As jy weet hoe foto redigering werk, het jy dalk 'n been om foute te bespeur. Gorodenkoff / Shutterstock.com

Dit kan moeilik wees om te sien of 'n prentjie werklik is. Oorweeg, soos die deelnemers in ons onlangse navorsing gedoen het, hierdie twee beelde en kyk of jy nie dink nie, is een van hulle albei getoets.

Prent A: Is dit werklik? Mona Kasra, CC BY-ND

Image B: Wat van hierdie een? Mona Kasra, CC BY-ND

Jy het dalk jou beoordeling van die beelde op die visuele inligting alleen gebaseer, of dalk gefaktoreer in jou evaluering van hoe betroubaar die bron is, of die aantal mense wat die beelde graag gehou en gedeel het.

My medewerkers en I onlangs bestudeer hoe mense die geloofwaardigheid evalueer van beelde wat aanlynverhale vergesel en watter elemente in daardie evaluering voorkom. Ons het gevind dat jy baie minder geneig is om te val vir valse beelde as jy meer ervare is met die internet, digitale fotografie en aanlyn-media platforms - as jy het wat geleerdes noem "digitale media geletterdheid."

Wie word deur fakes gedemp?

Was jy gedupeer? Beide die beelde is nep.

Ons wou uitvind hoeveel elk van verskeie faktore het bygedra tot die akkuraatheid van mense se oordeel oor aanlynbeelde. Ons het veronderstel dat die betroubaarheid van die oorspronklike bron 'n element kan wees, asook die geloofwaardigheid van enige sekondêre bron, soos mense wat dit gedeel of weergee het. Ons het ook verwag dat die kyker se bestaande houding oor die uitgebeelde kwessie hulle kan beïnvloed: As hulle nie eens was met iets wat die beeld gewys het nie, sou hulle waarskynlik dit nalatig beskou en omgekeerd meer geneig om dit te glo as hulle saamgestem het met wat hulle gesien het.

Daarbenewens wou ons sien hoeveel dit saak maak of 'n persoon bekend was met die gereedskap en tegnieke wat mense toelaat om beelde te manipuleer en valse mense te genereer. Daardie metodes het gevorderde baie vinniger In onlangse jare as tegnologie wat digitale manipulasie kan opspoor.

Tot die speurders inhaal, die risiko's en gevare bly hoog van siek bedoelende mense wat valse beelde gebruik om die publieke opinie te beïnvloed of emosionele nood te veroorsaak. Net verlede maand, tydens die post-verkiesing onrus in Indonesië, 'n Man het doelbewus 'n valse beeld versprei op sosiale media om die anti-Chinese sentiment onder die publiek in te blaas.

Ons navorsing was daarop gemik om insig te verkry oor hoe mense besluite neem oor die egtheid van hierdie beelde aanlyn.

Toets vals beelde

Vir ons studie het ons ses valse foto's op 'n verskeidenheid onderwerpe geskep, waaronder binnelandse en internasionale politiek, wetenskaplike ontdekking, natuurramp en sosiale kwessies. Toe het ons 28-samestellings gemaak van hoe elkeen van die foto's aanlyn kan verskyn, soos op Facebook gedeel of op die New York Times-webwerf gepubliseer.

Elke mock-up het 'n valse beeld gepaard met 'n kort teksbeskrywing oor die inhoud daarvan en 'n paar kontekstuele aanwysings en kenmerke soos die spesifieke plek waarna dit skynbaar verskyn het, inligting oor die oorsprong daarvan en of iemand dit herdeel het - asook hoe baie hou van of ander interaksies het gebeur.

Al die beelde en gepaardgaande teks en inligting was vervaardigings - insluitende die twee bo-aan hierdie artikel.

Ons het net nep beelde gebruik om die moontlikheid te vermy dat enige deelnemers moontlik die oorspronklike beeld kon kry voordat hulle by ons studie aangesluit het. Ons navorsing het nie 'n verwante probleem, bekend as misverdeling, ondersoek nie, waar 'n werklike beeld in 'n onverwante konteks of met valse inligting.

Ons het 3,476 deelnemers gewerf Amazon Meganiese Turk, almal van hulle was minstens 18 en het in die VSA gewoon

Elke navorsingsdeelnemer het eers 'n ewekansige stel vrae beantwoord oor hul internetvaardighede, digitale beeldervaring en houding teenoor verskeie sosiopolitieke kwessies. Hulle is dan aangebied met 'n lukraak gekies beeldmock-up op hul lessenaar en opdrag gegee om die prentjie noukeurig na te kyk en die geloofwaardigheid daarvan te evalueer.

Konteks het nie gehelp nie

Ons het bevind dat deelnemers se oordele van hoe geloofwaardig die beelde was, verskil nie met die verskillende kontekste waarin ons hulle inbring nie. Wanneer ons die prentjie wat 'n ineengestorte brug in 'n Facebook-pos wys wat net vier mense gedeel het, het mense dit net so geoordeel Waarskynlik sal dit vals wees as wanneer dit blyk dat die beeld deel was van 'n artikel op die New York Times-webwerf.

In plaas daarvan is die belangrikste faktore wat bepaal of 'n persoon elke prent korrek kan beskou as 'n nep, wat hulle ondervinding met die internet en digitale fotografie betref. Mense wat baie bekendheid met sosiale media en digitale beeldhulpmiddels gehad het, was meer skepties oor die egtheid van die beelde en minder geneig om hulle op sigwaarde te aanvaar.

Ons het ook uitgevind dat mense se bestaande oortuigings en menings grootliks beïnvloed het hoe hulle die geloofwaardigheid van beelde beoordeel het. Byvoorbeeld, wanneer 'n persoon nie eens was met die voorkoms van die foto wat aan hulle voorgelê is nie, was hulle meer geneig om te glo dit was 'n nep. Hierdie bevinding is in ooreenstemming met studies wat wys wat genoem word "bevestiging vooroordeel, "Of die neiging vir mense om 'n stukkie nuwe inligting te glo is werklik of waar as dit ooreenstem met wat hulle reeds dink.

Bevestigingsvooroordeel kan help verduidelik waarom vals inligting so maklik aanlyn versprei word - wanneer mense iets ervaar wat hul sienings bevestig, deel hulle die inligting makliker onder hul gemeenskappe aanlyn.

Ander navorsing het getoon dat Gemanipuleerde beelde kan die geheue van kykers versteur en selfs beïnvloed hul besluitneming. So die skade wat deur valse beelde gedoen kan word, is werklik en betekenisvol. Ons bevindings dui daarop dat die potensiële skade van valse beelde, die mees effektiewe strategie is om meer mense te ondervind met aanlyn-media en digitale beeldbewerking - insluitend deur te belê in die onderwys. Dan sal hulle meer weet oor hoe om aanlynbeelde te evalueer en minder geneig om te val.

Oor die skrywer

Mona Kasra, Assistent Professor in Digital Media Design, Universiteit van Virginia

Hierdie artikel is gepubliseer vanaf Die gesprek onder 'n Creative Commons lisensie. Lees die oorspronklike artikel.