Von Photoshop Getäuscht: Die Leute Sind Schlecht Darin, Gefälschte Fotos Zu Erkennen

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Eine neue studie zeigt, warum so viele menschen von doktorbildern getäuscht werden können.

Vor kurzem wurde ein gefälschtes Foto eines Babys mit einem funkelnden Piercing in einem Grübchen auf der Wange viral und erregte Empörung von vielen, die vermuteten, dass das Foto echt war. Nun zeigt eine neue Studie, warum Bilder mit Doktoraten so viele täuschen können: Die Leute sind wirklich nicht gut darin, echte Bilder von gefälschten Bildern zu unterscheiden.

In der Studie entdeckten Personen, denen eine Reihe von echten und gefälschten Bildern gezeigt wurde, die gefälschten Fotos in etwa 60 Prozent der Zeit, was nur ein wenig über der zufälligen Genauigkeitsrate von 50 Prozent liegt. Als die Leute gefragt wurden, was genau sie mit dem Foto für falsch hielten, konnten sie den behandelten Teil des Fotos nur 45 Prozent der Zeit richtig lokalisiert haben.

"Unsere Studie hat gezeigt, dass die Menschen zwar besser als die Chance waren, Bildmanipulationen zu erkennen und zu lokalisieren, aber weit davon entfernt sind, perfekt zu sein", sagte Sophie Nightingale, Doktorandin in Psychologie an der University of Warwick in England und Hauptautorin der Studie Aussage. "Dies hat gravierende Auswirkungen auf das hohe Niveau an Bildern und möglicherweise auf gefälschte Bilder, dem Menschen täglich durch soziale Netzwerkseiten, das Internet und die Medien ausgesetzt sind", sagte Nightingale.

Für die Studie begannen die Forscher mit 10 Originalfotos, die Menschen in realen Szenen zeigen, wie ein Mann, der auf einer Straße steht, oder ein Biker, der an der Golden Gate Bridge posiert. Dann haben die Forscher die Bilder auf verschiedene Weise bearbeitet und eine Fotobank mit 30 gefälschten und 10 echten Fotos erstellt. [Faux Real: Eine Galerie der Fälschungen]

Um die Fotos zu behandeln, nahmen die Forscher einige physikalisch unplausible Änderungen vor - beispielsweise das Ändern der Richtung eines Schattens oder das Verzerren der Winkel von Gebäuden - sowie physikalisch plausible Änderungen, z. B. das Airbrushing einer Person.

Auf der linken Seite ein Beispiel für ein ursprüngliches undoctoriertes Foto, das in der Studie verwendet wurde. Auf der rechten Seite ein Beispiel für ein Foto, das auf verschiedene Weise manipuliert wurde. Dazu gehören das Verzerren der Baumgrenze, das Hinzufügen eines Bootes im See, das Airbrushen des Gesichtes des Mannes und das Entfernen von Schatten von der Baumgrenze.

Auf der linken Seite ein Beispiel für ein ursprüngliches undoctoriertes Foto, das in der Studie verwendet wurde. Auf der rechten Seite ein Beispiel für ein Foto, das auf verschiedene Weise manipuliert wurde. Dazu gehören das Verzerren der Baumgrenze, das Hinzufügen eines Bootes im See, das Airbrushen des Gesichtes des Mannes und das Entfernen von Schatten von der Baumgrenze.

Bildnachweis: Sophie Nightingale, Cognitive Research, 2017

Rund 700 Teilnehmern wurden 10 Bilder aus der Fotobank gezeigt (fünf echte und fünf falsche) und wurden gefragt, ob sie der Meinung waren, dass jedes Foto digital verändert wurde. Die Teilnehmer sahen das gleiche Foto nie zweimal, dh, wenn sie ein Foto gesehen hatten, das auf eine bestimmte Art und Weise behandelt wurde, sahen sie auch nicht die Originalversion, und wenn sie ein Originalfoto sahen, wurde ihnen auch keine gedachte Version gezeigt.

Die Teilnehmer tendierten dazu, körperlich unplausible Manipulationen besser zu identifizieren als physikalisch plausible, sagten die Forscher. Wenn zum Beispiel ein Schatten manipuliert wurde, identifizierten die Teilnehmer das Foto in etwa 60 Prozent der Fälle als falsch. Wenn das Foto jedoch mit einem Airbrush-Verfahren versehen wurde, konnten die Betroffenen die gefälschten Fotos nur in etwa 40 Prozent der Fälle identifizieren.

Selbst wenn die Teilnehmer richtig sagten, dass ein Foto falsch war, hatten sie Schwierigkeiten, genau zu sagen, was ihrer Meinung nach mit dem Bild falsch war. In Fotos, die Schatten hinterlassen hatten, haben die Teilnehmer zum Beispiel in weniger als 40 Prozent der Fälle richtig erkannt, was falsch war.

"Obwohl die Leute in der Lage sind zu erkennen, dass etwas nicht stimmt, können sie nicht zuverlässig erkennen, was genau mit dem Bild nicht stimmt", sagte Derrick Watson, Mitautor der Studie, ebenfalls von der University of Warwick. "Bilder haben einen starken Einfluss auf unsere Erinnerungen. Wenn also Menschen nicht zwischen echten und gefälschten Details in Fotos unterscheiden können, könnten Manipulationen häufig ändern, was wir glauben und erinnern." [Warum fallen wir auf falsche Nachrichten?]

Die Forscher sagten, dass sie jetzt weitere Studien durchführen, um herauszufinden, ob es Möglichkeiten gibt, Menschen dabei zu helfen, gefälschte Fotos mit bloßem Auge zu erkennen. Zum Beispiel könnte es möglich sein, die Leute darauf aufmerksam zu machen, wenn Fotos den Naturgesetzen widersprechen - zum Beispiel, wenn die Richtung eines Schattens angesichts der Lichtquelle, die auf einem Foto zu sehen ist, nicht möglich wäre, sagten die Forscher.

Sogar ein genaueres Betrachten von Fotos kann Menschen dabei helfen, Fälschungen zu erkennen. In einem separaten Experiment teilten die Forscher die Bilder in 12 Abschnitte und baten die Leute, den geänderten Abschnitt zu finden, unabhängig davon, ob die Personen ursprünglich der Meinung waren, dass das Bild verändert worden sei. Die Forscher stellten fest, dass die Teilnehmer bei dieser Aufgabe viel besser abschnitten. Sie fanden den behandelten Teil des Fotos zu 56 Prozent der Zeit.

"Die Herausforderung besteht nun darin, zu versuchen, Wege zu finden, wie die Menschen bei dieser Aufgabe verbessert werden können", sagte Nightingale. "Wir führen neue Untersuchungen durch, um herauszufinden, ob die Leute [verräterische] Zeichen verwenden können, um Fälschungen zu erkennen", sagte sie.

Die Studie wurde in der Juli-Ausgabe der Zeitschrift Cognitive Research: Principles and Implications veröffentlicht.

Originalartikel über Live-Wissenschaft.


Videoergänzungsan: A Show of Scrutiny | Critical Role | Campaign 2, Episode 2.




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