2020年のアメリカ大統領選挙の日が近まり、世界中で自然災害が繰り広げられるにつれて、より迅速なニュース速報の検出がより重要になる可能性が高くなります。山火事はダイムのコースを変更することができ、誤解を招く情報キャンペーンに直面して正確かつタイムリーな選挙情報は、おそらくプロセスの完全性を保護するための鍵です。
Googleの検索担当副社長はまた、ニュースが発展するにつれて、公開された最新の情報が常に最も本物で正確であるとは限らない、と書いています。危機を認識する同社の改善は、攻撃的で誤った情報の影響を受けやすいトピックの結果の質を高めるために、2017年にGoogleの仕事に拡大します。
Google は、Google 検索が可能な限り役に立つように、広範なテストを実施しています。同社は2017年から100万件を超える検索品質テストを実施しており、現在は毎日1,000以上の検索品質テストを実施しています。
最近、同社はBERTに基づく言語理解モデルを使用してアップデートを開始し、利用可能なニュースとファクトチェックのマッチングを強化しました。同社は2017年4月に結果と共に公開者のファクトチェックを追加し始め、Nayakは、公的請求のファクトチェックがストーリーのトピックに関連している場合、Googleのシステムが理解しやすくなるようになったと書いています。そのシステムは、Googleニュースの完全なカバレッジ機能でより顕著にこれらのファクトチェックを表面化します。
検索結果のナレッジパネルには、Googleのナレッジグラフを刺激する情報源の1つであるウィキペディアのスニペットが表示されます。パンドゥ・ナヤック氏は、Googleの機械学習ツールは、潜在的に虚偽の情報が検索結果に表示されるのを防ぐことができるようになりました。破壊されたウィキペディアのページからの不正確な情報がすり抜けると、Googleのシステムは99%の精度でそのようなケースを検出できるようになりました、とNayakは主張しました。