⚙️ FactRefinery 如何运作

来源收集

每小时，聚合器都会从涵盖整个政治光谱和所有主要主题类别的 100 多个媒体获取文章。

语义去重

AI 会比较标题和文章内容，识别覆盖同一事件的多个来源的文章。重复内容将被合并为一篇 FactRefinery 文章 — 所有原始来源都会保留并被引用。

示例： 如果 BBC、Fox News 和 CNN 都报道了同一进展，它们将合并为一篇文章，并列出所有三个来源并分别归因。

偏见去除

AI 会阅读所有可用版本的故事，并提取所有来源都一致的、可验证的事实 — 每个来源都认可的元素。以下内容将被删除或标记：

• 带有情感色彩的形容词 — 暗示判断但未陈述事实的词语（"有争议的", "激进的", "混乱的"）
• 编辑框架 — 不对称的 "批评者说 / 支持者认为" 结构
• 未具名的来源 — "一位高级官员表示" 会被删除，除非有已识别的来源佐证
• 以新闻形式呈现的推测 — 如 "可能", "或许", 或 "也许" 等语言要么被删除，要么明确标记为推测

偏见去除适用于 所有 类别 — 而不仅仅是政治。体育、科技、娱乐和商业报道也带有意识形态框架。FactRefinery 会全面去除这些内容。

信息源提炼

每篇文章不再只显示一个可信度评分，而是展示它提炼自多少个独立信息源——以及左派、中间派和右派媒体是否报道了这个故事。一篇文章背后的视角越多元，呈现的画面就越完整。

文章生成

AI 使用去除偏见后的事实撰写中立摘要。模型的指令包括：

• 仅包含两个或更多独立来源确认的事实
• 在有直接引语时保留，并归因于原始说话人
• 识别并标明哪个媒体报道了哪个具体细节
• 明确标记任何推测或未经证实的声明
• 不使用任何观点、框架或编辑语言

输出内容读起来就像这个故事完全没有政治维度 — 因为事实本身没有立场。

来源标注

每篇文章都会列出其原始来源并附上政治倾向标签。这些标签来源于第三方媒体偏见追踪服务的综合结果，并定期更新。我们不声称它们是最终结论 — 您可以自行验证并提出异议。

注意： 偏见标签只是一个起点，而不是最终结论。像 BBC 这样的媒体可能带有机构性倾向，这并不总能被第三方追踪器捕捉到。我们展示这些标签是为了让您参考 — 而不是让您照单全收。原始来源始终提供链接，以便您自行判断。

我们做了什么和没做什么