📸 Как фотографии рассказывают о местах. OSINT-анализ изображений

 1Сценарий-загадка (7 минут):
 2
 3Ситуация:
 4
 5- В школьном архиве найдена цифровая фотография без подписи
 6- На фото: группа учеников в форме на фоне здания
 7- Директор просит определить: где снято, когда и при каких обстоятельствах
 8- Цель: использовать только саму фотографию для получения информации
 9
10Командная работа "Детективы изображений":
11Команды получают одинаковую фотографию и ищут подсказки:
12
13Команда "Наблюдатели":
14
15- Анализируют видимые детали: архитектуру, вывески, номера домов
16- Ищут уникальные элементы: памятники, характерные здания
17- Обращают внимание на одежду, технику, транспорт
18
19Команда "Техноаналитики":
20
21- Проверяют технические свойства файла (размер, формат)
22- Ищут информацию о камере и настройках съемки
23- Анализируют качество и особенности изображения
24
25Команда "Контекст-детективы":
26
27- Ищут временные маркеры: погода, освещение, сезон
28- Анализируют поведение и позы людей
29- Ищут подсказки о событии или мероприятии
30
31Предварительные выводы команд (2-3 минуты на обсуждение)

 1Педагог показывает "правильный" анализ той же фотографии:
 2
 3Визуальный анализ:
 4
 5- Стиль архитектуры указывает на советский период
 6- Школьная форма соответствует 1980-90м годам
 7- Тени и освещение - утреннее время, осень
 8
 9Технический анализ:
10
11- EXIF данные (если есть): дата съемки, модель камеры, GPS координаты
12- Разрешение изображения указывает на цифровую камеру 2000-х
13- Артефакты сжатия говорят о публикации в интернете
14
15Обратный поиск:
16
17- Google Images находит оригинал на сайте школы
18- Yandex Images показывает похожие фото того же события
19- TinEye определяет самую раннюю публикацию
20
21Итоговый результат:
22
23- Фото сделано 1 сентября 1995 года возле школы №X
24- Событие: торжественная линейка
25- Фотограф: школьный корреспондент местной газеты
26
27Проблематизация: "Как фотографии могут рассказать больше, чем мы видим?"

 1Структура цифрового изображения (аналогия с паспортом):
 2
 3Видимая часть = "фотография в паспорте":
 4
 5- То, что мы видим глазами
 6- Композиция, цвета, объекты
 7- Люди, места, события
 8
 9Метаданные = "страницы с данными":
10
11- EXIF (Exchangeable Image File Format)
12- IPTC (International Press Telecommunications Council)
13- XMP (Extensible Metadata Platform)
14
15EXIF данные - "технический паспорт":
16
17- Дата и время съемки (когда?)
18- GPS координаты (где?)
19- Модель камеры и объектива (чем?)
20- Настройки: ISO, выдержка, диафрагма (как?)
21- Ориентация изображения
22- Программное обеспечение обработки
23
24IPTC данные - "журналистский паспорт":
25
26- Автор фотографии
27- Описание и ключевые слова
28- Место съемки (город, страна)
29- Категория события
30- Авторские права
31
32Дополнительные метаданные:
33
34- Миниатюры (thumbnails)
35- Цветовые профили
36- История редактирования
37- Геотеги социальных сетей

 1Инструменты анализа метаданных:
 2
 3Онлайн-сервисы (демонстрация):
 4
 5- Jeffrey's Image Metadata Viewer (exifdata.com)
 6- Metapicz.com
 7- Verexif.com
 8
 9Что можно узнать из EXIF:
10
11Пример анализа школьной фотографии:
12- Camera: iPhone 12 Pro
13- Date: 2023:09:01 09:15:32
14- GPS: 55.7558° N, 37.6176° E (Москва)
15- Software: Adobe Photoshop 2023
16
17Интерпретация данных:
18
19- Фото сделано 1 сентября в 9:15 утра
20- Местоположение: центр Москвы
21- Профессиональная обработка в Photoshop
22- Дорогая камера = вероятно официальное мероприятие
23
24Ограничения метаданных:
25
26- Многие соцсети удаляют EXIF при загрузке
27- Данные можно подделать или изменить
28- GPS может быть неточным (особенно в помещениях)
29- Не все камеры записывают полные метаданные

 1Как работает обратный поиск (упрощенно):
 2
 3Создание "отпечатка" изображения:
 4
 51. Компьютер анализирует формы, цвета, контуры
 62. Создает уникальный хеш (цифровой отпечаток)
 73. Сравнивает с базой данных миллионов изображений
 84. Находит точные совпадения и похожие картинки
 9
10Типы поиска по изображению:
11
12- Точные дубликаты (одно и то же фото)
13- Похожие изображения (те же объекты, другой ракурс)
14- Частичные совпадения (кадрированные версии)
15- Модифицированные версии (с фильтрами, текстом)
16
17Поисковые системы и их особенности:
18
19Google Images:
20- Самая большая база данных
21- Хорошо находит популярные изображения
22- Интеграция с веб-поиском
23- Фильтры по размеру, цвету, времени
24
25Yandex Images:
26- Лучше для русскоязычного контента
27- Хорошо работает с лицами людей
28- Находит изображения с российских сайтов
29- Более точный поиск похожих лиц
30
31TinEye:
32- Специализируется на точных совпадениях
33- Показывает историю появления изображения
34- Находит самые ранние публикации
35- Платные функции для профессионалов
36
37Bing Visual Search:
38- Хорошо работает с объектами и товарами
39- Интеграция с Microsoft экосистемой
40- Поиск похожих товаров для покупки

 1Задание 1: "Поиск оригинала" (5 минут)
 2Каждая команда получает известное фото (например, мем или популярное изображение)
 3Цель: найти самую раннюю публикацию и оригинального автора
 4
 5Алгоритм работы:
 6
 71. Загрузить в Google Images
 82. Проверить в Yandex Images  
 93. Сверить результаты с TinEye
104. Найти источник с самой ранней датой
11
12Задание 2: "Детектив модификаций" (5 минут)
13Команды получают фотографию, которая явно была отредактирована
14
15Цель: найти оригинальную, неотредактированную версию
16
17Признаки редактирования:
18- Добавленный текст или логотипы
19- Измененные цвета или фильтры
20- Кадрирование или изменение размера
21- Фотомонтаж или вставка объектов
22
23Задание 3: "Географический детектив" (5 минут)
24Поиск локации по архитектурным деталям
25Команды получают фото здания без указания места
26Используют обратный поиск для определения города/страны
27
28Стратегия поиска:
29- Сначала ищем точные совпадения
30- Затем похожие здания и архитектуру
31- Анализируем подписи и описания найденных фото
32- Сверяем с картами и Street View

 1Уровень 1: Прямые геоданные
 2- GPS координаты в EXIF данных
 3- Геотеги социальных сетей
 4- Автоматические метки местоположения
 5
 6Уровень 2: Визуальные маркеры
 7- Уличные вывески и названия
 8- Номера домов и адреса
 9- Дорожные знаки и указатели
10- Названия станций метро/остановок
11
12Уровень 3: Архитектурные особенности
13- Уникальные здания и памятники
14- Характерный архитектурный стиль
15- Ландшафтные особенности
16- Городское планирование
17
18Уровень 4: Контекстные подсказки
19- Язык на вывесках и указателях
20- Автомобильные номера
21- Стиль одежды и мода
22- Растительность и климат
23
24Уровень 5: Тени и астрономия
25- Направление и длина теней
26- Положение солнца (время дня)
27- Астрономические расчеты
28- Сезонные особенности освещения

 1Команды получают фотографию с неизвестной локацией
 2Задача: определить страну, город, и по возможности точный адрес
 3
 4Пример изображения: городская улица с кафе
 5Алгоритм геолокации:
 6
 7Шаг 1: Поиск прямых указателей (2 минуты)
 8- Читаем все вывески и надписи
 9- Ищем номера домов
10- Замечаем дорожные знаки
11- Фиксируем язык текстов
12
13Шаг 2: Архитектурный анализ (2 минуты)
14- Определяем архитектурный стиль
15- Ищем уникальные здания
16- Анализируем городское планирование
17- Обращаем внимание на инфраструктуру
18
19Шаг 3: Обратный поиск (2 минуты)
20- Загружаем фото в поисковые системы
21- Ищем точные совпадения
22- Анализируем похожие изображения
23- Проверяем подписи к найденным фото
24
25Шаг 4: Верификация (2 минуты)
26- Сверяем с Google Street View
27- Проверяем в картах (Google Maps, Yandex Maps)
28- Ищем подтверждающие детали
29- Формулируем окончательный вывод
30
31Результат: команда должна назвать страну, город и желательно улицу

 1Признаки возможной обработки изображения:
 2
 3Технические артефакты:
 4
 5- Несоответствие освещения объектов
 6- Разная резкость элементов на одной глубине
 7- Неестественные границы объектов
 8- Повторяющиеся паттерны (клонирование)
 9- Различия в зернистости разных областей
10
11Логические несоответствия:
12
13- Тени падают в разные стороны
14- Неправильные пропорции объектов
15- Анахронизмы (объекты не той эпохи)
16- Физически невозможные ситуации
17- Несоответствие времени года/погоды
18
19Метаданные-подсказки:
20
21- Отсутствие EXIF данных (подозрительно)
22- История редактирования в метаданных
23- Несоответствие даты создания и содержимого
24- Неестественные технические параметры

 1Команды получают набор из 5 изображений:
 2
 3- 2 подлинные фотографии
 4- 2 обработанные, но реалистичные
 5- 1 очевидный фотомонтаж
 6
 7Задача: определить подлинность каждого изображения
 8
 9Алгоритм анализа (10 минут работы команд):
10
111. Визуальный осмотр (2 минуты на изображение)
12   - Общее впечатление: выглядит ли естественно?
13   - Освещение: согласованы ли источники света?
14   - Тени: соответствуют ли направлению света?
15   - Резкость: одинакова ли для объектов на одном расстоянии?
16
172. Технический анализ (1 минута на изображение)
18   - Проверка метаданных
19   - Поиск в интернете (возможно, найдем оригинал)
20   - Анализ артефактов сжатия
21
223. Логический анализ (1 минута на изображение)
23   - Возможна ли такая ситуация в реальности?
24   - Соответствуют ли детали времени и месту?
25   - Нет ли анахронизмов или несоответствий?
26
27Обсуждение результатов (2 минуты):
28
29- Команды представляют свои выводы
30- Педагог раскрывает правильные ответы
31- Анализ ошибок и успешных находок

 1Источники информации о времени:
 2
 3Прямые временные маркеры:
 4
 5- EXIF данные с временной меткой
 6- Видимые часы или календари на фото
 7- Даты на документах или газетах
 8- Временные штампы на изображении
 9
10Косвенные временные признаки:
11
12- Модели автомобилей на фото
13- Стиль одежды и причесок
14- Технологии: телефоны, компьютеры
15- Архитектура и состояние зданий
16- Политическая реклама или плакаты
17
18Сезонные и погодные маркеры:
19
20- Состояние растительности
21- Одежда людей (летняя/зимняя)
22- Погодные условия
23- Длина дня (по освещению)
24
25Исторические контекстные маркеры:
26
27- События на заднем плане
28- Политические символы
29- Реклама и брендинг
30- Культурные явления

 1Команды получают исторические фотографии без указания дат
 2Задача: определить примерное время съемки с точностью до десятилетия
 3
 4Пример изображений:
 5
 6- Уличная сцена 1980-х годов
 7- Школьный класс 1990-х
 8- Технологическая выставка 2000-х
 9- Городской пейзаж 2010-х
10
11Алгоритм датировки (8 минут работы):
12
131. Поиск технологических маркеров (2 минуты)
14   - Модели автомобилей
15   - Электроника и гаджеты
16   - Компьютеры и телефоны
17   - Камеры и фототехника
18
192. Анализ культурных признаков (2 минуты)
20   - Стиль одежды
21   - Прически и мода
22   - Музыкальные и культурные ссылки
23   - Политические символы
24
253. Архитектурный и городской анализ (2 минуты)
26   - Состояние зданий
27   - Городская инфраструктура
28   - Реклама и вывески
29   - Транспортная система
30
314. Верификация через поиск (2 минуты)
32   - Обратный поиск изображения
33   - Поиск похожих фото того же периода
34   - Проверка исторических архивов
35
36Презентация результатов (3 минуты):
37
38- Каждая команда представляет датировку одного изображения
39- Обоснование выбранного периода
40- Ключевые признаки, которые помогли в определении
41- Сравнение методов разных команд

 1Финальный квест: "Найди место съемки"
 2
 3Команды получают фотографию с максимально сложной задачей геолокации
 4О
 5собенности изображения:
 6- Нет явных географических маркеров
 7- Нет текста на языке, указывающем на страну
 8- Обычная городская или природная сцена
 9- Требует комплексного анализа и дедукции
10
11Пример: фотография железнодорожной станции без вывесок
12
13Комплексный алгоритм геолокации (8 минут):
14
151. Первичный визуальный анализ (1 минута)
16   - Тип архитектуры и строительных материалов
17   - Растительность и ландшафт
18   - Инфраструктура и планировка
19   - Стиль и эпоха строительства
20
212. Поиск уникальных элементов (2 минуты)
22   - Особенности конструкции здания
23   - Характерные детали архитектуры
24   - Уникальные объекты или памятники
25   - Специфические технические решения
26
273. Обратный поиск и сравнение (2 минуты)
28   - Поиск похожих архитектурных стилей
29   - Сравнение с известными местами
30   - Поиск по архитектурным деталям
31   - Анализ результатов поиска
32
334. Контекстный анализ (2 минуты)
34   - Климатические особенности
35   - Экономическое развитие региона
36   - Историческое время постройки
37   - Культурные особенности
38
395. Верификация гипотезы (1 минута)
40   - Проверка в Google Street View
41   - Сравнение с картами
42   - Поиск дополнительных фото локации
43   - Окончательное подтверждение
44
45Презентация и обсуждение (2 минуты):
46
47- Команды представляют свои версии местоположения
48- Объяснение логики рассуждений
49- Обсуждение использованных методов
50- Раскрытие правильного ответа с объяснением

 1Этические дилеммы OSINT-анализа изображений:
 2
 3Ситуация 1: "Случайные прохожие на фото"
 4Сценарий: В процессе геолокации вы можете идентифицировать людей на заднем плане
 5
 6Вопросы:
 7- Можно ли использовать лица людей для поиска их профилей в соцсетях?
 8- Как быть, если в кадре оказались дети?
 9- Нужно ли скрывать/размывать лица при публикации результатов анализа?
10
11Ситуация 2: "Частная собственность в кадре"
12Сценарий: На фото видны номера домов, автомобилей, частные дворы
13
14Дилемма:
15- Можно ли публиковать точные адреса частных домов?
16- Как защитить приватность владельцев недвижимости?
17- Где граница между публичным и частным пространством?
18
19Ситуация 3: "Коммерческое использование анализа"
20Сценарий: Компания просит проанализировать фото конкурентов
21
22Этические вопросы:
23- Можно ли использовать OSINT для коммерческого шпионажа?
24- Как отличить законное исследование от недобросовестной конкуренции?
25- Какие ограничения должны быть у коммерческого OSINT?
26
27Принципы этичного анализа изображений:
28
29🎯 Пропорциональность: цель должна оправдывать глубину анализа
30🛡️ Минимизация вреда: не причинять ущерб людям, случайно попавшим в кадр
31🤝 Прозрачность: быть открытым в отношении методов анализа
32⚖️ Законность: соблюдать авторские права и законы о приватности
33🧠 Ответственность: понимать последствия публикации результатов

 1Защита собственных изображений:
 2
 3Для пользователей:
 4
 5- Отключение геотегов в настройках камеры/телефона
 6- Проверка метаданных перед публикацией фото
 7- Использование приложений для удаления EXIF
 8- Осторожность с фото, содержащими личную информацию
 9
10Для исследователей:
11
12- Получение разрешения на анализ изображений (когда возможно)
13- Анонимизация лиц и персональных данных в отчетах
14- Соблюдение авторских прав при использовании чужих фото
15- Документирование этических решений в процессе анализа
16
17Технические меры защиты:
18
19- Водяные знаки для защиты авторских прав
20- Низкое разрешение для публичных версий
21- Специальные техники против обратного поиска
22- Шифрование метаданных для конфиденциальных изображений

 1Основные типы метаданных:
 2=============================
 3EXIF (технические данные):
 4
 5- Date/Time: когда сделан снимок
 6- GPS: координаты места съемки
 7- Camera Make/Model: производитель и модель камеры
 8- Lens: информация об объективе
 9- Exposure: выдержка, диафрагма, ISO
10- Software: программа обработки
11
12IPTC (журналистские данные):
13
14- Author: автор фотографии
15- Caption: описание изображения
16- Keywords: ключевые слова
17- Location: место съемки
18- Copyright: авторские права
19
20Инструменты анализа:
21===================
22Онлайн-сервисы:
23
24- Jeffrey's Image Metadata Viewer
25- Metapicz.com
26- Verexif.com
27- FotoForensics (для анализа обработки)
28
29Поиск по изображению:
30
31- Google Images: универсальный поиск
32- Yandex Images: русскоязычный контент
33- TinEye: поиск точных совпадений
34- Bing Visual Search: поиск объектов
35
36Признаки обработки изображения:
37===============================
38Технические:
39
40- Различия в освещении объектов
41- Неоднородность зернистости
42- Артефакты сжатия
43- Повторяющиеся пиксели (клонирование)
44
45Логические:
46
47- Несоответствие теней
48- Неправильные пропорции
49- Анахронизмы
50- Физическая невозможность сцены
51
52Этические принципы:
53
54==================
55- Пропорциональность анализа цели
56- Защита приватности случайных людей
57- Соблюдение авторских прав
58- Прозрачность методов исследования
59- Ответственность за результаты

 1Предварительный анализ:
 2
 3□ Определена цель анализа изображения
 4□ Оценены этические аспекты исследования
 5□ Получены необходимые разрешения (если требуются)
 6□ Сделана копия оригинального файла
 7
 8Технический анализ:
 9
10□ Извлечены и проанализированы EXIF данные
11□ Проверены IPTC и XMP метаданные
12□ Оценено качество и разрешение изображения
13□ Проанализированы артефакты сжатия
14
15Визуальный анализ:
16
17□ Проведен общий осмотр изображения
18□ Выявлены уникальные визуальные элементы
19□ Проанализированы освещение и тени
20□ Оценена естественность сцены
21
22Поиск и верификация:
23
24□ Выполнен обратный поиск в нескольких системах
25□ Найдены и проанализированы похожие изображения
26□ Проверена история публикации изображения
27□ Верифицированы результаты через независимые источники
28
29Геолокация (если необходима):
30
31□ Поиск прямых географических маркеров
32□ Анализ архитектурных особенностей
33□ Использование контекстных подсказок
34□ Верификация через карты и Street View
35
36Временной анализ:
37
38□ Проверка временных меток в метаданных
39□ Поиск временных маркеров на изображении
40□ Анализ сезонных и погодных признаков
41□ Оценка исторического контекста
42
43Документирование результатов:
44
45□ Записаны все источники и методы анализа
46□ Сохранены скриншоты ключевых находок
47□ Документированы этические решения
48□ Подготовлен отчет с выводами и ограничениями

 1Демонстрационные материалы:
 2
 3- Интерактивная презентация "Цифровая ДНК изображений"
 4- Коллекция учебных изображений с различными типами метаданных
 5- Видео-демонстрация работы с инструментами анализа (10 минут)
 6- Примеры успешной геолокации из реальных OSINT-кейсов
 7
 8Практические инструменты:
 9
10- Закладки на основные сервисы анализа метаданных
11- Подборка изображений для тренировки навыков
12- Шаблоны для документирования процесса анализа
13- Примеры этических дилемм с вариантами решений
14
15Дополнительные материалы:
16
17- Статьи о развитии технологий анализа изображений
18- Интервью с экспертами по цифровой криминалистике
19- Примеры известных случаев OSINT-расследований
20- Руководства по защите приватности в изображениях
21
22Инструменты для практики:
23
24- Безопасная коллекция изображений для анализа
25- Симулятор метаданных для обучения
26- Интерактивные задания по детекции фотомонтажа
27- Географические квизы на основе реальных фотографий

 1Технические требования:
 2
 3- Компьютеры с доступом к интернету
 4- Современные браузеры с поддержкой загрузки изображений
 5- Доступ к сервисам анализа метаданных
 6- Возможность работы с файлами изображений
 7
 8Протокол безопасности:
 9
10- Использование только заранее подготовленных изображений
11- Запрет на анализ личных фотографий одноклассников
12- Обязательное обсуждение этических аспектов каждого задания
13- Контроль за соблюдением авторских прав
14
15Этические гарантии:
16
17- Все изображения для анализа - из открытых источников или созданы специально
18- Лица людей размыты или получено согласие на использование
19- Акцент на образовательных целях анализа
20- Обучение ответственному использованию полученных навыков
21
22Защита персональных данных:
23
24- Никакого анализа изображений с персональными данными учащихся
25- Использование анонимизированных примеров
26- Обучение техникам защиты собственной приватности
27- Формирование понимания последствий публикации фотографий

 1Базовый уровень:
 2
 3- Фокус на основах: что такое метаданные и зачем они нужны
 4- Простые задания по обратному поиску изображений
 5- Больше внимания этическим аспектам
 6- Работа с очевидными примерами обработки изображений
 7
 8Средний уровень:
 9
10- Полная программа урока с практическими заданиями
11- Самостоятельная работа с инструментами анализа
12- Участие во всех лабораторных работах
13- Создание собственных кейсов для анализа
14
15Продвинутый уровень:
16
17- Углубленное изучение технических аспектов метаданных
18- Знакомство с продвинутыми инструментами анализа
19- Роль экспертов-консультантов для других команд
20- Исследование сложных кейсов геолокации и верификации
21- Изучение методов защиты от анализа изображений
22
23Для увлеченных:
24
25- Дополнительные материалы о цифровой криминалистике
26- Изучение алгоритмов машинного зрения
27- Участие в создании инструментов анализа
28- Исследование карьерных возможностей в области форензики

 1Типичные проблемы и решения:
 2
 3"Не могу найти метаданные":
 4
 5→ Объяснить, что многие сайты удаляют EXIF при загрузке
 6→ Показать разницу между оригинальными файлами и веб-версиями
 7→ Научить искать альтернативные источники метаданных
 8
 9"Обратный поиск ничего не находит":
10
11→ Попробовать разные поисковые системы
12→ Использовать кадрированные части изображения
13→ Поискать похожие, а не точные совпадения
14→ Применить дополнительные ключевые слова
15
16"Не могу определить, где снято фото":
17
18→ Начать с очевидных деталей (язык, архитектура)
19→ Использовать процесс исключения по регионам
20→ Искать уникальные элементы, а не общие
21→ Обратиться за помощью к команде
22
23"Сомневаюсь в подлинности изображения":
24
25→ Проверить техническую согласованность элементов
26→ Поискать оригинал через обратный поиск
27→ Проанализировать логическую целостность сцены
28→ При сомнениях отметить как "требует дополнительной проверки"
29
30"Этические сомнения по поводу анализа":
31
32→ Остановить работу и обсудить с учителем
33→ Применить принцип "не навреди"
34→ Рассмотреть альтернативные подходы к задаче
35→ Документировать этическое решение

 1Технические навыки анализа (35%):
 2
 3- Умение извлекать и интерпретировать метаданные
 4- Навыки работы с инструментами обратного поиска
 5- Способность к детекции обработки изображений
 6- Эффективность геолокации и временного анализа
 7
 8Аналитические способности (30%):
 9
10- Логичность выводов на основе визуального анализа
11- Способность к синтезу информации из разных источников
12- Критическое мышление при оценке достоверности
13- Креативность в решении сложных задач идентификации
14
15Методологическая грамотность (20%):
16
17- Систематичность подхода к анализу
18- Документирование процесса исследования
19- Верификация результатов через независимые источники
20- Понимание ограничений используемых методов
21
22Этическая компетентность (15%):
23
24- Соблюдение принципов этичного анализа изображений
25- Понимание вопросов приватности и согласия
26- Ответственный подход к публикации результатов
27- Способность к этической рефлексии в сложных ситуациях

 1Текущее оценивание:
 2
 3- Наблюдение за работой в лабораториях
 4- Устная обратная связь по результатам каждого задания
 5- Самооценка эффективности использованных методов
 6- Взаимооценка этичности подходов к анализу
 7
 8Итоговое оценивание:
 9
10- Портфолио результатов анализа изображений с комментариями
11- Рефлексивный отчет о наиболее интересных находках
12- Создание собственного кейса для анализа одноклассниками
13- Презентация этических принципов анализа изображений
14
15Критерии выставления отметок:
16
17"5" - мастерское владение инструментами + глубокий аналитический подход + 
18      строгое соблюдение этических принципов + креативность в решении задач
19
20"4" - уверенное использование основных инструментов + логичный анализ + 
21      понимание этических аспектов + качественная верификация
22
23"3" - базовые навыки работы с метаданными + простейший визуальный анализ + 
24      понимание основных этических принципов + способность к обратному поиску
25
26Дополнительные баллы:
27
28- За выявление сложных случаев обработки изображений
29- За особенно креативные подходы к геолокации
30- За помощь одноклассникам в освоении инструментов
31- За глубокую этическую рефлексию в дискуссиях

 1Исследовательский проект "История в пикселях":
 2
 3Задача: Провести комплексный анализ 3-5 исторических фотографий 
 4из семейного архива или публичных источников
 5
 6Требования:
 7- Выбрать изображения разных эпох (минимум 20 лет между ними)
 8- Провести полный технический анализ метаданных
 9- Выполнить временную идентификацию и обоснование датировки
10- Попытаться определить географическое местоположение
11- Использовать обратный поиск для поиска дополнительной информации
12
13Структура отчета:
14
151. Техническая часть:
16   - Анализ метаданных каждого изображения
17   - Результаты обратного поиска
18   - Оценка подлинности и возможной обработки
19
202. Аналитическая часть:
21   - Временной анализ с обоснованием датировки
22   - Географическая идентификация (если возможна)
23   - Исторический контекст изображений
24
253. Этическая часть:
26   - Обоснование выбора изображений для анализа
27   - Соблюдение принципов приватности
28   - Рефлексия этических дилемм в процессе работы
29
304. Творческая часть:
31   - Создание "цифровой выставки" с анализируемыми изображениями
32   - Написание "детективной истории" одного из изображений
33   - Рекомендации по защите приватности в цифровую эпоху
34
35Дополнительные опции:
36
37- Анализ эволюции фотографических технологий
38- Исследование изменения городского ландшафта во времени
39- Сравнение методов различных поисковых систем
40- Создание гида по защите метаданных для семьи
41
42Критерии оценки:
43
44- Техническая грамотность анализа
45- Глубина исторического исследования
46- Соблюдение этических принципов
47- Креативность презентации результатов
48- Качество рефлексии и выводов