May tatlong bagay na matitiyak mo sa buhay: kamatayan, buwis - at pagsisinungaling. Ang huli ay tiyak na lumilitaw na nabigyan ng kamakailang reperendum ng Brexit ng UK, na may isang numero ng Iwanan ang kampanya pangako naghahanap ng higit pa gaya ng porkie pies kaysa solidong katotohanan.

Ngunit mula sa advertising sa internet, mga aplikasyon ng visa at mga akademikong artikulo sa mga blog pampulitika, claim ng seguro at mga profile ng dating, may mga hindi mabilang na lugar na maaari naming sabihin sa digital na mga kasinungalingan. Kaya kung paano ang isa ay maaaring pumunta tungkol sa pagtutuklas sa mga online fibs? Well, Stephan Ludwig mula sa University of Westminster, Ko de Ruyter mula sa Cass Business School ng City University London, Mike Friedman ng Katolikong Unibersidad ng Louvain, at sa iyo ay tunay na nakagawa ng isang detektor ng digital na kasinungalingan - at maaari itong mag-alis ng isang buong host ng mga hindi totoo sa internet .

Sa aming bagong pananaliksik, gumamit kami ng mga pahiwatig sa wika upang ihambing ang sampu sa libu-libong mga email na pre-nakilala bilang kasinungalingan sa mga kilala na matapat. At mula sa paghahambing na ito, bumuo kami ng isang algorithm ng analytic na teksto na nakakakita ng panlilinlang. Gumagana ito sa tatlong antas.

1. Paggamit ng salita

Ang mga paghahanap sa keyword ay maaaring maging isang makatwirang diskarte kapag ang pagharap sa malalaking halaga ng digital data. Kaya, binuksan namin muna ang mga pagkakaiba sa paggamit ng salita sa pagitan ng dalawang set ng dokumento. Ang mga pagkakaiba na ito ay tumutukoy sa teksto na malamang na naglalaman ng isang kasinungalingan. Natagpuan namin na ang mga indibidwal na namamalagi sa pangkalahatan ay gumagamit ng mas kaunting personal na pronouns, tulad ng ako, ikaw, at siya, at higit pang mga adjectives, tulad ng napakatalino, walang takot, at kahanga-hanga. Ginagamit din nila ang mas kaunting mga pang-unang singular na mga pronoun, tulad ng ako, ako, ang aking minamahal, na may mga salita ng pagkakaiba, tulad ng maaaring, gagawin, gagawin, gayundin ang pangalawang pangalawang katao (ikaw, ang iyong) sa mga salita ng tagumpay (kumita, bayani , manalo).

Mas kaunting personal na mga panghalip ay nagpapahiwatig ng pagtatangka ng may-akda na ihiwalay ang kanilang mga sarili mula sa kanilang mga salita, habang ang paggamit ng higit pang mga adjectives ay isang pagtatangka upang makagambala mula sa kasinungalingan sa pamamagitan ng isang nakakalungkot na labis na paglalarawan. Mas kaunting mga pang-isahang panghalip na isinama sa mga salita ng pagkakaiba-iba ay nagpapahiwatig ng kakulangan ng katalinuhan at isang positibong self-image, habang ang higit pang pangalawang panghalip na pinagsama sa mga salita ng tagumpay ay nagpapahiwatig ng isang pagtatangka na maging patas na tatanggap. Samakatuwid isinama namin ang mga kumbinasyon ng mga termino sa paghahanap sa aming algorithm.

2. Pagsusuri ng Istruktura

Ang isa pang bahagi ng solusyon ay nasa pag-aaral ng pagkakaiba ng mga salita ng proseso ng pag-iisip, tulad ng dahilan, dahil, alam at nararapat - at nakilala namin ang isang relasyon sa pagitan ng mga salita at kasinungalingan ng istruktura.

Ang mga sinungaling ay hindi maaaring makagawa ng mga mapanlinlang na mga email mula sa aktwal na memory upang maiwasan ang spontaneity upang maiwasan ang pagkakita. Hindi ito nangangahulugan na ang mga sinungaling ay gumagamit ng mas maraming mga salita sa proseso ng pag-unawa kaysa sa mga taong nagsasabi ng katotohanan, ngunit isinama nila ang mga salitang ito nang mas palagi. Halimbawa, malamang na ikinonekta nila ang bawat pangungusap sa susunod - "alam natin na nangyari ito dahil dito, dahil dapat na ito ang kaso". Nakikita ng aming algorithm ang paggamit ng mga salita sa proseso sa mga komunikasyon.

3. Diskarte sa cross-email

Pinag-aralan din namin ang mga paraan kung paano binabago ng isang nagpapadala ng isang email ang kanilang estilo ng wika habang nagpapalit ng maraming mga email sa ibang tao. Ang bahaging ito ng pag-aaral ay nagsiwalat na habang nagpapatuloy ang palitan, mas pinipili ng nagpadala na gamitin ang mga salita na ginagamit ng tagatanggap.

Ang mga salitang ginagamit ay mga salitang nagbibigay ng kontribusyon sa syntax, o istraktura, sa halip ang kahulugan ng isang pangungusap - halimbawa isang, ako, sa. At binago ng mga nagpapadala ang istilo ng wika ng kanilang mga mensahe upang tumugma sa receiver. Bilang resulta, ang aming algorithm ay kinikilala at nangongolekta ng ganitong pagtutugma.

Nakatutuwang mga application

Maaaring gamitin ng mga watchdog ng mga mamimili ang teknolohiyang ito upang magtalaga ng puntos na "posibleng namamalagi" sa mga advertisement ng isang kahina-hinalang kalikasan. Ang mga kompanya ng seguridad at pambansang pwersa ng hangganan ay maaaring gumamit ng algorithm upang masuri ang mga dokumento, tulad ng mga aplikasyon ng visa at mga landing card, upang mas mahusay na masubaybayan ang pagsunod sa mga access at entry na mga alituntunin at regulasyon. Ang mga sekretarya ng mga komiteng pagsusulit sa mas mataas na edukasyon at mga editor ng mga akademikong journal ay maaaring mapabuti ang kanilang mga tool sa pag-proofing para sa awtomatikong pag-check ng mga theses ng mag-aaral at mga akademikong artikulo para sa plagiarism.

Sa katunayan, ang mga potensyal na application ay nagpapatuloy. Maaaring matagumpay na subaybayan ng mga pulitikal na blog ang kanilang mga pakikipag-ugnayan sa social media para sa mga anomalya sa tekstuwal, habang ang dating at pagsusuri ng mga site ay maaaring mag-uri-uri ng mga mensahe na isinumite ng mga gumagamit batay sa kanilang "posibleng namamalagi" na iskor. Ang mga kompanya ng seguro ay maaaring gumawa ng mas mahusay na paggamit ng kanilang oras at mga mapagkukunan na magagamit para sa pag-audit ng claim. Ang mga accountant, tax adviser, at forensic specialists ay maaaring magsiyasat sa mga pahayag sa pananalapi at claim sa buwis at makahanap ng mga mapanlinlang na baril sa paninigarilyo sa pamamagitan ng aming algorithm.

Ang mga tao ay kasindak-sindak sa sinasadya na nakakakita ng panlilinlang. Sa katunayan, ang katumpakan ng tao pagdating sa pagtutuklas ng isang kasinungalingan ay lamang 54%, bahagya mas mahusay kaysa sa pagkakataon. Samantala, ang aming digital na detector na kasinungalingan ay tumpak na 70. Maaari itong magtrabaho upang labanan ang pandaraya saanman ito nangyayari sa nakakompyuter na nilalaman at habang lumalaki ang teknolohiya, ang mga babala ng Pinocchio nito ay maaaring ganap na awtomatiko at ang katumpakan nito ay lalago pa. Tulad ng refinemental ng ilong ni Pinocchio ang kasinungalingan, gayon din ang detektor ng digital na kasinungalingan. Mag-ingat sa Fibbers.

Tungkol sa Ang May-akda

Tom van Laer, Senior Lecturer sa Marketing, City University London

Ang artikulong ito ay orihinal na na-publish sa Ang pag-uusap. Basahin ang ang orihinal na artikulo.

Mga Kaugnay Books

at InnerSelf Market at Amazon