Por Carter Mueller en Medium
¿Alguna vez te han mentido?
La respuesta a esa pregunta es, por supuesto, sí. Es probable que incluso hayas aceptado la mentira como un hecho de la vida diaria. Las mentiras vienen en todos los tamaños y variedades, y para muchas personas, las normas sociales imponen mentiras simples en las conversaciones cotidianas (¿Con qué frecuencia realmente te va bien cuando respondes a los «¿cómo estás?») de tus compañeros de trabajo. Dada la omnipresencia de la mentira, uno esperaría que fuera un fenómeno relativamente simple, pero mentir es en realidad una tarea cognitivamente exigente que surge de millones de años de evolución del cerebro.
Fondo
De acuerdo con la hipótesis del cerebro social , el aumento del tamaño del cerebro de los humanos evolucionó como resultado de la competencia social dentro de la especie. Como tal, la evolución humana ha enfatizado la necesidad de inteligencia para superar a otros miembros de la especie, particularmente a través de una mayor capacidad para mentir y engañar. Por ejemplo, en una sociedad comunal en la que se comparte el botín de la caza y la recolección, es beneficioso para un individuo mentir sobre la cantidad de comida que encuentra y guardar una porción adicional para sí mismo. En esta situación, un cerebro más grande con una mayor capacidad de inteligencia ayuda en la supervivencia y el éxito reproductivo. Con tal presión evolutiva para mentir viene la presión para detectar mentiras en otros.
Para superar a los demás en un juego de engaño, es fundamental que uno pueda reconocer cuando alguien más está mintiendo. Debido a esto, cada persona tiene un radar interno para la detección de mentiras, sin embargo, este sistema es subjetivo y fácil de engañar. Como resultado, varias técnicas de lenguaje corporal y tecnologías de detección de mentiras, como el polígrafo , se han dedicado a predecir de forma fiable si una persona miente o dice la verdad. Sin embargo, estos métodos pueden subvertirse con la capacitación adecuada y, a veces, arrojarán resultados inexactos, por lo que estas pruebas no son admisibles como evidencia en el sistema judicial de los Estados Unidos.. Debido a esto, estas pruebas se usan mejor en situaciones divertidas o en aquellas con menos riesgos, como en este video de Vanity Fair que muestra a Kevin Hart haciendo una prueba de polígrafo:
Un nuevo enfoque para la detección de mentiras
A medida que continúa la búsqueda de un método confiable para la detección de mentiras, un área de investigación se ha mostrado prometedora: el uso de la lingüística para analizar la estructura de las mentiras. Según Newman et al. (2003), “crear una historia falsa sobre un tema personal requiere trabajo y da como resultado un patrón diferente de uso del lenguaje”. Cuando una persona explica una experiencia pasada, una creencia personal o cualquier otro tema personal, simplemente puede recordar y compartir la memoria. Este proceso requiere bastante poca atención activa y permite que el hablante se concentre en otros aspectos de su explicación, como proporcionar reacciones a los eventos y usar oraciones bien formadas.
Sin embargo, si una persona desea mentir sobre uno de estos temas, la demanda cognitiva es mucho mayor. Se requiere que un mentiroso fabrique una historia creíble, separe esta historia de la verdad, recuerde esta historia para no contradecirla más tarde y proporcione el nivel de detalle adecuado en su explicación para evitar contradecir el conocimiento previo del oyente. Debido a la carga cognitiva que provoca, cuando una persona miente suelen aparecer varios patrones de habla. Por lo tanto, es posible derivar un método para predecir la veracidad analizando estos patrones en comparación con la forma en que una persona habla cuando dice la verdad.
Para aplicar este método de detección de mentiras, los investigadores han desarrollado modelos de análisis de texto de inteligencia artificial para analizar las diferencias entre declaraciones verdaderas y mentiras dadas por sujetos humanos. El modelo utilizado por Newman et al. (2003), conocido como Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) , se ha utilizado para evaluar la veracidad de nuevas declaraciones utilizando patrones de palabras en el habla mentirosa. En su experimento, las predicciones de veracidad realizadas con LIWC arrojaron una precisión del 61%, que es significativamente más precisa que la evaluación humana (Newman, 2003). Para entender cómo LIWC logra esta tarea, uno debe entender las señales lingüísticas utilizadas por el modelo para evaluar la mentira. Pero primero, ¿qué se entiende por mentir?
Aparte: ¿Qué es una mentira?
Encontrar una definición de mentir es una tarea más compleja de lo que parece a primera vista. Un primer instinto es describir la mentira como un desajuste entre lo que se dice y lo que realmente ocurrió. Sin embargo, esto se complica por la noción de implicaciones. Una persona puede decir algo explícitamente verdadero y al mismo tiempo dar a entender algo falso. Por ejemplo, una persona le dice a su amigo “Estoy totalmentese quedaron fuera toda la noche”, cuando, de hecho, se habían quedado fuera por la noche. Explícitamente, le dijeron la verdad a su amigo: las palabras que usaron coinciden con los hechos reales. Sin embargo, el orador en este escenario utilizó un énfasis sarcástico, lo que implica que no se habían quedado fuera toda la noche. Dado que la declaración explícita no coincide con el significado implícito, la primera definición no puede dar una respuesta clara sobre si el hablante está mintiendo o no.
Otra definición de mentir podría ser engañar intencionalmente a otra persona, donde engañar se define como “llevar deliberadamente a alguien a una creencia falsa” (Meibauer, 2018). Esta definición, aunque más cercana a abarcar todo, aún aliena algunas situaciones, particularmente aquellas en las que el oyente espera que el hablante mienta. Por ejemplo, si una persona notablemente poco confiable le dice «Vi su billetera en el garaje y no en el dormitorio», es probable que crea que su billetera está en el dormitorio. En este caso, el hablante no logra llevarte a una creencia falsa y, por lo tanto, no te miente según esta definición.
Para remediar estos problemas de definición, es importante enfatizar tanto la teoría de la mente como las intenciones del mentiroso, más que los efectos de la mentira. Una buena definición de trabajo de la mentira para el contexto de la lingüística proviene de Williams (2002), donde la mentira se define como “una afirmación, cuyo contenido el hablante cree que es falso, que se hace con la intención de engañar al oyente con respecto a la mentira”. a ese contenido.” Esta definición resuelve los contraejemplos anteriores y permite una distinción clara entre mentiras y no mentiras. Con esta definición en mente, ahora es posible profundizar en los patrones que surgen cuando una persona miente.
Patrón de mentira #1: Prosodia
Dada la demanda cognitiva de mentir, cuando una persona miente aparecen una serie de señales vocales prosódicas asociadas con procesos de pensamiento desafiantes. De acuerdo con Meibauer (2018), una persona que miente naturalmente hace pausas más frecuentes y de mayor duración mientras habla, lo que le da más tiempo para formular su mentira. Además, la demanda cognitiva de mentir provoca un retraso en la respuesta a las preguntas, más errores en el habla y una velocidad del habla más lenta de lo normal (Meibauer, 2018). Lo más interesante es que el tono del habla de una persona se eleva mientras miente y continúa aumentando progresivamente al final de las frases (Meibauer, 2018). Estos patrones ocurren de manera subconsciente cuando una persona trabaja para desarrollar una mentira y se pueden observar en tiempo real. Junto con las señales del lenguaje corporal, la prosodia puede dar una buena indicación de si una persona está mintiendo. Sin embargo, un mentiroso puede entrenarse para evitar presentar estas señales, especialmente cuando dice una mentira bien ensayada. El siguiente video de Howcast.com reitera algunas de las señales del habla presentes cuando una persona miente:
Patrón de mentira #2: Semántica
Para observar características lingüísticas más sutiles asociadas con la mentira, es útil contar con la ayuda de computadoras. LIWC, el programa utilizado por Newman et al. (2003), analiza el texto y devuelve la proporción del total de palabras que encajan en determinadas categorías lingüísticas, como los pronombres en tercera persona o las negaciones. La comparación de las proporciones de las categorías de palabras utilizadas en declaraciones veraces con declaraciones mentirosas permitió a los investigadores desarrollar un modelo para predecir la veracidad de declaraciones independientes utilizando los pesos de las categorías de palabras devueltos por LIWC después de analizar la declaración (Newman, 2003).
Mediante la observación de los predictores utilizados por este modelo, es posible discernir qué categorías de palabras semánticas prevalecen más al decir y escribir mentiras. Según Newman et. al (2003), el modelo sugiere que la mentira se “caracteriza por el uso de menos pronombres en primera persona del singular (p. ej., yo, mí, mi) […] más palabras de emociones negativas (p. ej., odio, ira, enemigo), menos palabras exclusivas (p. ej., pero, excepto, sin) y más verbos de movimiento (p. ej., caminar, moverse, ir)”.
El uso reducido de pronombres singulares en primera persona puede explicarse por el deseo de un mentiroso de distanciarse de su mentira. Al “invertir menos en sus palabras” (Newman, 2003), los mentirosos pueden evitar sentirse deshonestos consigo mismos como resultado de una mayor distancia psicológica. Esta falta de pronombres autorreferenciales también puede ayudar a reducir el sentimiento de propiedad que tiene un mentiroso sobre sus palabras.
Además de los hallazgos del modelo desarrollado con LIWC, un metanálisis realizado por Zuckerman et al. (1981) encontraron que el uso de palabras de emociones negativas es un indicador significativo de engaño. Se cree que el uso de palabras afectivamente negativas mientras se miente está asociado con la culpa y la ansiedad subconscientes (o posiblemente incluso manifiestas) que siente una persona cuando miente. Se cree que la experiencia de estas emociones negativas se refleja en las elecciones semánticas de un mentiroso.
El uso de palabras excluyentes implica una separación entre lo que está y lo que no está incluido en una historia. Se cree que esta capa adicional de complejidad está limitada por la carga cognitiva asociada con la mentira (Newman, 2003). Ya es mentalmente agotador fabricar una historia, haciendo que la fabricación de elementos no incluidos en los eventos imaginados sea una tarea cognitiva más desafiante que cuando un individuo dice la verdad. Como resultado, las personas suelen utilizar menos palabras excluyentes cuando dicen una mentira.
Una explicación similar puede explicar el mayor uso de verbos de movimiento en mentiras. Los verbos de movimiento permiten explicaciones más simples que los verbos más complejos que involucran intencionalidad y evaluaciones internas (Newman, 2003). Al usar verbos de movimiento con más frecuencia, los mentirosos liberan recursos cognitivos para construir una mentira creíble.Los verbos de movimiento permiten explicaciones más simples que los verbos más complejos que involucran intencionalidad y evaluaciones internas (Newman, 2003).Al usar verbos de movimiento con más frecuencia, los mentirosos liberan recursos cognitivos para construir una mentira creíble.
Además de los hallazgos de Newman et al. (2003), Meibauer (2018) afirma que “los mentirosos tienden a usar más negaciones y términos más generalizadores como siempre, nunca, nadie o todos que los hablantes serios […] y tienen una diversidad léxica reducida (es decir, la cantidad de términos diferentes). palabras en una declaración dividida por el número total de palabras usadas en esa declaración). El uso de negaciones y términos generalizadores permite a los mentirosos evitar especificidades innecesarias que pueden aumentar la demanda cognitiva de formular su mentira. Además, el uso repetido de las mismas palabras ayuda a un mentiroso a mantener la continuidad de su historia, lo que lleva a una reducción en la diversidad léxica de su declaración.
El siguiente video de TED-Ed utiliza ejemplos para explicar algunos de los fenómenos semánticos asociados con la mentira:
Patrón de mentira #3: Sintaxis
Además de la prosodia y la semántica, la mentira tiende a aparecer en una estructura sintáctica bastante predecible. El análisis lingüístico de la mentira a menudo ha dado por sentado que mentir implica el uso de oraciones declarativas, ya que “mentir implica aserción, y que la forma prototípica de una aserción es la oración declarativa” (Meibauer, 2018). Una oración declarativa es simplemente una declaración que da un detalle o un hecho. Como esta forma de oración se puede falsificar, a diferencia de una oración interrogativa (una pregunta), es la forma más común que adoptan las mentiras.
Además de las oraciones declarativas, Meibauer (2018) también sugiere que las exclamativas («¡Vaya, qué brazo tiene!»), las cláusulas relativas no restrictivas («El niño, que sin duda amaba su pastel, se fue temprano de la fiesta») y las condicionales (» Si corre tres millas al este de aquí, estará en la casa del alcalde”) también puede transmitir mentiras. En estos ejemplos, el orador estaría mintiendo si la persona no pudo lanzar bien, al niño no le gustó su pastel, o si la casa del alcalde no está a tres millas al este de la ubicación del orador. Estas formas de oraciones, además de las oraciones declarativas, constituyen la gran mayoría de las estructuras sintácticas que se usan en una mentira.
Conclusión
Mentir es una parte integral de la vida social humana y probablemente seguirá siéndolo durante muchos años. Con esto, los nuevos desarrollos en la detección de mentiras son necesarios para seguir aprendiendo la verdad, ya sea en casos criminales o entrevistas a celebridades. El uso de la lingüística para analizar las características de las mentiras se ha mostrado prometedor en esta búsqueda, y los investigadores han encontrado varias señales de mentiras en los dominios de la prosodia, la semántica y la sintaxis. Como tal, el futuro de la detección de mentiras se puede encontrar en el uso combinado de medidas fisiológicas (como una prueba de polígrafo), análisis de prosodia, programas como Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) que analizan las opciones semánticas y una evaluación de oraciones. estructuras
Referencias
Meibauer, Jörg (2018). La lingüística de la mentira. Revisión anual de lingüística, vol. 4, 357–375. https://doi.org/10.1146/annurev-linguistics-011817-045634
Newman, ML, Pennebaker, JW, Berry, DS y Richards, JM (2003). Palabras mentirosas: predicción del engaño a partir de estilos lingüísticos. Boletín de Personalidad y Psicología Social, 29(5), 665–675. https://doi.org/10.1177/0146167203029005010
Williams, Bernardo. (2002). Verdad y veracidad: un ensayo de genealogía . Prensa de la Universidad de Princeton. http://www.jstor.org/stable/j.ctt7ssz4
Zuckerman, M., DePaulo, BM y Rosenthal, R. (1981). Comunicación verbal y no verbal del engaño. En L. Berkowitz (Ed.), Avances en psicología social experimental (Vol. 14, pp. 1–59). Nueva York: Prensa Académica. https://doi.org/10.1016/S0065-2601(08)60369-X