嘘発見器

嘘発見器は、意図的な欺瞞の可能性を明らかにすることを目的とした、言葉による陳述の評価である。嘘発見器は、メッセージの内容と非言語的手がかりを評価することによって欺瞞を検出する認知プロセスを指す場合がある。^{[1]また、生理学的機能を記録する技術とともに使用される質問技術を指し、それに応じて真実と虚偽を確認する。後者は米国の法執行機関で一般的に使用されているが、}疑似科学に基づいているため他の国ではほとんど使用されていない。

この目的のために利用できる技術は多種多様です。^[2] 最も一般的で長年使用されている手段はポリグラフです。2003年に米国科学アカデミーが実施した既存の研究の包括的なレビューでは、「ポリグラフ検査の精度が非常に高いと期待できる根拠はほとんどない」という結論が出ています。^{[3] : 2, 212}ボディランゲージを見るなどの非言語的嘘発見法は、法執行機関で広く使用されているにもかかわらず、嘘を発見するのに効果的であることを実証する証拠はありません。^{[4] [5]}

研究の蓄積された証拠は、機械は偶然よりも嘘を見抜く能力に優れているが、かなりの誤り率を伴うこと^[6]、また、ポリグラフ検査を「打ち負かす」ための戦略、いわゆる対抗手段が効果的である可能性があることを示唆している。^[7]信頼性が低いにもかかわらず、日本など一部の国では、結果は法廷で証拠として認められている。米国の法廷では、嘘発見器の結果が証拠として認められることは非常にまれである。^[8]

1983年に米国議会技術評価局は技術レビューを発表し^[6]、次のような結論を出しました。

「...現在、ポリグラフ検査の有効性を証明する科学的証拠は限られている。ポリグラフ検査は偶然よりも嘘をつく対象者をよりよく検出できるという証拠があるように見える場合でも、大きな誤り率が発生する可能性があり、検査官と被験者の違いや対策の使用がさらに有効性に影響を与える可能性がある。」^[9]

2007年の査読付き学術論文「法医学音声科学における詐欺行為」では、著者らは50年にわたる嘘発見器の研究を検証し、音声分析嘘発見器が実際に機能することを裏付ける科学的証拠はないという結論に達した。^[10]嘘発見器メーカーのネメシスコは、学術出版社を名誉毀損で訴えると脅し、オンラインデータベースから記事を削除した。出版社に宛てた手紙の中で、ネメシスコの弁護士は、論文の著者らがこのテーマについて再度執筆した場合、名誉毀損で訴えられる可能性があると書いた。^{[11] [12] [13]}

しかしながら、ポリグラフ上の無関係な「ノイズ」は、恥ずかしさや不安から来る場合があり、嘘をつくことに限ったことではありません。^[14] 被験者が検査に気付いた場合、特に不安などの感情的な反応がデータに影響を与える可能性があります。さらに、心理的障害はデータに問題を引き起こす可能性があります。特定の障害により、真実だと信じていても実際には作り話である発言をしてしまうことがあるためです。すべての検査と同様に、検査官は被験者とのやり取りやデータの解釈によって検査に偏りを生じさせる可能性があります。^[2]

感情の乱れを測定するための欺瞞テストの生理学的方法の研究は、1900年代初頭に始まった。 ヴィットリオ・ベヌーシは、生理学的変化に基づく実用的な欺瞞テストに取り組んだ最初の人物である。彼は吸気・呼気比の変化を検出し、その発見はNEバートによって確認された。バートは、定量的な収縮期血圧の変化を強調した研究を行った。ウィリアム・モールトン・マーストンは血圧を研究し、収縮期血圧の10mmHg以上の上昇は有罪を示すことを指摘し、タイコス血圧計を使用して90～100%の精度を報告した。彼の研究は、学生と実際の裁判例を対象とした。その後、1913年にWMマーストンは振動法によって収縮期血圧を測定し、その研究結果では、犯罪容疑者を欺いている間に血圧が明確に変化したことを引用している。1921年、ジョン・オーガスタス・ラーソンは、感情の変化が短すぎて見落とされる可能性があるとして、マーストンの間欠血圧法を批判した。これを調整するために、彼はエルランガー脈拍計を改造して連続的な血圧と脈拍の曲線を作成し、それを使って4,000人の犯罪者を研究しました。^[15] 1990年代には、スタンレー・エイブラムス、ジャン・M・ヴェルディエ、オレグ・マルツェフの科学者チームが、嘘発見器の分析結果の精度にプラスの影響を与える6つの係数をもたらす新しい方法論を開発しました。^[16]

2004 年までに実施された 2 つのメタ分析では、嘘をつくことと瞳孔の大きさの増大および唇の収縮との間に関連性が認められました。嘘をつく人は、じっとしていることが多く、手振りが少なく、アイコンタクトが少ない場合があります。嘘をつく人は質問に答えるのに時間がかかりますが、一方で、準備する時間があれば、真実を話す人よりも早く答え、話す量が少なく、フレーズを繰り返すことが多い場合があります。彼らはそわそわしたり、瞬きが増えたり、リラックスしていない姿勢になったりするわけではありません。^{[17] [18] [19]}

ポール・エクマンは顔面動作コーディングシステム（FACS）を使用しており、「音声や発話の測定と組み合わせると、検出精度は最大90パーセントに達する」としている。しかし、現時点ではそのような主張を裏付ける証拠はない。現在、法執行機関での使用のために自動化されており、精度を高めるために改良が続けられている。彼の研究では、5分の1秒未満しか持続しない微表情を使用しており、「怒りや罪悪感など、誰かが隠したい感情を漏らす可能性がある」としている。しかし、「感情の兆候は必ずしも罪の兆候ではない。無実の人が不安になり、有罪のように見えることがある」とエクマンは指摘する。彼の研究に関して言えば、感情に関する嘘は現時点で顔や声の手がかりから最も大きな利益を得ており、犯罪などの信念や行動に関する嘘は身振りや言葉の手がかりが追加されている。エクマンと彼の仲間は多くの欺瞞の兆候を検証しているが、犯罪者を教育しないようにすべてを公表しているわけではない^[17]

ジェームズ・ペネベーカーは、ローレンス・アールバウムが出版した言語学的調査と語数計算（LIWC）法を使用して、書かれた内容の分析を行っています。彼は、この方法が嘘を予測する精度があると主張しています。ペネベーカーは、彼の方法を「虚偽または真実の文章サンプルを正しく識別することにおいて、人間の審査員よりもはるかに効果的」であると述べています。彼の方法の精度は67％であるのに対し、訓練を受けた人間の精度は52％です。この研究では、5つの実験手順が使用されました。研究1～3では、参加者に中絶に関する真または偽の声明を話す、手書きする、または入力するように依頼しました。参加者は、真または偽の声明を言うようにランダムに割り当てられました。研究4では友人に対する感情に焦点を当て、研究5では、学生に模擬犯罪に巻き込まれ、嘘をつくように依頼しました。人間の審査員は、中絶を扱った400のコミュニケーションの真実性を評価するように依頼されました。審査員は声明を読むか視聴し、この声明が虚偽であるかどうかについてはいまたはいいえで答えました。 LIWC は中絶に関する通信の 67% を正しく分類し、裁判官は 52% を正しく分類しました。彼の研究では、欺瞞には 3 つの主要な書き言葉のマーカーがあることがわかっています。1 つ目は、「私」、「私自身」、「私の」、「私の」、「私自身」(単数) や、「私たち」、「私たちの」、「私たちの」、「私たち自身」(複数) などの一人称代名詞が少ないことです。嘘をつく人は、「所有権の表明を避け、自分の話から距離を置き、自分の行動に対する責任を取ることを避け」、さらに「憎しみ、無価値、悲しい」などの否定的な感情を表す言葉を多く使用します。2 つ目は、「自分がしたこととしなかったことを区別するときに、except、but、nor などの排他的な言葉をほとんど使用しない」ことです。^[17]

最近では、CA Morgan IIIとGA Hazlettの研究によって、認知面接で得られた発話内容（応答の長さや固有の単語数など）のコンピューター分析が、専門家の判断よりも明らかに優れており、非常にストレスの多い、潜在的にトラウマになるような出来事に遭遇したという成人の真偽の主張を区別するのに有用な、嘘の検出方法を提供するという証拠が示されました。^[20]この方法は、非対立的であり、科学的にも異文化間でも妥当性があるため、特に有望です。

ポリグラフ検査や音声ストレス分析検査では、通常、次の 3 種類の質問が使用されます。

無関係な質問は、明確な真偽の回答がある簡単な質問をすることで、他の回答と比較するための基準を確立します。

比較質問は出来事や状況と間接的な関係があり、被験者に嘘をつくよう促すように設計されています。

関連のある質問は、比較の質問 (誤った回答を表すはず) および無関係な質問 (正しい回答を表すはず) と比較されます。これらは、特に疑問視されている内容に関するものです。

コントロール質問テスト（CQT）では、答えがわかっているコントロール質問を使用して、特定の事件に関連する質問と比較するための生理学的基準として機能します。コントロール質問は、真実を語った場合はより大きな生理学的反応を示し、嘘をついた場合はより小さな生理学的反応を示します。^[14]有罪知識テスト（GKT）は、回答の選択肢または1つの正しい回答と追加の誤った回答が読み上げられ、生理学的反応が記録される多肢選択形式です。コントロールは誤った選択肢の回答です。より大きな生理学的反応は、正しい回答に対して示されます。^[14]その目的は、被験者が特定の出来事について知っているかどうかを判断することです。^[2]

この検査は、人を無罪としない傾向にあることに加え、犯罪者の中には特定の質問よりもコントロール質問に対してより大きな生理的反応を示す者もいるという問題もあり、人々が検査を騙そうとする特定のテクニックを使っていなくても、この方法で有罪を判定することが困難になる。^[21] CQTの偽陽性率と偽陰性率の問題については上で説明したが、CQT支持者が検査の正確さをどのように判断するかについても方法論上の問題がある。^[21] CQTの正確さは、検査を受けた個人が検査実施後に警察に犯罪を自白するかどうかによって判断されることが多いため、ポリグラフ検査を受けた後に容疑が晴れたケースや、最悪の場合、実際には無実であるのに虚偽の自白をしたケースは、検査の正確さを判断する際に考慮されないことになる。^[21]もう一つの問題は、CQTの実施方法と嘘発見プロセスの仕組みにより、嘘をついていると判断された人だけが自白を求めてさらに尋問されるということである。^[21]これは、ポリグラフの結果と自白が互いに独立していないことを意味し、自白をテストの正確さの唯一の判断基準として使用することは非常に困難である。^[21]これらの方法論上の問題は、このテストが多くの欠陥を抱えているにもかかわらず、このテストの継続的な使用を支持する誤った証拠を提供している。^[21]このテストを警察のツールとして含めることは、正確な情報を提供する可能性があるため有用であると言えるが、実際には無実の人々に過度の困難を引き起こし、その過程で時間を無駄にする可能性があるため、これは法執行官が使用するには非常に信頼性の低い方法である。^[21]

どちらも無実の者に対して偏見があると考えられている。なぜなら、有罪が発覚した場合の結果を恐れる有罪者は、テストでカンニングをする動機が強くなるからである。つま先を丸めたり、舌を噛んだりするなど、テストの結果を変える方法を個人に教えるためのさまざまなテクニック（オンラインで見つけることができます）がある。少なくとも1つの研究で、暗算は効果がないことがわかった。特に、7ずつ逆に数える生徒には効果的だった。ある研究では、有罪の知識テストでは、被験者は代替の答えに集中して無実に見せることができることがわかった。^[14]

嘘発見器には一般的にポリグラフが使用され、^[22]どちらのタイプの嘘も検査するために使用される。ポリグラフは、微表情、呼吸数、皮膚の導電性、心拍数などの自律神経反応^[17]を検出します。^[23] 微表情は、短く不完全な非言語的な表情の変化であり、残りは神経系の活性化を示します。^[22]これらの身体機能の変化は、意識で簡単に制御できません。また、呼吸数、血圧、毛細血管拡張、筋肉の動きも考慮されることがあります。ポリグラフ検査を受ける際、被験者は血圧の変動を測定する血圧計を装着します。呼吸は、胸の周りに肺活量計を装着して測定し、最後に皮膚の導電性を測定するために電極を被験者の指に取り付けます。真実を判定するために、回答が不明な関連質問と比較して、検査官にわかっているコントロールの質問に答えるときに、被験者はより多くの恐怖の兆候を示すと想定されます。ポリグラフは、被験者のコントロール質問、無関係な質問、関連する質問に対する回答を比較して覚醒度を測定することで、有罪の予測値に重点を置いており、覚醒度は恐怖の表出と解釈され、欺瞞が想定されます。^[22]人が欺瞞を示している場合、関連する質問に対する自律神経覚醒反応に変化が見られます。質問のいずれにも変動がない場合は、結果は決定的ではないとみなされます。^[24]

これらの尺度は、被験者にとっての嘘や重要性から生じる短期的なストレス反応を示すとされている。問題は、これらの尺度が精神的努力や感情状態とも関連しているため、例えば恐怖、怒り、驚きなどの影響を受ける可能性があることである。この手法は、CQTやGKTでも使用できる。^[2]

アメリカ合衆国の政府機関、例えば国防総省、国土安全保障省、 税関・国境警備局、さらにはエネルギー省も現在ポリグラフを使用しています。これらの機関は職員のスクリーニングにポリグラフを定期的に使用しています。^[25]

批評家は、ポリグラフ検査による「嘘発見」は科学的手法ではないため、科学的妥当性がないと主張している。^[26]人々は、不安を軽減するために鎮静剤を服用したり、発汗を防ぐために制汗剤を使用したり、質問のたびにピンを刺したり口の一部を噛んだりして一定の生理的反応を示すなど、システムを騙す方法を見つけてきた。^[27]技術と研究が発展するにつれて、この検出方法の欠点から多くの人がポリグラフ検査から遠ざかっている。ポリグラフ検査の支持者は、ポリグラフ検査の精度は 70% で、一般人口の嘘発見よりも 16% 優れていると主張している。^[28]検査に不合格になった人は合格した人よりも自白する可能性が高いため、ポリグラフ検査官は自分が犯した間違いについて学ばず、改善しない。^[14]

音声ストレス分析（音声リスク分析とも呼ばれる）では、コンピューターを使用して、ピッチ、周波数、強度、微小な震えを比較します。このようにして、音声分析は「嘘をついていることを示すと考えられる声の微細な変化を検出します。」電話で密かに使用することも可能で、銀行や保険会社、英国政府でも使用されています。銀行や保険会社では、特定の状況で顧客の真実性を評価し、コンピューターを使用して回答を記録します。その後、ソフトウェアが、コントロールの質問と、嘘をついているかどうかを評価するための関連質問を比較します。ただし、その信頼性は、査読付きジャーナルで議論されています。^[2]「人が嘘をつくと、神経の不随意な干渉により、声帯が歪んだ音波、つまり、同じ人が真実を話しているときに生成する周波数レベルとは異なる周波数レベルを生成します。」^[29]

査読付き学術誌に掲載されたいくつかの研究によると、嘘の検出に関しては、VSA は偶然のレベルで機能することが示されています。たとえば、Horvath、McCloughan、Weatherman、および Slowik (2013) ^[30]は、74 人の容疑者の尋問の録音で VSA をテストしました。これらの容疑者のうち 18 人が後に自白したため、嘘が最も真実である可能性が高くなります。48% の正確な分類で、VSA は偶然のレベルで機能しました。他のいくつかの研究でも同様の結果が示されています (Damphousse、2008 年、Harnsberger、Hollien、Martin、および Hollien、2009 年)。^{[31] [32] [33]} 2003 年、国立研究評議会は「全体的に、この研究と過去 10 年間に実施されたいくつかの管理されたテストは、コンピューター音声ストレス分析装置または同様の音声測定機器の使用に対する科学的根拠をほとんどまたはまったく提供していません」と結論付けました。^{[3] : 168}

人々はしばしば非言語的行動に基づいて嘘を評価しますが、目を合わせないこと、発言の間に長い休止があること、手や足から生じる過度の動きなど、誤解を招く指標に過度に価値を置いてしまいます。^[34]サイレントトーカー嘘発見器 などのデバイスは、時間枠にわたって多数の微表情を監視し、それらを人工知能または統計的分類器によって真実または欺瞞の行動を示すものとして分類される大きなベクトルにエンコードします。^{[35] [36]}

シカゴのラッシュ長老派教会・聖ルーク医療センターの神経学・精神科のアラン・ハーシュ博士は、「ピノキオ症候群」または「ピノキオ効果」を次のように説明した。「人が嘘をつくと、鼻に血が集まる。この余分な血によって鼻がかゆくなる。その結果、真実を曲げる人は、鼻を掻いたり、より頻繁に鼻を触ったりする傾向がある。」^[37]

ジョン・キルヒャー、ダグ・ハッカー、アン・クック、ダン・ウォルツ、デイビッド・ラスキンは、ユタ大学で、ポリグラフの代替として考えられる視線追跡技術を開発しました。これは、ポリグラフや他の方法のように感情的な反応ではなく、むしろ認知的な反応です。この技術は、瞳孔の拡張、反応時間、読みと読み直しの時間、および誤りを測定します。被験者がコンピューターで真偽の質問に答える間にデータが記録されます。^[25]

彼らは、嘘をつくことは真実を言うことよりも多くの努力が必要であることを発見し、そのため彼らの目的は努力の兆候を見つけることです。例えば、真実を言わない人は瞳孔が拡張し、質問に答えるのにも時間がかかるかもしれません。^[25]

視線追跡法はポリグラフに比べていくつかの利点があると主張している。コストが低い、実施時間が5分の1、被験者を何かに「接続」する必要がない、検査を行うために資格のあるポリグラフ検査官を必要としないなどである。^[25]この技術は査読を受けていない。

認知時間測定、つまり精神操作にかかる時間の測定は、嘘をつくことと真実を話すことを区別するために使用できます。この目的で認知時間測定を使用する最近の機器の 1 つに、時間拮抗反応アレシオメーター(TARA) があります。

脳読み取りでは、 fMRIと、刺激によって脳内で活性化された複数のボクセルを使用して、脳が何を検出したか、つまりそれが既知のものかどうかを判断します。

機能的近赤外線分光法（fNIRS）もfMRIと同様に脳内の酸素と活動を検出しますが、fMRIの代わりに血中酸素濃度を調べます。fMRIよりも持ち運びが簡単なため有利ですが、画像解像度はfMRIよりも低くなります。^[2]

嘘にはさまざまなスタイルがあり、自発的または人工的な嘘は、意味記憶とエピソード記憶にすでに保存されている情報の混合に基づいて構築されます。^[22]これは孤立しており、全体像とのクロスチェックがないため、生成が容易です。このスタイルは、詳細が豊富ではないが記憶から取り出された記憶された嘘とは対照的です。^[22]これらは、思い出しやすくするために実際のシナリオに当てはめられることがよくあります。

機能的経頭蓋ドップラー (fTCD)技術を使用した非侵襲的モニタリングを可能にする最近の開発により、問題解決の成功には片方の半球に表される神経経路を選択する離散的知識戦略 (DKS) が使用され、不成功の結果には非離散的知識戦略 (nDKS) が関係していることが示された。^[38]ポリグラフ検査は作業記憶タスクと見なすことができる。これは、DKS モデルが記憶操作に相関関係がある可能性があることを示唆している。言い換えれば、DKS モデルにはタスク解決に必要な必須コンポーネントの離散的知識ベース (DKB) がある可能性があるが、nDKS では DKB がないため、「グローバル」または両半球検索が発生する。後者の前提に基づいて、米国特許番号 6,390,979に記載されているように「嘘発見器」システムが設計された。正解と不正解を含む質問への応答として、血流速度の変化のパターンが得られる。間違った答えは両半球の活性化を引き起こし、正しい答えは片側反応を活性化します。このシステムに基づく認知ポリグラフィーは、精神プロセスの主観的な制御がないため、信頼性と特異性は高いですが、法医学の実践ではまだテストされていません。認知バイオメトリクスも参照してください。

事象関連電位は認識を評価するため、嘘の評価に効果的かどうかは不明である。ERP 研究では P3 振幅波が評価され、これらの波はアイテムが認識されたときに大きくなる。^[14] しかし、P100 振幅は信頼性評価と有意な相関関係にあることが観察されており、その重要性については EEG のセクションで説明する。この研究と他の研究から、ERP 研究は素早い知覚プロセスに依存しているため、「嘘の検出に不可欠である」と主張する人もいる。^[39]

脳波検査（EEG）は、被験者の頭皮に電極を取り付けて脳の活動を測定します。目的は、この活動を通じて意味のあるデータの認識を特定することです。画像や物体を被験者に見せ、質問技術を用いて認識を判断します。これには、たとえば犯罪現場の画像が含まれます。^[2]

信頼性の認識は、顔を見て個人が解釈するものであり、誰かが嘘をついている場合には低下する。このような観察は「観察者が明示的に処理するには微妙すぎるが、暗黙の認知プロセスや感情プロセスに影響を与える」。ホイッセン、ビンコフスキー、ジョリによる研究で、これらの結果は、実験内に真実の顔と嘘の顔という2つの条件を含むN400パラダイムの研究を通じて得られた。顔は100ミリ秒間点滅し、参加者はそれを評価した。しかし、この研究の限界は、参加者が15人しかおらず、平均年齢が24歳だったことである。^[39]

EEGデータに適用された機械学習アルゴリズムは、被験者が声明を信じているのか信じていないのかを解読するためにも使用されており、その精度は約90％に達しています。この研究はサム・ハリスとその同僚による研究の延長であり、信念が不信に先行することをさらに実証しました。これは、脳が最初は声明を世界の有効な説明として受け入れ（信念）、その後この概念を拒否する（不信）可能性があることを示唆しています。脳が記述的声明の信憑性をどのように評価するかを理解することは、神経画像に基づく嘘発見法を構築する上で重要なステップとなる可能性があります。^[40]

機能的磁気共鳴画像法は、嘘を見抜くために中枢神経系に注目し、脳内の活動の時間と地形を比較します。ポリグラフは末梢神経系の活動の変化を検出しますが、fMRI は嘘を「発生源」で捉える可能性があります。

fMRIは電磁石を使用して脳細胞にパルスシーケンスを作成します。次にfMRIスキャナーは、組織構造、脳の層、物質の種類、成長を観察する能力の区別に使用されるさまざまなパルスとフィールドを検出します。機能コンポーネントにより、研究者は脳の活性化を時間の経過とともに確認し、脳内の血液使用量を比較することで効率と接続性を評価することができます。これにより、脳のどの部分がより多くの酸素を使用しているか、つまり特定のタスク中に使用されているかを特定できます。^[41] fMRIデータは、被験者が数学的、意味論的、宗教的信念の声明を信じたか信じなかったかを解読するために、機械学習アルゴリズムのレンズを通して調査されました。^[42]

歴史的に、fMRI 嘘発見器テストは法的手続きの証拠として認められておらず、最も有名な試みは2007 年のハーヴェイ・ネイサンの保険金詐欺事件^{[43]である。 [28]}法的サポートがないにもかかわらず、No Lie MRI や CEPHOS などの企業は嘘をテストするためにプライベート fMRI スキャンを提供している。嘘に関する fMRI 研究では検出精度が 90% に達すると主張しているが、このスタイルの検出を実施することには問題が多い。使用できるのは「はい」か「いいえ」の回答のみであるため、真実と嘘のスタイルに柔軟性がある^[28]。病気、閉所恐怖症、インプラントなどの理由で、fMRI スキャンを受けることができない人もいる。^[28]

チオペンタールナトリウム、エタノール、大麻（歴史的に言えば）などの自白剤は、不本意な被験者から正確な情報を得る目的で使用されています。^[44] 公開された自白剤によって得られた情報は、被験者が事実と空想を自由に混ぜ合わせているため、信頼性が非常に低いことが示されています。^[45] 主張されている効果の多くは、薬物の影響下にある間は嘘をつくことができないという被験者の信念に依存しています。

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