评估眼动追踪作为检测欺骗的方法，与实际应用中的测谎仪进行对比

摘要

可信度评估能否基于比现有方法更可靠的技术来进行？尽管传统的测谎仪检测被广泛使用，但其局限性已有充分记录，这促使人们寻找替代的、非侵入性的方法。在这项研究中，我们开发了一种基于眼动追踪的技术，通过分析受试者在“隐藏信息测试”中的眼动模式来检测其隐藏的记忆痕迹。与以往仅单独研究眼动模式的研究不同，我们直接在同一批受试者、相同的实验条件下，将眼动追踪方法与测谎仪检测结果进行了对比。从眼动数据中提取的关键特征被用于机器学习分类器中，以区分受试者的欺骗性回答和真实回答。结果显示，基于眼动追踪的测试能够有效区分欺骗者和诚实者，准确率达到94.9%。相比之下，在相同条件下，测谎仪检测的准确率为88.2%，但有5份记录因测谎专家无法得出明确结论而被排除在外。最后，本研究还探讨了这两种方法的优点和局限性，以及与测量无意识反应和使用“黑箱”评分算法相关的伦理问题。