Jeśli wiesz, jak działa edycja zdjęć, możesz mieć przewagę w wykrywaniu podróbek. Gorodenkoff / Shutterstock.com

Trudno powiedzieć, czy zdjęcie jest prawdziwe. Zastanów się, tak jak zrobili to uczestnicy naszych ostatnich badań, te dwa obrazy i zobacz, czy myślisz, że żaden z nich nie został poddany zabiegom medycznym.

Obraz A: Czy to prawda? Mona Kasra, CC BY-ND

Obraz B: A co z tym? Mona Kasra, CC BY-ND

Być może oparłeś swoją ocenę obrazów na samych informacjach wizualnych, a może uwzględniłeś swoją ocenę reputacji źródła lub liczby osób, które polubiły i udostępniły obrazy.

Moi współpracownicy i I niedawno studiował jak ludzie oceniają wiarygodność obrazów towarzyszących historiom online i jakie elementy składają się na tę ocenę. Odkryliśmy, że znacznie mniej prawdopodobne jest, że zakochasz się w fałszywych obrazach, jeśli masz większe doświadczenie w korzystaniu z internetu, fotografii cyfrowej i internetowych platform medialnych – jeśli masz to, co uczeni nazywają „umiejętnością korzystania z mediów cyfrowych”.

Kogo oszukują podróbki?

Zostałeś oszukany? Oba obrazy są fałszywe.

Chcieliśmy się dowiedzieć ile wpłynął każdy z kilku czynników z dokładnością osądów ludzi na temat obrazów online. Postawiliśmy hipotezę, że elementem może być wiarygodność oryginalnego źródła, podobnie jak wiarygodność dowolnego źródła wtórnego, na przykład osób, które je udostępniły lub przesłały. Spodziewaliśmy się również, że obecne nastawienie widza do przedstawionej kwestii może na nich wpłynąć: jeśli nie zgadzają się z czymś w tym, co przedstawiał obraz, mogą być bardziej skłonni uznać to za fałszerstwo i odwrotnie, bardziej skłonni w to uwierzyć, jeśli się z tym zgadzają. co widzieli.

Ponadto chcieliśmy zobaczyć, jak ważne jest, czy dana osoba jest zaznajomiona z narzędziami i technikami, które pozwalają ludziom manipulować obrazami i generować fałszywe. Te metody mają zaawansowany znacznie szybciej w ostatnich latach niż technologie, które mogą wykrywać manipulacje cyfrowe.

Dopóki detektywi nadrabiają zaległości, ryzyko i niebezpieczeństwa pozostają wysokie w przypadku osób o złych intencjach, które wykorzystują fałszywe obrazy, aby wpłynąć na opinię publiczną lub wywołać niepokój emocjonalny. Zaledwie w zeszłym miesiącu, podczas powyborczych zamieszek w Indonezji, mężczyzna celowo rozpowszechnia fałszywy obraz w mediach społecznościowych, aby rozpalić nastroje antychińskie wśród społeczeństwa.

Nasze badanie miało na celu uzyskanie wglądu w to, w jaki sposób ludzie podejmują decyzje dotyczące autentyczności tych obrazów w Internecie.

Testowanie fałszywych obrazów

Na potrzeby naszego badania stworzyliśmy sześć fałszywych zdjęć na różne tematy, w tym politykę krajową i międzynarodową, odkrycia naukowe, klęski żywiołowe i kwestie społeczne. Następnie stworzyliśmy 28 makiet, pokazujących, jak każde z tych zdjęć może wyglądać w Internecie, np. udostępnione na Facebooku lub opublikowane na stronie The New York Times.

Każda makieta przedstawiała fałszywy obraz, któremu towarzyszył krótki opis tekstowy dotyczący jego zawartości oraz kilka wskazówek i cech kontekstowych, takich jak konkretne miejsce, w którym rzekomo się pojawił, informacje o jego źródle i czy ktoś go udostępnił dalej – a także w jaki sposób zdarzyło się wiele polubień lub innych interakcji.

Wszystkie obrazy oraz towarzyszący im tekst i informacje były sfabrykowane – w tym dwa na górze tego artykułu.

Wykorzystaliśmy tylko fałszywe obrazy, aby uniknąć możliwości, że uczestnicy mogli natknąć się na oryginalny obraz przed dołączeniem do naszego badania. W naszych badaniach nie zbadano pokrewnego problemu zwanego błędną atrybucją, w którym rzeczywisty obraz jest prezentowany w niezwiązany kontekst lub z fałszywymi informacjami.

Zrekrutowaliśmy 3,476 uczestników z Amazon Mechanical Turk, z których wszyscy mieli co najmniej 18 lat i mieszkali w USA

Każdy uczestnik badania najpierw odpowiadał na losowo uporządkowany zestaw pytań dotyczących jego umiejętności internetowych, doświadczenia z obrazowaniem cyfrowym i stosunku do różnych problemów społeczno-politycznych. Następnie przedstawiano im losowo wybraną makietę obrazu na swoim pulpicie i proszono o uważne przyjrzenie się obrazowi i ocenę jego wiarygodności.

Kontekst nie pomógł

Odkryliśmy, że oceny uczestników dotyczące wiarygodności obrazów nie różniły się w zależności od kontekstu, w jakim je umieściliśmy. Kiedy umieściliśmy zdjęcie przedstawiające zawalony most w poście na Facebooku, który udostępniły tylko cztery osoby, ludzie ocenili to tak samo prawdopodobnie będzie fałszywy, tak jak wtedy, gdy wyglądało na to, że zdjęcie było częścią artykułu na stronie The New York Times.

Zamiast tego głównymi czynnikami, które decydowały o tym, czy dana osoba mogła poprawnie postrzegać każdy obraz jako fałszywy, był poziom doświadczenia z Internetem i fotografią cyfrową. Osoby zaznajomione z mediami społecznościowymi i narzędziami do obrazowania cyfrowego były bardziej sceptycznie nastawione do autentyczności obrazów i rzadziej przyjmowały je za dobrą monetę.

Odkryliśmy również, że dotychczasowe przekonania i opinie ludzi miały duży wpływ na to, jak oceniali wiarygodność obrazów. Na przykład, gdy dana osoba nie zgadzała się z przesłanką prezentowanego jej zdjęcia, była bardziej skłonna uwierzyć, że jest to podróbka. To odkrycie jest zgodne z badaniami pokazującymi, co nazywa się „błąd potwierdzenia” lub skłonność ludzi do przekonania, że ​​nowa informacja jest prawdziwa lub prawdziwa jeśli się zgadza z tym, co już myślą.

Stronniczość potwierdzania może pomóc wyjaśnić, dlaczego fałszywe informacje tak łatwo rozprzestrzeniają się w Internecie – kiedy ludzie napotykają coś, co potwierdza ich poglądy, chętniej udostępniają te informacje swoim społecznościom online.

Inne badania to pokazały manipulowane obrazy mogą zniekształcać pamięć widza i nawet wpływać na ich podejmowanie decyzji. Tak więc szkoda, jaką mogą wyrządzić fałszywe obrazy, jest realna i znacząca. Nasze odkrycia sugerują, że aby zmniejszyć potencjalna szkoda fałszywych obrazów, najskuteczniejszą strategią jest oferowanie większej liczby osób doświadczeń z mediami online i edycją obrazów cyfrowych – w tym poprzez inwestowanie w edukację. Wtedy będą wiedzieć więcej o tym, jak oceniać obrazy w Internecie i będą mniej skłonni do wpadania w podróbkę.

O autorze

Mona Kasra, adiunkt w zakresie projektowania mediów cyfrowych, University of Virginia

Artykuł został opublikowany ponownie Konwersacje na licencji Creative Commons. Przeczytać oryginalny artykuł.