Si sabe cómo funciona la edición de fotos, es posible que tenga una ventaja al detectar falsificaciones. Gorodenkoff / Shutterstock.com

Puede ser difícil saber si una imagen es real. Considere, como lo hicieron los participantes en nuestra investigación reciente, estas dos imágenes y vea si cree que ninguna de las dos ha sido manipulada.

Imagen A: ¿Es real? Mona Kasra, CC BY-ND

Imagen B: ¿Qué hay de este? Mona Kasra, CC BY-ND

Es posible que haya basado su evaluación de las imágenes solo en la información visual, o quizás haya tenido en cuenta su evaluación de la reputación de la fuente, o el número de personas a quienes les gustaron y compartieron las imágenes.

Mis colaboradores y I recientemente estudiado Cómo la gente evalúa la credibilidad. de imágenes que acompañan a las historias en línea y qué elementos figuran en esa evaluación. Descubrimos que es mucho menos probable que caigas en imágenes falsas si tienes más experiencia con Internet, fotografía digital y plataformas de medios en línea, si tienes lo que los estudiosos llaman "alfabetización en medios digitales".

¿Quién es engañado por las falsificaciones?

¿Fuiste engañado? Ambas imágenes son falsas.

Queríamos averiguar ¿Cuánto contribuyó cada uno de varios factores? a la exactitud del juicio de la gente sobre imágenes en línea. Nuestra hipótesis es que la confiabilidad de la fuente original podría ser un elemento, al igual que la credibilidad de cualquier fuente secundaria, como las personas que la compartieron o la publicaron. También anticipamos que la actitud existente del espectador sobre el tema representado podría influir en ellos: si no estaban de acuerdo con algo sobre lo que mostraba la imagen, es más probable que lo consideraran falso y, a la inversa, más probable que lo crearan si estuvieran de acuerdo. lo que vieron

Además, queríamos ver cuánto importaba si una persona estaba familiarizada con las herramientas y técnicas que les permiten manipular imágenes y generar imágenes falsas. Esos metodos tienen Avanzó mucho más rápido En los últimos años que las tecnologías que pueden detectar la manipulación digital.

Hasta el los detectives alcanzanLos riesgos y los riesgos siguen siendo altos en personas malintencionadas que utilizan imágenes falsas para influir en la opinión pública o causar angustia emocional. Apenas el mes pasado, durante los disturbios postelectorales en Indonesia, un hombre deliberadamente difundió una imagen falsa en las redes sociales para inflamar el sentimiento anti chino entre el público.

El objetivo de nuestra investigación fue obtener información sobre cómo las personas toman decisiones sobre la autenticidad de estas imágenes en línea.

Prueba de imágenes falsas

Para nuestro estudio, creamos seis fotos falsas sobre un conjunto diverso de temas, que incluyen política nacional e internacional, descubrimiento científico, desastres naturales y problemas sociales. Luego creamos composiciones simuladas de 28 de cómo cada una de esas fotos pueden aparecer en línea, como las que se comparten en Facebook o se publican en el sitio web de The New York Times.

Cada modelo presentaba una imagen falsa acompañada de una breve descripción textual sobre su contenido y algunas indicaciones y características contextuales, como el lugar particular en el que aparentemente apareció, la información sobre cuál era su fuente y si alguien lo había vuelto a compartir, así como cómo Muchos gustos u otras interacciones habían sucedido.

Todas las imágenes y el texto y la información que lo acompañan fueron fabricaciones, incluidas las dos en la parte superior de este artículo.

Utilizamos solo imágenes falsas para evitar la posibilidad de que los participantes se hayan cruzado con la imagen original antes de unirse a nuestro estudio. Nuestra investigación no examinó un problema relacionado conocido como mala atribución, donde una imagen real se presenta en una contexto no relacionado o con información falsa.

Reclutamos participantes de 3,476 de Amazon Mechanical Turk, todos los cuales eran al menos 18 y vivían en los Estados Unidos.

Cada participante de la investigación respondió primero a un conjunto de preguntas ordenadas al azar con respecto a sus habilidades de Internet, experiencia en imágenes digitales y actitud hacia diversos problemas sociopolíticos. Luego se les presentó una maqueta de imagen seleccionada al azar en su escritorio y se les indicó que observaran la imagen cuidadosamente y calificaran su credibilidad.

El contexto no ayudó

Descubrimos que los juicios de los participantes acerca de cuán creíbles eran las imágenes no variaban en los diferentes contextos en que las colocamos. Cuando colocamos la imagen que muestra un puente colapsado en una publicación de Facebook que solo cuatro personas habían compartido, la gente lo juzgó igual probablemente sea falso como cuando apareció esa imagen era parte de un artículo en el sitio web de The New York Times.

En cambio, los principales factores que determinaron si una persona podía percibir correctamente cada imagen como una falsificación eran su nivel de experiencia con Internet y la fotografía digital. Las personas que tenían mucha familiaridad con las redes sociales y las herramientas de imágenes digitales eran más escépticas acerca de la autenticidad de las imágenes y tenían menos probabilidades de aceptarlas a su valor nominal.

También descubrimos que las creencias y opiniones existentes de la gente influyeron enormemente en la forma en que juzgaron la credibilidad de las imágenes. Por ejemplo, cuando una persona no estaba de acuerdo con la premisa de la foto que se les presentaba, era más probable que creyeran que era una falsificación. Este hallazgo es consistente con estudios que muestran lo que se llama "sesgo de confirmación, "O la tendencia de la gente a creer que una información nueva es real o verdadera si coincide Con lo que ya piensan.

El sesgo de confirmación podría ayudar a explicar por qué la información falsa se difunde tan fácilmente en línea: cuando las personas encuentran algo que afirma sus puntos de vista, comparten más fácilmente esa información entre sus comunidades en línea.

Otra investigación ha demostrado que Las imágenes manipuladas pueden distorsionar la memoria de los espectadores. e incluso influir en su toma de decisiones. Entonces, el daño que pueden hacer las imágenes falsas es real y significativo. Nuestros hallazgos sugieren que para reducir la daño potencial de imágenes falsasLa estrategia más efectiva es ofrecer a las personas más experiencias con los medios en línea y la edición de imágenes digitales, incluso invirtiendo en educación. Luego sabrán más sobre cómo evaluar imágenes en línea y tendrán menos probabilidades de caer en una falsificación.

Sobre la autora

Mona Kasra, Profesor Asistente de Diseño de Medios Digitales, Universidad de Virginia

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.