İsveç'te Çoklu Modlu Makine Öğrenmesiyle Yalan Tespiti: Bir Vaka Çalışması

İsveç'te Çoklu Modlu Makine Öğrenmesiyle Yalan Tespiti

Bu çalışma, ikili etkileşimlerde yalanı tespit etmek için çoklu modlu makine öğrenimi tekniklerinin etkinliğini araştırmaktadır. Hem aldatanın hem de aldatılanın verilerinin entegrasyonuna odaklanılmıştır. Ses ve video verilerini - özellikle Eylem Birimleri ve göz hareketleri bilgisini - tüm modalitenin ve katılımcıların olası kombinasyonlarında karşılaştırıyoruz.

Yeni İsveçli Vaka Çalışması

Veri setimiz, duygusal olarak ilgili konularda gerçek veya yalan senaryolarına katılan İsveçli ana dili konuşucularından yeni toplanmıştır. Analiz için temel oluşturmaktadır. Sonuçlar, konuşma ve yüz bilgisinin tek modlu yaklaşımlardan daha üstün performans sağladığını göstermektedir.

Çift Taraflı Veri Kullanımı

Ayrıca, her iki katılımcının verilerinin de dahil edilmesi, yalan tespiti doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. En iyi performans (%71), her iki modaliteye ve katılımcılara uygulanmış geç birleştirme stratejisi kullanılarak elde edilmiştir.

Psikolojik Teorilerle Uyumlu Sonuçlar

Bu bulgular, ilk etkileşimlerde yüz ve sesli ifadelerin farklı kontrolüne işaret eden psikolojik teorilerle uyumludur. İskandinav bir kohortta gerçekleştirilen bu ilk çalışma, özellikle psikoterapötik ortamlardaki ikili etkileşimlerin gelecekteki araştırmaları için zemin oluşturmaktadır.

Sonuç

Çoklu modlu makine öğrenmesi yaklaşımları, ikili etkileşimlerdeki yalanı tespit etmede önemli bir potansiyele sahiptir. Hem aldatanın hem de aldatılanın verilerinin kullanılması, doğruluk oranlarını önemli ölçüde artırmaktadır. Bu çalışma, psikolojik teorilerle uyumlu sonuçlar sunarak, İskandinav bir vaka üzerinde ilk kez gerçekleştirilmiştir.