Sahte haber kavramı her zaman kültürün temelini oluşturmuştur, ancak Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Trump yönetimi sırasında popüler sözlüğün bir parçası haline geldi.
Medya devleri, anlatıyı belirli bir gündemi karşılamak için çarpıttıkları için eleştirildi. Sonuç olarak, haber ajansları ve medya şirketleri, görüntüler, istatistikler ve video içeriği de dahil olmak üzere her haber öğesinin kimliğini doğrulamak için gerçek kontrol teknolojisine yatırım yapmak zorunda kaldı.
Çoğu haber şirketi, haberleri bildirmek için görseller kullandığından, birinin fotoğrafı oynayıp oynamadığını görmek için yapay zeka destekli sahte fotoğraf algılama araçlarına ihtiyaç duyarlar.
Bu makale, photoshoplu bir görüntünün nasıl tespit edileceğini araştırıyor ve ayrıca sahte bir resmin sahte haberleri nasıl körükleyebileceğini vurguluyor.
Sahte fotoğraflar sahte haberlerin yayılmasını nasıl hızlandırır?
İçinde kendin yap sosyal deney Pandemi sırasında yürütülen Ritzau Scanpix fotoğrafçıları, görüntülerin haber tüketicilerini yanıltmasının yollarını gösterdi.
Fotoğrafçılar aynı konuları farklı açılardan farklı lensler kullanarak çekse de, ortaya çıkan resimler birbirine zıt hikayeler anlatıyordu.
Bir fotoğrafçı, insanların 2 farklı açıdan fotoğraflarını çekiyor ve medyanın gerçeği ne kadar kolay manipüle edebileceğini gösteriyor. Koronavirüs pandemisi sırasında sosyal mesafe yok.
Duruma bir de diğer taraftan bakalım:
Bu deney, haber sitelerinin ve sarı sayfaların hedef kitlelerini manipüle edebileceği yollardan birini ortaya çıkardı.
Ama bu daha yarısı bile değil; sahte bir görüntünün sahte haberleri teşvik edebileceği diğer yolları keşfedelim.
- Duyguları uyandırmak
Haber siteleri anlatılarını iletmek için kelimelere güvenir, ancak çarpıcı bir görüntü konuyu daha hızlı eve götürür çünkü insanlar görsel varlıklardır.
Harap bir evde kucağında ağlayan bir bebekle oturan bir anne resmi görürseniz, aklınızdaki son şey bunun sahte olup olmadığını doğrulamak olacaktır.
Bu tür sahte fotoğraflar, okuyucuları resimdeki insanlarla empati kurmaya ve hikayelerine yatırım yapmaya zorluyor. Okuyucu artık duygusal olarak yatırım yaptığından, gerçeklerin doğruluğu ikincil hale gelir.
- Önyargıları pekiştirir
2020'deki BLM protestoları sırasında, sahte haber portalları, protestocuları yağmalamaya dahil etmek için fazla mesai yaptı. Bazen protestocuların vücuduna çeteyle ilgili dövmeleri photoshopladılar ve onları “çarpıcı” olarak etiketlediler.
- Tüketicinin POV'sini kullanın
Çoğu insan, hazır görüntülerden ve yüksek çözünürlüklü fotoğraflardan şüpheleniyor çünkü bunlar sahnelenmiş görünüyor. Ancak bir iPhone veya Android gibi düşük çözünürlüklü bir kameradan bir resim geldiğinde, normal bir vatandaş onu çekmiş gibi geliyor. Sahte görüntü doğal ve 'sahnelenmemiş' göründüğü için, sahte haber gündemini okuyan izleyicilere yönlendirmeye yardımcı olur.
- Mikro hedeflemeyi teşvik eder
Sahte haber ajansları genellikle çoğu Reddit ve 4Chan'da olan komplo teorisyenlerini hedef alır. Bu niş tüketiciler, kaynaklarını araştırmak için fazla zaman harcamadan söylentilerle uğraşırlar. Sonuç olarak, onları photoshoplu bir görüntü veya sahte bir fotoğrafla hedeflemek daha kolaydır.
- Sahte uzmanlar için cephane sağlar
Sosyal medya çağında, kendi kendini ilan eden birçok uzman, içeriklerini şüphesiz tüketicilerle paylaşıyor. Okuyucu sözde uzmana güveniyorsa, görsellerini doğrulama zahmetine girmez. Sonuçta, bir uzmanın neden görüntüleri manipüle etmesi gerekir?
Sahte olan viral fotoğraflar
Bazen bir fotoğraf görür ve “Bu görüntü gerçek mi yoksa sahte mi?” diye düşünürsünüz.
Hepimiz bu soruyu defalarca düşündük. Sahte görüntülerin sahte haberlerin yayılmasını nasıl etkilediğini anlamanıza yardımcı olmak için, aslında sahte olan bazı viral fotoğraflara göz atalım.
Bu Donmuş Venedik resmi aslında Rusya'daki Baykal Gölü'nün bir kurgusu.
"Donmuş Venedik" resmi, Venedik'in çoğu turistin tanıyamadığı bir bölümünü gösterdiği için viral hale geldi - esas olarak görüntü sahte olduğu için. Sanatçı, Venedik caddesindeki donmuş Baykal Gölü'nün bir resmini üst üste bindirdi.
Adil olmak gerekirse, bu görüntü zaten büyüleyici olan Venedik şehrine ekstra bir güzellik katmanı ekliyor. Ne yazık ki, bu görüntü sahte haber tüccarlarının elinde onarılamaz zararlara neden olabilir.
İklim değişikliğini inkar edenler, bu fotoğrafı, dünyanın ısındığı gerçeğini püskürtmek için propaganda olarak kullanabilirler. Ne de olsa Venedik şimdi buzla dolu Baykal bölgesinde bir kasaba gibi görünüyor.
Köpekbalıkları otel lobilerinde takılmaz!
Köpekbalıkları otellerde takılmasa da (belli ki), sözde uzmanlar bu görüntüyü sahte haberleri yaymak için kullanabilir.
Örneğin, iklim değişikliği savunucuları, sıcaklıkların o kadar yükseldiğini ve köpekbalıklarının artık kasırgalardan korunmak için otellere yüzmek zorunda kaldığını iddia ederek insanları harekete geçirebilir.
2020'de Trump, Ukrayna'dan 2014 protesto fotoğrafını kullanarak bir Facebook reklamı yayınladı.
2020'deki protestolar sırasında, Başkan Donald Trump'ın Facebook hesabı, protestocuların polis karşıtı şiddetini gösteren bir kampanya reklamı yayınladı. Ancak, reklamdaki görüntü Ukrayna'daki 2014 Euromaidan protestolarından geldi. Bu yalan haber içeriği bir hata olsa da olmasa da böyle saygın bir kurum sahte bir fotoğraf tespit yazılımından faydalanabilirdi.
Haber medyası web siteleri neden fotoğrafın orijinalliğini yayınlamadan önce kontrol etmeli?
Gazetecilik bütünlüğü, yayıncıların tüketicileriyle paylaşmadan önce çevrimiçi olarak sahte fotoğrafları tespit etmelerini gerektirir.
Gazetecilik bütünlüğünün ötesinde, haber sitelerinin veba gibi sahte fotoğraflardan kaçınması için başka nedenler de var.
- Davadan kaçının
Göre reuters, Kentucky'den genç bir adam, dünyaca ünlü haber ağının onun bir Kızılderili aktivistle karşı karşıya geldiği iddia edilen bir görüntüsünü yayınlamasının ardından CNN'e karakterini karaladığı için dava açtı. 275 milyon dolarlık dava halen derdest.
Bu devasa davalardan kaçınmak istiyorsanız, sahte bir fotoğrafı nasıl tespit edeceğinizi öğrenin.
- Şirketinizin itibarını koruyun
Statista'ya göre, insanlar derin sahtekarlıklar ve manipüle edilmiş görüntüler nedeniyle haber sitelerine olan güvenini kaybediyor. Tüketiciler artık çoğu haber kanalını sahte veya taraflı haber olarak görüyor.
Kaynak: Statista
“Sahte haber” etiketi, durum ne kadar önemsiz olursa olsun, itibarınızı lekeleyecektir. Tüketiciler, manipüle edilmiş sahte görüntüler kullanarak haberleri bildirdiğinizi keşfettiklerinde, her habere şüpheyle yaklaşacaklar.
- Kitlesel yanlış bilgileri frenleyin
Cambridge Analytica'dan uzmanlar, sahte fotoğrafların ve haber materyallerinin 2016 seçimlerinin sonuçlarını etkilediğini iddia ediyor. Ayrıca, haber medyası web siteleri doğrulanmamış görüntüler ve bilgiler yaydığı için COVID-19 salgını kitlesel histeriye neden oldu.
Kaynak: Statista
Ayrıca, Statista'dan gelen veriler, çevrimiçi haber sitelerine olan güvenin yanlış bilgilendirme nedeniyle azaldığını gösteriyor.
Yine de haber ajansları, haber yapmadan önce ek imaj ve gerçek kontrolleri yaparak mükemmel bir itibarı koruyabilirler.
Bu görüntünün gerçek mi sahte mi olduğu nasıl kontrol edilir
Gelişmiş çevrimiçi fotoğraf işleme araçları artık çevrimiçi olarak mevcut olduğundan, sahte bir fotoğrafı gerçek bir fotoğraftan ayırt etmek zorlu bir görev haline geldi. Ancak bir görüntünün sahte olup olmadığını nasıl anlayacaklarını bilen haber ajansları, itibarlarını koruyabilir ve okuyucuların güvenini koruyabilir.
Öyleyse, bir fotoğrafın sahte mi gerçek mi olduğunu nasıl anlayacağımızı kontrol edelim.
- Göz testi — görüntüleri düzensizlikler ve çarpık perspektifler açısından inceleyin. Bir mikroskop, pürüzlü kenarları ve eşleşmeyen renk şemalarını tespit etmenize yardımcı olabilir.
- Kalay göz — görüntüleri birden çok kaynakta arar ve orijinali bulmak için meta verileri kullanır.
- Google Ters Görsel Arama — kullanıcıların orijinalliklerini doğrulamak için resim yüklemesine olanak tanır.
- Jigsaw'un Proje Birleştiricisi gibi AI destekli araçlar, kullanıcıların makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak görüntüleri kontrol etmelerine olanak tanır. Bu deney artık mevcut değil, ancak bugün piyasada benzer ürünler var.
- SDK.finans sahte fotoğraf algılama yazılım.
AI, ML teknolojilerini kullanarak sahte fotoğraf algılama
Önceki paragrafta bahsettiğimiz gibi, fotoğraf doğrulamaya yönelik modern araçlar, doğru görüntü algılama sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır.
SDK.finance ML tabanlı sahte fotoğraf algılama aracını kullanarak bir resmin sahte olup olmadığını şu şekilde anlayabilirsiniz:
1. Resmi yükleyin.
2. AI, ML teknolojilerini kullanan fotoğraf doğrulama süreci:
- Özgünlük için pikselleri test etme. Başka bir deyişle, çözüm, bir pdf/jpg dosyasındaki değişiklikleri algılar. Bu ürün “bu dosya photoshoplanmış mı yoksa
- Dosya meta veri kontrolü. Dosya boyutu, veri, coğrafi konum ve değişiklik geçmişinden bunları oluşturmak için kullanılan yazılım araçlarına kadar dosyaların arkasına kaydedilen meta verileri çıkarın
3. Sonuçlar görüntünün sahte mi gerçek mi olduğunu gösterir.
Meta veri kontrol sonucu örneği
Haber web siteleriniz için görüntülerin kimliğini doğrulamak için ML tabanlı sahte fotoğraf algılamayı diğer araçlarla birlikte kullanın.
Sonuç
Sahte fotoğraflar her zaman sahte haberlerin önde gelen itici güçleri olmuştur. Bu görüntüler anlatıyı çarpıtır, duyguları uyandırır ve propagandayı yönlendirir. Bir haber kuruluşu işletiyorsanız, fotoğrafları yayınlamadan önce doğrulamak için sahte bir fotoğraf dedektörü kullanın. Bunu yaparak şirketinizin itibarını koruyacak ve milyon dolarlık davalardan kaçınacaksınız.
Referanslar
- ABD'de kitle iletişim araçlarının algılanan nesnelliği 2020
- Uydurma haberleri tanıma becerisine duyulan güven ABD 2019
- 2020'nin Tamamen Sahte Olan Büyük Viral Anları
- Açıklandı: Sahte haber nedir? | Sosyal Medya ve Filtre Balonları
- Fotoğraflar aracılığıyla yalan haberlerin yayılmasını durdurmak
- Sahte haber çağında, bu dijital filigranlar sahte görüntülerin yayılmasını durdurabilir
- Yanlış bilgi nasıl yayılır?
- Altı Sahte Haber Tekniği ve Bunları İncelemek İçin Basit Araçlar
- Yalan Haber Nasıl Yayılır? Botlar, Sizin Gibi İnsanlar, Troller ve Mikro Hedefleme | Bilgi Teknolojisi ve Toplum Merkezi – UC Santa Barbara
SSS
Sahte görüntüler sahte haberlere katkıda bulunur mu?
Evet, sahte görüntüler, sayfadaki kelimelere bağlam ekledikleri için sahte haber makalelerinin ana itici gücüdür. Bu photoshoplu görüntüler parodi olsa bile yine de yanlış bilgilere katkıda bulunabilirler.
Photoshoplanmış bir görüntü nasıl tespit edilir?
Fotoğraf doğrulamaya yönelik modern araçlar, doğru görüntü algılama sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır.
Yapay zeka destekli yazılım sahte bir fotoğrafı algılayabilir mi?
Günümüzde, şüpheli sahte fotoğrafları doğrulamak için yapay zeka destekli araçları kullanabilirsiniz. Sadece görseli yüklemeniz ve gerçekliğine dair anında bir karar almanız gerekiyor.
Sahte fotoğraf algılama yazılımı hakkında daha fazla bilgi edinin
Sahte fotoğraf algılama yazılımı hakkında daha fazla bilgi edinin
Kaynak: https://sdk.finance/fake-photo-detection-for-news-media-websites/
- "
- 11
- 2016
- 2020
- 7
- 9
- Hesap
- Action
- Eylemci
- Ad
- Ek
- AI
- algoritmalar
- Türkiye
- iddiaya göre
- android
- göre
- mal
- yapay zeka
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
- sanatçı
- izleyici
- gerçeklik
- Bebek
- Güzellik
- vücut
- botlar
- Cambridge
- Cambridge Analytica
- Kampanya
- Sebeb olmak
- neden
- değişiklik
- kanallar
- denetleme
- Çekler
- Şehir
- İklim değişikliği
- CNN
- Şirketler
- güven
- Komplo
- Tüketiciler
- içerik
- Korona Virüs
- Coronavirus salgını
- Covid-19
- COVID-19 salgını
- ağlayan
- Kültür
- veri
- Derin Fakes
- hakaret
- Bulma
- dijital
- mesafe
- Seçim
- duygular
- deneme
- uzmanlara göre
- göz
- adil
- sahte
- sahte haberler
- SSS
- maliye
- Yakıt
- okuyun
- Yüksek
- tarih
- Ana Sayfa
- otel
- oteller
- ev
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- HTTPS
- İnsanlar
- görüntü
- darbe
- Dahil olmak üzere
- bilgi
- bilgi teknolojisi
- Kurumsal
- İstihbarat
- iPhone
- IT
- JavaScript
- Kentucky
- dava
- Davalar
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- makine öğrenme
- adam
- hile
- pazar
- kitle iletişim araçları
- malzemeler
- medya
- Tüccarlar
- milyon
- yanlış bilgi
- ML
- anne
- ağ
- haber
- Haber ajansları
- haber medyası
- Online
- Diğer
- yaygın
- İnsanlar
- perspektifler
- resim
- Veba
- Popüler
- başkan
- PLATFORM
- Ürünler
- proje
- propaganda
- korumak
- protesto
- Protestolar
- halka açık
- Yayıncılar
- Okuyucu
- okuyucular
- Okuma
- Gerçeklik
- nedenleri
- rapor
- araştırma
- Sonuçlar
- reuters
- ters
- yorum
- Dedikodular
- koşmak
- Rusya
- sdk
- ikincil
- paylaş
- Barınak
- Basit
- Yer
- beden
- So
- Sosyal Medya
- sosyal medya
- Toplum
- Yazılım
- Harcama
- Spot
- yayılma
- Devletler
- istatistik
- Stellar
- Karıştırmak
- Stok
- hikayeler
- sokak
- dava
- şüpheli
- Hedef
- Teknolojileri
- Teknoloji
- test
- zaman
- koz
- Trump yönetimi
- Güven
- Ukrayna
- Birleşik
- USA
- us
- USD
- kullanıcılar
- Doğrulama
- Video
- web siteleri
- Nedir
- sözler