Sahte Bir Resmin Çevrimiçi Olarak Tanımlanması Sandığınızdan Daha Zor

Sahte Bir Resmin Çevrimiçi Olarak Tanımlanması Sandığınızdan Daha Zor
Fotoğraf düzenlemenin nasıl çalıştığını biliyorsanız, tespit sahtekarlarında bir ayağınız olabilir. Gorodenkoff / Shutterstock.com

Bir resmin gerçek olup olmadığını söylemek zor olabilir. Son araştırmamızdaki katılımcıların yaptığı gibi, bu iki görüntüyü düşünün ve hiçbirinin veya ikisinin de doktor olup olmadığını mı düşündüğünüzü görün.

Bilim Resim A: Gerçek mi? Mona Kasra, CC BY-ND

Bilim Resim B: Peki ya bu? Mona Kasra, CC BY-ND

Resimlere ilişkin değerlendirmenizi yalnızca görsel bilgilere dayanmış veya belki de kaynağın ne kadar saygın olduğu veya resimlerden hoşlanan ve paylaşan insan sayısı hakkındaki değerlendirmenize katılmış olabilirsiniz.

Ortak çalışanlarım ve I son zamanlarda okudu insanlar güvenilirliğini nasıl değerlendiriyor Çevrimiçi öykülere eşlik eden görüntülerin ve bu değerlendirmede hangi unsurların bulunduğunu gösteren. İnternet, dijital fotoğrafçılık ve çevrimiçi medya platformlarında daha deneyimli iseniz sahte görüntülere düşme ihtimalinizin çok düşük olduğunu gördük - alimler “dijital medya okuryazarlığı” olarak adlandırıyor.

Sahte kim tarafından kandırılır?

Kandırdın mı? Her iki resim de sahte.


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


Öğrenmek istedik birkaç faktörün her birinin katkısı insanların çevrimiçi görseller hakkındaki yargılarının doğruluğuna. Orijinal kaynağın güvenilirliğinin, onu paylaşan veya tekrarlayan insanlar gibi herhangi bir ikincil kaynağın güvenilirliği gibi bir unsur olabileceğini varsaydık. Ayrıca, izleyicinin tasvir edilen konuya ilişkin mevcut tutumunun onları etkileyebileceğini de düşündük: Görüntünün gösterdiği şey hakkında bir şeye katılmazlarsa, bunun sahte sayılması daha muhtemel olabilir ve tersine, kabul ettikleri takdirde inanması daha muhtemel olabilir. gördükleri.

Ek olarak, bir insanın görüntüleri manipüle etmesine ve sahte görüntüler üretmesine izin veren araç ve teknikleri bilmesi ne kadar önemli olduğunu görmek istedik. Bu yöntemler var çok daha hızlı bir şekilde gelişmiş Son yıllarda dijital manipülasyonu tespit edebilen teknolojilerden.

E kadar dedektifler yetişmekriskler ve tehlikeler, kamuoyunu etkilemek veya duygusal sıkıntıya neden olmak için sahte görüntüler kullanan kötü niyetli kişilerin yüksek kalmasına devam etmektedir. Daha geçen ay, Endonezya’daki seçim sonrası yaşanan huzursuzluk sırasında Bir adam kasıtlı olarak sahte bir görüntü yaydı sosyal medyada halk arasında Çin karşıtı düşünceleri alevlendirmek için.

Araştırmamız, insanların bu görüntülerin orijinalliği hakkında nasıl online kararlar aldıkları konusunda fikir edinmek için yapıldı.

Sahte görüntüleri test etme

Çalışmamız için, iç ve dış politika, bilimsel keşif, doğal afet ve sosyal konular dahil olmak üzere çeşitli konularda altı sahte fotoğraf oluşturduk. Daha sonra, Facebook'ta paylaşılan ya da The New York Times web sitesinde yayınlananlar gibi, bu fotoğrafların her birinin çevrimiçi görünme şeklini gösteren 28 sahte kompozisyonları oluşturduk.

Her grup, içeriği hakkında kısa bir metinsel açıklama ve içeriğinde yer alan belirli bir yer, kaynağının ne olduğu ve herhangi birinin yeniden paylaştığı gibi bilgiler gibi birkaç bağlamsal ipucu ve özellik eşliğinde sahte bir görüntü sundu. çok beğendim ya da başka etkileşimler oldu.

Tüm görüntüler ve beraberindeki metin ve bilgiler, bu makalenin başındaki ikisi de dahil olmak üzere fabrikasyondu.

Çalışmamıza katılmadan önce katılımcıların orijinal görüntünün karşısına çıkma ihtimalini önlemek için sadece sahte görüntüler kullandık. Araştırmamız, gerçek bir görüntünün bir sunuşta sunulduğu, yanlış kullanım olarak bilinen ilgili bir sorunu incelememiştir. ilgisiz bağlam ya da yanlış bilgi.

3,476 katılımcısını işe aldık Amazon Mekanik Türkhepsi en azından 18 idi ve ABD'de yaşadı.

Her araştırma katılımcısı ilk olarak internet becerileri, dijital görüntüleme deneyimleri ve çeşitli sosyopolitik konulara yönelik tutumlarıyla ilgili rastgele sıralı bir dizi soruya cevap verdi. Daha sonra masaüstünde rastgele seçilen bir görüntüyle takdim edildiler ve görüntüye dikkatlice bakmaları ve güvenilirliklerini derecelendirmeleri istendi.

Bağlam yardımcı olmadı

Katılımcıların, görüntülerin ne kadar güvenilir olduğuna dair yargılarının, içine koyduğumuz farklı bağlamlara göre değişiklik göstermediğini tespit ettik. Facebook gönderisine yalnızca dört kişinin paylaştığı çökmüş bir köprüyü gösteren resmi koyduğumuzda Bu görüntünün The New York Times web sitesinde yayınlanan bir makalenin parçası olduğu göründüğü gibi sahte olması muhtemeldir.

Bunun yerine, bir kişinin her görüntüyü sahte olarak algılayabildiğini belirleyen ana faktörler, internet ve dijital fotoğrafçılık konusundaki deneyimleridir. Sosyal medya ve dijital görüntüleme araçlarına aşina olan insanlar, görüntülerin gerçekliği konusunda daha şüpheci ve onları gerçek değerleriyle kabul etmeleri daha az olasıydı.

Ayrıca, insanların mevcut inançlarının ve görüşlerinin, görüntülerin güvenilirliğini nasıl değerlendirdiklerini büyük ölçüde etkilediğini tespit ettik. Örneğin, bir kişi kendisine sunulan fotoğrafın öncülüne katılmıyorsa, bunun sahte olduğuna inanması daha olasıydı. Bu bulgu ne dendiğini gösteren çalışmalarla tutarlıdıronay önyargı, ”Veya insanların yeni bir parça bilginin gerçek veya gerçek olduğuna inanma eğilimi eşleşirse zaten ne düşündükleriyle.

Onaylama yanlılığı, yanlış bilgilerin neden çevrimiçi olarak kolayca yayıldığını açıklamaya yardımcı olabilir - insanlar görüşlerini onaylayan bir şeyle karşılaştığında, bu bilgileri toplulukları arasında çevrimiçi olarak daha kolay paylaşırlar.

Diğer araştırmalar göstermiştir ki manipüle edilmiş görüntüler izleyicinin hafızasını bozabilir ve hatta karar vermelerini etkilemek. Dolayısıyla sahte görüntülerin yapabileceği zarar gerçek ve önemli. Bulgularımız azaltmak için sahte görüntülerin potansiyel zararıEn etkili strateji, eğitime yatırım yapmak da dahil olmak üzere, çevrimiçi medya ve dijital görüntü düzenlemeyle ilgili daha fazla insana deneyim sunmaktır. Sonra, çevrimiçi görüntülerin nasıl değerlendirileceği hakkında daha fazla bilgi sahibi olacaklar ve sahte olma ihtimalleri daha düşük olacaktır.Konuşma

Yazar Hakkında

Mona Kasra, Dijital Medya Tasarımı Yardımcı Doçenti, University of Virginia

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}