Seis formas fáceis de dizer se uma história viral é falsa
“E assim começa… bandeira do Estado Islâmico encontrada entre refugiados que brigavam contra a polícia alemã”, diz a manchete no Conservative Post; “com essa nova imagem vazada, tudo parece estar confirmado.” A imagem em questão mostrava um suposto grupo de refugiados sírios segurando bandeiras do Estado Islâmico e atacando a polícia da Alemanha.
Para os resistentes em aceitar a chegada dos refugiados à Europa, essa história era perfeita. A fotografia rapidamente se espalhou por mídias sociais, especialmente por grupos de extrema direita.
O problema é que essa foto tem três anos de idade, e não tem relação alguma com a crise dos refugiados. Ela parece ser de um confronto entre membros do grupo de extrema direita Pro NRW e um grupo de muçulmanos, que ocorreu na cidade alemã de Bonn. Diversos veículos tentaram destacar que a imagem era falsa, assim como tentaram fazer usuários do Twitter.
https://twitter.com/Independent/status/643700218790326272
As notícias viajam mais rápido do que nunca na era digital, assim como as mentiras e hoaxes. Assim como erratas e correções em jornais, as contestações não ganham tanto destaque quanto a desinformação inicial. Como já defendi no passado, as habilidades de verificação digital são essenciais para os jornalistas da atualidade, e instituições acadêmicas estão começando a oferecer o treinamento adequado para isso.
Mas pessoas comuns também estão começando a usar abordagens mais sofisticadas no conteúdo que costumam ver online. Elas não precisam ler as notícias – agora, queremos entender o processo por trás delas. Felizmente, existem algumas técnicas de verificação relativamente eficientes, que não precisam de conhecimento especializado nem softwares custosos. Abaixo listamos seis ferramentas simples e gratuitas que qualquer pessoas curiosa pode usar para checar informações obtidas na internet.
Busca de imagem reversa
Não apenas a busca reversa por imagens é uma das mais simples ferramentas de verificação, como também foi a que mostrou que a tal imagem dos refugiados com a bandeira do Estado Islâmico era falsa. Nos dois serviços mais populares da internet, o Google Images e o TinEye, foi possível encontrar páginas com a foto que foi tirada em meados de 2012. A história dos refugiados do Estado Islâmico cai em menos de um segundo.
Quando um link para o artigo foi postado no Reddit, usuários mais céticos se voltaram ao Google para checar a sua veracidade. Logo, um usuário descobriu a verdade: “A busca por imagens do Google diz que a foto é de 2012”.
YouTube DataViewer
Quando estiver assistindo ao mais recente vídeo viral no YouTube, é importante conferir se ele não está sendo reaproveitado – vídeos que foram baixados pelo YouTube e reenviados por outra pessoa que alega ser a criadora original do vídeo, ou que ele mostra um evento que é novo.
A Anistia Internacional tem uma ferramenta simples mas incrivelmente útil chamada YouTube DataViewer. Assim que você entra com um endereço de vídeo do YouTube, essa ferramenta extrai o horário de envio do vídeo e imagens associadas a ele. Essa informação – que não é acessível via YouTube – permite iniciar uma busca para saber a origem do vídeo.
Se múltiplas versões de um mesmo vídeo estão no YouTube, esses dados permitem identificar qual é a mais antiga. E é bem provável que essa seja a original. As imagens podem ser usadas em busca reversa para procurar sites que tenham o vídeo em algum artigo, oferecendo um método rápido e poderoso para identificar versões ou usos antigos de um mesmo vídeo.
Jeffrey’s Exif Viewer
Fotos, vídeos e áudio gravados com câmeras digitais e smartphones contém informação Exchangeable Image File (EXIF): são os metadados vitais sobre a câmera usada, a data, hora e localização que a mídia foi criada. Essa informação pode ser bem útil se você suspeita da origem do conteúdo dita pelo seu criador. Nessas situações, leitores EXIF como o Jeffrey’s Exif Viewer permitem que você envie uma imagem ou coloque o endereço de uma para ver seus metadados.
Abaixo estão os dados EXIF de uma fotografia que eu tirei de um acidente de ônibus em agosto de 2014 em Poole, no Reino Unido. É bastante compreensivo; se eu dissesse que ela foi tirada essa semana em qualquer outro lugar seria bem fácil me desmentir. Facebook, Instagram e Twitter removem dados EXIF quando o conteúdo é enviado para seus servidores, mas arquivos de mídia compartilhados via plataformas como Flickr e WhatsApp continuam com essas informações.
FotoForensics
O FotoForensics é uma ferramenta que usa análise de nível de erro para identificar partes de uma imagem que podem ter sido modificadas ou “photoshopadas”. Essa ferramenta permite enviar ou colocar um endereço da internet de uma imagem suspeita e então ele vai destacar as disparidades em qualidade sugerindo que alterações podem ter sido feitas naquele local. Ela também oferece diversas opções de compartilhamento, que são úteis para desafiar a divulgação de informações imprecisas, pois a solução fornece um link direto para a página de análise no FotoForensics.
WolframAlpha
O WolframAlpha é um “motor de conhecimento computacional”, que permite checar condições do tempo em um lugar e horário específico. Você pode buscar coisas como “clima em Londres às 14h em 16 de julho de 2014”. Assim, se uma foto de uma tempestade de neve aparece na sua timeline e o WolframAlpha diz que fazia sol no dia em que ela foi supostamente tirada, é bem provável que seja mentira.
Mapas online
Identificar a localização de uma foto ou vídeo suspeito é parte fundamental do processo de verificação. Google Street View, Google Earth (uma fonte de imagens de satélite históricas), e Wikimapia (uma versão do Google Maps crowd-sourced, com informações adicionais) são todas excelentes ferramentas para esse tipo de trabalho.
Você pode identificar se existem pontos de referência para comparação, checar se locais de interesse batem e ver se a paisagem é a mesma. Esses três critérios são frequentemente usados para cruzar vídeos e fotos, para verificar se eles de fato foram gravados no local que dizem ter sido gravados.
Pete Brown é um pesquisador da Universidade de Oxford. Este artigo foi originalmente publicado no The Conversation. Leia o artigo original aqui.