Può essere difficile dire se un'immagine è reale. Tener conto di, come hanno fatto i partecipanti alla nostra recente ricerca, queste due immagini e vedi se non pensi né l'una né l'altra, uno o entrambi sono stati falsificati.

Potresti aver basato la tua valutazione delle immagini solo sulle informazioni visive, o forse preso in considerazione nella tua valutazione di quanto sia affidabile la fonte, o il numero di persone che hanno apprezzato e condiviso le immagini.

Di recente io e i miei collaboratori abbiamo studiato come le persone valutano la credibilità delle immagini che accompagnano le storie online e quali elementi figurano in tale valutazione. Abbiamo scoperto che è molto meno probabile che ti innamori di immagini false se hai più esperienza con Internet, fotografia digitale e piattaforme di media online, se hai quella che gli studiosi chiamano "alfabetizzazione mediatica digitale".

Chi è ingannato dai falsi?

Sei stato ingannato? Entrambe le immagini sono false.

Volevamo scoprire quanto ciascuno dei diversi fattori contribuisse all'accuratezza del giudizio delle persone sulle immagini online. Abbiamo ipotizzato che l'attendibilità della fonte originale potesse essere un elemento, come potrebbe la credibilità di qualsiasi fonte secondaria, come le persone che lo hanno condiviso o ripubblicato. Abbiamo anche anticipato che l'atteggiamento esistente dello spettatore riguardo al problema rappresentato potrebbe influenzarlo:se non erano d'accordo con qualcosa su ciò che l'immagine mostrava, potrebbero essere più propensi a considerarlo un falso e, al contrario, più propensi a crederci se fossero d'accordo con ciò che vedevano.

Inoltre, volevamo vedere quanto fosse importante se una persona avesse familiarità con gli strumenti e le tecniche che consentono alle persone di manipolare immagini e generarne di false. Questi metodi sono avanzati molto più rapidamente negli ultimi anni rispetto alle tecnologie in grado di rilevare la manipolazione digitale.

Fino a quando i detective non si mettono al passo, i rischi e i pericoli rimangono elevati delle persone malintenzionate che utilizzano immagini false per influenzare l'opinione pubblica o causare disagio emotivo. Proprio il mese scorso, durante i disordini post-elettorali in Indonesia, un uomo ha deliberatamente diffuso un'immagine falsa sui social media per infiammare il sentimento anti-cinese tra il pubblico.

La nostra ricerca aveva lo scopo di ottenere informazioni su come le persone prendono decisioni sull'autenticità di queste immagini online.

Test di immagini false

Per il nostro studio, abbiamo creato sei foto false su una serie di argomenti diversi, compresa la politica interna e internazionale, scoperta scientifica, calamità naturali e problemi sociali. Quindi abbiamo creato 28 composizioni di mock-up di come ciascuna di quelle foto potrebbe apparire online, come condiviso su Facebook o pubblicato su The New York Times sito web.

Ogni mock-up presentava un'immagine falsa accompagnata da una breve descrizione testuale del suo contenuto e da alcuni indizi e caratteristiche contestuali come il luogo particolare in cui si supponeva apparisse, informazioni su quale fosse la sua fonte e se qualcuno l'avesse ricondiviso, nonché quanti Mi piace o altre interazioni erano avvenute.

Tutte le immagini e il testo e le informazioni di accompagnamento erano invenzioni, comprese le due all'inizio di questo articolo.

Abbiamo utilizzato solo immagini false per evitare la possibilità che i partecipanti si fossero imbattuti nell'immagine originale prima di unirsi al nostro studio. La nostra ricerca non ha esaminato un problema correlato noto come attribuzione errata, dove un'immagine reale è presentata in un contesto non correlato o con informazioni false.

Abbiamo reclutato 3, 476 partecipanti di Amazon Mechanical Turk, tutti quanti avevano almeno 18 anni e vivevano negli Stati Uniti.

Ogni partecipante alla ricerca ha prima risposto a una serie di domande ordinate casualmente sulle proprie competenze su Internet, esperienza di digital imaging e atteggiamento nei confronti di varie questioni sociopolitiche. Gli è stato quindi presentato un modello di immagine selezionato casualmente sul desktop e gli è stato chiesto di guardare attentamente l'immagine e valutarne la credibilità.

Il contesto non ha aiutato

Abbiamo scoperto che i giudizi dei partecipanti su quanto fossero credibili le immagini non variavano a seconda dei diversi contesti in cui le abbiamo inserite. Quando abbiamo inserito l'immagine che mostra un ponte crollato in un post di Facebook che solo quattro persone avevano condiviso, la gente lo giudicava probabilmente falso come quando sembrava che quell'immagine facesse parte di un articolo sul New York Times sito web.

Anziché, i principali fattori che hanno determinato se una persona potesse percepire correttamente ogni immagine come un falso erano il loro livello di esperienza con Internet e la fotografia digitale. Le persone che avevano molta familiarità con i social media e gli strumenti di imaging digitale erano più scettiche sull'autenticità delle immagini e meno propense ad accettarle per il valore nominale.

Abbiamo anche scoperto che le credenze e le opinioni esistenti delle persone influenzavano notevolmente il modo in cui giudicavano la credibilità delle immagini. Per esempio, quando una persona non è d'accordo con la premessa della foto presentata loro, erano più propensi a credere che fosse un falso. Questo risultato è coerente con gli studi che mostrano ciò che viene chiamato "bias di conferma, " o la tendenza delle persone a credere che una nuova informazione sia reale o vera se corrisponde a ciò che già pensano.

Il bias di conferma potrebbe aiutare a spiegare perché le informazioni false si diffondono così facilmente online:quando le persone incontrano qualcosa che afferma le loro opinioni, condividono più facilmente queste informazioni tra le loro comunità online.

Altre ricerche hanno dimostrato che le immagini manipolate possono distorcere la memoria degli spettatori e persino influenzare il loro processo decisionale. Quindi il danno che può essere fatto da immagini false è reale e significativo. I nostri risultati suggeriscono che per ridurre il potenziale danno delle immagini false, la strategia più efficace è offrire a più persone esperienze con i media online e l'editing di immagini digitali, anche investendo nell'istruzione. Quindi sapranno di più su come valutare le immagini online ed avranno meno probabilità di cadere per un falso.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.