TEDSalon London Fall 2012
Markham Nolan: How to separate fact and fiction online
מרקהאם נולאן: כיצד להפריד בין עובדות לבדייה ברשת
Filmed:
Readability: 3.7
1,386,207 views
בסוף הרצאה זו, יהיו 864 שעות וידאו נוספות ב-YouTube ו-2.5 מיליון תמונות נוספות ב-Facebook וב-Instagram. אז איך מוצאים את הדרך בתוך כל הסבך? ב-TEDSalon בלונדון, מרקהאם נולאן משתף אותנו בטכניקות בדיקה שהוא וצוותו משתמשים בהן כדי לאמת מידע בזמן אמת, על-מנת ליידע אותנו אם אותה תמונת פסל חרות עברה טיפול או אם אותו וידאו שדלף מסוריה הוא אותנטי וכשר.
Markham Nolan - Journalist
The managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether. Full bio
The managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I've been a journalist now since I was about 17,
0
635
2621
אני עיתונאי מאז שהייתי בן 17,
00:19
and it's an interesting industry to be in at the moment,
1
3256
3560
וזוהי תעשייה מעניינת להיות בה נכון לעכשיו,
00:22
because as you all know, there's a huge amount of upheaval
2
6816
2336
כי כפי שכולכם יודעים, יש כרגע המון
00:25
going on in media, and most of you probably know this
3
9152
2480
תהפוכות בתקשורת, ורובכם כנראה
00:27
from the business angle, which is that the business model
4
11632
3223
מכירים זאת מהזווית של עסקים, כלומר שהמודל
00:30
is pretty screwed, and as my grandfather would say,
5
14855
2943
העיסקי די דפוק, וכמו שסבא שלי היה אומר,
00:33
the profits have all been gobbled up by Google.
6
17798
2714
כל הרווחים כבר נבלעו בזריזות על-ידי גוגל.
00:36
So it's a really interesting time to be a journalist,
7
20512
2344
ובכן, זוהי תקופה ממש מעניינת להיות עיתונאי,
00:38
but the upheaval that I'm interested in is not on the output side.
8
22856
3084
אבל התהפוכות שאני מתעניין בהן אינן מהצד של הפלט.
00:41
It's on the input side. It's concern with
9
25940
3095
הן מהצד של הקלט. אני מודאג בקשר לכיצד אנו
00:44
how we get information and how we gather the news.
10
29035
2498
מקבלים מידע וכיצד אנו מלקטים חדשות.
00:47
And that's changed, because we've had a huge shift
11
31533
3071
וזה השתנה, בגלל שהיתה לנו תזוזה ענקית
00:50
in the balance of power from
12
34604
2238
במאזן הכוחות, מאירגוני החדשות
00:52
the news organizations to the audience.
13
36842
2017
לכיוון של הקהל.
00:54
And the audience for such a long time was in a position
14
38859
2215
הקהל במשך תקופה ארוכה היה בעמדה
00:56
where they didn't have any way of affecting news
15
41074
2690
שבה לא היתה לו שום דרך להשפיע על החדשות
00:59
or making any change. They couldn't really connect.
16
43764
2267
או לבצע שינוי כלשהו. הקהל לא יכל באמת להשפיע.
01:01
And that's changed irrevocably.
17
46031
1476
וזה השתנה באופן בלתי הפיך.
01:03
My first connection with the news media was
18
47507
2889
הקשר הראשון שלי עם התקשורת
01:06
in 1984, the BBC had a one-day strike.
19
50396
3811
היה ב-1984, ב-BBC הייתה שביתה של יום אחד.
01:10
I wasn't happy. I was angry. I couldn't see my cartoons.
20
54207
3288
לא הייתי מרוצה. כעסתי. לא יכולתי לראות סרטים מצויירים שלי.
01:13
So I wrote a letter.
21
57495
2547
לכן כתבתי מכתב.
01:15
And it's a very effective way of ending your hate mail:
22
60042
2849
וזו דרך יעילה לסיים מכתב עצבני שלך:
01:18
"Love Markham, Aged 4." Still works.
23
62891
3087
"באהבה ממרקהאם, בן 4". זה עדיין עובד.
01:21
I'm not sure if I had any impact on the one-day strike,
24
65978
3011
אני לא בטוח אם היתה לי השפעה כלשהי על שביתה של יום אחד,
01:24
but what I do know is that it took them three weeks to get back to me.
25
68989
2682
אבל אני כן יודע שזה לקח להם 3 שבועות לחזור אליי.
01:27
And that was the round journey. It took that long for anyone
26
71671
2160
וזו היתה לולאה אין-סופית. זה לקח זמן כה רב
01:29
to have any impact and get some feedback.
27
73831
2193
לכל אחד כדי להשפיע ולקבל משוב.
01:31
And that's changed now because, as journalists,
28
76024
2482
אבל כעת זה השתנה מאחר ובתור עיתונאים,
01:34
we interact in real time. We're not in a position
29
78506
3166
אנו מקיימים אינטראקציה בזמן אמת. אנחנו לא במצב
01:37
where the audience is reacting to news.
30
81672
2334
שבו הקהל מגיב לחדשות.
01:39
We're reacting to the audience, and we're actually relying on them.
31
84006
3757
אנו מגיבים לקהל, ואנו למעשה מסתמכים עליו.
01:43
They're helping us find the news. They're helping us
32
87763
2386
הוא עוזר לנו למצוא את החדשות. הוא עוזר לנו להבין
01:46
figure out what is the best angle to take and what is the stuff that they want to hear.
33
90149
4770
מהי נקודת המבט הטובה ביותר להסתכל על הדברים ומהם הדברים שהוא רוצה לשמוע.
01:50
So it's a real-time thing. It's much quicker. It's happening
34
94919
3904
כל זה עניין של זמן-אמת. זה הרבה יותר מהיר.
01:54
on a constant basis, and the journalist is always playing catch up.
35
98823
5917
זה קורה עכשיו דרך קבע, והעיתונאי, הוא תמיד מנסה לעמוד בקצב.
02:00
To give an example of how we rely on the audience,
36
104740
2633
כדי לתת דוגמא איך אנו מסתמכים על הקהל,
02:03
on the 5th of September in Costa Rica, an earthquake hit.
37
107373
4537
ב-5 בספטמבר בקוסטה ריקה, התרחשה רעידת אדמה.
02:07
It was a 7.6 magnitude. It was fairly big.
38
111910
2326
עוצמתה היתה 7.6. זה גדול למדי.
02:10
And 60 seconds is the amount of time it took
39
114236
2880
60 שניות הוא משך הזמן שנדרש לה
02:13
for it to travel 250 kilometers to Managua.
40
117116
2565
לנוע 250 קילומטרים אל מנגואה.
02:15
So the ground shook in Managua 60 seconds after it hit the epicenter.
41
119681
4145
כך שהקרקע במנגואה רעדה 60 שניות אחרי שהיא התרחשה במוקד הרעש.
02:19
Thirty seconds later, the first message went onto Twitter,
42
123826
2656
30 שניות אחר-כך, עלתה ההודעה הראשונה בטוויטר,
02:22
and this was someone saying "temblor," which means earthquake.
43
126482
2861
והיה זה מישהו שאמר "temblor", כלומר רעידת אדמה (בספרדית).
02:25
So 60 seconds was how long it took
44
129343
2337
כך שזה היה 60 שניות, הזמן שלקח
02:27
for the physical earthquake to travel.
45
131680
1906
לרעידת האדמה לנוע פיזית.
02:29
Thirty seconds later news of that earthquake had traveled
46
133586
2560
30 שניות מאוחר יותר, החדשות על
02:32
all around the world, instantly. Everyone in the world,
47
136146
2974
רעידת האדמה נעו סביב העולם, באופן מיידי.
02:35
hypothetically, had the potential to know that an earthquake
48
139120
3197
תאורטית, לכולם בעולם היתה האפשרות לדעת
02:38
was happening in Managua.
49
142317
2414
שרעידת אדמה מתרחשת במנגואה.
02:40
And that happened because this one person had
50
144731
2351
זה קרה בגלל שלאדם מסויים זה
02:42
a documentary instinct, which was to post a status update,
51
147082
3949
היה דחף לתעד, שזה אומר לפרסם עדכון מצב,
02:46
which is what we all do now, so if something happens,
52
151031
2532
וזה מה שכולנו עושים עכשיו, כך שאם קורה משהו,
02:49
we put our status update, or we post a photo,
53
153563
2082
אנו מעלים עדכון סטטוס או תמונה שלנו,
02:51
we post a video, and it all goes up into the cloud in a constant stream.
54
155645
3778
מפרסמים סרטון וידאו, והכל עולה אל הענן (הוירטואלי) בזרם קבוע.
02:55
And what that means is just constant,
55
159423
2761
ומה שזה אומר הוא שכמויות מידע עצומות
02:58
huge volumes of data going up.
56
162184
2406
עולות למעלה בקביעות.
03:00
It's actually staggering. When you look at the numbers,
57
164590
2281
בעצם זה מדהים. אם מסתכלים על המספרים,
03:02
every minute there are 72 more hours
58
166871
2991
כל דקה ישנן 72 שעות נוספות
03:05
of video on YouTube.
59
169862
1382
של וידאו ב-YouTube.
03:07
So that's, every second, more than an hour of video gets uploaded.
60
171244
3282
כלומר, בכל שניה עולה יותר משעה של וידאו.
03:10
And in photos, Instagram, 58 photos are uploaded to Instagram a second.
61
174526
4256
ובתמונות, 58 תמונות מועלות ל-Instagram בכל שניה.
03:14
More than three and a half thousand photos go up onto Facebook.
62
178782
3756
יותר מ-3,500 תמונות עולות ל-Facebook.
03:18
So by the time I'm finished talking here, there'll be 864
63
182538
3708
כך שכאשר אסיים לדבר כאן, יהיו 864 שעות נוספות
03:22
more hours of video on Youtube than there were when I started,
64
186246
3618
של וידאו ב-Youtube לעומת מה שהיו כאשר התחלתי,
03:25
and two and a half million more photos on Facebook and Instagram than when I started.
65
189864
3863
ו-2.5 מיליון תמונות נוספות ב- Facebook ו-Instagram.
03:29
So it's an interesting position to be in as a journalist,
66
193727
3932
לכן זה מצב מעניין להיות בו בתור עיתונאי,
03:33
because we should have access to everything.
67
197659
2416
כי יש לנו גישה לכל דבר.
03:35
Any event that happens anywhere in the world, I should be able to know about it
68
200075
2898
כל אירוע שקורה בכל מקום בעולם,
03:38
pretty much instantaneously, as it happens, for free.
69
202973
3931
אני אמור לדעת עליו באופן די מיידי, איך שהוא קורה, בחינם.
03:42
And that goes for every single person in this room.
70
206904
3165
וזה נכון לגבי כל אדם באולם זה. הבעיה היחידה היא
03:45
The only problem is, when you have that much information,
71
210069
2610
שכאשר קיים כל-כך הרבה מידע, צריך למצוא
03:48
you have to find the good stuff, and that can be
72
212679
2287
את הדברים הטובים, וזה יכול להיות מאוד קשה
03:50
incredibly difficult when you're dealing with those volumes.
73
214966
1988
כאשר מתמודדים עם כמויות כאלה.
03:52
And nowhere was this brought home more than during
74
216954
2319
וזה הורגש הכי חזק בזמן
03:55
Hurricane Sandy. So what you had in Hurricane Sandy was
75
219273
2904
הוריקן סנדי. סנדי היתה סופת-על
03:58
a superstorm, the likes of which we hadn't seen for a long time,
76
222177
3027
שכמוה לא ראינו מזה זמן רב,
04:01
hitting the iPhone capital of the universe -- (Laughter) --
77
225204
3143
שהיכתה את בירת האייפון של היקום -- (צחוק) --
04:04
and you got volumes of media like we'd never seen before.
78
228347
4215
וכמויות המידע שזרמו היו משהו שמעולם לא ראינו.
04:08
And that meant that journalists had to deal with fakes,
79
232562
2744
המשמעות היא שהעיתונאים נאלצו להתמודד עם זיופים.
04:11
so we had to deal with old photos that were being reposted.
80
235306
2916
לדוגמא, נאלצנו להתמודד עם תמונות ישנות אשר פורסמו שוב.
04:14
We had to deal with composite images
81
238222
2248
נאלצנו להתמודד עם תמונות מאוחדות
04:16
that were merging photos from previous storms.
82
240470
3183
שהיו מיזוג של תמונות מסערות קודמות.
04:19
We had to deal with images from films like "The Day After Tomorrow." (Laughter)
83
243653
5234
נאלצנו להתמודד עם תמונות מסרטים כמו "היום שאחרי." (צחוק)
04:24
And we had to deal with images that were so realistic
84
248887
2834
והתמודדנו עם תמונות שהיו כל-כך מציאותיות
04:27
it was nearly difficult to tell if they were real at all.
85
251721
2370
שזה היה כמעט בלתי-אפשרי לומר
04:29
(Laughter)
86
254091
4313
אם הן אמיתיות בכלל. (צחוק)
04:34
But joking aside, there were images like this one from Instagram
87
258404
3724
אבל מעבר להלצות, היו תמונות כמו זו מ-Instagram
04:38
which was subjected to a grilling by journalists.
88
262128
2276
שהעיתונאים חקרו אודותיה ביסודיות.
04:40
They weren't really sure. It was filtered in Instagram.
89
264404
2233
הם לא היו באמת בטוחים. היא עברה סינון ב-Instagram.
04:42
The lighting was questioned. Everything was questioned about it.
90
266637
2523
נבדקה התאורה. כל פרט עליה נבדק.
04:45
And it turned out to be true. It was from Avenue C
91
269160
2293
התברר שהיא אמיתית. היא היתה משדירה C
04:47
in downtown Manhattan, which was flooded.
92
271453
2160
במרכז מנהטן, אשר היתה מוצפת.
04:49
And the reason that they could tell that it was real
93
273613
2100
והסיבה שהם יכלו לומר שהיא אמיתית
04:51
was because they could get to the source, and in this case,
94
275713
2089
היתה שהם יכלו להגיע למקור, ובמקרה זה,
04:53
these guys were New York food bloggers.
95
277802
2107
החבר'ה האלה הם בלוגרי מזון בניו-יורק.
04:55
They were well respected. They were known.
96
279909
2030
הם כבר זכו להערכה רבה. הם היו ידועים.
04:57
So this one wasn't a debunk, it was actually something that they could prove.
97
281939
3092
אז היא לא היתה עורבא-פרח, היא היתה דווקא משהו שניתן להוכיח.
05:00
And that was the job of the journalist. It was filtering all this stuff.
98
285031
2918
וזה תפקידו של העיתונאי -- לסנן את כל הדברים.
05:03
And you were, instead of going and finding the information
99
287949
2711
במקום ללכת ולחפש מידע ולהביאו
05:06
and bringing it back to the reader, you were holding back
100
290660
2567
בחזרה אל הקורא, צריך להחזיק אצלך
05:09
the stuff that was potentially damaging.
101
293227
2060
את המידע אשר עלול להיות מזיק.
05:11
And finding the source becomes more and more important --
102
295287
2958
ומציאת המקור הופך ליותר ויותר חשוב --
05:14
finding the good source -- and Twitter is where most journalists now go.
103
298245
3734
וטוויטר הוא המקום אליו רוב העיתונאים עכשיו הולכים.
05:17
It's like the de facto real-time newswire,
104
301979
3153
בפועל הוא מקור החדשות בזמן אמת, אם יודעים כיצד
05:21
if you know how to use it, because there is so much on Twitter.
105
305132
2967
להשתמש בו, כי יש כל-כך הרבה בטוויטר.
05:23
And a good example of how useful it can be
106
308099
2385
דוגמא טובה לעד כמה הוא יכול להיות שימושי
05:26
but also how difficult was the Egyptian revolution in 2011.
107
310484
3533
אבל גם לעד כמה קשה היתה המהפכה המצרית ב-2011.
05:29
As a non-Arabic speaker, as someone who was looking
108
314017
2646
כאחד שלא דובר ערבית, ובתור מי שהסתכל מבחוץ,
05:32
from the outside, from Dublin,
109
316663
2301
מדבלין, בשבילו רשימות טוויטר
05:34
Twitter lists, and lists of good sources,
110
318964
1792
על מקורות טובים,
05:36
people we could establish were credible, were really important.
111
320756
3622
על אנשים שניתן לבטוח בהם, היו ממש חשובות.
05:40
And how do you build a list like that from scratch?
112
324378
2509
וכיצד ניתן לבנות רשימה כזו מאפס?
05:42
Well, it can be quite difficult, but you have to know what to look for.
113
326887
2430
טוב, זה יכול להיות די קשה, אבל צריך לדעת מה לחפש.
05:45
This visualization was done by an Italian academic.
114
329317
2858
תצוגה חזותית זו נעשתה על-ידי אקדמאי איטלקי אחד.
05:48
He's called André Pannison, and he basically
115
332175
3394
שמו אנדרה פאניסון, והוא בעיקרון לקח את
05:51
took the Twitter conversation in Tahrir Square
116
335569
2175
ציוץ הטוויטר בכיכר תחריר
05:53
on the day that Hosni Mubarak would eventually resign,
117
337744
3454
ביום שחוסני מובארכ התפטר לבסוף, והנקודות שניתן
05:57
and the dots you can see are retweets, so when someone
118
341198
2632
לראות הן ציוץ חוזר, כך שכאשר מישהו
05:59
retweets a message, a connection is made between two dots,
119
343830
2779
מצייץ בחזרה להודעה, נוצר חיבור בין שתי נקודות,
06:02
and the more times that message is retweeted by other people,
120
346609
2610
וככל שיותר פעמים ההודעה מקבלת ציוצים מאנשים אחרים,
06:05
the more you get to see these nodes, these connections being made.
121
349219
3206
כך רואים יותר נקודות צומת אלו, חיבורים כאלה שנוצרים.
06:08
And it's an amazing way of visualizing the conversation,
122
352425
1922
זו דרך מדהימה לחזות בשיחות,
06:10
but what you get is hints at who is more interesting
123
354347
2711
אבל מה שמקבלים הוא רמזים על מי יותר מעניין
06:12
and who is worth investigating.
124
357058
2681
ומי שווה בדיקה.
06:15
And as the conversation grew and grew, it became
125
359739
2879
וככל שהשיחה גדלה, היא הפכה
06:18
more and more lively, and eventually you were left
126
362618
2284
ליותר חיה, ובסופו של דבר נשאר
06:20
with this huge, big, rhythmic pointer of this conversation.
127
364902
4781
מצביע ענק וקצבי זה של השיחה.
06:25
You could find the nodes, though, and then you went,
128
369683
1809
ניתן למצוא את נקודות הצומת, ואז נכנסים,
06:27
and you go, "Right, I've got to investigate these people.
129
371492
2294
ובודקים, "טוב, עליי לבדוק את האנשים האלה.
06:29
These are the ones that are obviously making sense.
130
373786
1714
הם אלה שמתקבלים על הדעת.
06:31
Let's see who they are."
131
375500
2309
נראה מי הם."
06:33
Now in the deluge of information, this is where
132
377809
2690
בשיטפון של מידע, זה המקום שבו
06:36
the real-time web gets really interesting for a journalist like myself,
133
380499
3207
האינטרנט בזמן אמת הופך לממש מעניין עבור עיתונאי כמוני,
06:39
because we have more tools than ever
134
383706
1974
כי יש לנו יותר כלים מאשר אי-פעם
06:41
to do that kind of investigation.
135
385680
2757
כדי לעשות סוג כזה של חקירה.
06:44
And when you start digging into the sources, you can go
136
388437
3009
כאשר מתחילים לחפור בתוך המקורות, אפשר להגיע
06:47
further and further than you ever could before.
137
391446
2299
עוד ועוד לעומק יותר מאשר אי-פעם קודם.
06:49
Sometimes you come across a piece of content that
138
393745
3352
לפעמים נתקלים בפיסת תוכן שהוא
06:52
is so compelling, you want to use it, you're dying to use it,
139
397097
3460
כל-כך משכנעת שרוצים להשתמש בה, מתים להשתמש בה,
06:56
but you're not 100 percent sure if you can because
140
400557
2675
אבל לא בטוחים ב-100 אחוז אם אכן אפשר, כי
06:59
you don't know if the source is credible.
141
403232
1207
לא יודעים אם המקור אמין.
07:00
You don't know if it's a scrape. You don't know if it's a re-upload.
142
404439
2182
לא יודעים אם זה משהו מפוקפק. לא יודעים אם זו ידיעה שכבר שודרה.
07:02
And you have to do that investigative work.
143
406621
1709
עלינו לעשות את עבודת החקירה.
07:04
And this video, which I'm going to let run through,
144
408330
2344
זה וידאו, שאאפשר לו לרוץ,
07:06
was one we discovered a couple of weeks ago.
145
410674
2989
שגילינו אותו לפני כמה שבועות.
07:09
Video: Getting real windy in just a second.
146
413663
2199
וידאו: מתחיל להיות ממש סוער תוך שניה.
07:11
(Rain and wind sounds)
147
415862
4888
(קולות גשם ורוח)
07:16
(Explosion) Oh, shit!
148
420750
3167
(פיצוץ) הו, לעזאזל!
07:19
Markham Nolan: Okay, so now if you're a news producer, this is something
149
423917
2937
מרקהאם נולאן: אם אתה מפיק חדשות, דבר זה הוא משהו
07:22
you'd love to run with, because obviously, this is gold.
150
426854
2552
שתרצה להתקדם איתו, כי ברור שזה שווה זהב.
07:25
You know? This is a fantastic reaction from someone,
151
429406
2263
מדובר בתגובה פנטסטית ממישהו,
07:27
very genuine video that they've shot in their back garden.
152
431669
2570
וידאו מקורי מאוד שצולם בגינה אחורית.
07:30
But how do you find if this person, if it's true, if it's faked,
153
434239
3494
אבל איך מוצאים את האדם, איך יודעים אם זה אמיתי או מזויף,
07:33
or if it's something that's old and that's been reposted?
154
437733
2658
או אם זה משהו ישן שמוצג כחדש?
07:36
So we set about going to work on this video, and
155
440391
2226
ניגשנו לעבוד עם וידאו זה, והדבר היחיד
07:38
the only thing that we had to go on was the username on the YouTube account.
156
442617
2860
שהיה לנו ללכת עליו זה שם המשתמש בחשבון YouTube.
07:41
There was only one video posted to that account,
157
445477
2351
סרטון אחד בלבד פורסם בחשבון זה,
07:43
and the username was Rita Krill.
158
447828
1488
ושם המשתמש היה ריטה קריל.
07:45
And we didn't know if Rita existed or if it was a fake name.
159
449316
3292
לא ידענו אם ריטה קיימת, או אם זה שם מזויף.
07:48
But we started looking, and we used free Internet tools to do so.
160
452608
2913
אבל התחלנו לחפש והשתמשנו בכלי אינטרנט חינמיים לשם כך.
07:51
The first one was called Spokeo, which allowed us to look for Rita Krills.
161
455521
3308
הראשון נקרא Spokeo, אשר איפשר לנו לחפש את ריטה קריל.
07:54
So we looked all over the U.S. We found them in New York,
162
458829
2382
בדקנו בכל רחבי ארה"ב ומצאנו אותן
07:57
we found them in Pennsylvania, Nevada and Florida.
163
461211
2762
בניו-יורק, פנסילבניה, נבאדה ופלורידה.
07:59
So we went and we looked for a second free Internet tool
164
463973
2649
חיפשנו כלי אינטרנט חינמי נוסף
08:02
called Wolfram Alpha, and we checked the weather reports
165
466622
2467
שנקרא וולפרם-אלפא ובדקנו את דו"חות מזג האוויר
08:04
for the day in which this video had been uploaded,
166
469089
2497
של אותו יום שבו וידאו זה הועלה לרשת.
08:07
and when we went through all those various cities,
167
471586
1883
כאשר עברנו על כל הערים השונות הללו,
08:09
we found that in Florida, there were thunderstorms and rain on the day.
168
473469
3496
מצאנו כי בפלורידה היו סופות רעמים וגשם באותו יום.
08:12
So we went to the white pages, and we found,
169
476965
2645
חיפשנו במדריך כתובות באינטרנט, ומצאנו,
08:15
we looked through the Rita Krills in the phonebook,
170
479610
2924
עברנו על כל הריטה קרילות בספר הטלפונים,
08:18
and we looked through a couple of different addresses,
171
482534
1572
ועברנו על כמה כתובות אחרות,
08:20
and that took us to Google Maps, where we found a house.
172
484106
3316
וזה לקח אותנו ל-Google Maps, שם מצאנו בית.
08:23
And we found a house with a swimming pool that looked
173
487422
1915
מצאנו בית עם בריכת שחייה שנראה
08:25
remarkably like Rita's. So we went back to the video,
174
489337
2918
מאוד דומה לזה של ריטה. אז חזרנו לוידאו,
08:28
and we had to look for clues that we could cross-reference.
175
492255
2971
וחיפשנו רמזים שבעזרתם נוכל להצליב נתונים.
08:31
So if you look in the video, there's the big umbrella,
176
495226
3215
אם תסתכלו בוידאו, יש את המטרייה הגדולה,
08:34
there's a white lilo in the pool,
177
498441
1845
יש בבריכה מזרן מתנפח לבן,
08:36
there are some unusually rounded edges in the swimming pool,
178
500286
2440
ישנם כמה קצוות מעוגלים בצורה חריגה
08:38
and there's two trees in the background.
179
502726
2054
בבריכת השחייה ויש שני עצים ברקע.
08:40
And we went back to Google Maps, and we looked a little bit closer,
180
504780
2427
חזרנו ל-Google Maps והסתכלנו קצת יותר מקרוב,
08:43
and sure enough, there's the white lilo,
181
507207
2671
ודי בטוח, יש שם המזרן המתנפח הלבן,
08:45
there are the two trees,
182
509878
2994
יש שם שני העצים,
08:48
there's the umbrella. It's actually folded in this photo.
183
512872
1986
הנה המטרייה. היא בעצם מקופלת בתמונה זו.
08:50
Little bit of trickery. And there are the rounded edges on the swimming pool.
184
514858
3778
מעט בתחבולות. והנה הקצוות המעוגלים של בריכת השחייה.
08:54
So we were able to call Rita, clear the video,
185
518636
3150
כך הצלחנו להתקשר לריטה, לנקות את הווידאו מחשד,
08:57
make sure that it had been shot, and then our clients
186
521786
2086
לוודא שהוא אכן צולם, ולאחר מכן לקוחותינו
08:59
were delighted because they were able to run it without being worried.
187
523872
3194
היו מאושרים כי כל זה איפשר להם להריצו בלי דאגות.
09:02
Sometimes the search for truth, though,
188
527066
1775
בכל אופן, לעיתים חיפוש האמת
09:04
is a little bit less flippant, and it has much greater consequences.
189
528841
4409
קצת פחות קליל ויש לו השלכות הרבה יותר גדולות.
09:09
Syria has been really interesting for us, because obviously
190
533250
2983
סוריה יוצרת אצלנו עניין גדול, כי בחלק גדול מהזמן
09:12
a lot of the time you're trying to debunk stuff that can be
191
536233
2681
אנו ממעיטים בערכו של חומר שפוטנציאלית
09:14
potentially war crime evidence, so this is where YouTube
192
538914
3799
עשוי להכיל ראיות לפשעי מלחמה, לכן זו הנקודה בה ה-YouTube
09:18
actually becomes the most important repository
193
542713
2357
למעשה הופך למאגר החשוב ביותר
09:20
of information about what's going on in the world.
194
545070
4150
של מידע על מה שקורה בעולם.
09:25
So this video, I'm not going to show you the whole thing,
195
549220
2754
זה וידאו, אני לא הולך להראות את הכל,
09:27
because it's quite gruesome, but you'll hear some of the sounds.
196
551974
2721
כי זה די מבעית, אבל תשמעו חלק הקולות.
09:30
This is from Hama.
197
554695
2328
זה מחמה.
09:32
Video: (Shouting)
198
557023
2970
וידאו: (צעקה)
09:35
And what this video shows, when you watch the whole thing through,
199
559993
3904
מה שהוידאו מראה, כאשר צופים בו בשלמותו,
09:39
is bloody bodies being taken out of a pickup truck
200
563897
2761
זה גופות מדממות מורדות מטנדר
09:42
and thrown off a bridge.
201
566658
2605
ומושלכות מגשר.
09:45
The allegations were that these guys were Muslim Brotherhood
202
569263
2781
ההאשמות היו שאנשים אלה הם מהאחים המוסלמים
09:47
and they were throwing Syrian Army officers' bodies
203
572044
2875
והם השליכו גופות קציני הצבא הסורי
09:50
off the bridge, and they were cursing and using blasphemous language,
204
574919
2934
מהגשר, והם קיללו וניאצו, והיו המון טענות
09:53
and there were lots of counterclaims about who they were,
205
577853
2382
הפוכות בנוגע לזהות אותם אנשים
09:56
and whether or not they were what the video said it was.
206
580235
2242
ואם בכלל הם היו מה שהווידאו מעיד או לא.
09:58
So we talked to some sources in Hama who we had been
207
582477
3266
דיברנו עם כמה מקורות בחמה שהיו לנו איתם קשרים
10:01
back and forth with on Twitter, and we asked them about this,
208
585743
2333
לסירוגין בטוויטר, ושאלנו אותם בקשר לזה.
10:03
and the bridge was interesting to us because it was something we could identify.
209
588076
3814
הגשר עניין אותנו כי זה היה משהו שיכולנו לזהות.
10:07
Three different sources said three different things about the bridge.
210
591890
2914
3 מקורות שונים אמרו 3 דברים שונים על הגשר.
10:10
They said, one, the bridge doesn't exist.
211
594804
2262
הם אמרו, האחד, הגשר אינו קיים.
10:12
Another one said the bridge does exist, but it's not in Hama. It's somewhere else.
212
597066
3524
השני אמר שהגשר כן קיים, אך הוא לא נמצא בחמה. שהוא במקום אחר.
10:16
And the third one said, "I think the bridge does exist,
213
600590
2562
והשלישי אמר, "אני חושב שהגשר קיים,
10:19
but the dam upstream of the bridge was closed,
214
603152
3364
אבל הסכר במעלה הזרם של הגשר היה סגור,
10:22
so the river should actually have been dry, so this doesn't make sense."
215
606516
3397
כך שהנהר למעשה היה צריך להיות יבש, לכן זה לא הגיוני."
10:25
So that was the only one that gave us a clue.
216
609913
2612
הוא היה היחיד שסיפק לנו רמז.
10:28
We looked through the video for other clues.
217
612525
1225
חיפשנו באמצעות הוידאו רמזים אחרים.
10:29
We saw the distinctive railings, which we could use.
218
613750
3089
ראינו מעקות ייחודיים שיכולנו להשתמש בהם.
10:32
We looked at the curbs. The curbs were throwing shadows south,
219
616839
3744
הסתכלנו על אבני-השפה. הן הטילו צללים דרומה,
10:36
so we could tell the bridge was running east-west across the river.
220
620583
2317
כך יכולנו לומר שהגשר עובר מזרח-מערב מעל הנהר.
10:38
It had black-and-white curbs.
221
622900
1956
היו לו אבני-שפה בשחור-לבן.
10:40
As we looked at the river itself, you could see there's
222
624856
1986
כאשר מסתכלים על נהר עצמו, ניתן לראות שיש
10:42
a concrete stone on the west side. There's a cloud of blood.
223
626842
2954
אבן בטון בצד המערבי. יש שם כתם של דם.
10:45
That's blood in the river. So the river is flowing
224
629796
1734
זהו דם בנהר. כך שהנהר זורם
10:47
south to north. That's what that tells me.
225
631530
1697
מדרום לצפון. זה מה שזה אומר לי.
10:49
And also, as you look away from the bridge,
226
633227
2349
וגם, כאשר מסתכלים הרחק מהגשר,
10:51
there's a divot on the left-hand side of the bank,
227
635576
1649
יש גוש דשא בצד השמאלי של הגדה,
10:53
and the river narrows.
228
637225
2430
והנהר מצר ברוחבו.
10:55
So onto Google Maps we go, and we start
229
639655
2579
אז הולכים ל-Google Maps, ומתחילים
10:58
looking through literally every single bridge.
230
642234
2058
לבדוק כל גשר בנפרד.
11:00
We go to the dam that we talked about, we start just
231
644292
3480
ניגשים לסכר שדיברנו עליו ומתחילים פשוט
11:03
literally going through every time that road crosses the river,
232
647772
3610
לעבור על כל חציה של הכביש מעל הנהר,
11:07
crossing off the bridges that don't match.
233
651382
1738
מדלגים על הגשרים שאינם מתאימים.
11:09
We're looking for one that crosses east-west.
234
653120
1763
אנו מחפשים אחד החוצה מזרח-מערב.
11:10
And we get to Hama. We get all the way from the dam
235
654883
1952
מגיעים לחמה. עוברים את כל הדרך
11:12
to Hama and there's no bridge.
236
656835
2003
מהסכר לחמה ואין שום גשר.
11:14
So we go a bit further. We switch to the satellite view,
237
658838
2484
לכן מתקדמים קצת הלאה. עוברים לתצוגת לווין,
11:17
and we find another bridge, and everything starts to line up.
238
661322
2920
מוצאים גשר אחר ואז הכל מתחיל להסתדר.
11:20
The bridge looks like it's crossing the river east to west.
239
664242
3038
הגשר נראה כאילו הוא חוצה את הנהר ממזרח למערב.
11:23
So this could be our bridge. And we zoom right in.
240
667280
3161
זה יכול להיות הגשר שלנו. עושים עליו זום.
11:26
We start to see that it's got a median, so it's a two-lane bridge.
241
670441
2902
מתחילים לראות שיש לו הפרדה, זה אומר הוא גשר דו-מסלולי.
11:29
And it's got the black-and-white curbs that we saw in the video,
242
673343
3646
ויש לו את אבני-השפה בשחור-לבן שראינו בוידאו,
11:32
and as we click through it, you can see someone's
243
676989
2312
כאשר אנו מקליקים על זה, ניתן לראות שמישהו
11:35
uploaded photos to go with the map, which is very handy,
244
679301
2954
העלה תמונות שילוו את המפה וזה דבר מאוד שימושי.
11:38
so we click into the photos. And the photos start showing us
245
682255
2687
אנו מקליקים על התמונות. התמונות מתחילות להציג לנו
11:40
more detail that we can cross-reference with the video.
246
684942
2622
פרטים נוספים שאנו יכולים להצליב עם הוידאו.
11:43
The first thing that we see is we see black-and-white curbing,
247
687564
3723
הדבר הראשון שאנחנו רואים הוא אבני-השפה בצבע שחור-לבן
11:47
which is handy because we've seen that before.
248
691287
2105
אשר מקלות עלינו כי ראינו אותן קודם.
11:49
We see the distinctive railing that we saw the guys
249
693392
3499
אנו רואים את המעקה הייחודי שראינו את האנשים
11:52
throwing the bodies over.
250
696891
2351
משליכים מעליו את הגופות. אנו ממשיכים לעבור
11:55
And we keep going through it until we're certain that this is our bridge.
251
699242
2655
על התמונה עד שאנו בטוחים שזהו הגשר שלנו.
11:57
So what does that tell me? I've got to go back now
252
701897
1524
אז מה כל זה אומר לי? עליי לחזור
11:59
to my three sources and look at what they told me:
253
703421
2313
לשלושת מקורותיי ולבדוק מה הם אמרו לי:
12:01
the one who said the bridge didn't exist,
254
705734
1725
אחד שאמר שהגשר לא קיים,
12:03
the one who said the bridge wasn't in Hama,
255
707459
1859
אחר אמר שהגשר לא בחמה,
12:05
and the one guy who said, "Yes, the bridge does exist, but I'm not sure about the water levels."
256
709318
3953
ובחור אחד שאמר, "כן, הגשר קיים, אבל אני לא בטוח לגבי מיפלס המים.".
12:09
Number three is looking like the most truthful all of a sudden,
257
713271
3331
מספר שלוש נראה כהכי אמיתי באופן פתאומי.
12:12
and we've been able to find that out using some free Internet tools
258
716602
2981
היינו מסוגלים לגלות זאת באמצעות כמה כלי אינטרנט חינמיים
12:15
sitting in a cubicle in an office in Dublin
259
719583
2520
תוך ישיבה בחדרון במשרד בדבלין
12:18
in the space of 20 minutes.
260
722103
1487
בתוך 20 דקות.
12:19
And that's part of the joy of this. Although the web
261
723590
2439
וזה חלק מההנאה. אף על-פי שהאינטרנט
12:21
is running like a torrent, there's so much information there
262
726029
3265
פועל כמו זרם אדיר, יש שם כל-כך הרבה מידע
12:25
that it's incredibly hard to sift and getting harder every day,
263
729294
3187
שקשה מאוד לנפות וכל יום זה הולך ונהיה קשה יותר.
12:28
if you use them intelligently, you can find out incredible information.
264
732481
3327
אם משתמשים בכלים בחוכמה, ניתן למצוא מידע מדהים.
12:31
Given a couple of clues, I could probably find out
265
735808
2395
בהינתן כמה רמזים, יכולתי קרוב לוודאי לגלות
12:34
a lot of things about most of you in the audience that you might not like me finding out.
266
738203
3534
הרבה דברים אשר לא תאהבו שאני מגלה על רובכם בקהל.
12:37
But what it tells me is that, at a time when
267
741737
3005
אבל מה שזה אומר לי שבזמן נתון,
12:40
there's more -- there's a greater abundance of information than there ever has been,
268
744742
4029
כאשר יש שפע של מידע מכפי שהיה אי-פעם,
12:44
it's harder to filter, we have greater tools.
269
748771
2633
קשה יותר לסנן ושיש לנו כלים יותר חזקים.
12:47
We have free Internet tools that allow us,
270
751404
1863
יש כלי אינטרנט חינמיים המאפשרים לנו,
12:49
help us do this kind of investigation.
271
753267
2226
המסייעים לנו לעשות סוג כזה של חקירה.
12:51
We have algorithms that are smarter than ever before,
272
755493
1823
יש לנו אלגוריתמים חכמים יותר מאי-פעם,
12:53
and computers that are quicker than ever before.
273
757316
2421
ומחשבים מהירים יותר מאשר אי-פעם בעבר.
12:55
But here's the thing. Algorithms are rules. They're binary.
274
759737
3427
אבל כאן צריך לשים לב. אלגוריתמים הם כללים כתובים. הם בינאריים.
12:59
They're yes or no, they're black or white.
275
763164
1785
הם כן או לא, שחור או לבן.
13:00
Truth is never binary. Truth is a value.
276
764949
3554
האמת אף פעם לא בינארית. האמת היא ערך.
13:04
Truth is emotional, it's fluid, and above all, it's human.
277
768503
4664
האמת היא רגשית, היא משתנה, ומעל לכל, היא אנושית.
13:09
No matter how quick we get with computers, no matter
278
773167
2107
לא משנה כמה מהירים המחשבים שלנו, לא משנה
13:11
how much information we have, you'll never be able
279
775274
2384
כמה מידע יש לנו, לעולם לא תהיה לנו האפשרות
13:13
to remove the human from the truth-seeking exercise,
280
777658
2996
לוותר על האדם במשימה לחיפוש האמת,
13:16
because in the end, it is a uniquely human trait.
281
780654
3658
כי בסופו של דבר, חיפוש האמת זו תכונה אנושית ייחודית.
13:20
Thanks very much. (Applause)
282
784312
4000
תודה רבה. (מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Markham Nolan - JournalistThe managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether.
Why you should listen
Markham calls himself a "literary mercenary." His main responsibility is to sift through news and information to see what's true and what's not. In the era of the ubiquitous and immediate cell phone photo, Twitter message and YouTube video, how do we verify and validate a piece of information arriving, say, from a region at war or one going through a natural disaster? As the managing editor of Storyful, that's a question he has to answer daily.
Markham Nolan | Speaker | TED.com