Зачем мы говорим - [76]

. В этом исследовании ученые просили испытуемых просмотреть видеозаписи с участием людей, которые либо врали, либо говорили правду. На видео были записаны интервью фиктивного преступления — кражи 100 долларов. Испытуемые должны были сказать, лгут ли люди на видео. Кроме того, с целью выявить подсознательные мысли испытуемых Линн тен Бринке провела тест на неявные ассоциации ^{348}. Испытуемых просили сказать, соответствуют ли слова (такие как «лживый» и «правдивый») картинкам, на которых были изображены лжецы и люди, говорящие правду, и затем измерялась скорость, с которой подбирались словесные ассоциации. Тен Бринке обнаружила, что, когда слово не совпадало с картинкой, — например, когда слово «лживый» предъявлялось вместе с изображением человека, говорящего правду, — испытуемому требовалось больше времени на ответ. Таким образом, хотя испытуемые с трудом определяли лжецов, когда их просто просили сказать, кто лжет, они подсознательно находили подсказки относительно правдивости говорящих. Если предрассудки нашего сознательного ума мешают нам обнаружить ложь, возможно, бесстрастный компьютер в этом преуспеет.

Несколько коммерческих систем заявляют, что могут распознать обман, используя тест на наличие стресса в голосе (VSA). В 2003 году BBC News сообщила: «Компания по страхованию автомобилей, которая установила телефонные детекторы лжи, объявила, что четверть всех заявлений о краже машин была отозвана с момента введения новинки» ^{349}. Год спустя New York Times опубликовала заявление одного из производителей, что их технологию используют «1400 органов правопорядка на всей территории Соединенных Штатов, а также местные и федеральные организации, включая Министерство обороны» ^{350}. За последние годы Министерство труда и пенсионного обеспечения Соединенного Королевства потратило 2,4 миллиона фунтов стерлингов на оценку этой технологии, включая проверку почти 3000 претендентов на выплаты ^{351}.

Как утверждают, действие подобных систем основывается на отслеживании микротреморов. Стресс изменяет приток крови к мышцам, включая и мышцы, контролирующие гортань, в результате чего, предположительно, меняются микротреморы голоса ^{352}. Однако, хотя исследования и обнаружили небольшие треморы в крупных мышцах, например в бицепсах, нет никаких доказательств того, что они возникают и в мышцах гортани. Управление голосом — это невероятно сложный процесс, в котором задействованы самые маленькие и самые быстрые мышцы тела, которые обеспечивают артикуляцию. Даже если бы здесь присутствовали микротреморы, их влияние было бы невозможно обнаружить.

С научной точки зрения недостатки тестов на наличие стресса в голосе были детально описаны в статье, опубликованной в журнале International Journal of Speech, Language and the Law двумя специалистами в области лингвистики и фонетики из Швеции — Франсиско Ласердой из Стокгольмского университета и Андерсом Эриксоном из Гетеборгского университета ^{353}. Авторы статьи не скрывали, что относятся к этой технологии с презрением. «В любой области найдутся шарлатаны, — такими словами начинается введение к статье, — особенно там, где можно сделать деньги, и лингвокриминалистика — не исключение». Статья была удалена с сайта журнала, после того как одна из компаний, технологию которой высмеяли ученые, пригрозила подать в суд на издателя. Этот случай послужил причиной того, что в 2013 году в Великобритании были изменены законы о распространении клеветы с целью защиты ученых, которые публикуют прошедший независимое рецензирование материал в научных журналах ^{354}.

В центре внимания статьи находился один конкретный патент на технологию, который подтверждал опасения авторов по поводу используемого метода. «Текст патента был похож на студенческое эссе. Причем эссе такого студента, который совершенно не понимал, о чем идет речь, а просто использовал красивые слова», — говорит Франсиско. В патенте содержалось 500 строк компьютерного кода, что позволило Франсиско реконструировать процесс распознавания лжи. Программа выбирает из записи голоса изгибы звуковой волны, обрабатывает их, а затем вычисляет количество пиков, низших точек и плоских участков. Плоские участки могут быть вызваны паузами, хмыканьем (заполняющим речевую паузу) и поэтому, возможно, имеют некую слабую корреляцию с плавностью речи. Но число пиков и низших точек в профиле волны очень сильно зависит от настроек звукозаписывающего устройства.

Франсиско объясняет: «Это примерно то же самое, как если бы вы взяли текст, подсчитали количество случаев употребления гласной между двумя согласными, а потом оценили полученное число и длину последовательностей символов, которые находятся на расстоянии, скажем, пяти или десяти шагов в алфавите. И на основе этих данных сделали вывод, в каком состоянии находится автор текста!» Франсиско охарактеризовал эту программу как «управляемый голосом квази-случайный генератор чисел». Основываясь на количестве пиков, низших точек и плоских участков, программа выдает ряд меток, например: «обманчивость; низкий уровень стресса; мышление меньше, чем в рамках классификации; нормальное возбуждение». Как замечают в статье Ласерда и Эриксон, «результат анализа структурирован по тем же принципам, что и гороскопы», и представляет собой модель, которую практически каждый оператор может интерпретировать по-своему.