Surfsafe, una extensión para identificar imágenes falsas

 

He probado Surfsafe, una nueva extensión para Chrome que investiga si las imágenes que encuentra el usuario durante su navegación son falsas. Tras instalarla, se coloca el ratón encima de la fotografía elegida y en la esquina superior derecha aparece un botón que indica si el elemento ha aparecido en otros sitios web, si hay indicios de que esté digitalmente manipulado o si está libre de problemas aparentes.

 

 

Surface busca las imágenes en un banco de unos 100 sitios que considera seguros, incluidos sitios anti-bulo como Snopes. Esto es: hace algo parecido a la búsqueda inversa de imágenes en Google, sólo que en páginas especialmente elegidas. Tiene un gran “pero” y es que registra y “marca” todas las fotografías por las que pasa el usuario durante su navegación, ampliando así su propia base de datos. Hay que aclarar que este “pero” es compartido por la mayoría de las extensiones de verificación que se difunden, incluso las más útiles. Si no hay rastreo no hay servicio. Un dilema irresuelto.

Lo probé con las fotos de la portada de The New York Times, El Confidencial, El Mundo, Eldiario.es y El País, así como con una fotografía tomada de cualquier parte de entre las manipuladas que se difundieron durante el 1-O. En todos los casos Surfsafe ofrece el dictamen (tres opciones: “rojo peligro”, amarillo o azul) pero a veces es un poco lento (5 min). Cuando detecta que una imagen ya ha aparecido en otro sitio web (aviso rojo), no da listado de dónde la encuentra, aunque la aplicación sí anuncia que lo hará. Desinstalé otras extensiones de verificación y privacidad por si se trataba de funcionamientos incompatibles, pero no hubo mejoras. Con las fotografías de Flickr no parece funcionar y en el blog globograma.com su indicación ha sido errónea pues califica negativamente una fotografía no manipulada ni publicada en otro sitio. Estas dificultades son propias de herramientas que mejoran bastante con el uso.

Surfsafe también deja enviar avisos de imágenes trucadas, propagandísticas o descontextualizadas que encuentre el usuario. Es una iniciativa de Ash Bhat y Rohan Phadte, dos estudiantes de la UC Berkeley a los que hay que aplaudir porque ya crearon BotCheck.me, recurso para detectar bots en Twitter. No es perfecta porque la identificación de imágenes manipuladas es cada día más difícil al crecer la sofisticación con la que se falsean; en otras ocasiones, la foto no está retocada pero su uso contextual puede ser equívoco. Pese a las limitaciones se trata de propuestas muy bienvenidas para ir avanzando en este campo y en casos específicos el recurso sí puede ayudar.

Aquí un artículo de Wired donde analizan la herramienta. En él se preguntan por qué servicios como Twitter y Facebook no emprenden iniciativas parecidas para que el usuario no tenga que instalar nada (¿un signo que indicase en Twitter cuándo una foto aparece en la plataforma por primera vez?).

Actualización 29-08-2018. Aquí un artículo muy crítico con la herramienta a partir de las cuestiones de privacidad y otras.

 

 

 

Si te interesa la desinformación en Red, puede que lo haga el libro “Verificación digital para periodistas