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Image fake ou image authentique ? Twitter à la loupe

3 janvier 2014

Fake ou pas fake ? Souvent vous avez dû vous interroger sur la véracité de certaines images circulant sur les réseaux sociaux. La propagation d’images détournées, de mèmes ou tout autre montage peut en effet en avoir plus d’un. Et s’il était possible d’authentifier automatiquement les images sur Twitter pour éviter les « fake alerts » ? C’est ce que nous rapporte Wired dans un article consacré à Twit-Digest, l’outil qui vous permet de traquer les fausses informations. Explications. 

Les rumeurs vont vite sur Internet jusqu’à tromper les journalistes. C’est ce qui a motivé les chercheurs de l’Institut de technologie de l’information Indraprastha de Delhi à développer des outils technologiques pouvant réduire les phénomènes viraux de désinformation.

Tout est parti de l’ouragan Sandy et de la déferlante d’images truquées qui ont été postées sur Twitter. En quelques heures, les personnes cherchant des informations sur les dommages causés par l’ouragan Sandy sur la côte est de l’Amérique sont très vite tombés sur des images fausses concernant la ville de New York. On a alors vu une véritable course à la « démystification » des images conjuguant journalistes – pour la vérification des sources – et plateformes web, à l’image de buzzfeed.com qui a lancé un questionnaire d’authentification des images. Un Tumblr a même été lancé à cette occasion sous le nom de Istwitterwrong.

Nous avons retrouvé quelques images :

Le groupe de chercheurs a ainsi repris toutes les données sémantiques des tweets émis pendant cette période contenant une URL d’image et les mots « hurricane » (en français « ouragan ») et « sandy » dans l’optique de générer un algorithme d’apprentissage capable de traiter et de classifier les posts à partir de critères d’authentification. 

L’étude a avant tout permis de mettre en avant que :

 « Les Retweets (RTs) représentent 86% d’images fakes qui sont partagées, et 90% de ces RTs viennent de 0,3% des utilisateurs – ces influenceurs sont responsables de la viralité de ces images ».

De ce constat, ils ont cherché les caractéristiques de la propagation fake. On compte parmi elles : un compte récemment ouvert avec peu de followers, des tweets mélangeants de l’argot, des abréviations, trop de smileys et de marques de ponctuation. Finalement, c’est tout un travail de web-sémantique.

Aujourd’hui, grâce au logiciel Twit-Digest, on peut nous-mêmes traquer les tweets et les qualifier en les catégorisant comme crédibles ou non.

Pour en savoir plus, c’est ici.

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