Un progetto di

Gabriele Della Pepa + Andrea Elena Febres Medina + Caterina Ghio + Francesca Granzotto + Paola Rondi + Elena Stefani
@Density Design, Final Synthesis Design Studio, Gennaio 2020

STARTING POINT

Come si propagano la mis- e la disinformazione visiva?

Nel corso del XXI secolo, il numero di software per l'editing delle immagini è aumentato rapidamente. Tempo, costi e abilità non sono più un ostacolo: tutti possono facilmente imparare a creare oggetti digitali convincenti Inoltre, al giorno d'oggi, l'aspetto visivo è strettamente legato al tema dell'informazione: per catturare l'attenzione dei lettori, qualsiasi articolo di giornale o post sui Social Network è solitamente accompagnato da un’immagine. Per queste ragioni, forse anche inconsapevolmente, la disinformazione visiva si diffonde attraverso le fonti di notizie online e i Social Network con crescente frequenza e raffinatezza. Non è quindi insolito trovare contenuti visivi manipolati online, utilizzati per ingannare gli spettatori, sfruttare le credenze o influenzare le decisioni o le azioni degli individui. Un esempio specifico in cui un'immagine decontestualizzata ha causato danni sostanziali a livello sociale è l'episodio di Trump's Hurricane Dorian Map Controversy:

Dopo aver criticato, nel corso del fine settimana, il fatto che l'Alabama potesse essere colpita dall'uragano Dorian — anche dopo che i meteorologi del governo hanno contestato questo fatto — mercoledì il presidente Donald Trump ha mostrato al pubblico una mappa che sembrava avere una linea nera disegnata ad hoc, facendo credere di aver sempre avuto ragione. [...] La mappa da lui mostrata ha un'aggiunta rispetto a quella diffusa dal National Hurricane Center: quello che sembra essere un semicerchio disegnato a mano, che ingrandisce il "cono d'incertezza" del potenziale impatto geografico previsto dell'uragano — estendendo il cono in Alabama. [...] È contro la legge federale comunicare o pubblicare consapevolmente qualsiasi previsione meteorologica contraffatta che rappresenti falsamente una previsione ufficiale emessa da enti governativi come il National Weather Service e il National Hurricane Center.

Presidente Donald Trump, Casa Bianca a Washington, 4 sett 2019. @Jonathan Ernst/Reuters.

Leggi l'intero articolo qui.

Le immagini manipolate possono distorcere e influenzare l'opinione e la memoria del pubblico. Molto spesso la distribuzione di immagini false supera di gran lunga la distribuzione di qualsiasi correzione o tentativo di smascherare il falso, e il pubblico rimane vulnerabile all'inganno visivo.

Le sfumature del “fake”

Nonostante la diversa intenzione con cui vengono prodotti i contenuti manipolati, le bufale visive sono tutte dannose allo stesso modo. Gli utenti online sono spesso convinti che il fenomeno riguardi solo le immagini photoshoppate. Tuttavia, ci sono sfumature molto più sottili di manipolazione.
Il termine "fake" non descrive la complessità dei diversi tipi di disinformazione visiva — che è la condivisione involontaria di informazioni false — e misinformazione — che è la creazione e la condivisione deliberata di informazioni note come false. Per comprendere l'attuale ecosistema dell'informazione visiva, è necessario scomporlo in tre tipi:

Immagini con didascalia errata — Immagini reali ma fuorvianti con testi esplicativi che descrivono falsamente il loro contesto, la loro origine o il loro significato.

Immagini manipolate — Gli elementi primari sono veri, ma alcuni dettagli sono stati aggiunti o cancellati per cambiare il significato dell'immagine.

Immagini ritagliate — Immagini che sono state ritagliate per cambiare il loro significato originale e il loro vero contesto.

TOPIC PRINCIPALI

Come percepiamo le informazioni visive online?

La credibilità dell'informazione online è un aspetto dell'informazione che dipende dalla percezione dell'utente. Per risparmiare tempo e fatica, online elaboriamo i fatti basandoci su indizi “sociali”: la reputazione, le approvazioni, la coerenza, la violazione dell'aspettativa, la condivisione da parte di persone che la pensano come noi e il numero di "mi piace" sono tutte caratteristiche che influenzano il modo in cui giudichiamo le informazioni.

L'attendibilità della fonte e il luogo in cui le informazioni vengono pubblicate sono fattori importanti che possono influenzare la credibilità delle informazioni online: gli utenti tendono a trasferire la reputazione della fonte al contenuto stesso e percepiscono le organizzazioni di notizie come dotate di maggiori competenze rispetto ai singoli individui che condividono le informazioni sui Social Network. Inoltre, tendiamo a percepire le informazioni come credibili se anche gli altri lo pensano: le informazioni visive provenienti da intermediari più credibili saranno percepite come più credibili di quelle provenienti da intermediari meno credibili.

La Fear of Missing Out (paura della perdita di informazioni) e l'effetto Bandwagon sono guidati dalla preoccupazione compulsiva per la perdita di opportunità di interazione sociale e possono scatenare il pensiero: "Se ad altre persone piace questo, allora dovrebbe pacere anche a me”. Per queste ragioni, il tempo diventa uno dei fattori più importanti che influenzano la credibilità dell'informazione online: spinge l'utente a giudicare e a condividere le informazioni senza prestare realmente attenzione al contenuto.

La Digital Media Literacy, descritta come familiarità con le varie piattaforme online, permette agli utenti di identificare correttamente le caratteristiche digitali, come fonti e intermediari, per valutarne poi la credibilità. Nel contesto delle informazioni visive, sono utili anche le esperienze e le competenze relative alla fotografia o all'immagine digitale.

L'attenzione al problema e i confirmation bias (propensione alla ricerca di una conferma) hanno un effetto significativo: le persone sono più propense ad accettare un contenuto visivo come reale se si allinea con le loro convinzioni, soprattutto se questo è legato a temi politici o di attualità.

OBIETTIVO

Come mitigare il danno della disinformazione visiva

Lo scopo principale del quiz doublecheck è quello di mostrare agli utenti online quanto sia difficile riconoscere se un'immagine è affidabile o meno. Inoltre, questo progetto mostra agli utenti che ogni immagine incontrata deve essere analizzata sia nel suo contenuto che nel suo contesto. Non prestando tale attenzione online, l'utente potrebbe diventare egli stesso un veicolo per la diffusione di disinformazione. Tutti noi abbiamo un ruolo cruciale nell'ecosistema dell'informazione visiva: ogni volta che accettiamo passivamente informazioni non verificate — per esempio condividendo un post, un'immagine o un video senza verificarli — stiamo tutti potenzialmente aggiungendo confusione a questa realtà sociale sovraffollata e inquinata. Dobbiamo assumerci la responsabilità di controllare in modo indipendente ciò che vediamo online. Infine, doublecheck suggerisce che per mitigare i potenziali danni causati dalla disinformazione online, la strategia migliore è investire in sforzi educativi per aumentare l'alfabetizzazione mediatica digitale degli utenti di Internet.
La gamification — il processo di utilizzo delle meccaniche di gioco per incoraggiare la partecipazione e l'impegno delle persone in contesti non legati al gioco — è il metodo qui utilizzato per trasmettere questo messaggio: facendo il quiz, gli utenti possono sia mettere alla prova le loro abilità che comprendere attivamente la complessità della disinformazione visiva.

STARTER PACK

Strumenti utili per affrontare la disinformazione visiva

Dati

La disinformazione visiva online è un fenomeno che si è sviluppato in parallelo con la nascita e la diffusione dei Social Network in tutto il mondo. Oggi, sia i giovani che gli adulti utilizzano spesso questi canali come unica fonte di notizie. Soprattutto per questo motivo, la disinformazione si diffondono facilmente in questo contesto. Durante la prima fase di progettazione, abbiamo esplorato quali sono le piattaforme più utilizzate in quale regione del mondo. Se vuoi saperne di più sui Social Network più influenti del mondo, visita il nostro sito:

Social Network per Aree Culturali

Il confirmation bias è più marcata per le informazioni visive relative alla politica e all'attualità. Infatti, quando si tratta di eventi di risonanza mediatica che si suppone siano familiari al pubblico, la disinformazione visiva dei media è ancora più diffusa e varia. Per comprendere meglio questo fenomeno, dai un'occhiata a questo nostro progetto:

I see it, therefore I believe it
Quali e quante volte le immagini false relative ad eventi rilevanti degli ultimi 6 anni sono state dichiarate false su Google.com?

FAQs and Tips

— Qual è lo strumento più semplice per verificare la fonte originale di un'immagine?
Lo strumento più semplice per risalire alla fonte di un'immagine caricata su Internet è la Reverse Image Search. Grazie a questo strumento, è possibile usare un'immagine per trovare immagini correlate o simili, i siti web che le contengono e altre dimensioni di quella originale. Facendo attenzione alla risoluzione, è possibile aprire tutti i link e cercare il copyright o la fonte originale!

— C'è un sito che posso controllare per trovare altri esempi di disinformazione visiva?
Sì, il sito più utilizzato per questo progetto è Snopes.com, una pubblicazione indipendente e risorsa di fact-check.

— Dove posso trovare informazioni sui diversi tipi di disinformazione visiva?
Se vuoi saperne di più su questo argomento puoi leggere "Fake news. It’s complicated." di Claire Wardle. Questo articolo è un'analisi dei tipi di contenuti falsi, delle motivazioni della creazione di tali contenuti e di come essi vengono diffusi, al fine di comprendere l'ecosistema della disinformazione.

— Ci sono stati studi sulla percezione e sulla capacità di riconoscere la disinformazione visiva?
Sì, in particolare l'articolo scritto da Cuihua Shen, Mona Kasra, Wenjing Pan Grace A. Bassett, Yining Malloch, James F O'Brien:
"Fake images: The effects of source, intermediary, and digital media literacy on contextual assessment of image credibility online".

— Dove posso trovare le fonti di tutte le immagini utilizzate in questo progetto?
Questo è il dataset che potete scaricare per ottenere tutti i link degli articoli da cui abbiamo estratto le immagini.