Недавнее исследование Университета Портсмута показало, что сосредоточение внимания только на аудио улучшает работу интервьюера во время интервью, особенно в уголовных расследованиях.
Исследование, опубликованное в The European Journal of Psychology Applied to Legal Context, изучало, как когнитивная нагрузка интервьюера — насколько усердно работает мозг — влияет на его работу и результаты интервью.
Основываясь на теории когнитивной нагрузки, которая предполагает, что рабочая память человека имеет ограниченную способность одновременно обрабатывать информацию, исследователи изучили, как различные формы представления влияют на когнитивные ресурсы интервьюера и его последующую работу.
Дора Джорджианни, ведущий автор и доктор философии из Международного центра исследований в области судебной психологии Университета Портсмута, сказала: «Наше исследование переворачивает общепринятое мнение: иногда видеть меньше — значит знать больше. Сосредоточившись на том, что люди говорят, а не на том, как они выглядят, интервьюеры могут избавиться от отвлекающих факторов и увидеть реальную картину».
В исследовании приняли участие 120 человек. Участникам предложили посмотреть видео с аудиозаписью имитации подозреваемого, в то время как другие только слушали аудио. Подозреваемые говорили правду или лгали, а интервьюеры должны были запомнить, что сказал подозреваемый, придумать уточняющие вопросы и решить, говорит ли подозреваемый правду или лжёт.
Исследователи обнаружили, что интервьюеры, которые полагались только на аудио (низкая когнитивная нагрузка), задавали больше общих и более качественных вопросов и продемонстрировали более высокую точность в обнаружении правды или лжи, чем участники, которые могли как слышать, так и видеть подозреваемого (высокая когнитивная нагрузка).
Общая точность в различении правды и лжи в группе с низкой нагрузкой была почти вдвое выше (61,7%) по сравнению с группой с высокой нагрузкой (35%). Доступ к визуальным сигналам делал интервьюеров более склонными подозревать обман и ухудшал их способность оценивать достоверность.
Дальнейший анализ показал, что точность в условиях высокой когнитивной нагрузки была положительно связана со вниманием к вербальному сигналу (в частности, к количеству деталей в рассказах) и вокальному сигналу (в частности, к речевым нарушениям), а не к визуальным поведенческим индикаторам. Это говорит о том, что даже при наличии визуальной информации сосредоточение на слуховых элементах даёт лучшие результаты.
Это указывает на то, что использование одновременно аудио- и визуальной информации может перегрузить интервьюера и усложнить ему работу во время интервью, например, оценить, говорит ли кто-то правду.
«Сосредоточившись исключительно на том, что говорят подозреваемые, а не на том, как они выглядят, интервьюеры могут значительно повысить свою эффективность как в сборе информации, так и в оценке достоверности», — добавила Дора Джорджианни.
Исследование показывает, что сосредоточение внимания на аудиоинтервью может помочь интервьюерам выявлять ложь со стороны преступников или подозреваемых, повышая эффективность интервью и стремясь повысить шансы на вынесение правильных приговоров.
«Это имеет важное значение для программ обучения, которые часто делают упор на чтение языка тела и выражения лица», — добавила Дора Джорджианни. «Наше исследование показывает, что блокировка визуальных отвлекающих факторов и концентрация внимания только на вербальном содержании может быть ключом к улучшению качества интервью и более точному выявлению лжи».
Дора Джорджианни также отметила, что детекция лжи не может быть доверена технологиям по этическим причинам. Интервьюеры должны совершенствовать свои методы, делая интервью более чёткими, задавая более качественные вопросы и сосредотачиваясь на том, что сказано, а не на вводящих в заблуждение визуальных сигналах.
«Человеческий мозг имеет физические ограничения, которых нет у искусственного интеллекта, но понимание этих ограничений позволяет нам разрабатывать стратегии для повышения производительности человека, особенно в ситуациях, когда на кону стоят жизни людей, а отсутствие прозрачности в системах искусственного интеллекта делает неэтичным их использование», — заключила она.
Предоставлено Университетом Портсмута.