Марк Цукерберг и Тим Кук лукаво рассказывают, что фейковые новости — проблема года, а немецкое правительство готовит к парламентским выборам 2017 армию журналистов, чтобы отбиваться от информационных вбросов. Редакции будут отслеживать фейки и публиковать опровержения в течении нескольких часов после их появления. Поможет ли? Увидим в сентябре.

Но кажется проблему в целом это не решит. За эти часы сочная дезинформация разнесётся по социальным сетям с язвительными комментариями и прочно укрепится в головах электората. Бороться надо не только силой сверху, но и научив людей самих разбираться в информации.

Сайт британского журналиста Элиота Хиггинса Bellingcat, прославившийся расследованиями актуальных событий в Сирии и Украине, делает первые шаги в этом направлении. Его авторы не только собирают и публикуют результаты, но описывают сам процесс расследования, заставляя людей задуматься в следующий раз при виде очередного «российского танка» или «взрыва в столице» в твиттере.

Успешность подхода напрямую зависит от наличия инструментария. Именно поэтому в первом предложении прозвучало слово «лукаво». Фейсбук, так рьяно заливающий про борьбу с фейками, сам же год назад урезал свой Graph Search. Искать информацию на ФБ с каждым днём всё сложнее. А кто купил и закрыл Face.com и еще несколько location-based стартапов? А, Марк?

Старые инструменты исчезают быстрее, чем открываются новые. Будем надеяться, что заданный тренд стимулирует их появление, а пока выживаем так. В этом посте я собрал свой личный опыт и выдержки из десятков статей про расследования на основе открытых данных. Сегодня говорим про наиболее часто возникающую задачу — поиск геолокации по фотографии. Как найти где и когда было снято фото, что на нём изображено и как найти это место на карте.

Фотографии формата JPEG или TIFF содержат внутри набор метаданных. Любая камера, вплоть до вашего смартфона, записывает в JPEG-файл кучу дополнительной информации — название и параметры камеры и объектива, даты съемки и редактирования, название ПО, которым фото было изменено, иногда даже расстояние до объекта и гео-координаты снимка.

Потому EXIF часто становится отправной точкой, все операционные системы умеют худо-бедно показывать некоторую информацию из него в свойствах файла. Но так как фотоаппараты кодируют данные в EXIF по-разному, то существуют более мощные утилиты для просмотра. Я использую консольный exiftool, для незнакомых с консолью есть множество веб-сервисов типа Jeffrey's Image Metadata Viewer или ImgOps.

Главная проблема EXIF — любой редактор практически всегда настроен, чтобы эти данные максимально стирать, оберегая приватность автора. Тот же iOS удаляет все метаданные если вы просто заливаете картинку в интернет. Ваше местоположение и другая приватная информация не достанется Русским Хакерам, но усложнит верификацию.

Любые метаданные можно легко изменить специальным ПО, потому EXIF нельзя расценивать как 100% средство доказательства.

Крупные поисковики имеют свои реализации поиска дубликатов изображений в интернете. Google Image Search, TinEye, Pinterest Visual Image Search. Последний интересен тем, что ищет не только полные дубликаты, но и схожие — если выделить на фото красный торшер, найдет кучу других фотографий с красными торшерами. Из минусов: работает только с фотками, загруженными на сам Pinterest.

Если вы используете Chrome, то искать картинку можно просто нажав ПКМ на любом изображении и выбрав «Искать изображение в Google». Поиск Google работает только по точным совпадениям, он не ищет просто перевернутые, обрезанные, наклонённые или отзеркаленные изображения, чем часто пользуются хитрецы. Как и я в конце этого поста.

Реверсивный поиск особенно полезен, если нужно найти какое-то известное место. Увидели красивое фото морского побережья — «искать изображение» — Google с большой вероятностью даже сразу напишет где это.

С порноактрисами так же работает, тока тсс.

Если фотография сделана на улице, в дело вступает умение, которое воспитывали детские книжки с загадками — находить спрятанные предметы на изображении. Только в качестве этих предметов теперь выступает всё, что может дать нам понять хотя бы примерно страну, город или улицу.

Уличные вывески (на каком языке), реклама (какого формата номера телефонов), магазины (нагуглить), флаги, номера машин, маршруты автобусов, направление движения машин (в бывших Британских колониях оно левостороннее, например в Индии), основные марки/модели авто (США этим палится), рельеф местности (горы — ориентир), высокие здания вокруг и еще десятки других вещей, поиск которых ограничивается только вашей внимательностью.

Применение этой техники красиво показано на видео:

Если на картинке изображено что-то, что можно описать словами: пляж, гора, церковь, итд — попробуйте ввести всё это в гугле. Желательно на английском.

Например я помню увидел фотографию на 500px какого-то красивого итальянского города, расположенного на скалах вдоль моря. Страницу я посмотрел и забыл, но потом очень захотел посетить его во время следующей поездки в Италию. Набрасываю из головы всё, что запомнилось: «italian sea steep cliffs sunset», открываю гуглокартинки и опа — это Манарола.

True Story, Манарола была в отчете с евротрипа по Италии.

Но что если ваше описание получается слишком широким? «Заброшенный завод», «большая парковка» или «стадион» — подобных объектов десятки тысяч, каждый завод в мире не пересмотришь. Тут поможет wikimapia.org, где есть фильтры по типам. Выбираем «показать все заводы» и скроллим карту до посинения. В одних странах викимапия весьма полна, знает даже столбики вдоль дорог, в других не покажет даже главных улиц. Как повезет.

Гуглить на английском — универсально, но зачастую лишает возможности найти что-то локальное. Если не удаётся найти ничего полезного, переведите, пускай даже криво, на язык той страны, в которой ищете. В примере ниже это помогло.

Фотография или видео могут неявно содержать некоторые другие полезные вещи. Погода на небе, угол солнца над горизонтом, да даже с какой стороны растет мох на деревьях. WolframAlpha позволит вам проверять технические и исторические данные: облачность в конкретном городе в определенную дату, демография по странам, и еще множество полезных вещей. Его применение ограничено только воображением.

Когда область поисков сужена до нескольких километров, начинается рутина — остаётся прошерстить местность квадрат за квадратом. Спутниковые снимки гугла, яндекса или локальных поисковиков — наш главный помощник. Помогут так же фотографии, раньше был чудесный сервис Panoramio, но потом его частично интегрировали в Google Maps и закрыли.

Когда определён район — начинаются «пешие прогулки» по Street View. Можно потратить несколько часов, но окупается это сполна — именно так я нашел не один десяток нужных мне мест.

Если прочёсывать приходится много — скачайте Google Earth. Он уже пару месяцев как бесплатный в версии Pro. Десктопное приложение работает быстрее и функциональность у него чуть лучше.
Ниже показательное видео разоблачения фейка с помощью Google Earth про взрыв якобы в центре Стамбула от FirstDraftNews.

Разберем реальный пример. Политические расследования и с какой стороны сбили боинг — удел специализированных ресурсов, мы возьмем что-то более бытовое. Помните пост про заброшенный особняк около Вильнюса? Или один из первых постов про Речкуновский Санаторий, когда он еще не появился на всех картах? Ничего не могу с собой поделать — нравятся мне такие места. В них царит дух настоящей забытой человеческой истории, посильнее какого-нибудь Освенцима. Вот вам история поиска места по фотографии. В чужой стране и на неизвестном языке.

1 Розыски заброшек в Литве привели меня на пост в блоге Donatas Žvirblis. Автор большой молодец: хорошие фото, интересные места и исторические справки. Когда он увидит эту страничку в статистике рефералов: cool photos, go on dude, sorry to bother you, we're just doing some public research here, feel free to comment.

2 Прогоним всю страницу через Google Translate в попытках хоть как-то понять литовский язык, может там будут хоть какие-то зацепки. Донатас шуткует про «диггеров» и говорит, что не разглашает координаты мест. Резонно, увлеченные urban-exploration'ом люди зачастую предпочитают держать эту информацию в тайне. Потому нам придется применить скиллы поиска и дедукции.

3 Как я писал выше: первым делом проверим EXIF. Но зоркий глаз сразу заметит на фото искажения широкоугольного объектива (<24mm), свойственные объективам зеркальных камер. Это означает две вещи: мы точно не найдём там координат, ведь редкие зеркалки имеют GPS-приёмник, и что вся информация о снимке скорее всего стёрлась при экпорте RAW из Lightroom'а. Это его стандартные настройки. И правда — особой пользы оставшиеся метаданные не несут. То есть сами фотографии не расскажут нам ничего нового, нужно включать логику и искать подсказки на странице.

4 В посте есть историческая справка с парой старых фото. Это может быть полезно, ведь автор где-то их нашел, значит там могут быть подробные описания или какие-нибудь карты местности. Здесь нам пригодится реверсивный поиск по картинкам: ищем все 7 исторических фотографий через Google/TinEye и... ничего. Ни одна из картинок не найдена. Интересно.

5 В посте упоминается, что в этом особняке проводились съемки рекламы коллекции одежды Fearless, немецкой компании OTTO. Фотографы и операторы зачастую тщеславны и ведут блоги, которые можно попытаться найти. И находим. Фейсбуки операторов, режиссера, постановщиков, даже аккаунт фотографа на Behance. Но в них снова ничего. Никаких даже приблизительных ориентиров или чекинов, сужающих область поиска. Видимо для немцев «Lithuania» — уже достаточно точно :)

6 Попробуем нагуглить по описанию на английском. Используем даже хитрые гугловские операторы: «abandoned (mansion OR hospital) near vilnius+near+vilnius&newwindow=1&client=safari&rls=en&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwiCo7rInZDSAhUnJsAKHSgGCJ4Q_AUICCgB&biw=1662&bih=1094)». В результате получаем кучу картинок больниц из выпусков вечерних новостей, среди которых нет ничего полезного. Хотя вполне возможно к моменту написания поста выдача гугла изменится.

7 Обратимся к wikimapia, ведь мы знаем область поиска — район Вильнюса. Включим категорию «заброшенный, неиспользуемый объект» и долго втыкаем в красные точки. Бывшие базы советского ядерного оружия, заброшенные военные бункеры, много старых монастырей и никаких особняков. Ладно, работаем дальше (с)

8 Это только кажется, что всё так легко. На этом моменте уже прошло пол часа и два перекура, чтобы догадаться куда копать дальше. Появилась следующая мысль: не сработал английский — надо переходить на местный. Что если перевести «заброшенный» на литовский? Это «apleistas». Или как-то так, не знаю всего многообразия литовских падежей, да и для гугла это неважно. SORRY, I DON'T SPEAK LONDON.

9 Берем наш «apleistas» и кусок заголовка оригинального поста. Ищем в гугле «apleistas DVARAS LIGONINĖ», что примерно значит «заброшенный особняк больница». На четвертой строчке находим ссылку на новость в популярном местном СМИ — lrytas.lt. Снова прогоняем её через плагин-переводчик в браузере (пользователи Chrome могут делать это через встроенный переводчик). Колонка рассказывает о тяжкой судьбе старых усадеб и всего такого, бла-бла-бла, но даёт нам важную зацепку: настоящие название. Vyžulionių dvaras. Просто аккуратно копируем его, чтоб от буковок не отвалились эти сложные узоры.

10 Гуглим «Vyžulionių dvaras» и опа — википедия на первом же месте. Отлично, наверное мы уже близко. Открываем статью, читаем «dvaras Vyžulionyse, Vilniaus rajone, šalia Vyžulėnų ežero», где последние слова говорят нам дословно: «около озера Vyžulėnų».

11 Бежим в Google Maps и Maps.lt искать заведомое Vyžulėnų ežero и... снова ничего. Совсем, даже удалив пару букв — в подсказках пусто. Википедия ошибается. Придется вернуться на пару шагов назад и смотреть другие результаты в гугле.

12 Третьим в выдаче по «Vyžulionių dvaras» есть какой-то местный форум. В одном из постов некто Romas сообщает: «Ta vieta yra Vyžulionys, o ne Vyžulėnai» (это место — Vyžulionys, а не Vyžulėnai). По ходу Romas лучше литовской википедии.

13 Находим Vyžulionys на литовских картах, а там и в гугле. Деревенька действительно всего в 20 км от Вильнюса, и в ней всего 3 улицы. По ним несложно пробежаться на Street View, чтобы обраружить один закуток. Та-да. Дело закрыто.

Сможем ли мы узнать когда конкретно были сделаны фотографии? Точную дату и время, когда ноги фотографа бродили по заброшенному особняку и сделали все эти кадры. Причем с такой уверенностью, как будто от этого зависит процент по ипотеке.

1 Скачиваем случайную фотографию из блога и смотрим метаданные через exiftool. Эта утилита умеет читать все метаданные, в отличии от стандартных свойств файла. С тем же успехом можно использовать любой сайт по запросу «online exif viewer», а мне так быстрее. Находим занятные строчки:

Можем сделать первое предположение: фотография сделана вечером 27 мая 2016 года. Но как я уже говорил: EXIF с легкостью может содержать ошибки. Даже не специальные, автор мог забыть зарядить камеру и у неё сбились часы, какой-то редактор перетёр все даты, да даже WordPress, на котором написан его блог, вполне мог изменять метаданные при загрузке фото.

2 Нужно больше уверенности. Потому идем на Wolfram Alpha и смотрим исторические данные о погоде в Вильнюсе за 27 мая 2016 года. 22 км от города не имеют особого значения, они в пределах погрешности. По запросу «weather in Vilnius on 2016-05-27» вольфрам рассказывает нам всё про этот жаркий денёк (+23) с типичной майской прохладной ночью (+8).

Но нас интересует не тепрература, фотография её не передаёт, а облачность. Небо в этот день менялось дважды: утром до 10am и вечером после 18pm облачность была низкая, около 20% — это практически ясный день с редкими перерывами. Но основное время дня облака занимали около 50%.

3 Это соотносится с фотографиями. Первая половина которых сделана в ровном рассеянном освещении, что означает облачность, а вторая половина содержит солнечные блики. Если мы угадали с датой, а это скорее всего, ведь все последующие дни по вечерам облачность была высокой, то остаётся два варианта: фотографии сделаны этим вечером или этим утром.

4 Рассмотрим фотографии с солнечными бликами. Самая характерная из них та, где стена сфотографирована перпендикулярно и на ней виден свет, проходящий через окно.

5 Вспомним книжку «Занимательная Физика», главу про движение солнца. Там рассказывалось, что каждый день года солнце проходит над горизонтом по разной траектории. До 20-21 июля (солнцестояние зависит от года и часового пояса) эта дуга выше с каждым днём, после — ниже. 21-22 декабря всё меняется. В общем дни становятся длиннее или короче, каждый вахтёр знает. Но с геометрической точки зрения получается, что в определенный день года в определенное время мы видим солнце над горизонтом там, где оно не появится аж до следующего астрономического года (в то же время). Это может быть полезно.

6 При помощи Photoshop и Line Tool проведем линию вдоль нижней границы падающих бликов. Примерно. Погрешности тут огромные, потому такие предсказания работают только с погрешностью в неделю, а то и месяц. Линия проходит под углом 13.9 градусов, почти 14 — запомним это.

7 Напряжем Wolfram Alpha, чтобы узнать какой угол солнца над горизонтом был в Вильнюсе 27 мая 2016 года в 18:41 (время съемки фото по метаданным). Я 15 минут тщетно пытался правильно составить такой запрос, в итоге плюнул и переключился в режим кодинга. Wolfram выдал результат: 14 градусов и 2 минуты.

8 Для вынесения вердикта вернемся к графику погоды за этот день. Автор пришел в особняк в районе 6 вечера — под самый конец облачности, а покидал его когда на небе стало ясно и солнце почти садилось, однако еще проглядывало через стволы деревьев. По моему опыту это за 40/80 минут до заката, который был в 21:40 в тот день.

9 То есть автор пробыл там 1.5 часа в пределах от 6 до 9 вечера 27 мая 2016. Проверяем по EXIF все фотографии на странице. Предположение о хронологическом порядке подтвержается. Самая ранняя снята в 18:20, последняя — в 19:47. Часы в камере могли быть немного сбиты, но день и час теперь доказаны по крайней мере двумя фактами. Зачем это нам? Да просто потому что можем. В другой задаче это может быть полезно.

На сайте FirstDraftNews есть два челленжа, которые вы сможете пройти после прочтения этого поста. В них надо угадать страну или город, в которых сняты фотографии, либо попрактиковаться в фактчекинге различных мест.

Ссылка: https://firstdraftnews.com/articulate/glch/story_html5.html

Загадка лично от меня. Не зря же я исколесил столько городов. Попробуйте угадать город или хотя бы страну, в которой я сделал каждую из шести фотографий. Это возможно, я проверил каждую, хотя способы могут отличаться. Ответы пишите в комментариях. Рассказывайте как вы догадались, всем интересно. Ну и можете оставлять свои фото там же, будем угадывать.

• Mediatoolbox.ru: Фактчекинг (короткая статья для начинающих как это вообще)
• StopFake.org: Разбор некогда нашумевшего фейка про российский танк, двигавшийся в сторону Украины
• Гайды от Bellingcat (не очень интересные)
• Примеры валидации и поиска информации от FirstDraftNews
• GeoGuessr — игра «угадай место», отличная песочница для тренировок