Ci sono tre cose di cui puoi essere sicuro nella vita: la morte, le tasse e la menzogna. Quest'ultimo aspetto sembra essere stato confermato dal recente referendum sulla Brexit del Regno Unito, con a numero della Lascia la campagna pegni guardando di più piace torte di maiale di solide verità.

Ma dalla pubblicità su Internet, dalle domande di visto e dagli articoli accademici ai blog politici, dai reclami di assicurazione e dai profili di appuntamenti, ci sono innumerevoli luoghi in cui possiamo dire bugie digitali. Quindi, come si può andare a individuare questi fib online? Bene, Stephan Ludwig dell'università di Westminster, Ko de Ruyter della Cass University School della City University di Londra, Mike Friedman dell'Università cattolica di Lovanio e il tuo ha sviluppato un rilevatore di bugie digitale e può scoprire tutta una serie di falsità su internet .

Nella nostra nuova ricerca, abbiamo usato spunti linguistici per confrontare decine di migliaia di e-mail pre-identificate come bugie con quelle note per essere veritiere. E da questo confronto, abbiamo sviluppato un algoritmo analitico testuale in grado di rilevare l'inganno. Funziona su tre livelli.

1. Uso di parole

Le ricerche di parole chiave possono essere un approccio ragionevole quando si gestiscono grandi quantità di dati digitali. Quindi, abbiamo scoperto per prima cosa le differenze nell'uso delle parole tra i due set di documenti. Queste differenze identificano il testo che probabilmente contiene una bugia. Abbiamo scoperto che gli individui che mentono generalmente usano meno pronomi personali, come io, te e lui / lei, e più aggettivi, come brillante, senza paura e sublime. Usano anche meno pronomi singolari in prima persona, come io, me, mio, con le parole di discrepanza, come potrebbe, dovrebbe, vorrei, così come più pronomi in seconda persona (tu, il tuo) con parole di successo (guadagna, eroe , vinci).

Meno pronomi personali indicano il tentativo dell'autore di dissociarsi dalle loro parole, mentre usare più aggettivi è un tentativo di distrazione dalla menzogna attraverso una raffica di descrizioni superflue. Meno pronomi in prima persona in combinazione con le parole di discrepanza indicano una mancanza di sottigliezza e un'immagine di sé positiva, mentre più pronomi in seconda persona combinati con parole di successo indicano un tentativo di adulare i destinatari. Abbiamo quindi incluso queste combinazioni di termini di ricerca nel nostro algoritmo.

2. Controllo della struttura

Un'altra parte della soluzione consisteva nell'analizzare la varianza delle parole del processo cognitivo, come la causa, perché, sanno e dovrebbero - e abbiamo identificato una relazione tra le parole della struttura e le bugie.

I bugiardi non possono generare email ingannevoli dalla memoria reale in modo da evitare la spontaneità di eludere il rilevamento. Ciò non significa che i bugiardi usino più parole di processo cognitivo in generale rispetto a persone che stanno dicendo la verità, ma includono queste parole in modo più coerente. Ad esempio, tendono a collegare ogni frase a quella successiva - "sappiamo che questo è successo a causa di questo, perché dovrebbe essere così". Il nostro algoritmo rileva tale utilizzo delle parole di processo nelle comunicazioni.

3. Approccio cross-email

Abbiamo anche studiato il modo in cui un mittente di un'e-mail altera il loro stile linguistico mentre scambiavano un certo numero di e-mail con qualcun altro. Questa parte dello studio ha rivelato che mentre lo scambio procedeva, più il mittente tendeva ad usare le parole di funzione che il ricevitore stava usando.

Le parole di funzione sono parole che contribuiscono alla sintassi, o struttura, piuttosto al significato di una frase - per esempio un, am, a. E i mittenti hanno rivisto lo stile linguistico dei loro messaggi per abbinarli a quelli del destinatario. Di conseguenza, il nostro algoritmo identifica e raccoglie tale corrispondenza.

Applicazioni eccitanti

I watchdog dei consumatori possono utilizzare questa tecnologia per assegnare un punteggio "possibilmente sdraiato" agli annunci di natura dubbia. Le società di sicurezza e le forze di frontiera nazionali possono utilizzare l'algoritmo per valutare documenti, come le domande di visto e le carte di atterraggio, per monitorare meglio la conformità con le norme e i regolamenti di accesso e ingresso. I segretari delle commissioni per gli esami di istruzione superiore e gli editori delle riviste accademiche possono migliorare i loro strumenti di correzione per il controllo automatico delle tesi degli studenti e degli articoli accademici per il plagio.

In realtà, le potenziali applicazioni vanno avanti e avanti. I blog politici possono monitorare con successo le interazioni dei loro social media per anomalie testuali, mentre i siti di incontri e recensioni possono classificare i messaggi inviati dagli utenti sulla base del loro punteggio "possibilmente sdraiato". Le compagnie di assicurazione possono fare un uso migliore del loro tempo e delle risorse disponibili per la verifica dei sinistri. Ragionieri, consulenti fiscali e specialisti forensi possono esaminare i rendiconti finanziari e le dichiarazioni fiscali e trovare le armi da fumo ingannevoli attraverso il nostro algoritmo.

Gli umani sono sorprendentemente cattivi nel rilevare consapevolmente l'inganno. Infatti, la precisione umana quando si tratta di individuare una bugia è solo 54%, difficilmente migliore del caso. Il nostro rilevatore di bugia digitale, nel frattempo, è 70% preciso. Può essere messo al lavoro per combattere le frodi ovunque si presenti nei contenuti computerizzati e con l'evolversi della tecnologia, i suoi avvertimenti Pinocchio possono essere completamente automatizzati e la sua precisione aumenterà ulteriormente. Proprio come il naso di Pinocchio ha segnalato in modo riflessivo la menzogna, così come il nostro rilevatore di bugia digitale. Le fibre fanno attenzione.

Circa l'autore

Tom van Laer, Senior Lecturer in Marketing, City University London

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

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