Twitter 스크린 샷 / Unsplash, 저자 제공

주말 동안 트위터는 미국 민주당 대선 후보 인 Joe Biden이 군중들에게 연설하는 동안 자신이 어떤 주에 있는지 잊어 버린 것으로 추정되는 비디오를 조작하면서 "태그"를 붙였습니다.

Biden의 "hello Minnesota"인사말은 "Tampa, Florida"및 "Text FL to 30330"이라는 유명한 간판과 대조를 이룹니다.

Associated Press의 사실 확인 확인 된 표지판은 디지털 방식으로 추가되었으며 원본 영상은 실제로 미네소타 랠리에서 가져온 것입니다. 하지만 오해의 소지가있는 동영상이 삭제되었을 때 이미 조회수가 XNUMX 만 회를 넘었습니다. 가디언 보고합니다.

소셜 미디어를 사용하는 경우, 3.2 억 이미지 및 720,000 시간 비디오 매일 공유. 콘텐츠가 너무 많을 때 무엇이 ​​진짜인지 아닌지 어떻게 알 수 있습니까?

솔루션의 한 부분은 콘텐츠 검증 도구의 사용 증가이지만 우리 모두가 디지털 미디어 활용 능력을 향상시키는 것도 똑같이 중요합니다. 궁극적으로 최고의 방어선 중 하나이며 당신이 통제 할 수있는 유일한 사람은 당신입니다.

보는 것이 항상 믿어야하는 것은 아닙니다.

모든 매체에서 잘못된 정보 (실수로 허위 콘텐츠를 공유 한 경우) 및 허위 정보 (의도적으로 공유 한 경우)가 발생할 수 있습니다. 시민 기관에 대한 신뢰를 약화시키다 뉴스 조직, 연합 및 사회 운동과 같은. 그러나 가짜 사진과 동영상이 가장 강력합니다.

기득권이있는 정치적 이해 관계를 가진 사람들의 경우, 허위 이미지를 생성, 공유 및 / 또는 편집하는 것은 시청자의주의를 산만하게하고 혼동하고 조작하여 불일치와 불확실성을 심을 수 있습니다 (특히 이미 양극화 된 환경에서). 포스터와 플랫폼은 가짜 선정주의 콘텐츠를 공유하여 수익을 올릴 수도 있습니다.

만 11-25의 % 국제 언론인 센터에 따르면 전 세계 언론인의 비율이 소셜 미디어 콘텐츠 검증 도구를 사용합니다.

의사 이미지를 발견 할 수 있습니까?

Martin Luther King Jr.의이 사진을 고려하십시오.

이 변경된 이미지 King Jr의 손가락 위에 배경의 일부를 복제하므로 카메라에서 뒤집히는 것처럼 보입니다. 정품으로 공유되었습니다. 트위터, 레딧 과 백인 우월주의 웹 사이트.

. 실물 1964 년 사진, King은 미국 상원이 시민권 법안을 통과 시켰다는 사실을 알게 된 후“승리를위한 V”사인을 번쩍였다.

요소를 추가하거나 제거하는 것 외에도 이미지가 함께 융합되는 사진 조작의 전체 범주가 있습니다.

올해 초, 사진 무장 한 남자의 포토샵 폭스 뉴스, 편집 내용을 공개하지 않고 다른 장면에 남자를 겹쳐 놓은 Seattle Times 신고.

유사하게, 영상 아래는 호주의 Black Summer 산불이 발생한 XNUMX 월에 소셜 미디어에 수천 번 공유되었습니다. AFP의 사실 확인 확인 된 그것은 진짜가 아니며 실제로는 몇몇의 별도의 사진.

완전 및 부분 합성 콘텐츠

온라인에서는 정교한 "딥 페이크”(일반적으로 유명한) 사람들이 한 번도하지 않은 말이나 행동을 보여주는 동영상. 앱을 사용하여 고급 버전을 만들 수 있습니다. 자오와 같은 과 리 페이스.

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매사추세츠 공과 대학의 한 팀은 1969 년 달 착륙이 실패 할 경우를 대비하여 제작 된 연설에서 리처드 닉슨 미국 대통령이 대사를 읽는 모습을 보여주는 가짜 비디오를 만들었습니다. (유튜브)

또는 프로필 사진에 사진을 사용하지 않으려면 여러 웹 사이트 인공 지능이 생성 한 수십만 개의 사람들의 사실적인 이미지를 제공합니다.

이 사람들은 존재하지 않고 인공 지능에 의해 생성 된 이미지 일뿐입니다. 생성 된 사진, CC BY

픽셀 값 편집 및 단순 자르기

자르기는 사진의 맥락도 크게 바꿀 수 있습니다.

우리는 2017 년에 미국 공무원이 도널드 트럼프의 공식 사진을 편집하여 군중을 더 크게 보이게 만들었습니다. 가디언. 직원은 트럼프의 사진 세트를 위해“관중이 끝난 곳”의 빈 공간을 잘라 냈다.

2009 년 버락 오바마 전 미국 대통령 (왼쪽)과 2017 년 도널드 트럼프 대통령 (오른쪽)의 취임식에서 군중의 모습. AP

그러나 색상, 채도 또는 대비와 같은 픽셀 값만 변경하는 편집은 어떻습니까?

한 가지 역사적 예는 이것의 결과를 보여줍니다. 1994 년 타임지 엄호 OJ Simpson의 상당히 "어두워 진"Simpson의 경찰 수배. 이것은 이미 인종적 긴장에 시달리는 사건에 연료를 추가했습니다. 응답:

시간이나 예술가에 의해 인종적 의미가 의도되지 않았습니다.

디지털 가짜 해체 도구

시각적 오류 / 허위 정보에 속지 않으려는 사람들을 위해 사용할 수있는 도구가 있습니다. 각 도구에는 고유 한 한계가 있습니다 (최근 종이).

눈에 보이지 않는 디지털 워터 마킹 해결책으로 제안되었습니다. 그러나 널리 퍼져 있지 않으며 콘텐츠 게시자와 배포자 모두의 동의가 필요합니다.

역 이미지 검색 (예 : Google의)는 종종 무료이며 온라인에서 이미지의 더 오래된 사본을 식별하는 데 유용 할 수 있습니다. 즉, 다음과 같은 이유로 절대 안전하지 않습니다.

• 이미 온라인 상태 인 미디어의 편집되지 않은 사본에 의존
• 검색하지 않습니다 완전한 웹
• 게시 시간별로 필터링을 항상 허용하지는 않습니다. 다음과 같은 일부 역 이미지 검색 서비스 TinEye 이 기능을 지원하지만 Google은 지원하지 않습니다.
• 정확히 일치하거나 거의 일치하는 항목 만 반환하므로 완전하지 않습니다. 예를 들어 이미지를 편집 한 다음 방향을 바꾸면 Google이 완전히 다른 이미지라고 생각하도록 속일 수 있습니다.

가장 신뢰할 수있는 도구는 정교합니다.

한편, 시각적 오류 / 허위 정보에 대한 수동 포렌식 감지 방법은 주로 육안으로 볼 수있는 편집에 초점을 맞추거나 모든 이미지 (예 : 그림자)에 포함되지 않은 기능을 검사하는 데 의존합니다. 또한 시간과 비용이 많이 들고 전문적인 전문 지식이 필요합니다.

그래도 Snopes.com과 같은 사이트를 방문하여이 분야의 작업에 액세스 할 수 있습니다.가짜".

컴퓨터 비전과 기계 학습은 또한 이미지 및 동영상. 그러나 그들 역시 작동하고 이해하기 위해 기술적 전문 지식이 필요합니다.

더욱이이를 개선하려면 많은 양의 "훈련 데이터"를 사용하지만이를 위해 사용되는 이미지 저장소에는 일반적으로 뉴스에 나오는 실제 이미지가 포함되어 있지 않습니다.

REVEAL 프로젝트와 같은 이미지 검증 도구를 사용하는 경우 이미지 확인 도우미, 결과를 해석하는 데 도움이되는 전문가가 필요할 수 있습니다.

그러나 좋은 소식은 위의 도구를 사용하기 전에 소셜 미디어의 사진이나 동영상이 가짜인지 알아 내기 위해 스스로에게 물어볼 수있는 몇 가지 간단한 질문이 있다는 것입니다. 생각한다:

• 원래 소셜 미디어 용으로 만들어 졌나요?
• 얼마나 널리 그리고 얼마나 오랫동안 유통 되었습니까?
• 어떤 응답을 받았습니까?
• 의도 된 청중은 누구였습니까?

종종 답변에서 도출 된 논리적 결론은 허위 영상을 걸러 내기에 충분합니다. 맨체스터 메트로폴리탄 대학교 전문가가 모인 전체 질문 목록에 액세스 할 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..

저자에 관하여

TJ Thomson, 영상 커뮤니케이션 및 미디어 선임 강사, 퀸즐랜드 공과 대학교; 디지털 커뮤니케이션 부교수 Daniel Angus, 퀸즐랜드 공과 대학교, Paula Dootson, 선임 강사, 퀸즐랜드 공과 대학교

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