Cazar la mentira ha sido objetivo a lo largo de la historia de infinidad de estudios, tanto científicos como psicológicos. Mientras los primeros se preocupan por crear técnicas y sofisticados aparatos detectores del engaño, los segundos tratan de clasificar códigos de conducta e identificación de gestos para saber cuando cualquier persona no dice la verdad.
Desde hace unos años, investigadores de la Universidad de Columbia, en Nueva York, dirigen sus estudios hacia los elementos paraverbales de la comunicación, en busca de un método informático más exacto para distinguir entre lo verdadero y lo falso. Para ello, han analizado aquello que la gente comunica inconscientemente mientras habla, detalles que difícilmente se pueden controlar, tales como la entonación, el acento o la forma de expresarse.
El equipo de investigación está dirigido por Julia Hirschberg, profesora de Informática experta en lenguaje hablado. Le acompañan en este proyecto la psicóloga Michelle Levine del Barnard College, también dependiente de la Universidad de Columbia, y el profesor de Informática de la Universidad CUNY de Nueva York, Andrew Rosenberg.
“Los mejores mentirosos son las personas que dicen la verdad la mayoría del tiempo”, admite Hirschberg en un comunicado de la Universidad de Columbia. Y es que aunque se reconoce una apasionada de esta materia, es consciente de la dificultad que entraña desarrollar una herramienta para la detección de mentiras más exacta que la propia intuición humana o el polígrafo, métodos cuyo nivel de predicción no es mucho mejor que el mero azar.
Sin embargo, Hirschberg considera que los elementos paraverbales de la comunicación son unos de los indicadores más fiables para saber si alguien trata de falsear la realidad, de ahí que centrara su estudio en esta área. Inicialmente, comenzó a desarrollar métodos informáticos para detectar el engaño en hablantes ingleses, chinos y árabes, examinando su tono de voz, las pausas o la forma de expresarse.
Experimento trampa
La profesora de Columbia comenzó su trabajo sobre el engaño en el discurso con un estudio de 2003, que sigue siendo una de las mayores recopilaciones de datos al respecto porque, según explica la investigadora, es muy difícil captar mentiras en situaciones donde se sabe la verdad.
Durante la primera parte del estudio, se pidió a 32 sujetos completar al azar tareas sin relación, como hacer nudos o cantar mientras saltaban con un solo pie, asegurándoles que los 25 principales empresarios americanos habían pasado por las mismas pruebas. Sin embargo, se trataba de una trampa.
Les dijeron a todos que no se comportaban como empresarios, pero se les dio la oportunidad de demostrar si podían “hacer el papel”, como hacen muchas personas con éxito. Los sujetos aceptaron y tuvieron que convencer al entrevistador de que eran capaces de actuar como auténticos empresarios, aunque presionando un pedal oculto cuando mentían y otro cuando decían la verdad.
Las entrevistas se grabaron y alinearon con los resultados de las máquinas de pedal, a través de una aplicación informática que analizaba las características del habla y el lenguaje, indicando así cuando el sujeto faltaba a la verdad, a través de signos como las pausas, la risa o la variación en el tono.
Con estos datos, los investigadores realizaron clasificaciones utilizando técnicas de aprendizaje automático, con las que obtuvieron un 70% de precisión en la identificación de la verdad sobre la mentira. Una cifra bastante elevada, teniendo en cuenta que los jueces y profesionales humanos sólo alcanzan un promedio del 58% al analizar los mismos datos.
Otros estudios
Hirschberg ha utilizado métodos informáticos similares para identificar el carisma transmitido a través del habla en inglés, árabe y sueco. También está estudiando lo que denomina el “cambio de código”, qué lleva a dos personas bilingües a cambiar de un idioma a otro en medio de una conversación.
Pero su investigación más reciente está relacionada con la Red de redes. La profesora y sus estudiantes han rastreado las redes sociales para detectar emociones como la alegría, la sorpresa o la tristeza. Buscan aquellas palabras asociadas con las emociones en blogs o en títulos de vídeos subidos a YouTube, una investigación que podría tener además importantes aplicaciones en publicidad, marketing y campañas políticas. “Cuando Steve Jobs murió, todo estaba triste en Internet”, citó como ejemplo.
Su nuevo reto seguirá en la línea de la mentira, para lo que ha recibido una beca de casi 1,5 millones de dólares de la Air Force Office of Scientific Research de Estados Unidos, para estudiar el engaño en el discurso, según la cultura. Porque la mentira es innata en el ser humano, y no entiende de idiomas ni culturas.