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| La profesora Yael Hanein, que dirigió el estudio. Crédito: Universidad de Tel Aviv |
Investigadores de la Universidad de Tel Aviv han desarrollado un nuevo y avanzado sistema de detección de mentiras que desenmascara a los "mentirosos" mediante la activación reveladora de los músculos faciales. Utilizando el aprendizaje automático y la IA, la nueva tecnología analiza los pequeños cambios en los movimientos de los músculos faciales cuando una persona dice mentiras.
La tecnología se basa en unas novedosas pegatinas impresas en superficies blandas que contienen electrodos que monitorizan y miden la actividad de los músculos y los nervios asociados al engaño.
"Muchos estudios han demostrado que nos resulta casi imposible saber cuándo alguien nos miente", explica el profesor Dino Levy, de la Coller School of Management.
"Incluso los expertos, como los interrogadores de la policía, lo hacen solo un poco mejor que el resto de nosotros. Los detectores de mentiras existentes son tan poco fiables que sus resultados no son admisibles como prueba en los tribunales, porque casi cualquiera puede aprender a controlar su pulso y engañar a la máquina. En consecuencia, hay una gran necesidad de una tecnología más precisa para identificar el engaño. Nuestro estudio se basa en la suposición de que los músculos faciales se contorsionan cuando mentimos y que hasta ahora ningún electrodo ha sido lo suficientemente sensible como para medir estas contorsiones".
En un experimento, los investigadores colocaron estas pegatinas con sus electrodos especiales en dos grupos de músculos faciales: los de las mejillas cerca de los labios y los de las cejas. Los participantes fueron emparejados y se les pidió que se sentaran en el lado opuesto del otro, y uno de ellos llevaba unos auriculares por los que se transmitían las palabras "línea" o "árbol".
A continuación, se pidió al portador que mintiera o dijera la verdad sobre la palabra que había escuchado en los auriculares, y la tarea de su compañero era intentar detectar la mentira. Como era de esperar, los participantes no pudieron detectar las mentiras de sus compañeros con ninguna significación estadística. Sin embargo, las señales eléctricas emitidas por los electrodos colocados en su cara identificaron las mentiras con una tasa de éxito sin precedentes del 73%.
"Al tratarse de un estudio inicial, la mentira en sí era muy sencilla. Normalmente, cuando mentimos en la vida real, contamos una historia más larga que incluye componentes engañosos y verdaderos", dijo el profesor Levy.
"En nuestro estudio, teníamos la ventaja de saber lo que los participantes escuchaban a través de los auriculares y, por tanto, también sabíamos cuándo estaban mintiendo".
Así, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, entrenamos nuestro programa para identificar las mentiras basándonos en las señales de EMG (electromiografía) procedentes de los electrodos. Aplicando este método, conseguimos una precisión del 73%, no perfecta, pero mucho mejor que cualquier tecnología existente. Otro descubrimiento interesante fue que las personas mienten a través de diferentes músculos faciales: algunos mienten con los músculos de las mejillas y otros con las cejas".
Los investigadores creen que su tecnología de detección de mentiras tiene un gran potencial para detectar el engaño en contextos de la vida real, como la seguridad y la delincuencia. En el futuro, los electrodos podrían ser redundantes, con un software de vídeo entrenado para identificar las mentiras basándose en los movimientos reales de los músculos faciales.
El profesor Levy predice: "En el banco, en los interrogatorios de la policía, en el aeropuerto o en las entrevistas de trabajo en línea, las cámaras de alta resolución entrenadas para identificar los movimientos de los músculos faciales podrán distinguir las declaraciones veraces de las mentiras". Ahora mismo, la tarea de nuestro equipo es completar la fase experimental, entrenar nuestros algoritmos y prescindir de los electrodos. Una vez perfeccionada la tecnología, esperamos que tenga numerosas y muy diversas aplicaciones".
Fuentes, créditos y referencias: