谷歌如何利用機器學習監控美國讎恨犯罪？

在美國，仇恨犯罪記錄長期以來一直是一項棘手的問題，在這一領域記錄一直是不完整的，數據要麼是不完整的，要麼是不存在的。而且，事實上，即使我們生活在數字時代，要想解決這一難題也不是一件易事。

2017年8月12日，弗吉尼亞州政府決定拆除位於夏洛茨維爾市的一座充滿爭議的雕像，這是美國南北戰爭時期的南方蓄奴州的統帥羅伯特·李的雕像。白人種族主義者走上街頭遊行示威，反對者也走上街頭與其對峙，由口角升級為暴力鬥毆，這一事件引起了人們對仇恨犯罪的關注。谷歌和美國非盈利新聞編輯部Propublica認為，目前必須創建一個解決方案，並達成合作，使用機器學習技術來追蹤美國各地的仇恨犯罪記錄。

谷歌利用機器學習推出Documenting Hate News Index（記錄仇恨新聞指數），對全美的仇恨犯罪進行監控。該工具在網路上搜索涉及仇恨犯罪的新聞報道，然後將這些信息收集到一起，並試圖建立一個更大的圖景。該索引提取谷歌新聞報道的原始提要，通過谷歌雲自然語言API來創建一個可視化工具，並實時更新裡面的新聞報道。

基於仇恨犯罪、偏見或濫用行為等不同來源的「文章集合」將會產生一些人們意想不到的結果。事實上，在很多人沒有意識到這些罪行的情況下，犯罪行為實際已經發生了。因此，記錄仇恨新聞指數的最終結果將不可避免地讓大多數美國公民感到震驚或不舒服。

Documenting Hate News Index的用戶可按日期搜索，或按關鍵詞。谷歌的演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。該工具目前可以檢索到今年2月份以後的新聞報道，且項目的重點是收集與過去六個月相關的仇恨記錄。即使那些未在主流媒體進行報道的犯罪行為，但只要在該工具搜索的範圍內，就可以被該工具收錄。第三方研究人員可從Google Trend的Github主頁獲取該工具。

仇恨犯罪在美國是一個非常大的問題，谷歌希望藉助機器學習為研究人員做出更好的決策提供一些仇恨犯罪現象觀察，降低仇恨犯罪的比率。