Інженери розробляють новий спосіб дізнатися наміри брехунів

Алгоритм може допомогти читачам інтерпретувати «підроблені новини».

Дослідники-інженери з Дартмута розробили новий підхід до визначення наміру того, хто говорить, ввести слухача в оману. Він повинен допомогти нам виявляти «фальшиві новини», пише sciencedaily.com.

Це перше дослідження, в якому розглядаються наміри того, хто говорить. Дослідники вважають, що саме мета, а не зміст повідомлення визначає, є воно обманом чи ні. Скажімо, той, хто говорить, був дезінформований або припустився мимовільної помилки, він не намагався нас обдурити. «Свідома мета вводити слухачів у оману являє набагато більшу загрозу, ніж ненавмисні помилки, – сказав Юджин Сантос-молодший, співавтор і професор інженерної справи в Технічній школі Тайєра в Дартмуті. – Наскільки нам відомо, наш алгоритм є єдиним методом, який виявляє обман і в той же час розпізнає злий умисел».

Щоб проілюструвати, як можна вивчати аргументи обманщика, які в дійсності суперечать його справжнім переконанням, дослідники використовували популярний фільм «Одинадцять друзів Оушена». Наприклад, у фільмі група злодіїв вривається в банківське сховище. Вони дають власникові неправдиву інформацію про те, що заберуть тільки половину грошей, якщо він не викличе поліцію. Проте злочинці очікують, що банкір викличе поліцію, що він і робить, тому злодії маскуються під поліцію, щоб вкрасти увесь вміст сховища. Грабіжники змогли обдурити власника і передбачити його дії завдяки тому, що використовували різну з ним інформацію і сприймали ситуацію інакше.

«Люди чекають, що все буде працювати певним чином. Злодії знали, що власник зателефонує до поліції, коли дізнається, що його грабують. Тому вони використали цю інформацію, щоб переконати його діяти потрібним їм чином», – пояснює Сантос.

У популярній культурі вербальні та невербальні сигнали, такі як вираз обличчя, часто використовуються для того, щоб визначити, бреше хтось або каже правду. Але співавтори роботи відзначають, що ці сигнали не завжди надійні. Новий алгоритм може допомогти читачам розрізняти «підроблені новини», уникаючи шкоди дезінформації.