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嘘発見のための新しいアプローチは実世界の裁判例を使用します

ハイステークスの訴訟で嘘をついている人を注意深く観察することにより、ミシガン大学の研究者たちは、実世界のデータに基づいた独自の嘘発見ソフトウェアを開発しています。

彼らのうそ発見モデルは人の言葉とジェスチャーの両方を考慮し、ポリグラフとは異なり、動作するためにスピーカーに触れる必要はありません。

実験では、人間のスコアが50％を上回っていたのに対し、プロトタイプは、だれが嘘を言っているかを（試験結果で定義されているように）最大75％正確でした。このツールは、セキュリティエージェント、陪審員、さらにはメンタルヘルスの専門家にとっても役立つかもしれません。

研究者たちは、嘘をつく行動のいくつかの赤い旗を特定したと言います。たとえば、動画では、うそをついている人がもっと手を動かしました。彼らはより確実に聞こえようとしました。そして、いくぶん直観に反して、彼らは他の行動の中で、人々が真実を語っていると思っているよりも、質問者の目を見る可能性がわずかに高かった。

ソフトウェアを開発するために、研究者は機械学習技術を使用して、実際の試験のメディア報道からの120本のビデオクリップのセットでソフトウェアをトレーニングしました。彼らが使用したクリップの一部は、不法に有罪判決を受けた者を非難するために活動している全国組織であるイノセンスプロジェクトのウェブサイトからのものでした。

作品の「実世界」の側面は、作品の主な違いの1つです。

「実験室での実験では、人々が真に嘘をつく動機となるような環境を作ることは困難です。ミシガン大学の機械工学の助教授であるMihai Burzo博士と一緒にプロジェクトを率いるコンピューターサイエンスおよびエンジニアリングの教授であるRada Mihalcea博士は、次のように述べています。

「人々がうまく嘘をつくことができれば、私たちは報酬を提供することができます—何かが真実であると他の人を説得するために彼らに支払います。しかし、現実の世界では、欺く真の動機があります。」

ビデオには、被告と証人の両方からの証言が含まれています。クリップの半分では、対象は嘘をついていると見なされます。誰が真実を言っているのかを判断するために、研究者たちは彼らの証言を裁判の評決と比較しました。

研究者たちは、「ええと、ああ、ええと」などのボーカルフィルを含む音声を転記しました。次に、被験者がさまざまな単語または単語のカテゴリを使用した頻度を分析しました。彼らはまた、対人相互作用のための標準的なコーディングスキームを使用してビデオのジェスチャーを数え、頭、目、眉、口、手の9つの異なる動きを記録しました。

次に、システムにデータを送り、ビデオを分類できるようにしました。話者の言葉とジェスチャーの両方からの入力を使用した場合、だれが嘘をついているかを特定するのに75％正確でした。コインフリップよりも優れていた人間よりもはるかに優れています。

「人々はうそ発見器が苦手です」とミハルセアは語った。「これは、私たちが自然に得意とする種類のタスクではありません。

「人間がだまされているときに自然に与える手がかりはありますが、私たちはそれらを拾うのに十分な注意を払っていません。人が「私」と言ったり、見上げたりする回数はカウントしていません。私たちはより高いレベルのコミュニケーションに焦点を当てています。」

嘘をついている人々のクリップの中で、研究者らは以下の一般的な行動を発見しました：