Você consegue identificar um mentiroso?

É complicado o suficiente em conversas cara a cara que oferecem expressões faciais, gestos e tom de voz porque essas dicas físicas adicionam contexto. Identificar um mentiroso fica ainda mais difícil em conversas cegas no computador.

O pesquisador da Universidade do Estado da Flórida, Shuyuan Ho, quer tirar esses antolhos criando um polígrafo online revolucionário.

"O futuro da minha pesquisa é um polígrafo online que pode ser usado de muitas maneiras diferentes, "disse Ho, professor associado da Faculdade de Comunicação e Informação. "Você poderia usá-lo para namoro online, Facebook, Twitter - os aplicativos são infinitos. Acho que o futuro é ilimitado para um sistema de polígrafo online. "

Ho prevê um futuro onde a tecnologia pode identificar mentirosos e contadores da verdade com base nas palavras que escrevem em mensagens eletrônicas. Sua última pesquisa mergulhou nas profundezas obscuras do engano da Internet, onde trolls, o roubo de identidade e o phishing de números de cartão de crédito prendem um número cada vez maior de usuários online.

O estudo de pesquisa, publicado no jornal Computadores no comportamento humano , detalhou as descobertas de um jogo online que ela criou para medir as comunicações verdadeiras e enganosas entre duas pessoas.

Ho analisou as palavras nessas conversas, na esperança de extrair contexto de milhões de bits de dados em muitas mensagens - descritas como dicas de ação da linguagem - assim como as pessoas obtêm contexto vendo dicas físicas que indicam se alguém está dizendo a verdade ou mentindo.

Os resultados foram surpreendentes.

Os experimentos revelaram que uma pessoa pode localizar mentiras em mensagens cerca de 50 por cento das vezes, enquanto uma abordagem de aprendizado de máquina pode identificar o engano com uma taxa de precisão variando de 85 a 100 por cento.

Ho está animado com o potencial desta pesquisa.

"Quero chamar a atenção do mundo para esta pesquisa para que possamos transformá-la em um produto comercial que possa ser anexado a todos os tipos de fóruns sociais online, "Disse Ho." Esta pesquisa básica oferece um grande potencial para desenvolver um sistema de polígrafo online que ajuda a proteger nossa comunicação online. "

Ho supervisiona o iSensor Lab no campus da FSU, onde os pesquisadores conduzem experimentos para entender melhor o engano nas comunicações online.

Para facilitar essas conversas, ela criou um jogo online projetado para identificar pistas de linguagem que desmascaram enganadores e contadores da verdade.

O jogo distribuiu aleatoriamente os jogadores para desempenhar os papéis de "O Santo" e "O Pecador". Como pecadores e santos interagiram por meio de computadores, os pesquisadores do iSensor Lab capturaram essas conversas e usaram a tecnologia de aprendizado de máquina para examinar os padrões de palavras e escrita.

Algumas tendências de linguagem fascinantes emergiram dessa análise. Os pecadores mentirosos foram considerados menos expressivos, mas eles usaram palavras mais decorativas por mensagem. Eles exibiam emoções mais negativas e pareciam mais ansiosos quando se comunicavam com os contadores da verdade.

Os enganadores também demoraram menos para responder e usaram mais palavras de percepção, como "pensar" e "saber, "e eles tendiam a usar mais palavras de certeza, incluindo "sempre" ou "nunca".

Por outro lado, os contadores da verdade usaram mais palavras de especulação, como "talvez" e "adivinhe, "e demoraram mais para responder às indagações. Esses santos forneceram ideias mais fundamentadas usando palavras de causação -" porque "- e expressaram um pensamento mais reflexivo com palavras como" deveria "e" poderia ".

"Os contadores da verdade tendem a dizer 'não' muito. Por quê?" Ho perguntou. "Eles gostam de dar ênfase ao explicar seus motivos. Se você perguntar a eles, 'Isso é verdade?' Eles tendem a dizer 'não' porque há outra razão verdadeira. "

Os pesquisadores também calcularam atrasos de tempo entre cada frase, e até mesmo partes de uma frase, colocando carimbos de hora nas palavras. Essa análise precisa mostrou claramente o quanto uma pessoa fez uma pausa durante as interações - outra dica de ação da linguagem.

Essas pausas podem ter sido tão leves que não seriam necessariamente perceptíveis para uma pessoa, mas a tecnologia de aprendizado de máquina pode identificá-lo.

Ho disse que espera que sua pesquisa dê às pessoas uma proteção melhor quando estiverem online.

"Acho que todos temos bom senso sobre as pessoas que encontramos cara a cara, mas quanto bom senso temos com os estranhos que encontramos online, onde você pode conhecer muitas pessoas muito rápido, "Disse Ho." Esta pesquisa é muito importante porque pode fornecer outro ponto de referência que oferece mais proteção. Toda a sociedade pode se beneficiar. "