隨著社群平台及網路新聞的發展，幾乎所有人都可以輕意的針對文章、新聞發表評論，比起過去傳統紙媒的時代門檻大幅降低，但同時也伴隨而來許多不理性、顛倒是非、攻擊性的言論，而這些言論甚至是所謂「酸民」，不但無助於議題討論、降低品質，甚至讓許多認真想參與的讀者逃離。
因此《紐約時報》跟Google合作，利用機器學習審核讀者評論，解決這種網路世代衍生出的狀況。
評論有多「毒」？Perspective都知道
據《Recode》消息，《紐約時報》為了要提升線上讀者評論品質，希望在不增加員工的情況下，將開放評論的文章數量從現在的10%提升到80%。《紐約時報》推出全新審核系統，跟Google旗下孵化器Jigsaw開發的軟體「Perspective」，要藉助機器學習（machine-learning）提升審核品質及效率。
先前，《紐約時報》只開放10％的文章讓讀者評論，因為內部只有14名審核員，而每天需要處理的留言數量有一萬兩千則，「審查員真的是規模的問題」紐約時報社群編輯Bassey Etim說，他負責管理14位審查員，相信有了Perspective的幫忙，可以大大提升工作效率。
Perspective會透過學習，自動批准不具爭議的評論，事實上，Perspective軟體是透過評論有多「毒」來進行分類，意思是這些留言是不是會影響其他人想停止參與對話討論，你可以點擊這理進入Perspective網站，測試像是「全球暖化」或是「英國脫歐」等話題的留言評分。
《紐約時報》強調，沒有任何留言會自動被演算法拒絕，因為人類審查員才是最終的決策者，社群編輯Bassey Etim說：「只有那些仇恨言論，或是顛倒是非、跟文章內容完全無關或含有敏感個人資訊的內容才有可能被拒絕。」
目前《紐約時報》利用Perspective審核一小部分會出現在網站首頁的評論內容，將有疑義的內容標住起來，讓這14位審查員在訓練軟體時，可以更有效率決定哪些內容可以留在頁面上。
讀者回饋將成為報導的一部分
「在網路上主宰言論變得越來越容易，人們要不是選擇完全離開討論，就是新聞網站選擇整個關閉評論功能。」Jigsaw執行長Jared Cohen於聲明中表示：「機器學習的力量，提供我們重新衡量的機會，扭轉這個趨勢。」
《紐約時報》強調，審查員不會完全被軟體取代，他們的工作會只會被強化而已，社群編輯Bassey Etim談到：「預計逐步增加開放評論的文章至25%，上軌道後報紙也會重新設計評論版塊，編採人員會納入更多評論意見至文章中。」
他告訴外媒《Recode》，「我們已經將許多網站上的讀者評論融入報導中。」「現在的《紐約時報》將讀者回饋視為報導的ㄧ部分。」
越多的評論代表更多不同的觀點提供編採人員梳理，同時也代表讀者可以跟《紐約時報》產生更多連結，如此一來就能轉換成更多數位廣告收入。」
因應數位時代，媒體紛紛裁撤公共編輯
本月初《紐約時報》為了縮減開支，裁撤了公共編輯一職。
公共編輯過去專門處理讀者意回饋，《紐約時報》表示，公共編輯已概念已經過時，在網路世代社交媒體、網絡上的讀者已經共同成為現代監督者的角色，比起一人負責監察有更高的警覺性且更有效率。
公共編輯是《紐約時報》在2003年因為爆出抄襲報導的醜聞而設置的職位，透過處理讀者意見、評論來挽回公信力，過去幾年包括《華盛頓郵報》也裁撤公共編輯一職，或許透過科技的幫忙，可以幫助我們距離真相及有幫助的討論更接進一步。
