在線識別假圖片比你想像的要難

在線識別假圖片比你想像的要難
如果你知道照片編輯是如何工作的,那麼你可能會有機會發現假貨。 Gorodenkoff / Shutterstock.com

很難判斷圖片是否真實。 正如我們最近研究的參與者所做的那樣,考慮這兩個圖像,看看你是否認為它們中的任何一個或兩個都沒有被篡改過。

圖A:真的嗎? 莫娜卡斯拉, CC BY-ND

圖B:這個怎麼樣? 莫娜卡斯拉, CC BY-ND

 

您可能僅根據視覺信息對圖像進行評估,或者可能在評估信息源的信譽,或喜歡和共享圖像的人數時考慮因素。

我的合作者和 I 最近研究過 人們如何評價可信度 與在線故事相關的圖像以及該評估中的元素。 我們發現,如果你對互聯網,數碼攝影和在線媒體平台有更多的經驗,你就不太可能墮落假圖像 - 如果你有 學者稱之為“數字媒體素養”。

誰被假貨騙了?

你被欺騙了嗎? 這兩張圖片都是假的。


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我們想知道 幾個因素中的每一個貢獻了多少 人們對在線圖像判斷的準確性。 我們假設原始來源的可信度可能是一個要素,任何二級來源的可信度都可能,例如共享或轉發它的人。 我們還預計觀眾對所描述問題的現有態度可能會影響他們:如果他們不同意圖像顯示的內容,他們可能更有可能認為它是假的,相反,如果他們同意,他們更有可能相信它。他們看到了什麼。

此外,我們想知道一個人是否熟悉允許人們操縱圖像並生成假圖像的工具和技術,這一點至關重要。 那些方法有 進步得更快 近年來,技術可以檢測數字操作。

直到 偵探趕上來,使用虛假形象影響公眾輿論或引起情緒困擾的惡意用戶的風險和危險仍然很高。 就在上個月,在印度尼西亞的選舉後騷亂中, 一個男人故意散佈假像 在社交媒體上激起公眾反華情緒。

我們的研究旨在深入了解人們如何在線決定這些圖像的真實性。

測試假圖像

在我們的研究中,我們為各種主題創作了六張假照片,包括國內和國際政治,科學發現,自然災害和社會問題。 然後,我們創建了28模型組合,了解每張照片如何在線顯示,例如在Facebook上分享或在紐約時報網站上發布。

每個模型都呈現了一個虛假的圖像,並附有關於其內容的簡短文字描述,以及一些上下文線索和特徵,例如據稱出現的特定地點,有關其來源的信息以及是否有人轉發過它 - 以及如何許多喜歡或其他互動已經發生。

所有圖像和隨附的文本和信息都是捏造 - 包括本文頂部的兩個。

我們僅使用假圖像來避免任何參與者在加入我們的研究之前可能遇到原始圖像的可能性。 我們的研究沒有研究一個被稱為錯誤歸因的相關問題,其中一個真實的圖像呈現在一個 不相關的背景或虛假信息.

我們從中招募了3,476參與者 亞馬遜Mechanical Turk,他們都至少是18並且住在美國

每個研究參與者首先回答了一組隨機排列的關於他們的互聯網技能,數字成像經驗和對各種社會政治問題態度的問題。 然後,他們在桌面上隨機選擇圖像模型,並指示仔細查看圖像並評估其可信度。

上下文沒有幫助

我們發現,參與者對圖像可信度的判斷並沒有因我們提出的不同背景而有所不同。當我們把圖片顯示在Facebook帖子中只有四個人共享的折疊橋時,人們認為它就像可能是虛假的,因為它似乎是紐約時報網站上的一篇文章的一部分。

相反,決定一個人是否能夠正確地將每個圖像視為假的主要因素是他們對互聯網和數字攝影的經驗水平。 對社交媒體和數字成像工具有很多熟悉度的人對圖像的真實性更加懷疑,並且不太可能以面值接受它們。

我們還發現,人們現有的信念和觀點極大地影響了他們判斷圖像可信度的方式。 例如,當一個人不同意提交給他們的照片的前提時,他們更可能認為這是假的。 這一發現與顯示所謂“確認偏誤,“或者人們相信一條新信息的傾向是真實的還是真實的 如果它匹配 用他們已經想到的。

確認偏見可以幫助解釋為什麼虛假信息在網上如此容易傳播 - 當人們遇到肯定他們觀點的東西時,他們更容易在網上在他們的社區中分享這些信息。

其他研究表明 操縱的圖像會扭曲觀眾的記憶 乃至 影響他們的決策。 因此,虛假圖像可以造成的傷害是真實而重要的。 我們的研究結果表明要減少 假圖像的潛在危害,最有效的策略是提供更多人在線媒體和數字圖像編輯的體驗 - 包括投資教育。 然後他們會更多地了解如何評估在線圖像,並且不太可能墮落。談話

關於作者

莫娜卡斯拉,數字媒體設計助理教授, 美國弗吉尼亞大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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