La detección de mentiras es una evaluación de una declaración verbal con el objetivo de revelar un posible engaño intencional. La detección de mentiras puede referirse a un proceso cognitivo de detectar el engaño mediante la evaluación del contenido del mensaje, así como de las señales no verbales. [1] También puede referirse a técnicas de interrogatorio utilizadas junto con tecnología que registra funciones fisiológicas para determinar la verdad y la falsedad en la respuesta. Este último es comúnmente utilizado por las fuerzas del orden en los Estados Unidos, pero rara vez en otros países porque se basa en pseudociencia .
Existe una amplia variedad de tecnologías disponibles para este propósito. [2] La medida más común y utilizada desde hace mucho tiempo es el polígrafo . Una revisión exhaustiva de la investigación existente realizada en 2003 por la Academia Nacional de Ciencias concluyó que había "pocas bases para esperar que una prueba de polígrafo pudiera tener una precisión extremadamente alta". [3] : 2, 212 No hay evidencia que respalde que la detección de mentiras no verbales , como observar el lenguaje corporal, sea una forma efectiva de detectar mentiras, incluso si es ampliamente utilizada por las fuerzas del orden. [4] [5]
La evidencia acumulada de la investigación sugiere que las máquinas detectan el engaño mejor que el azar, pero con tasas de error significativas [6] y que las estrategias utilizadas para "superar" los exámenes poligráficos, las llamadas contramedidas, pueden ser efectivas. [7] A pesar de la falta de fiabilidad, los resultados son admisibles ante los tribunales en algunos países, como Japón. Los resultados del detector de mentiras rara vez se admiten como prueba en los tribunales estadounidenses. [8]
En 1983, la Oficina de Evaluación de Tecnología del Congreso de EE. UU. publicó una revisión de la tecnología [6] y encontró:
En el artículo académico revisado por pares de 2007 "Charlatanry in forensic discurso ciencia", los autores revisaron 50 años de investigación sobre detectores de mentiras y llegaron a la conclusión de que no hay evidencia científica que respalde que los detectores de mentiras con análisis de voz realmente funcionen. [10] El fabricante de detectores de mentiras Nemesysco amenazó con demandar al editor académico por difamación, lo que resultó en la eliminación del artículo de las bases de datos en línea. En una carta al editor, los abogados de Nemesysco escribieron que los autores del artículo podrían ser demandados por difamación si escribían sobre el tema nuevamente. [11] [12] [13]
Sin embargo, el "ruido" extraño en el polígrafo puede provenir de vergüenza o ansiedad y no ser específico de mentir. [14] Cuando los sujetos son conscientes de la evaluación, su respuesta emocional resultante, especialmente la ansiedad, puede afectar los datos. Además, los trastornos psicológicos pueden causar problemas con los datos, ya que ciertos trastornos pueden llevar a una persona a hacer una declaración que cree que es verdad pero que en realidad es una invención. Al igual que con todas las pruebas, el examinador puede causar sesgos dentro de la prueba con su interacción con el sujeto y la interpretación de los datos. [2]
El estudio de métodos fisiológicos para las pruebas de engaño que miden los trastornos emocionales comenzó a principios del siglo XX. Vittorio Benussi fue el primero en trabajar en pruebas prácticas de engaño basadas en cambios fisiológicos. Detectó cambios en la relación inspiración-espiración, hallazgos confirmados por NE Burtt. Burtt realizó estudios que enfatizaron los cambios cuantitativos en la presión arterial sistólica. William Moulton Marston estudió la presión arterial y notó un aumento en la presión arterial sistólica de 10 mm Hg o más, indicando culpa mediante el uso del esfigmomanómetro Tycos , con el que informó una precisión del 90 al 100%. Sus estudios utilizaron estudiantes y casos judiciales reales. Luego, en 1913, WM Marston determinó la presión arterial sistólica mediante métodos oscilatorios y sus hallazgos citan cambios claros en la presión arterial durante el engaño de los sospechosos de delitos. En 1921, John Augustus Larson criticó el método de presión arterial intermitente de Marston porque los cambios emocionales eran tan breves que podían perderse. Para ajustarse a esto, modificó el esfigmógrafo de Erlanger para proporcionar una curva continua de presión arterial y pulso y lo utilizó para estudiar a 4.000 delincuentes. [15] En la década de 1990, un equipo de científicos, Stanley Abrams, Jean M. Verdier y Oleg Maltsev desarrollaron una nueva metodología que aporta seis coeficientes que afectan positivamente la precisión de los resultados del análisis del detector de mentiras. [dieciséis]
Dos metanálisis realizados en 2004 encontraron una asociación entre mentir y el aumento del tamaño de la pupila y los labios comprimidos. Los mentirosos pueden quedarse quietos más tiempo, hacer menos gestos con las manos y hacer menos contacto visual. Los mentirosos pueden tardar más tiempo en responder preguntas pero, por otro lado, si han tenido tiempo para prepararse, pueden responder más rápidamente que las personas que dicen la verdad, hablar menos y repetir frases más. No parecen estar más inquietos, parpadear más ni tener una postura menos relajada. [17] [18] [19]
Paul Ekman ha utilizado el Sistema de codificación de acciones faciales (FACS) y "cuando se combina con medidas de voz y habla, alcanza tasas de precisión de detección de hasta el 90 por ciento". Sin embargo, actualmente no hay evidencia que respalde tal afirmación. Actualmente se está automatizando para su uso en el cumplimiento de la ley y aún se está mejorando para aumentar la precisión. Sus estudios utilizan microexpresiones, que duran menos de un quinto de segundo, y "pueden filtrar emociones que alguien quiere ocultar, como la ira o la culpa". Sin embargo, "los signos de emoción no son necesariamente signos de culpa. Una persona inocente puede estar aprensiva y parecer culpable", nos recuerda Ekman. Con respecto a sus estudios, las mentiras sobre las emociones en este momento obtienen los mayores beneficios de las señales faciales y de voz, mientras que las mentiras sobre creencias y acciones, como los crímenes, utilizan señales de gestos y palabras. Ekman y sus asociados han validado muchos signos de engaño, pero no los publican todos para no educar a los delincuentes [17]
James Pennebaker utiliza el método de Investigación Lingüística y Conteo de Palabras (LIWC), publicado por Lawrence Erlbaum , para realizar un análisis del contenido escrito. Afirma que tiene precisión para predecir mentiras. Pennebaker cita su método como "significativamente más eficaz que los jueces humanos a la hora de identificar correctamente muestras de escritura engañosas o veraces"; su método tiene una tasa de precisión del 67%, mientras que las personas capacitadas tienen una precisión del 52%. Se utilizaron cinco procedimientos experimentales en este estudio. En los estudios 1 a 3 se pidió a los participantes que hablaran, escribieran a mano o a máquina una afirmación verdadera o falsa sobre el aborto. Los participantes fueron asignados aleatoriamente para decir una afirmación verdadera o falsa. El estudio 4 se centró en los sentimientos hacia los amigos y el estudio 5 involucró a los estudiantes en un crimen simulado y les pidió que mintieran. Se pidió a jueces humanos que calificaran la veracidad de las 400 comunicaciones que trataban sobre el aborto. Los jueces leyeron o observaron la declaración y dieron una respuesta de sí o no sobre si esta declaración era falsa o no. LIWC clasificó correctamente el 67% de las comunicaciones sobre aborto y los jueces clasificaron correctamente el 52%. Sus estudios han identificado que el engaño conlleva tres marcadores escritos principales. El primero son menos pronombres en primera persona como 'yo', 'mi', 'mío' y 'yo mismo' (singular), así como 'nosotros', 'nos', 'nuestro' y 'nosotros mismos' (plural). Aquellos que mienten "evitan declaraciones de propiedad, se distancian de sus historias y evitan asumir la responsabilidad de su comportamiento", al tiempo que utilizan palabras de emociones más negativas como "odio, inútil y triste". En segundo lugar, utilizan "algunas palabras excluyentes como excepto, pero o ni" cuando "distinguen lo que hicieron de lo que no hicieron". [17]
Más recientemente, el trabajo de CA Morgan III y GA Hazlett ha proporcionado evidencia de que un análisis por computadora del contenido del habla derivado de una entrevista cognitiva (es decir, longitud de la respuesta y recuento único de palabras) proporciona un método para detectar el engaño que es demostrablemente mejor que los juicios profesionales de profesionales y útiles para distinguir entre afirmaciones adultas genuinas y falsas de exposición a eventos altamente estresantes y potencialmente traumáticos. [20] Este método se muestra particularmente prometedor ya que no genera confrontación y es válido desde el punto de vista científico y transcultural.
Por lo general, se utilizan tres tipos de preguntas en las pruebas de polígrafo o en las pruebas de análisis de estrés de la voz:
Las preguntas irrelevantes establecen una base para comparar otras respuestas al hacer preguntas simples con respuestas claras de verdadero y falso.
Las preguntas de comparación tienen una relación indirecta con el evento o circunstancia y están diseñadas para alentar al sujeto a mentir.
Las preguntas relevantes se comparan con preguntas de comparación (que deberían representar respuestas falsas) y preguntas irrelevantes (que deberían representar respuestas verdaderas). Se refieren a cualquier cosa que esté particularmente en cuestión.
La prueba de preguntas de control (CQT) utiliza preguntas de control, con respuestas conocidas, para servir como base fisiológica para compararlas con preguntas relevantes para un incidente en particular. La pregunta de control debería tener una mayor respuesta fisiológica si se dijera la verdad y una menor respuesta fisiológica si se mintiera. [14] La prueba de conocimiento culpable (GKT) es un formato de opción múltiple en el que se leen opciones de respuesta o una respuesta correcta y respuestas incorrectas adicionales y se registra la respuesta fisiológica. Los controles son las respuestas alternativas incorrectas. La mayor respuesta fisiológica debería ser la respuesta correcta. [14] Su objetivo es determinar si el sujeto tiene conocimiento sobre un evento en particular. [2]
Además de que la prueba tiende a no encontrar inocentes a las personas, también hay problemas en los que algunos delincuentes pueden tener una mayor respuesta fisiológica a la pregunta de control que a la pregunta específica, lo que hace difícil determinar la culpabilidad usando este método incluso cuando las personas no lo están usando. Técnicas específicas para intentar engañar a la prueba. [21] Aunque los problemas con las tasas de falsos positivos y falsos negativos del CQT se analizan anteriormente, también existen problemas metodológicos con respecto a cómo los defensores del CQT determinan la precisión de la prueba. [21] Debido al hecho de que la precisión del CQT a menudo se determina en función de si un individuo al que se le realiza la prueba proporciona a la policía una confesión de un delito después de realizar la prueba, esto significa que los casos en los que alguien fue absuelto de los cargos después someterse a un polígrafo o, en el peor de los casos, dar una confesión falsa cuando en realidad es inocente no se tienen en cuenta a la hora de determinar la exactitud de la prueba. [21] Otro problema es que, debido a cómo se administra el CQT y cómo funciona el proceso de detección de mentiras, sólo las personas que se determina que son engañosas son interrogadas adicionalmente para obtener una confesión. [21] Esto significa que el resultado del polígrafo y la confesión no son independientes uno del otro, lo que hace muy difícil utilizar las confesiones como único determinante de la precisión de la prueba. [21] Estos problemas metodológicos proporcionan evidencia falsa que respalda el uso continuo de esta prueba, a pesar de los muchos defectos que posee. [21] Si bien se podría decir que incluir esta prueba como herramienta policial es útil porque a veces puede proporcionar información precisa, la probabilidad de que cause dificultades indebidas a personas que en realidad son inocentes y pierda tiempo en el proceso, hace que sea una tarea difícil. método muy poco confiable para que lo utilicen los agentes del orden. [21]
Se considera que ambos tienen prejuicios contra los inocentes, porque los culpables que temen las consecuencias de ser descubiertos pueden estar más motivados para hacer trampa en el examen. Varias técnicas (que se pueden encontrar en línea) pueden enseñar a las personas cómo cambiar los resultados de las pruebas, incluido doblar los dedos de los pies y morderse la lengua. Al menos un estudio encontró que la aritmética mental era ineficaz, especialmente en estudiantes que contaban hacia atrás de siete en siete. Un estudio ha descubierto que en la prueba de conocimiento culpable los sujetos pueden centrarse en las respuestas alternativas y parecer inocentes. [14]
La detección de mentiras comúnmente implica el polígrafo , [22] y se utiliza para probar ambos estilos de engaño. Detecta reacciones autónomas , [17] como microexpresiones, frecuencia respiratoria, conductividad de la piel y frecuencia cardíaca . [23] Las microexpresiones son los cambios no verbales breves e incompletos en la expresión mientras que el resto muestra una activación del sistema nervioso. [22] Estos cambios en las funciones corporales no son fácilmente controlados por la mente consciente. También pueden considerar la frecuencia respiratoria , la presión arterial , la dilatación capilar y el movimiento muscular. Mientras se realiza una prueba de polígrafo, el sujeto usa un dispositivo de presión arterial para medir las fluctuaciones de la presión arterial. La respiración se mide colocando neumógrafos alrededor del pecho y, finalmente, se colocan electrodos en los dedos del sujeto para medir la conductividad de la piel. Para determinar la verdad, se supone que el sujeto mostrará más signos de miedo al responder las preguntas de control, conocidas por el examinador, en comparación con las preguntas relevantes, cuyas respuestas no se conocen. Los polígrafos se centran más en el valor predictivo de la culpa de los exámenes al comparar las respuestas del participante a preguntas de control, preguntas irrelevantes y preguntas relevantes para medir la excitación, que luego se interpreta como una muestra de miedo y se supone un engaño. [22] Si una persona muestra un engaño, habrá cambios en las respuestas de excitación autónoma a las preguntas relevantes. Los resultados se consideran no concluyentes si no hay fluctuaciones en alguna de las preguntas. [24]
Se supone que estas medidas indican una respuesta de estrés a corto plazo que puede ser mentir o significar algo para el sujeto. El problema es que también están asociados con el esfuerzo mental y el estado emocional , por lo que pueden verse influenciados por el miedo, la ira y la sorpresa, por ejemplo. Esta técnica también se puede utilizar con CQT y GKT. [2]
Las agencias gubernamentales de los Estados Unidos, como el Departamento de Defensa , Seguridad Nacional , Aduanas y Protección Fronteriza e incluso el Departamento de Energía utilizan actualmente polígrafos. Estas agencias los utilizan regularmente para evaluar a los empleados. [25]
Los críticos afirman que la "detección de mentiras" mediante el uso de poligrafía no tiene validez científica porque no es un procedimiento científico. [26] La gente ha encontrado formas de intentar engañar al sistema, como tomar sedantes para reducir la ansiedad; usar antitranspirante para prevenir la sudoración; y colocar alfileres o morderse partes de la boca después de cada pregunta para demostrar una respuesta fisiológica constante. [27] A medida que la tecnología y la investigación se han desarrollado, muchos se han alejado del polígrafo debido a los inconvenientes de este estilo de detección. Los partidarios del polígrafo afirman que tiene una tasa de precisión del 70%, un 16% mejor que la detección de mentiras en la población general. [28] Alguien que no pasó la prueba tiene más probabilidades de confesar que alguien que pasó, lo que contribuye a que los examinadores del polígrafo no se enteren de los errores que han cometido y, por lo tanto, mejoren. [14]
El análisis del estrés de la voz (también llamado análisis de riesgo de la voz) utiliza computadoras para comparar el tono , la frecuencia , la intensidad y los microtemblores. De esta manera, el análisis de la voz "detecta pequeñas variaciones en la voz que se cree que indican mentira". Incluso se puede utilizar de forma encubierta por teléfono y ha sido utilizado por compañías bancarias y de seguros, así como por el gobierno del Reino Unido. Los bancos y las compañías de seguros evalúan la veracidad de los clientes en determinadas situaciones, donde se utilizan computadoras para registrar las respuestas. Luego, el software compara las preguntas de control con las preguntas relevantes evaluadas para detectar engaño. Sin embargo, su confiabilidad ha sido debatida por revistas revisadas por pares. [2] "Cuando una persona miente, una interferencia involuntaria de los nervios hace que las cuerdas vocales produzcan una onda sonora distorsionada, es decir, un nivel de frecuencia diferente del que produce la misma persona cuando dice la verdad". [29]
Varios estudios publicados en revistas revisadas por pares demostraron que VSA funciona a un nivel aleatorio cuando se trata de detectar engaños. Horvath, McCloughan, Weatherman y Slowik (2013), [30] por ejemplo, probaron el VSA en las grabaciones de los interrogatorios de 74 sospechosos. Dieciocho de estos sospechosos confesaron más tarde, lo que hizo que el engaño fuera la verdad más probable. Con una clasificación de precisión del 48%, VSA tuvo un desempeño al nivel de probabilidad. Varios otros estudios mostraron resultados similares (Damphousse, 2008; Harnsberger, Hollien, Martin y Hollien, 2009). [31] [32] [33] En 2003, el Consejo Nacional de Investigación concluyó: "En general, esta investigación y las pocas pruebas controladas realizadas durante la última década ofrecen poca o ninguna base científica para el uso del analizador de estrés de la voz por computadora o similar". instrumentos de medida." [3] : 168
Las personas a menudo evalúan las mentiras basándose en el comportamiento no verbal, pero rápidamente le dan demasiado mérito a indicadores engañosos, como: evitar el contacto visual, aumentar las pausas entre declaraciones y movimientos excesivos que se originan en las manos o los pies. [34] Dispositivos como el detector de mentiras Silent Talker monitorean un gran número de microexpresiones en intervalos de tiempo y las codifican en grandes vectores que la inteligencia artificial o los clasificadores estadísticos clasifican según muestran un comportamiento veraz o engañoso. [35] [36]
El Dr. Alan Hirsch, del departamento de Neurología y Psiquiatría del Rush Presbyterian-St. Luke's Medical Center en Chicago explicó el "síndrome Pinocho" o "efecto Pinocho" como: la sangre corre hacia la nariz cuando la gente miente. Esta sangre adicional puede provocar picazón en la nariz. Como resultado, las personas que exageran la verdad tienden a rascarse la nariz o a tocarla con más frecuencia. [37]
John Kircher, Doug Hacker, Anne Cook, Dan Woltz y David Raskin han desarrollado una tecnología de seguimiento ocular en la Universidad de Utah que consideran una alternativa al polígrafo. Esta no es una reacción emocional como el polígrafo y otros métodos, sino más bien una reacción cognitiva. Esta tecnología mide la dilatación de la pupila, el tiempo de respuesta, el tiempo de lectura y relectura y los errores. Los datos se registran mientras los sujetos responden preguntas verdaderas o falsas en una computadora. [25]
Han descubierto que se requiere más esfuerzo para mentir que para decir la verdad y, por lo tanto, su objetivo es encontrar indicios de trabajo duro. Las personas que no dicen la verdad podrían, por ejemplo, tener las pupilas dilatadas y al mismo tiempo tardar más en responder la pregunta. [25]
El seguimiento ocular pretende ofrecer varios beneficios sobre el polígrafo: menor costo, 1/5 del tiempo de realización, los sujetos no necesitan estar "conectados" a nada y no requiere examinadores de polígrafo calificados para realizar la prueba. [25] La tecnología no ha sido objeto de revisión por pares.
La cronometría cognitiva , o la medición del tiempo necesario para realizar operaciones mentales, se puede utilizar para distinguir mentir de decir la verdad. Un instrumento reciente que utiliza la cronometría cognitiva para este propósito es el aletiómetro de respuesta antagonista cronometrado , o TARA.
La lectura del cerebro utiliza fMRI y los múltiples vóxeles activados en el cerebro evocados por un estímulo para determinar qué ha detectado el cerebro y, por tanto, si le resulta familiar.
La espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) también detecta oxígeno y actividad en el cerebro como la fMRI, pero en cambio analiza los niveles de oxígeno en la sangre. Es ventajoso para la fMRI porque es portátil, sin embargo, su resolución de imagen es de menor calidad que la fMRI. [2]
Como existen diferentes estilos de mentira, un engaño espontáneo o artificial se construye a partir de una mezcla de información ya almacenada en la memoria semántica y episódica . [22] Está aislado y es más fácil de generar porque carece de verificación cruzada con el panorama general. Este estilo contrasta las mentiras memorizadas que no son tan ricas en detalles pero que se recuperan de la memoria. [22] A menudo encajan en un escenario real para facilitar el recuerdo.
Los desarrollos recientes que permiten la monitorización no invasiva utilizando la técnica Doppler transcraneal funcional (fTCD) demostraron que la resolución exitosa de problemas emplea una estrategia de conocimiento discreto (DKS) que selecciona vías neuronales representadas en un hemisferio, mientras que un resultado fallido implica una estrategia de conocimiento no discreto ( NDKS). [38] Una prueba poligráfica podría verse como una tarea de memoria de trabajo. Esto sugiere que el modelo DKS puede tener un correlato en las operaciones mnemotécnicas. En otras palabras, el modelo DKS puede tener una base de conocimiento discreta (DKB) de componentes esenciales necesarios para la resolución de tareas, mientras que para nDKS, DKB está ausente y, por lo tanto, se produce una búsqueda "global" o bihemisférica. Basado en esta última premisa, se diseñó un sistema de "detector de mentiras" como se describe en la patente de Estados Unidos número 6.390.979 . Se obtiene un patrón de cambios en la velocidad del flujo sanguíneo en respuesta a preguntas que incluyen respuestas correctas e incorrectas. La respuesta incorrecta provocará una activación bihemisférica, a partir de una respuesta correcta que activa una respuesta unilateral. La poligrafía cognitiva basada en este sistema carece de cualquier control subjetivo de los procesos mentales y, por tanto, de alta fiabilidad y especificidad; sin embargo, esto aún no se ha probado en la práctica forense. Véase también biometría cognitiva .
Los potenciales relacionados con eventos evalúan el reconocimiento y, por lo tanto, pueden ser efectivos o no para evaluar el engaño. En los estudios de ERP se evalúan las ondas de amplitud P3, siendo estas ondas grandes cuando se reconoce un elemento. [14] Sin embargo, se ha observado que las amplitudes de P100 tienen una correlación significativa con las calificaciones de confiabilidad, cuya importancia se discutirá en la sección de EEG. Esto, junto con otros estudios, lleva a algunos a afirmar que debido a que los estudios de ERP se basan en procesos de percepción rápidos, "son parte integral de la detección del engaño". [39]
La electroencefalografía , o EEG, mide la actividad cerebral a través de electrodos colocados en el cuero cabelludo de un sujeto. El objetivo es identificar el reconocimiento de datos significativos a través de esta actividad. Se muestran imágenes u objetos al sujeto mientras se implementan técnicas de interrogatorio para determinar el reconocimiento. Esto puede incluir, por ejemplo, imágenes de la escena del crimen. [2]
La confiabilidad percibida es interpretada por el individuo al mirar una cara, y esto disminuye cuando alguien miente. Tales observaciones son "demasiado sutiles para ser procesadas explícitamente por los observadores, pero afectan los procesos cognitivos y afectivos implícitos". Estos resultados, en un estudio de Heussen, Binkofski y Jolij, se obtuvieron mediante un estudio con un paradigma N400 incluyendo dos condiciones dentro del experimento: caras veraces y caras mentirosas. Las caras parpadearon durante 100 ms y luego los participantes las calificaron. Sin embargo, las limitaciones de este estudio serían que solo contó con 15 participantes y la edad promedio fue de 24 años . [39]
Los algoritmos de aprendizaje automático aplicados a los datos de EEG también se han utilizado para decodificar si un sujeto creía o no en una afirmación con una precisión de aproximadamente el 90 %. Este trabajo fue una extensión del trabajo de Sam Harris y sus colegas y demostró además que la creencia precedió a la incredulidad en el tiempo, lo que sugiere que el cerebro puede aceptar inicialmente declaraciones como descripciones válidas del mundo (creencia) antes de rechazar esta noción (incredulidad). Comprender cómo el cerebro evalúa la veracidad de una declaración descriptiva puede ser un paso importante en la construcción de métodos de detección de mentiras basados en neuroimagen. [40]
La resonancia magnética funcional analiza el sistema nervioso central para comparar el tiempo y la topografía de la actividad en el cerebro para detectar mentiras. Mientras que un polígrafo detecta cambios en la actividad del sistema nervioso periférico , la resonancia magnética funcional tiene el potencial de detectar la mentira en la "fuente".
Las resonancias magnéticas funcionales utilizan electroimanes para crear secuencias de pulsos en las células del cerebro. Luego, el escáner de resonancia magnética funcional detecta los diferentes pulsos y campos que se utilizan para distinguir las estructuras de los tejidos y la distinción entre capas del cerebro, el tipo de materia y la capacidad de ver crecimientos. El componente funcional permite a los investigadores ver la activación en el cerebro a lo largo del tiempo y evaluar la eficiencia y la conectividad comparando el uso de sangre en el cerebro, lo que permite identificar qué partes del cerebro están usando más oxígeno y, por lo tanto, se utilizan durante una tarea específica. . [41] Los datos de FMRI se han examinado a través de la lente de algoritmos de aprendizaje automático para decodificar si los sujetos creían o no en declaraciones, que van desde declaraciones matemáticas, semánticas hasta creencias religiosas. [42]
Históricamente, las pruebas del detector de mentiras por resonancia magnética funcional no se han permitido como prueba en procedimientos legales, siendo el intento más famoso el caso de fraude de seguros de Harvey Nathan [43] en 2007. [28] La falta de apoyo legal no ha detenido a empresas como No Lie MRI y CEPHOS desde ofrecer exploraciones privadas de resonancia magnética funcional hasta probar el engaño. Si bien los estudios de resonancia magnética funcional sobre el engaño han afirmado que la precisión de la detección llega al 90%, muchos tienen problemas para implementar este estilo de detección. Sólo se pueden utilizar respuestas de sí o no, lo que permite flexibilidad [28] en la verdad y el estilo de mentira. Algunas personas no pueden tomar uno, como aquellas con condiciones médicas, claustrofobia o implantes. [28]
Las drogas de la verdad como el tiopental sódico , el etanol y el cannabis (históricamente hablando) se utilizan con el fin de obtener información precisa de un sujeto que no lo desea. [44] Se ha demostrado que la información obtenida mediante drogas de la verdad divulgadas públicamente es muy poco confiable, y los sujetos aparentemente mezclan libremente hechos y fantasía. [45] Gran parte del efecto afirmado se basa en la creencia de los sujetos de que no pueden mentir mientras están bajo la influencia de la droga.
{{cite journal}}: Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )