Вы можете обнаружить лжеца?

Это достаточно сложно в личных беседах, которые предлагают выражения лица, жесты и тон голоса, потому что эти физические сигналы добавляют контекст. Обнаружение лжеца становится еще жестче в слепых компьютерных разговорах.

Исследователь из Университета штата Флорида Шуюань Хо хочет избавиться от этих шансов, создав революционный онлайн-полиграф.

«Будущее моего исследования — онлайн-полиграф, который можно использовать по-разному», — сказал Хо, доцент в Колледже коммуникации и информации. «Вы можете использовать его для онлайн-знакомств , Facebook, Twitter — приложения бесконечны. Я думаю, что будущее за онлайн-системой полиграфии безгранично».

Хо предвидит будущее, в котором технологии смогут идентифицировать лжецов и правдивых на основе слов, которые они пишут в электронных сообщениях. Ее последние исследования окунулись в мрачные глубины обмана в Интернете, где троллинг, кража личных данных и фишинг номеров кредитных карт захватывают все большее число онлайн-пользователей.

В исследовании, опубликованном в журнале « Компьютеры в поведении человека» , подробно изложены результаты созданной ею онлайн-игры для измерения правдивых и обманных коммуникаций между двумя людьми.

Хо разбирал слова в этих разговорах, надеясь извлечь контекст из миллионов битов данных во многих сообщениях — описанных как сигналы языка-действия — так же, как люди получают контекст, увидев физические сигналы, которые указывают, говорит ли кто-то правду или лжет.

Результаты были поразительными.

Эксперименты показали, что человек может распознать ложь в сообщениях примерно в 50% случаев, в то время как подход с помощью машинного обучения может выявить обман с точностью от 85 до 100%.

Хо взволнован потенциалом для этого исследования.

«Я хочу привлечь внимание всего мира к этому исследованию, чтобы мы надеялись превратить его в коммерческий продукт, который можно было бы подключить ко всем видам онлайн-форумов», — сказал Хо. «Это базовое исследование предлагает большой потенциал для разработки системы полиграфии в Интернете, которая помогает защитить наши онлайн-коммуникации».

Хо руководит лабораторией iSensor Lab в кампусе бывшего СССР, где исследователи проводят эксперименты, чтобы лучше понять обман в онлайн-коммуникациях.

Чтобы облегчить эти разговоры, она создала онлайн-игру, предназначенную для выявления языковых сигналов, которые разоблачают обманщиков и правдивых людей.

В игре случайным образом назначаются игроки, играющие роли «Святой» и «Грешник». Когда грешники и святые общались через компьютеры, исследователи в лаборатории iSensor Lab запечатлевали эти разговоры и использовали технологию машинного обучения для изучения шаблонов слов и письма.

Некоторые интересные языковые тенденции возникли из этого анализа. Оказалось, что лживые грешники менее выразительны, но в каждом послании они использовали больше декоративных слов. Они проявляли больше негативных эмоций и казались более озабоченными, когда общались с рассказчиками правды.

Обманщикам также потребовалось меньше времени, чтобы ответить, и они использовали больше проницательных слов, таких как «думать» и «знать», и они, как правило, использовали больше слов уверенности, включая «всегда» или «никогда».

И наоборот, рассказчики правды использовали больше слов для спекуляций, таких как «возможно» и «угадать», и им требовалось больше времени, чтобы отвечать на запросы. Эти святые выдвигали более аргументированные идеи, используя слова причинности — «потому что», — и они выражали более рефлексивное мышление словами «должен» и «мог».

«Сказщики часто говорят« нет ». Почему?» Хо спросил. «Им нравится делать акцент, когда они объясняют свои причины. Если вы спросите их:« Это правда? » Они склонны говорить «нет», потому что есть другая истинная причина ».

Исследователи также рассчитывали временную задержку между каждым предложением и даже частями предложения, помещая отметки времени в слова. Эта точная разбивка ясно показала, сколько человек остановился во время общения — еще одна реплика действия языка.

Эти паузы могли быть настолько незначительными, что они не обязательно были бы заметны человеку, но технология машинного обучения могла бы обнаружить это.

Хо сказала, что она надеется, что ее исследование в конечном итоге даст людям лучшую защиту, когда они будут в сети.

«Я думаю, что у всех нас есть здравый смысл в отношении людей, с которыми мы встречаемся лицом к лицу, но как много у нас здравого смысла с незнакомцами, с которыми мы сталкиваемся в Интернете, где вы можете очень быстро встретить множество людей», — сказал Хо. «Это исследование так важно, потому что оно может обеспечить еще один ориентир, предлагающий больше защиты. Все общество может извлечь выгоду».