Desde la creación, los feeds de las redes sociales han sido inundados de fotos y videos manipulados. Este fenómeno se ha visto incrementado en tiempos de crisis y polarización política, pero no solo desde el punto de vista cuantitativo, sino también cualitativo. Los ataques con imágenes falsas empeoran y son difundidos masivamente. Mensajes que contienen teorías conspiranoicas o propaganda política dominante son otros platos fuertes en el banquete de la desinformación.
Estados Unidos sufrió estos hechos en gran cantidad y crudeza durante este 2020. Los ejemplos van desde haber difundido un video al que se le redujo la velocidad para simular que la presidenta de la Cámara de Representantes, Nancy Pelosi, estaba ebria, hasta la distribución de imágenes falsas de las manifestaciones por el asesinato de Goerge Floyd.
La estrecha relación entre lo que las redes difunden y aquello que las empresas de medios interpretan como noticia genera que muchas veces esos engaños sean trasladados a las pantallas de los canales de televisión o los sitios webs de los portales informativos.
“No es absolutamente una técnica de la derecha. La gente de ambos lados está utilizando la manipulación de imágenes para hacer su punto y apelar a los prejuicios existentes de la gente», aseguró Jen Golbeck, que estudia algoritmos y actividad maliciosa en las redes sociales en la Universidad de Maryland
Internet no creó la práctica de usar imágenes alteradas, la manipulación informativa y la difamación son -despreciables- estrategias políticas para dañar a quien está parado en la vereda contraria.
Lo que sí ha generado internet y la ampliación del acceso a la tecnología es la posibilidad de contar con un manipulador de imágenes y en cada teléfono celular, un hecho que extiende el problema a un número mayor.
Distintas formas
En términos generales, las estrategias de manipulación de imágenes se clasifican en las siguientes categorías. Primero, está la composición, donde se agregan cosas a una imagen existente. Luego, está la eliminación, que incluye tanto los objetos que desaparecen dentro de la imagen como el recorte engañoso. Otras imágenes se retocan ligeramente, su significado cambia con solo difuminar el fondo o la cara de alguien.
Por último, algunas imágenes engañosas son en sí mismas completamente genuinas, como utilizar fotos de una manifestación vieja para ilustrar una -tal vez de menor convocatoria- en la actualidad.
El anticuerpo para este virus está en la actividad que llevan adelante aquellos que paran el feed para detectar la modificación y reconocer la manipulación.
“La búsqueda de artefactos digitales es una herramienta de la comunidad de investigación de Photoshop”, apunta Golbeck. «Verás líneas onduladas donde se supone que no deberían estar o un punto borroso que no estaría allí si [la imagen] fuera realmente lo que se supone que es».
Sabés cómo se supone que deben verse las imágenes. Una imagen o video mal alterado puede activar tus alarmas internas, que son sensibles a cosas como iluminación y ángulos imposibles, incluso si tu mente consciente no lo está.
El consejo más básico de Golbeck: si parece «incorrecto», probablemente lo sea. Aún así, la razón por la que las imágenes y los videos alterados son un problema es que muchos son perfectos a simple vista. Si tiene un poco más de conocimiento de Photoshop, puede usar técnicas como la detección de bordes para ver dónde se han juntado las imágenes artificialmente, o verificar los histogramas en busca de espacios en lo que deberían ser rangos continuos, otra señal de edición. «Cuanto más practicas, mejor te vuelves», dice Golbeck.
La fuente importa
Para identificar imágenes mal recortadas o atribuidas incorrectamente, debe encontrar el original. La forma más fácil de rastrear una imagen hasta su origen, como lo haría un investigador o un periodista, es realizar una búsqueda inversa de imágenes. Google Images o alternativas como TinEye , te serán de ayuda.
Si nunca has realizado una búsqueda inversa de imágenes, básicamente carga una imagen que ha visto y el motor de búsqueda mostrará otros ejemplos de esa imagen o imágenes similares. Es la mejor manera de averiguar si la imagen sospechosa que encontró está realmente alterada o compuesta, o si fue tomada en España en 2014 en lugar de Nebraska en 2020.
Es cierto que no todo el mundo tiene tiempo para revisar cada imagen en busca de signos de engaño cada vez que se desplaza por Twitter. Es por eso que, en primer lugar, es tan importante obtener información de fuentes confiables.
Al acercarte a cada imagen que veas con escepticismo realiza las siguientes preguntas:¿Viene de un medio de comunicación que reconocido? ¿Está acreditado el fotógrafo? ¿Tiene una leyenda que explica lo que está sucediendo en detalle? Todas estas cosas pueden ser falsificadas, por supuesto, pero no sin esfuerzo, y estamos tratando de evitar que nos engañen los propagandistas.
“No me gusta que la gente me engañe”, dice James O’Brien, experto en gráficos por computadora y análisis forense de imágenes y videos en UC Berkeley. “Creo que la gente debería adoptar esa actitud. Cuando ves al candidato que odias patear cachorros, detente y pregúntate de dónde viene este video. ¿Cómo sé que es real? » Si confirma todos sus sentimientos más amargos sobre un tema, es una señal de veracidad más que de verdad.
Todo un trabajo
Evitar ser engañado requiere atención y esfuerzo, como todo trabajo. Aun así hay atajos para llegar a la verdad, ya que Internet cuenta con innumerables profesionales y amateurs comprometidos en realizar estas acciones de verificación.
“Normalmente no enviaría a la gente a los comentarios, pero me ha impresionado mucho la verificación de hechos realizada por crowdsourcing durante los últimos meses. La gente está trabajando para decir ‘esto es real’ o desacreditarlo si se manipula señalando lo original ”, dijo Golbeck.
«De la forma en que funcionan los algoritmos ahora, las verificaciones de hechos tienden a aparecer en la parte superior, en las primeras 10 o 20 respuestas», agregó.
Algunas plataformas, como Twitter, YouTube y Facebook, han estado haciendo esfuerzos concertados para publicar verificaciones de hechos o marcar ellos mismos información dudosa. Facebook incluso tiene tecnología de detección de manipulación de imágenes.
Aun así esto es insuficiente y la mayoría de las medidas implementadas por las plataformas se han implementado de manera inconsistente e imperfecta, por lo que si va a recibir sus noticias de las redes sociales, Golbeck recomienda confiar en algunas plataformas sobre otras simplemente por la fuerza de su discurso comunitario.
Las publicaciones de Twitter, debido a que tienden a ser públicas, también tienden a ser verificadas por la comunidad más rápidamente que las publicaciones en Instagram, donde las conversaciones no están tan bien organizadas y no se pueden vincular a fuentes externas. Facebook sigue siendo un refugio de desinformación porque no es tan visible públicamente. “La respuesta de la comunidad no será la misma si solo tu tío publica algo”, indicó Golbeck.
De más está decir que computadoras son excelentes para detectar falsificaciones. En un entorno de laboratorio, los investigadores pueden identificar falsificaciones en todo momento. Desafortunadamente, las computadoras también son excelentes para generar imágenes manipuladas, y el nivel de habilidad requerido para hacerlo está disminuyendo constantemente.
Además, destaca James O’Brien, experto en gráficos por computadora y análisis forense de imágenes y videos en UC Berkeley, la inteligencia artificial pronto empujará la verosimilitud de las imágenes y videos falsos generados por computadora más allá de lo que incluso los editores humanos capacitados pueden producir.
Hay salidas
Resignarse a no saber nunca más si las imágenes son reales o falsas no es una opción. La responsabilidad comunitaria requiere apoyar y abogar por soluciones a este problema que no radiquen en convertirte en un detective digital a tiempo completo.
“El interés de la comunidad en la verdad es la mejor solución a corto plazo”, dice Golbeck. «Ya sea que esté haciendo esa investigación usted mismo o encontrando a otras personas que lo hayan hecho, amplifique las voces que comprueban los hechos». Eso puede ser tan simple como presionar Me gusta.
También puede alentar a las plataformas de redes sociales a verificar las imágenes de manera más consistente y agresiva, aunque O’Brien señala que un detector falso universal que se presiona un botón solo resultará en una carrera armamentista entre los algoritmos de manipulación de imágenes y los algoritmos que detectan la manipulación de imágenes.
Los periodos eleccionarios convocan a poner mayor atención a estas prácticas para mantener un discurso racional y un debate público sincero. El poder de la imagen es altamente movilizante, el video del asesinato de George Floyd lo ha demostrado con brutalidad. Pero cabe preguntarse qué ocurriría si difunden una mentira de igual manera, con la misma posibilidad de impacto.
