news balancer

新闻平衡器讲述了一个故事，并以信誉和不同的政治偏见提供了有关该故事的文章。主页将随机从其档案中产生一个故事，但是用户可以输入查询，以获取与他们的查询有关的故事以及其信誉 /政治偏见。

动机

美国比以往任何时候都更加分裂。在当今世界上，新闻来源不正确，政治上有偏见的文章以清楚地了解当代问题。实际上，当今媒体中缺乏不同的观点导致了人们反复证实人们的偏见和信念。这导致不同群体之间缺乏了解歧视和不宽容的不同群体。

技术细节

1. 新闻平衡器使用Scikit学习学习基于机器学习算法的类似文章，称为多项式幼稚贝叶斯分类。它在最近发布的数据集（新闻数据聚合器，UCI 2016）上进行了培训。
2. 使用众所周知的网站评估了该数据集中出版物的偏见和信誉（例如Allsides.com）。
3. 构建了Django应用程序，以可视化研究文章中的偏见，并将其扩展到新的查询。

新闻平衡器的下一步

新闻平衡器将最好地作为人们已经去的新闻网站的扩展。因此，新闻平衡器应采用镀铬扩展的形式，该镀铬扩展可以实时检查新闻网站上来源的信誉和偏见。这对

用法

• python3 manage.py runserver
• 访问localhost:8000/
• 设置
  • python manage.py makemigrations
  • python manage.py migrate
  • python manage.py syncdb