YouTuber Colsto poznat je po pronalaženju skrivenih lokacija na temelju različitih tragova. Dosad je, među ostalim, pokušavao otkriti mjesta na kojima su snimljene naslovnice albuma, gdje se nalazi autor kanala Primitive Technology, pa čak i lokaciju Andrewa Tatea.

U svojem najnovijem videu predstavio je metodu koja bi mogla biti još impresivnija, ali i zabrinjavajuća. Pokazao je kako je moguće otkriti mjesto nastanka snimke analizom jedva čujnih zvukova zrakoplova u pozadini.

Zvuk zrakoplova kao digitalni trag

Metoda se temelji na Dopplerovu efektu, odnosno promjeni frekvencije zvuka koju opažamo kada se izvor zvuka i promatrač međusobno kreću. Svi su upoznati s tim efektom kod zvuka policijske ili vatrogasne sirene: njezina se frekvencija mijenja dok se vozilo približava, prolazi pokraj nas i udaljava.

Colsto je tu pojavu iskoristio za analizu zvukova zrakoplova. Njegova metoda kombinira zvučne zapise s podacima o letovima koji su se u određenom trenutku nalazili na nebu. Velik dio tih informacija javno je dostupan zahvaljujući sustavu ADS-B (Automatic Dependent Surveillance–Broadcast). Zrakoplovi opremljeni tom tehnologijom odašilju podatke o svojoj lokaciji, brzini i visini leta, a servisi za praćenje letova ih prikupljaju i čine dostupnima javnosti.

Iako sustav ne bilježi baš svaki zrakoplov, količina dostupnih podataka i dalje je golema. U zemljama iznad kojih svakodnevno prolazi velik broj letova gotovo je uvijek moguće pronaći zrakoplov koji je u određenom trenutku bio iznad neke lokacije.

Pritom nije nužno da ih uopće čujemo. Zrakoplovi s propelerima proizvode karakteristične niskofrekventne zvukove koji mogu putovati na velike udaljenosti i biti zabilježeni mikrofonima čak i kada ih ljudsko uho ne može zamijetiti.

Od 70.000 mogućih lokacija do jedne

Kako bi demonstrirao postupak, Colsto je uzeo videosnimku snimku sa zvukom pozadine i jednostavnom niskorezolucijskom fotografije drveća. Jedine početne informacije bile su da je snimka nastala 8. rujna negdje u kontinentalnom dijelu SAD-a. Prvi korak bio je analiza zvuka pomoću spektrograma, vizualnog prikaza frekvencija zvuka tijekom vremena. Iako se na snimci čuju samo zvukovi okoliša i pjev ptica, detaljnijim pregledom Colsto je pronašao dva karakteristična traga zrakoplova između kojih je prošlo je 920 sekundi.

To je bio početak, ali ne i dovoljno precizan trag, s obzirom da je velik broj lokacija u SAD-u mogao je zabilježiti dva zrakoplova u razmaku od 920 sekundi - početna usporedba zvučnih tragova zato je dala je približno 70.000 mogućih rezultata. Colsto je taj broj smanjio na oko 15.000 tražeći mjesta na kojima su dva zrakoplova prošla u odgovarajućem vremenskom razmaku, pritom isključujući područja na kojima bi se u snimci trebali čuti i drugi zrakoplovi.

Za pronalaženje konačne lokacije bilo je potrebno analizirati suptilne razlike u obliku Dopplerovih krivulja. One, naime, mogu otkriti što je zrakoplov radio tijekom prolaska: je li ubrzavao ili usporavao, penjao se ili spuštao ili pak mijenjao smjer leta. Umjesto da pokušava ručno izdvojiti sve te informacije iz zvučnih tragova, Colsto je problemu pristupio obrnuto. Izradio je velik broj modeliranih krivulja mogućih letova, a zatim ih uspoređivao sa stvarnim podacima i ocjenjivao koliko se dobro podudaraju.

Nakon što je pronašao vrlo uvjerljivog kandidata, identificirao je konkretne letove i dodatno suzio područje pretrage. Na kraju je uz pomoć Google Street Viewa uspio pronaći točnu sigurnosnu kameru koja je zabilježila izvornu snimku.

Čak i pozadinski šum može otkriti lokaciju

Colstov eksperiment impresivan je tehnički pothvat, ali istodobno otvara ozbiljna pitanja o privatnosti. Pokazuje da čak i obična snimka bez prepoznatljivih vizualnih elemenata može sadržavati dovoljno informacija za otkrivanje lokacije na kojoj je nastala. Ipak, postoje važna ograničenja. Velika količina javno dostupnih podataka o letovima znači da je potrebno imati barem neke početne informacije kojima se pretraga može suziti. Ako istraživač raspolaže samo zvukom, bez ikakvih podataka o vremenu ili području nastanka snimke, pronalaženje odgovarajućeg leta postaje znatno teže.

Kada snimka sadrži odgovarajuće zvukove zrakoplova, a poznato je barem približno vrijeme ili područje snimanja, ova metoda može precizno otkriti njezino podrijetlo, zaključuje Gizmodo.