如何识别和拦截虚假信息在社会上的流传，一直是媒体工作者们面临的难题。而随着新媒体和社交平台兴起、公众自发分享信息成为流行，这一问题也变得较历史上更加复杂，已经成为全球新闻界和技术界共同面对的一项挑战。
根据传统的方法，识别虚假信息需要具备相关领域专业知识的工作人员进行审核判断，但由于各个新媒体平台的信息量巨大，仅靠人工进行识别判断难以保证这项工作的效率和准确性。
TechWeb从今日头条方面获悉，其正在尝试运用机器算法解决这一难题。例如，有大量用户举报了一篇内容为虚假信息，或在某篇内容的评论区中密集出现“假新闻”等相似关键词，机器即可自动识别并将其提交至今日头条审核团队的工作后台，提示进行高优先级的复审。目前，机器通过收集分析各类用户反馈识别虚假信息的准确率达到60%，结合人工复审可进一步提升到90%。
在准确甄别虚假信息后，今日头条运营团队将会立刻停止虚假信息的推荐和展示，并依据平台运营规则对发布虚假信息的来源进行处罚。
对于在被发现和停止推荐以前，已经造成较大范围影响的虚假信息，今日头条也在尝试通过大数据技术进行“精准辟谣”。
“精准辟谣”功能在12月先后实验性地应用于“网传搜狐撤裁内容部不再设编辑岗位”和“网传保定曲阳一23岁女孩光天化日之下被抢走”两次虚假信息传播事件中。具体来讲，通过某篇虚假信息的用户阅读记录，将阅读过此信息的用户识别和标注出来。当辟谣信息发布时，则可通过特别的推荐通道，指定向这部分曾阅读过虚假信息的用户进行展示。
这类“辟谣”信息在这部分用户的信息流中显示为带有一类特殊标签的信息，相比传统的通报辟谣方式，能够更加精准地消除虚假新闻的传播影响，并且对无关用户造成更少的干扰。
