Identificare un'immagine falsa online è più difficile di quanto si possa pensare

Può essere difficile stabilire se un'immagine sia autentica. Considerate, come hanno fatto i partecipanti alla nostra recente ricerca, queste due immagini e valutate se pensate che nessuna delle due, una o entrambe siano state ritoccate.

Potresti aver basato la tua valutazione delle immagini solo sulle informazioni visive, o forse hai preso in considerazione nella tua valutazione l'affidabilità della fonte, o il numero di persone a cui sono piaciute e che hanno condiviso le immagini. I miei collaboratori e IO studiato di recente come le persone valutano la credibilità delle immagini che accompagnano le storie online e quali elementi influenzano tale valutazione. Abbiamo scoperto che è molto meno probabile cadere in immagini false se si ha maggiore esperienza con Internet, la fotografia digitale e le piattaforme di media online, ovvero se si ha ciò che gli studiosi chiamano “alfabetizzazione mediatica digitale”

Chi viene ingannato dai falsi?

Sei stato ingannato? Entrambe le immagini sono false. Volevamo scoprirlo quanto ha contribuito ciascuno dei diversi fattori all'accuratezza del giudizio delle persone sulle immagini online. Abbiamo ipotizzato che l'affidabilità della fonte originale potesse essere un fattore, così come la credibilità di qualsiasi fonte secondaria, come le persone che l'hanno condivisa o ripubblicata. Abbiamo anche previsto che l'atteggiamento attuale dell'utente nei confronti dell'argomento rappresentato potesse influenzarlo: se non era d'accordo con qualcosa di ciò che l'immagine mostrava, era più probabile che la considerasse falsa e, al contrario, più probabile che ci credesse se era d'accordo con ciò che vedeva. Inoltre, volevamo verificare quanto fosse importante la familiarità di una persona con gli strumenti e le tecniche che consentono di manipolare le immagini e generarne di false. Questi metodi hanno avanzato molto più velocemente negli ultimi anni rispetto alle tecnologie in grado di rilevare la manipolazione digitale. Fino a quando i detective si incontrano, i rischi e i pericoli che persone malintenzionate utilizzino immagini false per influenzare l'opinione pubblica o causare disagio emotivo rimangono elevati. Proprio il mese scorso, durante i disordini post-elettorali in Indonesia, un uomo ha deliberatamente diffuso un'immagine falsa sui social media per alimentare il sentimento anti-cinese tra l'opinione pubblica. La nostra ricerca mirava a comprendere come le persone prendono decisioni sull'autenticità di queste immagini online.

Test di immagini false

Per il nostro studio, abbiamo creato sei foto false su una serie diversificata di argomenti, tra cui politica nazionale e internazionale, scoperte scientifiche, disastri naturali e questioni sociali. Abbiamo poi creato 28 composizioni di mock-up di come ciascuna di queste foto potrebbe apparire online, ad esempio condivisa su Facebook o pubblicata sul sito web del New York Times. Ogni mock-up presentava un'immagine falsa accompagnata da una breve descrizione testuale del suo contenuto e da alcuni indizi e caratteristiche contestuali, come il luogo specifico in cui presumibilmente appariva, informazioni sulla sua fonte e se qualcuno l'avesse ricondivisa, nonché il numero di "Mi piace" o altre interazioni avvenute. Tutte le immagini, il testo e le informazioni di accompagnamento erano invenzioni, comprese le due all'inizio di questo articolo. Abbiamo utilizzato solo immagini false per evitare la possibilità che i partecipanti potessero essersi imbattuti nell'immagine originale prima di unirsi al nostro studio. La nostra ricerca non ha esaminato un problema correlato noto come attribuzione errata, in cui un'immagine reale viene presentata in un contesto non correlato o con informazioni falseAbbiamo reclutato 3.476 partecipanti da Amazon Mechanical Turk, tutti di almeno 18 anni e residenti negli Stati Uniti. Ogni partecipante alla ricerca ha prima risposto a una serie di domande ordinate casualmente riguardanti le proprie competenze in Internet, l'esperienza nell'imaging digitale e l'atteggiamento verso varie questioni sociopolitiche. Successivamente, è stato presentato loro un mock-up di immagine selezionato casualmente sul proprio desktop e gli è stato chiesto di osservarlo attentamente e valutarne l'attendibilità.

Il contesto non ha aiutato

Abbiamo scoperto che il giudizio dei partecipanti sulla credibilità delle immagini non variava a seconda del contesto in cui le abbiamo inserite. Quando abbiamo inserito l'immagine che mostrava un ponte crollato in un post di Facebook condiviso solo da quattro persone, le persone l'hanno giudicata falsa con la stessa probabilità di quando l'immagine sembrava far 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 falsa erano il suo 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 scettiche sull'autenticità delle immagini e meno propense ad accettarle per quello che erano. Abbiamo anche scoperto che le convinzioni e le opinioni preesistenti delle persone influenzavano notevolmente il modo in cui giudicavano la credibilità delle immagini. Ad esempio, quando una persona non era d'accordo con la premessa della foto presentata, era più propensa a credere che fosse falsa. Questa scoperta è coerente con gli studi che mostrano ciò che viene chiamato "pregiudizio di conferma,” o la tendenza delle persone a credere che una nuova informazione sia reale o vera se corrisponde con ciò che già pensano. Il pregiudizio di conferma potrebbe aiutare a spiegare perché le informazioni false si diffondono così facilmente online: quando le persone incontrano qualcosa che conferma le loro opinioni, condividono più facilmente quell'informazione con le loro comunità online. Altre ricerche hanno dimostrato che le immagini manipolate possono distorcere la memoria degli spettatori e anche influenzare il loro processo decisionaleQuindi il danno che può essere causato dalle immagini false è reale e significativo. I nostri risultati suggeriscono che per ridurre il potenziale danno delle immagini falseLa strategia più efficace è offrire a più persone esperienze con i media online e l'editing di immagini digitali, anche investendo nella formazione. In questo modo, impareranno meglio come valutare le immagini online e saranno meno inclini a cadere nella trappola di un falso. Mona Kasra, Professore associato di progettazione dei media digitali, Università della Virginia Questo articolo è ripubblicato da La conversazione sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.