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    Ver não é mais acreditar:a manipulação de imagens online
    p Uma imagem manipulada amplamente compartilhada nas redes sociais durante os incêndios florestais australianos de 2019-2020. Crédito:Queensland University of Technology (QUT)

    p Um sinal de paz de Martin Luther King, Jr, torna-se um gesto rude; As cenas de multidão da inauguração do presidente Donald Trump inflaram; golfinhos no Grande Canal de Veneza; e crocodilos nas ruas de Townsville inundada - todas as imagens manipuladas postadas como verdade. p O software de edição de imagens é tão onipresente e fácil de usar, de acordo com pesquisadores do Digital Media Research Center da QUT, tem o poder de repensar a história. E, eles dizem, jornalistas orientados por prazos não têm as ferramentas para dizer a diferença, especialmente quando as imagens vêm das redes sociais.

    p Seu estudo, Desinformação visual / desinformação em jornalismo e comunicação pública, foi publicado em Prática de Jornalismo . Foi impulsionado pelo aumento da prevalência de notícias falsas e como as plataformas de mídia social e organizações de notícias estão lutando para identificar e combater a desinformação visual apresentada a seus públicos.

    p "Quando a equipe de Donald Trump postou uma imagem em sua página oficial do Facebook em 2019, jornalistas foram capazes de detectar as edições photoshopadas na pele e no físico do presidente porque uma versão não editada existe no feed oficial do Flickr da Casa Branca, "disse o autor principal, Dr. T.J. Thomson.

    p "Mas e quando versões não editadas não estão disponíveis online e os jornalistas não podem confiar em pesquisas simples de imagens reversas para verificar se uma imagem é real ou foi manipulada? Quando é possível alterar imagens do passado e do presente, por métodos como clonagem, emenda, colheita, retocar ou reamostrar, enfrentamos o perigo de uma história reescrita - um cenário muito orwelliano. "

    p Os exemplos destacados no relatório incluem fotos compartilhadas por meios de comunicação no ano passado de crocodilos nas ruas de Townsville durante uma enchente que mais tarde foram mostradas como imagens de crocodilos na Flórida em 2014. Ele também cita um funcionário da Reuters em sua descoberta de que um vídeo angustiante foi compartilhado durante Ciclone Idai, que devastou partes da África em 2019, tinha sido baleado na Líbia cinco anos antes.

    p Uma imagem da reação do Dr. Martin Luther King Jr à aprovação do projeto de lei dos direitos civis pelo Senado dos EUA em 1964, foi manipulado para fazer parecer que ele estava lançando o pássaro para a câmera. Esta versão editada foi amplamente compartilhada no Twitter, Reddit, e o site da supremacia branca The Daily Stormer.

    p Dr. Thomson, Professor Associado Daniel Angus, Dra. Paula Dootson, Dr. Edward Hurcombe, e Adam Smith mapearam as técnicas atuais de verificação de mídia social dos jornalistas e sugeriram quais ferramentas são mais eficazes para quais circunstâncias.

    Golfinhos no Grande Canal de Veneza; crocodilos nas ruas de Townsville inundada - imagens manipuladas ou mal utilizadas postadas como verdade. Os pesquisadores da QUT dizem que o software de edição de imagens é tão onipresente e fácil de usar que tem o poder de repensar a história. Até a Casa Branca está fazendo isso e os jornalistas que buscam prazos não têm as ferramentas para dizer a diferença, especialmente quando as imagens vêm das redes sociais. Crédito:QUT Marketing &Communication
    p "A detecção de imagens falsas é dificultada pelo número de imagens criadas diariamente - mais de 3,2 bilhões de fotos e 720, 000 horas de vídeo - junto com a velocidade com que são produzidos, Publicados, e compartilhado, "disse o Dr. Thomson.

    p "Outras considerações incluem a alfabetização digital e visual de quem os vê. No entanto, ser capaz de detectar edições fraudulentas disfarçadas de realidade é extremamente importante. Embora os jornalistas que criam mídia visual não sejam imunes a violações éticas, a prática de incorporar mais conteúdo visual gerado por usuários e fontes coletivas em reportagens está crescendo. A verificação nas redes sociais terá de aumentar proporcionalmente se quisermos melhorar a confiança nas instituições e fortalecer a nossa democracia. "

    p Dr. Thomson disse que um estudo quantitativo recente realizado pelo Centro Internacional para Jornalistas (ICFJ) encontrou um uso muito baixo de ferramentas de verificação de mídia social nas redações.

    p "O ICFJ pesquisou mais de 2, 700 jornalistas e gerentes de redações em mais de 130 países e descobriram que apenas 11% dos entrevistados usavam ferramentas de verificação de mídia social, " ele disse.

    p A foto original do presidente dos EUA, Donald Trump (à esquerda) e a versão editada dele (à direita), que ele compartilhou em suas contas oficiais do Instagram e do Facebook. Crédito:Dr. T.J. Thomson, Centro de Pesquisa de Mídia Digital da QUT.

    p "A falta de ferramentas forenses fáceis de usar e os baixos níveis de alfabetização em mídia digital, combinado, são as principais barreiras para aqueles que procuram conter a maré de desinformação visual online. "

    p O professor associado Angus disse que o estudo demonstrou uma necessidade urgente de ferramentas melhores, desenvolvido com jornalistas, para fornecer maior clareza sobre a proveniência e autenticidade das imagens e outros meios de comunicação.

    p "Apesar de saber pouco sobre a proveniência e veracidade do conteúdo visual que encontram, os jornalistas precisam determinar rapidamente se publicam novamente ou ampliam esse conteúdo, " ele disse.

    p "Os muitos exemplos de atribuídos erroneamente, adulterado, e imagens falsas atestam a importância da precisão, transparência, e confiança na arena do discurso público. As pessoas geralmente votam e tomam decisões com base nas informações que recebem de amigos e familiares, políticos, organizações, e jornalistas. "

    p Os pesquisadores citam as estratégias atuais de detecção manual - usando uma pesquisa reversa de imagens, examinando metadados de imagem, examinando luz e sombras; e usando software de edição de imagem, mas dizem que mais ferramentas precisam ser desenvolvidas, incluindo métodos de aprendizado de máquina mais avançados, para verificar os recursos visuais nas redes sociais.


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