新闻生产中的算法风险：成因、类型与对策( 八 )
当算法应用于新闻内容生产环节可能会产生失实风险 。 失实风险是算法得出的错误结论导致内容失实、信息错误 ， 影响整个新闻报道的准确性和真实性 。 失实风险主要由算法设计本身的局限性和输入数据的错误导致的 。
例如《洛杉矶时报》为了调查警察局低估犯罪数据设计了一个机器学习算法 ， 结果算法出错率达24% ， 需要用人工进行复核 。 [5]在2016年美国总统大选报道中 ， 美国多家媒体的数据新闻预测遭遇“滑铁卢” ， 其中一个重要原因是民调数据出现系统性的样本偏差 。 由于民调数据出错 ， 甚至连续两次预测准美国总统大选结果的纳特·西尔弗也预测失败 ， 数据新闻的声誉遭受重创 。 在机器人新闻写作中 ， 如果基础数据或处理数据的算法包含错误 ， 撰稿软件可能会产生大量错误的报道 。 [6]因此数据、算法看上去客观、权威 ， 生产出来的并不一定是事实和真相 。
2.决策风险
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