Verifica automatica delle immagini: ciò che vedi è ciò che ottieni
Il consumo di informazioni tramite piattaforme online è esploso in popolarità negli ultimi anni, in particolare con l’ascesa dei social media. La facilità con cui gli individui possono ottenere e condividere informazioni online, d’altro canto, ha favorito la diffusione di informazioni fuorvianti o non confermate. L’esame delle foto associate è un approccio per determinare la veridicità delle notizie online. Queste fotografie potrebbero essere false, alterate o non correlate alla notizia che accompagnano.
Discuteremo un approccio semi-automatico che utilizza i metadati e l’analisi delle caratteristiche delle immagini negli articoli web per aiutare i consumatori di notizie a determinare l’affidabilità del contenuto negli articoli di notizie web in tempo reale.
Ricerca foto!
Ricerca tramite immagine, un approccio di recupero basato sul contenuto che restituisce risultati relativi a un’immagine di query specifica, può essere utilizzato per trovare altre occorrenze dell’immagine. Questo metodo viene utilizzato per cercare in Internet copie diverse della stessa immagine, immagini simili e variazioni alterate dell’immagine. Esistono numerosi algoritmi ricerca inversa immagini, ma l’algoritmo di searchenginereports.net cerca immagine è l’opzione più incredibile per trovare le foto perché il suo indice è superiore a cento milioni di gigabyte e contiene oltre un miliardo di immagini.
Natura del contenuto
Supponiamo che un’immagine appaia online in combinazione con una notizia e che in seguito sia correlata a un altro articolo molto più vecchio. In tal caso, riteniamo che l’immagine non sia legittima e che la notizia sia molto probabilmente falsa. Gli eventi ricorrenti, come concerti o conferenze annuali, non sono inclusi. Eseguendo la scansione dei risultati della ricerca utilizzando una ricerca inversa immagini, i ricercatori raccolgono una serie di foto corrispondenti all’immagine in questione ed estraggono i loro timestamp per il controllo di autenticità. Presuppongono che l’utente sia a conoscenza della data di pubblicazione dell’articolo di notizie. Tuttavia, è possibile accedervi eseguendo la scansione dell’articolo online o utilizzando varie API dei social media. All’utente viene quindi presentata la prima apparizione dell’immagine.
La natura di alcuni articoli, come i pezzi sui prossimi concerti oi post sulle opinioni di politici e celebrità, richiede l’uso di foto obsolete. Ipotizziamo che tali attività si verifichino regolarmente, come con i concerti, o in eccesso, come con i discorsi delle celebrità, in un giorno particolare.
Alternanza di un’immagine
Le regolazioni nelle notizie online non sono limitate alle cose spostate o copiate all’interno dell’immagine; l’immagine è da considerarsi alterata anche se vengono aggiunti oggetti da altre fotografie. Le modifiche dell’immagine negli elementi vengono in genere scoperte eseguendo un ricerca per immagini cercando la loro versione originale in altre fonti. Trovare altre occorrenze della versione originale o quasi identica dell’immagine online è un passaggio preliminare per la verifica dell’immagine modificata.
L’assunto di base è che l’immagine originale dell’immagine modificata risieda da qualche parte su Internet. Il framework raccoglie caratteristiche testuali e visive per trovare somiglianze. I dati testuali come titolo, corpo, data, raccolta di parole chiave e caratteristiche visive come SURF sono gli aspetti delle fotografie. Il metodo aumenta in modo ricorsivo il numero di foto ottenute e fornisce il controllo completo per la revisione manuale dei risultati ricevuti.
Questo metodo fa un ulteriore passo in avanti dando all’utente una valutazione automatica della validità e delle modifiche delle fotografie allegate alle notizie.
“Mille parole valgono mille immagini.” Di conseguenza, i giornalisti si sforzano di trovare le foto che sono pertinenti e includono immagini nel loro contenuto. Incorporano fotografie nel loro articolo per renderlo più attraente per i loro spettatori e dare più credibilità alla loro scrittura. Una tecnica ricerca inversa immagini può facilmente catturare quelle immagini copiate che possono causare problemi a quel creatore di contenuti.
Ci sono numerosi casi di giornali credibili in passato che sono stati scritti da giornalisti professionisti. Sui social media, tale disinformazione ed errori sono molto più comuni. Anche se le storie false sono spesso seguite da pezzi di debunking, le informazioni errate avrebbero viaggiato in lungo e in largo quando queste ultime sono emerse.
L’imbottitura nelle foto non alterate era molto probabilmente la causa della classificazione errata di immagini identiche. Quando vengono rilevati bordi più vicini alla regione di riempimento durante l’allineamento, il valore di errore aumenta e indica un’immagine alterata. Il metodo proposto per il controllo delle alterazioni è stato utilizzato per trovare coppie di foto in diverse prove.
Complessivamente, l’88% delle volte ha distinto correttamente tra foto alterate e inalterate.
Conclusione
Sono state presentate due strategie per convalidare le notizie online e le notizie tramite i social media. I metodi utilizzano le informazioni correnti su Internet per fornire utili revisioni dei contenuti ai post sui social media. Questo algoritmo ha un tasso di precisione del 72,7 percento quando si tratta di verificare la legittimità delle foto relative alle notizie.
Questa strategia è un ottimo punto di partenza per determinare la legittimità di qualsiasi notizia online, riducendo i danni causati dalla diffusione di informazioni fuorvianti sulle piattaforme dei social media. Ulteriori informazioni sulla sostanza delle notizie possono essere estratte utilizzando metodi di elaborazione del linguaggio naturale. Queste informazioni possono essere utilizzate per raggruppare gli articoli per argomento anziché per data di pubblicazione. Di conseguenza, l’utente ha più informazioni per convalidare l’immagine
