Forskere udvikler løgnedetektortest til skrevet tekst

Forskere har udviklet et computerværktøj, der kan se, om nogen har indgivet en falsk politierklæring udelukkende baseret på teksten i dokumentet.

Ved at bruge en kombination af automatisk tekstanalyse og avancerede maskinlæringsteknikker, værktøjet har været i stand til at identificere falske røverirapporter med over 80 procent nøjagtighed.

Værktøjet er nu blevet rullet ud i hele Spanien for at hjælpe med at støtte politibetjente og angive, hvor yderligere undersøgelser er nødvendige.

Kendt som VeriPol, værktøjet er specifikt for rapporter om røveri og kan genkende mønstre, der er mere almindelige med falske påstande, såsom de typer genstande, der rapporteres stjålet, finere detaljer om hændelser og beskrivelser af en gerningsmand.

Forskerholdet, som omfattede datalogieksperter fra Cardiff University og Charles III University of Madrid, mener, at værktøjet kunne spare politiet både tid og kræfter ved at supplere traditionelle efterforskningsteknikker, og samtidig afskrække folk fra at indgive falske erklæringer i første omgang.

Resultaterne af undersøgelsen er blevet publiceret i det akademiske tidsskrift Knowledge-Based Systems.

I mange dele af verden er indgivelse af falsk politierklæring en forbrydelse, der har alvorlige konsekvenser, såsom fængselsstraffe og høje bøder.

Falske udtalelser forurener ikke kun politiets databaser og skader resultaterne af strafferetlige efterforskninger, men også spilde betydelige mængder af offentlige ressourcer, der kunne dedikeres til at forfølge andre forbrydelser.

Alligevel er falske rapporter meget almindelige, især i rapporteringen af ​​lavt niveau forbrydelser såsom røveri.

VeriPol er delvist baseret på en proces kendt som naturlig sprogbehandling – en gren af ​​kunstig intelligens, der hjælper computere med at forstå, fortolke og manipulere det menneskelige sprog. For eksempel, computerværktøjet bruger algoritmer til at identificere og kvantificere forskellige funktioner i tekst, såsom adjektiver, akronymer, verber, navneord, tegnsætningstegn og tal og tal.

Historiske politirapporter, der var kendt for at være falske, er blevet ført gennem VeriPol, så det kunne kode hver enkelt og begynde at 'lære' de specifikke mønstre.

En indledende undersøgelse af mere end 1000 politirapporter fra det spanske nationale politi viste, at VeriPol var 'ekstremt effektiv til at skelne mellem falske og sande rapporter', med en succesrate på mere end 80 pct.

VeriPol identificerede en række temaer, der var almindelige blandt falske røverirapporter, herunder:kortere udtalelser, der var mere fokuseret på den stjålne ejendom end hændelsen; mangel på præcise detaljer om selve hændelsen; begrænsede detaljer om angriberen; og mangel på vidner eller andre hårde beviser, som at kontakte en politibetjent eller læge lige efter hændelsen.

"Som et eksempel, vores model begyndte at identificere falske udsagn, hvor det blev rapporteret, at hændelser skete bagfra, eller hvor aggressorerne bar hjelme, " medforfatter af undersøgelsen Dr. Jose Camacho-Collados, fra Cardiff University's School of Computer Science and Informatics, sagde.

VeriPol blev sat i gang med et virkeligt pilotstudie i byområderne Murcia og Malaga i Spanien i juni 2017. På bare en uge, 25 tilfælde af falske røverirapporter blev opdaget i Murcia, medfører, at sagerne afsluttes, og yderligere 39 blev opdaget og lukket i Malaga.

Sammenlignet med, i løbet af otte år mellem 2008 og 2016, det gennemsnitlige antal falske rapporter opdaget og sager lukket af politibetjente i juni måned var 3,33 for Murcia og 12,14 for Malaga.

Efter at VeriPol havde tildelt en høj sandsynlighed for falskhed til rapporterne, og sagsøgerne blev yderligere afhørt, omkring 83 procent af sagerne blev efterfølgende afsluttet.

"Vores undersøgelse har givet os et fascinerende indblik i, hvordan folk lyver for politiet, og et værktøj, der kan bruges til at afholde folk fra at gøre det i fremtiden, " fortsatte Dr. Camacho-Collados.

"Politibetjente i hele Spanien bruger nu VeriPol og integrerer det i deres arbejdspraksis. I sidste ende håber vi, at ved at vise, at automatisk detektion er muligt, vil det afskrække folk fra at lyve for politiet i første omgang."