有心理學家通過研究人面部表情(變化)的方法來判斷一個人是否在說謊。受此啟發，美國紐約州立大學水牛城分校的科學家正試圖了解是否可以讓機器也能解讀那些泄漏說謊者天機的視覺線索。至今，科學家的研究已顯示出良好的前景。

該項目研究人員有水牛城分校的愛芙瑪・諾瓦古、尼沙・巴哈斯卡倫、文諾・古威達拉居以及馬克・弗蘭克。諾瓦古為學校標準生物統計學和傳感器中心研究助理教授，弗蘭克是人類行為學家，其研究重點領域是面部表情和欺騙。

過去，弗蘭克曾嘗試用不同係統分析人體散熱的變化或大量無意識的面部表情來完成自動測謊。新開發的自動分析係統採取了不同的跟蹤途徑──眼睛運動，其利用統計學原理建立起人在正常對話和說謊這兩種截然不同的情況下眼睛運動的模式。

如果訪談者(接受測謊者)的眼睛運動模式在第一個情景和第二個情景之間發生了變化，那麼可以認為他在撒謊；反之，如果眼睛始終保持相同的運動模式，那麼則說明他在講實話。換句話說，面臨重要問題，訪談者正常的眼睛運動模式出現強烈的偏差時，則表明他在撒謊。

弗蘭克在其過去完成的測謊研究中，留下了132段訪談錄像，接受訪談的人被安排有“偷竊”支票的選擇。“偷竊”了支票同時在對話中成功地騙過了退休執法測謊專家的訪談者受到了獎勵；而被發現撒謊的訪談者則受到處罰，沒有獎勵。與此同時，沒有“偷竊”支票但被判定為撒謊者的訪談者受到了類似的處罰，而被判定為誠實的人獲得了小數額的獎勵。

測謊專家在進行訪談時，通常用基本的日常問題作為開端。在常見的問題之後，專家便詢問支票之事。在這個關鍵的時刻，現金獎勵和處罰作為撒謊和講實話的激勵機制，增強了訪談者撒謊的欲望。

為測試自動測謊係統，諾瓦古和同事們從132段訪談錄像中選擇了40段。他們用每段錄像中開始階段回答日常問題的情形建立起每位訪談者眼睛運動的基線，重點是每位訪談者眨眼的頻率以及其凝視方向轉移的頻率。

隨後，研究人員便用他們開發的自動測謊係統將每位訪談者面對關鍵問題(也就是由日常問題轉為有關支票問題)時眼睛運動情況與其眼睛運動基線相比。如果自動測謊係統此時察覺到訪談者眼睛運動相對基線出現不同尋常的變化，研究人員便認為訪談者在撒謊。

研究結果表明，在針對40段訪談錄像的測試中，自動測謊係統能正確地判斷出訪談者是在撒謊還是在講實話，其準確率高達82.5%。諾瓦古表示，自動分析係統的準確率高于典型測謊實驗中測謊專家的準確率。她說，公開出版的資料顯示，即使是最有經驗的測謊專家，其準確率也只是接近65%。

諾瓦古介紹說，工作開始時，他們要了解的是當人們撒謊時，其眼光是否會出現變化以及機器能否捕捉到變化。研究的結果表明，自動分析係統具有這方面的能力。研究人員表示，計算機係統或許能在短時間內足夠多地了解某人的行為，協助人們甚至是有經驗的測謊專家完成棘手的工作。在研究的對話錄像中，面談者來自不同的種族，處于不同的燈光環境中，同時還有如眼鏡這類的遮擋物。

諾瓦古同時表示，但這並不意味著計算機係統現在就能代替人類問訊者，它們只能是幫助人們驗證撒謊者的工具。她解釋說，自動測謊係統的技術並非完美無瑕。事實上，少部分的訪談者是十分出色的撒謊者，他們能夠在撒謊時做到維持他們眼睛的運動模式不變。此外，測謊專家的自然性格能夠影響測謊方法的有效性。

諾瓦古和計算機專家所開發的自動測謊係統能夠查核相關信息，成功地辨別撒謊者和說真話者。下一步，他們將增加研究對象，並開發除眼接觸外能夠分析人類肢體語言的自動係統。諾瓦古表示，未來測謊係統的尺寸會更小，但其獲得的結果將更為精確。(毛黎)