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Un antídoto contra las fotos apócrifas
Un amigo me envió por Twitter una foto de las protestas en Caracas, una foto de verdad impresionante, y me preguntó si era auténtica. La duda tenía sentido, porque habían circulado imágenes apócrifas y ahora todas las fotos, en especial las más impactantes, habían sido puestas en duda. Las imágenes falsas eran sólo un puñado, en comparación con las cientos de fotos que los manifestantes seguían subiendo a Twitter, pero alcanzaron para sembrar la duda. Era además siempre el mismo puñado, pero logró intoxicar el único medio de comunicación independiente del gobierno que todavía funcionaba en Venezuela: la línea de tiempo de Twitter.
Como estaba tapado de trabajo, hice lo primero que se me ocurrió: consulté fuentes –una especie de acto reflejo que te deja este oficio– y pude confirmarle a mi amigo la autenticidad de esa imagen en particular. Pero me quedé dándole vueltas al asunto. ¿No había una forma mejor de verificar si una imagen era real o falsa? ¿Y si mi fuente estaba en un error? ¿No estaba acaso planteando el problema en términos obsoletos?
Por supuesto, porque algunos hábitos tardan mucho en desaparecer. O no desaparecen nunca. Por ejemplo, que se necesita un testigo para confirmar la validez de un documento fotográfico digital.
No es así, porque las fotos ahora no contienen sales de plata embebidas en una base de plástico o papel. Ahora son archivos numéricos que las computadoras pueden analizar mucho más rápido que el más despabilado de los detectives. Cuando mi estado mental se sintonizó con los tiempos, la lista de herramientas para detectar embustes visuales se completó en segundos.
¿De dónde venís?
La primera de esas herramientas se llama Búsqueda Visual o también Búsqueda Inversa. El concepto es simple: en lugar de identificar palabras, como cuando ponés algo en Google, se buscan imágenes iguales o similares a la que vos querés identificar. No hay forma de ocultar la impostura, si la foto no es auténtica, ni de desmentir su autenticidad, si es legítima.
La verdad –que el cínico pone sistemáticamente en duda, de tal modo que al final nada es del todo cierto y entonces ni hay responsables ni hay justicia– está sistemáticamente garantizada en la Red, porque todo queda, porque por cada documento que se borra hay decenas de miles de copias. Si la imagen es de la represión en la Argentina en 2001, y no de Caracas 2014, entonces saldrá a la luz en medio pestañeo. Pero si de verdad es testimonio de la represión policial en Caracas, ni el más disciplinado militante podrá crearle una historia apócrifa, un origen inexistente, subiéndola a diarios y blogs y agencias de noticias locales y extranjeras para hacerla pasar por algo que no es.
La Búsqueda Visual rastrea el origen de la foto y traza su biografía, buscando y comparando la imagen que estamos chequeando con sus similares (o idénticas) en miles de sitios. Insisto, la idea de que Internet es un instrumento de desinformación, idea que enarbolan los que aman censurar y bloquear, es falsa por diseño. Sí, se puede desinformar subiendo patrañas a un blog o a las redes sociales, pero en un nivel tan pequeño, tan exiguo, que la escala de la Red ahoga esa hilarante pretensión. Un buscador visual (enseguida, los ejemplos) mira y compara a una velocidad inédita en la historia humana, una velocidad de la que ni el más celoso equipo de curadores sería capaz de igualar. Y estos servicios son públicos, gratis y fáciles de usar.
¿Cómo rastrear el origen de una foto? Vas a Google, hacés clic en Imágenes y luego en el ícono de la cámara. Ahí podés subir una foto guardada en tu computadora o el link a una foto que viste en la Web (o en Twitter, lo que de todos modos conduce a la Web). En mis pruebas, Google Imágenes funcionó sin fallas y ubicó el origen de cada una de las fotos dudosas, incluida una en la que los supuestos policías caraqueños usaban gorros de piel y sus uniformes exhibían la bandera de Azerbaiján. (Con ésta, en serio, no hacía falta ningún buscador.)
También existe TinEye, que opera sobre el mismo principio y es de origen canadiense. Fue, a pesar de buscar entre miles de millones de imágenes, menos generoso en los resultados.
En todos los casos, si una foto no tiene ninguna historia, si no aparece en ningún lado y el buscador sólo ofrece imágenes similares o lleva a tweets recientes, entonces casi con entera certeza es real y fue subida desde un smartphone o una cámara.
Esto me altera
Luego está la cuestión de las imágenes modificadas. Photoshopeadas, como se dice. A veces, las alteraciones son cómicamente evidentes, como ocurrió en 2006 con las fotos de Adnan Hajj para la agencia Reuters. La agencia no sólo cortó el vínculo con Hajj, sino que despidió a uno de sus editores fotográficos. El uso del clonador era más que obvio. Célebre en exponer estos dislates es el sitio Photoshop Disasters.
En cambio, cuando la alteración es muy sutil, se requiere alguna clase de software. Lo más práctico, para el resto de nosotros, es FotoForensics. Aquí también es posible subir una imagen o una dirección Web. FotoForensics usa la técnica del análisis de nivel de error (ELA, por sus siglas en inglés), que muestra los grados de compresión JPEG como zonas de mayor o menor brillo. Tiene sus limitaciones y lleva un poco de experimentación tomarle la mano, pero funciona, y funciona bien. En el sitio hay excelentes tutoriales para aprender a interpretar los resultados del ELA, aunque en inglés.
Un poco para demostrar el impacto político de FotoForensics, el sitio estaba caído al cierre de esta edición, habiendo sufrido un ataque de denegación de servicio. ¿Por qué el ataque? "FotoForensics está caído, parece que alguien se molestó conmigo (cobardes)", puso el Dr. Neal Krawetz, fundador de FotoForensics, en su Twitter. Al parecer, a ese alguien no le gustó el diagnóstico que Krawetz emitió sobre una foto tomada en Siria. Fabricada, más bien.
Hay otros buenos sitios que usan ELA. Por ejemplo.Aquí, un tutorial en español sobre ELA.
Luego, un poco por casualidad, encontré JpegSnoop, una herramienta gratis que ofrece mucha información sobre los metadatos de la imagen y, en ciertos casos, puede determinar si una foto está como salió de la cámara o no.
En mis pruebas pudo identificar una imagen sacada directamente del celular como "probablemente original". Lo mismo ocurrió cuando le hice un cropping, le cambié el tamaño y hasta el grado de compresión. Lamentablemente, no logró detectar que la imagen había sido alterada mediante el clonador. Ahora, al subirla a Twitter, JpegSnoop dio el veredicto de que fue "editada o procesada". Pienso, con todo, que puede ser interesante probarla y que tiene potencial. A todo esto, se la puede usar también para imágenes JPG de documentos y para salvar la miniatura de un archivo JPG corrompido.
Un método más confiable para determinar si una foto fue modificada es el Índice de Similitud Estructural (http://en.wikipedia.org/wiki/Structural_similarity), pero no pude dar con aplicaciones para Windows fáciles de instalar y usar. Se encuentran, eso sí, las fuentes de varias implementaciones (en C, C++ y Java), que el más ducho en informática podrá compilar y probar. Más info, aquí.
Por último, para aquellos que necesitan una herramienta profesional para determinar si las fotos han sido alteradas pueden usar FourMatch, una aplicación de 890 dólares creada por la compañía Fourandsix Technologies. Fourandsix fue fundada por Kevin Connor, que trabajó en Adobe durante 15 años. Adobe, para quienes no están en el tema, es la empresa que hace el Photoshop.
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