Los ordenadores se convierten en jueces

Los estudios de una Universidad han creado un sistema de detección de engaño que le permite discriminar entre declaraciones veraces y dudosa de los acusados ​​y testigos en un juicio basado en el lenguaje verbal y los gestos. La precisión de software alcanzó el setenta y cinco por ciento después de entrenar con técnicas de aprendizaje automático y más de un centenar de vídeos de los procesos públicos. La herramienta también podría ser útil para los agentes de seguridad o los profesionales de salud mental.

El prototipo se basa en el estudio de los casos de vídeos de tenis pública, teniendo en cuenta tanto el lenguaje verbal y no verbal y, en contraste con un polígrafo, no necesita hacer preguntas sobre el tema. A lo largo de la prueba, el software identifica el engaño con el setenta y cinco por ciento de precisión, en comparación con el cincuenta por ciento para el consumo humano.

Escuchar los testimonios de los testigos y los acusados ​​es vital que antes de deliberar a favor o en contra de cualquier proceso. Dado el elevado número de casos, incorporar métodos computacionales precisas y eficientes para evaluar la sinceridad de ese testimonio podría convertirse en un valioso apoyo para la toma de decisiones. En eso exactamente funciona un equipo de investigación de la Universidad de Michigan, en los EE.UU., para identificar el engaño en los ensayos reales. El resultado es un detector de mierda software único, basándose en datos del mundo real. Deberan tener un servicio tecnico especialista para esta clase de ordenadores.

Además, el uso de esta herramienta se identifican ciertos comportamientos de cada comportamiento. A modo de ejemplo, las personas que hacen trampa se mueven más manos, y algunos dolores de sonido, algo que puede parecer irracional, mirar a los ojos que interrogaron con más frecuencia de lo que se suponía que iba a decir la verdad.

Aplicaciones del sistema podrían ir ensayos Alen, y convertirse en una herramienta útil para los agentes de seguridad o los profesionales de salud mental.

La mayoría de los clips vienen desde el sitio web de The Innocence Project, una organización estadounidense que trabaja para eximir a las personas injustamente condenadas a través de pruebas de ADN y exigir la reforma del sistema penal para evitarlo.

Como Universidad, explica en un comunicado, para desarrollar el software de las técnicas de aprendizaje automático del equipo utilizado, entrenados cobertura mediática más de cien vídeos de los procesos públicos. Estos incluyen testimonios de dos testigos y acusados. Para comprobar que dijo la verdad, los estudiosos testimonio equiparado con las resoluciones de cada ensayo.

Trabajar con casos reales es uno de los sistema de llave, mientras que a lo largo de las pruebas de laboratorio es muy difícil crear un entorno que fomente voluntarios para engañar. "No hay suficiente dinero en juego", dice Rada Mihalcea, que enseña Ciencias de la Computación e Ingeniería líder en el proyecto también al lado del profesor Mihai Burzo. "Podemos ofrecer una recompensa si la gente hace trampa así, pagarles para persuadir a alguien de que algo falso es cierto. Pero en el mundo real hay verdaderas razones para mentir", añade Mihalcea.

Para realizar el estudio, los investigadores transcriben el audio, incluyendo todo tipo de interjecciones. Luego analizo la frecuencia con que los sujetos utilizan diferentes palabras o categorías de palabras. También registraron los gestos, utilizando un sistema de codificación estándar para clasificar interpersonales interactúan 9 movimientos diferentes de la cabeza, los ojos, las cejas, la boca y las manos. Por el momento eran los propios investigadores que hicieron el ranking, a pesar de que están siendo entrenados para la máquina de trabajo a través de un ordenador muy competitivo.

Con esta información el software ordenó a los vídeos, así que entrar en las palabras o gestos utilizados por el altavoz, el equipo es capaz de identificarse con el setenta y cinco por ciento de exactitud si estaba mintiendo. El resultado es mucho mejor que la previsión humana, que no exceda de cincuenta por ciento.