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Detectando mentiras

Una forma temprana de detección de mentiras existió en India hace 2.000 años. En aquel entonces, a un mentiroso potencial le dijeron que le pusiera un grano de arroz en la boca y que lo masticara. Si podía escupir el arroz, estaba diciendo la verdad. Si no podía, eso significaba que el miedo a ser atrapado le había quemado la garganta, y su engaño fue confirmado.

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Desde ese momento, los científicos han buscado una herramienta de verdad más confiable que la del tío Ben, una que pueda separar las mentiras de los hechos con solo presionar un botón. Tal dispositivo podría reducir la duración de la prueba, ayudar a los evaluadores de trabajo y proteger las fronteras. La persona que crea este instrumento mágico, tan preciso como el ADN y mucho más aplicable, cambiaría todo el panorama del descubrimiento forense. Podría crear una brecha en el diccionario entre "bígaro" y "beneficio", donde una vez estuvo "perjurio", y un cráter en la Guía de TV, donde "CSI" y todas sus derivaciones una vez reinaron.

Pero cada avance en el campo de la detección de mentiras se ha encontrado con un problema. Las máquinas poligráficas han atraído un considerable escrutinio científico y siguen siendo inadmisibles en los tribunales. Las imágenes funcionales han identificado qué áreas del cerebro se activan cuando las personas mienten, pero los resultados se basan en promedios grupales y se vuelven menos precisos cuando se evalúa a una sola persona. Incluso personas con habilidades de análisis facial increíblemente precisas, los llamados "magos" de detección de mentiras, fueron cuestionados el mes pasado en la revista Law and Human Behavior .

Lo que sigue es una descripción general de la larga y continua lucha por encontrar el detector de mentiras perfecto.

El polígrafo

A principios del siglo XX, el psicólogo de Harvard William Mouton Marston creó su "prueba de presión arterial sistólica", más comúnmente conocida como la máquina de polígrafo. La mezcolanza de artilugios de Marston incluía un tubo de goma y un esfigmomanómetro, ese favorito de la infancia, el pediatra se enrolla alrededor de un bíceps y se infla con cada apretón de una bola en forma de huevo. El polígrafo 101 es lo suficientemente claro: una persona tiene niveles típicos de frecuencia cardíaca, respiración y presión arterial al responder una pregunta básica como "¿Es cierto que vives en 520 Elm Street?" Si estos niveles siguen siendo los mismos durante preguntas como "¿Mataste a Jane Doe?" entonces la persona dice la verdad. Si no, él o ella está mintiendo.

A pesar de su reputación como detector de mentiras predeterminado, el polígrafo nunca ha recibido mucha credibilidad. En 1922, un juez federal dictaminó que el dispositivo de Marston no podía usarse en un caso de asesinato; no tenía "aceptación general" entre la comunidad científica, escribió el juez Josiah Alexander Van Orsdel del Tribunal de Apelaciones de los Estados Unidos. Esta decisión, conocida como el "estándar de Frye", esencialmente ha mantenido el polígrafo fuera de los tribunales desde entonces.

En 2002, la Academia Nacional de Ciencias organizó una revisión masiva del polígrafo. La Academia concluyó que la herramienta no era lo suficientemente consistente como para ser utilizada como un dispositivo de detección al contratar empleados de seguridad nacional. Las respuestas fisiológicas medidas por la máquina pueden ser el resultado de muchos otros factores además de mentir, incluido el mero nerviosismo.

"Hay muchas personas que hablarán a favor del polígrafo", dice William Iacono, profesor de psicología y derecho en la Universidad de Minnesota. "El argumento es que, si el gobierno lo usa 100, 000 veces al año, ¿cómo puede estar tan mal? La razón por la que creen que es por la naturaleza de los comentarios que reciben. Ocasionalmente, las personas no pasan la prueba y se les pide que lo hagan. confiesan, y lo hacen. Pero si una persona culpable pasa, no se da vuelta al salir y dice: 'Oye, realmente lo hice'. Nunca se enteran de sus errores, por lo que no creen que haya ningún error ".

Al final, la reputación de Marston fue mejor que la de su máquina; pasó a ganar fama como el creador de Wonder Woman.

La prueba de conocimiento culpable

A fines de la década de 1950, la investigación moderna sobre el engaño dio un nuevo giro, cuando el psicólogo David Lykken de la Universidad de Minnesota adaptó el interrogatorio poligráfico con su prueba de conocimiento de culpabilidad.

Una pregunta típica de polígrafo le pregunta a un sospechoso si él o ella cometió un delito. La prueba de conocimiento de culpabilidad enfoca sus preguntas en el conocimiento que solo un perpetrador tendría. Digamos, por ejemplo, que le robaste un bolso a una mujer que llevaba un vestido verde brillante. Un examinador de polígrafo podría preguntar: "¿Robaste el vestido?" Un buen mentiroso podría controlar su respuesta y aprobar el examen. Lykken haría dos preguntas: "¿Viste un vestido verde?" y "¿Viste un vestido azul?" Independientemente de su respuesta, la mera mención de los detalles incriminatorios causaría un error notable en sus reacciones fisiológicas.

En 1959, Lykken publicó el primer estudio que muestra los efectos de este método. Tenía unos 50 sujetos que promulgaban uno o dos crímenes simulados, mientras que otros no decretaban ninguno. Luego les pidió a todos que tomaran una prueba de conocimiento culpable. Según las respuestas fisiológicas, Lykken clasificó correctamente alrededor del 90 por ciento de los sujetos, informó en el Journal of Applied Psychology .

Por cierto, uno de los sujetos era un refugiado húngaro que había engañado dos veces al KGB sobre su participación antisoviética. Después de un interrogatorio de 30 minutos, Lykken había identificado cuál de los dos crímenes simulados había cometido este sujeto.

Un investigador prueba una máquina poligráfica. (Reuters / Arnd Wiegmann) Un detector de mentiras basado en imágenes funcionales, a menudo llamado fMRI, permite a los científicos monitorear la mentira en tiempo real. (iStockphoto)

El P300

Un día, en 1983, sonó el teléfono en el laboratorio de psicología de J. Peter Rosenfeld en la Universidad Northwestern. Era un agente de la CIA. Quería saber si Rosenfeld administraría el nuevo programa de detección de mentiras de la agencia.

Rosenfeld se congeló. ¿Cómo sabía la CIA que había planeado comenzar a investigar el engaño? Después de todo, solo se lo había contado a un colega de confianza y a su madre. Pero pronto se hizo evidente que el agente había estado llamando a varios investigadores con la esperanza de atraer a uno para que dirigiera el nuevo programa. Rosenfeld se negó, pero recomendó un prometedor estudiante graduado, y durante los siguientes meses, hombres de traje ancho aparecieron detrás de los árboles en el campus norte de Evanston.

Finalmente, la agencia decidió contratar al estudiante. Ella voló a Washington, DC y tomó una prueba de polígrafo como procedimiento estándar de selección de trabajo. Pero mientras su esposo y sus hijos se preparaban para una nueva vida, falló la prueba por una pregunta sobre su sexualidad y perdió el trabajo, dice Rosenfeld. "Fue un caso simple de que el polígrafo cometió un error, pero la CIA tiene que estar más segura que lamentar", dice. "En ese momento, dije que podríamos tratar de tener uno [un detector de mentiras] basado en la ciencia".

Rosenfeld se decidió por un método que combinaba la prueba de conocimiento de culpabilidad de Lykken con la investigación de ondas cerebrales realizada por el investigador de la Universidad de Columbia, Samuel Sutton. En la década de 1960, Sutton había descubierto que los cerebros humanos muestran una explosión de actividad 300 milisegundos después de que una persona ve una imagen distinta. La premisa de Rosenfeld era simple: si se roba a una mujer con un vestido verde, la mente del perpetrador almacenará una imagen del vestido, y su cerebro responderá de cierta manera cuando más tarde se enfrente con esta imagen.

La ciencia básica detrás de la idea no es mucho más difícil. Las células cerebrales emiten señales electrónicas en un patrón rítmico de arriba a abajo. Estas señales se pueden registrar desde el cuero cabelludo de una persona, y la secuencia resultante de picos y caídas se denomina onda cerebral. Una de estas ondas, el P300, se precipita enormemente cuando reconoce una imagen. El aspecto "P" significa positivo, y el "300" se refiere al número de milisegundos que la onda ocurre después del reconocimiento.

En 1987, Rosenfeld probó su prueba P300 en diez sujetos. Cada sujeto "robó" un artículo de una caja de nueve deseables. Al tocar el elemento, los sujetos formaron un vínculo con el objeto que daría como resultado una respuesta P300, predijo Rosenfeld. Luego, los sujetos observaron los nombres de los elementos en un monitor. Cuando aparecieron los artículos no robados, las ondas cerebrales aparecieron normales. Pero cuando el objeto robado apareció en la pantalla, la onda cerebral del sujeto formó una respuesta P300 distinta.

La principal ventaja de este método sobre el polígrafo tradicional es sorprendente: el engaño está implícito sin que el sospechoso diga una sola palabra. De hecho, el P300 ni siquiera puede considerarse un detector de mentiras. "Estás viendo el reconocimiento, no la mentira", dice Rosenfeld. "Sin embargo, creo que la inferencia se justifica si se toman las medidas adecuadas".

En la década de 1990, un científico llamado Lawrence Farwell combinó la prueba de conocimiento de culpabilidad y la técnica P300 para crear un detector de mentiras comercial llamado Brain Fingerprinting. En 2000, Brain Fingerprinting casi obtuvo admisión en la sala del tribunal durante una apelación de un caso de asesinato en Iowa. (Un juez de la corte de distrito rechazó la apelación pero dictaminó que la técnica podría haber sido admisible. Un juez de la Corte Suprema del Estado finalmente confirmó la apelación, pero no tuvo en cuenta los resultados de Brain Fingerprinting).

Pero un inconveniente de los detectores de mentiras basados ​​en el método P300 es que los investigadores deben trabajar muy duro para encontrar elementos inusuales que solo el criminal hubiera visto. Tome el caso del vestido verde brillante. Si ese vestido es verdaderamente exclusivo del crimen, el sospechoso producirá una poderosa respuesta P300. Pero si la esposa del criminal usa muchos vestidos verdes, la ola P300 podría reducirse a un tamaño normal.

Imágenes Funcionales

Las imágenes funcionales, a menudo llamadas fMRI, permiten a los científicos monitorear la actividad cerebral en tiempo real. Los sujetos son llevados en una plataforma acolchada a una ruidosa máquina de resonancia magnética que escanea sus cerebros cada dos segundos en busca de una mayor actividad neuronal. Un pequeño espejo les permite ver y reaccionar a las indicaciones que se muestran en una pantalla fuera de la máquina. Mientras tanto, desde otra habitación, los investigadores recolectan actividad cerebral para el análisis estadístico.

El primer estudio fMRI de detección de mentiras que recibió atención general fue publicado en 2002 por Daniel Langleben de la Universidad de Pennsylvania. Langleben entregó a sus sujetos una tarjeta de juego, los cinco clubes, antes de introducirlos en la máquina de resonancia magnética. Los alentó a negar tener la tarjeta, ofreciendo una recompensa de $ 20 para aquellos que engañaron con éxito la máquina, lo que fue un incentivo más que suficiente para sus asignaturas de pregrado.

Durante la prueba, los sujetos vieron varias cartas de juego en una pantalla y presionaron un botón que indicaba si tenían o no la tarjeta mostrada. La mayoría de las veces, cuando los sujetos negaban tener la tarjeta en la pantalla, decían la verdad. Solo cuando aparecieron los cinco clubes la respuesta fue una mentira.

Langleben comparó la actividad cerebral verdadera con la actividad engañosa y descubrió que la mente de una persona generalmente es más activa cuando está acostada. Este resultado sugiere que la veracidad podría ser nuestro estado cognitivo predeterminado, y que el engaño requiere un esfuerzo mental adicional.

Pero un detector de mentiras basado en imágenes funcionales sufriría algunos defectos potencialmente fatales. Los críticos del método a menudo señalan que los resultados de imágenes funcionales se promedian en un grupo, no en base a sujetos individuales. Tal limitación causa problemas obvios en el mundo del derecho penal.

En el otoño de 2005, Langleben encontró pruebas alentadoras de que las imágenes funcionales pueden detectar el engaño de forma individual. Utilizando una versión modificada de su prueba anterior, Langleben informó que pudo clasificar correctamente las mentiras o verdades individuales el 78 por ciento de las veces. Sus resultados son la primera evidencia de que la imagen funcional puede detectar el engaño de una persona individual con respecto a una pregunta individual. Aún así, el 78 por ciento de precisión, aunque prometedor, está lejos de ser infalible.

Magos

Mientras conducía en una noche oscura en el norte de California, Maureen O'Sullivan escuchó a JJ Newberry, un ex agente de la Oficina de Alcohol, Tabaco y Armas de Fuego, hablar sobre cómo un amigo lo había traicionado. Newberry parecía muy molesto por el incidente y muy involucrado en contarlo, recuerda O'Sullivan. Entonces, de repente, Newberry le pidió a O'Sullivan que se detuviera. En medio de su apasionante historia había visto a un hombre desplomado al volante de un automóvil estacionado al otro lado de la calle.

Tal conocimiento sobrenatural ha ayudado a hacer de Newberry un "mago" de detección de mentiras, dice O'Sullivan, quien acuñó el término con su colega Paul Ekman en la Universidad de San Francisco. La distinción es selecta: en 30 años de pruebas, los investigadores han encontrado menos de 50 asistentes. Estas personas obtienen puntajes superiores en una batería de pruebas de engaño desarrolladas por Ekman y O'Sullivan.

"Estas personas son súper cazadores", dice O'Sullivan. "Lo que ven es increíble".

Ekman y O'Sullivan comenzaron a evaluar a las personas que podían identificar el engaño con gran precisión a fines de la década de 1980. Finalmente se decidieron por una serie de tres pruebas. El primero consiste en detectar personas mintiendo sobre sus sentimientos. Para esta prueba, los posibles magos miran un video de diez mujeres, la mitad de las cuales mienten sobre sus emociones actuales, la mitad de las cuales dicen la verdad.

La segunda prueba muestra a diez hombres describiendo una opinión que tienen, y la tercera muestra a diez hombres discutiendo si habían robado dinero. Nuevamente, en ambos casos, la mitad de las personas mienten y la otra mitad dicen la verdad.

Para que una persona se convierta en mago, primero debe identificar correctamente a nueve personas en la prueba emocional y luego identificar al menos a ocho personas en una de las otras dos pruebas. A partir de 2003, después de haber estudiado a más de 10, 000 personas, los investigadores habían encontrado solo 29 magos. Ese número ha crecido a alrededor de 50, dijo O'Sullivan recientemente.

Muchos magos pasaron tiempo en el Servicio Secreto, dice O'Sullivan. La práctica de escanear grandes multitudes en busca de comportamientos extraños ha perfeccionado su agudeza. Mientras que las personas normales toman una decisión rápida cuando miran las cintas de video de prueba, los asistentes mantienen su análisis final hasta el final, rastreando los cambios de entonación, la elección de palabras y la mirada. Los terapeutas también obtienen puntajes altos en las pruebas.

El psicólogo social Charles F. Bond Jr. de la Universidad Cristiana de Texas no está convencido. Bond cree que los magos son simples valores atípicos estadísticos, el resultado eventual de probar a miles de personas en la misma tarea.

"Presentaron el hecho de que un pequeño número de personas obtuvieron buenos resultados de un gran número de personas que tomaron el examen, como evidencia de que esas personas tenían una habilidad especial", dice Bond, cuyo argumento fue publicado en línea recientemente en Law and Human Behavior. . "Si mucha gente juega a la lotería, alguien gana".

Antes de que las agencias gubernamentales y legales comiencen a consultar a estos asistentes, a Bond le gustaría ver que fuentes externas realicen pruebas adicionales sobre ellos, una medida de validez que O'Sullivan dice que ahora está en proceso.

Pero incluso con pruebas adicionales, la perfección tendrá que esperar hasta el detector de mentiras de la próxima generación. Hasta la fecha, dice O'Sullivan, nadie ha obtenido un puntaje perfecto en las tres pruebas.

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