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Móvil

Esta app podría convertir tu teléfono en un detector de mentiras

Un nuevo algoritmo de machine learning desea aprovechar tus interacciones digitales para revelar cuando estás mintiendo.

Los investigadores están encontrando formas de convertir tu teléfono en un detector de mentiras.

Un nuevo algoritmo de machine learning desarrollado por científicos informáticos de la Universidad de Copenhague puede identificar la honestidad ––y la deshonestidad–– analizando cómo deslizas o tocas un smartphone. Las interacciones deshonestas a menudo toman más tiempo e involucran más movimientos en tus manos que las interacciones honestas, según explica un artículo de investigación (PDF) recién publicado.

El algoritmo, llamado Veritaps, prende una palomita verde cuando las personas ingresan afirmaciones verdaderas al smartphone, y enciende un signo de interrogación rojo cuando la persona ingresa frases que parecen dudosas. Además, ofrece a los destinatarios de mensajes cuestionables la opción de hacerle más preguntas al remitente. La app experimental corre en teléfonos Android y no está disponible para el público.

Cropped Image Of Hand Touching Mobile Screen Over Black Background

Los celulares podrán, algún día, revelar nuestras no-tan-sutiles mentiras.

Getty

Aske Mottelson, uno de los autores del artículo, dice que la capacidad del algoritmo para detectar mentiras es comparable a la de un polígrafo. Sin embargo, tiene sus límites y no debe usarse en tribunales u otros entornos de alto riesgo, explicó.

Los humanos siempre han estado fascinados con la idea de detectar mentiras y han pasado décadas tratando de crear un dispositivo que pueda decir, de forma inequívoca, cuando alguien está alardeando. Aún están trabajando en eso. El polígrafo es lo más cercano que hemos llegado a crear un estándar casi infalible en la evaluación de la verdad, pero ha enfrentado a una buena cantidad de críticas sobre su precisión desde que se creó en 1921.

La tecnología ha tratado de ofrecer soluciones del siglo XXI, todas las cuales dependen en cierta medida de la respuesta del cuerpo a la mentira. Converus, una startup, creó una prueba que analiza la veracidad midiendo los cambios sutiles que se ven en los ojos de una persona, como la dilatación de la pupila y la frecuencia de parpadeo. Su sistema EyeDetect reporta 86 por ciento de precisión, dice la compañía. Esta tecnología no pretende reemplazar los polígrafos, sino servir como otra herramienta de detección de mentiras.

NuraLogix, con sede en Toronto, usa una videocámara convencional ––como la que se encuentra en tu teléfono o en tu laptop–– para capturar los cambios del torrente sanguíneo en el rostro de una persona. La tecnología, llamada Transdermal Optical Imaging, aplica algoritmos de machine learning que pueden detectar cosas como la frecuencia cardíaca y la presión arterial. Las personas no pueden controlar estas respuestas psicológicas, lo que hace más sencillo decir cuando mienten, dice Kang Lee, el director científico de la compañía.

Lee dice que están usando esta tecnología para desarrollar una app que pueda monitorear la salud física y psicológica de una persona. Esta app, que está en etapa beta para iPhone, puede medir tu estrés, frecuencia cardíaca y presión arterial en aproximadamente 30 segundos, sólo con hacer que mires a tu teléfono. Estas mismas capacidades pueden transferirse fácilmente a una app de detección de mentiras, explica.

"Machine learning y el deep learning nos permiten aprender acerca de los patrones de mentir en contraste con los de decir la verdad de mucho mejor forma", dijo Lee.

Cómo puede tu teléfono saber si estás mintiendo

Los investigadores detrás de Veritaps realizaron tres estudios para medir cómo la deshonestidad afecta las interacciones de un usuario con un dispositivo móvil. Lo que encontraron es que los mentirosos se detuvieron antes de responder.

En un estudio, se les pidió a los participantes que dijeran la verdad o que mintieran sobre un color que se les mostró en la pantalla de sus teléfonos. En promedio, los mentirosos tardaron más tiempo en responder.

En otra prueba, una persona recibió dinero y se le pidió dividirlo con una segunda persona. Sin embargo, cuando se les dio la opción de mentir sobre cuánto dinero recibieron, las personas generalmente tomaban más tiempo del necesario para dar la cantidad.

En el último estudio, los participantes jugaron con un juego de dados móvil. Los jugadores no fueron alentados a mentir pero sí fueron premiados en función de sus respuestas, lo que hacía muy rentable para ellos no decir la verdad. Los investigadores encontraron que cuando las respuestas eran verdaderas, los jugadores presionaban la respuesta casi en el centro de la pantalla y con mayor fuerza. En contraste, los jugadores deshonestos movían más sus manos que los honestos.

Veritaps podría tener implicaciones en cuestiones como la devolución de impuestos, reclamaciones de seguros y  compras en línea, dicen los investigadores. Por ejemplo, podría usarse para evaluar la probabilidad de que la descripción  de las condiciones de un automóvil anunciado en Craiglist sean precisas, o para detectar declaraciones fiscales fraudulentas o reclamaciones de seguros. Los investigadores también ven a Veritaps como herramienta para mejorarse a uno mismo. Por ejemplo, podría decir a los usuarios cuando se están engañando así mismos para no llegar a una cita con su entrenador personal.

Por supuesto, la detección de mentiras móvil despierta problemas éticos. Lee de NuraLogix se preocupa por la invasión de la privacidad, dado que se recopila información personal, como la frecuencia cardíaca y la presión arterial. Mottelson dice que Veritaps o cualquier algoritmo similar podría causar problemas entre amigos si sospechan de un mensaje cuestionable. También podría conducir a sospechas no deseadas sobre las transacciones en línea. Por lo tanto, el estudio de Veritaps advierte que los resultados no se deben leer como un detector de mentiras, sino como un indicador de que la información debe verificarse.

"Es fácil predecir cómo se puede utilizar esta herramienta de formas no óptimas", dijo Mottelson. "Lo que sugerimos es que no se informe sobre la clasificación de las mentiras, sino que informe sobre las verdades, porque eso significa que puedes verificar una interacción".

Para bien o para mal, parece que los teléfonos inteligentes son lo suficientemente inteligentes como para detectar nuestras verdades no dichas, o nuestras mentiras no tan sutiles.