Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши

Abstract

Обнаружение поддельных идентификационных данных — серьезная проблема безопасности. Современные методы обнаружения памяти использовать нельзя, поскольку они требуют предварительного знания истинной личности респондента. Здесь мы сообщаем о новом методе обнаружения поддельных идентификационных данных, основанном на использовании неожиданных вопросов, которые могут использоваться для проверки личности респондента без какой-либо предварительной автобиографической информации.

Редактор: Чжун-Кэ Гао, Тяньцзиньский университет, КИТАЙ

Поступила: 10 января 2017 г .; Принято к печати: 4 мая 2017 г .; Опубликовано: 18 мая 2017 г.

Авторские права: © 2017 Monaro et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных:

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Использование поддельных идентификационных данных — очень распространенная проблема. Люди могут подделывать свою личную информацию по ряду причин. Фальшивая автобиографическая информация, например, наблюдается в спорте, когда игроки утверждают, что они моложе, чем они есть на самом деле [1].Социальные сети изобилуют фальшивыми профилями [2]. Поддельная личность также является серьезной проблемой в сфере безопасности [3]. Фактически считается, что большое количество террористов скрывается среди мигрантов с Ближнего Востока, въезжающих в Европу. Обычно у мигрантов нет документов, и их идентификационные данные часто основываются на самодекларировании. Считается, что среди мигрантов большое количество террористов выдают ложные имена при въезде на границу. Например, один из террористов, участвовавших в подрыве террориста-смертника в аэропорту Брюсселя 22 марта 2016 г., использовал личность бывшего футболиста миланского «Интера» [4].В этих случаях инструменты биометрической идентификации (например, отпечатки пальцев) не могли быть применены, поскольку большинство подозреваемых ранее были неизвестны.

С самого начала, начиная с пионерской работы Бенусси [5], идентификация ложных реакций в основном основывалась на использовании физиологических показателей [6]. Совсем недавно были внедрены методы, основанные на времени реакции (RT). Они основаны на задержках реакции на представленный интересующий стимул.Существует широкий консенсус относительно того факта, что обман когнитивно сложнее, чем установление истины, и что эта более высокая когнитивная сложность отражается в ряде показателей когнитивных усилий, включая, например, время реакции [7]. Есть свидетельства того, что процесс подавления правдивого ответа, который активируется автоматически, и замена его обманчивым ответом может быть сложной когнитивной задачей. Однако в некоторых случаях ответить ложью быстрее, чем правдиво [8].Фактически, различные типы лжи могут различаться по своей когнитивной сложности и могут требовать разного уровня когнитивных усилий.

Напротив, оно может быть очень высоким при фабрикации сложной лжи, например, когда Улисс, герой «Одиссея », сказал Полифему, что его настоящее имя — «Ничейный». Эта ложь была предназначена для того, чтобы обмануть Полифема, но также предполагалось, что одноглазые соратники Полифема легко распознают ложь как ложь.

RT имеет ряд преимуществ перед альтернативными психофизиологическими методами, особенно когда большое количество субъектов находится под пристальным вниманием. Во-первых, RT менее чувствительны к сильным индивидуальным изменениям или изменениям окружающей среды, например, в случае физиологических параметров. Во-вторых, этот метод имеет беспрецедентную особенность, заключающуюся в том, что его можно применять, используя просто компьютер, и проводить через Интернет большому количеству испытуемых. В настоящее время два метода обнаружения памяти, основанные на RT, которые используются для представления слов или предложений, могут быть адаптированы в качестве инструментов для проверки личности.

CIT-RT — это метод, который состоит из представления важной информации в ряду очень похожих некритических источников отвлекающей информации. Например, если скрытая информация об орудии убийства находится под пристальным вниманием, нож (известное орудие убийства) будет представлен вместе с отвлекающими элементами, которые также являются потенциальным орудием убийства (например,г., пистолет и др.). Ожидается, что невиновные испытуемые будут реагировать на все стимулы. Напротив, от виновного субъекта (со знанием дела о вине) ожидаются более длительные ответы по критическому предмету (например, ножу). При применении для проверки того, соответствует ли автобиографическая информация, которую утверждает испытуемый, истинной личности, CIT эффективно распознает личности лжецов и правдивых [11].

AIAT — это методика обнаружения памяти, которая использует согласованность / несогласованность между предложениями.Он включает стимулы, принадлежащие к четырем категориям: две из них являются логическими категориями, представленными предложениями, которые безусловно истинны (например, « Я перед компьютером ») или, безусловно, ложны (например, « Я поднимаюсь на гору »). ») Для респондента и относящиеся к моменту тестирования. Две другие категории представлены альтернативными версиями исследуемой автобиографической памяти (например, « Я поехал в Париж на Рождество » против « Я поехал в Лондон на Рождество »), причем только одна из двух истинна. .Во время теста испытуемый выполняет задачу категоризации. Истинное автобиографическое событие идентифицируется, потому что оно определяет более быстрые RT при совместном использовании одного и того же моторного ответа с безусловно верными предложениями [12].

Что касается средней точности классификации основанных на RT методов обнаружения лжи, CIT [9] и aIAT [10] имеют такую ​​же точность, что и описанные здесь эксперименты (около 90%). Таким образом, описываемая здесь методика имеет такую ​​же точность, что и современные методы обнаружения лжи на основе RT.Тем не менее, у aIAT и CIT есть важное ограничение: оба требуют, чтобы в тест была включена информация об истинной идентичности. CIT-RT противопоставляет информацию об истинной личности информации о фальшивой личности [11]. AIAT также построен таким образом, что из двух контрастирующих воспоминаний одно должно быть истинным, а другое — ложным [10]. Если мы построим aIAT только с заявленной (поддельной) идентичностью, у нас будут две ложные памяти, и тест не будет удовлетворять одному из основных ограничений в применении процедуры.Таким образом, это ограничение доступных методов является серьезной проблемой для приложений в реальных условиях, даже если Мейксер и Розенфельд [13] сделали шаг в этом направлении. Фактически, в большинстве случаев расследования истинная личность субъекта полностью неизвестна экзаменатору, который заинтересован в оценке того, является ли заявленная личность истинной или нет.

Этот документ можно рассматривать как доказательство концепции, репрезентативный пример типов проблем, которые не могут быть решены с помощью современных научно обоснованных методов обнаружения лжи (CIT и aIAT).Доступные методы не могут быть использованы, когда критическая информация, которая оценивается на достоверность (в данном случае, настоящая личность респондента, который пытается скрыть свою личность), недоступна.

Здесь мы представим новую парадигму, которая преодолевает недостатки доступных методов и может использоваться для определения правдивости личной информации. Что наиболее важно, мы покажем, что поддельные личности могут быть обнаружены при отсутствии какой-либо информации об истинной личности подозреваемого.Поддельные личности будут обнаружены с помощью неожиданных вопросов в сочетании с анализом движений мыши во время ответа в задаче двоичной классификации. Мы покажем, что анализ динамики мыши эффективно определяет, верна ли личная информация, которую утверждает испытуемый. В экспериментах, представленных здесь, участники не реагируют, нажимая кнопки ДА / НЕТ с помощью клавиатуры, как в RT-CIT или aIAT, но вместо этого они должны реагировать, щелкая виртуальные кнопки мыши, появляющиеся на экране компьютера вдоль с вопросами относительно их личности.Использование мыши для записи ответов имеет ряд преимуществ по сравнению с использованием клавиатуры. Хотя нажатие кнопки может разрешить запись только RT, запись с помощью мыши позволяет собирать несколько индикаторов, включая, помимо прочего, RT (например, скорость, ускорение и траекторию). Этот метод также является многообещающим с точки зрения устойчивости к контрмерам, поскольку большое количество параметров движения кажется, в принципе, более сложным для полного контроля с помощью эффективных, запланированных контрмер для обнаружения лжи.

Было показано, что анализ траекторий мыши может уловить когнитивную сложность обработки стимулов, когда участники должны давать ответы с множественным выбором. Эта процедура применялась к большому количеству областей и оказалась полезной для выявления когнитивной сложности, связанной с проверкой отрицательных предложений [14], расовыми установками [15], восприятием [16], предполагаемой памятью [17] и лексическими решениями [18]. ]. Duran et al. представили новаторское расследование по детекции лжи [19].Авторы записывали двигательные траектории (авторы не использовали мышь для записи ответов, а скорее контроллер Nintendo Wii), в то время как испытуемые выполняли задание лежа. Во время задания участники должны были отвечать правдиво или лгать на представленные предложения, как это было проиндексировано визуальной подсказкой. Анализ двигательных траекторий привел к интересным результатам. Инструктированная ложь можно отличить от правдивой реакции по нескольким параметрам, включая время запуска двигателя, общее время, необходимое для ответа, траекторию движения и кинематические параметры, такие как скорость и ускорение.Их эксперимент выявил тот факт, что когнитивный конфликт, вызванный ложью, влияет на траекторию реакции, но не показал напрямую его эффективность в отнесении лиц, вводящих в заблуждение, от лиц, говорящих правду. Короче говоря, метод, который исследовали авторы, может быть использован для определения того, когда правдивый лжет, но не когда лжец лжет, поскольку их процедура сравнивает в пределах одного и того же говорящего правду субъекта правдивые ответы с лживыми ответами.

Здесь мы представим результаты эксперимента, в котором траектории двигательных реакций с использованием мыши были исследованы, в то время как участники были проверены на вопросы, касающиеся их личности.Было задано два типа вопросов: ожидаемые вопросы и неожиданные вопросы [20]. Vrij и соавторы [21] первыми начали использовать неожиданные вопросы, и растет экспериментальная поддержка идеи о том, что во время следственного интервью обманчивые предметы будут легче обнаруживаться с помощью неожиданных вопросов, а не ожидаемых [22]. Было показано, что лжецы планируют возможные интервью, репетируя вопросы, которые, как они ожидают, также будут заданы [23]. Лжецы дают свои запланированные ответы на ожидаемые вопросы легко и быстро, но им необходимо придумать правдоподобные ответы в случае неожиданных вопросов, а это приводит к увеличению когнитивной нагрузки. Напротив, правдивые ответы не страдают от побочных эффектов когнитивной нагрузки, поскольку они довольно автоматичны и не требуют усилий как для ожидаемых, так и для неожиданных вопросов. Используя методологию неожиданных вопросов в следственном интервью, Lancaster et al. [24] сообщили о хороших показателях классификации как для говорящих правду (78%), так и для лжецов (83%). Lancaster et al. Результаты [24] наблюдались путем сравнения разницы в количестве деталей, сообщаемых при ответах на ожидаемые и неожиданные вопросы.Короче говоря, лжецы, говоря правду, сообщают гораздо больше деталей на ожидаемые вопросы, а не на неожиданные, и обнаружение лжи может извлечь выгоду из этой разницы.

Описанный здесь эксперимент состоит из задачи бинарной классификации, включающей ожидаемые и неожиданные вопросы об идентичности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, представленной в документах, в то время как неожиданные вопросы касались информации, которая была хорошо известна и автоматически извлекалась правдивым, но которая должна быть «вычислена на месте» лжецами. Примером ожидаемого вопроса может быть дата рождения, а соответствующим неожиданным вопросом может быть зодиак, соответствующий дате рождения. В то время как правдивые люди легко проверяют вопросы, связанные с зодиаком, лжецы не знают зодиака немедленно, и им приходится вычислять его для правильной проверки. Неопределенность при ответе на неожиданные вопросы может привести к ошибкам. Кроме того, мы обнаружили, что траектория реакции мыши, проанализированная с использованием кинематических параметров и других пространственных и временных параметров, предназначенных для определения неопределенности двигательной реакции, может быть полезна при обнаружении обмана.Следовательно, ожидается, что обман будет отражаться в форме траекторий.

Методы

В задаче проверки личности лжецы обычно должны узнать автобиографическую информацию о новой личности и пройти тест, отвечая так, как если бы эта информация была для них реальной. Например, Verschuere et al. [11] просили испытуемых принять фальшивую личность, репетировать и вспоминать ее до тех пор, пока их выступление не станет безошибочным. Затем от лжецов требовалось отреагировать так, как если бы их новая личность была истинной.Точно так же здесь мы требовали, чтобы обманывающие участники познали новую личность. Во время сеанса тестирования участникам задавались как ожидаемые, так и неожиданные вопросы об их личной информации. Ожидаемые вопросы включали информацию о ложной личности, которая была назначена лжецам и репетировалась перед тестом до тех пор, пока испытуемые не совершили никаких ошибок. Говорящие правду репетировали свои истинные личности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, содержащейся в идентификационной карте (например,г., имя, фамилия, дата рождения, место рождения). Напротив, неожиданными вопросами были вопросы, связанные с личностью, на которые испытуемые не были готовы отвечать. Эти неожиданные вопросы были непосредственно получены из ожидаемых вопросов (например, возраст личности и знак зодиака определяются по дате рождения; в то время как вопросы о дате рождения ожидаются, вопросы о возрасте и знаке зодиака являются неожиданными). Например, если субъект репетировал год рождения, указанный на поддельном удостоверении личности (например,g., 1988), неожиданный вопрос, связанный с рождением, был о возрасте (например, 38).

Для правдивого респондента предполагается, что неожиданные вопросы автоматически вызывают правильный ответ. Напротив, лжец должен воссоздать непредсказуемую неожиданную информацию и проверить ее. Следовательно, этот процесс требует времени до отправки ответа, что отражается в более длительных RT. Короче говоря, «Неожиданные вопросы увеличат когнитивную нагрузку лжеца» [20], и ожидается, что это отразится не только на RT и количестве ошибок, но и на траекториях движения мыши.

Далее мы подробно опишем структуру эксперимента и собранные меры. Комитет по этике психологических исследований Университета Падуи одобрил экспериментальную процедуру.

Участников

Сорок италоязычных участников были набраны на факультете психологии Университета Падуи. Выборка состояла из 17 мужчин и 23 женщин. Их средний возраст составлял 25 лет (SD = 4,6), а средний уровень образования — 17 лет (SD = 1.8). Все участники были правши. Эти первые 40 участников были использованы для разработки модели, которая позже была протестирована для обобщения в новой новой группе из 20 итальянскоязычных участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды). Вторая выборка состояла из 9 мужчин и 11 женщин. Их средний возраст составлял 23 года (SD = 1,5), а средний уровень образования — 17 лет (SD = 0,83). Обе группы испытуемых предоставили информированное согласие перед экспериментом.

Стимулы

Тридцать два предложения, отображаемые в верхней части экрана компьютера, были представлены всем участникам.Квадраты, представляющие ответы ДА и НЕТ, были расположены в верхнем левом и верхнем правом углу экрана компьютера. Шестнадцать предложений требовали ответа ДА, а 16 предложений требовали ответа НЕТ, как для лжецов, так и для рассказчиков правды. 32 экспериментальным вопросам предшествовали 6 обучающих вопросов (3 требовали ответа ДА и 3 требовали ответа НЕТ) по вопросам, связанным с личностью, не включенным в сам эксперимент (например, «Ваш вес 51 кг?»). Предложения, требующие ответа ДА, относятся к следующим категориям:

• Ожидаемые вопросы: они включали информацию, которая была отрепетирована перед экспериментом, как для правдивых, так и для лжецов.Лжецы ответили личной информацией о фальшивых профилях личности, которые им назначил экспериментатор. Правды ответили на вопросы относительно их истинной личности.
• Неожиданные вопросы: Неожиданные вопросы включали информацию, тесно связанную с ложными именами, но не репетированную явно перед экспериментом ни правдивыми, ни лжецами. В этом случае лжецы ответили на информацию, относящуюся к присвоенным им фальшивым именам, в то время как рассказчики правды ответили на вопросы об их истинных именах.
• Контрольные вопросы: Контрольные вопросы смешивались с ожидаемыми и неожиданными вопросами. Контрольные вопросы ( n = 8; 4 требовали ответа ДА и 4 ответа НЕТ) включали личную информацию, на которую испытуемые должны были ответить правдиво, потому что они не могли быть скрыты от экзаменатора, наблюдающего за тестом. Например, « Вы мужчина ?» (для мужчины) требовал ответа ДА, тогда как « Вы женщина ?» (для мужчины) не требовал ответа.Следовательно, контрольные вопросы требовали правдивых ответов как лжецов, так и рассказчиков правды, даже если они были связаны с личностью.

И для лжецов, и для рассказчиков правды половина ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов ( n = 16) требовала ответов ДА. Напротив, 16 вопросов, полученных из ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов, не требовали ответов, как показано в таблице 1.

Как видно из Таблицы 2, ответы лжецов и рассказчиков правды различались только ожидаемыми и неожиданными ответами ДА.Фактически, для лжецов ожидаемые и неожиданные вопросы относительно их поддельной личности на самом деле не были ответами, которые, поскольку они лгали, требовали ответов ДА. Другими словами, только вопросы с ожидаемыми и неожиданными ответами ДА различали две группы, потому что правдивые люди отвечали искренне, а лжецы обманывали. На все остальные вопросы (контроль ДА, контроль НЕТ, ожидаемое НЕТ, неожиданное НЕТ) и лжецы, и рассказчики правды ответили правдиво.

Методика эксперимента

Эксперимент проводился с использованием программы MouseTracker [25].Двадцать участников ответили правдиво, в то время как остальным было дано указание солгать о своей личности в соответствии с ложным профилем, который был чрезмерно изучен перед началом эксперимента, согласно Verschuere et al. [11]. 20 лжецов были проинструктированы узнать ложную личность по поддельному итальянскому удостоверению личности, к которому была прикреплена фотография субъекта и который также сообщил ложные личные данные. После этапа обучения участники дважды вспомнили информацию, которую они прочитали на удостоверении личности.Между двумя отзывами от них требовалось выполнить некоторую ментальную арифметику в качестве отвлекающего задания. С другой стороны, правдивые люди также выполняли в уме арифметические операции и проверяли свои настоящие автобиографические данные только один раз перед началом эксперимента. Во время экспериментального задания 6 ожидаемых вопросов, 6 неожиданных вопросов и 4 контрольных вопроса, описанных выше, были представлены в случайном порядке. Для каждого из 16 вопросов, на которые требовался ответ «ДА», был представлен аналогичный вопрос, требующий отрицательного ответа.Каждый участник ответил на 32 вопроса плюс 6 учебных вопросов, которые не были включены в анализ. В половине случаев вопрос ДА появлялся первым, а в другой половине — вторым. Участники инициировали представление каждого вопроса, нажимая кнопку СТАРТ, которая появлялась в центре нижней части экрана компьютера. Ответ давался нажатием одной из двух кнопок ответа, появляющихся в верхней части экрана компьютера, одной в верхнем левом углу и одной в правом верхнем углу.

Сбор данных с помощью движения мыши

Для каждого ответа программа MouseTracker записывала положение мыши от начальной точки до нажатия кнопки. Поскольку записанные траектории имели разную длину, каждый моторный ответ был нормализован по времени, чтобы можно было усреднить и сравнить испытания [25]. Используя линейную интерполяцию, программа рассчитала временную нормализацию в 101 таймфрейме. В результате каждая траектория имела 101 таймфрейм, и каждый таймфрейм имел соответствующие координаты X и Y.Мы определили момент времени, в который две группы показали максимальную разницу во время движения по оси ординат. Эти точки максимальной разницы во времени были закодированы как Y18, Y29 и Y30 (общее время было предварительно масштабировано до 100 временных кадров в соответствии с процедурой, утвержденной Freeman и Ambady [25]). Затем мы рассчитали скорость и ускорение в этих временных рамках. MouseTracker Программа по умолчанию записывает также другие пространственные и временные параметры. Здесь мы сообщаем все параметры, предварительно собранные программой MouseTracker и использованные для кодирования траектории мыши.Параметры, собранные из моторных ответов на каждый из вопросов, были следующими:

• Количество ошибок: общее количество ошибок при ответе на 32 вопроса
• Время инициации (IT): время между появлением вопроса и началом движения мыши
• Время реакции (RT): время между появлением вопроса и виртуальным нажатием кнопки мышью
• Максимальное отклонение (MD): максимальное перпендикулярное расстояние между фактической траекторией и идеальной траекторией (линия, соединяющая кнопку запуска с кнопкой ожидаемого ответа)
• Площадь под кривой (AUC): геометрическая площадь между фактической траекторией и идеальной траекторией
• Максимальное время отклонения (MD-время): время, необходимое для достижения точки максимального отклонения от идеальной траектории
• x-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси x
• y-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси y
• Координаты X, Y во времени (X _n , Y _n ): положение мыши вдоль оси во времени
• Скорость во времени: скорость мыши между двумя временными рамками
• Acceleration over time: ускорение движения мыши между двумя временными рамками

Окончательный список возможных предикторов включал 13 переменных, которые отображали различные параметры ответа: количество ошибок, время инициации (IT), время реакции (RT), максимальное отклонение (MD), площадь под кривой (AUC). , Максимальное время отклонения (MD-время), x-flip, y-flip, Y30, Y29, Y18, Y30 – Y29 и Y29 – Y18.Для каждой из переменных мы вычислили среднее значение 32 ответов для каждого участника.

Корреляционный анализ и выбор признаков

Был проведен корреляционный анализ, чтобы выделить независимые переменные, которые имели максимальную корреляцию с зависимой переменной (правдивые против лжецов) и минимальную корреляцию между независимыми переменными [26]. Мы рассмотрели для каждой характеристики среднее значение всех ответов (ДА и НЕТ) каждого испытуемого.Всего в корреляционный анализ было введено 13 независимых переменных. Следующие характеристики были выбраны на основе этих критериев и позже использованы в качестве предикторов для разработки классификаторов машинного обучения (ML): количество ошибок (r _pb = 0,68), AUC (r _pb = 0,53), MD- времени (r _pb = 0,45) и Y29 (r _pb = 0,42) (r _pb — значение корреляции между зависимыми и независимыми переменными).

Анализ и результаты

В этом разделе описываются шаги, выполняемые для анализа данных, и процедуры, использованные при разработке классификаторов машинного обучения.

Данные и инструкции по воспроизведению результатов доступны в качестве вспомогательной информации (см. Наборы данных S1 и S2, текст S1 и S2).

Анализ траекторий

Первый анализ сравнивал ответы лжецов и рассказчиков правды путем усреднения индивидуальных ответов на ответы ДА и НЕТ. На рис. 1 представлены средние траектории лжецов и правдивых, отвечающих ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (единственные вопросы, на которые лжецы отвечали лживо).Как можно заметить, две экспериментальные группы различались как по параметрам AUC, так и по MD. Ответы правдивых привели к более прямой траектории, соединяющей отправную точку с правильным ответом. Напротив, лжецы сначала отклонились в сторону правильного ответа по умолчанию, а затем изменили траекторию, чтобы нажать кнопку ложного ответа. Более того, лжецы тратили больше времени на перемещение по оси Y в начальной фазе ответа, чем те, кто говорил правду. Максимальная разница между двумя группами в положении мыши по оси Y была обнаружена на временном интервале 29.Соответственно, координата Y на этом временном интервале (Y29) также была добавлена ​​в качестве предиктора.

Рис. 1. Средние траектории лжецов и правдивых.

На рисунке представлены средние траектории между испытуемыми, соответственно, для лжецов (красным) и для рассказчиков правды (зеленым) до ожидаемых ДА и неожиданных ДА вопросов. Ожидаемые и неожиданные вопросы, требующие ответа ДА, — это те, на которые лгали лжецы. Приведены значения параметров MD, AUC, x-flip и y-flip для двух групп.Серая область представляет собой разницу в параметре AUC между лжецами и правдивыми.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g001

Прототипные траектории правдивых и лжецов.

Здесь мы приводим примеры индивидуальных траекторий мыши в ответ на контрольные вопросы и неожиданные вопросы, полученные от прототипа рассказчика правды (рис. 2) и прототипа лжеца (рис. 3).

Траектории относятся к ответам на отдельные вопросы.Обратите внимание, что этот лжец правдиво отвечает на контрольные вопросы. Тем не менее, его ответ отклоняется от прямой траектории, которая идеально характеризует правдивый ответ (см. Рис. 2). Это обобщение мышления лжеца, когда лжец отвечает на вопросы, требующие правдивых ответов, обсуждается в статье.

Разбивка ответов на контрольные, ожидаемые и неожиданные вопросы.

Мы проанализировали выступления испытуемых отдельно для контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.На рис. 4 представлена ​​траектория контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов (слева направо). Траектории лжецов и правдивых в контрольных вопросах практически совпадают. Максимальная разница в траектории снова наблюдается в ответ на неожиданные вопросы.

Разбивка ответов ДА и НЕТ.

Мы исследовали, есть ли разница в траектории и времени ответа между вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь вправо (вопросы, не требующие ответа), и вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь влево ( вопросы, требующие ответа ДА).Тесты t для всего образца были проведены для сравнения левого и правого откликов. Мы не обнаружили статистически значимой разницы для времени MD ( t = 1,63; p = 0,1; Cohen d = 0,2; BF = 0,57) и Y29 ( t = 0,1; p = 0,9; коэффициент Коэна d = 0,01; BF = 0,17). Для AUC мы получили следующие результаты: t = -2,09 и p = 0,04, но значение Коэна d показало небольшую величину эффекта ( d = -0.33), и фактор Байеса приблизился (BF = 1,2). На рис. 5 показаны траектории левого (зеленый) и правого (красный) ответов. Можно отметить, что две кривые следуют очень похожей, хотя и зеркальной, траектории.

Рис. 5. Траектории ответов ДА и НЕТ.

Ответы на левую кнопку ответа и на правую кнопку ответа сообщаются здесь отдельно. Траектории двух типов ответов не различались.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0177851.g005

Описательная статистика независимых переменных

Отдельный выбор признаков из исходного набора из 13 предикторов, 4 независимых переменных: ошибки, AUC, MD-время и Y29. Они сильно коррелировали с группой (рассказчик правды / лжец). В следующей таблице (см. Таблицу 3) представлена ​​описательная статистика, а также анализ разницы между правдивыми и лжецами, продемонстрированный тестом t , критерием Коэна d и фактором Байеса.

Модели машинного обучения

Несколько классификаторов машинного обучения (ML) были протестированы с использованием 10-кратной процедуры перекрестной проверки, реализованной WEKA [27]. Мы выбрали четыре классификатора, которые различаются в зависимости от их предположений: Random Forest [28], Logistic [29], Support Vector Machine (SVM) [30–31] и Logistic Model Tree (LMT) [32]. 10-кратная перекрестная проверка проводилась следующим образом: группа участников (40 человек) была случайным образом разделена на 10 подгрупп по 4 человека в каждой.В каждом прогоне одна из 10 подвыборок сохранялась в качестве тестового набора для оценки модели, а оставшиеся 9 использовались в качестве обучающих данных. Затем процесс перекрестной проверки был повторен 10 раз, так что каждая из 10 подгрупп участников использовалась ровно 1 раз в качестве набора для проверки. Затем 10 результатов на тестовой выборке были усреднены для получения единственной оценки точности. Результаты представлены в Таблице 4. Все классификаторы достигли точности около 90% или выше при классификации лжецов и правдивых.Как минимум 36/40 субъектов были правильно классифицированы. Логистический классификатор достиг точности 95% (правильно классифицировано 38/40 участников). Сопоставимые результаты были получены с использованием перекрестной проверки с исключением по одному (LOOCV) [33].

Как показано в таблице 5, модели классификации обладают высокой специфичностью и высокой чувствительностью. Фактически, в контрольных выборках ошибки классификации равномерно распределены по двум классам.

Оценка модели: выступление 20 итальянских участников вне выборки.

После разработки описанных выше классификаторов машинного обучения была собрана и протестирована дополнительная выборка из 20 участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с использованием моделей, ранее разработанных на основе исходных 40 участников. Эта группа участников была совершенно новой группой, которую раньше никогда не использовали для анализа или построения моделей. Эта процедура считается оптимальной стратегией, позволяющей избежать переобучения (см. Дворк и др. [34]). Точность классификации этого нового образца представлена ​​в таблице 4.Стоит отметить, что точность классификации оставалась стабильной, в том числе по всем классификаторам, даже в этой проверочной выборке.

Вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.

Чтобы лучше понять вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов в классификацию, мы использовали три отдельные модели для каждого типа вопросов. Результаты показывают, что основной вклад вносят неожиданные вопросы (см. Таблицу 6). Точность классификации с использованием классификаторов машинного обучения подтверждает, что невозможно эффективно отличить лжецов от правдивых только на основе контрольных вопросов.То же самое верно и для ожидаемых вопросов, хотя в этом случае траектории двух групп кажутся более разделенными (см. Рис. 4). Используя только неожиданные вопросы, точность классификации достигает максимума с показателями выше 90%, также в проверочной выборке, подтверждая, что когнитивная нагрузка лжецов из-за неожиданных вопросов является причиной различий между двумя группами.

Относительный вес предикторов.

Мы также исследовали относительный вес предикторов, удаляя независимые переменные одну за другой и повторно прогоняя классификаторы.Результаты показали, что после устранения ошибок предикторов точность классификации упала примерно до 75% для перекрестной проверки и примерно до 70% для процедуры тестирования (случайный лес: перекрестная проверка = 70%, тест = 65%; логистическая : перекрестная проверка = 77,5%, проверка = 70%; SVM: перекрестная проверка = 75%, проверка = 65%; LMT: перекрестная проверка = 75%, проверка = 70%). Основной вклад в точность прогнозов вносится выявлением ошибок на неожиданные вопросы с помощью динамических функций мыши, тонкой настройки и без того хорошей классификации.Это ясно, если учесть, что прогнозы, основанные исключительно на ошибках, дали следующие результаты: Случайный лес: перекрестная проверка = 77,5%, тест = 100%; Логистика: перекрестная проверка = 82,5%, тест = 100%; SVM: перекрестная проверка = 80%, тест = 95%; LMT: перекрестная проверка = 85%; Тест = 100%. После удаления AUC из предикторов точность классификации осталась стабильной в тестовом наборе и упала до 90% во время перекрестной проверки (случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; логистика: перекрестная проверка = 95%, test = 95%; SVM: перекрестная проверка = 85%, проверка = 95%; LMT: перекрестная проверка = 90%, проверка = 100%).Аналогичные результаты были получены при удалении MD-времени из предикторов (Случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 90%, проверка = 95%; SVM: перекрестная проверка = 87,5%. , тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%). Наконец, после выгрузки Y29 из предикторов точность как в обучающем, так и в тестовом наборах немного снизилась (Случайный лес: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 95%, тест = 95%. ; SVM: перекрестная проверка = 92.5%, тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%).

Вкратце, относительная важность независимых переменных показала, что общее количество ошибок дало основной вклад в правильное различение лжецов от правдивых, за которым следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси y. ось на таймфрейме 29 ^-го .

Анализ ошибок.

Ошибки для контроля и ожидаемые вопросы практически отсутствуют у лиц, говорящих правду (см. Таблицу 7).В ответ на неожиданные вопросы чаще всего ошибались лжецы и рассказчики правды. Средний лжец делает в 12,4 раза больше ошибок при ответе на неожиданные вопросы по сравнению с правдивыми.

Лжецы и рассказчики правды не делают ошибок при проверке вопросов, а всего 2/240 на ожидаемые вопросы. Разница между этими двумя группами возникает из-за неожиданных вопросов, когда правдивые люди делают в общей сложности 5/240 ошибок, а лжецы — 82/240. Это указывает на то, что на каждую ошибку, допущенную правдой в ответ на неожиданные вопросы, лжецы делают 16 ошибок.Стоит отметить, что лжецы делают больше ошибок из-за неожиданного ДА (60/120, где они лгут), чем из-за неожиданного НЕТ (22/120, когда они отвечают правдиво), t = — 4,59, p <0,01; Коэна d = 1,60; BF = 16,42.

Немецкий проверочный образец.

Чтобы проверить, может ли модель эффективно классифицировать участников из разных культур, мы протестировали 20 немецких субъектов (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с хорошими результатами. Чтобы рассмотреть влияние культуры на обобщение результатов, мы протестировали выборку из 20 участников, носителей немецкого языка в Дюссельдорфе (10 рассказчиков правды и 10 лжецов; средний возраст = 29.5 лет; мужчины = 9/20) с вопросами на немецком языке. Перед экспериментом участники дали информированное согласие. Результаты этой группы были оценены с использованием модели, первоначально обученной на 40 итальянских участниках. Точность классификации была следующей: случайный лес = 95%, логистика = 100%, SVM = 90%, LMT = 95%. Анализ ошибок (см. Таблицу 8) показывает, что доля ошибок лжецов и лиц, говорящих правду, сопоставима в двух группах (итальянский n = 40 и немецкий n = 20) с результатами для лжецов t = — 1.4, p = 0,17 ( d Коэна = -0,49, BF ​​= 0,64) и результаты для правдивых t = 0,66, p = 0,52 ( d Коэна = 0,28, BF = 0,43) .

Можем ли мы обнаружить лжецов, если они отвечают правдиво?

Схема эксперимента, описанная в рукописи, требует, чтобы лжецы лгали только тогда, когда отвечали ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы ДА. Во всех остальных случаях (ожидаемое «НЕТ», неожиданное «НЕТ», контрольное «ДА» и контрольное «НЕТ») лжецы отвечали правдиво (см. Таблицу 2).Интересный вопрос: можно ли обнаружить лжецов по их правдивым ответам. В предыдущем разделе мы сравнили траектории ответов двух групп с ожидаемыми и неожиданными вопросами, на которые требовался ответ ДА ​​(см. Рис. 1). Здесь мы сравнили траектории двух групп для ответов, которые не требовали ответа НЕТ, и для всех контрольных вопросов. Траектории, когда лжецы отвечали правдиво, показаны на рис. 6. Хотя разница уменьшается по сравнению с ответами, в которых лжецы лгали, различия с рассказчиками правды все же заметны.

Рис. 6. Траектории, когда лжецы ответили правдиво.

На этом рисунке показаны средние траектории ответов на вопросы, на которые правдиво ответили как лжецы (красным), так и правдивые (зеленым).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g006

Чтобы оценить, отличались ли траектории лжецов и тех, кто говорил правду, когда они не лгали, мы сравнили две экспериментальные группы. о независимых переменных, ранее использовавшихся при разработке классификаторов.Результаты независимого t-теста, представленные в таблице 9, показывают, что стили ответа лжецов могут быть идентифицированы, даже если лжецы отвечали правдиво. Классификаторы имели следующие показатели точности в идентификации лжецов и правдивых только на основе ответов на вопросы, на которые лжецы ответили правдиво: случайный лес = 77,5%, SVM = 80%, логистика = 80% и LMT = 77,5%. Все классификаторы явно были относительно точными, даже если они были ниже точности классификации, основанной только на ответах ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (что находилось в диапазоне 90–92%).

Как статистический анализ, так и анализ машинного обучения показали, что признаки лжи распространяются на вопросы, на которые они правдиво ответили. Даже если отвечать правдиво, лжецов можно идентифицировать, но с меньшей точностью. С когнитивной точки зрения здесь интересно то, что в плане эксперимента мышление лжецов также распространило свои эффекты на вопросы, когда они отвечали правдиво. Насколько нам известно, такая картина результатов никогда ранее не сообщалась и может указывать на уровень чувствительности метода анализа движения мыши.

Обсуждение

Насколько нам известно, никакие методы не могут точно определить, является ли идентификатор субъекта истинным или ложным без какой-либо информации об истинной личности респондента. В этой статье мы сообщаем о результатах нового метода обнаружения памяти, нацеленного на определение того, является ли идентификатор истинным или поддельным, когда лжецы не предоставляют никакой личной информации, которая затем включается в сам тест.

Участники отвечали с помощью мыши на вопросы, касающиеся идентификатора, на которые требовался ответ ДА ​​/ НЕТ.Динамика мыши обеспечивает богатый источник данных по сравнению с аналогичными задачами двоичной классификации, основанными на кнопках ответа. Хотя данные, собранные при нажатии кнопок, ограничиваются записью задержки между началом вопроса и нажатием кнопки, реакция мыши позволяет собирать несколько параметров, включая время реакции, а также время начала, скорость, ускорение и траекторию мыши.

Чтобы разработать модель, которая эффективно выявляет участников с поддельными именами, мы протестировали респондентов с вопросами, которые ожидались и которые лжецы усвоили на этапе предварительного обучения (имя, фамилия, дата рождения и место рождения).Наряду с ожидаемыми вопросами, касающимися информации документа, удостоверяющего личность, также был представлен ряд неожиданных вопросов, связанных с ожидаемыми вопросами. Рассмотрим, например, место рождения. Ожидаемые вопросы, которые появятся в удостоверении личности, будут: «Вы родились в Пизе?» (требуется ответ ДА) или «Вы родились в Нью-Йорке?» (требуя ответа НЕТ). Соответствующие неожиданные вопросы будут такими: «Флоренция — столица вашего региона?» (требуется ответ ДА, учитывая, что Пиза, место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция) и «Является ли Венеция столицей региона вашего рождения?» (не требуя ответа, учитывая, что Пиза, заявленное место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция, а не Венеция).Другой неожиданный вопрос, связанный с датой рождения (производной от даты), касался зодиака. Говорящие правду должны иметь возможность получать ответы об их истинном зодиаке более автоматически, чем лжецы; поэтому ожидается, что их реакция будет более быстрой, с меньшим количеством ошибок и более прямой траекторией движения мыши. В целом, неожиданные вопросы должны быть быстро найдены рассказчиками правды, в то время как лжецы должны мысленно «вычислить» ответ на основе исходной ожидаемой информации [21].

Исследование, представленное здесь, продемонстрировало, что динамика мыши, проанализированная с использованием модели машинного обучения, дала правильную классификацию лжецов и рассказчиков правды с точностью более 90%. Этот результат был достигнут путем разработки набора классификаторов с сопоставимой производительностью в диапазоне точности 90–95% (Random Forest, SVM, Logistics и LTM). Другая группа была собрана и протестирована (10 рассказчиков правды и 10 лжецов), чтобы подтвердить обобщение модели. В этой группе было подтверждено, что точность сопоставима с точностью группы, использованной для разработки классификаторов (95% = 19/20 участников правильно классифицированы), что показывает, что высокая точность, достигнутая на этапе построения модели, не была результатом переоснащение.

Теория игр также является многообещающим методом в глубоком обучении. Мы не оценивали, могут ли более сложные модели глубокого обучения, основанные на концепциях теории игр [35–37], превзойти стандартные модели машинного обучения, которые мы использовали в этом исследовании, но это может стать будущим направлением.

Мы провели анализ для определения наиболее важного предиктора, которым были общие ошибки, за которыми следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси Y на временном кадре 29 ^-й .

С когнитивной точки зрения подтверждено, что неожиданные вопросы могут использоваться для раскрытия обмана. Сила неожиданных вопросов широко исследовалась на следственных допросах [22]. Здесь мы расширяем результаты и подтверждаем, что неожиданные вопросы могут быть встроены в тест проверки личности, чтобы позволить идентифицировать лиц, вводящих в заблуждение, с высокой точностью. Лжецам трудно отвечать на неожиданные вопросы быстро и без ошибок. Их неуверенность улавливается динамикой мыши, поскольку их двигательное поведение отклоняется от идеальной траектории говорящего правду.

Интересно отметить, что наш экспериментальный план требует от лжецов правдивых ответов на ряд вопросов. Анализ таких правдивых ответов показывает, что лжецов по-прежнему можно обнаружить, даже с меньшей точностью, если они не лгут. Розенфельд и др. показали, что лжецов, говорящих правду, можно определить с помощью P300, аналогично тому, о чем мы сообщаем здесь [38]. Важно отметить, что от лжецов требуется правдиво отвечать на все стимулы, кроме ожидаемых и неожиданных вопросов, которые, напротив, требуют лжи.Следовательно, они должны переключаться между ложью и правдой, и этот переход имеет цену, которая проявляется также при правдивом ответе, как показали Деби и др. [39]. Это означает, что образ мышления лжеца отражается в динамике мыши, и что обнаружение лжи можно также распространить на ответы, которым они не лгут. Это как если бы инструкция лгать на одни вопросы, но не на другие, вызывает у лжецов большую когнитивную нагрузку, которая связана не только с обманчивыми ответами, но и с переключением между ответами, требующими лжи, и ответами, требующими правды.

Неожиданные вопросы требуют тщательной подготовки ответов, и это может быть ограничением при автоматическом онлайн-использовании метода. Дополнительные ограничения настоящего исследования включают тот факт, что процедура была протестирована на участниках одной культуры, а обобщение проверено на участниках, принадлежащих к другой культуре (Германия). Дальнейшее ограничение настоящего исследования проистекает из того факта, что проблема обнаружения поддельных удостоверений личности не позволяет проводить прямое сравнение с более проверенными методами обнаружения лжи (например,г., ЦИТ). Таким образом, любое сравнение методов носит косвенный характер.

Принимая во внимание все эти ограничения, мы думаем, что использование неожиданных вопросов в сочетании с анализом динамики мыши кажется многообещающим путем для выявления обманчивых ответов.

Вклад авторов

1. Концептуализация: GS MM.
2. Обработка данных: MM.
3. Формальный анализ: GS MM.
4. Расследование: ММ.
5. Методология: GS MM LG.
6. Надзор: GS.
7. Проверка: GS MM LG.
8. Написание — первоначальный эскиз: MM GS.
9. Написание — просмотр и редактирование: GS MM LG.

Ссылки

1. 1. УЕФА. Встанет ли настоящий Эриберто. 20 сентября 2002 г. http://www.uefa.com/news/newsid=34451.html.
2. 2. Donath JS. Личность и обман в виртуальном сообществе.В: Смит М.А., Коллок П. редакторы. Сообщества в киберпространстве. Лондон и Нью-Йорк: Routledge Press; 1999. С. 29–59.
3. 3. Барбер С. Прямая связь между кражей личных данных и терроризмом и способы ее остановить. Техасский университет в Остине. 7 декабря 2015 г. https://news.utexas.edu/2015/12/07/the-direct-link-between-identity-theft-and-terrorism
4. 4. Agenzia Giornalistica Italia (AGI). Брюссель: камикадзе нас идентифицируют с бывшим giocatore dell’Inter. 28 марта 2016 г.http://www.agi.it/estero/2016/03/28/news/bruxelles_kamikaze_uso_identita_ex_giocatore_dellinter-650281/
5. 5. Бенусси В. Die atmungssymptome der lüge. Archiv für die gesamte Psychologie. 1914; 31: 244–273.
6. 6. Розенфельд JP, Грили ХТ. Обман, обнаружение, потенциал, связанный с событием p300 (erp). В: Энциклопедия судебной медицины Wiley. John Wiley & Sons, Ltd; 2009.
7. 7. Vrij A, Fisher R, Mann S, Leal S. Подход когнитивной нагрузки к обнаружению лжи.Психология расследования и профилирование преступников. 2008; 5: 39–43.
8. 8. Ван Бокстаэле Б., Вершуере Б., Моенс Т., Сухоцки К., Деби Э., Спруит А. Научиться лгать: влияние практики на когнитивные издержки лжи. Границы в психологии. 2012; 3: 526. pmid: 23226137
9. 9. Кляйнберг Б., Вершуере Б. Обнаружение памяти 2.0: первый веб-тест на обнаружение памяти. PLoS One. 2015; 10 (4): e0118715. pmid: 25874966
10. 10. Сартори Г., Агоста С., Зогмайстер С., Феррара С.Д., Кастиэльо Ю.Как точно определять автобиографические события. Психологическая наука. 2008. 19 (8): 772–780. pmid: 18816284
11. 11. Verschuere B, Kleinberg B. Id-check: онлайн-проверка скрытой информации выявляет истинную личность. Журнал судебной медицины. 2016, январь; 61 Приложение 1: S237–40. pmid: 263

12. 12. Агоста С., Сартори Г. Автобиографический IAT: обзор. Границы в психологии. 2013; 4: 519. pmid: 23964261
13. 13. Meixner J, Rosenfeld JP. Имитация терроризма Применение теста скрытой информации на основе P300.Психофизиология. 2011. 48: 149–154. pmid: 20579312
14. 14. Дейл Р., Дюран Н.Д. Когнитивная динамика верификации отрицательного предложения. Когнитивная наука. 2011; 35 (5): 983–996. pmid: 21463359
15. 15. Фриман Дж. Б., Паукер К., Санчес Д. Т.. Перцептивный путь к предвзятости: межрасовое воздействие снижает резкие сдвиги в восприятии расы в реальном времени, которые предсказывают предвзятость смешанной расы. Психологическая наука. 2016; 27: 502–517. pmid: 26976082
16. 16. Quétard B, Quinton JC, Colomb M, Pezzulo G, Barca L, Izaute M и др.Комбинированные эффекты ожидания и визуальной неопределенности при обнаружении и идентификации цели в тумане. Когнитивная обработка. 2015; 16: 343–348.
17. 17. Эбни Д.Х., Макбрайд Д.М., Конте А.М., Винсон Д.В. Динамика ответа в предполагаемой памяти. Психономический бюллетень и обзор. 2015; 22 (4): 1020–1028.
18. 18. Барка Л., Пеццуло Г. Разворачивание визуального лексического решения во времени. PLoS One. 2012; 7 (4): e35932. pmid: 22563419
19. 19. Дюран Н.Д., Дейл Р., Макнамара Д.С.Динамика действия преодоления истины. Психономический бюллетень и обзор. 2010. 17 (4): 486–491.
20. 20. Врий А. Когнитивный подход к обнаружению лжи в обнаружении обмана: текущие проблемы и новые подходы. Оксфорд, Великобритания: John Wiley & Sons, Inc .; 2015.
21. 21. Вридж А., Леал С., Гранхаг П.А., Манн С., Фишер Р.П., Хиллман Дж. И др. Перехитрить лжецов: польза от задания неожиданных вопросов. Закон и человеческое поведение. 2009. 33: 159–166. pmid: 18523881
22. 22.Warmelink L, Vrij A, Mann S, Leal S, Poletiek FH. Влияние неожиданных вопросов на обнаружение знакомой и незнакомой лжи. Психиатрия, психология и право. 2013; 20 (1).
23. 23. Хартвиг ​​М., Гранхаг П.А., Стрчмвалл Л. Стратегии виновных и невиновных подозреваемых во время допросов. Психология, преступность и право. 2007. 13: 213–227.
24. 24. Ланкастер Г.Л., Вридж А., Хоуп Л., Уоллер Б. Отделение лжецов от рассказчиков правды: преимущества задания непредвиденных вопросов об обнаружении лжи.Прикладная когнитивная психология. 2013; 27: 107–114.
25. 25. Freeman JB, Ambady N. Mousetracker: Программное обеспечение для изучения мысленной обработки в реальном времени с использованием метода компьютерного отслеживания мыши. Методы исследования поведения. 2010. 42: 226–241. pmid: 20160302
26. 26. Зал МА. Выбор подмножества функций на основе корреляции для машинного обучения. Диссертация, Университет Вайкато. 1999. http://www.cs.waikato.ac.nz/mhall/thesis.pdf.
27. 27. Холл М., Фрэнк Э., Холмс Г., Пфарингер Б., Ройтеманн П., Виттен И.Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных weka: обновление. Информационный бюллетень ACM SIGKDD Explorations. 2009. 11 (1): 10–18.
28. 28. Брейман Л. Случайные леса. Машинное обучение. 2001. 45 (1): 5–32.
29. 29. le Cessie S, van Houwelingen JC. Оценщики хребта в логистической регрессии. Прикладная статистика. 1992. 41 (1): 191–201.
30. 30. Platt JC. Быстрое обучение опорных векторных машин с использованием последовательной минимальной оптимизации. В: Достижения в методах ядра. MIT Press Cambridge; 1999 г.
31. 31. Кеэрти СС, Шеваде СК, ЦБ, Мурти КРК. Улучшения в алгоритме SMO Platt для проектирования классификатора SVM. Нейронные вычисления. 2001. 13 (3): 637–649.
32. 32. Ландвер Н., Холл М., Фрэнк Э. Деревья логистических моделей. Машинное обучение. 2005. 95 (1–2): 161–205.
33. 33. Гао З.К., Цай Цюй, Ян YX, Донг Н, Чжан СС. График видимости из частотно-временного представления адаптивного оптимального ядра для классификации эпилептиформной ЭЭГ. Международный журнал нейронных систем.2017; 27 (4): 1750005. pmid: 27832712
34. 34. Дворк С., Фельдман В., Хардт М., Питасси Т., Рейнгольд О., Рот А. Многоразовое удержание: сохранение достоверности в адаптивном анализе данных. Наука. 2015; 349: 636–638. pmid: 26250683
35. 35. Ван Дж., Лу В., Лю Л., Ли Л., Ся К. Оценка полезности на основе однозначного сопоставления в игре «Дилемма заключенного для взаимозависимых сетей». PLoS ONE. 2016; 11 (12): e0167083. pmid: 27

    4

36. 36. Чен М., Ван Л., Сунь С., Ван Дж., Ся К.Эволюция сотрудничества в игре пространственных общественных благ с адаптивным ассортиментом репутации. Physics Letters A. 2016; 380 (1): 40–47.
37. 37. Чен М., Ван Л., Ван Дж., Сунь С., Ся К. Влияние стратегии индивидуального реагирования на пространственную игру общественных благ внутри мобильных агентов. Прикладная математика и вычисления. 2015; 251: 192–202
38. 38. Розенфельд Дж. П., Элвангер Дж. В., Нолан К., Ву С., Берманн Р. Г., Свит Дж. Распределение амплитуды скальпа P300 как показатель обмана в модели имитируемого когнитивного дефицита.Международный журнал психофизиологии. 1999; 33 (1): 3–19. pmid: 10451015
39. 39. Деби Э., Баптист Л.Б., де Хауэр Дж., Вершуер Б. Ложь, правда, ложь: роль переключения задач в контексте обмана. Психологическое психологическое исследование. 2015. 79 (3): 478–488.

Оценка рынка цифровых онбордингов в России в 2020 году с более чем 100 передовыми практиками

В ResearchAndMarkets добавлен отчет «Обзор лучших практик цифровых онбордингов в России в 2020 году — анализ и тенденции, рейтинг, 100+ лучших практик».com .

Предмет исследования — механика онбординга в мобильных приложениях и на сайтах. Ключевым вопросом исследования был: «Как решить проблемы цифрового бизнеса с помощью механики онбординга: увеличить конверсию, сопровождать, обучать, активировать и возвращать клиентов, снизить нагрузку на внутренние сервисы?».

Издатель проанализировал 212 цифровых услуг в 10 отраслях цифрового бизнеса. Специалисты исследовательской группы составили 9 пользовательских скриптов для мобильных приложений и сайтов.Команда пошагово перебрала все возможные варианты. Издатель также организовал 10 бесед с отраслевыми экспертами, чтобы изучить, как бизнес внедряет механизмы адаптации, как они измеряют свою эффективность, какие решения лучше подходят для достижения целей.

Издатель выбрал 90 лучших практик из 650 решений. На основе отобранных материалов издатель подготовил универсальные рекомендации по развитию онбординга в различных цифровых каналах. Все решения систематизированы на карте из 22 бизнес-задач на 8 этапах пути к покупке.

Исследование проводилось в августе-сентябре 2020 года. Результаты исследования включают: список из 100+ примеров лучших практик в различных отраслях, типичные UX-проблемы внедрения онбординга, сравнительный анализ используемой механики онбординга, универсальные рекомендации и инсайты. , коробочные решения для цифрового онбординга.

Результаты исследования включают:

• Аналитические данные и передовые практики дадут вам представление обо всем опыте адаптации, накопленном в различных секторах цифрового бизнеса.

• База детальных описаний из 90 лучших практик позволит значительно сэкономить время с аналитикой и работой над цифровыми продуктами.

• CJM различных продуктов помогает найти дополнительные участки пути к покупке, которые можно оцифровать, что оптимизирует потребление внутренних ресурсов компании.

• База из 90 лучших практик. Подробное описание лучших практик сократит время на аналитику и тем самым ускорит время вывода цифровых продуктов и функций на рынок.

• Материал для генерации маркетинговых гипотез. Обзор рынка поможет вам избежать повторений, которые выглядят заимствованными у других участников рынка, а также поможет выявить тенденции в представлении информации.

Ключевые затронутые темы

История продолжается

1. Об исследовании

2. Ключевые выводы исследования

3. Потребности целевых аудиторий отчета

5. Методология исследования

   Лучшие практики адаптации

6. Рекомендации по внедрению и внедрению механизмов адаптации

7. Около

Упомянутые компании

• 2ГИС

• Adidas

• Airbnb

• Aliexpress

• Amocrm

• Apple Music

• Apple Tips

• Aviasales

• BelkaCar

• 4

• Бронирование.com

• Bookmate

• BOOM

• BP

• Clash of Clans

• Decathlon

• Delivery Drop Club

• DNS

• DNS

• Duolingo

• DuRecorder

• Elementaree.ru

• Facebook

• FIFA Football

• Geekbrains

0 9003

Geekbrains

0

0 Gmail

0 Gmailru

Google Lens

Google Maps

Google Analytics

Google Drive (+ google.documents)

Grow Food

Hay Day

HeadHunter

Hotels.com

HubSpot

Humanity

Idram

Instagram

ivi

joom

Кухня

05

Lamoda Почта.ru

Maxim

MEGOGO

Memrise

miro

Mi-Store

Mixit

Momondo

4 Nike Training Club

OBI

okko

OneTwoTrip

Ozon

Ozon.Card

Ozon.Travel

Papa John’s Pizza

PayPal

Petstory

Растения против зомби

PROFI для Profi

4 Profi.ru

Readymag

S7

Samsung

SendPulse

Sephora

Seven

4 Shell

Skillbox

Skype

Skyscanner

SmartMed

Старт.ru

Storytel

Stripo

Subway Surf

Tele2

Telegram

The Sims

Tikild Tok

Tikild Tok

Tripadvisor

Twitter

UNI QLO

VK

What’sApp

Whoosh

Wildberries

• Wix

  Worksection

• YouDo

• YouDrive

• YouTube

• YouTube Music

• Zoom

• Avito

Alphabet of вкуса банк

Альфа Ди прямоугольник

• Альфа-Банк

• Альфа-Банк

• Альфа-Капитал

• АльфаСтрахование

• Афиша

• 4 Ашан

• 3
  4 Ашан

• 3

  Ашан

• Банк Русский Стандарт

• Хоум Кредит Банк

• Беру

• Билайн

• БКС Банк

• БКС Брокер

• 3 ВкусВилл

• 3 ВкусВилл ВС

• 3 ВкусВилл ВС

• ВТБ

• Газпромнефть

• Глобус

• Госуслуги

• Делимобил

• DeloBank

• Детский мир

  4

• 3

  Детский мир

  9004

• 3

  Детский мир

• 3

  Дочки-Синочки

• Эдадил

• Золотое яблоко

• Il de Beaute

• Ингосстрах

• Кинопоиск HD

• Киноходик кухня

• L’Etoile

• Leroy Merlin

• литров

• Лукойл

• М.Видео

• МГТС

• Мегаплан

• МегаФон

• Модульбанк

• Мосэнергосбыт

• МТС

• МТС. Библиотека

• Нетология

• Cloud Mail.ru

• OnLime

• Московский паркинг

• Перекресток

• Петрович

• 000

  04 Post Bank

Райффайзенбанк

• Игрок / Кассир

• Заклепка

• Росбанк

• Росгосстрах

• Роснефть

• 3 Ростелеком

  04

• 3 Ростелеком

• 3 Россия России

• Сбербанк России Инвестор

• Сбербанк России Инвестор

• Сбербанк России

• Ситимобил

• Совкомбанк (Халва)

• 900 СОГАЗ

• 05 СОГАЗ

  Спортмастер

• Таксометр (Яндекс.Такси)

• Тануки

• Тинькофф Банк

• Тинькофф Банк Инвестиции

• Тинькофф Мобайл

• Точка Банк

• Tuthinu.ru

  900 Uz94

• 3
  900 Uz94

• 3

  Tuthinu.ru

• Финам

• ФНС для физических лиц

• Похудение за 30 дней

• ЦИАН

• Chef Market

• Ecomarket

• 900

  Eldorado

  Якитория

• Яндекс Рейсы

• Яндекс.Авиация

• Яндекс.Афиша

• Яндекс.Деньги

• Яндекс.Диск

• Яндекс.Диск

• Яндекс.Лавка (+ Яндекс.Лавка)

• Яндекс.Заправка

• Яндекс.Здоровье

• Яндекс.Карты

• Яндекс.Маркет

• Яндекс.Музыка

• Яндекс.Навигатор

• Яндекс.Почта

• Яндекс.Такси

Для получения дополнительной информации об этом отчете посетите https://www.researchandmarkets.com/r/5a4nck

См. Исходную версию на businesswire.com: https: //www.businesswire. com / news / home / 20210205005421 / en /

Контакты

ResearchAndMarkets.com
Лаура Вуд, старший менеджер по прессе
[email protected]

Для работы в офисе EST звоните 1-917-300-0470
для США / CAN. Бесплатный звонок: 1-800-526-8630
. В рабочие часы по Гринвичу звоните: + 353-1-416-8900

. Эстетично: Азиз Шреддшян разговаривает с Simplyshredded.com [Обновлено 2011 г.]

Как ты начал заниматься бодибилдингом?

В старшей школе я всегда был крайним эктоморфом. Я мог есть что угодно и не набирать жир, мышцы или вес, по крайней мере, я так думал. Я всегда увлекался бодибилдингом, но мне не хватало мотивации, чтобы начать усиленно тренироваться, пока я не закончил свой последний год в школе и не сдал экзамен — пришло время для изменения образа жизни. Я был до смешного худым, я говорю о самом худом парне в моем классе в школе; люди всегда говорили о том, какой я худой, и мне это не нравилось.Меня всегда знали как худощавого парня. Я помню, как чувствовал себя маленькой сучкой, когда гулял с девушками, шел рядом с ними и чувствовал себя такого же размера, как они. После моего HSC были каникулы, и я начал ходить по клубам каждые выходные и всегда замечал, что всякий раз, когда мимо проходил какой-нибудь извращенный чувак, его присутствие было намного больше, чем у «нормального» человека. Парни уважают их, а девушки — все вокруг, и правда, кто бы этого не хотел?

В то время мой брат тренировался в течение года, и я был очень впечатлен его успехами, и я пошел в местный спортзал.Я понятия не имел ни о чем, связанном с тренажерным залом, и потребовались месяцы и месяцы исследований, чтобы точно знать, что делать и как заниматься своими тренировками и едой.

Откуда у вас мотивация?

Если бы вы задали мне этот вопрос, когда я начинал тренироваться, я бы ответил совершенно иначе. Изначально все началось достаточно невинно, я хотел стать больше, чтобы не быть таким худым и немного развить меня, чтобы производить впечатление на девушек. Я смотрел на фотографии разорванных парней и говорил себе, что это буду я.Спустя 4 года тренировок я могу с уверенностью сказать, что моя мотивация тренироваться выходит далеко за рамки простого впечатления людей, она проистекает из чувства, что я поставил цели и достиг их, а также превзошел себя в тренажерном зале.

Мне это очень нравится, ощущение от последнего повторения и рвущие кожу помпы — это то, без чего я себя не вижу.

Я бы даже не использовал слово «мотивация», мне не нужна мотивация сейчас, потому что тренировки — это необходимость в моей жизни.Все это часть моего образа жизни, и я не мог представить себе другой жизни, кроме тренажерного зала / тренировок / диетического образа жизни, поскольку он приносит физическую и моральную выгоду сверх меры, вам придется испытать это на собственном опыте.

Моя конечная цель состоит не в том, чтобы быть каким-то сумасшедшим уродом, а в том, чтобы иметь телосложение, которое можно было бы рассматривать как искусство; обтекаемые, заостренные и универсально привлекательные.

Какова ваша философия тренировок?

Моя философия — в двух словах — не следовать тому, что написано на бумаге.Придерживайтесь того, что чувствует ваше тело. Если вы записали, что хотите сделать 8-10 повторений, но чувствуете, что можете сделать больше, тогда вы делаете именно это.

Если вы считаете каждое повторение как ничто, значит, вы недостаточно усердно тренируетесь. Когда я делаю становую тягу, я не думаю: «Эй, я остановлюсь на 5 повторениях», я думаю, я остановлюсь, когда мои запястья не позволят мне удерживать чертову планку. Все дело в том, чтобы подтолкнуть себя. Человеческое тело хочет бездействовать и не хочет меняться, если вы его не заставите. Чем больше дискомфорта и боли вы чувствуете во время тренировок, тем лучше будет конечный результат вашего телосложения.

Прокачивайте свою любимую музыку, визуализируйте свои цели в своей голове и устраняйте весь негатив в своем уме и войдите в свою зону.

Честно говоря, я считаю часы, принимаю предтренировочный коктейль и делаю это эпическим событием, чтобы пойти в тренажерный зал, так что даже прямо перед моим первым подходом у меня есть как бы «умопомрачение». Иногда, когда я иду нормально и делаю движения, мне кажется, что я вообще не тренируюсь. Когда вы тренируетесь таким образом, время идет как ничто, а не обычное явление, когда люди болтают, расслабляются, выполняют подход, ждут целую вечность, разговаривают и т. Д.Поверьте мне, когда вы думаете об этом, вы получите более эффективные тренировки и лучшие результаты. Остановитесь на «Ненавижу день ног, не с нетерпением жду его» и т. Д. Ты, черт возьми, любишь день ног. Тебе не терпится приседать на корточки

Вот небольшой трюк, который я использую на тренировках, он может быть вам полезен.

Представьте, что за вами наблюдают тысячи людей, и если вы сделаете столько повторений или потянете вес, на который рассчитываете (скажем, в становой тяге на 200 кг 3 повторения), вы выиграете миллион долларов и действительно поверите в уме, что это правда.Наблюдайте, как вы напрягаетесь по причинам, которые я не могу объяснить. Попробуйте это сегодня вечером в своих сетах. Когда вы думаете, что не можете выдвинуть ни одного повторения больше, представьте это в уме, и вы вытолкните 3. Или даже повысите ставки, представьте, что стрелявший направляет пистолет на кого-то, кого вы любите, и вы ДОЛЖНЫ выполнить повторение. или надавите на вес, чтобы позволить им жить. Это серьезно то, на что я иду в своих тренировках, подходах и повторениях, чтобы подтолкнуть себя как можно сильнее.

Это такая же интеллектуальная игра, как и физическая.Вы боретесь со своим телом при каждом повторении, и в конце концов именно ваша сила воли и решимость решают, достигнете ли вы своих целей или проиграете и сдадитесь. Я так понимаю, если вы дочитали до этого места, вы не хотите, чтобы результат был последним.

Итак, это ваша философия тренировок, а как насчет вашей жизненной философии?

Определенно. Лично я очень дружелюбный и счастливый человек и считаю, что людям нужно взбодриться и больше радоваться жизни.Несмотря на то, что я прибавил в размерах и выгляжу устрашающе, я один из самых дружелюбных людей, которых вы можете встретить.

Я люблю обыгрывать свой стереотип и, в конце концов, никогда не воспринимаю себя всерьез, что является одной из причин, по которой у меня накопилось столько поклонников, сколько у меня есть.

Какая программа тренировок вам больше всего подошла?

Образец процедуры:

Понедельник: грудь / бицепсы

• 4 подхода жима гантелей на наклонной скамье, 8-10 повторений
• 3 подхода жима лежа, 8-10 повторений
• 3 подхода мух на наклонной скамье, 8-10 повторений
• 3 подхода отжиманий от груди до отказа
• 3 подхода на сгибание рук со штангой, 8-10 повторений
• 3 подхода на сгибание рук Проповедника, 8-10 повторений, затем сбросить вес до половины и отжать еще 8

Вторник: ноги / икры

• 4 подхода приседаний по 8-10 повторений
• 3 подхода выпадов по 8-10 повторений
• 3 подхода жима ногами по 8-10 повторений
• 3 комплекта разгибаний ног до отказа
• 3 подхода сгибания ног по 8-10 повторений

Икры говорят сами за себя, просто используйте некоторые тренажеры до отказа, много повторений, почувствуйте ожог.

Среда: Назад

• 3 подхода тяги вниз по 8-10 повторений
• 4 подхода становой тяги по 8-10 повторений
• 3 подхода тяг в наклоне, 8-10 повторений
• 3 подхода тяги гантелей по 8-10 повторений
• 3 подхода гиперэкстензий по 8-10 повторений

Четверг: Плечи / Трицепсы

• 4 подхода жима от плеч, чередуя со штангой и гантелями каждую неделю 8-10 повторений
• 3 подхода тяги в вертикальном положении суперсет с подъемом в стороны по 8-10 повторений
• 3 подхода подъемов вперед по 8-10 повторений
• 3 подхода подъемов на задние дельты лежа, 8-10 повторений
• 3 подхода жима лежа узким хватом 8-10 повторений
• 4 подхода тяги вниз по 8-10 повторений
• 3 подхода Skullcrushers 8-10 повторений

Суббота: Полное тело

• 3 подхода становой тяги по 8-10 повторений
• 3 подхода приседаний по 8-10 повторений
• 3 подхода толчков и толчков по 8-10 повторений
• 3 подхода подтягиваний с отягощением, 8-10 повторений

Если вам нужно выбрать только 3 упражнения, какие бы они были и почему?

1. Становая тяга — это упражнение преобразит ваше тело, если выполнять его правильно каждую неделю.Будьте усердны и получайте удовольствие с ними. Обратите внимание, как редко можно увидеть людей, которые тяжело тянут в зале? Вы также замечаете, что у всех этих людей среднее телосложение? Соедините 2 и 2 вместе.
2. Боковые подъемы — это изолирующее упражнение, которое я люблю. Преодоление болевого барьера — это умственная игра, и накачка, которую она дает, придает телосложению довольно эстетичное прикосновение.
3. Жим гантелей на наклонной скамье — Я всегда начинал тренировку груди с гантелей на наклонной скамье.Это позволяет значительно увеличить растяжку, ожог и общую гипертрофию груди, чем при использовании штанги, а также с самого начала нацеливаться на верхнюю часть груди.

Какова ваша философия в отношении питания?

• Нет фастфуда.
• Без безалкогольных напитков
• Без сладостей и сахара
• Единственная жидкость, которую вы должны пить, это вода и зеленый чай

Я никогда не считал калории, я просто стараюсь получать достаточное количество белка с каждым приемом пищи и ем около семи или восьми отдельных приемов пищи в день, поскольку это зажигает метаболизм.В основном, чтобы наесться мяса, вы должны есть мясо. Старайтесь употреблять мясные продукты в большинстве своих приемов пищи. Куриная грудка, стейк, баранина, кенгуру — и если вы их еще не любите, вам придется научиться этому.

Пример ежедневного рациона:

• Первый прием пищи — 6 вареных яиц, 2 чашки овсянки и протеиновый коктейль
• Блюдо 2 — 300 г Куриная грудка (вареная) Брокколи и коричневый рис
• Прием пищи 3 — Кусочки тунца 200 г в родниковой воде, смешанные с листьями шпината и пастой из непросеянной муки

Тренируйтесь.Сразу после тренировки примите сывороточный протеин

• Прием пищи 4 — Жаркое, жаркое из говядины / фарша из кенгуру с некоторыми овощами
• Прием пищи 5 — Стейк или кенгуру и брюссельская капуста
• Прием пищи 6 — яичница-болтунья и немного лосося
• Прием пищи 7 — Одна чашка обезжиренного творога за 10 минут до сна

Когда вы пытаетесь срезаться, вы предпочитаете HIIT или просто обычное кардио?

Ни то, ни другое. Если вы придерживаетесь диеты на 100%, вам даже не нужно смотреть на беговую дорожку.Это простой случай, когда калории поступают, а калории израсходованы. Если вы потребляете больше калорий, чем сжигаете, вы набираете вес. Если вы потребляете меньше калорий, чем сжигаете, вы худеете.

Кардио помогает ускорить сжигание этих калорий, но если у вас уже есть необходимая калорийность, нет никакой реальной необходимости делать какие-либо кардио, хотя это может привести к потере жира намного быстрее, вы также можете обнаружить, что оно катаболическое ( атрофия мышц).

Каковы ваши добавки?

Моя добавка состоит из:

• Гидролизованный сывороточный протеин
• Крышки рыбьего жира (6 в день)
• Мультивитаминный комплекс для животных
• Xtend для BCAA
• Цинк
• Магний
• Витамин C
• Зеленый чай
• Энергия перед тренировкой Mesomorph или Jack3d
• Жиросжигатели Phenadrine и Inferno

Любимые бодибилдеры?

Арнольд Шварценеггер и Фрэнк Зейн.Мне больше нравится классический образ бодибилдера с поджарой, сужающейся талией, чем сегодняшнее массивное телосложение. Другими примерами прекрасного и идеального телосложения могут быть такие фитнес-модели, как Марко Пьетровски, Фам Вудбридж и Тайлер Макпик.

Большинство из этих людей уже давали интервью Simplyshredded раньше, и я настоятельно рекомендую вам проверить их.

Любимая цитата?

«Одержимый — это слово, которое ленивцы используют для описания преданных».

Facebook: http: // www.facebook.com/ZyzzShreddedshian
Персональное обучение: Zyzz также предлагает платные индивидуальные тренировки и режимы диеты, адаптированные к вашим конкретным целям. С ним можно связаться @ [email protected]

отелей возле Строганина-Бара в Москве — 2021 отелей

4.7 /5 Превосходно1 Отзывов

0,38 км от Строганина-Бар