠言標記為 “True”, “False”, “True but…”, “Debatable”, “Rushed”, “Exaggerated”, or “Misleading” -> 明確為真、明確為假、部分真、可在辯論、推論粗糙、過分誇大和有誤導嫌疑
參考文件
- 官方網站
- http://www.niemanlab.org/2017/03/to-slow-the-spread-of-false-stories-on-whatsapp-this-colombian-news-site-is-enlisting-its-own-readers/?utm_content=buffer79b29&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
Politifact.com
針對政治人物言論的事實查核網站，得過普利茲獎，跟我們目前最大的不同是這個網站會有統一的官方口徑，對每個問題標上他們研究過後的正確性，對此有一個公開機制，簡單翻譯整理一下：
分級
從真到假分成六級：
- True - 沒有顯著瑕疵的事實
- Mostly True - 大致上正確，但缺乏一些額外資訊來證明
- Half True - 部份正確，缺了一些重要細節或是有斷章取義之嫌。
- Mostly False - 有正確的部份，但忽略關鍵點使整個言論具誤導性。
- False - 錯誤。
- Pants on Fire (火燒屁股) - 錯誤而且很蠢。
取材
編輯群會從政治人物的每天言論中找出可以列入網站的項目，會根據以下原則：
- 是否可驗證？避免把政治修辭列進去。
- 是否給人一種具誤導性的印象？
- 是否是顯著的議題？避免流於抓小語病。
- 是否容易傳播？
- 一般人聽到這樣的宣稱，是否會想問「真的假的」？
透明性
會附上事實來源列表，有些會來自收費期刊，但儘量避免藉此讓每個人都能參考。
原則
- 措詞 - 該言論是否是精確的描述？還是四兩撥千金？
- 脈絡 - 觀察整個前後文，弄清楚發表言論者真的論點。
- 證明責任(burden of proof) - 進行事實宣稱時有義務提供消息來源，編輯群會儘量查證但責任在宣稱者身上。
- 有真有假 - 一個陳述可能包含幾個或真或假的「事實」，最後的分級會是綜合所有真真假假的結果。
- 時效 - 以言論發表時可供查證的資訊為準。
Review
一篇查核文章發表前會有作者外的三個編輯 Review
更新
讀者如發現問題隨時聯絡編輯群。
如果查核文章有誤，會加上 CORRECTION 的字樣並說明更正了哪些地方。
如果有事實的資料補充，會加上 UPDATE 並說明。
如有嚴重錯誤，會召集作者與編輯重新撰文並將新文放在舊文上面以示更正。
Snopes.com
老牌事實查核網站，由專業人員來撰寫回應。
有著叫為完善的方法論，盡量在第三方查證來源不使用政黨文章，或是會警告使用者引用來源為政黨宣傳。另外對於謠言也有細緻的分類，例如 Myths, Legend, Urban Legend…
值得一提的是 Snopes 有著完善的Rating system，對於部分真與部分假的資訊，在查證結果會呈現雙方的資料；對於還未證實的資料會給予 unproven 的聲明，提醒用戶目前找不到資料證實或是證否。
Facebook with Poynter
Poynter 有其自己的查證聯盟
Google with First Draft News
Google News Lab 在事實查核上參與兩個部分：
- Google 搜尋爬蟲實作 scheme.org 的 claim review 標記，第三方查證網站的資料如果有遵守相應的 scheme ，搜尋結果能直接顯示一篇謠言的查證結果
Google Fact Check API
https://developers.google.com/search/docs/data-types/factcheck#posting-multiple-fact-checks-on-a-page
- 與 First Draft 協作記者、查證方法的 training
https://newslab.withgoogle.com/course/verification
另外
First Draft's 7 types of mis- and disinformation
In a scale that measures the intent to decive:
- Satire or Parody - 諷刺、惡搞、反串
- False Connection - 標題或圖片與內容不符
- Misleading Content - 誤導、陷害之內容
- False Context - 斷章取義、移花接木（上下文）
- Imposter Content - 仿冒來源
- Manipulated Content - 偽造、惡意改作、移花接木（內容本身）
- Fabricated Content - 完全錯誤、意欲誤導或傷害之內容
165反詐騙 App
「可疑訊息分析」功能供使用者傳訊息，經人查證之後會回傳「網路謠言」、「與詐騙無關訊息」等答復，但不會給查證方式與內容。
泛答
類似 Quora for science questions，會有一些團隊來回答。
https://panswer.me/q/q201703291756713945
泰國 Sure and Share Center
參考
- https://hackmd.io/s/rJZCFHSxb#Sure-and-Share-Center-Thai
- news lab 錄影 https://hackmd.io/WuvkD1FJQemkzrB6UTq6Mg#Fact-checking-in-Asia
曾是一週一次的電視節目
後來變成某日一次 + 成立 sure and share center
印尼 Turn back hoax
參考
- https://hackmd.io/s/rJZCFHSxb#turn-back-hoax-fafhh–indonesia
- news lab 共筆 https://hackmd.io/WuvkD1FJQemkzrB6UTq6Mg#Mafindo-turn-back-hoax
Also just a community!
Have full timers though
Combines several FB groups:
FORUM ANTI FITNAH HASUT, DAN HOAX (By Mafindo)
Indonesian Hoaxes Community (By Indonesian Hoaxes)
Indonesian Hoax Busters
A joint movement "Turn back hoax" and a centralized DB http://turnbackhoax.id/
Also has:
- Public campaign and literacy education
- Adovocacy
- Gather people from every ethnics & religion
- Breaking the wall caused by fake news
日本 NHK Social Listening Team (SoLT)
流言百科
果殼底下的服務
http://www.liuyanbaike.com/
真相问答机-百度知道
https://zhidao.baidu.com/liuyan
