#Глава 6:Выстраиваем экспертизу через верификацию пользовательского контента
Элиот Хиггинс — журналист-расследователь, специализирующийся на работе с открытыми источниками данных. Достиг всемирного признания за свои расследования об использовании кассетных боеприпасов в Сирии, контрабанде оружия сирийской оппозиции, атакам 21 августа с применением зарина в Дамаске, а также материалы о крушении Boeing MH17 в Украине. Его недавно запущенный сайт Bellingcat направлен на распространение использования открытых методов расследований для неправительственных организаций, медиакомпаний и других организаций.
Аккаунт в Twitter @EliotHiggins
На поздних стадиях гражданской войны в Ливии (2011 год) повстанческие отряды вышли из горного района Нафуза и начали захватывать города. Много противоречивых новостей ходило о захвате городов вдоль хребта. Одно такое сообщение касалось небольшого городка Тиджи к северу от гор. В Интернете был размещен видеоролик, на котором через центр городка якобы проезжал танк.
В то время я изучал пользовательский контент, поступающий из зоны ливийского конфликта. Мне было интересно, как выглядит ситуация на местах в дополнение к тому, что сообщала пресса. Налицо были постоянные трения и разногласия насчет того, что именно происходило в тех или иных точках. Меня интересовал ответ только на один вопрос: откуда мы знаем, что поступающие отчеты правдивы?
Так я впервые научился использовать геолокацию для проверки мест, где то или иное видео было снято. Эта работа помогла мне отточить приемы расследований открытых источников, которые сейчас мы используем для разных тем, от международной коррупции до боевых действий и авиакатастроф.
На видео из Тиджи был показан танк, едущий по широкой дороге прямо рядом с мечетью. Тиджи — городок небольшой, и я подумал, что найти ту дорогу и мечеть будет достаточно легко.
Прежде я даже не предполагал, что для поиска ориентиров, фигурирующих на видео, можно использовать спутниковые карты, подтверждая таким образом, где именно кадры были сняты.
Изображения на спутниковой карте наглядно показывают лишь одну основную дорогу, проходящую через город, и возле той дороги стояла лишь одна мечеть. Я сличил местоположение минарета, купол и ближнюю стену на спутниковой карте с тем видео, и стало ясно, что все полностью сходится.
Теперь, когда положение камеры в городе было установлено, я мог просмотреть все видео целиком, сопоставляя другие детали с тем, что было видно на спутниковой карте. Это в дальнейшем подтвердило зафиксированные позиции.
Я выстраивал свою экспертизу с использованием геолокации и спутниковых карт, осваивая новые приемы и применяя свои навыки при работе с новыми видео.
Соответствие дорог
После ролика из Тиджи я изучил видео, отснятое предположительно в Брега — другом ливийском городе, по улицам которого, по данным оператора, прогуливались повстанцы. Поначалу казалось, что крупных объектов, таких как мечети, на изображениях спутниковой карты нет.
Но тут я понял, что на видео есть другая очень приметная особенность. Пока повстанцы шли по улицам, у меня была возможность составить карту дорог вдоль их маршрута, а затем сопоставить эту зарисовку с тем, что было видно на спутниковой карте. Ниже приводится рисованная карта дорог в том виде, как я зафиксировал их на видео.
Я просмотрел спутниковые снимки города в поисках схожей конфигурации дорог. И вскоре я нашел похожий вариант:
Охота за тенями
При более близком знакомстве с геолокацией на основе изображений спутниковой карты вы узнаете, как распознавать, в том числе, и мелкие объекты. Например, рекламные щиты и уличные фонари — объекты достаточно мелкие, но тени, которые они отбрасывают, могут реально указать на их присутствие. Тени также могут быть использованы для раскрытия информации о примерной высоте зданий, а также их форме:
Тени могут также использоваться для определения времени суток, когда было записано изображение. После крушения рейса МН17 в Украине был распространен снимок с ракетной установкой «Бук» в городе Торез:
Была использована возможность установить точное местоположение камеры, исходя из этого, уже можно было задать направление теней. Я использовал сайт Sun Calc, который позволяет пользователям рассчитать положение солнца в течение дня, используя карты Google. Это позволило точно установить время суток (примерно 12:30 по местному времени), что позднее было подкреплено интервью с жителями на месте о разъезжающей по городу ракетной установке и свидетельствами в социальных медиа.
Восстановить картину крушения Boeing MH17 (17 июля 2014 года) удалось путем анализа нескольких видео и фотографий ракетной установки «Бук». Я и другие расследователи создали карту передвижений установки в течение дня, а также хронологию наблюдений.
Собрав воедино различные источники, инструменты и методы, мы смогли связать эти отдельные фрагменты информации и установить важнейшие факты этого инцидента.
Ключевой элемент работы с пользовательским контентом в расследованиях состоит в понимании того, как распространяется и подается этот контент. Например, в Сирии основным источником информации из определенных областей является горстка оппозиционно настроенных медиа со своими страницами в социальных сетях. Это, по всей видимости, ограничивает взгляд на конфликт из разных регионов, но также означает, что эту информацию можно собрать, организовать и систематизировано просмотреть эти аккаунты на предмет свежей информации.
Что касается Украины, то здесь на доступ к Интернету не много ограничений, поэтому информация распространяется везде, где только можно. Это создает новые вызовы для сбора информации, но это же означает, что здесь налицо больше нефильтрованного контента, который может содержать скрытые жемчужины.
Во время исследования Bellingcat, связан ли «Бук» с крушением рейса МН17, мы нашли несколько видео автоколонны, курсирующей через российскую территорию к украинской границе, в составе которой ехала та самая ракетная установка, снятая 17 июля на территории Украины.
Эти видео были опубликованы в соцсетях и на нескольких сайтах, каждый из которых принадлежал разным лицам. Они были найдены, когда мы определялись с геолокацией первых видео. Используя это, мы смогли предсказать вероятный маршрут транспортных средств, которым они добирались из каждого топографически привязанного участка. Затем мы прибегли к поиску по ключевым словам на различных сайтах соцмедиа для названий местностей, расположенных вдоль маршрута, по которому должно было проехать транспортное средство. Мы также искали такие ключевые слова, как «автоколонна», «ракета» и т. д., которые можно было увязать с наблюдаемой картиной.
Несмотря на затратность в плане времени, это позволило нам собрать целую коллекцию сообщений из нескольких источников, которые иначе оказались бы упущены.
Если есть смысл что-то советовать, то я бы сказал, что такой подход нужно практиковать в любом расследовании. То, что вы можете обнаружить при системном изучении пользовательского контента и информации из открытых источников, поистине трудно переоценить. Когда этим занимаешься, обучение проходит очень быстро. Даже такая простая вещь, как перепроверка геолокации, сделанной кем-то другим, может многому вас научить в деле сопоставления видео и фото с изображениями на спутниковых картах.
