Университет в Буффало (США). Новый компьютерный детекторный метод внимательно изучает движение глаз и с 80-процентной точностью определяет ложь.
Вдохновленные работой психологов, которые изучают человеческое лицо в надежде найти ключ к распознаванию признаков лживости индивидуума, учёные университета в Буффало задались более проникновенным вопросом — можно ли с помощью компьютера обнаружить таковые признаки, которые лжец, сам того не ведая, красноречиво демонстрирует.
Результаты обнадёживающие. Автоматическая система, изучив 40 видеозаписей бесед с исследуемыми, смогла на 82,5 % с помощью анализа движения глаз определить, кто говорил правду, а кто лгал.
Госпожа Ифеома Нвогу, один из ведущих исследователей Центра Унифицированной Биометрии и Сенсорики при университете и один из разработчиков системы, заявляет, что компьютерный способ наиболее точный, чем метод, которым пользуются экспериментаторы — живые детекторы. Из опубликованных отчётов видно, что даже опытные специалисты приближались к цифре 65 %, отметила Ифеома.
«Что мы хотим понять, это изменяются ли сигналы, исходящие от человека, когда он лжёт, и могут ли приборы это обнаруживать. Ответ только один — да, да и только да» , говорит исследовательница Ифеома Нвогу.
Исследование было проведено, опубликовано и представлено на Конференции по Автоматическому Распознаванию Мимики и Жестов 2011, проводимой институтом электронной инженерии. Коллеги Нвогу по исследованиям включили в свою группу учёных из того же университета Нишу Васкаран и Веню Говиндараджу, а также профессора из отдела коммуникаций Марка Г. Франка, специалиста по изучению поведения человека, чьим первым серьёзным делом стало исследование мимики лица на предмет обнаружения признаков обмана индивидуумов своих собеседников.
Франк уже давно пытается автоматизировать процесс распознавания лжи, для чего он использовал системы анализа изменений температуры тела человека и изучения громадного количества непроизвольных выражений лиц испытуемых. Автоматическая система новаторов из университета прослеживала другую особенность — движение глаз. При ней применялось специальное устройство, моделирующее движение человеческих глаз в двух разных ситуациях: во время обычного разговора и при задавании каверзного вопроса, который мог бы спровоцировать ложный ответ.
Ответ тех, у которых движение глаз в первом и во втором случае были разными, признавался ложным, ответ считался правдивым у тех, кто не выказал никаких изменений в поведении своих глаз. То есть, иными словами, если при восприятии критического вопроса наблюдалось отклонение поведения глаз от нормы, это считалось признаком обмана.
Предыдущие эксперименты, при которых исследователи кодировали движения лица, показали документально зафиксированное особое отличие в движении глаз тех, кто врал высокопрофессионально, на полную катушку.
Перво-наперво Нвогу и другие учёные создали автоматическую систему, которая могла верифицировать и обрабатывать информацию, получаемую программистами, чтобы успешно классифицировать лгунов и говорящих правду. Следующим шагом было расширение числа испытуемых и развитие автоматических систем настолько, чтобы они могли анализировать язык тела, а не только движение глаз.
Госпожа Нвогу утверждает, что при минимальном количестве изучаемых параметров результаты исследований были довольно заманчивыми. Её группа предполагает, что компьютеры способны за короткое время изучить поведение человека достаточно для того, чтобы это было хорошим подспорьем в решении задач, в успехе которых сомневались даже опытные исследователи. Испытуемые, записываемые на видео, были людьми с разным цветом кожи, причём окружающая обстановка и атрибуты тоже были разными: например, положение головы, освещение, при этом имелись и некоторые «помехи» для анализа, такие как очки.
«Но это не означает, что машины сами могут всё делать за исследователя, но всё же они являются непревзойдёнными помощниками для идентификации лгунов», говорит Нвогу.
Она отмечает, что данная технология небезупречна. Некоторые испытуемые оказались «опытными» лжецами и могли врать, не выдавая глазами никаких изменений. Однако, объективно такие исследования и опытнейшие исследователи могут улучшить эффективность метода фиксирования лжи.
Прошлые эксперименты
Из предыдущих видео экспериментов, записанных Франком, было отобрано 132 записи. Этим 132 участникам было дано задание «украсть» чек своей группой или другой, оппозиционной.
Участники, которые взяли чек, но успешно солгали обратное исследователю — отставному полицейскому, получали награду за себя и за свою группу. Те, кого уличили во лжи, были наказаны: их группа и они сами не получили денежного вознаграждения, но получила его другая, оппозиционная группа. Лица, реально не взявшие чек, несли такое же наказание, если признавалось, что они солгали, но получали меньшую сумму, если было решено, что они сказали правду.
При исследованиях автоматического фиксирования обмана Нвогу со своими коллегами отобрали 40 видео опросов. При помощи обычных вопросов они замечали, какое будет поведение глаз у испытуемых вначале, особенно заостряя внимание на диапазон сверкания и частоту взгляда.
Экспериментаторы каждый свой «допрос» начинали с простых повседневных вопросов. Так, следуя этим невинным путём, они внезапно спрашивали про чек. В этот критический момент именно денежные награды и наказания повышали ставки обмана, давая стимул врать и врать хорошо.
Затем учёные при помощи автоматической системы сравнивали обычное поведение глаз с поведением, сопровождающим критический момент, когда они переставали задавать обычные вопросы и спрашивали про чек.
Если прибор обнаруживал разницу в глазах, исследователи объявляли, что субъект говорит неправду.
