本月 12 號，一名美國極右翼分子在 Charlottesville 駕駛汽車衝撞反右翼示威人群。該悲劇發生後，"仇恨犯罪"（hate crime，尤指種族仇恨）四個字被擺到了台麵上，成為美國各界人士眼中威脅社會穩定的主要因素之一，不斷挑動著全社會的神經。如何對仇恨犯罪進行記錄，就成了擺在研究人員、媒體、社科學者麵前的一大挑戰。而目前，這方麵的數據要麼不完整，要麼根本不存在。
怎麼解決？穀歌給出的答案是機器學習。
與 ProPublica、Pitch Interactive、紐約時報、BuzzFeed、the Southern Poverty Law Center 以及邁阿密大學合作，穀歌新聞實驗室推出了一個基於 AI 算法的新聞分析工具：Documenting Hate News Index（記錄仇恨新聞指數）。它將對全美的仇恨犯罪進行監控。
穀歌表示，"Documenting Hate News Index 能導入過去六個月的穀歌新聞文章，利用穀歌雲自然語言 API 創建一個可視化工具，幫助媒體監控全美的新聞事件。它的起始點是今年二月，從該時間點往後不斷更新數據。對於仇恨犯罪而言，這是一個非常合理的監控起始時間點。（雷鋒網按：特朗普在今年 1 月下旬就任總統）"
該工具能把包含"仇恨犯罪、傾向或辱罵行為"內容的新聞文章整合起來。這包括反猶太塗鴉，以及相關司法訴訟案件。穀歌將對該數據集進行監控，確保其他新聞事件不會被錯誤的包括進來，例如僅僅包含關鍵詞"仇恨"的新聞。
Documenting Hate News Index 的用戶可按日期搜索，或按關鍵詞。穀歌的算法會推薦相關關鍵詞，比如犯罪嫌疑人的姓名、發生地點以及犯罪類別。
為保證信息的時效性，該工具會每日更新。第三方研究人員可從 Google Trend 的 Github 主頁 獲取該工具。
當然，任何基於新聞的統計數據都有其局限性——不幸的是，社會中的大多數犯罪事件不會得到報道。仇恨犯罪也是一樣，被媒體寫成文章的更少。不過，穀歌的工具仍能為新聞工作者和研究人員，提供一些更清晰的仇恨犯罪現象觀察。
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