谷歌如何利用机器学习监控美国仇恨犯罪？

在美国，仇恨犯罪记录长期以来一直是一项棘手的问题，在这一领域记录一直是不完整的，数据要么是不完整的，要么是不存在的。而且，事实上，即使我们生活在数字时代，要想解决这一难题也不是一件易事。

2017年8月12日，弗吉尼亚州政府决定拆除位于夏洛茨维尔市的一座充满争议的雕像，这是美国南北战争时期的南方蓄奴州的统帅罗伯特·李的雕像。白人种族主义者走上街头游行示威，反对者也走上街头与其对峙，由口角升级为暴力斗殴，这一事件引起了人们对仇恨犯罪的关注。 谷歌 和美国非盈利新闻编辑部Propublica认为，目前必须创建一个解决方案，并达成合作，使用 机器学习 技术来追踪美国各地的仇恨犯罪记录。

谷歌利用机器学习推出Documenting Hate News Index（记录仇恨新闻指数），对全美的仇恨犯罪进行监控。该工具在网络上搜索涉及仇恨犯罪的新闻报道，然后将这些信息收集到一起，并试图建立一个更大的图景。该索引提取谷歌新闻报道的原始提要，通过谷歌云自然语言API来创建一个可视化工具，并实时更新里面的新闻报道。

基于仇恨犯罪、偏见或滥用行为等不同来源的“文章集合”将会产生一些人们意想不到的结果。事实上，在很多人没有意识到这些罪行的情况下，犯罪行为实际已经发生了。因此，记录仇恨新闻指数的最终结果将不可避免地让大多数美国公民感到震惊或不舒服。

Documenting Hate News Index的用户可按日期搜索，或按关键词。谷歌的 算法 会推荐相关关键词，比如犯罪嫌疑人的姓名、发生地点以及犯罪类别。该工具目前可以检索到今年2月份以后的新闻报道，且项目的重点是收集与过去六个月相关的仇恨记录。即使那些未在主流媒体进行报道的犯罪行为，但只要在该工具搜索的范围内，就可以被该工具收录。第三方研究人员可从Google Trend的Github主页获取该工具。

仇恨犯罪在美国是一个非常大的问题，谷歌希望借助机器学习为研究人员做出更好的决策提供一些仇恨犯罪现象观察，降低仇恨犯罪的比率。

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