Dime y lo olvido, enséñame y lo recuerdo, involúcrame y lo aprendo (B. F)

Esos ojos mentirosos

Esos ojos mentirosos
Flickr (Rhodes Pumpkincat210)
Esos ojos mentirosos.

Aquí está Moe, el triste barman de ‘Los Simpsons’, conectado a un polígrafo policial, y dice: ‘Esta noche saldré con una chica”.

La máquina zumba: ¡es una mentira! “Una chica” (zumbido). “Cena con amigos” (zumbido). “Cenaré sin compañía” (zumbido). “Veré la televisión solo” (zumbido)

“¡Muy bien! Voy a sentarme en casa y me comeré con los ojos a las las chicas del catálogo de Victoria Secret” (zumbido)”.

“El catálogo de una tienda por departamentos” (¡campanada!) ” ¿Ya podrían desengancharme esto, por favor? Yo no merezco que me traten tal mal” (zumbido).

Pobre Moe. A una máquina no se le puede engañar, al menos en la imaginación popular. La realidad, para los que estudian la forma en que las las máquinas nos pueden atrapar en una mentira, es mucho más complicada.

Ahora, un nuevo estudio de tres investigadores de la Universidad de Búfalo promete ser eficaz en la detección de mentiras por medios informáticos.
Al analizar las cintas de vídeo de un estudio previo, los investigadores del Centro para Biometría y Sensores Unificados desarrollaron un algoritmo que mide los cambios en los movimientos oculares de las personas.

El software de análisis de vídeo identificó a los mentirosos en el grupo con el 82,5 por ciento de precisión, que es muy superior a la obtenida por investigadores policiales, aún con experiencia, que por lo general alcanzan alrededor del 65% de precisión en desentrañar una mentira.

“Los ojos han sido un área de interés desde tiempos inmemoriales”, dijo Mark Frank, profesor del Departamento de Comunicaciones, quien ha sido consultor de organismos encargados de hacer cumplir la ley sobre cómo detectar el engaño.

“Hay partes de los Vedas de hace 3.000 años que dicen: “los mentirosos mirar hacia otro lado”. Pero la sabiduría convencional no siempre es cierta. Así, los mentirosos pueden aprender a mirarte a los ojos”.

Sin embargo, añadió, nos es mucho más difícil controlar las señales que emiten nuestros rostros. Estas señales, dijo Frank, dejan escapar nuestras emociones de forma sutil, en la forma de ‘microexpresiones’ que aparecen por una fracción de segundo.

Los seres humanos a menudo no se dan cuenta de esas señales fugaces.

Del mismo modo, los ojos pueden generar diferentes patrones de movimiento cuando la gente está tratando de manipular a los demás, como cuando se miente, y esa también es una señal sutil que a menudo la gente no puede detectar. El estudio mostró que, al parecer, los ordenadores sí pueden.

Un experimento con mucho en juego

La colaboración del trío de investigadores comenzó con 40 entrevistas grabadas en vídeo, extraídas de un estudio previo realizado por Frank.

En ese estudio, a cada uno de los participantes se les había puesto en una habitación, y se les había dicho que al final del pasillo había un sobre que contenía un cheque, a nombre de una organización a la que se oponían.

Así, una persona muy identificada con un partido político, encontraba un cheque a nombre del partido contrario.

La persona tenía que decidir: podían caminar por el pasillo y robar el cheque, y así evitar que el dinero entrara en las arcas de la organización a la que se oponían, o bien no tocar el cheque.

Una vez que la persona decidía tomar el cheque o no tomarlo, era entrevistada por un interrogador, en su mayoría agentes jubilados del FBI, que decían ser simpatizantes del grupo ‘opositor’. La conversación era trivial, hasta que, en un momento crucial, el interrogador preguntaba:

 “¿Ha retirado el cheque del sobre?”

Quizá lo habían hecho o quizá no. El objetivo de los participantes era mentir con éxito. Si lo podían hacer, se les hizo creer que podrían romper el cheque a nombre de la organización rival, y que la organización a la que favorecían recibiría $100, y el participante recibiría un bono de $75.

Si no tenían éxito en mentir, la organización a la que se oponían obtendría el dinero. De manera que había mucho en juego, eran mentirosos bajo presión.

Era un trabajo técnicamente difícil. Por ejemplo, los investigadores tuvieron que hacer frente a los reflejos de los lentes de algunos de los participantes, así como la distorsión de los datos cuando el cabello de alguien ocultaba un ojo.

El algoritmo registraba cuantas veces parpadeaba una persona, así como la dirección de su mirada. Los datos fueron analizados por medio de técnicas estadísticas bayesianas, que estiman la probabilidad de que dos eventos estén relacionados (como el movimiento del ojo y la mentira).

Sin embargo, los investigadores obtuvieron un éxito notable: superior al 80%. En el momento que los participantes respondían a la pregunta ‘sorpresa’, el algoritmo detectaba cambios reveladores en el movimiento de los ojos de la persona.

Frank advierte que la noción popular de un ‘detector de mentiras’ perfecto sigue siendo una fantasía. Los sistemas convencionales miden la frecuencia respiratoria y la del corazón, la presión arterial y la sudoración, pero no detectan directamente las mentiras.

Otros investigadores también han tratado de utilizar el análisis lingüístico, imágenes estáticas de expresiones faciales, e incluso imágenes térmicas para detectar el engaño.

El algoritmo, de los investigadores de la Universidad de Búfalo, busca los patrones fisiológicos que indican que algo está pasando con la persona.

Ese algo podría ser una mentira o un sinnúmero de otros acontecimientos o emociones. Tal vez, por ejemplo, uno de los participantes había robado un cheque en otro contexto, y la pregunta ‘sorpresa’ del interrogador había traído recuerdos de ese delito.

Ahora los científicos se encuentran analizando un grupo de cintas de vídeo de otro estudio anterior, y exploran la idea de ampliar su algoritmo para examinar otras señales faciales: una frente arrugada, una contracción de los labios o las cejas levantadas.

Si los ojos son una ventana al alma de un mentiroso, ¿estas otras señales podrán producir resultados aún más precisos?

Fuente: University at Buffalo
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