Войти
Анализ утверждений, также называемый анализ научного содержания (SCAN ), это метод анализа слов, которые люди используют, чтобы попытаться определить, правильно ли они сказали. Сторонники утверждают, что этот метод может быть использован для обнаружения скрытой информации, недостающей информации и определения того, является ли информация, предоставленная этим человеком, верной или ложной.
Сторонники говорят, что анализ утверждений оказался эффективным методом полицейского допроса, но критики утверждают что оно не подвергалось объективному анализу, при этом в большинстве исследований не использовались какие-либо внешние критерии для подтверждения того, были ли утверждения истинными или ложными. Поскольку это не было экспериментально доказано и обычно не принимается судами, скептики называют это примером лженауки.
С анализом утверждений связан другой метод анализа слов, которые люди используют, под названием «оценка достоверности утверждений» (SVA). SVA - это инструмент, который изначально был разработан для определения достоверности показаний детей-свидетелей в судебных процессах по делам о преступлениях на сексуальной почве. «Анализ содержания на основе критериев» (CBCA) является основным компонентом SVA и является инструментом, используемым для отличия истинных утверждений от ложных, поскольку ожидается, что оценки CBCA будут выше у лиц, говорящих правду, чем у лжецов. Качественный обзор CBCA проанализировал 37 исследований, сильная поддержка инструмента была установлена, поскольку правдивые люди получили значительно более высокие баллы CBCA по сравнению с лжецами. Совсем недавно в метааналитическом обзоре было обнаружено, что критерии CBCA являются действенным методом различения воспоминаний о реальных событиях, пережитых самим собой, и выдуманных или ложных рассказов.
Такие страны, как Нидерланды, Германия и Швеция, используют эти методы как научное доказательство в суде. Однако такие страны, как США, Канада и Великобритания, не считают эти методы юридически действительными доказательствами в суде. Исследования подняли серьезные вопросы и опасения по поводу достоверности CBCA для оценки достоверности свидетельств детей. Одно исследование с участием 114 детей показало, что показатели CBCA были выше для группы детей, описывающих знакомое событие, по сравнению с группой детей, описывающих незнакомое событие. Потенциальное влияние знакомства на баллы CBCA вызывает озабоченность по поводу валидности инструмента для оценки достоверности у детей.
Также было отмечено, что частота ошибок CBCA в лаборатории высока, что частота ошибок SVA на практике неизвестна, и что методология продолжает оспариваться среди научного сообщества. В заключение, до сих пор существует большая полемика вокруг использования SVA, и многие исследования исследовали его основной компонент, CBCA, с целью определения его обоснованности и надежности. Необходимы дополнительные исследования, чтобы сделать вывод о том, должна ли информация, полученная в результате этих тестов, быть приемлемой в суде.
Анализ утверждений предполагает, что исследователь ищет лингвистические подсказки и пробелы в показаниях или предварительных утверждениях субъекта. В идеале этот метод поможет исследователям задавать дополнительные вопросы для выявления расхождений. Создатель Scientific Content Analysis (SCAN) Авиноам Сапир приводит пример того, как кто-то сказал: «Я пересчитал деньги, поставил сумку на прилавок и пошел домой». Сапир говорит, что утверждение было буквально правдой:
Он пересчитал деньги (когда вы воруете, вы хотите знать, сколько вы крадете), а затем испытуемый положил сумку на прилавок. Испытуемый не сказал, что положил деньги обратно в сумку после пересчета, потому что он этого не сделал; он оставил пустой мешок на прилавке и ушел с деньгами.
Сапир говорит, что фундаментальный принцип анализа утверждений состоит в том, что «отрицание вины - это не то же самое, что отрицание действия. Когда кто-то говорит:« Я не виновен ». или «Я невиновен», они не отрицают своего деяния, они только отрицают свою вину ». Сапир утверждает, что для виновного практически невозможно сказать: «Я этого не делал». Он утверждает, что виновные люди склонны говорить еще более лаконично, говоря такие вещи, как «Я не имел к этому никакого отношения» или «Я не участвую в этом».
Альдерт Врий, один из ведущих авторитетов в области методов обнаружения обмана (DOD), указывает, что большинство исследований этого метода не основывалось на установлении истины на земле, и поэтому экзаменаторы не могли быть уверены, что «испытуемые на самом деле говорили правду или лгали». Он также отмечает, что между различными методами анализа нет стандартизации, и это «означает, что многое зависит от субъективной интерпретации и навыков человека», выполняющего анализ. Врай объясняет это отсутствием теоретических оснований для СКАН / анализа операторов. Vrij характеризует SCAN / анализ операторов как более слабый, чем CBCA, потому что SCAN / анализ операторов не имеет «набора согласованных критериев», а является «списком отдельных критериев». Врай утверждает, что сканирование / анализ утверждений лучше всего использовать как методику проведения следственных допросов, а не как «инструмент выявления лжи».
Критики утверждают, что этот метод побуждает следователей предвзято относиться к подозреваемому как к лживому и подтверждать предположение о вине еще до начала допроса. Анализ утверждений в целом подвергался критике как «теоретически расплывчатый» с небольшим количеством эмпирических данных в его пользу или без них, а SCAN, в частности, был охарактеризован как «мусорная наука» в Словаре Скептика и Скептический исследователь журнал классифицирует это как форму псевдонауки. В 2016 году Группа допросов особо важных задержанных (HIG), группа федерального агентства, состоящая из ФБР, ЦРУ и United Министерство обороны штата выпустило отчет, в котором было обнаружено, что исследования, обычно цитируемые в пользу SCAN, были ошибочными с научной точки зрения и что критерии оценки SCAN не выдерживали тщательной проверки в лабораторных испытаниях.
