Al estudiar videos de casos judiciales de alto riesgo, los investigadores de la Universidad de Michigan están creando un software único de detección de mentiras basado en datos del mundo real.
Su prototipo considera tanto las palabras como los gestos del hablante, y a diferencia de un polígrafo, no necesita tocar el tema para poder trabajar. En los experimentos, fue hasta un 75 por ciento de precisión al identificar quién estaba siendo engañoso como se definesegún los resultados del ensayo, en comparación con las puntuaciones de los humanos de poco más del 50 por ciento.
Con el software, los investigadores dicen que han identificado varios avisos. Los individuos mentirosos movieron más las manos. Intentaron sonar más seguros. Y, de forma algo contradictoria, miraron a sus interrogatorios a los ojos un poco más a menudo de lo que se suponíaestar diciendo la verdad, entre otros comportamientos.
Los investigadores dicen que el sistema podría ser algún día una herramienta útil para agentes de seguridad, jurados e incluso profesionales de la salud mental.
Para desarrollar el software, el equipo utilizó técnicas de aprendizaje automático para entrenarlo en un conjunto de 120 videoclips de la cobertura de los medios de ensayos reales. Obtuvieron algunos de sus clips del sitio web de The Innocence Project, una organización nacional que trabajapara exonerar a los injustamente condenados
El aspecto del "mundo real" del trabajo es una de las principales formas en que es diferente.
"En experimentos de laboratorio, es difícil crear un entorno que motive a las personas a mentir de verdad. Lo que está en juego no es lo suficientemente alto", dijo Rada Mihalcea, profesora de ciencias de la computación e ingeniería que lidera el proyecto con Mihai Burzo, profesora asistente de mecánicaingeniería en UM-Flint. "Podemos ofrecer una recompensa si las personas pueden mentir bien: pagarles para convencer a otra persona de que algo falso es verdad. Pero en el mundo real hay una verdadera motivación para engañar".
Los videos incluyen testimonios de acusados y testigos. En la mitad de los videos, se considera que el sujeto está mintiendo. Para determinar quién decía la verdad, los investigadores compararon su testimonio con los veredictos del juicio.
Para llevar a cabo el estudio, el equipo transcribió el audio, incluido el relleno vocal como "um, ah y uh". Luego analizaron con qué frecuencia los sujetos usaron varias palabras o categorías de palabras. También contaron los gestos en los videos usandoUn esquema de codificación estándar para las interacciones interpersonales que califica nueve movimientos diferentes de la cabeza, los ojos, la frente, la boca y las manos.
Los investigadores introdujeron los datos en su sistema y dejaron que clasificara los videos. Cuando usaba información de las palabras y los gestos del orador, era 75 por ciento preciso para identificar quién mentía. Eso es mucho mejor que los humanos, que lo hicieron mejorque un lanzamiento de moneda.
"Las personas son pobres detectores de mentiras", dijo Mihalcea. "Este no es el tipo de tarea en la que somos naturalmente buenos. Hay indicios que los humanos dan naturalmente cuando son engañosos, pero no estamos pagando lo suficienteatención para recogerlos. No estamos contando cuántas veces una persona dice "yo" o mira hacia arriba. Nos estamos centrando en un mayor nivel de comunicación ".
En los videos de personas que mienten, los investigadores encontraron comportamientos comunes :
Este esfuerzo es una pieza de un proyecto más grande.
"Estamos integrando parámetros fisiológicos como la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y las fluctuaciones de la temperatura corporal, todo reunido con imágenes térmicas no invasivas", dijo Burzo.
Los investigadores también están explorando el papel de la influencia cultural.
"La detección del engaño es un problema muy difícil", dijo Burzo. "Lo estamos abordando desde varios ángulos diferentes".
Para este trabajo, los propios investigadores clasificaron los gestos, en lugar de hacer que la computadora lo haga. Están en el proceso de entrenar a la computadora para que lo haga.
El equipo de investigación también incluye becarios de investigación Veronica Perez-Rosas y Mohamed Abouelenien. En la Conferencia Internacional sobre Interacción Multimodal se presentó un documento sobre los hallazgos titulado "Detección de engaños utilizando datos de ensayos de la vida real" y se publicó en las actas de la conferencia de 2015El trabajo fue financiado por la Fundación Nacional de Ciencias, la Fundación John Templeton y la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Michigan . Original escrito por Nicole Casal Moore. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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