Архивные фейки

Одним из самых часто встречающихся форматов недостоверной информации является распространение медиа с некорректной атрибуцией — фотографий, видео или аудио, которые вырваны из контекста и обозначены как относящиеся к иному информационному поводу, местности, или же изменены с помощью ИИ.

Формирование подобной дезинформации зачастую привязано к крупным информационным поводам. Автор, не имея уникального материала, но желая поучаствовать в освещении темы для получения популярности или формирования определенного вектора восприятия происходящего, использует доступные ему ресурсы. В ход идут ранее распространенные в сети медиа: ими иллюстрируют посты или выдают за самостоятельные инфоповоды.

В связи с тем, что подобными инфоповодами в значительном количестве случаев выступают социально значимые происшествия, это несет серьезную опасность: искажение и без того критической картины, эскалация напряженности между различными социальными группами, рост паники, дестабилизация общества и т. д. При этом в рамках подобных инфоповодов параллельно распространяется большое количество реального контента, что сильно затрудняет верификацию.

В этой связи целесообразно расширить уже представленный на нашем сайте материал, посвященный экстренному фактчекингу фотографий и видео в реальном времени, более комплексно показав, как работать с архивными медиа.

Когда стоит насторожиться

Значительное количество контента, распространяющегося в рамках критических инфоповодов, затрудняет поиск недостоверной информации. В этих условиях необходимо уметь определять потенциальный архивный контент и выбирать приоритетные цели верификации.

Одним из ключевых признаков фейка является эмоционально заряженный заголовок без конкретных деталей. Отсутствие фактуры зачастую делается намеренно для усложнения проверки. В свою очередь, эмоциональность сильнее цепляет пользователей, что увеличивает масштабы распространения дезинформации, позволяя автору получить максимальную отдачу от вброса вне зависимости от его изначальных целей.

Ввиду того, что зачастую подобные медиа являются пользовательским контентом, они могут распространяться анонимно. Отсутствие у видео конкретного автора или вброс через непопулярные каналы также может свидетельствовать о том, что перед нами фейк, в том числе архивные кадры.

Тревожным знаком может выступить отсутствие иных кадров или ракурсов события. Это потенциально указывает на то, что фрагмент вырван из контекста. Стоит обратить внимание и на отсутствие дополнительной информации в открытых источниках, в частности — упоминаний события в крупных СМИ или сводках официальных ведомств.

В то же время в критические моменты видео могут публиковаться обычными пользователями и еще не иметь официальных подтверждений. В таких ситуациях в силу вступают другие способы верификации информации.

Проверка на архивность

Один из главных способов проверки фото или видео на предмет более раннего появления в сети — это обратный поиск по фотографии или стоп-кадру из видео в поисковых системах. В зависимости от вектора поиска следует применять различные инструменты. Наиболее базовым является Google Lens.

Для разных регионов поиска эффективнее использовать локальные платформы. Так, для российских медиа отлично подойдет сервис «Яндекс Картинки», а для китайских — Baidu.

Поиск осуществляется простой загрузкой картинки при нажатии на соответствующий инструмент. После этого результаты можно отсортировать по дате или произвести ручной мониторинг: самые ранние публикации с высокой вероятностью укажут на первоисточник. Существуют и специализированные сервисы, такие как TinEye, предназначенные именно для поиска исходных изображений.

В большинстве случаев архивность определяется уже на этом этапе. Если медиа распространялись хронологически до текущих событий, они, очевидно, не могут относиться к ним напрямую.

Именно так была выявлена некорректная атрибуция одного из фейков, который GFCN разобрало в своем недавнем обзоре трендов недостоверной информации после землетрясения в Японии. Один из пользователей разместил ксенофобное сообщение с призывом остерегаться иностранцев, якобы совершающих ограбления на фоне кризиса. Свою позицию он проиллюстрировал двумя фотографиями разрушенных торговых автоматов.

Однако при проведении обратного поиска по картинке через Google Lens выяснилось, что кадры являются архивными и не имеют отношения к текущим событиям.

Кроме того, существуют специальные браузерные расширения, упрощающие подобную работу. Например, плагин Fake news debunker by InVID & WeVerify (VeraAI) позволяет раскладывать видео на ключевые кадры, а расширение Reverse Image Search агрегирует выдачу сразу из нескольких поисковых платформ.

Контекстуальный анализ

При нахождении первоисточника необходимо установить точный контекст: где, когда и при каких обстоятельствах был сделан кадр или снято видео. Стоит сравнить дату первой публикации с заявленной датой события, проверить, насколько аккаунт первоисточника заслуживает доверия, и решить, стоит ли продолжать поиски более ранних версий. Полезно проанализировать изменения контекста, просматривая старые версии веб-страниц через Wayback Machine, Archive.is и другие архиваторы.

Необходимо найти дополнительные свидетельства или ракурсы, которые подтвердят или опровергнут информацию. Для этого проводится поиск по ключевым словам в поисковиках или расширенный поиск внутри социальных сетей с использованием хештегов.

Стоит отметить, что на самом изображении или видео могут присутствовать детали, указывающие на подлог. Например, внешность и одежда людей могут не соответствовать климату или специфике заявленной местности.

ГеоOSINT и проверка времени съемки

Важной составляющей анализа является привязка контента к месту и времени. Их несовпадение с рассматриваемым событием прямо указывает на фейк.

В первую очередь стоит поискать значимые ориентиры: приметные здания, дорожные знаки, вывески, уникальные элементы рельефа. Для их распознавания также можно применять визуальные поисковики (Google Lens и др.).

При дальнейшей проверке найденные ориентиры сверяются с картами, на которых есть функция просмотра фотографий местности или 3D-панорам (Google Maps, 2GIS, Яндекс Карты). Для анализа ландшафта применяются спутниковые снимки. Также полезно поискать посты с той же геометкой в социальных сетях.

Привязка по времени включает в себя анализ погодных условий. Их впоследствии можно сравнить с историческими метеорологическими данными для рассматриваемой местности: совпадают ли облачность, осадки, видимость.

Для продвинутого поиска можно рассчитать примерное время по длине теней при помощи сервиса SunCalc, либо пойти от обратного: выбрать предполагаемое место на карте, установить заявленную дату и время, а затем сравнить длину и направление теней на фото с расчетными.

Нельзя забывать и о банальной внимательности: время может быть прямо указано на башенных часах или на попавшем в кадр экране мобильного телефона.

Отдельным направлением является извлечение метаданных (EXIF) о дате и месте съемки. Однако этот метод ограничен тем, что большинство социальных сетей и мессенджеров автоматически удаляют метаданные при загрузке медиа на платформу. Кроме того, они могут быть намеренно искажены автором фейка.

Подобные инструменты регулярно используются в расследованиях GFCN. Так, было установлено, что видео, снятое якобы в Белфасте во время протестов, в действительности было сделано в Глазго. В рамках контекстуального анализа выяснилось, что атрибуция по месту не совпадает. Позже с помощью нейросетей по архитектурным особенностям было установлено примерное местоположение, которое впоследствии полностью подтвердилось через 3D-панорамы Google Maps.

Вывод

С учетом вышеизложенного, распространение архивных медиа может нести существенную угрозу. При освещении социально значимых происшествий необходимо тщательно проверять распространяемые фото и видео. Как неоднократно доказывал анализ GFCN, именно такие события всегда вызывают всплеск вбросов архивных материалов с некорректной атрибуцией.