Detecting deception in event narratives: the analysis of response latencies and error rates to unexpected questions.
Cette étude démontre que l'analyse des latences de réponse et des taux d'erreur face à des questions inattendues peut distinguer efficacement les narrateurs honnêtes des narrateurs trompeurs d'événements autobiographiques, en atteignant une grande précision de classification grâce à l'apprentissage automatique.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
Les êtres humains sont remarquablement peu doués pour détecter les mensonges. Dans la conversation courante, nous devinons correctement environ la moitié du temps, soit pas mieux qu'en lançant une pièce de monnaie. Cette limitation crée un problème sérieux pour les enquêteurs et les tribunaux, où le témoignage est souvent la seule preuve disponible. Pendant des décennies, des chercheurs ont tenté de trouver un meilleur moyen de déceler la tromperie en observant comment le cerveau fonctionne lorsqu'il ment. L'idée prédominante est que raconter un mensonge nécessite plus d'effort mental que de dire la vérité. Lorsqu'une personne invente une histoire, son cerveau doit créer des détails, vérifier leur cohérence et supprimer la vérité, tout en essayant de paraître naturelle. Ce travail mental supplémentaire, connu sous le nom de charge cognitive, laisse souvent une trace : la personne met plus de temps à répondre, commet plus d'erreurs ou donne des réponses vagues. Cependant, cette méthode présente une faille. Si un menteur a répété son histoire au préalable, il peut la réciter rapidement et avec fluidité, trompant ainsi le système. Pour résoudre cela, les scientifiques ont développé une technique appelée « questions inattendues ». Au lieu de poser des questions sur les points principaux d'une histoire que la personne a préparée, l'interlocuteur pose des questions sur des détails que le menteur n'a pas pensé à mémoriser. Cela force le trompeur à s'arrêter et à construire de nouvelles informations sur le moment, tandis qu'une personne honnête puise simplement dans sa mémoire pour retrouver une expérience réelle.
Une équipe de chercheurs de l'Université de Padoue, en Italie, a récemment mis cette technique à l'épreuve dans un cadre contrôlé conçu pour imiter un véritable entretien d'enquête. Ils ont réuni soixante volontaires et les ont divisés en deux groupes. Le premier groupe, les participants honnêtes, devait décrire l'excursion la plus récente qu'ils avaient réellement effectuée. Ils devaient se remémorer les détails spécifiques de leur propre expérience. Le second groupe, les participants trompeurs, a reçu une courte histoire écrite concernant une excursion d'une journée et a dû la mémoriser parfaitement. On leur a demandé de prétendre que cette histoire était leur propre souvenir réel. Les deux groupes ont ensuite participé à un entretien enregistré par audio où ils répondaient à une série de questions. Certaines questions étaient standards et attendues, comme « À quelle heure vous êtes-vous réveillé ? ». D'autres étaient des questions de contrôle sur l'entretien lui-même, comme « Dans quelle ville êtes-vous ? ». Les questions critiques étaient les questions inattendues, telles que « Combien de temps vous a-t-il fallu pour atteindre votre destination ? ». Celles-ci étaient conçues pour prendre les menteurs au dépourvu. Les chercheurs ont mesuré trois choses : le temps qu'il fallait à chaque personne pour commencer à parler après une question, la fréquence à laquelle elle donnait une mauvaise réponse, et la fréquence à laquelle elle donnait une réponse techniquement correcte mais vague ou incomplète.
Les résultats ont montré une différence claire entre les deux groupes, mais seulement lorsque les questions étaient inattendues. Lorsqu'on les interrogeait sur des détails qu'ils n'avaient pas préparés, les personnes mentant sur leur excursion ont mis nettement plus de temps à répondre que les personnes honnêtes. Elles ont également commis beaucoup plus d'erreurs et ont donné des réponses plus vagues. Pour le groupe honnête, les questions inattendues étaient également plus difficiles que les questions attendues, mais l'augmentation du temps et des erreurs était beaucoup plus faible. Les chercheurs ont constaté que les menteurs éprouvaient des difficultés spécifiquement parce qu'ils devaient inventer de nouveaux détails qui s'inséraient dans leur fausse histoire tout en maintenant la cohérence du reste du récit. Ce travail mental supplémentaire les ralentissait et les faisait trébucher. En revanche, les personnes honnêtes puisaient simplement dans leurs propres souvenirs, ce qui constituait un type de tâche mentale différent, mais qui ne nécessitait pas le même niveau de construction instantanée. L'étude a également interrogé les participants sur la difficulté qu'ils ont trouvée aux questions. Les menteurs ont jugé les questions inattendues beaucoup plus difficiles que les personnes honnêtes, confirmant qu'ils ressentaient la tension supplémentaire.
Pour voir si ces découvertes pouvaient être utilisées pour identifier un menteur dans un cas réel, les chercheurs ont utilisé des algorithmes informatiques pour analyser les données. Ils ont injecté les temps de réponse, les taux d'erreur et les scores de vagueur dans un modèle d'apprentissage automatique. Lorsque l'ordinateur examinait l'ensemble du schéma de réponses d'une seule personne, il était capable de distinguer les groupes honnêtes et trompeurs avec une très haute précision, identifiant correctement la vaste majorité des menteurs. Cependant, lorsque l'ordinateur essayait de juger une seule réponse de manière isolée, il était beaucoup moins fiable, manquant souvent le mensonge ou accusant faussement une personne honnête. Cela suggère qu'un seul moment d'hésitation ne suffit pas à prouver la tromperie ; c'est le schéma global de comportement à travers de nombreuses questions qui révèle la vérité. Les chercheurs ont également testé une règle simple : si le temps moyen de réponse d'une personne aux questions inattendues était supérieur d'une fraction spécifique de seconde à son temps moyen pour les autres questions, elle était probablement en train de mentir. Cette règle fonctionnait bien pour attraper les menteurs, mais elle signalait également de nombreuses personnes honnêtes comme suspectes, ce qui signifie qu'elle était trop sujette aux fausses alertes pour être utilisée seule.
L'étude offre un nouvel outil prometteur pour comprendre comment fonctionne la tromperie, mais les auteurs prennent soin de noter ses limites. L'expérience s'est déroulée dans un environnement à faible enjeu où les conséquences du mensonge étaient minimales, contrairement à une véritable enquête criminelle où la pression est immense. Les menteurs de l'étude se contentaient de mémoriser une histoire, alors que les vrais menteurs doivent souvent tisser des mensonges complexes dans leur propre vie. De plus, l'étude reposait sur un seul enquêteur et un seul codeur, ce qui aurait pu introduire un biais, et les participants étaient principalement des étudiants universitaires, qui peuvent ne pas représenter la population générale. Malgré ces limites, les résultats suggèrent que poser des questions inattendues est un moyen puissant d'augmenter la charge mentale d'un menteur, rendant sa tromperie plus difficile à maintenir. La recherche indique que, bien qu'aucun test unique ne soit parfait, la combinaison des temps de réponse avec les taux d'erreur et l'utilisation de l'analyse informatique pourrait éventuellement aider les enquêteurs à repérer les mensonges que l'intuition humaine manque. Ces travaux pointent vers un avenir où les entretiens ne seront pas seulement conçus pour recueillir des faits, mais pour solliciter délicatement l'esprit du locuteur, révélant l'effort caché d'un mensonge à travers les signes simples et mesurables de l'hésitation et de l'erreur.
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