The Reporters’ Lab maintains a database of global fact-checking sites. You can use the map to explore sites around the world or use the menu below. (Here’s more how we identify fact-checkers.) BROWSE IN LIST
最近携わっているファクトチェック関連のお仕事について デブサミ 2018 でお話する機会 を頂いたので、登壇してきました。 ファクトチェックを技術的に支援する取り組み 昨年 6 月の ファクトチェック・イニシアティブ 設立とともに始まった テクノロジーを用いたファクトチェック支援 を目指すプロジェクト1 では、ファクトチェッカーの方々の業務を自然言語処理や機械学習を用いて効率化したり、またファクトチェックの成果物であるレビューデータをオープンに利活用できる仕組みを作ることを目的としています。 今回のデブサミでは、特に前者の取り組みについてお話ししました。発表資料は以下になります。 発表を終えて 発表では「ファクトチェック」の説明にかなり時間を割いて話をしたので、その分技術寄りの話がちょっと手薄になってしまった感がありました。自然言語処理や機械学習の濃ゆい話を期待していた方にはちょっと物足り
偽ニュースは、オンラインにはびこる害悪と化している。フランスの日刊紙「ル・モンド(Le Monde)」は、そういった虚報を一掃したいと考えている。13人体制で事実確認を担当する同紙の「デコドゥール(Les Decodeurs)」部門が、偽ニュースを大規模に根絶する方法を自動化する手段を密かに開発してきた。 偽ニュースは、オンラインにはびこる害悪と化している。フランスの日刊紙「ル・モンド(Le Monde)」は、そういった虚報を一掃したいと考えた。13人体制で事実確認を担当する同紙の「デコドゥール(Les Decodeurs)」部門が、偽ニュースを大規模に根絶する方法を自動化する手段を密かに開発している。 デコドゥール部門を率いるサミュエル・ローラン氏は、偽ニュースを熟知。今年すでに、フランスにおけるテロ事件に絡んで広まった、いくつかのニュースがデマであることを暴いた。それでも、フランスでは
きちんとしたニュース編集では事実確認(ファクトチェック)が不可欠なわけだが、事実確認の自動化はまだ実現していない。ニュースの情報源が膨大になった現在、編集作業における検証は、リソースの重荷だ。そこで、検証の自動化をめざした計画がいくつも進行している。この記事では、事実確認の自動化プロジェクトを5つ取り上げる。 米国大統領選をきっかけに、ネットにおける「フェイクニュース」の拡大が深刻な問題として脚光を浴びている。 きちんとしたニュース編集では事実確認(ファクトチェック)が不可欠なわけだが、事実確認の自動化はまだ実現していない。ニュースの情報源が膨大になった現在、編集作業における検証は、リソースの重荷だ。そこで、検証の自動化をめざした計画がいくつも進行している。 2017年には欧州各国でたくさんの国政選挙があり、開発を急ぐことが重要だ。この記事では、事実確認の自動化プロジェクトを5つ取り上げる
Today, we are proud to announce the launch of CrossCheck with Google News Lab. CrossCheck is a collaborative journalism verification project that aims to help the public make sense of what and who to trust in their social media feeds, web searches and general online news consumption in the coming months. Facebook will also support CrossCheck through dedicated tools and media literacy efforts that
MooseはCC-BYでハイクオリティな写真素材を提供するストックフォトサイトです。アイコンや音源等、様々な素材を提供するicon8が新たに立ち上げたプロジェクトみたいですね。主観ですが、有料で提供されているクオリティで解像度も6000×4000ピクセルの高解像度となっています。 モデル写真やオブジェクトの写真は切り抜きしやすいように背景を統一したり適度にホワイトスペースを確保したものも多く、背景写真も配布しており、自由に組み合わせられるのが強みだそうです。他、美容やヘルスケア、オブジェクトなど、最初から商用利用されることを前提に構図を決めてあるので従来のCC0で提供されるようなストックフォトとは全く異なる写真が無料で提供されているのが魅力です。 ユーザー登録も不要でいつでもダウンロードする事が出来ます。コストを抑えるならリンククレジット(CC-BY)さえ妥協できればいい選択肢の一つとなり
関連:Pythonでスペクトルのフィッティング - 最終防衛ライン3 プログラミングの経験はほとんどないのですが、最近Pythonの勉強を始めました。自分のやりたいことがそれなりにできるようになりつつあります。いろいろな本を購入したり、図書館で借りたりして勉強したので、折角なのでそれらをまとめておきます。 プログラミング未経験者ではないものの、興味のある人がぴったりのまとめだと思います。 私の目標は、業務で扱う大量のデータ処理の自動化が主で、機械学習にもつなげられたらと考えています。特に科学技術計算を自動化したい。たとえば、大量のデータを同一フォーマットのグラフとして出力するなどですが、この目標は既に達成できました。 1. 私のプログラム歴 2. 一ヶ月勉強して、できるようになったこと 3. 非プログラマー向けの入門書 Pythonスタートブック 実践力を身につける Pythonの教科書
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