Médias / Tech & internet

Identifier une fausse image en ligne est plus difficile que vous ne le pensez

Temps de lecture : 4 min

Sans maîtrise des codes d'internet, les gens tombent dans le piège des photos fake de la même façon qu'elles proviennent de Facebook ou du New York Times.

Parviendrez-vous à repérer les contrefaçons? | John Schnobrich via Unsplash
Parviendrez-vous à repérer les contrefaçons? | John Schnobrich via Unsplash

Il peut être difficile de déterminer si une image est réelle. Comme les participant·es à notre récente recherche l'ont fait, regardez ces deux images et essayez de deviner si l'une ou l'autre –ou les deux– ont été falsifiées.

Ces photos sont-elles réelles? | Mona Kasra

Vous avez peut-être fondé votre avis uniquement sur les éléments visuels, ou vous avez peut-être pris en compte la source de diffusion de l'information, le nombre de personnes qui ont aimé et partagé ces images.

Mes collègues et moi-même avons récemment étudié comment les gens évaluent la crédibilité des images qui illustrent des articles en ligne et les éléments qui sont pris en compte dans cette évaluation.

Nous avons constaté que vous êtes beaucoup moins susceptibles de vous tromper si vous êtes habitué·e à internet, à la photographie numérique et aux plateformes de médias en ligne –en somme si vous maîtrisez ce que les universitaires appellent l'éducation aux médias numériques.

Les hypothèses

Les deux images sont fausses. Avez-vous été dupé·e?

Notre recherche visait à mieux comprendre comment les gens prennent des décisions concernant l'authenticité de ces images en ligne. Nous voulions savoir dans quelle mesure chacun des facteurs contribuait à l'exactitude du jugement.

Nous avons émis l'hypothèse que la fiabilité de la source initiale pouvait être un élément déterminant, de même que la crédibilité de toute source secondaire, telles que les personnes qui ont partagé ou republié l'image en question.

Nous nous attendions également à ce que l'opinion des internautes puisse les influencer: si vous êtes en désaccord avec quelque chose que l'image montre, vous serez plus susceptible de la considérer comme fausse; à l'inverse, vous serez davantage enclin·e à croire qu'elle est vraie si vous êtes d'accord avec ce que vous avez vu.

Nous voulions en outre savoir si le niveau de connaissance d'une personne dans les outils et techniques permettant de manipuler des images et d'en générer des fausses jouait un rôle dans le jugement. Ces méthodes ont progressé beaucoup plus rapidement ces dernières années que les technologies capables de détecter les manipulations numériques.

Tant que les vérificateurs d'images n'auront pas rattrapé leur retard, les risques et les dangers liés au fait que des personnes mal intentionnées utilisent de fausses images pour influencer l'opinion publique ou provoquer une détresse émotionnelle restent élevés.

En mai 2019, pendant la période de troubles ayant suivi les élections en Indonésie, un homme a délibérément répandu une fausse image sur les réseaux sociaux pour attiser le sentiment anti-chinois auprès de la population.

L'expérience

Pour notre étude, nous avons créé six fausses photos sur divers sujets, notamment la politique nationale et internationale, les découvertes scientifiques, les catastrophes naturelles et les problèmes sociaux.

Nous avons ensuite conçu vingt-huit maquettes montrant comment chacune de ces photos pourrait apparaître en ligne, telle que partagée sur Facebook ou publiée sur le site internet du New York Times.

Chaque maquette présentait une fausse image accompagnée d'une brève description textuelle de son contenu et quelques indices et éléments contextuels, tels que le lieu où la photo était supposée avoir été prise, des informations sur sa source et le nombre de partages, de likes ou toute autre forme d'interaction. Toutes les images et les informations figurant à leurs côtés étaient fabriquées de toutes pièces –y compris les deux en haut de cet article.

Nous n'avons utilisé que de fausses images, pour éviter la possibilité que des participant·es à notre étude aient déjà été confronté·es à l'image originale. Notre recherche ne s'intéressait pas à un problème connexe appelé «mauvaise attribution», dans lequel une image réelle est présentée dans un contexte erroné ou avec de fausses informations.

Nous avons recruté 3.476 participant·es d'Amazon Mechanical Turk, âgé·es d'au moins 18 ans et vivant aux États-Unis.

Les sujets ont d'abord répondu à un ensemble de questions ordonnées au hasard concernant leurs compétences numériques, leur expérience de l'imagerie numérique et leur attitude à l'égard de diverses questions sociopolitiques. On leur a ensuite présenté une image mise en forme dans une maquette choisie au hasard et demandé de regarder attentivement l'image pour évaluer sa crédibilité.

Les résultats

Nous avons constaté que les jugements des participant·es sur la crédibilité des images ne variaient pas en fonction du contexte. Nous avons placé la photo d'un pont effondré dans un article du New York Times; l'image était tout aussi susceptible d'être jugée fausse dans ce cadre que quand elle illustrait une publication Facebook partagée par seulement quatre personnes.

Au lieu de cela, les principaux facteurs qui ont déterminé si une personne pouvait correctement percevoir une image comme fausse étaient liés à leur niveau d'expérience avec internet et la photographie numérique. Les personnes familiarisées avec les réseaux sociaux et les outils d'imagerie numérique étaient plus sceptiques quant à l'authenticité des images et moins enclines à les penser vraies.

Nous avons également découvert que les croyances et les opinions existantes influaient grandement sur la manière dont les participant·es jugeaient la crédibilité des images. Lorsqu'une personne désapprouvait le message de la photo qui lui était présentée, elle était plus susceptible de croire qu'il s'agissait d'une fausse image.

Cette constatation est cohérente avec les études démontrant ce qu'on appelle le biais de confirmation, soit la tendance des gens à croire qu'une information est vraie si elle correspond à ce qu'ils pensent déjà.

Le biais de confirmation aide à expliquer pourquoi les fausses informations se répandent si facilement en ligne: lorsque les personnes rencontrent quelque chose qui confirme leur point de vue, elles les partagent plus facilement en ligne avec leurs communautés.

D'autres recherches ont montré que les images manipulées peuvent altérer la mémoire des internautes et même influencer leur prise de décision. Le préjudice que peuvent causer de telles images est donc réel et significatif.

Nos résultats suggèrent que pour réduire les dommages potentiels liés aux fausses images, la stratégie la plus efficace consiste à former la population aux médias en ligne et au traitement d'images numériques, notamment en investissant dans l'éducation. Avec les bons outils pour évaluer les images en ligne, nous avons bien moins de risques de nous faire piéger.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l'article original.

The Conversation

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