Amigos del Club de Lenguaje No Verbal, esta semana presentamos el artículo “Deception and truth detection when analyzing nonverbal and verbal cues” de Vrij A. (2018), una revisión de los hallazgos de los últimos 30 años en la detección de la mentira. El autor, uno de los investigadores más importantes de este área, repasa las evidencias clave y las técnicas más utilizadas.
Detección del engaño a través de lo visible: comportamiento no verbal vs discurso
En el estudio de la detección de la mentira hubo una transferencia progresiva, desde el interés en el comportamiento no verbal (CNV) hacia el comportamiento verbal (CV). Esto se debe a que ha habido muchas investigaciones que han mostrado evidencias débiles sobre la utilidad del análisis del CNV para detectar mentiras, engaño o fraude, al menos tal como se ha venido haciendo hasta ahora. Estas evidencias aparecen bien reflejadas en meta-análisis llevadas a cabo por DePaulo, junto a otros autores (2003; 2006).
El análisis del CNV en la detección de la mentira ha generado algunos hallazgos y desarrollo de herramientas que se utilizan incluso a día de hoy. Un caso es la técnica de Reid o técnica de interrogación de 9 pasos. Desarrollada en los años ’50, se basa en un estilo acusatorio de interrogación. La realidad empírica sobre el tema mostró que este estilo no es útil porque da lugar a menos información y señales de engaño, menor número de confesiones veraces y más confesiones falsas. Los indicadores que se utilizan para la mentira parece que no están relacionados con el engaño y la técnica se basa en observaciones del CNV de sospechosos, es decir, sin saber si son culpables o no.
Otro caso es algo que a muchos seguramente nos suena: Paul Ekman y el concepto de micro-expresiones faciales que indican emociones. Este autor ha tenido mucho éxito y en su libro Telling lies presentó ideas muy innovadoras sobre la detección de la mentira. El problema es que aportó muy poca o ninguna evidencia sobre la relación entre micro-expresiones faciales, emociones y la detección de la mentira.
En uno de los meta-análisis de DePaulo (2016), analizan la habilidad de 25000 observadores para detectar el engaño mediante la observación del CNV y del CV. De media, un 54% de los sujetos detectaron correctamente el engaño, un poco por encima de lo que se conseguiría por azar. Además, se encuentran diferencias entre el análisis del CNV y el análisis del discurso. Cuando lo sujetos solo ven a la persona que deben considerar si engaña o no, aciertan un 52%. En cambio, cuando solo oyen a dicha persona, aciertan un 63%. Los mismos patrones de detección se encuentran cuando oficiales de policía intentan detectar verdades y mentiras en entrevistas policiales reales.
Todos estos datos sobre las diferencias entre analizar el CNV y el discurso para detectar el engaño, no implica que el análisis del CNV se deba descartar, sino al contrario. Será útil cuando se tiene en cuenta junto al CV y también cuando no es posible acceder al discurso.
En el estudio de la detección del engaño, la publicación de la herramienta CBCA (análisis de contenido basado en criterios/ la hipótesis Undeutsch) supuso avance importante. Esta herramienta se compone de 19 criterios que se dan más frecuentemente en las declaraciones verdaderas que en las falsas. Ha sido comprobada en más de 40 estudios, en los cuales 15 criterios han sido apoyados constantemente. Antes de su aparición ya se estudió el CV, pero de manera distinta. Se enfocaban más en la forma de expresión (p. ej. alto uso de auto-referencias, como yo, mio) y no tanto en el contenido, como ocurre en el CBCA. Este se centra en piezas de información y, aparte de la detección de engaño, cumple con otra necesidad clave: recoger tanta información como sea posible.
Para analizar piezas de información también se utiliza la Monitorización de la Realidad (RM), desarrollada por Marcia Johnson (1988; 2006), y sirve para distinguir entre recuerdos basados en experiencias reales y basados en la imaginación. Tiene un fundamento teórico más fuerte y es más fácil de enseñar y usar que el CBCA. No se basa en criterios, sino en información recogida de tipo espacial, perceptual y temporal, que se ha observado que es más probable que aparezcan en las declaraciones veraces. Por estas razones, actualmente se utiliza más la RM que el CBCA, aunque en términos de precisión en la detección de verdades y mentiras, ambas herramientas producen resultados similares.
Detección de la mentira a través de lo invisible: activación fisiológica vs cognición
En la detección del engaño también se puede trabajar con procesos más internos, más difícil de observar. Lo primero que se tuvo en cuenta es la medición de correlatos fisiológicos, que indiquen una activación del organismo de un sujeto, partiendo de la idea de que aquel que miente se pondrá más nervioso de lo normal. Con este fin se utilizó el polígrafo, hasta el momento en el cual se dieron cuenta que incluso los que dicen la verdad pueden tener una activación fisiológica (arousal) más alta de lo normal porque el contexto de una entrevista puede ser altamente estresante.
El tercer cambio de paradigma en la detección de la mentira llega con técnicas orientadas a la cognición. Empiezan a aparecer diferentes protocolos de entrevista que buscan desencadenar ciertos procesos mentales o estrategias verbales que marcarán la diferencia entre mentira y verdad. Este cambio de paradigma es importante, porque supone un cambio en la detección del engaño, desde la pasividad del observador hacia un papel activo de este, entrevistando directamente a los sospechosos. Se presentan a continuación cuatro enfoques que han mostrado ser más eficaces en esta labor.
El análisis de criterios indicativos de engaño (ACID) es un protocolo de entrevista basado en la entrevista cognitiva, un procedimiento que sirve para obtener más información de los testigos cooperativos a través del uso de herramientas específicas que mejoran la memoria. Las evidencias muestran que los que dicen la verdad ofrecen más información adicional que los que mienten, cuando se aplican técnicas de este tipo.
Existen técnicas de evaluación de credibilidad cognitiva que abarcan 3 elementos importantes: (1) imponer más carga mental, por ejemplo, dar una segunda tarea al sujeto entrevistado mientras se le pone preguntas. A los que mienten les es más difícil implicarse en una segunda tarea y esta puede perjudicar su habilidad de contar historias inventadas. También se intenta (2) animar a los entrevistados a contar más información, enseñándoles un modelo de declaración no relacionado con el tema de la entrevista. Es una historia detallada que servirá de ejemplo para transmitir que cuantos más detalles se cuentan, mejor. Con esta técnica se consigue más información tanto de los que dicen la verdad como de los que mienten, pero aparecen diferencias en cuanto a la calidad (historias más plausibles y complicadas cuando se dice la verdad). Por último, se plantea una mezcla de preguntas esperadas e inesperadas y se observan diferencias en la facilidad de responder. Los que mienten presentan más dificultad para responder a preguntas inesperadas, incluso si se hayan preparado antes para tales situaciones.
El uso de un enfoque de verificabilidad implica pedir a los entrevistados dar más detalles que se puedan verificar. Los que mienten, por un lado, quieren dar muchos detalles para ganar credibilidad, pero, por otro lado, no cuentan demasiados porque puede que los investigadores los verifiquen. En cambio, los que dicen la verdad, cuentan más detalles que se pueden verificar posteriormente.
Como observamos, el mundo de la detección del engaño es muy amplio y cada vez más avances. Tanto el comportamiento no verbal como el discurso son aspectos que aportan mucha información y esta debe ser analizada adecuadamente. Su estudio y el desarrollo de nuevas metodologías, como el metaprotocolo SAVE, desarrollado por el Instituto de Análisis de Conducta Antifraude, ayudan a mejorar la precisión en esta labor de detección de mentiras.
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