賓拉登被襲擊、波士頓馬拉松爆炸、飛機迫降哈德遜河，社群媒體報導這些新聞事件的速度比主流媒體還快，根據路透社 (Reuters) 內部研究，有 20% 的新聞都是先在 Twitter 上出現，但是今年美國總統選舉期間證實，假新聞的傳播速度也與真的新聞一樣快。
Popular Science 報導，路透社為了解決真假訊息辨識的問題，他們使用新的新聞追蹤系統叫做 News Tracer，針對每天 5 億則 Twitter 訊息進行演算，從假新聞、不合理的新聞、廣告、雜音中找到真的新聞事件，有了演算法輔助，記者可以從社群媒體眾多訊息中脫身，把時間用來挖掘故事。
哥倫比亞新聞學評論 (Columbia Journalism Review) 於 2014 年報導過這個系統，一開始 News Tracer 用來識別主題相似的推文，政治歸政治、體育歸體育等等，後來該系統可使用語言處理技術，根據每個集群產製一致的新聞總結。
報導指出，News Tracer 與其他監控工具不同之處在於其模仿的是記者的思考方式，程式人員在這套演算法中植入 40 個評量指標，諸如原始貼文者的地點與身分、新聞的傳播方式等，建立一個新聞可信度評分，該系統還會針對記者確定可靠的新聞進行來源交叉檢查，並識別其他潛在的消息來源。News Tracer 還可辨別趨勢話題標籤和真實新聞的差異。
但是 News Tracer 的綜合數據較能辨識實際的事件，如意外、抗議、炸彈等，而不是從某人口中傳出的謠言，然謠言往往能主導網路輿論。不過人工智能對新聞產業的貢獻只是剛剛開始，Facebook 在各界要求過濾假新聞的聲浪下，透過公關活動展示其在人工智能方面的努力。法國報紙 Le Monde 也公布幫助讀者辨識網路假新聞的網路工具，可根據新聞可信度標示不同顏色。
Facebook 強大的人工智能或許可以過濾假新聞，但是 Mark Zuckerberg 在 11 月中旬發布的一篇文章中指出，確定真相是複雜的工作，甚至主流媒體也無法獲得 100% 的事實，不過 Zuckerberg 還是提出 7 點計畫，幫助用戶過濾明顯的假新聞。
Facebook 與路透的任務不同，Facebook 是社群網路新聞聚合器，路透是新聞產製者，但兩者都有知會大眾的責任，過去 2 年路透社使用 News Tracer 證實若聰明運用人工智能，確實可以提升新聞的水準，也可讓記者省去許多人工查證作業，讓他們有時間挖掘真正有意義的故事。
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