理解与支持新闻实践：基于半自动新闻发现工具的研究

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记者经常面临监控庞大信息环境的挑战，以识别值得向更广泛受众报道的新闻内容。在被称为计算新闻发现的过程中，基于数据分析驱动的算法分析生成的警报和线索可以将记者的注意力引向更可能具有新闻价值的事件、文档或数据中的异常模式。本论文原型设计了一个名为Algorithm Tips的新闻发现工具，旨在帮助记者发现有关美国各级政府使用的算法决策系统的新闻线索。该工具将算法、众包和专家评估整合到一个综合界面中，旨在支持用户做出关于追踪哪些新闻线索的编辑决策。随后，我们基于八位专业记者的扩展部署对该原型进行了评估。我们的发现揭示了此类新闻发现工具所启用和转型的新闻实践，并为改进计算新闻发现工具设计以更好支持这些实践提供了机会。