Captures d'écran Twitter / Unsplash, Auteur fourni

Twitter au cours du week-end a «marqué» comme manipulant une vidéo montrant le candidat démocrate américain Joe Biden en train d'oublier dans quel état il se trouve en s'adressant à une foule.

Le message d'accueil «bonjour Minnesota» de Biden contrastait avec la signalisation proéminente «Tampa, Floride» et «Texte FL au 30330».

Vérification des faits de l'Associated Press confirmé les panneaux ont été ajoutés numériquement et les images originales provenaient en effet d'un rallye du Minnesota. Mais au moment où la vidéo trompeuse a été supprimée, elle avait déjà enregistré plus d'un million de vues, The Guardian rapports.

Si vous utilisez les réseaux sociaux, il y a de fortes chances que vous voyiez (et transmettiez) certains des 3.2 milliards des images et 720,000 heures de vidéo partagé quotidiennement. Face à une telle surabondance de contenu, comment savoir ce qui est réel et ce qui ne l'est pas?

Bien qu'une partie de la solution soit une utilisation accrue des outils de vérification de contenu, il est tout aussi important que nous améliorions tous notre éducation aux médias numériques. En fin de compte, l'une des meilleures lignes de défense - et la seule que vous puissiez contrôler - c'est vous.

Voir ne devrait pas toujours être croire

La désinformation (lorsque vous partagez accidentellement un faux contenu) et la désinformation (lorsque vous la partagez intentionnellement) sur n'importe quel support peuvent érodent la confiance dans les institutions civiles tels que les organisations de presse, les coalitions et les mouvements sociaux. Cependant, les fausses photos et vidéos sont souvent les plus puissantes.

Pour ceux qui ont un intérêt politique acquis, créer, partager et / ou éditer de fausses images peut distraire, confondre et manipuler les téléspectateurs pour semer la discorde et l'incertitude (en particulier dans des environnements déjà polarisés). Les affiches et les plateformes peuvent également gagner de l'argent grâce au partage de faux contenus sensationnalistes.

Seulement 11 à 25 % des journalistes dans le monde utilisent des outils de vérification du contenu des médias sociaux, selon le Centre international des journalistes.

Pourriez-vous repérer une image falsifiée?

Regardez cette photo de Martin Luther King Jr.

Ce image modifiée clone une partie de l'arrière-plan sur le doigt de King Jr, il semble donc qu'il éteigne la caméra. Il a été partagé comme authentique sur Twitter, Reddit ainsi que sites Web de la suprématie blanche.

Dans le original Photo de 1964, King a flashé le signe «V pour la victoire» après avoir appris que le Sénat américain avait adopté le projet de loi sur les droits civiques.

Au-delà de l'ajout ou de la suppression d'éléments, il existe toute une catégorie de manipulation de photos dans laquelle les images sont fusionnées.

Plus tôt cette année, un photo d'un homme armé a été photographié par Fox News, qui a superposé l'homme sur d'autres scènes sans divulguer les modifications, le Seattle Times rapporté.

De même, le image ci-dessous a été partagé des milliers de fois sur les réseaux sociaux en janvier, lors des feux de brousse de l'été noir en Australie. La vérification des faits de l'AFP confirmé il n'est pas authentique et est en fait une combinaison de plusieurs séparé Photos.

Contenu entièrement et partiellement synthétique

En ligne, vous trouverez également des "deepfake»Des vidéos montrant des personnes (généralement célèbres) qui disent ou font des choses qu'elles n'ont jamais faites. Des versions moins avancées peuvent être créées à l'aide d'applications comme Zao ainsi que Refaire.

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Une équipe du Massachusetts Institute of Technology a créé cette fausse vidéo montrant le président américain Richard Nixon lisant des lignes d'un discours rédigé au cas où l'atterrissage sur la lune de 1969 échouerait. (Youtube)

Ou, si vous ne souhaitez pas utiliser votre photo pour une photo de profil, vous pouvez utiliser par défaut l'un des plusieurs sites Internet offrant des centaines de milliers d'images photoréalistes de personnes générées par l'IA.

Ces personnes n'existent pas, ce ne sont que des images générées par l'intelligence artificielle. Photos générées, CC BY

Modification des valeurs de pixels et du (pas si) simple recadrage

Le recadrage peut également modifier considérablement le contexte d'une photo.

Nous l'avons vu en 2017, lorsqu'un employé du gouvernement américain a édité des photos officielles de l'inauguration de Donald Trump pour faire paraître la foule plus grande, selon The Guardian. Le membre du personnel a recadré l'espace vide «là où la foule se terminait» pour une série de photos pour Trump.

Vues de la foule lors de l'investiture de l'ancien président américain Barack Obama en 2009 (à gauche) et du président Donald Trump en 2017 (à droite). AP

Mais qu'en est-il des modifications qui ne modifient que les valeurs de pixels telles que la couleur, la saturation ou le contraste?

Un exemple historique en illustre les conséquences. En 1994, le magazine Time couverture d'OJ Simpson a considérablement «assombri» Simpson dans son mugshot de la police. Cela a ajouté du carburant à une affaire déjà en proie à des tensions raciales, à laquelle le magazine répondu:

Aucune implication raciale n'était voulue, ni par le temps ni par l'artiste.

Outils pour démystifier la falsification numérique

Pour ceux d'entre nous qui ne veulent pas être dupés par la mauvaise / désinformation visuelle, il existe des outils disponibles - bien que chacun ait ses propres limites (ce dont nous discutons dans notre récent papier).

Invisible filigrane numérique a été proposé comme solution. Cependant, il n'est pas répandu et nécessite l'adhésion des éditeurs de contenu et des distributeurs.

Recherche d'image inversée (telle que Google) est souvent gratuit et peut être utile pour identifier des copies antérieures et potentiellement plus authentiques d'images en ligne. Cela dit, ce n'est pas infaillible car:

• repose sur des copies non éditées des médias déjà en ligne
• ne recherche pas le tout web
• n'autorise pas toujours le filtrage par heure de publication. Certains services de recherche d'images inversées tels que TinEye prend en charge cette fonction, mais pas celle de Google.
• renvoie uniquement des correspondances exactes ou des quasi-correspondances, donc ce n'est pas complet. Par exemple, modifier une image, puis inverser son orientation peut tromper Google en lui faisant croire que c'est une image entièrement différente.

Les outils les plus fiables sont sophistiqués

Pendant ce temps, les méthodes manuelles de détection médico-légale pour la désinformation / désinformation visuelle se concentrent principalement sur les modifications visibles à l'œil nu, ou reposent sur l'examen de caractéristiques qui ne sont pas incluses dans chaque image (comme les ombres). Ils sont également chronophages, coûteux et nécessitent une expertise spécialisée.

Néanmoins, vous pouvez accéder au travail dans ce domaine en visitant des sites tels que Snopes.com - qui possède un référentiel croissant de "fauxtographie ».

La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique offrent également des capacités de détection relativement avancées pour les images et vidéos. Mais ils nécessitent également une expertise technique pour fonctionner et comprendre.

De plus, les améliorer implique l'utilisation de gros volumes de «données de formation», mais les référentiels d'images utilisés pour cela ne contiennent généralement pas les images du monde réel vues dans l'actualité.

Si vous utilisez un outil de vérification d'image tel que le projet REVEAL assistant de vérification d'image, vous pourriez avoir besoin d'un expert pour vous aider à interpréter les résultats.

La bonne nouvelle, cependant, est qu'avant de vous tourner vers l'un des outils ci-dessus, vous pouvez vous poser quelques questions simples pour déterminer si une photo ou une vidéo sur les réseaux sociaux est fausse. Pense:

• a-t-il été conçu à l'origine pour les réseaux sociaux?
• dans quelle mesure et pendant combien de temps a-t-il été diffusé?
• quelles réponses a-t-il reçues?
• quels étaient les publics visés?

Très souvent, les conclusions logiques tirées des réponses suffiront à éliminer les visuels non authentiques. Vous pouvez accéder à la liste complète des questions, préparées par des experts de la Manchester Metropolitan University, ici.

À propos des auteurs

TJ Thomson, maître de conférences en communication visuelle et médias, Queensland University of Technology; Daniel Angus, professeur associé en communication numérique, Queensland University of Technology, et Paula Dootson, maître de conférences, Queensland University of Technology

Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.