通过机器学习与人工智能衡量并促进和平

我们使用机器学习和人工智能：1) 从新闻和社交媒体衡量各国的和平水平；2) 开发在线工具，通过帮助用户更好地了解自身的媒体消费习惯来促进和平。对于新闻媒体，我们利用神经网络从在线新闻来源的文本嵌入中衡量和平水平。该模型在一个新闻媒体数据集上训练后，在用于分析另一个不同的新闻数据集时也表现出高准确率。对于 YouTube 等社交媒体，我们开发了其他模型，利用词级（GoEmotions）和上下文级（Large Language Model）方法来衡量对和平至关重要的社会维度水平。为促进和平，我们注意到 71% 的 20-40 岁人群每天主要通过社交媒体上的短视频观看大部分新闻。这些视频的内容创作者偏向于制作具有情绪激活的视频，通过激怒观众来吸引参与度并增加点击量。我们开发并测试了一款 Chrome 扩展程序 MirrorMirror，它向 YouTube 观众提供关于他们正在观看媒体和平程度的实时反馈。我们的长期目标是让 MirrorMirror 发展成为一款开源工具，供内容创作者、记者、研究人员、平台和个人用户更好地了解其媒体创作与消费的基调及其对观众的影响。超越简单的参与度指标，我们希望鼓励更加尊重、细致且富有信息量的交流。