ANN ARBOR \u2014 Ao analisar v\u00eddeos de importantes processos judiciais, pesquisadores da Universidade de Michigan est\u00e3o desenvolvendo um software de detec\u00e7\u00e3o de mentiras exclusivo, com base em dados reais e sem a necessidade do “toque”, como os pol\u00edgrafos.<\/p>\n
Seu prot\u00f3tipo considera tanto as palavras quanto os gestos da pessoa interrogada e, ao contr\u00e1rio de um detector de mentiras, e n\u00e3o \u00e9 preciso toc\u00e1-la para funcionar. Nos experimentos, o software foi at\u00e9 75% preciso na identifica\u00e7\u00e3o de quem estava mentindo (baseado nos resultados dos julgamentos). Em m\u00e9dia, os homens conseguem detectar a mentira em um pouco mais de 50% dos casos.<\/p>\n
Com o software, os pesquisadores dizem ter identificado v\u00e1rios comportamentos. Os mentirosos mexeram mais as m\u00e3os. Eles tentaram se demonstrar mais seguros. E, intuitivamente, eles olharam nos olhos dos entrevistadores mais frequentemente do que aqueles que se presume estar dizendo a verdade, entre outros comportamentos.<\/p>\n
O sistema pode ser, no futuro, uma ferramenta \u00fatil para os agentes de seguran\u00e7a, os j\u00faris e at\u00e9 mesmo para os profissionais de sa\u00fade mental, dizem os pesquisadores.<\/p>\n
Para desenvolver e treinar o software, a equipe usou t\u00e9cnicas de aprendizado com a utiliza\u00e7\u00e3o de um conjunto de 120 clipes de v\u00eddeo da cobertura da m\u00eddia de testes reais. Eles adquiriram alguns dos clipes pelo site The Innocence Project, uma organiza\u00e7\u00e3o nacional que trabalha para libertar os condenados injustamente.<\/p>\n
O aspecto do “mundo real” \u00e9 um dos principais diferenciais desta pesquisa.<\/p>\n
“Nos experimentos de laborat\u00f3rio, \u00e9 dif\u00edcil criar uma configura\u00e7\u00e3o que motiva as pessoas a mentirem verdadeiramente. As apostas n\u00e3o s\u00e3o altas o suficiente,” disse Rada Mihalcea, professora de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e Engenharia que lidera o projeto com Mihai Burzo, professor assistente de Engenharia Mec\u00e2nica da UM-Flint. “N\u00f3s podemos oferecer uma recompensa, se as pessoas conseguirem mentir bem \u2014 pag\u00e1-los para convencer a outra pessoa que algo falso \u00e9 verdadeiro. Mas no mundo real existe uma verdadeira motiva\u00e7\u00e3o para enganar.”<\/p>\n
Os v\u00eddeos incluem os depoimentos dos r\u00e9us e das testemunhas. Em metade dos clipes, a pessoa \u00e9 considerada estar mentindo. Para determinar quem estava dizendo a verdade, os pesquisadores compararam seus testemunhos com veredictos da corte.<\/p>\n
Para realizar o estudo, a equipe transcreveu o \u00e1udio, incluindo todos os “preenchimentos vocais”, como “um, ah, e uh.” Eles ent\u00e3o analisaram como muitas vezes a pessoa utilizou v\u00e1rias palavras ou categorias de palavras. Tamb\u00e9m contaram os gestos nos v\u00eddeos usando um esquema de codifica\u00e7\u00e3o padr\u00e3o para intera\u00e7\u00f5es interpessoais que contabiliza nove movimentos diferentes de cabe\u00e7a, olhos, sobrancelhas, boca e m\u00e3os.<\/p>\n
Os pesquisadores inseriram os dados no sistema e o deixou classificar os v\u00eddeos. Quando tanto os gestos quanto as palavras da pessoa interrogada foram consideradas, o software foi 75% preciso na identifica\u00e7\u00e3o de quem estava mentindo. O resultado \u00e9 muito melhor do que as avalia\u00e7\u00f5es feitas por seres humanos, que s\u00f3 tiveram melhor desempenho do que o jogo de moeda “cara ou coroa”.<\/p>\n
“Os humanos s\u00e3o fracos detectores de mentira,” disse Mihalcea. “Esta n\u00e3o \u00e9 um tipo de tarefa que somos naturalmente bons. H\u00e1 ind\u00edcios que os homens se entregam naturalmente quando est\u00e3o mentindo, mas n\u00f3s n\u00e3o estamos atentos o suficiente para detect\u00e1-los. N\u00e3o est\u00e1vamos contando quantas vezes uma pessoa diz ‘eu’ ou olha para cima. Estavam focados em um n\u00edvel mais elevado de comunica\u00e7\u00e3o.”<\/p>\n