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评估眼动追踪作为检测欺骗的方法,与实际应用中的测谎仪进行对比

《Scientific Reports》:Evaluating eye-tracking as a method for deception detection against the polygraph as deployed in practice

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月04日 来源:Scientific Reports 3.9

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  摘要可信度评估能否基于比现有方法更可靠的技术来进行?尽管传统的测谎仪检测被广泛使用,但其局限性已有充分记录,这促使人们寻找替代的、非侵入性的方法。在这项研究中,我们开发了一种基于眼动追踪的技术,通过分析受试者在“隐藏信息测试”中的眼动模式来检测其隐藏的记忆痕迹。与以往仅单独研究眼

  

摘要

可信度评估能否基于比现有方法更可靠的技术来进行?尽管传统的测谎仪检测被广泛使用,但其局限性已有充分记录,这促使人们寻找替代的、非侵入性的方法。在这项研究中,我们开发了一种基于眼动追踪的技术,通过分析受试者在“隐藏信息测试”中的眼动模式来检测其隐藏的记忆痕迹。与以往仅单独研究眼动模式的研究不同,我们直接在同一批受试者、相同的实验条件下,将眼动追踪方法与测谎仪检测结果进行了对比。从眼动数据中提取的关键特征被用于机器学习分类器中,以区分受试者的欺骗性回答和真实回答。结果显示,基于眼动追踪的测试能够有效区分欺骗者和诚实者,准确率达到94.9%。相比之下,在相同条件下,测谎仪检测的准确率为88.2%,但有5份记录因测谎专家无法得出明确结论而被排除在外。最后,本研究还探讨了这两种方法的优点和局限性,以及与测量无意识反应和使用“黑箱”评分算法相关的伦理问题。

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