Datavoidant：解决社交媒体上政治数据空白的人工智能系统

与代表性不足社区相关的政治主题信息有限（数据空白）促进了虚假信息的传播。打击代表性不足社区虚假信息的独立记者表示，他们感到不堪重负，因为他们缺乏必要的工具来理解他们监控的信息并解决数据空白问题。在本文中，我们提出了一个识别和解决代表性不足社区内政治数据空白问题的系统。基于一项访谈研究的证据，表明独立新闻媒体有潜力解决这些空白，我们设计了一个名为Datavoidant的智能协作系统。Datavoidant使用最先进的机器学习模型，并引入了一个新的设计空间，为独立记者提供对数据空白的集体理解，以促进生成覆盖这些空白的内容。我们对独立新闻记者进行了用户界面评估（N=22）。这些记者报告说，Datavoidant的功能使他们能够更快、更容易地了解信息生态系统中正在发生的事情，以解决数据空白。他们还报告说，对创建的内容和为覆盖空白而提出的独特视角更有信心。最后，我们讨论了Datavoidant如何enable一个新的设计空间，使个人能够协作理解他们的信息生态系统，并主动制定防止虚假信息的策略。