Алгоритмы с машинным обучением помогают раскрывать ложь

Ученые разработали мультимодальный подход для распознавания лжи, который повышает точность на 15% за счет анализа поведения, физиологических реакций и когнитивных процессов.

По данным исследователей, современные технологии, такие как машинное обучение, могут помочь в распознавании обмана. Однако доступные данные ограничены и не учитывают культурные особенности разных народов.

Для решения этих проблем ученые создали мультимодальный набор данных, адаптированный для индийцев. Устройство работает с данными по семи параметрам: активность мозга, сердечный ритм, движения глаз, отслеживание взгляда, кожная реакция, аудио- и видеоматериалы. Данные были получены от более чем 100 участников эксперимента, сообщает Scientific Reports.

Эксперименты проводились по двум сценариям: симуляция преступления и сценарий «лучший друг». В первом случае участникам предлагали выполнить задания, связанные с преступлениями, а во втором — рассказать истории о своих социальных связях. Это помогло выявить эмоциональные и поведенческие реакции.

Результаты эксперимента продемонстрировали, что мультимодальный подход повышает точность обнаружения лжи на 15% по сравнению с методами, использующими только один тип информации. При этом данные о поведении человека (аудио, видео, направление взгляда, кожная реакция) оказались более эффективными, чем нейрофизиологические данные (активность мозга, сердечный ритм, движения глаз).