很難判斷圖片是否真實。正如我們最近研究的參與者所做的那樣，考慮這兩個圖像，看看你是否認為它們中的任何一個或兩個都沒有被篡改過。

您可能僅根據視覺信息對圖像進行評估，或者可能在評估信息源的信譽，或喜歡和共享圖像的人數時考慮因素。

我的合作者和我最近研究了人們如何評估伴隨在線故事的圖像的可信度以及評估中的哪些元素。我們發現，你是不太可能回落的假圖片，如果你更有經驗與互聯網，數字攝影和網絡媒體平臺，如果你有學者稱之為“數字媒介素養。”

誰被假貨騙了?

你被欺騙了嗎?這兩張圖片都是假的。

我們想知道幾個因素中的每一個因素對人們對在線圖像判斷的準確性有多大貢獻。我們假設原始來源的可信度可能是一個要素，任何二級來源的可信度都可能，例如共享或轉發它的人。我們還預計觀眾對所描述問題的現有態度可能會影響他們：如果他們不同意圖像顯示的內容，他們可能更有可能認為它是假的，相反，如果他們同意，他們更有可能相信它。他們看到了什么。

此外，我們想知道一個人是否熟悉允許人們操縱圖像并生成假圖像的工具和技術，這一點至關重要。近年來，這些方法的發展速度遠遠快于能夠檢測數字操作的技術。

在偵探趕上之前，惡意用戶使用虛假圖像影響公眾輿論或引起情緒困擾的風險和危險仍然很高。就在上個月，在印度尼西亞選舉后的騷亂中，一名男子故意在社交媒體上散布虛假形象，以煽動公眾反華情緒。

在我們的研究中，我們為各種主題創作了六張假照片，包括國內和國際政治，科學發現，自然災害和社會問題。然后我們創建了28個模擬組合，了解每張照片如何在網上顯示，例如在Facebook上分享或在紐約時報網站上發布。

每個模型都提供了一個假圖像，附有關于其內容的簡短文字描述，以及一些上下文提示和特征，例如它據稱出現的特定地點，有關其來源的信息以及是否有人轉發過它 - 以及如何許多喜歡或其他互動已經發生。

所有圖像和隨附的文本和信息都是捏造 - 包括本文頂部的兩個。

我們僅使用假圖像來避免任何參與者在加入我們的研究之前可能遇到原始圖像的可能性。我們的研究沒有研究一個被稱為錯誤歸因的相關問題，即在一個不相關的環境中或虛假信息中呈現真實的圖像。

我們從亞馬遜機械土耳其人招募了3,476名參與者，他們都至少18歲并住在美國

每個研究參與者首先回答了一組隨機排列的關于他們的互聯網技能，數字成像經驗和對各種社會政治問題態度的問題。然后，他們在桌面上隨機選擇圖像模型，并指示仔細查看圖像并評估其可信度。

上下文沒有幫助

我們發現，參與者對圖像可信度的判斷并沒有因我們提出的不同背景而有所不同。當我們把圖片顯示在Facebook帖子中只有四個人共享的折疊橋時，人們認為它就像可能是虛假的，因為它看起來圖像是紐約時報網站上一篇文章的一部分。

相反，決定一個人是否能夠正確地將每個圖像視為假的主要因素是他們對互聯網和數字攝影的經驗水平。對社交媒體和數字成像工具有很多熟悉度的人對圖像的真實性更加懷疑，并且不太可能以面值接受它們。

我們還發現，人們現有的信念和觀點極大地影響了他們判斷圖像可信度的方式。例如，當一個人不同意提交給他們的照片的前提時，他們更可能認為這是假的。這一發現與顯示所謂的“ 確認偏見 ”的研究一致，或者如果人們認為某條新信息與他們已經想到的相符，那么他們傾向于認為這些信息是真實的還是真實的。

確認偏見可以幫助解釋為什么虛假信息在網上如此隨意傳播 - 當人們遇到肯定他們觀點的東西時，他們更容易在網上在他們的社區之間分享這些信息。

其他研究表明，被操縱的圖像可能會扭曲觀眾的記憶，甚至會影響他們的決策。因此，虛假圖像可以造成的傷害是真實而重要的。我們的研究結果表明，為了減少假圖像的潛在危害，最有效的策略是提供更多人在線媒體和數字圖像編輯的體驗 - 包括投資教育。然后他們會更多地了解如何評估在線圖像，并且不太可能墮落。