Ученые нашли легкий способ определять ложь

Исследователям из Университета штата Нью-Йорк в Буффало (США) удалось разработать ПО, которое позволяет отличать ложь от правды лучше, чем это делают полицейские и психологи. Но так ли это — покажут углублённые испытания новой технологии.

Существующие психологические методики — анализ мимики, движений глаз и т. п. — обеспечивают даже лучшим из профессионалов всего 65% вероятности вскрытия лжи. Это не много. Даже если бы решение о правдивости говорящего принималось случайно, результаты были бы лишь на 15% хуже. Согласно исследованию американской Национальной академии наук, такой же результат даёт и полиграф, практическое значение которого, таким образом, не стоит преувеличивать. Не менее противоречивые данные приносит «сыворотка правды» (в любом из своих вариантов). Уже не раз отмечалось, что даже выглядящие психически здоровыми граждане под воздействием «сыворотки правды» выдают проникновенно-откровенные истории о том, как их похищали инопланетяне (а то и наоборот).

Всё это значит, что достоверных средств выявления лжи у нас нет, хотя практическая необходимость в них налицо. Марк Франк, разработчик новой технологии, потратил год на её доводку и недавно провёл серию экспериментов, которые должны были подтвердить или опровергнуть возможность компьютерного анализа правдивости слов человека.

Сорок участников эксперимента представляли разные общественные слои, поло-возрастные и национальные группы. До тестового интервью каждому из них давали возможность «украсть» (по их мнению, незаметно) чек на имя нелюбимой ими партии или иной силы, которую подопытный доброволец недолюбливал. После этого полицейский в отставке, специализировавшийся на допросах, проводил с испытуемыми интервью. Сначала он задавал вопросы, не относящиеся к теме, чтобы установить обычную траекторию движения глазных яблок, и только потом напрямую спрашивал добровольца, брал ли он чек.

Лгавшие успешно получали денежную награду; провалившиеся информировались о том, что возвращённые ими деньги пойдут именно той партии, которой они были предназначены.

ПО, установленное на компьютер, куда поступала информация с камеры, наблюдавшей подопытного в момент допроса, просто отмечало нарушения обычной траектории движения глаз. Если компьютер фиксировал серьёзные отклонения, исследователь, наблюдавший за интервью, описывал испытуемого как потенциального лжеца.

Совпадение действительно лгавших и тех, кто был «уличён» компьютером, составило 82,5%. И это, бесспорно, отличный результат. Но и он оставляет вопросы. Начнём с того, что испытуемые не знали о применяемой технике выявления лжи, а потому не следили за движениями своих глаз. При массовом использовании таких систем детектирования можно ожидать появления людей, которые весь допрос будут смотреть прямо в лицо полицейскому, и отличить обычное движение их глаз от «лживого» не удастся.

Кроме того, по мнению сторонних экспертов, значительное упрощение задачи связано с отсутствием анализа жестов, взаиморасположения частей тела и иных дополнительных факторов. Так, Джо Наварро, экс-агент ФБР, специализировавшийся на допросах, отметил, что в его личной практике любой допрос, не включавший в себя анализ жестов подозреваемого, приводил «к переизбытку ложных умозаключений о том, что допрашиваемый пытается вас обмануть». Кроме того, в практике ФБР допросы нередко проводятся не в идеальных условиях лаборатории, а там, «где и глаз не видно» (на плохо освещённой улице, в случайном помещении и пр.).

Ну а пока автор разработки трудится над приложением, которое сможет учитывать при анализе показаний допрашиваемого движения мышц лица, а также некоторые наиболее общие жесты.

healthinfo.ua

Хочешь узнать больше - читай отзывы