Valutare il Ruolo della Provenienza nella Fiducia nei Media
Uno studio rivela come la provenienza influisce sulle percezioni della credibilità dei media.
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Indice
Nel mondo di oggi, le immagini e i video condivisi sui social Media possono essere facilmente cambiati o manipolati, portando a confusione e disinformazione. Questo è particolarmente importante perché il contenuto visivo può influenzare fortemente il modo in cui le persone pensano e credono. Ad esempio, una persona potrebbe vedere una foto modificata in modo fuorviante, il che può influenzare i suoi ricordi o opinioni su un evento. Per questo motivo, alcuni ricercatori e aziende stanno cercando modi per mostrare le Informazioni di Provenienza contenute nei contenuti digitali, come chi li ha creati e quando sono stati modificati. Queste informazioni sono conosciute come "provenienza".
L'idea è che mostrando le informazioni di provenienza, le persone possano giudicare meglio la verità dei media che incontrano. Tuttavia, non è chiaro quanto bene le persone comprenderanno queste informazioni o come influenzeranno la loro fiducia in ciò che vedono. Per scoprirlo, abbiamo condotto uno studio online con partecipanti dagli Stati Uniti e dal Regno Unito. Volevamo vedere come le loro percezioni dei media cambiano quando vengono presentate con informazioni di provenienza in un feed di social media.
Il Problema della Disinformazione
Negli ultimi anni, abbiamo visto un aumento di immagini e video fuorvianti, spesso chiamati "deepfake". Questi pezzi di media alterati possono diffondere false informazioni e avere conseguenze gravi, come influenzare le elezioni o causare disordini sociali. È importante affrontare questo problema perché anche quando le persone si rendono conto che un'immagine è stata alterata, le loro impressioni iniziali possono persistere e influenzare le loro credenze.
Molte soluzioni attuali si basano su sistemi automatizzati per rilevare contenuti fuorvianti, ma questi possono essere lenti e non sempre efficaci. La velocità con cui i media si diffondono online spesso supera la capacità dei fact-checker di valutarli. Questo crea la necessità di nuove strategie per aiutare le persone a valutare la Credibilità di ciò che vedono.
Cos'è la Provenienza?
La provenienza si riferisce al background dettagliato di un pezzo di media, comprese informazioni come il creatore originale, il momento in cui è stato realizzato e eventuali modifiche avvenute. Standard come la Coalizione per la Provenienza e l'Autenticità dei Contenuti (C2PA) mirano a fornire modi per tracciare e verificare queste informazioni mentre i media vengono creati o condivisi. Incorporando i dati di provenienza nel media stesso, possiamo vedere un registro di come è cambiato nel tempo.
Queste informazioni possono essere visualizzate sulle piattaforme di social media, dando agli utenti una comprensione più profonda del contenuto che consumano. Tuttavia, sebbene la tecnologia esista, non è ancora chiaro quanto sarà efficace questo approccio nell'aiutare gli utenti a fare migliori giudizi sulla credibilità dei media.
Il Nostro Studio
Per indagare gli effetti delle informazioni di provenienza sulle percezioni dei media, abbiamo condotto un esperimento online con 595 partecipanti dagli Stati Uniti e dal Regno Unito. I partecipanti sono stati mostrati due tipi di feed di social media: uno senza informazioni di provenienza e un altro che includeva dettagli di provenienza.
Design dell'Esperimento
I partecipanti sono stati assegnati a visualizzare prima un feed di social media standard, seguito da un feed abilitato alla provenienza. I feed includevano una varietà di elementi multimediali, sia modificati che non modificati, e i partecipanti hanno valutato la loro fiducia e la precisione percepita di ogni elemento. Questo ci ha permesso di misurare come le loro credenze cambiassero alla vista delle informazioni di provenienza.
Domande Chiave di Ricerca
Ci siamo concentrati su diverse domande chiave durante il nostro studio:
- L'aggiunta di informazioni di provenienza cambia le percezioni di fiducia e accuratezza degli utenti nei media?
- C'è una correzione nelle credenze degli utenti riguardo ai media ingannevoli quando sono esposti a informazioni di provenienza?
- Come rispondono gli utenti ai media con informazioni di provenienza incomplete o non valide?
- Diversi design e terminologie usati negli indicatori di provenienza influenzano la comprensione e la fiducia degli utenti?
Principali Risultati
Il nostro studio ha rivelato diversi importanti spunti su come le informazioni di provenienza influenzano la percezione dei media.
Impatto sulla Credibilità
Quando i partecipanti visualizzavano media con informazioni di provenienza, generalmente riportavano valutazioni di fiducia e accuratezza più basse quando i media erano fuorvianti. Questo significa che l'esposizione alla provenienza ha aiutato a correggere le loro opinioni sui contenuti fuorvianti. Purtroppo, in alcuni casi, ha anche portato a diffidare dei contenuti onesti, specialmente quando quel contenuto era contrassegnato come avente una provenienza incompleta o non valida.
Comprensione della Provenienza
Uno dei risultati sorprendenti del nostro studio è stato che molti partecipanti non comprendevano appieno il concetto di provenienza. Spesso confondevano la credibilità del contenuto stesso con la credibilità delle informazioni di provenienza. Ad esempio, se un pezzo di media mostrava una provenienza incompleta, i partecipanti tendevano a diffidare del contenuto, anche se era altrimenti veritiero.
Effetti degli Stati di Provenienza
Abbiamo testato vari stati di provenienza, tra cui normale, incompleto e non valido. La provenienza normale indicava che andava tutto bene, mentre gli stati incompleti e non validi sollevavano dubbi. I partecipanti esprimevano fiducia e precisione percepita significativamente più basse quando visualizzavano contenuti contrassegnati con questi stati. Questo evidenzia la necessità di una comunicazione più chiara su cosa significhino questi stati e come si relazionano alla credibilità del contenuto.
Design degli Indicatori Conta
Abbiamo anche esaminato come diversi design e terminologie usati negli indicatori di provenienza influenzassero la comprensione degli utenti. Nonostante vari design, non abbiamo trovato differenze significative nelle valutazioni di fiducia e accuratezza dei partecipanti in base alle variazioni di design. Tuttavia, i partecipanti hanno espresso un forte desiderio di spiegazioni più chiare e di una migliore visibilità degli indicatori di provenienza.
Implicazioni per i Social Media
I risultati del nostro studio hanno importanti implicazioni su come le piattaforme di social media possono integrare le informazioni di provenienza. Prima di tutto, è essenziale educare gli utenti su cosa sia la provenienza e come possa aiutarli a valutare la credibilità dei media. Gli approcci attuali devono andare oltre il semplice etichettare i media come affidabili o non affidabili, per favorire una comprensione più sfumata della provenienza e della credibilità del contenuto.
Raccomandazioni di Design
Le interfacce utente future per mostrare la provenienza dovrebbero concentrarsi su diversi aspetti chiave:
- Chiarezza: Usare un linguaggio chiaro e visivi distintivi può aiutare gli utenti a comprendere meglio le informazioni di provenienza mostrate.
- Elementi Interattivi: Incorporare funzionalità interattive che permettano agli utenti di interagire con i dati di provenienza potrebbe migliorare la comprensione.
- Visibilità: Assicurarsi che gli indicatori di provenienza siano facilmente visibili senza essere invasivi è fondamentale per incoraggiare l'attenzione degli utenti.
Conclusione
La disinformazione è una grande sfida nella nostra era digitale, soprattutto nel contesto dei social media. Fornendo agli utenti informazioni di provenienza, possiamo aiutarli a fare giudizi più informati sul contenuto che consumano. Tuttavia, il nostro studio dimostra che gli utenti non sono ancora pronti a utilizzare appieno queste informazioni, poiché molti faticano a distinguere tra la credibilità del contenuto e quella dei dati di provenienza.
Con ulteriori ricerche e un design attento, c'è potenziale per sviluppare sistemi efficaci che permettano agli individui di navigare tra le complessità della credibilità dei media. È vitale continuare a esplorare come la provenienza possa funzionare come uno strumento per migliorare la fiducia e l'accuratezza nei contenuti visivi online. Man mano che la tecnologia e le abitudini degli utenti evolvono, così devono farlo anche le nostre strategie per garantire trasparenza e responsabilità nelle nostre comunicazioni digitali.
Titolo: Examining the Impact of Provenance-Enabled Media on Trust and Accuracy Perceptions
Estratto: In recent years, industry leaders and researchers have proposed to use technical provenance standards to address visual misinformation spread through digitally altered media. By adding immutable and secure provenance information such as authorship and edit date to media metadata, social media users could potentially better assess the validity of the media they encounter. However, it is unclear how end users would respond to provenance information, or how to best design provenance indicators to be understandable to laypeople. We conducted an online experiment with 595 participants from the US and UK to investigate how provenance information altered users' accuracy perceptions and trust in visual content shared on social media. We found that provenance information often lowered trust and caused users to doubt deceptive media, particularly when it revealed that the media was composited. We additionally tested conditions where the provenance information itself was shown to be incomplete or invalid, and found that these states have a significant impact on participants' accuracy perceptions and trust in media, leading them, in some cases, to disbelieve honest media. Our findings show that provenance, although enlightening, is still not a concept well-understood by users, who confuse media credibility with the orthogonal (albeit related) concept of provenance credibility. We discuss how design choices may contribute to provenance (mis)understanding, and conclude with implications for usable provenance systems, including clearer interfaces and user education.
Autori: K. J. Kevin Feng, Nick Ritchie, Pia Blumenthal, Andy Parsons, Amy X. Zhang
Ultimo aggiornamento: 2023-09-10 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2303.12118
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.12118
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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