Nachrichtenartikel-Faktenprüfung

KI-gestützte Behauptungsextraktion und Quellenglaubwürdigkeitsanalyse, gefolgt von einer Überprüfung durch Crowd-Faktenchecker, um ein Wahrheitsurteil über Nachrichteninhalte zu erstellen.

Die Pipeline zur Nachrichtenartikel-Faktenprüfung ist für Redaktionsteams, Faktencheck-Organisationen und Trust-&-Safety-Teams konzipiert, die ein strukturiertes, nachvollziehbares Urteil über Nachrichten- oder redaktionelle Inhalte benötigen. Sie extrahiert überprüfbare Behauptungen aus dem Artikel, bewertet die Glaubwürdigkeit genannter Quellen und Publikationen, wertet Behauptungen anhand des verfügbaren Wissens aus und leitet mehrdeutige oder umstrittene Befunde zur endgültigen Beurteilung an ein Panel professioneller Crowd-Faktenchecker weiter. Die Kombination aus systematischer KI-Behauptungsanalyse und erfahrenem menschlichem Recherche-Urteilsvermögen ist besonders wertvoll für Artikel, die konkrete Sachaussagen über Ereignisse, Statistiken oder genannte Personen treffen — genau der Inhalt, bei dem ein rein automatisiertes Urteil das größte Risiko birgt.

Pipeline-Details

Eigenschaft	Wert
Pipeline-ID	`verify-news-article`
Tier	2
Geschätzte Dauer	~150 Min.
Kosten	3.900 Credits pro Run
Crowd-Stufen	Ja
Dateien erforderlich	Nein — Artikelinhalt kann stattdessen über den Kontext bereitgestellt werden

Erforderliche Eingaben

Dateien

Ein Datei-Upload ist optional. Sie können eine Textdatei oder PDF mit dem Artikel einreichen. Alternativ können Sie den Artikelinhalt über die Kontextschlüssel article_url oder article_text bereitstellen. Mindestens eine Inhaltsquelle — Datei, URL oder Rohtext — ist erforderlich, um einen Durchlauf zu starten.

Kontextschlüssel

Schlüssel	Erforderlich	Beschreibung
`article_url`	Erforderlich, wenn keine Datei	URL des zu verifizierenden Artikels; die Pipeline ruft den Inhalt ab und analysiert ihn
`article_text`	Erforderlich, wenn keine Datei und keine URL	Vollständiger Text des Artikels als einfache Zeichenkette
`claimed_author`	Optional	Name des angegebenen Autors des Artikels
`publication_date`	Optional	Datum der Veröffentlichung des Artikels im ISO-8601-Format
`publication_name`	Optional	Name der Publikation oder des Mediums (z. B. `"Example News"`)
`topic`	Optional	Themengebiet für eine fokussierte Behauptungsextraktion (z. B. `"election results"`, `"public health"`)

Die Angabe von publication_name und topic verbessert den Fokus der Behauptungsextraktion erheblich. Der Schlüssel topic hilft der KI, die sachlich folgenreichsten Behauptungen im Artikel zu priorisieren, anstatt jede beiläufige Aussage zu extrahieren.

Stufen

Parsen & Extrahieren (KI)

Die Pipeline beginnt damit, den Artikelinhalt aus der jeweils bereitgestellten Quelle — Datei, URL oder Rohtext — zu parsen und in eine strukturierte Darstellung zu normalisieren. Die KI extrahiert anschließend benannte Entitäten (Personen, Organisationen, Orte, Daten), identifiziert die primären Behauptungen und Teilbehauptungen des Artikels und katalogisiert alle genannten zitierten Quellen. Das Ergebnis ist ein strukturiertes Behauptungsverzeichnis, das die Analyse in den nachfolgenden Stufen steuert.

Quellenglaubwürdigkeit (KI)

Jede im Artikel genannte Quelle wird auf Glaubwürdigkeitssignale hin bewertet: Publikationshistorie, institutionelle Zugehörigkeit, Fachkompetenz in Bezug auf die ihr zugeschriebenen Behauptungen sowie Konsistenz mit anderen bekannten Quellen in der Wissensbasis der KI. Anonyme oder nicht verifizierbare Quellen werden explizit gekennzeichnet. Die Stufe liefert ein quellenspezifisches Glaubwürdigkeitsprofil, das Crowd-Worker und die abschließende Synthese zur Gewichtung einzelner Behauptungen verwenden.

Behauptungsbewertung (KI)

Die extrahierten Behauptungen werden einzeln anhand des verfügbaren KI-Wissens ausgewertet. Für jede Behauptung weist die KI eine erste Bewertung zu (supported, contradicted, unverifiable oder partially supported), vermerkt belege- oder widerlegende Nachweise, auf die sie sich beziehen kann, und kennzeichnet Behauptungen, die außerhalb ihres Wissens-Cutoffs liegen oder eine aktuelle Recherche zur Beurteilung erfordern. Als menschliche Überprüfung gekennzeichnete Behauptungen werden im Crowd-Brief für die nächste Stufe hervorgehoben.

Recherche-Überprüfung (Crowd)

Drei Crowd-Worker mit dem Skill-Tag fact_checker bewerten den Artikel und die strukturierten Befunde der KI unabhängig voneinander. Bei den Workern handelt es sich um professionelle oder geschulte Faktenchecker, die ihre eigene Recherchekompetenz auf die Behauptungen, Quellenbewertungen und KI-Kennzeichnungen anwenden. Jeder Worker füllt einen detaillierten SurveyJS-Fragebogen aus, der seine unabhängige Beurteilung der Gesamtwahrheit des Artikels, seine Einschätzung der risikobehaftetsten Behauptungen sowie alle Quellen oder Kontextinformationen umfasst, die er verifizieren oder widerlegen kann. Die Stufe setzt einen Konsens von 67 % (mindestens zwei von drei Workern einig über das Gesamturteil) voraus, bevor sie fortschreitet. Die Recherche-Überprüfung ist der primäre Latenz-Treiber dieser Pipeline.

Endurteil (KI-Synthese)

Die KI aggregiert die Behauptungsbewertungen, Quellenglaubwürdigkeitsprofile und Antworten der Crowd-Researcher zu einem abschließenden Wahrheitsurteil. Das Urteil (verified, misleading, false oder inconclusive) wird von einem Konfidenzwert, einer Aufschlüsselung der verifizierten gegenüber den umstrittenen Behauptungen, einer Zusammenfassung der Quellenglaubwürdigkeitsbewertung sowie einem strukturierten Faktencheck-Bericht begleitet, der für die Veröffentlichung oder die Aufnahme in redaktionelle Dokumentation geeignet ist.

Einen Durchlauf starten

curl -X POST "https://api.crowdee.ai/v2/projects/{projectId}/verification-runs" \
  -H "X-API-Key: crw_YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "pipeline_id": "verify-news-article",
    "file_ids": [],
    "context": {
      "article_url": "https://example-news.com/article/2024-11-15",
      "publication_name": "Example News",
      "topic": "election results"
    }
  }'

Beispielantwort

{
  "id": "run_01j9x...",
  "status": "completed",
  "verdict": "authentic",
  "confidence": 81,
  "pipeline_id": "verify-news-article"
}

Dies ist die längste Tier-2-Pipeline mit einer geschätzten Dauer von ~150 Minuten aufgrund von drei sequentiellen KI-Stufen und einem Crowd-Recherche-Überprüfungsschritt. Implementieren Sie asynchrones Polling gegen GET /v2/projects/{projectId}/verification-runs/{runId} oder verwenden Sie Webhooks — halten Sie keine HTTP-Verbindung für die gesamte Dauer offen.

Sie können den Artikel als Datei-Upload (Text oder PDF), über article_url oder als Rohtext über article_text im Kontext bereitstellen. Mindestens eine Quelle ist erforderlich. Wenn sowohl eine Datei als auch eine URL angegeben werden, hat die Datei Vorrang.