オンラインの嘘を見破る方法

: By トム・ヴァン・ラー、ロンドン市立大学

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オンラインで横たわっている6 29

人生の中で確かめることができる3つのことがあります：死、税金、そして嘘です。後者は、英国の最近のBrexit国民投票によって、確かに数キャンペーンを離れる誓約もっと見るようなポーキーパイ真実の真実よりも。

しかし、インターネット広告、ビザ申請、学術記事、政治ブログ、保険金請求、出会い系プロフィールなど、デジタルの嘘を語ることができる場所はたくさんあります。だから、どのようにこれらのオンラインの嘘を発見することができますか？ウエストミンスター大学のStephan Ludwig、City UniversityロンドンのCass Business SchoolのKo de Ruyter、Louvainのカトリック大学のMike Friedman、そしてあなたたちは本当にデジタル嘘発見器を開発しました。。

新しい研究では我々は言語的手がかりを使用して、嘘として事前に特定された何万もの電子メールを真実であると知られているものと比較しました。この比較から、私たちは、欺瞞を検出できるテキスト分析アルゴリズムを開発しました。それは3つのレベルで動作します。

1。ワード使用

大量のデジタルデータを処理する場合、キーワード検索は合理的なアプローチになります。そこで、最初に2つのドキュメントセット間での単語使用の違いを明らかにしました。これらの違いは、嘘を含む可能性が高いテキストを識別します。私たちは、一般に横たわっている個人は、私、あなた、彼/彼女のような人称代名詞や、華麗で恐れがなく昇華するような形容詞をより少なく使用することを発見しました。また、私は、私、私のような一人称の代名詞を使用することができます。不一致の言葉では、できるだけ多くの二人称代名詞（あなた、あなたの）、勝つ）。

個人的な代名詞の数が少ないと、作者の言葉から自分自身を切り離そうとする試みが示されますが、より多くの形容詞を使用することは、余計な記述の勢いから嘘をつきまとう試みです。最初の一人の代名詞と矛盾した単語との組み合わせは、微妙さと肯定的な自己イメージの欠如を示しますが、達成語と組み合わせた二人称代名詞の方が受賞者を平らにしようとします。したがって、これらの検索用語の組み合わせをアルゴリズムに含めました。

2。構造の精査

解決策のもう一つの部分は、原因や理由などのコグニティブプロセスワードの分散を分析し、構造語と嘘の関係を特定しました。

嘘つきは、実際のメモリから欺瞞的な電子メールを生成することができないため、検出を回避する自発性を避けます。それは、偽り者が真実を伝えている人よりも全体的に認知プロセスの単語を多く使うことを意味するのではなく、これらの単語をより一貫して含めることを意味します。例えば、彼らはすべての文章を次の文章に結びつける傾向があります。「これが原因であるはずです。我々のアルゴリズムは、通信におけるプロセスワードのそのような使用を検出する。

3。電子メールによるアプローチ

また、電子メールの送信者が他の人と数多くの電子メールを交換しながら言語スタイルを変更する方法についても検討しました。調査のこの部分は、交換機が進むにつれて、送信者が受信機が使用していた機能語を使用する傾向が強いことを明らかにした。

ファンクションワードは、文の意味ではなく、構文や構造に貢献する単語です（たとえば、am、toなど）。また、送信者は受信者の言語スタイルに合わせてメッセージの言語スタイルを修正しました。結果として、我々のアルゴリズムはそのようなマッチングを識別し、収集する。

エキサイティングなアプリケーション

消費者ウォッチドッグは、この技術を使用して、疑わしい性質の広告に「たぶん横たわっている」スコアを割り当てることができます。警備会社や国境を接する軍は、このアルゴリズムを使用して、ビザ申請や着陸カードなどの書類を評価し、アクセスと入国の規則と規制の遵守状況をより正確に監視することができます。高等教育審査委員および学術雑誌の編集者は、盗作に関する学生論文と学術論文を自動的にチェックするための校正ツールを改善することができます。

実際には、潜在的なアプリケーションが繰り返し実行されます。政治的ブログは、テキストの異常のためにソーシャルメディアの相互作用をうまく監視することができます。デートやレビューサイトでは、ユーザーが提出したメッセージを「嘘つき」スコアに基づいて分類できます。保険会社は、請求の監査に利用できる時間とリソースをより有効に活用することができます。会計士、税務顧問、法医学の専門家は、財務諸表と税金請求を調査し、アルゴリズムを使って欺瞞的な喫煙銃を見つけることができます。

人間は意識的に欺瞞を検出することで驚くほど悪いです。確かに、人間の正確さは、嘘を見つけることになると54％チャンスよりはるかに良い。一方、私たちのデジタル嘘発見器は、70％正確です。コンピュータ化されたコンテンツがどこに発生しても、不正行為と戦うために働くことができ、技術が進化するにつれて、ピノキオの警告は完全に自動化され、精度はさらに向上します。ピノキオの鼻が反射的に偽りの兆候を示したのと同じように、デジタル嘘発見器もそうです。繊維業者は注意する。