Crean un detector de mentiras para mails o apps de ligue como Tinder

Según las conclusiones de sus investigaciones, el algoritmo avisa al usuario cuando detecta ciertos patrones, como falta de pronombres personales o abundancia de adjetivos como 'brillante' o 'sublime'. Los científicos creen que con más tiempo y con adaptación el algoritmo también puede servir para pillar mentiras en perfiles para ligar.

Porque recibes un correo electrónico. Lo comienzas a leer, pero conforme avanzas hay muchas cosas que te hacen recelar. Leyendo el mensaje crees que su emisor te está mintiendo. Ay, ojalá lo pudieras saber a ciencia cierta o con un alto grado de posibilidades. Bueno, pues eso ya es posible: la propia tecnología te ayuda a ello.

Investigadores de la City University de Londres y de la Universidad de Westminster han desarrollado un algoritmo que puede decir si una persona está mintiendo en un mensaje. ¿Cómo? Analizándolos palabra por palabra.

Para diseñar ese algoritmo, los investigadores analizaron miles de correos electrónicos. En concreto, 8886. De ellos, el 59,5 % de ellos fue considerado como verídicos, el 33,8 % engañosos en algún aspecto y el 6,7 % gravemente engañosos, según explica a TecnoXplora Tom van Laer, uno de los investigadores detrás del proyecto y profesor de ‘marketing’ en la City University de Londres.

Cada correo electrónico tenía una media de cinco oraciones, con unas 20 palabras por cada oración.

Van Laer explica que decidieron crear este algoritmo después de que una empresa contactara con ellos por una sospecha, la de que “un importante porcentaje de sus agentes de ventas estaban mintiendo a sus jefes en sus correos electrónicos”.

Sin embargo, estos no tenían tiempo para investigar cada sospecha, “así que creamos nuestro algoritmo para ayudarles a elegir qué intercambios de correo electrónico investigar en profundidad”. Este profesor añade que el algoritmo ofrece un ‘porcentaje de verdad’ al usuario sobre el mensaje analizado, es decir, qué posibilidades hay de que sea verdadero todo lo que cuenta o haya algún embuste.

Así, de momento el algoritmo solo ha sido testado en un contexto corporativo, de mensajes ‘business-to-business’, es decir, sobre las operaciones comerciales que se realizan dentro de una empresa. La herramienta podría ayudar a detectar ‘phishing’ o estafas en mensajes muy bien elaborados y evitar así fraudes en el entorno digital.

Sin embargo, van Laer cree que adaptándolo y elaborando nuevos estudios se podría llevar a otros contextos, como los perfiles personales en webs y ‘apps’ de citas.

También, a que las compañías ahorren dinero o rechacen hacer negocios con determinadas personas: “Todo el mundo miente y muchas compañías se dan cuenta de que el cliente no siempre lleva la razón. De hecho, los clientes a menudo pueden ser mentirosos, y esto está costando a las compañías mucho dinero.

Nuestro ‘software’ puede ayudar a las compañías a evaluar si sus clientes falsean la verdad a su favor y decidir si quieren continuar haciendo negocios con ellos”, dijo en un comunicado de prensa Ko de Ruyter, profesor de ‘marketing’ y otro de los encargados del estudio.

Según las conclusiones del equipo, en los mensajes analizados y considerados como mentirosos hay menos uso de pronombres personales o posesivos (‘yo’, ‘me’, ‘mío’...) y un uso mayor de adjetivos como ‘brillante’ o ‘sublime’. Al parecer, esto podría deberse a que los emisores del mensaje intentan separarse del contenido lo ‘adornan’ con epítetos innecesarios.

Otras palabras que despertarían los recelos del algoritmo serían adverbios como ‘quizá’ o ‘probablemente’, aunque ‘bastante seguro’ sería también un buen candidado. También, los cambios de tiempos verbales a lo largo del texto o expresiones como “para serte sincero” u “odio decirte”.

Asimismo, los investigadores concluyeron que la persona mentía cuando intentaba copiar la forma de escribir de la receptora del mensaje y unir las oraciones para que quede claro que están conectados entre sí. Por último, concluyeron que “las mujeres son considerablemente menos mentirosas que los hombres”, cuenta van Laer.

En cualquier caso, van Laer también advierte de que hay que seguir mejorando el algoritmo, aunque tienen más posibilidades de acierto que la percepción humana sobre los mismos mensajes: la precisión del bot es del 70 %, mientras que la humana es de tan solo el 54 %. “Intentaremos mejorar su aplicabilidad a otros contextos y su exactitud para detectar mentiras correctamente”.

A la caza del mentiroso

Esta investigación no es la única que intenta que la tecnología ayude a buscar mentirosos o fraudes. Si ya hablamos en una ocasión de un ‘software’ que genera falsos mensajes para concienciar sobre el ‘phishing’ y otras malas hierbas, también hay que comentar que, a finales del año pasado, unos investigadores de la Universidad de Michigan presentaron un ‘software’ para detectar verdades o mentiras en juicios.

Lo ‘alimentaron’ con 120 vídeos de juicios, en los que se analizaban tanto las palabras (interjecciones incluidas) como los gestos; para esto último, desarrollaron un esquema de codificación de nueve movimientos de cabeza, ojos, cejas, boca y manos. Según un comunicado de prensa de la universidad, la precisión de acierto era del 75 %. En cambio, la humana era tan solo del 50 %, un porcentaje muy similar al del estudio británico.

“Las personas son malos detectores de mentiras”, dijo Rada Mihalcea, profesora de ciencias de la computación que dirigió el proyecto.

Como ha quedado comprobado, los algoritmos también quedan por encima de los humanos. Ya solo falta que sean más precisos y podrás respirar con tranquilidad leyendo un correo electrónico… o los mensajes de tu ligue en Tinder.