تطوير لعبة على الإنترنت لكشف الكذب!

أمضى باحثون سنوات من الدراسة وصُرفت مليارات الدولارات على أبحاث تحاول اكتشاف كذب الأشخاص من صدقه.

والآن، يستخدم الباحثون في جامعة Rochester علم البيانات وإطار العمل الجماعي على الإنترنت “ADDR” (مسجل بيانات أوتوماتيكي)، لفهم الخداع القائم على الإشارات الوجهية واللفظية.

ومن خلال لعبة على الإنترنت، جمع الباحثون بالفعل 1.3 مليون شكل من تعبيرات الوجه، مأخوذة من 151 زوجا من الأفراد في غضون أسابيع قليلة.

واشترك شخصان في تجربة “Amazon Mechanical Turk“، حيث يضم الفيديو شخصا واحدا ليكون موضع التجربة (الواصف) وأخر يلعب دور المحقق، حيث يتم عرض صورة أمام “الواصف” ويُطلب منه تذكر أكبر قدر ممكن من التفاصيل.

ثم يُقال لهم إما أن يكذبوا أو يخبروا الحقيقة أمام المحقق، الذي لا يعلم بالتعليمات. ويسأل المحقق سلسلة من الأسئلة الأساسية لا تتعلق بالصورة، من أجل إنشاء “نموذج شخصي”.

وتتضمن الأسئلة “ماذا ارتديت بالأمس؟”، لإثارة حالة ذهنية ذات صلة باستعادة الذاكرة، بالإضافة إلى أسئلة أخرى لإثارة حالة عقلية ذات صلة بالذاكرة التحليلية.

وتوفر الأسئلة استجابة أساسية “طبيعية”، حيث لا يكون لدى الشخص الذي تجري معه المقابلة، أي حافز للكذب.

وبعد تسجيل التفاعل بالكامل، سمح علم البيانات للباحثين بتحليل كل شيء بسرعة في مجموعة متنوعة من الطرق الجديدة. واستخدموا برنامج تحليل سمات الوجه الآلي لتحديد وحدات العمل المستخدمة في إطار معين، وتعيين وزن رقمي لكل منها.

واستُخدمت تقنية عنقودية غير خاضعة للرقابة للعثور على الأنماط تلقائيا.

وقال الباحثون إن هناك 5 أنواع من الوجوه، ذات صلة بالابتسامة التي صنعها الناس عند الرد على الأسئلة. وكثيرا ما ترتبط نسخة من ما يسمى بابتسامة “Duchenne ” التي تمتد إلى عضلات العين، بالكذب.

وهذا يتفق مع نظرية “الازدواجية” التي تقول: “عندما تخدع شخصا ما، فإنك تميل إلى الاستمتاع بالأمر”. وظهرت علامة تدل على الصدق عند انكماش عيون الشهود الصادقين، مع عدم الابتسام بأفواههم. ويظهر المحققون المزيد من الابتسامات المهذبة عندما يعلمون أنهم يسمعون الكذب.

ويخطط الباحثون لإجراء المزيد من فحوصات البيانات، لأنهم يدركون أن هناك معلومات إضافية يجب تعلمها.

المصدر: ديلي ميل

ديمة حنا

Read our Privacy Policy by clicking here

By continuing to use the site, you agree to the use of cookies. more information

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close