Verificación de redes sociales: evaluación de fuentes y contenido visual
Introducción
Bienvenido(a) a esta cuarta y última clase del curso, misma que está diseñada para ayudar a identificar y verificar la fuente original de la información digital en línea. Se presentarán diferentes estrategias para determinar la autenticidad de fuentes, fotos y videos, especialmente el Contenido Generado por el Usuario (CGU) compartido a través de las redes sociales.
Lo anterior resulta relevante por los diferentes tipos de contenido falso y engañoso que a menudo se comparten durante eventos noticiosos de última hora en plataformas como Facebook, Twitter, Instagram y YouTube. Dicho contenido es recogido y transmitido periódicamente por organizaciones de noticias normalmente confiables, lo cual sirve para desacreditarlas. También es inadvertidamente redistribuido y ampliado en las redes sociales por periodistas, quienes a veces son atacados por personajes malintencionados con el fin de influir en el debate público y aprovechar la credibilidad de los periodistas como fuentes confiables.
De acuerdo a lo anterior, ¡comencemos la clase!
Desarrollo del tema
La participación del público en tiempo real ha dado lugar a contenidos de crowdsourcing (colaboración abierta distribuida). Incluso tareas relacionadas con la información, como la verificación, ahora se pueden derivar al público. Por ejemplo, durante la primavera árabe comenzó a surgir el concepto de “verificación abierta”, esto es, un proceso de verificación pública, colaborativa y en tiempo real. Pero este proceso sigue siendo polémico, debido a que los riesgos asociados con la desinformación se vuelven virales, especialmente en el curso de un esfuerzo por verificar la información paso a paso en un foro público (es decir, un reportero que comparte información no verificada con el fin de que el proceso de verificación se realice mediante crowdsourcing).
Hoy en día, las historias de testigos presenciales de un hecho y el contenido visual se encuentran entre las herramientas más importantes y convincentes, a las cuales un periodista o editor de noticias puede recurrir para contar una historia de alto impacto. En un escenario de noticias de última hora, la velocidad es un factor crítico para verificar la información de las redes sociales.
El rápido crecimiento de la cantidad de contenido visual (fotos, videos y GIF) que aparece en las plataformas sociales se debe a tres factores principales:
- La proliferación de teléfonos inteligentes con cámara integrada en todo el mundo.
- Mayor acceso a datos móviles económicos (y en algunos lugares, gratuitos).
- El auge de las redes sociales globales y de las plataformas de mensajería social en las que cualquiera puede presentar un contenido y generar un público.
En muchos escenarios de noticias de última hora, los primeros relatos (fotos y secuencias de video que surgen de un incidente, ya sea una protesta, un choque de trenes, un huracán o un ataque terrorista) probablemente serán publicados por un testigo ocular, por un participante o por un espectador con un teléfono inteligente. Las técnicas para verificar este contenido varían. En cualquier verificación, se aplican algunas pautas generales propuestas por Kovach y Rosenstiel (2014):
- Editar con escepticismo.
- Mantener una lista para verificar la precisión.
- No suponer nada: no dejarse engañar por la explotación de señales asociadas con “lo verdadero”.
- Tener cuidado con las fuentes anónimas.
Al identificar al creador de la información o de las imágenes y al emplear un sistema para verificar tanto la fuente como el contenido que se ha compartido, se debe poder validarlo En el mundo digital de hoy es sencillo que actores malintencionados creen y compartan contenido convincente y difícil de detectar. Hay muchos casos en los que periodistas profesionales y salas de redacción han dañado su reputación al compartir o volver a publicar información, fotos o videos engañosos o información de personas inexistentes. A veces, también han malinterpretado el contenido satírico, compartiéndolo o publicándolo como un hecho.
El problema se agrava por el volumen de contenido visual disponible en línea, todo lo cual se puede sacar de contexto y reciclar en futuros eventos noticiosos, como vemos a diario en todo el mundo con falsificadores que engañan a políticos y periodistas profesionales por igual.
Sin embargo, se pueden dar numerosos pasos para evaluar la credibilidad de una fuente determinada que tenga una historia que contar o un contenido que compartir. En algunos casos, se deben hacer directamente las preguntas, en otros casos, se responderán utilizando la evidencia disponible mediante la investigación. Se pueden usar herramientas de verificación para establecer desde dónde ha publicado una fuente, pero también es posible triangular manualmente una fuente analizando su historial en las redes sociales. Con ello, se pueden buscar pistas que indiquen la posibilidad de que las fuentes estén en un lugar y en un momento determinado. Examinar el historial de sus interacciones con otros usuarios y verificar el contenido vinculado dentro de las publicaciones también ayuda en el proceso de verificación manual; asimismo, esto puede contribuir a eliminar la información compartida por los bots.
Aunque es posible que no se pueda determinar con total certeza la procedencia del contenido visual, hay una serie de “banderas rojas” que pueden detectarse mediante un simple proceso de verificación que incluya las siguientes preguntas:
- ¿El contenido es original o ha sido entresacado de informes anteriores, reapropiándose de los mismos de manera engañosa?
- ¿El contenido se ha manipulado digitalmente de alguna manera?
- ¿Podemos confirmar la hora y el lugar en que se tomó la foto/el video, utilizando los metadatos disponibles?
- ¿Podemos confirmar la hora y el lugar en que se tomó la foto/el video, usando pistas visuales en el contenido?
Para encontrar señales de alerta de manera eficiente, también debemos entender los diferentes tipos de contenido visual común, falso o engañoso:
- Momento equivocado/lugar equivocado: el tipo más común de imágenes engañosas son imágenes antiguas que se están compartiendo otra vez con nuevas afirmaciones sobre lo que muestran. A menudo, que tales imágenes se hagan virales es el resultado del intercambio accidental de contenido que puede ser fácil de desacreditar, pero no fácil de retirar.
- Contenido manipulado: contenido que ha sido manipulado digitalmente mediante software para la edición de videos o fotos.
- Contenido escenificado: contenido original que se ha creado o compartido con la intención de inducir al error.
A continuación, se presentan algunos métodos de mejores prácticas, así como herramientas y recursos en línea pero, al igual que ocurre con la tecnología, las herramientas evolucionan rápidamente.
Visor EXIF: EXIF es un metadato adjunto al contenido visual que incluye una amplia gama de puntos de datos creados por cámaras digitales y cámaras de teléfonos en el punto de captura. Estos pueden incluir la hora y la fecha exactas, los metadatos de ubicación, los datos del dispositivo y la información de configuración de la luz. Por lo tanto, los metadatos EXIF son extremadamente útiles en el proceso de verificación, pero una limitación importante es que las redes sociales eliminan los metadatos del contenido visual. Esto significa que las imágenes compartidas en Twitter o Facebook no mostrarán datos EXIF. Sin embargo, sí puedes ponerte en contacto con quien subió el contenido y adquirir el archivo de la imagen original, para usar los datos EXIF y verificar el contenido. También es importante considerar que los datos EXIF pueden modificarse, por lo que se requiere una verificación adicional, además, existen técnicas más avanzadas que incluyen.
- Geolocalización: La geolocalización es el proceso de determinar dónde se tomó un video o una imagen. Esto puede ser sencillo si se dispone de metadatos adecuados: los datos EXIF de los teléfonos móviles a menudo revelan coordenadas y los contenidos sociales (Instagram, Facebook y Twitter, por ejemplo) a veces se etiquetan geográficamente (aunque es importante tener en cuenta que dichos metadatos son editables y, por lo tanto, pueden ser engañosos). A menudo, la geolocalización requiere referencias cruzadas de carácter visual y puntos de referencia del contenido con imágenes de satélites, imágenes de vistas de la calle y contenido visual disponible de otras fuentes (como otros contenidos visuales publicados en Twitter, Instagram, Facebook y YouTube).
- Corroboración del clima: Sitios como WolframAlpha (https://www.wolframalpha.com/examples/science-and-technology/weather-and-meteorology/) te permiten verificar si el clima observable en el contenido visual corresponde con el registro histórico, es decir, ¿el video muestra que está lloviendo un día en que, según las fuentes meteorológicas, no llovió?
- Análisis de sombras: Una línea de investigación de fotos o videos consiste en el examen de la coherencia interna entre las sombras visibles, es decir, ¿hay sombras donde esperábamos que existiesen y son las sombras visibles coherentes con las fuentes de luz pertinentes?
- Análisis forense de imágenes: Algunas herramientas pueden detectar inconsistencias en los metadatos de las imágenes, lo que sugiere una manipulación. La validez de estas técnicas está altamente sujeta al contexto y la aplicación, pero herramientas como Forensically (https://29a.ch/photo-forensics/#forensic-magnifier) o Photo Forensics (http://fotoforensics.com) pueden detectar clones y realizar análisis del nivel de error, lo cual podría proporcionar información útil.
Conclusión
Has llegado a la etapa final de este proceso formativo, quiero agradecer tu participación y entusiasmo al mismo. Considero importante tengas presente los siguientes puntos abordados en la clase:
- La necesidad de sensibilizar sobre el papel del Contenido Generado por el Usuario (CGU) compartido a través de las redes sociales, junto con los riesgos y peligros asociados con la confianza en el mismo.
- La relevancia de ampliar la comprensión de la necesidad de verificar contenido generado por el usuario (CGU) y excluir diferentes tipos de contenido falso y engañoso.
- Lo vital de aumentar el conocimiento de los métodos básicos utilizados para verificar imágenes y videos para desmentir el contenido visual falso.
Para continuar con la finalización de esta clase, te pido realices y mandes la tarea asignada. Espero que este curso haya sido de tu agrado. Sin más por el momento, me despido.