Media Manipulation and Bias Detection
Auto-Improving with AI and User Feedback
HonestyMeter - AI powered bias detection
CLICK ANY SECTION TO GIVE FEEDBACK, IMPROVE THE REPORT, SHAPE A FAIRER WORLD!
Project/AI system and Vatican (positive/implementing side)
Caution! Due to inherent human biases, it may seem that reports on articles aligning with our views are crafted by opponents. Conversely, reports about articles that contradict our beliefs might seem to be authored by allies. However, such perceptions are likely to be incorrect. These impressions can be caused by the fact that in both scenarios, articles are subjected to critical evaluation. This report is the product of an AI model that is significantly less biased than human analyses and has been explicitly instructed to strictly maintain 100% neutrality.
Nevertheless, HonestyMeter is in the experimental stage and is continuously improving through user feedback. If the report seems inaccurate, we encourage you to submit feedback , helping us enhance the accuracy and reliability of HonestyMeter and contributing to media transparency.
Presenting only one side of an issue or development, without mentioning possible limitations, risks, or alternative viewpoints.
The article only presents the benefits and intentions of the AI translation system (facilitating understanding for pilgrims and tourists, increasing engagement) and does not mention any potential downsides or debates (e.g., translation accuracy, data/privacy issues, impact on traditional liturgy, accessibility for those without smartphones). Examples: - "პროექტი პილიგრიმებისა და ტურისტებისთვისაა განკუთვნილი, რომლებიც ბაზილიკას სტუმრობენ." - "შემქმნელები ვარაუდობენ, რომ ეს უცხოელებისთვის მსახურების აღქმას გაამარტივებს." - "ვატიკანში იმედოვნებენ, რომ ინოვაცია სხვადასხვა ქვეყნიდან მორწმუნეთა ჩართულობას გაზრდის და მათ ლიტურგიის მიმდინარეობის უკეთ გააზრებაში დაეხმარება."
Add a brief mention that there may be concerns or open questions, for example: "ექსპერტების ნაწილი მიუთითებს, რომ AI-თარგმანის სიზუსტე და კონფიდენციალურობის საკითხები დამატებით შეფასებას საჭიროებს."
Clarify that the article does not cover all perspectives, e.g.: "სტატიაში აღწერილია პროექტის ოფიციალური მხარე; შესაძლო რისკებისა და კრიტიკის განხილვა ამ მასალის ფარგლებს სცდება."
Include at least one neutral sentence on limitations, such as: "ამ ეტაპზე უცნობია, რამდენად ზუსტად გადმოსცემს სისტემა ლიტურგიულ ტექსტებს ყველა ენაზე და რამდენად ხელმისაწვდომი იქნება სმარტფონის არმქონე სტუმრებისთვის."
Using emotionally positive expectations or hopes to frame a development in a favorable light, even if they are not yet empirically verified.
The article relays the Vatican's and creators' hopes that the system will increase engagement and improve understanding, which is reasonable but still speculative. Examples: - "შემქმნელები ვარაუდობენ, რომ ეს უცხოელებისთვის მსახურების აღქმას გაამარტივებს." ("The creators assume this will simplify the perception of the service for foreigners.") - "ვატიკანში იმედოვნებენ, რომ ინოვაცია სხვადასხვა ქვეყნიდან მორწმუნეთა ჩართულობას გაზრდის და მათ ლიტურგიის მიმდინარეობის უკეთ გააზრებაში დაეხმარება." ("The Vatican hopes the innovation will increase believers' engagement and help them better understand the liturgy.") These are clearly attributed as expectations ("ვარაუდობენ", "იმედოვნებენ"), which reduces the manipulative effect, but they still frame the project in a purely positive, aspirational way.
Keep the expectations but emphasize their speculative nature, e.g.: "შემქმნელების თქმით, ისინი ვარაუდობენ, რომ... თუმცა ამ ეტაპზე შედეგების შესახებ მონაცემები ჯერ არ გამოქვეყნებულა."
Balance the positive expectations with a neutral caveat: "ვატიკანში იმედოვნებენ, რომ ინოვაცია ჩართულობას გაზრდის, თუმცა პროექტის რეალური გავლენა მოგვიანებით შეფასდება."
Optionally add reference to evidence if available: "მსგავსი სისტემების გამოყენებამ სხვა ღონისძიებებზე უკვე აჩვენა, რომ თარგმანი უცხოენოვან სტუმრებს უკეთ ეხმარება პროცესის გაგებაში."
- This is an EXPERIMENTAL DEMO version that is not intended to be used for any other purpose than to showcase the technology's potential. We are in the process of developing more sophisticated algorithms to significantly enhance the reliability and consistency of evaluations. Nevertheless, even in its current state, HonestyMeter frequently offers valuable insights that are challenging for humans to detect.