¿Puedes detectar una foto falsa en línea? Tu experiencia virtual importa mucho más que las pistas contextuales

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Por: Mona Kasra en NiemanLab

Versión original en inglés

Puede ser difícil saber si una imagen es real. Considere, como lo hicieron los participantes en nuestra reciente investigación, estas dos imágenes y vea si usted piensa que ninguna de ellas, o ambas, han sido alteradas.

Usted podría haber basado su evaluación de las imágenes sólo en la información visual. O tal vez tuvo en cuenta la reputación de la fuente, o el número de personas a las que les gustaron y compartieron las imágenes.

Mis colaboradores y yo estudiamos recientemente cómo la gente evalúa la credibilidad de las imágenes que acompañan a las historias en línea y qué elementos figuran en esa evaluación. Encontramos que es mucho menos probable que caigas en la trampa de las imágenes falsas si tienes más experiencia con Internet, la fotografía digital y las plataformas de medios en línea; si tienes lo que los académicos llaman “alfabetización en medios digitales”.

¿A quién engañan las falsificaciones?

¿Te han engañado? Ambas imágenes son falsas.

Queríamos saber en qué medida cada uno de los diversos factores contribuía a la precisión del juicio de la gente sobre las imágenes en línea. Hicimos la hipótesis de que la confiabilidad de la fuente original podría ser un elemento, al igual que la credibilidad de cualquier fuente secundaria, como las personas que compartieron o reenviaron las imágenes. También anticipamos que la actitud existente del espectador sobre el tema representado podría influir en ellos: Si no estaban de acuerdo con algo acerca de lo que la imagen mostraba, es más probable que lo consideren falso y, a la inversa, que lo real crean si están de acuerdo con lo que vieron.

Además, queríamos ver cuánto importaba si una persona estaba familiarizada con las herramientas y técnicas que permiten a la gente manipular imágenes y generar imágenes falsas. Estos métodos han avanzado mucho más rápidamente en los últimos años que las tecnologías que pueden detectar la manipulación digital.

Hasta que los detectives no se pongan al día, los riesgos y peligros siguen siendo altos por las personas malintencionadas que utilizan imágenes falsas para influir en la opinión pública o causar angustia emocional. El mes pasado, durante los disturbios postelectorales en Indonesia, un hombre difundió deliberadamente una imagen falsa en los medios sociales para inflamar el sentimiento antichino entre el público.

Nuestra investigación tenía la intención de obtener información sobre cómo la gente toma decisiones acerca de la autenticidad de estas imágenes en línea.

Que una imagen se parezca a una entrada aleatoria de Facebook o a una parte de una historia del New York Times no hace mucha diferencia. Pero su nivel de experiencia con Internet y la edición de imágenes sí.

Evaluando imágenes falsas

Para nuestro estudio, creamos seis fotos falsas sobre un conjunto diverso de temas, incluyendo la política nacional e internacional, los descubrimientos científicos, los desastres naturales y las cuestiones sociales. Luego creamos 28 maquetas de composiciones de cómo cada una de esas fotos podría aparecer en línea, tales como compartidas en Facebook o publicadas en el sitio web del New York Times.

Cada maqueta presentaba una imagen falsa acompañada de una breve descripción textual sobre su contenido y algunas claves y características contextuales, como el lugar particular en el que supuestamente aparecía, información sobre cuál era su fuente y si alguien la había vuelto a compartir, así como cuántos gustos y otras interacciones habían tenido lugar. Todas las imágenes y el texto y la información que las acompañaba eran fabricaciones, incluidas las dos que aparecen en la parte superior de este artículo.

Sólo utilizamos imágenes falsas para evitar la posibilidad de que los participantes se encontraran con la imagen original antes de unirse a nuestro estudio. Nuestra investigación no examinó un problema relacionado conocido como mala atribución, donde una imagen real se presenta en un contexto no relacionado o con información falsa. Reclutamos a 3.476 participantes de Amazon Mechanical Turk, todos los cuales tenían al menos 18 años y vivían en Estados Unidos.

Cada participante de la investigación primero contestó un conjunto de preguntas ordenadas al azar con respecto a sus habilidades en Internet, experiencia en imágenes digitales y actitud hacia varios temas sociopolíticos. Luego se les presentó una maqueta de la imagen seleccionada al azar en su escritorio y se les instruyó que miraran la imagen cuidadosamente y calificaran su credibilidad.

El contexto no ayudó

Encontramos que los juicios de los participantes sobre la credibilidad de las imágenes no variaban con los diferentes contextos en los que las poníamos. Cuando pusimos la foto que muestra un puente colapsado en una entrada de Facebook, que sólo cuatro personas habían compartido, la gente juzgó tan probablemente que fuera falsa como cuando parecía que esa imagen era parte de un artículo en el sitio web de The New York Times.

En cambio, los principales factores que determinaron si una persona podía percibir correctamente cada imagen como una falsificación fueron su nivel de experiencia con Internet y la fotografía digital. Las personas que estaban muy familiarizadas con los medios sociales y las herramientas de imagen digital eran más escépticas sobre la autenticidad de las imágenes y menos propensas a aceptarlas en su valor nominal.

También descubrimos que las creencias y opiniones de las personas influían en gran medida en la forma en que juzgaban la credibilidad de las imágenes. Por ejemplo, cuando una persona no está de acuerdo con la premisa de la foto que se le presenta, es más probable que crea que es falsa. Este hallazgo es consistente con estudios que muestran un sesgo de confirmación, o la tendencia de las personas a creer que una parte de la nueva información es real o verdadera si coincide con lo que ya piensan.

El sesgo de confirmación podría ayudar a explicar por qué la información falsa se propaga tan fácilmente en línea. Cuando las personas encuentran algo que afirma sus puntos de vista, comparten más fácilmente esa información entre sus comunidades en línea.

Otras investigaciones han demostrado que las imágenes manipuladas pueden distorsionar la memoria de los espectadores e incluso influir en su toma de decisiones. Así que el daño que pueden causar las imágenes falsas es real y significativo. Nuestros hallazgos sugieren que para reducir el daño potencial de las imágenes falsas, la estrategia más efectiva es ofrecer a más personas experiencias con los medios online y la edición digital de imágenes, incluso invirtiendo en educación. Entonces sabrán más sobre cómo evaluar las imágenes en línea y tendrán menos probabilidades de caer en una falsificación.

Traducción: Soraya Carvajal B.

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