Gen Z synar bluffen, eller?: Ungdomars förmåga att identifiera deepfake-bilder
2025 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE credits
Student thesis
Abstract [sv]
Denna studie undersöker hur väl ungdomar i åldrarna 15-16 år kan urskilja deepfake-bilder och verkliga bilder, både med och utan ett tekniskt detekteringsverktyg som stöd.
Studien bygger på två frågeställningar kring hur väl ungdomar kan känna igen deepfake-bilder utan ett tekniskt hjälpmedel samt vilken effekt ett specifikt tekniskt hjälpmedel har på deras bedömning.
Arbetet inleddes med en jämförelse av flera olika detekteringsverktyg, där Sightengine valdes ut som det bäst lämpade. Därefter genomfördes ett kvasi-experiment med fyra skolklasser i årskurs 9, varav två klasser fungerade som kontrollgrupp och två som testgrupp. Ungdomarna fick, genom en enkät med 12 bilder, bedöma huruvida de trodde varje bild var en deepfake-bild eller verklig bild.
Resultaten visar att testklasserna identifierade deepfake-bilder med högre precision än kontrollklasserna. Resultatet visar även att tekniskt stöd i form av ett detekteringsverktyg kan förbättrade ungdomarnas förmåga att identifiera manipulerat innehåll. Förtroendet för den egna bedömningsförmågan är hög hos ungdomarna, där majoriteten bedömer sin förmåga över 5 på en skala 0-10. I kontrollklasserna var det en majoritet som svarade rätt på 7 av 12 bilder och i testklasserna en majoritet på 10 av 12 bilder.
Place, publisher, year, edition, pages
2025. , p. 48
Keywords [sv]
deepfake, AI, detektering, detektion, detekteringsverktyg, maskininlärning, generativ AI, bild, identifikation, social media, enkätstudie
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hh:diva-56643OAI: oai:DiVA.org:hh-56643DiVA, id: diva2:1974763
Subject / course
Digital Forensics
Educational program
IT Forensics and Information Security, 180 credits
Supervisors
Examiners
2025-06-242025-06-232025-10-01Bibliographically approved