Kann ein Computer sagen, wenn Sie lügen?

Damals, als ich mich hauptsächlich mit der Psychologie des Lügens beschäftigte und meine Aufmerksamkeit noch nicht auf das Thema Einzelner gerichtet hatte, interessierte mich vor allem die Art von Lügen- und Lügenerkennung, die im normalen Leben von Menschen geschah wer hatte keinen Zugang zu irgendeiner speziellen Ausrüstung oder Sachkenntnis. Als ich die Frage stellte: "Kannst du sagen, wenn jemand lügt?" Ich beantwortete es gerne, indem ich andere Leute (die ich wusste, die lügen oder die Wahrheit sagten) beobachtete und mir ihre Vermutungen über die Wahrhaftigkeit dieser Leute erzählte. Ich habe gelernt, dass die Menschen im Durchschnitt nicht gut wissen, wann andere Menschen lügen.

Aber könnte ein Computer besser?

Sicher, sie haben nicht die Intuition, die Menschen haben, aber sie sind auch nicht gefährdet für die Art von Fehlern, die spezifisch für den Menschen sind, wie zum Beispiel emotionale Investitionen in die Absicht zu denken, dass eine bestimmte Person lügt, oder diese andere Art der Mensch würde sie niemals belügen.

Angenommen, Sie könnten Computern eine Abschrift der Lügen und Wahrheiten geben, die Sie gesagt, geschrieben oder getippt haben, und dann die Maschinen programmiert haben, um nach bestimmten Arten von Hinweisen zu suchen. Wie würden die Computer? Natürlich können Computer bei dieser Art der Lügenerkennung keine Urteile fällen, die auf Ihren Lügenaugen (oder irgendwelchen anderen Teilen von Ihnen) basieren – sie müssen nur nach Ihren Worten gehen . Im Gegensatz zu der herkömmlichen Weisheit bieten jedoch Sprachhinweise (was wir sagen) noch viel versprechende Hinweise auf Täuschung als visuelle nonverbale Hinweise (wie wir aussehen).

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Das Versprechen, eine genaue computergestützte Lügendetektion zu finden, hat die Forscher erfasst, und Dutzende haben sich auf die Suche begeben, ob es funktioniert. Es gibt Computerprogramme, die dazu dienen, relevante linguistische Hinweise in Transkripten zu finden und zu zählen, und Sozialwissenschaftler haben sie verwendet, um festzustellen, ob Computer verlässliche Unterschiede in den als Lügen bekannten Transkripten der Kommunikation finden können, verglichen mit den als Wahrheiten bekannten Transkripten.

Die Frage, die in diesen Studien behandelt wird, lautet: "Zeigen sich bestimmte Arten von linguistischen Hinweisen häufiger (oder weniger), wenn Menschen bekannt sind, dass sie lügen, verglichen mit denen, von denen bekannt ist, dass sie die Wahrheit sagen?"

Für einen neuen Übersichtsartikel haben die Autoren 44 relevante Studien zusammengestellt. Es gab 38 verschiedene Hinweise, die in genug der Studien gemessen wurden, dass sie alle Ergebnisse kombinieren konnten und sehen konnten, welche Hinweise als zuverlässige und aufschlussreiche Hinweise auf die Täuschung erschienen.

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Zuerst gebe ich Ihnen den besten Grund für den Erfolg der Computer. Dann erzähle ich dir, warum die Computer eigentlich ziemlich unscheinbar waren , ähnlich wie Menschen.

Der beste Fall für Computer: Die Hinweise zur Täuschung, die sie gefunden haben

Einige Hinweise trennten die Wahrheiten besser von den Lügen als andere. In der Reihenfolge der Stärke der Hinweise (oder Größenordnung der Effektgrößen, für diejenigen, die den statistischen Jargon bevorzugen), hier sind die Computer-identifizierten Hinweise zur Täuschung:

1. Lügner benutzen nicht so viele verschiedene Wörter, wie es Wahrsager tun . Dies wird "Inhaltswort-Vielfalt" genannt. Die Ergebnisse scheinen zu suggerieren, dass Lügner nicht auf den gleichen Wortschatz zugreifen, den Wahrmacher benutzen. Sie greifen auf dieselben Wörter zurück, anstatt eine Vielzahl von Wörtern zu verwenden.
2. Die Antworten der Lügner haben weniger Sätze und weniger Worte . Lügner scheinen einfach nicht so viel zu sagen wie Wahrsager. Es ist, als würden sie sich zurückhalten, oder vielleicht sind sie so beschäftigt, sich zu erinnern, was sie sagen oder nicht sagen, dass sie am Ende nicht viel sagen.
3. Lügner drücken Ärger mehr aus als Wahrsager .
4. Lügner scheinen weniger Ausnahmen zu machen als Wahrsager. Die Computer haben das herausgefunden, indem sie Wörter wie " außer" , " aber" und " ohne" gezählt haben . Menschen, die die Wahrheit sagen, machen mehr von diesen Unterscheidungen als Lügner.
5. Lügner distanzieren sich von dem, was sie sagen. Im Vergleich zu den Wahrheitszählern ist es weniger wahrscheinlich, dass sie die erste Person ("I") verwenden und eher die zweite Person ("Sie") oder die dritte Person ("er" oder "sie" oder "sie") verwenden ").

Der unbegeisterte Fall für Computer als Lie Detektoren

Okay, Computer können Lügner von Wahrheitszählern auf die fünf Arten trennen, die ich gerade beschrieben habe. Aber die Autoren untersuchten die Verwendung von 38 verschiedenen linguistischen Hinweisen durch Computer, und nur für die Hälfte von ihnen fanden die Computer irgendwelche Unterschiede, die statistisch signifikant waren – und einige dieser Unterschiede zwischen Lügen und Wahrheiten waren sehr klein.

Auch diese Schlussfolgerungen, die ich oben anführte, basieren auf Durchschnittswerten in allen 44 Studien, die diese Hinweise enthalten. Aber die 44 Studien variierten auf viele verschiedene Arten. Zum Beispiel sprachen die Lügner und Wahrsager in einigen von ihren eigenen persönlichen Erfahrungen – oft emotional. In anderen schilderten sie Leute, die sie mochten oder nicht mochten. In Studien, in denen Menschen ihre eigenen Erfahrungen beschrieben, manchmal neutrale Erfahrungen und andere Zeiten beschrieben, beschrieb sie sehr negative Erfahrungen. In einigen Studien tippten die Lügner und die Wahrsager (wie in der E-Mail-Kommunikation); manchmal redeten sie, und manchmal schrieben sie von Hand. Manchmal waren die Lügner hochmotiviert, mit ihren Lügen davonzukommen, und die Wahrsager kümmerten sich wirklich darum, sich nicht als Lügner zu irren; zu anderen Zeiten war es einfach nicht wichtig.

Insgesamt zeigten die Autoren Ergebnisse für 15 verschiedene Varianten. Man kann sie als unterschiedliche Kontexte für Lügen oder verschiedene Arten von Lügen oder verschiedene Arten des Lügens oder verschiedene Gefühle von Lügen betrachten – wichtig ist, dass diese Variationen wichtig sind. Lügner liegen in verschiedenen Kontexten unterschiedlich. Zum Beispiel drücken Lügner mehr negative Emotionen aus (sie verwenden mehr Wörter, die auf Wut hinweisen) als Wahrheitszähler, wenn sie ihre eigenen persönlichen Erfahrungen beschreiben; Aber wenn sie nur darüber reden, wen sie mögen und nicht mögen, dann unterscheiden sich Lügner und Wahrsager nicht in ihrem Ausdruck negativer Emotionen.

Hier ist etwas wirklich Auffälliges: Es gab keinen einzigen Hinweis auf Täuschung, der die Lügner statistisch von den Wahrsagern über alle 15 verschiedenen Kontexte und Arten von Lügen trennte . Derjenige, der am nächsten kam, war die Anzahl der Wörter. Für die meisten der verschiedenen Kontexte und Arten von Lügen und Gefühlen über Lügen hatten die Lügner weniger zu sagen (sie sagten weniger Worte) als die Wahrheitszähler. Auch hier waren die Ergebnisse für die meisten Kontexte gültig, aber nicht für alle.

Ein perfekter Hinweis auf eine Täuschung wäre eine, die jedes Mal vorkommt, wenn eine Person lügt, und niemals vorkommt, wenn jemand die Wahrheit sagt. Das klassische Beispiel ist Pinocchios Nase. Aber die Wahrheit ist, es gibt keine Pinocchio Nase. Es spielt keine Rolle, ob die Menschen nach den Hinweisen suchen oder Computer sind: Sie sind einfach nicht da.

Referenz : Hauch, V., Blandon-Gitlin, I., Masip, J. & Sporer, SL (im Druck). Sind Computer effektive Lügendetektoren? Eine Metaanalyse von linguistischen Hinweisen auf Täuschung. Persönlichkeits- und Sozialpsychologie-Review . (Wird voraussichtlich im Jahr 2015 gedruckt werden.)

Anmerkungen: (1) Die E-Book-Versionen fast aller meiner Bücher sind zwischen dem 16. und 22. Dezember 2014 (oder zwischen dem 17. und dem 23. in Großbritannien) erhältlich. Die Preise beginnen am ersten Tag bei 99 Cent und steigen dann bis zum Ende des siebten Tages allmählich auf den regulären Listenpreis an. (2) Einige meiner Bücher sind auch in anderen Sprachen verfügbar, z. B. Spanisch, Portugiesisch, Chinesisch und Koreanisch. Viele von ihnen sind auch diese Woche im Angebot. (3) Für meine anderen Blog-Beiträge über Täuschung, klicken Sie hier. (3) Für was Sie vielleicht eigentlich hierher gekommen sind, Diskussionen, die für das Single-Leben relevant sind, möchten Sie vielleicht "Harvard Business Review interessiert sich für den Erfolg von Frauen – aber nur, wenn sie mit Kindern verheiratet sind" und andere Beiträge dort.

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