当调查记者Julia Angwin还在ProPublica工作时，这家非营利性新闻机构就已经以“大科技最恐怖的看门狗”著称。

通过与程序员和数据科学家合作，Angwin率先开始了大科技算法的研究工作，因为这些密码对美国人的日常生活有着巨大的影响。她的研究结果显示了诸如Facebook这样的公司如何创造用于推动种族偏见、诈骗计划和极端主义内容的工具。

如今，Craigslist的创始人Craig Newmark为该网站投资2000万美元，在这笔资金的支持下，Angwin和数据记者Jeff Larson正式建立The Markup，这是一个致力于研究技术及其社会影响力的新闻网站。Sue Gardner是维基媒体基金会的前任主席，曾掌管维基百科，他将担任The Markup的执行董事。Angwin和Larson表示他们将在纽约办公室雇佣24名记者，并在2019年初开始上传新闻报道。除此之外，约翰S.和詹姆斯L.奈特基金会为该网站投资200万美元；约翰D.和凯瑟琳T.麦克阿瑟基金会以及人工智能伦理与治理基金会共同资助该网站100万美元。

Angwin把科技比作了罐头，这是一项需要长时间认真调查才能看到成果的创新。

即将出任网站主编的Angwin说：“罐头食品的发明简直太棒了，当桃子过季后，你依然可以吃到。有一段时间，美国人的所有食谱都要用到汤品罐头，人们狂爱罐头食品。然而三四十年后，人们就不这样了。”

她继续说道：“技术的发展历程也是相似的，2016年的大选是一个转折点，那之后，我们开始清醒地认识技术，我感到很高兴。”

该网站的调查内容主要包括三大类：一是分析软件是如何歧视穷人和弱势群体的；二是病毒、诈骗、错误信息等网络健康和影响问题；三是科技公司的强大力量。Markup在发布信息时会遵守知识共享许可协议，以便于像ProPublica一样的组织可以转载信息。

Angwin曾是华尔街日报团队的一员，2003年因报道公司腐败问题获得普利策奖，她认为新闻编辑部应该有科学的指导方法，每篇报道都应该建立在假设的基础上。例如：针对Facebook允许种族主义广告一事，Angwin在ProPublica的团队通过在网站上购买广告证明了这一假设。

在The Markup，记者将从头至尾与程序员合作完成报道。47岁的Angwin表示：“想要研究技术，就必须懂技术。我在从事商业记者时去读了M.B.A.，我想，道理是一样的，技术调查从一开始就应该有技术专家的参与。”

Angwin在1997年就认识了Newmark先生，当时她还是《旧金山纪事报》的一名记者，在那期间，她写过关于Newmark先生的报道。

Angwin说：“Craig是理想的投资人，他的性格和兴趣决定了他不会干涉我们的报道。”

Newmark常年奔波于旧金山和纽约之间，这些年一直都很低调，但是他很担心工程师缺乏自省这一问题。Newmark说：“我们需要工程师的帮助，优质的数据科学能够为调查报道提供支持，然而有些时候工程师很难意识到我们需要帮助，但是在得到他们的帮助后，我们的工作可以做的更好。”

Newmark先生在20世纪90年代中期创立Craigslist，该公司致力于帮助纸媒通过分类广告获得盈利。近日，他向新闻机构捐赠了数笔款项，其中包括给纽约市立大学新闻学院捐款2000万美元。

他说：“我们正处于信息战中。”

许多年来，取得巨大成功的硅谷公司以及为它们服务的公关团队让记者们有一种置身事外的感觉。

技术所产生的社会影响很难量化，在算法面前，很多道德责任都被摒弃，大多数人都说不明白这个问题。比如像Facebook，它大约对25亿人口产生了影响。在ProPublica工作时，Angwin和Larson彻底改变了传统的技术报告模式，他们不需要访问权限。只要有合适的工具，他们就可以研究技术产生的影响力。

Larson在数据新闻领域工作了数十年，他说：“利用数据揭示社会危害为更多记者提供了机会，Julia的长处在于她利用了数据新闻，而不是仅仅将其打造的像学术报告一样。”

Angwin和Larson的报告策略可能违反了技术平台服务协议条款，该协议条款禁止用户自动收集公众信息以及创建临时研究账户。但Angwin始终是这些权利的捍卫者，她认为科技公司的限制对象应该排除记者。她在八月份写道：“如果不违反这些规则，记者就无法调查对我们来说最为重要的公众话语平台。”

他们俩曾合作调查刑事判决软件等内容，调查进行了一年。Angwin撰写报告，Larson测量并分析数据，最终，他们成功证明算法具有种族偏见。

Larson将担任Markup的总编辑，他说：“结果令读者惊讶是毋庸置疑的，但是你一定不会想到，那些编制这些算法的人同样感到惊讶。”

36岁的Larson说：“在越来越多的情况下，算法都被当做推卸责任的借口。我们没有足够的人力资源来查看那些假释决定，因此我们通过计算机来进行决策，一旦数据进入计算机，就不受人的监控了。”

Angwin和Larson还展示了大型科技公司是如何帮助极端主义网站赚钱，非洲裔美国人如何被收取高额汽车保险，以及Facebook如何允许投放实际上是骗局和恶意软件的政治性广告。Larson说：“令人意想不到的是，在这三种情况中，编制这些算法的人完全被震惊了。”工程师对于自己创造的工具都如此吃惊，对于Markup团队来说，这也是研究问题之一。

Gardner说：“Markup的重中之重是理解技术，对于技术影响力的研究较为次要，如果能更广泛的理解技术，我们都将收益。我会让公司的员工都参与进来”

Angwin认为她的部分目标是让读者知道在技术方面他们需要担心什么。她说：“我们也不确定，虽然没有证据，但是我想为读者提供证据。” 她希望他们的报道可以推动政府和企业出台更好的政策。

她说：“我们身处于一个数字驱动的社会，目前，政治变革的准入门槛便是数据集。”

在搜集信息时，Angwin并不担心Facebook或谷歌会找她麻烦。她说：“我从来没去过谷歌或Facebook的办公大楼，我觉得我永远都不会被邀请。我只能像一个愚蠢的科学家一样在这里计算这些东西。”