Il peut être difficile de dire si une image est réelle. Envisager, comme l'ont fait les participants à notre récente recherche, ces deux images et voyez si vous ne pensez ni l'un ni l'autre, l'un ou les deux ont été trafiqués.

Vous avez peut-être basé votre évaluation des images sur les seules informations visuelles, ou peut-être pris en compte dans votre évaluation de la réputation de la source, ou le nombre de personnes qui ont aimé et partagé les images.

Mes collaborateurs et moi avons récemment étudié comment les gens évaluent la crédibilité des images qui accompagnent les histoires en ligne et quels éléments figurent dans cette évaluation. Nous avons constaté que vous êtes beaucoup moins susceptible de tomber dans le piège de fausses images si vous êtes plus expérimenté avec Internet, la photographie numérique et les plateformes de médias en ligne, si vous avez ce que les universitaires appellent « l'éducation aux médias numériques ».

Qui est dupé par les contrefaçons ?

Avez-vous été dupé ? Les deux images sont fausses.

Nous voulions savoir dans quelle mesure chacun de plusieurs facteurs contribuait à l'exactitude du jugement des gens sur les images en ligne. Nous avons émis l'hypothèse que la fiabilité de la source originale pourrait être un élément, tout comme la crédibilité de toute source secondaire, comme les personnes qui l'ont partagé ou republié. Nous avons également anticipé que l'attitude actuelle du spectateur à propos du problème représenté pourrait l'influencer :s'il n'était pas d'accord avec quelque chose à propos de ce que l'image montrait, ils pourraient être plus susceptibles de le considérer comme un faux et, inversement, plus susceptibles de le croire s'ils étaient d'accord avec ce qu'ils ont vu.

En outre, nous voulions voir à quel point il importait qu'une personne connaisse les outils et les techniques qui permettent aux gens de manipuler des images et d'en générer de fausses. Ces méthodes ont évolué beaucoup plus rapidement ces dernières années que les technologies capables de détecter les manipulations numériques.

Jusqu'à ce que les détectives rattrapent leur retard, les risques et les dangers restent élevés que des personnes mal intentionnées utilisent de fausses images pour influencer l'opinion publique ou provoquer une détresse émotionnelle. Le mois dernier, pendant les troubles postélectoraux en Indonésie, un homme a délibérément diffusé une fausse image sur les réseaux sociaux pour enflammer le sentiment anti-chinois du public.

Notre recherche visait à mieux comprendre comment les gens prennent des décisions concernant l'authenticité de ces images en ligne.

Tester de fausses images

Pour notre étude, nous avons créé six fausses photos sur un ensemble varié de sujets, y compris la politique intérieure et internationale, découverte scientifique, catastrophes naturelles et problèmes sociaux. Ensuite, nous avons créé 28 compositions de maquette de la façon dont chacune de ces photos pourrait apparaître en ligne, tels que partagés sur Facebook ou publiés sur The New York Times site Internet.

Chaque maquette présentait une fausse image accompagnée d'une courte description textuelle de son contenu et de quelques indices et caractéristiques contextuels tels que l'endroit particulier où elle était censée apparaître, des informations sur sa source et si quelqu'un l'avait repartagée, ainsi que le nombre de likes ou d'autres interactions qui s'étaient produites.

Toutes les images et le texte et les informations qui les accompagnent étaient des fabrications, y compris les deux en haut de cet article.

Nous n'avons utilisé que de fausses images pour éviter la possibilité que des participants soient tombés sur l'image originale avant de rejoindre notre étude. Notre recherche n'a pas examiné un problème connexe connu sous le nom de mauvaise attribution, où une image réelle est présentée dans un contexte sans rapport ou avec de fausses informations.

Nous en avons recruté 3, 476 participants d'Amazon Mechanical Turk, qui avaient tous au moins 18 ans et vivaient aux États-Unis.

Chaque participant à la recherche a d'abord répondu à un ensemble de questions ordonnées au hasard concernant leurs compétences sur Internet, expérience et attitude en imagerie numérique vis-à-vis de diverses questions sociopolitiques. On leur a ensuite présenté une maquette d'image sélectionnée au hasard sur leur bureau et on leur a demandé d'examiner attentivement l'image et d'évaluer sa crédibilité.

Le contexte n'a pas aidé

Nous avons constaté que les jugements des participants sur la crédibilité des images ne variaient pas selon les différents contextes dans lesquels nous les mettions. Lorsque nous avons mis la photo montrant un pont effondré dans une publication Facebook que seulement quatre personnes avaient partagée, les gens l'ont jugé tout aussi susceptible d'être faux que lorsqu'il est apparu que cette image faisait partie d'un article sur le New York Times site Internet.

Au lieu, les principaux facteurs qui déterminaient si une personne pouvait correctement percevoir chaque image comme un faux étaient leur niveau d'expérience avec Internet et la photographie numérique. Les personnes qui connaissaient bien les médias sociaux et les outils d'imagerie numérique étaient plus sceptiques quant à l'authenticité des images et moins susceptibles de les accepter pour argent comptant.

Nous avons également découvert que les croyances et les opinions existantes des gens influençaient grandement la façon dont ils jugeaient la crédibilité des images. Par exemple, lorsqu'une personne n'était pas d'accord avec la prémisse de la photo qui lui a été présentée, ils étaient plus susceptibles de croire que c'était un faux. Ce résultat est cohérent avec les études montrant ce que l'on appelle le « biais de confirmation, " ou la tendance des gens à croire qu'une nouvelle information est réelle ou vraie si elle correspond à ce qu'ils pensent déjà.

Le biais de confirmation pourrait aider à expliquer pourquoi de fausses informations se propagent si facilement en ligne - lorsque les gens rencontrent quelque chose qui affirme leur point de vue, ils partagent plus facilement ces informations entre leurs communautés en ligne.

D'autres recherches ont montré que les images manipulées peuvent déformer la mémoire des téléspectateurs et même influencer leur prise de décision. Le mal que peuvent faire les fausses images est donc réel et important. Nos résultats suggèrent que pour réduire les dommages potentiels des fausses images, la stratégie la plus efficace consiste à offrir à plus de personnes des expériences avec les médias en ligne et l'édition d'images numériques, notamment en investissant dans l'éducation. Ensuite, ils en sauront plus sur la façon d'évaluer les images en ligne et seront moins susceptibles de tomber dans le piège d'un faux.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.