Twitterのスクリーンショット/スプラッシュ解除, 著者提供

週末のツイッターは、米国民主党の大統領候補ジョー・バイデンが群衆に話しかけている間、彼がどの州にいるかを忘れていると思われるビデオを操作したとして「タグ付け」された。

バイデンの「こんにちはミネソタ」の挨拶は、「フロリダ州タンパ」や「テキストFLto30330」と書かれた著名な看板とは対照的でした。

AP通信のファクトチェック 確認された 標識はデジタルで追加され、元の映像は確かにミネソタの集会からのものでした。 しかし、誤解を招く動画が削除されるまでに、すでにXNUMX万回以上再生されていました。 保護者 レポート。

ソーシャルメディアを使用している場合、チャンスはあなたがより多くのものを見る（そして転送する）ことです 3.2億 画像と 720,000時間 ビデオの 毎日共有。 このような大量のコンテンツに直面したとき、何が本当で何がそうでないかをどうやって知ることができますか？

ソリューションの一部はコンテンツ検証ツールの使用の増加ですが、私たち全員がデジタルメディアリテラシーを向上させることも同様に重要です。 最終的に、最高の防御線のXNUMXつ、そしてあなたが制御できる唯一の線はあなたです。

見ることは常に信じるべきではありません

あらゆる媒体での誤った情報（誤って誤ったコンテンツを共有した場合）および偽情報（意図的に共有した場合）は、 民間機関への信頼を損なう ニュース組織、連合、社会運動など。 ただし、多くの場合、偽の写真やビデオが最も強力です。

既得の政治的関心を持つ人々にとって、虚偽の画像を作成、共有、および/または編集すると、視聴者の注意をそらし、混乱させ、操作して、不和や不確実性をまき散らす可能性があります（特にすでに二極化した環境で）。 ポスターやプラットフォームは、偽のセンセーショナルなコンテンツを共有することで収益を上げることもできます。

のみ 11-25％ International Center for Journalistsによると、世界中でジャーナリストの多くがソーシャルメディアコンテンツ検証ツールを使用しています。

医者の画像を見つけてもらえますか？

マーティンルーサーキングジュニアのこの写真を考えてみましょう。

この 変更された画像 キングジュニアの指の上に背景の一部を複製しているので、彼はカメラをひっくり返しているように見えます。 それは本物として共有されています Twitter, Reddit & 白人至上主義のウェブサイト.

オリジナル 1964年の写真、キングは、米国上院が公民権法案を可決したことを知った後、「勝利のためのV」サインを点滅させました。

要素を追加または削除するだけでなく、画像を融合する写真操作のカテゴリ全体があります。

今年の初め、 写真 武装した男の写真は フォックスニュース、編集を開示せずに他のシーンに男をオーバーレイした、シアトルタイムズ 報告.

同様に、 画像 以下は、オーストラリアのブラックサマーの山火事の最中に、XNUMX月にソーシャルメディアで何千回も共有されました。 AFPのファクトチェック 確認された それは本物ではなく、実際には いくつかの 別 写真.

完全および部分的に合成されたコンテンツ

オンラインでは、洗練された「ディープフェイク」（通常は有名な）人々が決してやったことのないことを言ったり、したりしていることを示すビデオ。 あまり高度でないバージョンは、アプリを使用して作成できます 蔵王など & リフェイス.

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マサチューセッツ工科大学のチームがこの偽のビデオを作成し、1969年の月面着陸が失敗した場合に備えて作成されたスピーチからリチャードニクソン米国大統領がセリフを読んでいる様子を示しています。 （Youtube）

または、プロフィール写真に写真を使用したくない場合は、デフォルトでいくつかのいずれかにすることができます ウェブサイト AIによって生成された数十万の人々の写実的な画像を提供します。

これらの人々は存在せず、人工知能によって生成された単なる画像です。 生成された写真, CC BY

ピクセル値の編集と（そうではない）単純な切り抜き

トリミングすると、写真のコンテキストも大きく変わる可能性があります。

によると、2017年に米国政府職員がドナルドトランプの就任式の公式写真を編集して群衆をより大きく見せたときにこれを見ました 保護者。 スタッフは、トランプの一連の写真のために「群衆が終わった場所」の空きスペースを切り取りました。

2009年のバラクオバマ前米大統領（左）と2017年のドナルドトランプ大統領（右）の就任式での群衆の様子。 AP

しかし、色、彩度、コントラストなどのピクセル値のみを変更する編集についてはどうでしょうか。

1994つの歴史的な例は、これの結果を示しています。 XNUMX年、タイム誌の カバー OJシンプソンの彼の中でかなり「暗くなった」シンプソン 警察の顔写真。 これは、すでに人種的な緊張に悩まされている事件に燃料を追加しました。 回答:

時間や芸術家によって、人種的な意味合いは意図されていませんでした。

デジタル偽物を暴くためのツール

視覚的な誤った情報や偽情報にだまされたくない私たちのために、利用可能なツールがありますが、それぞれに独自の制限があります（最近の記事で説明しています） 紙).

目に見えません 電子透かし 解決策として提案されています。 ただし、それは普及しておらず、コンテンツの発行者と配布者の両方からの賛同が必要です。

画像を使用して検索する（など Googleの）は無料であることが多く、オンラインで画像の以前の、潜在的により本物のコピーを識別するのに役立ちます。 とは言うものの、それは絶対確実ではありません。

• すでにオンラインになっているメディアの編集されていないコピーに依存しています
• 検索しません 全体 ウェブ
• 公開時間によるフィルタリングを常に許可するとは限りません。 のようないくつかの逆画像検索サービス ティンイー この機能はサポートしていますが、Googleはサポートしていません。
• 完全一致またはほぼ一致のみを返すため、完全ではありません。 たとえば、画像を編集してから向きを変えると、Googleをだましてまったく別の画像だと思わせることができます。

最も信頼できるツールは洗練されています

一方、視覚的な誤情報/偽情報の手動フォレンジック検出方法は、主に肉眼で見える編集に焦点を当てているか、すべての画像に含まれていない機能（影など）の調査に依存しています。 また、時間と費用がかかり、専門的な専門知識が必要です。

それでも、Snopes.comなどのサイトにアクセスすると、この分野の作業にアクセスできます。偽造"。

コンピュータビジョンと機械学習は、画像の比較的高度な検出機能も提供します。 ビデオ。 しかし、それらも操作および理解するために技術的な専門知識を必要とします。

さらに、それらを改善するには、大量の「トレーニングデータ」を使用する必要がありますが、これに使用される画像リポジトリには、通常、ニュースで見られる実際の画像が含まれていません。

REVEALプロジェクトなどの画像検証ツールを使用する場合 画像検証アシスタント、結果の解釈を支援する専門家が必要になる場合があります。

ただし、良いニュースは、上記のツールのいずれかに目を向ける前に、ソーシャルメディア上の写真やビデオが偽物であるかどうかを判断するために自分自身に尋ねることができるいくつかの簡単な質問があることです。 考える：

• もともとソーシャルメディア向けに作られたのですか？
• それはどのくらい広くそしてどのくらいの間流通しましたか？
• どのような応答がありましたか？
• 対象読者は誰でしたか？

多くの場合、回答から導き出された論理的な結論は、本物ではないビジュアルを取り除くのに十分です。 マンチェスターメトロポリタン大学の専門家がまとめた質問の完全なリストにアクセスできます。 こちら.

著者について

TJ Thomson、ビジュアルコミュニケーションおよびメディアの上級講師、 クイーンズランド工科大学; ダニエルアンガス、デジタル通信の准教授、 クイーンズランド工科大学、およびPaula Dootson、上級講師、 クイーンズランド工科大学

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.