Jauna pieeja melu atklāšanai izmanto reālās pasaules tiesas lietas

Rūpīgi novērojot cilvēkus, kuri stāsta melus lielu likmju tiesvedību laikā, Mičiganas Universitātes pētnieki izstrādā unikālu melu noteikšanas programmatūru, kuras pamatā ir reālās pasaules dati.

Viņu melu noteikšanas modelis ņem vērā gan personas vārdus, gan žestus, un, atšķirībā no poligrāfa, tam nav nepieciešams pieskarties runātājam, lai strādātu.

Eksperimentos prototips bija precīzi līdz 75 procentiem precīzs, lai noteiktu, kurš saka melus (kā definēts izmēģinājuma rezultātos), salīdzinot ar cilvēku rādītājiem, kas nedaudz pārsniedza 50 procentus. Šis rīks kādu dienu var būt noderīgs drošības aģentiem, žūrijām un pat garīgās veselības speciālistiem.

Pētnieki saka, ka viņi ir identificējuši vairākus melīgas uzvedības sarkanos karogus. Piemēram, videoklipos melīgi cilvēki vairāk kustināja rokas. Viņi mēģināja izklausīties drošāki. Un, nedaudz pretrunīgi, viņi nedaudz biežāk skatījās saviem jautātājiem acīs nekā cilvēki, kas, domājams, runā patiesību, cita starpā.

Lai izstrādātu programmatūru, pētnieki izmantoja mašīnmācīšanās paņēmienus, lai apmācītu to 120 videoklipu komplektā no faktisko izmēģinājumu plašsaziņas līdzekļos. Daži no viņu izmantotajiem klipiem bija no nacionālās organizācijas The Innocence Project tīmekļa vietnes, kas strādā, lai atbrīvotos no nepareizi notiesātajiem.

Darba “reālās pasaules” aspekts ir viens no galvenajiem tā atšķirības veidiem.

“Laboratorijas eksperimentos ir grūti izveidot iestatījumu, kas motivētu cilvēkus patiesi melot. Likmes nav pietiekami augstas, ”sacīja informātikas un inženierzinātņu profesore Dr. Rada Mihalcea, kura vada projektu kopā ar Mičiganas Universitātes mašīnbūves docentu Dr. Mihai Burzo.

"Mēs varam piedāvāt atlīdzību, ja cilvēki prot labi melot - samaksājiet viņiem, lai pārliecinātu citu cilvēku, ka kaut kas nepatiess ir patiess. Bet reālajā pasaulē pastāv patiesa motivācija maldināt. ”

Video ietver gan apsūdzēto, gan liecinieku liecības. Pusei klipu objekts tiek uzskatīts par melīgu. Lai noteiktu, kurš saka patiesību, pētnieki salīdzināja viņu liecības ar tiesas spriedumiem.

Pētnieki pārrakstīja audio, ieskaitot balss piepildījumu, piemēram, “hm, ah un uh”. Pēc tam viņi analizēja, cik bieži subjekti izmantoja dažādus vārdus vai vārdu kategorijas. Viņi arī saskaitīja videoklipos esošos žestus, izmantojot starppersonu mijiedarbības standarta kodēšanas shēmu, kurā tiek vērtētas deviņas dažādas galvas, acu, uzacu, mutes un roku kustības.

Tad viņi ievadīja datus savā sistēmā, ļaujot tai kārtot videoklipus. Kad tas izmantoja gan runātāja vārdu, gan žestu ievadi, tas bija par 75 procentiem precīzs, lai identificētu, kas melo. Tas ir daudz labāk nekā cilvēkiem, kuriem veicās tikai labāk nekā monētas pārsegs.

"Cilvēki ir slikti melu detektori," sacīja Mihalcea. "Tas nav tāds uzdevums, kurā mēs dabiski esam labi.

"Ir norādes, kuras cilvēki sniedz dabiski, kad viņi ir maldinoši, taču mēs nepievēršam pietiekami lielu uzmanību, lai tos uzņemtu. Mēs neskaitām, cik reizes cilvēks saka ‘es’ vai uzmeklē. Mēs koncentrējamies uz augstāku saziņas līmeni. ”

Cilvēku melos klipos pētnieki atrada šādu izplatītu uzvedību:

• Meli, visticamāk, sašķiebās vai sagrozīja visu seju. Tas bija 30 procentos melīgo klipu salīdzinājumā ar 10 procentiem patieso klipu;
• Meli, visticamāk, skatījās tieši uz jautātāju 70 procentos melīgo klipu, salīdzinot ar 60 procentiem patieso;
• Meli, visticamāk, žestēja ar abām rokām 40 procentos melīgo klipu, salīdzinot ar 25 procentiem patieso;
• Meli biežāk izmantoja balss piepildījumu, piemēram, “hm;”
• Meli, visticamāk, norobežojās no darbības ar tādiem vārdiem kā "viņš" vai "viņa", nevis "es" vai "mēs", un izmantoja frāzes, kas atspoguļoja noteiktību.

"Mēs integrējam fizioloģiskos parametrus, piemēram, sirdsdarbības ātrumu, elpošanas ātrumu un ķermeņa temperatūras svārstības, un tas viss tiek apkopots ar neinvazīvu siltuma attēlu," sacīja Burzo. “Maldināšanas atklāšana ir ļoti sarežģīta problēma. Mēs to skatāmies no vairākiem dažādiem leņķiem. ”

Šim darbam pētnieki paši klasificēja žestus, nevis lika to darīt datoram. Viņi to apmāca datoru.

Secinājumi tika prezentēti Starptautiskajā konferencē par multimodālo mijiedarbību un tiek publicēti 2015. gada konferences rakstu krājumā.

Avots: Mičiganas universitāte