Фейк

Постов: 48 Рейтинг: 106071
2083

Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь

Развернуть
В 1855 году пионер портретной фотографии Оскар Рейландер сфотографировал себя несколько раз и наложил негативы друг на друга при печати. Получившееся двойное селфи считается первым фотомонтажом в истории. Наверное лайков тогда собрал, уух...

Теперь же каждый подросток с фотошопом, смартфоном и интернетом сможет даже лучше. Правда чаще всего эти коллажи неимоверно доставляют. А вот профессионалы научились скрывать свою работу весьма качественно. Это был вызов.

Совокупность методов анализа модифицированных изображений назвали Image Forensics, что можно перевести как «криминалистика изображений». В интернете существует куча сервисов, заявляющих, что они за два клика помогут определить подлинность фото. Особенно доставляют самые тупые, которые идут смотреть EXIF (англ. Exchangeable Image File Format - стандарт, позволяющий добавлять к изображениям и прочим медиафайлам дополнительную информацию) и если там нет оригинальных метаданных камеры начинают громко вопить «вероятно фото было модифицировано». И про них даже в New York Times пишут (а про тебя нет).

Я пересмотрел около десятка сервисов и остановился на одном: Forensically. В нём реализовано большинство описанных в статье алгоритмов, я буду часто на него ссылаться. Все описанные методы названы оригинальными английскими названиями, чтобы не было путаницы.

Однако возможность загрузить свою фотку в какой-то сервис и посмотреть на красивые шумы не сделает из вас сыщика. Поначалу может быть трудно и непонятно, а первые эксперименты точно окажутся неудачными. У меня так же было. Тут как в спорте — нужен намётанный глаз и опыт как должно и не должно быть. Умение не просто смотреть на шумные картинки, а видеть еле заметные искажения в них.

Не существует 100% метода, позволяющего определить фейк. Но есть человеческие ошибки.

Наблюдение и цветокоррекция
Найдет самые глупые косяки

Главный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF

Иногда фейк палится без глубокого анализа. Как например фотография с акции феминисток 8 марта, датированная в EXIF вечером 7 марта. Ну и дождевой слив под баннером забыли прифотошопить. Хотя по другим параметрам фейк сделан вполне неплохо.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Помимо этого, в любом уважающем себя редакторе есть инструменты для цветокоррекции. В Preview.app на маке они спрятаны в меню Tools > Adjust Color... Вытягивание различных ползунков поможет лучше разглядеть детали.

Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.

Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.

Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.

Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.

Normalization and histograms. Работа с гистограммой по сути объединяет сразу несколько методов в один. Если вы прошарены в графике — гистограммы будут серьезным оружием.

Иногда фейк палится игрой с уровнями и контрастом
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.

Noise Level Analysis
Найдет свежую кисть, деформацию, клонирование и вставку чужеродных частей

Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.

Глаз не видит разницы на оригинале, но шумы приклеенных изображений отличаются уж очень очевидно
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Заметить шум глазом не так-то просто, но можно взять любой инструмент Noise Reduction и инвертировать его действие, оставив от фотографии только шум. Хорошо работает для свежеобработанных изображений и в случаях, когда автор решил, что нашел очень подходящие на вид изображения. Но легко обманывается, если знать как.

Поиграть самому можно здесь.

Как обмануть
Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.

Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).

Возьмем любезно предоставленное Настенькой селфи и попробуем сделать модные большие губы для инстаграма (хотя куда уж больше) с помощью инструмента Liquify. Сверху — оригинальное фото, снизу — боевой штурмовик после Liquify и его уровни шума. Даже на такой небольшой модификации уже заметно, как шумы «расползлись» в направлении увеличения.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Error Level Analysis
Найдет свежие артефакты наложения изображений или текста

Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.

Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный термин — «артефактов». Два сохранения с 90% сжатием примерно эквивалентно одному с 81% по количеству этих самых артефактов. На практике это может принести пользу. Даже если зоркий глаз не видит разницы между 80% и 85% сжатием, то наверное есть инструменты, которые наглядно покажут это различие? Да, Error Level Analysis или ELA.

Фейки с наложениями чаще всего делают подыскав нужные изображения где-нибудь в гугле. Вероятность, что найденные изображения будут с одинаковым уровнем артефактов, ну, крайне мала. Социальные сети или даже специализированные хранилища фотографий всё равно пережимают изображения под себя при загрузке, чтобы не платить за хранение гигабайтов ваших селфи из отпуска. Обратное тоже верно — если вы накладываете на найденное в интернете изображение свежую фотографию со своей камеры, она будет заметно выделяться по качеству. Заметно не для глаза, а для ELA — он покажет разительно меньше артефактов на вашей новой фотографии.

ELA определил вклейку надписи на футболку. Таким результатам можно доверять сразу.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Простота и известность делает ELA самым популярным методом работы мамкиных интернет-сыщиков, от чего его начинают пихать везде, где только могут. Как будто других методов просто не существует и ELA может объяснить всё. Тот же Bellingcat использует его чуть ли не в каждом втором своём расследовании. Хотелось немного остудить пыл всех услышавших новую умную аббревиатуру.

ELA — не панацея. Сфотографируйте летящую чайку на фоне ровного синего неба (ага, особенно в Москве), сохраните её в jpg и прогоните через анализатор ошибок. Результат покажет просто огромное количество артефактов на чайке и их полное отсутствие на фоне, из чего начинающие сразу сделают вывод — чайка прифотошоплена. Да что там начинающие, сама команда Bellingcat с этим бывало глупо и по-детски наёбывалась. Алгоритм JPEG достаточно чисто работает на ровных цветовых областях и градиентах, и куда больше ошибается на резких переходах — отсюда такой результат, а не из-за ваших домыслов.

Нет, Bellingcat. Это не significantly different error levels, а всего-лишь однотонно залитая область, которую JPEG сжимает без ошибок. На любой фотографии неба или облаков, будут такие же отличия. Таким макаром можно и до автобуса докопаться.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Из-за растущей популярности Error Level Analysis я уже слышал призывы запретить и не принимать его всерьез. Не буду столь категоричен, лишь посоветую не бежать писать разоблачения, если ELA показал вам какие-то шумы на краях. ОН НЕ ТАК РАБОТАЕТ. Думайте головой и помните как JPEG устроен внутри. Вот если ELA очертил четкий квадрат там, где его не должно быть, либо заметил разительную разницу в шумах при неотличимости на глаз — наверное стоит задуматься. Не уверены — проверяйте другими методами.

Поиграть с ELA можно тут.

Как обмануть
Много раз пересохранить. Все свои манипуляции алгоритм JPEG делает внутри блоков максимум 8x8 пикселей. В теории нужно 64 раза пересохранить изображение, чтобы уровни ошибок стали неотличимы друг от друга. На практике же это происходит гораздо раньше, достаточно пересохранить картинку раз 10 и ELA, да и некоторые другие методы, больше не увидят ничего полезного.

Изменить размер. Чтобы не напрягаться с пересохранением можно поступить еще проще — отресайзить изображение на какой-нибудь коэффициент не кратный степени двойки. То есть в 2 раза (50%) уменьшить не подойдет, а вот что-нибудь типа на 83% — уже всё, никакой ELA больше не поможет.

Смонтировать из одного источника или из lossless-формата. Вы сфотографировали двух людей на свой фотоаппарат, или скачали фотографии из какого-нибудь блога, где автор скорее всего пересохранял их всего раз-два. Либо наложили друг на друга две PNG'шки. Во всех этих случаях ELA не покажет ничего интересного.

Монтаж, который я сделал за 1,5 минуты в фотошопе для прошлого выпуска рассылки. На первом сохранении вклеенный омоновец и наложенный текст светятся артефактами как гирлянды. Через 5 пережатий JPEG шумы начинают покрывать всю картинку и артефакты омоновца начинают сливаться с шумами других объектов. Но всё равно не до конца, тут уж нарочито очевидный монтаж.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Luminance Gradient Analysis
Найдет ретушь, компьютерную графику, хромакей, Liquify, Blur

В жизни свет никогда не падает на объекты абсолютно равномерно. Области ближе к источнику всегда ярче, дальше — темнее. Никакого расизма, только физика. Если разбить изображения на небольшие блоки, скажем 3x3 пикселя, то внутри каждого можно будет заметить переход от более темных пикселей к светлым. Примерно так:

Разбив картинку на блоки 3x3 можно нарисовать примерное направление к источнику света
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Направление этого перехода так и называется — градиент освещенности. Можно попробовать нарисовать кучу маленьких стрелочек на изображении и понаблюдать за их направлением.

Мысленно нарисуем кучу маленьких стрелочек к источнику света
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
На первом изображении свет падает сверху и стрелочки направлены хаотически — это характеризует рассеянный свет. Второе изображение — компьютерная графика, на ней свет падает слишком идеально, никаких шумов и отклонений как на настоящем фото. Третье изображение — фотография с резким переходом, в центре стрелочки массово смотрят в самую яркую сторону, а на фоне — рассеяны так же, как на первом фото.

Рисовать стрелочки хоть и наглядно, но мы физически не сможем изобразить все градиенты освещенности для каждого блока поверх картинки. Стрелочки займут всё изображение и мы не увидим ничего. Потому для большей наглядности придумали не рисовать их, а использовать цветовое кодирование. Для направления вектора понадобится две координаты, и еще одна для его длины — а у нас как раз есть для этого три цветовых компоненты — R, G, B. В итоге получатся вот такие карты освещенности.

Вместо стрелочек наглянее изобразить направление света с помощью цветового кодирования. Некоторые вещи становятся нагляднее: например на компьютерной графике (по центру) видны четкие границы объектов и целые плоскости ровной освещенности. На реальных фото такого не бывает.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
В реальной жизни нас окружает ограниченное число источников света. В помещении это лампы, вспышки, окна. В ясный день на улице чаще всего источник света только один — это Иисус, спаситель наш солнце. Если на карте освещенности находящиеся рядом объекты сильно отличаются по направлению падения света — у нас есть главный кандидат на монтаж.

Рука ковбоя с рекламы Kenwood даже на глаз выглядит не очень натурально. Если посмотреть на карту освещенности (по центру), она и правда отличается по характеру освещения. ELA справа тоже намекает, что рука прифотошоплена. Как выяснится потом не только рука, но еще и голова и шляпа.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Но еще лучше карты освещенности справляются с определением ретуши. Surface Blur, Liquify, Clone Stamp и другие любимые инструменты фотографов начинают светиться на картах освещенности как урановые ломы тихой весенней ночью. Нагляднее всего выглядит анализ фотографий из журналов или рекламных плакатов — там ретушеры не жалеют блюра и морфинга, а это непаханное поле для практики.

Лично я считаю карты освещенности одним из самых полезных методов, потому что он чаще всего срабатывает и мало кто знает как его обмануть.

Поиграться можно здесь.

Как обмануть
Не знаю. Говорят помогает изменение яркости и насыщенности цветов по отдельности, но на бытовых фотографиях такие вещи всегда будут заметны глазу. Если вы знаете простой и действующий метод — расскажите в комментах под этим абзацем, всем будет интересно.

Сиськи всегда лучший пример. Рекламный плакат PETA. Крест явно был прифотошоплен (вот блин), ретушер оставил тени под руками, но не добавил их под крестом — косяк. Зато полностью перерисовал «кожу» модели, её карта освещенности выглядит как у компьютерного рендера выше. ELA явно показывает фейковость креста и задаёт вопросы по поводу реальности крыльев. А я уже поверил, что это настоящий ангел! Везде обман!
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Пример из онлайн-магазина Ralph Lauren. Палится Liquify на обоих руках модели, замазанная какуля на плече, ремень нарисован почти заново, а вся кожа лица и рук подверглась сильному блюру. Силуэт на стене передаёт привет ретушеру и фотографу — кто-то косячит со светом :)
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Principal Component Analysis
Найдет копипаст, вытягивание и несоотвествие цветов, Healing Brush, Clone Stamp

Метод PCA или на русском «метод главных компонент». Чтобы ко мне не придрались, мол, слишком просто всё рассказываешь и наверное не шаришь, вот описание PCA для рептилоидов.
А теперь для людей: представьте, что цветовые компоненты R, G и B мы взяли как оси координат — каждая от 0 до 255. И на этом трехмерном графике точками отметили все пиксели, которые есть на нашем изображении. Получится что-то похожее на картинку ниже.

Линия вдоль и поперек колбасятины и есть главные компоненты этой колбасятины
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Можно заметить, что наши пиксели не рассосались по графику равномерно, а вытянулись в округлую колбасятину. Все реальные изображения так устроены, потому что science, bitches. Теперь мы можем построить новые оси — вдоль колбасятины (это самая главная) и две поперек — это и будут те самые «главные компоненты». Для каждого изображения набор цветов будет разным, колбасятина и главные компоненты будут направлены по-своему.

Так что вся эта математика нам дает? Дело в том, что если какие-то цвета на изображении стоят «не на своих местах» — они будут сильно выделяться из этого облака пикселей, то есть на карте PCA начнут светиться ярким белым цветом. Это может означать локальную цветокоррекцию или же полную вклейку. Диаграммы PCA может построить тот же Forensically. На них будет изображено расстояние от каждого пикселя картинки до плоскости 1, 2 и 3 главной компоненты. Так как расстояние — это число, то изображения будут черно-белыми.

PCA против Healing Brush. На фотографии действительно была замазана муха и даже несмотря на пережаты JPEG это место ярко видно на диаграмме.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Но еще более полезным свойством PCA является то, что он превращает JPEG-артефакты в очень заметные «квадраты». Даже если вы обманули ELA из предыдущего пункта пережатиями и ресайзом, то PCA этим не проведешь — он работает с цветом. Иногда артефакты сразу видно, например если исходное изображение увеличивали для вклейки. В других случаях сматриваться придется чуть более внимательно, чтобы заметить разницу в квадратах на изображении.

Как видно из примеров, PCA не очень наглядный и требует ну уж очень сильно присматриваться к таким мелким косякам, которые вполне могут оказаться случайностями. Потому PCA редко используется в одиночку, его применяют как дополнение к другим.

Самому поиграться можно здесь.

Как обмануть
Заблюрить. Любой блюр смазывает соседние цвета и делает «колбасятину» более округлой. Хороший блюр сильно затруднит исследование по методу PCA.

Еще хитрее изменить размер. Хотя PCA и более устойчив к изменение размеров изображения, говорят можно попробовать подобрать такой процент, чтобы обмануть даже его.

Белые полоски на флаге США подозрительно отличаются от остальных белых частей. Синяя и красная штучки на скафандре тоже были сильно изменены. Но это еще не всё — если присмотреться на артефакты, то на фоне и в отражении в шлеме их меньше, чем на самом скафандре. Автор впоследствии подтвердил, что фон и шлем были добавлены уже после рендеринга.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Discrete Wavelet Transformation
Найдет различия в резкости, отклонения в фокусе, ресайз

Дискретное вейвлет-преобразование очень чувствительно к резкости объектов в кадре. Если фотографии сняты на разные объективы, использовался зум или просто немного отличалась точка фокусировки — после DWT эти отличия будут намного виднее. То же самое произойдет, если у какого-то объекта в кадре изменяли размер — резкость таких частей будет заметно ниже.

Без лишних погружений в теорию сигналов, вейвлет — это такая простенькая волнушка, как на картинке ниже.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Их придумали лет 100 назад, чтобы приблизительно описывать аналоговые сигналы. Одну большую длинную волну представляли набором мелких вейвлетов, тогда некоторые её характеристики внезапно становилось проще анализировать, да и места чтобы хранить надо было меньше. На вейвлет-сжатии например был построен формат JPEG-2000, который к нашему времени (к счастью) сдох.

Картинка — это тоже двухмерный сигнал из цветных пикселей, а значит её можно разложить на вейвлеты. Для достаточно точного приближения изображения 800x600 требуется до 480000 вейвлетов на цветовой канал. Если уменьшать это количество — будет сильно падать резкость и цветопередача. Но что это даёт, кроме сжатия?

А вот что: вейвлеты приближают области с разной резкостью по-разному. Чем плавнее переходы — тем проще плавному по своей природе вейвлету его воспроизвести, а чтобы приблизить резкий переход — надо больше вейвлетов. Это как пытаться сделать из кучи шариков идеальный куб.

Вейвлет-сжатие на динозаврах. Верхняя левая — оригинал. На правой использовался лишь 1% вейвлетов. Критические цвета, как черный и белый, очень сложно передать таким количеством. Левый нижний — 5% вейвлетов, средний динозавр становится более резким, чем уменьшенный (он четкий на 3%) и увеличенный (он на 8%). Больше 10% ставить не имеет смысла, вейвлеты начинают приближать цвета, а не резкость. Последняя картинка тому доказательство, на ней использовано 20% вейвлетов.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Если части изображения были смонтированы с изначально разной резкостью — это можно будет заметить. Увеличили картинку — проиграли в резкости, уменьшили — наоборот всё стало слишком резким. Даже если взять две фотографии снятые на камеру с автофокусом из одной точки — они будут отличаться по резкости из-за погрешности автофокуса. DWT устойчив даже перед блюром, ведь редакторы ничего не знают про резкость исходных частей изображения.

На практике полезно рассматривать приближения с помощью 1%, 3% или 5% вейвлетов. На этом количестве перепады в резкости становятся достаточно заметны глазу, как видно на примере одного из участников соревнования по фотомонтажу, который не определяется другими методами, но заметен при вейвлет-преобразовании.

Фотошоп с Клинтон с одного из контестов по монтажу, который не палится большинством методов. Применив 5% вейвлет-преобразование можно заметить небольшую разницу в резкости: торс становится резким, а лицо всё еще размытым. Объектив камеры не мог дать такого сильного смещения плоскости фокуса, так что скорее всего лицо не отсюда.
Как определить монтаж на фото. Разоблачаем фейки, фотошоп и ретушь
Как обмануть
Сделать фотографии с одной точки, одним объективом с фиксированным фокусом и сразу обработать в RAW. Редкие студийные условия, но всё может быть. Сколько вон лет разбирали всякие видео с Усамой Бен-Ладеном, целые книги писали.

Изображение очень маленькое. Чем меньше изображение — тем сложнее его анализировать вейвлетами. Картинки меньше 200х200 пикселей можно даже не пытаться прогонять через DWT.

Заключение
Погружаясь в тему Image Forensics начинаешь понимать, что любой из методов можно обмануть. Одни легко обходятся с помощью пережатых до 10 шакалов JPEG'ов, другие цветокоррекцией, блюром, ресайзом или поворотом изображения на произвольные углы. Оцифровка журнала или TV-сигнала тоже добавляет ошибок в исходник, усложняя анализ. И тут вы начинаете понимать:
Зная эти методы, можно скрыть монтаж настолько, чтобы потом сказать в стиле пресс-секретаря президента: «эти картинки — лишь домыслы ангажированной кучки людей, мы не видим на них ничего нового». И такое вполне вероятно.

Но это не значит, что занятие полностью бесполезно. Здесь как в криптографии: пока те, кто делает фейки не знают матчасти так же глубоко — сила на стороне знаний, математики и анализа.

отсюда
2320

[Фейк] 700 тысяч копеек))

Развернуть
[Фейк] 700 тысяч копеек))
2334

Не ушли ли тёлочки?

Развернуть
Не ушли ли тёлочки?
2377

Смайлики в Аравии

Развернуть
Смайлики в Аравии
2544

Это не мягкое тканевое сидение, а отлитая цементная скамья, выглядит очень реалистично.

Развернуть
Наверняка ожидаешь почувствовать что-то мягенькое под собой садясь на нее, но нет...
Это не мягкое тканевое сидение, а отлитая цементная скамья, выглядит очень реалистично.
410

Свежая велосипедная дорожка в Кемерово

Развернуть
Свежая велосипедная дорожка в Кемерово
Весна. Начало работ по благоустройству. Вот такие велосипедные дорожки начали появляться по городу.
1436

Избили 11-летнего ребёнка-инвалида? Серьёзно?

Развернуть
Новость о том, что на Урале коллекторы избили 11-летнего инвалида за долг мамы всё набирает и набирает плюсы.


Когда первый раз увидел статью, БОМБАНУЛО у меня так, что я пробил головой потолок. Отряхнувшись от штукатурки, я решил взять молоток и подбежав к первому попавшемуся коллектору размозжить этим молотком СЕБЕ пальцы, чтобы коллектору стало стыдно за свою работу!

Однако потом мне в голову пришла блестящая идея и посовещавшись несколько
часов с друзьями я выяснил, что идея эта поистине гениальна: почему бы не почитать дальше заголовка?

Итак. Фабула следующая. 11-летнего ребёнка после школы поймали коллекторы и в подъезде дома избили. За долги мамы. А ребёнок инвалид. Страдает эпилепсией. И имеет отсталость в развитии. Ах да, ещё коллекторы глумились над мальчиком.

Вау. Тут попахивает не только нарушением УК РФ, но и нарушением всех Женевских конвенций, а также новым Нюрнбергским трибуналом.

И это при том, что мать, Ирина Никитина, кредит не брала. Кредит взяла её двойняшка, с такой же датой рождения и прописанная по тому же адресу! Очень залихватский сюжетец. Болливуд может уволить всех своих сценаристов и просто мониторить сводки российских новостей.

Может ли это быть правдой? Принимая во внимание, что вообще в жизни происходит много всяких мерзостей - да, может быть правдой. Однако может ли быть так, что это фейк? В комменте под первым постом я написал однозначно: да!
Сейчас же я говорю: да! вайте разберёмся.

Само видео: https://www.youtube.com/watch?v=c01OH17OemM

Судя по видео, мама Глеба не очень хочет говорить о происшествии. От мамы избитого сына обычно ожидаешь много эмоций и требований наказать виновных, а тут же корреспонденту приходилось вытягивать ответы буквально силой. И из этих ответов выяснилось, что это было НЕ ПЕРВОЕ нападение на Глеба!

Всего их было два: 5-го апреля произошло обсуждаемое избиение, а 4-го куда более страшное деяние! На Глеба напали коллекторы и не только облили пивом, но и ЗАСТАВИЛИ курить (видео 1:10).

Как известно, российского школьника к алкоголю и сигаретам можно принудить только силой. И именно эти неназванные коллекторы уже много лет выполняют прямую директиву президента США и, в перерывах от сожжения триколора, спаивают и скуривают учеников во всех уголках России. Не миновала эта участь и меня. Мама, ты мне не верила!

Как же выглядели эти подонки? Уничтожители российской нравственности? Единственный свидетель это Глеб и он обязан обо всём рассказать полиции.
Упс! Загвоздочка вышла. Он не хочет с ними общаться. По словам мамы, конечно. Правильно, пусть лучше она будет общаться с полицией, так надёжней. Ведь Глеб может проболтаться, что не было никаких коллекторов, к примеру. Но что-то меня унесло в сторону. Идём дальше.

В материале были выложены чудовищные свидетельства издевательств над ребёнком. Слабонервным и беременным просьба придвинуться ближе к монитору.

"На туловище у мальчика остались следы от ударов"
Избили 11-летнего ребёнка-инвалида? Серьёзно?
Где следы? Да у меня от переворачивания с боку на бок в кровати на утро синяков больше. На фото не видно никаких следов (как впрочем и на видео). А может след от удара то, что в верхней части экрана? Это больше похоже на тень подмышечной впадины.
Но если это синяк, то как он мог получиться? Вероятно, проклятые коллекторы решили окончательно замучить школьника и заставили его отжиматься на брусьях, откуда он, измождённый десятью тысячами отжиманий, рухнул прямо подмышками на перекладину.

"Убегая от нападавших, Глеб споткнулся и поранил руку"
Избили 11-летнего ребёнка-инвалида? Серьёзно?
Где порез? Под бинтом? М-м-м... Может покажете? Ну, ок. Поверим на слово!

Впрочем, в видео мельком показали ужасающий порез. Вот он.
Избили 11-летнего ребёнка-инвалида? Серьёзно?
Играл в футбол и упал? Нет! Убегал от бандитов и порезался!

Сама Ирина про избиение говорит очень сумбурно и неуверенно, и смотреть на журналиста всячески избегает. Впрочем слова "сумбур и неуверенность" - это характеристика всего интервью. А ещё слово "подозрительно".

Выводы же об этом инциденте каждый может вынести сам. Вот только читать дальше заголовка очень тяжело. А посмотреть ТРЁХМИНУТНОЕ видео просто выше человеческих сил. Это же не видосик Володи Ржавого.

У меня есть следующие версии произошедшего:

1. Не было никаких коллекторов. Ребёнок просто выпил, покурил, получил где-то ссадину и соврал, чтобы не заругали.
Мать заявила в полицию, но потом поняла, что сын-то врёт, но когда набежали журналисты оказалось, что назад дороги нет и идти надо до конца.

2. Устроить резонанс придумала мать, чтобы помочь не выплачивать долг своей сестре-двойняшке. А сына просто использует для этих целей, так как ребёнком с задержкой в развитии легко манипулировать. Главное, не подпускать к нему полицию.

3. Были коллекторы. Приходили и требовали деньги и на этом всё. Но было решено придумать эту историю, так как на волне о злых коллекторах люди поверят в любую чушь, а эмоциональный отклик поможет или не выплачивать долг, или собрать деньги на его выплату. А ещё на лечение ребёнка от ужасных травм. Пару миллионов минимум. Бинты-то дорогие!

4. Были коллекторы. Но повстречавшись с сыном, были им избиты и лишены сигарет и пива. А мальчик поцарапал руку о лицо одного из нападавших и вся история придумана, чтобы не выплачивать пострадавшим компенсацию за лечение.

Впрочем, юмористические истории рассматривать не будем, поэтому хочу попросить следственный комитет сосредоточить своё внимание именно на четвёртой версии.
А всем тем, кто ставит плюсики подобным новостям, рекомендую хотя бы изредка их читать. 
2915

Выносить надпись "фейк" в заголовок

Развернуть
Когда публикуются фейковые посты, то даже после опровержения и вызова модератора остается следующая проблема:
Выносить надпись
Варианты решения:
1) Сложный:
Выносить надпись
2) Простой:
Выносить надпись
Также, поскольку мало кто возвращается к уже прочитанным постам, можно настроить систему автоматического оповещения всех, кто посмотрел данный пост, о том, что он был помечен как фейковый.
5487

Инцест - дело семейное

Развернуть
Инцест - дело семейное
4695

F12, ctrl+f, .torrent

Развернуть
F12, ctrl+f, .torrent
3791

ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В ШТАТ АЙДАХО!

Развернуть
ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В ШТАТ АЙДАХО!
ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В ШТАТ АЙДАХО!
ТЕРРОРИСТЫ И УГОЛОВНИКИ, ВНИМАНИЕ!

Свыше 170 тысяч жителей штата имеют разрешение на скрытое ношение оружия, а около 60% остальных — просто не заморочились приобретением лицензии, поскольку ее наличие не является обязательным. Примите во внимание, что значительная часть населения штата вооружена и готова защитить себя и других от преступных действий.

ВАС ПРЕДУПРЕДИЛИ!
Однако, для вашего удобства, штаты Калифорния, Нью-Йорк и Иллинойс разоружили своих граждан.
439

История о кальянщике из Челябинска с чаевыми в 270 тыс оказалась фейком

Развернуть
История, оказалась фейком.
Об этом написал сам герой истории Владимир Офицеров на своей странице в ВК.

История о кальянщике из Челябинска с чаевыми в 270 тыс оказалась фейком
Так что, чудес не бывает, расходимся. Забавно, что тему подхватили местные СМИ, даже не проверив информацию.

История о кальянщике из Челябинска с чаевыми в 270 тыс оказалась фейком
История о кальянщике из Челябинска с чаевыми в 270 тыс оказалась фейком
История о кальянщике из Челябинска с чаевыми в 270 тыс оказалась фейком
История о кальянщике из Челябинска с чаевыми в 270 тыс оказалась фейком
4472

Ретро~понты.

Развернуть
Ретро~понты.
2013

Хиджаб

Развернуть
1979 - иранские феминистки протестуют против хиджаба - символа угнетения

2017 - американские феминистки хиджаб на женщин
Хиджаб
3403

В Челябинске, все как всегда сурово

Развернуть
В Челябинске, все как всегда сурово
1914

Ты не ты, когда голоден

Развернуть
Ты не ты, когда голоден
Взято тут:
811

Обложка журнала Time

Развернуть
Обложка журнала Time
2010

Про 5000$ и Исландию. Попытка разобраться.ДЛИННОПОСТ

Развернуть
В этом посте я попробую разобраться , правда это , или очередной вымысел для отвлечения внимания?

Это ссылка на саму новость. Если кратко :
Про 5000$ и Исландию. Попытка разобраться.ДЛИННОПОСТ
-- спасибо этому сайту за картинку выше.
Чтобы выяснить правду, я обратился к самому умному из моих знакомых – к Гуглу.
И вот что получилось: 6 сайтов говорят нам об этой новости в русской части интернета, при этом всего один из них ссылается на иностранный источник, но и тот оказывается всего лишь блогом.(). К сожалению, блог не ссылается на сайт правительства Исландии, что заставляет сомневаться в правдивости новости.
Про 5000$ и Исландию. Попытка разобраться.ДЛИННОПОСТ
Но, поменяв язык поиска на английский, я без труда нашел больше информации. Сразу видно, что это всего лишь розыгрыш. Причем довольно интересный. Об этом сказано на одном из ИСЛАНДСКИХ сайтов.  
Про 5000$ и Исландию. Попытка разобраться.ДЛИННОПОСТ
Зашел на один из этих сайтов(он исландский) - в итоге стало очевидно, что это розыгрыш, причем , не смотря на всю абсурдность,повелось на него несколько десятков человек и, внимание... ПОЗВОНИЛИ В МИД Исландии и сказали, что они готовы переехать.
(ниже перевод с исландского сайта и ссылка под картинкой на сам сайт)
Про 5000$ и Исландию. Попытка разобраться.ДЛИННОПОСТ
И перевод его части выше- для ленивых:

Подводя итоги, можно смело сказать, что новость фейковая, но на неё повелись несколько десятков человек. И хочу пожелать всем нам хороших правдивых новостей.
1743

Благодарность от всего интернета

Развернуть
Благодарность от всего интернета
2102

Дикая природа Австралии теперь работает в команде против людей

Развернуть
Ястреб бросил змею в спокойно обедающих людей. Мельбурн
Дикая природа Австралии теперь работает в команде против людей GIF
Видео: