ट्विटर स्क्रीनशॉट / अनस्प्लैश, लेखक प्रदान की

सप्ताहांत में ट्विटर पर "टैग" किया गया, जिसमें अमेरिकी डेमोक्रेटिक राष्ट्रपति पद के उम्मीदवार जो बिडेन को दिखाते हुए एक वीडियो में छेड़छाड़ की गई थी कि भीड़ को संबोधित करते हुए वह किस राज्य को भूल रहे थे।

बिडेन के "हैलो मिनेसोटा" ग्रीटिंग को "टाम्पा, फ्लोरिडा" और "टेक्स्ट एफएल 30330" पढ़ने वाले प्रमुख साइनेज के साथ विपरीत किया गया।

एसोसिएटेड प्रेस की तथ्य जांच की पुष्टि की संकेत डिजिटल रूप से जोड़े गए थे और मूल फुटेज वास्तव में एक मिनेसोटा रैली से थे। लेकिन जब तक भ्रामक वीडियो को हटा दिया गया, तब तक इसे पहले ही एक मिलियन से अधिक बार देखा गया था, गार्जियन रिपोर्ट.

यदि आप सोशल मीडिया का उपयोग करते हैं, तो संभावना है कि आप कुछ (और आगे) देख रहे हैं 3.2 अरब चित्र और 720,000 घंटे वीडियो का प्रतिदिन साझा किया जाता है। जब इस तरह की सामग्री का सामना करना पड़ता है, तो हम कैसे जान सकते हैं कि वास्तविक क्या है और क्या नहीं?

जबकि समाधान का एक हिस्सा सामग्री सत्यापन उपकरणों का बढ़ा उपयोग है, यह उतना ही महत्वपूर्ण है जितना हम सभी अपने डिजिटल मीडिया साक्षरता को बढ़ाते हैं। अंततः, रक्षा की सबसे अच्छी लाइनों में से एक - और केवल एक जिसे आप नियंत्रित कर सकते हैं - आप हैं।

देखकर हमेशा विश्वास नहीं करना चाहिए

गलत सूचना (जब आप गलती से गलत सामग्री साझा करते हैं) और किसी भी माध्यम में विघटन (जब आप जानबूझकर इसे साझा करते हैं) कर सकते हैं सिविल संस्थानों में विश्वास को खत्म करना जैसे समाचार संगठन, गठबंधन और सामाजिक आंदोलन। हालांकि, नकली तस्वीरें और वीडियो अक्सर सबसे शक्तिशाली होते हैं।

निहित स्वार्थ वाले लोगों के लिए, झूठी छवियों को बनाने, साझा करने और / या संपादित करने से दर्शकों को कलह और अनिश्चितता (विशेष रूप से पहले से ध्रुवीकृत वातावरण में) को बोने के लिए दर्शकों को विचलित, भ्रमित और हेरफेर कर सकते हैं। पोस्टर और प्लेटफ़ॉर्म भी नकली, सनसनीखेज सामग्री के बंटवारे से पैसा कमा सकते हैं।

केवल 11-25% इंटरनेशनल सेंटर फॉर जर्नलिस्ट्स के अनुसार, विश्वभर के पत्रकार सोशल मीडिया कंटेंट वेरिफिकेशन टूल का उपयोग करते हैं।

क्या आप एक प्रचलित छवि को देख सकते हैं?

मार्टिन लूथर किंग जूनियर की इस तस्वीर पर विचार करें।

इस बदली हुई छवि राजा जूनियर की उंगली के ऊपर की पृष्ठभूमि का हिस्सा है, इसलिए ऐसा लग रहा है कि वह कैमरे को बंद कर रहा है। इसे वास्तविक रूप में साझा किया गया है ट्विटर, रेडिट और सफेद वर्चस्ववादी वेबसाइटें.

में मूल 1964 की तस्वीर, अमेरिकी सीनेट ने नागरिक अधिकारों के बिल को पारित करने के बाद, राजा ने "वी फॉर विजय" संकेत दिया।

तत्वों को जोड़ने या हटाने के अलावा, फोटो हेरफेर की एक पूरी श्रेणी है जिसमें छवियां एक साथ जुड़ी हुई हैं।

इस साल की शुरुआत में ए फ़ोटो एक सशस्त्र व्यक्ति द्वारा फोटोशॉप्ड किया गया था फॉक्स समाचार, जो एडिट्स, सिएटल टाइम्स का खुलासा किए बिना अन्य दृश्यों पर आदमी को पछाड़ देता है की रिपोर्ट.

इसी तरह, की छवि नीचे ऑस्ट्रेलिया के ब्लैक समर बुशफायर के दौरान जनवरी में सोशल मीडिया पर हजारों बार साझा किया गया था। एएफपी की तथ्य जांच की पुष्टि की यह प्रामाणिक नहीं है और वास्तव में इसका संयोजन है कई अलग तस्वीरें.

पूरी तरह से और आंशिक रूप से सिंथेटिक सामग्री

ऑनलाइन, आपको परिष्कृत भी मिलेगा ”deepfake"वीडियो (आमतौर पर प्रसिद्ध) दिखाते हुए लोग कहते हैं या वे काम करते हैं जो उन्होंने कभी नहीं किया। ऐप्स का उपयोग करके कम उन्नत संस्करण बनाए जा सकते हैं जैसे कि ज़ाओ और reface.

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मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की एक टीम ने यह फर्जी वीडियो बनाया, जिसमें अमेरिकी राष्ट्रपति रिचर्ड निक्सन द्वारा 1969 की चंद्रमा लैंडिंग में नाकाम रहने पर एक भाषण से पढ़ी गई लाइनें दिखाई गईं। (यूट्यूब)

या, यदि आप अपनी तस्वीर को प्रोफाइल पिक्चर के लिए इस्तेमाल नहीं करना चाहते हैं, तो आप कई में से एक को डिफॉल्ट कर सकते हैं वेबसाइटों सैकड़ों एआई-जनरेट किए गए, लोगों की फोटोरिअलिस्टिक छवियों की पेशकश।

ये लोग मौजूद नहीं हैं, वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से उत्पन्न चित्र हैं। तस्वीरें बनाईं, सीसी द्वारा

पिक्सेल मूल्यों का संपादन और (ऐसा नहीं) सरल फसल

फसल एक तस्वीर के संदर्भ को भी बदल सकती है।

हमने इसे 2017 में देखा, जब अमेरिकी सरकार के एक कर्मचारी ने डोनाल्ड ट्रम्प के उद्घाटन की आधिकारिक तस्वीरों को संपादित किया, जिसके अनुसार भीड़ बड़ी हो गई थी, गार्जियन। ट्रम्प के लिए चित्रों के एक सेट के लिए कर्मचारी ने खाली स्थान "जहां भीड़ समाप्त हो गई" को काट दिया।

2009 (बाएं) में पूर्व अमेरिकी राष्ट्रपति बराक ओबामा और 2017 में (दाएं) राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प के उद्घाटन पर भीड़ का दृश्य। AP

लेकिन संपादन के बारे में क्या है जो केवल पिक्सेल मूल्यों जैसे रंग, संतृप्ति या इसके विपरीत को बदल देता है?

एक ऐतिहासिक उदाहरण इसके परिणामों को दर्शाता है। 1994 में, टाइम पत्रिका आवरण OJ सिम्पसन की काफी "डार्क" सिम्पसन में अपने पुलिस की मुस्तैदी। इससे नस्लीय तनाव से त्रस्त एक ऐसे मामले में, जो पत्रिका को मिला जवाब दिया:

समय या कलाकार द्वारा कोई नस्लीय निहितार्थ नहीं था।

डिबेकिंग डिजिटल फेकरी के लिए उपकरण

हम में से जो दृश्य गलत / विघटन से धोखा नहीं खाना चाहते हैं, उनके लिए उपकरण उपलब्ध हैं - हालांकि प्रत्येक अपनी सीमाओं के साथ आता है (कुछ जिसकी चर्चा हम हाल ही में करते हैं काग़ज़).

अदृश्य डिजिटल वॉटरमार्किंग समाधान के रूप में प्रस्तावित किया गया है। हालाँकि, यह व्यापक नहीं है और इसके लिए कंटेंट पब्लिशर्स और डिस्ट्रिब्यूटर्स दोनों को ही खरीदना पड़ता है।

रिवर्स इमेज सर्च (जैसे) गूगल की) अक्सर स्वतंत्र होता है और पहले की पहचान के लिए सहायक हो सकता है, संभवतः छवियों की अधिक प्रामाणिक प्रतियां ऑनलाइन। इसने कहा, यह मूर्ख नहीं है क्योंकि यह:

• मीडिया की अनएडिटेड कॉपियों पर निर्भर करता है जो पहले से ही ऑनलाइन है
• खोज नहीं करता है संपूर्ण वेब
• हमेशा प्रकाशन समय द्वारा फ़िल्टरिंग की अनुमति नहीं देता है। कुछ रिवर्स इमेज सर्च सर्विसेज जैसे TinEye इस फ़ंक्शन का समर्थन करें, लेकिन Google नहीं करता है।
• केवल सटीक मिलान या निकट-मिलान लौटाता है, इसलिए यह पूरी तरह से नहीं है। उदाहरण के लिए, एक छवि को संपादित करना और फिर उसके अभिविन्यास को प्रवाहित करना Google को यह सोचने में बेवकूफ बना सकता है कि यह पूरी तरह से अलग है।

अधिकांश विश्वसनीय उपकरण परिष्कृत हैं

इस बीच, दृश्य गलत / कीटाणुशोधन के लिए मैनुअल फोरेंसिक पहचान के तरीके ज्यादातर नग्न आंखों से दिखाई देने वाले संपादन पर केंद्रित होते हैं, या उन विशेषताओं की जांच करने पर भरोसा करते हैं जो हर छवि में शामिल नहीं हैं (जैसे कि छाया)। वे भी समय लेने वाली, महंगी और विशेष विशेषज्ञता की जरूरत है।

फिर भी, आप स्नोप्स.कॉम जैसी साइटों पर जाकर इस क्षेत्र में काम कर सकते हैं - जिसमें "का बढ़ता भंडार" है।फौक्सोग्राफी".

कंप्यूटर दृष्टि और मशीन लर्निंग भी छवियों के लिए अपेक्षाकृत उन्नत पहचान क्षमताओं की पेशकश करते हैं और वीडियो। लेकिन उन्हें संचालित करने और समझने के लिए तकनीकी विशेषज्ञता की भी आवश्यकता होती है।

इसके अलावा, उन्हें सुधारने में "प्रशिक्षण डेटा" के बड़े संस्करणों का उपयोग करना शामिल है, लेकिन इसके लिए उपयोग की जाने वाली छवि रिपॉजिटरी में आमतौर पर समाचार में दिखाई जाने वाली वास्तविक दुनिया की छवियां नहीं होती हैं।

यदि आप एक छवि सत्यापन उपकरण का उपयोग करते हैं जैसे कि REVEAL परियोजना छवि सत्यापन सहायक, आपको परिणामों की व्याख्या करने में मदद करने के लिए एक विशेषज्ञ की आवश्यकता हो सकती है।

हालाँकि, अच्छी खबर यह है कि उपरोक्त किसी भी टूल को चालू करने से पहले, कुछ ऐसे सरल प्रश्न हैं जिनसे आप स्वयं पूछ सकते हैं कि क्या सोशल मीडिया पर कोई फोटो या वीडियो नकली है। सोच:

• क्या यह मूल रूप से सोशल मीडिया के लिए बनाया गया था?
• कितनी बार और कब तक परिचालित किया गया था?
• इसे क्या प्रतिक्रियाएँ मिलीं?
• कौन से दर्शक थे?

अक्सर, उत्तरों से निकाले गए तार्किक निष्कर्ष असावधान दृश्यों को बाहर निकालने के लिए पर्याप्त होंगे। आप मैनचेस्टर मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के विशेषज्ञों द्वारा एक साथ रखे गए प्रश्नों की पूरी सूची तक पहुँच सकते हैं, यहाँ उत्पन्न करें.

लेखक के बारे में

टीजे थॉमसन, दृश्य संचार और मीडिया में वरिष्ठ व्याख्याता, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय; डैनियल एंगस, डिजिटल संचार में एसोसिएट प्रोफेसर, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, और पाउला डोट्सन, वरिष्ठ व्याख्याता, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.