Rilevamento di bugie

Alla fine degli anni '60, Paul Ekman, allora giovane professore di psicologia all'Università della California, San Francisco, School of Medicine e appena all'inizio del lavoro della sua vita, riempì un edificio vittoriano di San Francisco con una libreria di film che mostravano i volti di 40 pazienti psichiatrici mentre sono stati intervistati. Ekman, che ora è una figura di spicco nella sua professione, voleva sapere se poteva isolare le espressioni facciali per diagnosticare i disturbi mentali. Una donna di nome Mary, che aveva tentato il suicidio tre volte prima, sorrise e parlò allegramente sul suo nastro. Per caso, stava cercando un pass per il fine settimana, in modo da poter tornare a casa e suicidarsi.

Il rilevamento delle bugie è complicato: Richard Nixon, qui intervistato da David Frost nel 1977, è allo stesso livello? La ricerca ha scoperto che le microespressioni rivelano le nostre emozioni di base, che ci piaccia o no.

Mary è stata la prima volta che ho scoperto le microespressioni, mi ha detto Ekman quando l'ho incontrato sul set di mentimi , il dramma televisivo della Fox ispirato dai suoi decenni di ricerca su come le espressioni facciali, i gesti e altri comportamenti non verbali rivelano le nostre emozioni e, soprattutto, i nostri inganni. Alcuni giovani psichiatri a cui stavo insegnando mi hanno chiesto se potevo aiutare a identificare quando un paziente suicida stava dicendo la verità o mentendo sul miglioramento, ha detto. Alcuni dei loro pazienti avevano lasciato l'ospedale e si erano suicidati nel giro di un'ora. Mary, tuttavia, aveva confessato prima di partire che aveva mentito durante un'intervista [precedente] che avevo filmato. Guardando il film, non ho potuto vedere alcuna prova. Quindi l'ho esaminato fotogramma per fotogramma per una settimana e sono apparse queste microespressioni: due istanze, ciascuna di 25° di secondo, su 12 minuti.

Questa storia faceva parte del nostro numero di maggio 2009

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Nel caso di Mary, i suoi lineamenti avevano mostrato fugacemente disperazione quando il medico intervistato le aveva chiesto dei suoi piani. Ekman apprese che i soggetti umani che studiava tradivano il loro stato emotivo attraverso le microespressioni, per quanto cercassero di sopprimerle. Ha identificato 46 movimenti dei muscoli facciali che, attraverso le culture, segnalano emozioni di base come paura, sfiducia e angoscia.

Quello che non sapevo all'inizio, mi disse Ekman, era che potevi addestrare le persone a riconoscere queste microespressioni in tempo reale. Ha sviluppato il sistema di codifica dell'azione facciale, o FACS, negli anni '70 come una tassonomia esauriente di tutte le espressioni facciali, inclusi questi comportamenti muscolari rivelatori. Da allora, gli utenti FACS addestrati hanno generalmente dimostrato una percentuale di successo superiore al 75% nella lettura dei volti. Lie to Me, interpretato dallo stimato Tim Roth nei panni del dottor Cal Lightman, il personaggio basato su Ekman, è un intrattenimento molto mediocre nel genere del grande successo di Fox Casa , in cui un esperto anticonformista risolve casi che i tipi di stabilimento non possono. In realtà, tuttavia, molti utenti del FACS sono tipi di istituzioni: poliziotti, agenti dell'FBI, membri dei servizi segreti degli Stati Uniti.

RISORSE:

• Casella degli strumenti per il riconoscimento delle espressioni informatiche (CERT)

• Mentimi, FOX

Non è necessario alcun dono innato per applicare nella pratica la ricerca di Ekman. Puoi andare online ora [ www.mettonline.com] e impara il riconoscimento delle microespressioni, che è una parte, in un'ora, dice Ekman. Con la pratica, la maggior parte di noi potrebbe decodificare queste espressioni fugaci in tempo reale. Inizialmente, tutti credono che non lo faranno mai, dice. Alla fine, stanno chiedendo: 'Stai rallentando queste cose?' Noi no, ma i tuoi occhi hanno imparato a vederli.

Altri studi confermano le affermazioni di Ekman. In una ricerca condotta nel 2006, la neuroscienziata Tamara Russell del King's College dell'Università di Londra ha dimostrato che un'ora di formazione sulla microespressione ha permesso alle persone con schizofrenia di identificare le espressioni facciali con la stessa precisione delle persone sane.

Alcuni, tuttavia, sono molto più bravi di altri a leggere le microespressioni. La collega di Ekman all'Università di San Francisco, Maureen O'Sullivan, ha testato 20.000 persone dispari in due decenni e ha identificato 50 individui tra quel numero che dimostrano costantemente oltre l'80% di accuratezza nel rilevare quando gli altri mentono, con pochissimi che si avvicinano alla precisione perfetta. Chiaramente, alcune capacità specifiche e ottimali sono alla base del successo di questi rari individui.

Dal momento che gli esperti FACS generalmente riproducono filmati per tre ore al fine di analizzare un solo minuto delle contrazioni facciali e degli ammiccamenti di un soggetto sul video, aveva senso chiedersi se un sistema informatico potesse automatizzare il processo di analisi della microespressione e abbinare l'essere umano di O'Sullivan maghi. Ekman ha considerato per la prima volta la sfida alla fine degli anni '80. Durante un anno sabbatico a Londra, visitò il Brunel College, dove un ingegnere che aveva sviluppato uno dei primi computer a elaborazione parallela stava addestrando una rete neurale artificiale per riconoscere i terroristi. Il problema dell'ingegnere era che le diverse espressioni facciali dei soggetti rendevano difficile per il suo sistema riconoscere le loro identità, mentre la difficoltà di Ekman tendeva ad essere opposta: aveva bisogno di ignorare le fisionomie individuali dei suoi soggetti per riconoscere le emozioni rivelate dalle loro espressioni. Quindi i due uomini hanno lavorato insieme. In tre giorni abbiamo insegnato alla macchina a riconoscere tre diverse emozioni su persone diverse, dice. Negli Stati Uniti, ho scritto una proposta di sovvenzione per il NIH, che ha rifiutato, sostenendo che i computer a elaborazione parallela non esistevano. Ekman ha espresso la sua frustrazione a un amico che era un fisico vincitore del premio Nobel; l'amico contattò Terry Sejnowski, l'eminenza interdisciplinare della neurobiologia computazionale presso il Salk Institute, il cui laboratorio disponeva dei computer necessari. Ekman e Sejnowski hanno collaborato e hanno ottenuto la borsa di studio.

Mark Frank, un ex studente post-dottorato di Ekman e ora professore all'Università di Buffalo, a New York, ha avuto il maggior successo nell'automazione di FACS. Frank, che lavora al Centro per la biometria e i sensori unificati di Buffalo, ha lavorato con un gruppo di scienziati informatici presso l'Università della California, San Diego, principalmente ex studenti di Sejnowski, per trasformare FACS in una tecnologia chiamata Computer Expression Recognition Toolbox (CERT ). Gli ho chiesto come stava andando il progetto.

Ce l'abbiamo fatta, mi ha detto Frank. Abbiamo un sistema che opera in tempo reale. In termini di apprendimento automatico, dovevamo fornire alle macchine un buon materiale audiovisivo con emozioni ed espressioni reali. Quindi è solo questione di allenamento, test, allenamento, test. Il CERT funziona bene come un esperto umano, dice, ma è un po' più veloce.

Una tecnologia che rileva accuratamente le vere emozioni delle persone possiede un enorme potenziale politico, sociale e commerciale. E se i commentatori politici lo avessero applicato ai filmati dei dibattiti presidenziali degli Stati Uniti dell'anno scorso, ad esempio, per rivelare se McCain o Obama stessero mentendo? O se gli avvocati lo usassero per analizzare le deposizioni video presentate durante i processi in tribunale per determinare se un testimone avesse mentito, una constatazione che potrebbe essere citata come prova? In effetti, poiché la tecnologia estrae il video ordinario, potrebbe essere mercificato come un servizio Web a basso costo in modo che tutti possano usarlo: le persone potrebbero registrare colloqui di lavoro, trattative commerciali, firme di accordi prematrimoniali, cerimonie nuziali o qualsiasi altro tipo di transazione civile, con un occhio alla loro revisione per accertare la buona fede delle persone coinvolte. Ti chiedi cosa fai quando il gatto esce dalla borsa, dice Frank. E puoi riportarlo dentro?

L'argomento per l'ammissione di tali prove in tribunale sembra semplice. Per essere ammissibile, una tecnologia deve soddisfare uno dei due standard legali; il test Daubert (dal caso della Corte Suprema degli Stati Uniti del 1993 Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals) è quello utilizzato nella maggior parte delle giurisdizioni. Daubert richiede che la testimonianza scientifica debba essere qualificata come 'conoscenza scientifica' affidabile, afferma Edward Imwinkelried, professore di diritto all'Università della California, Davis, che è un esperto sull'ammissibilità delle prove scientifiche. La Suprema Corte definisce “conoscenza scientifica” la conoscenza convalidata da una specifica metodologia, che ha descritto in termini classici come, in primo luogo, la formulazione di un'ipotesi e, in secondo luogo, la successiva sperimentazione controllata o osservazione sistematica sul campo per verificare o falsificare l'ipotesi. Dati i tre decenni di accettazione di FACS e il record di accuratezza del CERT, l'analisi automatizzata delle espressioni facciali potrebbe soddisfare tali criteri.

Fare questo argomento, tuttavia, richiederebbe il supporto di testimoni esperti come Frank o Ekman, e questo non è imminente. Frank, ad esempio, supporta l'uso del CERT da parte del governo degli Stati Uniti per motivi di sicurezza nazionale - potrebbe accadere entro il 2011, suppone - ma non vuole vedere la tecnologia diffondersi ulteriormente: anche se riceviamo una chiamata ogni due settimane da persone che vogliono fare un sacco di soldi commercializzando questo come rilevamento della menzogna, sono orgoglioso che nessuno coinvolto nella scienza sia andato oltre ciò che supporta.

Ciò che la scienza conferma è che sia FACS che CERTS possono rivelare gran parte delle emozioni reali di qualsiasi soggetto umano, ma questi risultati devono essere interpretati in modo intelligente, specialmente nel contesto dell'individuazione dell'inganno. Altrimenti, ha riassunto Ekman, gli utenti rischiano quello che lui chiama l'errore di Otello: Otello ha letto accuratamente la paura di Desdemona. Ma non ha riconosciuto che la paura di essere increduli è proprio come la paura di essere scoperti. Sì, i nostri volti rivelano quali emozioni stiamo vivendo, se riesci a leggere i segni. Ciò che i nostri volti non rivelano necessariamente è ciò che ha scatenato quell'emozione. Se non lo sai, l'interpretazione può andare molto fuori strada. Escludi tutte le possibili spiegazioni prima di concludere che quello che stai vedendo è un segno di mentire su un atto criminale, avverte Ekman. Perché molto spesso non lo è.

Mark Williams è un redattore collaboratore di Revisione della tecnologia .

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