Новият подход за откриване на лъжи използва съдебни дела в реалния свят

Чрез внимателно наблюдение на хора, които казват лъжи по време на съдебни дела с високи залози, изследователи от Университета в Мичиган разработват уникален софтуер за откриване на лъжи, базиран на реални данни.

Техният модел за откриване на лъжа разглежда думите и жестовете на човека и за разлика от полиграфа, не е необходимо да докосва говорителя, за да работи.

В експериментите прототипът е бил до 75 процента точен при идентифициране на това кой говори лъжа (както се определя от резултатите от изпитването), в сравнение с резултатите на хората от малко над 50 процента. Инструментът може да бъде полезен един ден за агенти по сигурността, съдебни заседатели и дори специалисти по психично здраве.

Изследователите казват, че са идентифицирали няколко червени знамена на лъжливо поведение. Например във видеоклиповете лъжливи хора движат повече ръцете си. Опитаха се да звучат по-сигурно. И донякъде противоречащо на интуицията, те бяха малко по-склонни да погледнат своите питащи в очите, отколкото хората смятаха, че казват истината, наред с друго поведение.

За да разработят софтуера, изследователите са използвали техники за машинно обучение, за да го обучат на набор от 120 видеоклипа от медийно отразяване на действителни изпитания. Някои от клиповете, които използваха, бяха от уебсайта на The Innocence Project, национална организация, която работи за оневиняване на неправомерно осъдените.

Аспектът на „реалния свят“ на работата е един от основните начини, по които е различен.

„При лабораторни експерименти е трудно да се създаде обстановка, която да мотивира хората истински да лъжат. Залогът не е достатъчно голям ”, каза д-р Рада Михалчеа, професор по компютърни науки и инженерство, който ръководи проекта с д-р Михай Бурзо, асистент по механотехника в Университета в Мичиган.

„Можем да предложим награда, ако хората могат да лъжат добре - плащайте им, за да убедите друг човек, че нещо невярно е вярно. Но в реалния свят има истинска мотивация за измама. "

Видеоклиповете включват показания както на обвиняеми, така и на свидетели. В половината от клиповете субектът се смята за лъжещ. За да определят кой казва истината, изследователите сравняват показанията си с присъди.

Изследователите са транскрибирали аудиото, включително вокално запълване като „хм, ах и ух“. След това те анализираха колко често субектите използват различни думи или категории думи. Те също така преброиха жестовете във видеоклиповете, използвайки стандартна схема за кодиране за междуличностни взаимодействия, която отчита девет различни движения на главата, очите, веждите, устата и ръцете.

След това те подадоха данните в своята система, позволявайки й да сортира видеоклиповете. Когато използваше данни от думите и жестовете на говорещия, беше 75 процента точно при идентифициране на това кой лъже. Това е много по-добре от хората, които се справят по-добре от хвърлянето на монети.

"Хората са лоши детектори на лъжата", каза Михалча. „Това не е задачата, в която естествено сме добри.

„Има улики, които хората дават по естествен път, когато са измамни, но ние не обръщаме достатъчно внимание, за да ги вдигнем. Не броим колко пъти човек казва „аз“ или поглежда нагоре. Фокусираме се върху по-високо ниво на комуникация. "

В клиповете на хора, които лъжат, изследователите откриха следното често поведение:

• Лъжците са по-склонни да мръщят или изкривяват цялото лице. Това беше при 30 процента от лъжливите клипове срещу 10 процента от правдивите;
• Лъжците са по-склонни да гледат директно към питащия, в 70 процента от лъжливите клипове срещу 60 процента от верните;
• Лъжците са по-склонни да жестикулират с двете си ръце, в 40% от лъжливите клипове, в сравнение с 25% от истинските;
• Лъжците са по-склонни да използват вокална запълване като „хм;“
• Лъжците са по-склонни да се дистанцират от действието с думи като „той“ или „тя“, а не с „аз“ или „ние“ и използвайки фрази, отразяващи сигурност.

„Интегрираме физиологични параметри като сърдечна честота, честота на дишане и колебания на телесната температура, всички събрани с неинвазивна термоизобразия“, каза Бурзо. „Откриването на измама е много труден проблем. Разбираме се от няколко различни ъгъла. "

За тази работа самите изследователи са класифицирали жестовете, вместо компютърът да го прави. Те са в процес на обучение на компютъра за това.

Констатациите бяха представени на Международната конференция за мултимодално взаимодействие и са публикувани в сборника на конференцията за 2015 г.

Източник: Мичигански университет