Kako digitalna forenzika može pomoći novinarima u njihovom radu
Razvoj generativne umjetne inteligencije posljednjih je godina donio nove izazove u provjeri informacija. Danas je moguće relativno jednostavno i brzo stvarati uvjerljive tekstove, fotografije, audiozapise ili video snimke koji ne prikazuju stvarne događaje ili pokazuju osobe kako izgovaraju riječi koje nikada nisu izgovorile. Takvi se sadržaji mogu koristiti, a i često se koriste, za širenje dezinformacija i manipuliranje javnim mnijenjem, iako vrijedi napomenuti da AI-generirani sadržaji nisu nužno dezinformacije, jer njihova netočnost sama po sebi ne znači da su stvoreni s namjerom obmanjivanja. No, njihova sve veća uvjerljivost građanima znatno otežava razlikovanje autentičnih od umjetno stvorenih ili manipuliranih sadržaja.
Društvene mreže, koje su za mnoge danas dominantan način informiranja, omogućuju pritom iznimno brzo širenje netočnih ili obmanjujućih sadržaja. Za novinare to znači dodatnu odgovornost u provjeravanju izvora, autentičnosti fotografija i videosnimki te konteksta u kojem se određena informacija pojavljuje. U vremenu kada je, na prvi pogled, sve teže razlikovati vjerodostojan sadržaj od lažnog ili manipulativnog, sposobnost kritičkog vrednovanja informacija i korištenja alata za njihovu provjeru postaje vrlo važan dio novinarskog posla.
Upravo takva situacija je jedan od razloga zašto su Zbor mladih novinara Hrvatskog novinarskog društva i Veleposlanstvo Ujedinjene Kraljevine Velike Britanije i Sjeverne Irske u Hrvatskoj organizirali jednodnevni trening, u suradnji s britanskom organizacijom „Beyond Broadcasting“ koja se bavi edukacijom novinara. Radni naslov treninga – „Digitalna forenzika za novinare“ – već otkriva da se na njemu govorilo o raznim alatima koji mogu pomoći u utvrđivanju porijekla fotografija, pronalaženju lokacije na kojoj su snimljene i traženju drugih fotografija na kojima se pojavljuju ista ili vizualno slična lica. Radionicu su vodila dva iskusna novinarska profesionalca s britanskog BBC-ja.
Na treningu su sudjelovali novinari iz raznih hrvatskih redakcija, a tamo su, kao radni zadatak, trebali provjeriti određene fotografije, odnosno njihov izvor. Naime, ako netko tvrdi da je fotografija snimljena na nekom određenom mjestu i u neko određeno vrijeme, onda to valja i potvrditi. Jedan od načina provjere jest analiza EXIF podataka (Exchangeable Image File Format), odnosno vrsta metapodataka zapisanih u slikovnoj datoteci. Najkraće rečeno, to su informacije o tome kako, kada i čime je fotografija snimljena o čemu smo detaljnije pisali u Lupinom Mrežnom leksikonu. Oni mogu sadržavati informacije o uređaju kojim je fotografija snimljena, datumu i vremenu snimanja, postavkama fotoaparata, a ponekad i GPS koordinate koje otkrivaju lokaciju snimanja. Međutim, ti podaci nisu uvijek dostupni jer se mogu ukloniti prilikom uređivanja fotografije ili njezina dijeljenja na internetu.
Za provjeru je najprije potrebno preuzeti fotografiju na računalo, a zatim desnim klikom na datoteku otvoriti njezina svojstva i odabrati karticu s detaljima. Ako fotografija sadrži EXIF podatke, među njima se mogu nalaziti i GPS koordinate, odnosno podaci o zemljopisnoj širini i dužini lokacije na kojoj je snimljena. Te se koordinate, ukoliko dakle postoje, mogu kopirati i unijeti u Google Maps ili Google Earth Pro, koji će potom prikazati odgovarajuću lokaciju, ali ih je, kao i ostale metapodatke, moguće izmijeniti. Prikazana lokacija pritom nije potvrda mjesta snimanja, već samo lokacija koju navode EXIF podaci, pa je njezinu vjerodostojnost potrebno dodatno provjeriti drugim metodama. Ako su za to područje dostupne snimke, u Google Street Viewu može se dodatno uz pomoć tog servisa provjeriti odgovara li prikazani prostor onome koji se vidi na fotografiji. Naravno, treba voditi računa o datumu nastanka Google Street View snimki jer one ne moraju prikazivati trenutačno stanje na terenu.
Postoji još softverskih alata koji taj proces čine i lakšim. Jedan od onih koje su na radionici novinari isprobavali je LinangData EXIF Reader, mrežni alat jednostavan za korištenje, koji omogućuje učitavanje fotografije s računala ili unos njene internetske adrese. Ako fotografija sadrži GPS podatke, alat može prikazati koordinate navedene u metapodacima fotografije kao lokaciju na kojoj je snimljena, a te se koordinate potom mogu provjeriti pomoću kartografskih alata.
No, EXIF podaci nisu nepobitan dokaz autentičnosti fotografije jer ih je moguće izmijeniti ili ukloniti. Zato se u provjeri fotografija koriste i druge metode, među kojima je vjerovatno najvažnije obrnuto pretraživanje slika. Jedan od alata za to je Google Lens, koji omogućuje pretraživanje interneta na temelju učitane fotografije. Na taj se način mogu pronaći druge objave iste ili slične fotografije, provjeriti kada se i u kojem kontekstu ranije pojavljivala te na taj način prikupiti dodatni tragovi o njenom porijeklu. Google Lens omogućuje i pretraživanje samo odabranog dijela fotografije, što može biti korisno kada se želi provjeriti određeni detalj na slici, poput zgrade, natpisa ili drugog objekta. Rezultati takvog pretraživanja mogu pomoći u daljnjoj provjeri, ali sami po sebi ne potvrđuju autentičnost fotografije ni mjesto njezina nastanka.
Google Lens nudi i mogućnost prevođenja teksta na fotografiji, što može pomoći u provjeri njezina podrijetla i lokacije. Evo i slikovit prikaz. Na fotografiji u pozadini imate natpis, u ovom slučaju, na bengalskom jeziku, a prijevodom natpisa možete otkriti, primjerice, da se na njemu nalazi ime mjesta na kojem je fotografija snimljena, ili ime ulice, neke ustanove, trgovine … što daje koristan trag za daljnje istraživanje.
Neželjene objekte ili detalje s fotografije moguće je ukloniti pomoću alata za uređivanje slika. Tako se može izdvojiti vizualno važan dio fotografije i olakšati njegova usporedba s drugim slikama putem Google Lensa. Jedan od besplatnih alata za to je Cleanup.pictures.
Ako Google Lens ne daje željene rezultate, fotografiju je moguće pretražiti i pomoću drugih alata za obrnuto pretraživanje slika. Među alternativama su Bing Visual Search, Yandex Images i Baidu Images. Za utvrđivanje lokacije na kojoj je fotografija snimljena može poslužiti i alat Bellingcat OpenStreetMap Search. On pretražuje bazu geografskih podataka OpenStreetMapa i omogućuje pronalaženje lokacija na temelju kombinacije objekata i obilježja vidljivih na fotografiji. Primjerice, ako se na fotografiji nalaze škola, trgovina i autobusno stajalište, moguće je zadati pretraživanje lokacija na kojima se ti objekti nalaze u međusobnoj blizini. Alat zatim prikazuje moguće lokacije koje odgovaraju zadanim kriterijima. Dobivene rezultate potrebno je dodatno provjeriti usporedbom s fotografijom i drugim izvorima.
Još jedan koristan alat je svojevrsna tražilica za „prepoznavanje lica“. Tehnologija prepoznavanja lica, naime, do prije nekoliko godina bila je uglavnom dostupna sigurnosnim službama, državnim institucijama i drugim specijaliziranim korisnicima, no danas je, zahvaljujući alatima poput PimEyesa, dostupna i široj javnosti. Riječ je o tražilici koja pomoću tehnologije analize lica uspoređuje učitanu fotografiju s fotografijama na javno dostupnim internetskim stranicama koje dopuštaju indeksiranje te prikazuje vizualno slična podudaranja. Osnovno pretraživanje moguće je obaviti besplatno, ali je pristup poveznicama na izvorne fotografije ograničen i za njega je potrebno platiti. Važno je naglasiti da rezultati ne potvrđuju identitet osobe: svako podudaranje potrebno je dodatno provjeriti. Novinari pritom moraju biti posebno oprezni jer pogrešno podudaranje može dovesti do zamjene identiteta i ozbiljne štete za osobu o kojoj izvještavaju.
U okviru treninga o digitalnoj forenzici, Laura Šiprak, novinarka 24 sata, kolegama je prezentirala svoja dva novinarska istraživanja. Prvo o dovoženju otpada u Gospić i drugo o grupi mladih njemačkih ultrasa koje su neki grčki mediji lažno prikazivali kao nasilne pripadnike Bad Blue Boysa.
Na koncu, vrijedi istaknuti da se alatima novinari služe kako bi dobili dodatne tragove i indicije, a konačni zaključak svake konkretne provjere nastaje tek njihovim međusobnim povezivanjem i provjerom drugih dostupnih izvora u kombinaciji s klasičnim novinarskim metodama provjere. Također, pri korištenju takvih alata potrebno je voditi računa i o zaštiti privatnosti osoba čije se fotografije pretražuju, kao i o mogućim posljedicama pogrešnog povezivanja osobe s određenim sadržajem.
Vrijednost radionica poput ove nije samo u upoznavanju s novim digitalnim alatima, nego i u mogućnosti da ih novinari sami isprobaju na konkretnim primjerima. Kroz praktične zadatke imali su priliku upoznati različite metode provjere fotografija, od analize metapodataka i obrnutog pretraživanja slika do geolokacije i pretraživanja fotografija lica. Takva znanja mogu im pomoći da brže prepoznaju manipulirane sadržaje, provjere vjerodostojnost informacija koje kruže internetom i izbjegnu objavljivanje netočnih ili obmanjujućih tvrdnji. U vremenu kada se vizualni sadržaji mogu relativno lako krivotvoriti, poznavanje ovih postupaka postaje sve važniji dio novinarskog posla.
