Анализ заявления

Анализ утверждений — это метод, используемый для определения того, говорит ли подозреваемый правду или обманывает, на основе лингвистических показателей. Основные принципы анализа утверждений просты: подозреваемый всегда раскрывает гораздо больше, чем осознает. Язык движется так быстро, что никто не имеет полного контроля над тем, что он говорит и пытается скрыть.

В отличие от SCAN (Scientific Content Analysis), анализ утверждений обеспечивает более высокую точность, а также помогает в реконструкции событий. Это делает его особенно ценным в нераскрытых делах, где могут быть обнаружены и исследованы новые гипотезы.

Анализ заявлений лежит на стыке лингвистики, психологии и криминологии. Анализируя конкретные слова и фразы, используемые людьми, специалисты могут обнаружить скрытую информацию, недостающую информацию и скрытые признания, тем самым определяя правдивость предоставленной информации.

Этот метод использует идею о том, что лингвистические модели и подсознательные сигналы в речи могут дать представление об истинных намерениях и знаниях человека о данном событии. Это инструмент, используемый следователями для получения более глубокого понимания и принятия обоснованных решений в ходе следственного процесса. Анализ утверждений уже доказал свою эффективность в различных случаях, продемонстрировав свою эффективность в качестве следственного инструмента.

О

С анализом утверждений связана другая техника анализа слов, которые используют люди, называемая «оценкой достоверности утверждений» (SVA). SVA — это инструмент, который изначально был разработан для определения достоверности показаний детей-свидетелей в судебных процессах по делам о сексуальных преступлениях. «Анализ контента на основе критериев» (CBCA) является основным компонентом SVA и представляет собой инструмент, используемый для различения истинных утверждений от ложных, поскольку ожидается, что баллы CBCA будут выше у тех, кто говорит правду, чем у лжецов. [1] Качественный обзор CBCA проанализировал 37 исследований, была установлена ​​сильная поддержка инструмента, поскольку те, кто говорит правду, получили значительно более высокие баллы CBCA по сравнению с лжецами. [2] Совсем недавно метааналитический обзор показал, что критерии CBCA являются допустимым методом для различения воспоминаний о реальных событиях, пережитых ими самими, и выдуманных или ложных отчетов. [3]

Такие страны, как Нидерланды, Германия и Швеция, используют эти методы в качестве научных доказательств в суде. [1] Однако такие страны, как США, Канада и Великобритания, не считают эти методы юридически действительными доказательствами в суде. [4] Исследования подняли серьезные вопросы и опасения относительно валидности CBCA для оценки достоверности показаний детей. Одно исследование с участием 114 детей показало, что баллы CBCA были выше для группы детей, описывающих знакомое событие, по сравнению с группой детей, описывающих незнакомое событие. [5] Потенциальное влияние знакомства на баллы CBCA вызывает опасения относительно валидности инструмента для оценки достоверности у детей.

Также было отмечено, что частота ошибок CBCA в лабораторных условиях высока, что частота ошибок SVA на практике неизвестна и что методология продолжает оспариваться в научном сообществе. [6] В заключение следует отметить, что по-прежнему существуют большие разногласия относительно использования SVA, и многие исследования изучали его основной компонент, CBCA, с целью определения его обоснованности и надежности. Необходимы дополнительные исследования, чтобы сделать вывод о том, следует ли принимать информацию, полученную в ходе этих тестов, в суде.

Пример

Анализ утверждений подразумевает, что следователь ищет лингвистические подсказки и пробелы в показаниях субъекта или предварительных утверждениях. В идеале, этот метод должен направлять исследователей задавать дополнительные вопросы, чтобы обнаружить несоответствия. Создатель Scientific Content Analysis (SCAN) Авиноам Сапир приводит пример человека, который говорит: «Я пересчитал деньги, положил сумку на прилавок и пошел домой». Сапир говорит, что утверждение было буквально верным:

Он пересчитал деньги (когда крадешь, хочешь знать, сколько крадешь), а затем субъект положил сумку на прилавок. Субъект не сказал, что он положил деньги обратно в сумку после пересчета, потому что он этого не сделал; он оставил пустую сумку на прилавке и ушел с деньгами. [7] [8]

Сапир говорит, что основополагающий принцип анализа утверждений заключается в том, что «отрицание вины не то же самое, что отрицание действия. Когда кто-то говорит «я не виновен» или «я невиновен», он не отрицает действие; он только отрицает вину». Сапир утверждает, что для виновного человека практически невозможно сказать «я этого не делал». Он утверждает, что виновные люди склонны говорить еще более уклончиво, говоря что-то вроде «я не имел к этому никакого отношения» или «я не замешан в этом». [7] [8]

Критика

Олдерт Врий , один из ведущих авторитетов в области методов обнаружения обмана (DOD), указывает, что большинство исследований этого метода не основывались на установлении истины, и поэтому экзаменаторы не могли быть уверены, «действительно ли испытуемые говорили правду или лгали». [9] Он также отмечает, что между различными методами анализа нет стандартизации, и это «подразумевает, что многое зависит от субъективной интерпретации и навыков человека», выполняющего анализ. Врий связывает это с отсутствием теоретической основы анализа SCAN/утверждений. [9] Врий характеризует анализ SCAN/утверждений как более слабый, чем CBCA, потому что анализ SCAN/утверждений не имеет «набора сплоченных критериев», являясь вместо этого «списком индивидуальных критериев». [9] Врий утверждает, что анализ SCAN/утверждений лучше всего использовать как метод для руководства следственными интервью, а не как «инструмент обнаружения лжи». [10]

Последующие эмпирические исследования подтвердили эти выводы, обнаружив, что методы анализа SCAN/утверждений применяются непоследовательно и не являются надежными при обнаружении вводящих в заблуждение утверждений. [11] [12] [13] [14] Использование методов SCAN также оказалось уязвимым для контекстуальной предвзятости со стороны исследователей. [15]

Критики утверждают, что этот метод побуждает следователей заранее судить о подозреваемом как о лживом и утверждать презумпцию виновности еще до начала допроса. Анализ заявлений в целом критиковался как «теоретически неопределенный» с небольшим количеством или отсутствием эмпирических доказательств в его пользу, а SCAN в частности был охарактеризован как « мусорная наука » [7], а Skeptic's Dictionary и журнал Skeptical Inquirer [16] классифицировали его как форму псевдонауки . [8] В 2016 году Группа по допросу особо ценных задержанных (HIG), федеральная группа агентств, состоящая из ФБР , ЦРУ и Министерства обороны США , опубликовала отчет, в котором было установлено, что исследования, обычно цитируемые в пользу SCAN, были научно ошибочными и что оценочные критерии SCAN не выдерживали проверки в лабораторных испытаниях. [17]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ аб Амадо, Барбара Г., Рамон Арсе и Франциска Фаринья. «Гипотеза Ундойча и контент-анализ на основе критериев: метааналитический обзор». Европейский журнал психологии в применении к юридическому контексту 7.1 (2015): 3–12.
  2. ^ Vrij, A. (2005). Критериальный контент-анализ: качественный обзор первых 37 исследований. Психология, государственная политика и право, 11(1), 3.
  3. ^ Амадо, Барбара Г., Рамон Арсе и Франциска Фаринья. «Гипотеза Undeutsch и контент-анализ на основе критериев: метааналитический обзор». Европейский журнал психологии, применяемый в юридическом контексте 7.1 (2015): 3–12
  4. ^ Перес, Мерседес Ново и Мария Долорес Сейхо Мартинес. «Вынесение судебных решений и правовые критерии достоверности показаний». Европейский журнал психологии в применении к юридическому контексту 2.2 (2010): 9–115.
  5. ^ Пездек, Кэти и др. «Обнаружение обмана у детей: знакомство с событием влияет на оценки контент-анализа на основе критериев». Журнал прикладной психологии 89.1 (2004): 119
  6. ^ Vrij, A. (2005). Критериальный контент-анализ: качественный обзор первых 37 исследований. Психология, государственная политика и право, 11(1), 3
  7. ^ abc Leo, Richard A. (2008). Полицейский допрос и американское правосудие. Harvard University Press. ISBN 978-0-674-02648-3.
  8. ^ abc Кэрролл, Роберт Т. (2009-02-23). ​​"LSI SCAN - Слишком хорошо, чтобы быть правдой". Словарь Скептика . Получено 14 сентября 2010 г.
  9. ^ abc Aldert Vrij, Detecting Lies and Deceit: Pitfalls and Opportunities , 2nd ed., Chichester, England: John Wiley & Sons, 2008, стр. 290.
  10. ^ Олдерт Врай, Обнаружение лжи и обмана: ловушки и возможности , 2-е изд., Чичестер, Англия: John Wiley & Sons, 2008, стр. 291.
  11. ^ Богаард, Глинис; Мейер, Юаут Х.; Врий, Альдерт; Броерс, Ник Дж.; Меркельбах, Харальд (28 мая 2014 г.). «SCAN в основном основан на 12 критериях: результаты заявлений о сексуальном насилии». Психология, преступность и право . 20 (5): 430–449. дои : 10.1080/1068316X.2013.793338. ISSN  1068-316X.
  12. ^ Врий, Олдерт; Гранхаг, Пер Андерс; Ашкенази, Цачи; Ганис, Джорджио; Лил, Шэрон; Фишер, Рональд П. (01 декабря 2022 г.). «Вербальная детекция лжи: ее прошлое, настоящее и будущее». Науки о мозге . 12 (12): 1644. doi : 10.3390/brainsci12121644 . ISSN  2076-3425. ПМЦ 9775025 . ПМИД  36552104. 
  13. ^ Вандерхаллен, Миет; Джасперт, Эмма; Верваеке, Герт (3 мая 2016 г.). «СКАН как инструмент расследования». Полицейская практика и исследования . 17 (3): 279–293. дои : 10.1080/15614263.2015.1008479. ISSN  1561-4263.
  14. ^ Кляйнберг, Беннетт; Арнц, Арно; Вершуэре, Бруно (08.08.2019). «Точность в определении точности при вербальном обмане». PLOS ONE . 14 (8): e0220228. doi : 10.1371/journal.pone.0220228 . ISSN  1932-6203. PMC 6687387. PMID  31393894 . 
  15. ^ Bogaard, Glynis; Meijer, Ewout H.; Vrij, Aldert; Broers, Nick J.; Merckelbach, Harald (2013-10-29). «Контекстуальное смещение в оценке вербальной достоверности: контент-анализ на основе критериев, мониторинг реальности и научный контент-анализ». Прикладная когнитивная психология . 28 (1): 79–90. doi :10.1002/acp.2959. ISSN  0888-4080.
  16. ^ «Анализ заявлений: сканирование или мошенничество?», Роберт А. Ширер, Skeptical Inquirer, май/июнь 1999 г.
  17. ^ Армстронг, Кен; Шеклер, Кристиан (2019-12-07). «Почему копы по всему миру используют этот диковинный инструмент для чтения мыслей?». The South Bend Tribune и ProPublica . Получено 2019-12-09 .
  • Веб-сайт для SCAN (Авиноам Сапир)
  • Веб-сайт сторонника SA Марка МакКлиша
  • Блог анализа заявлений
  • Веб-сайт бывшего специального агента ФБР и эксперта по анализу заявлений Стэна Берка
  • Статья в бюллетене правоохранительных органов об анализе заявлений
  • Научный обзор HIG методов допроса, включая SCAN
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Statement_analysis&oldid=1242536795"