Capturas de tela / Unsplash do Twitter, Autor fornecida

O Twitter no fim de semana “marcou” como manipulado um vídeo que mostrava o candidato presidencial democrata dos EUA, Joe Biden, supostamente esquecido em que estado se encontra enquanto se dirige a uma multidão.

A saudação “Olá, Minnesota” de Biden contrastou com a sinalização proeminente dizendo “Tampa, Flórida” e “Texto FL para 30330”.

Verificação de fatos da Associated Press confirmado os sinais foram adicionados digitalmente e a filmagem original era de fato de um comício em Minnesota. Mas quando o vídeo enganoso foi removido, ele já tinha mais de um milhão de visualizações, The Guardian relatórios.

Se você usa a mídia social, é provável que veja (e encaminhe) alguns dos mais de 3.2 bilhões imagens e 720,000 horas de video compartilhado diariamente. Diante de tanta abundância de conteúdo, como podemos saber o que é real e o que não é?

Embora uma parte da solução seja o aumento do uso de ferramentas de verificação de conteúdo, é igualmente importante que todos nós aumentemos nossa cultura de mídia digital. Em última análise, uma das melhores linhas de defesa - e a única que você pode controlar - é você.

Ver nem sempre deve ser acreditar

A desinformação (quando você acidentalmente compartilha conteúdo falso) e a desinformação (quando você o compartilha intencionalmente) em qualquer meio pode erodir a confiança nas instituições civis como organizações de notícias, coalizões e movimentos sociais. No entanto, fotos e vídeos falsos costumam ser os mais potentes.

Para aqueles com interesse político, criar, compartilhar e / ou editar imagens falsas pode distrair, confundir e manipular os espectadores para semear discórdia e incerteza (especialmente em ambientes já polarizados). Cartazes e plataformas também podem ganhar dinheiro com o compartilhamento de conteúdo falso e sensacionalista.

Somente 11-25% de jornalistas em todo o mundo usam ferramentas de verificação de conteúdo de mídia social, de acordo com o International Center for Journalists.

Você conseguiu identificar uma imagem adulterada?

Considere esta foto de Martin Luther King Jr.

Esta imagem alterada clona parte do fundo sobre o dedo de King Jr, então parece que ele está desligando a câmera. Foi compartilhado como genuíno em Twitter, Reddit e sites de supremacia branca.

No original Foto de 1964, King mostrou o sinal de “V da vitória” após saber que o Senado dos EUA aprovou o projeto de lei dos direitos civis.

Além de adicionar ou remover elementos, há toda uma categoria de manipulação de fotos na qual as imagens são fundidas.

No início deste ano, um foto de um homem armado foi photoshopado por Fox News, que sobrepôs o homem a outras cenas sem revelar as edições, o Seattle Times relatado.

Da mesma forma, o imagem abaixo foi compartilhado milhares de vezes nas redes sociais em janeiro, durante os incêndios florestais de Black Summer na Austrália. A verificação de fatos da AFP confirmado não é autêntico e, na verdade, é uma combinação de vários separado fotos.

Conteúdo total e parcialmente sintético

Online, você também encontrará sofisticados “deepfake”Vídeos mostrando (geralmente famosos) pessoas dizendo ou fazendo coisas que nunca fizeram. Versões menos avançadas podem ser criadas usando aplicativos como Zao e Recuperar.

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Uma equipe do Instituto de Tecnologia de Massachusetts criou este vídeo falso que mostra o presidente dos EUA, Richard Nixon, lendo versos de um discurso feito em caso de falha do pouso na lua de 1969. (Youtube)

Ou, se não quiser usar sua foto para uma imagem de perfil, você pode usar uma de várias sites oferecendo centenas de milhares de imagens fotorrealistas de pessoas geradas por IA.

Essas pessoas não existem, são apenas imagens geradas por inteligência artificial. Fotos Geradas, CC BY

Editando valores de pixel e o (não tão) corte simples

O recorte também pode alterar muito o contexto de uma foto.

Vimos isso em 2017, quando um funcionário do governo dos EUA editou fotos oficiais da posse de Donald Trump para fazer a multidão parecer maior, de acordo com The Guardian. O funcionário cortou o espaço vazio “onde a multidão terminava” para um conjunto de fotos para Trump.

Visualizações das multidões nas inaugurações do ex-presidente dos Estados Unidos Barack Obama em 2009 (à esquerda) e do presidente Donald Trump em 2017 (à direita). AP

Mas e as edições que apenas alteram os valores dos pixels, como cor, saturação ou contraste?

Um exemplo histórico ilustra as consequências disso. Em 1994, a revista Time's cobrir de OJ Simpson "escureceu" consideravelmente Simpson em seu foto policial. Isso acrescentou lenha a um caso já atormentado pela tensão racial, ao qual a revista respondeu:

Nenhuma implicação racial foi pretendida, pela Time ou pelo artista.

Ferramentas para desmascarar a falsificação digital

Para aqueles de nós que não querem ser enganados pela desinformação visual, existem ferramentas disponíveis - embora cada uma venha com suas próprias limitações (algo que discutimos em nosso recente papel).

Invisível marca d'água digital foi proposto como uma solução. No entanto, não é muito difundido e requer a adesão de editores e distribuidores de conteúdo.

Pesquisa reversa de imagens (como Google) geralmente é gratuito e pode ser útil para identificar cópias anteriores e potencialmente mais autênticas de imagens online. Dito isso, não é à prova de falhas porque:

• depende de cópias não editadas da mídia que já estão online
• não procura o todo web
• nem sempre permite a filtragem por hora de publicação. Alguns serviços de pesquisa reversa de imagens, como TinEye suporta esta função, mas o do Google não.
• retorna apenas correspondências exatas ou quase correspondências, por isso não é completo. Por exemplo, editar uma imagem e, em seguida, inverter sua orientação pode fazer o Google pensar que é algo totalmente diferente.

As ferramentas mais confiáveis ​​são sofisticadas

Enquanto isso, os métodos de detecção forense manual para desinformação visual se concentram principalmente nas edições visíveis a olho nu, ou dependem do exame de recursos que não estão incluídos em todas as imagens (como sombras). Eles também são demorados, caros e precisam de conhecimento especializado.

Ainda assim, você pode acessar o trabalho neste campo visitando sites como Snopes.com - que tem um repositório crescente de “fauxtografia".

Visão computacional e aprendizado de máquina também oferecem recursos de detecção relativamente avançados para imagens e vídeos. Mas eles também exigem conhecimentos técnicos para operar e compreender.

Além disso, aprimorá-los envolve o uso de grandes volumes de “dados de treinamento”, mas os repositórios de imagens usados ​​para isso geralmente não contêm as imagens do mundo real vistas nas notícias.

Se você usar uma ferramenta de verificação de imagem, como o projeto REVEAL assistente de verificação de imagem, você pode precisar de um especialista para ajudar a interpretar os resultados.

A boa notícia, no entanto, é que antes de recorrer a qualquer uma das ferramentas acima, existem algumas perguntas simples que você pode fazer a si mesmo para descobrir se uma foto ou um vídeo nas redes sociais é falso. Pensar:

• foi originalmente feito para redes sociais?
• com que amplitude e por quanto tempo foi divulgado?
• que respostas recebeu?
• quem eram os públicos-alvo?

Muitas vezes, as conclusões lógicas tiradas das respostas serão suficientes para eliminar visuais inautênticos. Você pode acessar a lista completa de perguntas, elaborada por especialistas da Manchester Metropolitan University, SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

Sobre os autores

TJ Thomson, palestrante sênior em comunicação visual e mídia, Queensland University of Technology; Daniel Angus, Professor Associado em Comunicação Digital, Queensland University of Technology, e Paula Dootson, conferencista sênior, Queensland University of Technology

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.