Konseptet med falske nyheter har alltid vært en stift i kulturen, men det ble en del av det populære leksikonet under Trump-administrasjonen i USA.
Mediegiganter kom under kritikk for å skjeve fortellingen for å møte en bestemt agenda. Som et resultat måtte nyhetsbyråer og medieselskaper investere i faktasjekkingsteknologi for å autentisere hver nyhet, inkludert bilder, statistikk og videoinnhold.
Siden de fleste nyhetsselskaper bruker bilder for å rapportere nyhetene, trenger de AI-drevne falske fotodeteksjonsverktøy for å se om noen har tatt bildet eller ikke.
Denne artikkelen utforsker hvordan du oppdager et fotoshoppet bilde og fremhever også hvordan et falskt bilde kan gi næring til rapportering av falske nyheter.
Hvordan stimulerer falske bilder spredningen av falske nyheter?
I en DIY sosialt eksperiment utført under pandemien, viste fotografer fra Ritzau Scanpix måter bilder kan villede nyhetsforbrukere.
Selv om fotografene fanget de samme motivene fra flere vinkler med forskjellige linser, fortalte de resulterende bildene kontrasterende historier.
En fotograf tar bilder av folk i offentligheten fra to perspektiver, og det viser hvor lett media kan manipulere virkeligheten. Det er ingen sosial avstand under koronaviruspandemien.
La oss ta en titt på situasjonen fra den andre siden:
Dette eksperimentet avslørte en av måtene nyhetsnettsteder og gule sider kan manipulere publikum på.
Men det er ikke engang halvparten av det; la oss utforske andre måter et falskt bilde kan drive frem falske nyhetssaker.
- Fremkalle følelser
Nyhetsnettsteder er avhengige av ord for å formidle sine fortellinger, men et slående bilde driver frem poenget raskere fordi mennesker er visuelle vesener.
Hvis du ser et bilde av en mor som sitter i et falleferdig hus med en gråtende baby i armene, vil det siste du tenker på være å bekrefte om det er et falskt bilde.
Slike falske bilder tvinger leserne til å føle empati med personene på bildet og investere i historien deres. Siden leseren nå er følelsesmessig investert, blir sannheten til fakta sekundær.
- Forsterker fordommer
Under BLM-protestene i 2020 jobbet falske nyhetsportaler overtid med å prøve å implisere demonstrantene i plyndring. Noen ganger photoshoppet de gjengerelaterte tatoveringer på kroppen til demonstranter og stemplet dem som «marauders».
- Utnytt forbrukerens POV
De fleste er mistenksomme overfor arkivbilder og høyoppløselige bilder fordi de ser iscenesatte ut. Men når et bilde kommer fra et lavoppløselig kamera, som en iPhone eller Android, føles det som om en vanlig borger tok det. Og siden det falske bildet ser naturlig og «uscenesatt» ut, bidrar det til å drive den falske nyhetsagendaen til det lesende publikummet.
- Fremmer mikromålretting
Falske nyhetsbyråer retter seg ofte mot konspirasjonsteoretikere - de fleste er på Reddit og 4Chan. Disse nisjeforbrukerne driver med rykter uten å bruke god tid på å undersøke kildene sine. Som et resultat er det lettere å målrette dem med et photoshoppet bilde eller et falskt bilde.
- Gir ammunisjon for pseudo-eksperter
I sosiale mediers tidsalder deler mange selverklærte eksperter innholdet sitt med intetanende forbrukere. Hvis leseren stoler på den såkalte eksperten, gidder de ikke å faktasjekke bildene sine. Tross alt, hvorfor skulle en ekspert trenge å manipulere bilder?
Virale bilder som var falske
Noen ganger ser du et bilde og tenker: "Er dette bildet ekte eller falskt?"
Vi har alle fundert på dette spørsmålet flere ganger. For å hjelpe deg å forstå hvordan falske bilder påvirker spredningen av falske nyheter, la oss sjekke ut noen virale bilder som faktisk var falske.
Dette bildet av et frossen Venezia er faktisk en redigering av Baikalsjøen i Russland.
"Frozen Venice"-bildet ble viralt fordi det viste en del av Venezia som de fleste turister ikke kunne gjenkjenne - hovedsakelig fordi bildet er falskt. Kunstneren la over et bilde av den frosne Baikalsjøen på gaten i Venezia.
For å være rettferdig legger dette bildet et ekstra lag med skjønnhet til den allerede fortryllende byen Venezia. Dessverre kan dette bildet forårsake uopprettelig skade i hendene på falske nyhetshandlere.
Fornektere av klimaendringer kan bruke dette bildet som propaganda for å avvise det faktum at kloden blir varmere. Tross alt ser Venezia nå ut som en by i den isfylte Baikal-regionen.
Haier henger ikke i hotellets lobbyer!
Selv om haier ikke henger på hoteller (selvsagt), kan pseudo-eksperter bruke dette bildet til å spre falske nyheter.
For eksempel kan forkjempere for klimaendringer få folk til å handle ved å hevde at temperaturene har steget så høyt at haier nå må svømme inn på hoteller for å ly fra orkaner.
I 2020 kjørte Trump en Facebook-annonse med et protestbilde fra 2014 fra Ukraina.
Under protestene i 2020 la president Donald Trumps Facebook-konto ut en kampanjeannonse som skildret anti-politivolden fra demonstranter. Bildet fra annonsen kom imidlertid fra Euromaidan-protestene i 2014 i Ukraina. Enten dette falske nyhetsinnholdet var en feil eller ikke, kunne en så anerkjent institusjon ha hatt nytte av en programvare for oppdagelse av falske bilder.
Hvorfor bør nettsteder for nyhetsmedier sjekke bildets autentisitet før publisering?
Journalistisk integritet krever at utgivere skal oppdage falske bilder på nettet før de deler dem med sine forbrukere.
Utover journalistisk integritet, her er andre grunner til at nyhetssider bør unngå falske bilder som pesten.
- Unngå rettssaker
Ifølge Reuters, saksøkte en ung mann fra Kentucky CNN for ærekrenkelse av karakter etter at det verdenskjente nyhetsnettverket la ut et bilde av ham som angivelig konfronterer en amerikansk aktivist. Rettssaken på 275 millioner USD er fortsatt under behandling.
Hvis du vil unngå disse massive søksmålene, lær hvordan du oppdager et falskt bilde.
- Beskytt bedriftens omdømme
Ifølge Statista mister folk tilliten til nyhetsnettsteder på grunn av dype forfalskninger og manipulerte bilder. Forbrukere anser nå de fleste nyhetskanaler som falske nyheter eller partiske.
Kilde: Statista
Etiketten "falske nyheter" vil skade ryktet ditt, uansett hvor triviell saken er. Når forbrukerne oppdager at du har rapportert nyhetene ved å bruke manipulerte falske bilder, vil de nærme seg hver eneste del av rapporteringen med skepsis.
- Begrens massefeilinformasjon
Eksperter fra Cambridge Analytica hevder at falske bilder og nyhetsmateriale påvirket resultatet av valget i 2016. Covid-19-pandemien forårsaket også massehysteri fordi nyhetsmedienettsteder spredte ubekreftede bilder og informasjon.
Kilde: Statista
Dessuten viser data fra Statista at tilliten til nettbaserte nyhetssider avtar på grunn av feilinformasjon.
Likevel kan nyhetsbyråer opprettholde et fantastisk rykte ved å gjennomføre ytterligere bilde- og faktasjekker før rapportering.
Hvordan sjekke om dette bildet er ekte eller falskt
Å skille mellom et falskt bilde fra et ekte har blitt en stor oppgave, ettersom avanserte online fotomanipuleringsverktøy er tilgjengelige på nettet. Men nyhetsbyråer som vet hvordan de skal se om et bilde er falskt, kan beskytte omdømmet deres og opprettholde lesernes tillit.
Så la oss sjekke ut hvordan du kan se om et bilde er falskt eller ekte.
- Øyetesten – se gjennom bildene for uregelmessigheter og skjeve perspektiver. Et mikroskop kan hjelpe deg med å oppdage grove kanter og ikke-matchende fargevalg.
- Tinnøye — søker etter bilder på flere kilder og bruker metadataene for å finne originalen.
- Google omvendt bildesøk — lar brukere laste opp bilder for å bekrefte deres autentisitet.
- AI-drevne verktøy – som Jigsaws Project Assembler – lar brukere faktasjekke bilder ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer. Dette eksperimentet er ikke lenger tilgjengelig, men lignende produkter finnes på markedet i dag.
- SDK. Finans oppdagelse av falske bilder programvare.
Deteksjon av falske bilder ved hjelp av AI, ML-teknologier
Som vi nevnte i forrige avsnitt, bruker moderne verktøy for fotoverifisering kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier for å gi nøyaktig bildegjenkjenning.
Slik finner du ut om et bilde er falskt ved å bruke SDK.finance ML-basert verktøy for oppdagelse av falske bilder:
1. Last opp bildet.
2. Bildevalideringsprosess ved bruk av AI, ML-teknologier:
- Test piksler for ekthet. Løsningen oppdager med andre ord eventuelle endringer i en pdf/jpg-fil. Dette produktet svarer på spørsmålet "Blir denne filen photoshoppet eller ikke
- Metadata -kontroll av filer. Trekk ut metadata som er registrert bak filene, alt fra filstørrelse, data, geolokalisering og endringshistorikk til programvareverktøyene som brukes til å lage dem
3. Resultatene viser om bildet er falskt eller ekte.
Eksempel på resultat for metadatasjekking
Bruk ML-basert falsk bildedeteksjon sammen med andre verktøy for å autentisere bilder for nyhetsnettstedene dine.
konklusjonen
Falske bilder har alltid vært fremtredende drivere for falske nyheter. Disse bildene forvrenger fortellingen, vekker følelser og driver propaganda. Hvis du driver en nyhetsorganisasjon, bruk en falsk fotodetektor for å autentisere bilder før du legger dem ut. Ved å gjøre det vil du beskytte bedriftens omdømme og unngå søksmål på millioner dollar.
Referanser
- Oppfattet objektivitet av massemedier i USA 2020
- Tillit til evnen til å gjenkjenne oppdiktede nyheter US 2019
- De store virale øyeblikkene i 2020 som var helt falske
- Forklart: Hva er falske nyheter? | Sosiale medier og filterbobler
- Stoppe spredningen av falske nyheter gjennom fotografier
- I falske nyheters tid kunne disse digitale vannmerkene stoppe spredningen av falske bilder
- Hvordan falsk informasjon sprer seg
- Seks fake news-teknikker og enkle verktøy for å undersøke dem
- Hvordan spres falske nyheter? Bots, folk som deg, troll og mikromålretting | Senter for informasjonsteknologi og samfunn – UC Santa Barbara
FAQ
Bidrar falske bilder til falske nyheter?
Ja, falske bilder er hoveddriverne for falske nyhetsartikler fordi de legger kontekst til ordene på siden. Selv om disse photoshoppede bildene er parodiske, kan de fortsatt bidra til feilinformasjon.
Hvordan oppdager jeg et photoshoppet bilde?
Moderne verktøy for fotoverifisering bruker kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier for å gi nøyaktig bildegjenkjenning.
Kan AI-drevet programvare oppdage et falskt bilde?
I dag kan du bruke AI-drevne verktøy for å autentisere mistenkte falske bilder. Du trenger bare å laste opp bildet og få en umiddelbar dom om ektheten.
Lær mer om programvare for oppdagelse av falske bilder
Lær mer om programvare for oppdagelse av falske bilder
Kilde: https://sdk.finance/fake-photo-detection-for-news-media-websites/
- "
- 11
- 2016
- 2020
- 7
- 9
- Logg inn
- Handling
- Aktivist
- Ad
- Ytterligere
- AI
- algoritmer
- Alle
- angivelig
- android
- Artikkel
- artikler
- kunstig intelligens
- Kunstig intelligens og maskinlæring
- artist
- publikum
- autentisitet
- Baby
- Beauty
- kroppen
- roboter
- cambridge
- Cambridge Analytica
- Kampanje
- Årsak
- forårsaket
- endring
- kanaler
- kontroll
- Sjekker
- City
- Klima forandringer
- CNN
- Selskaper
- selvtillit
- Conspiracy
- Forbrukere
- innhold
- coronavirus
- Coronavirus-pandemi
- Covid-19
- COVID-19-pandemi
- gråter
- Kultur
- dato
- Deep Fakes
- ærekrenkelser
- Gjenkjenning
- digitalt
- avstand
- Valg
- følelser
- eksperiment
- eksperter
- øye
- rettferdig
- forfalskning
- falske nyheter
- FAQ
- finansiere
- Brensel
- her.
- Høy
- historie
- Hjemprodukt
- hotell
- hoteller
- hus
- Hvordan
- Hvordan
- HTTPS
- Mennesker
- bilde
- Påvirkning
- Inkludert
- informasjon
- informasjonsteknologi
- Institusjon
- Intelligens
- iPhone
- IT
- Javascript
- Kentucky
- Søksmålet
- Søksmål
- LÆRE
- læring
- maskinlæring
- mann
- Manipulasjon
- marked
- massemedia
- materialer
- Media
- Merchants
- millioner
- feil~~POS=TRUNC
- ML
- mor
- nettverk
- nyheter
- Nyhetsbyråer
- Nyhetsmediene
- på nett
- Annen
- pandemi
- Ansatte
- prospektet
- bilde
- Pest
- Populær
- president
- Produkt
- Produkter
- prosjekt
- Propaganda
- beskytte
- protest
- protester
- offentlig
- utgivere
- Reader
- lesere
- Lesning
- Reality
- grunner
- rapporterer
- forskning
- Resultater
- Reuters
- reversere
- anmeldelse
- Rykter
- Kjør
- Russland
- SDK
- sekundær
- Del
- Shelter
- Enkelt
- Nettsteder
- Størrelse
- So
- selskap
- sosiale medier
- Samfunnet
- Software
- utgifter
- Spot
- spre
- Stater
- statistikk
- Stellar
- Røre
- lager
- Stories
- gate
- saksøkt
- mistenkt
- Target
- Technologies
- Teknologi
- test
- tid
- trumf
- Trump administrasjon
- Stol
- Ukraina
- forent
- Forente Stater
- us
- USD
- Brukere
- Verifisering
- video
- nettsteder
- Hva er
- ord