Текстовий детектор брехні допоможе поліцейським відфільтрувати фейкові заяви про пограбування

Комп’ютерні програми перевірки орфографії та граматики існують вже десятки років, але що, якби програмне забезпечення також могло діяти як детектор брехні для текстових документів? Це може здатися божевільним, але над цим питанням працюють дослідники з британського Кардіффського університету і іспанського Мадридського університету Карла ІІІ – і це, очевидно, приносить свої плоди. Дослідники комп’ютерних наук розробили інструмент, який, як повідомляється, може допомогти поліції виявляти неправдиві заяви про пограбування, схожі на грабіж. Це є великою проблемою в деяких частинах світу і може призвести до низки негативних наслідків, включаючи фальшиві страхові виплати, марнування часу поліції і, потенційно, навіть неправомірні арешти. Наслідки подання неправдивих заяв до поліції можуть включати великі штрафи і навіть тюремне ув’язнення.

Новий інструмент аналізу тексту, який отримав назву VeriPol, використовує методи машинного навчання для аналізу такої інформації, як тип предметів, про крадіжку яких було заявлено, і опис злочинців. За словами його творців, він може ідентифікувати неправдиві повідомлення поліції з точністю понад 80 відсотків. Серед типових помилок, які повторюються у неправдивих повідомленнях, – зосередженість на викраденому майні, а не на самому інциденті, відсутність точних деталей, обмеженість інформації про зловмисника, відсутність свідків чи вагомих доказів.

“Основна мета – створити інструмент, який може бути корисним для раннього виявлення цих фальшивих поліцейських повідомлень, щоб він міг стати доповненням до поліцейської експертизи”, – розповів Digital Trends доктор Хосе Камачо Колладос, науковий співробітник Кардіффського університету. “Зокрема, в [нашому дослідженні] ми намагаємося конкретно вивчити, чи може такий інструмент автоматично навчатися на основі текстового змісту звітів, написаних поліцією, і застосовуватися до нових поліцейських звітів. Ми використовували класичні підходи машинного навчання, взявши в якості вхідних даних поліцейські звіти, про які було відомо, що вони правдиві або неправдиві. Основні висновки полягали в тому, що люди брешуть, використовуючи схожі шаблони, і що класичний підхід машинного навчання може виявляти такі шаблони і ефективно застосовуватися в цій проблемі з високим ступенем точності”.

Система VeriPol була використана у кількох пілотних дослідженнях, які продемонстрували, як її можна успішно застосовувати для фільтрації неправдивих повідомлень про пограбування. “Зараз ми інтегрували цю систему в архітектуру іспанської поліції, разом з комплексною навчальною програмою, і вона використовується у великій кількості поліцейських відділків в Іспанії”, – продовжив Камачо Колладос. “Як побічний – і, можливо, більш важливий – ефект, ми очікуємо, що

Source: digitaltrends.com