Screenshot di Twitter / Unsplash, Autore previsto

Twitter durante il fine settimana ha "taggato" come manipolato un video che mostra il candidato presidenziale democratico americano Joe Biden che presumibilmente dimentica in quale stato si trova mentre si rivolge alla folla.

Il saluto di Biden "ciao Minnesota" contrastava con la segnaletica prominente che diceva "Tampa, Florida" e "Invia FL al 30330".

Il fact check dell'Associated Press confermato i segnali sono stati aggiunti digitalmente e il filmato originale era effettivamente di un rally del Minnesota. Ma quando il video fuorviante è stato rimosso aveva già più di un milione di visualizzazioni, Il guardiano rapporti.

Se usi i social media, è probabile che tu veda (e in avanti) alcuni di più di 3.2 miliardi immagini e 720,000 ore di video condiviso quotidianamente. Di fronte a un tale eccesso di contenuti, come possiamo sapere cosa è reale e cosa non lo è?

Sebbene una parte della soluzione sia un maggiore utilizzo di strumenti di verifica dei contenuti, è altrettanto importante che tutti noi potenziamo la nostra alfabetizzazione sui media digitali. In definitiva, una delle migliori linee di difesa - e l'unica che puoi controllare - sei tu.

Vedere non dovrebbe sempre significare credere

La disinformazione (quando condividi accidentalmente contenuti falsi) e la disinformazione (quando condividi intenzionalmente) con qualsiasi mezzo può erodere la fiducia nelle istituzioni civili come testate giornalistiche, coalizioni e movimenti sociali. Tuttavia, le foto e i video falsi sono spesso i più potenti.

Per coloro che hanno un interesse politico acquisito, la creazione, la condivisione e / o la modifica di immagini false possono distrarre, confondere e manipolare gli spettatori per seminare discordia e incertezza (specialmente in ambienti già polarizzati). I poster e le piattaforme possono anche trarre profitto dalla condivisione di contenuti falsi e sensazionalisti.

Solo 11-25% dei giornalisti a livello globale utilizza strumenti di verifica dei contenuti dei social media, secondo il Centro internazionale per i giornalisti.

Potresti individuare un'immagine falsificata?

Considera questa foto di Martin Luther King Jr.

La sezione immagine alterata clona parte dello sfondo sul dito di King Jr, quindi sembra che stia girando fuori dalla telecamera. È stato condiviso come autentico Twitter, Reddit ed siti web suprematisti bianchi.

Nel i Nella foto del 1964, King lanciò il segno "V per la vittoria" dopo aver appreso che il Senato degli Stati Uniti aveva approvato la legge sui diritti civili.

Oltre ad aggiungere o rimuovere elementi, esiste un'intera categoria di manipolazione fotografica in cui le immagini vengono fuse insieme.

All'inizio di quest'anno, a foto di un uomo armato è stato photoshoppato da Fox News, che ha sovrapposto l'uomo ad altre scene senza rivelare le modifiche, il Seattle Times segnalati.

Allo stesso modo, il Immagine di seguito è stato condiviso migliaia di volte sui social media a gennaio, durante gli incendi boschivi dell'estate nera australiana. Il fact check dell'AFP confermato non è autentico ed è in realtà una combinazione di alcuni separato fotografie.

Contenuto completamente e parzialmente sintetico

In linea troverai anche sofisticati "deepfake"Video che mostrano persone (generalmente famose) che dicono o fanno cose che non hanno mai fatto. È possibile creare versioni meno avanzate utilizzando le app come Zao ed Rifaccia.

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Un team del Massachusetts Institute of Technology ha creato questo video falso che mostra il presidente degli Stati Uniti Richard Nixon che legge le righe di un discorso preparato nel caso in cui lo sbarco sulla luna del 1969 fosse fallito. (Youtube)

Oppure, se non desideri utilizzare la tua foto per un'immagine del profilo, puoi impostare come predefinita una delle tante siti web offrendo centinaia di migliaia di immagini fotorealistiche di persone generate dall'intelligenza artificiale.

Queste persone non esistono, sono solo immagini generate dall'intelligenza artificiale. Foto generate, CC BY

Modifica dei valori dei pixel e (non così) semplice ritaglio

Anche il ritaglio può alterare notevolmente il contesto di una foto.

Lo abbiamo visto nel 2017, quando un dipendente del governo degli Stati Uniti ha modificato le foto ufficiali dell'inaugurazione di Donald Trump per far apparire la folla più numerosa, secondo Il guardiano. Il membro dello staff ha ritagliato lo spazio vuoto "dove finiva la folla" per una serie di foto per Trump.

Viste della folla alle inaugurazioni dell'ex presidente degli Stati Uniti Barack Obama nel 2009 (a sinistra) e del presidente Donald Trump nel 2017 (a destra). AP

Ma per quanto riguarda le modifiche che alterano solo i valori dei pixel come colore, saturazione o contrasto?

Un esempio storico illustra le conseguenze di ciò. Nel 1994, la rivista Time coprire di OJ Simpson considerevolmente "oscurato" Simpson nel suo foto segnaletica della polizia. Ciò ha aggiunto benzina a un caso già afflitto da tensioni razziali, a cui la rivista risposto:

Nessuna implicazione razziale era intesa, né dal tempo né dall'artista.

Strumenti per smascherare la falsificazione digitale

Per quelli di noi che non vogliono essere ingannati dalla cattiva / disinformazione visiva, sono disponibili strumenti, sebbene ognuno abbia i propri limiti (qualcosa di cui discutiamo nel nostro recente carta).

Invisibile filigrana digitale è stata proposta come soluzione. Tuttavia, non è molto diffuso e richiede il consenso sia degli editori di contenuti che dei distributori.

Ricerca di immagini inversa (come Google) è spesso gratuito e può essere utile per identificare copie precedenti e potenzialmente più autentiche di immagini online. Detto questo, non è infallibile perché:

• si basa su copie inedite dei media già online
• non cerca nel file intero sito web
• non sempre consente il filtraggio in base all'ora di pubblicazione. Alcuni servizi di ricerca di immagini inversa come TinEye supportano questa funzione, ma Google no.
• restituisce solo corrispondenze esatte o quasi, quindi non è completo. Ad esempio, la modifica di un'immagine e quindi il capovolgimento del suo orientamento può indurre Google a pensare che sia completamente diversa.

Gli strumenti più affidabili sono sofisticati

Nel frattempo, i metodi di rilevamento forense manuale per la cattiva / disinformazione visiva si concentrano principalmente sulle modifiche visibili ad occhio nudo o si basano sull'esame di caratteristiche che non sono incluse in ogni immagine (come le ombre). Inoltre richiedono molto tempo, sono costosi e richiedono competenze specialistiche.

Tuttavia, puoi accedere al lavoro in questo campo visitando siti come Snopes.com, che dispone di un archivio in crescita di "falsotografia".

La visione artificiale e l'apprendimento automatico offrono anche funzionalità di rilevamento relativamente avanzate per immagini e video. Ma anche loro richiedono competenze tecniche per funzionare e comprendere.

Inoltre, migliorarli comporta l'utilizzo di grandi volumi di "dati di addestramento", ma i repository di immagini utilizzati per questo di solito non contengono le immagini del mondo reale viste nelle notizie.

Se utilizzi uno strumento di verifica dell'immagine come il progetto REVEAL assistente di verifica dell'immagine, potresti aver bisogno di un esperto per interpretare i risultati.

La buona notizia, tuttavia, è che prima di passare a uno qualsiasi degli strumenti di cui sopra, ci sono alcune semplici domande che puoi porci per capire potenzialmente se una foto o un video sui social media è falso. Pensare:

• è stato originariamente realizzato per i social media?
• quanto ampiamente e per quanto tempo è stato diffuso?
• quali risposte ha ricevuto?
• chi era il pubblico previsto?

Molto spesso, le conclusioni logiche tratte dalle risposte saranno sufficienti per eliminare le immagini non autentiche. È possibile accedere all'elenco completo delle domande, elaborato dagli esperti della Manchester Metropolitan University, qui.

Informazioni sugli autori

TJ Thomson, docente senior in comunicazione visiva e media, Queensland University of Technology; Daniel Angus, Professore Associato in Comunicazione Digitale, Queensland University of Technologye Paula Dootson, docente senior, Queensland University of Technology

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