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COMPARACIÓN DE RESULTADOS ENTRE DOS TÉCNICAS PDD: POLÍGRAFO Y LVA-i.

R.

ABSTRACT: El presente estudio tuvo por objetivo realizar el análisis comparativo de los resultados obtenidos por dos diferentes pruebas PDD, la examinación poligráfica y el LVA, se aplicaron dichas pruebas a la población examinada y los resultados indican que hubo una consistencia de 0.8 entre los criterios de decisión arrojados por cada una de las técnicas, así mismo se observa una mayor consistencia en la detección de los verdaderos positivos de LVA lo cual sugiere podría aumentar la confiabilidad del resultado mejorado por la probabilidad condicional de la aplicación de dos pruebas PDD.

KEY WORDS: LVA, PDD, MMT, Sentiment Analysis, VSA,  Emotional Detection

La diferencia entre dos tecnologías de voz, es notoria en su forma de evaluar, con más de 35 años de espacio entre sus desarrollos. Los sistemas VSA (Voice Stress Analyzer) analizan la tensión de la voz a partir del supuesto de que cuando una persona está bajo estrés ocurren micro temblores (MMT) en los músculos y tejido estriado que forman parte del tracto vocal transmitidos a través del habla, la literatura de VSA describe la base fisiológica para el MMT como “una ligera oscilación en aproximadamente 10 ciclos por segundo” incluyendo las cuerdas vocales, vibran en los 8 a 12 rango de Hz. S. Hopkins, Roy J. Ratley, Daniel S. Benincasa (2005). Sin embargo, esto fue descartado en estudios comparados del APA (American Polygraph Association, Armada de Estados Unidos y artículos científicos en:

NITV Falsely Claims Peer-reviewed Study Shows CVSA is Highly Accurate

ABC News expose on Dr. Humble

Brenner, M., Branscomb, H. H., & Schwartz, G. E. (1979). Psychological stress evaluator – Two tests of a vocal measure. Psychophysiology, 16 (4), 351-357.

Los sistemas de análisis de voz, por esta razón citada, se pueden dividir en dos categorías separadas, sistemas basados en energía y sistemas basados en frecuencia.

Los sistemas que están basados en frecuencia obtienen sus resultados de múltiples características, principalmente identificando cambios dentro bandas de frecuencia y la distribución de las frecuencias dentro de esas bandas. Amir Lieberman de Israel desarrolló LVA que es un sistema mucho más profundo por capas de voz, revela cuales son las reacciones emocionales y cognitivas genuinas del sujeto utilizando análisis de sentimientos y detección emocional a través de 151 bio marcadores emocionales (estrés, incertidumbre, excitación)

En la contribución de Bostik, Milán. (2022). Sobre métodos de reconocimiento de estrés de voz se consideraron cinco técnicas de detección de emociones basadas en las características del habla, como el período fundamental, la duración, la intensidad, el espectro de la fuente glótica y el espectro del tracto vocal. También se mencionan cuatro corpus de habla afectados recopilados especialmente para probar y desarrollar las técnicas.

El Dr. J. H. L. Hansen del Laboratorio de Procesamiento, Centro de Lenguaje Hablado Comprensión, Universidad de Colorado en Boulder, también identificó un enfoque multifacético de LVA en su investigación, este sistema puede segmentar y evaluar los datos narrativos de audio de forma automática y mostrar un mensaje sobre el estado mental del sujeto. James D. Harnsberger, Harry Hollien, Camilo A. Martin and Kevin A. Hollien (2009).

La teoría de la prueba poligráfica se basa en el hecho de que los humanos generan reacciones fisiológicas registrables ante los estímulos objetivo de investigación Relevantes como también ante los estímulos Control, Nelson R, (2016) describe la teoría analítica de las pruebas PDD: “los mayores cambios en la actividad fisiológica se cargan ante diferentes tipos de estímulos de prueba en función del engaño o veracidad, en respuesta a los estímulos objetivo-relevantes”.

Método

El presente estudio tiene como objetivo verificar si se puede comparar la diferencia entre los resultados obtenidos por dos sistemas PDD (técnica poligráfica y el Layered Voice Analyzer), para posteriormente desarrollar un resultado estadístico significante.

Procedimiento

Como participantes se utilizaron cinco personas para ser examinadas mediante dos sistemas de detección psicofisiológica del engaño por lo que se utilizaron dos equipos y software poligráficos Lafayette 11.8.6 y Limestone Technologies Versión 2.6.0 para pruebas de nuevo ingreso con la técnica DLST y el Nemesysco  LVA-i con test para perfiles operativos, en ambos casos se examinaron áreas de corrupción, drogas ilegales, actividades ilícitas y vínculos con la delincuencia organizada.

Descripción

Se procedió realizar contacto inicial con Pretest con previo informe y consentimiento del procedimiento de la examinación aprobado por los sujetos y entrevista, enseguida se tomó el registro poligráfico  y posteriormente se realizó con grabación de audio el test de LVA y después obtener los resultados arrojados por el algoritmo OSS-3 y el Nemesysco  LVA-i, así mismo en la parte de resultados poligráficos se consideraron las calificaciones ESS- M de los evaluadores y las admisiones como criterios de decisión.

Resultados

Se compararon los resultados obtenidos de las dos diferentes técnicas considerando la consistencia y discrepancia de estos.

Los resultados indican que los criterios de decisión obtenidos por los dos diferentes sistemas coincidieron en el 80% de los casos, con respecto a la especificidad de la prueba encontramos un 0.75 de consistencia entre ambas pruebas y una consistencia del 100% en cuanto a la sensibilidad de las pruebas, teniendo en cuenta que se utilizaron técnicas de alta especificidad  como el DLST podemos afirmar que la posible correlación en la detección de los verdaderos positivos es mas alta entre los resultados que nos arrojan estas dos técnicas.

SensitivitySpecifity
LVA -i + Poligraph0.751

Conclusión

El análisis de los resultados del presente estudio refleja la consistencia y discrepancia encontrada al utilizar estas dos técnicas de detección psicofisiológica del engaño, al ser un estudio descriptivo-comparativo nos permite explorar la posibilidad de realizar estudios más amplios con mayor numero de casos que permitan conocer a profundidad la correlación existente entre los resultados arrojados por una examinación poligráfica y una prueba de LVA.

En los resultados mostrados anteriormente se puede observar una tendencia alta en cuanto a las coincidencias encontradas de manera general y en particular una coincidencia muy alta en la detección de los verdaderos positivos, de igual modo solo se encontró una discrepancia de resultados en una población de 5 examinados.

Lo anterior sugiere que el uso de ambas pruebas puede aumentar la confiabilidad del criterio de decisión al existir un aumento en la probabilidad condicional del resultado cuando estos coinciden, de lo contrario se recomienda usar el criterio de decisión de la prueba que tenga mayor validez u apoyarse en otros elementos.

Bibliografia

Nelson, R. (2016). Scientific (analytic) theory of polygraph testing. APA Magazine, 49(5), 69-82

Milan Boštík “VOICE STRESS RECOGNITION METHODS” Brno University of Technology,  Faculty of Electrical Engineering and Communication, Department of Radio Electronics, Purkyňova 118, 61200 Brno, Czech Republic.

James D. Harnsberger,1 Ph.D.; Harry Hollien,1 Ph.D.; Camilo A. Martin,2 M.D.; and Kevin A. Hollien,1,3,4 B.A.Stress and Deception in Speech: Evaluating Layered Voice Analysis 2009, Vol. 54, No. 3 doi: 10.1111/j.1556-4029.2009.01026.x

Hopkins, Roy J. Ratley, Daniel S. Benincasa (2005).Evaluation of Voice Stress Analysis Technology Proceedings of the 38th Hawaii International Conference on System Sciences

Harry Hollien,1 Ph.D.; James D. Harnsberger,1 Ph.D.; Camilo A. Martin,2 M.D.; and Kevin A. Hollien,1,3 B.A. 2008, Vol. 53, No. 1 doi: 10.1111/j.1556-4029.2009.01026.x.

Donald Krapohl Mark Handler y Shirley Sturm (2012) Referencia de Terminología para la Ciencia de la Detección Psicofisiológica del Engaño (PDD) 3ª edición.

Yogesh Haridas Gulhane 2021 INTERNATIONAL JOURNAL OF INNOVATIVE RESEARCH IN TECHNOLOGY 10| IJIRT | Volume 8 Issue 7 | ISSN: 2349-6002 IJIRT 153373 Classification and Detection Model for Emotional States

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