Identificar uma imagem falsa online é mais difícil do que você imagina

Pode ser difícil dizer se uma imagem é real. Considere, como fizeram os participantes da nossa pesquisa recente, essas duas imagens e veja se você acha que nenhuma delas, uma ou ambas foram adulteradas.

Você pode ter baseado sua avaliação das imagens apenas nas informações visuais, ou talvez levado em consideração sua avaliação sobre a reputação da fonte ou o número de pessoas que gostaram e compartilharam as imagens.

Meus colaboradores e eu estudamos recentemente como as pessoas avaliam a credibilidade das imagens que acompanham as histórias online e quais elementos figuram nessa avaliação. Descobrimos que é muito menos provável que você se apaixone por imagens falsas se tiver mais experiência com a Internet, a fotografia digital e as plataformas de mídia on-line – se tiver o que os estudiosos chamam de “alfabetização em mídia digital”.

Quem é enganado por falsificações?

Você foi enganado? Ambas as imagens são falsas.

Queríamos descobrir até que ponto cada um dos vários fatores contribuiu para a precisão do julgamento das pessoas sobre as imagens online. Nossa hipótese é que a confiabilidade da fonte original pode ser um elemento, assim como a credibilidade de qualquer fonte secundária, como as pessoas que a compartilharam ou republicaram. Também previmos que a atitude existente do espectador em relação ao assunto retratado poderia influenciá-lo: se discordasse de algo sobre o que a imagem mostrava, seria mais provável que considerasse a imagem falsa e, inversamente, mais propenso a acreditar se concordasse com o que eles viram.

Além disso, queríamos ver o quanto importava se uma pessoa estava familiarizada com as ferramentas e técnicas que permitem manipular imagens e gerar imagens falsas. Esses métodos avançaram muito mais rapidamente nos últimos anos do que as tecnologias que podem detectar a manipulação digital.

Até que os detetives os alcancem , permanecem altos os riscos e perigos de pessoas mal-intencionadas que usam imagens falsas para influenciar a opinião pública ou causar sofrimento emocional. No mês passado, durante a agitação pós-eleitoral na Indonésia, um homem espalhou deliberadamente uma imagem falsa nas redes sociais para inflamar o sentimento anti-chinês entre o público.

Nossa pesquisa teve como objetivo obter informações sobre como as pessoas tomam decisões sobre a autenticidade dessas imagens online.

Testando imagens falsas

Para o nosso estudo, criamos seis fotos falsas sobre um conjunto diversificado de tópicos, incluindo política nacional e internacional, descobertas científicas, desastres naturais e questões sociais. Em seguida, criamos 28 composições de maquete de como cada uma dessas fotos poderia aparecer online, como compartilhadas no Facebook ou publicadas no site do The New York Times.

Cada maquete apresentava uma imagem falsa acompanhada por uma breve descrição textual sobre seu conteúdo e algumas dicas e recursos contextuais, como o local específico em que supostamente apareceu, informações sobre qual era sua fonte e se alguém a havia compartilhado de novo – bem como como muitas curtidas ou outras interações aconteceram.

Todas as imagens, o texto e as informações que as acompanham foram invenções – incluindo as duas no início deste artigo.

Usamos apenas imagens falsas para evitar a possibilidade de algum participante ter encontrado a imagem original antes de ingressar em nosso estudo. Nossa pesquisa não examinou um problema relacionado conhecido como atribuição incorreta, em que uma imagem real é apresentada em um contexto não relacionado ou com informações falsas .

Recrutamos 3.476 participantes do Amazon Mechanical Turk , todos com pelo menos 18 anos e morando nos EUA

Cada participante da pesquisa respondeu primeiro a um conjunto de perguntas ordenadas aleatoriamente sobre suas habilidades na Internet, experiência em imagens digitais e atitude em relação a diversas questões sociopolíticas. Eles foram então apresentados a um modelo de imagem selecionado aleatoriamente em sua área de trabalho e instruídos a observar a imagem com atenção e avaliar sua credibilidade.

O contexto não ajudou

Descobrimos que a opinião dos participantes sobre a credibilidade das imagens não variou de acordo com os diferentes contextos em que as colocamos. Quando colocamos a imagem mostrando uma ponte desabada em uma postagem no Facebook que apenas quatro pessoas compartilharam, as pessoas a julgaram tão provavelmente falsa, pois parecia que a imagem fazia parte de um artigo no site do The New York Times.

Em vez disso, os principais fatores que determinaram se uma pessoa poderia perceber corretamente cada imagem como falsa foram o seu nível de experiência com a internet e a fotografia digital. Pessoas que tinham muita familiaridade com mídias sociais e ferramentas de imagem digital eram mais céticas quanto à autenticidade das imagens e menos propensas a aceitá-las pelo valor nominal.

Descobrimos também que as crenças e opiniões existentes das pessoas influenciaram muito a forma como julgavam a credibilidade das imagens. Por exemplo, quando uma pessoa discordava da premissa da foto que lhe foi apresentada, era mais provável que acreditasse que era falsa. Esta descoberta é consistente com estudos que mostram o que é chamado de “ viés de confirmação ”, ou a tendência das pessoas de acreditarem que uma nova informação é real ou verdadeira se corresponder ao que já pensam.

O preconceito de confirmação pode ajudar a explicar porque é que informações falsas se espalham tão facilmente online – quando as pessoas encontram algo que afirma as suas opiniões, partilham mais facilmente essa informação entre as suas comunidades online.

Outras pesquisas mostraram que imagens manipuladas podem distorcer a memória dos espectadores e até influenciar a sua tomada de decisão . Portanto, o dano que pode ser causado por imagens falsas é real e significativo. As nossas descobertas sugerem que, para reduzir os danos potenciais das imagens falsas , a estratégia mais eficaz é oferecer a mais pessoas experiências com meios de comunicação online e edição de imagens digitais – nomeadamente através do investimento na educação. Assim, eles saberão mais sobre como avaliar imagens on-line e terão menos probabilidade de cair em uma falsificação.

Mona Kasra , professora assistente de design de mídia digital, Universidade da Virgínia

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original .