Simple view
Full metadata view
Authors
Statistics
AI-generated images and reality distortion among social media users
2025
book section
article
Publisher
Uniwersytet Jagielloński w Krakowie
80
Alternative title
Wpływ obrazów wygenerowanych przez AI na zniekształcenie obrazu rzeczywistości wśród użytkowników mediów społecznościowych
Author
Obara Aleksandra
Editor
Korycińska Paloma
Volume
7
Book title / Journal title
Horyzonty informacji
Place
Kraków
Publisher
Uniwersytet Jagielloński, Biblioteka Jagiellońska
Pages
134-165
ISBN
978-83-67127-69-1
Keywords in Polish
generatywne AI
media społecznościowe
obrazy wygenerowane przez AI
sztuczna inteligencja
zniekształcenie rzeczywistości
Keywords in English
AI-generated images
artificial intelligence
generative AI
reality distortion
social media
Date accessed
2025-12-23
Language
English
Book language / Journal language
Polish
Abstract in Polish
Szybkość, z jaką treści generowane przez sztuczną inteligencję (AI) rozprzestrzeniają się na platformach społecznościowych, wywołała debatę na temat ich wpływu na ocenę autentyczności informacji przez użytkowników. Naukowe rozpoznania tej kwestii są jednak wciąż nieliczne. W pracy przedstawiono wyniki badania sondażowego, którego głównym celem było sprawdzenie, czy użytkownicy mediów społecznościowych potrafią odróżnić obrazy sztuczne od autentycznych i poznanie ich nastawienia do takich obrazów. Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród młodych dorosłych (18-25 lat) aktywnych użytkowników mediów społecznościowych nie potwierdziły hipotezy o ujemnej korelacji między ekspozycją na obrazy generowane przez AI a umiejętnością ich rozpoznawania. Wyniki sugerują, że istnieje słaba dodatnia korelacja między ekspozycją na obrazy generowane przez AI a wynikami uczestników w rozpoznawaniu obrazów generowanych przez AI.
Abstract in English
The speed at which AI-generated content is spreading across social media platforms sparked a debate on its presence in digital media. Understanding the way generative AI works, as well as its intended role in revolutionizing social media spaces, is a critical point of discussion regarding AI-generated content’s influence on social media users’ perception of what is real and what is artificial online. However, research on that matter is only emerging; therefore, it is quite limited. The main objective of this study was to explore whether social media users could distinguish between artificial and authentic images, and to assess their attitude toward such images. To study this, a survey was distributed among young adult (18-25 years old) active social media users and then analyzed. The analysis revealed that the hypothesis of a negative correlation between exposure to AI-generated images and the ability to recognize them was not supported. The finding suggests that there is a slight positive correlation between exposure to AI-generated images and participants’ performance in recognizing AI-generated images.
| dc.abstract.en | The speed at which AI-generated content is spreading across social media platforms sparked a debate on its presence in digital media. Understanding the way generative AI works, as well as its intended role in revolutionizing social media spaces, is a critical point of discussion regarding AI-generated content’s influence on social media users’ perception of what is real and what is artificial online. However, research on that matter is only emerging; therefore, it is quite limited. The main objective of this study was to explore whether social media users could distinguish between artificial and authentic images, and to assess their attitude toward such images. To study this, a survey was distributed among young adult (18-25 years old) active social media users and then analyzed. The analysis revealed that the hypothesis of a negative correlation between exposure to AI-generated images and the ability to recognize them was not supported. The finding suggests that there is a slight positive correlation between exposure to AI-generated images and participants’ performance in recognizing AI-generated images. | |
| dc.abstract.pl | Szybkość, z jaką treści generowane przez sztuczną inteligencję (AI) rozprzestrzeniają się na platformach społecznościowych, wywołała debatę na temat ich wpływu na ocenę autentyczności informacji przez użytkowników. Naukowe rozpoznania tej kwestii są jednak wciąż nieliczne. W pracy przedstawiono wyniki badania sondażowego, którego głównym celem było sprawdzenie, czy użytkownicy mediów społecznościowych potrafią odróżnić obrazy sztuczne od autentycznych i poznanie ich nastawienia do takich obrazów. Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród młodych dorosłych (18-25 lat) aktywnych użytkowników mediów społecznościowych nie potwierdziły hipotezy o ujemnej korelacji między ekspozycją na obrazy generowane przez AI a umiejętnością ich rozpoznawania. Wyniki sugerują, że istnieje słaba dodatnia korelacja między ekspozycją na obrazy generowane przez AI a wynikami uczestników w rozpoznawaniu obrazów generowanych przez AI. | |
| dc.contributor.author | Obara, Aleksandra | |
| dc.contributor.editor | Korycińska, Paloma - 129158 | |
| dc.date.accession | 2025-12-23 | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-23T11:34:33Z | |
| dc.date.available | 2025-12-23T11:34:33Z | |
| dc.date.createdat | 2025-12-23T11:34:14Z | en |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.date.openaccess | 0 | |
| dc.description.abstract | Celem podjętym w artykule jest prześledzenie, w jaki sposób pozornie marginalny błąd typograficzny, obecny w monografii naukowej i następnie powielony w jej przekładzie, może stać się punktem wyjścia do pogłębionej refleksji nad specyfiką dyskursu właściwego dla nauk humanistycznych, ze szczególnym uwzględnieniem badań z zakresu kultury wizualnej. Jednym z istotnych wyróżników tego dyskursu jest jego polifoniczny charakter, manifestujący się w złożonej sieci relacji intertekstualnych, w tym także w subtelnych mechanizmach ironii intertekstualnej. Część znaczeń wyłania się bezpośrednio z tekstu (intentio operis), niezależnie od autorskiej intencji (intentio auctoris). W związku z tym próby ujednoznacznienia i obiektywizacji przekładanego tekstu mogą prowadzić do zatarcia jego intertekstualnego wymiaru. Studium błędu ukazuje również addytywną funkcję przekładu naukowego, który może pełnić rolę działania badawczego zmierzającego do zastosowania określonej teorii w nowym kontekście. W takim ujęciu przekład staje się narzędziem wspomagającym realizację nadrzędnego celu tłumacza-naukowca: przygotowania i publikacji własnej monografii naukowej. | |
| dc.description.abstract | The purpose of this article is to demonstrate how a typographical error found in a scholarly monograph, and subsequently reproduced in its translation, can serve as a point of reflection on the specificity of discourse within the humanities, particularly in the field of visual culture studies. The analysis seeks to demonstrate that one of the key features of this discourse is its polyphonic character, which manifests in a complex network of intertextual relations, including subtle mechanisms of intertextual irony. It is emphasised that part of a text's meaning emerges from the text itself (intentio operis), independently of the author's intention (intentio auctoris). Consequently, any efforts to clarify or objectify such texts during the process of translation may result in the erasure of their intertextual dimension. The error analysis also reveals the additive function of scholarly translation, which may take the form of in-depth interpretation. This is defined as a research activity aimed at applying a given theoretical framework in a new context. From this standpoint, translation can be regarded as a tool that assists the translator-scholar in the pursuit of a higher objective: namely, the preparation and publication of their own academic monograph. | |
| dc.description.accesstime | w momencie opublikowania | |
| dc.description.physical | 134-165 | |
| dc.description.version | ostateczna wersja wydawcy | |
| dc.description.volume | 7 | |
| dc.identifier.bookweblink | https://ruj.uj.edu.pl/entities/publication/57912ed9-6f89-4a12-a26f-c7b911700e87 | |
| dc.identifier.isbn | 978-83-67127-69-1 | |
| dc.identifier.project | DRC AI | |
| dc.identifier.uri | https://ruj.uj.edu.pl/handle/item/568231 | |
| dc.identifier.weblink | https://ruj.uj.edu.pl/entities/publication/57912ed9-6f89-4a12-a26f-c7b911700e87 | |
| dc.language | eng | |
| dc.language.container | pol | |
| dc.language.iso | pol | |
| dc.place | Kraków | |
| dc.publisher | Uniwersytet Jagielloński, Biblioteka Jagiellońska | |
| dc.publisher.ministerial | Uniwersytet Jagielloński w Krakowie | |
| dc.rights | Udzielam licencji. Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 4.0 Międzynarodowa | |
| dc.rights.licence | CC-BY-NC | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.pl | |
| dc.share.type | otwarte repozytorium | |
| dc.source.integrator | false | |
| dc.subject.en | AI-generated images | |
| dc.subject.en | artificial intelligence | |
| dc.subject.en | generative AI | |
| dc.subject.en | reality distortion | |
| dc.subject.en | social media | |
| dc.subject.pl | generatywne AI | |
| dc.subject.pl | media społecznościowe | |
| dc.subject.pl | obrazy wygenerowane przez AI | |
| dc.subject.pl | sztuczna inteligencja | |
| dc.subject.pl | zniekształcenie rzeczywistości | |
| dc.subtype | Article | |
| dc.title | AI-generated images and reality distortion among social media users | |
| dc.title.alternative | Wpływ obrazów wygenerowanych przez AI na zniekształcenie obrazu rzeczywistości wśród użytkowników mediów społecznościowych | |
| dc.title.container | Horyzonty informacji | |
| dc.type | BookSection | |
| dspace.entity.type | Publication | en |
dc.abstract.en
The speed at which AI-generated content is spreading across social media platforms sparked a debate on its presence in digital media. Understanding the way generative AI works, as well as its intended role in revolutionizing social media spaces, is a critical point of discussion regarding AI-generated content’s influence on social media users’ perception of what is real and what is artificial online. However, research on that matter is only emerging; therefore, it is quite limited. The main objective of this study was to explore whether social media users could distinguish between artificial and authentic images, and to assess their attitude toward such images. To study this, a survey was distributed among young adult (18-25 years old) active social media users and then analyzed. The analysis revealed that the hypothesis of a negative correlation between exposure to AI-generated images and the ability to recognize them was not supported. The finding suggests that there is a slight positive correlation between exposure to AI-generated images and participants’ performance in recognizing AI-generated images. dc.abstract.pl
Szybkość, z jaką treści generowane przez sztuczną inteligencję (AI) rozprzestrzeniają się na platformach społecznościowych, wywołała debatę na temat ich wpływu na ocenę autentyczności informacji przez użytkowników. Naukowe rozpoznania tej kwestii są jednak wciąż nieliczne. W pracy przedstawiono wyniki badania sondażowego, którego głównym celem było sprawdzenie, czy użytkownicy mediów społecznościowych potrafią odróżnić obrazy sztuczne od autentycznych i poznanie ich nastawienia do takich obrazów. Wyniki ankiety przeprowadzonej wśród młodych dorosłych (18-25 lat) aktywnych użytkowników mediów społecznościowych nie potwierdziły hipotezy o ujemnej korelacji między ekspozycją na obrazy generowane przez AI a umiejętnością ich rozpoznawania. Wyniki sugerują, że istnieje słaba dodatnia korelacja między ekspozycją na obrazy generowane przez AI a wynikami uczestników w rozpoznawaniu obrazów generowanych przez AI. dc.contributor.author
Obara, Aleksandra dc.contributor.editor
Korycińska, Paloma - 129158 dc.date.accession
2025-12-23 dc.date.accessioned
2025-12-23T11:34:33Z dc.date.available
2025-12-23T11:34:33Z dc.date.createdaten
2025-12-23T11:34:14Z dc.date.issued
2025 dc.date.openaccess
0 dc.description.abstract
Celem podjętym w artykule jest prześledzenie, w jaki sposób pozornie marginalny błąd typograficzny, obecny w monografii naukowej i następnie powielony w jej przekładzie, może stać się punktem wyjścia do pogłębionej refleksji nad specyfiką dyskursu właściwego dla nauk humanistycznych, ze szczególnym uwzględnieniem badań z zakresu kultury wizualnej. Jednym z istotnych wyróżników tego dyskursu jest jego polifoniczny charakter, manifestujący się w złożonej sieci relacji intertekstualnych, w tym także w subtelnych mechanizmach ironii intertekstualnej. Część znaczeń wyłania się bezpośrednio z tekstu (intentio operis), niezależnie od autorskiej intencji (intentio auctoris). W związku z tym próby ujednoznacznienia i obiektywizacji przekładanego tekstu mogą prowadzić do zatarcia jego intertekstualnego wymiaru. Studium błędu ukazuje również addytywną funkcję przekładu naukowego, który może pełnić rolę działania badawczego zmierzającego do zastosowania określonej teorii w nowym kontekście. W takim ujęciu przekład staje się narzędziem wspomagającym realizację nadrzędnego celu tłumacza-naukowca: przygotowania i publikacji własnej monografii naukowej. dc.description.abstract
The purpose of this article is to demonstrate how a typographical error found in a scholarly monograph, and subsequently reproduced in its translation, can serve as a point of reflection on the specificity of discourse within the humanities, particularly in the field of visual culture studies. The analysis seeks to demonstrate that one of the key features of this discourse is its polyphonic character, which manifests in a complex network of intertextual relations, including subtle mechanisms of intertextual irony. It is emphasised that part of a text's meaning emerges from the text itself (intentio operis), independently of the author's intention (intentio auctoris). Consequently, any efforts to clarify or objectify such texts during the process of translation may result in the erasure of their intertextual dimension. The error analysis also reveals the additive function of scholarly translation, which may take the form of in-depth interpretation. This is defined as a research activity aimed at applying a given theoretical framework in a new context. From this standpoint, translation can be regarded as a tool that assists the translator-scholar in the pursuit of a higher objective: namely, the preparation and publication of their own academic monograph. dc.description.accesstime
w momencie opublikowania dc.description.physical
134-165 dc.description.version
ostateczna wersja wydawcy dc.description.volume
7 dc.identifier.bookweblink
https://ruj.uj.edu.pl/entities/publication/57912ed9-6f89-4a12-a26f-c7b911700e87 dc.identifier.isbn
978-83-67127-69-1 dc.identifier.project
DRC AI dc.identifier.uri
https://ruj.uj.edu.pl/handle/item/568231 dc.identifier.weblink
https://ruj.uj.edu.pl/entities/publication/57912ed9-6f89-4a12-a26f-c7b911700e87 dc.language
eng dc.language.container
pol dc.language.iso
pol dc.place
Kraków dc.publisher
Uniwersytet Jagielloński, Biblioteka Jagiellońska dc.publisher.ministerial
Uniwersytet Jagielloński w Krakowie dc.rights
Udzielam licencji. Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 4.0 Międzynarodowa dc.rights.licence
CC-BY-NC dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.pl dc.share.type
otwarte repozytorium dc.source.integrator
false dc.subject.en
AI-generated images dc.subject.en
artificial intelligence dc.subject.en
generative AI dc.subject.en
reality distortion dc.subject.en
social media dc.subject.pl
generatywne AI dc.subject.pl
media społecznościowe dc.subject.pl
obrazy wygenerowane przez AI dc.subject.pl
sztuczna inteligencja dc.subject.pl
zniekształcenie rzeczywistości dc.subtype
Article dc.title
AI-generated images and reality distortion among social media users dc.title.alternative
Wpływ obrazów wygenerowanych przez AI na zniekształcenie obrazu rzeczywistości wśród użytkowników mediów społecznościowych dc.title.container
Horyzonty informacji dc.type
BookSection dspace.entity.typeen
Publication Affiliations
No affiliation
Obara, Aleksandra
Wydział Zarządzania i Komunikacji Społecznej
Korycińska, Paloma
* The migration of download and view statistics prior to the date of April 8, 2024 is in progress.
Views
244
Views per month
Views per city
Warsaw
12
Krakow
10
Manama
9
Toronto
9
Kathmandu
7
Bandung
5
Manila
5
Sydney
5
Cagayan de Oro
4
Cambridge
4
Downloads
obara_ai-generated_images_and_reality_distortion_2025.pdf
768
