Статьи и исследования в области инструментальной детекции лжи

Обсуждаем статьи и исследования

Резюме статьи:

"Практическая полиграфия: Введение в новую модельную политику использования алгоритмов в судебных полиграфологических экспертизах" (Раймонд Нельсон, Дональд Дж. Краполь, 2024)

Ключевые положения:

1. Проблема субъективности в полиграфологии

Судебные полиграфологические экспертизы (evidentiary polygraph examinations) — это тесты, результаты которых используются в качестве доказательств в суде. В отличие от обычных полиграфных проверок, где важна информация из интервью, судебные экспертизы требуют четкого обоснования результатов, включая вероятностные выводы и научную базу.

Однако анализ психофизиологических данных (например, изменений дыхания, пульса, кожной проводимости) зависит от человеческого фактора:

• Когнитивные искажения (предвзятость, ожидания).
• Уровень опыта эксперта.
• Эмоциональное состояние, усталость.
  *Внешние давления (организационные, социальные).

Эти факторы снижают надежность и валидность результатов, создавая риски для судебной практики.

2. Решение: Модельная политика APA по использованию алгоритмов

Американская ассоциация полиграфологов (APA) разработала Модельную политику по применению алгоритмов в судебных экспертизах (Model Policy for Algorithm Use in Evidentiary Polygraph Examinations, 2024), чтобы:

• Повысить объективность и воспроизводимость анализа данных.
• Соответствовать стандартам APA (раздел 1.8.3), требующим предоставления вероятностных результатов для судебных заключений.

3. Преимущества автоматизированных алгоритмов

Исследования показывают, что алгоритмы анализа полиграфных данных могут превосходить человеческих экспертов по точности и согласованности (Blackwell, 1999; Honts et al., 2015; Kircher & Raskin, 1988 и др.). Ключевые плюсы:

• Воспроизводимость: Один и тот же набор данных всегда дает одинаковый результат.
• Снижение влияния человеческих ошибок.
• Возможность обработки больших объемов данных в реальном времени.

Однако этическое применение алгоритмов требует:

• Понимания их работы.
• Соответствующей подготовки экспертов.
• Соблюдения стандартов и руководств.

4. Принципы Модельной политики

Политика APA определяет роли человека и алгоритма в судебной экспертизе:

А. Дополняющая роль алгоритмов

• Алгоритмы не заменяют, а поддерживают эксперта, предоставляя объективные данные.
• Эксперт интегрирует результаты алгоритма в свое заключение, используя как человеческую интуицию, так и вычислительную точность.

Б. Требования к прозрачности и валидации

Разработчики алгоритмов обязаны раскрывать:

• Математические модели и правила принятия решений.
• Метрики валидности и точности (аналогично ручным методам).
• Компании-разработчики должны предоставлять техническую поддержку и контактное лицо для вопросов.

В. Разрешение расхождений в результатах
Если разные методы анализа (например, алгоритм и эксперт) дают противоречивые результаты, политика требует:

• Попытаться выяснить причину расхождений.
• Не обязывает эксперта включать в отчет результаты, не совпадающие с его выводом.
  Обоснование: Эксперт несет ответственность за заключение, а судебное разбирательство может
  дополнительно обсуждать альтернативные интерпретации.

5. Цели и перспективы

Модельная политика направлена на: ✅ Повышение доверия к полиграфным экспертизам в судах. ✅ Стандартизацию использования алгоритмов. ✅ Снижение субъективности и повышение справедливости судебных решений.

Авторы подчеркивают, что алгоритмы — это инструмент, а не замена эксперту. Их грамотное внедрение может значительно улучшить качество судебных полиграфологических экспертиз, но требует прозрачности, обучения и соблюдения этических норм.

Вывод
Новая политика APA — это шаг к интеграции технологий в судебную полиграфологию без утраты роли человеческого эксперта. Алгоритмы способны повысить точность и объективность, но их применение должно быть регулируемым, прозрачным и этичным, чтобы соответствовать стандартам доказательной базы в судах.

Источник: Nelson, R., & Krapohl, D. J. (2024). Practical Polygraph: Introduction to the Newly Approved Model Policy for Algorithm Use in Evidentiary Polygraph Examinations. APA Magazine, 57(2), 88–91.

Философия и дух СППРП "Сокол" целиком и полностью соотвествуют положениям этой статьи. Если кто то следил за тем, что я писал на рзных площадках ещё с 2021 года, то он должен узнать в этом резюме мои слова об .... Перечислять нет смысла, я писал буквально то же самое, что содержится в каждом пункте резюме.

Резюме статьи:

"Практическая полиграфия: Интеграция автоматизированных алгоритмов анализа данных с экспертными решениями человека"
(Раймонд Нельсон, 2024)

Ключевые тезисы:

1. Технологический парадокс в полиграфологии

Современные технологии (мощные микрокомпьютеры, генеративные алгоритмы) прочно вошли в большинство научных и профессиональных областей, кроме полиграфии. Несмотря на:

• Научный интерес к автоматизации.
• Доступность технологий для анализа психофизиологических данных.

Полиграфология по-прежнему опирается на субъективные ручные методы (визуальная оценка графиков), игнорируя автоматизированные алгоритмы.

Причины сопротивления:

• Этические опасения: Недоверие к "черным ящикам" алгоритмов, отсутствие опыта их интеграции.
• Философские дебаты: Является ли отказ от лучших технологий этической проблемой (особенно если решения влияют на жизни людей)?
• Политические и практические барьеры: Существующие стандарты не поддерживают автоматизацию, предпочитая ручные процессы.

2. Преимущества автоматизации

Автоматизированные алгоритмы способны решить ключевые проблемы полиграфии:

Проблема	Решение алгоритмов
Субъективность	Исключают влияние человеческих предубеждений, усталости, эмоций.
Низкая воспроизводимость	Обеспечивают консистентность (один и тот же набор данных → одинаковый результат).
Обработка сложных данных	Могут адаптироваться к нестандартным случаям (например, пациенты с психическими расстройствами).
Эффективность	Быстрая обработка больших объемов данных, сокращение времени анализа.
Стандартизация	Повышение надежности (первый шаг к улучшению валидности).

Пример: Как конвейер Форда повысил надежность производства, так и алгоритмы могут улучшить качество полиграфных экспертиз.

3. Риски и ограничения автоматизации

Несмотря на преимущества, алгоритмы не идеальны:

Риск	Как минимизировать?
Алгоритмические ошибки	Прозрачность кода, валидация на размеченных данных, постоянный мониторинг.
Смещение (bias)	Дебаггинг алгоритмов, сравнение с человеческими оценками, учет контекста.
Конфиденциальность данных	Жесткие политики безопасности, шифрование, ограничение доступа.
Чрезмерное доверие	Алгоритмы — инструмент, а не замена эксперта. Человек остается ответственным.

Критическая проблема: Если алгоритмы не справляются с "сложными" данными (например, у пациентов с психическими расстройствами), это может поставить под сомнение надежность всего метода.

4. Роль человека в эпоху автоматизации

Автоматизация не отменяет, а переопределяет роль полиграфолога:

Традиционная роль	Новая роль в автоматизированной системе
Аналитик данных	Супервайзер качества: контроль работы алгоритмов, выявление аномалий.
Интерпретатор результатов	Контекстуализатор: учет поведения испытуемого, формулировки вопросов, физиологических особенностей.
Этический контролер	Гарант беспристрастности: предотвращение алгоритмических предубеждений.

Ключевой принцип: Человек остается финальным арбитром, ответственным за принятие решений, влияющих на жизни людей.

5. Как интегрировать алгоритмы в практику?

Для успешного внедрения автоматизации необходимы:

1 Образование и компетенции:

• Полиграфологи должны понимать основы работы алгоритмов (без глубокого погружения в математику).
• Умение сравнивать ручные и автоматизированные методы.

2 Прозрачность и валидация:

• Разработчики обязаны раскрывать логику алгоритмов, метрики точности, процедуры тестирования.
• Регулярная проверка на смещение (bias) и адаптация к новым данным.

3 Этическая рамка:

• Четкие стандарты использования алгоритмов в судебной практике.
• Механизмы апелляции при расхождениях между человеком и алгоритмом.

4 Баланс между автоматизацией и экспертизой:

• Алгоритмы обрабатывают данные → человек интерпретирует результаты в контексте.
• При расхождениях эксперт принимает окончательное решение, но должен обосновать выбор.

6. Будущее полиграфии: симбиоз человека и машины

• Краткосрочная перспектива: Постепенное внедрение алгоритмов как вспомогательного инструмента (например, для предварительного анализа).
• Долгосрочная перспектива: Развитие гибридных систем, где алгоритмы обрабатывают данные, а человек фокусируется на контексте, этике и нестандартных ситуациях.
• Цель: Повышение надежности, валидности и справедливости полиграфных экспертиз без утраты человеческого контроля.

Вывод

Автоматизация в полиграфии — это не угроза, а возможность решить давние проблемы субъективности и низкой воспроизводимости. Однако ключ к успеху — грамотная интеграция:

• Алгоритмы обеспечивают объективность и эффективность.
• Человек сохраняет ответственность, контекстное понимание и этический контроль.
• Вместе они формируют более надежную и прозрачную систему, соответствующую современным стандартам доказательной базы.

Цитата из статьи:

• "Технологии не освобождают профессионалов от ответственности — они меняют ее характер. В эпоху автоматизации роль эксперта заключается в том, чтобы гарантировать правильное функционирование систем и их этичное применение."*

Источник: Nelson, R. (2024). Practical Polygraph: Integrating Automated Data Analysis Algorithms with Human Expert Decision Making. APA Magazine, 57(1), 40–43.

Это ещё одна статья того же автора на ту же тему. Похоже у американцев это стало широко обсуждаемой темой - использование алгоритмов. автоматизация и т.п. Они идут вперёд.

Два небольших, но связанных замечания к статье. Первое относительно традиционной роли человека (полиграфолога) в качестве аналитика данных. Тут явное преувеличение. Арифметические операции с баллами (плюс-минус) называть аналитикой данных это более чем громко, и может вводить в заблуждение.

Второе замечание касается успешной интеграции алгоритмов в практику. Основное препятствие к этому является пункт первый - образование и компетенции. Если б полиграфологи действительно занимались аналитикой данных, имея соответствующие компетенции, то принятие алгоритмов в практику, автоматизация этой деятельности ими безусловно бы приветствовались.

Повышение надежности, валидности и справедливости полиграфных экспертиз без утраты человеческого контроля.✅👉👉👉