Исследователи создали мультимодальный метод для определения лжи. Благодаря анализу поведения, физиологических реакций и когнитивных процессов точность распознавания повышается на 15%.
Ученые считают, что алгоритмы с машинным обучением могут быстрее раскрывать обман. Однако недостаток технологий заключается в том, что они не учитывают культурные особенности различных народов.
Для решения проблем инженерам пришлось разработать мультимодальный набор данных, адаптированный для индийцев. Устройство анализирует поступающую информацию по семи параметрам: активность мозга, сердечный ритм, движения глаз, направление взгляда, кожную реакцию, а также аудио- и видеоматериалы. Для сбора данных было проведено исследование с участием более чем 100 человек.
Участникам эксперимента предлагали два сценария: симуляция преступления и «лучший друг». В первом случае испытуемые выполняли задания, связанные с гипотетическим преступлением, а во втором им нужно было поделиться историями о своих социальных связях. В это время алгоритмы выявляли характерные эмоциональные и поведенческие реакции участников.
Результаты эксперимента показали, что мультимодальный подход повышает точность обнаружения лжи на 15% по сравнению с методами, которые используют только один тип информации. При этом данные о поведении человека (аудио, видео, направление взгляда, кожная реакция) оказались более информативными, чем нейрофизиологические данные (активность мозга, сердечный ритм, движения глаз). Об этом сообщает Gazeta.SPb.
Ученые объяснили это тем, что поведенческие признаки, такие как изменения в голосе, мимика и движения глаз, легче поддаются наблюдению и анализу.
Результаты исследования подчеркивают важность учета культурных и этических аспектов при разработке систем обнаружения лжи.
