當(dāng)研究人員試圖解決其中許多問題時，其中許多問題都不會簡單回答“是或否”，因此人們也在試圖弄清楚如何保護(hù)自己和家人的安全。但是，在24小時新聞周期，數(shù)百篇預(yù)印本研究文章以及地區(qū)，州和聯(lián)邦政府之間變化的指南之間，人們?nèi)绾巫詈玫貫g覽如此大量的信息?

利用自然語言處理和人工智能領(lǐng)域的見解，計算機(jī)科學(xué)家Dan Roth和認(rèn)知計算小組正在開發(fā)一個在線平臺，以幫助用戶找到有關(guān)新型的相關(guān)且可信賴的信息。作為他的小組為開發(fā)用于導(dǎo)航“信息污染”的工具而做出的廣泛努力的一部分，該平臺致力于識別單個查詢可能具有的多種視角，顯示支持每種視角和組織結(jié)果的證據(jù)，以及每種來源的證據(jù)。 “可信賴性”，以便用戶可以更好地了解已知信息，由誰以及為什么。

由于人類語言和交流的復(fù)雜性，創(chuàng)建這些類型的自動化平臺對自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。羅斯說：“語言是模棱兩可的。每個詞，取決于上下文，可能意味著完全不同的東西。” “而且語言是可變的。您想要說的一切，都可以用不同的方式說。要使這一過程自動化，我們必須解決這兩個關(guān)鍵難題，而這正是挑戰(zhàn)所在。”

由于在概念和理論上取得了許多進(jìn)步，認(rèn)知計算小組在自然語言理解方面的基礎(chǔ)研究使他們能夠運(yùn)用他們的研究見解，并開發(fā)出可以更好地理解人類語言內(nèi)容的自動化系統(tǒng)，例如在語言中所寫的內(nèi)容。新聞文章或科學(xué)論文。羅斯和他的團(tuán)隊多年來一直致力于解決與信息污染有關(guān)的問題，現(xiàn)在正將他們學(xué)到的知識應(yīng)用到有關(guān)新型的信息中。

信息污染有多種形式，包括偏見，錯誤信息和虛假信息，并且由于信息量巨大，從小說中對事實(shí)進(jìn)行分類的過程需要自動化的支持。羅斯說：“發(fā)布信息非常容易，”他補(bǔ)充說，雖然像賓夕法尼亞州安嫩伯格公共政策中心的項目FactCheck.org這樣的組織會手動驗證許多索償?shù)挠行?，但沒有足夠的人力來核實(shí)每條已公布的索償在網(wǎng)上。

博士說，僅事實(shí)檢查還不足以解決所有信息污染問題。學(xué)生四好陳。他問人們是否應(yīng)該戴口罩的問題：“在過去的幾個月中，這個問題的答案已經(jīng)發(fā)生了巨大變化，而這種變化的原因是多方面的，”他說。“您找不到與該特定問題相關(guān)的客觀事實(shí)，并且該問題的答案取決于上下文。僅憑事實(shí)檢查無法解決此問題，因為沒有單一答案。” 這就是為什么團(tuán)隊說，確定各種觀點(diǎn)以及支持它們的證據(jù)很重要的原因。

為了幫助解決這兩個障礙，搜索平臺將結(jié)果可視化，包括來源的可信度，同時突出顯示不同的觀點(diǎn)。這與在線搜索引擎顯示信息的方式不同，在在線搜索引擎中，搜索結(jié)果的主要依據(jù)是受歡迎程度和關(guān)鍵字匹配，而很難看到文章中的論點(diǎn)如何相互比較。但是，在此平臺上，不是根據(jù)單個文章來顯示文章，而是根據(jù)它們提出的聲明進(jìn)行組織。