En 1955, dos científicos (Meehl & Rosen) propusieron que si pudieras evaluar a alguien con dos pruebas de detección de mentiras independientes sobre el mismo tema, y si esa persona pudiera pasar ambas pruebas, tendrías mayor confianza en el resultado de las dos pruebas cuando coinciden.
Ese concepto se denominó «obstáculos sucesivos,» que implica pruebas sucesivas. Esta combinación es realmente la mejor prueba de detección de mentiras y es un mejor argumento que usar los resultados de EyeDetect o del polígrafo por separado. La mayoría de las jurisdicciones no han aceptado los resultados de las pruebas de detección de mentiras como evidencia, pero esta es una nueva razón para considerar hacerlo.
Los obstáculos sucesivos solo funcionan si las dos pruebas de detección de mentiras son independientes, lo que significa que miden comportamientos diferentes. El polígrafo mide la frecuencia cardíaca, la presión arterial, la conductancia de la piel y la actividad respiratoria. EyeDetect mide los cambios en la carga cognitiva que tienen un impacto involuntario en los ojos y el comportamiento de lectura.
Por primera vez en la historia de la detección de mentiras, el modelo de obstáculos sucesivos puede ser utilizado y confiado de manera confiable. ¿Por qué? Porque el polígrafo y EyeDetect son en gran medida independientes y ambos tienen altas tasas de precisión.
Si alguien puede pasar una prueba de polígrafo y una prueba de EyeDetect sobre el mismo tema, basado en el modelo estadístico llamado Teorema de Bayes y la precisión publicada de esas tecnologías, puede haber una confianza en el resultado o probabilidad del 98 al 99% de que la persona sea veraz.
Ese es un mejor resultado que una sola prueba de detección de mentiras y una mayor probabilidad de precisión que una prueba de drogas en orina o una prueba de alcoholemia. Esto es similar a un resultado de prueba de ADN.
El argumento de los obstáculos sucesivos nunca se ha utilizado solo con el polígrafo porque no se aplica a usar dos pruebas sucesivas de polígrafo.
Sin embargo, con la llegada de EyeDetect, y dado que se ha demostrado en estudios científicos de laboratorio que EyeDetect y el polígrafo tienen una precisión superior al 85%, el modelo estadístico basado en el Teorema de Bayes ahora tiene aplicabilidad.
En conclusión, basado en la ciencia y en modelos estadísticos probados, creemos que ahora hay un argumento válido para permitir los resultados de las pruebas de detección de mentiras en un tribunal de justicia.
Para obtener más información sobre este concepto, lea el artículo de la revista AAPP aquí.
Fuente: Meta-Analytic Survey of Criterion Accuracy of Validated Polygraph Techniques, American Polygraph Association (2011).
–Mark Handler–
Poligrafista independiente y miembro de la junta de la
Asociación Americana de Polígrafos (APA)
En la mayoría de los procesos de contratación, si un solicitante no aprueba una prueba, esa persona queda descalificada. Considere el tiempo, el esfuerzo y los gastos de realizar estas pruebas. En el mejor modelo, cada barrera es progresivamente más lenta, más cara y más intrusiva.
¿Cuándo se debe aplicar la prueba EyeDetect?
Aplicar una prueba EyeDetect al comienzo del proceso no solo sería uno de los pasos menos costosos, sino que filtraría a los solicitantes con comportamientos descalificadores.
Puede concentrarse en solicitantes de alta credibilidad, mejorando la calidad de todo el grupo de solicitantes. Luego, aplicar un examen de polígrafo a aquellos que han superado todo el proceso puede brindarle entre un 97 y un 99% de confianza en los resultados de que ha contratado a la persona adecuada. Ese es un mejor resultado que el mejor detector de mentiras.
Converus (“con verdad”) proporciona tecnologías científicamente validadas de evaluación de la credibilidad que ayudan a proteger a los países, corporaciones y comunidades contra la corrupción, crímenes y amenazas.
