Yalan tespiti konusunda yapılan 900 milyon dolarlık yatırım tamamen başarısız oldu

Amerika Birleşik Devletleri'nde 11 Eylül sonrasında TSA tarafından başlatılan SPOT programı, güvenlik görevlilerini beden dili aracılığıyla teröristleri tespit etmek için eğitmek üzere 900 milyon dolar harcadı. Ancak yapılan araştırmalar, bu yöntemin tamamen işe yaramadığını ve basit şanstan daha iyi sonuç vermediğini ortaya koydu.
Yalan tespiti alanında yapılan milyarlarca dolarlık yatırımların ardında yatan teori oldukça makul görünüyordu. Yalan söylemek suçluluk, kaygı ve heyecan gibi yoğun duygular yaratır; bu psikolojik durumlar da mantıksal olarak gözlemlenebilir davranışlar aracılığıyla fiziksel olarak kendini göstermelidir. Fakat onlarca yıl süren titiz araştırmalar bu teorinin tutarlı olmadığını sistematik biçimde kanıtlamıştır. Towson Üniversitesi'nde sorgulamalar uzmanı Jeff Kukucka, bu yaklaşımın tamamen saçma olduğunu açıkça belirtmiş ve en kötüsü, bunu uzun zamandır bildiğimizi vurgulamıştır.
Milyarlarca dolar israf eden SPOT programının başarısızlığı
11 Eylül saldırılarının ardından Amerika Birleşik Devletleri'nde kurulan TSA'nın SPOT (Screening Passengers by Observation Techniques) programı, yalan tespiti konusunda devasa bir kamu fonu israfının sembolü haline gelmiştir. Binlerce güvenlik görevlisi, yolcuların göz kırpmalarını, huzursuzluklarını ve diğer beden dili işaretlerini incelemek üzere eğitilmiştir. Görevlilere 92 farklı işareti izlemeyi öğretilmiş; esnemeden sabit bakışa, ıslık çalmaya kadar her detay kaydedilmiştir. Ancak bu kapsamlı eğitim programı, bilim yöntemlerinin tamamen işe yaramazlığını kanıtlamıştır.
Amsterdam Üniversitesi'nde adli psikoloji uzmanı Bruno Verschuere, bu yaklaşımın saçmalığını vurgulamıştır. Ona göre, kimse birkaç saniye içinde bu kadar çok sinyali değerlendiremez ve güvenilir bir yargıya varamaz. Yalan tespiti konusunda kendini uzman ilan eden eğitmenler, onlarca yıldır kolluk kuvvetlerine belirli işaretlerin aldatmadığını öğretmiştir. Bazıları yalancıyı yanılmaz bir şekilde ele verecek yedi evrensel yüz ifadesinden bahsetmeye kadar gitmiştir. Ancak bu sözde bilimsel yöntemler, vergi mükellefleri tarafından finanse edildiğinde skandal boyutuna ulaşmıştır.
Basit bir yöntem yüzde 79 doğruluk oranına ulaştı
Bu çarpıcı başarısızlık karşısında, Amsterdam'daki LieLab'dan araştırmacılar radikal olarak farklı bir yaklaşımı test etmeye karar vermişlerdir. İzlenecek işaretleri çoğaltmak yerine, tek bir tane önermiştir: anlatının ayrıntı düzeyi. Mantık oldukça açıktır. Gerçeği söyleyen biri, anlattığı olayı gerçekten yaşamıştır ve bu nedenle doğal olarak kesin ve tutarlı ayrıntılar sağlayabilir. Yalancı ise bir ikilemle karşı karşıyadır; çelişkilerden kaçınmak için belirsiz kalmak veya kendi icatlarına yakalanma riskiyle ayrıntılar uydurmak zorundadır.
Bu hipotezi test etmek için araştırmacılar 1.445 katılımcıyı içeren dokuz deney yürütmüştür. Bazı öğrenciler bir dolaptan sınav çalmak zorundayken, diğerleri sadece kampüste dolaşıyordu. Hepsi daha sonra kampüste zaman geçirdiklerini iddia etmek zorunda bırakılmıştır. Yalan tespiti konusunda çalışan katılımcılar ya geleneksel davranışsal işaretleri kullanıyor ya da sadece ayrıntı düzeyine odaklanıyordu. Sonuçlar tartışmasız olmuştur.
Çoklu davranışsal işaretlere dayananlar şanstan ancak biraz daha iyi sonuçlar elde etmiştir. Öte yandan, sadece ayrıntı düzeyini analiz edenler yüzde 59 ile 79 arasında bir doğruluk oranına ulaşmıştır. Bu performans, soruşturmacıların şüphelileri karmaşık sorularla zihinsel olarak aşırı yüklemeye çalıştığı bilimsel olarak doğrulanmış bilişsel modelin performansını bile aşmıştır. Yalan tespiti konusunda bu kadar basit bir yöntemin bu denli etkili olması, araştırmacıları şaşırtmıştır.
Yapay zeka ve gelecek perspektifi
Bu yöntemin zarafeti basitliğinde yatmaktadır. Artık düzinelerce çelişkili işareti ezberlemek gerekmemektedir. Yalan tespiti için tek bir soru yeterlidir: bu anlatı yeterince somut ve doğrulanabilir ayrıntı içeriyor mu? Araştırmacılar şimdi yalan tespiti yöntemlerini yapay zeka algoritmalarına entegre etmeyi düşünmektedir. Hatta yapay zekanın bu özel alanda doğal yeteneklerimizi aşıp aşamayacağını belirlemek için insanlar ve makineler arasında doğrudan bir yarışma düzenlemeyi önermiştir.
Yalan tespiti konusunda yapılan bu araştırmalar, güvenlik ve adalet sistemlerine yeni bir perspektif sunmaktadır. Milyarlarca dolar harcanan beden dili analizi yerine, ayrıntı düzeyine odaklanmanın çok daha etkili olduğu kanıtlanmıştır. Bu bulgular, yalan tespiti alanında devrim niteliğinde bir değişim yaratabilir ve gelecekte güvenlik görevlilerinin eğitim programlarını tamamen yeniden şekillendirebilir.
Sonuç: Basitlik en etkili çözümdür
Ders açıktır: bazen en etkili çözüm aynı zamanda en basit olanıdır. Yalan tespiti konusunda yapılan bu araştırmalar, uzun yıllar boyunca verilen eğitimlerin ve harcanan kaynakların ne kadar yanlış yönlendirildiğini göstermektedir. Göz kırpmalarını sayarak insan ruhunun gizemlerini çözme sözü veren uzmanlardan sakınmak gerekir. Bunun yerine, bilimsel olarak kanıtlanmış ve basit yöntemlere güvenmek daha akılcıdır. Yalan tespiti konusunda gelecek, ayrıntı analizi ve yapay zeka destekli sistemlere doğru ilerlemektedir.
- Popüler Haberler -
Yapay zeka psikiyatristleri neden endişelendiriyor?
Adobe Creative Cloud 2026 güncellemesi video editörleri için devrim niteliğinde özellikleri getiriyor
Razer CEO'su yapay zekanın oyunlarda kabul göreceğine inanıyor
Samsung Galaxy S26 Ultra'nın renkleri belli oldu
Honor Magic8 Pro Air tanıtıldı, iPhone Air'in rakibi geliyor
Uzay aynaları 2026'da geceleri aydınlatmaya başlayacak



