por TJ Thomson
Twitter durante el fin de semana “etiquetó” como manipulado un video que mostraba al candidato presidencial demócrata estadounidense Joe Biden supuestamente olvidando en qué estado se encontraba mientras se dirigía a una multitud.
El saludo de “hola Minnesota” de Biden contrastaba con la señalización prominente que decía “Tampa, Florida” y “Envía un mensaje de texto con FL al 30330”.
La verificación de hechos de Associated Press confirmó que los letreros se agregaron digitalmente y que las imágenes originales eran de un mitin de Minnesota. Pero para cuando se eliminó el video engañoso, ya tenía más de un millón de visitas, informa The Guardian.
Si usa las redes sociales, es probable que vea (y reenvíe) algunas de las más de 3,2 mil millones de imágenes y 720,000 horas de video que se comparten diariamente . Ante tal exceso de contenido, ¿cómo podemos saber qué es real y qué no?
Si bien una parte de la solución es un mayor uso de herramientas de verificación de contenido, es igualmente importante que todos impulsemos nuestra alfabetización en medios digitales. En última instancia, una de las mejores líneas de defensa, y la única que puede controlar, es usted.
Ver no siempre debe ser creer
La desinformación (cuando accidentalmente comparte contenido falso) y la desinformación (cuando lo comparte intencionalmente) en cualquier medio puede erosionar la confianza en instituciones civiles como organizaciones de noticias, coaliciones y movimientos sociales. Sin embargo, las fotos y los videos falsos suelen ser los más potentes.
Para aquellos con un interés político creado, crear, compartir y / o editar imágenes falsas puede distraer, confundir y manipular a los espectadores para sembrar discordia e incertidumbre (especialmente en entornos ya polarizados). Los carteles y las plataformas también pueden ganar dinero compartiendo contenido sensacionalista falso.
Solo entre el 11 y el 25 por ciento de los periodistas a nivel mundial utilizan herramientas de verificación de contenido de redes sociales, según el Centro Internacional para Periodistas.
¿Podrías encontrar una imagen manipulada?
Considere esta foto de Martin Luther King Jr.
Esta imagen alterada clona parte del fondo sobre el dedo de King Jr, por lo que parece que está apagando la cámara. Se ha compartido como genuino en Twitter , Reddit y sitios web de supremacistas blancos .
En la foto original de 1964, King mostró el letrero “V de victoria” después de enterarse de que el Senado de los Estados Unidos había aprobado el proyecto de ley de derechos civiles.
Más allá de agregar o eliminar elementos, existe toda una categoría de manipulación de fotografías en la que las imágenes se fusionan.
A principios de este año, Fox News hizo photoshop de una foto de un hombre armado , que superpuso al hombre en otras escenas sin revelar las ediciones, informó el Seattle Times.
Del mismo modo, la imagen a continuación se compartió miles de veces en las redes sociales en enero, durante los incendios forestales de Black Summer en Australia. La verificación de hechos de la AFP confirmó que no es auténtica y en realidad es una combinación de varias fotos separadas.
Contenido total y parcialmente sintético
En línea, también encontrará videos sofisticados ” deepfake ” que muestran a personas (generalmente famosas) que dicen o hacen cosas que nunca hicieron. Se pueden crear versiones menos avanzadas usando aplicaciones como Zao y Reface.
O, si no desea usar su foto para una foto de perfil, puede usar uno de varios sitios web que ofrecen cientos de miles de imágenes fotorrealistas de personas generadas por IA.
Edición de valores de píxeles y el (no tan) recorte simple
El recorte también puede alterar en gran medida el contexto de una foto.
Vimos esto en 2017, cuando un empleado del gobierno de EE. UU. Editó imágenes oficiales de la toma de posesión de Donald Trump para que la multitud pareciera más grande, según The Guardian . El miembro del personal recortó el espacio vacío “donde terminaba la multitud” para una serie de fotografías de Trump.
Pero, ¿qué pasa con las ediciones que solo alteran los valores de los píxeles como el color, la saturación o el contraste?
Un ejemplo histórico ilustra las consecuencias de esto. En 1994, la portada de la revista Time de OJ Simpson “oscureció” considerablemente a Simpson en su foto policial . Esto agregó combustible a un caso ya plagado de tensión racial, al que la revista respondió : “No se pretendió ninguna implicación racial, ni por Time ni por el artista”.
Herramientas para desacreditar la falsificación digital
Para aquellos de nosotros que no queremos dejarnos engañar por la desinformación o errores visuales, existen herramientas disponibles, aunque cada una tiene sus propias limitaciones (algo que discutimos en nuestro artículo reciente ).
Se ha propuesto la marca de agua digital invisible como solución. Sin embargo, no está muy extendido y requiere la participación tanto de los editores como de los distribuidores.
La búsqueda inversa de imágenes (como la de Google ) suele ser gratuita y puede resultar útil para identificar copias anteriores y potencialmente más auténticas de imágenes en línea. Dicho esto, no es infalible porque:
- Se basa en copias sin editar de los medios que ya están en línea.
- No busca en toda la web.
- No siempre permite filtrar por hora de publicación. Algunos servicios de búsqueda de imágenes inversas, como TinEye, admiten esta función, pero Google no.
- Devuelve solo coincidencias exactas o casi coincidencias, por lo que no es exhaustivo. Por ejemplo, editar una imagen y luego cambiar su orientación puede engañar a Google haciéndole creer que es completamente diferente.
Las herramientas más confiables son sofisticadas
Mientras tanto, los métodos manuales de detección forense para errores visuales / desinformación se centran principalmente en ediciones visibles a simple vista o se basan en el examen de características que no están incluidas en todas las imágenes (como las sombras). También consumen mucho tiempo, son costosos y necesitan conocimientos especializados.
Aún así, puede acceder al trabajo en este campo visitando sitios como Snopes.com, que tiene un repositorio creciente de ” fauxtografía “.
La visión por computadora y el aprendizaje automático también ofrecen capacidades de detección relativamente avanzadas para imágenes y videos . Pero también requieren experiencia técnica para operar y comprender.
Además, mejorarlos implica el uso de grandes volúmenes de “datos de entrenamiento”, pero los repositorios de imágenes que se utilizan para esto generalmente no contienen las imágenes del mundo real que se ven en las noticias.
Si utiliza una herramienta de verificación de imágenes, como el asistente de verificación de imágenes del proyecto REVEAL , es posible que necesite un experto para ayudar a interpretar los resultados.
La buena noticia, sin embargo, es que antes de recurrir a cualquiera de las herramientas anteriores, hay algunas preguntas simples que puede hacerse para averiguar si una foto o un video en las redes sociales es falso. Pensar:
- ¿Fue creado originalmente para las redes sociales?
- ¿Cuán ampliamente y durante cuánto tiempo se distribuyó?
- ¿Qué respuestas recibió?
- ¿Quiénes eran los públicos previstos?
Muy a menudo, las conclusiones lógicas extraídas de las respuestas serán suficientes para eliminar las imágenes no auténticas. Puede acceder a la lista completa de preguntas, elaborada por expertos de la Universidad Metropolitana de Manchester, aquí .
Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original .
Crédito de la imagen: Simon Steinberger de Pixabay
