Lepsze wykrywanie kłamstw jest związane z poleganiem na statystycznych prawdopodobieństwach
i wynikach.
Internet dało początek nowym formom oszustw i dezinformacji, włączając w to ataki phishingowe, oszustwa miłosne i fałszywe informacje. Podczas gdy wiele badań psychologicznych badało czynniki wpływające na tendencje ludzi do rozpoznawania kłamstw w bezpośrednich interakcjach, wykrywanie kłamstw online rzadko było eksplorowane.
Badacze z University College London (UCL) i Massachusetts Institute of Technology (MIT) niedawno przeprowadzili badanie mające na celu lepsze zrozumienie przyczyn, dla których ludzie są oszukiwani online. Ich praca, opublikowana w czasopiśmie Communications Psychology, opisuje interesujące wzorce leżące
u podstaw wykrywania kłamstw online.
„Ludzie na całym świecie tracą miliardy na oszustwa internetowe rocznie”, powiedzieli Tali Sharot i Sarah Zheng, współautorzy artykułu, dla Medical Xpress. „Ten trend pogorszył się od obostrzeń w czasie paniki COVID-19 i pogarsza się wraz z pojawieniem się generatywnej sztucznej inteligencji. Teraz, zanim będziemy mogli pomóc ludziom w wykrywaniu oszustw internetowych, musimy zrozumieć, dlaczego w ogóle na nie wpadają”.
Ponieważ zarówno oszustwa, jak i fałszywe informacje mają swoje źródło w kłamstwach, Zheng, Rozenkrantz
i Sharot najpierw przeanalizowali literaturę dotyczącą wykrywania kłamstw. Stwierdzili, że większość dotychczasowych prac koncentrowała się na kontekstach offline, gdzie ludzie również mogą próbować wykrywać kłamstwa na podstawie subtelnych wskazówek, takich jak ton głosu, spojrzenie i język ciała.
„W ustawieniach online zazwyczaj nie możemy polegać na takich wskazówkach”, wyjaśnili Sharot i Zheng. „Postanowiliśmy więc zbadać, dlaczego ludzie mogą być szczególnie źle w wykrywaniu kłamstw, a więc oszustw, w kontekście online”.
Zheng, Rozenkrantz i Sharot przeprowadzili trzy eksperymenty z udziałem 310 osób, które zostały poproszone o udział w grze karcianej online rozgrywanej parami. W ramach tej gry otrzymywali pewne informacje na temat tego, jakie jest prawdopodobieństwo, że zostaną im rozdane poszczególne karty z talii. Warto zauważyć, że niektóre karty mogły skutkować wygraną pieniędzy, podczas gdy inne mogły spowodować stratę finansową.
Ludzie są bardziej podejrzliwi wobec innych, gdy sami więcej kłamią.
Uczestnicy mogli zdecydować się skłamać na temat otrzymanej karty, ponieważ mogło to pozwolić im wygrać więcej pieniędzy kosztem innego gracza. Uczestnikom nigdy nie nakazywano kłamstwa; decyzja o tym, czy mówić prawdę, należała wyłącznie do nich.
„Na koniec każdej rundy uczestnicy oceniali, jak uczciwy myśleli, że był drugi gracz” – powiedzieli Sharot
i Zheng. „Zbadaliśmy, jakie wskazówki ludzie wykorzystywali do oceny uczciwości innych. Na przykład czy myśleli, że inni kłamią, gdy sami to robili? Czy myśleli, że inni kłamią, gdy druga osoba zgłosiła posiadanie rzadkiej karty? A czy myśleli, że inni kłamią, gdy sami przegrali?”
Analizując zebrane dane, badacze zaobserwowali dwa fascynujące wzorce. Po pierwsze, zauważyli, że ludzie byli bardziej podejrzliwi wobec innych, jeśli sami skłamali podczas gry, ale także gdy inni gracze zgłosili posiadanie statystycznie mało prawdopodobnej karty.
Zheng, Rozenkrantz i Sharot porównali również zachowanie graczy z przewidywaniami sztucznie wygenerowanego detektora kłamstw. Co ciekawe, stwierdzili, że słaba detekcja kłamstw była związana
z nadmiernym poleganiem na własnej uczciwości (lub nieuczciwości) i niewystarczającym poleganiem na wskazówkach statystycznych.
„Te wyniki sugerują, że uczciwe osoby mogą być szczególnie podatne na oszustwa, ponieważ są najmniej skłonne podejrzewać kłamstwo i tym samym wykryć oszustwo” – wyjaśnili Sharot i Zheng. ” Ponadto, ponieważ platformy mediów społecznościowych wykorzystują systemy rekomendacyjne, które zasypują użytkowników więcej tym samym treścią, którą lubią, te systemy zakłócają prawdopodobieństwo zobaczenia pewnych informacji — w tym również fałszywych wiadomości. Naturalne poleganie ludzi na statystyczne prawdopodobieństwo do wnioskowania, co jest prawdziwe, nie będzie więc działać dobrze w tych kontekstach.”
Ta ostatnia praca autorstwa Zheng, Rozenkrantz i Sharot rzuca nowe światło na czynniki leżące u podstaw zdolności ludzi do wykrywania oszustw innych online. W przyszłości mogą one kierować wysiłki polityków i firm technologicznych, które pracują nad zapobieganiem wpadnięciu użytkowników internetu w pułapki oszustów
i platform, które rozpowszechniają fałszywe informacje.
„Nasze wyniki doprowadziły do pomysłu stworzenia 'szkolenia przeciwników’, które ma pomóc ludziom w wykrywaniu oszustw online” – dodał Sharot i Zheng. „Inaczej mówiąc, ludzie mogą stać się lepsi w wykrywaniu oszustw po samodzielnym kreowaniu oszustw. Wstępne wyniki dotyczące wykrywania e-maili phishingowych wyglądają obiecująco i teraz zamierzamy przetestować to dalej w innych kontekstach.”
Zapraszam na mój profil X więcej ciekawości TUTAJ
Zobacz również mój poprzedni artykuł o narzędziu AI naśladującemu Twój głos TUTAJ