El engaño está presente en todos los ámbitos de la vida, desde las interacciones sociales hasta los asuntos de seguridad nacional. Sin embargo, los indicadores confiables de comportamiento engañoso en escenarios de la vida real siguen siendo esquivos. No obstante, un equipo de investigadores de la Universidad de Tal Aviv, desarrolló una herramienta de aprendizaje automático entrenada para detectar signos reveladores de mentiras.

Al registrar la actividad de los músculos faciales e integrar perspectivas electrofisiológicas y comunicativas, el equipo de investigación desarrollo una herramienta de detección capaz de identificar indicadores de comportamiento engañoso.

En el estudio realizado, el sistema logró detectar correctamente cuando los participantes mintieron el 73 por ciento de las veces, en promedio, y reveló dos tipos de mentirosos en el proceso.

Un nuevo enfoque

Durante más de medio siglo, se ha aplicado un enfoque fisiológico a la detección del engaño mediante la búsqueda de indicadores del comportamiento mentiroso. El supuesto básico es que mentir conduce a una excitación psicológica, que conduce a una excitación fisiológica mensurable incluyendo cambios en la presión arterial, así como en la frecuencia del pulso y la respiración. Pero en el mejor de los casos, este enfoque se considera inexacto.

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Para el estudio, los investigadores probaron un nuevo tipo de electrodos y una herramienta de aprendizaje automático entrenada para leer expresiones faciales.

Sin embargo, la idea de que las emociones genuinas pueden “filtrarse” en la cara de un mentiroso no es nada nuevo. Se remonta a Charles Darwin, quien en 1872 manifestó: “los músculos de la cara que son menos obedientes a la voluntad, y a veces, son los únicos que delatan una emoción leve y pasajera”.

Siguiendo esta línea, los investigadores probaron un nuevo tipo de electrodos portátiles diseñados para ser más sensibles y cómodos que los dispositivos de electromiografía de superficie facial (sEMG), y una herramienta de aprendizaje automático entrenada para leer expresiones faciales en secuencias de video. 

Novedosa herramienta para detectar mentiras

Para el estudio, los autores ubicaron a dos personas que estaban sentadas una al frente de la otra y conectadas a los electrodos. Una de las persona usó audífonos y repitió la palabra que escuchó o dijo algo diferente, para engañar a su pareja, la cual estaba tratando de detectar si lo que decía era una verdad o una mentira.

Los investigadores registraron la actividad de los músculos faciales entre las cejas y en las mejillas de los participantes mientras escuchaban las señales de audio, hablaban y respondían.

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El enfoque fisiológico en el que se basa el polígrafo se considera, en el mejor de los casos, inexacto.

Previsiblemente, los participantes no pudieron detectar las mentiras de sus parejas con significación estadística. Sin embargo, las señales eléctricas entregadas por los electrodos identificaron las mentiras con una tasa de éxito sin precedentes del 73 por ciento.

Ahora, el objetivo del equipo es enseñar a la herramienta de inteligencia artificial a analizar los movimientos faciales sin electrodos, con miras a desarrollar una tecnología capaz de seguir rostros con el fin de determinar la veracidad a través de cámaras, lo que podría permitirles detectar a un mentiroso a decenas de metros de distancia.

Los investigadores creen que estos resultados pueden tener implicaciones en muchas esferas de nuestras vidas. En el futuro, en los interrogatorios policiales, en el aeropuerto, en el banco o en las entrevistas de trabajo en línea, las cámaras de alta resolución entrenadas para identificar los movimientos de los músculos faciales podrán distinguir entre declaraciones veraces y falsas.

Referencia: Lie to my face: An electromyography approach to the study of deceptive behavior. Brain and Behavior, 2021. https://doi.org/10.1002/brb3.2386

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