Identificare un'immagine falsa online è più difficile di quanto tu possa pensare
Se sai come funziona il fotoritocco, potresti avere un vantaggio per individuare i falsi. Gorodenkoff / Shutterstock.com

Può essere difficile dire se un'immagine è reale. Considera, come hanno fatto i partecipanti alla nostra recente ricerca, queste due immagini e vedi se non la pensi nemmeno, o entrambe o entrambe sono state giudicate.

Immagine A: è reale? Mona Kasra, CC BY-ND

Immagine B: che mi dici di questo? Mona Kasra, CC BY-ND

 

Potresti aver basato la tua valutazione delle immagini solo sulle informazioni visive, o forse aver preso in considerazione la tua valutazione di quanto sia stimabile la fonte, o il numero di persone che hanno gradito e condiviso le immagini.

I miei collaboratori e I recentemente studiato come le persone valutano la credibilità di immagini che accompagnano le storie online e quali elementi compongono questa valutazione. Abbiamo riscontrato che è molto meno probabile che ricada per immagini false se hai più esperienza con Internet, la fotografia digitale e le piattaforme multimediali online - se hai quello che gli studiosi chiamano "digital media literacy".


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Chi è ingannato dai falsi?

Eri stato ingannato? Entrambe le immagini sono false.

Volevamo scoprirlo quanto ciascuno di diversi fattori ha contribuito per la precisione del giudizio delle persone sulle immagini online. Abbiamo ipotizzato che l'attendibilità della fonte originale potrebbe essere un elemento, così come la credibilità di qualsiasi fonte secondaria, come le persone che lo hanno condiviso o ripubblicato. Abbiamo anche anticipato che l'attitudine esistente dello spettatore riguardo alla questione illustrata potrebbe influenzarli: se non erano d'accordo con ciò che l'immagine mostrava, potrebbero essere più propensi a ritenerlo falso e, al contrario, più probabile a crederci se fossero d'accordo con quello che hanno visto.

Inoltre, volevamo vedere quanto fosse importante sapere se una persona avesse familiarità con gli strumenti e le tecniche che consentono alle persone di manipolare le immagini e generare quelle false. Quei metodi hanno avanzato molto più rapidamente negli ultimi anni rispetto alle tecnologie in grado di rilevare la manipolazione digitale.

Fino al gli investigatori recuperano, i rischi e i pericoli restano alti nelle persone malintenzionate che utilizzano immagini false per influenzare l'opinione pubblica o causare disagio emotivo. Proprio il mese scorso, durante i disordini post-elettorali in Indonesia, un uomo ha deliberatamente diffuso un'immagine falsa sui social media per infiammare il sentimento anti-cinese tra il pubblico.

La nostra ricerca aveva lo scopo di ottenere informazioni su come le persone prendono decisioni sull'autenticità di queste immagini online.

Test delle immagini false

Per il nostro studio, abbiamo creato sei foto false su una serie di argomenti diversi, tra cui politica interna e internazionale, scoperta scientifica, disastri naturali e problemi sociali. Quindi abbiamo creato le composizioni mock-up di 28 su come ognuna di quelle foto potrebbe apparire online, come condivisa su Facebook o pubblicata sul sito web del New York Times.

Ogni prototipo presentava un'immagine falsa accompagnata da una breve descrizione testuale sul suo contenuto e alcuni segnali e caratteristiche contestuali come il luogo specifico in cui apparentemente appariva, informazioni su quale fosse la sua fonte e se qualcuno l'avesse ricondivisa, nonché su come molti Mi piace o altre interazioni erano accadute.

Tutte le immagini e il testo e le informazioni di accompagnamento sono state fabbricazioni, compresi i due nella parte superiore di questo articolo.

Abbiamo usato solo immagini false per evitare la possibilità che qualsiasi partecipante abbia potuto imbattersi nell'immagine originale prima di unirsi al nostro studio. La nostra ricerca non ha esaminato un problema correlato noto come errata distribuzione, in cui un'immagine reale è presentata in un contesto non correlato o con informazioni false.

Abbiamo reclutato partecipanti 3,476 da Amazon Mechanical Turk, tutti erano almeno 18 e vivevano negli Stati Uniti

Ogni partecipante alla ricerca ha risposto per prima cosa a una serie di domande casualmente ordinate relative alle proprie competenze su Internet, all'esperienza di imaging digitale e all'atteggiamento nei confronti di vari problemi sociopolitici. Sono stati poi presentati con un mock-up di immagini selezionate a caso sul desktop e istruiti a guardare attentamente l'immagine e valutarne la credibilità.

Il contesto non ha aiutato

Abbiamo riscontrato che i giudizi dei partecipanti su quanto fossero credibili le immagini non variavano con i diversi contesti in cui li abbiamo inseriti. Quando abbiamo inserito l'immagine che mostrava un ponte collassato in un post di Facebook che solo quattro persone avevano condiviso, la gente lo giudicava esattamente probabilmente è finto come quando è apparso che l'immagine faceva parte di un articolo sul sito web del New York Times.

Invece, i principali fattori che determinavano se una persona potesse percepire correttamente ogni immagine come un falso erano il loro livello di esperienza con Internet e la fotografia digitale. Le persone che avevano molta familiarità con i social media e gli strumenti di imaging digitale erano più scettici sull'autenticità delle immagini e meno inclini ad accettarle al valore nominale.

Abbiamo anche scoperto che le credenze e le opinioni esistenti delle persone hanno notevolmente influenzato il modo in cui hanno giudicato la credibilità delle immagini. Ad esempio, quando una persona non era d'accordo con la premessa della foto presentata a loro, erano più propensi a credere che fosse un falso. Questo risultato è coerente con studi che mostrano ciò che viene chiamato "bias di conferma"O la tendenza per le persone a credere che una nuova informazione sia reale o vera se corrisponde con quello che già pensano.

La distorsione di conferma potrebbe aiutare a spiegare perché le false informazioni si diffondono così facilmente online: quando le persone incontrano qualcosa che afferma le loro opinioni, condividono più facilmente tali informazioni tra le loro comunità online.

Altre ricerche hanno dimostrato che le immagini manipolate possono distorcere la memoria degli spettatori e persino influenzare il loro processo decisionale. Quindi il danno che può essere causato dalle immagini false è reale e significativo. I nostri risultati suggeriscono che per ridurre il danno potenziale di immagini false, la strategia più efficace è quella di offrire più esperienze di persone con i media online e l'editing di immagini digitali, anche investendo nell'istruzione. Poi sapranno di più su come valutare le immagini online e meno probabilità di cadere per un falso.The Conversation

L'autore

Mona Kasra, Assistente professore di Digital Media Design, University of Virginia

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.