准确的内容清单：如何检查人工和人工智能生成的作品

早在人工智能生成内容之前，准确性就很重要。

它仍然是必不可少的，尤其是当你创造内容来建立与你的观众的信任。

无论你是编辑人工智能创建的内容，撰写原创文章，还是检查播客脚本的事实，这份由三部分组成的清单将有助于确保你不会传播错误信息，破坏观众的信任。这些部分包括:

检查原始来源
统计和基于研究的信息
第三方来源

检查你的内容，以获得原始资料的准确细节

识别内容中包含的每一个原始来源——大多数是人。(原始来源包括你采访过的任何人和来自你公司的信息。)

这些问题有助于评估这个人的诚实度。

源头存在吗？他们的身份信息准确吗？

有些人虚假地代表他们自己或他们的公司。他们夸大自己的头衔、职业或背景。去他们公司的网站看看他们是否在队里。如果没有列出，打电话给公司核实。

源的名称拼写正确吗？每个地方都拼写正确吗？

在新闻学院，如果你拼错了一个名字，你的作业就会不及格。我密切关注第一次鉴定。但是有时候，在文章快结束的时候，我会不自觉地开始拼错。检查名字出现的每个地方。

这个人的头衔准确吗？

LinkedIn和其他社交媒体简介以及公司网站上的简历都是验证职位的好资源。如果您在这些资源中找到的标题与来源的电子邮件签名中包含的不同，请解决冲突信息。

公司名称拼写正确吗？

如果公司名称包含不常见的小写字母或空格，请在文件中做一个记录，这样就不会有人在以后的生产过程中更改它。

使用了正确的代词吗？

这个人用他/他，她/她，还是他们/他们？不要假设。当你要求他们提供他们的身份细节时，要包含首选代词问题。

你是直接从被引用的人那里得到引用或信息的吗？

通常，公关代表或其他沟通人员可能会通过电子邮件引用或回答您的问题。如果你没有和那个人一起工作过，和引用它的人核实一下。向公关人员索要联系信息(或者通过电子邮件进行介绍，这样对方更有可能做出回应)。直接通过邮件或电话验证。

(注意:验证来自另一个站点的引用与发布站点的可信度关系更大，我将在下一节介绍这一点。)

提示: 如果你怀疑这句话是否来自一个真实的人，让他们打电话给你。我前几天做过这个。此人回复了邮件，但从未打过电话。我把他们的信息从文章里删掉了。打电话不是万无一失的选择，但还是有帮助的。

每个统计数据或其他数据是否引用了来源？

每一条有数据支持的信息都应该引用原始来源。如果没有，你就不应该使用它。

引用的来源是原始来源吗？

通常情况下，引用的源与原生源相距五步，或者更糟的是，与不良链接或源相距十步。

不要引用另一个博客引用的一个统计数据，这个博客引用了一个没有包括原始来源的大型信息图表。

数字是否精确表示？

这种兔子洞式的事实调查也经常暴露出被曲解的数据——就像孩子的电话游戏。随着每一次重用，信息被调整到足够的程度或者过时到不再准确。

例如,《2023年45篇博客统计和要知道的事实》中有一项统计称，77%的人经常阅读博客。这篇文章引用(并链接)了一篇未注明日期的关于Impact的文章作为来源。Impact引用West程序作为一篇文章的来源和链接，我无法访问这篇文章，因为我的安全软件将其识别为恶意文章。

所以我搜索了数据和引用的来源。有趣的是，它没有从West程序返回任何东西，但它显示了许多引用该统计数据并将其归因于West程序的文章。在第一批结果中，我可以看到2013年的一篇文章引用了这个数据。

所以，即使这个统计数据在某个时候是有效的，它至少也有10年了。然而，它出现在一篇关于2023年博客统计的文章中。

但是准确的表述错误并不局限于草率的引用。当使用本地数据源时也会发生这种情况。

例如，一篇引用CMI年度研究的关于销售人员如何进行内容营销的文章就不准确。接受调查的是营销人员，而不是销售人员。他们的意见可能与销售团队的意见相同，也可能不同。

或者考虑这个曲解数据的真实例子。美国国家航空航天局的某人写了一份措辞糟糕的新闻稿，使用了这样的陈述:“研究人员首次使用美国国家航空航天局的詹姆斯·韦伯太空望远镜，确认了一颗系外行星，一颗围绕另一颗恒星运行的行星。”

许多记者写道，这是第一次发现系外行星。事实上，那发生在几年前。消息是这是韦伯望远镜第一次看到它。这些不准确的故事进入了谷歌的人工智能工具Bard，产生了一篇关于望远镜的文章，其中包括了不正确的事实。更糟？谷歌在巴德的首次发布会上推广了这篇文章。

研究符合专业标准吗？

你不需要成为定性或定量研究的专家来剔除被误解的研究。回顾调查对象或分析内容。看问的问题。

检查样本大小，这通常会在执行摘要或引言或研究结束时的标记段落中找到。

为什么样本量很重要？因为对100名音乐爱好者的调查不足以准确预测一万名音乐爱好者的意见。体验管理公司Qualtrics的XM博客提供了评估研究质量的资源和解释，包括下面显示的示例计算器工具。

提示: 置信水平和边际误差是相关的。在上面的例子中，370人的调查准确地代表了95%置信水平下的10，000人。这意味着结果在较大群体的正负5个百分点内是准确的。

当原内容夸大数据时，不一定需要删除。简单准确的重构一下。以我们的音乐爱好者为例。推断他们代表整个人口说话是不可以的，但是可以说，“100个被调查的音乐爱好者中有10个说他们喜欢参加爵士音乐会。”它可能会减少影响，但它会加强观众的信任。

检查第三方来源信息的准确性

确保你的内容中提到的事实是准确的，无论是观点、来源的评论，还是从第三方来源获得的。(你不想让一个神话或虚假陈述永久化，即使你将其归因于另一个来源或网站。)

信息准确吗？

根据信息的不同，您可以使用几个来源来验证它:

谷歌搜索: 在搜索栏中输入引用或信息——使用直接引用来查看相同的信息是否在其他地方发表过。然后转到Moz的链接浏览器工具，检查域名权威得分(见下文)，以评估网站的真实性。
谷歌学术:这个网站是通过学术期刊、教科书出版公司等核实信息的极好资源。
FactCheck.org:检查公共政策和政治上的共同主张。宾夕法尼亚大学安嫩伯格公共政策中心的一个项目，该网站允许访问者直接询问验证问题。它制作了这个视频来帮助人们识别虚假声明。它现在比八年前出版时更有意义。

。

信息来源可靠吗？

尝试这些资源来帮助您评估来自外部网站的信息质量。

Moz链接浏览器:你可能已经在你的SEO反向链接策略中使用了Moz的域名权威评分。你也可以在这个过程中使用它。检查一个站点的域权限分数，了解它的可信度和声誉。
剽窃检测器: 无论它是由你品牌的作者写的，还是来自自由职业者、贡献者或其他来源，确保文本不是有意或无意地从另一个作品中复制的。这个免费版的剽窃检测器可以是一个好的开始。付费工具也是可用的。有些程序，如微软Word，内置了剽窃检查器。