Als je weet hoe fotobewerking werkt, heb je misschien een voorsprong als het gaat om vervalsingen. Gorodenkoff / Shutterstock.com

Het kan moeilijk zijn om te bepalen of een foto echt is. Overweeg, zoals de deelnemers aan ons recente onderzoek deden, deze twee afbeeldingen en kijk of u denkt dat geen van beide of beide zijn bewerkt.

Afbeelding A: Is het echt? Mona Kasra, CC BY-SA

Afbeelding B: Hoe zit het met deze? Mona Kasra, CC BY-SA

Je hebt misschien je beoordeling van de afbeeldingen alleen op de visuele informatie gebaseerd, of misschien meegewogen in je evaluatie van hoe betrouwbaar de bron is, of het aantal mensen dat de afbeeldingen leuk vond en deelde.

Mijn medewerkers en I recent bestudeerd hoe mensen de geloofwaardigheid beoordelen van afbeeldingen die online verhalen vergezellen en welke elementen in die evaluatie passen. We hebben vastgesteld dat je veel minder snel zult vallen voor nepbeelden als je meer ervaring hebt met internet, digitale fotografie en online mediaplatforms - als je wat geleerden 'digitale mediawijsheid' noemen.

Wie wordt gedupeerd door vervalsingen?

Ben je gedupeerd? Beide afbeeldingen zijn nep.

We wilden het weten hoeveel elk van verschillende factoren heeft bijgedragen naar de juistheid van het oordeel van mensen over online afbeeldingen. We veronderstelden dat de betrouwbaarheid van de originele bron een element zou kunnen zijn, evenals de geloofwaardigheid van een secundaire bron, zoals mensen die deze hebben gedeeld of opnieuw hebben geplaatst. We anticipeerden ook dat de bestaande houding van de kijker over het afgebeelde probleem hen zou kunnen beïnvloeden: als ze het niet eens waren met iets over wat het beeld liet zien, zouden ze het eerder als nep beschouwen en, omgekeerd, eerder geneigd zijn het te geloven als ze het eens waren met wat ze zagen.

Daarnaast wilden we zien hoeveel het ertoe deed of iemand bekend was met de hulpmiddelen en technieken waarmee mensen afbeeldingen kunnen manipuleren en nep kunnen genereren. Die methoden hebben geavanceerd veel sneller in de afgelopen jaren dan technologieën die digitale manipulatie kunnen detecteren.

Tot de detectives inhalen, de risico's en gevaren blijven groot van kwaadwillende mensen die valse beelden gebruiken om de publieke opinie te beïnvloeden of emotionele problemen te veroorzaken. Vorige maand, tijdens de onrust na de verkiezingen in Indonesië, een man verspreidt opzettelijk een nepbeeld op sociale media om het anti-Chinese sentiment onder het publiek te stimuleren.

Ons onderzoek was bedoeld om inzicht te krijgen in hoe mensen beslissingen nemen over de authenticiteit van deze afbeeldingen online.

Het testen van valse afbeeldingen

Voor onze studie hebben we zes nepfoto's gemaakt over een gevarieerd aantal onderwerpen, waaronder nationale en internationale politiek, wetenschappelijke ontdekking, natuurrampen en sociale problemen. Vervolgens hebben we 28-mockupsamenstellingen gemaakt van hoe elk van die foto's online kan worden weergegeven, zoals gedeeld op Facebook of gepubliceerd op de website van The New York Times.

Elke mock-up presenteerde een nepbeeld, vergezeld van een korte tekstuele beschrijving van de inhoud en een paar contextuele aanwijzingen en functies, zoals de specifieke plaats die het schijnbaar verscheen, informatie over wat de bron was en of iemand het opnieuw had gedeeld - en ook hoe veel likes of andere interacties waren gebeurd.

Alle afbeeldingen en begeleidende tekst en informatie waren verzinsels - inclusief de twee aan de bovenkant van dit artikel.

We gebruikten alleen nepafbeeldingen om te voorkomen dat deelnemers het originele beeld tegenkwamen voordat ze bij ons onderzoek kwamen. Ons onderzoek heeft geen gerelateerd probleem onderzocht dat bekend staat als misattribution, waarbij een echt beeld wordt gepresenteerd in een niet-gerelateerde context of met valse informatie.

We hebben 3,476-deelnemers gerekruteerd Amazon Mechanical Turk, die allemaal minstens 18 waren en in de VS woonden

Elke onderzoeksdeelnemer beantwoordde eerst een willekeurig geordende reeks vragen met betrekking tot hun internetvaardigheden, ervaring met digitale beelden en houding ten opzichte van verschillende sociaal-politieke kwesties. Ze kregen vervolgens een willekeurig geselecteerd beeldmodel aangeboden op hun bureaublad en kregen de opdracht om de afbeelding zorgvuldig te bekijken en de geloofwaardigheid ervan te beoordelen.

Context heeft niet geholpen

We ontdekten dat de oordelen van deelnemers over hoe geloofwaardig de afbeeldingen waren niet varieerden met de verschillende contexten waarin we ze plaatsten. Toen we de foto met een samengevouwen brug in een Facebook-bericht plaatsten die slechts vier mensen hadden gedeeld, beoordeelden mensen het net zo waarschijnlijk nep zoals toen bleek dat het beeld deel uitmaakte van een artikel op de website van The New York Times.

In plaats daarvan waren de belangrijkste factoren die bepaalden of een persoon elke afbeelding correct als een nep kon waarnemen, hun ervaringsniveau met internet en digitale fotografie. Mensen die veel vertrouwd waren met sociale media en hulpmiddelen voor digitale beeldvorming waren sceptischer over de authenticiteit van de afbeeldingen en accepteerden deze waarschijnlijk minder vaak.

We ontdekten ook dat de bestaande overtuigingen en meningen van mensen van grote invloed zijn geweest op hoe ze de geloofwaardigheid van afbeeldingen beoordeelden. Toen een persoon bijvoorbeeld het niet eens was met de premisse van de foto die aan hem werd gepresenteerd, was hij meer geneigd te geloven dat het een nep was. Deze bevinding komt overeen met studies die laten zien wat "voorkeur voor bevestiging, "Of de neiging van mensen om te geloven dat een stukje nieuwe informatie echt of waar is als het overeenkomt met wat ze al denken.

Bevestiging van bevestigingen zou kunnen helpen verklaren waarom valse informatie zich zo gemakkelijk online verspreidt - wanneer mensen iets tegenkomen dat hun mening bevestigt, delen zij die informatie sneller online met hun gemeenschappen.

Ander onderzoek heeft dat aangetoond gemanipuleerde afbeeldingen kunnen het geheugen van kijkers verstoren en zelfs invloed hebben op hun besluitvorming. Dus de schade die kan worden aangericht door nepbeelden is reëel en significant. Onze bevindingen suggereren dat de potentiële schade aan nepbeelden, de meest effectieve strategie is om meer mensen ervaringen te bieden met online media en digitale beeldbewerking - ook door te investeren in onderwijs. Dan weten ze meer over het evalueren van online-afbeeldingen en lopen ze minder kans om vals te worden.

Over de auteur

Mona Kasra, Universitair docent Digital Media Design, University of Virginia

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.