A hazugság-felderítés új megközelítése a valós bírósági eseteket használja fel

A nagy tétű bírósági ügyekben hazugságot beszélő emberek körültekintő megfigyelésével a Michigani Egyetem kutatói egyedülálló, valós adatokon alapuló hazugság-felderítő szoftvert fejlesztenek.

Hazugság-felderítő modelljük figyelembe veszi mind a személy szavait, mind gesztusait, és a poligráftól eltérően a munkavégzéshez nincs szüksége a hangszóró megérintésére.

Kísérletek során a prototípus akár 75 százalékos pontossággal azonosította a hazugságot mondó embert (a vizsgálati eredmények alapján), összehasonlítva az emberek alig 50 százalékos pontszámával. Az eszköz egy nap hasznos lehet a biztonsági ügynökök, az esküdtek és még a mentálhigiénés szakemberek számára is.

A kutatók szerint több vörös zászlót azonosítottak a hazug viselkedésről. Például a videókban a hazug emberek jobban mozgatták a kezüket. Megpróbáltak biztosabban hangzani. És némiképp ellentmondásos módon valamivel nagyobb valószínűséggel néztek kérdezőik szemébe, mint az emberek, akiket más magatartásformák mellett igaznak mondtak.

A szoftver fejlesztése érdekében a kutatók gépi tanulási technikákat alkalmaztak, hogy a tényleges kísérletek médiafigyelői által készített 120 videoklipből álljanak. Az általuk használt klipek egy része a The Innocence Project, egy nemzeti szervezet honlapjáról származik, amely a tévesen elítéltek felmentéséért dolgozik.

A mű „valós világban” megjelenő aspektusa az egyik fő különbség.

„A laboratóriumi kísérletek során nehéz olyan beállítást létrehozni, amely az embereket arra ösztönzi, hogy valóban hazudjanak. A tét nem elég magas. ”- mondta Dr. Rada Mihalcea, a számítástechnika és a mérnöki professzor, aki Dr. Mihai Burzóval, a Michigani Egyetem gépészmérnök adjunktusával vezeti a projektet.

„Jutalmat tudunk ajánlani, ha az emberek jól hazudhatnak - fizessék meg őket, hogy meggyőzzék egy másik személyt arról, hogy valami hamis igaz. De a való világban van igazi motiváció a megtévesztésre. ”

A videók vádlottak és tanúk vallomását tartalmazzák. A klipek felében a téma hazugnak tekinthető. Annak megállapítására, hogy ki mond igazat, a kutatók összevetették vallomásaikat a tárgyalási ítéletekkel.

A kutatók átírták a hangot, beleértve az olyan hangos kitöltést is, mint „hm, ah és uh”. Ezután elemezték, hogy az alanyok milyen gyakran használtak különféle szavakat vagy szavak kategóriáit. Megszámolták a videók mozdulatait is az interperszonális interakciók szabványos kódolási sémájának alkalmazásával, amely a fej, a szem, a homlok, a száj és a kéz kilenc különböző mozgását értékeli.

Aztán betáplálták az adatokat a rendszerükbe, lehetővé téve a videók rendezését. Amikor a beszélő szavaiból és gesztusaiból származó bemenetet használta, 75 százalékban pontos volt a hazugság azonosítása. Ez sokkal jobb, mint az emberek, akik csak jobban jártak, mint egy érmefordítás.

"Az emberek rossz hazugságdetektorok" - mondta Mihalcea. „Ez nem az a fajta feladat, amiben természetesen jól állunk.

„Vannak olyan nyomok, amelyeket az emberek természetesen adnak, amikor megtévesztenek, de nem figyelünk eléggé oda, hogy felvegyük őket. Nem számoljuk, hogy egy ember hányszor mond „én” -t vagy felnéz. A kommunikáció magasabb szintjére koncentrálunk. "

A hazug emberek klipjeiben a kutatók a következő általános viselkedéseket találták:

• A hazugok nagyobb valószínűséggel ráncolták el vagy torzították meg az egész arcot. Ez a hazug klipek 30 százalékában, az igazak 10 százalékában volt;
• A hazugok nagyobb valószínűséggel néztek közvetlenül a kérdezőre, a hazug klipek 70, szemben az igazak 60 százalékával;
• A hazugok nagyobb valószínűséggel intettek két kézzel, a hazug klipek 40 százalékában, szemben az igazak 25 százalékával;
• A hazugok nagyobb valószínűséggel használtak hangos kitöltést, mint például az „um;”
• A hazugok nagyobb valószínűséggel határolták el magukat a cselekvéstől olyan szavakkal, mint „ő” vagy „ő”, nem pedig „én” vagy „mi”, és a bizonyosságot tükröző kifejezésekkel.

"Olyan fiziológiai paramétereket integrálunk, mint a pulzus, a légzés gyakorisága és a testhőmérséklet ingadozása, mindezt nem invazív hőképalkotással összegyűjtve" - ​​mondta Burzo. „A megtévesztés észlelése nagyon nehéz probléma. Különböző nézőpontokból állunk rá. ”

Ehhez a munkához a kutatók maguk osztályozták a gesztusokat, ahelyett, hogy a számítógépen csinálták volna. Folyamatosan képzik a számítógépet erre.

Az eredményeket a multimodális interakciókról szóló nemzetközi konferencián mutatták be, és a 2015-ös konferencia anyagában teszik közzé.

Forrás: Michigani Egyetem