DockIns: Machine Learning on Deadline for Journalists
This work builds directly off pioneering interface and modelling research by Prof. Eli T. Brown and the Laboratory for Interactive Human-Computer Analytics. It also extends MuckRock’s prior work supported by the Ethics and Governance in AI Initiative and the Knight Foundation, and we’re excited to roll these technologies out in preview as we work to continue gather feedback and explore new ways to help newsrooms, researchers, and civic technologists stay on top of an ever-increasing flow of documents and data.
To get started, existing DocumentCloud users can read our tutorial for using the hosted version of SideKick, or you can run these technologies locally by using the standalone version of SideKick.
If you give SideKick a try — or you’re interested in putting it to work on a large document set you have — we’d love to hear from you! Ping us at michael@muckrock.com or slide into the MuckRock FOIA Slack and let us know how it goes.
8 Articles
DockIns: una interfaz para usuarios finales
En los últimos seis meses de nuestra colaboración con LSE, testeamos diferentes herramientas y técnicas para construir una plataforma que ayude a los periodistas de investigación a comprender y procesar documentos poco estructurados y obtener conocimientos útiles.
Cómo correr Sidekick
Alguna vez ¿has tenido una pila de documentos y has querido comenzar a concentrarte rápidamente en una parte determinada de material? ¿Te gustaría contar con ayuda para trabajar solamente en los contratos, o quizás, los informes policiales que detallan un determinado tipo de encuentro, o bien, poder dividir rápidamente las cartas de respaldo de aquellas negativas dirigidas a un político sobre un tema clave?
Dockins: machine learning para periodistas
El acceso a la información pública tiene un rol fundamental en la exigibilidad de otros derechos y es una de las herramientas principales que la sociedad civil requiere para controlar e influir en los gobiernos.