Олдерт Фрай - Ложь. Три способа выявления. Как читать мысли лжеца. Как обмануть детектор лжи

Вес критериев

Стеллер и Кёнкен (Steller & Kohnken, 1989) отмечали, что, возможно, некоторые критерии обладают большей ценностью для оценки истинности утверждения, нежели другие. Например, присутствие в утверждении точно воспроизведенных, но превратно истолкованных подробностей (критерий 10), скажем, когда ребенок рассказывает о сексуальных действиях взрослого, но считает, что тот просто чихает или испытывает боль, несомненно, имеет большее значение, чем то, что он говорит о совершившемся факте сексуального контакта (критерий 4). (Тем не менее критерий 10 примечателен тем, что его не слишком часто удается обнаружить в утверждениях свидетелей.)

Один из способов определить значимость каждого конкретного критерия КАУК заключается в том, чтобы провести лабораторное исследование и проанализировать те критерии, по которым между лжецами и людьми, говорящими правду, будут обнаружены существенные различия. Как я уже упоминал, чаще всего различия между этими категориями свидетелей обнаруживаются по таким критериям, как неструктурированное изложение информации (критерий 2), количество подробностей (критерий 3), контекстуальные вставки (критерий 4), описание взаимодействия (критерий 5), воспроизведение разговоров (критерий 6) и необычные подробности (критерий 8).

Кёнкен (Kohnken, 1999, личное общение) подчеркивал факт существования фундаментальной проблемы, связанной с лабораторным использованием различительной ценности (между правдивыми и сфабрикованными утверждениями) каждого критерия в лабораторных условиях в качестве показателя его разделительной ценности при оценке в реальной жизни. По мнению Кёнкена, разделительная ценность критерия прочно связана с тем, какое именно событие подлежит оценке. В результате отдельные критерии приобретают огромное значение для оценивания случаев из реальной жизни, хотя в условиях лабораторных исследований они редко подтверждают свою исключительную значимость.

Принимая во внимание трудности, связанные с количеством применяемых критериев, исследователи, изучающие особенности применения процедуры КАУК, прибегают к различным методам, которые позволяют разделять утверждения на правдивые и ложные. В ходе некоторых исследований эксперты по процедуре КАУК проводили разделение по признаку правда-совпадение (см. табл. 5.4). Что же касается большинства других исследований, то хотя утверждения оценивали эксперты по КАУК, разделение их на правдивые и ложные выполнялось с помощью компьютерной программы статистического анализа. Главное отличие состоит в том, что, возможно, эксперты присваивали разным критериям разный вес, тогда как программа компьютерного анализа не располагает таким диапазоном возможностей.

Таким образом, мы можем заключить, что классификация, предложенная экспертами, должно быть, отличалась более высокой точностью. Какой-нибудь один элемент утверждения (будь то неверно истолкованная подробность, необычная деталь, подробное описание запутанного эпизода взаимодействия и т. д.), мог сыграть решающую роль и убедить эксперта. При этом не исключено, что статистическая программа не придала бы этому критерию такого веса. Однако данные имеющихся на сегодня исследований не подтверждают точку зрения о том, что эффективность работы экспертов имеет первостепенный приоритет. Как видно из табл. 5.4, коэффициенты попадания в исследованиях, где классифицированием утверждений занимались эксперты, сопоставимы с коэффициентами точности, установленными в ходе исследований, где разделение утверждений на правдивые и ложные авторы доверили компьютеру.

Надежным способом установления разницы экспертных и компьютерно-аналитических решений в процессе принятия решений является сопоставление в рамках одного исследования классификаций, составленных каждой из сторон. Единственным экспериментом, в котором проводилось такое сравнение, было исследование Фрая, Кнеллера и Манна (Vrij, Kneller & Mann, в печати). Эксперты продемонстрировали более высокий уровень узнавания правды (коэффициент попадания составил 80 и 53 % у экспертов и у компьютера соответственно, см. табл. 5.4), тогда как компьютер оказался более успешным в определении лжи (коэффициент попадания составил 60 и 80 % у экспертов и у компьютера соответственно). Различия в коэффициентах попадания между экспертами и компьютерной программой подтверждают идею о том, что, вынося свой вердикт, эксперты руководствуются не только оценками по КАУК, но и используют ту или иную систему присваивания критериям различного веса. Впрочем, процесс присвоения веса в целом не повышает уровень попадания.