如何在新闻工作中使用开源地理空间数据

如何在新闻工作中使用开源地理空间数据


发布日期: 2022-08-30 更新日期: 2022-08-30 编辑:xuzhiping 浏览次数: 672

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摘要: 如今,从包括卫星数据在内的来源收集情报不仅仅是政府或间谍机构的职权范围。事实上,它已成为新闻业和以社区为中心网站的重要组成部分,这些网站致力于验证故事和情报,也可以帮助普通人更好地了解实时信息,诸如了解乌克兰冲突之类的故事是如何发展的,以及发生的一切是否是可信...

如今,从包括卫星数据在内的来源收集情报不仅仅是政府或间谍机构的职权范围。事实上,它已成为新闻业和以社区为中心网站的重要组成部分,这些网站致力于验证故事和情报,也可以帮助普通人更好地了解实时信息,诸如了解乌克兰冲突之类的故事是如何发展的,以及发生的一切是否是可信的。特别是来自 Google Earth Engine 的数据,该数据可以用作新闻来源,以验证视频和图片数据等信息,并解释更广泛的安全和冲突。这种类型的新闻被称为开源情报。

地理空间在开源情报中的作用

这种新闻形式旨在利用另一种新闻视角来提供信息。情报可以为发展中的故事提供背景或为事件提供地理位置。分析师不仅仅依赖实地记者或类似于更传统新闻的报道,而是使用地理空间数据,包括来自 Sentinel-1 SAR 图像、欧洲哥白尼计划和美国宇航局 Landsat 计划等卫星数据。

利用卫星图像进行事实核查报告

例如在最近的乌克兰冲突中, 有记者使用 SAR Sentinel-1 图像来创建变化检测分析,这让人们可以看到在冲突之前的坦克或军事装备位置。数据可以交叉引用,例如使用更高分辨率的图像,允许平均反射率的基线来表示特定设备的识别,该设备会影响使用 Sentinel-1 数据检测到的特征。通过证明来自给定地点的新闻视频是否确实有价值,此技术成为消除错误信息的强大工具。

事实上,在许多情况下,视频或地面图像数据可以利用开源卫星图像进行验证,这也为这种新闻形式提供了强有力的论据,作为新闻来源在其使用中投入更多精力的一种方式。卫星图像用于交叉引用和检查他人上传的信息是否准确。通常可以使用建筑元素或景观细节来检查给定位置是否准确,但时间甚至摄像机角度等信息可能是相关的。新闻中的视频或图像通常具有地理和时间元素,可以通过卫星图像进行检查。

利用地理空间数据进行时间定位

虽然地理定位故事是为新闻业进行开源情报工作的一种潜力,但另一种可能性是利用时间定位来验证新闻事件的时间。这不仅涉及到对故事或信息的位置进行地理定位,同时也可以使用诸如设备上的阴影或给定视频一天中的时间等信息来验证,事件随时间推移的准确性。

湖泊的卫星图像,太阳和阴影的测量值用黄色覆盖

此图为在线地图应用程序,可让用户在时间和地理位置上分析太阳和阴影的位置 卫星图像可用于验证给定图像的制作时间是否也准确,或确定给定图像的制作时间以提供有关它的更多信息。如果可以获得更高分辨率的图像,那么它可以研究事件发生的顺序,例如设备或人员的移动等。

通常实际上可能高达 99% 的时间,用于故事的视频可以使用给定位置的图像进行验证,虽然可以使用深度伪造,例如来自生成对抗网络 (GAN) 模型,但大多数虚假新闻视频或图像实际上比这更简单,人们可以使用空间数据检查其准确性。事实上,包含视频或图像的故事都可以通过多种方式重建,如拍摄时间的证据、位置的视觉提示以及其他周围细节等。即使图像上没有时间戳,阴影等信息也可以提供有关何时拍摄图像的线索。

通常可以将其视为一种对数据的取证剖析,也可使用在许多情况下免费提供的信息来研究故事中的元素。虽然仅靠卫星数据可能无法始终证明故事的真实性,但也可以帮助或证明其准确性和可能性,并且可以成为重建信息的关键因素。 虽然这种类型的新闻并没有取代传统的前线新闻,但它正在逐步获得主要媒体的更多关注。媒体开始倾向投资这种类型的新闻,为报道提供更多信息。在 2012 年后逐渐受到广泛关注,尤其是在最近的乌克兰冲突中。MH-17 坠机事件或英国的 Novichok 中毒袭击等故事是乌克兰最近发生的动荡故事示例,其中开源卫星数据被用于更好地理解这些故事。

Project Owl( https ://projectowlosint.org/ ) 和 Bellingcat( https ://www.bellingcat.com/)等网站有助于验证一些信息,利用开源智能来帮助验证数据的网站示例。事实上,Bellingcat 过去曾凭借其以社区为中心的开源新闻新形式获得普利策奖提名。
新闻业的面貌正在发生变化,空间数据是其中的关键部分。故事的地理定位是完成此操作的一种方式,但时间定位中的方法也让我们能够了解故事如何发展并捕捉它的时间元素。

随着社交媒体中越来越多地使用假新闻,有时甚至是各种行为者故意进行的虚假宣传活动,数据验证将成为任何新闻业越来越重要的方面。使用地理空间数据和开源图像可能会继续成为我们判断所看到的新闻是否有价值的关键组成部分。

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