Kdysi jsme říkali: „Uvidím a uvěřím.“ Dnes musíme dodat: „A ještě zjistím, odkud to je.“
Úvodní případová studie: Hlas, který zněl správně
Marek přišel do třídy později než obvykle a položil telefon na lavici, jako by to nebyl telefon, ale předmět doličný.
„Tohle mi přišlo včera večer,“ řekl.
Na displeji byla hlasová zpráva. Zněla jako jejich třídní učitel. Klidný hlas, trochu unavený, přesně ten tón, kterým oznamoval změny v rozvrhu. Zpráva říkala, že se dnes první hodina přesouvá do jiné učebny a že si mají všichni přinést notebooky. Nebylo na tom nic zvláštního. Jenže žádná změna v systému nebyla.
„Tak jsem mu ráno napsal,“ řekl Marek. „A on o ničem nevěděl.“
Tomáš zvedl obočí. „Takže někdo napodobil jeho hlas?“
„Možná,“ řekl David. „Nebo to někdo sestříhal. Nebo použil starou nahrávku. Nebo je to nějaký vtip.“
Lenka si zprávu pustila ještě jednou. „Problém není jen v tom, jestli je to technicky dokonalé. Problém je, že to znělo dost dobře na to, aby ses podle toho zachoval.“
Marek přikývl. „Přesně. Já jsem tomu skoro věřil. Ne proto, že bych to ověřil. Protože to znělo jako on.“
Tomáš se zamyslel. „Takže už nevěříme ani hlasu?“
„Ne tak jednoduše,“ odpověděla Lenka. „Hlas, obraz a video jsou pořád důležité důkazy. Jen už nejsou samy o sobě konečná autorita.“
David se podíval na telefon. „Dřív platilo: když je to nahrané, stalo se to.“
Marek zavrtěl hlavou. „Teď spíš: když je to nahrané, někdo chce, abych si myslel, že se to stalo.“
Lenka přikývla. „A naším úkolem není zpanikařit. Naším úkolem je naučit se ptát po původu, kontextu a důvěryhodném kanálu.“
Tomáš si povzdechl. „Skvělé. Realita má nově dvoufázové ověření.“
„Měla ho mít už dávno,“ řekla Lenka. „Jen jsme si mysleli, že obraz je heslo.“
Abstrakt
Deepfakes a syntetická média označují obrazové, zvukové nebo audiovizuální obsahy vytvořené nebo upravené pomocí digitálních technologií tak, aby působily jako záznam skutečnosti. Může jít o falešný obraz člověka, napodobený hlas, upravené video, syntetickou fotografii, falešný screenshot nebo kombinaci více prvků. Kapitola vysvětluje, proč je pro lidskou psychiku obraz a hlas tak přesvědčivý a proč se v digitálním prostředí rozpadá stará intuice „když to vidím, je to pravda“. Zaměřuje se nejen na technické možnosti syntetických médií, ale hlavně na jejich psychologické důsledky: ztrátu důvěry v záznam, nejistotu, manipulaci reputace, vydírání, podvody, politickou a sociální destabilizaci i riziko opačného efektu, kdy lidé začnou odmítat pravé důkazy jako údajné falzifikáty. Text zdůrazňuje, že cílem není přestat věřit všem obrazům, hlasům a videím, ale naučit se pracovat s nimi jako s důkazy, které potřebují původ, kontext a ověření. Závěr kapitoly nabízí základní zásady mediální a psychické obrany v době syntetické reality.
Klíčová slova
deepfake, syntetická média, generativní AI, syntetický hlas, falešné video, důvěra v obraz, manipulace reality, vizuální důkaz, ověřování, syntetická realita
1. Co jsou deepfakes a syntetická média
Syntetická média jsou digitální obsahy vytvořené nebo výrazně upravené pomocí výpočetních metod. Mohou mít podobu obrazu, hlasu, videa, textu, avatara, virtuální postavy, digitálně upravené fotografie nebo kombinace více prvků. Deepfake je užší pojem, který se obvykle používá pro realisticky působící syntetické nebo upravené video či audio, v němž se člověku připisují slova, pohyby, výraz, hlas nebo jednání, které ve skutečnosti neprovedl.
Je důležité rozlišit několik úrovní. Ne každá manipulace obrazu je deepfake. Existují jednoduché úpravy fotografií, vystřižení kontextu, zavádějící popisek, staré video vydávané za nové, sestřih, zpomalení, zrychlení, změna zvuku, falešný screenshot nebo použití skutečného záznamu v nepravdivém příběhu. Někdy se pro jednodušší manipulace používá pojem cheapfakes nebo shallowfakes. Nejsou technicky tak pokročilé, ale mohou být stejně účinné, protože člověk často nereaguje na technickou kvalitu, ale na dojem.
Deepfakes jsou nové hlavně tím, že snižují námahu potřebnou k výrobě věrohodného dojmu. Dříve bylo vytvoření přesvědčivého falešného videa náročné, drahé a dostupné jen malému počtu lidí. Dnes se postupně objevují nástroje, které dokážou vytvářet syntetické obrazy, napodobovat hlasy, měnit obličeje nebo generovat realisticky působící situace mnohem dostupněji. To neznamená, že každé syntetické médium je dokonalé. Znamená to, že hranice mezi záznamem a výrobou se stává méně zřejmou.
Syntetická média sama o sobě nejsou jen hrozba. Mohou sloužit ve filmu, vzdělávání, dabingu, medicíně, přístupnosti, muzejnictví, herním průmyslu, rekonstrukci historických scén, ochraně identity nebo kreativní tvorbě. Problém nezačíná technologií jako takovou. Začíná tehdy, když syntetický obsah předstírá, že je záznamem reality, a má někoho oklamat, poškodit, zmanipulovat nebo přimět k jednání.
Pro kyberpsychologii je podstatné, že deepfake není pouze technický artefakt. Je to útok na důvěru. Neútočí jen na oči a uši. Útočí na náš zvyk považovat obraz, hlas a video za silnější důkaz než pouhé tvrzení.
Téma názorně doplňuje obrázek („Od záznamu ke konstrukci“).
2. Proč obrazu a hlasu tak snadno věříme
Lidská psychika přirozeně silně důvěřuje smyslovým záznamům. Obraz a hlas působí bezprostředněji než text. Když něco vidíme nebo slyšíme, máme pocit přímého kontaktu se skutečností. Fotografie a video se dlouho chápaly jako stopy reality: něco muselo být před kamerou, někdo musel být u mikrofonu, nějaká situace se musela stát.
Tato důvěra má dobrý důvod. Ve většině běžného života jsou zrak a sluch spolehlivé orientační nástroje. Když vidíme člověka, slyšíme jeho hlas a sledujeme jeho výraz, dokážeme rychle vyhodnocovat emoce, záměr, pravděpodobnost i nebezpečí. Mozek není nastaven na to, aby při každém rozhovoru uvažoval: „Je tento obličej generovaný? Je tento hlas syntetický? Je tato situace vizuální konstrukce?“ V běžném prostředí by to bylo neúnosně pomalé.
Média tuto důvěru posílila. Fotografie, televize, zpravodajství a dokumentární film vytvořily kulturní návyk: obraz je důkaz. Samozřejmě se vědělo, že fotografie lze upravit a video sestříhat. Přesto obraz působil silněji než popis. Věta „mám to natočené“ měla velkou váhu. Video se chápalo jako svědek, který nelže, pokud nebyl špatně použit.
Digitální prostředí tento vztah změnilo. Obraz může být upraven, sestaven, generován, vytržen z kontextu nebo přiřazen k jinému příběhu. Hlas může být napodoben. Tvář může být nasazena na jiné tělo. Screenshot může být vyroben. Video může zachycovat skutečného člověka, ale v situaci, která neodpovídá popisku. Vizuální důkaz už není samostatný konec diskuse.
Psychologicky je to náročné, protože obraz působí rychleji než ověření. Člověk nejdřív reaguje: šok, smích, pohoršení, strach, soucit. Teprve potom si může položit otázku, odkud obsah pochází. Pokud je však reakce silná, může být ochota ověřovat nižší. Obraz už vytvořil pocit jistoty.
Důvěra v obraz tedy není slabost. Je to starý a užitečný mechanismus, který se ocitl v novém prostředí. Problém není v tom, že věříme očím. Problém je v tom, že digitální svět se naučil mluvit jazykem našich očí velmi přesvědčivě.
3. Rozpad intuice „když to vidím, je to pravda“
Staré pravidlo „když to vidím, je to pravda“ nikdy nebylo dokonale spolehlivé. Lidé se mohli mýlit, fotografie mohly být aranžované, video mohlo být sestříhané, svědek mohl něco špatně pochopit. Přesto mělo vidění zvláštní sílu. V digitální době tato intuice slábne, protože obraz už nemusí být přímou stopou události.
To neznamená, že obraz ztrácí veškerou hodnotu. Fotografie a video jsou stále důležité důkazy. Mohou zachytit policejní násilí, válečné zločiny, nehody, školní incidenty, podvody, projevy politiků i běžné každodenní situace. Problém je v tom, že obraz sám o sobě nestačí. Potřebuje původ, kontext, čas, místo, autora, způsob získání a ověření.
Rozpad intuice „vidím = pravda“ vytváří dvojí riziko. První riziko je snadnější podvod. Člověk uvěří falešnému videu, syntetickému hlasu nebo upravené fotce a podle toho jedná. Může poslat peníze, někoho obvinit, sdílet dezinformaci, poškodit vztah nebo změnit názor. Druhé riziko je opačné: snadnější odmítnutí pravdy. Skutečné video lze označit za deepfake. Skutečnou nahrávku za manipulaci. Skutečný důkaz za výmysl. Tady se objevuje takzvaný efekt „všechno může být falešné“.
Právě druhé riziko je velmi vážné. Pokud lidé přestanou věřit všem záznamům, nevede to ke kritickému myšlení, ale k informačnímu rozkladu. Když je všechno podezřelé, vítězí ten, kdo má silnější hlas, větší moc nebo lepší příběh. Skepse bez metody se snadno mění v cynismus.
Dospělý přístup proto není ani naivní důvěra, ani totální nedůvěra. Je to práce s mírou jistoty. Video může být silný důkaz, pokud známe jeho původ, existují další potvrzení, odpovídá čas, místo a kontext a je ověřeno důvěryhodnými postupy. Stejné video bez původu, sdílené anonymním účtem s výbušným popiskem, je spíše důvod k opatrnosti než k okamžitému sdílení.
Nové pravidlo by mohlo znít: když to vidím, beru to vážně — ale ještě zjišťuji, co vlastně vidím. To je méně pohodlné než stará jistota. Ale realitě odpovídá lépe.
Téma názorně doplňuje obrázek („Rozpad intuice „vidím = pravda““).
4. Psychologické důsledky ztráty důvěry v záznam
Ztráta důvěry v obraz, hlas a video má hlubší dopad než jen nutnost ověřovat zdroje. Mění vztah člověka k realitě, médiím, autoritám, vzpomínkám i druhým lidem. Pokud si nejsme jisti, zda záznam zachycuje skutečnost, může se zvýšit nejistota, podezíravost i vyčerpání.
Prvním důsledkem je kognitivní únava. Ověřovat každý obraz, video a zvuk je náročné. Lidé nemají čas ani energii kontrolovat všechno. Pokud je informační prostředí příliš nejisté, člověk může rezignovat: „Já už nevím, čemu věřit.“ Tato věta je pochopitelná, ale nebezpečná. Rezignace vytváří prostor pro ty, kdo nabídnou jednoduchou jistotu.
Druhým důsledkem je pokles důvěry ve veřejný prostor. Když se každý záznam může zpochybnit, veřejná diskuse se komplikuje. Místo sporu o význam události se často vede spor o to, zda se událost vůbec stala. To zpomaluje reakci společnosti a oslabuje odpovědnost. Člověk přistižený při problematickém jednání může tvrdit, že záznam je falešný, a část publika mu může chtít věřit.
Třetím důsledkem je zvýšená zranitelnost reputace. Syntetická média mohou člověku připsat slova, činy nebo situace, které se nestaly. U veřejných osob může jít o politickou manipulaci. U běžných lidí o ponížení, šikanu, vydírání, falešné obvinění nebo poškození vztahů. Pro dospívajícího může být i nedokonalý falešný obsah psychicky ničivý, pokud ho skupina začne sdílet dřív, než se něco ověří.
Čtvrtým důsledkem je rozklad osobní jistoty. Když někdo vidí nebo slyší „sebe“ v obsahu, který nevytvořil, může to působit velmi rušivě. Hlas a tvář nejsou obyčejná data. Jsou součástí identity. Jejich zneužití může vyvolat pocit ztráty kontroly nad vlastním obrazem: moje tvář může mluvit beze mě, můj hlas může žádat o něco, co nechci, můj obraz může být zasazen do cizího příběhu.
Pátým důsledkem je cynismus. Člověk může přejít od „věřím všemu, co vidím“ k „nevěřím ničemu“. To vypadá jako ochrana, ale není. Cynik není imunní vůči manipulaci. Často jen věří tomu, co odpovídá jeho nedůvěře. Totální nedůvěra tedy není řešení. Je to jiný typ manipulovatelnosti.
Psychologická obrana v době syntetických médií proto spočívá v udržení střední cesty: nepodlehnout prvnímu dojmu, ale ani nezahodit možnost pravdy. Jinými slovy: umět pochybovat metodicky, ne zoufale.
5. Deepfakes jako nástroj manipulace, nátlaku a podvodu
Deepfakes a syntetická média mohou být zneužita v několika oblastech. První oblastí je dezinformace a politická manipulace. Falešné video nebo hlas může vytvořit dojem, že veřejná osoba řekla něco skandálního, přiznala vinu, vyzvala k násilí, změnila názor nebo jednala v rozporu se svou rolí. I když se později ukáže, že obsah byl falešný, první emoční vlna už může způsobit škodu.
Druhou oblastí je finanční podvod a sociální inženýrství. Napodobený hlas nadřízeného, příbuzného, učitele, správce nebo známé osoby může být použit k tomu, aby oběť poslala peníze, prozradila údaje, otevřela přístup nebo provedla naléhavou akci. Útok je účinný právě proto, že kombinuje autoritu, známost a naléhavost. Člověk nereaguje na „audio soubor“. Reaguje na hlas, který zná.
Třetí oblastí je sexuální a reputační zneužití. Syntetický intimní obsah může být použit k ponížení, vydírání nebo sociální likvidaci. U dospívajících je toto téma obzvlášť citlivé, protože reputace ve skupině je velmi křehká a stud může oběť izolovat. I když okolí později pochopí, že obsah není pravý, psychická škoda může vzniknout okamžitě.
Čtvrtou oblastí je kyberšikana. Není nutné vytvořit dokonalý deepfake. Pro ponižování ve skupině může stačit hrubší montáž, falešný screenshot, upravená fotka nebo syntetický hlas. Účelem nemusí být přesvědčit soud. Stačí vyvolat smích, stud, nejistotu nebo sociální tlak. Technická nedokonalost neznamená nízký dopad.
Pátou oblastí je narušení důvěry ve vztazích. Falešná zpráva, hlasovka, obrázek nebo video může zasáhnout přátelství, partnerský vztah, školní kolektiv nebo rodinu. Pokud lidé nemají domluvené způsoby ověřování, mohou reagovat impulzivně. „Viděl jsem to“ nebo „slyšel jsem to“ může vyvolat konflikt dřív, než se ověří původ.
Šestou oblastí je zahlcení ověřování. Pokud se syntetická média stanou běžnější, lidé i instituce budou muset věnovat více energie ověřování. To může zpomalovat reakci na skutečné události. Útočník nemusí vždy vytvořit dokonalou lež. Někdy stačí vytvořit dost pochybností, aby se pravda zdržela.
Deepfake tedy není jen falešné video. Je to prostředek, jak zasáhnout důvěru mezi lidmi, důvěru v instituce, důvěru v důkazy a důvěru člověka ve vlastní obraz.
Téma názorně doplňuje obrázek („Deepfake jako útok na důvěru“).
6. Jak ověřovat obraz, hlas a video
Ověřování syntetických médií není jen úkol pro experty. Běžný uživatel nemusí umět provést forenzní analýzu videa, ale může si osvojit základní postupy, které výrazně snižují riziko impulzivního uvěření nebo sdílení.
První otázka zní: Odkud to pochází? Kdo obsah zveřejnil jako první? Je zdroj známý, ověřitelný, důvěryhodný? Nebo jde o anonymní účet, přeposlaný soubor, screenshot bez kontextu či video s popiskem „sdílejte, než to smažou“? Původ je často důležitější než samotný dojem.
Druhá otázka zní: Existuje kontext? Kdy a kde mělo video vzniknout? Existuje delší verze? Předcházelo tomu něco? Navazuje na to něco? Není záznam starý a použitý v nové situaci? Není vytržený z jiného jazyka, země nebo události? Krátký výřez může být pravý a zároveň zavádějící.
Třetí otázka zní: Potvrzují to jiné nezávislé zdroje? Pokud jde o významnou událost, mělo by být možné najít další zprávy, svědectví, oficiální vyjádření, původní záznam nebo ověřovací analýzu. Jeden virální příspěvek není dost. Zvlášť pokud vyvolává silný strach, hněv nebo skandál.
Čtvrtá otázka zní: Sedí obsah s komunikačním kanálem? Pokud hlas údajně patří učiteli, proč zpráva nepřišla přes běžný školní systém? Pokud banka volá s naléhavou výzvou, proč požaduje postup mimo oficiální aplikaci? Pokud kamarád posílá neobvyklou žádost, proč nechce ověření jinou cestou? Důvěryhodná informace má často také důvěryhodnou trasu.
Pátá otázka zní: Není obsah příliš dokonale načasovaný na mou emoci? Skandální video těsně před volbami, ponižující montáž v době školního konfliktu, naléhavý hlas v okamžiku stresu, intimní obsah po rozchodu. Manipulace často přichází ve chvíli, kdy má největší dopad.
Šestá otázka zní: Co se stane, když počkám? Mnoho manipulací potřebuje okamžitou reakci. Sdílet hned. Zaplatit hned. Odsoudit hned. Rozejít se hned. Kliknout hned. Pokud obsah vyžaduje okamžité rozhodnutí, je to samo o sobě varovné. Pravda obvykle přežije několik minut ověřování. Podvod je často netrpělivý.
Technické známky falzifikátu mohou pomoci, ale nelze na ně spoléhat jako na jedinou obranu. Syntetická média se zlepšují a nekvalitní skutečné video může vypadat podezřele. Proto je důležitější kombinovat technickou opatrnost s kontextovým ověřováním. Nehledáme jen chybu v obraze. Hledáme důvěryhodný příběh původu.
Praktické pravidlo zní: neověřený obraz může být důvodem k pozornosti, ne k okamžitému rozsudku.
Téma názorně doplňuje obrázek („Dvojí riziko syntetických médií“).
Téma názorně doplňuje obrázek („Ověřování obrazu, hlasu a videa“).
7. Důvěra v době syntetické reality
Syntetická média nás nutí přemýšlet o důvěře nově. Dříve stačilo u mnoha situací říct: „Je na to záznam.“ Dnes je potřeba ptát se: kdo záznam pořídil, jak se k nám dostal, zda má kontext, zda ho potvrzují další zdroje a zda nebyl vytvořen nebo upraven tak, aby vyvolal určitý dojem.
To může působit únavně, ale nemusí to vést k beznaději. Společnost už dříve zvládla jiné změny důkazů. Naučili jsme se, že text může být falešný, podpis padělaný, fotografie upravená, statistika zmanipulovaná a svědek omylný. Přesto jsme nepřestali používat texty, podpisy, fotografie, statistiky ani svědectví. Jen jsme vytvořili postupy ověřování. Totéž bude nutné u syntetických médií.
Důvěra se bude stále více přesouvat od samotného obsahu k jeho provenienci, tedy původu a ověřitelné historii. Bude důležitější vědět, odkud záznam pochází, kdo ho publikoval, zda prošel ověřením, zda existuje původní soubor, metadata, svědci, nezávislé potvrzení nebo důvěryhodný distribuční kanál. Jinými slovy: důkaz nebude jen objekt, ale i jeho cesta.
Ve škole a mezi studenty to znamená jednoduchou kulturní změnu. Neposílat dál podezřelý obsah jen proto, že je šokující. Neodsoudit člověka jen podle neověřené fotky nebo hlasovky. U vážných věcí používat běžné ověřené kanály. Domlouvat si, že citlivé změny, prosby o peníze, přístupové údaje nebo důležité informace se ověřují jinou cestou. Ne proto, že si lidé nevěří, ale proto, že chrání důvěru před zneužitím.
Důvěra v době syntetické reality nebude slepá. Ale neměla by být ani mrtvá. Potřebujeme důvěru, abychom mohli spolupracovat, učit se, řešit konflikty a žít ve společnosti. Jen už nemůže stát na samotném dojmu. Musí stát na vztazích, postupech, ověřování, odpovědnosti a ochotě říct: „Tohle vypadá přesvědčivě, ale zatím to nestačí.“
Deepfakes tedy nejsou konec reality. Jsou konec pohodlné důvěry v obraz bez kontextu. Realita nezmizela. Jen přestala chodit bez občanky.
Téma názorně doplňuje obrázek („Důvěra v době syntetické reality“).
Co si odnést
- Syntetická média jsou digitálně vytvořené nebo upravené obrazy, hlasy, videa či jiné obsahy, které mohou působit jako záznam reality.
- Deepfake je specifický typ syntetického média, který člověku může připisovat tvář, hlas, slova nebo jednání, které ve skutečnosti neprovedl.
- Ne každá manipulace je technicky pokročilý deepfake; jednoduché úpravy, sestřihy, stará videa s novým popiskem nebo falešné screenshoty mohou být stejně účinné.
- Obrazu a hlasu věříme silně, protože působí jako přímý smyslový kontakt se skutečností.
- Intuice „když to vidím, je to pravda“ už nestačí; obraz potřebuje původ, kontext a ověření.
- Rizikem není jen to, že lidé uvěří falešnému obsahu, ale také to, že začnou odmítat skutečné důkazy jako údajné falzifikáty.
- Deepfakes mohou poškodit reputaci, sloužit k vydírání, sociálnímu inženýrství, dezinformacím, kyberšikaně i narušení vztahů.
- Zdravá reakce není totální nedůvěra, ale metodická opatrnost.
- U podezřelého obrazu, hlasu nebo videa je důležité ptát se: odkud to je, kdo to zveřejnil, zda existuje kontext, zda to potvrzují další zdroje a proč to po mně chce rychlou reakci.
- Důvěra v digitálním prostředí se bude stále víc opírat o ověřitelnost cesty obsahu, nejen o přesvědčivost jeho vzhledu.
Otázky k zamyšlení
- Proč obraz a hlas působí přesvědčivěji než samotný text?
- Jaký je rozdíl mezi deepfakem, jednoduchou úpravou videa a zavádějícím popiskem ke skutečnému záznamu?
- Proč může být i nedokonalý falešný obsah psychicky škodlivý?
- Co znamená věta „obraz potřebuje původ a kontext“?
- Jak může někdo zneužít syntetický hlas při sociálním inženýrství?
- Proč je nebezpečné reagovat na šokující video okamžitě?
- Co je horší: věřit každému videu, nebo nevěřit žádnému? Proč?
- Jak by měla třída reagovat, kdyby se ve skupině objevilo ponižující video o spolužákovi, které může být falešné?
- Jaké ověřovací návyky by měly vzniknout ve škole v době syntetických médií?
- Jak se podle vás změní význam slova „důkaz“ v době generativní AI?
Literatura k bloku VI: Média, algoritmy a krize reality
Základní literatura
BENKLER, Yochai; FARIS, Robert; ROBERTS, Hal. Network Propaganda: Manipulation, Disinformation, and Radicalization in American Politics. Oxford: Oxford University Press, 2018.
CIAMPAGLIA, Giovanni Luca. Fighting fake news: a role for computational social science in the fight against digital misinformation. Journal of Computational Social Science. 2018, 1, 147–153.
FLORIDI, Luciano. The Fourth Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press, 2014.
KAHNEMAN, Daniel. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011.
MCINTYRE, Lee. Post-Truth. Cambridge: MIT Press, 2018.
PARISER, Eli. The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You. New York: Penguin Press, 2011.
SUNSTEIN, Cass R. #Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media. Princeton: Princeton University Press, 2017.
WARDLE, Claire; DERAKHSHAN, Hossein. Information Disorder: Toward an Interdisciplinary Framework for Research and Policy Making. Strasbourg: Council of Europe, 2017.
ZUBOFF, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: PublicAffairs, 2019.
Emoce, šíření obsahu a rychlost reakcí
BERGER, Jonah; MILKMAN, Katherine L. What makes online content viral? Journal of Marketing Research. 2012, 49(2), 192–205.
BRADY, William J.; WILLS, Julian A.; JOST, John T.; TUCKER, Joshua A.; VAN BAVEL, Jay J. Emotion shapes the diffusion of moralized content in social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017, 114(28), 7313–7318.
KRAMER, Adam D. I.; GUILLORY, Jamie E.; HANCOCK, Jeffrey T. Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014, 111(24), 8788–8790.
STIEGLITZ, Stefan; DANG-XUAN, Linh. Emotions and information diffusion in social media: Sentiment of microblogs and sharing behavior. Journal of Management Information Systems. 2013, 29(4), 217–248.
VOSOUGHI, Soroush; ROY, Deb; ARAL, Sinan. The spread of true and false news online. Science. 2018, 359(6380), 1146–1151.
Fake news, konspirace a kognitivní zkreslení
COOK, John; LEWANDOWSKY, Stephan. The Debunking Handbook. St. Lucia: University of Queensland, 2011.
DOUGLAS, Karen M.; SUTTON, Robbie M.; CICHOCKA, Aleksandra. The psychology of conspiracy theories. Current Directions in Psychological Science. 2017, 26(6), 538–542.
FALLIS, Don. What is disinformation? Library Trends. 2015, 63(3), 401–426.
GOERTZEL, Ted. Belief in conspiracy theories. Political Psychology. 1994, 15(4), 731–742.
LEWANDOWSKY, Stephan; ECKER, Ullrich K. H.; COOK, John. Beyond misinformation: Understanding and coping with the “post-truth” era. Journal of Applied Research in Memory and Cognition. 2017, 6(4), 353–369.
NICKERSON, Raymond S. Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology. 1998, 2(2), 175–220.
PENNYCOOK, Gordon; RAND, David G. Lazy, not biased: Susceptibility to partisan fake news is better explained by lack of reasoning than by motivated reasoning. Cognition. 2019, 188, 39–50.
VAN PROOIJEN, Jan-Willem. The Psychology of Conspiracy Theories. London: Routledge, 2018.
Algoritmy, personalizace, filtrační bubliny a polarizace
BAKSHY, Eytan; MESSING, Solomon; ADAMIC, Lada A. Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science. 2015, 348(6239), 1130–1132.
CINELLI, Matteo; DE FRANCISCI MORALES, Gianmarco; GALEAZZI, Alessandro; QUATTROCIOCCHI, Walter; STARNINI, Michele. The echo chamber effect on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021, 118(9), e2023301118.
FLAXMAN, Seth; GOEL, Sharad; RAO, Justin M. Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption. Public Opinion Quarterly. 2016, 80(S1), 298–320.
GILLESPIE, Tarleton. The relevance of algorithms. In: GILLESPIE, Tarleton; BOCZKOWSKI, Pablo J.; FOOT, Kirsten A., eds. Media Technologies: Essays on Communication, Materiality, and Society. Cambridge: MIT Press, 2014, s. 167–194.
GILLESPIE, Tarleton. Custodians of the Internet: Platforms, Content Moderation, and the Hidden Decisions That Shape Social Media. New Haven: Yale University Press, 2018.
NOBLE, Safiya Umoja. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: New York University Press, 2018.
O’NEIL, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown, 2016.
RIBEIRO, Manoel Horta; OTTONI, Raphael; WEST, Robert; ALMEIDA, Virgílio A. F.; MEIRA, Wagner. Auditing radicalization pathways on YouTube. In: Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York: ACM, 2020, s. 131–141.
TUCKER, Joshua A.; GUESS, Andrew; BARBERÁ, Pablo; VACCARI, Cristian; SIEGEL, Alexandra; SANOVICH, Sergey; STUKAL, Denis; NYHAN, Brendan. Social Media, Political Polarization, and Political Disinformation: A Review of the Scientific Literature. Menlo Park: Hewlett Foundation, 2018.
TUFEKCI, Zeynep. Engineering the public: Big data, surveillance and computational politics. First Monday. 2014, 19(7).
Deepfakes, syntetická média a důvěra v obraz
CHESNEY, Robert; CITRON, Danielle Keats. Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. California Law Review. 2019, 107(6), 1753–1820.
FLETCHER, John. Deepfakes, artificial intelligence, and some kind of dystopia: The new faces of online post-fact performance. Theatre Journal. 2018, 70(4), 455–471.
PARIS, Britt; DONOVAN, Joan. Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence. New York: Data & Society, 2019.
RINI, Regina. Deepfakes and the epistemic backstop. Philosophers’ Imprint. 2020, 20(24), 1–16.
TOLOSANA, Ruben; VERA-RODRIGUEZ, Ruben; FIERREZ, Julian; MORALES, Aythami; ORTEGA-GARCIA, Javier. Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion. 2020, 64, 131–148.
VACCARI, Cristian; CHADWICK, Andrew. Deepfakes and disinformation: Exploring the impact of synthetic political video on deception, uncertainty, and trust in news. Social Media + Society. 2020, 6(1).
WESTERLUND, Mika. The emergence of deepfake technology: A review. Technology Innovation Management Review. 2019, 9(11), 39–52.
Mediální gramotnost, ověřování a odolnost
CAULFIELD, Michael A. Web Literacy for Student Fact-Checkers. Vancouver: Pressbooks, 2017.
HOBBS, Renee. Digital and Media Literacy: Connecting Culture and Classroom. Thousand Oaks: Corwin, 2011.
MARTENS, Hans; HOBBS, Renee. How media literacy supports civic engagement in a digital age. Atlantic Journal of Communication. 2015, 23(2), 120–137.
MCGREW, Sarah; ORTEGA, Teresa; BREAKSTONE, Joel; WINEBURG, Sam. The challenge that’s bigger than fake news: Civic reasoning in a social media environment. American Educator. 2017, 41(3), 4–11.
NYHAN, Brendan; REIFLER, Jason. When corrections fail: The persistence of political misperceptions. Political Behavior. 2010, 32(2), 303–330.
WINEBURG, Sam; MCGREW, Sarah. Lateral reading and the nature of expertise: Reading less and learning more when evaluating digital information. Teachers College Record. 2019, 121(11), 1–40.
České a metodické zdroje pro výuku
ČLOVĚK V TÍSNI. Jeden svět na školách: mediální vzdělávání. Praha: Člověk v tísni, průběžně aktualizováno.
DEMAGOG.CZ. Metodické a vzdělávací materiály k ověřování výroků a práci se zdroji. Praha: Demagog.cz, průběžně aktualizováno.
ELFOVÉ. Přehledy a analytické texty k dezinformacím v českém online prostoru. Praha: Čeští elfové, průběžně aktualizováno.
EUROPEAN COMMISSION. Guidelines for Teachers and Educators on Tackling Disinformation and Promoting Digital Literacy through Education and Training. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2022.