news balancer

News Balancer nimmt eine Geschichte und bietet Artikel über diese Geschichte mit Glaubwürdigkeit und unterschiedlicher politischer Vorurteile. Die Homepage generiert zufällig eine Geschichte aus seinen Archiven, aber ein Benutzer kann eine Abfrage eingeben, um Geschichten über seine Abfrage zusammen mit seiner Glaubwürdigkeit / politischen Vorurteile zu erhalten.

Motivation

Amerika ist mehr geteilt als je zuvor. In der heutigen Welt stehen falsche Nachrichtenquellen und politisch voreingenommene Artikel einem klaren Verständnis für zeitgenössische Themen im Wege. Tatsächlich hat das Fehlen unterschiedlicher Gesichtspunkte in den heutigen Medien zu Echochamber geführt, in denen die Vorurteile und Überzeugungen der Menschen wiederholt bestätigt werden. Dies führt zu einem Mangel an Verständnis zwischen verschiedenen Gruppen, die Diskriminierung und Intoleranz züchten können.

Technische Details

1. News Balancer verwendet Scikit Learn, um ähnliche Artikel zu finden, die auf einem Algorithmus für maschinelles Lernen basieren, das als Multinomial Naive Bayes -Klassifizierung bekannt ist. Es wurde in einem kürzlich veröffentlichten Datensatz (News Data Aggregator, UCI 2016) geschult.
2. Die Verzerrungen und die Glaubwürdigkeit von Veröffentlichungen in diesem Datensatz wurden mithilfe bekannter Websites (z. B. Allsides.com) bewertet.
3. Eine Django -Anwendung wurde erstellt, um die Verzerrungen in den untersuchten Artikeln zu visualisieren und um sie auf neue Fragen auszudehnen.

Was kommt als nächstes für News Balancer

News Balancer würde am besten als Erweiterung für Nachrichtenseiten arbeiten, auf die die Leute bereits gehen. Somit sollte News Balancer in Echtzeit in Form einer Chromerweiterung in Echtzeit die Glaubwürdigkeit und Tendenz von Quellen auf Nachrichten-Websites überprüfen. Dies ist besonders wichtig für

Verwendung

• python3 manage.py runserver
• Besuchen Sie localhost:8000/
• aufstellen
  • python manage.py makemigrations
  • python manage.py migrate
  • python manage.py syncdb