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Viernes, 30 de octubre de 2020
Contra las fake news

Identificar una foto falsa en internet es más difícil de lo que usted cree

Mona Kasra (The Conversation)

Las imágenes falsas, así como las fake news, son abundantes en las redes sociales. Tan solo este fin de semana apareció la fotografía (falsa) de Michelle Bachelet cargando las cajas clap del gobierno de Nicolás Maduro, todo esto en el contexto de su reciente visita a Venezuela como Alta Comisionada por los Derechos Humanos. La imagen causó indignación, tanto en quienes cayeron en el truco, como en quienes lo descubrieron, y acusaron de irresponsabilidad o mala fe a los que la difundieron. Todo ese revuelo es prueba de que el asunto no es tan simple. Aquí un artículo de The Conversation que da cuenta de eso.

Puede ser difícil saber si una imagen es real. Considere, como lo hicieron los participantes en nuestra reciente investigación, vea si cree que una, ninguna o las dos imágenes han sido manipuladas.

Imagen A: ¿Es real?

Imagen B: ¿Y esta?

Es posible que haya basado su evaluación de las imágenes solo en la información visual, o quizás haya tenido en cuenta en su evaluación la reputación de la fuente, o el número de personas a quienes les gustaron y compartieron las imágenes.

Mis colaboradores y yo, estudiamos recientemente, cómo las personas evalúan la credibilidad de las imágenes que acompañan a las historias online y qué elementos figuran en esa evaluación. Descubrimos que es mucho menos probable que caigas en 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 de medios digitales".

¿Quien es engañado por las falsificaciones?

¿Fuiste engañado? Ambas imágenes son falsas.

Queríamos descubrir cuánto contribuyeron cada uno de los diversos factores a la exactitud del juicio de las personas sobre las imágenes en línea. Nuestra hipótesis es que la confiabilidad de la fuente original podría ser un elemento, al igual que la credibilidad de cualquier fuente secundaria, como las personas que la compartieron o la republicaron. También anticipamos que la actitud existente del espectador sobre el tema representado podría influir en ellos: si no estaban de acuerdo con algo sobre lo que mostraba la imagen, es más probable que la consideraran falsa y, a la inversa, más probable que lo creyeran si estaban de acuerdo con lo que vieron.

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

Hasta que los detectives se pongan al día, los riesgos y peligros siguen siendo altos para las personas malintencionadas que usan imágenes falsas para influir en la opinión pública o causar angustia emocional. Apenas el mes pasado, durante los disturbios postelectorales en Indonesia, un hombre difundió deliberadamente una imagen falsa en las redes sociales para inflamar el sentimiento anti-China entre el público.

El objetivo de nuestra investigación fue obtener información sobre cómo las personas toman decisiones sobre la autenticidad de estas imágenes en línea.

Probando imágenes falsas 

Para nuestro estudio, creamos seis fotos falsas sobre un conjunto diverso de temas, que incluyen política nacional e internacional, descubrimiento científico, desastres naturales y problemas sociales. Luego creamos 28 composiciones simuladas de cómo cada una de esas fotos pueden aparecer en línea, como compartidas en Facebook o publicadas en el sitio web de The New York Times.

Cada modelo presentaba una imagen falsa acompañada de una breve descripción textual sobre su contenido y algunas indicaciones y características contextuales, como el lugar particular en el que aparentemente apareció, la información sobre cuál era su fuente y si alguien lo había vuelto a compartir, así como cuantos me gusta u otras interacciones habían tenido las imágenes.

Todas las imágenes, el texto y la información que las acompañaba fueron fabricaciones, incluidas las dos en la parte superior de este artículo.

Utilizamos solo imágenes falsas para evitar la posibilidad de que los participantes se hayan cruzado 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 tenían al menos 18 años y vivían en los EE. UU.

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

El contexto no ayuda 

Descubrimos que los juicios de los participantes acerca de cuán creíbles eran las imágenes no variaban en los diferentes contextos en que las colocamos. Cuando colocamos la imagen que muestra un puente colapsado en una publicación de Facebook que solo cuatro personas habían compartido, las personas pensaron que era falsa, al igual que cuando apareció esa imagen como 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 una imagen como una falsa eran su nivel de experiencia con Internet y la fotografía digital. Las personas que tenían mucha familiaridad con las redes sociales y las herramientas de imágenes digitales eran más escépticas acerca de la autenticidad de las imágenes y tenían menos probabilidades de aceptarlas a su valor nominal.

También descubrimos que las creencias y opiniones de las personas influyeron en la forma en que juzgaron la credibilidad de las imágenes. Por ejemplo, cuando una persona no estaba de acuerdo con la premisa de la foto que se les presentaba, era más probable que creyeran que era una falsificación. Este hallazgo es coherente con los estudios que muestran lo que se denomina "sesgo de confirmación" o la tendencia de las personas a creer que una información nueva 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 difunde 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.

Otra investigación ha demostrado que las imágenes manipuladas pueden distorsionar la memoria de los espectadores e incluso influir en su toma de decisiones. Entonces, el daño que pueden hacer 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 las personas más experiencias con los medios en línea y la edición de imágenes digitales, incluso invirtiendo en educación. Entonces sabrán más sobre cómo evaluar imágenes en línea y tendrán menos probabilidades de caer en una falsificación.

Leer el artículo original de The Conversation en inglés.


 

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