가짜 그림을 온라인으로 식별하는 것은 생각보다 어렵습니다.

가짜 그림을 온라인으로 식별하는 것은 생각보다 어렵습니다.
사진 편집이 어떻게 작동하는지 알면 가짜를 알아 차릴 수있을 것입니다. Gorodenkoff / Shutterstock.com

사진이 진짜인지 여부를 알기가 어려울 수 있습니다. 최근 조사에 참여한 참가자가이 두 가지 이미지를 검토하고 어느 쪽이든 둘 중 하나 또는 둘 모두가 교묘하다고 생각하는지 확인하십시오.

과학 이미지 A : 진짜인가요? 모나 카스라, CC의 BY-ND

과학 B : 이건 어때? 모나 카스라, CC의 BY-ND

시각적 정보만으로 이미지에 대한 평가를하거나, 이미지의 원작자가 얼마나 평판이 좋았는지 평가하거나 이미지를 좋아하고 공유 한 사람들의 수를 고려해 볼 수 있습니다.

내 공동 작업자 및 I 최근에 공부 한 사람들이 신뢰도를 평가하는 방법 온라인 스토리에 수반되는 이미지와 그 평가에 사용 된 요소 우리는 인터넷, 디지털 사진 및 온라인 미디어 플랫폼에 대한 경험이 많은 경우 가짜 이미지로 넘어지지 않을 가능성이 훨씬 적은 것으로 나타났습니다. 어떤 학자들이 "디지털 미디어 활용 능력"이라고 부릅니다.

누가 가짜에 속았습니까?

속은거야? 두 이미지 모두 가짜입니다.

우리는 몇 가지 요소가 각각 얼마나 기여했는지 온라인 이미지에 대한 사람들의 판단 정확성 우리는 원본 소스의 신뢰성이 요소 일 수 있으며,이를 공유하거나 재 게시 한 사람과 같은 2 차 소스의 신뢰성이있을 수 있다고 가정했습니다. 우리는 또한 묘사 된 이슈에 대한 시청자의 기존 태도가 이들에게 영향을 미칠 것으로 예상했다. 이미지가 보여준 것에 대해 의견이 일치하지 않는다면, 가짜로 간주 할 가능성이 더 높고, 반대로 동의했다면 가짜로 간주 할 가능성이 더 높을 수있다 그들이 봤던 것.

또한 사람들이 이미지를 조작하고 가짜 이미지를 생성 할 수있는 도구와 기술에 익숙한 지 여부가 중요하다는 것을 알고 싶었습니다. 그 방법들은 훨씬 더 빨리 진보했다. 최근 디지털 조작을 감지 할 수있는 기술보다

까지 형사가 따라 잡는다.위험과 위험은 가짜 이미지를 사용하여 여론에 영향을 미치거나 정서적 인 고통을 유발하는 부주의 한 사람들의 높은 것으로 남아 있습니다. 지난 달 인도네시아의 선거 후 소요 사태 기간 동안, 한 남자가 의도적으로 가짜 이미지를 퍼트렸다. 대중들 사이에 반 중국 감정을 불러 일으킬 소셜 미디어.

우리의 연구는 사람들이 온라인에서 이러한 이미지의 진위성에 대한 결정을 내리는 방법에 대한 통찰력을 얻으려는 의도였습니다.

가짜 이미지 테스트

우리 연구를 위해 우리는 국내 정치 및 국제 정치, 과학 발견, 자연 재해 및 사회적 이슈 등 다양한 주제에 대해 6 개의 가짜 사진을 만들었습니다. 그런 다음 Facebook에서 공유하거나 The New York Times 웹 사이트에 게시 된 것과 같이 각 사진이 온라인 상에 나타날 수있는 방법에 대한 28 모의 작성 구성을 만들었습니다.

각각의 모형은 콘텐츠에 대한 간단한 텍스트 설명과 함께, 의도적으로 등장한 특정 장소, 출처에 대한 정보 및 누군가가 다시 공유했는지 여부와 같은 몇 가지 상황 별 단서 및 기능과 함께 가짜 이미지를 제공했습니다. 많은 좋아하거나 다른 상호 작용이 일어났습니다.

모든 이미지와 텍스트 및 정보는이 기사 상단의 두 부분을 포함하여 조작 된 것입니다.

우리는 우리 연구에 참여하기 전에 모든 참가자가 원본 이미지를 보았을 가능성을 피하기 위해 가짜 이미지만을 사용했습니다. 우리의 연구는 misattribution이라는 알려진 문제를 조사하지 않았습니다. 실제 이미지가 관련이없는 문맥 또는 잘못된 정보.

우리는 3,476 참가자를 아마존 기계 터크모두 18 이상이고 미국에 살았습니다.

각 연구 참가자는 먼저 자신의 인터넷 기술, 디지털 이미징 경험 및 다양한 사회 정치적 문제에 대한 태도와 관련하여 무작위로 정렬 된 질문에 답변했습니다. 그런 다음 무작위로 선택한 이미지 모형을 바탕 화면에 표시하고 이미지를 신중하게보고 신뢰성을 평가하도록 지시했습니다.

컨텍스트가 도움이되지 않았습니다.

우리는 이미지가 얼마나 믿을만한 지에 대한 참가자의 판단이 다양한 상황에 따라 달라지지 않는다는 사실을 발견했습니다. 우리는 4 명의 사람들 만 공유 한 페이스 북 게시판에 붕괴 된 다리를 보여주는 그림을 넣을 때 사람들은 그 이미지가 The New York Times 웹 사이트의 기사의 일부인 것처럼 가짜 일 가능성이 높습니다.

대신, 사람이 각 이미지를 가짜로 올바르게 인식 할 수 있는지 여부를 결정하는 주요 요인은 인터넷 및 디지털 사진의 경험 수준이었습니다. 소셜 미디어 및 디지털 이미징 도구에 대해 많은 지식을 가진 사람들은 이미지의 진위성에 대해 회의적이었고 액면 그대로 받아들이 기 어려웠습니다.

우리는 또한 사람들의 기존 신념과 의견이 이미지의 신뢰성을 판단하는 방법에 큰 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어, 어떤 사람이 제시된 사진의 전제에 동의하지 않으면, 그것이 가짜라고 생각할 가능성이 더 큽니다. 이 발견은 "확인 바이어스, 또는 사람들이 새로운 정보를 믿는 경향이 실제로 있는지 일치하는 경우 그들이 이미 생각하는 것과

확인 편견은 잘못된 정보가 온라인에 쉽게 퍼지는 이유를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사람들이 자신의 견해를 확인하는 무언가를 만날 때 온라인에서 커뮤니티와 정보를 더 쉽게 공유 할 수 있습니다.

다른 연구에 따르면 조작 된 이미지로 인해 시청자의 기억이 왜곡 될 수 있습니다. 심지어 의사 결정에 영향을 미친다.. 따라서 가짜 이미지로 수행 할 수있는 위험은 실제로 중요합니다. 우리의 발견은 가짜 이미지의 잠재적 위험가장 효과적인 전략은 교육에 투자하는 것을 포함하여 온라인 미디어 및 디지털 이미지 편집에 대한 더 많은 사람들의 경험을 제공하는 것입니다. 그런 다음 온라인 이미지를 평가하고 가짜로 넘어지지 않을 가능성에 대해 더 많이 알게됩니다.대화

저자에 관하여

모나 카스라, 조교수 디지털 미디어 디자인, 버지니아 대학

이 기사는에서 다시 게시됩니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이센스하에 읽기 원래 기사.

enafar에서 zh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

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