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解析作者｜唧唧堂心理学研究小组 Runsong；审校编辑｜Minyue，Runsong

本文是针对论文《使用意外问题和分析鼠标轨迹来侦查虚假身份（The detection of faked identity using unexpected questions and mouse dynamics）》的一篇解析，该论文于2017年5月发表在《PloS one》杂志上，作者是Merylin Monaro, Luciano Gamberini, 和 Giuseppe Sartori。

研究背景和问题提出

使用虚假的个人资料是一个常见问题，例如谎报姓名、年龄等。这就可能造成安全问题，事实上恐怖分子、非法移民很多时候会隐瞒真实信息。在这种情况下，生物学意义上的身份鉴定工具（比如指纹）未必有效。最近，基于反应时的侦测技术被引进，这项技术假定欺骗是一种比说真话更复杂的认知行为，我们可以通过认知心理学方面的数据指标来反映复杂的认知活动。流露真实的想法是一种自发行为，而抑制真实的想法更加复杂，但对某些人来说，说谎话比说真话更加自然而迅速。在身份识别任务中，说谎者通常需要为自己设置新的身份和自传体式信息，并根据这些虚假信息表现出相应的行为，甚至可以达到以假乱真的地步。其实，不同类型的谎言的认知复杂性是不同的，需要不同程度的认知努力。

基于反应时的侦测技术可以在电脑上操作，能尽量避免个体差异和环境因素的干扰。基于反应时的隐蔽信息测试（Concealed Information Test，简称CIT-RT）和自传体式内隐联想测验（autobiographical Implicit Association Test，简称aIAT）通过呈现词语、句子或者物体图片（比如谋杀时用的枪）来侦测虚假身份，都能取得满意的结果。但是这两种测谎技术在使用过程中都需要真实的身份信息，并且在此基础上呈现正确或错误的词语、句子、图片。

本文研究者使用新的技术范式鉴别个人资料是否是真实的，即通过在二进制分类任务（binary classification task）中提出意想不到的问题和分析鼠标轨迹来鉴定被调查者的身份。在这个任务中，被调查者不需要像在CIT-RT和aIAT中那样按“YES”或“NO”按钮，而是要移动鼠标，用鼠标点击电脑屏幕上的虚拟按钮，以回答电脑上呈现的问题。这些问题被分为两类：意料之外的问题和意料之中的问题。在这个过程中，研究者除了收集反应时数据外，还可以收集鼠标移动速度、加速度、轨迹和鼠标停留时间等信息。分析鼠标轨迹已经被证明可以用来关联人们在面对多重选择时的复杂认知活动。人们在说谎时会产生认知冲突，这会影响到他们对鼠标的操作。说谎话的人会提前预测别人会提出的问题，如果他们被问到的问题超出了他们的预料，他们就需要做出更多的认知调整。意料之外的问题会让讲真话的人自发地做出正确反应，说谎话的人会经过一番思考才能做出确认或否定。

研究方法

被试：40位说意大利语的被试（17位男性，23位女性，平均25岁，平均受教育年限17年，均是右利手）被招募。研究者用他们检测之后要运用的模型。正式实验时研究者招募了20位说意大利语的被试（9位男性，11位女性，平均23岁，平均受教育年限17年），将他们平均分为两组（说真话组和说谎话组）。为了进一步研究文化差异，研究者选取了20位以德语为母语的被试（9位男性，11位女性，平均29.5岁）。

实验材料：实验中有32条句子呈现在电脑屏幕的最上方，呈现给所有被试。屏幕上方的左边和右边分别是“YES”和“NO”，其中16条句子的答案是“YES”，另外16条句子的答案是“NO”。这32个句子之前先是6个预实验性质的句子，比如“你的体重是51kg”。这些句子被分为三类：预料之中的问题（expected questions），预料之外的问题（unexpected questions）和控制组问题（control questions）（比如你是一位男的）。

实验流程：研究者使用MouseTracker软件进行实验。20位被试被要求如实回答问题，另外20位被试被要求根据一份虚假的个人资料回答问题。三类句子在电脑上随机出现，被试通过鼠标对呈现出来的句子做出反应。研究者在预学习阶段测试被试的预期之中的问题（姓名、出生日期、出生地点等），然后提出与预期之中的问题相关的意外问题（例如佛罗伦萨是你出生地区的首都吗）。

数据收集：MouseTracker软件记录从句子出现于电脑到被试点击屏幕上的按键这个过程中鼠标的位置，建立坐标表示鼠标的移动轨迹。研究者收集的数据包括：错误次数、起始时间（从句子出现到被试开始移动鼠标）、反应时、曲线面积、最大变异距离、最大变异时间、x轴跳跃、y轴跳跃、速度、加速度。

研究结果

对鼠标轨迹的分析表明，说真话者和说谎话者在回答预料之中和预料之外的“YES”问题时，曲线面积、最大变异距离存在显著的差异。说真话者的鼠标轨迹更趋于直线，说谎话者则会改变鼠标轨迹，而且说谎话者会花更多时间在y轴上移动鼠标。

为了更好地理解预料之中的问题、预料之外的问题和控制组话题在说谎鉴别技术中的贡献，研究者建立机器学习模型，结果发现，当说谎话者和说真话者在面对预料之外的问题时，鼠标轨迹的差异是最大的，错误率也存在显著差异。

讨论

本文研究者没有关于被试真实身份的任何信息，他们使用一种新的内隐检测技术，让被试完成二进制分类任务（回答“YES”或“NO”），利用鼠标的动态移动收集大量数据。当被试被问到意料之外的问题时，说真话者只需要在大脑中快速检索自己比较熟悉的真实信息，而说谎话者则需要计算原始预期信息和调动更多认知资源。说谎话者需要在真实和虚假的信息之间来回切换，他们很难快速、准确地回答预料之外的问题，他们的认知不确定性会通过鼠标的移动表现出来。因此，从认知心理学的角度讲，我们可以提出一些让人意外的问题来揭穿欺骗行为。

参考文献：

Monaro, M., Gamberini, L., & Sartori, G. (2017). The detection of faked identity using unexpected questions and mouse dynamics.Plos One,12(5).

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