Garimella 與 Eckles 研究印度 2019 年大選前的大量政治性 WhatsApp 公開群組圖片。研究指出，經標註的圖片中有相當比例屬已知錯誤資訊；常見形式包括脫離原始脈絡的照片、被修改的圖片與迷因。機器學習可以協助辨識，但模型會因內容隨時間變動而失準。研究也凸顯端對端加密與半封閉群組使研究者難以掌握完整傳播脈絡。
思與行
- 圖片查核不能只看圖片本身，必須追問時間、地點、原始發布者與原始脈絡。
- 對私人群組採取尊重隱私的研究方法，避免以監控式資料收集作為預設解方。
Garimella 與 Eckles 研究印度 2019 年大選前的大量政治性 WhatsApp 公開群組圖片。研究指出，經標註的圖片中有相當比例屬已知錯誤資訊；常見形式包括脫離原始脈絡的照片、被修改的圖片與迷因。機器學習可以協助辨識，但模型會因內容隨時間變動而失準。研究也凸顯端對端加密與半封閉群組使研究者難以掌握完整傳播脈絡。