Estudo de caso 4.2: verificando dois “tubarões de rua” suspeitos durante o furacão Sandy
Tom Phillips é redator-sênior no BuzzFeed UK. Ele já trabalhou para o jornal britânico Metro, foi editor de internacional no MSN e mais recentemente ajudou a lançar o UsVsTh3m, uma startup experimental e focada no social da Trinity Mirror, uma das maiores editoras do Reino Unido. Em seu tempo livre, entre outras coisas, ele atualiza o Is Twitter Wrong?, uma tentativa ocasional de sucesso em verificar em tempo real imagens e tweets virais. Ele mantém o perfil @flashboy.
Quando o furacão Sandy atingiu Nova York e Nova Jersey, eu mantinha um blog chamado “Is Twitter Wrong?”, uma iniciativa experimental de verificação de imagens virais.
Quando um grande desastre natural atinge uma área densamente povoada e com muitos usuários de mídias sociais – e empresas de mídia – um resultado é um número enorme de imagens para filtrar. De uma hora para outra, separar as coisas boas das ruins vai para o topo da agenda editorial.
Um caso particular que se tornou viral foi o de duas imagens de tubarões que supostamente estavam nadando em uma rua inundada de Nova Jersey. Conversei com Alexis Madrigal, da Atlantic, para tentar verificar essas imagens.
Um aspecto das imagens, mostradas abaixo, é que elas eram estranhas o suficiente para fazer você suspeitar, mas não implausíveis o suficiente para deixá-las de lado. No fim das contas, elas se mostraram bem difíceis de definitivamente desacreditar.
Imagens pré-existentes erroneamente atribuídas a determinado fato (talvez a forma mais comum de “fake”) podem, com frequência, ser descobertas em poucos segundos com uma pesquisa de imagens reversas. E, muitas vezes, imagens de fatos importantes podem ser ao menos parcialmente verificadas quando se acha outras imagens do mesmo evento, mas de outras fontes.
Mas nada disso vai funcionar para uma imagem que pode ser tanto uma foto original quanto um boato original. Minha experiência é que uma verificação de imagens que não pode ser feita em poucos minutos, tenderá a levar bastante tempo.
No fim das contas, às vezes, para verificar imagens não há substituto para o trabalho braçal que consome um bom tempo: mapear o caminho da foto nas mídias sociais para achar a original; “caminhar” nas ruas do Google Street View para identificar a localização aproximada; e/ou navegar pelas páginas de resultados de uma busca no Google Imagens por uma palavra-chave em particular, procurando por possíveis fontes.
Neste caso, a pesquisa no Google Imagens resolveu a questão. Conseguimos achar a imagem exata de uma barbatana de tubarão que foi manipulada digitalmente ("photoshopada”) em uma das imagens.
Mesmo assim, não conseguimos provar que a outra imagem era definitivamente falsa. Foi usado um tubarão diferente.
Nossas tentativas de achar a origem de ambos os tubarões parou nas pessoas dando declarações vagas de que a imagem era “do Facebook”. Nós até achamos a postagem original no Facebook por meio de um tweet que nos direcionou a um site de notícias que dava crédito à fonte. Tanto a notícia quanto os posts do Facebook foram retirados da web. Isso também não ajudou muito, já que as outras fotos da página do usuário eram de imagens reais das enchentes no mesmo lugar, Brigantine, Nova Jersey. Além disso, ele insistiu ao responder a seus amigos que as fotos dos tubarões eram reais. (Em retrospecto, ele parecia querer mais aparecer entre seus amigos do que alardear uma imagem falsa por toda a internet.)
O fato de ele dizer que uma imagem indiscutivelmente fake era real foi o suficiente para colocarmos a outra imagem na categoria “quase certamente falsa”. Mas ainda não tínhamos certeza. Somente no dia seguinte, quando o site de verificação de fatos Snopes identificou a fonte da imagem, que nós conseguimos ter 100% de certeza. Esta foi a imagem de tubarão real usada para criar o fake.
Aquilo talvez seja a maior lição do Sandy: principalmente em situações que ocorrem rapidamente, a verificação muitas vezes tem menos a ver com ter certeza absoluta e mais com julgar o nível de plausibilidade aceitável. Esteja aberto às suas próprias incertezas, mostre o seu trabalho para outros e deixe claro para o leitor que você está estimando o erro quando publica uma imagem.
