Sunt sau nu oamenii detectoare de minciuni eficiente? Ne-ar plăcea să credem că ne putem da seama când suntem mințiti față în față…
S-a descoperit că un algoritm de machine learning programat să învețe să detecteze minciuni, ce se folosește de senzori care depistează microschimbări în mușchii faciali, are o acuratețe mai mare în detectarea minciunilor ca o persoană obișnuită. Algoritmul dezoltat de cercetătorii de la Univeristatea din Tel-Aviv, Israel, menționează că sistemul poate repera până la 73% din minciuni.
Pentru a servi învățării algoritmului, experimentul a prevăzut purtarea unor electrozi ce măsoară mișcarile faciale ale unui număr de 40 de voluntari care fie au spus adevărul, fie nu. La scurt timp după începerea trainingului, algoritmul a învățat să recunoască între cele două, bazându-se pe expresiile faciale ale oamenilor.
Metodele cel mai des utilizate pentru detectarea minciunilor, precum poligraful, se bazează pe răspunsurile fiziologice ale pulsului, ritmul cardiac și respirație. Stăpânirea acestor funcții este ușor de învățat, ceea ce pune la îndoială acuratețea dispozitivelor din această categorie. Cei implicați în domeniul securității spun despre poligrafe că sunt cel puțin neconforme.
Astfel, căutarea unei alternative mai precise este încă de actualitate.
Ideea principală în spatele acestui algoritm nu este nouă, datând incă din 1972, în vremurile lui Charles Darwin. „Mușchii faciali sunt cei mai puțin obedienți mușchi în fața liberului arbitru și uneori doar aceștia pot trăda până și emoția trecătoare”, spunea Darwin. Emoțiile reale se vor proiecta întotdeauna pe față cuiva.
Dar măsurarea și recunoașterea acestora sunt fenomeme total diferite. Aceste micro-expresii faciale pot apărea și se pot disipi în circa 40-60 de milisecunde, scăpându-i cu lejeritate ochiului uman.
Pentru noul studiu s-a creat un tip de electrozi purtabili, mai comozi și mai sensibili decat sEMG care, împreună cu algoritmul de machine learning, aveau să deslușeasă necunoscutele expresiilor faciale din înregistrări video. Desfășurarea experimentului a prevăzut doi oameni, așezați față în față, cu electrozi fixați pe față. O persoană purta căști și fie repeta un cuvânt pe care l-a auzit, fie repeta un alt cuvânt, mințind.
Activitatea mușchilor faciali dintre sprâncene și de pe obraji a fost înregistrată în timp ce participanții ascultau semnalele audio și răspundeau. Rezultatele studiului au arătat că răspunsurile celor 48 de participanți pot fi catalogate în două grupe. Cei a căror activitate mincinoasă activează mușchii obrajilor și cei cărora li se zbat mușchii dintre sprâncene. Per total, algoritmul de detectare a minciunilor a dezvăluit cu succes toate născocirile participanților, față de oameni care au detectat minciunile în proporție de 22-73%.
Interesant este faptul că oamenii care au mințit în experiment și nu au fost detectați de către ceilalți, aproape au păcălit și algoritmul, fiind detectați foarte slab de program. Lucrurile se complică și mai mult când ne gândim că, în viața reală, minciunile sunt mult mai elaborate și eventual premeditate. Mai mult, „există și alte tipuri de înșelăciune, precum omisiunea, evaziunea sau folosirea limbajului ambiguu, care încurcă și mai mult situația”, spune Dino Levy, unul dintre cercetătorii studiului. Astfel, echipa intenționează să își continue cercetările pentru a-și antrena algoritmul în detectarea expresiilor faciale cu o acuratețe mai mare.
Unul dintre rezultatatele acestui studiu ce ar putea să aibă o aplicabilitate mai extinsă a ieșit la suprafață. Participanții, deși știau că sunt supuși detectorului de minciuni, nu au ezitat să mintă, așă cum s-ar fi așteptat, spun cercetătorii. Acest fapt ne-ar putea informa despre natura umană în fața minciunii, însă rezultatele unui studiu nu sunt mereu în concordanță cu realitatea vieții cotidiene.
Articol de Victoria Nănău
Bibliografie:
- https://www.sciencealert.com/new-lie-detector-can-read-facial-muscles-you-re-probably-not-aware-of
- https://www.sciencedaily.com/releases/2008/04/080422200952.htm
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/brb3.2386
