アウトオブコンテキスト写真は、誤った情報の強力な形態です

コンテキスト外の写真は、誤った情報の強力な形態です オンラインで画像に出会ったとき、ある程度懐疑的な見方をします。 tommaso79 / Getty Images Plus経由のストック

視覚的な誤った情報について考えるとき、多分あなたはディープフェイクを思い浮かべます-実際に見えるが、実際に使用して作成されたビデオ 強力なビデオ編集アルゴリズム。 クリエイター 有名人をポルノ映画に編集する、そして彼らはできる 言葉を口に入れる 言わなかった人の

しかし、人々がさらされる視覚的な誤報の大部分は、はるかに単純な詐欺に関係しています。 一般的な手法のXNUMXつは、正当な古い写真やビデオをリサイクルし、それらを最近の出来事の証拠として提示することです。

アウトオブコンテキスト写真は、誤った情報の強力な形態です ミームは写真に誤解を招くテキストを適用します。 ターニングポイントUSA

たとえば、Facebookに1.5万人以上のフォロワーがいる保守的なグループであるTurning Point USAは、「YUP!」というキャプションを付けて、略奪された食料品店の写真を投稿しました。 #SocialismSucks。」 実際には、空のスーパーマーケットの棚は社会主義とは何の関係もありません。 写真が撮影された 2011年の大地震の後の日本.

アウトオブコンテキスト写真は、誤った情報の強力な形態です キャプションは、実際の写真とは異なるストーリーを伝えます。 Twitter画面のグラブ

別の例では、2019年にロンドンのハイドパークでの地球温暖化の抗議の後、抗議者がゴミで覆われたエリアを去った証拠として写真が流布し始めました。 実際には、一部の写真はインドのムンバイからのものであり、他の写真は完全に 公園内のさまざまなイベント.

私は 認知心理学者 周囲の世界から人々が正しい情報と誤った情報をどのように学習するかを研究します。 心理学的研究は、これらの文脈外写真が特に強力な誤報の形態になりうることを示しています。 また、ディープフェイクとは異なり、作成は非常に簡単です。

文脈から外れており、正しくない

コンテキスト外の写真は、誤報の非常に一般的なソースです。

XNUMX月、イラクの米軍基地に対するイランの攻撃の後、記者 BuzzfeedのJane Lytvynenkoが文書化 ソーシャルメディアに対する攻撃の証拠として提示されている古い写真やビデオの多数のインスタンス。 これらには、シリアでのイランによる2017年の軍事攻撃の写真、2014年のロシアの訓練演習のビデオ、さらにはビデオゲームの映像も含まれていました。 実際、記事に記載されている22のうわさのうち、12がこのような状況に関係のない写真やビデオに関係しています。

画像は一般的な意見を揺さぶり、誤った信念を助長する強力なツールであるため、この形式の誤情報は特に危険です。 心理学的調査では、「亀は耳が聞こえない」など、真実と偽のトリビア文を信じる可能性が高いことが示されています。 それらが提示されたとき 画像と一緒に。 さらに、人々は以前に作りたての見出しを見たと主張する可能性が高くなります。 写真付き。 また、写真は、投稿が シミュレートされたソーシャルメディア環境、投稿が真実であるという人々の信念とともに。

そして、写真は人々がニュースから覚えていることを変えることができます。 実験では、XNUMXつのグループ 人々はニュース記事を読む 嵐の後の村の写真を伴うハリケーンについて。 彼らは、ハリケーン攻撃の前に村の写真を見た人に比べて、死亡と重傷があったことを誤って覚えている可能性が高かった。 これは、2020年XNUMX月のイラン攻撃の虚偽の写真が、事件の詳細に関する人々の記憶に影響を与えた可能性があることを示唆しています。

なぜ効果的か

写真が陳述に対するあなたの信念を高める可能性が高い理由はいくつかあります。

まず、あなたはフォトジャーナリズムに使用され、イベントが起こった証拠として役立つ写真に慣れています。

次に、写真を見ると、メモリから関連情報をより迅速に取得するのに役立ちます。 人々はこの検索のしやすさを 情報が真実であることを知らせる.

また、写真を使用すると、イベントの発生を想像しやすくなります。 もっと真実を感じる.

最後に、写真はあなたの注意を引くだけです。 A アドビによる2015年の調査 画像を含む投稿は、テキストのみの投稿よりもFacebookのXNUMX倍以上のインタラクションを受けたことがわかりました。

情報を追加して、見ているものがわかるようにします

ジャーナリスト、研究者、技術者はこの問題に取り組み始めました。

最近では、 ニュース提供プロジェクト、The New York TimesとIBMのコラボレーションにより、 コンセプトの証明 年齢、撮影場所、元の出版社に関する詳細情報を含めるために画像にラベルを付ける方法の戦略。 この簡単なチェックは、最近のイベントに関する誤った情報をサポートするために古い画像が使用されるのを防ぐのに役立ちます。

さらに、Facebook、Reddit、Twitterなどのソーシャルメディア企業は、プラットフォーム上で最初に公開された時期に関する情報を写真にラベル付けし始めることができます。

ただし、これらの種類のソリューションが実装されるまで、読者は独力で取り残されます。 特にニュース速報のイベント中に、誤った情報から身を守るための最良の方法のXNUMXつは、リバースイメージ検索を使用することです。 Google Chromeブラウザからは、写真を右クリックして[画像を検索]を選択するだけです。 その後、写真がオンラインで表示された他のすべての場所のリストが表示されます。

アウトオブコンテキスト写真は、誤った情報の強力な形態です FirstDraftは、誤報との戦いとジャーナリズムの改善に焦点を当てた非営利団体であり、リバースイメージ検索を実行するためのヒントを提供します。 最初のドラフト, CC BY-NC-ND

ソーシャルメディアの消費者およびユーザーとして、共有する情報が正確かつ有益であることを保証する責任があります。 コンテキスト外の写真に目を光らせておくことで、誤報を抑えることができます。

著者について

Lisa Fazio、心理学の助教授、 バンダービルト大学

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.

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