출판물은 폭로를 가짜 이미지만큼 대중화하는 것을 목표로 합니다.

Adrienne LaFrance와 Matt Novak은 다른 도시에 거주하며 Gawker Media 네트워크의 여러 사이트에 글을 씁니다. LaFrance는 다른 여러 출판물에 기고하는 프리랜서입니다. Novak은 자신의 블로그에서 풀타임으로 일하며, 고대 미래 , Gizmodo의 일부입니다.

그녀는 종종 기술과 미디어에 대해 글을 씁니다. 그는 미래의 과거 비전에 대해 씁니다.

차이점에도 불구하고, LaFrance와 Novak은 최근 같은 아이디어로 수렴했습니다. 가짜와 잘못된 정보를 일반 기능으로 폭로하는 것입니다.

LaFrance는 다음과 같이 씁니다. Gawker용 항바이러스 컬럼 , '이번 주 인터넷상의 헛소리는 무엇입니까?'라는 제목을 가지고 있습니다. 그녀는 유행하는 잘못된 정보와 새로운 속임수를 식별하고 가짜를 밝히기 위해 파고듭니다.

Novak의 폭로 노력, 대략 매달 나타나는 , 가짜 이미지를 불러내는 데 중점을 둡니다. 그는 특히 트위터에서 생겨난 많은 역사적 사진 계정의 이미지를 폭로하여 과거에서 왔다고 주장하는 가짜, 포토샵 및 속성 없는 이미지의 흐름을 풀어내는 것을 좋아합니다.

두 가지 노력은 모두 작년 말 BuzzFeed의 Charlie Warzel이 2014년이 ' 바이러스 폭로의 해.” 그 게시물이 게시된 직후 내가 이전에 프로필을 작성한 Paulo Ordoveza는 자신의 프로필을 설정하기로 결정했습니다. @PicPedant 계정. 트위터에서 가짜 이미지와 출처가 없는 이미지를 불러냅니다.

두 개의 Gawker Media 기능과 Twitter 이미지 폭로를 제외하고 The Washington Post는 이제 자체 “이번 주 인터넷에서 무엇이 가짜였습니까?” Post culture 블로그에 실린 작가 Caitlin Dewey의 기능입니다. 3월에 런칭했습니다.

현재로서 Warzel의 예측은 2014년에 증기를 일으키고 있는 일관된 폭로 노력의 출현을 보았다는 점에서 예언적으로 보입니다. 이 새로운 폭로자들은 또한 고도로 전문화된 블로그에서 폭 넓은 노력에 폭로를 통합할 수 있는 방법을 말해줍니다. 그리고 Twitter는 대규모의 전통적인 새로운 조직과 더 날카로운 디지털 노력을 설명합니다.

그러나 지속적으로 입소문을 타게 하려면 더 많은 작업이 필요합니다...

보고 렌즈로서의 폭로

LaFrance는 항바이러스 칼럼을 당시 Gawker의 편집자인 John Cook에게 추천했습니다. Novak은 사람들이 진실을 희생시키면서 과거를 미화하거나 정죄하는 경향을 폭로하는 데 도움이 되기 때문에 폭로합니다.

둘 다 작업에 보고 및 연구 수준을 적용합니다. 결국 아무도 신뢰할 수 없는 디벙커를 원하지 않습니다.

LaFrance는 '구글에서 사기를 치고 사람들이 이미 한 일을 집계하는 것이 매우 쉽기 때문에 내 목표는 항상 그 뒤에 보고하는 것입니다.'라고 말했습니다. “더 깊이 들어가고 싶어요. 많은 정보가 공유되는 한 가지 이유는 사람들이 시간을 내어 PR 담당자와 전화를 걸거나 이메일을 주고받지 않기 때문입니다. 우리는 그렇게 해야 합니다.”

LaFrance와 Novak은 폭로를 렌즈로 사용하여 가짜 물건의 진실을 밝히고 있습니다. 그것은 debunker의 렌즈를 채택하는 약속 중 하나입니다. 다른 사람들이 놓친 것을 드러내는 것입니다.

LaFrance는 '뭔가가 가짜라고 말하는 것은 그것이 어디에서 왔는지 말하는 것만큼 흥미롭지 않습니다.'라고 말했습니다.

Novak의 경우 폭로가 그의 블로그를 정의하는 내러티브를 추구하는 방법이기도 합니다.

그는 “과거 비전이 미래 비전이기 때문에 첫 번째 포스트를 하기로 했다”고 말했다. “저는 야심 찬 이미지를 많이 보는 경향이 있습니다. … 우리가 과거를 낭만화하고 또한 그것을 그렇게 가혹하게 판단할 수 있는 방법을 보는 것이 흥미로운 것 같아요. 트위터의 역사적인 사진 계정에서 사람들이 물건을 지나가는 것을 볼 때 둘 다 변형이라고 생각합니다. 종종 '아, 상황이 얼마나 끔찍한지 보세요' 또는 얼마나 나아졌는지에 대한 것입니다.'

나는 그에게 바이러스가 무엇인지 물었고, 깊은 물에서 무스를 타고 있는 테디 루즈벨트의 가짜 이미지 사람들을 대표합니다.

그는 “이는 우리가 간절히 믿고 싶어하는 위대한 인물의 역사를 말해주는 것 같다”고 말했다. ''우리 지도자들이 예전에 얼마나 더 멍청한 남성적인지 보라'는 얘기다.'

이것은 제조된 가짜와 날조에 대해 인식해야 할 한 가지입니다. 항상 그런 것은 아니지만 종종 사회에 대한 무언가를 폭로하고, 관점이나 감정을 표현하고, 반응을 얻으려는 시도입니다.

실시간 폭로

그러나 속보 상황과 재난이 발생하면 엄청난 불확실성과 위험감 때문에 소문과 잘못된 정보가 부분적으로 퍼집니다. 사람들은 정보가 시급하고 중요해 보이기 때문에 정보를 전달합니다.

그 순간, 우리 모두는 일어나는 일을 이해하기 위한 방법으로 보고 있는 것을 공유하려는 타고난 욕망을 가지고 있습니다. 이는 잘못된 정보의 흐름에 맞추기 위해 속도가 필요한 또 다른 유형의 폭로를 야기합니다.

허리케인 샌디는 실시간 폭로를 위한 중요한 순간이었습니다. 노력 버즈피드 , 대서양 그리고 '트위터가 잘못된 건가요?' 영국 언론인 Tom Phillips의 Tumblr가 최전선에 나왔습니다.

대서양에서 온 폭로된 이미지.

Sandy가 히트했을 때 Phillips는 MSN U.K.의 국제 편집자로 일하고 있었습니다. (현재 BuzzFeed U.K.에서 근무하고 있습니다.) 그는 Tumblr와 Twitter 계정을 사용하여 실시간 폭로를 제공하는 것이 가능한지 테스트하기로 결정했습니다.

Phillips는 작년에 전화 통화를 했을 때 이렇게 말했습니다. “그런 맥락에서 뉴스룸의 일상적인 워크플로에 적합할까요, 아니면 그냥 엄청난 시간 낭비가 될까요? 그리고 그 대답은 기본적으로 네, 할 수 있습니다. 일상적인 워크플로에 실제로 잘 맞는 방식으로 엄청나게 많은 일을 할 수 있습니다.'

필립스는 폭로가 뉴스 속보의 일부가 된 것을 보았다고 말했습니다. 보스턴 폭탄 테러와 샌디훅 총격 사건 당시 그는 “정말 많은 언론인들이 폭로를 하며 적극적으로 외출하는 것을 봤다. 사실 폭로는 이제 기본적으로 보고의 일부입니다.”

그의 작업에서도 일상적인 부분이 되었습니다. 올해 초 그는 매우 BuzzFeed 게시물을 작성했습니다. '믿을 수 없지만 가짜 바이러스성 이미지 14개 — 그리고 Picspammers를 폭로하는 Twitter 계정.'

약간의 폭로 초기에 이 이야기는 사람들에게 @PicPedant를 소개하기 위한 방법으로 가짜 이미지를 불렀습니다.

근데 바이러스성인가요?

Gawker Media의 책임자인 Nick Denton은 작년에 직원들에게 보낸 메모에서 '관중들은 결국 가슴 뭉클한 속임수보다 흥미진진한 진실을 선택하게 될 것'이라고 썼습니다.

폭로를 지지하는 내용이었습니다. 그러나 그는 또한 폭로의 바이럴성에 대해 회의론을 표명했습니다.

@SladeHV @thestalwart 폭로가 자주 퍼지지 않습니다. 열린 질문을 좋아하는 사람은 아무도 없습니다. 그러나 그들은 대답을 좋아합니다. Manti Teo에 대한 진실.

— 닉 덴튼(@nicknotned) 2014년 2월 6일

폭로에서 홈런이있을 수 있습니다. 데드스핀 만티 테오 이야기 , 발행된 지 1년이 넘었으며 조회수는 450만 회에 육박하고 있습니다. Novak은 자신의 사진 폭로가 Gizmodo에 큰 영향을 미쳤다고 말했습니다. 700,000 이상의 조회수를 기록한 게시물 . LaFrance의 항바이러스 칼럼 첫 시도에서 100,000뷰 돌파 , 하지만 그 이후로 다시는 그렇게 하지 않았습니다.

Phillips는 '[폭로 폭로]가 실제로는 사실이 아닌 것만큼 인기 있고 입소문이 날 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.'라고 말했습니다.

진정으로 거기에 도달하려면 더 많은 언론인과 다른 사람들이 다양한 관점을 제시하고 폭로에 대해 다른 접근 방식을 적용해야 합니다. Debunking 렌즈를 새로운 방식으로 착색하십시오. 에서 교훈을 얻어야 합니다. 바이러스 가짜의 제작자 Upworth와 같은 바이럴 마법사로부터 사람들이 거짓말보다 진실을 받아들이도록 하는 방법에 대해 생각합니다.

지금으로서는 더 나은 debunking을 얻기 위해 더 많은 debunking이 필요합니다.