Repositorio
Institucional

Galvez-Garcia, German

Noise in the Verifiability Approach to Lie Detection

WILEY

APPLIED COGNITIVE PSYCHOLOGY

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This study examined the effectiveness of Verifiability Approach (VA) in deception detection. Additionally, we examined potential sources of judgmental noise, including subjective variability in detail counts and inconsistencies in truthfulness assessments. Two experiments were conducted. In the first, untrained participants counted verifiable and unverifiable details in alibi statements without assessing truthfulness, revealing variability in detail counts as a significant noise source. In the second, participants assessed truthfulness using four methods: personal judgment, verifiable detail-assisted judgment, algorithmic classification, and a new consensus-based judgment protocol. Algorithmic classification improved accuracy (61.00%) compared to personal and assisted judgments but resulted in a high false alarm rate (59%). The consensus-based judgment or anti-noise protocol reduced false alarms (30%) and showed promise for enhancing reliability. While the VA enables detection of deception above chance level, its effectiveness is limited by subjective judgment biases. Providing judge training and applying an anti-noise protocol may improve its reliability.Este estudio examinó la efectividad del Enfoque de Verificabilidad (EV) en la detección de engaños. Además, analizamos posibles fuentes de ruido subjetivo, incluyendo la variabilidad subjetiva en el recuento de detalles y las inconsistencias en las evaluaciones de veracidad. Se realizaron dos experimentos. En el primero, participantes sin entrenamiento contaron detalles verificables e inverificables en declaraciones de coartada sin evaluar su veracidad, revelando la variabilidad en el recuento de detalles como una fuente significativa de ruido. En el segundo, los participantes evaluaron la veracidad utilizando cuatro métodos: juicio personal, juicio asistido por detalles verificables, clasificación algorítmica y un nuevo protocolo de juicio basado en el consenso. La clasificación algorítmica mejoró la precisión (61,00 %) en comparación con los juicios personales y asistidos, pero resultó en una alta tasa de falsas alarmas (59 %). El juicio basado en el consenso o protocolo antirruido redujo las falsas alarmas (30 %) y demostró potencial para mejorar la confiabilidad. Si bien el EV permite la detección de engaños por encima del nivel de azar, su efectividad se ve limitada por sesgos subjetivos en el juicio. Proporcionar entrenamiento a los jueces y aplicar un protocolo antirruido podría mejorar su confiabilidad.

artículo original

algorithmic classification

anti-noise protocol

consensus judgments

deception detection

verifiability approach

10.1002/acp.70089

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DECEPTION

FACILITATE

POWER

DECEPTION

FACILITATE

POWER

Psicología (Incluyendo relación hombre-máquina)

Otras Especialidades de la Psicología

Ciencia Forense

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WOS:001546245300001

Noise in the Verifiability Approach to Lie Detection

artículo original

WILEY

APPLIED COGNITIVE PSYCHOLOGY

Psychology, Experimental

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0888-4080

CC BY 4.0

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