Das Erkennen gefälschter Bilder im Internet ist schwieriger, als man denkt

Es kann schwierig sein, zu erkennen, ob ein Bild echt ist. Betrachten Sie, wie die Teilnehmer unserer jüngsten Studie, diese beiden Bilder und entscheiden Sie, ob Sie der Meinung sind, dass keines, eines oder beide Bilder manipuliert wurden.

Möglicherweise haben Sie Ihre Beurteilung der Bilder allein auf die visuellen Informationen gestützt oder auch die Glaubwürdigkeit der Quelle sowie die Anzahl der Personen, die die Bilder geliked und geteilt haben, in Ihre Einschätzung einbezogen. Meine Mitarbeiter und ICH kürzlich untersucht wie Menschen die Glaubwürdigkeit bewerten von Bildern, die Online-Geschichten begleiten, und welche Elemente bei deren Bewertung eine Rolle spielen. Wir haben festgestellt, dass man deutlich seltener auf gefälschte Bilder hereinfällt, wenn man mehr Erfahrung mit dem Internet, digitaler Fotografie und Online-Medienplattformen hat – wenn man Was Wissenschaftler als „digitale Medienkompetenz“ bezeichnen

Wer wird von Fälschungen getäuscht?

Wurden Sie getäuscht? Beide Bilder sind gefälscht. Wir wollten das herausfinden wie stark jeder der verschiedenen Faktoren beigetragen hat zur Genauigkeit der Beurteilung von Online-Bildern durch die Nutzer. Wir vermuteten, dass die Vertrauenswürdigkeit der Originalquelle sowie die Glaubwürdigkeit von Sekundärquellen, beispielsweise von Personen, die das Bild geteilt oder erneut veröffentlicht haben, eine Rolle spielen könnten. Wir nahmen außerdem an, dass die bestehende Einstellung des Betrachters zum dargestellten Thema Einfluss haben könnte: Wenn er mit dem Gezeigten nicht einverstanden war, würde er es eher für eine Fälschung halten; stimmte er hingegen mit dem Gesehenen überein, würde er es eher glauben. Darüber hinaus wollten wir herausfinden, wie wichtig es ist, ob jemand mit den Werkzeugen und Techniken zur Bildmanipulation und Fälschung vertraut ist. Diese Methoden haben viel schneller vorangekommen in den letzten Jahren mehr Technologien entwickelt, die digitale Manipulationen erkennen können. Bis dahin Detektive holen einDie Risiken und Gefahren durch böswillige Personen, die gefälschte Bilder nutzen, um die öffentliche Meinung zu beeinflussen oder emotionalen Stress zu verursachen, bleiben hoch. Erst letzten Monat, während der Unruhen nach den Wahlen in Indonesien, Ein Mann verbreitete absichtlich ein gefälschtes Bild In sozialen Medien werden Bilder verbreitet, die antichinesische Ressentiments in der Öffentlichkeit schüren. Unsere Forschung zielte darauf ab, Einblicke in die Mechanismen zu gewinnen, mit denen Menschen die Echtheit dieser Bilder online beurteilen.

Testen gefälschter Bilder

Für unsere Studie erstellten wir sechs gefälschte Fotos zu verschiedenen Themen, darunter Innen- und Außenpolitik, wissenschaftliche Entdeckungen, Naturkatastrophen und soziale Probleme. Anschließend erstellten wir 28 simulierte Bildkompositionen, die veranschaulichten, wie jedes dieser Fotos online erscheinen könnte, beispielsweise auf Facebook geteilt oder auf der Website der New York Times veröffentlicht. Jede Simulation präsentierte ein gefälschtes Bild mit einer kurzen Textbeschreibung seines Inhalts sowie einigen Kontextinformationen und Merkmalen, wie dem vermeintlichen Ort des Erscheinens, Informationen zur Quelle und ob es weiterverbreitet wurde – sowie der Anzahl der Likes oder anderer Interaktionen. Alle Bilder, Texte und Informationen waren erfunden – einschließlich der beiden Bilder am Anfang dieses Artikels. Wir verwendeten ausschließlich gefälschte Bilder, um auszuschließen, dass die Teilnehmenden vor Beginn unserer Studie auf das Originalbild gestoßen sein könnten. Unsere Forschung untersuchte nicht das verwandte Problem der Fehlattribution, bei dem ein reales Bild in einem fremden Kontext präsentiert wird nicht verwandter Kontext oder mit falschen InformationenWir rekrutierten 3.476 Teilnehmer aus Amazon Mechanical TurkAlle Studienteilnehmer waren mindestens 18 Jahre alt und lebten in den USA. Jeder Teilnehmer beantwortete zunächst einen zufällig geordneten Fragenkatalog zu seinen Internetkenntnissen, seiner Erfahrung mit digitaler Bildbearbeitung und seiner Einstellung zu verschiedenen gesellschaftspolitischen Themen. Anschließend wurde ihm auf seinem Desktop eine zufällig ausgewählte Bildsimulation präsentiert, die er sorgfältig betrachten und dessen Glaubwürdigkeit bewerten sollte.

Der Kontext half nicht

Wir stellten fest, dass die Einschätzungen der Teilnehmenden zur Glaubwürdigkeit der Bilder nicht von den jeweiligen Kontexten abhingen. Als wir das Bild einer eingestürzten Brücke in einem Facebook-Beitrag veröffentlichten, den nur vier Personen geteilt hatten, hielten die Teilnehmenden es genauso wahrscheinlich für eine Fälschung wie in einem Artikel auf der Website der New York Times. Die Hauptfaktoren, die darüber entschieden, ob eine Person ein Bild als Fälschung erkannte, waren vielmehr ihre Erfahrung mit dem Internet und der digitalen Fotografie. Personen mit viel Erfahrung in sozialen Medien und digitaler Bildbearbeitung waren skeptischer gegenüber der Echtheit der Bilder und weniger geneigt, sie für bare Münze zu nehmen. Wir fanden außerdem heraus, dass die bestehenden Überzeugungen und Meinungen der Menschen die Beurteilung der Glaubwürdigkeit von Bildern maßgeblich beeinflussten. Beispielsweise hielten Personen, die der Aussage des präsentierten Fotos widersprachen, es eher für eine Fälschung. Dieses Ergebnis deckt sich mit Studien, die das sogenannte „Fälschungs-Effekt-Modell“ untersuchenBestätigungsfehler“ oder die Tendenz von Menschen, neue Informationen für real oder wahr zu halten wenn es übereinstimmt mit dem, was sie bereits glauben. Der Bestätigungsfehler könnte erklären, warum sich Falschinformationen online so leicht verbreiten – wenn Menschen auf etwas stoßen, das ihre Ansichten bestätigt, teilen sie diese Information eher in ihren Online-Communities. Andere Studien haben gezeigt, dass Manipulierte Bilder können das Gedächtnis der Betrachter verzerren und sogar ihre Entscheidungsfindung beeinflussenDer Schaden, der durch gefälschte Bilder entstehen kann, ist also real und erheblich. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass zur Reduzierung des Schadens potenzieller Schaden durch gefälschte BilderDie effektivste Strategie besteht darin, mehr Menschen Erfahrungen mit Online-Medien und digitaler Bildbearbeitung zu ermöglichen – unter anderem durch Investitionen in Bildung. Dadurch lernen sie besser, Online-Bilder zu beurteilen und fallen seltener auf Fälschungen herein. Mona Kasra, Assistenzprofessor für Digital Media Design, Universität von Virginia Dieser Artikel wurde erneut veröffentlicht von Das Gespräch unter einer Creative-Commons-Lizenz. Lesen Sie die Originalartikel.