• события;
• времени съемки;
• места съемки;
• объектов съемки (прежде всего - людей).
Как известно, из самой фотографии не всегда бывает в полной мере понятно ее содержание, в связи с этим ее сопровождают поясняющей подписью. Т.е. часть информации о событии, месте и объектах аудитория получает не из самого снимка, а из сопровождающего его текста. Таким образом, верифицировать необходимо именно эту комбинацию данных - фотографию и текст, в том числе их соответствие друг к другу13.
С юридической точки зрения за каждой фотографией закреплен автор и правообладатель. В некоторых случаях эти юридические статусы совпадают, когда автором и правообладателем является одно и то же лицо. Однако, если фотожурналист сотрудничает с редакцией или фотоагентством, правообладателем может выступать организация (редакция, фотоагентство) или стороннее лицо, что иногда имеет принципиальное значение.
Алгоритм верификации
На основе анализа указанных выше источников и собственных наработок в данной области авторы полагают уместным использование следующего алгоритма14. Каждая группа параметров верифицируется своими методами. Так, для подтверждения авторства(А)и установления правообладателя необходимо, по возможности, осуществить прямой контакт с первоисточником (автором), засвидетельствовав в письменной форме факт авторства и получив оригинал снятого изображения (в идеале - файл RAW-формата, «сырое» изображение, которое не подвергалось никакой обработке). При работе с архивным материалом следует обращаться к архиву-первоисточнику, не полагаясь на данные изданий, публиковавших те или иные изображения со ссылкой на архив. Если же возможности обратиться к первоисточнику нет, то разумно полагаться на информацию, приведенную в наиболее авторитетных из доступных источников, и сопоставить данные из нескольких авторитетных источников^.
В некоторых ситуациях важно уточнить факты предыдущих публикаций. Это возможно сделать, осуществив поиск интернет-следа фотографии (И). Некоторые поисковые системы (Yandex, Google, Bing, TinEye, Baidu и др.) сегодня имеют опцию «поиск по изображению». Однако важно помнить, что каждая из них обращается к своему «облаку» ресурсов, в результате чего количество обнаруженных публикаций может значительно различаться. Так, в качестве эксперимента авторы попробовали найти интернет-след работы российского фотожурналиста Кристины Кормилицыной «Прощание с Фиделем», которая выиграла третью премию World Press Photo в 2017 г. в номинации People («Люди»). На ней изображена кубинская женщина с ребенком в дни траура по Фиделю Кастро (см. рис. 2).
Проведенный анализ показал, что разнилось не только число ресурсов, где была обнаружена эта публикация (по данным от 8.01.2019: Google - 170, Yandex - 70, Bing - 13, TinEye - 48, Baidu - 7), но и набор этих ресурсов. Так, закономерным образом максимальное количество русскоязычных публикаций обнаруживает Yandex, тогда как Baidu отсылает главным образом к публикациям на китайском языке, у Google поиск наиболее многоязычный, в том числе на арабском. Примечательно, что поисковики обнаруживают ресурсы, на которых фотография кадрирована до горизонтальной (в оригинале это вертикальный снимок), что кардинальным образом меняет ее содержание, т.к. часть принципиально важной информации для понимания идеи фотографии оказывается утерянной - пропадает сопоставление фигур матери и дочери и портрета Фиделя Кастро. Подобное отношение к авторскому кадрированию при публикации в сообществе профессиональных фотожурналистов считается недопустимым. Важно, что поиск интернет-следа также помогает найти ресурс-первоисточник17, который во многих случаях является правообладателем и сообщает информацию об авторе.
Рисунок 2. К. Кормилицына. «Прощание с Фиделем» (Fidelity)16
Чтобы верифицировать содержание снимков, основываясь на анализе доступной нам литературы и собственном опыте, авторы рекомендуют провести первичный визуальный анализ (В) и машинный анализ (М)18. Первичный визуальный анализ подразумевает внимательное изучение изображенного на фотографии. В частности, настораживать должны такие признаки, как:
• несовпадение падающих от объектов теней с рисунком теней, которые должны давать источники света, присутствующие в кадре или находящиеся за его границами и освещающие снимаемую сцену;
• несовпадение между отражениями от источников света в зрачках людей и животных и реальными источниками света (Farid, 2009, 2016);
• несовпадение между объектом съемки и его отражением в стекле, лужах и т.д.;
• лишние или недостающие части тел, детали объектов;
• искажения в перспективе, противоречащие законам физики;
• различие в плотности и текстуре фона;
• цветовые искажения;
• несоответствия между фотографией и сопровождающей подписью.
Любой из этих признаков может свидетельствовать о той или иной степени вмешательства в фотографию. Машинный анализ цифровых фотографий проводят при помощи специального программного обеспечения (Forensically, FotoForensics, Ghiro, JPEGSnoop, Image Forensics, Verified и др.), позволяющего не только «прочитать» метаданные снимка (информацию о дате съемки, об инструменте съемки - тип камеры, тип объектива, о параметрах съемки - ISO, выдержке, диафрагме, в некоторых случаях - геотэгах), но и определить однородность цифрового файла или наличие нарушений в его структуре, т.е. факт вмешательства в изображение.
В отдельных случаях важно провести сопоставительный анализ (С) разных фотографий. Известны случаи, когда информация, содержащаяся в фотоснимках и верифицируемая всеми вышеупомянутыми способами, могла вызывать вопросы у внимательного зрителя. К числу таких случаев можно отнести повторяющийся на фотографиях различных авторов сюжет с брошенными в зонах бедствий детскими игрушками.
Проблемные зоны верификации фотографий
При использовании описанного выше алгоритма верификации фотографий следует учитывать ряд аспектов, которые могут затруднить данный процесс. К их числу можно отнести «закрытость» значительного числа интернет-ресурсов, содержание которых не индексируется поисковыми системами (речь может идти о многочисленных «залогиненных» страницах в социальных сетях, контенте фотобанков, фотослужб различных СМИ и проч.). Очевидно, что верификации изображений не способствует также отсутствие у ряда популярных сервисов (Instagram, «ВКонтакте», Facebook и проч.) опций, позволяющих искать нужную фотографию по «закачанному» фотоснимку (наподобие тех, которые существуют у Yandex и Google). Между тем, как известно, значительную часть контента, размещаемого в вышеназванных ресурсах, составляют именно фотографии. Поиск и верификация фотоизображений могут быть затруднены из-за внесенных в содержание фотографий изменений (например, зеркального отображения фотоснимка), распознать которые поисковые системы зачастую оказываются не в состоянии. Кроме того, в процессе верификации фотографий с помощью поисковых систем пользователь нередко вынужден сталкиваться с изначально неверно атрибутированными фотоснимками (где ошибочно указано авторство, время, место или контекст появления фотографии). Необходимо учитывать, что далеко не всегда искомый фотоснимок может быть размещен в Сети и т.д.
Выводы
Будучи междисциплинарной проблемой, тема верификации фотографий сегодня все чаще обсуждается академическим сообществом. При этом, как нам представляется, в области media studies данная проблема не проработана в достаточной степени. В то же время появление в медиасреде фальсифицированных фотографий вновь актуализировало вопрос необходимости верификации не только содержания фотографий, но и авторства/правообладания. Анализ указанных выше прецедентов фальсификации фотографий, академической и профессиональной литературы, а также используемые авторами собственные наработки позволили предложить алгоритм верификации цифровых фотографий, использование которого могло бы помочь в решении данной проблемы.
фотография изображение медиа электронный
Примечания
1 Речь может идти как об искажении вследствие цифровой обработки фотоснимка, так и о других способах манипуляции - неверном указании контекста появления фотоснимка, ложном описании его содержания и проч.
2 Следует отметить, что фотографии, публикуемые в СМИ, возможно разделить на три группы, в зависимости от степени соотношения в них документального и вымышленного: 1) новостная фотография (приближающаяся к 100% документальность, «объективное» освещение событий); 2) так называемая очерковая фотография, фотоэссеистика, жанровая фотография (в английском языке обычно используют термин feature photography, который не имеет прямого перевода на русский язык) - допустима интерпретация события, определенная доля вымысла, однако подразумевается документальная основа); 3) постановочная, срежиссированная фотография - здесь вымысел может быть беспредельным (это фотопроекты из изданий о моде, гастрономии, рекламная фотография и проч.). Требования к достоверности фотографий в этих трех группах различны.
3 Bush L. (2017) The Algorithmic Photojournalist. How Will the Automation of Data Disturb the Journalistic Paradigm? Witness, January 20. Режим доступа: (дата обращения: 27.11.2018); Fader C. (2017) Fact Check: Did Seahawks Player Burn the U.S. Flag? Jacksonville.com, November
4 Режим доступа: Keller J. (2011) Photojournalism in the Age of New Media. The Atlantic, April
5 4. Режим доступа: (дата обращения: 28.12.2018); Silverman C. (ed.) (2014) Verification Handbook: A definitive Guide to Verifying Digital Content for Emergency Coverage. European Journalism Centre (EJC).
6 Режим доступа: (дата обращения: 08.12.2018); Vincent J. (2018) Adobe is Using Machine Learning to Make it Easier to Spot Photoshopped Images. The Verge, June 22. Режим доступа: (дата обращения: 28.12.2018);
7 Воронцов Н. Нейросеть научили распознавать качественно отфотошопленные фотографии // N + 1. 2018. Июнь, 23. (дата обращения: 08.12.2018);
8 Иваничев И. Руководство по фактчекингу // Журналист. 2018. Февр.,
9 (дата обращения: 07.12.2018);
10 Корнев М. Фактчекинг: 5 надежных способов проверить информацию // Журналист. 2015. № 5. С. 54-56 и др.
11 Albenau C. (2015) Debunking Photo-fakes: Advice for Image Verification. Journalism. co.uk, July 24.
12 Режим доступа: (дата обращения: 08.12.2018); Barot Tr. (2014) Verifying Images. Verification Handbook, January 28. (дата обращения: 10.12.2018);
13 Horaczek S. (2017) Spot Faked Photos Using Digital Forensic Techniques. Popular Schience, July 21.
14 Режим доступа: (дата обращения: 15.12.2018); Visual Verification Guide Photos. Medium, 2015, September 24.
15 Режим доступа: (дата обращения: 5.01.2019); Ooserhoff D. (2015) Fakes, Frauds, and Forgeries: How to Detect Image Manipulation. envatotut+, August 8.
16 Режим доступа: (дата обращения: 07.12.2018); How to Verify a Photo. The Observers, 2018, January 4.
17 Режим доступа: (дата обращения: 10.12.2018); Wen T. (2017) The Hidden Signs that can Reveal the Fake Photo. BBC, June 30.
18 Режим доступа: (дата обращения: 05.01.2019); С. Паранько (2016). В круг наших интересов не вошли работы, посвященные проблеме верификации текста, видео- и аудиоконтента.
19 War with Iraq. Editor's Note. Los Angeles Times, 2003. April 2. Режим доступа: (дата обращения: 11.01.2019).
20 РЕН ТВ. На конкурсе фотографий во Владивостоке победил фотомонтаж // Rambler. 2017. Июль, 3. (дата обращения: 13.01.2019).
21 Donadio R. (2015) World Press Photo Revokes Prize. The New York Times. Art&Design, March 4. (дата обращения: 11.01.2019).
22 Karr L. (2016) Humanity Amongst the Ruins of Constant Conflict: Q&A with (Fraudelent) Photojournalist "Eduardo Martins”. Recount, October 23. (дата обращения: 13.01.2019).
23 Данное обстоятельство не мешало «Эдуардо Мартинсу» публично заявлять о том, что в своей профессиональной деятельности он не обрабатывает фотографии.
24 Philips D. (2017) War Photographer Who Survived Leukemia Exposed As a Fake. The Guardian, September 5. (дата обращения: 13.01.2019).
25 Там же.
26 Узнав о том, что в отношении него начато журналистское расследование и опасаясь разоблачений, «Эдуардо Мартинс» сообщил о своем желании отправиться на год в Австралию и, удалив свои аккаунты в Instagram и WhatsApp, исчез. На сегодняшний день его личность не установлена.
27 См., напр., правила сопровождения текстом фотографий в одном из крупнейших конкурсов фотожурналистики World Press Photo: Verification: What is Required in Captions? World Press Photo web-site. (дата обращения: 11.01.2019)).
28 Последовательность действий по верификации фотографии позволяет присвоить алгоритму условную аббревиатуру АИВМС (А - авторство; И - интернет- след; В - визуальный анализ; М - машинный анализ; С - сравнительный анализ).
29 Степень авторитетности источника определяется прежде всего профессиональным сообществом, а не аудиторией, поскольку в последнем случае возможны разного рода искажения. Так, согласно проведенному в Университете Стэнд-форда исследованию, молодые люди определяли достоверность источника по количеству подписчиков, дизайну и размеру изображений, хотя очевидно, что ни один из этих параметров в условиях современного Интернета не может быть определяющим. Evaluating Information: The Cornerstone of Civic Online Reasoning, 2016 (дата обращения: 11.01.2019)).
30 2017 Photo Contest, People, Singles, 3rd prize. World Press Photo. Режим (дата обращения: 11.01.2019).
31 Фотография распространяется фотоагентством ИД «Коммерсантъ», штатным фотографом которого является К. Кормилицына // Коммерсантъ. 2016. Дек., 4. (дата обращения: 13.01.2019).
32 Для цифровых фотографий.
33 Shearer R.R. (2007) Real Fireproof Doll... or Placed After Fire? iMediaEthics, December
10. Режим доступа: // (дата обращения: 11.01.2019).
Библиография
1. Бакулин О., Ромакина М. Фактчекинг в фотографии: проблемы и алгоритмы верификации данных // Десятые междунар. науч. чтения в Москве «СМИ и массовые коммуникации 2018». М.: Фак. журн. МГУ, 2018. С. 127-128.