Identifier une fausse photo en ligne est plus difficile que vous ne le pensez

Il peut être difficile de dire si une image est réelle. Considérez, comme l'ont fait les participants à notre récente recherche, ces deux images et voyez si vous pensez qu'aucune d'entre elles, l'une ou les deux n'ont été trafiquées.

Vous avez peut-être basé votre évaluation des images sur les seules informations visuelles, ou peut-être avez-vous pris en compte dans votre évaluation la fiabilité de la source ou le nombre de personnes qui ont aimé et partagé les images.

Mes collaborateurs et moi avons récemment étudié comment les gens évaluent la crédibilité des images qui accompagnent les histoires en ligne et quels éléments figurent dans cette évaluation. Nous avons constaté que vous êtes beaucoup moins susceptible de tomber dans le piège des fausses images si vous avez plus d'expérience avec Internet, la photographie numérique et les plateformes de médias en ligne - si vous avez ce que les universitaires appellent "l'éducation aux médias numériques".

Qui est dupe des contrefaçons ?

Avez-vous été dupe ? Les deux images sont fausses.

Nous voulions savoir dans quelle mesure chacun de plusieurs facteurs contribuait à l'exactitude du jugement des gens sur les images en ligne. Nous avons émis l'hypothèse que la fiabilité de la source originale pourrait être un élément, tout comme la crédibilité de toute source secondaire, comme les personnes qui l'ont partagée ou republiée. Nous avons également prévu que l'attitude existante du spectateur à propos du problème représenté pourrait l'influencer : s'il n'était pas d'accord avec quelque chose à propos de ce que l'image montrait, il pourrait être plus susceptible de le considérer comme un faux et, inversement, plus susceptible de le croire s'il était d'accord avec ce qu'ils ont vu.

De plus, nous voulions voir à quel point il importait qu'une personne soit familière avec les outils et les techniques qui permettent aux gens de manipuler des images et d'en générer de fausses. Ces méthodes ont progressé beaucoup plus rapidement ces dernières années que les technologies capables de détecter la manipulation numérique.

Jusqu'à ce que les détectives rattrapent leur retard , les risques et les dangers restent élevés que des personnes mal intentionnées utilisent de fausses images pour influencer l'opinion publique ou provoquer une détresse émotionnelle. Le mois dernier, lors des troubles post-électoraux en Indonésie, un homme a délibérément diffusé une fausse image sur les réseaux sociaux pour attiser le sentiment anti-chinois parmi le public.

Notre recherche visait à mieux comprendre comment les gens prennent des décisions sur l'authenticité de ces images en ligne.

Tester de fausses images

Pour notre étude, nous avons créé six fausses photos sur un ensemble varié de sujets, notamment la politique nationale et internationale, la découverte scientifique, les catastrophes naturelles et les problèmes sociaux. Ensuite, nous avons créé 28 maquettes de compositions montrant comment chacune de ces photos pourrait apparaître en ligne, par exemple partagées sur Facebook ou publiées sur le site Web du New York Times.

Chaque maquette présentait une fausse image accompagnée d'une courte description textuelle de son contenu et de quelques indices et caractéristiques contextuels tels que l'endroit particulier où elle était prétendument apparue, des informations sur sa source et si quelqu'un l'avait partagée - ainsi que comment beaucoup de likes ou d'autres interactions s'étaient produites.

Toutes les images et le texte et les informations qui les accompagnent étaient des fabrications - y compris les deux en haut de cet article.

Nous n'avons utilisé que de fausses images pour éviter la possibilité que des participants aient rencontré l'image originale avant de rejoindre notre étude. Notre recherche n'a pas examiné un problème connexe connu sous le nom de mauvaise attribution, où une image réelle est présentée dans un contexte sans rapport ou avec de fausses informations .

Nous avons recruté 3 476 participants d' Amazon Mechanical Turk , qui avaient tous au moins 18 ans et vivaient aux États-Unis.

Chaque participant à la recherche a d'abord répondu à une série de questions ordonnées au hasard concernant ses compétences Internet, son expérience en imagerie numérique et son attitude envers divers problèmes sociopolitiques. On leur a ensuite présenté une maquette d'image sélectionnée au hasard sur leur bureau et on leur a demandé de regarder attentivement l'image et d'évaluer sa crédibilité.

Le contexte n'a pas aidé

Nous avons constaté que les jugements des participants sur la crédibilité des images ne variaient pas selon les différents contextes dans lesquels nous les placions. Lorsque nous avons mis la photo montrant un pont effondré dans un message Facebook que seulement quatre personnes avaient partagé, les gens l'ont jugée tout aussi probablement fausse comme lorsqu'il est apparu que cette image faisait partie d'un article sur le site Web du New York Times.

Au lieu de cela, les principaux facteurs qui déterminaient si une personne pouvait correctement percevoir chaque image comme un faux étaient son niveau d'expérience avec Internet et la photographie numérique. Les personnes qui connaissaient bien les médias sociaux et les outils d'imagerie numérique étaient plus sceptiques quant à l'authenticité des images et moins susceptibles de les accepter pour argent comptant.

Nous avons également découvert que les croyances et les opinions existantes des gens influençaient grandement la façon dont ils jugeaient la crédibilité des images. Par exemple, lorsqu'une personne n'était pas d'accord avec la prémisse de la photo qui lui était présentée, elle était plus susceptible de croire qu'il s'agissait d'un faux. Cette découverte est cohérente avec les études montrant ce qu'on appelle le « biais de confirmation », ou la tendance des gens à croire qu'une nouvelle information est réelle ou vraie si elle correspond à ce qu'ils pensent déjà.

Le biais de confirmation pourrait aider à expliquer pourquoi les fausses informations se propagent si facilement en ligne - lorsque les gens rencontrent quelque chose qui affirme leur point de vue, ils partagent plus facilement cette information au sein de leurs communautés en ligne.

D'autres recherches ont montré que les images manipulées peuvent déformer la mémoire des téléspectateurs et même influencer leur prise de décision . Ainsi, le mal qui peut être causé par de fausses images est réel et important. Nos résultats suggèrent que pour réduire les dommages potentiels des fausses images , la stratégie la plus efficace consiste à offrir à davantage de personnes des expériences avec les médias en ligne et l'édition d'images numériques, notamment en investissant dans l'éducation. Ensuite, ils en sauront plus sur la façon d'évaluer les images en ligne et seront moins susceptibles de tomber dans le piège d'un faux.

Mona Kasra , professeure adjointe de conception de médias numériques, Université de Virginie

Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l' article d'origine .