Detecting deception in event narratives: the analysis of response latencies and error rates to unexpected questions.
本研究表明,通过分析对意外问题的反应潜伏期和错误率,可以有效区分自传性事件中的诚实叙述者与欺骗性叙述者,并通过机器学习实现高分类准确率。
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人类在识破谎言方面表现得异常拙劣。在日常对话中,我们的判断准确率仅为大约一半,并不比抛硬币好多少。这种局限性为调查人员和法庭带来了严重的问题,因为在这些场合,证词往往是唯一的证据。几十年来,研究人员一直试图通过观察大脑在撒谎时如何运作,来寻找一种更好的识别欺骗的方法。主流观点认为,说谎比说实话需要更多的脑力投入。当一个人编造故事时,他们的大脑必须构思细节、检查其一致性并压抑真相,同时还要努力表现得自然。这种额外的脑力劳动被称为“认知负荷”,它往往会留下痕迹:说话者反应时间变长、出错增多或回答含糊其辞。然而,这种方法存在一个缺陷。如果撒谎者事先排练过他们的故事,他们可以快速流畅地背诵,从而骗过这套系统。为了解决这个问题,科学家开发了一种名为“意外问题”的技术。与其询问对方已经准备好的故事要点,调查者会询问那些撒谎者从未想到要背诵的细节。这迫使欺骗者停下来,在现场构建新的信息,而诚实的人则只是从记忆中检索真实的经历。
意大利帕多瓦大学的一个研究小组最近在一个旨在模拟真实调查面试的受控环境中测试了这一技术。他们召集了六十名志愿者,并将他们分为两组。第一组是诚实的参与者,他们被要求描述最近一次实际进行的日间旅行。他们必须回忆自己经历的具体细节。第二组是欺骗性的参与者,他们被给了一个关于日间旅行的简短书面故事,并被要求完美背诵。他们被告知要假装这个故事是他们真实的记忆。随后,两组人都参加了一场录音采访,回答了一系列问题。其中一些是标准且预料之中的问题,例如“你几点起床?”另一些是关于采访本身的控制问题,例如“你在哪个城市?”关键的问题是那些意外问题,例如“你花了多长时间到达目的地?”这些问题旨在让撒谎者措手不及。研究人员测量了三个指标:每个人在提问后开始说话的时间、给出错误答案的频率,以及给出技术上正确但含糊或不完整的答案的频率。
结果显示了两组之间明显的差异,但这种差异仅在面对意外问题时才会出现。当被问及他们未曾准备的细节时,那些关于日间旅行撒谎的人比诚实的人反应时间明显更长。他们也犯了更多的错误,并给出了更多含糊的回答。对于诚实组而言,意外问题确实比预期问题更难,但反应时间增加和错误率上升的幅度要小得多。研究人员发现,撒谎者之所以感到挣扎,是因为他们必须发明符合其虚假故事的新细节,同时保持叙述的一致性。这种额外的脑力劳动减慢了他们的速度并导致了失误。相比之下,诚实的人只是在挖掘自己的记忆,这是一种不同的脑力任务,但并不需要同等程度的即时构建。研究还询问了参与者觉得这些问题有多难。撒谎者认为意外问题比诚实的人觉得更难,这证实了他们感受到了额外的压力。
为了观察这些发现是否可以用于识别现实案例中的撒谎者,研究人员使用计算机算法分析了数据。他们将反应时间、错误率和含糊度得分输入到一个机器学习模型中。当计算机观察单个人的整个回答模式时,它能够以极高的准确度区分诚实组和欺骗组,正确识别了绝大多数撒谎者。然而,当计算机尝试孤立地判断单个回答时,它的可靠性较低,经常漏掉谎言或错误地指控诚实的人。这表明,单一时刻的犹豫不足以证明欺骗,而是跨越多个问题的整体行为模式揭示了真相。研究人员还测试了一个简单的规则:如果一个人对意外问题的平均回答时间比他对其他问题的平均回答时间慢了超过特定的秒数,那么他很可能在撒谎。这个规则在捕捉撒谎者方面效果良好,但也标记了许多诚实的人,意味着它单独使用时容易产生过多的假警报。
这项研究为理解欺骗如何运作提供了一个有前景的新工具,但作者也谨慎地指出了其局限性。实验是在一个低风险的环境中进行的,撒谎的后果微乎其微,这与压力巨大的真实刑事调查不同。研究中的撒谎者只是在背诵一个故事,而现实中的撒谎者通常必须将复杂的谎言编织进自己的生活中。此外,研究依赖于单一的面试官和编码员,这可能会引入偏差,且参与者大多是大学生,可能无法代表普通人群。尽管存在这些局限性,研究结果仍表明,提出意外问题是增加撒谎者脑力负荷的有效方式,使他们的欺骗行为更难维持。研究表明,虽然没有一种测试是完美的,但结合反应时间和错误率并使用计算机分析,最终可能帮助调查人员发现人类直觉难以察觉的谎言。这项工作指向了一个未来,即面试的设计不仅是为了收集事实,更是为了轻轻地施压于说话者的思维,通过犹豫和错误这些简单且可衡量的迹象,揭示谎言背后隐藏的努力。
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