Projekt je delo

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

VSTOPNA TOČKA

Kako se vizualne zavajajoče in lažne informacije širijo?

V 21. stoletju imamo na razpolago ogromno število programov za obdelavo in urejanje slik. Čas, strošek in veščina niso več ovira: vsakdo se lahko z lahkoto nauči, kako narediti prepričljive slike.
Še več – slike so dandanes tesno povezane z informacijami. Časopisni članki in objave na družbenih medijih vsebujejo slike, da pritegnejo bralčevo pozornost.
Prav zato lahko vizualne zavajajoče in lažne informacije delimo na družbenih omrežjih in spletnih novičarskih virih bolj pogosto in bolj prepričljivo. Prav nič nenavadno ni zaslediti vsebino, ki je bila zmanipulirana, da bi izrabila človeška prepričanja in tako vplivala na njihove odločitve ali dejanja. Primer, ki je povzročil veliko družbeno škodo, je incident s Trumpovim spornim zemljevidom orkana Dorian:

Potem ko je čez vikend prejel kritiko zaradi nenatančnega opozorila, da bi lahko Alabamo prizadel orkan Dorian – tudi potem, ko so vladni meteorologi temu oporekali – je predsednik Donald Trump v sredo sestavil zemljevid, na katerem je videti narisano črno črto, ki naj bi potrjevala, da je imel ves čas prav. [...] Zemljevid, ki ga je prikazal, je imel dodatek, ki ga ni bilo na deljenem zemljevidu Nacionalnega centra za orkane: izkazalo se je, da je k "stožcu negotovosti" za prikazovanje možnega vpliva orkana pripet narisan polkrog, ki je stožec razširil v Alabamo. [...] Protipravno je zavestno izdajati ali objavljati ponarejene vremenske napovedi, ki lažno predstavljajo uradno napoved vladnih subjektov, kot sta nacionalna vremenska služba in nacionalni center za orkane.

Predsednik Donald Trump, Bela hiša, Washington, Sept. 4, 2019. @Jonathan Ernst/Reuters.

Tukaj lahko preberete celoten članek

Manipulativne slike lahko zasukajo in vplivajo na mnenje ter spomin ljudi. Tudi ko obstajajo popravki, ki razkrivajo ponarejene slike, so večinoma lažne slike deljene v večjem obsegu kot njihovi popravki in ljudje ne sprevidijo pravega konteksta.

Odtenki vizualnih prevar

Morda niso vse vizualne prevare ustvarjene z istim namenom, a so vse škodljive na enak način. In čeprav mnogi verjamejo, da so najbolj problematične tiste slike, ki so bile urejene s Photoshopom, obstajajo tudi bolj subtilni načini manipulacije.
Ko napačne informacije delimo nezavedno, temu rečemo zavajajoča informacija. Lažne informacije pa so bile namenoma ustvarjene in deljene, da bi zavajale ljudi. Izraz »lažen« ne odraža kompleksnosti nobenega od njiju. Da bi bolje razumeli, kaj se dogaja, moramo zavajajoče in lažne informacije razdeliti na tri vrste:

Slike s prirejenim (pod)napisom — Resnične slike s tekstom, ki lažno opisuje njihov kontekst, izvor ali pomen.

Manipulativne slike — Osnovni elementi so resnični, vendar so jim dodane ali odstranjene določene podrobnosti, da bi spremenili pomen slike.

Obrezane slike — So slike, ki so bile obrezane, da bi spremenili njihov prvotni pomen ali pravi kontekst.

GLAVNE TEME

Kako dojemamo vizualne informacije na spletu?

Ali bomo verjeli informacijam, ki jih srečamo na spletu, je deloma odvisno od naše perspektive. Da bi prihranili čas in trud, dejstva procesiramo glede na družbene namige. Stvari, kot so ugled, pričakovanja, kdo je objavo delil in število všečkov, ki jih je objava prejela, vplivajo na način, kako informacijo sodimo.

Kdo je informacijo objavil in kje sta ključna faktorja, ki vplivata na to, ali gre vsebini zaupati. Ljudje navadno sklepajo, da so pri deljenju vsebin na družbenih medijih novičarske organizacije bolj vredne zaupanja kot posamezniki. Poleg tega pa informacijam lažje verjamemo, če jim verjamejo tudi drugi.

Zaradi strahu, da ne bomo sprejeti (z angleškim akronimom FOMO – fear of missing out) in tako imenovanega efekta voza ljudje razmišljajo tako: “če je drugim ljudem všeč, bi moralo biti tudi meni”. To vodi v deljenje informacij brez pomislekov, o čem se gre in ali je zaupanja vredno.

“Digitalna medijska pismenost” pomeni, da smo sposobni identificirati lastnosti informacij na spletu, kot so: kdo je avtor in kdo je vsebino delil ter to znanje uporabiti pri odločanju, ali je informacija zanesljiva. Še en aspekt digitalne medijske pismenosti je razumevanje načina, kako se ureja in prireja digitalne fotografije ter videoposnetke.

Pomembno vlogo igrajo tudi naša stališča o različnih vprašanjih. Ljudje raje verjamejo, da je informacija resnična, če ta potrjuje njihova prepričanja, zlasti na področju politike ali trenutnih zadev.

KAJ JE CILJ

Kako zmanjšati potencialno škodo vizualnih prevar

Glavni namen kviza z dvojnim preverjanjem je pokazati ljudem, kako težko je prepoznati, ali je slika zanesljiva. Poleg tega ta projekt prikazuje, zakaj je treba vsako sliko gledati z vidika vsebine in konteksta. Če ljudje ne bodo pozorni, bi lahko nevede širili zavajajoče ali lažne informacije.

V sistemu vizualnih informacij imamo vsi kritično vlogo. Kadarkoli pasivno sprejmemo informacijo – na primer z deljenjem objave, slike ali videoposnetka, ne da bi ga prej preverili ali vanj podvomili – tvegamo, da predajamo vsebino, ki je neresnična ali zavajajoča.

Vsak od nas je odgovoren, da preveri informacije, ki jih je prejel na spletu. Igra z dvojnim preverjanjem predlaga, da je vlaganje v izobrazbo najboljši način za povečanje digitalne medijske pismenosti in zmanjševanje škode, ki ji povzročajo zavajajoče in lažne informacije.

Igrifikacija – uporaba igrivih pristopov za spodbujanje ljudi k angažiranju pri resnih vprašanjih – uporabljena je tudi za prenos tega sporočila. Ljudje lahko s pomočjo kviza preizkusijo svoje sposobnosti in aktivno razumejo kompleksnost teme.

ZAČETNI KOMPLET

Uporabna orodja pri spopadanju z vizualnimi prevarami

Podatki

Vizualne zavajajoče ali lažne informacije na spletu so se razvile vzporedno z družbenimi mediji. Danes veliko mladih in odraslih uporablja te kanale kot edini vir novic, kar pa pripomore k širjenju zavajajočih in lažnih informacij. V prvi fazi oblikovalskega procesa smo raziskovali, katere platforme so najbolj uporabljene v različnih predelih sveta. Če želite izvedeti več o najbolj vplivnih družbenih omrežjih po svetu, obiščite naše spletišče:

Družbena omrežja po kulturnih regijah

Vizualne informacije o politiki ali trenutnih zadevah bolj verjetno sprožijo pristransko mnenje – to je takrat, ko raje verjamemo nečemu, ker odraža naše mnenje. Ko gre za velike globalne dogodke, za katere ve veliko ljudi, postanejo vizualne lažne informacije bolj razširjene. Da bi koncept bolje razumeli, si oglejte naš prejšnji projekt:

Videti pomeni verjeti
Na Googlu poiščite in preverite, ali lahko vidite, katere ponarejene slike, povezane z dogodki v zadnjih šestih letih, so bile razkrite in kolikokrat.

Odgovori in nasveti

— Katero je najenostavnejše orodje za preverjanje izvornega vira slike?
Orodje Reverse Image Search Search vam omogoča rabo določene slike za iskanje povezanih ali podobnih slik skupaj s spletišči, na katerih jih lahko najdemo. Odprete lahko vse ponujene povezave in poiščete izvorni vir.

— Ali obstaja spletišče, kjer lahko najdem druge primere vizualnih zavajajočih in lažnih informacij?
Da. Spletna stran, ki smo jo večinoma uporabljali pri tem projektu, je Snopes.com – neodvisna publikacija in vir preverjanja dejstev.

— Kje lahko izvem več o različnih vrstah vizualnih zavajajočih in lažnih informacij?
Če bi radi izvedeli več o tej tematiki, lahko preberete članek Claire Wardle: "Fake news. It’s complicated." Članek predstavlja razčlenitev vrst lažnih vsebin, zakaj se jih ustvarja in kako se širijo.

— Ali obstajajo raziskave o človeški sposobnosti pri prepoznavanju vizualnih zavajajočih in lažnih informacij?
Da, še posebej dokument avtorjev Cuihua Shen, Mona Kasra, Wenjing Pan Grace A. Bassett, Yining Malloch in James F O’Brien:
"Fake images: The effects of source, intermediary, and digital media literacy on contextual assessment of image credibility online".

— Kje lahko najdem vire slik, ki so bile uporabljene v tem projektu?
Naložite si to bazo podatkov, kjer boste dobili seznam vseh člankov, iz katerih smo črpali slike.