Se uma pessoa pode aprender a controlar parcialmente suas expressões faciais (pelo menos grandes movimentos com os músculos faciais) e "enganar" o uso da linguagem corporal, os movimentos dos olhos são muito mais difíceis de controlar conscientemente. Em um experimento, os participantes foram solicitados a reproduzir a trajetória de seu olhar usando o cursor na tela - e mesmo com uma afirmação tão clara do problema, os sujeitos não realizaram 42-55% de seus movimentos oculares (Marti
et al. , 2014).
Portanto, nossos olhos podem dizer muito sobre quando estamos tentando esconder a verdade, e o rastreamento ocular pode ser usado com sucesso para detectar mentiras.
As mentiras estão intimamente relacionadas à carga cognitiva. De acordo com a teoria da “carga cognitiva de mentiras”, uma resposta falsa exigirá mais recursos (atenção e memória) do que uma resposta verdadeira, pois o engano está associado a operações cognitivas adicionais (autocontrole, manutenção de mais informações na memória de trabalho etc.) (Spence
et al ., 2001; Vrij
et al. , 2008).
No clássico Teste de Informações Ocultas (TIC), os participantes são informados com informações sobre um crime que não seria conhecido por um grupo de controle "não envolvido" no crime (Matsuda
et al. , 2012). Os dois grupos são convidados a reconhecer um objeto relacionado ao crime (por exemplo, uma faca) entre outros objetos irrelevantes. Neste momento, um polígrafo (detector de mentiras) captura sinais fisiológicos, por exemplo, palpitações cardíacas de indivíduos. No entanto, um problema comum é característico de todos os métodos de impressão: eles permitem rastrear o crescimento na intensidade dos indicadores, que geralmente são interpretados como uma manifestação de culpa ou medo, o que nem sempre é verdade (Ganis
et al. , 2003).
No rastreamento de TI, o experimento será construído de uma maneira ligeiramente diferente: enquanto os participantes observam uma série de imagens relacionadas ao crime e neutras, o equipamento rastreia e registra os movimentos dos olhos.
Vários experimentos mostraram que há uma diferença entre como o olho se move nos mentirosos e nas pessoas que dizem a verdade:
- Alunos dilatados associados ao aumento da ansiedade e ao carregamento da memória de trabalho (Proudfoot et al ., 2016).
- Estratégia de prevenção quando uma pessoa tenta não olhar para um objeto (imagem) relacionado a um crime e presta mais atenção a objetos neutros (Proudfoot et al. , 2016, Kim et al. , 2016).
- Piscando : quando uma pessoa conta uma mentira, o número de piscadas é menor do que quando se pronuncia informações verdadeiras, mas depois que uma pessoa mente, o número de piscadas aumenta acentuadamente em comparação com o estado normal (Vrij et al. , 2008).
Todos esses sinais possibilitam a identificação de mentirosos, mas, atualmente, eles só podem ser rastreados usando equipamento de laboratório videooculográfico. Criar um software de rastreamento ocular para registrar o movimento ocular e piscar levará a tecnologia a um nível totalmente novo. Nós da Neurodata Lab também estamos envolvidos na criação de um rastreador de TI de software que permitirá reconhecer movimentos oculares com alta precisão e fora do laboratório sem o uso de equipamentos especiais.
Referências :
- Ganis, G., Kosslyn, S., Stose, S., Thompson, W., Yurgelun-Todd, D. Correlatos neurais de diferentes tipos de fraude: Uma investigação por fMRI. Córtex cerebral, vol. 13, edição 8 (2003), pp. 830-836.
- Kim, K., Kim, J., Lee, J. Culpa, mentira e prevenção de informações ocultas. Comportamento social e personalidade: uma revista internacional, vol. 44, edição 9 (2016), pp. 1467-1475.
- Marti, S., Bayet, L., Dehaene, S. Relatório subjetivo das fixações oculares durante a pesquisa em série. Consciência e Cognição, vol. 33 (2015), pp. 1-15. Publicado por Academic Press Inc.
- Matsuda, I., Nittono, H., Allen, J. O status atual e futuro do teste de informações ocultas para uso em campo. Fronteiras em Psicologia, vol. 3 (2012), p. 532
- Proudfoot, J., Jenkins, J., Burgoon, J., Nunamaker, J. More Than Meets the Eye: Como os comportamentos oculométricos evoluem ao longo do curso das interações automatizadas de detecção de engano. Journal of Management Information Systems, vol. 33, edição 2 (2016), pp. 332-360. Publicado por Routledge.
- Spence, S., Farrow, T., Herford, A., Wilkinson, I., Zheng, Y., Woodruff, P. Correlatos anatômicos comportamentais e funcionais de decepção em seres humanos. NeuroReport, vol. 12, edição 13 (2001), pp. 2849–2853. Publicado por Lippincott Williams e Wilkins.
- Vrij, A., Fisher, R., Mann, S., Leal, S. Uma abordagem de carga cognitiva para detecção de mentiras. Journal of Investigative Psychology and Offender Profiling, vol. 5, edição 1-2 (2008). pp. 39-43.