<?xml version="1.0" encoding="windows-1251"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Олдерт</first-name>
    <last-name>Фрай</last-name>
   </author>
   <book-title>Ложь. Три способа выявления. Как читать мысли лжеца. Как обмануть детектор лжи</book-title>
   <annotation>
    <p>Почему люди лгут? Как распознать ложь и обман в поведении и речи человека? Эти фундаментальные вопросы находят свое решение на страницах предлагаемого руководства. Без сомнения, эта книга — самый важный за последние годы вклад в теорию и практику психологии лжи и обмана. Впервые так полно и ясно представлены исследования психологических и физиологических показателей правдивого и лживого поведения и речи, а также — фактология использования метода детекции лжи и обмана с помощью полиграфа («детектора лжи»). Эта книга принесет пользу всем, кто должен знать, говорят ли окружающие правду, и иметь практическое руководство, чтобы обеспечить себе это знание — для социальных и юридических психологов, криминалистов, политических консультантов и адвокатов.</p>
   </annotation>
   <date></date>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FB Editor v2.0</program-used>
   <date value="2010-03-03">03 March 2010</date>
   <id>43C33146-3579-4C80-9796-C4DA3B7B54BC</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0 — создание fb2 из pdf — Bykaed</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Ложь.Три способа выявления.Как читать мысли лжеца. Как обмануть детектор лжи</book-name>
   <publisher>«Прайм-ЕВРОЗНАК» </publisher>
   <city>Санкт-Петербург</city>
   <year>2006</year>
   <isbn>5-93878-278-3 </isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>ФРАЙ Олдерт</p>
   <empty-line/>
   <p>"ЛОЖЬ.</p>
   <p>Три способа выявления.</p>
   <p>Как читать мысли лжеца.</p>
   <p>Как обмануть детектор лжи."</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <p>Олдерт Фрай (р. 1960) занимает должность преподавателя курса прикладной социальной психологии на отделении психологии Университета Портсмута. Им опубликовано большое количество работ, посвященных теме обмана, и в особенности теме взаимосвязи между невербальным поведением и обманом. В недавно проведенных им исследованиях также рассматриваются вопросы содержания речи и обмана. За период своих исследований он получил несколько научных грантов. Его текущая работа, посвященная изучению поведения подозреваемых во время полицейских допросов, финансируется Советом по экономическим и социальным исследованиям, а его исследование взаимосвязи между содержанием речи и обманом также спонсируется Советом по экономическим и социальным исследованиям и Трестом Леверхульме. Олдерт Фрай получил признание судебных органов в качестве Свидетеля судебной экспертизы.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Выражаю свою признательность профессору Тони Гейлу, профессору Гюнтеру Кёнкену, профессору Рэю Буллу и Саманте Манн за их полезные комментарии к предварительным вариантам этой книги.</p>
   <p>Я также хотел бы поблагодарить те организации, которые финансировали мои многолетние исследования, и в частности Голландскую организацию научных исследований (NWO), Министерство юстиции Голландии, Трест Леверхульме, Совет по экономическим и социальным исследованиям, а также Университет Портсмута. Без этой финансовой поддержки я не смог бы довести до конца мои исследования и не написал бы этой книги. В значительной части моих исследований принимали участие офицеры полиции. Я высоко ценю их готовность участвовать в этой работе и хотел бы поблагодарить различные полицейские управления в Великобритании и Нидерландах за разрешение привлечь к этой работе своих сотрудников. Наконец, я благодарен издательству «John Wiley &amp; Sons» за предоставленную мне возможность опубликовать эту книгу.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие</p>
   </title>
   <p>В 1997 году Джонатан Эйткен, представлявший в то время британскую Консервативную партию, был обвинен британской газетой «Гардиан», а также телекомпанией «Гранада Телевижн» в том, что в 1993 году, находясь в должности министра обороны, он останавливался в парижском отеле «Риц» на средства бизнесмена из Саудовской Аравии. Эйткен отверг эти обвинения и подал в суд на «Гардиан» и «Гранада Телевижн» за клевету. Действительно ли обвинение было ложным, или же лгал сам Эйткен?</p>
   <p>В принципе, существует три способа распознавания лжи. Первый из них состоит в наблюдении за невербальным поведением людей (их телодвижениями, наличием или отсутствием улыбки, отведением взгляда, высотой голоса, скоростью речи, заиканием и т. д.). Второй способ заключается в анализе содержания речи, иными словами, в анализе того, что было сказано. Третий способ представляет собой исследование физиологических реакций (кровяного давления, частоты пульса, потливости ладоней и т. д.).</p>
   <p>В этой книге описаны все три аспекта распознавания лжи. В частности, особое внимание уделено в ней двум вопросам. Во-первых, наблюдаются ли систематические различия между индивидуумами, сообщающими достоверные и ложные сведения, в отношении их невербального поведения, содержания речи и психологических реакций? И во-вторых, в какой степени наблюдатели способны распознавать обман, когда они анализируют индивидуальные формы невербального поведения, содержание речи и психологические реакции?</p>
   <p>Первая часть этой книги сосредоточена на взаимосвязи между невербальным поведением и обманом. В главе 2 будут рассмотрены типичные формы невербального поведения, демонстрируемые лжецами. Здесь также будет обсуждаться пример того, как подозреваемый, впоследствии обвиненный в убийстве на основании вещественных доказательств, вел себя на полицейских допросах, во время которых он отрицал свою причастность к преступлению. Материалы данной главы продемонстрируют тот факт, что взаимосвязь между обманом и невербальным поведением носит сложный характер, поскольку различные типы людей демонстрируют различные формы поведения, когда они лгут. Более того, поведение лжеца зависит от ситуации, в которой ложь имеет место. В главе 3 обсуждается, насколько точны наблюдения неподготовленных непрофессионалов и профессиональных следователей (в частности, офицеров полиции и таможни) с точки зрения распознавания лжи при оценке поведения людей. Способности людей к распознаванию обмана при оценке индивидуального поведения в целом невысоки, кроме того, существует ряд заблуждений, распространенных как среди неподготовленных людей, так и профессионалов, касающихся того, как обычно ведут себя лжецы.</p>
   <p>Вторая часть этой книги сосредоточена на том, что именно говорят лжецы. Ранние исследования этого вопроса не были достаточно систематическими, однако в ходе них удалось пролить свет на вербальные индикаторы обмана. Эти ранние исследования рассматриваются в главе 4. Систематические исследования взаимосвязи между обманом и вербальным поведением являются относительно новой областью, начало которой было положено около десяти лет назад.</p>
   <p>Немецкий судебный психолог Удо Ундойч (Udo Undeutsch) описал несколько содержательных критериев, позволяющих оценивать достоверность утверждений лиц, согласно их заявлениям, явившихся жертвами сексуального насилия. Метод оценки достоверности письменных утверждений — «Оценка валидности утверждений» (Statement Validity Assessment, ОВУ) — был разработан прежде всего на основе работ Ундойча. На сегодняшний день этот метод является наиболее широко используемым инструментом оценки устных высказываний. Результаты оценки методом ОВУ принимаются в качестве свидетельств в ряде судов США, а также судами таких западноевропейских стран, как Германия и Нидерланды. Метод ОВУ будет описан в главе 5. Исследования показывают, что оценки методом ОВУ представляют собой полезный инструмент, позволяющий проводить различение между лицами, сообщающими правду и ложь.</p>
   <p>Однако его результаты не настолько точны, как хотелось бы. Результатом попыток усовершенствования этого метода явился предложенный недавно альтернативный метод, названный «Мониторинг реальности». Этот новый метод обсуждается в главе 6.</p>
   <p>В заключительной части этой книги рассматриваются физиологические реакции на обман. Исторически сложилось представление о том, что ложь сопровождается особой физиологической активностью организма лжеца, и было разработано несколько методов измерения физиологических реакций. Этот современный метод анализа физиологической деятельности организма лжецов с использованием полиграфа, известного также как детектор лжи (хотя это название вводит в заблуждение, о чем будет говориться в главе 7).</p>
   <p>Использование полиграфа широко распространено в ряде стран, включая США и Израиль. Результаты тестирования на полиграфе были приняты в качестве свидетельств в нескольких американских судебных процессах. В странах Западной Европы к тестированию на полиграфе относятся более скептически. Принципы работы полиграфа и точность тестирования этим методом при распознавании обмана будут обсуждаться в главе 7. Обзор научной литературы, представленный в этой главе, показывает, что ложь действительно можно выявить с помощью тестирования на полиграфе, однако его показания не настолько точны, как люди склонны полагать.</p>
   <p>Результаты анализа вербального поведения и физиологических реакций иногда принимаются в качестве свидетельств в суде; анализ невербального поведения никогда не предъявляется на судебных процессах, поскольку интерпретация невербального поведения является сложным, а потому не всегда надежным методом. Несмотря на отсутствие официального признания результатов анализа невербального поведения, взаимосвязь между невербальным поведением и обманом будет подробно рассматриваться в этой книге. Одна из причин такого внимания состоит в том, что наблюдатели имеют больше возможностей для анализа невербального поведения, чем для анализа вербального поведения и физиологических реакций. Для анализа вербального поведения и физиологических реакций необходимо, чтобы индивидуум, подозреваемый во лжи, что-то сказал.</p>
   <p>Однако вербальные реакции не требуются для анализа невербального поведения индивидуума, и такой анализ может быть проведен, даже если индивидуум решает не произносить ни слова.</p>
   <p>Во-вторых, в отличие от анализа вербального поведения и физиологических реакций, анализ невербального поведения может проводиться непосредственно на месте и не требует какого-либо оборудования. Исследования вербального поведения требуют письменных стенографических протоколов высказываний индивидуума, а физиологические реакции могут изучаться только с применением технического оборудования. Из этого следует, что анализ вербального поведения и физиологических реакций невозможен в ситуациях, в которых требуется непосредственное наблюдение, что имеет место в большинстве случаев. Очевидно, что родители никогда не попросят своего ребенка пройти тест на полиграфе для того, чтобы выяснить, а не курит ли он тайно от них. Аналогично, таможенный офицер не будет записывать свои разговоры с клиентами и на основании этих разговоров решать, следует ли ему проводить осмотр их багажа. Таким образом, в большинстве ситуаций наблюдатели вынуждены полагаться на анализ невербального поведения, пытаясь определить, лжет человек или говорит правду. Поэтому понимание характера взаимосвязей между невербальным поведением и обманом представляется особенно полезным.</p>
   <p>В заключительной главе этой книги, главе 8, приводится краткий обзор темы психологии лжи и распознавания обмана. Надеюсь, что эта глава послужит в качестве руководства для тех, кто хотел бы усовершенствовать свои навыки в распознавании лжи. Однако здесь следует сделать предупреждение. Распознавание лжи — это нелегкая задача. Поэтому прочтения книги может быть недостаточно для усовершенствования ваших навыков по разоблачению лжецов. Скорее эта книга преследует цель расширить ваши знания, касающиеся обмана, что поможет вам при его распознавании.</p>
   <p>Прежде чем мы перейдем к обсуждению невербального и вербального поведения, а также физиологических аспектов обмана и его распознавания, читателю будет предложена общая информация, касающаяся психолбгии лжи.</p>
   <p><emphasis>Олдерт Фрай</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть I. Невербальное поведение и ложь</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 1. Социальная психология лжи и распознавания обмана</p>
    </title>
    <p>Обман окружающих людей является неотъемлемой составляющей повседневных социальных взаимодействий. Человек может говорить, что ему нравятся преподнесенные на день рождения подарки, хотя в действительности они не представляют для него никакой ценности; хозяйку награждают комплиментами за ее умение готовить, хотя приготовленные ею блюда вовсе не так уж хороши; сидящий у телевизора школьник отвечает отцу, что он уже сделал уроки; неверный муж отрицает свою связь с другой женщиной; контрабандист заявляет на таможне, что не провозит товаров, подлежащих таможенной декларации; а убийца упорно отрицает факт, что совершил преступление. Это всего лишь несколько примеров из практически бесконечного числа ситуаций, являющихся источниками возможного обмана. Как показывают исследования, ложь — это обычное явление повседневной жизни. Ежедневно мы неоднократно пытаемся провести других людей, и зачастую нам самим приходится пытаться выяснить, не обманывают ли они нас. Иногда обман имеет весьма серьезные последствия. Мир был бы сегодня совершенно иным, если бы люди полностью представляли себе истинные намерения Гитлера перед Второй мировой войной.</p>
    <p>Однако, несмотря на тот факт, что мы ежедневно сталкиваемся с обманом и что обман может порой приводить к трагическим последствиям, люди имеют массу ошибочных представлений о том, как лжецы преподносят свою ложь и как эту ложь можно распознать. Цель этой книги — помочь читателю выработать более глубокое понимание феномена обмана. В этой книге мы рассмотрим, как лжец преподносит себя и как работает детектор лжи. Но прежде чем рассматривать эти вопросы, читателю будет предложена общая информация, касающаяся обмана: почему люди далеко не всегда могут распознать обмана, определение обмана, а также как часто люди лгут, почему они лгут, о различных типах лжи и о категориях людей, наиболее часто прибегающих к обману. В этой главе мы поставим под сомнение стереотипное представление о том, что «лгать — это плохо». Как мы продемонстрируем, ложь является важным аспектом социальных взаимоотношений, и мы часто предпочитаем общество людей, которые лгут регулярно.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Бедные детекторы лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Что вы бы ответили, если бы вам задали два вопроса: «Хорошо ли вы умеете лгать?» и «Хорошо ли вы умеете распознавать ложь?» Вероятно, вы бы ответили, что вы не такой уж хороший лжец, но что вы, как правило, замечаете, когда кто-то пытается обмануть вас. Данная книга покажет вам, что верно скорее обратное. В целом люди — довольно хорошие обманщики, но не слишком хорошие разоблачители обмана.</p>
    <p>Одна из причин, по которой людям не удается распознавать обман, заключается в том, что они не располагают достаточными знаниями о том, как застигнуть обманщика врасплох. Однако это не единственная причина. Ложь также часто остается нераскрытой, потому что наблюдатель не заинтересован в разоблачении лжеца. Третья причина состоит в том, что некоторые люди являются очень искусными лжецами, так что их ложь очень трудно разоблачить.</p>
    <p>Что касается мотивации, то порой ложь остается нераскрытой, потому что наблюдатели не хотят разоблачать эту ложь и потому что отнюдь не в их интересах узнать правду. Людям, как правило, нравятся комплименты в их адрес, касающиеся их фигуры, прически, манеры одеваться, достижений и прочего. Так стоит ли утруждать себя выяснением того, думает ли на самом деле человек то, что он говорит, отпуская свои комплименты? Супруги далеко не всегда хотят выяснять, а не завели ли их партнеры связь на стороне, по этой самой причине. Заявив своей неверной жене, что знает о ее любовнике, муж может поставить ее в ситуацию, в которой она вынуждена будет выбирать между ним и другим мужчиной, что, вероятно, может привести к разводу, которого он бы вовсе не хотел. Короче, сообщение о том, что он обнаружил, может иметь для него нежелательные последствия, и, осознавая это, он может решить не вдаваться в этот вопрос.</p>
    <p>Иногда люди не хотят распознавать ложь, поскольку не знают, что бы они сделали, если бы узнали правду. Например, в большинстве случаев гости не хотят выяснять, действительно ли хозяину понравились их подарки, из-за дилеммы, что делать в том случае, если подарки оказались нежеланными. По той же причине остаются нераскрытыми и значительно более серьезные проявления лжи. Многие дети курят, несмотря на тот факт, что родители запрещают им курить. Их курение часто остается незамеченным, потому что родители не пытаются выяснить, курят ли они. Как только они обнаружат, что их ребенок курит, им придется принять какие-то меры. Но что они могут сделать? Многие родители не представляют себе, что делать в такой ситуации, а потому предпочитают оставаться в неведении. А предположим, что жена в приведенном выше примере решит не уходить от своего мужа. Что ему делать в этом случае? Адекватным шагом, было бы, пожалуй, самому уйти от нее, но по тем или иным причинам он может вовсе не хотеть этого.</p>
    <p>Личный секретарь президента Клинтона Бэтти Карри пыталась избежать выяснения характера отношений между Клинтоном и Моникой Левински. Как-то раз Левински сказала (самой Карри) о себе и президенте: «До тех пор, пока нас никто не видел вместе, а нас никто вместе не видел, ничего не было». На что миссис Карри ответила: «Не хочу этого слышать. Ничего больше не говорите. Я ничего больше не хочу слышать». Действительно, трудно понять, в чем ей польза от подобного знания, и, вероятно, именно поэтому миссис Карри предпочла остаться в неведении.</p>
    <p>Джордж Стефанопопулос, когда-то бывший политическим советником президента Клинтона, был заклеймен как лицемер журналистами, полагающими, что он должен был знать о связи Клинтона и Левински. Стефанопопулос на это сказал, что он не особенно влезал в эти дела, потому что не хотел знать правду.</p>
    <p>После того как разразился скандал с Левински, президент Клинтон объявил своим ассистентам в Белом доме, что не имел сексуальных отношений с Моникой Левински. Эрскин Боулс, заведующий персоналом Белого дома, был готов поверить ему. Вот как он описывает этот момент верховному судье: «Я могу сказать лишь то, что этот парень, на которого я работал, посмотрел мне в глаза и сказал, что не имел с ней сексуальных отношений. И если бы я не поверил ему, мне пришлось бы покинуть свой пост. Поэтому я ему поверил».</p>
    <p>Экман (Ekman, 1992, 1993) предположил, что бывший британский премьер-министр Чемберлен не хотел знать правду, когда 15 сентября 1938 года он вел переговоры с Гитлером с целью предотвращения Второй мировой войны. Гитлер намеревался начать вторжение в Чехословакию, но его армия еще не была в состоянии полной боевой готовности. Если бы он мог помешать чехам мобилизовать свою армию, к весне еге собственные войска могли бы быть подготовлены ко внезапному нападению в течение двух недель. Поэтому Гитлер скрыл свои истинные намерения при встрече с Чемберленом и заверил того, что не будет нападать на Чехословакию при условии, что чехи не будут производить мобилизацию в армию.</p>
    <p>Чемберлен не обнаружил лжи Гитлера и попытался убедить чехов не проводить мобилизацию до тех пор, пока продолжаются переговоры с Гитлером. После встречи с Гитлером Чемберлен написал в письме к сестре: «Несмотря на всю решимость и безжалостность, которую я видел в его лице, у меня сложилось впечатление, что я имею дело с человеком, на которого можно положиться, если он дал слово» (Ekman, 1992, р. 15–16). В парламенте Чемберлен сказал, что убежден в том, что Гитлер не пытался обмануть его. Таким образом, по-видимому, Чемберлен действительно доверял Гитлеру. По мнению Экмана, Чемберлен доверял Гитлеру потому, что у него не было другого выхода. Если бы он признал, что Гитлер скрывает свои планы, ему также пришлось бы признать, что его политика примирения провалилась и что обстоятельства поставили Европу и Великобританию под реальную угрозу.</p>
    <p>Иногда ситуация бывает и иной. Потенциальный покупатель хочет знать, действительно ли подержанная машина настолько хороша, как ее расхваливает торговый представитель; работодатель хочет знать, действительно ли кандидат настолько профессионально подготовлен, как он заявляет; таможенный офицер хочет знать, действительно ли туристу нечего занести в декларацию; а полицейский хочет знать, действительно ли подозреваемый говорит правду, утверждая, что он невиновен. Исследования показывают, что даже профессиональные разоблачители лжи, такие как таможенные офицеры и полицейские, часто ошибаются при распознавании лжи, что и их способности к этому не превосходят способностей простых граждан. Однако литература, используемая полицейскими, свидетельствует о поразительной уверенности полиции в своем умении распознавать ложь, а иногда и содержит подробные описания того, как якобы преподносят себя лжецы. Эта литература нередко также свидетельствует о недостатке исследований, посвященных феномену обмана.</p>
    <p>Иллюстрацией тому послужат следующие три примера. Горячие дебаты по поводу использования полиграфа в качестве детектора лжи будут рассмотрены нами далее. Вера в надежность полиграфа среди профессионалов сильна. Так, например, Чарльз Хонтс, американский профессор психологии и ведущий специалист в области использования полиграфа, недавно заявил: «Я протестировал много психопатов и убийц, и когда они лгали, то всегда увиливали от прохождения теста» (Honts, цит. по: Sleek, 1998, р. 30). Однако твердая вера в надежность полиграфа может быть подвергнута сомнению на основе анализа литературы, посвященной исследованиям использования полиграфа.</p>
    <p>Инбау, Рид и Бакли (Inbau, Reid &amp; Buckley, 1986) написали широко используемое руководство, посвященное тактикам и техникам допроса. Они также утверждают, что их книга проливает свет на то, как обычно ведут себя подозреваемые, когда лгут. По мнению Инбау и его коллег, поведенческие сигналы обмана включают следующие формы поведения: человек меняет позу, отводит взгляд, занимается самоманипуляциями (поглаживает затылок, касается носа, поправляет или приглаживает волосы, дергает за нитки на одежде и т. д.), закрывает рукой рот или глаза во время говорения, прячет руки (садясь на них) или ноги (убирая их под стул). В частности, представление о том, что лжецы часто закрывают рукой рот или глаза, нередко упоминается в полицейской литературе (Brougham, 1992; Kuhlamn, 1980; Walkley, 1985; Walters, 1996; Waltman, 1983). Однако этот поведенческий сигнал обмана, как и другие поведенческие сигналы, упоминаемые Инбау, не считается признаком лжи, по данным литературы, касающейся взаимосвязи между невербальным поведением и обманом.</p>
    <p>С другой стороны, бывший начальник Управления голландской полиции Блаау выразил мнение, что валидных невербальных сигналов обмана практически не существует, а потому поведенческие сигналы не должны приниматься во внимание. Такой взгляд, вероятно, являлся уместным в 1971 году, когда Блаау опубликовал свою статью, но сегодня мы имеем значительно больше информации для обсуждения вопроса взаимосвязи невербального поведения и обмана благодаря исследованиям, проведенным за последние 25 лет.</p>
    <p>Тем не менее мы не всегда должны винить себя за неточные суждения при попытке распознать ложь. Иногда ложь не распознается потому что она нераспознаваема, — то есть в случаях, когда лжец не выдает никакой информации. Это особенно часто касается тех категорий лжецов, для которых с когнитивной точки зрения лгать не составляет труда и которые не испытывают никаких эмоций, когда лгут. Такие люди — очень хорошие лжецы, и их ложь крайне трудно, если вообще возможно, распознать, о чем мы будем говорить на протяжении всей книги.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Определение обмана</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Обман может быть определен различными способами. Одним из самых замечательных является, вероятно, определение Митчелла (Mitchell, 1986). Он определяет обман как «ложную коммуникацию, предположительно приносящую пользу коммуникатору». Определение Митчелла предполагает, что не только люди, но и животные, и даже растения, могут лгать. Некоторые психологии, в частности Бонд и Робинсон (Bond &amp; Robinson, 1988), с этим согласны. Они описывают, как орхидеи (Ophrysspeculum) завлекают самцов ос путем иллюзии сексуального контакта. Орхидея распространяет запах, имитирующий половые феромоны насекомых, который привлекает и возбуждает самцов ос. Самцы приближаются к центру цветка, потому что он напоминает самку осы. В центре цветка самец обнаруживает толстые длинные волоски, напоминающие пух, растущий на брюшке самки. Самцу кажется, что он нашел сексуального партнера, и происходит псевдосовокупление.</p>
    <p>Затем оса перелетает к другому цветку, производя таким образом перекрестное опыление.</p>
    <p>Определение Митчелла спорно, но не в силу предположения о том, что другие существа, кроме человека, способны на ложь в той форме, в которой она нам известна. Де Вааль (DeWaal), согласно описанию в книге Бонда и Робинсона, приводит ряд примеров изощренного обмана в животном мире, включая случаи блефа со стороны шимпанзе. Самцы шимпанзе используют взаимный показной обман при определении того, кто из двух самцов сильнее. Некоторые шимпанзе во время таких демонстраций непроизвольно обнажают зубы, что является признаком страха. Очевидно, что обнажение зубов выдавало бы притворство шимпанзе, если бы эти сигналы были внешне наблюдаемыми. Поэтому шимпанзе стараются повернуться спиной к сопернику, перед тем как обнажить зубы, и продолжают свой блеф, когда это проявление ослабевает. Однажды Де Вааль даже наблюдал, как шимпанзе быстро натянул пальцами губы обратно поверх зубов. Определение Митчелла спорно, поскольку оно предполагает, что бессознательное и непреднамеренное введение в заблуждение других также следует классифицировать как обман.</p>
    <p>Продавец, который не был проинформирован своим шефом о том, что цены снижены, и потому запросил слишком большую сумму, согласно определению Митчелла, является лжецом. Многие люди не согласны с этим и считают, что обман представляет собой акт преднамеренного уклонения от сообщения истины. Поэтому вслед за Крауссом (Krauss, 1981) многие исследователи определяют обман как «акт, преследующий цель сформировать у другого лица убеждение или понимание, которое сам лжец считает ошибочным».</p>
    <p>Ложь является преднамеренным актом. Человек, не сообщающий истину по ошибке, не лжет. Женщина, ошибочно полагающая, что в детстве она подверглась сексуальному насилию, а потому заявившая об этом в полицию, сообщает ложные сведения, однако она не лжет.</p>
    <p>Заявления мужчины, страдающего шизофренией и считающего себя Наполеоном, не являются ложью. То, что его заявления не соответствуют действительности, очевидно, однако сам он верит своим рассказам и не имеет намерения обмануть других людей.</p>
    <p>Согласно этому определению, саркастические замечания также не являются ложью. Действительно, человек, намеренно делающий саркастическое замечание, не сообщает истины, но такая форма ложного высказывания не преследует цель сформировать ложное убеждение у другого человека. Напротив, обманщик хочет, чтобы его обман был раскрыт, и пытается продемонстрировать другим факт обмана либо выражением лица, либо изменением тона голоса (Zuckerman, DeFrank, Hall, Larrance &amp; Rosenthal, 1979).</p>
    <p>Ложь не обязательно предполагает использование слов. Спортсмен, притворяющийся, что получил травму ноги после неудачного выступления, лжет без использования слов. Лгать также можно путем сокрытия информации, хотя повторяем, это должно быть сделано намеренно. Человек, забывающий сообщить некую информацию по ошибке, не лжет. Налогоплательщики, намеренно не сообщающие о той или иной статье дохода, лгут, тогда как тех, кто (по той или иной причине) просто забывает указать эту информацию, нельзя назвать лжецами. Мужчина, рассказывающий своей жене о том, кто присутствовал на званом вечере, но случайно забывший назвать свою секретаршу, не лжет. Однако это будет ложью, если он намеренно не упомянет ее имя.</p>
    <p>На мой взгляд, определение Краусса нельзя считать вполне удовлетворительным. Оно игнорирует один важный аспект обмана, на который обращает внимание Экман (1992). Экман утверждает, что люди лгут только в том случае, если они не информируют окружающих заранее о своем намерении солгать. Поэтому фокусники не лгут во время своих представлений, поскольку зрители ожидают, что будут обмануты. В связи с этим Экман определяет обман как «намеренное решение ввести в заблуждение того, кому адресована информация, без какого-либо предупреждения о своем намерении сделать это».</p>
    <p>Определение Экмана, с моей точки зрения, также не является полным. Лжецам иногда не удается ввести в заблуждение объектов своего воздействия, несмотря на очевидное намерение сделать это. Например, объект может знать, что информация, в которую лжец хочет заставить его поверить, не соответствует действительности. В этих случаях попытки обмана терпят неудачу, однако такие неудачные попытки также следует классифицировать как ложь. Поэтому я предпочитаю определять обман как «успешную или безуспешную намеренную попытку, совершаемую без предупреждения, сформировать у другого человека убеждение, которое коммуникатор считает неверным».</p>
    <p>Люди иногда сами дурачат себя, и этот процесс носит название самообмана. Провалившись на экзамене, студенты часто заставляют самих себя поверить в то, что у них не было достаточной мотивации, чтобы заставить себя повторить материал перед экзаменом, вместо признания того факта, что они недостаточно хорошо понимают данный предмет. Самообман имеет как положительные, так и отрицательные стороны (Lewis, 1993). Люди могут игнорировать или отрицать серьезность определенных соматических симптомов, таких как опухоль груди или острая боль в грудной клетке во время физических нагрузок. Это может представлять угрозу их жизни. С другой стороны, самообман может служить во спасение собственной самооценки. Будучи отвергнутым на свидании, человек может убеждать себя, что он сам не слишком заинтересован в том, чтобы встречаться с этим партнером, вместо признания того, что показался партнеру неинтересным. Согласно моему определению, акт обмана предполагает участие как минимум двух людей. Это определение исключает самообман, который поэтому не будет далее обсуждаться в этой книге.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Почему люди лгут?</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Наиболее исчерпывающим проведенным на сегодняшний день анализом данных, посвященных обману в естественной обстановке, является работа Беллы Де Пауло и ее коллег (DePaulo &amp; Bell, 1996; DePaulo &amp; Kashy, 1998; DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996; Kashy &amp; DePaulo, 1996). Они просили участников своих исследований (студентов американского колледжа и членов студенческой общины) вести дневник в течение семи дней и записывать все свои социальные взаимодействия и все случаи лжи, которую они сообщали в ходе этих взаимодействий. Социальное взаимодействие определялось как общение с другим человеком, длящееся 10 минут или более. Короткие сигналы, такие как пожелания доброго утра, игнорировались. Исследование показало, что ложь является заурядным повседневным событием. В среднем участники лгали по два раза в день, то есть в каждом четвертом взаимодействии с другими людьми. Из всех людей, с кем они взаимодействовали на протяжении всей недели, они солгали 34 %. Некоторым людям, с которыми они взаимодействовали, они лгали особенно часто. Людям, с которыми участники чувствовали эмоциональную близость, они лгали реже. Кроме того, они лгали в каждом десятом социальном взаимодействии со своими супругами. Участники сообщали, что в целом они не чувствовали дискомфорта, когда лгали, и в большинстве случаев их ложь была успешной. Только в 18 % случаев их ложь была обнаружена другими. Однако участники чувствовали себя относительно некомфортно, когда лгали людям, с которыми ощущали эмоциональную близость, кроме того, их ложь чаще разоблачалась теми, с кем они были эмоционально близки.</p>
    <p>Хотя люди склонны реже лгать своим близким, существуют два исключения. Во-первых, люди относительно часто лгут своим интимным партнерам, не являющимся их супругами (в каждом третьем социальном взаимодействии). Одно из возможных объяснений состоит в том, что люди не уверены, что их «истинное я» достойно любви в такой степени, чтобы привлечь и удержать партнеров, а потому они преподносят им себя такими, какими они хотели бы являться, а не такими, какими они фактически являются (DePaulo &amp; Kashy, 1998). Во-вторых, студенты часто лгут своим матерям (почти в половине разговоров с ними). Возможное объяснение этого факта состоит в том, что они все еще зависят от своих матерей (например, в финансовом отношении), и им иногда приходится лгать, чтобы обеспечить себе средства к жизни. Так, например, одна студентка солгала по поводу суммы, которую заплатила за пишущую машинку, чтобы родители прислали ей больше денег (Kashy &amp; DePaulo, 1996).</p>
    <p>Другое объяснение состоит в том, что для них все еще не безразлично, что мать подумает о них. Например, один студент сказал своей матери, что не пьет пиво в колледже (DePaulo, Kashy, Kirendol, Wyer &amp; Epstein, 1996).</p>
    <p>To, как часто люди лгут, также зависит от ситуации. Робинсон, Шеферд и Хейвуд (Robinson, Shepherd &amp; Hey wood, 1998) провели интервью с выпускниками университетов, 83 % из которых сообщили, что они готовы солгать для того, чтобы получить работу. Они говорили, что плохо лгать своим лучшим друзьям, но не потенциальным работодателям. Студенты считали, что нет ничего плохого во лжи, если это обеспечивает устройство на работу, и считали, что работодатели будут ожидать от них преувеличений своих положительных качеств при подаче заявлений на рабочие места. Участники исследования, проведенного Роваттом, Каннингхэмом и Друэном (Rowatt, Cunningham &amp; Druen, 1998), признали свою готовность сказать по крайней мере одно лживое утверждение на первом свидании.</p>
    <p>Люди лгут по различным причинам. Во-первых, они делают это для того, чтобы произвести на других положительное впечатление или защитить себя от чувства неловкости и неодобрения окружающих. Одна девушка, участвовавшая в исследовании Де Пауло, написала в своем дневнике, что сказала своей подруге, будто все еще увлечена одним юношей, хотя уже была уверена в том, что это не так.</p>
    <p>Ей было стыдно за то, что он утратил интерес к ней, и она не осмелилась сказать об этом своей подруге. Когда президент Клинтон в первый раз признался на телевидении американскому народу, что имел «неподобающие отношения» с Моникой Левински, первой причиной введения их в заблуждение, которую он назвал, было «желание защитить себя от стыда за свое поведение».</p>
    <p>Во-вторых, люди лгут для того, чтобы получить преимущество.</p>
    <p>Например, кандидат может преувеличить размеры своего заработка на предыдущей работе во время отборочного интервью, чтобы обеспечить себе более высокое жалованье на следующей работе.</p>
    <p>В-третьих, люди лгут, чтобы избежать наказания. К примеру, ребенок может не рассказать своим родителям, что взял печенье, чтобы не подвергнуться наказанию. Все приведенные выше примеры являются примерами самоориентированной лжи (ориентированной на себя), направленной на то, чтобы представить лжеца в более положительном свете или получить преимущество. Анализ дневников, проведенный Де Пауло, показал, что приблизительно в половине случаев ложь, к которой прибегают люди, является самоориентированной.</p>
    <p>Кроме того, люди лгут, чтобы представить других в более выгодном свете, или сообщают ложь, стремясь помочь другим. Например, школьница говорит учителю, что ее подруга больна, хотя она знает, что та прогуливает школу. Девушка из исследования Де Пауло сказала подруге, что та (подруга) скоро встретит нового юношу. Она сказала это, чтобы укрепить ее самооценку после того, как ее бросил предыдущий партнер. Это примеры лжи, ориентированной на других. Около 25 % всей сообщаемой людьми лжи подпадает под эту категорию (DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996). Достаточно большая доля лжи, ориентированной на других, говорится людям, с которым лжец чувствует свою близость. Этот факт также был выявлен в ходе эксперимента, проведенного Беллом и Де Пауло (Bell &amp; DePaulo, 1996), участники которого обсуждали картины, написанные студентами с факультета искусств, одни из которых им нравились, а другие — нет. Результаты показали, что участники разговаривали более дружелюбно, но и более неискренне со студентами, которые им нравились, чем с остальными, делая особенно много лестных замечаний понравившимся им студентам.</p>
    <p>В-пятых, люди прибегают к тому, что я называю «социальной ложью». Они лгут ради сохранения социальных отношений. Общение между людьми стало бы дискомфортным и неоправданно жестоким, а фундамент социальных взаимодействий легко мог бы оказаться разрушен, если бы люди все время говорили друг другу правду. Для того чтобы поддерживать адекватные взаимоотношения с коллегами, лучше сказать, что вы заняты, когда они приглашают вас на обед, чем сказать, что они вам не нравятся, а потому вы не хотите обедать с ними. Аналогичным образом, муж поступит мудро, если воздержится от откровенной критики нового платья, купленного женой, особенно если знает, что она купила его на распродаже и не может вернуть его в магазин. Если люди будут время от времени делать ДРуг другу комплименты, социальным взаимоотношениям это пойдет лишь на пользу. Большинство людей с благодарностью оценит положительные отзывы окружающих о своей новой прическе.</p>
    <p>Таким образом, неискренние, но лестные замечания могут способствовать развитию взаимоотношений. Социальная ложь служит как собственным интересам лжеца, так и интересам других. Например, лжец может быть доволен собой, если ему удалось угодить другим людям, или же он может солгать, чтобы избежать неприятной ситуации или обсуждения. Анализ дневников, проведенный Де Пауло, показал, что 25 % сообщаемой людьми лжи служит как их собственным интересам, так и интересам других людей.</p>
    <p>Другой метод исследования лжи, сообщаемой людьми в условиях повседневной жизни, содержит просьбу описать последний случай, когда они говорили ложь. Этот метод, недавно использованный Бэкбаером и Сисверда (Backbier &amp; Sieswerda, 1997), привел к результатам, аналогичным полученным Де Пауло и ее коллегами. Большинство случаев лжи, о которой сообщили участники, относилось к самоориентированной лжи (69 %), и большая часть лжи говорилась собственной матери (29 %). В большинстве случаев (80 %) ложь осталась нераскрытой.</p>
    <p>Если спросить людей, как часто они лгут, осознают ли они тот факт, что лгут практически ежедневно? Мои собственные исследования (Vrij, 1997а, Ь) показали, что это так. Участников просили указать в опроснике, сколько раз в неделю, с их точки зрения, они лгут на работе, какой процент этой лжи является самоориентированной и какой — ориентированной на других, насколько дискомфортно в целом они чувствуют себя, когда лгут, и как часто ложь остается нераскрытой. Большая часть результатов оказалась аналогичной полученным Де Пауло. Участники считали, что они лгут в среднем полтора раза в день, что при этом они не испытывают дискомфорта и что, по их оценкам, около 75 % их собственной лжи остается нераскрытой. Единственное отличие от результатов исследования Де Пауло было связано с процентным соотношением самоориентированной и ориентированной на других лжи. Участники моего исследования считали свою ложь в большинстве случаев ориентированной на других, тогда как Де Пауло обнаружила, что большая часть лжи является самоориентированной. Существуют два возможных объяснения того, почему люди склонны недооценивать количество сообщаемой ими самоориентированной лжи. Возможно, что люди либо не хотят, либо не готовы признать, что они часто прибегают к самоориентированной лжи. С другой стороны, возможно, что люди не осознают того, как часто они используют самоориентированную ложь.</p>
    <p>Возможно, люди считают, что они не должны говорить самоориентированную ложь, а потому не хотят думать о ней и пытаются забыть инциденты, в которых они сообщали такую ложь.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Различные типы лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Помимо различий между самоориентированной ложью и ложью, ориентированной на других, обычно проводится различение между явной (откровенной, грубой, outright) ложью, преувеличением, и тонкой (subtle) ложью (DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996). Явная ложь (также называемая фальсификацией; Ekman, 1997) — это полная ложь — ложь, при которой сообщаемая информация совершенно отлична или диаметрально противоположна истине. Виновный подозреваемый, отрицающий всякую причастность к совершению преступления, высказывает явную ложь. Кандидаты, утверждающие на отборочном интервью, что они полностью довольны своей теперешней работой, но хотели бы сменить ее, проработав на ней столько лет, говорят явную ложь, если настоящей причиной подачи заявления на другую работу явилось увольнение. Давая показания по делу Пола Джонса, президент Клинтон совершил явную ложь, когда сказал, что он не может вспомнить, был ли он один или вместе с Моникой Левински в Овальном кабинете. Исследование Де Пауло показало, что большинство случаев лжи (65 %) относятся к явной лжи (DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996). Аналогичное процентное отношение (67 %) явной лжи было получено в исследовании Бэкбаера и Сисверда (1997).</p>
    <p>Преувеличение — это ложь, при которой сообщаемые факты или информация превосходят истинные данные. Люди могут преувеличивать свое сожаление о том, что опоздали на встречу с другом, могут приукрашивать свое раскаяние в том, что совершили преступление, на полицейском допросе или представлять себя как более прилежного работника, чем на самом деле, в интервью при приеме на работу.</p>
    <p>Тонкая ложь предполагает буквальное сообщение истины, но направленное на то, чтобы ввести кого-либо в заблуждение. Президент Клинтон совершил такую ложь, когда заявил американскому народу, что он «не имел сексуальных отношений с этой женщиной, мисс Левински». Ложь была тонкой, поскольку предполагала, что между Клинтоном и Левински не было никакого секса, хотя Клинтон имел в виду, что не вступал с Левински в половой акт. Другой тип тонкой лжи включает сокрытие информации путем уклонения от ответа на вопросы или упущения имеющих отношение к делу деталей. Мужчина-гомосексуалист, рассказывающий коллеге о своих сексуальных экспериментах, но не упоминающий о том, что он имеет в виду секс с другим мужчиной, скрывает информацию, если знает, что его коллега полагает, будто речь идет о сексе с женщиной. Человек, которому не нравится картина, написанная его другом, может скрыть свое мнение, сказав, что ему нравятся яркие цвета, использованные в картине.</p>
    <p>Другое различение может быть проведено при обращении внимания на сложность и последствия лжи (Ekman, 1992; Ekman &amp; Frank, 1993; Vrij, 1998b). Некоторые виды лжи сложнее совершить, чем другие. Например, ложь является более сложной, когда у другого человека есть некоторые свидетельства в пользу того, что данный человек, вполне возможно, лжет. Рассмотрим случай двенадцатилетнего мальчика, который курит несмотря на запрет родителей. Когда родители напрямую спрашивают его, курит ли он, ему будет сложнее отрицать это, если родители нашли в его комнате пустую пачку от сигарет, чем если бы они не располагали никакими свидетельствами, заставляющими предположить, что он курит. Ложь также труднее совершить, имея дело с подозрительным человеком. Неверной жене будет сложнее скрыть свою тайную связь в том случае, если ее муж подозрителен, чем если он не обладает этой чертой. Наконец, совершить ложь легче, когда у лжеца есть возможность подготовить свою ложь. Девушке легче солгать, почему она не хочет идти на свидание с конкретным молодым человеком, если она уже ожидает, что он пригласит ее на свидание, и заготовит отговорку, чем если приглашение застигнет ее врасплох и ей придется лгать экспромтом.</p>
    <p>Кроме того, последствия изобличения во лжи далеко не всегда одинаковы. Они будут более серьезными для убийцы, который во время полицейского допроса отрицает, что совершил преступление, чем для девочки, которая преувеличивает количество компакт-дисков в своей коллекции в разговоре с друзьями. Последствия также будут более серьезными для контрабандистов, если таможенный офицер обнаружит, что те пытались провезти героин, чем если у них оказалось лишь превышающее допустимое количество алкоголя.</p>
    <p>Классификация на основе сложности лжи и ее последствий полезна, потому что лжецы ведут себя по-разному в различных ситуациях, что будет рассмотрено в главе 2. Иными словами, лжецы демонстрируют различные формы поведения, когда совершаемая ими ложь является сложной и когда она является простой, кроме того, их поведение также различается в зависимости от того, насколько для них важно то, что они ставят на карту.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Индивидуальные различия, связанные с ложью</subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Гендерные различия</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В ходе анализа дневников, проведенного Де Пауло и ее коллегами, были выявлены гендерные различия, связанные с сообщением лжи (DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996).</p>
    <p>Хотя не было обнаружено тендерных различий, касающихся частоты сообщения лжи, был отмечен факт, что мужчинам и женщинам более свойственны различные типы лжи. Мужчины чаще прибегают к самоориентированной лжи, тогда как женщины — ко лжи, ориентированной на других, особенно при общении с другими женщинами. В разговорах между двумя женщинам почти половина сообщаемой лжи относилась к категории ориентированной на других.</p>
    <p>Во втором исследовании, проведенном Де Пауло и Беллом (DePaulo &amp; Bell, 1996), также были выявлены гендерные различия.</p>
    <p>Участников просили выбрать две картины, которые им больше всего нравятся, и две, которые им меньше всего нравятся, из числа предъявленных им 19 картин. Сделав свой выбор, они должны были написать, что именно им нравится или не нравится в тех четырех картинах, которые они назвали. Затем участникам было сообщено, что они будут участвовать в дискуссии со студентом с факультета искусств, с которым обсудят свое мнение о выбранных ими картинах. Им сказали, что этот студент сам может оказаться автором некоторых картин и что в этом случае он сообщит об этом участнику.</p>
    <p>Им также было сказано, что эти студенты пока не знают, какие картины участники выбрали. На самом же деле студент с факультета искусств являлся ассистентом (помощником экспериментатора), который знал, какие картины участники выбрали в качестве лучших и худших. По поводу каждой из четырех картин студент факультета искусств должен был спросить участников, что они думают о картине в целом, что именно им нравится в ней и что именно им не нравится. Начиная обсуждение одной из картин, которая участникам понравилась, а также одной картины, которая им не понравилась, студент упоминал о том, что написал эту картину сам.</p>
    <p>Таким образом, для каждого участника исследования создавались четыре. различные ситуации. В одной дискуссии они должны были выразить свое мнение о картине, которая им нравилась и которая не была написана студентом. Во второй дискуссии участники обсуждали картину, которая им не нравилась и которая не была написана студентом. В третьей дискуссии они говорили о картине, которая им нравилась и которая была написана студентом, и в четвертой дискуссии — о картине, которая им не нравилась и которая была написана студентом. Порядок, в котором обсуждались картины, систематически изменялся. Очевидно, что наиболее неприятным было обсуждение, в котором участники были вынуждены говорить о картине, написанной студентом, которая им не нравилась. Результаты исследования выявили особенно значительные тендерные различия именно в этой ситуации. Женщины выражали больше позитивных чувств по поводу картины, чем мужчины, прежде всего преувеличивая достоинства тех аспектов картины, которые им действительно нравились. Тендерные различия также проявились в случаях, когда участники обсуждали картину, написанную студентом, которая им понравилась. Женщины преувеличивали впечатление, произведенное на них картиной художника, в большей степени, чем мужчины.</p>
    <p>Аналогично исследованию Де Пауло с анализом дневников, результаты данного исследования показали, что женщины чаще говорят ложь, ориентированную на других, чем мужчины.</p>
    <p>Саарни (Saarni, 1984) продемонстрировал тот факт, что склонность женщин чаще использовать ложь, ориентированную на других, присутствует уже в раннем детском возрасте. Дети в возрасте от семи до одиннадцати лет получали подарки, которые им нравились (например, конфеты и деньги), в качестве вознаграждения за помощь взрослым. Вскоре после этого их снова просили помочь, но на этот раз их вознаграждали подарками, которые не представляли для них интереса и подходили скорее детям более младшего возраста. Девочки выражали свое разочарование в меньшей степени, чем мальчики, и реагировали с большим энтузиазмом, когда им вручался неинтересный подарок.</p>
    <p>Был также продемонстрирован тот факт, что в процессе взаимодействия с другими людьми женщины, как правило, более открыты, доверительны и склонны выражать эмоциональную поддержку, чем мужчины. В результате как женщины, так и мужчины более положительно отзываются о разговорах с женщинами, чем с мужчинами (DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1993; Reis, Senchak &amp; Solomon, 1985). Рейс, Сенчак и Соломон (Reis, Senchak &amp; Solomon, 1985) предложили несколько объяснений этого феномена. Однако тот факт, что женщины используют больше лжи, ориентированной на других, чем мужчины, — то есть склонны к более частым и более лестным комплиментам, а также избегают говорить вещи, которые могут задеть другого человека, — также может являться одной из причин вышеупомянутого феномена.</p>
    <p>Наконец, существуют свидетельства того, что мужчины и женщины по-разному ведут себя, когда лгут. Говоря ложь, женщины чувствуют себя несколько более дискомфортно, чем мужчины (DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1996; DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996; Vrij, 1997b). Де Пауло и Киркендол (цит. по: DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1996) просили мужчин и женщин рассказать о наиболее серьезной лжи, которую они сами когда-либо сообщали, и о наиболее серьезной лжи, которую говорили им. Эти случаи производили более сильное впечатление на женщин, чем на мужчин. Говоря о ситуациях, в которых они сами сообщали серьезную ложь, женщины описывали себя как испытавших более сильные чувства вины, тревоги и страха, чем мужчины. Размышляя о ситуациях, в которых они сами были обмануты, женщины говорили, что они были более озлоблены, чем мужчины. Для женщин ложь оказала более негативное воздействие на взаимоотношения с лжецом, чем для мужчин, и женщины чаще, чем мужчины, вспоминали о таких случаях.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Возрастные различия</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Дети начинают говорить ложь, ориентированную на других, в самом раннем возрасте. Льюис (Lewis, 1983) приводит пример трехлетней девочки, которая отреагировала с большим энтузиазмом, получив подарок от бабушки, хотя на самом деле она не была довольна подарком. К такого рода лжи детей подталкивают родители. Если девочка спонтанно не отреагирует в такой ситуации положительно, мать может побудить ее сделать это. Дети также замечают, что окружающие (например, их родители) говорят такую ложь, и начинают подражать их поведению.</p>
    <p>Мы также в самом раннем возрасте приучаемся лгать, чтобы избежать наказания (Lewis, 1993). Детей, которым еще не исполнилось и трех лет, оставляли на время одних в комнате, и им говорили, что они не должны оборачиваться и смотреть на заводную игрушку, которую заводили позади них. Поведение детей снималось скрытой камерой. Когда экспериментатор через пять минут возвращался, он спрашивал каждого ребенка: «Ты подглядывал?» Хотя видеозапись показывает, что оборачивались 90 % детей, только 38 % сказали правду и признались, что они подсматривали. Аналогичный эксперимент, проведенный с детьми различного возраста, показал, что чем старше дети, тем меньше вероятность того, что они признаются в своем проступке. Так, например, ни один из пятилетних детей, смотревших на игрушку, не признался в этом.</p>
    <p>Льюис (1993) также описывает процесс, посредством которого дети приучаются лгать с целью избежать наказания. Например, двухлетней девочке приказывают не есть печенье. Затем, когда мать спрашивает девочку, ела ли она печенье, та признается, что ела. Тогда мать сердится и наказывает ее. Уже после нескольких подобных взаимодействий ребенок усваивает, что если он признается в непослушании, его накажут. Поэтому он начинает лгать, чтобы избежать наказания. Однако рано или поздно ребенок выясняет, что в некоторых случаях его ложь обнаруживается родителями. Родители говорят ему, что лгать нехорошо и если он солжет, его накажут. В результате ребенок оказывается поставленным перед сложной проблемой. Его накажут, если он скажет правду и признается, что ослушался, но если он солжет, его тоже накажут. Тем не менее вскоре он понимает, что родители не могут во всех случаях выяснить, что он ослушался их приказа. А значит, лучше скрыть свое непослушание и признаться в своем проступке, только когда он раскрыт.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Черты личности</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Результаты исследований свидетельствуют о том, что различные типы людей по-разному ведут себя при совершении обмана. Я выделю четыре различных типа людей, которые назову манипуляторами, актерами, общительными людьми и адаптаторами.</p>
    <p>Манипуляторы. Стереотипное представление о лжецах изображает их эгоистичными и хитрыми манипуляторами. Такое представление отчасти верно (Hunter, Gerbing &amp; Boster, 1982; Kashy &amp; DePaulo, 1996; Vrij &amp; Holland, 1999; Wilson, Near &amp; Miller, 1998). Манипуляторы — это люди, набирающие высокие оценки по шкале макиавеллизма или социальной приспособленности (social adroitness), — они часто используют самоориентированную ложь, склонны настаивать на своей лжи, когда их слова оспаривают, вынуждая сказать правду, не чувствуют себя дискомфортно, когда лгут, не находят лгать сложным с когнитивной точки зрения, относятся к окружающим цинично, мало заботятся об общепринятых моральных нормах и открыто признают, что они готовы лгать, обманывать и манипулировать людьми, чтобы получить то, что хотят. Термин «макиавеллизм» происходит от имени итальянского мыслителя Макиавелли (1469–1527), в 1513 году опубликовавшего книгу «Государь» (И Principe), в которой он призывает к объединению Италии под властью сильного правителя, защищающего национальные интересы. Делать это следует, используя все необходимые средства, включая те, которые противоречат общественной морали. В своей книге «Искусство войны» (l'Arte Delia Guerга), опубликованной в 1520 году, он описывает ряд предположительно эффективных средств к достижению этой цели.</p>
    <p>В сфере межличностных отношений манипуляторы коварны, но отнюдь не глупы. Они не эксплуатируют других, если жертва может отомстить, и не обманывают, если им грозит разоблачение. В разговорах они склонны доминировать, однако при этом кажутся ненапряженными, способными и уверенными в себе. Как правило, их любят больше, чем людей, не так хорошо владеющих навыками манипуляции, и предпочитают в качестве партнеров (Kashy &amp; DePaulo, 1996). В противовес этим данным Уилсон, Ниар и Миллер (Wilson, Near &amp; Miller, 1998) обнаружили негативные оценки людей, набирающих высокие Буллы по шкале макиавеллизма. Они просили людей, набирающих либо высокие, либо низкие Буллы по этой шкале, написать рассказ о том, что случилось бы, с их точки зрения, если бы они оказались после кораблекрушения на необитаемом острове с двумя другими пассажирами. Эти рассказы оценивались группой читателей. По сравнению с «низко-Маками» «высоко-Маки» оценивались как более эгоистичные, безжалостные, осуждающие, властные, ненадежные, агрессивные, независимые, подозрительные. Эти данные, вероятно, неудивительны, принимая во внимание рассказы, написанные «низко-Маками» и «высоко-Маками». Так, например, один «низко-Мак» написал: «Два других пассажира и я, кажется, очень хорошо поладили друг с другом… интересно, как быстро мы начали доверять друг другу» (р. 210), тогда как «высоко-Мак» написал следующее:</p>
    <cite>
     <p>«Двое других — продрогшие суки, которые постоянно скулят… я подумал, как я зажарю их с помощью того скудного набора кухонных принадлежностей, который у нас остался, когда совсем проголодаюсь» (р. 210).</p>
    </cite>
    <p>Однако приведенные примеры с очевидностью свидетельствуют о том, что негативные отзывы о «высоко-Маках» никак не связаны с их склонностью чаще лгать.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Актеры.</strong> Некоторые люди более искусны в регулировании своих вербальных и невербальных форм поведения, чем другие. Эту способность описывают следующие четыре конструкта: эмоциональный контроль, социальный контроль, исполнительность и социальная экспрессивность. Эмоциональный контроль означает способность регулировать свои эмоциональные сигналы и невербальные проявления (то есть способность скрывать свои истинные чувства — например, умение сохранять невозмутимый вид, даже будучи расстроенными). Социальный контроль включает способности к ролевой игре, контроль над вербальным поведением и навыки самопрезентации.</p>
    <p>Если актерская игра описывает способности к ролевой игре, то социальная экспрессивность включает навыки вербального выражения своих чувств и владения речью. Очевидно, что обладание всеми этими навыками помогает обманывать других. Эту точку зрения подтверждают и результаты исследований (Vrij &amp; Holland, 1999). По сравнению с не-актерами, актеры упорнее настаивают на своей лжи, когда она подвергается сомнению, чувствуют себя более комфортно, когда лгут, и делают это с большей легкостью.</p>
    <p>Общительные люди. Учитывая факт, что ложь совершается в контексте повседневных социальных взаимодействий, разумно предположить, что те, кто находит большее удовольствие в социальных взаимодействиях, являются более искусными лжецами. Социальная жизнь особенно привлекает экстравертов и общительных индивидов. Экстраверты любят находиться в обществе других людей, не застенчивы и уверенно чувствуют себя в социальных взаимодействиях. Общительность означает стремление к принадлежности какому-либо сообществу и предпочтение компании уединению. С другой стороны, некоторые люди, как правило, сдержанно ведут себя на людях. Это происходит либо потому, что они предпочитают оставаться в обществе самих себя и сосредоточиваться на собственных мыслях и переживаниях, касающихся только их лично, либо потому, что они склонны к социальной тревожности (то есть испытывают дискомфорт в присутствии других) или застенчивы (в частности, чувствуют неловкость и напряжение в обществе других). Различия в степени социальной вовлеченности оказывают влияние на уровень развития навыков обмана. Общительные люди лгут чаще, чем замкнутые (Kashy &amp; DePaulo, 1996), чувствуют себя более комфортно, когда лгут (Vrij &amp; Holland, 1999), и дольше настаивают на своей лжи.</p>
    <p>Последний из этих результатов был выявлен в ходе исследования, проведенного Фраем и Винкелем (Vrij &amp; Winkel, 1992b). Офицер полиции проводил расспрос участников по поводу их обладания наушниками. Хотя перед интервью всем участникам были выданы маленькие наушники (факт, не известный офицеру полиции), всех их просили отрицать факт обладания наушниками. Черты личности измерялись с помощью опросника. Почти половина (46 %) социально тревожных индивидов признались во время интервью, что у них в кармане лежат наушники, тогда как лишь 19 % участников, не отличающихся социальной тревожностью, признались в обладании ими.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Адаптеры (приспособленцы).</strong> Люди, испытывающие тревожность и неуверенность в социальных взаимодействиях, не обязательно избегают лжи. Некоторые индивиды с высоким общественным самосознанием и ориентированные на других справляются со своей неуверенностью особыми способами, а именно путем собственной адаптации к другим людям. Эти «адаптеры» испытывают сильную мотивацию производить положительное впечатление на других.</p>
    <p>Кэши и Де Пауло (1996) обнаружили, что одним из средств для достижения этой цели является ложь. Свидетельства того, что адаптеры чувствуют себя достаточно непринужденно, когда лгут, были получены Фраем и Холландом (1999). В ходе этого эксперимента со студентами колледжа полицейский следователь проводил подробное интервью, касающееся их учебного курса. Хотя ни один из студентов не изучал психологию, всех попросили притворяться, что они ее изучали. Следователь задавал им следующие вопросы: «Расскажите, какие учебные темы вы недавно проходили?», «Можете ли подробнее рассказать об этих темах?», «Перечислите заглавия ваших курсовых работ», «Какой материал проверяется на экзаменах?», «Назовите трех известных психологов» и «Благодаря какому вкладу в психологию они известны?». Черты личности измерялись с помощью опросника. Результаты показали, что по сравнению с другими участниками эксперимента адаптеры упорнее настаивали на своей лжи, когда ее оспаривали, чувствовали себя более комфортно, когда лгали, и лгали с меньшим трудом.</p>
    <p>Материалы данной главы однозначно свидетельствуют о сложной роли лжи в повседневных взаимодействиях. Общепринятое представление о том, что лгать всегда плохо, с очевидностью не соответствует действительности. Общение между людьми стало бы дискомфортным и неоправданно жестоким, а фундамент социальных взаимодействий легко мог бы быть разрушен, если бы люди все время говорили друг другу правду. Мы лжем даже тем, с кем чувствуем близость. Мы часто лжем в начале романтических отношений и делаем много неискренних комплиментов людям, которые нам нравятся. Манипуляторы часто лгут, однако именно их предпочитают в качестве партнеров. Общительные люди считаются обладающими развитыми социальными навыками, хотя они нередко прибегают ко лжи. Считается, что социально замкнутые люди несколько неловко чувствуют себя в социальных ситуациях, возможно, благодаря тому факту, что они честны. Наверное, вам доводилось замечать, что такие индивиды, в отличие от других людей, редко льстят окружающим.</p>
    <p>Однако мы не всегда высокого мнения о лжи. Зрители хотят знать, говорит ли политический деятель правду, когда отрицает свою причастность к скандалу со взяткой; генерал хочет знать, может ли он доверять своему противнику, прежде чем подпишет соглашение о перемирии; учитель хочет знать, кто над ним подшутил; мать хочет знать, действительно ли ее дочь сделала уроки; а следователь полиции хочет убедиться в том, что подозреваемый действительно имеет чистое алиби. Способы обнаружения лжи будут одной из тем, рассматриваемых в этой книге.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 2. Невербальное поведение во время лжи</p>
    </title>
    <subtitle>Важность невербального поведения при оценке достоверности</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Представьте себе, что вы — член отборочной комиссии, проводящий собеседование с кандидаткой на рабочее место. По чистой случайности вы хорошо знаете ее соседа. Сосед рассказывал вам, что эта женщина решила сменить работу, потому что поссорилась с начальником. В ходе собеседования вы спросили претендентку (которая не знает о вашем знакомстве с ее соседом) о ее отношениях с начальством. На что вы обратите наибольшее внимание, чтобы понять, правдив ли ее ответ? Вы будете сосредоточены на ее словах или на ее поведении? Наверное, вы уделите больше внимания ее словам и сопоставите их с тем, что она говорила своему соседу. Вероятно, вы поступите так потому, что в данной ситуации легче выявить ложь по содержанию ответа, чем по поведению собеседника. А теперь представьте, что вы не знаете ее соседа и не имеете никакой исходной информации на ее счет. В этом случае для выявления возможной лжи вы, скорее всего, обратите внимание больше на невербальное поведение, чем на то, что она говорит (Stiff, Miller, Sleight, Mongeau, Garlick &amp; Rogan, 1989). В таких случаях, когда нет возможности проверить правдивость информации, люди больше полагаются на невербальные сигналы. В начале расследования у полиции иногда имеется очень мало информации о преступлении и поэтому неизвестно, кто из подозреваемых виновен. Вот почему следователь может решить опросить большое количество людей, живущих в районе, где произошло преступление. Тогда появится возможность определить по стилю невербального поведения этих людей, кто из них может считаться подозреваемым, и пригласить их для повторного допроса (Greuel, 1992; Kraut &amp; Рое, 1980; Rozelle &amp; Baxter, 1975; Vrij, Foppes, Volger &amp; Winkel, 1992; Walkley, 1985; Waltman, 1983). Когда невозможно проверить информацию, слушатели уделяют больше внимания невербальному поведению, потому что считают, что человеку его сложнее контролировать, чем вербальное (DePaulo, Rosenthal, Eisenstat, Rogers &amp; Finkelstein, 1978; Hale &amp; Stiff, 1990; Kalbfleisch, 1992; Maxwell, Cook &amp; Burr, 1985; Stiff, Hale, Garlick &amp; Rogan, 1990; Vrij, Dragt &amp; Koppelaar, 1992). Они предполагают, что через невербальные сигналы с большой вероятностью может произойти «утечка» скрываемой информации. Это действительно так. Некоторые аспекты невербального поведения в меньшей степени подвластны контролю, чем вербальное общение (DePaulo &amp; Kirkendol, 1989; Ekman, 1992; Ekman &amp; Friesen, 1969,1974). Фрейд (1959, с. 94) писал:</p>
    <cite>
     <p>«У кого есть глаза, чтобы видеть, и уши, чтобы слышать, тот может быть уверен, что ни один смертный ничего не скроет от него. Если молчат его губы — проболтаются кончики пальцев; предательские знаки поползут из каждой его поры».</p>
    </cite>
    <p>Однако выявление лжи на основании невербального поведения не столь просто, как предполагал Фрейд. Об этом мы поговорим подробнее в главе 3.</p>
    <p>Предположим, офицер таможни аэропорта спрашивает о содержимом сумки у перевозящего героин. Для контрабандиста несложно не упоминать о героине, но, возможно, более трудно вести себя как ни в чем не бывало и не вызвать подозрений в диалоге с офицером таможни. Так и для студентки легко сказать проверяющему, что ей не принадлежит шпаргалка, которую он нашел во время экзамена под ее столом, но сложнее остаться спокойной.</p>
    <p>Есть по меньшей мере четыре причины того, почему невербальное поведение сложнее контролировать, чем вербальное (DePaulo &amp; Kirkendol, 1989; Vrij, 1996).</p>
    <p>• Существуют определенные рефлекторные связи между эмоциями и невербальным поведением (Ekman, 1992), тогда как аналогичных связей между эмоциями и речью нет. В тот момент, когда человек пугается, он почти автоматически отклоняется назад и его лицо искажается определенным образом. Однако нет такой определенной фразы, которую человек непроизвольно произносил бы в момент испуга. Представьте себе девочку, которая смотрит телевизор, вместо того чтобы делать свое домашнее задание. Когда ее отец входит в комнату, она говорит ему, что только что закончила уроки. Сказав это, она становится испуганной, так как понимает, что он может захотеть проверить ее. Чтобы не показать свой страх, она вынуждена как-то перебороть рефлекторные невербальные реакции, связанные со страхом, в то же время ей не нужно беспокоиться об автоматических вербальных связях.</p>
    <p>• Мы более натренированы в использовании слов, нежели в управлении поведением, так как речь, как правило, более важна в обмене информацией, чем поведение. Когда человека просят рассказать о том, что он сегодня делал, он скорее выберет для описания слова, а не жесты. Хотя есть и исключения. Например, форму и размеры объекта (в частности, форму лампы, размер лазерного диска) и расположение предметов («мяч — там») легче показать рукой, чем словами.</p>
    <p>• Тот факт, что слова в обмене информацией важнее поведения, заставляет людей обращать больше внимания на то, что они говорят, чем на то, что они делают. Учитель наверняка помнит, что он сказал во время лекции, но свое поведение во время нее осознает в меньшей степени. Возможно, он не поймет, что все время смотрит в одну точку на задней стене класса, пока кто-нибудь не скажет ему об этом. Подозреваемый на допросе в полиции и кандидат на отборочном собеседовании, вероятно, запомнят, что они говорили. Вместе с тем значительно труднее им будет точно воспроизвести свои действия — как двигались их кисти и стопы, как часто они отворачивались в ходе интервью, каким тоном говорили, какая мимика сопровождала их речь.</p>
    <p>Внимание к поведению необходимо для эффективного его контроля. Человек не может управлять своим поведением, если не чнает, как он ведет себя в обычной ситуации. Поэтому когда люди пытаются вести себя «как обычно», они смогут добиться успеха только в том случае, если им известно их нормальное поведение. Это напоминает процесс фотографирования. Скольким людям понадобится сказать, чтобы они не делали глупого выражения лица? Это ставит их в неловкое положение: они пытаются смотреть естественно, но не знают — как это.</p>
    <p>• Человек не может молчать на невербальном уровне. Предположим, что подозреваемая на допросе в полиции понимает, что полиция знает о ее причастности к преступлению больше, чем она предполагала. Возможно, это вынуждает ее рассказать им не ту историю, которую она запланировала. Вербально она может сделать паузу, чтобы подумать, как ответить в такой неловкой ситуации. Однако невербальная пауза невозможна. Ее поведение будет проявляться в течение всего допроса, даже когда она молчит, а офицеры полиции смогут наблюдать и интерпретировать это поведение.</p>
    <p>Невербальное поведение, с учетом трудностей его контролирования, может являться ценным источником информации при выявлении лжи. В то же время встают три важные проблемы.</p>
    <p>1. Существуют ли закономерные отличия в невербальном поведении лжецов и говорящих правду?</p>
    <p>2. Знают ли об этих различиях наблюдатели?</p>
    <p>3. Способны ли наблюдатели выявить ложь, обращая внимание на язык тела другого человека? Первая проблема связана с объективными, или истинными, индикаторами лжи — с элементами невербального поведения, которые, как выяснилось, связаны с ложью. Вторая и третья проблемы имеют отношение к субъективным индикаторам лжи — с элементами невербального поведения, которые наблюдатель трактует как ложь, вне зависимости от того, являются ли они проявлением лжи в действительности или нет. Истинные признаки будут рассмотрены в этой главе, субъективные — в главе 3. Термин «истинный признак» иногда вводит в заблуждение, так как можно предположить, что ложь сопряжена с уникальным паттерном специфичного поведения. Это не так. В жизни нет ничего похожего на нос Пиноккио. Иными словами, типичного для лжецов поведения не существует. Например, неправда, что, начиная лгать, люди поднимают брови, шевелят пальцами, голос их начинает дрожать, стопы — шаркать, а взгляд отводится в сторону. Вместе с тем некоторые паттерны поведения во время лжи встречаются чаще, чем другие. Каких же паттернов нам ждать? Об этом — в следующем разделе.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Что может испытывать лжец, когда говорит неправду</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Когда человек лжет, он переживает три разных процесса, связанных с эмоциями, сложностью содержания и контролем (DePaulo, 1988, 1992; DePaulo, Stone &amp; Lassiter, 1985; Edinger &amp; Patterson, 1983; Ekman, 1992; Kohnken, 1989; Vrij, 1991; Zuckerman, DePaulo &amp; Rosenthal, 1981). Каждый процесс может повлиять на поведение лжеца, с акцентом на разных аспектах лжи и сопряженного с ней поведения. Поэтому я назову их подходами. Перед их рассмотрением важно подчеркнуть, что граница между ними — искусственная.</p>
    <p>Лжецы могут прибегать ко всем трем подходам, и последние нельзя рассматривать в отрыве друг от друга.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Эмоциональный подход</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Эмоциональный подход основывается на том факте, что ложь может привести к трем разным эмоциям. Три наиболее частых типа эмоций, связанных с ней, — это вина, страх и эмоциональный подъем (Ekman, 1989,1992). Предположим, политик тайно принял крупную взятку от некой компании в обмен на лоббирование. Журналисты заподозрили это и задали политику вопрос о его связях с этой компанией. Отрицая любые нарушения закона со своей стороны, политик может испытывать чувство вины или потому, что он взял нелегальные деньги, или потому, что он понимает — журналистам врать нехорошо.</p>
    <p>Он может также быть напуган, так как беспокоится о том, что журналисты раскроют эту ложь, что может погубить его политическую карьеру. В других случаях он может почувствовать эмоциональный подъем, так как имеет возможность одурачить журналистов. Сила этих эмоций зависит от личности лжеца и от обстоятельств, в которых приходится лгать (Ekman, 1992; Ekman &amp; Frank, 1993). Некоторые люди испытывают во время лжи меньше вины, чем другие. Как было замечено ранее, для людей-манипуляторов ложь — нормальный и приемлемый путь достижения своей цели, поэтому они, вероятно, не будут испытывать чувства вины, когда лгут. Сила вины зависит и от обстоятельств. Например, шпионка пытается защитить национальные интересы своей страны и считает ложь полностью приемлемой. Мало кому моральные принципы не позволяли обманывать немецких солдат во время оккупации их стран во Вторую мировую войну.</p>
    <p>Лжец не будет испытывать вину и в том случае, если считает что лгать — законно. Продавец полагает, что часть его работы — преувеличивать достоинства товара, поэтому он не почувствует себя виноватым, делая это. Обманщик не будет чувствовать вину и в том случае, если считает, что негативные последствия для того, кого он надул, не слишком серьезны. Постоялец отеля, умышленно скрывший международный звонок из номера, скорее всего, будет испытывать больше вины — если разговор был длинным, и меньше — если он был коротким.</p>
    <p>Сила страха, переживаемого лжецом, также зависит от ряда обстоятельств. Во-первых, это определяется тем, кому лгут. Если обманщику кажется, что собеседник опытен в распознании лжи, он будет испытывать больший страх, чем если он считает, что собеседника легко надуть. Во-вторых, важно мнение лжеца о своем умении врать. Некоторые люди врут умело и понимают это. Они по собственному опыту знают, что обмануть других легко. Это повышает их самоуверенность во время лжи и уменьшает чувство страха. Наконец, обманщик испытывает больший страх, если ставки высоки, то есть если раскрытие обмана будет иметь серьезные последствия. Негативные последствия для президента, говорящего неправду своему народу, куда выше, чем для ребенка, который отрицает, что взял пирожное.</p>
    <p>Эмоциональный подъем, сопровождающий ложь, возрастает, если известно, что собеседника нелегко обмануть. Другим усиливающим фактором является наличие посторонних наблюдателей. Девочка, пытающаяся обмануть учителя, испытает больше радости, если в классе присутствуют и другие ученики, чем если она находится наедине с педагогом.</p>
    <p>Чувство вины, страх и эмоциональный подъем могут влиять на поведение лжеца. Вина выражается в отведении взгляда, так как обманщик не решается глядеть прямо в глаза собеседнику, говоря откровенную ложь. Страх и возбуждение проявляются признаками стресса — жесты множатся, человек чаще запинается и ошибается (заикается, повторяет или пропускает слова), тон его голоса становится выше. Чем сильнее эмоция, тем выше вероятность, что один из этих сигналов выдаст ложь.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Подход, основанный на сложности содержания</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Мыслительные процессы могут независимо от эмоций оказывать свое влияние во время обмана, что и является подходом, основанным на сложности содержания. Ложь может быть сложной когнитивной задачей. Человек вынужден выдумывать правдоподобные ответы, которые нельзя было бы обернуть против него; ложь должна согласовываться со всем, что знает или может узнать собеседник, — необходимо избегать ошибок. Более того, лжец должен помнить все, что говорил ранее, чтобы сказать то же самое, когда его попросят повторить. Поэтому подозреваемому намного легче предъявить алиби, если оно реальное, а не сфабрикованное.</p>
    <p>Наблюдения показывают, что люди, решающие сложные когнитивные задачи, чаще запинаются и ошибаются при разговоре, говорят медленнее, чаще делают паузы и дольше медлят с ответом (Gold-man-Eisler, 1968). Когнитивная сложность приводит также к замедлению движений кистей и рук, человек чаще отводит взгляд (Ekman, 1997; Ekman &amp; Friesen, 1972). Замедление движений рук обусловлено тем, что большая умственная загруженность влечет за собой затихание языка тела и снижение двигательной активности. Отведение взора (обычно — в неподвижную точку) имеет место потому, что человек отвлекается, если смотрит на собеседника. Влияние сложности содержания на взгляд и движения легко проверить. Спросите кого-нибудь, что он ел три дня назад, и пронаблюдайте за его поведением, пока он будет вспоминать.</p>
    <p>Очевидно, что ложь не всегда является сложной в когнитивном отношении задачей (McCornack, 1997). Иногда солгать легче, чем сказать правду. Представьте себе, что друг подарил вам на день рождения то, что вам не понравилось. Возможно, в этом случае легче притвориться, что это — приятный для вас подарок, чем сказать, что он вам не по вкусу. В последнем случае вам придется объяснять, почему он вам не понравился, начнутся споры, а возможно — возникнет угроза вашей дружбе.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Подход, сопровождающийся контролем над поведением</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Рассмотренные выше причины поведения лжеца очевидны.</p>
    <p>Говорящий неправду может переживать разные эмоции или испытывать логические затруднения, что выразится в мимике и жестах — признаках эмоций и сложности содержания. В то же время на деле ситуация сложнее. Обманщики могут опасаться, что проявления эмоций или логической сложности разоблачат их, и поэтому подавляют такие проявления, чтобы избежать подобного исхода. Это и есть подход контроля поведения. Лжец может беспокоиться о том, что будет выглядеть неискренним, и будет прилагать усилие, чтобы произвести впечатление искреннего человека, даже в большей степени, чем когда говорит правду. Контрабандист может стараться выглядеть более «честным» перед офицером таможни, чем человек, не занимающийся контрабандой. Это обусловлено тем, что последствия раскрытия истины для контрабандиста выше, чем для неконтрабандиста. Для обычной пассажирки не страшно, если сотрудник таможни потребует открыть ее чемодан. Она может быть раздражена задержкой, но других негативных последствий в этом случае нет.</p>
    <p>А у контрабандиста будут проблемы, если таможенник захочет обыскать его багаж.</p>
    <p>Короче говоря, лжецы прилагают больше усилий к тому, чтобы вести себя «нормально» или выглядеть честными, чем те, кто говорит правду. Однако это непросто. Приходится сдерживать свои нервы, скрывать признаки напряженного мышления, не забывать о нормах своего обычного поведения и уметь вести себя так, как хочется. Методика выявления лжи, основанная на стремлении к контролю поведения, предполагает, что многие лжецы не справляются, стараясь имитировать поведение, характерное для них, когда они говорят правду.</p>
    <p>Такой подход предполагает, что некоторые элементы поведения выдадут лжеца, несмотря на все его усилия. Наиболее вероятно, это будут те элементы поведения, которые сложнее всего контролировать (Ekman &amp; Friesen, 1969,1974). Мимикой управлять легче, чем телом (сюда входит направление взгляда и улыбка и не входят значительно хуже контролируемые мельчайшие проявления эмоций, о которых будет сказано далее). Лицо важно в обмене информацией. При помощи мимики люди могут давать понять, что они заинтересованы в общении, что им хорошо или грустно, что они поняли сказанное или хотят что-то сказать (Ekman, 1992). Высокий коммуникативный потенциал лица подразумевает, что люди натренированы в его использовании, а следовательно — и в контроле над ним.</p>
    <p>С другой стороны, тело — это менее значимый в общении канал, на который реже обращают внимание и реагируют. Поэтому мы менее тренированы в управлении своими движениями. Показателен случай, когда, пытаясь контролировать свое поведение, лжец демонстрирует паттерны запланированности, отрепетированности и низкой спонтанности. Например, обманщик может предполагать, что движения выдадут его, и пытается ограничить жесты до минимума, отбросив не являющиеся необходимыми. Это приведет к необычной ригидности и подавленности, поскольку обычно люди совершают и ненужные движения (движения рук, кистей и пальцев, ног и стоп и т. д.). Голос, так же как и лицо, наделен большими коммуникативными возможностями и важен как канал, который анализируют другие люди. В частности, повышая голос, мы подчеркиваем сказанное или даем понять, что наше дело — серьезное и мы желаем услышать ответ на свой вопрос. Поэтому он должен был бы являться управляемым каналом. Однако контролировать тон голоса куда сложнее, чем мимику (Ekman, 1981), так как им в минуты сильного стресса управляет вегетативная нервная система (Hocking &amp; Leatheres, 1980).</p>
    <p>Подобно жестам, такие характеристики речи, как запинки и оговорки, паузы между словами и между предложениями, обычно непроизвольны и несущественны в обмене информацией. Поэтому мы можем предположить, что люди редко практикуются в управлении такими элементами поведения и не очень хорошо управляют ими.</p>
    <p>Скорее всего, лжецы предполагают, что запинки, оговорки и паузы сделают их речь подозрительной. Поэтому они попытаются избежать подобных ошибок. Однако это может привести к необычной «безупречности» речи, так как для большинства людей естественно иногда совершать ошибки при монологе.</p>
    <p>Итак, метод, основанный на стремлении к контролю поведения, предполагает, что обманщик будет демонстрировать поведение, которое, с одной стороны, будет выглядеть запланированным или ригидным (подобным поведению перед объективом), а с другой стороны, «слишком гладким». Это в особенности касается их движений и речи. Лжецы стараются по возможности избегать жестикуляции и говорят «гладко» с относительно малым количеством запинок, ошибок и пауз.</p>
    <p>Старания людей произвести убедительное впечатление называются менеджментом впечатления. Типичный пример менеджмента впечатления продемонстрировал президент Клинтон, когда комиссия расспрашивала его о тайной сексуальной связи с Моникой Левински (Vrij, 1998с). Бетти Карри (личный секретарь Клинтона) отправилась в дом к Монике, чтобы забрать подарки, которые Левински получила от президента Клинтона. Неизвестно, просил ее об этом Клинтон или нет. Это — важный вопрос, так как может являться несомненным признаком «препятствия следствию», если Клинтон действительно давал такие указания. Комиссия во главе с прокурором Кеннет Старр дважды спрашивала Клинтона, давал ли он своей секретарше подобные инструкции. Оба раза Клинтон отрицал это, однако в каждом случае поведение его было показательным.</p>
    <p>В обоих случаях он выпрямлялся, сидел неподвижно и смотрел прямо в камеру. Особенно поразительным было его поведение при первом опросе. Он быстро давал отрицательный ответ, прежде чем спрашивающий закончит вопрос; ригидное поведение и взгляд в камеру продолжались и во время паузы после отрицания. Это выглядело так, будто он был готов к следующим вопросам по этой теме. Однако вопросы не были заданы. Я не говорю, что Клинтон лгал во время этой части интервью. Я не могу так сказать, поскольку не знаю, лгал ли он. Все, что я утверждаю, — это то, что во время этой части интервью он очень старался произвести на команду Кеннет Старр и комиссию впечатление честного человека.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Разные подходы, разные предпосылки</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Рассмотренные выше три подхода предопределяют различные, а иногда даже противоположные паттерны поведения во время лжи.</p>
    <p>К примеру, эмоциональный подход ведет к увеличению подвижности (признаки «нервного» поведения), в то время как и подход, основанный на сложности содержания, и подход, сопровождающийся контролем над поведением, влекут за собой снижение подвижности во время лжи. Однако это происходит по разным причинам. Подход, сопровождающийся контролем, снижает двигательную активность вследствие чрезмерного контроля, а подход, основанный на сложности содержания, вызывает снижение подвижности как следствие «выключения» языка тела. Под воздействием эмоционального фактора и фактора сложности содержания человек чаще запинается и ошибается в монологе, что обусловлено, соответственно, нервным и когнитивным напряжением, а подход, основанный на стремлении к контролю, предполагает, что лжец попытается избежать подобных речевых огрехов.</p>
    <p>Эмоциональный фактор и фактор сложности содержания выражаются и в более частом отведении взгляда — следствие нервной и когнитивной перегрузки. Фактор стремления к контролю заставляет лжеца хорошо контролировать направление взгляда, поэтому данный признак не всегда указывает на разницу между лжецами и говорящими правду.</p>
    <p>Как же ведут себя обманщики на самом деле? Я отвечу позже.</p>
    <p>Прежде чем приступить к описанию этих объективных признаков лжи, следует сделать два замечания. Во-первых, эти подходы предполагают, что признаки эмоций, сложности содержания и чрезмерного контроля могут быть симптомами лжи. Ни в одном из случаев нельзя утверждать, что эти признаки безусловно означают ложь. Объясним это на нескольких примерах. Полицейский увидел, как человек пытается взломать замок мотоцикла отверткой. Такому поступку есть два возможных объяснения. Либо человек потерял ключ, либо он пытается угнать мотоцикл. Полисмен задает человеку вопрос, его ли это мотоцикл. Человек начинает быстро кивать и говорить «да» тонким и тихим голосом. Врет ли он? Нельзя сказать. Он демонстрирует нервное поведение, но непонятно, почему он нервничает. Он может нервничать, потому что пытается украсть мотоцикл. Однако он может выглядеть раздраженным, даже если говорит правду, — например, потому, что его нервирует присутствие полицейского, или из опасения, что полицейский не поверит ему, если сказать, что потерял ключ.</p>
    <p>Представьте себе, что подозреваемая перестает ерзать на стуле, когда начинает говорить об алиби. Возможно, она замирает, потому что лжет и опасается разоблачения. Вместе с тем она может прекратить двигаться из страха, что полицейские расценят ерзанье как показатель лжи.</p>
    <p>Представьте себе, что женщина в аэропорту избегает встречи взглядом с офицером таможни. Согласно наблюдениям, люди избегают зрительного контакта, если не хотят, чтобы к ним приближались. Если люди не хотят подать милостыню уличному попрошайке, лучшим вариантом будет не встречаться с ним глазами, так как есть риск, что когда их взгляды встретятся, попрошайка подойдет к ним. Поэтому вероятно, что отчаянно избегающая взгляда таможенника женщина не хочет, чтобы он подошел. Это может вызвать у него подозрения, но вовсе не обязательно, что она везет контрабанду. Альтернативной причиной может быть то, что она спешит и не хочет быть остановлена, поскольку в аэропорту ее ждет муж.</p>
    <p>Представьте себе девочку, которая молчит и выглядит подавленной, когда отец заходит в ее комнату и замечает, что она смотрит телевизор, вместо того чтобы делать уроки. Одна из причин ее молчания и грусти — это понимание того, что отец заметил, чем она занимается, и можно ожидать наказания. Однако такое же поведение может иметь место, если она уже закончила делать домашнее задание. Альтернативное объяснение такому поведению — опечаленность тем, что отец проверяет ее и, по-видимому, не доверяет.</p>
    <p>Резюмируя вышесказанное, поведение этих людей выглядит подозрительным (и может быть индикатором лжи), но не однозначно указывает на то, что они лгут. Я уверен, что работники полиции недостаточно хорошо понимают это. При общении детективы из полиции часто делают утверждения, подобные этому: «<emphasis>Я уверен, что он врет, так как он не осмеливается смотреть мне прямо в глаза, когда мы говорим о преступлении</emphasis>». Делать такие заключения на основании поведения подозреваемого весьма преждевременно. Может быть, подозреваемый все время отводил взгляд потому, что в момент разговора происходило что-то еще. Невозможно сказать, говорил ли он неправду. Даже невиновный подозреваемый может отводить взгляд, когда его спрашивают о преступлении, — например, потому, что он с трудом верит в то, что он на подозрении у полиции. Необходимо задать дополнительные вопросы или проверить информацию, предоставленную опрошенным, чтобы выяснить, лжет он или нет.</p>
    <p>Категоричные заключения о лжи, сделанные лишь на основании поведения другого человека, зачастую недостоверны.</p>
    <p>Во-вторых, признаки эмоций, сложности содержания и попыток контроля поведения могут стать видимыми только в том случае, если лжец испытывает эмоции или трудности с содержанием. То есть если обманщик не чувствует вины, страха или возбуждения (или других эмоций), а сфабриковать ложь несложно, поведенческие симптомы лжи, как правило, не проявляются. Наблюдение Де Пауло, рассмотренное в главе 1, показывает, что большая часть лжи в повседневной жизни попадает под эту категорию (DePaulo, Kashy, Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996). Участники отмечали, что их ложь, как правило, незначима, они прилагают минимум усилий по ее планированию и не сильно боятся разоблачения, не сильно переживают ее и сказали бы ее снова, будь у них второй шанс. Также было выявлено, что их ложь в основном осталась нераскрытой. Это неудивительно. Маловероятно, что у лжецов имели место четкие поведенческие признаки лжи, когда они говорили неправду.</p>
    <p>По этой же причине при наблюдении за поведением говорящего нельзя выявить ложные убеждения (когда он не знает о том, что не прав). У женщины, ошибочно полагающей, что подвергалась в детстве насилию, и пришедшей в полицию, чтобы сообщить о насилии, во время опроса не будет отмечено никаких признаков лжи, так как она не испытывает ни одного процесса, лежащего в основе лжи. В частности, у нее нет оснований чувствовать себя виноватой или бояться разоблачения, потому что она считает, что говорит правду. Не будет и возбуждения, «радости обмана».</p>
    <p>Вместе с тем во многих случаях, когда люди лгут, они испытывают эмоции или вынуждены обдумывать свои ответы. Какое поведение будет наиболее характерно для таких ситуаций?</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Поведение лжеца</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>При изучении истинных признаков лжи испытуемых обычно просят давать развернутые, правдивые или ложные ответы на определенные темы. Затем при помощи особой системы кодов анализируется их невербальное поведение и сравнивается средняя частота встречаемости определенных типов поведения при правдивых и лживых ответах. В частности, Белла Де Пауло, выдающийся и ведущий специалист в этой области, просила участников честно описать любимых и нелюбимых людей, а также дать нечестное описание — рассказать о любимых людях как о нелюбимых и о нелюбимых — как о любимых (DePaulo &amp; Rosenthal, 1979; DePaulo, Lassiter &amp; Stone, 1982). Пол Экман, другой признанный по данной теме специалист, показывал участникам (студенткам-медсестрам) приятный фильм с красочными съемками океана и просил честно рассказать о своих чувствах человеку, который не знает, какой фильм они смотрели.</p>
    <p>Затем он показывал им мрачный учебный медицинский фильм (про тяжелые ожоги и ампутации) и просил так притвориться, чтобы собеседник подумал, что они смотрели другой приятный фильм — например, про цветы (Ekman &amp; Friesen, 1974; Ekman, Friesen &amp; Scherer, 1976).</p>
    <p>Так как признаки лжи обычно проявляются, если вовлечены эмоции или ложь требует умственного напряжения, исследователи приложили усилия, чтобы повысить в экспериментах значимость темы или сложность содержания. Как правило, они требовали спонтанно лгать на определенную тему, когда ложь требует больших усилий, чем правда. Чтобы повысить значимость, испытуемым обещали некоторое количество денег, если их ложь не будет раскрыта. Иногда экспериментаторы говорили участникам, что умение качественно врать — важный фактор успешности дальнейшей карьеры. Кстати, это — правда. Например, хорошие медсестры умело лгут. Их способность скрыть негативные эмоции (когда они общаются со смертельно больными пациентами, с пострадавшими, получившими серьезные ожоги, и т. д.) весьма полезна в их работе (Ekman, 1992).</p>
    <p>Однако как бы ни старались исследователи, ситуация, с которой лжец сталкивается в эксперименте, отличается от тех, с которыми он встречается в реальной жизни (то есть подозреваемый на допросе в полиции, контрабандист в аэропорту или коррумпированный политик перед недоверчивыми журналистами). К этой проблеме я вернусь позднее.</p>
    <p>К настоящему времени проведено множество экспериментов. Их результаты сведены в табл. 2.1, а во вставке 2.1 приведен обзор и описание обсуждаемых элементов поведения.</p>
    <p>Следует различать вокальное и невокальное невербальное поведение. К вокальному поведению относятся параметры голоса и речи, все остальное поведение считается невокальным. Первая часть табл. 2.1 (вокальные характеристики) указывает на два очевидных признака лжи. Во-первых, у обманщиков есть тенденция к повышению тона голоса по сравнению с говорящими правду. Как уже упоминалось, это может быть связано со стрессом (Ekman, Friesen &amp; Scherer, 1976). Вместе с тем разница в частоте голоса между лжецами и говорящими правду обычно очень мала (всего несколько герц) и вследствие этого может быть выявлена лишь с помощью сложной аппаратуры.</p>
    <p>Во-вторых, лжецы, по-видимому, делают более длинные паузы в речи. Это, скорее всего, связано с необходимостью больше думать.</p>
    <p>Что касается ошибок, запинок и скорости речи, то данные противоречивы. В большинстве исследований имело место повышение ко-Невербальное поведение во время лжи 53 личества запинок и ошибок и снижение скорости речи во время лжи, но в ряде наблюдений были выявлены противоположные паттерны.</p>
    <p>Не исключено, что это обусловлено различной сложностью лжи, как будет показано ниже.</p>
    <p>Странная картина проявляется и в отношении периода молчания и частоты пауз. В отличие от предыдущих трех параметров, здесь противоречия не могут быть объяснены сложностью лжи. Поэтому мы можем заключить, что четкая связь между периодами молчания, частотой пауз и ложью отсутствует.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица.2.1</emphasis> <strong>Истинные невербальные признаки лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_01.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_02.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_03.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_04.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Признаки относятся к связи между фактическим поведением и обманом:</p>
     <p><strong>&gt;</strong> — усиление во время лжи;</p>
     <p><strong>&lt; </strong>— уменьшение (признака) во время лжи:</p>
     <p><strong>прочерк</strong> — нет взаимосвязи с ложью;</p>
     <p><strong>пустое место</strong> — исследование взаимосвязи не проводилось</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Краткий обзор и описание невербального поведения</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Вокальные характеристики</strong></p>
     <p>1. Запинки при разговоре: использование междометий «э-э», «хм» и т. п.</p>
     <p>2. Речевые ошибки: повторение слов и/или предложений, измененные и неполные предложения, оговорки и т. д.</p>
     <p>3. Высота голоса: изменение (повышение или понижение) тона голоса.</p>
     <p>4. Скорость речи: число слов в единицу времени.</p>
     <p>5. Латентный период: продолжительность молчания между вопросом и ответом.</p>
     <p>6. Частота пауз: частота встречаемости периодов молчания в речи.</p>
     <p>7. Продолжительность пауз: длительность периодов молчания.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Лицевые характеристики</strong></p>
     <p>8. Взгляд: направленность взгляда на лицо собеседника.</p>
     <p>9. Улыбка: улыбчивость и смешливость.</p>
     <p>10. Моргание.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Движения</strong></p>
     <p>11. Самоманипуляции: почесывание головы, запястий и т. д.</p>
     <p>12. Иллюстраторы: функциональные движения кистей и рук, предназначенные для изменения и/или подтверждения сказанного устно.</p>
     <p>13. Кисти и пальцы: нефункциональные движения кистей или пальцев при относительной неподвижности рук в целом.</p>
     <p>14. Ноги и стопы.</p>
     <p>15. Голова: кивание и мотание головой.</p>
     <p>16. Туловище: движения туловища (как правило, сопровождающие движения головы).</p>
     <p>17. Смена позы: движения, направленные на смену положения на стуле (обычно — в сочетании с движениями туловища и ног).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Вторая часть табл. 2.1 (невокальные характеристики) демонстрирует весьма противоречивые паттерны. При подробном изучении можно выделить три истинных индикатора лжи: у обманщика движения рук, кистей, пальцев, стоп и ног беднее, чем у говорящего правду. Снижение активности этих движений, вероятно, обусловлено сложностью лжи. По-видимому, лжец вынужден больше думать, и это «заглушает» язык тела. Другое возможное объяснение — лжец, пытаясь выглядеть искренним, движется очень ограниченно и пытается избежать тех движений, которые не являются обязательными.</p>
    <p>Это приводит к необычному уровню ригидности и подавленности.</p>
    <p>Как я уже говорил, эти результаты не означают, что все люди во время обмана повышают тон голоса или двигаются меньше, чем когда говорят правду. Они указывают на то, что большинство лжецов ведут себя именно так. В частности, в ходе моего собственного эксперимента было установлено, что 64 % из 181 участника во время лжи меньше двигали кистями, пальцами и руками в целом; в то же время у 35 % отмечалось повышение интенсивности таких движений (Vrij &amp; Akehurst, 1996а; Vrij, Winkel &amp; Akehurst, 1997).</p>
    <p>Все остальные параметры (отведение взгляда, самоманипуляции, изменение положения и моргание) оказались недостоверными признаками лжи. Это неожиданные результаты, так как они противоречат стереотипным среди людей убеждениям о невербальных индикаторах лжи, о чем будет сказано в главе 3. Как правило, наблюдающий за собеседником будет ожидать, что лжец станет демонстрировать нервное поведение и признаки напряженного мышления.</p>
    <p>Однако зачастую обманщики не ведут себя подобным образом.</p>
    <p>Например, люди ожидают, что лгущий отводит взгляд. Возможно, этого следовало бы ожидать, так как лжец может нервничать или усиленно думать, а отведение взгляда — это признак нервного или когнитивного напряжения. Поэтому возможно, что обманщики, по меньшей мере, склонны смотреть в сторону. И все же отведение взгляда — недостоверный индикатор лжи. Причина в том, что его слишком легко контролировать. Если лжец захочет смотреть прямо в глаза собеседнику, это не потребует от него больших усилий. Очевидно, что паттерны поведения, которые легко контролируются, никогда не могут быть надежными признаками лжи. Неверным оказалось и убеждение, что лжецы часто держат руки у рта, о чем часто пишется в литературе для полиции (см. главу 1).</p>
    <p>В полицейских справочниках иногда упоминается, что движения глаз показывают, говорит ли человек неправду. Особенно популярна установка, что лжец смотрит влево. Эта идея проистекает из модели нейролингвистического программирования, хотя те, кто разрабатывал эту модель, никогда не упоминали о связи между движениями глаз и ложью. На практике нет убедительных доказательств того, что движения глаз выдают ложь. Даже упоминавшие об этой связи авторы никогда не приводили подтверждающих эту точку зрения данных. Поэтому данная проблема не подлежит дальнейшему обсуждению (критику литературы для полиции см.: Vrij &amp; Lochun, 1997).</p>
    <p>Одна из возможных причин отсутствия паттернов нервного поведения лжецов в экспериментах — это то, что они просто недостаточно нервничали в ходе этих экспериментов. Не исключено, что поведенческие признаки лжи различны в зависимости от того, высока ли ставка. То есть у обманщика может проявляться нервное поведение, если ставки высоки, но если нет серьезной проблемы — оно не проявится. Я вернусь к этому вопросу позднее.</p>
    <p>Помимо этого, может оказаться, что некоторые из индикаторов лжи не были распознаны исследователями, потому что используемая ими система подсчета недостаточно детализирована или потому что они не знали, на что надо было обратить внимание. Например, ряд экспериментаторов не замеряли частоту проявления паттернов поведения при лжи и при правдивых ответах, а замеряли продолжительность таких паттернов. На мой взгляд, измерение продолжительности недостаточно конкретно. Это может объяснять, почему некоторые авторы не выявили различий между говорящими правду и обманщиками, а другие — нашли такие различия. В частности, Фили и де Терк (Feeley &amp; deTurck, 1998), Напп, Харт и Деннис (Knapp, Hart &amp; Dennis, 1974), Краут и Поу (Kraut &amp; Рое, 1980), Миллер, де Терк и Калбфлейш (Miller, deTurck &amp; Kalbfleisch, 1983), Риггио и Фридман (Riggio &amp; Friedman, 1983), Стифф и Миллер (Stiff &amp; Miller, 1986) измеряли длительность элементов поведения и не обнаружили значимых расхождений между лжецами и нелжецами. Кстати, ни один из исследователей не предложил альтернативного метода, выявляющего дополнительные, не перечисленные выше признаки. Исключением является Экман с его наблюдениями касательно улыбок. Таблица 2.1 указывает на то, что улыбчивость не связана с ложью. Однако Экман и его коллеги обнаружили корреляцию между улыбкой и ложью в тех случаях, когда делалось различие между эмоциональной и фальшивой улыбками (Ekman, 1988; Ekman, Davidson &amp; Friesen, 1990; Ekman &amp; Friesen, 1982; Ekman, Friesen &amp; O'Sullivan, 1988). К эмоциональным улыбкам относятся все те, при которых человек действительно испытывает положительные эмоции. Эти улыбки предположительно сигнализируют о таких эмоциях. Эмоциональная улыбка осуществляется посредством действия двух мышц: zygomatic major (большая скуловая мышца), которая поднимает уголки рта к скулам, и orbicularis oculi (круговая мышца глаза), которая поднимает щеки и стягивает кожу внутрь глазницы, что приводит к возникновению морщинок под глазами и морщинам в форме вороньей лапки в области уголков глаз.</p>
    <p>Фальшивая улыбка вызывается произвольно с целью убедить собеседника в том, что положительная эмоция имеет место, хотя на самом деле это не так. При фальшивой улыбке не работает круговая мышца глаза. Таким образом, улыбка без напряжения этой мышцы является лживой. Вместе с тем улыбка, при которой задействуется эта мышца, не всегда является эмоциональной. Во время фальшивой улыбки эти мышцы могут сокращаться, так как они используются и при других эмоциях, таких как дистресс, печаль или боль. Когда кто-либо пытается скрыть эти эмоции за фальшивой улыбкой, круговые мышцы глаза могут сокращаться. Кроме того, хорошо владеющие мимикой люди способны изображать улыбку, которая выглядит натуральной. Экман и его коллеги установили, что у говорящих правду чаще (чем у лжецов) отмечается эмоциональная улыбка, а у лжецов более часто встречается фальшивая улыбка. Если не делать различий между эмоциональной и фальшивой улыбкой, правдивые люди улыбаются примерно столь же часто, как и обманщики (Ekman, Friesen &amp; O'Sullivan, 1988). Есть и другие отличия ложной улыбки от искренней. Фальшивая улыбка более асимметрична, возникает преждевременно или запоздало, она чаще более длительна (Ekman, Davidson &amp; Friesea, 1990; Ekman &amp; Friesen, 1982).</p>
    <p>В работах Пола Экмана также установлено, что наблюдения за мельчайшими проявлениями эмоций на лице дают значимую информацию о лжи (Ekman, 1992). Эмоции почти автоматически активируют мускулатуру лица. Например, гнев выражается в истончении губ и нахмуривании бровей. Поднятые и сближенные брови, поднятые верхние веки и напряженные нижние веки обычно означают страх. Радость, как только что было сказано, активирует мышцы, поднимающие уголки губ, наморщивающие кожу под глазами и образующие складки «воронья лапка» в уголках глаз. Если человек скрывает свое эмоциональное состояние, он должен подавить эти мимические реакции. Таким образом, если испугавшийся человек утверждает, что он не боится, ему необходимо избежать мельчайших проявлений страха на лице. Это трудно, в особенности потому, что такие эмоции, как правило, возникают неожиданно. В частности, люди обычно не выбирают, испугаться им или нет, это происходит автоматически, как результат конкретного события или конкретной мысли. Может оказаться, что подозреваемая на допросе в полиции испугается в тот момент, когда поймет, что полиция знает о ее причастности к преступлению больше, чем она думала. В первый момент испуга могут проявиться мимические проявления страха, которые могут разоблачить ложь. Поэтому подозреваемая, скорее всего, попытается воспрепятствовать такому проявлению эмоций, как только они возникнут. Обычно человек способен подавить мимическую реакцию через 0,23 секунды от момента ее начала (Ekman, 1992).</p>
    <p>Это очень быстро, наблюдатель может ничего не заметить (фактически, если наблюдатель моргнул в момент проявления эмоции, он не увидит ее). Выявление таких мельчайших проявлений для нетренированных наблюдателей — нелегкое дело, но Экман (1992) полагает, что это — навык, которому можно научиться.</p>
    <p>Может сложиться и противоположная ситуация. Некто может изобразить переживание определенной эмоции, не испытывая ее на самом деле. Мать может изображать перед ребенком гнев, хотя по-настоящему она совсем не злится. Для убедительности матери необходимо импровизировать мимические проявления гнева — она должна поджать губы. Однако эти мышцы плохо поддаются произвольному контролю (Ekman, 1992).</p>
    <p>Также сложно скрыть одну эмоцию за маской другой. Например, муж-изменник во время разговора с женой может испугаться, если поймет, как много она знает о его похождениях, но решит спрятать это эмоциональное состояние, изобразив гнев по поводу того, что она не доверяет ему. Чтобы выглядеть убедительно, ему необходимо подавить проявления страха на лице и заменить их мимикой гнева. Это трудно, поскольку он должен нахмурить брови (знак гнева), а они имеют тенденцию подняться (знак страха) (Ekman, 1992). Внимание к мельчайшим мимическим реакциям может оказать значительную помощь в распознавании лжи. Работы Экмана показали, что тренированный наблюдатель может на основе мимических микропроявлений определить истинность или ложность 80 % утверждений (Frank &amp; Ekman, 1997). Если одновременно принимать в расчет другие элементы поведения (иллюстраторы и тон голоса), результаты будут еще лучше — до 86 % (Ekman, O'Sullivan, Friesen &amp; Scherer, 1991).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Факторы, влияющие на поведение лжеца</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Возможно, результаты изучения объективных невербальных признаков лжи разочаровывают. Можно было надеяться, что исследования выявят больше индикаторов и более выраженные признаки. Однако проблема в том, что типичных паттернов лживого поведения не существует. Разные люди ведут себя по-разному. Некоторых из них выдает голос, других — речь, третьих — жесты и т. д. Поэтому эксперименты показывают лишь то, что ложь относительно большого количества людей можно распознать по высоте голоса или по движениям кистей. Кроме того, поведение варьирует в зависимости от ситуации, в которой приходится лгать. В этом разделе обсуждается влияние пяти факторов на поведение лжеца: сложность лжи, мотивация лжеца, сопутствующие лжи эмоции, подозрительность слушателя и индивидуальные особенности.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Логическая сложность лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Иногда соврать трудно. Предположим, кандидат на рабочее место совершила на своей предыдущей работе какую-то откровенную глупость, и вдруг, неожиданно для нее, член отборочной комиссии упоминает об этой глупости на собеседовании. Желая устроиться на работу, претендентка не хочет признавать свою оплошность и должна тут же придумать сфабрикованное, но правдоподобное объяснение.</p>
    <p>Это непросто. Вероятно, ей придется напряженно думать, что может увеличить число речевых ошибок и замедлит темп речи.</p>
    <p>Однако лжецов не всегда застают врасплох. Зачастую они знают, каких вопросов следует ожидать, и поэтому могут подготовиться и придумать убедительные и правдоподобные ответы. В частности, многие виновные подозреваемые осознают возможность вопроса в полиции по поводу того, что они делали в тот день, когда произошло преступление. Очевидно, что в этой ситуации ложь не является сложной. Когда сотрудник полиции спросит его о занятии на момент преступления, хорошо подготовленный подозреваемый просто выдаст заранее заготовленный ответ. Как ведут себя лжецы, когда у них была возможность спланировать свою ложь? На практике установлено, что по сравнению со спонтанной ложью запланированная ложь характеризуется меньшим периодом молчания и более высоким темпом речи (Zuckerman &amp; Driver, 1985). Сказать заранее продуманную ложь легче, чем сочинять на ходу, поэтому в данном случае будет меньше поведенческих признаков напряженного мышления. Хёфер и соавторы пишут, что при запланированной лжи меньше ошибок речи — даже меньше, чем у говорящих правду (Hofer, Kohnken, Hanewinkel &amp; Bruhn, 1993). В проведенном ими эксперименте участники должны были пересказать только что просмотренный фильм.</p>
    <p>В случае лжи от них требовалось добавить в пересказ детали, которых не было в фильме. Но Хёфер и другие экспериментаторы заранее сказали, что нужно говорить. Было установлено, что по сравнению с правдивыми ответами лжецы допускали меньше ошибок в речи. Есть два вероятных объяснения этим результатам. Во-первых, в данном исследовании перед лжецами, возможно, стояла более легкая задача, чем перед говорящими правду. Лжецы могли просто повторить то, что им сказали, а при правдивом ответе нужно было думать о фильме и формулировать ответ. Как уже было сказано, чем легче задача — тем меньше речевых ошибок. Во-вторых, уменьшение числа ошибок в речи может быть связано с наличием у лжецов тенденции к чрезмерному контролю своего поведения. Они могут предполагать, что речевые ошибки будут способствовать разоблачению лжи и, стараясь выглядеть честными, попытаются избежать ошибок. Это приведет к необычно «гладкой» речи.</p>
    <p>Иногда лжецу нет необходимости придумывать ответ, а нужно лишь скрыть кое-какую информацию. Когда офицер таможни спрашивает контрабандистов о содержимом их сумок, им нужно лишь утаить кое-какую информацию, то есть не упоминать о контрабанде. В некоторых моих работах изучено, как ведут себя лжецы в таких ситуациях (Akehurst &amp; Vrij, 1999; Vrij, 1995; Vrij, Akehurst &amp; Morris, 1997; Vrij, Semin &amp; Bull, 1996; Vrij &amp; Winkel, 1991). В этих исследованиях участники-«лжецы» должны были отрицать, что у них есть наушники, которые на самом деле у них были. Другими словами, их целью было скрыть некоторую информацию. Их ответы сравнивались с теми, у кого действительно не было наушников.</p>
    <p>Лжецы делали меньше речевых ошибок и говорили быстрее, чем «правдивые». Рациональное объяснение таким различиям — влияние фактора стремления к контролю. Как было сказано выше, лжецы пытаются произвести впечатление искренности и поэтому избегают запинок и медленного темпа речи. В результате речь становится быстрой и необычно «гладкой».</p>
    <p>Резюмируя вышесказанное, результаты исследований показали, что логически более сложная ложь ведет к увеличению речевых ошибок и к замедлению темпа речи. «Легкая» ложь (хорошо подготовленная или простое умалчивание) не сопровождается такими паттернами, а может даже дать противоположную картину — снижение количества речевых ошибок и ускорение речи. Недавно мы более подробно изучили опосредованное влияние логической сложности лжи на возникновение запинок в речи (Vrij &amp; Heaven, 1999). Мы выдвинули гипотезу, что, с точки зрения стремления к контролю, лжецы попытаются избежать запинок, когда будут говорить неправду. Ожидалось, что у них это будет получаться лишь в тех случаях, когда ложь легкая. Участникам показали краткий видеофильм о семейном споре. Сначала появился мужчина и заявил, что хочет купить спутниковую антенну, и тогда он сможет смотреть футбол дома, а не ходить для этого в бар. Затем на экране возникла женщина и ответила, что единственная причина покупки спутниковой антенны заключается в том, что он сможет приводить своих дружков из бара и смотреть порноканалы. После просмотра этого видеофрагмента участники должны были рассказать правду об одних аспектах этого фильма и солгать о других. Один тип лжи был достаточно легким для придумывания — неверное описание последовательности появления людей на экране. Второй тип лжи был более сложным — причины покупки спутниковой антенны. Как и ожидалось, лжецы чаще запинались (по сравнению с говорящими правду) в случае когнитивно трудной лжи и допускали меньше запинок в речи (по сравнению с правдивыми ответами), когда ложь была легкой.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Мотивированный лжец</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Мотивация у разных лжецов не одинакова. Убийца на допросе в полиции, вероятно, имеет больше мотивов для того, чтобы скрыть правду, чем мальчик, убеждающий маму, что не хочет есть кашу, потому что час назад съел бутерброд. Люди, имеющие веские причины для лжи, ведут себя иначе, чем те, которых мало заботит исход дела.</p>
    <p>Цукерман и Драйвер (Zuckerman &amp; Driver, 1985) сравнили опубликованные различными авторами наблюдения за лжецами с высокой и низкой мотивацией. Мотивация считалась высокой, если участникам за удачный обман обещалось денежное вознаграждение или если ложь преподносилась как проверка определенных навыков. В результате этого анализа было установлено, что лжецы с высокой мотивацией делают меньше движений головой, реже меняют позу, говорят медленнее и более высоким голосом, а также допускают больше ошибок, чем менее заинтересованные лжецы. Короче говоря, чем больше лжец опасается разоблачения, тем больше вероятность, что его поведение выдаст обман. Это может показаться неожиданным, но легко объясняется. Лжецы с высокой мотивацией испытывают более сильные эмоции (в частности, больший страх разоблачения), которые вызывают частые речевые ошибки и повышение тона голоса. Помимо этого, такому обманщику приходится думать более напряженно, чем менее мотивированным лжецам (опять-таки, чтобы избежать раскрытия правды), и это приводит к замедлению темпа речи, более частым речевым ошибкам, уменьшению объема движений. Наконец, они, вероятно, в большей степени пытаются контролировать свое поведение, что уменьшает подвижность, и поведение делается ригидным. Высокая ригидность лжеца с высокой мотивацией получила название вредоносный мотивационный эффект (DePaulo &amp; Kirkendol, 1989).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Ложь при высоких ставках</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Различны и последствия для разных лжецов. Как уже упоминалось, для повышения «ставок» в лабораторных условиях ложь часто объявлялась важным умением, в случае успешного обмана обещались денежные или иные вознаграждения. Хотя это в некоторой степени и повышало ставку, приближая ее к жизненной ситуации, но возможные последствия для лжеца в эксперименте не так серьезны, как для контрабандиста, виновного подозреваемого, супруга-изменника, мошенника-бизнесмена или коррумпированного политика.</p>
    <p>К сожалению, эксперименты никогда не скажут нам, как ведет себя лжец при реально высоких ставках, так как повышать их до такой степени невозможно по этическим соображениям. Для того чтобы понять эту проблему, необходимо изучать ложь в реальных ситуациях. Однако наблюдение за поведением другого человека в реальной жизни связано с другой проблемой. В этих случаях сложно определить так называемую подлежащую истину, то есть обрести уверенность в том, лжет человек или нет.</p>
    <p>Насколько я знаю, на данный момент изучено два случая лжи с высокими ставками. Один из случаев касается Саддама Хусейна, иракского президента, другой — записанного на видео допроса человека, впоследствии признанного виновным в совершении убийства.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Саддам Хусейн</strong></p>
    <p>Журналист Петер Арнетт (канал CNN) брал интервью у президента Ирака Саддама Хусейна во время войны в Персидском заливе (1991). Интервью длилось 94 минуты и транслировалось по CNN.</p>
    <p>Дэвис и Хадикс (Davis &amp; Hadiks, 1995) проанализировали и оценили поведение Хусейна во время интервью. Они использовали весьма детализированную систему оценок, учитывающую каждое движение его кистей, рук и туловища. Метод оценки был намного сложнее, чем используемый в обычных экспериментах. В ходе интервью разбирался ряд вопросов — лояльность между мусульманскими государствами, тема Израиля, отношение к президенту Бушу, использование заложников из стран Запада в качестве живого щита и планы Ирака по высадке десанта в Иран. Наблюдения Дэвиса и Хадикса показали, что Хусейн использовал разнообразные движения кистей и рук, применял специфичные иллюстраторы во время обсуждения некоторых проблем. Во время разговора об Израиле Хусейн делал серию коротких вертикальных резких взмахов левым предплечьем, при этом рука его иногда была сжата в кулак, а иногда — нет. Такой поведенческий паттерн имел место лишь в тех случаях, когда иракский президент касался Израиля и сионизма. Хусейн демонстрировал более разнообразное поведение при разговоре о Буше. На словах он дал понять, что Буш его не сильно волнует, когда сказал: «<emphasis>Я говорю с людьми… честный диалог с людьми, а не с мистером Бушем</emphasis>».</p>
    <p>Однако слова о президенте Буше сопровождались выраженными движениями туловища и всплеском активной жестикуляции. Дэвис и Хадикс интерпретировали это как явный невербальный признак личного враждебного отношения Хусейна к Бушу. Арнетт спрашивал и о планах Ирака по высадке в Иране. Хусейн сказал журналисту: «<emphasis>Нет такой исламской страны, которая не была бы на нашей стороне</emphasis>». Дальше он стал пояснять, в каких случаях Ираку может понадобиться высадка в соседнем государстве. На вопрос, будут ли использоваться данные планы, он ответил: «<emphasis>Мы уважаем решения и законы Ирана</emphasis>». В этой части интервью поведение Хусейна было сдержанным и подконтрольным. Он медленно выпрямился, заметно напрягся и прекратил жестикуляцию. Дэвис и Хадикс пришли к выводу, что в этот момент Хусейн или сфабриковал ответ, или (с их слов): «<emphasis>Когда мы узнали, что он сказал, это выглядело так наивно, что мы не могли отделаться от ощущения, что выпрямленная поза и ограничение жестов — явный признак лживого ответа</emphasis>» (Davis &amp; Hadiks, 1995, p. 37–38). Однако, как говорилось выше, в реальной жизни сложно определить, какова же истина. В этом случае нельзя сказать с уверенностью, лгал ли Хусейн. Однако в случае, описанном ниже и проанализированном нами (Vrij &amp; Mann, в печати), у нас есть стопроцентная уверенность.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Убийца</strong><a l:href="#n_1" type="note">[1]</a></p>
    <p>Один человек пропал и был найден через пару дней мертвым.</p>
    <p>Было очевидно, что жертва убита. Несколько свидетелей независимо друг от друга рассказали полиции о том, что видели человека, разговаривавшего с жертвой за пару дней до обнаружения тела. На основании их описаний полиция смогла составить рисунок того человека.</p>
    <p>Спустя несколько месяцев его арестовали и доставили в полицейский участок для дачи показаний. Это был белый мужчина чуть старше сорока лет. Он был малообразован и владел рабочей специальностью, по который работал на тот момент. Встречался с подругой, но жил один. Помимо явного сходства с лицом на рисунке были и другие причины, заставлявшие полицию поверить в его причастность к преступлению. Например, тот факт, что этот человек уже привлекался к уголовной ответственности и ранее давал показания полиции по нескольким другим случаям.</p>
    <p>Полиция тщательно допрашивала этого человека. Во время первого допроса его попросили описать, что он делал в течение того дня, когда жертва исчезла. Хотя беседа происходила через несколько месяцев после убийства, этот человек оказался способен очень подробно описать свои занятия в течение того дня. Он сказал полиции, что размышлял о предстоящем допросе и поэтому проверил свой ежедневник для того, чтобы выяснить, чем он занимался в тот день (даже не замешанный в преступлении подозреваемый мог знать, в какой день пропала жертва, поскольку средства массовой информации активно сообщали об исчезнувшем как в течение того дня, так и на протяжении последующих). Полиция проверила каждую деталь, о которой сообщил этот субъект. Несколько человек (включая его работодателя) смогли подтвердить рассказ о том, что он делал утром, но не удалось получить никаких подтверждений того, чем, по его словам, он занимался в оставшуюся часть дня. Это заставило еще больше усомниться в невиновности подозреваемого и дало старт интенсивному расследованию. Тем временем этот человек стойко отрицал, что он — убийца, и даже утверждал, что никогда не встречал жертву.</p>
    <p>Несколько недель спустя была найдена вещественная улика, которая с очевидностью доказывала виновность подозреваемого. Было установлено, что найденный в машине этого человека волос принадлежал жертве. Вдобавок в его машине обнаружили волокна одежды, в которой было обнаружено мертвое тело. На основании этих вещественных улик подозреваемый признался в совершении убийства и дал подробное описание происшедшего. Позже уголовный суд признал его виновным в убийстве и приговорил к пожизненному заключению.</p>
    <p>Тем не менее во время признания убийца не сказал всей правды.</p>
    <p>Он рассказал правду о том, как ехал от своего дома до места, где повстречался с жертвой, и независимые свидетели могли подтвердить эту часть его истории. Однако он, несомненно, лгал о том, как он встретил жертву. Несколько независимых свидетелей утверждали, что видели его в определенном месте. Кроме того, в этом месте был обнаружен некий предмет, принадлежавший убийце (что он сам подтверждал). Несмотря на эту вещественную улику, человек продолжал отрицать, что когда-либо посещал это место. Он соглашался, что был неподалеку от того места, но отрицал, что когда-либо действительно был именно в том месте.</p>
    <p>Были проанализированы все части Допроса, относительно которых мы были уверены, лгал или говорил правду убийца. Из допросов, предшествовавших признанию, был выделен один фрагмент, содержавший ложь, и один фрагмент, где была только правда. Последний состоял из данного подозреваемым описания того, как он провел утро в тот день, когда исчезла жертва. Как было изложено ранее, свидетели подтвердили эту часть рассказа. Описание длилось 61 секунду. Другой фрагмент длился 67 секунд и включал в себя описание его занятий в послеобеденное и вечернее время того же дня. Он рассказал полиции о нескольких делах, которыми занимался в своем родном городе. В действительности он взял машину и поехал в другой город, где встретил жертву. Позже, в тот же день, он совершил убийство.</p>
    <p>Из его признания было выделено четыре остальных фрагмента: два содержали ложь, два — правду. В первом правдивом фрагменте, длившемся 26 секунд, мужчина подробно описывал, как он вел машину от съезда с автострады до места, где он встретил жертву. Свидетели могли удостоверить эту часть истории. Второй правдивый фрагмент длительностью 27 секунд был пересказом первого. Первый содержавший ложь фрагмент его признания касался времени, которое он провел в доме друга в родном городе в день, когда убил жертву. На самом деле он ушел из этого дома на пару часов раньше, чем утверждал. В это же время свидетели видели его с жертвой, когда, по его словам, он находился в доме друга. Это существенная ложь, так как он должен был отчитаться о двух часах (а именно о тех часах, когда он был в месте, факт посещения которого отрицал). Данный фрагмент длился 16 секунд. Второй содержавший ложь фрагмент признания касался места встречи с жертвой и длился 32 секунды. Как было написано ранее, существуют убедительные доказательства того, что он встретился с жертвой в том месте, в котором, согласно его показаниям, он никогда не был. Хотя в нашем распоряжении было несколько часов видеозаписей, в данном исследовании мы смогли использовать всего несколько минут. Правдивость остальных показаний не могла быть однозначно установлена. Например, убийца подробно описал свои переговоры с жертвой и то, как он убивал. Однако не было никакой возможности установить правдивость этой части рассказа.</p>
    <p>Очевидно, что предсказать характер поведения этого человека во время допроса в полиции крайне непросто. Но несмотря на то, что ставки были высоки, мы все же не ждали от него «нервного поведения» (под этим я подразумеваю избегание прямого взгляда, улыбки, беспокойные движения и т. д., но не микропроявления эмоций). Тому было три причины. Во-первых, из-за своей искушенности в допросах (как было изложено ранее, он уже давал показания полиции по нескольким другим случаям) он, вероятно, осознавал, что демонстрация сопутствующего лжи поведения, например беспокойных движений и избегания прямого взгляда, могла бы вызвать у полиции подозрения, и поэтому он, видимо, старался контролировать свое поведение, чтобы произвести впечатление правдивости. Прежний опыт дачи показаний полиции также мог выразиться в спокойном поведении на допросах, однако мы нашли это маловероятным, поскольку в случае обнаружения лжи последствия в данном конкретном деле были бы очень серьезными. Во-вторых, мы можем предположить, что этот человек был сильно заинтересован в утаивании лжи, и, как упоминалось ранее, сильно мотивированные лжецы часто склонны к негибкому, отрепетированному и спланированному поведению. Я считаю это проявлением вредоносного мотивационного эффекта. В-третьих, этот человек должен был лгать в затрудненных обстоятельствах. Перед допросами полиция сообщила ему, что он является основным подозреваемым в деле об убийстве. Следовательно, мы могли предположить, что полиция уделяла огромное внимание тому, что им говорилось, и проверяла всю предоставляемую им информацию, с тем чтобы раскрыть возможный обман. Поэтому для него было очень важно тщательно обдумывать то, что он мог сказать, поскольку каждая маленькая ошибка могла быть чревата для него суровыми последствиями. В таких сложных обстоятельствах ложь, вероятно, требовала огромных когнитивных усилий. В итоге вместо сознательных попыток удержаться от демонстрации нервозных паттернов поведения (например, суетливости), возможно их автоматическое устранение как результат пренебрежения языков тела в условиях когнитивной нагрузки. В табл. 2.2 схематично приведена картина поведения убийцы до признания и по ходу признания.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 2.2</emphasis>. <strong>Поведение убийцы вов время допроса в полиции</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_05.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Признаки относятся к связи между фактическим поведением и обманом:</p>
     <p><strong>&gt;</strong> — усиление во время лжи;</p>
     <p><strong>&lt; </strong>— уменьшение во время лжи:</p>
     <p><strong>прочерк</strong> — никакой связи с ложью;</p>
     <p><strong>*</strong> — не изучалось</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Между количественными характеристиками поведения, когда до признания убийца говорил правду и неправду, обнаружилось несколько различий. Когда убийца лгал, он чаще избегал прямого взгляда, делал более длительные паузы, говорил медленнее и с большим числом ошибок, чем когда говорил правду. Такой поведенческий паттерн типичен для человека, вынужденного напряженно думать. Очевидно, человеку труднее лгать, чем говорить правду. Может показаться странным, что человеку приходилось напряженно думать, когда он лгал. Он знал, что находится под подозрением, и располагал достаточным временем, чтобы подготовить ложь. Также есть свидетельства того, что он готовился, поскольку сделал фальшивые записи в своем ежедневнике, с тем чтобы ввести в заблуждение полицию. Возможной причиной того, почему поведение этого человека, несмотря на все приготовления, продолжало указывать на напряженную работу мысли, является не слишком высокий интеллект преступника (это мнение допрашивавших его детективов). Есть данные, указывающие на то, что приготовления могут не помочь лжецам, которые не слишком умны (Ekman &amp; Frank, 1993).</p>
    <p>Несколько отличий между фрагментами, содержавшими и не содержавшими ложь, выявились и во время признания. Когда преступник лгал, то он реже избегал прямого взгляда, совершал меньше иллюстраторов и движений рук и пальцев, в речи делал паузы чаще, и они были длительнее, говорил медленнее и совершал чуть больше ошибок в речи. Медленная речь, более продолжительные паузы и возрастание их числа снова могут быть расценены как признак напряженной мыслительной деятельности, сопровождавшей ложь.</p>
    <p>Возросшее число движений могло быть вызвано тем же. Тот факт, что он смотрел на полицейского, когда врал, может быть истолкован как попытка убедить полицейского в правдивости сказанного. В главе 3 будет обсуждаться то, что офицеры полиции (и люди в целом) часто думают, что избегание прямого взгляда является признаком обмана. Допрашиваемый мог это понимать и смотрел детективу прямо в глаза, чтобы не произвести впечатления лжеца. Сложно объяснить, почему его зрительное поведение столь сильно различалось до и после признания. Если он пытался убедить офицеров полиции во время своего признания, то почему не делал этого на допросах до признания? Я могу только предполагать правильный ответ на этот вопрос. Существовало различие между двумя допросами, которое, возможно, повлияло на его поведение. Во время второго допроса офицер полиции проверял подозреваемого. Ранее офицер сказал, что не верит его рассказу о том, как он повстречал жертву. В допросе, предшествовавшем признанию, такой проверки не было. Офицер задавал ему открытый вопрос («Что вы делали в тот самый день?»), и допрашиваемый отвечал на этот вопрос. Могло быть, что после проверки он еще больше старался произвести впечатление говорящего правду человека. Приводит ли обычно проверка к демонстрации «честного поведения» или нет, является открытым для полемики вопросом, который будет обсуждаться в следующем параграфе.</p>
    <p>В целом продемонстрированные убийцей поведенческие паттерны свидетельствуют о том, что ему приходилось напряженно думать и он пытался контролировать собственное поведение. Нашу интерпретацию поведения убийцы поддержали офицеры полиции, просмотревшие видеозапись. Мы показали офицерам полиции, которые не знали этого человека и ничего не слышали о соответствующем деле, проанализированные нами фрагменты допроса и попросили их поделиться своими впечатлениями о том, насколько напряжен этот человек, в какой мере он контролирует свое поведение и вынужден напряженно думать. Мы не сказали им, где он лжет, а где говорит правду. Результаты показали, что когда допрашиваемый говорил неправду, то производил особенно сильное впечатление напряженно думающего человека (Vrij &amp; Mann, в печати).</p>
    <p>В табл. 2.3 схематично приведены данные литературного обзора, касающиеся невербальных индикаторов обмана (столбец 1) и поведения осужденного убийцы (столбец 2). Как видно из таблицы, столбцы в целом соответствуют друг другу. Очевидно, что поведение убийцы во время лжи «при больших ставках» согласуется с поведением лжецов в лабораторных экспериментах. С другой стороны, это, пожалуй, неожиданно, поскольку существуют явные отличия между дачей показаний полиции и лабораторными экспериментами, хотя между ними есть также и общее. Как убийца, так и лжецы в лабораторных экспериментах, вероятно, боялись быть пойманными (убийца, несомненно, в большей степени, чем участники эксперимента) и должны были больше думать, когда врали, чем когда говорили правду, и могли пытаться произвести «честное впечатление». Соответствие, показанное в табл. 2.3, наводит на мысль о том, что эти сходства могут быть важнее в объяснении поведения, сопровождающего ложь, чем видимые различия.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 2.3.</emphasis><strong> Истинные невербальные индикаторы лжи и поведение убийцы во время допроса в полиции</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_06.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Признаки относятся к связи между фактическим поведением и обманом:</p>
     <p><strong>&gt;</strong> — усиление во время лжи;</p>
     <p><strong>&lt; </strong>— уменьшение во время лжи:</p>
     <p><strong>прочерк</strong> — никакой связи с ложью;</p>
     <p><strong>*</strong> — не изучалось</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>1</sup> — при необходимости напряженно думать во время лжи</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Несмотря на тот факт что ставки были высоки и для Саддама Хусейна, и для убийцы, ни один из них не демонстрировал нервного поведения, когда лгал. Это очень важный результат, поскольку он противоречит взгляду офицеров полиции и многих других, согласно которому лжецы заметно нервничают (см. главу 3). Видимо, это не означает, что лжецы никогда не ведут себя нервозно. Возможно, есть лжецы, которые так поступают, что будет обсуждаться ниже в параграфе «Индивидуальные отличия». Однако приведенные здесь данные говорят о том, что опытные преступники (такие, как этот убийца) или люди, для которых важно производить хорошее впечатление на общественность (такие, как Саддам Хусейн), едва ли будут демонстрировать нервозное поведение, когда лгут.</p>
    <p>Важно снова отметить, что, говоря о нервозном поведении, я имею в виду такие поведенческие проявления, как избегание прямого взгляда, улыбки, беспокойные движения и т. д., а не микроэкспрессию эмоций, обсуждавшуюся мною ранее. Экман обнаружил, что микроэкспрессия эмоций часто имеет место в ситуациях «высоких ставок» (Ekman, 1992; Frank &amp; Ekman, 1997).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Подозрение наблюдателя</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Некоторые заявления лжецов воспринимаются скептически. Например, журналист не верит начальнику полиции, когда она говорит о том, что ей ничего не известно о какой-либо противозаконной деятельности в ее подразделении. Судья с недоверием относится к словам хулигана, утверждающего, что он использовал свой нож лишь для того, чтобы припугнуть приятеля, а не зарезать того. Буллер с коллегами, а также Стифф и МилЛер приводили доводы того, что лжецы начинают демонстрировать «честное поведение» (глядя прямо в глаза, остерегаясь совершать беспокойные движения и т. д.), как только понимают, что им не верят те люди, которых они пытаются обмануть (Buller, Comstock, Aune &amp; Strzyzewsky, 1989; Buller, Strzyzewsky &amp; Comstock, 1991; Stiff &amp; Miller, 1986). Исследователи утверждают, что полученные ими данные поддерживают эту идею, но более детальное рассмотрение их работ показывает, что вопрос остается открытым. В одном исследовании подозрение привело к увеличению сбоев в речи и более длительным паузам (Buller, Comstock, Aune &amp; Strzyzewsky, 1989). Однако, как будет показано в главе 3, эти поведенческие проявления свойственны нечестной манере поведения. В другом исследовании (Buller, Strzyzewsky &amp; Comstock, 1991) следствием подозрения было учащение самоманипуляций, что также не производит впечатления правдивого человека.</p>
    <p>Представляется разумным, что лжецы пытаются демонстрировать честное поведение, когда их «прощупывают», но, видимо, иногда им это не удается. Действительно возможно, что после проверки лжецы становятся нервозными (например, из-за страха быть пойманными) и должны думать интенсивнее (чтобы выбраться из затруднительного положения). Нервозность может привести к учащению самоманипуляций и сбоев в речи, поскольку последние могут быть также вызваны напряженным мыслительным процессом. Итак, хотя некоторые исследователи хотят нас убедить в том, что следствием подозрения является «честное поведение», эмпирические данные позволяют обнаружить, что влияние подозрения на поведение остается неясным. Буллер, Стифф и Бургун (1996), а также Ливайн и Маккорнак (1996а, Ь) хорошо описали влияние подозрения на поведение.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Индивидуальные отличия</subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Личностные черты</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Как упоминалось в главе 1, манипуляторы (макиавеллисты) рассматривают ложь как приемлемый способ достижения их целей. Поэтому можно ожидать, что, обманывая, они будут в меньшей степени испытывать чувство вины, и это может сказываться в их поведении. Однако почти нет никаких подтверждений той идее, что люди с выраженным макиавеллизмом демонстрируют поведение, отличное от поведения людей с противоположной выраженностью этой черты. Экслайн с коллегами (Exline, Thibaut, Hickey &amp; Gumbert, 1970) действительно обнаружили, что люди, набравшие высокие Буллы по макиавеллизму, поддерживали более тесный контакт глаз, чем те, кто набрал мало Буллов по этому показателю (что может вполне быть обусловлено меньшим чувством вины). Тем не менее другие исследования не выявили никаких поведенческих различий между людьми с высокой и низкой выраженностью макиавеллизма (Кпарр, Hart &amp; Dennis, 1974; O'Hair, Cody &amp; McLaughlin, 1981).</p>
    <p>Предположение о том, что, говоря ложь, экстраверты ведут себя иначе, чем интроверты, имеет более сильную эмпирическую поддержку (Riggio &amp; Friedman, 1983; Siegman &amp; Reynolds, 1983). Во время обмана экстравертированные люди двигаются меньше, чем когда говорят правду, тогда как интроверты совершают больше движений, когда лгут, чем когда они честны. Обманывая, интроверты по сравнению с экстравертами также чаще сбиваются в своей речи. Интровертивные люди обычно чувствуют себя более неуютно в социальных взаимодействиях, чем экстраверты. Тот факт, что им приходится врать, возможно, заставляет их нервничать еще больше, что приводит к усилению движений и «неровностей» речи. Имеющиеся данные также могут быть объяснены необходимыми когнитивными усилиями. Как правило, экстраверты более красноречивы, и потому им несколько проще присочинить.</p>
    <p>Интроверты в целом более молчаливы и негибки в социальных взаимодействиях, и это им может даваться труднее. Поэтому задача говорить неправду является более сложной для интровертов, чем для экстравертов, что отражается в увеличении сбоев в речи.</p>
    <p>Способность притворяться также влияет на поведение людей, когда они лгут (Riggio &amp; Friedman, 1983; Vrij, Akehurst &amp; Morris, 1997). Одни люди являются лучшими актерами, чем другие. Например, некоторым людям лучше удается делать вид, что они получают удовольствие, в то время как им скучно. По сравнению с плохими актерами у хороших актеров чаще наблюдается снижение числа движений, когда они лгут, по той причине, что они, возможно, лучше подавляют признаки нервозности.</p>
    <p>Люди различаются по тому, насколько они мотивированы произвести на других хорошее впечатление. Люди с высоким публичным самосознанием («адаптеры», см. также главу 1) особенно заинтересованы в том, чтобы производить на других положительное впечатление. Они пытаются добиться этого за счет приспособления к окружающей их обстановке. Как правило, такие люди демонстрируют меньше движений, когда лгут, чем когда говорят правду (Vrij, Akehurst &amp; Morris, 1997). Существует два способа объяснить это поведение. Возможно, что они понимают, что наблюдатели будут обращать внимание на их движения, чтобы выявить ложь. Ограничивая двигательную активность, они стараются усложнить для наблюдателей задачу обнаружения лжи. Альтернативным объяснением является то, что они испытывают большую когнитивную нагрузку во время обмана, поскольку им приходится не только вводить в заблуждение окружающих, но также и думать, как произвести положительное впечатление. Возрастающая когнитивная нагрузка обычно приводит к меньшему числу движений.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Интеллект</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Говорить неправду, которая звучит убедительно и правдоподобно и не противоречит фактам, уже известным наблюдателю, может быть сложной задачей, особенно если у лжеца не было возможности подготовиться. Экман и Франк (1993) предположили, что люди с более высоким интеллектом лучше справляются со столь сложной задачей, чем менее умные люди. Как отмечалось ранее, нехватка интеллекта также могла быть причиной, по которой убийца не мог говорить одинаково гладко, когда лгал и когда говорил правду, хотя у него была возможность тщательно подготовить свою ложь.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Заключение</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Как ведут себя люди, когда лгут? К сожалению, на этот вопрос нельзя дать простой ответ. Основной проблемой является то, что нет типичного невербального поведения, которое бы сопровождало обман.</p>
    <p>То есть не все лжецы демонстрируют одинаковое поведение в одной и той же ситуации, и поведенческие проявления будут отличаться в разных ситуациях обмана. В этом отношении представленные в главе результаты могут разочаровывать. Было бы весьма полезно для выявления обмана, если бы лжецы демонстрировали характерные поведенческие проявления, — например, отводили взгляд или помещали одну из рук перед губами, но дело обстоит иначе.</p>
    <p>Однако некоторые поведенческие проявления случаются с большей вероятностью, когда люди лгут. Например, очень маловероятно, что контрабандист пройдет мимо таможенника, не взглянув на него, равно как лжецы, как правило, не избегают прямого взгляда.</p>
    <p>Также вероятно, что подозреваемые начнут беспокойно двигаться, как только представят свои алиби, а лжецы обычно не демонстрируют такого поведения. Скорее всего, у лжецов будет наблюдаться снижение иллюстраторов, движений ног и стоп, едва заметные движения рук и пальцев (как это делали Саддам Хусейн и убийца), изменение в плавности и скорости речи или микропроявления эмоций на лице. Чаще всего эти намеки на обман встречаются, когда лжец переживает чувство страха, вины или удовлетворения и когда ложь требует значительных ментальных усилий.</p>
    <p>Из-за сложной зависимости между невербальным поведением и обманом очень трудно или даже невозможно сделать четкий вывод о наличии обмана исключительно на основании чьего-то поведения.</p>
    <p>Поэтому нежелательно использовать результаты анализа невербального поведения в качестве улики в суде. Тем не менее систематическое и подробное наблюдение за поведением может быть полезным для того, чтобы установить, не происходит ли чего-то, и если да, то продолжить расследование. Вспомним пример с убийцей. Почему он неожиданно изменил свое поведение, как только начал описывать то, чем занимался в послеобеденное время? Изменение в поведении не подтверждает того, что он лжет, но указывает — что-то случилось. Следствием этого могут стать дополнительные усилия со стороны наблюдателя в установлении правды именно в этой части рассказа (например, поиск подтверждения сказанному на допросе, более тщательные допросы). Эта стратегия сработала. Интенсивное расследование привело к обнаружению волоса жертвы в машине убийцы и кусочка одежды, в которой было найдено мертвое тело, что впоследствии сломало решимость убийцы продолжать отрицать свою причастность к преступлению.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 3. Восприятие и невербальное поведение при обмане</p>
    </title>
    <subtitle>Что думают люди о поведении лжецов</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В предыдущей главе рассматривались объективные или действительные невербальные индикаторы обмана — иными словами, фактическое поведение лжецов. Материалы этой главы показали, что типичных форм лживого невербального поведения не существует, хотя было продемонстрировано, что некоторые формы поведения чаще встречаются при обмане, чем другие. В данной главе мы обратимся к субъективным индикаторам обмана — к представлениям людей о том, как ведут себя лжецы и какие поведенческие сигналы используют наблюдатели при распознавании обмана. Я собираюсь продемонстрировать, что люди (не только обычные люди, но и профессиональные изобличители лжи) часто придерживаются неверных представлений о том, как фактически ведут себя лжецы. Как правило, людям плохо удается распознать ложь, когда они уделяют основное внимание поведению индивида.</p>
    <p>При изучении субъективных невербальных индикаторов обмана используется две парадигмы. В соответствии с первой парадигмой людей просят указать (как правило, в анкете), как, с их точки зрения, ведут себя лжецы. Это информирует нас относительно представлений людей о поведенческих сигналах, ассоциирующихся с обманом, однако это не обязательно означает, что люди фактически используют эти сигналы, когда пытаются распознать обман. Например, люди могут указывать, что они считают, будто лжецы отводят взгляд, но, несмотря на это, впоследствии они могут оценить человека, который отводит взгляд, как говорящего правду. Вторая парадигма была разработана с целью выяснить, какие поведенческие сигналы люди фактически используют при распознавании обмана. Наблюдателям показывают видео- или аудиозаписи и просят оценить, говорит каждый из группы людей правду или лжет. Затем проводится корреляция этих оценок с фактическими поведенческими сигналами, присутствующими или не присутствующими в каждом фрагменте видеозаписи. Полученные результаты информируют нас о субъективно воспринимаемых поведенческих сигналах обмана и говорят нам о том, какие сигналы люди фактически используют, когда указывают на то, что некто лжет.</p>
    <p>Например, если среди изобличителей обмана существует тенденция оценивать людей, совершающих большое количество телодвижений, как чаще прибегающих к обману, чем людей, совершающих небольшое количество телодвижений, мы можем заключить, что эти наблюдатели используют совершение телодвижений в качестве поведенческого сигнала, свидетельствующего об обмане. Однако неясно, знают ли изобличители обмана о том, какие сигналы они фактически используют, — иными словами, осознают ли они тот факт, что используют совершение телодвижений в качестве поведенческого сигнала при распознавании обмана.</p>
    <p>Исследования субъективных индикаторов обмана проводились в различных западных странах, включая Германию (Fiedler &amp; Walka, 1993), Великобританию (Akehurst, Khnken, Vrij &amp; Bull, 1996; West, 1992), Нидерланды (Vrij &amp; Semin, 1996) и США (DePaulo &amp; DePaulo, 1989; Ekman, 1988; Riggio &amp; Friedman, 1983). В качестве наблюдателей, как правило, использовались студенты колледжей, однако в некоторых исследованиях наблюдателями являлись офицеры полиции (Vrij, 1993а; Vrij, Akehurst, Van Dalen, Van Wijngaarden &amp; Foppes, 1996; Vrij, Foppes, Volger &amp; Winkel, 1992; Vrij &amp; Semin, 1996) либо таможенные офицеры (Kraut &amp; Рое, 1980). Несмотря на такое разнообразие исследовательских парадигм, мест проведения исследований и категорий наблюдателей, результаты этих исследований в высшей степени схожи. Создается впечатление, что представители различных культур (как обычные люди, так и профессионалы) однозначно и единодушно разделяют представления, касающиеся характера взаимосвязей между невербальным поведением и обманом. Общие данные, касающиеся этих представлений, приведены в табл. 3.1.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.1.</emphasis><strong> Истинные невербальные признаки лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_07.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_08.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_09.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_10.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Признаки относятся к связи между фактическим поведением и обманом:</p>
     <p><strong>&gt;</strong> — усиление во время лжи;</p>
     <p><strong>&lt; </strong>— уменьшение (признака) во время лжи:</p>
     <p><strong>прочерк</strong> — нет взаимосвязи с ложью;</p>
     <p><strong>пустое место</strong> — исследование взаимосвязи не проводилось</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Наблюдатели ассоциируют с обманом высокий тон голоса, многочисленные нарушения речи (запинки и ошибки речи), медленный темп речи, длительный латентный период, длительные паузы, большое количество пауз, отведение взгляда, улыбки, моргание и многочисленные телодвижения (самоманипуляции, движения кистей и пальцев, ног и корпуса и частую смену позы). Применительно к повседневным ситуациям общения эти результаты означают, что таможенные офицеры полагают, будто контрабандисты склонны отводить взгляд, полицейские считают, что виновные подозреваемые постоянно ерзают, родители думают, что их дети лгут, когда перед их ответом следует длительная пауза, а журналисты становятся подозрительными, когда политик начинает заикаться. Многие из этих форм поведения являются признаками нервозности или сложности содержания, и, вероятно, именно по этой причине люди ассоциируют данные формы поведения с обманом. Они, вероятно, полагают, что лжецы должны нервничать и напряженно думать, а потому обращают внимание на сигналы, свидетельствующие о нервозности и сложности содержания речи. Тенденция к поиску таких признаков нервозности и сложностей при передаче содержания получила название эвристики репрезентативности (Stiff, Miller, Sleight, Mongeau, Garlick &amp; Rogan, 1989).</p>
    <p>Исследования, проведенные мною лично (Vrij &amp; Semin, 1996), свидетельствуют о том, что из всех этих индикаторов, вероятно, лишь отведение взгляда является тем признаком, на который люди больше всего склонны полагаться (за ним следуют самоманипуляции и движения ног и стоп). Почему же люди ожидают, что лжецы будут смотреть в сторону? Во-первых, потому, что вполне разумно ожидать отведения взгляда при обмане. Наблюдатели полагают, что лжецы испытывают нервозность и напряженно думают, а отведение взгляда является индикатором как нервозности, так и когнитивной нагрузки. Однако люди, которые полагаются на отведение взгляда как на признак обмана, не осознают, насколько легко контролировать данную форму поведения. Во-вторых, проводимые нами в настоящее время исследования с участием подозреваемых, допрашиваемых полицейскими (Mann, Vrij &amp; Bull, 1998), показывают значительную разницу в том, как подозреваемые отводят взгляд, когда говорят правду и когда лгут. Этот факт делает отведение взгляда важным индикатором обмана. К сожалению, данный паттерн не отличается регулярностью. Некоторые подозреваемые чаще смотрят в сторону, когда они лгут, тогда как другие чаще отводят взгляд, когда говорят правду. Между различными индивидами также замечены различия в паттернах отведения взгляда в момент сообщения правды и лжи.</p>
    <p>Ярким примером последнего утверждения является паттерн отведения взгляда, продемонстрированный лицом, осужденным за убийство (см. главу 2). Этот человек смотрел в сторону, когда лгал до своего признания, однако он также отводил взгляд, когда, признаваясь, говорил правду. Такая нерегулярность паттернов отведения взгляда является вполне предсказуемой, учитывая, что эта форма поведения легко поддается контролю.</p>
    <p>Бонд и его коллеги предлагают другое объяснение субъективных индикаторов обмана (Bond, Omar, Pitre, Lashley, Skaggs &amp; Kirk, 1992).</p>
    <p>Они утверждают, что подозрение вызывает не нервозное поведение или поведенческие индикаторы повышенной когнитивной нагрузки, а «странное поведение» — то есть формы невербального поведения, не соответствующие нормативным ожиданиям (так называемая эвристика исключительности (Fiedler &amp; Walka, 1993)). Эти странные формы поведения могут представлять собой и нервозное поведение, но не обязательно. Люди обычно смотрят друг на друга во время разговора. Как часто и как долго они смотрят друг на друга, зависит от ситуации. Например, влюбленные смотрят друг другу в глаза чаще и дольше, чем незнакомые люди (Kleinke, 1986). Исследования показывают, что при нормальных обстоятельствах как чрезмерное отведение взгляда, так и чрезмерное сосредоточение взгляда на собеседнике производит подозрительное впечатление (Bond, Omar, Pitre, Lashley, Skaggs &amp; Kirk, 1992; Desforges &amp; Lee, 1995). Как постоянное отведение взгляда, так и разглядывание являются отклонением от нормы и считаются странными, а потому вызывают подозрение. Следовательно, как подозреваемые, поддерживающие постоянный контакт глаз, так и подозреваемые, демонстрирующие постоянное отведение взгляда, вероятно, производят более подозрительное впечатление на офицеров полиции, чем подозреваемые, поведение которых соответствует промежуточным уровням отведения взгляда.</p>
    <p>Баскетт и Фридл (Baskett &amp; Freedle, 1974) проводили эксперименты с изменением продолжительности латентной реакции. Они обнаружили, что ответные реакции оценивались как неискренние, если они следовали слишком быстро или слишком медленно. И только реакции, следовавшие со средней задержкой, оценивались как правдивые. Так, муж становился подозрительным, если жена отвечала на его вопрос о том, не вступила ли она во внебрачную связь, слишком быстро или после длительной паузы. Люди ожидают, что формулирование ответа занимает вполне определенный период времени. Если латентный период реакции короче или длиннее, чем ожидалось, это будет расцениваться как странность, а потому вызовет подозрение.</p>
    <p>Хотя люди иногда ассоциируют разглядывание и короткие латентные периоды с обманом, эти формы поведения не относятся к числу тех, которые люди ожидают увидеть в поведении лжецов, отвечая на вопрос о том, как, с их точки зрения, ведут себя лжецы. Фрай и Семин (Vrij &amp; Semin, 1996) просили участников своего исследования указать в вопроснике, будут ли лжецы, по сравнению с лицами, говорящими правду, демонстрировать «увеличение продолжительности взгляда в сторону собеседника», «уменьшение продолжительности взгляда в сторону собеседника» или «нормальный уровень продолжительности взгляда в сторону собеседника». Большинство участников указало вариант «уменьшение продолжительности взгляда в сторону собеседника». Возможная причина того, почему люди ожидают, что лжецы будут отводить взгляд (а не поддерживать зрительный контакт), состоит в том, что им легче объяснить факт отведения взгляда лжецами, чем факт зрительного контакта.</p>
    <p>Отведение взгляда* может являться результатом нервозности или сложности при передаче содержания, тогда как зрительный контакт может объясняться только чрезмерным контролем поведения (см. главу 2). Думая о поведенческих признаках обмана, наблюдатели, вероятно, прежде всего представляют себе нервозность или сложности при передаче содержания, а не чрезмерный контроль.</p>
    <p>Различия в результатах, полученных Бондом и Фраем, вероятно, связаны с различными исследовательскими парадигмами, используемыми этими авторами. Мы анализировали представления о том, какие поведенческие сигналы ассоциируются с обманом, тогда как Бонд анализировал субъективно воспринимаемые признаки обмана. Как отмечалось выше, порой люди не осознают, какие поведенческие сигналы они фактически используют при распознавании обмана. В целом, однако, обнаружен высокий уровень корреляции между представлениями о поведенческих сигналах, ассоциирующихся с обманом, и воспринимаемыми признаками обмана — иными словами, люди фактически используют именно те сигналы, которые, как им кажется, они используют (Zuckerman, Koestner &amp; Driver, 1981). Значение исследования Бонда состоит в том, что оно продемонстрировало ограничения, налагаемые на результаты, представленные в табл. 3.1, в которой дается общий обзор представлений наблюдателей о том, как ведут себя лжецы и на какие поведенческие сигналы они, как правило, обращают внимание при попытках распознать обман. Однако это не означает, что индивиды, чье поведение отличается от этого паттерна, обязательно производят впечатление правдивых.</p>
    <p>Чтобы сделать картину восприятия обмана еще более запутанной, отметим, что, согласно результатам, которые получили Ауне, Ливайн, Чин и Йошимото (Aune, Levine, Ching &amp; Yoshimoto, 1993), одни и те же формы поведения оцениваются по-разному, в зависимости от того, при каких обстоятельствах данные формы поведения имеют место. Наблюдатели оценивали одну из двух видеозаписей, имитирующих интервью, проводимые в агентстве брачных знакомств с женщиной. С внешностью женщины проводились манипуляции, направленные на то, чтобы представить ее либо как более, либо как менее привлекательную в качестве партнерши. На одних видеозаписях ее внешность была типичной для молодой, следящей за модой женщины, приглашенной на ужин, тогда как на других ее внешность выглядела нетипичной для ситуации знакомства. В обеих видеозаписях женщина демонстрировала поведенческие сигналы, согласно общепринятым представлениям ассоциирующиеся с обманом, такие как взгляд в сторону от интервьюера и частая смена позы (на обеих видеозаписях демонстрировались одни и те же формы поведения). В обоих интервью женщина, помимо прочего, сказала, что она склонна к риску и ей нравится знакомиться «вслепую».</p>
    <p>Наблюдатели оценивали ее поведение как более правдивое в тех случаях, когда ее внешность была типичной для ситуации знакомства.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Действительно ли поведение лжецов соответствует ожиданиям наблюдателей?</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Поскольку люди придерживаются определенных представлений о том, какие формы поведения указывают на обман, имеет смысл выяснить, насколько эти представления соответствуют реальности.</p>
    <p>В табл. 3.2 приводится систематическое сравнение результатов исследований, касающихся субъективных индикаторов обмана (колонка 1) и объективных индикаторов обмана (колонка 2).</p>
    <p>Что касается вокальных характеристик, табл. 3.2 свидетельствует о значительном перекрывании между обеими колонками, указывающем на то, что наблюдатели вполне обоснованно обращают внимание на вокальные характеристики обмана. Однако некоторые из субъективных индикаторов, перечисленных в табл. 3.2 (учащение запинок, учащение ошибок речи и более медленный темп речи, по-видимому, характерны только для случаев, когда ложь трудно сфабриковать, см. главу 2).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.2.</emphasis> <strong>Объективные и субъективные невербальные индикаторы обмана</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_11.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></sup> &gt; — Наблюдатели ассоциируют усиление данных сигналов с обманом.</p>
     <p>&lt; — Наблюдатели ассоциируют ослабление данных сигналов с обманом.</p>
     <p>Наблюдатели не ассоциируют данную форму поведения с обманом.</p>
     <p><sup><strong>2</strong> </sup>&gt; — Сигналы усиливаются при обмане.</p>
     <p>&lt; — Сигналы ослабевают при обмане.</p>
     <p>Взаимосвязи с обманом отсутствуют.</p>
     <p><sup><strong>3</strong></sup> Когда ложь трудно сфабриковать.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Не вызывающие затруднений виды лжи (утаивание или хорошо спланированная ложь) не ассоциируются с данным поведенческим паттерном и даже могут ассоциироваться с противоположным паттерном. Однако не существует каких-либо свидетельств того, что наблюдатели это осознают.</p>
    <p>Кроме того, табл. 3.2 показывает, что большая часть представлений, касающихся невербальных индикаторов обмана, не соответствует действительности. Наблюдатели указывают больше форм невербального поведения, связанных с ложью, чем есть на самом деле. Так, например, такие субъективные индикаторы, как отведение взгляда, движения туловища, самоманипуляции и смена позы, не являются фактическими индикаторами обмана. Наконец, наблюдатели полагают, что обман ассоциируется с усилением движений кистей рук, стоп и ног, тогда как фактически обман ассоциируется с ослаблением движений кистей и рук (в особенности — нефункциональных мелких движений кистей и пальцев), а также движений стоп и ног. Как отмечалось выше, наблюдатели, по-видимому, ожидают нервозного поведения, а также поведения, указывающего на напряженную работу мысли, тогда как на самом деле подобные формы поведения не являются характерными для лжецов.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Почему существуют различия между объективными и субъективными индикаторами обмана</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Существует по меньшей мере три возможные причины, по которым люди придерживаются неверных предположений относительно поведения лжецов.</p>
    <p>1. Возможно, это связано с жизненным опытом людей (Kohnkenm 1990,1996). Почти каждый человек может вспомнить случаи, когда некто лгал и при этом выглядел нервозным и был разоблачен вследствие этой нервозности. На этом основании изобличители лжи могут ошибочно предположить, что все лжецы ведут себя таким образом. Мне встретился яркий пример этого феномена пару лет назад, когда я разговаривал с сотрудником Голландской военной полиции.</p>
    <p>Голландская военная полиция, наряду с другими службами, несет ответственность за проверку паспортов в аэропортах. Офицер военной полиции сказал мне, что считает свою организацию успешной в разоблачении лжи. В подтверждение своей точки зрения он показал мне видеозапись, на которой были видны пассажиры, показывающие свои паспорта офицеру военной полиции. У одной женщины наблюдались явные признаки нервозности, что вызвало у офицера подозрения. Он тщательно проверил ее паспорт и обнаружил, что Документ поддельный. Я спросил, не оказалось ли, что паспорта одного или более других снятых на видео пассажиров также оказались поддельными. Офицер не смог ответить на этот вопрос, поскольку паспорта других пассажиров тщательно не проверялись. Этот факт вызывает сожаление, так как возможно, что кто-то из других пассажиров, не проявлявших нервозности, также мог иметь поддельный паспорт, поскольку не все пассажиры с поддельными паспортами проявляют нервозность.</p>
    <p>2. Тот факт, что существуют различия между объективными и субъективными индикаторами обмана, вызывает удивление, ибо создается впечатление, что поведение, которое мы сами демонстрируем, когда лжем, отличается от поведения, которое демонстрируют другие люди, когда лгут! К примеру, когда мы лжем, мы совершаем меньше телодвижений, однако думаем, что другие люди совершают больше телодвижений, когда они лгут. Почему мы считаем себя исключением? Исследования показывают, что мы вовсе не считаем себя исключением, а просто не знаем, как мы ведем себя, когда лжем.</p>
    <p>Фрай, Семин и Булл (Vrij, Semin, &amp; Bull, 1996) интервьюировали участников своих исследований дважды. В одном интервью участники лгали, а в другом говорили правду. После второго интервью исследователи просили участников указать в вопроснике, как, по их мнению, они вели себя во время обоих интервью. Эти ответы сравнивались с фактическим поведением участников во время обоих интервью. Результаты показали, что участники не осознавали своего поведения во время интервью. Хотя фактически они совершали меньше телодвижений, когда лгали, чем когда говорили правду, они полагали, что совершают больше телодвижений при обмане! Таким образом, при распознавании обмана других людей люди ищут поведенческие сигналы, которые, с их (ошибочной) точки зрения, указывают на их собственную ложь.</p>
    <p>3. Высказывая свои представления о том, как ведут себя лжецы, люди, вероятно, склонны думать о тех ситуациях, в которых вполне может проявляться нервозное поведение, например о случаях, когда ставка представляется весьма высокой или когда лжецы оказываются неподготовленными ко лжи. Представления людей могут оказаться иными, если спросить их о других, менее исключительных ситуациях. Недавно мы проверили это предположение в серии экспериментов (Taylor &amp; Vrij, 1999; Vrij, 1998b; Vrij &amp; Taylor, 1999), в ходе которых просили наблюдателей указать свои представления, касающиеся неискреннего поведения в ряде конкретных ситуаций. Так, например, в одном из этих исследований (Vrij, 1998b) я предложил четыре различных сценария, в которых ставки и сложность передачи содержания подвергались систематическим манипуляциям.</p>
    <p>Сценарии описывали интервьюирование водителя офицером полиции по поводу дорожного происшествия, случившегося по вине водителя. Однако водитель не хотел признавать свою вину и говорил полицейскому, что он невиновен. В половине сценариев последствия происшествия описывались как серьезные и повлекшие за собой смертельный исход (высокие ставки), а в другой половине происшествие описывалось как незначительное (низкие ставки). В половине сценариев присутствовал свидетель, указывавший на вину водителя (высокие когнитивные требования), а в другой половине сценариев не имелось никаких свидетельств, помогающих офицеру полиции установить факты (низкие когнитивные требования).</p>
    <p>Участники осознавали, что последствия были более серьезными в случае тяжелого дорожного происшествия, чем в случае незначительного происшествия, однако они ожидали в равной степени нервозного поведения во всех сценариях. Очевидно, наблюдатели не вполне осознавали тот факт, что демонстрируемое лжецами поведение зависит от ситуации.</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>Как опрашиваемые становятся подозреваемыми на полицейских допросах</strong></p>
     <p>Возможно, что взаимодействие с подозреваемыми во время полицейских допросов приводит к едва заметным изменениям в поведении, демонстрируемом полицейскими во время этих допросов. Так, например, офицера полиции может раздражать информация, которую подозреваемый сообщает или отказывается сообщать, что может выражаться в едва заметных телодвижениях, совершаемых офицером. Одно недавно проведенное исследование показало, что в конечном итоге это ведет к тому, что подозреваемый начинает производить более подозрительное впечатление (Akehurst &amp; Vrij, 1999). Офицер полиции провел ряд интервью (со студентами колледжа), имитирующих полицейские допросы. Телодвижениями офицера во время этих интервью манипулировали таким образом, что в экспериментальной группе офицер совершал больше едва заметных движений кистями и пальцами, чем в контрольной группе.</p>
     <p>Результаты показали, что эти манипуляции оказали влияние на телодвижения, совершаемые опрашиваемыми. Они «имитировали» поведение, демонстрируемое офицером полиции, — иными словами, опрашиваемые из экспериментальной группы совершали больше едва заметных движений кистями и пальцами, чем опрашиваемые из контрольной группы, — феномен, известный как интеракционная синхрония. В последующем эксперименте фрагменты этих интервью (пять интервью из экспериментальной группы и пять интервью из контрольной группы) были показаны следователям полиции, которых попросили оценить степень подозрительности опрашиваемых. Результаты показали, что опрашиваемые из экспериментальной группы производили более подозрительное впечатление, чем опрашиваемые из контрольной группы, вследствие того факта, что опрашиваемые из экспериментальной группы совершали больше движений кистями и пальцами. При этом ни один из экспертов не заметил, что полицейский в ходе этих интервью также совершал больше движений кистями и пальцами.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <subtitle>Способности людей к распознаванию лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Очевидно, способность людей к распознаванию лжи зависит от обстоятельств. В случаях, когда негативные последствия разоблачения незначительны и ложь не требует серьезных умственных усилий, часто невозможно распознать обман, наблюдая за поведением человека. Девушка, которая говорит своей подруге, что ей нравится ее платье, но которой оно на самом деле не нравится, вероятно, не проявит каких-либо форм поведения, выдающих ее ложь. Сложнее лгать, когда ставки высоки, а ложь становится когнитивно более сложной. Поэтому в таких случаях ложь уже возможно распознать.</p>
    <p>В ходе научных исследований, посвященных распознаванию обмана, наблюдателям (преимущественно студентам колледжей), как правило, показываются видео- или аудиозаписи, и их просят оценить, лжет ли каждый из показанных им индивидов или говорит правду. Выбор альтернатив, используемый в этих исследованиях: «индивид лжет» либо «индивид говорит правду» — предполагает, что правильный ответ можно дать в 50 % случаев за счет простого угадывания. В большинстве исследований лжецы вынуждены мгновенно фабриковать свои ответы, поэтому ложь представляет для них достаточную сложность с когнитивной точки зрения. Более того, как правило, индивидов, не добившихся успеха во лжи, ожидают те или иные негативные последствия, поэтому ставки относительно высоки (хотя, конечно, не так высоки, как в некоторых реальных жизненных ситуациях). В большинстве исследований, посвященных распознаванию обмана, видеозаписи этих исследований, описанные в главе 2, использовались в качестве материала, демонстрируемого профессиональным изобличителям лжи.</p>
    <p>Краут (Kraut, 1980) опубликовал обзор исследований, посвященных распознаванию обмана. Процент успешного распознавания лжи в этих исследованиях (или уровень точности) варьировал от 45 до 60 %, при том что 50 %-ная точность ответов ожидалась лишь при случайном угадывании. Средний уровень точности (медиана) равнялся 57 %. Очевидно, что людей нельзя назвать слишком хорошими изобличителями лжи (хотя точность распознавания, пусть и на небольшую, но статистически значимую величину превышает ожидаемую от случайного угадывания в большинстве исследований).</p>
    <p>Теоретически, точность распознавания обмана должна варьировать параллельно с возможностью контроля каналов коммуникации.</p>
    <p>Лжецы должны добиваться наибольшего успеха при обмане других, когда используется канал выражения лица (поскольку это самый легкий с точки зрения контроля канал; см. главу 2), и наименьшего успеха, когда используются поведенческие сигналы телодвижений и тона голоса (поскольку эти каналы менее контролируемы). Совокупные результаты более чем 30 исследований подтверждают эту гипотезу (DePaulo, Stone &amp; Lassiter, 1985). Наблюдатели способны распознавать обман на уровне, несколько превышающем ожидаемый при случайном угадывании, когда они только слышат голос или видят только корпус и руки говорящих, однако их оценки не превышают ожидаемых при случайном угадывании, когда они имеют возможность наблюдать лишь лицевые сигналы (под которыми я имею в виду дословное слышание речи индивида; в такого рода исследованиях обычно используется фильтрованная речь, так что изобличители обмана не понимают слов, которые произносит говорящий).</p>
    <p>Кроме того, наблюдатели показывают более низкие результаты, когда лицевые сигналы предъявляются в сочетании с другими каналами, чем когда им предъявляются только эти другие каналы. Иными словами, изобличители лжи, которые видят только телодвижения, более успешны в распознавании лжи, чем те, кто наблюдает как телодвижения, так и лицевые сигналы. Объяснение очевидно. Люди преимущественно полагаются на лицевую информацию при распознавании обмана, однако большинство лицевых источников информации не являются надежными индикаторами обмана. Эти данные позволяют предположить, что при попытке распознать обман лучшей стратегией, возможно, является вообще не обращать внимания на лицо и сконцентрироваться исключительно на телодвижениях и вокальных характеристиках! Однако такая стратегия может являться слишком негибкой, поскольку, как отмечалось в главе 2, лицевые микровыражения эмоций также могут выдавать ложь (Ekman, 1992).</p>
    <p>Краут опубликовал свой обзор в 1980 году, и с тех пор было проведено много новых исследований. В приложении 3.1 приводится обзор исследований, проведенных после 1980 года. В их число включены исследования, где в качестве наблюдателей участвовали обычные люди (а не профессиональные изобличители обмана), которых просили распознавать ложь, сообщаемую незнакомыми им людьми (не друзьями или интимными партнерами). Исследования с участием профессионалов, друзей или интимных партнеров будут рассматриваться отдельно.</p>
    <p>В Приложении 3.1 дается обзор 39 исследований. Большинство оценок точности, полученных в этих исследованиях, находится в диапазоне 45–60 %, а средний уровень точности составляет 56,6 %. Эта цифра практически идентична 57 %-ному уровню точности, полученному Краутом.</p>
    <p>Если точность распознавания лжи вычисляется отдельно от точности распознавания правды, результаты обычно показывают погрешность правдивости, truth bias (Kohnken, 1989; Zuckerman, DePaulo &amp; Rosenthal, 1981). Иными словами, наблюдатели более склонны полагать, что сообщение является правдивым, чем лживым, и оценки правдивости сообщений отличаются более высоким уровнем точности, чем оценки лживости сообщений. Более того, обзор, проведенный мной лично (см. Приложение 3.1), показывает, что наблюдатели достаточно хорошо распознают правдивые сообщения (67 %-ный уровень точности), но достаточно плохо распознают ложь (44 %-ный уровень точности).</p>
    <p>Погрешность правдивости может иметь четыре различных объяснения. Во-первых, в повседневной жизни люди чаще имеют дело с правдивыми высказываниями, чем с лживыми, поэтому они более склонны предполагать, что наблюдаемое ими поведение является искренним (так называемая эвристика доступности; O'Sullivan, Ekman &amp; Friesen, 1988). Во-вторых, правила социального общения препятствуют проявлению подозрительности. Человек очень быстро придет в раздражение, если его собеседник начнет подвергать сомнению все, что он говорит. Представьте себе разговор, в котором некто постоянно перебивает вас репликами типа: «Я вам не верю», «Этого не может быть» или «А вы можете это доказать?». Такой разговор вряд ли будет продолжительным. К сожалению, нередко приходится оспаривать то, что говорит другой человек, и запрашивать дополнительную информацию, для того чтобы выяснить, почему люди в определенных случаях ведут себя тем или иным образом и не лжет ли ваш собеседник (см. главу 2). В-третьих, люди придерживаются стереотипных представлений относительно того, как ведут себя лжецы и правдивые индивиды. Например, большинство людей ожидают, что лжец будет проявлять нервозность, а правдивый человек будет вести себя обычным образом, и люди руководствуются этими представлениями при попытках распознать ложь.</p>
    <p>Это приводит к тому, что правда распознается людьми более точно, чем ложь, поскольку представления людей о поведении правдивых индивидов точнее, чем о поведении лжецов. В-четвертых, люди могут быть не уверены в том, что обман на самом деле имеет место.</p>
    <p>Учитывая эту неопределенность, наиболее безопасной и учтивой стратегией, возможно, является доверять той информации, которая сообщается явным образом (DePaulo, Jordan, Irvine &amp; Laser, 1982).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Факторы, оказывающие влияние на способность к распознаванию лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Существует множество факторов, оказывающих влияние на способность людей к распознаванию обмана. Некоторые из этих факторов связаны с личностью изобличителя лжи, тогда как другие связаны с личностью лжеца или с характером взаимоотношений между лжецом и изобличителем лжи. Третья группа факторов связана с задачей по распознаванию лжи, и в частности с возможными сложностями, которые испытывают изобличители лжи в лабораторных условиях по сравнению с ситуациями повседневной жизни. Мы начнем с рассмотрения первой из этих ситуаций.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Недостаточная реалистичность лабораторных условий</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Разоблачение лжеца в условиях лабораторного эксперимента отличается от распознавания обмана в ситуациях повседневной жизни. Однако это не означает, что задача по распознаванию лжи является более легкой за пределами лаборатории, чем в ее стенах. Некоторые из различий облегчают эту задачу, тогда как другие осложняют ее (см. также Zuckerman, DePaulo &amp; Rosenthal, 1981). По сравнению с ситуациями реальной жизни изобличители лжи испытывают в лаборатории следующие ограничения.</p>
    <p>• Они должны быстро принять решение, касающееся того, лжет другой индивид или нет (как правило, в течение 10 секунд), и не имеют времени на обдумывание своего решения.</p>
    <p>• Они могут наблюдать предполагаемого лжеца лишь в течение короткого времени (как правило, менее одной минуты) и, вероятно, хотели бы иметь больше времени для наблюдения за наблюдаемыми ими индивидами. Вопрос, однако, состоит в том, насколько реалистичной была бы такая ситуация. В настоящее время мы проводим анализ видеозаписей полицейских допросов подозреваемых (Mann, Vrij &amp; Bull, что составляет часть исследовательского проекта, финансируемого Советом социальных исследований, Social Research Council). Один из предварительных результатов этого анализа показывает, что сообщаемая подозреваемыми ложь, как правило, высказывается в течение короткого времени.</p>
    <p>Одной из причин этого является то, что ложь часто вплетается в правдивые истории. Подозреваемые рассказывают истории, которые в основном являются правдивыми, а лгут лишь в отношении определенных (ключевых) деталей, таких как время, когда произошло событие, Или их собственная роль в данном событии (например, «Я был там, но денег я не крал»). Другая причина состоит в том, что ложь часто выражается в кратких абсолютных отрицаниях («Я не имею к этому никакого отношения, я был дома, я устал и рано лег спать»). Иными словами, длинные формы лжи достаточно редки, что делает лабораторные исследования более реалистичными, чем может показаться.</p>
    <p>• Они являются пассивными наблюдателями. Наблюдатели просматривают видеозапись, а потому не имеют возможности фактически проинтервьюировать потенциальных лжецов. Однако тот факт, что это условие является ограничением, вызывает сомнения.</p>
    <p>В исследовании, проведенном Стиффом, Кимом и Рамешем (Stiff, Kim &amp; Ramesh, 1992), наблюдатели фактически интервьюировали потенциального обманщика. Уровень распознавания лжи при этом оказался не выше, чем в исследованиях с участием пассивных наблюдателей. В своем исследовании Буллер и его коллеги сравнили точность оценок наблюдателей, которые фактически интервьюировали потенциальных лжецов, и тех, кто наблюдал за ходом интервью, но сам не проводил интервью с потенциальными лжецами (Buller, Strzyzewsli &amp; Hunsaker, 1991). Результаты показали, что наблюдатели были точнее в распознавании обмана (49 % уровень точности), чем интервьюеры (29 % уровень точности). Позднее Фили и де Терк (Feeley &amp; deTurck, 1997) также обнаружили, что наблюдатели были точнее в распознавании лжи (50 %), чем интервьюеры (43 %).</p>
    <p>Эти данные позволяют предположить, что позиция фактического интервьюера является недостатком, а не преимуществом при распознавании обмана. Пожалуй, это и неудивительно. Во-первых, интервьюер вынужден сосредоточивать свое внимание на самом интервью. В частности, он должен решать, какие вопросы ему задать, как сформулировать свои вопросы и в какой момент интервью их задать. Кроме того, они должны вкладывать определенные усилия в собственную самопрезентацию, должны слушать, что говорит опрашиваемый, и отвечать на его реплики. Это требует когнитивных ресурсов, которые не могут быть направлены на задачу по распознаванию лжи. С другой стороны, наблюдатели не заботятся о поддержании разговора и могут полностью сосредоточиться, если они того желают, на задаче по распознаванию обмана. Во-вторых, более низкий уровень точности интервьюеров может являться результатом погрешности правдивости, свойственной интервьюерам. Интервьюеры склонны верить потенциальным лжецам чаще, чем наблюдатели (Feeley &amp; deTurck, 1997; Granhag &amp; Stromwall, 1998). Причины этой свойственной интервьюерами погрешности правдивости до сих пор не ясны (см. Burgoon &amp; Newton, 1991; Feeley &amp; deTurck, 1997, где предлагаются возможные объяснения).</p>
    <p>Другое преимущество позиции наблюдателей состоит в том, что они могут тщательно исследовать потенциального лжеца — в буквальном смысле с головы до ног. Активные интервьюеры не имеют возможности делать это, поскольку это производило бы странное впечатление. Правила общения предполагают, что собеседники должны смотреть друг другу в глаза. Однако движения взгляда не дают надежной информации об обмане. Наблюдатель не обязан концентрироваться на лице индивида, а потому может уделять внимание другим, более важным источникам информации. Поэтому хорошей идеей может являться участие наблюдателей в полицейских допросах, которые будут сидеть в другой комнате и наблюдать за интервью через систему видеослежения. У них будет больше возможности наблюдать за подозреваемыми, не отвлекаясь на посторонние факторы.</p>
    <p>Высказывания или действия лжеца могут оказывать влияние на интервьюера — например, заставляя его запрашивать дополнительные объяснения. Существуют различные способы делать это, а именно нейтральный (например, «Мне это непонятно, не могли бы вы объяснить это мне?»), позитивный (например: «Я вам верю, но мне это непонятно. Как это возможно?») или негативный (например: «Я вам не верю, вы пытаетесь обмануть меня»). На первый взгляд может показаться, что дальнейшее расспрашивание облегчает задачу по распознаванию обмана. Лжец вынужден продолжать говорить и сообщать больше информации. Очевидно, что чем больше лжец говорит и чем больше информации он сообщает, тем выше вероятность того, что он совершит ошибку и выдаст себя либо посредством вербальных сигналов (противореча самому себе или говоря нечто, что не соответствует действительности и о чем знает наблюдатель), либо посредством невербальных сигналов. Такие рассуждения, по-видимому, являются верными для случаев, когда далее следует подробное расспрашивание, но не для начальной стадии дальнейшего выяснения обстоятельств (Buller, Comstock, Aune &amp; Strzyzemski, 1989; Buller, Strzyzemski &amp; Comstock, 1991; Levine, McCornack &amp; Aleman, 1997; Stiff &amp; Miller, 1986). Стиль расспрашивания (нейтральный, негативный или позитивный) не оказывает на это влияния.</p>
    <p>Таким образом, первоначально лжецы производят впечатление более честных людей, даже когда их обвиняют во лжи. Иными словами, на начальных этапах интервью расспрашивание идет на пользу лжецу.</p>
    <p>Остается не до конца понятным, почему это так. Стифф и его коллеги утверждают, что как только лжецы осознают, что наблюдатель становится подозрительным, они реагируют на это тем, что демонстрируют более «честное» поведение (Buller, Stiff &amp; Burgoon, 1996; Stiff &amp; Miller, 1986). Ливайн и его коллеги (Levine &amp; McCornack, 1996а; Levine, McCornack &amp; Aleman, 1997) оспаривают эту точку зрения, и я согласен с ними. Как отмечалось в главе 2, расспрашивание не приводит к более искреннему поведению. Оно приводит, помимо прочего, к более частым запинкам и самоманипуляциям. Недавно Ливайн, Маккорнак и Алеман (Levine, McCornack &amp; Aleman, 1997) предложили альтернативное объяснение. Они предположили, что многие наблюдатели будут склонны полагать, будто лжецу будет трудно продолжать лгать, когда его слова оспариваются, и что люди, скорее всего, говорят правду, если они не вносят изменений в первоначальный вариант своей истории или когда они продолжают давать отрицательные ответы. Однако есть и другое возможное объяснение. Возможно, изобличители лжи думают, что лжецу будет трудно настаивать на своей лжи, когда его слова оспариваются, а потому ожидают от лжецов нервозного поведения или признаков поведения, свидетельствующего о напряженной работе мысли. Таким образом, лжец продолжает производить впечатление честного человека, пока он не начинает демонстрировать такое поведение.</p>
    <p>• В лабораторных условиях ставки для лжеца, как правило, невысоки. Поэтому возможно, что их ложь ассоциируется с относительно небольшим количеством невербальных сигналов (См. главу 2).</p>
    <p>Очевидно, чем меньше сигналов обмана наблюдается в невербальном поведении лжеца, тем труднее для изобличителя лжи распознать обман.</p>
    <p>• Наблюдателей просят распознавать ложь, сообщаемую людьми, которых они не знают, а потому не имеют представления об их естественном поведении. Знакомство с потенциальным лжецом действительно способствует распознаванию лжи, о чем будет говориться далее в этой главе.</p>
    <p>Однако для изобличителя лжи лабораторные условия содержат также ряд преимуществ.</p>
    <p>• В лабораторных экспериментах используется случайная выборка людей, которых экспериментаторы «заставляют» лгать. В эти выборки обычно попадают люди, которые считают себя «плохими» лжецами, а потому практически не лгут в повседневной жизни. Таких неопытных лжецов, по-видимому, легко распознать.</p>
    <p>• Лжецам в лабораторных экспериментах навязываются темы, на которые они должны лгать. Вполне возможно, это темы, с которыми они мало знакомы. В повседневной жизни люди ограничивают себя ложью по тем вопросам, которые им известны.</p>
    <p>• Изобличители лжи в лабораторных экспериментах осознают, что некто будет пытаться обмануть их. Поэтому они будут бдительны и внимательно наблюдать за предполагаемым лжецом. В повседневной жизни люди, как правило, не знают, что их собираются обмануть, а потому большую часть времени они менее внимательны. Более того, люди часто невнимательны потому, что в целом они слишком доверчивы — то есть они слишком часто полагают, что другие говорят правду. Очевидно, что человек никогда не станет хорошим изобличителем лжи, если принимает большую часть информации, которую ему сообщают, за чистую монету. Одним из способов снизить доверчивость людей является указание изобличителям лжи на то, что другие пытаются обмануть их чаще, чем они склонны полагать. Исследования показывают, что такое вмешательство действительно снижает доверчивость наблюдателей, однако не увеличивает их точности в распознавании обмана (Stiff, Kim &amp; Ramesh, 1992; Toris &amp; DePaulo, 1985). Иными словами, под влиянием такой информации изобличители лжи начинают доверять меньшему числу высказываний, включая правдивые. Эти результаты легко поддаются объяснению. Людям говорят, что они слишком доверчивы, однако они не знают, на что обращать внимание, чтобы распознать ложь. Поэтому Фили и Янг (Feeley &amp; Young, 1997) вполне корректно указывают на то, что одного снижения доверчивости людей недостаточно для того, чтобы сделать из них более эффективных изобличителей лжи. Им также следует объяснить, на что следует обращать внимание.</p>
    <p>• Изобличители лжи имеют в лабораторных условиях возможность тщательно наблюдать за предполагаемым лжецом, нередко — буквально с головы до ног. Это может быть очень полезно при распознавании обмана, поскольку отсутствие едва заметных телодвижений может выдать лжеца. Как уже отмечалось выше, в реальной жизни кажется странным, если некто разглядывает человека с головы до ног.</p>
    <p>Таким образом, мы можем сделать вывод, что лабораторные условия содержат для изобличителей лжи как преимущества, так и ограничения. Поэтому трудно сказать, легче или труднее распознать ложь в условиях лаборатории, чем в условиях окружающей действительности. Однако в любом случае вследствие различий между реальной жизнью и лабораторными условиями, вероятно, лучше проявлять некоторую осторожность, выводя заключения относительно способности людей к распознаванию лжи в реальной жизни на основании результатов, полученных в лаборатории.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Характеристики изобличителя лжи</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Профессиональные изобличители лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В большинстве исследований, связанных с распознаванием обмана, в качестве изобличителей лжи привлекаются студенты колледжей. Вероятно, они менее опытны в распознавании лжи, чем профессионалы, такие как следователи полиции или таможенные офицеры. Вполне возможно, что эти профессионалы являются более эффективными изобличителями лжи, чем студенты, благодаря своему опыту в данной области. Мне известны восемь проведенных на сегодняшний день исследований, в которых в качестве наблюдателей использовались профессиональные изобличители лжи. Список этих исследований приводится в табл. 3.3.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.3</emphasis> <strong>Оценки точности профессиональных изобличителей лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_12.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup>1</sup> Оценки точности для опытных и молодых специалистов в совокупности.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Де Пауло и Пфейфер (DePaulo &amp; Pfeifer, 1986) просили участников своих исследований — 258 федеральных офицеров правоохранительных органов, — как опытных (и = 114), так и молодых (и = 144), — распознавать обман при прослушивании аудиозаписей индивидов, отвечавших на вопросы, касающиеся их установок и мнений, перед жюри. Задача исследования Экмана и О'Салливана (Ekman &amp; O'Sullivan) состояла в том, что наблюдателей (включавших 34 члена Секретной службы, 60 федеральных специалистов по работе на полиграфе и 126 офицеров полиции) просили распознавать обман на основе видеозаписей женщин, которые рассказывали о том, какие чувства у них вызывает увиденный фильм. В исследовании Гарридо и его коллег (Garrido, Masip, Herrero, Tabernero &amp; Vega, 1998) 121 студент из Полицейской академии Испании наблюдал за женщиной, которая сообщала правдивые и ложные сведения о просмотренном ею фильме. Кёнкен (Kflhnken, 1987) показывал 80 офицерам полиции видеозаписи людей, которые вспоминали показанный им фильм (об ограблении и драке). Фрай (Vrij, 1993а) показывал 91 следователю полиции видеозаписи людей, отрицавших свое обладание комплектом наушников.</p>
    <p>Аналогичная процедура была использована Фраем и Грэхемом (Vrij &amp; Graham, 1997). В этом исследовании участвовало 29 офицеров полиции. Фрай и Манн (Vrij &amp; Mann, в печати) показывали 65 офицерам полиции фрагменты видеозаписей полицейских допросов лица, осужденного за убийство (этот случай был описан в главе 2). В другом исследовании Фрай и Манн (Vrij &amp; Mann, 1999) показывали 52 строевым (uniformed) офицерам полиции видеозапись реальной пресс-конференции, участники которой просили общественность помочь найти их родственников или убийц своих родственников, хотя впоследствии они сами были признаны убийцами. В табл. 3.3 указаны оценки точности, полученные в этих исследованиях.</p>
    <p>Таблица 3.3 показывает, что уровень точности профессиональных изобличителей лжи составляет 45–60 %, при том что 50 %-ный уровень точности ожидается даже при случайном угадывании. Средний уровень точности составляет 54 %, что близко к уровню точности (56,6 %), полученному в исследованиях, в которых в качестве наблюдателей использовались студенты колледжей. На этом основании мы можем заключить, что профессиональные изобличители лжи распознают обман не лучше, чем студенты колледжей.</p>
    <p>Три исследования, проведенные Де Пауло и Пфейфером (1986), Экманом и О'Салливаном (1991), а также Гарридо и его коллегами, фактически подтверждают этот вывод. В этих исследованиях в качестве наблюдателей выступали также и студенты колледжей. Де Пауло и Пфейфер (1986) обнаружили, что сотрудники правоохранительных органов (как молодые, так и опытные офицеры) столь же хорошо (или, наверное, точнее будет сказать, столь же плохо) распознавали обман, что и студенты колледжей. Я вернусь к этому вопросу далее в этой главе. Результаты, полученные Гарридо, показывают, что студенты университета распознавали обман лучше, чем студенты полицейской академии. Интересно отметить, что даже в исследовании Экмана и О'Салливана уровень точности оказался достаточно низким. Наблюдателям предъявлялись видеозаписи индивидов, перед которыми стояла сложная задача. Во-первых, они должны были сказать, что они изумлены, когда им показывали ожоги и ампутации, а во-вторых, ставки для них были высоки, поскольку их убедили в том, что их успех в выполнении задачи, включающей обман, ассоциируется с успехом в их карьере. Результаты показали, что даже в столь сложной ситуации многим людям удается избежать разоблачения своей лжи.</p>
    <p>Исследования, проведенные Фраем и Манном, интересны тем, что это единственные на сегодняшний день исследования, в которых наблюдателям предъявлялись образцы реальной лжи, предполагавшей высокую ставку, а именно видеозапись лица, осужденного за убийство (Vrij &amp; Mann, в печати) или видеозапись пресс-конференции с людьми, признанными убийцами своих родственников (Vrij &amp; Mann, 1999). (Ни один из наблюдателей в обоих исследованиях не был знаком с использованными в них судебными процессами.) Тот факт, что уровень точности, полученный при наблюдении за индивидом, осужденным за убийство, был несколько выше, чем уровни точности, полученные в ходе большинства других исследований, подтверждает точку зрения, согласно которой распознавание лжи в реальной жизни проще, чем в условиях лаборатории.</p>
    <p>Однако более подробный анализ результатов этого исследования показывает, что это не совсем так, поскольку высокий уровень точности (64 %) объясняется тем, что наблюдатели оказались намного более успешными в распознавании правдивых показаний убийцы (70 %), чем его ложных показаний (57 %). В исследованиях с просмотром пресс-конференции также был получен низкий уровень точности распознавания лжи (50 %). Таким образом, даже в этих реалистичных ситуациях навыки офицеров полиции в распознавании лжи выглядели весьма скромными. Средний уровень точности распознавания лжи для исследований, перечисленных в табл. 3.3, оказался несколько ниже (49 %), чем уровень точности распознавания истины (54 %).</p>
    <p>Интересным результатом, полученным в исследованиях Де Пауло и Пфейфера, а также Гарридо и его коллег, оказался тот факт, что офицеры полиции были более уверены в своих решениях, чем студенты колледжей. Это свидетельствует о том, что профессиональные изобличители лжи лишь более уверены в себе, но не более точны при распознавании обмана, чем непрофессионалы.</p>
    <p><strong>Уверенность в себе.</strong> Высокая уверенность профессиональных изобличителей лжи в своих способностях к разоблачению обмана может негативно отразиться на выполнении их профессиональных обязанностей, поскольку вероятно, что чем более уверен индивид в своих способностях к распознаванию обмана, тем менее активные Действия он будет предпринимать по тщательному анализу поведения людей (Levine &amp; McCornack, 1992; Lord, Ross &amp; Lepper, 1979).</p>
    <p>Высокий уровень уверенности часто приводит к поспешному принятию решений на основании ограниченного объема информации.</p>
    <p>Представьте себе следующую ситуацию. Некто собирается совершить в выходные автомобильную прогулку. К несчастью, в тот момент, когда он собирается отправиться в поездку, погода окончательно портится. В такой ситуации неуверенный в себе водитель, вероятно, соберет больше информации об обстановке на дорогах, чем опытный водитель, а потому примет более обдуманное решение, касающееся того, ехать ему или не ехать. В частности, неуверенный в себе водитель будет слушать прогноз погоды, чтобы выяснить, как развивается ситуация. Опытный же водитель, вероятно, будет полагаться на такие неадекватные эвристики, как «Не может быть, чтобы такая плохая погода продержалась долго» или «Наша местность известна своей плохой погодой, но, наверное, погода будет лучше там, куда я отправляюсь отдыхать» и т. д. Аналогично, высокая уверенность в распознавании обмана также может привести к использованию таких неадекватных эвристик, как «лжецы отводят взгляд», «лжецы запинаются» и т. д. Использование эвристик при распознавании обмана является принципиальной ошибкой. Как отмечалось в главе 2, характер взаимосвязей между обманом и невербальным поведением слишком сложен для того, чтобы быть переведенным в простые эвристики.</p>
    <p><strong>Отсутствие обратной связи.</strong> Тот факт, что профессиональные изобличители лжи оказываются столь же неточными, как и непрофессионалы, при распознавании обмана, говорит о том, что профессиональные изобличители лжи, по-видимому, не могут научиться на своем ежедневном профессиональном опыте правильно интерпретировать невербальное поведение людей. Одно из объяснений этого факта касается обратной связи, которую они получают относительно точности принимаемых ими решений. Возможно, что реальный опыт в распознавании обмана приводит к лучшему пониманию поведения лжецов только в том случае, когда наблюдатели получают адекватную обратную связь о результатах — то есть адекватную информацию о том, были ли их оценки правдивости/лживости высказываний людей точными или ошибочными. В реальной жизни такая обратная связь о результатах, как правило, отсутствует (DePualo &amp; Pfeifer, 1986). Рассмотрим, к примеру, работу таможенного офицера. Хорошая обратная связь по отношению к этой профессии означает, что офицеры получают представление о том, сколько туристов, которых они остановили и обыскали, действительно пытались провезти контрабандные товары, но также и о том, сколько туристов, которых они не обыскали, пытались провезти контрабандные товары. Последняя форма обратной связи, как правило, отсутствует. Таможенные офицеры практически никогда не узнают о том, сколько туристов, которых они не обыскивали, оказались контрабандистами, а потому не могут обучаться на своем опыте.<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a></p>
    <p>Вполне возможно, что таможенный офицер, задержавший на протяжении своей карьеры многих контрабандистов, а потому считающий себя хорошим специалистом по распознаванию обмана, окажется не столь уж хорошим сотрудником, если принять во внимание количество контрабандистов, которым удалось его обмануть. Исследование, проведенное Фраем и Семином (Vrij &amp; Semin, 1996), подтверждает аргумент относительно роли обратной связи.</p>
    <p>Они изучили с помощью вопросника представления, касающиеся невербальных индикаторов обмана, характерные для различных групп людей, а именно студентов колледжей, таможенных офицеров, тюремных охранников, строевых офицеров полиции, полицейских следователей и заключенных. Между этими группами было обнаружено несколько различий, включая следующие различия в представлениях, касающихся отведения взгляда и движений кистей и пальцев.</p>
    <p>Отведение взгляда (рис. 3.1) не является надежным индикатором обмана — иными словами, как лжецы, так и лица, сообщающие правду, как правило, демонстрируют сходные паттерны отведения взгляда. Однако многие студенты, таможенные офицеры, строевые офицеры полиции и следователи указали, что, по их мнению, отведение взгляда ассоциируется с обманом. На фактическую взаимосвязь между этими явлениями (таковая отсутствует) чаще всего указывали заключенные.</p>
    <p>Многие люди совершают меньше движений кистями и пальцами, когда лгут. Относительно большое число заключенных отметило эту связь (рис. 3.2). И напротив, студенты, таможенные офицеры, строевые офицеры полиции и следователи в целом ассоциировали увеличение количества таких телодвижений с обманом.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_13.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 3.1</strong> Отведение взгляда</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_15.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 3.2</strong> Движение кистей и пальцев</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Эти два примера показывают, что заключенные имеют более точные представления о фактической взаимосвязи между невербальным поведением и обманом, чем профессиональные изобличители лжи и обычные люди. Это предположение впоследствии было подтверждено другими результатами данного исследования. Заключенные придерживались более точных представлений, касающихся взаимосвязи между невербальным поведением и обманом, чем все остальные группы участников. Представления остальных групп мало чем отличались друг от друга. Мы объяснили эти результаты, предположив, что заключенные, вероятно, имеют более адекватную обратную связь. Мы утверждали, что:</p>
    <p>Преступники живут в среде, в которой обман значительно более распространен, чем в мире, в котором живут «нормальные» люди. Общение с другими преступниками, а также с остальными, как правило, непорядочными представителями подпольного мира приводит к тому, что любая выборка заключенных имеет богатый опыт столкновения с позерством, блефом, угрозами, обещаниями, «подставами» и т. д., многие из которых являются лживыми и бесчестными. Достижение успеха в этом мире и адаптация к нему отчасти зиждется на способности определить, когда тебе лгут (Vrij &amp; Semin, 1996, p. 67).</p>
    <p>Второе проведенное мною исследование представило дополнительные свидетельства того, что профессиональные изобличители лжи не вполне осознают, какие невербальные поведенческие сигналы являются индикаторами обмана (Vrij, 1993а). В этом исследовании 91 следователю полиции предъявлялись видеозаписи коротких интервью с 20 студентами, которые говорили правду или лгали по поводу своего обладания наушниками. Следователей просили указать, лгал каждый из студентов или нет. Об этих 20 индивидах я располагал некоторой информацией — в частности, об оценках их типичного поведения во время интервью; об отведении взгляда, улыбке, запинках и ошибках речи, тоне голоса, а также о характере движений корпуса, головы, кистей, пальцев, рук, стоп и ног.</p>
    <p>Кроме того, были известны их физические характеристики (пол и стиль одежды), а также измерены черты личности (социальная тревожность и застенчивость на людях (public self-consciousness); эти черты исследовались с помощью вопросника, заполнявшегося до начала интервью). Прежде всего результаты показали, что офицеры полиции не были успешны в распознавании лжи, сообщаемой студентами. Уровень точности их оценок составил 49 %, что практически соответствует уровню, ожидаемому при случайном угадывании (50 %). Во-вторых, интересно отметить, что, хотя следователям и не удалось успешно идентифицировать лжецов, уровень согласия между ними по поводу того, кто лгал, а кто говорил правду, оказался высоким. Поскольку многие следователи приняли сходные решения, их оценки, должно быть, базировались на одних и тех же поведенческих сигналах, либо они обрабатывали эти сигналы аналогичным образом. Поэтому представлялось разумным проанализировать способ, посредством которого следователи обрабатывали эти сигналы.</p>
    <p>Для определения этого способа я провел статистический тест, называемый регрессивным анализом, который позволяет получить представление о том, какие сигналы следователи фактически использовали при принятии решения (так называемые субъективно воспринимаемые признаки обмана; см. начало этой главы). Эти результаты показаны на рис. 3.3.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_16.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 3.3.</strong> Поведенческие сигналы, используемые следователями</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Анализ поведения, продемонстрированного 20 студентами на видеозаписи, показал, что существует одно достойное упоминания различие между студентами, сообщавшими правду и ложь. Лжецы фактически совершали меньше движений кистями и пальцами, чем говорившие правду. Это означает, что следователи могли разоблачить многих лжецов, если бы обращали внимание на их кисти и пальцы.</p>
    <p>На рис. 3.3 показано, что следователи действительно изучали движения кистей и пальцев, но приходили к ошибочным решениям, поскольку полагали, что лгали те, кто совершал больше движений кистями и пальцами. Еще большее влияние на их решение оказывали улыбки студентов, хотя улыбка не является надежным показателем обмана.</p>
    <p>Черты личности студентов также оказывали влияние на решения, принимаемые следователями. Социально тревожные студенты производили впечатление менее честных людей, чем те, кто не отличался социальной тревожностью, а индивидам, получившим высокие оценки по шкале застенчивости, доверяли больше, чем тем, кто получил низкие оценки по этой шкале. Очевидно, следователи интерпретировали поведение, демонстрируемое индивидами, отличавшимися низкой застенчивостью и высокой тревожностью, не как форму естественного поведения, а как поведенческие признаки обмана.</p>
    <p>Хорошо одетые студенты производили впечатление более честных, чем менее опрятно одетые. Очевидно, что индивидуальная манера одеваться является сомнительным основанием для решения о том, лжет индивид или говорит правду. Наконец, следователи принимали во внимание также содержание речи. Студенты, демонстрировавшие большую готовность к сотрудничеству во время интервью, производили впечатление более честных, чем те, кто был не склонен к сотрудничеству. Ни один из использованных следователями признаков не являлся надежным индикатором обмана. Учитывая это, неудивительно, что студентам удавалось их обмануть.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Пол наблюдателя</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Женщины выражают себя невербально более ясно и динамично, чем мужчины. Они улыбаются и смотрят в глаза окружающим чаще, чем мужчины, ближе подходят к собеседнику и больше ориентируются на тактильные ощущения (DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1993). Благодаря этому женщины источают больше тепла, чем мужчины. Женщины также лучше, чем мужчины, выражают свои мысли и чувства посредством выражения лица. Кроме того, им лучше удается прочитывать невербальное поведение других людей, — иными словами, они лучше, чем мужчины, понимают сообщения, которые хотят передать им другие люди (Hall, 1979,1984; Rosenthal &amp; DePaulo, 1979).</p>
    <p>Наиболее значимым преимуществом женщин перед мужчинами является способность к чтению выражений лиц, которые являются наиболее легко контролируемыми поведенческими сигналами (см. также главу 2) (DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1993). Женщины уделяют больше времени наблюдению и интерпретации невербальных сигналов и используют больше сигналов в процессе принятия решений (Hurd&amp;Noller, 1988).</p>
    <p>Холл (Hall, цит. по: DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1993) изучала превосходство женщин над мужчинами в понимании невербальных сообщений в 11 различных странах. Она обнаружила, что женщины особенно искусны в этом в тех странах, где они производят впечатление наиболее притесняемых (то есть в странах, где пропорционально невелико число женщин с высшим образованием). Объяснением этого факта может являться тенденция к приспособлению. Тендерная роль женщин во многих обществах предполагает, что они вынуждены приспосабливаться к окружающим в большей степени, чем мужчины. Знание о том, как интерпретировать невербальное поведение людей, может быть очень ценным подспорьем в достижении этой цели.</p>
    <p>Хотя женщины превосходят мужчин в интерпретации невербальных сообщений, они не более успешны, чем мужчины, в распознавании лжи (DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1993; Hurd &amp; Noller, 1988; Manstead, Wagner &amp; MacDonald, 1986). Тем не менее Маккорнак и Парке (McCornack &amp; Parks, 1990) обнаружили, что женщины лучше, чем мужчины, распознают ложь, сообщаемую их партнерами. Женщины менее подозрительны, чем мужчины, и чаще полагают, что человек говорит правду (DePaulo, Epstein &amp; Wyer, 1993). Следующее объяснение представляется обоснованным. Женщины более успешны, чем мужчины, в декодировании информации, которую индивид хочет передать. Однако при обмане лжецы пытаются скрыть свои истинные мысли и чувства. При распознавании лжи наблюдатели должны обращать внимание не на то, что люди хотят сообщить, а на то, что они пытаются скрыть. Но женщины подготовлены к этой задаче не лучше, чем мужчины. Когда они пытаются распознать ложь, они, вероятно, слишком подвержены влиянию той информации, которую индивид хочет сообщить, что делает их более доверчивыми, чем мужчины.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Характеристики лжеца</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Степень знакомства с лжецом</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В большинстве исследований, посвященных распознаванию обмана, наблюдателей просят распознавать ложь, сообщаемую людьми, которых они не знают. Хотя такое часто имеет место и в реальных жизненных ситуациях (например, при оценке высказываний продавцов или политиков), многие ситуации предполагают распознавание лжи, сообщаемой людьми, с которыми мы знакомы. Представляется разумным предположить, что нам легче распознать ложь знакомых нам людей, чем незнакомцев. Так, например, мы лучше представляем себе естественное поведение людей, которых мы знаем, а потому способны заметить даже незначительные изменения в их поведении. Исследования регулярно свидетельствуют о том, что люди начинают лучше распознавать правду и ложь, после того как они получают представление об искреннем поведении человека, которого им предстоит оценить (Brandt, Miller, Hocking, 1980а, b, 1982; Feeley, deTurck &amp; Young, 1995). В частности, Фили и его коллеги ознакомили часть наблюдателей с материалами предварительных интервью, проводимых с людьми, которых им предстояло оценить в ходе выполнения задачи по распознаванию обмана. Уровень точности этих наблюдателей был значительно выше (72 %), чем уровень точности наблюдателей (56 %), которым не показывались предварительные интервью перед выполнением экспериментальной задачи.</p>
    <p>Однако О'Салливан и его коллеги (O'Sallivan, Ekman &amp; Friesen, 1988) обнаружили, что сообщения, фигурирующие в ходе предварительных интервью, помогали наблюдателям только в том случае, если они были правдивыми. Исследователи утверждают, что поскольку наблюдатели склонны полагать, что наблюдаемое ими поведение является искренним (эвристика доступности), они более склонны считать первоначально продемонстрированное поведение (то есть поведение на предварительных интервью) искренним, а не лживым. Если первоначально наблюдаемое поведение фактически было искренним, то впоследствии поведение, отличающееся от первоначально наблюдаемого, легче идентифицировать как лживое. Но если первоначально наблюдаемое поведение фактически являлось лживым, но было расценено как искреннее, то увеличивается вероятность того, что впоследствии при оценке поведения, отличающегося от первоначально наблюдаемого, будут допущены ошибки.</p>
    <p>Предположение о том, что ложь друзей или интимных партнеров легче распознать, чем ложь незнакомых людей, не подтверждается (табл. 3.4). Средний уровень точности в исследованиях, перечисленных в табл. 3.4, составил 58 %, что лишь незначительно превышает средний уровень точности, полученный при оценке незнакомых людей (56,6 %; см. Приложение 3.1). Миллер, Монго и Слейт (Miller, Mongeau &amp; Sleight, 1986) упоминают об исследовании, проведенном Баухнером (Bauchner) и свидетельствующем о том, что друзья распознавали ложь друг друга в 74 % случаев. Столь высокий уровень точности, насколько мне известно, никогда не фиксировался в исследованиях с участием незнакомых людей. Однако эти результаты не удалось повторить в ходе других исследований.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.4.</emphasis><strong> Оценка точности непрофессиональных наблюдателей при оценке друзей и интимных партнеров</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_17.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup>1</sup> Все исследуемые группы в совокупности.</p>
     <p><sup>2</sup> Группы с условием предъявления голосовой и видеоинформации.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Буллер и его коллеги (Buller, Strzyzewski &amp; Comstock, 1991а) не обнаружили различий в уровне точности, когда наблюдатели оценивали правду и ложь, сообщаемую друзьями и незнакомыми людьми. Миллар и Миллар (Millar &amp; Millar, 1995) обнаружили, что наблюдатели были менее точны при оценке своих друзей (46 % попадания, hit rate), чем при оценке незнакомцев (54 % попадания).</p>
    <p>Комадена (Comadena, 1982) не обнаружил различий в уровнях точности при оценке друзей или интимных партнеров.</p>
    <p>В серии исследований Маккорнак и Ливайн показали, что даже ложь, сообщаемую интимными партнерами, трудно распознать (см. также табл. 3.4). Они объясняют этот факт тем, что, по мере того как отношения становятся все более близкими, у партнеров формируется ярко выраженная тенденция оценивать друг друга как правдивых людей, так называемая эвристика реляционной погрешности в пользу истины (Levine, McCornack &amp; Park, 1999). Маккорнак и Парке разработали и протестировали модель, объясняющую это явление (описана в книге: Levine &amp; McCornack, 1992). Как только отношения между двумя людьми начинают быстро развиваться, также начинает расти их уверенность в том, что они способны распознать ложь друг друга («Я очень хорошо знаю этого человека, поэтому я могу сказать, когда он/она лжет»). Высокий уровень уверенности приводит к представлению о том, что другой человек, возможно, не осмелится солгать («Ему/ей лучше поостеречься; я почувствую любую его/ее ложь»). Это приводит к тому, что человек вкладывает все меньше и меньше усилий в попытки выяснить, лжет ли другой человек («Я могу особенно не беспокоиться, мой партнер мне все равно не солжет») (Stiff, Kim &amp; Ramesh, 1992).</p>
    <p>Очевидно, что чем меньше усилий индивид вкладывает в попытки распознать ложь, тем легче обмануть этого человека. Однако результаты этих исследований кажутся противоречащими результатам, полученным Де Пауло и Кэши (De Paulo &amp; Kashy, 1998) в исследовании по анализу дневников. В ходе этого исследования (уже описанного в главе 1) они обнаружили, что ложь, сообщаемая близким людям, раскрывается значительно чаще, чем ложь, сообщаемая людям, к которым лжец не испытывает близких чувств. Возможное объяснение этого противоречия состоит в том, что в экспериментальном исследовании Маккорнака и Ливайна наблюдателям приходилось сосредоточивать свое внимание на невербальном поведении своих партнеров, чтобы распознать ложь, и полученные ими результаты показывают, что наблюдатели не слишком хорошо справляются с этой задачей. В реальной жизни, однако, люди не ограничены наблюдением за поведением других, и они часто имеют возможность проверить, действительно ли им говорят правду. Вполне возможно, что участники исследования Де Пауло обнаруживали ложь, сообщаемую своими близкими, путем проверки этой информации.</p>
    <p>Чехел и Кэссиди (Chahal &amp; Cassidy, 1995) показывали социальным работникам, школьным учителям и студентам видеозаписи детей (восьмилетнего возраста), которые либо лгали, либо говорили правду. По отношению к каждому ребенку наблюдатели должны были решить, лгал он или нет. Согласно гипотезе исследователей, социальные работники и учителя должны были лучше справиться с задачей по распознаванию лжи, чем студенты, потому что они имели больший опыт общения с детьми. Гипотеза исследователей не подтвердилась, но при этом они обнаружили, что наблюдатели, у которых есть собственные дети, лучше распознавали ложь (они распознали 82 % лжи), чем наблюдатели, не имеющие собственных детей (они распознали 52 % лжи). Это свидетельствует о том, что наличие собственных детей облегчает задачу по распознаванию детской лжи.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Знакомство с темой</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Лжеца легче разоблачить, когда изобличитель лжи знаком с темой, которая обсуждается лжецом (Levine, McCornack &amp; Aleman, 1997). Хотя изобличитель лжи не имеет никаких преимуществ при интерпретации невербального поведения лжеца, когда тот говорит на знакомую ему тему, по сравнению с ситуацией, когда тот говорит на незнакомую тему, однако в случае знакомства с темой он имеет дополнительное преимущество, состоящее в способности проверить содержание речи и выяснить, лжет человек или нет. Для матери не составляет никаких трудностей распознать ложь своего сына, который говорит, что библиотека была закрыта, если она знает, что библиотека была открыта.</p>
    <p>Лжецы осознают этот факт. Они также склонны лгать своим партнерам иначе, чем менее знакомым людям (Metts, 1989). Большая часть сообщаемой людьми лжи является полной ложью (см. главу 1).</p>
    <p>Однако люди значительно реже сообщают полнейшую ложь своим партнерам, поскольку считают, что риск слишком велик и что партнер в конце концов выяснит, что они лгали. Более того, они ожидают появления проблем, как только ложь будет раскрыта, ибо как вы объясните своему партнеру, что вы ему солгали? Поэтому ложь, сообщаемая супругам, обычно принимает более тонкие формы утаивания. Этот тип лжи, как правило, трудно распознать, потому что лжец не сообщает информации, которая может быть проверена. Такую ложь также легче объяснить в случае, если она обнаружится.</p>
    <p>Лжец всегда может сказать, что он просто забыл сказать об этом другому человеку, или может сказать, что он не упомянул об этом раньше, потому что не думал, что другого интересует эта информация, и т. д.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Знакомство со стилем коммуникации</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Задача по распознаванию обмана облегчается, если изобличитель лжи знаком со стилем коммуникации лжеца. Так, например, людям свойственно проявлять более открытый стиль коммуникации, когда они разговаривают с привлекательными людьми, чем когда они говорят с непривлекательными людьми. Это означает, что привлекательные и непривлекательные люди привыкают к различным стилям коммуникации (DePaulo, 1994). Де Пауло, Танг и Стоун (DePaulo, Tang &amp; Stone, 1987) исследовали вопрос, оказывает ли этот факт влияние на распознавание лжи. Участников просили сообщать правду и ложь привлекательным и непривлекательным собеседникам.</p>
    <p>Эти высказывания были записаны на видео и предъявлены привлекательным и непривлекательным наблюдателям. На видеозаписи были видны только потенциальные лжецы, но не те привлекательные или непривлекательные люди, с которыми они разговаривали.</p>
    <p>Результаты показали, что привлекательным наблюдателям лучше удавалось распознавать правду или ложь, которая сообщалась привлекательным людям, тогда как непривлекательным наблюдателям лучше удавалось распознавать правду или ложь, которая сообщалась непривлекательным людям. Отсюда следует, что привлекательные и непривлекательные люди лучше распознают ложь, когда по отношению к ним используется стиль коммуникации, с которым они более знакомы.</p>
    <p>Аналогичный паттерн имеет место, когда изобличители лжи пытаются-распознать ложь, сообщаемую людьми, принадлежащими их культуре, либо людьми, принадлежащими к другой культуре (Bond, Omar, Mahmoud &amp; Bonser, 1990). Наблюдатели оказались до некоторой степени способными отделить правду от лжи, когда к ним обращались представители их собственной культуры, но не смогли сделать этого, когда их собеседники имели иное культурное происхождение. Например, американским наблюдателям удавалось распознать ложь и правду на уровне выше ожидаемого при случайном угадывании, когда с ними разговаривали их соотечественники, но они не могли сделать этого, когда им предлагалось оценить иорданцев. Иорданские наблюдатели демонстрировали противоположный паттерн. Они могли распознать ложь и правду на уровне выше ожидаемого при случайном угадывании, сообщаемую другими иорданцами, но они не могли распознать правду и ложь, сообщаемую американцами. (Наблюдатели должны были оценивать видеозаписи правдивых и лживых высказываний, предъявляемых без звука.)</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Возраст лжеца</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Ложь — это навык, требующий обучения. Например, легче распознать ложь маленьких детей, чем детей более старшего возраста (DePaulo, 1991; Feldman, Jenkins &amp; Pooola, 1979). Процесс совершенствования навыков лжи не прекращается с наступлением зрелости.</p>
    <p>Изобличители лжи испытывают больше трудностей при распознавании лжи, сообщаемой 79-летними людьми, чем 19-летними людьми (Parham, Feldman, Oster &amp; Popoola, 1981). Однако это не означает, что маленькие дети — плохие лжецы. Напротив, некоторые из них обладают поразительными способностями ко лжи. Так, например, в нашем исследовании (Vrij &amp; Van Wijngaarden, 1994) пятилетние и шестилетние дети пробовали два напитка, а именно грейпфрутовый и апельсиновый соки. После каждой пробы они должны были убедить наблюдателей, что напиток вкусный, независимо от того, насколько вкусным он был на самом деле. Дети записывались на видео. После того как оба интервью были завершены, выяснялось истинное мнение каждого ребенка об обоих напитках. Почти всем из них понравился апельсиновый сок и не понравился грейпфрутовый.</p>
    <p>Произвольная выборка видеозаписей детей, которые лгали в одном интервью и говорили правду в другом, была показана взрослым.</p>
    <p>После каждого фрагмента видеозаписи их просили указать, действительно ли, по их мнению, ребенку нравился напиток, или нет (мы несколько изменили цветовую гамму видеозаписей, так что напитки невозможно было определить по цвету пустого стакана). Наблюдатели смогли распознать только 56 % правды и лжи.</p>
    <p>В другом исследовании (Westcott, Davies &amp; Clifford, 1991) детей в возрасте от 7 до 11 лет просили описать посещение музея. Некоторые дети действительно были в музее и могли правдиво описать экскурсию. Другие же дети никогда не были в этом музее, но видели фильм о нем. Их просили притвориться, что они действительно были в музее. Наблюдатели должны были оценить каждого ребенка и определить, говорит он правду или лжет. Они смогли распознать 59 % правды и лжи.</p>
    <p>Исследование, проведенное Джексоном (Jackson, 1996), красноречиво свидетельствует о том, насколько искусно дети могут лгать.</p>
    <p>Одной группе детей в возрасте 11–12 лет показали фильм о шимпанзе, а затем провели с ними интервью, посвященное этому фильму. Другая группа детей того же возраста не видела фильма, но должна была притвориться, что видела его. Видеозаписи интервью с детьми были показаны адвокатам и студентам. Результаты показали, что детям, не видевшим фильма, очень успешно удавалось обмануть адвокатов и студентов. Только 31 % адвокатов и 25 % студентов осознали, что высказывания этих детей были лживыми. Эти цифры просто поразительны, поскольку перед детьми была поставлена непростая задача. Однако большинство детей, относившихся к группе лжецов, ранее смотрели фильм о шимпанзе и рассказывали об этом опыте.</p>
    <p>Некоторые из лгавших детей использовали весьма изобретательную стратегию (хотя, возможно, они делали это неосознанно). Всех детей спрашивали, понравился ли им показанный фильм о шимпанзе. Те, кто действительно смотрел фильм, говорили, что фильм им понравился, в отличие от детей, которые не видели фильма. Те, кто сказал, что фильм не понравился, использовали это в последующем интервью. Когда их просили описать некоторые подробности фильма, они ответили, что не могут их вспомнить, потому что фильм им не нравился, и поэтому они невнимательно его смотрели. В целом дети привели правдоподобные причины того, почему они не помнят подробностей фильма.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Личность лжеца</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Один из факторов, препятствующих распознаванию лжи, состоит в том, что невербальное поведение некоторых индивидов производит впечатление, что они говорят правду (погрешность честного поведения), тогда как естественное поведение других оставляет впечатление, что они лгут (погрешность нечестного поведения) (Riggio, Tucker &amp; Throckmorton, 1988; Vrij, 1993a; Vrij &amp; Van Wijngaarden, 1994; Vrij &amp; Winkel, 1992b; Zuckerman, DeFrank, Hall, Larrance &amp; Rosenthal, 1979). Это явление связано с чертами личности.</p>
    <p>К примеру, экспрессивные индивиды излучают доверие, независимо от правдивости их утверждений. Дело не в том, что они особенно искусны во лжи, а в том, что их спонтанность рассеивает сомнения, что облегчает для них задачу остаться неразоблаченными (Riggio, 1986).</p>
    <p>Индивиды, испытывающие сильное чувство застенчивости, также производят правдивое впечатление на других, независимо от того, говорят ли они правду. Кажется, будто они знают, как вести себя, чтобы вызвать у людей доверие. В частности, как показано в главе 2, этим людям свойственно ограничивать свои телодвижения, когда они лгут, а этот паттерн поведения наблюдатели склонны ассоциировать с правдивостью. Эти люди также часто прибегают ко лжи (см. главу 1).</p>
    <p>С другой стороны, интроверты и социально тревожные индивиды производят на окружающих более подозрительное впечатление.</p>
    <p>Социальная неловкость интровертов и впечатление напряженности, нервозности или страха, свойственных социально тревожным индивидам, интерпретируются наблюдателями как индикаторы обмана.</p>
    <p>Если эти данные распространяются и на профессиональных изобличителей лжи, таких как таможенные офицеры, а нам не известны причины, которые бы говорили об обратном, это означает, что интроверты и социально тревожные индивиды в большей степени подвергаются риску, что над их багажом будет произведен обыск, чем остальные туристы. Однако сомнительно, чтобы эти категории людей занималась контрабандой. Интроверты не часто лгут (см. главу 1) и совершают меньше преступлений, чем экстраверты (Eysenck, 1984). Кроме того, социально тревожные индивиды относятся к типу людей, которые вряд ли будут настаивать на своей лжи, если их утверждения начнут оспаривать (см. главу 1).</p>
    <p>В главе 1 также было показано, что часто лгут люди, показывающие высокие Буллы по шкале макиавеллизма. Можно решить, что эти люди являются хорошими лжецами, потому что они не испытывают особой вины, когда лгут. Однако распознать ложь этих людей не сложнее и не проще, чем тех, кто характеризуется низкими оценками по шкале макиавеллизма (Manstead, Wagner &amp; MacDonald, 1986).</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>Тест, позволяющий определить, какое впечатление вы производите на других</strong></p>
     <p>Возможно, с помощью этого теста вы легко сможете выяснить, вызываете ли вы доверие у других. Риггио и Фридман (Riggio &amp; Friedman, 1983) обнаружили, что люди, которым хорошо удается выражать базовые человеческие эмоции посредством выражений лица (счастье, гнев, страх, удивление, грусть и отвращение), производят более доверительное впечатление на окружающих, чем те, кому это не слишком хорошо удается. Поэтому попытайтесь выразить эти базовые эмоции посредством выражений лица и попросите других определить, какие эмоции вы пытаетесь выразить. Процент правильных ответов, данных наблюдателями, может служить показателем того, насколько доверительное впечатление вы производите на окружающих.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><strong>Этническое происхождение лжеца</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Я уже упоминал о том, что ложь труднее распознать в случаях, когда лжец и изобличитель лжи не принадлежат к одной и той же культурной среде. Исследования показывают, что чернокожие подозреваемые производят более подозрительное впечатление на белых офицеров полиции, чем белые подозреваемые, независимо от того, говорят они правду или нет. Это объясняется тем фактом, что поведение, демонстрируемое чернокожими подозреваемыми, отличается от поведения, демонстрируемого белыми подозреваемыми (Vrij, 1991; Vrij &amp; Winkel, 1990,1991).</p>
    <p>Ряд исследователей указывали на то, что невербальное поведение является культурно опосредованным, а потому должно интерпретироваться с точки зрения общих знаний о данной культуре (Ruby &amp; Brigham, 1997; Vrij, 1991). Например, смотреть в глаза собеседнику считается вежливым в западных странах, но расценивается как грубость во многих других культурах, особенно по отношению к таким авторитарным фигурам, как офицеры полиции (Ickes, 1984; Vrij, 1991). Вполне возможно, именно по этой причине афро-американцы чаще отводят взгляд, чем белые американцы (Fugita, Wexley &amp; hillery, 1974; Ickes, 1984), а выходцы из Турции и Марокко, живущие в Нидерландах, чаще отводят взгляд, чем коренные голландцы (Van Rossum, 1998; Vrij, Dragt &amp; Koppealar, 1992). Другие исследователи обнаружили, что афро-американцы совершают больше телодвижений, чем белые (Garratt, Baxter &amp; Roselle, 1981; Smith, 1983).</p>
    <p>Совместно со своими коллегами я исследовал паттерны невербального поведения белых коренных голландцев и чернокожих суринамских граждан (граждан, являющихся выходцами из Суринама, но в настоящее время проживающих в Нидерландах) во время имитации полицейских допросов, проводимых в Нидерландах (Vrij, 1991; Vrij &amp; Winkel, 1990,1991; Vrij, Winkel &amp; Koppelaar, 1988). К голландским и суринамским покупателям обращались в торговом центре и просили их принять участие в исследовании, преследующем цель определить, насколько хорошо полицейские интервьюируют людей. С покупателями, согласившимися участвовать в исследовании, впоследствии проводили интервью строевые офицеры в передвижной лаборатории. Они интересовались, имеют ли опрашиваемые наушники. (Мы использовали двух интервьюеров: суринамского офицера полиции и коренного белого голландского офицера.</p>
    <p>Мы выдали половине покупателей наушники и попросили спрятать их и отрицать факт своего обладания наушниками во время интервью.) Все интервью были записаны на видео скрытой камерой, и была произведена оценка поведения покупателей (после окончания интервью мы проинформировали опрашиваемых о видеозаписи и получили их согласие использовать записи в нашем исследовании).</p>
    <p>Результаты свидетельствуют о многочисленных различиях в поведении голландских и суринамских «подозреваемых». Эти различия схематически представлены в третьей колонке табл. 3.5.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.5.</emphasis><strong> Объективные и субъективные невербальные индикаторы обмана, а также различия в невербальном поведении белых и чернокожих индивидов</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_18.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></sup></p>
     <p><strong>&gt;</strong> — наблюдатели ассоциируюит усиление данных сигналов с обманом</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — наблюдатели ассоциируюит ослабление данных сигналов с обманом</p>
     <p>— наблюдатели не ассоциируюит данную форму поведения с обманом</p>
     <p><sup><strong>2</strong></sup></p>
     <p><strong>&gt;</strong> — сигналы усиливаются при обмане</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — сигналы ослабляются при обмане</p>
     <p>— взаимосвязи с обманом нет</p>
     <p><sup><strong>3</strong></sup></p>
     <p><strong>&gt;</strong> — паттерны поведения, чаще встречающиеся у чернокожих, чем у белых</p>
     <p>— отсутствие различий между паттернами поведения белых и чернокожих</p>
     <p><strong>*</strong> — взаимосвязи не исследовались</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Граждане суринамского происхождения совершали больше речевых ошибок, говорили медленнее и более высоким голосом, чаще отводили взгляд, чаще улыбались и совершали больше самоманипуляций, иллюстраторов и движений корпуса, независимо от того, лгали они или нет.</p>
    <p>Данные, приведенные в третьей колонке табл. 3.5, в значительной степени пересекаются с данными, касающимися субъективных индикаторов обмана (колонка 1); это свидетельствует о том, что типичное поведение чернокожих людей соответствует поведению, производящему подозрительное впечатление на белых наблюдателей.</p>
    <p>Это приводит к возникновению кросс-культурных невербальных коммуникативных ошибок во время кросс-культурных полицейских допросов. Иными словами, паттерны невербального поведения, типичные для чернокожих людей, могут быть интерпретированы белыми наблюдателями как разоблаченные ими попытки скрыть истину. Данное предположение было проверено в серии экспериментов (Vrij &amp; Winkel, 1992а, 1994; Vrij, Winkel &amp; Koppelaar, 1991).</p>
    <p>Были сделаны видеозаписи имитаций полицейских допросов, в ходе которых белые (коренные голландцы) и чернокожие (суринамские) актеры демонстрировали невербальное поведение, типичное либо для белых, либо для чернокожих индивидов. В частности, актеры демонстрировали отведение взгляда, типичное для чернокожих, в одной версии (они смотрели в сторону по 35 секунд за минуту интервью), и направление взгляда, типичное для белых, в другой версии. В одной версии они демонстрировали телодвижения, типичные для чернокожих (они совершали 7,5 самоманипуляций и движений кистей и пальцев за минуту интервью), а в другой версии — типичные для белых (они совершали 4 самоманипуляции и движения кистей и пальцев за минуту интервью), и т. д. Данные, касающиеся типичного «белого» и «черного» поведения, были получены из исследования, описанного выше. Видеозапись начиналась с кадров улицы и жилой комнаты. Сцены комментировал голос, сообщавший, что молодая женщина подверглась нападению и изнасилованию и что, согласно предположению полиции, преступник живет на данной улице. Соответственно показывалось, как полицейские обходили дома и проводили короткие интервью со всеми мужчинами. В кадре появлялся мужчина, очевидно, разговаривавший с полицейским (который оставался за кадром). Голландским полицейским показывали по одному интервью и спрашивали, насколько подозрительное впечатление производит мужчина. Результаты представлены на рис. 3.4.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_19.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 3.4.</strong> Кросс-культурная невербальная коммуникативная ошибка тину. Данное предположение было проверено в серии экспериментов (Vrij &amp; Winkel, 1992а, 1994; Vrij, Winkel &amp; Koppelaar, 1991).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Были сделаны видеозаписи имитаций полицейских допросов, в ходе которых белые (коренные голландцы) и чернокожие (суринамские) актеры демонстрировали невербальное поведение, типичное либо для белых, либо для чернокожих индивидов. В частности, актеры демонстрировали отведение взгляда, типичное для чернокожих, в одной версии (они смотрели в сторону по 35 секунд за минуту интервью), и направление взгляда, типичное для белых, в другой версии. В одной версии они демонстрировали телодвижения, типичные для чернокожих (они совершали 7,5 самоманипуляций и движений кистей и пальцев за минуту интервью), а в другой версии — типичные для белых (они совершали 4 самоманипуляции и движения кистей и пальцев за минуту интервью), и т. д. Данные, касающиеся типичного «белого» и «черного» поведения, были получены из исследования, описанного выше. Видеозапись начиналась с кадров улицы и жилой комнаты. Сцены комментировал голос, сообщавший, что молодая женщина подверглась нападению и изнасилованию и что, согласно предположению полиции, преступник живет на данной улице. Соответственно показывалось, как полицейские обходили дома и проводили короткие интервью со всеми мужчинами. В кадре появлялся мужчина, очевидно, разговаривавший с полицейским (который оставался за кадром). Голландским полицейским показывали по одному интервью и спрашивали, насколько подозрительное впечатление производит мужчина. Результаты представлены на рис. 3.4.</p>
    <p>Рисунок 3.4 свидетельствует о наличии согласованного паттерна.</p>
    <p>Во всех исследованиях актеры производили более подозрительное впечатление, когда демонстрировали невербальное поведение, типичное для чернокожих, чем когда демонстрировали поведение, типичное для белых. В частности, эксперимент, включавший телодвижения, показал, что 72 % наблюдателей оценили поведение показанных им мужчин как подозрительное, когда те демонстрировали невербальное поведение, типичное для чернокожих (относительное много телодвижений), тогда как лишь 41 % наблюдателей нашел подозрительным невербальное поведение мужчин, характерное для белых (меньшее количество телодвижений). Интересно, что этническое происхождение не оказывало влияния на впечатления полицейских — иными словами, они находили белых подозреваемых столь же подозрительными, что и чернокожих. Однако как белые, так и чернокожие подозреваемые производили более подозрительное впечатление, когда они демонстрировали невербальное поведение, типичное для чернокожих, чем когда они демонстрировали поведение, типичное для белых. Эти данные подтверждают предположение о том, что кросс-культурные невербальные коммуникативные ошибки действительно имеют место во время полицейских допросов и что паттерны невербального поведения, типичные для чернокожих людей, интерпретируются белыми наблюдателями как признаки обмана.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Почему люди столь неумело распознают ложь</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В данной и предыдущей главах приводилось несколько объяснений того, почему люди столь неумело распознают ложь. В этом разделе я кратко резюмирую эти объяснения. Некоторые из них предполагают, что наблюдатели совершают ошибки, которых вполне можно избежать. Поэтому навыки распознавания лжи могут быть усовершенствованы, если объяснить людям, в чем состоят их типичные ошибки. Вопрос о том, помогает ли людям тренировка стать более эффективными изобличителями лжи, будет рассмотрен в следующем разделе.</p>
    <p>Люди плохо распознают ложь, потому что они не хотят знать правду (Ekman, 1993). Например, как утверждалось в главе 1, люди часто не хотят знать, действительно ли хозяевам понравились их подарки; для них нет никакой выгоды знать это. Поэтому они охотно верят хозяевам, когда те говорят, что подарки им очень понравились. Более того, людям обычно нравится, когда им делают комплименты, касающиеся того, что они делают или как они выглядят. Поэтому они не будут предпринимать усилий к тому, чтобы выяснить, действительно ли человек, делающий им комплимент, говорит искренне. Однако во многих обстоятельствах люди все же хотят узнать, лжет другой человек или нет, но даже тех изобличителей лжи, у которых присутствует сильная мотивация узнать, лжет ли им другой человек, оказывается легко обмануть. Следующие ниже пункты поясняют, почему это так.</p>
    <p>Не существует такого феномена, как поведение, типичное для лжи, — иными словами, не существует такой формы или совокупности форм поведения, которые демонстрируют все лжецы. Поведение лжеца определяется его личностью и обстоятельствами, при которых совершается ложь. Очевидно, тот факт, что формы поведения, типичные для лжеца, отсутствуют, осложняет для изобличителей лжи задачу по определению того, на что им следует обращать внимание.</p>
    <p>Различия между лжецами и людьми, говорящими правду, как правило, незначительны. Мнение Фрейда о том, что «сквозь каждую пору лжеца просачивается нечто, что выдает его», часто оказывается неверным (см. главу 2). Очевидно, что чем меньше различия, тем труднее распознать ложь.</p>
    <p>Правила разговорного общения не позволяют изобличителю лжи должным образом проанализировать поведение человека, заподозренного в обмане. Для лжеца было бы очень трудно продолжать лгать, если бы наблюдатель мог настаивать на своих расспросах. Как уже отмечалось в главе 2, лжец должен избегать противоречий самому себе, не должен говорить вещей, о несоответствии действительности которых известно наблюдателю, и помнить о том, что он сказал, если другой человек попросит его повторить или разъяснить его слова. Более того, лжецы должны все время контролировать свое поведение, чтобы избежать разоблачения вследствие явных признаков нервозности или сложностей в передаче содержания. Эти трудности еще более возрастают, когда наблюдатель продолжает задавать вопросы, тем самым заставляя лжеца продолжать лгать. Однако, как уже отмечалось ранее в этой главе, человек очень быстро придет в раздражение, если собеседник будет подвергать сомнению все, что он говорит. Задача изобличителя лжи также намного облегчается, если он имеет возможность рассматривать потенциального лжеца буквально с головы до ног, поскольку телодвижения лжеца (точнее, отсутствие таковых) могут выдать его ложь. Такое разглядывание с головы до ног крайне редко встречается в разговорном общении и производит странное впечатление. Как правило, мы ограничиваемся взглядом в глаза собеседнику. Однако движения глаз собеседника не обеспечивают наблюдателя надежной информацией, позволяющей распознать ложь.</p>
    <p>На оценки наблюдателей оказывает влияние целый ряд систематических ошибок и погрешностей. Вместо активного изучения поведения других наблюдатель может полагаться на относительно необоснованные правила принятия решений, называемые когнитивными эвристиками (Levine, McCornack &amp; Park, 1999). Примером таковых является эвристика доступности. В реальной жизни люди значительно чаще сталкиваются с правдивыми высказываниями, чем с лживыми, а потому они, как правило, склонны полагать, что имеют дело с искренним поведением (такое поведение наблюдателей приводит к погрешности правдивости).</p>
    <p>Эвристика частоты имеет место вследствие того, что люди склонны оценивать странное или необычное поведение как лживое, независимо от того, насколько лживым оно является в действительности. Эвристика реляционной погрешности истины имеет место вследствие того, что по мере развития близких отношений у партнеров формируется ярко выраженная тенденция оценивать друг друга как говорящих правду. И наконец, в соответствии с эвристикой репрезентативности люди полагают, что нервозное поведение, а также поведение, свидетельствующее о сложностях в передаче содержания, являются признаками обмана. В результате наблюдатели часто используют ошибочные сигналы при распознавании лжи, поскольку настоящие лжецы нечасто демонстрируют подобные формы поведения.</p>
    <p>Даже в тех случаях, когда люди проявляют нервозность и испытывают сложности в передаче содержания, это вовсе не обязательно означает, что они лгут (Bond &amp; Fahey, 1987). Искренний и невиновный подозреваемый, опасающийся, что полицейские ему не поверят, может вследствие своего страха проявлять те же признаки нервозности, что и виновный лжец, боящийся разоблачения.</p>
    <p>Наблюдатели часто не принимают во внимание индивидуальные различия в поведении людей. Так, например, интроверты и социально тревожные индивиды производят на наблюдателей впечатление лжецов, как и чернокожие индивиды (по крайней мере, на белых наблюдателей). Естественное поведение этих категорий лиц часто ошибочно интерпретируется наблюдателями как свидетельствующее об обмане.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Обучение распознаванию лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Булл (Bull, 1989) придерживается пессимистических взглядов на перспективы обучения людей распознаванию лжи. Он отмечает, что значительное число объявлений о наборе в органы полиции и книг по подготовке полицейских внушает мысль о том, что распознавание обмана на основании поведенческих сигналов является простой задачей и что обучение наблюдению за этими сигналами позволяет развить навыки по распознаванию лжи. Булл провел обзор опубликованной литературы, посвященной результатам такого тренинга, и не обнаружил свидетельств его эффективности. Он пришел к выводу, что «до тех пор, пока ряд публикаций в научных журналах не продемонстрирует тот факт, что тренинг действительно развивает навыки распознавания обмана, будет создаваться впечатление, что некоторые объявления о наборе в полицию и книги по подготовке полицейских сами служат для обмана читателя» (Bull, 1989, р. 83).</p>
    <p>Оспаривая вывод Булла, я могу указать на, что мне известно 11 исследований, опубликованных в научных журналах, в которых анализируется влияние тренинга на распознавание лжи. Большинство из них рассматривается в Приложении 3.2.</p>
    <p>Во всех этих исследованиях наблюдателям предъявлялись видеоили аудиозаписи коротких интервью с рядом лиц, говорящих либо правду, либо ложь. В целом в этих тренинговых сессиях использовались три различные процедуры. Некоторые тренинги включали «процедуру фокусинга», в которой наблюдателей просили обращать внимание на специфические поведенческие сигналы и игнорировать другие (а именно те, которые не являются индикаторами обмана).</p>
    <p>В частности, Де Пауло, Ласситер и Стоун (DePaulo, Lassiter &amp; Stone, 1892) просили участников групп уделять внимание тому, как говорящий произносил свои слова, а не содержанию его речи или тому, как он выглядел во время произнесения этих слов. (Это исследование не упоминается в Приложении 3.2, поскольку авторы не приводят сведений о полученных ими оценках точности.) Аналогичную процедуру использовали де Терк и его коллеги. Другие исследователи использовали «информационную процедуру» и сообщали своим наблюдателям информацию о фактических взаимосвязях между конкретными формами поведения и обманом. В частности, Фидлер и Валка (Fiedler &amp; Walka, 1993) сообщали наблюдателям, что ложь часто сопровождается высоким тоном голоса. Аналогичную процедуру использовали Фрай и Грэхем (Vrij, 1994; Vrij &amp; Graham, 1997).</p>
    <p>Наконец, в некоторых исследованиях (Fiedler &amp; Walka, 1993; Vrij, 1994; 1994; Zuckerman, Koestner &amp; Colella, 1984,1985) наблюдатели обеспечивались обратной связью о результатах — иными словами, наблюдателям во время учебных сессий после каждого видеоклипа сообщалось о том, было ли их решение относительно правдивости предъявленных им высказываний верным или ошибочным.</p>
    <p>В некоторых исследованиях обеспечивался более чем один тип информации. В частности, Фидлер и Валка (1993) сообщали информацию о фактической взаимосвязи между обманом и некоторыми формами поведения одной группе наблюдателей и помимо этого давали обратную связь о результатах другой группе. В ряде исследований различным наблюдателям предъявлялись различные видеозаписи. В частности, Цуккерман, Кёстнер и Колелла (1985) показывали одной группе наблюдателей только лицо человека, обвиняемого во лжи, тогда как другие слышали его голос, а третьи видели его лицо и слышали его голос. Во всех исследованиях наблюдателями были студенты колледжей, за исключением исследований, проведенных Кёнкеном (1987), Фраем (1994), Фраем и Грэхемом (1997), в которых в качестве наблюдателей выступали полицейские.</p>
    <p>Как можно видеть из приложения 3.2, результаты большинства исследований свидетельствуют о совершенствовании навыков распознавания лжи, независимо от использованного метода тренинга.</p>
    <p>Таким образом, можно развивать навыки людей по распознаванию лжи. В трех исследованиях (Kohnken, 1987; Vrij, 1994; Vrij &amp; Graham, 1997) информация снижала способность наблюдателей к распознаванию лжи. Интересно, что именно в этих трех исследованиях наблюдателями были полицейские, а не студенты; это позволяет предположить, что студенты получают больше пользы от таких информационных сессий, чем офицеры полиции. Это предположение подтверждается тем фактом, что в исследовании Фрая и Грэхема (1997) студенты стали более эффективными изобличителями лжи в результате полученной ими информации, тогда как офицеры полиции показали прежние результаты после получения информации.</p>
    <p>Я могу высказать лишь свои предположения о том, почему офицерам, судя по всему, не помогла полученная информация. Одно из возможных объяснений состоит в том, что предоставленная информация была слишком сложной и вызвала замешательство. Возможно, это имело место в исследовании Фрая и Грэхема (1997), поскольку информация о взаимосвязи между чертами личности и лживым поведением могла быть слишком сложна для людей, не знакомых с теориями личности. Студенты, являвшиеся наблюдателями в этом эксперименте (которым информация помогла), обучались на факультете психологии и уже были знакомы с теориями личности (однако не с данными о взаимосвязи между чертами личности и обманом).</p>
    <p>Более того, Кёнкен (1987) указывает на сложность информации в качестве объяснения того факта, что в его исследовании тренинг не привел к желаемым результатам.</p>
    <p>Возможная причина, по которой получение информации привело к низким уровням точности в исследовании Фрая (Vrij, 1994), состояла в том, что офицеры полиции отказывались использовать эту информацию, поскольку не доверяли ей. Согласно этой информации, лжецы совершают меньше движений кистями и пальцами. Это противоречило представлениям полицейских о том, что увеличение количества движений кистями и пальцами служит признаком обмана (Vrij &amp; Semin, 1996).</p>
    <p>Во всех исследованиях наблюдаемый эффект обучения был весьма ограничен. Средний уровень точности для тренированных наблюдателей составил 57 %, тогда как для неподготовленных наблюдателей он достигал 54 %. В большинстве исследований уровень точности обученных наблюдателей не превышал 65 %. Однако при интерпретации этих результатов следует принять во внимание тот факт, что все тренинговые сессии в этих экспериментах были короткими, непродолжительными, а потому, вероятно, недостаточными для обучения, учитывая сложный характер распознавания лжи. Более продолжительная и совершенная тренинговая программа, вероятно, могла бы принести более позитивные результаты. В такой программе должна использоваться другая схема обучения, а не ранее применявшиеся. В частности, не приносит особой пользы информирование наблюдателей о фактических индикаторах обмана, поскольку не каждый лжец демонстрирует эти формы поведения. На мой взгляд, для того чтобы разработать более эффективную программу, нужно проконсультироваться у хороших изобличителей лжи.</p>
    <p>Исследования показывают, что такие программы существуют.</p>
    <p>Как уже говорилось, агенты Секретной службы распознают ложь лучше других (см. табл. 3.3). В частности, 53 % этих агентов достигали уровня точности, как минимум, в 70 %, а уровень точности 29 % агентов составил 80 % и более (Ekman &amp; O'Sullivan, 1991). В исследовании Фрая и Манна (в печати) с участием лица, осужденного за убийство, был достигнут уровень точности, как минимум, в 80 %, а 9 % наблюдателей достигли 100 %-ного уровня точности. Таким образом, некоторые люди способны достаточно точно распознавать ложь.</p>
    <p>Очевидно, обучаться можно только у хороших изобличителей лжи и в случаях, когда ясно, какие поведенческие сигналы они используют при распознавании обмана. К сожалению, эта информация до сих пор неизвестна, поскольку практически не проводилось исследований, посвященных выяснению того, что делает человека хорошим изобличителем лжи. Способность распознавать ложь не коррелирует ни с полом, ни с возрастом, ни с опытом интервьюирования подозреваемых (Ekman &amp; O'Sullivan, 1991; Vrij &amp; Mann, в печати). Способности мужчин не отличаются от способностей женщин, более пожилые наблюдатели не превосходят молодых, а лица, имеющие богатый опыт интервьюирования подозреваемых, справляются с этой задачей не лучше тех, кто не имеет подобного опыта. Способность к распознаванию обмана также не коррелирует с уверенностью в себе (см. DePaulo, Charlton, Cooper, Linsay &amp; Mulhenbruck, 1997, где проводится метаанализ взаимосвязей между уровнем точности и уверенностью в себе). Неточные изобличители лжи столь же уверены в себе, что и достигающие высокой точности. Разумно предположить, что хорошие изобличители лжи также смогли бы быть хорошими лжецами, однако так ли это, пока неясно, поскольку результаты исследований противоречивы. Де Пауло и Розенталь (DePaulo &amp; Rosenthal, 1979) полагают, что не существует взаимосвязи между способностью быть хорошим лжецом и хорошим изобличителем лжи, тогда как Манстед, Вагнер и Макдональд (Manstead, Wagner &amp; McDonald, 1986) оспаривают эту точку зрения.</p>
    <p>Предварительные результаты исследования Экмана и О'Салливана (1991) показали, что хорошие изобличители лжи используют различные поведенческие сигналы при наблюдении за различными людьми (например, они упоминают об ошибках речи, указывая на ложь одного индивида, о голосовых признаках обмана, говоря о другом лжеце, и об особенностях телодвижений, рассуждая о третьем), тогда как неточные изобличители лжи, вероятно, применяют «стандартную» стратегию, используя одни и те же поведенческие сигналы при распознавании лжи, сообщаемой различными людьми. Фрай и Манн (в печати) также обнаружили, что хорошие изобличители лжи в меньшей степени полагаются на такие стереотипные представления, как «лжецы отводят взгляд» или «лжецы ерзают», чем плохие изобличители лжи. Как упоминалось ранее, стандартные стереотипные стратегии обречены на неудачу, поскольку различные индивиды демонстрируют различные формы поведения, когда лгут.</p>
    <p>Экман и его коллеги обнаружили, что способность наблюдателей к распознаванию лицевых микровыражений эмоций (измеряемых с помощью специального теста микровыражений эмоций) положительно коррелирует с их способностью распознавать обман в ходе выполнения соответствующих заданий (Ekman &amp; O'Sullivan, 1991; Frank &amp; Ekman, 1997). Иными словами, хорошие изобличители лжи обладают развитыми навыками различения лицевых микровыражений эмоций.</p>
    <p>С другой стороны, возможно, является хорошей мыслью добиться дальнейшего развития навыков, которыми уже обладают изобличители лжи. Имеются свидетельства того, что люди обладают имплицитными знаниями, касающимися обмана, которыми они, однако, не умеют воспользоваться (DePaulo, 1994). Например, когда люди размышляют вслух, принимая решение о том, лжет человек или нет, их речь звучит менее убедительно в случаях, когда рассматриваемое ими высказывание является лживым, чем когда оно является правдивым, и они чаще упоминают о возможности того, что сообщение является сфабрикованным, чем это имеет место на самом деле (DePaulo, 1994; Hurd &amp;Noller, 1988).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Рекомендации</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Наблюдатели — не только обычные люди, но и профессиональные изобличители лжи — очень часто придерживаются неверных представлений, касающихся поведенческих признаков обмана, и не слишком успешны в распознавании обмана на основе невербального поведения лжецов. Факт отсутствия способностей к распознаванию обмана, возможно, неудивителен, учитывая, что невербальное поведение, демонстрируемое при обмане, зависит от личностных характеристик индивида, от типа лжи и от обстоятельств, при которых ложь имеет место, и что различия между индивидами, сообщающими правду и ложь, незначительны.</p>
    <p>Несмотря на эти очевидные трудности, было бы неверно заключить, что невозможно распознать обман, обращая внимание лишь на невербальное поведение индивида. Как отмечалось в главе 2, Франк и Экман (Frank &amp; Ekamn, 1997) смогли распознать 80 % правды и лжи, наблюдая за выражениями эмоций. В одном из недавних исследований (Vrij, Edwards, Roberts &amp; Bull, 1999) был верно классифицирован 81 % правды и лжи при обращении внимания на формы поведения, на которые оказывает влияние сложность содержания речи (латентный период, ошибки речи, запинки, движения рук, кистей, стоп и ног).</p>
    <p>Многие люди могли бы усовершенствовать свои навыки разоблачения лжецов, поскольку многие изобличители лжи совершают ошибки, которых легко можно избежать. Более того, некоторые люди достаточно точно распознают ложь, наблюдая за невербальным поведением. Это говорит о том, что распознавание лжи по невербальным признакам является искусством — иными словами, навыком, которому можно научиться. Требуются дополнительные исследования, чтобы выяснить, какие поведенческие сигналы используют эти индивиды и насколько трудно научить других индивидов использовать эти сигналы. На настоящий момент было бы полезно проинструктировать профессиональных изобличителей лжи так, чтобы они избавились от своих ошибочных стереотипных представлений, касающихся поведенческих сигналов обмана, поскольку такие представления ведут к нежелательным эффектам, таким как кросс-культурные невербальные коммуникативные ошибки.</p>
    <p>Некоторые выводы, которые могли бы сделать на основании проведенных исследований люди, желающие научиться распознавать ложь по невербальным сигналам, перечислены во вставке 3.3.</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>Рекомендации по распознаванию лжи на основании поведенческих сигналов</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>1. Ложь можно распознать на основании невербальных сигналов лишь в тех случаях, когда лжец испытывает страх, вину или возбуждение (либо любую другую эмоцию) или если ложь трудно сфабриковать.</p>
     <p>2. Важно обращать внимание на несоответствия между содержанием речи и невербальным поведением и пытаться объяснить эти несоответствия. Учитывайте возможность того, что индивид может лгать, но рассматривайте ложь лишь как одну из возможных причин обнаруженных несоответствий.</p>
     <p>3. Внимание должно быть направлено на отклонение от «естественных» или типичных паттернов поведения индивида, если вам о них известно. Вы должны найти объяснение этих отклонений. Любое отклонение может означать, что индивид лжет, однако не следует отбрасывать другие возможные объяснения этих отклонений.</p>
     <p>4. Решение о нечестности индивида должно приниматься только в том случае, когда все другие возможные объяснения признаны неудовлетворительными.</p>
     <p>5. Индивида, подозреваемого в обмане, следует побуждать к разговору. Это необходимо, чтобы отбросить альтернативные варианты, касающиеся объяснений поведения индивида. Более того, чем больше лжец говорит, тем более вероятно, что он в конце концов выдаст свою ложь посредством вербальных и/или невербальных сигналов (поскольку ему придется постоянно следить как за содержанием речи, так и за своим невербальным поведением). Учитывайте тот факт, что расспрашивание само по себе может вызвать поведенческие изменения.</p>
     <p>6. Существуют стереотипные представления, касающиеся поведенческих сигналов обмана (таких, как отведение взгляда, ерзание и т. д.), которые, как показали исследования, не являются надежными индикаторами обмана. Фактические индикаторы перечислены в главе 2. Вы можете руководствоваться этими данными, но помните, что не все люди демонстрируют перечисленные формы поведения при обмане и присутствие этих сигналов может указывать на обман, но не обязательно указывает на него во всех случаях.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 3.1.</emphasis><strong> Уровни точности непрофессиональных наблюдателей, оценивающих незнакомых людей</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_20.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></sup> Использовались только контрольные группы.</p>
     <p><sup><strong>2</strong> </sup>Иорданские и американские наблюдатели в совокупности.</p>
     <p><sup><strong>3</strong></sup> Оценки видеозаписей преступлений и видеозаписей мнений в совокупности.</p>
     <p><sup><strong>4</strong></sup> Спонтанные и запланированные беседы в совокупности.</p>
     <p><sup><strong>5</strong> </sup>Группы с условиями тона голоса и видеоинформации.</p>
     <p><sup><strong>6</strong></sup> Группы аудио- и видеоинформации, фактические и эмоциональные высказывания в совокупности.</p>
     <p><strong><sup>7</sup> </strong>Группа с условием непосредственного наблюдения.</p>
     <p><strong><sup>8</sup> </strong>Все группы в совокупности.</p>
     <p><sup><strong>9</strong></sup> Группы с условиями наблюдения только за лицом, только за речью, только за речью и за лицом и за речью в свовокупности.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 3.2.</emphasis><strong> Эффект тренировки наблюдателей, оказываемый на точности распознования лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_21.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Наблюдателей просили уделять внимание длительности сообщений, латентному периоду реакции, паузам, небеглости речи, самоманипуляциям и жестикуляции кистями.</p>
     <p>Наблюдателей просили уделять внимание ошибкам речи, паузам, латентному периоду реакции и длительности сообщений.</p>
     <p>-</p>
     <p><sup>3</sup> Наблюдателей просили уделять внимание самоманипуляциям, жестикуляции кистями, движениям головы и подергиванию кистей.</p>
     <p><sup>4</sup> Наблюдателей просили уделять внимание ошибкам речи, паузам, самоманипуляциям и жестикуляцией кистями.</p>
     <p><sup>5</sup> Информация, касающаяся взаимосвязи между обманом и улыбками, движениями головы, самоманипуляциями, жестикуляции кистями.</p>
     <p><sup>6</sup> Информация, описанная в сноске (5), плюс обратная связь о результатах.</p>
     <p><sup>7 </sup>Наблюдателей просили уделять внимание изменениям, связанным с движениями головы, морганием, взглядом, иллюстраторами, самоманипуляциями, движениями корпуса и ног.</p>
     <p><sup>8 </sup>Наблюдателей просили уделять внимание изменениям, связанным с темпом речи, паузами, ошибками речи и запинками.</p>
     <p><sup>9 </sup>Наблюдателей обучали контент-анализу, основанному на критериях (см. главу 5), кроме того, особый акцент был сделан на логической согласованности, количестве подробностей, необычных подробностях и спонтанных исправлениях.</p>
     <p><sup>10</sup> Была предоставлена информация, касающаяся взаимосвязи между обманом и движениями кистей и пальцев.</p>
     <p><sup>11</sup> Информация, описанная в сноске (10), плюс обратная связь о результатах.</p>
     <p><sup>12</sup> Наблюдателям предъявлялись правдивые и лживые отчеты одновременно (то есть они одновременно видели два клипа). В группе с условием целостного образа индивид был виден в полный рост, в группе с условием наблюдения рук были видны только руки.</p>
     <p><sup>13</sup> Была предоставлена информация, касающаяся взаимосвязи между обманом и движениями кистей и пальцев, для людей, отличающихся высоким и низким уровнем застенчивости, и для хороших и плохих актеров.</p>
     <p><sup>14</sup> Была предоставлена обратная связь о результатах. Указаны оценки только для группы «обратная связь после восьми отправителей информации».</p>
     <p><sup>15</sup> Наблюдатели видели лишь лицо обвиняемого во лжи (только лицо), могли слышать его голос (только речь) или видели лицо и слышали голос (лицо плюс речь).</p>
     <p><sup>16</sup> Была предоставлена обратная связь о результатах.</p>
    </cite>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть II. Вербальные характеристики обмана</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 4. Предварительные исследования, касающиеся вербальных характеристик обмана</p>
    </title>
    <p>Иногда лжец говорит нечто, что, как известно наблюдателю, не соответствует действительности. Например, мальчик говорит своей матери, что он весь день провел дома, хотя она знает, что это не так, потому что она не обнаружила его дома, когда ей неожиданно пришлось зайти домой в течение дня. Мальчик сказал явную ложь, которая была раскрыта, поскольку противоречила фактам. Этот пример показывает, что содержание речи может являться полезным инструментом распознавания обмана. Слушатель сравнивает историю предполагаемого лжеца с фактами, которые ему известны, и проверяет, не противоречит ли его история этим фактам.</p>
    <p>Во многих случаях слушателю факты неизвестны либо лжец рассказывает историю, которая соответствует фактам, известным слушателю. В этих случаях ложь не может быть раскрыта описанным выше способом. Возникает вопрос, могут ли другие аспекты содержания речи лжеца выдавать обман. Например, имеют ли лжецы склонность упоминать определенные вещи или избегать упоминания определенных вещей и способны ли изобличители лжи разоблачить лжеца, уделяя внимание содержанию его речи? Эти вопросы будут рассматриваться в этой и двух следующих главах. Как и в случае взаимосвязи между невербальным поведением и обманом, не существует типичного лживого вербального поведения. Иными словами, не все лжецы говорят определенные вещи или избегают упоминания определенных вещей. Однако некоторые вербальные критерии, по-видимому, позволяют проводить различение между лживыми и правдивыми высказываниями.</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>Общий обзор и описание семи вербальных характеристик</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Вербальная характеристика — Описание</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Негативные высказывания</emphasis> — Высказывания, указывающие на нерасположенность к объекту, индивиду или мнению, такие как отрицания, уничижительные высказывания, а также высказывания, свидетельствующие о негативном настроении</p>
     <p>2. <emphasis>Правдоподобные ответы</emphasis> — Высказывания, имеющие смысл и звучащие вероятно и разумно</p>
     <p>3. <emphasis>Нерелевантная информация</emphasis> — Информация, не имеющая отношения к контексту и не запрашиваемая</p>
     <p>4. <emphasis>Чрезмерно обобщенные</emphasis> — Использование таких слов, как высказывания «всегда», «никогда», «никто», «все» и т. д.</p>
     <p>5. <emphasis>Самореференции</emphasis> — Использование слов, относящихся к самому говорящему, таких как «я», «меня» или «мое»</p>
     <p>6. <emphasis>Прямые ответы</emphasis> — Описывающие суть дела и откровенные высказывания (например, «Мне нравится Джон» является более прямым высказыванием, чем «Мне нравится находиться в обществе Джона»)</p>
     <p>7. <emphasis>Длительность реакции</emphasis> — Продолжительность ответа или количество произнесенных слов</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Разработка эмпирических вербальных техник, позволяющих измерять правдивость высказываний, началась в конце 80-х годов. На сегодняшний день наиболее популярной техникой является «Оценка валидности утверждений» (Statement Validity Assessment, ОВУ), которая будет обсуждаться в главе 5. В последнее время все большее число ученых исследуют технику мониторинга реальности как альтернативную вербальную технику распознавания лжи. Результаты этих исследований будут рассмотрены в главе 6. Исследования, посвященные вербальным характеристикам обмана, начались еще до разработки ОВУ. В частности, исследовались взаимосвязи между обманом и негативными высказываниями, правдоподобными ответами, нерелевантной информацией, чрезмерно обобщенными высказываниями, самореференциями, прямыми реакциями и длительностью реакций. (Правдоподобные ответы являются одним из критериев техники ОВУ, а потому также будут обсуждаться в главе 5.) Некоторые из этих характеристик информируют наблюдателей о том, имеет ли место обман, — возможно, в большей степени, чем сами наблюдатели склонны полагать. Описания семи характеристик приводятся во вставке 4.1.</p>
    <p>Предполагается, что три тех же самых аспекта, которые могут оказывать влияние на невербальное поведение при обмане (а именно эмоции, сложность содержания и попытки контроля), также будут оказывать влияние и на эти семь вербальных критериев.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Эмоции</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Иногда лжецы испытывают вину либо потому что они лгут, либо в связи с темой, которая является предметом их лжи. Например, дети могут испытывать вину, когда они лгут своим родителям, поскольку могут считать, что поступать так нехорошо. Неверный муж может испытывать вину, когда отрицает свою внебрачную связь, потому что чувствует себя виновным в измене. Лжецы могут также бояться разоблачения. Результатом этого чувства вины или страха может явиться нежелание лжеца ассоциировать себя со своей ложью, а потому лжецы склонны давать непрямые ответы, либо чрезмерно обобщенные ответы, либо ответы, не содержащие явных ссылок н-х себя [самореференций]. Возможным ответом на вопрос: «Вы курите?» — может быть: «В этом доме никто не курит». Когда президента Клинтона в ходе расследования, проводимого Паулой Джонс, спросили, лгала ли Моника Левински, когда сказала кому-то, что вступила в сексуальные отношения с Клинтоном в ноябре 1995 года, Клинтон ответил: «Это определенно неправда. Это не будет правдой» (The Independent, 30 July, 1998, p. 14).</p>
    <p>Вина и тревожность являются негативными эмоциями, которые могут вызывать раздражение лжеца или его нежелание сотрудничать. Одним из показателей раздражения может являться использование негативных высказываний. Так, например, президент Никсон во время Уотергейтского скандала сказал: «Я не мошенник», вместо того чтобы сказать: «Я честный человек» (DePaulo, 199, цитата из газеты Sunday Times, 24 мая, 1998, с. 14). Неверная жена может испытать гнев, когда муж начнет расспрашивать о ее внебрачной связи, и ее раздражение может проявиться в ее поведении (например, она может накричать на мужа за то, что он посмел усомниться в ее порядочности). Мальчик, укравший несколько конфет, может проявить свое раздражение, лживо заявляя, что ему вообще не нравятся эти конфеты. Нежелание сотрудничать может выражаться в использовании коротких ответов. Существуют и другие причины, по которым можно ожидать от лжеца более коротких ответов, чем от человека, говорящего правду. Эти причины будут обсуждаться в главах 5 и 6.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Сложности при передаче содержания</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Иногда лгать сложнее, чем говорить правду (например, когда лжецу приходится мгновенно сочинять ответ). Не всем людям это хорошо удается. В результате лживые высказывания могут быть короткими и звучать неубедительно и неправдоподобно. Возможно также, что лжец не будет ссылаться на себя вследствие отсутствия личного опыта. Предположим, что мальчик не пошел в зоопарк (хотя родителям сказал, что был в зоопарке), а вместо этого пошел в кино. Когда родители спросят его о том, что он видел в зоопарке, мальчик может дать очень краткий и нейтральный ответ о своем посещении зоопарка, тогда как рассказ ребенка, который действительно ходил в зоопарк, будет насыщен личными переживаниями, такими как: «Я испугался тигра» и т. д.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Попытки контроля</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Лжецы нередко усиленно стараются произвести на наблюдателей впечатление честных людей. Они могут полагать, что будут выглядеть подозрительно, если не предоставят другим достаточного количества информации. Поэтому они стремятся сообщить хотя бы некоторую информацию, что трудно сделать, если необходимой для ответа информацией они не владеют. Одним из возможных вариантов является сообщение нерелевантной информации в качестве замены той информации, которую лжец не может предоставить. Мальчик, который хочет скрыть, что он ходил с другом в кино, может сказать родителям, о чем он говорил с другом, когда родители попросят его описать посещение зоопарка.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Обзор объективных и субъективных вербальных критериев обмана</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Результаты исследований, посвященных содержанию речи, в значительной степени согласуются между собой и подтверждают большинство из ожидаемых различий между правдивыми индивидами и лжецами. Как можно видеть из табл. 4.1, лжецы склонны использовать больше негативных высказываний и меньше самореференций, кроме того, они склонны давать более короткие, менее прямые и менее правдоподобные ответы. Однако не обнаружено явных свидетельств того, что лжецы сообщают более нерелевантную информацию или используют чрезмерно обобщенные высказывания.</p>
    <p>Некоторые из ответов президента Клинтона, сообщенные им при даче показаний в ходе расследования Кеннета Старра 17 августа 1998 года, были неправдоподобными, а другие не были прямыми. Так, например, в связи с расследованием Паулы Джонс Клинтона спросили, говорил ли ему кто-нибудь, кроме его адвокатов, о том, что Моника Левински была вызвана для дачи показаний по этому делу. Его ответом, данным под присягой, было: «Я так не думаю». Этот ответ противоречит показаниям Вернона Джордана (друга Клинтона), сообщенным в ходе расследования Старра, поскольку Джордан сказал, что он обсуждал с президентом вызов Левински в суд. Когда Клинтону было указано на это противоречие, он дал, на мой взгляд, неправдоподобный ответ, сказав, что пытался вспомнить, кто был первым человеком, сообщившим ему о вызове Левински в суд. Этот ответ неубедителен, поскольку в ходе судебного разбирательства от него ожидалось, что он сообщит имя человека, а не ответит: «Я так не думаю».</p>
    <p>В ходе дачи показаний Клинтон зачитал высказывание, в котором признавал, что участвовал во встречах с Моникой Левински, включавших неуместные контакты, однако отрицал свое участие в нескольких конкретных половых актах, описанных Левински в ее показаниях. Коллеги Старра процитировали несколько высказываний Моники Левински, касавшихся конкретных половых актов, и спросили президента Клинтона, лгала ли Левински, когда заявила, что эти акты имели место. Ответы Клинтона не были прямыми. Он не ответил ни «да» ни «нет», а вместо этого заявил: «Я ссылаюсь на ранее сделанное мною заявление».</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 4.1</emphasis><strong> Объективные вербальные индикаторы обмана</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_22.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>&gt;</strong> — Вербальные характеристики, чаще имеющие место при обмане, чем при сообщении правды.</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Вербальные характеристики, реже имеющие место при обмане, чем при сообщении правды.</p>
     <p>— Взаимосвязь между вербальными характеристиками и обманом отсутствует.</p>
     <p><strong>а</strong> — Описано в книге DePaulo, Stone &amp; Lassiter, 1985.</p>
     <p><sup><strong>б</strong> — Обзор неопубликованных исследований.</sup></p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Эти ответы, возможно, делают показания Клинтона подозрительными, однако будет неверно заключить, что он лгал. Как я уже говорил ранее, не существует типичного для обмана вербального поведения, и присутствие определенных вербальных критериев не является показателем того, что индивид лжет. Возможны и другие причины, по которым Клинтон давал такие ответы. Допустим, к примеру, что он говорил правду о своей связи и что Левински лгала. Даже в этой ситуации Клинтону могло быть трудно дать ответ «да» на вопрос о том, лгала ли Левински, поскольку это означало бы, что он открыто обвиняет ее во лжи под присягой, чего он, вероятно, делать не хотел.</p>
    <p>На сегодняшний день было проведено лишь небольшое количество исследований, посвященных субъективным вербальным индикаторам обмана. Поэтому мы должны быть осторожны, делая какие-либо заключения по этому вопросу. Данные, приведенные в табл. 4.2, свидетельствуют о том, что подозрения вызывают прежде всего короткие высказывания, непрямые реакции и неправдоподобно звучащие ответы. Я спрашивал студентов, заключенных, а также профессиональных изобличителей лжи, включая офицеров полиции, следователей, тюремных охранников и таможенных офицеров, об их убеждениях, касающихся вербальных характеристик обмана. Как можно видеть из табл. 4.2, заключенные и профессиональные изобличители лжи не ассоциируют какие-либо из исследованных вербальных критериев с обманом, тогда как студенты полагают, что лжецы используют чрезмерно обобщенные высказывания и дают менее прямые ответы. Как отмечалось выше, лжецы действительно имеют склонность давать непрямые ответы.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Заключение</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Некоторые вербальные критерии чаще встречаются в лживых, чем в правдивых высказываниях. Лжецы используют больше негативных высказываний, дают менее правдоподобные ответы, более короткие ответы, используют меньше самореференций и склонны давать менее прямые ответы. Хотя на сегодняшний день число исследований, посвященных этой теме, достаточно ограниченно, обращает на себя внимание тот факт, что их результаты в значительной степени согласуются между собой. Это заметно отличает их от исследований невербальных индикаторов обмана, результаты которых значительно более противоречивы. Этот факт позволяет предположить, что взаимосвязь между обманом и исследованными вербальными критериями несколько более однозначна, чем между обманом и большинством невербальных форм поведения. Поэтому для изобличителей лжи было бы полезно принимать во внимание эти вербальные критерии при распознавании обмана. Хотя наблюдатели не ассоциируют с обманом некоторые из этих вербальных критериев (такие, как негативные утверждения и самореференции), эти критерии, вероятно, фактически связаны с обманом. Данный паттерн противоположен тому, который мы рассматривали в главах 2 и 3, — наблюдатели ассоциируют с обманом больше форм невербального поведения, чем это фактически следует делать. Иными словами, среди наблюдателей, судя по всему, существует тенденция переоценивать свою способность распознавать обман, обращая внимание на поведение индивида, и недооценивать вероятность разоблачения лжецов благодаря обращению внимания на содержание их речи.</p>
    <p>Наблюдатели могли бы улучшить свои навыки распознавания лжи, если бы обращали больше внимания на то, что говорит индивид. Однако существует одна проблема. Возможно, что как только лжецы получат представление о вербальных критериях обмана, они попытаются изменить содержание своей речи таким образом, чтобы эти вербальные индикаторы были менее очевидными. Не исключена возможность того, что лжецам фактически удастся достичь этой цели, поскольку людям, как правило, успешно удается контролировать содержание своей речи, о чем говорилось в главе 2. Я вернусь к обсуждению этого вопроса в главе 5.</p>
    <p>Возможно также, что на вербальные индикаторы обмана оказывают влияние личностные характеристики; этот вопрос будет обсуждаться в главе 5. К примеру, обладающие даром красноречия и интеллигентные люди, вероятно, могут демонстрировать меньше вербальных индикаторов обмана, чем менее способные на красноречие и менее интеллигентные индивиды. Существуют некоторые свидетельства того, что данный феномен действительно имеет место. Де Пауло и Де Пауло (DePaulo &amp; DePaulo, 1989) сравнивали правдивые и лживые высказывания продавцов. При этом не было обнаружено никаких вербальных различий между их правдивыми и лживыми высказываниями (см. также табл. 4.1). Можно предположить, что продавцы обладают даром красноречия. Следовательно, полученные результаты предполагают, что индивиды, обладающие даром красноречия, демонстрируют меньше вербальных индикаторов обмана, чем индивиды, менее способные на красноречие.</p>
    <p>В большинстве проведенных на сегодняшний день исследований участвовали студенты колледжей, чей интеллект, согласно нашему предположению, превышает средний уровень. Как можно видеть из табл. 4.1, были обнаружены некоторые вербальные различия между студентами, сообщавшими правду и ложь. Очевидно, высокий IQ (коэффициент интеллекта) не гарантирует того, что вербальные индикаторы обмана будут отсутствовать.</p>
    <p>В главе 1 говорилось о том, что люди, характеризующиеся высокими оценками по шкале макиавеллизма, для достижения своих целей часто прибегают ко лжи. На основании этого факта можно предположить, что такие люди обладают более развитыми навыками вербального обмана. Однако такая точка зрения не подтверждается результатами исследований. В частности, Кнапп и его коллеги, а также О'Хайр и его коллеги не обнаружили различий в вербальном поведении между индивидами, отличающимися высокими и низкими оценками по шкале макиавеллизма (Knapp, Hart &amp; Dennis, 1974; O'Hair, Cody &amp; McLaughlin, 1981). Риггио и Фридман (Riggio &amp; Friedman, 1983) не обнаружили различий, касающихся предоставления правдоподобных ответов, между интровертами и экстравертами, а также между людьми, являющимися и не являющимися хорошими актерами.</p>
    <p>Наконец, возможно также, что на вербальное лживое поведение оказывают влияние обстоятельства, при которых сообщается ложь. Возможно, например, что спонтанная ложь содержит больше вербальных индикаторов обмана, чем запланированная. О проведенных на сегодняшний день исследованиях, посвященных изучению этого вопроса, мне неизвестно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 5. Оценка валидности утверждений</p>
    </title>
    <p>Оценка валидности утверждений (иногда обозначаемая аббревиатурой ОВУ) на сегодняшний день является наиболее популярной методикой для оценки правдоподобности утверждений, представленных в устной форме. Эта методика была разработана в Германии для определения достоверности детских свидетельских показаний, полученных в ходе судебных разбирательств по вопросам сексуального насилия.<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a> Нет ничего удивительного в том, что такая методика создавалась специально для работы по уголовным делам, связанным с сексуальным насилием, и взаимодействия с детьми. Процесс установления фактов, связанных с совершением сексуального насилия, зачастую сопряжен с немалыми трудностями. Порой следствие не располагает ни медицинскими данными, ни вещественными доказательствами. Сплошь и рядом предполагаемая жертва и обвиняемый дают показания, в которых опровергают свидетельства друг друга, а на месте преступления, как назло, не было ни одного свидетеля, который мог бы рассказать, что на самом деле произошло.</p>
    <p>Отсюда следует, что достоверность показаний обвиняемого и предполагаемой жертвы в глазах следствия и суда имеет огромное значение. Если предполагаемой жертвой является ребенок, то он оказывается в невыгодной позиции из-за присущей взрослым тенденции с недоверием относиться к показаниям детей (Ceci &amp; Brack, 1995). Целью одного из недавно проведенных исследований было выяснить, подходит ли методика ОВУ для оценки свидетельских показаний взрослых свидетелей и обвиняемых, предоставленных ими в ходе судебных разбирательств по поводу преступлений, не имеющих сексуальной подоплеки. В настоящей главе мы тщательно проанализируем процедуру ОВУ и представим подробный обзор данных исследований, направленных на оценку точности этой методики. Результаты этих исследований показывают, что возможности распознавания лжи с помощью ОВУ значительно превышают уровень случайного попадания. Тем не менее методика ОВУ имеет ряд ограничений, из чего следует, что она отнюдь не так безупречна, как нас пытаются убедить наши немецкие коллеги. Для начала мы предпримем краткий экскурс в историю разработки ОВУ.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>История оценки валидности утверждений</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В 1954 году Верховный суд ФРГ провел слушания в узком кругу признанных специалистов. Целью этого мероприятия было выяснить, чем могут помочь психологи в. деле определения достоверности детских свидетельских показаний (в частности, во время судебных процессов по преступлениям, связанным с сексуальным насилием). Судебный психолог Удо Ундойч (Udo Undeutsch) выступил с докладом о результатах исследования, посвященного показаниям четырнадцатилетней девочки, предположительно пережившей сексуальное насилие. Пятеро судей, заседавших в Сенате, были поражены проведенной демонстрацией и убедились в том, что при оценке истинности свидетельских показаний детей или подростков психолог, проводящий внесудебную оценку, располагает иными, значительно более эффективными средствами, чем лица, занимающиеся расследованием в официальной атмосфере судебного разбирательства (Undeutsch, 1989, р. 104).</p>
    <p>Впоследствии в 1955 году Верховный суд ФРГ ввел предписание применять психологическое интервьюирование и методы оценки достоверности показаний во время разбирательств по всем делам, связанным с сексуальным насилием над детьми. Это привело к тому, что психологов стали приглашать в качестве экспертов для работы по самым разным уголовным делам. По оценкам Арнтзена (Arntzen, 1982), к 1982 году эксперты участвовали в оценке надежности свидетельских показаний при рассмотрении более чем 40 ООО случаев. В Западной Германии и Швеции исследователи пошли еще дальше и разработали различные содержательные критерии для оценки достоверности заявлений, сделанных предполагаемыми жертвами сексуального насилия (Arntzen, 1982; Trankell, 1972; Undeutsch, 1967, 1982). Основываясь на результатах работы шведских и немецких специалистов, Стеллер и Кёнкен (Steller &amp; Kohneken, 1989) составили перечень таких содержательных критериев и описали процедуру оценки достоверности утверждений. Эта процедура получила название «оценки валидности утверждений», или ОВУ.</p>
    <p>На сегодняшний день процедура ОВУ уже хорошо зарекомендовала себя в судах Германии. Как правило, ни обвинители, ни представители защиты не оспаривают надежности или достоверности результатов теста, хотя официально они имеют на это право (Kohneken, 1997, личное общение). Кроме того, и обвинение, и защита получили право выражать недоверие или ставить под сомнение доказательства, полученные с помощью ОВУ, — например, находить слабые места в обосновании экспертов, подвергать их в суде перекрестному допросу или приглашать другого эксперта, который мог бы дать консультацию по поводу корректности проведенной экспертизы (Kohneken, 1997, личное общение). В Германии до сих пор нет официально установленного стандарта требований, соответствие которым позволяло бы человеку выступать в качестве эксперта. На сегодняшний день «вы можете стать экспертом в том случае, если на эту должность вас назначил суд» (Kohneken, 1997, личное общение). Вероятно, в будущем ситуация изменится, так как на сегодняшний день Германское общество психологии и юриспруденции занимается разработкой официальной образовательной программы, которая позволила бы психологам выступать в судах в качестве экспертов ОВУ (Kohneken, 1997, личное общение).</p>
    <p>Сегодня данные ОВУ принимаются в качестве доказательств в судах и других стран Европы, скажем, в Нидерландах (Vrij &amp; Akehurst, 1998). В Северной Америке (США и Канаде) мнения по поводу использования в суде результатов ОВУ разделились. Например, Хонтс (Honts, 1994), Раскин и Эсплин (Raskin &amp; Esplin, 1991b) и Юилл (Yuille, 1988b) высказываются в пользу представления в суде результатов ОВУ, тогда как другие (Boych.uk, 1991; Lamb, 1998; Ruby &amp; Brigham, 1997; Wells &amp; Loftus, 1991) более скептично относятся к доказательствам, полученным с помощью этой методики. Результаты ОВУ принимаются в качестве доказательств в некоторых североамериканских судах (Ruby &amp; Brigham, 1997,1998), но там подобная практика распространена значительно меньше, чем в Германии. Основное преимущество применения методики ОВУ в Северной Америке, по-видимому, заключается в том, что по усмотрению судебных властей ее можно использовать в ходе полицейского расследования (Raskin &amp; Esplin, 1991b). Итак, мнения по поводу использования ОВУ в суде разделились, при этом в одних странах данная техника получила более широкое распространение, нежели в других.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Оценка валидности утверждений (ОВУ)</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>ОВУ включает три основных элемента:</p>
    <p>1) структурированное интервью;</p>
    <p>2) контент-анализ на основании установленных критериев (КАУК), позволяющий, придерживаясь определенной схемы, оценить содержательные и*качественные характеристики рассматриваемого утверждения;</p>
    <p>3) оценка результатов КАУК с помощью ряда вопросов (Проверочный лист для оценки надежности).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Структурированное интервью</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Первая фаза заключается в том, что ребенок отвечает на вопросы интервьюера. Просто провести интервью по всем «законам жанра» — задача не из легких, а когда специалисту предстоит получить достоверную информацию от ребенка, перед ним неминуемо возникает немало дополнительных сложностей. Как правило, дети сообщают далеко не все сведения о событиях, происшедших с ними в прошлом (Bull, 1998). Поэтому интервьюер вынужден задавать дополнительные вопросы, рассчитывая, что из ответов на них ему удастся почерпнуть недостающую информацию, которая зачастую имеет для следствия ключевое значение. Логика интервьюирования предписывает ему задавать вопросы, которые соответствовали бы его собственному пониманию происшедшего, при этом такие вопросы нередко носят характер наводящих. Если наводящие вопросы будут определять характер интервью, то не исключено, что интервьюер упомянет о событиях, которые никогда не происходили в реальности. По сравнению со взрослыми дети легче поддаются на наводящие вопросы интервьюера. Возможно, приведенный ниже пример «беседы» взрослого с ребенком покажется вам знакомым:</p>
    <p>Взрослый: «Где ты сегодня был?» Ребенок не отвечает. «Может быть, ты навещал бабушку, заходил к ней в гости?» Ребенок кивает головой. «Прекрасно, тебе понравилось у бабушки?» Ребенок снова кивает. «Да, тебе там понравилось?» Ребенок еще раз кивает головой. На самом же деле ребенок вообще не был в гостях у бабушки.</p>
    <p>Такой наводящий стиль интервью, когда взрослый сам отвечает на заданные им же вопросы, в большинстве случаев не наносит существенного вреда. Однако если речь идет о расследовании уголовного преступления, последствия такой тенденциозности могут оказаться поистине чудовищными. На основании общих психологических принципов были разработаны специальные методы проведения интервью, позволяющие получить от интервьюируемого как можно больше информации, побуждая его к свободному описательному рассказу о происшедших событиях (Bull, 1992, 1995, 1998; Lamers-Winkelman, 1995; Soppe, 1995a, 1997).</p>
    <p>Чаще всего интервью, входящее в структуру ОВУ, записывается на аудионосители. Затем эту запись расшифровывают, с тем чтобы впоследствии провести контент-анализ результатов интервью. Кроме того, в некоторых случаях видеозапись тоже может оказаться нелишней, так как она позволяет более эффективно отслеживать возможные погрешности в работе интервьюера (Honts, 1994; Lamb, Strenberg &amp; Esplin, 1994; Yuille, 1988b). Тем не менее желательно, чтобы контент-анализ осуществлялся на основании стенограммы интервью, а не при просмотре видеозаписи. Выполняющие оценку эксперты должны иметь возможность констатировать наличие или отсутствие каждого из 19 критериев, что гораздо проще сделать, если они будут располагать письменным текстом, чем если для этого им придется просматривать видеозапись интервью. Что же касается использования стенограммы, то она исключает возможность учитывать невербальные поведенческие проявления интервьюируемого при оценке достоверности его утверждений. Некоторые считают, что в этом ее недостаток (Landry &amp; Brigham, 1992). С другой стороны, невербальная информация, доступ к которой эксперт получает во время просмотра видеозаписи ОВУ, может отвлекать его от содержательных аспектов процедуры. Как мы уже отмечали в главе 3, многие наблюдатели разделяют ошибочные стереотипные представления о том, как именно ведут себя люди, когда говорят неправду, и часто выносят неверные суждения, когда перед ними стоит задача определить степень искренности человека, наблюдая за его поведением. В свете этих фактов использование видеозаписей представляется скорее нежелательным.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Контент-анализ</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Вторая фаза ОВУ представляет собой системную оценку достоверности утверждений, сделанных в ходе интервью, так называемый критериальный контент-анализ (КАУК). В табл. 5.1 представлен общий перечень из 19 критериев, используемых для оценки утверждений. (Как вы увидите далее, некоторые исследователи ограничиваются использованием неполного набора критериев, а именно, с 1 по 14.) Прошедшие специальную подготовку эксперты анализируют весь ход интервью и выносят заключение о наличии или отсутствии в нем каждого из 19 критериев, как правило, пользуясь трехБулльной шкалой, где «О» присваивается в случае отсутствия этого критерия, «1» — если утверждение отвечает этому критерию, и «2» — если критерий имеет значительную выраженность. При проведении процедуры КАУК мы руководствуемся гипотезой, первоначально сформулированной Ундойчем (Undeutsch, 1967), о том, что утверждение, в основе которого лежат воспоминания о реально происшедшем событии, содержательно и качественно отличается от утверждения, за которым стоит не что иное, как вымысел или фантазирование. Это предположение получило известность как гипотеза Ундойча (Steller, 1989). Подтвержденное соответствие утверждения каждому из этих критериев повышает качество этого утверждения и доказывает гипотезу о том, что испытуемый основывается на своем подлинном жизненном опыте. КАУК — это не «устный детектор лжи», иными словами, при проведении этой методики эксперты не ставят перед собой задачу обнаружить «симптомы лжи». Отсутствие того или иного критерия отнюдь не всегда означает, что утверждение сфабриковано (Yuille, 1988b). В следующей части мы охарактеризуем каждый из 19 критериев, фигурирующих в протоколе КАУК, и обоснуем, почему тот или иной критерий реже присутствует в рассказах тех, кто, вместо того чтобы вспоминать события, фантазирует или просто лжет.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.1</emphasis><strong> Содержательные критерии, используемые для анализа утверждений</strong><a l:href="#n_4" type="note">[4]</a></p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>Общие характеристики</strong></p>
     <p>1. Логическая структура</p>
     <p>2. Неструктурированное изложение информации</p>
     <p>3. Количество подробностей</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Особые содержательные элементы</strong></p>
     <p>4. Контекстуальные вставки</p>
     <p>5. Описание взаимодействия</p>
     <p>6. Воспроизведение разговоров</p>
     <p>7. Неожиданные затруднения во время происшествия</p>
     <p>8. Необычные подробности</p>
     <p>9. Избыточные подробности</p>
     <p>10. Точно воспроизведенные, но неверно истолкованные подробности</p>
     <p>11. Внешние обстоятельства, имеющие отношение к делу</p>
     <p>12. Сообщения о психическом состоянии свидетеля</p>
     <p>13. Объяснение психического состояния нападавшего</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Содержательные элементы, отражающие особенности мотивации</strong></p>
     <p>14. Внесение коррективов по собственной инициативе</p>
     <p>15. Признание обрывочности собственных воспоминаний</p>
     <p>16. Выражение сомнений в собственных показаниях</p>
     <p>17. Самоосуждение</p>
     <p>18. Извинение преступника</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Элементы, характеризующие совершенное преступление</strong></p>
     <p>19. Подробности, характеризующие совершенное преступление</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><strong>Общие характеристики включают в себя критерии, касающиеся утверждения в целом.</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>1. Логическая структура. О наличии логической структуры свидетельствует тот факт, что утверждение является смыслосодержа- щим, — иными словами, если утверждение отличается связностью и логичностью, а различные его сегменты не противоречат одно другому и не расходятся между собой.</p>
    <p>2. Неструктурированное изложение информации. Неструктурированное изложение информации присутствует в том случае, если способ предоставлении информации, содержащейся в утверждении, не отвечает требованиям структурированности, последовательности и хронологической упорядоченности. Однако в целом утверждение не должно содержать в себе противоречий (критерий 1). Неструктурированное воспроизведение чаще всего встречается в тех случаях, когда человек находится в тяжелом эмоциональном состоянии. Например, порой человек начинает объяснять суть происшедшего с ним события («У меня украли деньги, меня ограбили»), потом возвращается к тому, с чего все началось («Я зашла в магазин и, оплатив все покупки, снова положила кошелек в сумку»), а затем переходит к описанию событий, случившихся позднее («Этот парень побежал так быстро, что я не смогла за ним угнаться»), снова возвращается к началу («Должно быть, я оставила сумку открытой») и т. д. Уинкел, Фрай, Коппелаар и Ван дер Стин (Winkel, Vrij, Koppelaar &amp; Van der Steen, 1991) обнаружили, что рассказы жертв изнасилования, перенесших огромное эмоциональное потрясение, как правило, отличаются абсолютной неструктурированностью информации и противоречивостью сообщаемых сведений. Критерий утрачивает львиную долю своей информативности, если человеку уже неоднократно приходилось рассказывать свою историю или если он много размышлял о происшедшем событии, благодаря чему ему удается составить хронологически более последовательный рассказ.</p>
    <p>3. Количество подробностей. Этот критерий предполагает, что утверждение должно быть насыщено подробностями — то есть в нем должны присутствовать упоминания о месте, времени, людях, объектах и событии. Например, этому критерию удовлетворяет следующий рассказ: «Я сняла деньги в банкомате на Альберт-роуд, неподалеку от светофора. Темнело, на улице моросил дождь, становилось прохладно. У банкомата собралась толпа, в очереди стояло не меньше восьми-девяти человек. Когда я забрала деньги, ко мне подошел этот парень, приставил к моему горлу нож, забрал мои деньги и быстро скрылся за углом. Я закричала: "Держите его, он унес мои деньги", но никто не двинулся с места, невероятно». Более того, Сопп и его коллеги доказывают, что просьба конкретизировать некоторые моменты поможет получить дополнительную информацию как раз в тех случаях, когда человек повествует о реально происшедших событиях, в отличие от тех ситуаций, когда речь идет о сфабрикованном утверждении (Soppe, 1995b; Soppe &amp; Hees-Stauthamer, 1993).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Особые содержательные элементы</strong></p>
    <p>Под особыми содержательными элементами утверждения мы подразумеваем определенные эпизоды, по которым судят о конкретности и яркости этого утверждения.</p>
    <p>4. Контекстуальные вставки. О наличии контекстуальных вставок говорит тот факт, что событие определено во времени и месте действия и что происходившие события вплетаются в канву повседневных забот и привычек. Например, жертва сообщает, что преступление было совершено в обеденное время в парке, где он как раз гулял с собакой.</p>
    <p>5. Описание взаимодействия. Можно констатировать, что утверждение удовлетворяет этому критерию, если в нем содержится информация о взаимодействии, в которое были вовлечены по крайней мере двое — преступник и жертва. Например, утверждение «Я сказала ему, чтобы он уходил, но он только улыбался, и тогда я заплакала» вполне соответствует этому критерию.</p>
    <p>6. Воспроизведение разговоров. О воспроизведении разговоров можно говорить в тех случаях, когда человек пересказывает речь или отрывок разговора в оригинальной форме и когда он узнает говорящих при предъявлении ему воспроизведенных диалогов. Если свидетель просто пересказывает содержание диалога, то можно делать вывод о том, что его показания не отвечают этому критерию; для того чтобы соответствовать предъявляемым требованиям, испытуемый должен воспроизвести отрывок речи по крайней мере одного из собеседников. Таким образом, фраза «Я сказала ему: "Пожалуйста, не надо"», удовлетворяет этому критерию, а «Потом мы заговорили о спорте» — нет.</p>
    <p>7. Неожиданные затруднения во время происшествия. О том, что утверждение отвечает этому критерию, свидетельствует тот факт, что в это событие «вклинивались» те или иные неожиданные элементы. Например, испытуемый упоминает, что во время совершения преступления в машине предполагаемого преступника внезапно включилась сигнализация, предполагаемому преступнику никак не удавалось завести машину и т. д.</p>
    <p>8. Необычные подробности. Под необычными подробностями мы подразумеваем упоминания об особенностях людей, объектов или событий, необычных и/или уникальных, но имеющих значение в данном контексте. Пример тому — ситуации, когда свидетель описывает татуировку на руке у предполагаемого преступника, когда свидетель утверждает, что преступник заикался, и т. д.</p>
    <p>9. Избыточные подробности. Наличие избыточных подробностей можно констатировать в том случае, если свидетель останавливается на вопросах, в сущности, не имеющих отношения к выдвинутому обвинению, скажем, когда ребенок рассказывает, что взрослый, который, предположительно, совершил преступление, пытался избавиться от кошки, которая залезла к нему в спальню, потому что у него (взрослого) аллергия на кошек.</p>
    <p>10. Точно воспроизведенные, но неверно истолкованные подробности. Утверждение удовлетворяет этому критерию, если свидетель со общает о подробностях происшедшего, постичь которые он не в силах, — например, если ребенок описывает сексуальное поведение взрослого, но объясняет его чиханием или болью. Результаты исследований показали, что большинство детей, не достигших восьмилетнего возраста, не обладают достаточными знаниями о сексуальном поведении (Gordon, Schroeder &amp; Abrams, 1990; Vol-bert &amp; Van der Zaden, 1996).</p>
    <p>11. Внешние обстоятельства, имеющие отношение к делу. Внешние обстоятельства, имеющие отношение к делу, можно засвидетельствовать, когда в рассказе интервьюируемого речь заходит о событиях, не являвшихся непосредственной частью преступления, но связанных с ним, — например, если предполагаемая жертва говорит, что насильник рассказывал «ей о своих сексуальных отношениях с другими женщинами.</p>
    <p>12. Сообщения о психическом состоянии свидетеля. Рассказ свидетеля соответствует этому критерию в том случае, если он сообщает, какие чувства и переживания ему довелось испытать в момент преступления, например насколько сильно он испугался, какое облегчение он испытал, когда все закончилось, и т. д. Этот критерий охватывает также и упоминания о когнитивных процессах, скажем, когда свидетельница рассказывает, что во время случившегося она ни на минуту не переставала обдумывать возможность побега.</p>
    <p>13. Объяснение психического состояния нападавшего. Считается, что утверждение отвечает этому критерию, если свидетель описывает чувства, мысли и мотивы нападавшего во время совершения преступления («Он тоже нервничал, у него тряслись руки», «Ему это и вправду нравилось! Он все время улыбался» или «Он предполагал, что я могу закричать, поэтому, прежде чем прикоснуться ко мне, он закрыл все окна и включил громкую музыку», и т. д.).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Содержательные элементы, отражающие особенности мотивации</strong></p>
    <p>Содержательные элементы, отражающие особенности мотива<strong>ции, </strong>характеризуют манеру изложения свидетелями своих показа<strong>ний. </strong>Как и «особые содержательные элементы», они касаются отдельных фрагментов утверждений.</p>
    <p>14. Внесение коррективов по собственной инициативе. О соответствии этому критерию можно говорить в тех ситуациях, когда свидетель по собственной инициативе вносит коррективы в изложенную им ранее информацию или вносит новые детали в уже представленный им материал («по собственной инициативе» означает, что коррективы были сделаны без вмешательства интервьюера). «Это было примерно в два часа, или, нет, подождите, должно быть, это было позже, потому что уже начинало темнеть» — вот вам пример внесения подобных коррективов, а фраза «Мы сидели в машине, и он гнал очень быстро, между прочим, машина была «вольво», так вот, он гнал так быстро, что едва успел затормозить на светофоре» может служить примером внесения дополнительной информации.</p>
    <p>15. Признание обрывочности собственных воспоминаний. Можно судить о том, что утверждение удовлетворяет этому критерию, если свидетель по собственной инициативе признает, что не помнит определенных аспектов происшедшего, либо говоря «Я не знаю» или «Я не помню», либо отвечая на вопрос словами вроде: «Я не помню ничего, кроме того, что произошло, пока мы были в машине». Если свидетель отвечает на прямой вопрос интервьюера фразами «Я не знаю» или «Я не помню», то мы не можем говорить о том, что его показания отвечают данному критерию.</p>
    <p>16. Выражение сомнений в собственных показаниях. О наличии этого критерия свидетельствует тот факт, что свидетель выражает сомнения в собственных словах и допускает, что некоторые его показания могут оказаться ошибочными («Я думаю», «Может быть», «Я не уверен» и т. д.) или неправдоподобными («Вы знаете, это все было настолько непостижимо, он казался таким славным человеком, ему симпатизировали все соседи, что Никто и никогда не поверил бы мне»).</p>
    <p>17. Самоосуждение. Критерию самоосуждения отвечают такие проявления свидетеля, как самоуничижительные, нелицеприятные заявления в собственный адрес, — например: «Очевидно, было ужасной глупостью с моей стороны оставить дверь широко открытой, так, что лежавший на столе кошелек был прекрасно виден с улицы».</p>
    <p>18. Извинение преступника. Извинение преступника имеет место в тех случаях, когда свидетель благоволит предполагаемому преступнику, извиняясь за него или не осуждая, — например, когда девушка говорит, что ей жалко преступника, который, возможно, окажется за решеткой, потому что, по ее мнению, он не хотел причинить ей вред.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Элементы, характеризующие совершенное преступление</strong></p>
    <p>Элементы, характеризующие совершенное преступление, отражают то, какое отношение высказанное утверждение имеет к данному конкретному преступлению. Они отличаются от элементов, входящих в категорию «особых содержательных элементов», так как не связаны с общей яркостью утверждения по сути, а приобретают смысл лишь в контексте совершенного преступления.</p>
    <p>19. Подробности, характеризующие совершенное преступление. О наличии этого критерия можно говорить в тех случаях, когда свидетель описывает события в полном соответствии с тем, как, согласно имеющимся у специалистов данным, было совершено преступление. Например, можно предположить, что развитие событий при возникновении инцестуальных взаимоотношений отличается от того, что происходит во время нападения незнакомца, тем, что, в отличие от преступления второго типа, в первом случае преступник обычно не применяет насилия, а жертва чаще всего не оказывает сопротивления (Soppe &amp; Hees-Stauthamer, 1993). Раскин и Эсплин (Raskin &amp; Esplin, 1991b) перенесли критерий 19 из списка КАУК в Проверочный лист оценки надежно сти (разговор о котором еще впереди), аргументируя это тем, что данный критерий не связан с общей яркостью утверждения по сути, а приобретет смысл лишь в контексте совершенного преступления.</p>
    <p>Можно привести по крайней мере семь причин того, почему эти критерии значительно реже встречаются в сфабрикованных утверждениях, нежели чем в рассказах о реально происшедших событиях. Людям, которые выдумывают свои истории, зачастую не хватает воображения домыслить соответствующие подробности. Например, скудность их «творческого потенциала» не позволяет им обогатить свое повествование достаточно сложными элементами, или воспроизвести отрывки разговора, или упомянуть о фрагментах взаимодействия, или описать собственное психическое состояние или состояние другого человека.</p>
    <p>• В некоторых случаях выдумщики обладают достаточно изощренным умом, чтобы «украсить» свои истории подобными характеристиками, но не подозревая о том, что судьи обращаются к этим характеристикам с тем, чтобы оценить достоверность утверждения, они не принимают их во внимание.</p>
    <p>• Зачастую выдумщикам просто не хватает знаний для того, чтобы «подогнать» свой рассказ под соответствующие критерии. Особенно это касается критерия 10, поскольку человек, недостаточно сведущий в вопросах сексуального поведения, не может включить в свой рассказ необходимые детали.</p>
    <p>• Добиться того, чтобы сфабрикованное утверждение удовлетворяло сразу нескольким критериям, весьма непросто. Возьмем, к примеру, неструктурированное изложение информации. Гораздо проще изложить вымышленный рассказ в хронологическом порядке (сначала произошло это, затем это, потом он сказал это и т. д.), чем намеренно представить события в хаотичном порядке.</p>
    <p>• Выдумщики стараются не включать в свой рассказ слишком много подробностей, так как боятся забыть свою версию происшедшего. Забыв, что они рассказывали в прошлый раз, они рискуют столкнуться с серьезными проблемами, так как всегда есть вероятность, что их попросят повторить рассказ, и тогда лжецам придется воспроизвести его слово в слово, не запутавшись в деталях и не допуская противоречий по важным вопросам. Очевидно, что чем меньше информации лжец сообщит в самом начале, тем легче ему будет вспомнить подробности собственного рассказа и тем меньше риск, что впоследствии он запутается в показаниях или допустит в них какие-либо несоответствия.</p>
    <p>• Выдумщики стараются избегать излишней детализации из опасения, что наблюдатель проверит эти детали и обнаружит, что они сфабрикованы. Каждая подробность, о которой упоминает свидетель, дает интервьюеру дополнительный шанс выяснить, правдивую ли историю он рассказывает. В главе 2 вы познакомились с историей убийцы. Убийца подробно рассказал о том, что он делал днем и вечером, и его рассказ изобиловал подробностями, которые полиции ничего не стоило проверить. Но когда полиция не обнаружила никаких доказательств, подтверждающих его слова, его личность стала внушать им еще большие подозрения. Чем подробнее свидетель отвечает на вопросы интервью, тем более сложная задача стоит перед интервьюером.</p>
    <p>• Выдумщики стараются не включать в свой рассказ определенные характеристики (например, признания в том, что чего-то не помнят, сомнения в точности своих воспоминаний), так как считают, что это сделает их рассказ менее убедительным или он покажется интервьюеру менее правдоподобным. Кроме того, крайне маловероятно, что человек, намеревающийся оклеветать другого, сам признается в каком-либо проступке или будет оправдывать другого человека, поскольку ему будет казаться, что в этом случае шансы, что оклеветанного им человека признают виновным, заметно снизятся.</p>
    <p>Впрочем, не следует сбрасывать со счетов, что иногда лжец намеренно включает в свой рассказ некоторые из этих критериев для того, чтобы произвести впечатление искреннего и честного человека, если ему известно, что для оценки достоверности утверждений наблюдатели применяют критерии КАУК. Впоследствии я еще вернусь к этому вопросу.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Проверочный лист для оценки валидности</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы вынести заключение о правдивости утверждения, одних только критериев КАУК недостаточно. Даже вымышленные истории зачастую изобилуют красочными подробностями и мельчайшими нюансами происшедшего — например, если интервьюер взял на себя слишком активную роль и заполнил своими репликами слишком много «белых пятен», или если интервьюируемый тщательно подготовился к этой процедуре, или если кто-то проинструктировал его, что нужно говорить, и т. д. Но бывает и наоборот. Порой качество правдивого утверждения оставляет желать лучшего, в нем явно не хватает существенных деталей — например, в связи с тем, что интервьюируемый еще слишком мал, или он еще недостаточно свободно владеет речью, или он слишком расстроен, чтобы подробно рассказывать о случившемся, или потому что интервьюер не дал ему возможности рассказать всю историю от начала до конца, и т. д.</p>
    <p>Это означает, что методика КАУК не является стандартизированным тестом. Стандартизированный тест имеет строгие нормы, которые наполняют его психологическим смыслом и обеспечивают возможность интерпретации (Kline, 1993). Любой интеллектуальный тест является стандартизированным. Если испытуемый, обследуемый с помощью интеллектуального теста, набирает 130 баллов, то мы можем сделать вывод о том, что он обладает высоким уровнем интеллекта и что его интеллект выше, чем у испытуемого, получившего по этому же тесту 70 баллов.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.2.</emphasis><strong> Проверочный лист для оценки валидности</strong><a l:href="#n_5" type="note">[5]</a></p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>Психологические характеристики</strong></p>
     <p>1. Неадекватность языка и знаний</p>
     <p>2. Неадекватность аффекта</p>
     <p>3. Внушаемость</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Особенности процесса интервьюирования</strong></p>
     <p>4. Убеждающая, наводящая или принуждающая манера задавать вопросы</p>
     <p>5. Несоответствие интервью общим установленным требованиям</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Мотивация</strong></p>
     <p>6. Ненадежная мотивация к предоставлению информации</p>
     <p>7. Ненадежный контекст первоначального признания или рассказа</p>
     <p>8. Давление, побуждающее к даче ложных показаний</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Исследовательские вопросы</strong></p>
     <p>9. Несопоставимость с законами природы</p>
     <p>10. Несовместимость с другими утверждениями</p>
     <p>11. Несовместимость с другими доказательствами</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>В отсутствие норм мы лишаемся всякой возможности проинтерпретировать количество баллов, набранное тем или иным испытуемым. Таким образом, стандартизация теста представляет собой исключительно важный, неотъемлемый этап разработки методики. В связи с необходимостью организовать и стандартизировать процедуру оценки с помощью КАУК был разработан Проверочный лист для оценки валидности (Steller, 1989; Steller &amp; Boychuk, 1992). Проверочный лист для оценки надежности представлен в табл. 5.2. Последовательно переходя от одного пункта к другому, проводящий оценку эксперт может формулировать и рассматривать альтернативные интерпретации результатов КАУК. Отрицательный ответ эксперта по каждому из пунктов подтверждает результат, полученный при проведении процедуры КАУК. Каждый положительный ответ дает основания поставить под сомнение надежность результатов КАУК. В Проверочный лист для оценки надежности входят следующие 11 пунктов.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Психологические характеристики</strong></p>
    <p>Первая категория вопросов касается личностных характеристик интервьюируемого:</p>
    <p>1. Неадекватность языка и знаний. Этот пункт касается того, не пользуется ли свидетель языком и не демонстрирует ли он знания, которые бы выходили за рамки обычных способностей человека его возраста и превышали бы объем информации, которую свидетель мог почерпнуть из увиденного им происшествия. Если это именно так, то это может указывать на то, что свидетель подготовился к даче показаний не без помощи других людей. Например, для того, чтобы получить право опеки над ребенком, мать может обвинить своего мужа в том, что в прошлом он принуждал ребенка к инцестуальным взаимоотношениям.</p>
    <p>2. Неадекватность аффекта. Этот пункт касается того, соизмеримы ли чувства, которые демонстрирует свидетель во время интервью (обычно о них судят по невербальным проявлениям), с его предполагаемыми переживаниями. Например, сексуальные преступления связаны с колоссальным эмоциональным стрессом, и их жертвы чаще всего пребывают в тяжелейшем психическом состоянии. Поэтому мы вправе ожидать, что жертва, действительно пережившая сексуальное насилие, во время интервью будет ярко проявлять свои эмоции.</p>
    <p>3. Внушаемость. Этот пункт касается того, демонстрирует ли свидетель во время интервью подверженность внушающим воздействиям. У некоторых людей такое качество, как внушаемость, выражено больше, чем у других. Если вернуться к приведенному выше примеру, где интервьюер расспрашивал ребенка о визите к бабушке, у которой он на самом деле не был, то некоторые дети отвечали правду, что в тот день они не заходили к бабушке. Юилл (Yuille, 1988b), Лондри и Бригем (Laundry &amp; Brigham, 1992) рекомендовали в конце интервью задать свидетелю несколько наводящих вопросов, с тем чтобы оценить степень его внушаемости. Очевидно, что эти наводящие вопросы должны затрагивать второстепенные, а отнюдь не центральные аспекты обсуждаемой проблемы. Например, интервьюер намекает ребенку, что в комнате у нападавшего стоял аквариум (точно зная, что никакого аквариума в комнате нет), а затем наблюдает, как поведет себя ребенок. Если ребенок идет на поводу у этих специально заготовленных наводящих вопросов, это может свидетельствовать о его высокой внушаемости.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Особенности процесса интервьюирования</strong></p>
    <p>Особенности процесса интервьюирования (пункты 4 и 5) касаются стиля или манеры, в которой интервьюер проводит интервью.</p>
    <p>4. Убеждающая, наводящая или принуждающая манера задавать вопросы. Следует выяснить, каким образом интервьюер проводил интервью: не делал ли он каких-либо намеков, не оказывал ли давления на свидетеля и т. д. Даже если ребенок поддается на наводящие вопросы, намеренно задаваемые ему в конце интервью (см. пункт 3), это отнюдь не означает, что он не способен предоставить полную и достоверную информацию в ходе интервью, при условии, что интервьюер не будет применять никаких внушающих воздействий. Если в интервью прослеживались элементы внушения, наводящие вопросы или интервьюер создал вокруг происходящего гнетущую атмосферу, то в этом случае утверждение не следует анализировать с помощью ОВУ.</p>
    <p>5. Несоответствие интервью общим установленным требованиям. Качество проведения интервью определяется не только наличием или отсутствием внушающих воздействий, но и целым рядом других показателей. Например, ребенок, выступающий в роли интервьюируемого, не всегда отчетливо понимает, что если он не знает ответа на вопрос, то имеет полное право сказать «Я не знаю». Вместо того чтобы честно признаться, что у них не сохранилось никаких воспоминаний на сей счет или что они не располагают соответствующей информацией, дети (впрочем, как и взрослые) предпочитают отвечать на вопросы, даже если не слишком уверены в своем ответе. В результате вместо правдивого рассказа интервьюер получает искаженную картину событий. Вот почему очень важно, чтобы уже в начале интервью интервьюер поставил свидетеля в известность о том, что ему следует говорить «Я не знаю» в тех случаях, когда так оно и есть (Milne &amp; Bull, 1999; Mulder &amp; Vrij, 1996) (более подробную информацию о психологических аспектах интервью см. в Memon &amp; Bull, 1999).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Мотивация</strong></p>
    <p>Эта часть посвящена выявлению мотивов, которыми руководствуются свидетели, рассказывая о происшествии.</p>
    <p>6. Ненадежная мотивация к предоставлению информации. Этот пункт касается того, насколько убедительной представляется мотивация свидетеля сообщать интервьюеру о том, что он видел. Не следует забывать о том, что, возможно, к этому его подтолкнул кто-либо другой. Поэтому очень важно знать, какие отношения связывают свидетеля и обвиняемого, и отдавать себе отчет в том, какие последствия повлекут эти обвинения для всех, кто был причастей к происшедшему. В связи с этим уместно упомянуть о ситуациях, когда родители оспаривают друг у друга право на опеку над ребенком, или тех, что возникают во время бракоразводных процессов. Например, не исключено, что одна из сторон конфликта или спора за право опеки может «научить» ребенка оклеветать в своих показаниях другую сторону, рассчитывая, что таким образом инициатору клеветничества будет легче выиграть процесс.</p>
    <p>7. Ненадежный контекст первоначального признания или рассказа. Этот пункт касается первопричины и истории сообщения свидетеля, и в частности того, в каком контексте оно впервые прозвучало. В фокусе внимания оказываются те составляющие контекста первоначального обвинения, которые могут внушать сомнения, — например, по собственной ли инициативе свидетель впервые сообщил о происшедшем, и если нет, то кто именно подтолкнул его к этому (друг, подруга, родители, учитель, психолог и т. д.).</p>
    <p>8. Давление, побуждающее к даче ложных показаний. Этот пункт применяется с целью выяснить, нет ли в рассказе свидетеля признаков, указывающих на то, что кто-либо советовал свидетелю сказать неправду, инструктировал его, что и как говорить, побуждал или принуждал к даче ложных показаний или некоторому преувеличению отдельных элементов в остальном правдивого рассказа.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Исследовательские вопросы</strong></p>
    <p>Вопросы, составляющие четвертую категорию, призваны соотнести утверждение свидетеля с типом совершенного преступления и предшествующими утверждениями.</p>
    <p>9. Несопоставимость с законами природы. Этот пункт связан с тем, что в некоторых случаях свидетели описывают совершенно абсурдные события. Если девушка говорит, что забеременела вследствие инцестуальных отношений, следует проверить, возможно ли это, принимая во внимание возраст свидетельницы на момент вступления в сексуальный контакт с родственником.</p>
    <p>10. Несовместимость с другими утверждениями. Зачастую следствие располагает показаниями нескольких свидетелей об одном и том же событии. Возможно, наравне с интересующим нас свидетелем интервьюер общался и с другими очевидцами происшествия. Данный пункт связан с тем, что основные элементы свидетельского заявления могут расходиться или противоречить другим утверждениям этого же свидетеля или других свидетелей.</p>
    <p>11. Несовместимость с другими доказательствами. Данный пункт связан с тем, что в некоторых случаях основные элементы утверждения свидетеля вступают в противоречие с вещественными доказательствами или с другими видами доказательств, надежность которых не вызывает сомнений.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Что говорят свидетели, дающие правдивые показания?</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Литературный обзор результатов исследований, посвященных КАУК</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Хотя, как я уже отмечал, в ряде стран суды принимают данные ОВУ в качестве доказательств, на сегодняшний день мы располагаем данными лишь единичных исследований, посвященных оценке точности результатов ОВУ. Процедура ОВУ была разработана специально для работы с детьми, но до сих пор точность данных ОВУ не получила подтверждения ни в одном из опубликованных научных исследований, где в качестве объекта выступали бы маленькие дети. Несмотря на то что утверждения маленьких детей фигурировали в целом ряде научных работ, их авторы не проводили оценку точности данных ОВУ именно для этой группы. Исключение составляет исследование Ламерс-Уинкелман (Lamers-Winkelman, 1995; Lamers-Winkelman &amp; Buffing, 1996). Однако в ее выборке не было детей, которые дали бы ложные показания.</p>
    <p>Оценку точности данных ОВУ можно проводить либо в ходе лабораторных экспериментов, либо в условиях полевых исследований. При проведении лабораторных экспериментов участников инструктируют говорить правду или неправду (например, о фильме, который они только что посмотрели), а после этого их утверждения оцениваются экспертами, которые применяют процедуру КАУК. Главное преимущество этого подхода заключается в том, что исследователю доподлинно известно, кто из участников лжет, а кто говорит правду. Однако есть у лабораторного метода и свои недостатки, наиболее существенный из которых заключается в том, что моделируемые ситуации зачастую значительно отличаются от реальной жизни. Одно дело — вспоминать сюжет только что просмотренного фильма и сб-всем другое — описывать подробности сексуального насилия, жертвой или свидетелем которого стал человек. Вот почему Ундойч (Undeutsch, 1984) считает, что ввиду недостаточной экологической надежности лабораторных исследований их применение с целью проверки точности результатов анализа ОВУ должно быть сведено к минимуму. По его мнению, для проверки надежности этой техники необходимо проводить полевые исследования.</p>
    <p>Что же касается полевых исследований, то здесь в фокусе пристального внимания исследователей оказываются реальные ситуации сексуального насилия. Неоспоримым преимуществом этого исследовательского подхода является максимальная реалистичность, в качестве предмета исследования ученые выбирают преступления, которые действительно были совершены. Однако сложность заключается в том, что когда мы имеем дело с настоящими преступлениями, проверить «базовую реальность», установить так называемую основополагающую истину (Raskin, 1982) чаще всего не представляется возможным. Иначе говоря, когда мы беремся анализировать случаи, которые имели место в действительности, мы не можем знать наверняка, кто из наших фигурантов лжет, а кто говорит правду. Как правило, для установления основополагающей истины используются признания предполагаемых преступников. Стеллер и Кёнкен (Steller &amp; Kohnken, 1989) доказали, что использование признаний в качестве критерия основополагающей истины сопряжено с определенными проблемами. Стеллер и Кёнкен писали:</p>
    <cite>
     <p>(В Германии) эксперты-психологи выполняют анализ утверждений только в тех случаях, если получить какие-либо другие доказательства вины или невиновности не представляется возможным. Если в подобных обстоятельствах обвинительное утверждение будет расценено как правдивое, шансы подсудимого на оправдательный приговор начнут стремительно таять… а если избежать обвинительного вердикта нет никакой надежды, иногда стратегия признаться в преступлении, которого вы не совершали, приносит свои плоды, так как суд обычно усматривает в этом поступке признание собственной вины и раскаяние, что может повлечь за собой смягчение наказания… С другой стороны, подсудимому нет никакого смысла признаваться в преступлении, если эксперт посчитал, что своими показаниями свидетели стремятся ввести суд в заблуждение. В результате вероятность получить признание в значительной степени определяется самим диагнозом, а попытка обосновать этот диагноз, добившись признания, приводит к тому, что следствие попадает в замкнутый круг. Литературу по проблеме ложных признаний смотрите в работах следующих авторов: Гуджионсон (Gudjionson, 1992), Кассии (Kassin, 1997) и Фрай (Vrij, 1998а).</p>
    </cite>
    <p>Насколько мне известно, на сегодняшний день мы располагаем данными, полученными в ходе 15 исследовательских работ (трех по</p>
    <p>левых и двенадцати лабораторных), авторы которых проводили процедуру КАУК, с тем чтобы оценить достоверность выдвинутых утверждений, в результате чего каждое сфабрикованное утверждение оценивалось с применением этого метода. Результаты этих исследований представлены в табл. 5.3. Некоторые исследователи представили в своих отчетах только общие оценки по КАУК и не опубликовали данные, полученные по каждому отдельному критерию. Далее мы подробно поговорим о достигнутых ими результатах.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Полевые исследования</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>По мнению Ликкена (Likken, 1988), достоверное в научном понимании этого слова полевое исследование должно удовлетворять следующим четырем критериям: 1) случаи, отобранные для проведения исследования, должны служить репрезентативным отражением выборки в целом; 2) для рассмотрения необходимо брать только те утверждения, которые были сделаны в ходе интервью, проходившего в реальных жизненных условиях; 3) каждое утверждение независимо друг от друга должны оценивать по крайней мере два эксперта, для которых предъявленный им материал должен быть «слепым» (иными словами, им не должна быть известна основополагающая истина); и 4) полученные оценки необходимо сопоставить с основополагающей истиной, заданной определенным критерием, не зависящим от данных КАУК (скажем, вещественными доказательствами) (см. Horowitz, Lamb, Esplin, Boychuk, Reiter-Lavery и Krispin, 1996). Всем этим четырем критериям отвечают только исследования, которые провели Лам, Штернберг, Эсплин, Гершкович, Орбах и Ховав (Lamb, Sternberg, Esplin, Hershkowitz, Orbach &amp; Hovav, 1997).</p>
    <p>Эти ученые получили доступ к материалам интервью с 1187 предполагаемыми жертвами сексуального насилия, сбором которых занимались 50 ученых-исследователей из Израиля. Они проанализировали все случаи (число которых, в общей сложности, составило 98), соответствовавшие следующим четырем критериям:</p>
    <p>1) предполагаемые преступники были известны следствию;</p>
    <p>2) возраст предполагаемых жертв составлял от 4 до 13 лет;</p>
    <p>3) предполагаемое нападение носило физический характер;</p>
    <p>4) помимо показаний ребенка следствие располагало достаточным количеством других доказательств.</p>
    <p>В оценке утверждений принимали участие не менее двух экспертов, а единственным материалом, доступ к которому они получили, были утверждения предполагаемых жертв. Для установления основополагающей истины эксперты обращались к данным медицинского обследования, показаниям подозреваемых (признаниям) и свидетелей. Единственный недостаток этого исследования заключался в том, что сотрудники, проводившие интервью, на основании которых впоследствии были составлены стенограммы, с самого начала обладали информацией о случившемся, что могло сказаться на их манере проведения интервью. К интерпретации данных, полученных в ходе двух других исследований, которые представлены в табл. 5.3, следует подходить с большой осторожностью.</p>
    <p>Первым из когда-либо проводившихся исследований с использованием процедуры КАУК было как раз полевое исследование, выполненное такими специалистами, как Эсплин, Бойчук и Раскин (Esplin, Boychuk &amp; Raskin, 1988, описано в работе Raskin &amp; Esplin, 1991а). Сложности, с которыми было сопряжено проведение этого исследования, заключались в том, что оценкой стенограмм интервью занимался только один эксперт, а кроме того, как вы увидите далее, ученые не располагали независимой информацией, которая могла бы быть использована для установления основополагающей истины. Они проанализировали утверждения 40 детей (в возрасте от 3 до 15 лет), предположительно перенесших сексуальное насилие.</p>
    <p>Достоверность двадцати из рассматриваемых случаев считалась «подтвержденной», тогда как другие двадцать были классифицированы как «сомнительные». Стенограммы утверждений оценивались одним экспертом, прошедшим специальную подготовку по проведению процедуры КАУК, который не подозревал о принадлежности интервьюируемых к той или иной группе (подтвержденных или сомнительных). Если утверждение не соответствовало критерию, ему причислялось 0 Буллов, если оно отвечало критерию, то ему начисляли 1 Булл, если степень соответствия критерию достигала достаточно высокого уровня, то эксперт начислял 2 Булла.</p>
    <p>Таким образом, суммарный показатель по КАУК варьировал от 0 до 38 Буллов. Результаты оказались ошеломляющими. Средний показатель КАУК для подтвержденных случаев составил 24,8 Булла, а сомнительные утверждения получили в среднем 3,6 Булла. Более того, распределения оценок, полученных в группах интервьюируемых, давших подтвержденные и сомнительные утверждения, нигде не перекрывались. В группе сомнительных утверждений максимальный показатель достигал 10 Буллов (такую оценку в этой группе получил один ребенок, а еще трое получили по 0 Буллов), а низший показатель среди представителей группы подтвержденных утверждений составил 16 Буллов (такую оценку получил один ребенок, а максимальная оценка достигла 34 Буллов). Проанализировав различия между этими двумя группами по каждому критерию, исследователи обнаружили, что по 16 из 19 критериев группа подтвержденных утверждений отличается от группы сомнительных утверждений, причем направления этих различий соответствуют их первоначальным предположениям. Иными словами, выделенные критерии чаще встречались в подтвержденных случаях, чем среди сомнительных случаев, что в значительной степени подтверждает гипотезу Ундой- ча (см. табл. 5.3).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.3</emphasis> <strong>Объективные вербальные характеристики правдивых утверждений (критериальный контент-анализ)</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_23.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>&gt;</strong> — Вербальные характеристики, чаще встречающиеся в правдивых утверждениях, чем в ложных.</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Вербальные характеристики, чаще встречающиеся в ложных утверждениях, чем в правдивых.</p>
     <p>— Между вербальными характеристиками и ложнсстью/правдивостыо утверждений взаимосвязи выявлено не было.</p>
     <empty-line/>
     <p><sup>1</sup> Использованы утверждения взрослых людей.</p>
     <p><sup>2</sup> Произведено сопоставление утверждений взрослых и детей, в результате которого между возрастными было выявлено значимых различий.</p>
     <p><sup>3</sup> В исследовании участвовали белые и чернокожие взрослые испытуемые. Портер и Юилл (Porter &amp; Yuille, 1996) использовали в своем исследовании утверждения подозреваемых.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Уэллс и Лофтус (Wells &amp; Loftus, 1991, p. 139) апеллируют к данным, полученным Эсплином и его коллегами, утверждая, что они принадлежат к числу «самых впечатляющих из тех, что когда-либо были получены в ходе психологического исследования». Ламерс-Уинкел- ман (Lamers-Winkelman, 1995) считает, что эти данные «слишком хороши, чтобы быть правдой». Со своей стороны Уэллс и Лофтус предлагают альтернативное объяснение полученным результатам. Во-первых, различия между группами могут быть обусловлены возрастными различиями среди участников групп. Дело в том, что дети, вошедшие в группу подтвержденных случаев, были старше (в среднем их возраст составлял 9,1 года) по сравнению с детьми из группы сомнительных случаев (средний возраст — 6,9 года).</p>
    <p>Более того, в группе сомнительных случаев насчитывалось восемь утверждений, сделанных детьми в возрасте до 5 лет, тогда как в «подтвержденной» группе обнаружилось лишь одно утверждение, принадлежавшее ребенку, не достигшему пятилетнего возраста. Во-вторых, для «сомнительных случаев» в исследовании использовались такие независимые критерии, как «роспуск суда», «отсутствие обвинений» и «отсутствие признаний со стороны подсудимого», а также «упорное отрицание со стороны обвиняемого». Уэллс и Лофтус доказывают, что эти критерии не являются независимыми фактами, определяющими тот или иной случай. Роспуск суда, отсутствие обвинения или признания и упорное стремление подсудимого все отрицать — все это может свидетельствовать не только о даче ложных показаний (как предполагали исследователи), но и о том, что дети не проявили достаточной настойчивости, хотя и говорили чистую правду, и сексуальное насилие действительно имело место.</p>
    <cite>
     <p>Возможно, их слова показались недостаточно убедительными, потому что они еще плохо владеют искусством логического обоснования, потому что они были настолько напуганы, что не могли вдаваться в частности ввиду неразвитости речевых навыков, и т. д. Поскольку в роли свидетелей они выглядят неубедительно, прокуроры чаще всего не настаивают на своих обвинениях (отсутствие или недостаток обвинений), с точки зрения судей обвинительные приговоры представляются маловероятными (роспуск суда), а адвокаты едва ли посоветуют своим под- заищтным признавать справедливость выдвинутых против них обвинений (отсутствие признаний и полное отрицание всего подсудимым) (Wells &amp; Loftus, 1991, p. 169).</p>
    </cite>
    <p>Поскольку многие критерии КАУК тесно связаны с тем, насколько убедительно держится и высказывается участник процедуры, оценки по КАУК у еще не овладевших навыками убеждения детей, скорее всего, будут достаточно низкими, что натолкнет эксперта, проводящего оценку по процедуре КАУК, на мысль о сфабрикованно- сти их показаний. В-третьих, не исключено, что случаи, рассматриваемые в рамках данного исследования, носят полярный характер и, проанализировав менее однозначные ситуации, мы получим не столь ошеломляющие результаты.</p>
    <p>Бойчук (Boychuk, 1991) в своем недавнем исследовании отдельно остановилась на некоторых из этих критических замечаний. Трое экспертов, не имевших никакой информации о распределении участников по группам, проанализировали утверждения 75 детей в возрасте от 4 до 16 лет, а кроме того, Бойчук внесла изменения в структуру исследования, выделив в выборке третью группу (помимо групп «подтвержденных» и «сомнительных» случаев), а именно группу «вероятно переживших насилие». В группу «вероятно переживших насилие» вошли дети, по делу которых не было представлено медицинских данных, которые подтверждали бы факт сексуального насилия, но зато имелось признание потенциального преступника или санкции Верховного суда. К сожалению, при проведении анализа (в том числе и того, результаты которого представлены в табл. 5.3) группу вероятно переживших насилие она объединила с подтвержденной группой. Оценивая различия между этими группами по каждому из критериев, Бойчук обнаружила менее существенные различия, чем Эсплин и его коллеги (см. табл. 5.3), но направления выявленных тенденций по каждому критерию вполне соответствовали ее первоначальным предположениям. Иными словами, наличие критерия чаще отмечалось в подтвержденных, нежели в сомнительных случаях, что очередной раз подтверждает гипотезу Ундойча.</p>
    <p>Лам и его коллеги проанализировали достоверность утверждений 98 предполагаемых жертв сексуального насилия (в возрасте от 4 до 12 лет). На основании независимых данных (результатов медицинского обследования, признаний и результатов обследования на полиграфе) утверждения 76 детей были расценены как достоверные, утверждения других 13 детей были признаны недостоверными, а заявления оставшихся 9 человек посчитали сомнительными (при проведении анализа категория сомнительных утверждений была исключена). Обнаруженные ими различия оказались еще менее значимыми, чем те, о которых говорили Бойчук и Эсплин и его коллеги (отчасти потому, что не все 19 критериев участвовали в оценке).</p>
    <p>Тем не менее направление всех выявленных различий полностью соответствовало предполагаемому, иными словами, наличие критерия чаще отмечалось в достоверных, нежели в недостоверных, утверждениях. По примеру Эсплина и его коллег, они тоже подсчитали средние показатели по КАУК для каждой из этих двух групп. В случае, если утверждение не отвечало тому или иному критерию, ему присваивалось 0 Буллов, если же утверждение соответствовало выдвинутому критерию, ему присваивался 1 балл. В этом исследовании были использованы только 14 критериев, таким образом, средний показатель по КАУК варьировал в диапазоне от 0 до 14 баллов. В группе подтвержденных случаев было выявлено значительно больше критериев (6,74), чем в сомнительных случаях (4,85). Однако эти различия носят существенно меньшую выраженность, чем выявили Эсплин и его коллеги.</p>
    <p>Крейг (Craig, 1995) тоже не обнаружил существенных различий. Он проанализировал утверждения детей в возрасте от 3 до 16 лет, предположительно перенесших сексуальное насилие. Утверждение классифицировалось как «подтвержденное», если обвиняемый признавался в совершенном преступлении или не проходил проверку на полиграфе. Утверждение причислялось к категории «внушающих сомнения», если ребенок решительно отрекался от своих слов и/или подозреваемый успешно проходил обследование на полиграфе. Средние показатели по КАУК для подтвержденных случаев (7,2 балла) оказались лишь незначительно выше, чем средний уровень КАУК (5,7 балла) для сомнительных случаев. В исследовании применялись только 14 критериев, возможный диапазон оценок по которым варьировал в интервале от 0 до 14 баллов.</p>
    <p>Ламерс-Уинкелман (Lamers-Winkelman, 1995) оценивала утверждения 97 детей в возрасте от 2 до 12 лет. Предположительно, все эти дети пережили сексуальное насилие. Утверждения участников группы подтвержденных случаев сравнивали с утверждениями детей, составивших группу «вероятно переживших насилие». Группу «сомнительных случаев» авторы этого исследования решили не выделять. Сопоставив результаты, полученные по каждой из этих категорий, ученые обнаружили одно существенное различие. По сравнению с утверждениями детей из группы «вероятно переживших насилие» сообщения представителей группы подтвержденных случаев содержали больше информации о психическом состоянии нападавшего (критерий 13).</p>
    <p>Итак, гипотеза Ундойча получила подтверждение в каждом из проводившихся полевых исследований.</p>
    <p>Вероятно, частота появления критерия имеет ничуть не меньшее значение, чем его способность проводить различия между ложными и правдивыми утверждениями. Применение критерия, позволяющего отличить правдивое утверждение от сфабрикованного, представляется отнюдь не целесообразным, если этот критерий никогда ранее не присутствовал в утверждениях такого рода. Преимущество первых трех критериев (логическая структура, неструктурированное изложение информации и количество подробностей) заключается в том, что они могли присутствовать в каждом из представленных утверждений. Другие критерии, скажем, необычные подробности, могут фигурировать только в тех случаях, если произошло нечто неординарное. Полевые исследования, результатами которых мы располагаем на сегодняшний день, показывают, что, в частности, критерий 10 (точно воспроизведенные, но неверно истолкованные подробности), критерий 16 (выражение сомнений в собственных показаниях) и критерий 17 (самоосуждение), судя по всему, не часто встречаются в подобных утверждениях. Кроме того, присутствие в утверждении того или иного критерия зачастую определяется возрастом свидетеля, но разговор об этом еще впереди.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Экспериментальные исследования</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Несмотря на то что процедура ОВУ предназначается специально для работы с детьми, на сегодняшний день мы располагаем результатами лишь немногочисленных экспериментальных исследований с участием детей. В сущности, дети составляли экспериментальную выборку только в трех исследованиях (Akehurst, Kohnken &amp; Hofer, 1995; Steller, Wellershaus &amp; Wolf, 1988; Winkel &amp; Vrij, 1995). В других исследованиях в качестве испытуемых выступали взрослые люди. Специалисты до сих пор не пришли к единому мнению о правомерности применения процедуры КАУК к утверждениям взрослых. Некоторые авторы рассматривают КАУК как методику, предназначенную исключительно для оценки утверждений детей, предположительно переживших сексуальное насилие (Honts, 1994; Raskin &amp; Esplin, 1991 b). На самом деле критерии, подобные критерию 10 (точно воспроизведенные, но неверно истолкованные подробности), применимы только в работе с маленькими детьми. Подобная точка зрения строится на убеждении в том, что проводить лабораторные исследования с применением КАУК не представляется возможным, так как по ряду этических и юридических причин мы не можем в лабораторных условиях моделировать преступления сексуального характера, с тем чтобы участники эксперимента испытали то, что испытывают жертвы сексуального насилия.</p>
    <p>Другие эксперты отстаивали точку зрения о возможности использования этой техники как вспомогательного инструмента для оценки достоверности показаний подозреваемых и взрослых свидетелей при рассмотрении уголовных дел, не носящих сексуального характера (Kohnken, Schimossek, Aschermann &amp; Hofer, 1995; Ruby &amp; Brigham, 1997; Steller &amp; Kohnken, 1989). Они указывали, что диапазон применимости гипотезы Ундойча не ограничивается ни детским возрастом, в каком бы качестве — свидетеля или жертвы — ни выступали дети, ни сексуальным характером преступления.</p>
    <p>Выборки 11 из 12 лабораторных исследований состояли из очевидцев происшествий. Они наблюдали то или иное событие, а затем получали инструкцию рассказать об этом событии правду или сфабриковать свои показания. И только в исследовании, которое провели Портер и Юилл (Porter &amp; Yuille, 1996), участниками были виновные и невиновные «подозреваемые».</p>
    <p>По сравнению с полевыми исследованиями лабораторные эксперименты выявили меньше различий между лжецами и участниками, говорившими правду (см. также табл. 5.3)<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a><sup>.</sup> Однако почти все различия соответствовали предварительным ожиданиям исследователей, при этом выделенные критерии чаще встречались в правдивых свидетельствах, нежели в сфабрикованных, что в очередной раз подтверждает гипотезу Ундойча. Почти все данные, расходившиеся с общей моделью, были получены в ходе исследования Руби и Бригема (Ruby &amp; Brigham, 1997). О причинах такого положения вещей я могу только догадываться. Во-первых, в их исследовании оценку проводили эксперты, подготовка которых к применению процедуры КАУК проводилась в предельно сжатые сроки (она заняла 45 минут), что не позволяет причислять их к категории опытных судей или «экспертов по КАУК». Во-вторых, Лондри и Бригем объясняют эти неожиданные результаты, касающиеся логической структуры утверждений и описаний психического состояния нападавшего, тем, что, возможно, участники их эксперимента изо всех сил старались сделать свои сфабрикованные утверждения как можно более правдоподобными, а одним из наиболее простых способов этого добиться было убедиться, например, в наличии в рассказе логической структуры. Таким образом, напрашивается вывод о том, что лжецы могут оказывать влияние на процедуру оценивания КАУК. Чуть позже я еще вернусь к проблеме подготовки квалифицированных кадров, способных эффективно проводить оценку в соответствии с процедурой КАУК, и к тому, кому и каким образом удается обмануть бдительность экспертов, проводящих КАУК.</p>
    <p>Данные, представленные в табл. 5.3, свидетельствуют о том, что выделенные нами критерии чаще фигурируют в правдивых рассказах как взрослых, так и детей. Как нельзя лучше это было продемонстрировано в исследовании Эйкхерста и его коллег, поскольку авторы сформировали выборку, включавшую и детей, и взрослых. Они не обнаружили сколь-либо значимых различий между этими возрастными группами, вместе с тем, согласно их данным, критерии, которыми мы оперируем, чаще встречались в правдивых сообщениях представителей обеих групп. Портер и Юилл (Porter &amp; Yuille, 1996) в своих исследованиях показали, что некоторые критерии чаще встречаются в показаниях невиновных подозреваемых, чем тех подозреваемых, которые действительно совершили инкриминируемые им преступления. Данные, полученные в ходе этих исследований, позволяют сделать вывод о том, что диапазон применимости процедуры оценивания по критериям КАУК не ограничивается только утверждениями детей, ставших жертвами сексуального насилия, напротив, ее можно применять и при других обстоятельствах, при проведении интервью с другими фигурантами.</p>
    <p>Достаточно бегло взглянуть на эмпирические данные, полученные по каждому из 19 критериев, чтобы определить, что максимальное подтверждение получает критерий 3. Люди, рассказывающие правду, упоминают в своем рассказе больше подробностей, чем лжецы. Контекстуальные вставки (критерий 4), описание взаимодействия (критерий 5), воспроизведение разговоров (критерий 6) и необычные подробности (критерий 8) — все эти характеристики значительно чаще присутствуют в правдивых рассказах, чем в сфабрикованных. Я уже выдвигал ряд предположений, которые, как мне кажется, могли бы это объяснить, а именно: лжецам просто не хватает фантазии обогатить свой рассказ многочисленными подробностями, они не упоминают о каких-либо деталях, так как не догадываются, что на основании дефицита или изобилия подробностей эксперты будут судить о достоверности предоставленной ими информации, или они избегают включать в свой рассказ слишком много деталей из боязни, что в этом случае повышается риск появления в рассказе противоречий, или что если интервьюер проверит их слова, факт лжесвидетельства может всплыть на поверхность.</p>
    <p>Критерий неструктурированного изложения информации (критерий 2) тоже получил существенное подтверждение. По сравнению с теми, кто говорил правду, лжецы, как правило, рассказывали о происшедшем, придерживаясь хронологии событий (сначала произошло то-то, затем это, после этого случилось вот это… и т. д.). Строгая хронологическая структурированность показаний лжецов, вероятнее всего, определяется тем, что не так-то просто рассказать сфабрикованную историю в обрывочных, непоследовательных фразах, особенно если человек вынужден выдумывать происшедшие события прямо на ходу. Если вместо хронологически выверенного и структурированного рассказа лжец будет упоминать отдельные разрозненные эпизоды и сцены, велика вероятность, что он начнет противоречить самому себе. В исследовании, которое провели Запар- нюк, Юилл и Тейлор (Zaparniuk, Yuille &amp; Taylor, 1995), различия по критерию неструктурированного изложения информации между лжецами и людьми, говорившими правду, было единственным значимым различием, которое удалось выявить. Впрочем, опираясь только на этот критерий, они смогли достоверно «вычислить» 70 % сфабрикованных утверждений и 90 % правдивых рассказов!</p>
    <p>Отдельные критерии, скажем, критерии 10, 16 и 19, получили очень незначительное подтверждение. Критерий 17 (самоосуждение) вообще не получил никакого подтверждения. Некоторые исследователи, к примеру Лам и Крейг, не включали в свои эксперименты критерии 15 и 18, возможно, в связи с тем, что, по их мнению, стоит лжецам захотеть, и они без труда смогут включить их в свои показания. К этой проблеме я еще вернусь несколько позже.</p>
    <p>Авторы многих других исследований сосредоточились, в частности, на различиях между правдивыми и сфабрикованными сообщениями в том, что касается связности и логичности (критерий 1), количества подробностей (критерий 3) и контекстуальных вставок (критерий 4). В целом данные этих исследований в который раз подтвердили справедливость гипотезы Ундойча. Данные большинства исследовательских работ свидетельствуют о том, что правдивость показаний связана с логичностью (обзор литературы по этой проблеме см. в DePaulo, Stone &amp; Lassiter, 1985), насыщенностью подробностями (Burgoon, Buller, Guerrero, Afifi &amp; Feldman, 1996; Jones &amp; McGraw, 1987; Jones &amp; McQuinston, 1989; Kohnken &amp; Wegener, 1982; Lindsay &amp; Johnson, 1987) и контекстуальными вставками (Alonso-Quecuty, 1991; Johnson &amp; Foley, 1984; Johnson, Foley, Suengas &amp; Raye, 1988; Johnson &amp; Raye, 1981). Однако в ряде исследований были получены противоречивые данные относительно количества подробностей (Neisser, 1981).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Как обнаружить правду с помощью процедуры КАУК</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Насколько велики возможности экспертов, оценивающих показания с помощью перечня критериев КАУК, и насколько точно они могут отличить правдивые слова от сфабрикованных обвинений? Данные исследований свидетельствуют о том, что опытные эксперты,<strong> хорошо знакомые с</strong> процедурой КАУК, демонстрируют значительно более высокий уровень точности оценивания, чем те, которые не владеют навыками проведения КАУК (Landry &amp; Brigham, 1992; Steller, Wellershaus &amp; Wolf, 1988; приводится в работе Steller, 1989). На этом основании можно предположить, что применение методики КАУК повышает точность оценки правдоподобности сообщений. К рассмотрению этого вопроса я еще вернусь на страницах этой книги. В табл. 5.4 представлены коэффициенты точности, полученные во всех научных исследованиях, посвященных процедуре КАУК, в отчетах о которых фигурируют коэффициенты попадания. Проведено разделение на основании правдивости или лживости показаний. Кроме того, в таблице указано, взрослые или дети составляли выборку исследования.</p>
    <p>Результаты оказались несколько разнородными. В полевом исследовании Эсплина и его коллег (Esplin et al., 1988) удалось достигнуть максимально возможного уровня точности, а именно 100 % (абсолютно точная классификация каждого утверждения). С другой стороны, в исследовании Лондри и Браем (Landry &amp; Brigham, 1992) уровень точности оценок составил 55 % и лишь не намного превысил показатель случайного попадания (50 %). Показатели точности, выявленные в ходе других исследований, попали в диапазон между этими полюсами и варьировали от 65 % (Sporer, 1997) до 90 % (Akehurst etal., 1995).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.4 </emphasis><strong>Показатели точности выявления правдивых и лживых утверждений при условии применения методики КАУК</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_24.jpg"/>
    <empty-line/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup>1</sup> Для полевого исследования, проведенного под руководством Эсплина, термин «ложь» неприемлем, поскольку мы не можем уверенно сказать, осознавали ли участники, что они говорят неправду.</p>
     <p><sup>2</sup> Коэффициент попадания вычисляли эксперты по КАУК.</p>
     <p><sup>3</sup> Коэффициент попадания вычислялся с помощью дискриминантного анализа.</p>
     <p><sup>4</sup> Коэффициенты попадания вычислялись через определяющее правило «должны присутствовать первые пять критериев плюс два других».</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Разделение на «определение правды» и «определение лжи» указывает на факт существования смещения в сторону правды, то есть процедура КАУК с большим успехом выявляет правду, чем выводит ложь на чистую воду. Как уже обсуждалось в главе 3, смещение в сторону правды происходит и в том случае, когда для того, чтобы отличить правду от лжи, люди обращают внимание на невербальное поведение. Вероятно, не следует удивляться тому, что смещение в сторону правды присутствует и в исследованиях, посвященных методике КАУК, учитывая тот факт, что КАУК — это не техника детекции лжи, а метод, предназначенный для удостоверения правды. Сниженные показатели попадания при определении лжи означают, что эксперты по проведению КАУК посчитали правдивыми достаточно много фальсифицированных утверждений. Иными словами, эксперты по КАУК нередко принимают лжецов за людей, говорящих правду. К этому моменту я еще вернусь несколько позже.</p>
    <p>И наконец, полученные данные не позволяют говорить о различиях в точности оценок при анализе оценок в разных возрастных группах — у взрослых и детей, что еще раз подтверждает идею о том, что сфера применимости КАУК не должна ограничиваться утверждениями детей.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Факторы, влияющие на присутствие в утверждениях критериев КАУК</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Наличие или отсутствие критериев КАУК в интересующих нас утверждениях определяется многочисленными факторами. В частности, на сегодняшний день в фокусе нашего внимания находятся пять факторов.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Возраст ребенка</strong></p>
    <p>Утверждения, сделанные детьми в возрасте до 8 лет, содержат меньше критериев, чем сообщения детей старшего возраста (Воу-chuk, 1991; Lamb, Hershkowitz, Sternberg, Esplin, Hovav, Manor &amp; Yudilevitch, 1996; Lamers-Winkelman, 1995). И это неудивительно. Когнитивные способности и владение языком постепенно развиваются на протяжении всего периода детства, в результате чего с течением времени ребенку становится все проще составить подробный рассказ о событиях, свидетелем которых он стал. Бойчук в своем исследовании сопоставила показатели по КАУК, полученные детьми в разных возрастных группах, и обнаружила, что критерий 5 (описание взаимодействия) и критерий 15 (признание обрывочности воспоминаний) чаще присутствовали в утверждениях старших детей (в возрасте от 8 до 16 лет) по сравнению с сообщениями детей младшего возраста (от 4 до 7 лет). Кроме того, согласно полученным ею результатам, дети младшего возраста не могли сформулировать свои утверждения таким образом, чтобы они соответствовали критерию 13 (объяснение психического состояния нападавшего). Ее последнюю находку едва ли можно назвать неожиданной, принимая во внимание, что дети до 8 лет способны рассматривать мир исключительно со своей точки зрения (Flavell, Botkin, Fry, Wright &amp; Jarvis, 1968).</p>
    <p>Данные исследования, проведенного Крейгом (Craig, 1995), показали, что в утверждениях детей старшей возрастной группы (в возрасте 10–16 лет) было обнаружено значительно больше искомых критериев, чем в свидетельствах детей, принадлежащих к младшей возрастной категории (3–9 лет). Однако иногда критерии КАУК можно обнаружить в сообщениях даже самых маленьких детей. Ламерс-Уинкелман проанализировала утверждения совсем маленьких детей (2 и 3 лет) и обнаружила, что большинство выделенных нами критериев присутствуют в утверждениях даже самых маленьких детей. В их сообщениях не встречались только такие критерии, как излишнее детализирование (критерий 9), объяснение психического состояния нападавшего (критерий 13), выражение сомнений в собственных показаниях (критерий 16) и самоосуждение (критерий 17).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Стиль интервьюирования</strong></p>
    <p>Стиль интервьюирования оказывает огромное влияние на то, сколько подробностей будет выявлено в тексте того или иного интервью. Открытые вопросы («Не мог бы ты рассказать мне о том, что произошло?», «Может быть, ты хотел бы рассказать мне что-нибудь еще?» и т. д.) позволяют получить более подробную информацию, чем директивные высказывания, — иными словами, способствуют сосредоточению внимания интервьюируемого на подробностях, ранее им не упоминавшихся, или возвращению его внимания к деталям, на которых он уже останавливался (Hershkowitz, Lamb, Sternberg &amp; Esplin, 1997; Lamb, Esplin &amp; Sternberg, 1995; Lamb, Hershkowitz, Sternberg; Esplin, Hovav, Manor &amp; Yufelevitch, 1996; Sternberg, Lamb, Hershkowitz, Esplin, Redlich &amp; Sunshine, 1996; Sternberg, Lamb, Hershkowitz, Yufelevitch, Orbach, Larson, Esplin &amp; Hovav, в печати).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Количество интервью</strong></p>
    <p>Количество интервью, проведенных с участием того или иного интервьюируемого, тесно связано с объемом полученной от него информации. Например, во время второго интервью дети более подробно рассказывают о происшедших с ними событиях, чем на первом (Goodman &amp; Schwartz-Kenney, 1992; Yuille &amp; Cutshall, 1989). Возможно, причину этого явления следует искать в том, что, впервые оказавшись в ситуации интервьюирования один на один с незнакомым человеком, они чувствуют неловкость и поэтому не решаются рассказывать слишком многое. В качестве альтернативного объяснения можно предположить, что сначала они не очень доверяют интервьюеру и поэтому не выказывают желания с ним откровенничать.</p>
    <p>Во время второго интервью они уже чувствуют себя более комфортно и уверенно или проникаются к интервьюеру большим доверием, благодаря чему мы получаем возможность почерпнуть из рассказа больше интересующей нас информации. Вместе с тем результаты полевого исследования, проведенного под руководством Бойчук, свидетельствуют о том, что избыточное количество интервью может негативно отразиться на информации, предоставляемой ит эвью-ируемым. Она сопоставила оценки по КАУК, полученные детьми, которые участвовали в интервью один, два, три или как минимум четыре раза. Из интервью с детьми, участвовавшими в подобных процедурах как минимум четыре раза, исследователям удалось почерпнуть меньше информации, чем из сообщений детей, принадлежавших к другим группам. Стараясь найти объяснение полученным данным, Бойчук предположила, что после проведения пары интервью ребенок устает обсуждать одну и ту же тему или снова и снова вспоминать подробности происшедшего. Подытоживая полученные данные, можно сказать, что они свидетельствуют о целесообразности проведения ограниченного числа интервью (не более двух или, может быть, трех интервью).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Когнитивное интервью</strong></p>
    <p>Для того чтобы увеличить объем информации, которую можно почерпнуть во время проведения интервью, исследователями были разработаны специальные техники интервьюирования. Авторами одной из этих техник, известной как когнитивное интервью, были двое американских психологов — Рон Фишер и Эд Гейселман (Ron Fisher &amp; Ed Geiselman, 1992). В наши дни эту технику нередко применяют сотрудники полиции Германии, Англии и США во время допросов свидетелей. В основу этой техники положен тот факт, что зачастую информация сохраняется в памяти человека, но по каким-либо причинам ему не удается извлечь ее в нужный момент. Применяя специальные методики, разработанные с учетом психологических принципов запоминания материала и извлечения информации из памяти, человек получает возможность воспроизвести сведения, прежде ему недоступные. Ученые неоднократно убеждались в том, что люди, проходившие интервью с использованием этой техники, сообщают больше информации, чем те, во время интервью с которыми исследователи не применяли технику когнитивного интервью (Kohnken, Milne, Memon &amp; Bull, в печати). Более того, как оказалось, показаниям свидетелей, полученным с помощью этой техники, присваивались более высокие оценки по критериям КАУК, чем сведениям, для получения которых применялась стандартная методика интервьюирования (Kohnken, Schimossek, Aschermann &amp; Hofer, 1995; Steller &amp; Wellershaus, 1996) (более подробную информацию о технике когнитивного интервью см. в Метоп, 1998).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Стрессогенные события</strong></p>
    <p>Изучение особенностей запоминания людьми стрессовых событий, происшедших в их жизни, связано с определенными сложностями, поскольку искусственно моделировать стрессовые ситуации в исследовательских целях представляется этически недопустимым поведением. Следовательно, для того чтобы оценить, какая доля информации о стрессогенном событии сохранилась в памяти человека, исследователи вынуждены опираться на ситуации, складывающиеся в реальной жизни. Однако мы далеко не всегда можем с уверенностью сказать, что именно произошло в каждом из этих случаев, что исключает возможность определить, насколько точные и исчерпывающие сведения об этом событии предоставил нам свидетель или жертва.</p>
    <p>В одном из своих исследований Петере (Peters, 1991) задался целью выяснить, насколько полно дети могут рассказать о различных стрессовых событиях, если они точно знают, что именно произошло в той или иной ситуации. Он проанализировал рассказы детей о визите к стоматологу, в клинику на прививку или об инсценированной краже. Полученные им данные доказывают, что зачастую пережитый стресс провоцирует искажение воспоминаний о происшедшем событии. Впрочем, в литературе представлены примеры того, как людям удавалось весьма подробно изложить ход стрессовых событий, непосредственными участниками которых они оказались. Пинус и Эт (Pynoos &amp; Eth, 1984), например, опросили более сорока детей, на глазах у которых произошло убийство одного или обоих родителей. Согласно полученным ими данным, детям удавалось достаточно точно воспроизвести некоторые подробности ужасных событий, свидетелями которых они стали.</p>
    <p>Авторы другого исследования обнаружили, что дети, ставшие свидетелями изнасилования собственной матери, тоже отчетливо помнили, как именно это произошло (Pynoos &amp; Nader, 1988). Джонс и Кругман (Jones &amp; Krugman, 1986) в своем исследовании продемонстрировали, что двухлетняя девочка, ставшая жертвой похищения и сексуального насилия со стороны незнакомца, который после этого оставил ее в шахте, с поразительной точностью описала не только последовательность событий, но и самого преступника. Узники концентрационного лагеря Эрика, находившиеся в нем в годы Второй мировой войны, по прошествии более 40 лет все еще хранят отчетливые воспоминания о невзгодах, которые им довелось там пережить (Wagenaar &amp; Groeneweg, 1990). В рамках данного исследования узники концентрационных лагерей дважды участвовали в интервью, во время которых их расспрашивали о пребывании в лагере, первый раз в период 1943-1947-х годов, а второй раз — в 1984-1987-х годах. Оказалось, что в целом опыт пребывания в лагерях сохранился в памяти узников, хотя зачастую из их памяти стирались весьма существенные детали происшедшего. В частности, процессы забывания охватывали такие эпизоды, как проявления жестокости и истязания, а также ситуации, когда на глазах у узников происходили убийства.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Оценка валидности с помощью проверочного листа</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>На сегодняшний день не было проведено ни одного исследования, посвященного оценке эффективности Проверочного листа надежности (см. табл. 5.2). Применение проверочных листов при проведении экспериментальных исследований с применением КАУК не обязательно, поскольку исследования такого рода неизменно проводятся в стандартизированных условиях. Однако отчеты об уже ранее упоминавшихся полевых исследованиях с применением КАУК не содержали никаких упоминаний об использовании Проверочного листа (скорее всего, оценка надежности вообще не проводилась).</p>
    <p>Основываясь на существующих научных данных, мы можем поставить под вопрос обоснованность некоторых критериев Проверочного листа, а именно «неадекватность аффекта» (критерий 2), «внушаемость» (критерий 3) и «несовместимость с другими утверждениями» (критерий 10).</p>
    <p>Критерий 2 гласит, что если интервьюируемый сообщает подробности осуществленного над ним насилия, не проявляя при этом никаких видимых эмоций, его рассказ производит впечатление менее правдоподобного, чем если сообщение сопровождается бурными эмоциональными проявлениями. С моей точки зрения, этот вывод ошибочен по сути своей, так как не все люди, рассказывая другим о своих негативных переживаниях, демонстрируют яркие, видимые постороннему взгляду эмоции. В одном из своих экспериментальных исследований (Vrij &amp; Fischer, 1995) я обнаружил, что в поведении некоторых «жертв» отчетливо прослеживаются признаки пережитого стресса, тогда как другие не демонстрируют подобных проявлений, а результаты исследования Литтманна и Зевчук (Littmann &amp; Szewczyk, 1983) свидетельствуют о том, что проявление эмоций в ситуации интервью не может служить надежной предпосылкой валидности утверждения.</p>
    <p>Критерий 3 касается внушаемости интервьюируемого. Некоторые свидетели в большей степени подвержены внушающим воздействиям со стороны интервьюера по сравнению с другими и зачастую предоставляют информацию, которая не соответствует действительности, но зато вполне отвечает ожиданиям интервьюера. Поэтому, как уже отмечалось, Юилл (Yille, 1988а), а также Лонд-ри и Бригем (Landry &amp; Brigham, 1992) рекомендовали в конце интервью задать свидетелю несколько наводящих вопросов, с тем чтобы оценить, насколько он подвержен внушению. Они советовали задать несколько вопросов, касающихся какой-либо несущественной информации (например, «Когда ты был со своей сестрой, кто еще из ваших друзей там был, Клер или Сара?»). Очевидно, что расспрашивать о ключевых фактах было бы совершенно неуместно, поскольку это может привести к искажению воспоминаний, сохранившихся у интервьюируемого.</p>
    <p>Иными словами, вопросы, которые задает интервьюер, могут отразиться на воспоминаниях свидетеля о событии, и случалось, что люди «вспоминали» о событиях, которых на самом деле никогда не было, только потому, что интервьюер натолкнул их на мысль о том, что таковые события имели место. Убедительным примером тому служит классическое исследование, проведенное Лофтусом и Палмером (Loftus &amp; Palmer, 1974). Участники этого исследования сначала смотрели фильм о дорожном происшествии, а затем отвечали на вопросы, в том числе: «С какой примерно скоростью двигались машины, когда соприкоснулись друг с другом?» Другие участники получили аналогичную информацию, за исключением того, что вместо глагола «соприкоснулись» в вопросах фигурировали глаголы столкнулись, разбились или налетели друг на друга.</p>
    <p>Несмотря на то что все участники исследования смотрели один и тот же фильм, формулировки вопросов в значительной степени определяли полученные от них ответы. По их оценкам, скорость движущихся машин составляла 31,34,38,39 и 41(милю в час) соответственно. Спустя неделю участников попросили ответить на вопрос, осталось ли на месте происшествия битое стекло. Хотя никакого битого стекла в фильме не было, 32 % участников из группы, в вопросе для которой фигурировало слово разбились, заявили, что видели его.</p>
    <p>Таким образом, можно сделать вывод о том, что формулировка вопроса оказала существенное влияние на воспоминания участников эксперимента. Тот факт, что мы можем задавать только те вопросы, которые касаются второстепенной информации, создает определенные проблемы, так как дети демонстрируют большую устойчивость к внушению, когда речь идет о ключевых элементах информации, что же касается второстепенных элементов события, то здесь они оказываются более внушаемыми (Goodman, Rudy, Bottoms, &amp; Aman, 1990). Более того, при обсуждении стрессовых событий (которые, скорее всего, были ключевыми) они проявляют более высокую устойчивость к внушающим воздействиям, чем когда разговор заходит о менее стрес-согенных событиях (которые, скорее всего, принадлежат к категории второстепенных). На основании этого критерия напрашивается предположение о том, что феномен внушения в большей степени определяется индивидуальными особенностями, нежели внешними обстоятельствами. Но мы не можем утверждать, что такое предположение валидно (Milne &amp; Bull, 1999).</p>
    <p>Критерий 10 касается несовместимости между различными утверждениями одного и того же свидетеля. Он гласит, что если интервьюируемый опровергает сам себя, делая два противоречащих друг другу заявления, не исключено, что одно из них не соответствует действительности. По моему мнению, это заблуждение. Результаты научного исследования показали, что если два заявления, сделанные одним и тем же ребенком, противоречат одно другому, это не всегда означает, что одно из них сфабриковано (Moston, 1987; Poole &amp; White, 1991). Зачастую свидетель делает взаимоисключающие заявления в связи с тем, что ему неоднократно задают один и тот же вопрос. Особенно часто это встречается у маленьких детей, которые, по-видимому, размышляют так: «Если мне второй раз задают один и тот же вопрос, значит, первый раз я ответил на него неправильно». Подобный ход рассуждений представляется детям вполне оправданным, поскольку такая ситуация возникает в их жизни очень часто.</p>
    <p>Родители и учителя, как правило, повторяют заданный вопрос, если первый ответ, который дал ребенок, оказался неверным. Например, когда родители читают своим детям иллюстрированную книжку про животных, нередко можно услышать следующий разговор: «Это кто? Кошка? Это кошка? Нет, посмотри повнимательнее. Кто это такой, ведь он же больше, чем кошка? Правильно, это тигр! Молодец!» Итак, появление в показаниях свидетелей несовместимых или противоречащих друг другу утверждений может объясняться неоднократным повторением в ходе интервью одних и тех же вопросов. Поэтому, анализируя противоречия или непоследовательность в словах ребенка, мы не должны сбрасывать со счетов фактор стиля интервьюирования.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Сложности в применении ОВУ</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Трудности, связанные с применением ОВУ, обусловлены двумя основными недостатками этого метода. Во-первых, метод ОВУ не прошел процедуру стандартизации, а во-вторых, этому методу не хватает теоретического фундамента.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Количество критериев</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>На сегодняшний день у нас нет формализованных правил, руководствуясь которыми по результатам проверки КАУК мы могли бы определить, правдиво выдвинутое утверждение или нет. Разные эксперты применяют разные правила, некоторые из которых описаны очень подробно. По мнению Юилла (приводится в Horowitz, 1991), утверждение можно рассматривать как правдивое, если оно удовлетворяет пяти первым критериям плюс любым двум другим критериям. Раскин (приводится в работе Zaparniuk, Yuille &amp; Taylor, 1995) считал утверждение правдоподобным, если в нем присутствовали критерии с 1 по 3, а также любые четыре из оставшихся. Крейг (Craig, 1995) отстаивал точку зрения о том, что утверждение, соответствующее по крайней мере пяти критериям, скорее всего, достоверно. Проблему «количества критериев» еще более осложняет тот факт, что не все эксперты, проводя оценку утверждений, применяли все 19 критериев. Однако примечателен тот факт, что некоторые эксперты не применяют правила принятия решений. Это говорит о том, что заключение о достоверности утверждения может основываться только на результатах проведения процедуры КАУК, тогда как эти же эксперты доказывают, что это невозможно, поскольку содержательность утверждения зачастую определяется влиянием внешних факторов, что, в свою очередь, влияет на показатели по КАУК. Вот почему я согласен с Ламерс-Уинкелман (Lamers-Winkelman, 1995), голландским специалистом по проведению ОВУ, которая считает неуместным применение таких определяющих правил. Стеллер (1999, личное общение) и Кёнкен (1999, личное общение) тоже выступают решительно против применения определяющих правил.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Вес критериев</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Стеллер и Кёнкен (Steller &amp; Kohnken, 1989) отмечали, что, возможно, некоторые критерии обладают большей ценностью для оценки истинности утверждения, нежели другие. Например, присутствие в утверждении точно воспроизведенных, но превратно истолкованных подробностей (критерий 10), скажем, когда ребенок рассказывает о сексуальных действиях взрослого, но считает, что тот просто чихает или испытывает боль, несомненно, имеет большее значение, чем то, что он говорит о совершившемся факте сексуального контакта (критерий 4). (Тем не менее критерий 10 примечателен тем, что его не слишком часто удается обнаружить в утверждениях свидетелей.)</p>
    <p>Один из способов определить значимость каждого конкретного критерия КАУК заключается в том, чтобы провести лабораторное исследование и проанализировать те критерии, по которым между лжецами и людьми, говорящими правду, будут обнаружены существенные различия. Как я уже упоминал, чаще всего различия между этими категориями свидетелей обнаруживаются по таким критериям, как неструктурированное изложение информации (критерий 2), количество подробностей (критерий 3), контекстуальные вставки (критерий 4), описание взаимодействия (критерий 5), воспроизведение разговоров (критерий 6) и необычные подробности (критерий 8).</p>
    <p>Кёнкен (Kohnken, 1999, личное общение) подчеркивал факт существования фундаментальной проблемы, связанной с лабораторным использованием различительной ценности (между правдивыми и сфабрикованными утверждениями) каждого критерия в лабораторных условиях в качестве показателя его разделительной ценности при оценке в реальной жизни. По мнению Кёнкена, разделительная ценность критерия прочно связана с тем, какое именно событие подлежит оценке. В результате отдельные критерии приобретают огромное значение для оценивания случаев из реальной жизни, хотя в условиях лабораторных исследований они редко подтверждают свою исключительную значимость.</p>
    <p>Принимая во внимание трудности, связанные с количеством применяемых критериев, исследователи, изучающие особенности применения процедуры КАУК, прибегают к различным методам, которые позволяют разделять утверждения на правдивые и ложные. В ходе некоторых исследований эксперты по процедуре КАУК проводили разделение по признаку правда-совпадение (см. табл. 5.4). Что же касается большинства других исследований, то хотя утверждения оценивали эксперты по КАУК, разделение их на правдивые и ложные выполнялось с помощью компьютерной программы статистического анализа. Главное отличие состоит в том, что, возможно, эксперты присваивали разным критериям разный вес, тогда как программа компьютерного анализа не располагает таким диапазоном возможностей.</p>
    <p>Таким образом, мы можем заключить, что классификация, предложенная экспертами, должно быть, отличалась более высокой точностью. Какой-нибудь один элемент утверждения (будь то неверно истолкованная подробность, необычная деталь, подробное описание запутанного эпизода взаимодействия и т. д.), мог сыграть решающую роль и убедить эксперта. При этом не исключено, что статистическая программа не придала бы этому критерию такого веса. Однако данные имеющихся на сегодня исследований не подтверждают точку зрения о том, что эффективность работы экспертов имеет первостепенный приоритет. Как видно из табл. 5.4, коэффициенты попадания в исследованиях, где классифицированием утверждений занимались эксперты, сопоставимы с коэффициентами точности, установленными в ходе исследований, где разделение утверждений на правдивые и ложные авторы доверили компьютеру.</p>
    <p>Надежным способом установления разницы экспертных и компьютерно-аналитических решений в процессе принятия решений является сопоставление в рамках одного исследования классификаций, составленных каждой из сторон. Единственным экспериментом, в котором проводилось такое сравнение, было исследование Фрая, Кнеллера и Манна (Vrij, Kneller &amp; Mann, в печати). Эксперты продемонстрировали более высокий уровень узнавания правды (коэффициент попадания составил 80 и 53 % у экспертов и у компьютера соответственно, см. табл. 5.4), тогда как компьютер оказался более успешным в определении лжи (коэффициент попадания составил 60 и 80 % у экспертов и у компьютера соответственно). Различия в коэффициентах попадания между экспертами и компьютерной программой подтверждают идею о том, что, вынося свой вердикт, эксперты руководствуются не только оценками по КАУК, но и используют ту или иную систему присваивания критериям различного веса. Впрочем, процесс присвоения веса в целом не повышает уровень попадания.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Влияние внешних факторов</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Установить природу влияния на свидетельские показания каждого из критериев, представленных в Проверочном листе, чрезвычайно сложно, если вообще возможно. Например, стиль проведения интервью нередко определяет объем информации, которую сообщает свидетель в своем рассказе. Однако это вовсе не означает, что стиль проведения какого-то конкретного интервью непременно отразится на сообщениях того или иного свидетеля. Но даже если это и произойдет, впоследствии мы не сможем установить, в чем именно заключалось это влияние. Иными словами, точно определить влияние каждого конкретного фактора на рассказ свидетеля мы не в силах — мы можем только его оценить. Очевидно, что некоторые из предложенных нами оценок могут оказаться ошибочными. К тому же не исключено, что показания свидетелей подвержены влиянию каких-либо неизвестных нам покуда факторов, которые не были упомянуты в Проверочном листе.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Оценки, полученные с помощью ОВУ, носят субъективный характер</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Все, что мы здесь говорили об оценивании утверждений с помощью ОВУ, не оставляет ни малейших сомнений в том, что эта процедура носит субъективный характер. Это значит, что они в значительной степени зависят от того, какую интерпретацию в данном случае предложит тот или иной эксперт. Поэтому очень важно понимать, насколько схожие результаты получают разные эксперты при оценке одних и тех же утверждений. Если бы, проанализировав один и тот же материал, эксперты приходили к разным выводам, применение ОВУ было бы неуместным и, следовательно, неоправданным. Существует два типа соглашений между двумя экспертами, проводящими оценку. Во-первых, эксперты могут прийти к соглашению относительно суммарной оценки по методике КАУК по данному утверждению. Во-вторых, эксперты могут вырабатывать единое мнение по поводу наличия или отсутствия в утверждении каждого из выработанных критериев. Результаты исследований показали, что уровень согласия между экспертами по поводу общего показателя по КАУК, как правило, высок и вполне удовлетворителен. Вместе с тем уровень согласия между экспертами по каждому из критериев зачастую весьма низок<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a><sup>. </sup></p>
    <p>Альтернативный способ оценки надежности заключается в том, чтобы предложить одному и тому же эксперту еще раз оценить утверждение по прошествии некоторого времени и проанализировать уровень сопоставимости этих оценок. Горовиц и его коллеги предложили экспертам проделать такую процедуру. В результате сложилась ситуация, аналогичная той, что была с оценками разных экспертов, — высокий уровень совпадений между оценками одного и того же эксперта наблюдался в тех случаях, когда предметом рассмотрения был общий суммарный показатель по КАУК, но когда исследователи попытались оценить выделенные критерии по отдельности, по некоторым из них уровень согласованности экспертных оценок оказался чрезвычайно низким.</p>
    <p>По мнению Хёфера и Кёнкена (Hofer &amp; Kohnken, 1999), такой низкий уровень согласия между экспертами, участвовавшими в исследованиях с применением процедуры КАУК, можно объяснить слабой профессиональной подготовкой экспертов. Они разработали трехнедельную обучающую программу и представили результаты исследования, согласно которым после прохождения трехнедельной подготовки эксперты демонстрировали достаточно высокий уровень согласия, даже при рассмотрении оценок, полученных по отдельным критериям.</p>
    <p>Однако до сих пор не было проведено ни одного исследования, направленного на изучение уровня согласия между оценками по ОВУ, — иными словами, которое бы объединяло показатель по КАУК с результатами применения Проверочного листа. Ламерс-Уинкелман (Lamers-Winkelman, 1995) полагает, что вполне вероятно, что далеко не всегда результат будет удовлетворительным. Кён-кен (немецкий профессор, специалист в области судебной психологии, нередко выступающий в Германии в качестве эксперта на судебных разбирательствах по уголовным делам) согласен с Ламерс-Уинкелман и считает, что причиной тому — Проверочный лист. Если в Германии двое экспертов, привлеченных к работе по уголовному делу, расходятся во мнениях по поводу достоверности того или иного утверждения, чаще всего они придерживаются разных точек зрения и относительно влияния внешних факторов на это утверждение (Kohnken, 1997, личное общение).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Непонятно, в каких случаях можно использовать этот метод</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В основу процедуры КАУК положена гипотеза Ундойча, которая гласит, что «утверждение, рожденное из воспоминаний о реально происшедших событиях, содержательно и качественно отличается от утверждения, основанного на фантазиях или домыслах». Тем не менее это всего лишь рабочая гипотеза, которая постулирует наличие определенных различий, не указывая, с чем, предположительно, они должны быть связаны (Sporer, 1997). При разработке процедуры КАУК авторы опирались на опыт специалистов, проводивших интервью с детьми, перенесшими сексуальное насилие, с тем чтобы ее применение обеспечило возможность оценить достоверность свидетельских показаний именно в таких обстоятельствах. Одно из безусловных достоинств любого теоретического подхода заключается в том, что он позволяет прогнозировать, в каких ситуациях допустимо применение какого-либо метода. Ввиду недостатка у ОВУ теоретического фундамента трудно сказать, в каких ситуациях его применение будет оправданным, и, как я уже говорил в настоящей главе, эксперты по КАУК до сих пор не пришли к единому мнению о том, в каких условиях следует применять этот метод.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Что, по мнению окружающих, говорят правдивые свидетели</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Критерии КАУК</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Какие же вербальные характеристики придают рассказу большую или меньшую достоверность в глазах свидетелей, не знакомых с литературой, посвященной специфике проведения процедуры КАУК? До сих пор этот вопрос затрагивался лишь в единичных научных работах. Насколько мне известно, только в двух (практически идентичных) исследованиях авторы ставили перед собой задачу выявить установки наблюдателей относительно взаимосвязи между критериями КАУК и достоверностью сообщаемой информации. Особенности этих исследований представлены в табл. 5.5. В экспериментальной части этих исследований участникам предлагали перечень критериев КАУК и просили оценить, повышается или снижается частота присутствия этих критериев в зависимости от того, подлинную или сфабрикованную историю рассказывает свидетель, или их наличие или отсутствие не имеет никакого отношения к истинности или ложности сообщения. Оба исследования проводились в Великобритании, причем в выборку каждого из них входили как непрофессионалы, так и офицеры полиции.</p>
    <p>Согласно полученным данным, между простыми людьми и полицейскими не было выявлено никаких различий, что свидетельствует о том, что полицейские и те, кто не служит в полиции, имеют схожие представления относительно вербальной окраски правдивых высказываний. Более того, результаты этих исследований показывают, что упоминания о «прямой взаимосвязи» (то есть что данные критерии чаще присутствуют в правдивых утверждениях) фигурировали всего несколько раз, а именно трижды в исследовании Эйк-херста и его коллег и дважды в эксперименте Тейлора и Фрая. Участники первого из упомянутых исследований посчитали, что, в отличие от вымышленных рассказов, правдивые сообщения обладают более строгой логической структурой (критерий 1), содержат больше подробностей (критерий 3) и описаний психического состояния преступника (критерий 13). Участники другого исследования, проводившегося под руководством Тейлора и Фрая, выразили мнение, что достоверные сообщения чаще сопровождаются сомнениями в их точности (критерий 16) и самообвинениями (критерий 17).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.5</emphasis><strong> Субъективные взаимосвязи между вербальными характеристиками и правдивостью показаний (контент-анализ на основании установленных критериев)</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_25.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>&gt;</strong> — Наблюдатели полагают, что данные вербальные характеристики чаще присутствуют, когда человек говорит правду, чем когда лжет.</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Наблюдатели полагают, что данные вербальные характеристики реже присутствуют, когда человек говорит правду, чем когда лжет.</p>
     <p>— Наблюдатели не усматривают взаимосвязи между вербальными характеристиками и правдивыми/ложными показаниями.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>С другой стороны, обратная взаимосвязь (то есть когда критерии КАУК реже обнаруживаются в правдивых утверждениях) была отмечена девять раз в исследовании Эйкхерста и коллег и шесть раз — в эксперименте Тейлора и Фрая. Участники и того и другого исследования полагали, что в достоверных заявлениях, в отличие от сфабрикованных и лживых, реже встречаются такие особенности, как неожиданные затруднения во время происшествия (критерий 7), необычные подробности (критерий 8), избыточные подробности (критерий 9), внесение коррективов по собственной инициативе (критерий 14), а также признания того, что о некоторых элементах происшедшего воспоминаний не сохранилось (критерий 15). К тому же участники исследования, проведенного Эйкхерстом и его коллегами, решили, что, в отличие от сфабрикованных заявлений, подлинные истории более структурированы (критерий 2) и реже включают в себя пересказ разговоров между участниками происшедшего (критерий 6), их авторы реже характеризуют психическое состояние нападавшего (критерий 12) и не так часто выражают сомнения в точности собственных показаний (критерий 16).</p>
    <p>Более того, участники эксперимента, организованного Тейлором и Фраем, выразили мнение, что в достоверных утверждениях контекстуальные вставки (критерий 4) встречаются реже, чем в фальсифицированных. С моей точки зрения, делая выводы на основании имеющихся у нас экспериментальных данных, мы должны быть очень осторожны, поскольку на сегодняшний день мы располагаем результатами только двух исследований, в ходе которых были обнаружены противоречащие друг другу закономерности. Однако эти результаты свидетельствуют о том, что человек недостаточно хорошо себе представляет вербальные характеристики правдивых сообщений. Само по себе это небезынтересно, поскольку может пролить свет на то, какими соображениями руководствуются лжецы, когда хотят измыслить правдоподобную историю. Например, скорее всего, они намеренно не упоминают в своих рассказах о неожиданно возникших затруднениях, избегая необычных и избыточных подробностей, так как полагают, что подобные элементы не слишком часто встречаются в повествованиях о реально происшедших событиях. Отсутствие в рассказе этих элементов может вывести лжеца на чистую воду. Очевидно, что, приобретя достаточный багаж знаний о вербальных характеристиках правдивых рассказов (например, прочитав эту книгу), лжец может поменять свою стратегию, с тем чтобы произвести на наблюдателей как можно более благоприятное впечатление. К этому вопросу я еще вернусь.</p>
    <p>Предметом последующих научных исследований стал уже не перечень критериев, а взаимосвязь между кажущейся достоверностью утверждений и количеством упомянутых подробностей. Авторы большинства исследований отмечали, что чем подробнее показания свидетеля, тем более искренним человеком он кажется окружающим (Bell &amp; Loftus, 1988, 1989; Conte, Sorenson, Fogarty &amp; Rosa, 1991; Wells &amp; Leippe, 1981). Например, Белл и Лофтус (Bell &amp; Loftus, 1989) и Уэллс и Ляйпе (Wells &amp; Leippe, 1981) обнаружили, что «псевдоприсяжные» в моделируемых экспериментах, как правило, скорее проникаются доверием к свидетелю, который припоминает больше незначительных подробностей, не имеющих прямого отношения к совершенному преступлению, чем к человеку, который ограничивается изложением наиболее значимых фактов.</p>
    <p>Тем не менее Фридман, Адам, Дэви и Коегл (Freedman, Adam, Davey &amp; Koegl, 1996) выяснили, что эта взаимосвязь во многом определяется контекстом. Если наблюдатели подозревают, что один из участников «судебного процесса» лжет, наибольшее влияние оказывает средний уровень насыщенности подробностями. Изобилие подробностей может создать у наблюдателей впечатление, что: «Они слишком стараются показаться убедительными», «Они заняли оборонительную позицию» или «Часть информации они домыслили». Кулбер (Coolbear, 1992) тоже отмечала, что слишком подробная история всегда звучит несколько подозрительно, так как внушает мысль о том, что ребенку ее навязали.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Проверочный лист ОВУ</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Проводя свое исследование, Кулбер (Coolbear, 1992) поставила перед собой цель выяснить, насколько широко специалисты (не знакомые с методикой ОВУ) используют критерии, аналогичные тем, что перечислены в Проверочном листе, для оценки валидности утверждений. Она провела ряд структурированных интервью, участником которых стал 51 специалист (которые по роду своей деятельности были связаны либо с юриспруденцией, либо с социальными службами и имели опыт обращения с детьми, пережившими сексуальное насилие), расспрашивая их о том, какими методами они пользуются для оценки достоверности утверждений подобного рода. Самый популярный ответ сводился к тому, что индикатором правдоподобия сообщения было использование языка, типичного для детей этого возраста (пункт 1 в Проверочном листе). В качестве еще одного показателя истинности истории они называли адекватность эмоциональных проявлений ребенка природе той информации, которую он сообщает (пункт 2 в Проверочном листе). И наконец, многие участники утверждали, что они с большой осторожностью относятся к заявлению о совершенном сексуальном насилии, если родители ребенка разводятся или между ними идет борьба за установление опеки над ребенком.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Оценка</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В ряде стран мира результаты оценки, полученные с помощью методики ОВУ, фигурируют на судебных заседаниях по уголовным делам в качестве доказательств. Данные, представленные в настоящей главе, в целом подтверждают гипотезу Ундойча — то есть они говорят в пользу идеи о том, что «утверждение, рожденное из воспоминаний о реально происшедших событиях, содержательно и качественно отличается от утверждения, основанного на фантазиях или домыслах». Однако, с моей точки зрения, применение методики ОВУ сопряжено с определенными проблемами, в связи с чем предъявление ее результатов в суде в качестве существенного доказательства нежелательно, по крайней мере на сегодняшний день. Я подробнее остановлюсь на пяти такого рода проблемах.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Проблемы безошибочного узнавания сфабрикованных историй</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>К сожалению, авторы большинства полевых исследований, результатами которых мы сегодня располагаем, не представили никаких данных о том, насколько точно экспертам удавалось отличить правдивые сообщения от ложных. В полевом исследовании Эспли-на и его коллег достоверные и сфабрикованные утверждения нигде не перекрывались, в результате чего коэффициент попадания в этой работе составил 100 %. Тем не менее с методологической точки зрения это исследование не выдерживает никакой критики, в связи с чем мы не можем считать надежными полученные авторами данные. Показатели точности, полученные в ходе лабораторных экспериментов, свидетельствуют о том, что, стараясь классифицировать правдивые и лживые утверждения свидетелей, эксперты нередко приходят к ошибочным заключениям, особенно когда им предстоит оценить рассказы лжецов. В большинстве исследований показатель точности варьирует от 65 до 75 % (когда уровень случайного попадания составляет 50 %), из чего следует, что частота ошибочных заключений составляет 25–35 %. В этих случаях мы по ошибке причисляем лжецов к категории людей, говорящих правду. Такой колоссальный процент ошибок в классификации достоверных и фальсифицированных сообщений поистине потрясает, если предположить, что он показывает, как часто мы допускаем подобные ошибки в реальной жизни.</p>
    <p>Нам неизвестно, отражают ли данные лабораторных экспериментов истинное положение вещей, и ми не можем судить о том, свойственна ли экспертам, проводящим ОВУ в реальной жизни, аналогичная тенденция принимать сфабрикованные истории за подлинные. Впрочем, давайте предположим, что данные, полученные в лабораторных условиях, в полной мере отражают ситуацию в реальной жизни и что экспертам по ОВУ свойственно верить в лживые утверждения. Эта тенденция не может не возыметь самые серьезные последствия. В реальной жизни метод ОВУ, как правило, применяется в ходе следственных мероприятий для оценки сообщений свидетелей или жертв. Ошибка такого рода может привести к тому, что невиновный человек будет осужден за преступление, которого он не совершал, так как сфабрикованные показания свидетеля эксперты опрометчиво примут за достоверные. Осуждение невиновного считается недопустимым, по крайней мере в западном законодательстве, в основу которого положен принцип о том, что лучше оправдать 10 преступников, чем осудить одного невиновного. Поэтому, прежде чем ставить вопрос о принятии данных ОВУ в судах в качестве доказательств, необходимо добиться более высокого уровня точности в выявлении сфабрикованных утверждений.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Что такое «правда»?</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Вряд ли стоит удивляться, что результаты проведения процедуры КАУК, направленной на узнавание лжи, характеризуются относительно низким уровнем попадания, учитывая тот факт, что КАУК предназначена не для того, чтобы обнаруживать ложь, а для того, чтобы удостоверять правду. Однако возникает вопрос: «Что же такое правда?» Предположим, что некто стал жертвой сексуального насилия и затем ярко и подробно рассказал об этом происшествии но по ошибке обвинил в этом преступлении совершенно невиновного человека. Вполне вероятно, что эксперты поверят в эту историю, принимая во внимание, как много ярчайших подробностей описывает жертва. Если, вынося свой вердикт, суд будет основываться на заключении экспертов, то не исключено, что ни в чем не повинный человек будет осужден за страшное преступление.</p>
    <p>Кроме того, нередко бывает, что человек убежден в том, что стал свидетелем некоего события, он в мельчайших подробностях помнит все происшедшее, хотя на самом деле его воспоминания касаются совершенно другого события. В качестве убедительнейшего примера можно упомянуть одно недавнее исследование (Crombag, Wagenaar &amp; Van Koppen, 1996). В его основу легло реальное событие, когда 4 октября 1992 года в Амстердаме (Нидерланды) грузовой «Боинг- 747» врезался в одиннадцатиэтажное жилое здание. Голландское телевидение широко освещало эту ужасную национальную трагедию, показывая, как пожарные расчеты борются с пламенем и спасают людей из рушащегося здания. Эта катастрофа была центральной новостью того периода, поэтому по прошествии нескольких дней в стране не осталось ни одного человека, который не знал бы — или не думал, что знает, — всех подробностей случившегося. Во всех программах новостей телевидение показывало только то, что произошло после крушения; саму катастрофу не освещали ни по телевидению, ни по радио. Однако 61 (66 %) из 93 студентов, принимавших участие в исследовании, на вопрос «Видели ли вы по телевизору, как самолет врезался в здание?» ответили утвердительно. Многие участники сообщили подробности телевизионной записи момента крушения самолета. Например, 41 студент вспомнил, что в «виденном» им репортаже самолет обрушился на дом вертикально сверху, а 14 студентов были убеждены, что видели по телевизору, что самолет загорелся еще до крушения. Итак, у многих участников этого исследования сохранились очень яркие и подробные воспоминания о событии, которое они никогда не видели, но которое, по их убеждению, произошло у них на глазах.</p>
    <p>Джонсон, Хаштруди и Линдсей (Johnson, Hashtroudi &amp; Lindsay, 1993) описывают телевизионную программу канала SBC, в которой президент Рейган рассказывал бойцам военно-морского флота историю о геройском поступке, совершенном, по его мнению, одним американским летчиком. Тем не менее никаких данных об этом геройском поступке или чем-либо подобном так и не было обнаружено, зато рассказанная им история поразительно напоминала сцену из кинофильма Даны Эндрюс, вышедшего на экраны в 40-х годах.</p>
    <p>Общеизвестно, что у детей иногда возникают очень яркие и живые фантазии<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a><sup>.</sup> По сравнению со взрослыми дети чаще испытывают затруднения, связанные с контролем над реальностью, — то есть иногда они путают события, происшедшие на самом деле, и ситуации и сцены, разворачивавшиеся только в их воображении (Foley &amp; Johnson, 1985; Johnson &amp; Foley, 1984; Markham, 1991; Parker, 1995). Сеси и его коллеги просили детей в возрасте от 3 до 6 лет представить себе ряд событий, в том числе такие, которые никогда с ним не происходили, например падение с трехколесного велосипеда и заноза в ноге (негативные события) и путешествие на воздушном шаре в компании одноклассников (положительное событие) (Ceci, Loftus, Leichtman &amp; Bruck, 1994). Каждую неделю исследователи проводили интервью с этими детьми, расспрашивая их о тех событиях, которые они себе представляли.</p>
    <p>К одиннадцатому по счету интервью 59 % малышей в возрасте 3 и 4 лет и 51 % детей 5 и 6 лет были убеждены, что они действительно летали на воздушном шаре, а 31 % представителей младшей возрастной группы и 28 % старших детей убеждали интервьюера, что они и в самом деле падали с трехколесного велосипеда и посадили в ногу занозу. Все интервью записывались на видеопленку, и каждая запись представляла собой последовательный, подробный, но, увы, недостоверный рассказ. В рамках своих последующих исследований Сеси и его коллеги продемонстрировали специалистам (ученым-исследователям и практикам, по роду своей деятельности проводящим интервью с детьми) смонтированные отрывки из одиннадцатых по счету интервью с детьми с целью узнать, удастся ли им определить, какие события действительно имели место в жизни этих детей, а какие были плодом их воображения (Ceci, Huffman, Smith &amp; Loftus, 1994; Ceci, Loftus, Leichtman &amp; Brack, 1994). Уровень распознавания подлинных и вымышленных событий, продемонстрированный специалистами, не превышал уровня случайного попадания (хотя никто из них не проходил подготовку по применению процедуры КАУК).</p>
    <p>Итак, сфабрикованные истории зачастую бывают очень подробными, яркими и насыщенными информацией. Поэтому нет ничего удивительного в том, что в некоторых случаях эксперты по КАУК выносят ошибочные заключения, принимая изобилие подробностей, яркость и полноту рассказа за показатели достоверности сообщения. В связи с этим очень жаль, что, работая по методике КАУК, специалисты опираются только на «критерии правдивости», так как включение «критериев лжи» (вербальных индикаторов обмана) сделало бы этот инструмент более чувствительным к разного рода фальсифицированной информации.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Субъективные оценки</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Я уже упоминал, что процедура ОВУ как таковая носит субъективный характер — то есть результат ее применения зависит от субъективной интерпретации эксперта. Вот почему совершенно необходимо, чтобы на практике каждое сообщение оценивал не один, а по крайней мере два действующих независимо друг от друга эксперта. На сегодняшний день подобная практика не получила должного распространения. Например, в современной Германии для оценки того или иного утверждения приглашается только один эксперт (Kohnken, 1997, личное общение).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Единственная улика</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Недопустимо низкий уровень точности оценок по КАУК, опубликованных в литературе на сегодняшний день, не позволяет пока представлять результаты применения этой методики в качестве доказательств в суде, принимая во внимание тот факт, что зачастую данные, полученные с помощью ОВУ, являются едва ли не единственной уликой по некоторым уголовным делам (Steller &amp; Kohnken, 1989). Для преступлений сексуального характера нехватка доказательств — отнюдь не редкость, а зачастую единственной доступной информацией являются показания предполагаемой жертвы и подозреваемого. В результате присяжным и судьям приходится полагаться на заключения экспертов по КАУК, в связи с чем точность их оценок приобретает ключевое значение.</p>
    <p>Что касается лично меня, то я считаю недопустимым, если показатель точности не достигает уровня 90–95 %. Более того, ошибочное заключение экспертов может подтолкнуть подозреваемого на заведомо ложное признание. Представим себе ситуацию, когда не совершавший преступления человек не имеет возможности доказать свою невиновность, в то же время эксперт, проводивший процедуру КАУК, приходит к ошибочному заключению и ставит суд в известность о том, что, по его мнению, обвинение ребенка небезосновательно. Возможно, в такой ситуации подозреваемый посчитает, что обвинительного приговора ему не избежать, и решит признать себя виновным в преступлении, которого не совершал, для того чтобы добиться смягчения наказания. Удостовериться в том, что эксперты приняли верное решение, очень сложно, поскольку нередко следствие не располагает информацией, которая позволила бы его проверить. Единственный способ внести некоторую ясность относительно точности результатов ОВУ заключается в том, чтобы привлечь к проведению экспертизы несколько независимых специалистов по ОВУ.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Что нам известно об эффективности применения ОВУ?</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>На сегодняшний день к процедуре КАУК приковано внимание многих ученых. За последнее время были опубликованы результаты многочисленных исследований, и еще несколько специалистов пока не закончили свои экспериментальные разработки, посвященные этой проблеме. Я положительно отношусь к тому, что данное направление получило импульс к развитию, поскольку в нем до сих пор остается немало проблем, требующих разрешения (о которых я подробнее поговорю в следующей главе). Тем не менее предметом всех исследований, отчеты и материалы по которым представлены в литературе, являлась процедура КАУК. Вместе с тем собственно ОВУ до сих пор не было посвящено ни одной исследовательской работы. Это не может не тревожить, особенно в свете того, что результаты ОВУ фигурируют в качестве доказательств во время судебных разбирательств. Можно сказать, что исследования, посвященные ОВУ, имеют двухступенчатую структуру. На первом этапе эффективность применения КАУК необходимо оценить в условиях строгого контроля, скажем, в ходе лабораторных экспериментов. Результаты исследований такого рода показали, что уровень точности данных, полученных с помощью КАУК, не достигает 100 %. Поэтому я склонен согласиться с Ламом и его коллегами, которые, проанализировав результаты своего полевого исследования, пришли к следующему выводу.</p>
    <cite>
     <p>Хотя полученные результаты вполне оправдали прогноз Эсплина о том, что, по-видимому, в рассказах, получивших независимую оценку как достоверные, обнаруживается больше критериев КАУК, чем в тех, правдоподобность которых внушает серьезные сомнения, выявленный уровень точности все же остается слишком низким, чтобы рекомендовать процедуру КАУК в качестве надежного и валидного инструмента, пригодного для использования в суде (Lamb, Sternberg, Esplin, Hershkowits, Orbach &amp; Hovav, 1997, p. 262) (см. также: Lamb, Sternberg, Esplin, Hershkowits, Orbach &amp; Hovav, 1997).</p>
    </cite>
    <p>Впрочем, эта точка зрения может ввести в заблуждение, поскольку в их работе речь идет о результатах применения КАУК, тогда как в суде эксперты представляют данные, полученные с помощью ОВУ. Этим обусловливается необходимость проведения второго этапа. На данном этапе необходимо оценить заключения, сделанные на основании результатов ОВУ, — то есть по итогам проведения КАУК с учетом влияния внешних факторов. Действительно ли уровень точности полученных оценок повышается, если мы принимаем во внимание ряд внешних факторов, перечисленных в Проверочном листе? Иными словами, сможем ли мы получить более точные результаты с помощью ОВУ по сравнению с процедурой КАУК? Может быть, более того, это совершенно необходимо в тех случаях, когда эксперты вынуждены представить свое заключение в суде в качестве одного из важнейших доказательств по уголовному делу.</p>
    <p>Несмотря на то что, по моему мнению, на сегодняшний день результаты ОВУ еще несколько преждевременно представлять в суде, судя по всему, эксперты по проведению ОВУ способны отличать ложь от правды с точностью, превышающей уровень случайного попадания. Благодаря этому обстоятельству заключения экспертов приобретают определенную ценность. Они могут использоваться в ходе полицейских расследований — например, эксперты вполне могут участвовать в расследованиях в роли консультантов. Если в ходе судебного рассмотрения по уголовному делу будут представлены и другие немаловажные доказательства, то наравне с ними заключения экспертов ОВУ тоже могут фигурировать в суде в качестве дополнительных доказательств. В этом случае проблемы, с которыми сопряжено применение ОВУ (скажем, смещение в сторону правды и субъективный характер выносимых суждений), тоже будут налицо. Кроме того, по моему глубочайшему убеждению, необходимо восполнить недостаток научных исследований, посвященных этой проблеме, с тем чтобы сформировать как можно более полное представление об эффективности применения ОВУ. В следующей части я подробно расскажу, что именно я имею в виду.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Направления дальнейшего изучения ОВУ</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>• Предметом дальнейших исследований должна стать не только процедура КАУК, но и собственно методика ОВУ.</p>
    <p>• Для того чтобы специалисты могли эффективно пользоваться методикой ОВУ, они должны предварительно пройти программу обучения и научиться присваивать утверждениям определенные Буллы, согласно установленной системе. Раскин и Эсплин (Raskin &amp; Esplin, 1991b) отмечали; что для того, чтобы овладеть навыком проведения процедуры КАУК, необходимо 2–3 дня. Горовиц (Horowitz, 1991) обнаружил, что «новобранцев» сложнее всего научить узнавать общие характеристики (критерии 1, 2, 3), возможно, в связи с тем, что они менее примечательны, чем все остальные. Вместе с тем исследования показали, что 45–90 минут вполне достаточно, чтобы обучить студентов колледжа точнее отличать правдивые утверждения от сфабрикованных, как у детей (Steller, 1989), так и у взрослых (Landry &amp; Brigham, 1992).</p>
    <p>Недавно Эйкхерст, Булл и Фрай (Akehurst, Bull &amp; Vrij, 2000) проводили подготовку различных групп людей (офицеров полиции, социальных работников и студентов колледжей) по применению процедуры КАУК. Обучение включало в себя 45-минутное занятие, в основу которого были положены материалы, предоставленные Дэвидом Раскином и Джоном Юиллом. По нашим данным, после прохождения программы способность студентов и социальных работников распознавать правду и ложь осталась на прежнем уровне, а полицейские, принявшие участие в занятиях, стали значительно хуже отличать правдивые показания от сфабрикованных. Кёнкен (Kohnken, 1987) тоже обнаружил, что участие в программе, направленной на овладение навыками применения КАУК, угнетающе действует на способность полицейских отличать правду от лжи. Он выдвинул предположение, что, возможно, программа оказалась для них слишком сложной, что помешало им понять суть метода и научиться его применять. Эти данные заслуживают отдельного упоминания, поскольку умение применять процедуру КАУК может сослужить полицейским добрую службу. Следовательно, для них должны быть разработаны специализированные адресные программы подготовки.</p>
    <p>• Несмотря на то что методика ОВУ была создана специально для работы с детьми, на сегодняшний день отчетливо ощущается дефицит научных исследований, выборку которых составляли бы дети. Вот почему так необходимо проводить дальнейшие научные исследования с участием детей.</p>
    <p>• Как уже отмечалось, предполагается, что процедуру КАУК можно применять для оценки достоверности заявлений, сделанных подозреваемыми. Это ее предназначение имеет особое значение в практике полицейских расследований. Тем не менее на сегодня в литературе опубликованы данные лишь одного исследования, посвященного показаниям подозреваемых.</p>
    <p>• До сих пор эффективность применения КАУК изучалась в контексте судебных разбирательств. Возможно, было бы целесообразно выяснить, не удастся ли использовать эту процедуру в целом ряде других ситуаций. Стеллер выдвинул предположение о том, что, быть может, применение КАУК было бы уместным в тех случаях, когда утверждение, достоверность которого нас интересует, связано с событием, имеющим негативную эмоциональную окраску, связанную с потерей контроля над ситуацией, и непосредственно касающимся интервьюируемого (Steller, Wellershaus, 1988). Этим критериям отвечают многие ситуации, выходящие за рамки судебной проблематики, примером тому — пациенты, которые в ходе терапевтической сессии вспоминают о травматическом событии из детства, не носившем сексуального или преступного характера; граждане, которые стали свидетелями того, как люди в белой униформе собирали осколки непосредственно после крушения самолета (именно так и случилось в Нидерландах после крушения «Боинга-747» в Амстердаме, о котором говорилось выше); туристы, жалующиеся, что они заблудились по вине гида, а потому стремящиеся вернуть свои деньги, которые они заплатили туристическому агентству; и служащий, который утверждает, что ответственность за не выполненную в срок работу лежит на его коллеге. Очевидно, что проведение процедуры КАУК по всем правилам при полном соблюдении протокола требует слишком много времени и в ряде ситуаций просто невозможно. Однако не исключено, что быстрая оценка с использованием только некоторых критериев поможет составить приблизительное представление о достоверности прозвучавшего утверждения. С этой целью наиболее подходит критерий 2 (неструктурированное изложение информации), поскольку результаты исследования</p>
    <p>Запарнюк и его коллег показали, что на основании этого крите* рия можно классифицировать 90 % правдивых сообщений и 70 % ложных рассказов (Zaparniuk, Yuille &amp; Taylor, 1995). В данном контексте мне хотелось бы особо подчеркнуть словосочетание «приблизительное представление». Применение ограниченного числа критериев почти наверняка приведет к снижению точности суждений. Памятуя об этом, можно поставить под сомнение весомость аргумента, выдвинутого (германским) прокурором в ходе недавнего процесса против женщины, которую подозревали в том, что в 1977 году в Могадишу она пронесла на борт авиалайнера компании «Люфтганза» оружие, с помощью которого было совершено нападение. Обвинение строилось, главным образом, на показаниях свидетеля, который рассказывал о происшедшем «безукоризненно подробно» (The Independant, 17 ноября 1998 года, с. 18). Мне представляется, что оценивать достоверность показаний свидетеля, ориентируясь только на количество подробностей, было бы, по крайней мере, несколько рискованно. Вопрос о том, насколько человек способен ввести в заблуждение экспертов, крайне незначительно освещен в литературе по проблемам процедуры КАУК.</p>
    <p>Иными словами, в какой степени лжецу, который отчетливо осознает, что его показания будут оцениваться с помощью методики КАУК, удастся изложить свою историю таким образом, чтобы она соответствовала критериям КАУК и тем самым создала у экспертов впечатление достоверной? Было бы логично предположить, что искусственно смоделировать некоторые из критериев КАУК проще, чем другие. Например, изобразить, будто некоторые аспекты происшедшего стерлись из памяти (критерий 15), куда проще, чем представить сфабрикованную историю в неструктурированном виде (критерий 2). Поэтому в лживых сообщениях критерий 15 встречается чаще, чем критерий 2. Другие критерии, скажем, воспроизведение разговоров (критерий 6), необычные подробности (критерий 8) и избыточные подробности (критерий 9), тоже могут создавать некоторые сложности. Не каждому хватит изобретательности сделать так, чтобы выдуманный им рассказ изобиловал такого рода подробностями, а те, кому это все-таки удастся, рискуют забыть те детали, которыми они некогда «расцветили» свою вымышленную историю. Прочно сохранить в памяти все эти фальсифицированные подробности очень важно не только для того, чтобы не допустить противоречий в собственных показаниях, но и при необходимости безошибочно повторить все, что было сказано во время предыдущего интервью.</p>
    <p>Недавно мы провели исследование, целью которого было оценить, насколько студентам колледжа удастся ввести в заблуждение экспертов по КАУК (Vrij, Kneller &amp; Mann, в печати). Участникам предлагали либо рассказать правду, либо солгать о событии, видеозапись которого они видели. Еще до начала эксперимента половина лгунов (так называемые информированные лгуны) получили информацию о девяти критериях КАУК. Им предоставили информацию о критерии 2 (неструктурированное изложение информации), критерии 3 (количество подробностей), критерии 4 (контекстуальные вставки), критерии 8 (необычные подробности), критерии 9 (избыточные подробности), критерии 13 (объяснение психического состояния нападавшего), критерии 14 (внесение коррективов по собственной инициативе), критерии 15 (признание того, что о некоторых элементах происшедшего воспоминаний не сохранилось) и критерии 16 (выражение сомнений в собственных показаниях).</p>
    <p>Полученные результаты свидетельствуют о том, что у неинформированных лгунов общий суммарный показатель по КАУК оказался значительно ниже, чем этот же показатель у их более информированных коллег и у тех, кто говорил правду, тогда как между общими суммарными показателями по КАУК у представителей этих двух групп не было обнаружено значимых различий. Впрочем, это не обязательно означает, что информированным лгунам удалось успешнее одурачить экспертов. Недостаточно просто включить в свое сообщение те или иные критерии. Это нужно сделать убедительно.</p>
    <p>Не нужно сбрасывать со счетов вероятность того, что, прочтя утверждения информированных лгунов, эксперты могут что-то заподозрить. Стремясь добиться того, чтобы их рассказ максимально соответствовал выдвинутым критериям, лгуны могут «перестараться», в результате чего присутствие некоторых из них будет слишком бросаться в глаза. Например, если лгуны будут слишком часто ссылаться на то, что не могут вспомнить о тех или иных аспектах ситуации, у экспертов могут возникнуть подозрения. Поэтому мы попросили экспертов из Англии оценить достоверность каждого утверждения, не ставя их в известность о том, что кое-кто из наших лгунов получил информацию о критериях КАУК.</p>
    <p>С задачей распознать ложь в рассказах информированных лгунов эксперты практически не справились и «попали в точку» всего лишь в 27 % случаев. После этого мы все-таки поставили экспертов в известность о манипуляциях, которые были нами проделаны, и предложили им повторно оценить утверждения участников. На этот раз им удалось вывести на чистую воду 40 % информированных лгунов — но и этот показатель не дотягивал до уровня случайного попадания. Полученные нами данные доказывают, что студентам колледжа удалось перехитрить экспертов по КАУК. Впрочем, я вовсе не хочу сказать, что на это способен абсолютно каждый. Например, весьма сомнительно, чтобы маленьким детям удалось ввести в заблуждение опытных экспертов по КАУК, ввиду недостатка у них необходимых когнитивных навыков. Таким образом, мы приходим к выводу о том, что проблема намеренного обмана экспертов приобретает особую актуальность при оценке утверждений взрослых и детей старшей возрастной группы.</p>
    <p>• Как справедливо отмечали Руби и Бригем (Ruby &amp; Brigham, 1997, 1998), в исследованиях, посвященных процедуре КАУК, до сих пор не нашли должного отражения возможные культуральные различия. Первоначально в научных работах фигурировали утверждения, сделанные белыми европейцами и американцами, чьи экспрессивные вербальные проявления, по-видимому, отличаются от вербального поведения людей, принадлежащих к другим культуральным и расовым группам. Как я уже упоминал в главе 3, в ходе проведенных исследований были обнаружены различия в невербальном поведении белых американцев и афро-американского населения, а также между коренными жителями Голландии (белыми) и чернокожими гражданами этой страны, выходцами из Суринама. Вместе с тем на сегодняшний день назрела необходимость в проведении исследований, которые были бы направлены на изучение различий в вербальном поведении между чернокожими и белыми людьми в ситуациях и когда они лгут, и когда говорят правду.</p>
    <p>• Все без исключения критерии КАУК служат показателями правдивости сообщения. По ряду вышеупомянутых причин было бы целесообразно включить в этот перечень несколько индикаторов лжи и выяснить, не повысит ли это коэффициент точности данной методики. В предыдущей главе я охарактеризовал несколько индикаторов лжи, в том числе отсутствие упоминаний о самом себе и уклончивые ответы на вопросы. Еще один из допустимых критериев лжи состоит из «когнитивных операций». Это составная часть мониторинга реальности, подробно обсудить который нам предстоит в следующей главе.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 6. Мониторинг реальности</p>
    </title>
    <subtitle>Освещение людских воспоминаний</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В главе 5 были вскрыты некоторые существенные недостатки освидетельствования по методу КАУК. Во-первых, хотя эксперты, работающие с КАУК, способны отличить правду от лжи с достоверностью выше случайной, этот метод не является совершенным, и в ходе его применения возможны ошибки, особенно при разоблачении лжи.</p>
    <p>Во-вторых, КАУК является методом верификации правды, а не детекции лжи. Им предусмотрены критерии для проверки правдивости сказанного, но не предусмотрены критерии, позволяющие разоблачить ложь. В-третьих, метод КАУК изначально зависит от контекста. Он был разработан специально для дел, связанных с причинением ущерба (сексуального) детям. Эта тройка ограничений породила необходимость в разработке альтернативного метода — такого, в частности, который включал бы в себя «критерии лжи» и мог быть использован в иных ситуациях, отличных от дел, касающихся недопустимого обращения с детьми. Мониторинг реальности способен удовлетворить этим критериям. Данный метод дает возможность исследовать память о воспринятых (реально пережитых) и воображенных событиях. Суть мониторинга реальности состоит в том, что воспоминания, основанные на реальных переживаниях, отличаются от воспоминаний, основанных на вымысле. Хотя мониторинг реальности не имеет никакого отношения к сознательной лжи, его принцип применим и к ситуациям обмана. Он подразумевает, что подлинное воспоминание (пережитое событие) будет качественно отличаться от воспоминания о вымышленном событии. Отсюда вопрос: отличается ли речь людей, говорящих правду, от манеры, в которой изъясняются лжецы? Из настоящей главы следует, что это именно так.</p>
    <p>В 1981 году Марсия Джонсон и Кэрол Рэйи опубликовали свои соображения и открытия, касавшиеся отличительных особенностей памяти. Они утверждали, что воспоминания о реальных событиях приобретаются посредством перцептивных процессов, а потому, как правило, содержат в себе перцептивную информацию (визуальные подробности, звуки, запахи, вкус и осязательные ощущения), контекстуальную информацию (детали о месте и времени события) и аффективную информацию (подробности о чувствах, испытанных индивидом по ходу события). Эти воспоминания обычно отчетливы, ярки и живы. Воспоминания о воображенных событиях извлечены из внутреннего источника, а потому, как правило, имеют в своем составе когнитивные операции — мысли и рассуждения: «<emphasis>Я помню лишь, как размышлял о том, что мой друг хотел бы получить в подарок</emphasis>». Они обычно более расплывчаты и не столь конкретны (материалы новейшего обзора мониторинга реальности см. также в: Johnson, Hashtroudi &amp; Lindsay, 1993 и Johnson &amp; Raye, 1998).</p>
    <p>Часто бывает, что люди, думая о каком-то событии, пытаются установить, действительно ли они его пережили или это воспоминание — всего лишь плод их воображения. Процессы, посредством которых человек возводит воспоминание к реальному переживанию (внешнему источнику) или воображению (внутреннему источнику), называется мониторингом реальности. Чтобы отличать реальные переживания от воображенных, мы, как правило, прибегаем к вышеупомянутым подсказкам. Если, например, воспоминание живо и несет в себе много перцептивной информации, мы склонны поверить в реальность события, но скорее сочтем его воображенным, если воспоминания о нем смутны и полны мыслей и рассуждений (Johnson, Foley, Suengas &amp; Raye, 1988). В своем исследовании Джонсон и ее коллеги просили участников вспомнить одно воспринятое и одно воображенное событие, после чего предлагали им рассказать, как они отличали в уме реально происшедшее событие от того, что произошло лишь в их воображении. Если речь шла о воспринятых событиях, то ответы звучали так: «Я помню, как выглядел кабинет дантиста»; «Я помню, сколько времени длилось это событие»; «Я помню, когда я ушел» и «В тот момент я очень остро переживал ситуацию», тогда как в случае воображенных событий ответы были такого рода: «Должно быть, я фантазирую; я был слишком юн, чтобы работать врачом» (Johnson, Foley, Suengas &amp; Raye, 1988, p. 374).</p>
    <p>Представьте, что кто-то спрашивает у вас, садилась ли в вашу машину такая-то женщина в такой-то день. Этот вопрос может вызвать разные типы воспоминаний. Во-первых, вы, может быть, вспомните какие-то детали этого события: какого цвета было на ней платье, как пахли ее духи и тот факт, что она попросила вас закрыть окно, потому что ей было холодно. Во-вторых, этот вопрос может породить мысли вроде: «Должно быть, она все-таки была в моей машине, потому что там был Томас, ее дружок, и я помню, как думал о том, что они все время вместе». В последнем случае вы, по-видимому, уже не настолько уверены в том, что женщина действительно находилась в вашей машине.</p>
    <p>По такому же принципу мыслят люди, когда их просят высказать свое мнение насчет какого-то другого человека: действительно ли он пережил некое событие или нет. Это означает, что если в рассказе много информации перцептивного, концептуального и аффективного характера, то они верят, что человек повествует о реальном переживании, но считают это переживание воображенным, если рассказ изобилует рассуждениями (Johnson &amp; Suengas, 1989). Если же вернуться к примеру с женщиной в автомобиле, то люди скорее поверят в реальность ее присутствия, когда вы сумеете описать это событие в деталях, чем в случае, если вы будете исходить из голых умозаключений.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Мониторинг реальности и обман</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В том ли дело, что лжецы, в отличие от людей, говорящих правду, сокращают объем перцептивной, контекстуальной и аффективной информации в своих сообщениях и умножают число когнитивных операций? Предпринятое Джонсон исследование не дает ответа на этот вопрос.</p>
    <p>Во-первых, целью ее изысканий было выяснить, каким образом люди определяют, вообразили они то или иное событие или нет. Это не имеет отношения к обману, так как лжецам отлично известно, что их истории вымышленны.</p>
    <p>Во-вторых, в своей работе Джонсон прежде всего попыталась установить, как люди вспоминают события, а не как они их описывают. По ее мнению, то, как люди описывают свои воспоминания о событиях, отличается от того, как они помнят эти события в действительности.</p>
    <p>Люди склонны подавать свои истории так, чтобы те прозвучали интересно и связно. При необходимости они заполняют пробелы в воспоминании какой-то информацией, которую на самом деле не помнят, но которая, на их взгляд, имеет смысл и, скорее всего, достоверна (если вам, например, известно, что некий человек носит зеленый шарф, то вы, описывая какое-то событие, можете указать, что на этом человеке был зеленый шарф, хотя на самом деле уже не помните этой детали). Эта наклонность заполнять пробелы особенно проявляется в случаях, когда речь идет о воображенных событиях, так как они не настолько отчетливы и ярки. В результате, когда людей просят облечь свои воспоминания в слова, различия между воспринятыми и воображенными событиями ослабевают (Johnson, 1988). Есть основания полагать, что желание сделать свои истории более связными и интересными усиливается еще больше, когда люди лгут, так что нельзя предугадать, проявится ли вообще разница между правдивыми людьми и лжецами или нет.</p>
    <p>Исследования, касающиеся мониторинга реальности в контексте неправды, являются относительно новым делом. Стандартизированный набор критериев еще не разработан. На деле оказывается, что разные исследователи прибегают к различным критериям. В данной главе я буду пользоваться критериями Спорера (Sporer, 1997, табл. 6.1), поскольку это единственный набор критериев, опубликованный на английском языке.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 6.1</emphasis> <strong>Критерии мониторинга реальности</strong></p>
    <cite>
     <p>1. Ясность</p>
     <p>2. Перцептивная информация</p>
     <p>3. Пространственная информация</p>
     <p>4. Временная информация</p>
     <p>5. Аффект</p>
     <p>6. Возможность реконструкции события на основании рассказа</p>
     <p>7. Реализм</p>
     <p>8. Когнитивные операции</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Некоторые критерии мониторинга реальности перекликаются с критериями критериального анализа содержания (см. главу 5), и эти совпадения будут отмечены по ходу дальнейшего изложения. В списке Спорера перечислено восемь критериев. Критерии с 1 по 7 являются критериями истины; они, как ожидается, чаще присутствуют в правдивых утверждениях, тогда как критерий 8 является критерием лжи и чаще должен проявляться в обманных утверждениях.</p>
    <p>1. Ясность. Подразумевается ясность и яркость утверждения. Критерий присутствует, если сообщение преподносится ясно, четко и наглядно (а не смутно и расплывчато).</p>
    <p>2. Перцептивная информация. Этот критерий присутствует, если в утверждении упоминаются сенсорные переживания, например звуки («Он попросту орал на меня»), запахи («Там пахло тухлой рыбой»), вкусовые ощущения («Чипсы были очень солеными»), физические ощущения («Это по-настоящему больно») и визуальные подробности («Я видел, как в палату вошла медсестра»).</p>
    <p>3. Пространственная информация. Данный критерий присутствует, если в утверждении содержится информация о местах действия (например: «Дело было в парке») или о пространственном расположении людей и/или предметов (например: «Мужчина сидел слева от своей жены» или «Лампу частично скрывали шторы»).</p>
    <p>Этот критерий перекликается с «контекстуальными вставками» (критерий 4 КАУК).</p>
    <p>4. Временная информация. Этот критерий присутствует, если в утверждении содержится информация о времени, в которое произошло событие (например: «Это было рано утром»), или наглядно описывается последовательность событий (например: «Когда посетитель услышал весь этот шум и гам, он разнервничался и ушел», «Едва этот малый вошел в бар, девица заулыбалась»). Этот критерий также перекликается с «контекстуальными вставками» (критерий 4 КАУК).</p>
    <p>5. Аффект. Данный критерий присутствует при наличии информации о чувствах, испытанных участником события (например: «Я страшно испугался»). Этот критерий совпадает с «оценкой субъективного психического состояния» (критерий 12 КАУК).</p>
    <p>6. Возможность реконструкции события на основании рассказа. Этот критерий присутствует, если на основании представленной информации можно воссоздать исходное событие. Данный критерий перекликается с «логической структурой» (критерий 1 КАУК), «неструктурированным изложением информации» (критерий 2 КАУК) и «количеством деталей» (критерий 3 КАУК).</p>
    <p>7. Реализм. Этот критерий присутствует, если рассказ правдоподобен, реалистичен и осмыслен. Данный критерий соответствует «логической структуре» (критерий 1 КАУК).</p>
    <p>8. Когнитивные операции. Этот критерий присутствует, если в рассказе участника описываются выводы, сделанные им по ходу события (например: "Мне показалось, что она не знакома с планированием задания", "Из-за ее реакции у меня создалось впечатление, что она расстроена").</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Мониторинг реальности как инструмент для детекции</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В табл.6.2 представлен обзор существующих на сегодняшний день научных трудов, посвященных мониторингу реальности в контексте неправды.</p>
    <empty-line/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 6.2</emphasis> <strong>Объективные показатели правдивости (мониторинг реальности)</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_26.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>&gt;</strong> — Вербальная характеристика чаще дается в правдивых утверждениях, нежели обманных</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Вербальная характеристика чаще дается в обманных утверждениях, нежели правдивых</p>
     <p>— Нет никакой связи между вербальной характеристикой и лживостью/правдивостью</p>
     <p><sup><strong>1</strong></sup> Пространственная информация (критерий 3) и временная информация (критерий 4), взятые вместе</p>
     <p><sup><strong>2</strong></sup> Осуществялется видеозапись события</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Почти все исследования имели эксперисентальный характер; участников (в основном, взрослых) просили описать какое-нибудь событие, в действительности с ними не происходящее.</p>
    <p>Например, индивиды, которые в ходе исследования Хёфера, Эйкхерста и Метцгера (Hofer, Akehurst &amp; Metzger, 1996) попадали в группу правды, принимали участие в фотосессии, после чего их интервьюировали на предмет происходившего. Индивиды из группы неправды не участвовали в фотосессии, но получали от осведомителя вербальную информацию о происходивших событиях. В ходе последующего интервью они должны были притвориться, будто их действительно фотографировали. Исключением является исследование Робертса и коллег (Roberts et al, 1998). Они изучили заявления 26 детей, предположительно ставших жертвами сексуального преследования, которое было либо доказано (п = 10), либо нет (и = 16).</p>
    <p>Случаи считались доказанными, если подозреваемый признавался в приписываемых ему инцидентах до заключения сделки о признании вины, а также или при наличии соответствующих данных медицинского обследования. При отсутствии весомых доказательств, упорном отрицании подозреваемым своей вины и/или положительных результатах тестирования на детекторе лжи в плане искренности такого отрицания заявления потерпевших считались неподтвержденными.</p>
    <p>Из табл. 6.2 видно, что в заявлениях о реально пережитых событиях перцептивной информации (сведений о визуальных подробностях, звуках, вкусовых ощущениях и т. д.; критерий 2), пространственной информации (критерий 3) и временной информации (критерий 4) было больше, чем в заявлениях о воображенных событиях. Таблица 6.2 показывает, что при мониторинге реальности его экспертам было легче воссоздать события на основе информации, содержавшейся в правдивых историях, — в отличие от лживых (критерий 6).</p>
    <p>Однако критерий лжи остается неподтвержденным. На сегодняшний день не доказано, что лжецы вставляют в свои сообщения большее количество когнитивных операций, чем люди, говорящие правду.</p>
    <p>Более того, Джонсон не всегда находила, что в рассказах о воображенных событиях число когнитивных операций превышало таковое в рассказах о реально пережитых эпизодах (Suengas &amp; Johnson, 1988).</p>
    <p>Объяснить это можно, в частности, тем, что, говоря о реально пережитых событиях, люди прибегают к когнитивным операциям с целью улучшить и закрепить память на эти события (Roediger, 1996).</p>
    <p>Например, автомобилист, который быстро пересек Германию, может вспоминать об этом событии двояким образом. Во-первых, он может припомнить, что смотрел на спидометр, чтобы узнать, насколько быстро он едет. В другом же случае он вспомнит об этом при помощи логических рассуждений (решит, например, что быстрота передвижения вытекает из того, что он воспользовался автомагистралью). Последний вариант, в котором задействована когнитивная операция, является, по сравнению с первым, более легким способом вспомнить о высокой скорости передвижения. Поэтому если спросить у него через пару лет, действительно ли он пересекал Германию на высокой скорости, то он вспомнит об этом скорее не потому, что припомнит, как смотрел на спидометр, а потому, что подумает о скоростном путешествии по автомагистрали. Как результат, в воспоминание этого человека о пережитом событии войдет когнитивная операция.</p>
    <p>На сегодняшний день Спорер, Хёфер с коллегами и Фрай с коллегами остаются единственными исследователями, которые рассчитали уровни точности для определения лжи и правды на основе оценок, сделанных в ходе мониторинга реальности. В исследовании Фрая и коллег уровни точности составили 71 % для определения правды и 74 % для определения лжи. Исследование Хёфера и коллег продемонстрировало 61 %-ный коэффициент попадания при определении правды и 70 %-ный — при определении лжи. В исследовании Спорера коэффициенты попадания были 75 и 68 % соответственно.</p>
    <p>Во всех трех исследованиях уровни точности превышали те, которых можно было бы ожидать при случайном стечении обстоятельств (то есть 50 %).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Ограничения при ведении мониторинга реальности</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Исследование Джонсон, Фоли, Суэнгаса и Рэйи (Johnson, Foley, Suengas &amp; Raye, 1988) продемонстрировало, что качественные различия между воспринятыми и воображенными воспоминаниями уменьшаются с увеличением их давности. Они обнаружили, что воспоминания взрослых людей о недавних событиях разнятся больше, чем воспоминания периода детства. Нередко бывает, что, когда люди рассказывают или думают о событии, внешние воспоминания (воспоминания о пережитых событиях) приобретают более внутренний характер, а внутренние (воспоминания о вымышленных событиях) — более внешний. Как уже упоминалось, с течением времени люди присовокупляют к воспоминаниям о пережитых событиях умозаключения, чтобы улучшить память на эти события.</p>
    <p>С другой стороны, воображенные воспоминания становятся конкретнее и ярче по мере того, как люди стараются визуализировать возможное в прошлом событие (Manzanero &amp; Diges, 1996). Этим объясняется, почему некоторые исследователи выявили различия между лжецами и говорящими правду только в случаях, когда ответы давались немедленно и без подготовки, но не тогда, когда у отвечавших была возможность немного помедлить перед ответом или когда им разрешалось подготовить ответы (Alonso-Quecuty, 1992; Manzanero &amp; Diges, 1996). Однако Спорер (Sporer, 1997) обнаружил, что различий между правдивыми и лживыми ответами было больше после короткой паузы перед ответом, а не в случаях, когда эти ответы давались немедленно.</p>
    <p>Выяснилось и то, что дети не так четко, как взрослые, отличают фантазию от факта, имеющего место в настоящее время. Объяснить это можно тем, что их воспоминания об этих разнородных переживаниях, возможно, не настолько отличаются друг от друга, насколько отличаются воспоминания взрослых (Ceci &amp; Bruck, 1995; Lindsay &amp; Johnson, 1987). Этим, может быть, объясняется тот факт, что Алонсо-Квекути (Alonso-Quecuty, 1992) обнаружил предсказанную разницу между воспринятыми и воображенными воспоминаниями только в утверждениях взрослых и не нашел ее в высказываниях детей.</p>
    <p>Итак, мониторинг реальности уместнее проводить при анализе не детских, а взрослых утверждений, и особенно — при анализе высказываний не о давнишних, а о недавних событиях.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Заключение</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Первоначальные данные показали, что мониторинг реальности можно применять для детекции правды и лжи, особенно в случаях, когда отвечают взрослые и когда их ответы связаны с недавними событиями. Есть смысл сравнить мониторинг реальности с КАУК (см. главу 5), так как у этих двух методов имеются точки пересечения. Ни тот ни другой метод пока нельзя назвать предпочтительным. Хёфер, Эйкхерст и Метцгер (Hufer, Akehurst &amp; Metzger, 1996) получили чуть больший коэффициент попаданий при работе с КАУК (распознано 70 % правдивых высказываний, 73 % ложных и 71 % в целом), чем в ходе мониторинга реальности (61 % правдивых утверждений, 70 % ложных и 65 % в целом), тогда как Спорер, применяя мониторинг реальности, добился чуть большего успеха распознавания правды и лжи (75 % правдивых утверждений, 68 % ложных и 71 % в целом), чем при работе с КАУК (70 % правдивых утверждений, 60 % ложных и 65 % в целом).</p>
    <p>Фрай, Эдвард, Роберте и Булл (Vrij, Edward, Roberts &amp; Bull, 1999) получили коэффициенты попаданий, мало чем отличавшиеся при работе с КАУК (77 % правдивых утверждений, 74 % ложных, 75 % в целом) от тех, что были получены в ходе мониторинга реальности (71 % правдивых утверждений, 74 % ложных и 72 % в целом). Во всех трех исследованиях анализировались высказывания взрослых. Как упоминалось выше, есть основания считать, что мониторинг реальности эффективнее при анализе утверждений, которые делают взрослые, тогда как метод КАУК специально предназначен для работы с детьми. Следовательно, возможно, что нынешнее сравнение КАУК с мониторингом реальности отчасти несправедливо по отношению к КАУК. Для лучшей оценки предпочтительности либо того, либо другого метода нужны дополнительные исследования.</p>
    <p>Предположим, однако, что дальнейшие изыскания принесут результаты, аналогичные тем, что были получены в ходе трех уже выполненных исследований, и не покажут никакой разницы в точности оценки по методам КАУК и мониторинга реальности. Я думаю, что в этом случае следует отдать предпочтение мониторингу реальности. Во-первых, из-за меньшего количества критериев его легче применять, чем КАУК. Во-вторых, как предположил Спорер, наблюдателей, по-видимому, легче будет подготовить к проведению оценки на основании мониторинга реальности, чем по методике КАУК (Sporer, 1997; Vrij, Edward, Roberts &amp; Bull, 1999). В-третьих — и это, быть может, самое главное, — мониторинг реальности прочнее опирается на теорию, чем КАУК.</p>
    <p>Мониторинг реальности — теоретический подход, имеющий отношение к памяти и ее (когнитивным) процессам. Преимущество теоретической основы мониторинга реальности заключается в том, что она позволяет предсказывать возможные ситуации, в которых можно воспользоваться данным методом, а именно — ситуации, в которых задействованы память и ее процессы. Очевидно, что обман в значительной мере связан с памятью и процессами памяти, из чего следует, что мониторингом реальности можно пользоваться практически во всех ситуациях, связанных с обманом.</p>
    <p>Логичным шагом было бы объединить оба метода. Эксперименты Спорера и Фрая с коллегами продемонстрировали (слабый) благоприятный эффект от сочетания этих методов (Спорер: КАУК в целом — 65 %; мониторинг реальности в целом — 71 %; комбинация методов в целом — 79 %; Фрай и коллеги: КАУК в целом — 65 %; мониторинг реальности в целом — 72 %; комбинация методов в целом — 78 %), тогда как исследование, выполненное Хёфером, не выявило никаких преимуществ при сочетании двух техник оценки. Интересным дополнением к перечню критериев КАУК был бы критерий «перцептивной информации», используемый в ходе мониторинга реальности (критерий 2). Например, порнографические фильмы способны повысить осведомленность детей в технике полового акта.</p>
    <p>Результатом может явиться то, что неискушенный ребенок, посмотрев порнографический фильм, подробно расскажет о никогда не происходившем сексуальном контакте. Однако в таком отчете не будет подробного описания вкусовых и оБондятельных ощущений, тогда как в подлинных переживаниях эти детали обязательно присутствуют. Поэтому в заявлениях о сексуальном преследовании подробности, касающиеся запахов и вкусовых ощущений, бывают достоверным указанием на реальную подоплеку утверждений (если только эти детали не упоминаются в порнографическом фильме).</p>
    <p>Кроме того, в список КАУК можно добавить и критерий когнитивных операций (критерий 8). Я отдаю себе отчет в том, что надежность этого критерия в разграничении правды и лжи пока не подтверждена. В этой связи добавление данного критерия должно показаться необоснованным. Однако он может пригодиться при выявлении разницы между историями, которые рассказчик считает подлинными, но которые на самом деле являются воображенными, и заявлениями о реальных переживаниях. В предыдущей главе я указал на проблемы, которые возникают при использовании в подобных ситуациях метода КАУК. Исследование показало, что в своем описании воображенных событий, которые кажутся рассказчикам реально пережитыми, последние вставляют в них больше рассуждений, чем бывает при описании подлинных событий (Schooler, Gerhard &amp; Loftus, 1986). Поэтому при работе по методу КАУК отслеживание когнитивных операций может быть удобным инструментом, дающим возможность отличить реальные факты от вымысла.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть III. Профессиональное определение обмана</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 7. Полиграф</p>
    </title>
    <p><strong>Пример 1.</strong> В 1986 году CBS (телевизионная компания США) обратилась за помощью к четырем нью-йоркским фирмам, занимающимся тестированием на полиграфе, чтобы установить, кто из четырех сотрудников компании совершил кражу дорогой фотокамеры. Когда специалисты по тестированию на полиграфе приезжали проводить испытания (в разные дни), каждому из них сообщалось, что подозрения менеджера компании вызывает конкретный сотрудник.</p>
    <p>При этом каждому проверяющему называли другого человека.</p>
    <p>Это был чистой воды фарс: фотокамера не пропадала, и все четыре сотрудника компании прекрасно об этом знали. Просто им была дана инструкция отрицать кражу (то есть говорить правду). В качестве поощрения сотрудникам обещали по 50 долларов, но в том случае, если тест на полиграфе будет успешно пройден. В конечном итоге каждый из четырех проверяющих с уверенностью выявил преступника, и в каждом случае это был именно тот сотрудник, на которого перед проведением тестирования указывали как на подозреваемого (Lykken, 1988).</p>
    <p><strong>Пример 2.</strong> В 1996 году во время проведения Олимпийских игр в Атланте в Центенниал-парке произошел взрыв. Два человека было убито и 111 ранено. Основное подозрение пало на 31-летнего Ричарда Джевелла, поскольку незадолго до трагедии он предупредил полицию о взрыве бомбы. Для того чтобы доказать свою невиновность, Джевелл добровольно вызвался пройти тест на полиграфе.</p>
    <p>После 15-часового испытания специалист, проводивший тестирование, пришел к выводу, что Джевелл невиновен. Впоследствии ФБР сняло подозрения с Джевелла (Van Koppen, Boelhouwer, Merckelbach &amp; Verbaten, 1996).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Что такое полиграф?</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Помимо анализа содержания высказываний и невербального поведения существует еще один метод выявления лжи, а именно регистрация физиологических реакций лжецов. Во все времена считалось, что ложь сопровождается физиологической активностью различных органов тела. Например, ранее в Китае подозреваемого во лжи заставляли жевать рисовую муку и затем сплевывать. Если мука оставалась сухой, человека обвиняли во лжи (Kleinmuntz &amp; Szucko, 1984).</p>
    <p>Современный способ регистрации физиологической активности лжецов связан с использованием полиграфа. Название «полиграф» произошло от двух греческих слов — «поли» (много) и «графо» (писать). Этот научный измерительный прибор может сделать точную и валидную запись посредством чернильного самописца на диаграммной бумаге или изображения на дисплее компьютера различных видов телесной активности (Bull, 1988). Чаще всего измеряются такие показатели, как потоотделение ладоней, кровяное давление и дыхание (Ben-Shakhar &amp; Furedy, 1990). При проведении научных исследований с использованием полиграфа также регистрируется</p>
    <p>электрическая активность головного мозга (вызванные потенциалы) (Allen &amp; Iacono, 1997; Bashore &amp; Rapp, 1993; Farwell &amp; Donchin, 1991; Johnson &amp; Rosenfeld, 1991; Rosenfeld, Reinhart, Bhatt, Ellwanger, Gora, Sekera &amp; Sweet, 1998). Однако практика регистрации электрической активности головного мозга в рамках прикладных задач еще не получила широкого распространения. Полиграф способен точно зафиксировать изменение потоотделения ладоней, кровяного давления и дыхания, причем чувствителен даже к малейшим сдвигам.</p>
    <p>Прибор делает запись путем усиления сигналов, поступающих с датчиков, которые прикреплены к различным участкам тела. В обычных случаях тестирования на полиграфе используется четыре датчика. Для регистрации изменений глубины и частоты дыхания на область грудной клетки и желудка помещаются пневматические трубки. Изменение кровяного давления регистрируется при помощи специального манжета, который оборачивается вокруг плеча, а показатель потоотделения ладоней — при помощи металлических электродов, прикрепленных к пальцам руки (Ekman, 1992).</p>
    <p>Итак, полиграф регистрирует физиологическую активность и изменения ее параметров. При этом изменения показателей часто связываются с колебаниями уровня возбуждения. Считается, что ложь будет вызывать более высокий уровень возбуждения, чем сообщение правды. Это может быть результатом чувства вины у испытуемых или, что более вероятно в контексте проведения тестирования на полиграфе, — появления страха перед обнаружением лжи.</p>
    <p>Иногда полиграф называют детектором лжи, но этот термин вводит в заблуждение. Полиграф выявляет не ложь, а только возбуждение, которое может быть результатом сообщения лжи. Нет никакой другой возможности обнаружить ложь, кроме как опосредованным путем, поскольку паттерна физиологической активности, характерного для сообщения лжи, просто не существует (Saxe, 1991).</p>
    <p>Нетрудно представить, что такой опосредованный способ выявления лжи вполне может привести к неверному суждению, например, когда уровень возбуждения у лжецов не повышается или когда говорящие правду испытывают очень сильное возбуждение. Хороший пример появления сильного возбуждения у говорящего правду, даже более сильного, чем у лжеца, приводит библейская история о двух женщинах, каждая из которых считала маленькое дитя своим собственным. Обе женщины предстали перед царем Соломоном, который предложил в качестве решения конфликтной ситуации разорвать дитя пополам и поделить между спорщицами. Одна мать согласилась с этим решением, тогда как другая отреагировала смятением. Заметив усиление возбуждения у последней женщины, царь Соломон понял, что она и есть настоящая мать, и отдал ей дитя (Ford, 1995).</p>
    <p>Другим примером, в котором испытывающий возбуждение человек совсем не обязательно мог бы говорить неправду, служит случай с Роджером Кейтом Колманом. Он обвинялся в изнасиловании и жестоком убийстве своей сводной сестры (Ford, 1995). Колман настаивал на невиновности, кроме того, в обвинении против него также были уязвимые места. Например, после его осуждения четыре человека выступили с заявлением, что они слышали, как другой человек сознался в преступлении. Используя последнюю возможность доказать свою невиновность, Колман попросил провести тестирование на полиграфе. Испытание проводилось за 12 часов до назначенной казни. В результате было объявлено, что Колман тест не прошел и его подвергнут смертной казни в тот же вечер. Возможно, это и неудивительно, что Колман не смог пройти тест на полиграфе.</p>
    <p>Трудно себе представить, как бы он мог избежать сильнейшего возбуждения при ответе на решающие вопросы во время проведения теста, вне зависимости от того, был ли он виновен или нет. Позже я еще вернусь к проблеме ошибочных решений.</p>
    <p>В настоящее время тесты на полиграфе используются для рассле дования преступлений во всех странах мира, включая Канаду, Израиль, Японию, Южную Корею, Мексику, Пакистан, а также Филиппины, Тайвань, Таиланд и США (Lykken, 1998). Однако в большинстве стран использование полиграфа ограничено, за исключением США, где проводится множество подобных тестов (Barland, 1988). Чаще всего тестирование на полиграфе в США осуществляется в криминальных расследованиях и судебных разбирательствах, а также в целях проверки благонадежности (Gale, 1988). Указом об использовании полиграфа (изданном в 1988 году) были наложены ограничения на проведение тестов на полиграфе для проверки персонала. Иногда результаты тестирования используются в качестве доказательства во время разбора криминальных случаев на судебных заседаниях в США (Honts &amp; Perry, 1992), хотя и не во всех штатах (Patrick &amp; Iacono, 1991) (см. Cohen, 1997, and Faigman, Kaye, Saks and Sanders, 1997, обзор прежней практики рассмотрения и нынешнего юридического статуса доказательств, основанных на использовании полиграфа в США). Тем не менее на многих судебных заседаниях в США доказательства, основанные на использовании полиграфа, по-прежнему не принимаются на рассмотрение и не являются обязательными, поскольку тест считается неточным.</p>
    <p>Другая причина заключается в том, что присяжные заседатели могут впечатлиться научным характером доказательств (Honts, 1994). Однако недавнее экспериментальное исследование, проведенное Майерсом и Арбутнотом (1997), не поддерживает данное заявление. Подставных присяжных (учащихся колледжа университета Огайо) попросили вынести вердикт на основании ряда доказательств, в частности судебных улик (образцы волос и отпечатки пальцев, которые были найдены на квартире жертвы и принадлежали подозреваемому), медицинских свидетельств (сперма, обнаруженная на месте преступления и соответствующая образцу спермы подозреваемого), показаний очевидцев (некий очевидец давал показания, что он видел, как подозреваемый выходил от жертвы и, по-видимому, что-то прятал под курткой) и, наконец, доказательств, основанных на использовании полиграфа (тестирование показывало, что подозреваемый был виновен). Присяжные заседатели отнесли последний вид доказательств к разряду наименее убедительных.</p>
    <p>В других странах, таких как Нидерланды и Великобритания, тесты на полиграфе не используются. В Великобритании, после нашумевшего шпионского случая, правительство объявило о своем намерении провести пилотажные исследования эффективности тестирования на полиграфе. Ряд выдающихся психологов из Великобритании образовали рабочую группу под руководством профессора Тони Гейля. В задачу группы входило предоставить отчет о статусе тестирования на полиграфе. Результаты были ужасающими. Психологи поставили под сомнение точность результатов тестирования на полиграфе (данный вопрос и ряд других вопросов, которые содержались в психологическом заключении, будут обсуждаться в этой главе). Так, процедуры проведения тестирования не были стандартизированы в той степени, которая может считаться удовлетворительной в терминах психометрики. Также исследователи столкнулись с трудностями проверки методики и практики проведения тестирования разными специалистами по использованию полиграфа.</p>
    <p>В конце концов они решили, что некоторые аспекты тестирования на полиграфе, в частности введение в заблуждение испытуемого, вступают в противоречие с британским законом, тем самым делая результаты тестирования недопустимыми к рассмотрению на заседаниях британского суда (отчет рабочей группы Британского психологического общества по использованию полиграфа, British Psychological Society, 1986, p. 92). Впоследствии правительство Великобритании отказалось от планов введения тестирования на полиграфе.</p>
    <p>Другими словами, вопрос использования полиграфа является спорным. Сторонники и противники этого метода ведут горячие, оживленные споры, бросая вызов друг другу в средствах массовой информации, в научных и профессиональных журналах и книгах.</p>
    <p>Помимо дебатов между противниками и защитниками существуют также разногласия и в сообществе специалистов по тестированию на полиграфе. Два ведущих и, возможно, самых выдающихся научных исследователя в данной области, Дэвид Раскин и Дэвид Ликкен, вступили в затянувшуюся полемику по поводу надежности и валидности различных полиграфических тестов. Они ведут спор в научных изданиях, как эксперты, дающие показания в суде, и как возможные оппоненты на судебном процессе друг против друга.</p>
    <p>Совсем недавно к полемике Ликкен—Раскин присоединились и другие специалисты, такие как Фуреди и Иаконо (сторонники Ликкена) и Хонтс (сторонник Раскина) (Furedy, 1993, 1996а, b; Honts, Kircher &amp; Raskin, 1996; Iacono &amp; Lykken, 1997). Стоит напомнить еще раз, что обе стороны выступают в пользу применения тестов на полиграфе и что их спор связан с тем, какой именно тест должен быть использован. Эта глава дает общее представление о существующей научной литературе, касающейся тестов на полиграфе, и в ней будут приведены аргументы обеих сторон.</p>
    <p>Я буду детально обсуждать полиграф по двум следующим причинам. Во-первых, многие слышали о полиграфе (например, из средств (американской) массовой информации и кинофильмов), но, возможно, не знают, как проводятся на нем тесты. Поэтому эта глава может повысить уровень знаний некоторых читателей. Во-вторых, многие специалисты (включая тех, кто работает в судебных органах) резко негативно относятся к полиграфу. Можно часто услышать подобные комментарии: «Я не верю в исследование на полиграфе, оно абсолютно ненадежно».</p>
    <p>На мой взгляд, негативизм такого отношения несколько преувеличен. Как я продемонстрирую в этой главе, при определенных условиях тесты на полиграфе могут использоваться для выявления лжи. Много внимания будет уделяться роли исследователей, проводящих тестирование на полиграфе, поскольку их роль имеет решающее значение, особенно при подготовке и проведении теста, а также при оценке результатов тестирования. Чтобы правильно проводить тесты на полиграфе, требуются квалифицированные специалисты, и перед ними стоит далеко не простая задача, в чем вы также сможете убедиться при дальнейшем прочтении.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Техника значимых/незначимых вопросов</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Существует несколько различных методик проведения тестов на полиграфе. Одной из первых методик, которую начали широко использовать, стала техника значимых/незначимых вопросов (ТЗНВ, relevant/irrelevant technique), разработанная Ларсоном в 1932 году.</p>
    <p>ТЗНВ включает два типа вопросов, а именно относящиеся и не относящиеся к преступлению. Относящиеся к преступлению вопросы напрямую связаны с расследуемым правонарушением, например: «Вчера вечером ваша машина врезалась в черный "мерседес"?» Конечно, все подозреваемые — как виновные, так и нет, — дадут на этот вопрос отрицательный ответ, иначе они сознаются в совершении преступления. Не относящиеся к преступлению вопросы не имеют ничего общего с правонарушением, и специалист, проводящий тестирование, уверен в том, что испытуемый предоставит на них правдивые ответы.</p>
    <p>Вот пример не относящегося к преступлению вопроса: «Сегодня пятница?» Затем экспериментатор проводит сравнение физиологических реакций на оба типа вопросов. В основе ТЗНВ лежит следующий принцип: более сильная реакция на относящиеся к преступлению вопросы, чем на не относящиеся указывает на то, что испытуемый говорил неправду, отвечая на первый тип вопросов. Однако нетрудно заметить, что посылка, заданная в ТЗНВ, неверна. Сильная физиологическая реакция может быть вызвана сообщением лжи, но это совсем не обязательно.</p>
    <p>Допустим, некая женщина проходит тестирование на полиграфе, с тем чтобы выяснить, могла ли она совершить кражу денег из офиса компании, в которой работает. Женщина невиновна, но она понимает, что если будет сильно волноваться при ответе на вопросы, то может потерять работу. Поэтому значимый вопрос: «Это вы украли деньги?» имеет для нее серьезные последствия и по этой причине может вызвать возбуждение. Таким образом, возможно, что в ответ на этот значимый вопрос последует более выраженная реакция, чем на незначимый вопрос, скажем, о цвете юбки. Однако позитивный результат в этом случае — следствие страха потерять работу и прослыть воровкой, а не указание на сообщение лжи!</p>
    <p>Аналогичный случай был недавно представлен на датском телевидении в программе под названием «Berg je voor Berg». Бывший чемпион мира, велосипедист Герри Кнетеман проходил тестирование на полиграфе. В этой программе использовался анализатор напряжения голоса, который является ненадежным инструментом выявления лжи (Merckelbach, 1990). Цель проведения теста на полиграфе состояла в том, чтобы выяснить, использовал ли когда-нибудь Кнетеман в своей карьере запрещенные стимулирующие препараты. Задавались как не относящиеся к нарушению вопросы, например: «Есть ли у вас в настоящий момент часы?» и «Вы сейчас находитесь в Амстердаме?», так и относящиеся к нарушению, например: «Вы когда-нибудь использовали запрещенные стимулирующие препараты в своей карьере велосипедиста?» Кнетеман давал отрицательные ответы на относящиеся к нарушению вопросы и в результате был обвинен во лжи, поскольку физиологические реакции на эти вопросы были сильнее, чем на вопросы второго типа.</p>
    <p>Конечно же, подобный вывод был преждевременным. Употребление стимулирующих препаратов является болезненной темой для профессиональных велосипедистов, и вопросы по данному предмету почти автоматически вызовут повышение уровня возбуждения, вне зависимости от реального положения дел. Другими словами, все участвующие в соревнованиях велосипедисты, как употребляющие препараты, так и нет, скорее всего, отреагируют на подобные значимые вопросы сильным волнением.</p>
    <p>Также может наблюдаться и обратная ситуация, когда подозреваемые, виновные в совершении правонарушения, не реагируют возбуждением при ответе на значимые вопросы. В этом случае тестирование не выявит различий по уровню возбуждения между относящимися и не относящимися к преступлению вопросами, и экспериментатор придет к ошибочному выводу о невиновности подозреваемого. Эти примеры делают очевидным, что ТЗНВ не подходит для тестирования на полиграфе. Поэтому исследователи, работающие с полиграфом, договорились не использовать этот тест (Honts, 1991; Lykken, 1998; Raskin, 1986; Saxe, 1994). Даже Ларсон признавал ограниченность RIT и высказывал особое неудовольствие в связи с тем, какое большое значение придавали другие специалисты этой технике. Так, в 1961 году он сказал:</p>
    <cite>
     <p>Сначала я надеялся, что метод аппаратного выявления лжи займет достойное место в профессиональной деятельности полиции. Но он лишь немногим отличается от вымогательства. Детектор лжи, в том виде, как он используется в большинстве случаев, — не более чем психологический допрос с пристрастием, направленный на то, чтобы добиться признаний, напоминая старый добрый способ физического воздействия.</p>
     <p>Иногда мне жаль, что я вообще стал заниматься этим прибором (цит. по: Lykken, 1998, р. 28–29).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>В настоящее время чаще всего используются два теста — это Тест контрольных вопросов (ТКВ) и Тест сознания вины (ТСВ). Первоначально ТКВ был предложен Рейдом в 1947 году, а затем обоснован в рамках современных теорий психологии и психофизиологии Раскином (Raskin, 1979,1982,1986). ТСВ был разработан и подробно описан Ликкеном (Lykken, 1959,1960,1991,1998). В США гораздо чаще используется ТКВ, чем ТСВ (Honts &amp; Perry, 1992). С другой стороны, ТСВ чаще применяется, чем ТКВ, в Израиле и Японии (Lykken, 1991).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Как работает полиграф?</subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Методика</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Очень важно, чтобы испытуемые не отвлекались во время тестирования на полиграфе. Любой отвлекающий фактор способен вызвать физиологическую реакцию, которая будет замечена полиграфом и может оказать влияние на результат. Поэтому желательно, чтобы тест проходил в помещении со звукоизоляцией, куда не проникают посторонние звуки. Также экспериментатор и оборудование должны находиться позади испытуемого. Более того, испытуемым запрещается двигаться и позволено отвечать на вопросы только «да» или «нет», поскольку движения и речь могут привести к нежелательным физиологическим реакциям.</p>
    <p>Становится очевидным, что сотрудничество с испытуемым является необходимым условием проведения тестирования. Поэтому участие возможно только на добровольной основе, причем у испытуемых есть право прекратить тест в любое время. Однако прекращение тестирования выглядит нежелательным, поскольку может навлечь на испытуемого еще большие подозрения и без труда натолкнуть на такой вопрос, как: «Если вы невиновны, то почему бы не доказать это тестированием на полиграфе?»</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Тест контрольных вопросов</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Типичный тест контрольных вопросов состоит из четырех этапов (Furedy, 1991, b). На первом этапе экзаменатор формулирует и обсуждает с испытуемым те вопросы, которые будут задаваться во время тестирования на полиграфе. Существует две причины предварительного обсуждения вопросов с испытуемым. Во-первых, экспериментатор должен убедиться, что испытуемый понимает вопросы, так чтобы в дальнейшем, во время тестирования или после него, не происходило никаких обсуждений содержания вопросов. Во-вторых, экспериментатор получает заверение, что испытуемый будет отвечать на вопросы только «да» и «нет» (а не «да, но…» или «это зависит…»). В табл. 7.1 приводится пример типичной последовательности вопросов ТКВ на материале случая, в котором испытуемого подозревают в краже фотокамеры. Пример заимствован у Раскина, Кирчера, Горовица и Хонтса (1989).</p>
    <p>Существует три типа вопросов, а именно: нейтральные, значимые и контрольные вопросы. Нейтральные вопросы относятся к разряду общих и не должны вызывать возбуждения (например: «Вы живете в США?», «Ваше имя Рик?» и т. п.) (см. также табл. 7.1).</p>
    <p>Нейтральные вопросы играют роль наполнителей. Поэтому при обработке результатов тестирования физиологические реакции на эти вопросы игнорируются. Как будет обсуждаться далее в разделе «Противодействия», наполнители могут использоваться для того, чтобы проверить, насколько внимателен испытуемый к вопросам экзаменатора.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 7.1.</emphasis><strong> Пример последовательности контрольных вопросов</strong></p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Н-1 — Вы живете в США? — «Да»</p>
     <p>К-1 — За первые 20 лет вашей жизни вы когда-нибудь брали то, что не принадлежало вам? — «Нет»</p>
     <p>3-1 — Вы брали эту фотокамеру? — «Нет»</p>
     <p>Н-2 — Ваше имя Рик? — «Да»</p>
     <p>К-2 — До 1987 года вы когда-нибудь совершали что-либо непорядочное или незаконное? — «Нет»</p>
     <p>3-2 — Вы брали эту фотокамеру со стола? — «Нет»</p>
     <p>Н-3 — Вы родились в ноябре? — «Да»</p>
     <p>К-3 — До 21 года вы когда-нибудь лгали с целью избежать проблем или причинить неприятности кому-либо другому? — «Нет»</p>
     <p>3-3 — Имеете ли вы какое-нибудь отношение к краже этой фотокамеры? — «Нет»</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Значимые вопросы — это специальные вопросы, касающиеся преступления. Например, в случае с кражей фотокамеры может быть задан следующий вопрос: «Вы брали эту фотокамеру?» Конечно, как виновные, так и невиновные испытуемые ответят на этот вопрос «нет», иначе бы они сознались в краже. Ожидается, что значимые вопросы вызывают более сильное возбуждение у виновных подозреваемых (поскольку они лгут), чем у невиновных (поскольку они говорят правду).</p>
    <p>Контрольные вопросы имеют отношение к поступкам, которые связаны с расследуемым преступлением, но непосредственно на него не указывают. Они всегда носят обобщенный характер, умышленно размыты и охватывают длительный период времени. Их цель — привести испытуемых в замешательство (как виновных, так и невиновных) и вызвать возбуждение. Эта задача облегчается тем, что, с одной стороны, не оставляет подозреваемому выбора, кроме как лгать при ответе на контрольные вопросы, и, с другой стороны, показывает ему, что полиграф выявит эту ложь. Экспериментатор формулирует контрольный вопрос таким образом, чтобы, по его мнению, отрицательный ответ испытуемого был ложью.</p>
    <p>Точная формулировка вопроса будет зависеть от тех обстоятельств, в которых находится испытуемый, но в условиях тестирования по поводу кражи может быть задан такой вопрос: «За первые 20 лет жизни вы когда-нибудь брали то, что вам не принадлежало?» Экзаменатор полагает, что испытуемый в самом деле мог взять что-либо чужое до 21 — летнего возраста (так как это характерно для многих людей). В обычных условиях некоторые испытуемые могли бы признаться в своих проступках. Однако во время тестирования на полиграфе они не сделают этого, поскольку экзаменатор обычно сообщает, что признание в воровстве подобного рода заставило бы его думать об испытуемом как о личности, способной на совершение расследуемого преступления, и поэтому возложить на него вину.</p>
    <p>Таким образом, испытуемому не остается ничего другого, как отрицать совершенный ранее проступок и, следовательно, давать лживый ответ на контрольные вопросы. Если тем не менее испытуемые сознаются в некоторых проступках, тогда формулировка контрольного вопроса меняется (например, «Помимо того, что вы мне уже сказали…») (O'Toole, Yuille, Patrick &amp; Iacono, 1994).</p>
    <p>Более того, экзаменатор обычно сообщает испытуемому, что лживые ответы на контрольные вопросы во время тестирования вызывают физиологические реакции и регистрируются полиграфом. Тогда испытуемый начинает думать, что лживый ответ на контрольные вопросы показывает, что он был также нечестен в отношении значимых вопросов, касающихся расследуемого преступления, и, если вернуться к нашему примеру, будет обвинен в краже фотокамеры. На самом деле, как будет обсуждаться в дальнейшем, экзаменатор интерпретирует сильные физиологические реакции на контрольный вопрос как попытку быть правдивым, но он просто не информирует об этом испытуемого!</p>
    <p>В целом, контрольные и значимые вопросы могут вызывать различные паттерны физиологических реакций у виновных и невиновных подозреваемых, как показано на рис. 7.1.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_27.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 7.1.</strong> Профиль физиологических реакций виновных и невиновных подозреваемых (ТКВ)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>У невиновного подозреваемого контрольные вопросы могут приводить к более сильному возбуждению, чем значимые вопросы, по двум причинам. Во-первых, невиновный подозреваемый дает лживые ответы на контрольные вопросы, но правдивые на значимые.</p>
    <p>Во-вторых, поскольку испытуемый отвечает нечестно на контрольные вопросы, на которые экзаменатор делает настолько сильный акцент, и поскольку он знает, что дает правдивые ответы на значимые вопросы, то будет больше обеспокоен ответами именно на контрольные вопросы. С другой стороны, ожидается, что у виновных подозреваемых те же самые контрольные вопросы вызовут меньшее возбуждение, чем значимые вопросы. Виновный подозреваемый дает лживые ответы на оба типа вопросов, тогда как в принципе оба типа вопросов должны приводить к аналогичным физиологическим реакциям.</p>
    <p>Однако поскольку значимые вопросы представляют для него самую серьезную угрозу, они приведут к более сильной физиологической реакции, чем контрольные. Виновный подозреваемый может рассуждать так: «Если экзаменатор поймет, что я лгу, отвечая на значимые вопросы, для меня все кончено, но все же остается небольшая надежда, если экзаменатор заметит, что я солгал и по контрольным вопросам».</p>
    <p>После того как сформулированы вопросы и экзаменатор убедился, что испытуемый понимает их смысл и будет отвечать только «да» или «нет», начинается второй этап, так называемый стимулирующий тест. Цель стимулирующего теста — убедить испытуемого в точности техники и в том, что полиграф способен выявить любую ложь. Для проведения тестирования на полиграфе очень важно, чтобы испытуемый верил в непогрешимость теста. Убеждение в 100 %-ной точности теста увеличит страх разоблачения у виновного подозреваемого при ответе на значимые вопросы («Нет никакого способа обмануть этот прибор») и прибавит уверенности невиновным («Прибор работает точно, и поскольку я невиновен, то буду оправдан»).</p>
    <p>Обратная ситуация может наблюдаться в том случае, если испытуемые не верят в точность полиграфа. Тогда виновные подозреваемые могут стать более уверенными («Ничего еще не потеряно, все же есть шанс обыграть полиграф»), а невиновные — почувствовать больший страх («Я знаю, что невиновен, но что покажет этот прибор? Я очень надеюсь, что полиграф не совершит ошибок»).</p>
    <p>Для проведения стимулирующего теста часто используется карточная игра. Испытуемого просят выбрать карту из колоды, запомнить ее и вернуть обратно. Затем экспериментатор показывает несколько карт, а испытуемому предлагается отвечать «нет» на появление каждой карты. После этого экспериментатор оценивает ответы полиграфа и сообщает испытуемому, какую карту он выбрал. Очень часто экзаменатор делает правильный выбор, поскольку показ нужной карты почти автоматически вызовет у испытуемого физическую реакцию, например как следствие напряжения, связанного с тем, обнаружит ли экзаменатор ложь в этом конкретном случае. Карточный тест позволяет экзаменатору установить паттерн реакции испытуемого при сообщении лжи и правды. При этом экзаменатор открыто говорит об этом испытуемому. (На самом деле карточная игра является тестом признания вины, как это станет очевидно в разделе о ТСВ.)</p>
    <p>Экзаменаторы всегда подвергают себя риску принять неверное решение и оказаться в глупом положении, что имело бы катастрофические последствия. Если испытуемому называют четверку червей, тогда как на самом деле нужна была пятерка виней, продолжать тестирование, возможно, стало бы бесполезным. Для того чтобы избежать ошибки, экзаменаторы иногда прибегают к хитрости, например помечают нужную карту или пользуются (в тайне от испытуемого) такой колодой, которая содержит только один тип карт (Bashore &amp; Rapp, 1993). Очевидно, что в этом случае экзаменатор не показывает карты испытуемому, а только называет предполагаемую карту. Другие экзаменаторы не пользуются карточными играми, вместо этого они убеждают испытуемых в эффективности методики при помощи хорошо оборудованного офиса, различных дипломов и сертификатов в рамках, украшающих стены (Bull, 1988).</p>
    <p>После проведения стимулирующего теста наступает очередь третьего этапа — основного теста. Таблица 7.1 приводит пример теста на полиграфе в случае кражи фотокамеры, но стоит напомнить еще раз, что точная формулировка контрольных вопросов зависит от конкретных обстоятельств. Одинаковая последовательность вопросов задается по крайней мере три раза, для того чтобы исключить случайные различия в физиологических реакциях между контрольными и значимыми вопросами. То есть может так произойти, что невиновный испытуемый случайно даст очень сильную реакцию на один из значимых вопросов. Чем больше вопросов задает экзаменатор, тем меньше будет влияние случайных реакций на окончательный результат.</p>
    <p>Последний, четвертый, этап теста заключается в интерпретации диаграмм полиграфа. Существует два метода интерпретации данных, а именно, общий подход и подход числового выражения. В рамках общего подхода экзаменатор составляет впечатление о физиологических реакциях испытуемого на тест. Затем эта информация произвольным образом комбинируется с оценкой фактического материала случая (криминальное прошлое испытуемого, улики) и поведения испытуемого во время тестирования, для того чтобы принять итоговое решение о его правдивости.</p>
    <p>Раскин выступает решительно против метода общей оценки и отстаивает подход числового выражения данных. Этот подход стремится свести к минимуму влияние других источников информации, помимо диаграмм полиграфа, в процессе принятия решения, а также оценить диаграммы. В рамках метода числового выражения проводятся сравнения между реакциями на значимые вопросы и последующие контрольные вопросы (3–1 сравнивается с К-1,3–2 сравнивается с К-2, а 3–3 — с К-3). Возможны четыре варианта. Если различий в физиологической реакции нет, присваивается значение 0. Если различия заметные, ставится 1 балл, тогда как 2–3 балла присваиваются, соответственно, сильным и очень выраженным различиям.</p>
    <p>Однако стандартизированные правила определения того, что означает «заметное», «сильное» или «очень выраженное» различие, отсутствуют. Согласно Раскину, чаще всего ставится оценка 0 или 1 балл, реже — 2 балла и очень редко 3 (Raskin, Kircher, Horowitz &amp; Honts, 1989). Если реакция сильнее на значимый вопрос, чем на контрольный, присваивается отрицательное значение (-1, -2 или -3).</p>
    <p>И наоборот, если реакция слабее на значимый вопрос, чем на контрольный, ставится положительная оценка (+1, +2 или +3). Затем показатели суммируются, и выводится общая оценка по тесту. Окончательный результат теста основан на этой общей оценке. Если она достигает отметки -6 или ниже (-7, -8 и т. д.), экспериментатор приходит к выводу, что подозреваемый тест не прошел и, следовательно, виновен. Если общая оценка +6 или выше (+7, +8 и т. д.), экзаменатор считает тест пройденным, а подозреваемого невиновным. Оценки в диапазоне от -5 до +5 указывают на неопределенный результат.</p>
    <p>Реакции на первый контрольный и значимый вопросы часто игнорируются, так как испытуемые иногда демонстрируют неадекватно сильные реакции на первые вопросы вследствие отсутствия опыта знакомства с полиграфом или нервозного состояния, связанного с Расследованием.</p>
    <p>Неофициальный, пятый, этап тестирования включает сообщение испытуемому непосредственно после теста, что он или она лжет. Также испытуемого просят задуматься о том, почему стало возможным, что диаграммы полиграфа указали на сообщение лжи (Lykken, 1998).</p>
    <p>Для того чтобы ускорить мыслительный процесс, экзаменатор на некоторое время покидает комнату. Цель пятого этапа — добиться признания. Испытуемый может испытать тревогу на этом этапе, решить, что игра кончена, и поэтому признаться в совершении преступления. Именно так произошло в одном случае, когда после обвинения во лжи экзаменатор на время покинул комнату, чтобы понаблюдать за испытуемым из другого помещения через одностороннее зеркало (Lykken, 1998). Испытуемый, явно расстроенный, продолжал смотреть на диаграммы полиграфа, затем решился и начал их поедать — почти 6 футов бумаги 6 дюймов в ширину. Дождавшись окончания трапезы, экзаменатор вернулся как ни в чем не бывало, наклонился к полиграфу и спросил: «Что случилось? Он съел их?» Испытуемый воскликнул: «Боже мой, значит, эта штука и разговаривать может?» — и признался в совершении преступления.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Критика теста контрольных вопросов</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Тест контрольных вопросов вызывает серьезную критику у его оппонентов. Наиболее существенные замечания описаны ниже.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Невиновные подозреваемые и контрольные вопросы</emphasis></strong></p>
    <p>ТКВ предполагает, что невиновные подозреваемые дают более сильные физиологические реакции на контрольные вопросы, чем на значимые вопросы. Экман (1992) приводит пять причин, почему некоторые невиновные подозреваемые могут демонстрировать обратную картину и испытать более сильное возбуждение в ответ на значимые вопросы, чем на контрольные.</p>
    <p>• Невиновные подозреваемые могут думать, что полиции свойственно ошибаться. Действительно, если их попросили пройти тестирование на полиграфе, то полиция уже совершила ошибку, обвинив их в преступлении, которое они не совершали. Возможно, они уже пытались убедить полицию в своей невиновности, но безуспешно. Хотя, с одной стороны, невиновные испытуемые могли бы рассматривать тест как возможность доказать невиновность.</p>
    <p>Но с другой стороны, также возможно, что они могут бояться, как бы те, кто уже совершил ошибку, обвинив их в преступлении, не сделали еще больших ошибок. Другими словами, если методы полиции настолько ненадежны, что ошибочно навлекли подозрения на невинного человека, почему бы и тестам на полиграфе также не быть ошибочными?</p>
    <p>• Невиновный подозреваемый может думать, что полиция несправедлива. Люди могут не любить или не доверять полиции и поэтому бояться, что экзаменатор на полиграфе также будет неверно оценивать или обманывать.</p>
    <p>• Невиновный подозреваемый может думать, что приборы совершают ошибки. Например, он мог испытывать трудности со своим персональным компьютером или другими техническими приспособлениями и поэтому не верить в то, что прибор может быть безупречным.</p>
    <p>• Невиновный подозреваемый испытывает страх. Тот, кто испытывает генерализованный страх, может реагировать сильнее на значимые вопросы, чем на контрольные.</p>
    <p>• Как уже говорилось ранее, подозреваемый, даже в случае его невиновности, эмоционально реагирует на события, связанные с преступлением. Допустим, невиновный мужчина подозревается в убийстве своей жены. Когда его спрашивают об убийстве в значимых вопросах, воспоминания об умершей жене могут пробудить сильные чувства по отношению к ней, которые будут зарегистрированы на диаграммах полиграфа.</p>
    <p>• Можно добавить и шестую причину Тест, валидность которого зависит от хитроумной уловки, уязвим в том смысле, что уловка должна быть успешной, иначе тест будет неэффективным. Поэтому испытуемые должны верить в то, что тест безошибочен, а контрольные вопросы имеют решающее значение. Согласно Элааду (1993) и Ликкену (1988), невозможно, чтобы все испытуемые этому верили. Существуют десятки книг и статей о ТКВ, в которых дается информация о тесте, включая описание деталей стимулирующего теста, характера контрольных вопросов и того факта, что тест иногда совершает ошибки.</p>
    <p>Информация о тесте появляется даже в популярных газетных статьях (Furedy, 1996b). Конечно, те, кто проходит тестирование на полиграфе, имеют доступ к этой литературе и вполне могут с ней ознакомиться. Поэтому маловероятно, чтобы испытуемые, знакомые с методикой проведения теста и/или его погрешностями, поверили лживым рассказам экзаменатора о важности контрольных вопросов и о том, что полиграф никогда не ошибается. По-видимому, тестирование на полиграфе будет становиться все менее эффективным при работе с людьми, которые не верят экзаменатору.</p>
    <p>Скептически настроенные невиновные подозреваемые имеют веские причины для сильного беспокойства при ответе на значимые вопросы, поскольку искаженные результаты теста — а они всегда возможны, если тест не является безошибочным, — приведут к обвинению в преступлении, которого они не совершали.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Виновные подозреваемые и значимые вопросы</emphasis></strong></p>
    <p>Если экзаменатор успешно действует во время предварительного интервью, тогда все испытуемые будут проявлять беспокойство в связи с контрольными вопросами. Как указывали Бен-Шакхар и Фуреди (1990), непонятно, почему виновные подозреваемые должны проявлять меньше беспокойства по поводу контрольных вопросов, учитывая их убежденность в том, что лживые ответы на данные вопросы могут причинить вред.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Решающая роль экзаменатора</emphasis></strong></p>
    <p>Подготовку к тестированию на полиграфе вполне можно считать произведением искусства. Для успешного тестирования экзаменатор должен сформулировать контрольные вопросы таким образом, чтобы вызвать у невиновных подозреваемых более сильные физиологические реакции, чем на значимые вопросы. С другой стороны, у виновных подозреваемых эти контрольные вопросы должны вызвать менее выраженные физиологические реакции по сравнению со значимыми вопросами. Конечно, нелегко сформулировать вопросы, которые соответствовали бы этим критериям. Если экзаменатор слишком сильно напугает испытуемого контрольными вопросами, то появится риск, что вина не будет выявлена у виновных подозреваемых. В таком случае физиологические реакции на контрольные вопросы могут быть такими же, что и на значимые вопросы, и результаты теста будут неубедительными. Еще одна проблема, касающаяся слишком «трудных» контрольных вопросов, заключается в опасности причинить вред психике испытуемого (Furedy, 1996, а).</p>
    <p>С другой стороны, если экзаменаторы не вызовут контрольными вопросами достаточного смущения у испытуемых, они рискуют обвинить невиновных подозреваемых, поскольку в таком случае физиологические реакции на значимые вопросы могут быть сильнее/чем на контрольные. Ликкен (1998) называл задачу экзаменатора на первом этапе «очень сложным участком психологической инженерии».</p>
    <p>Фуреди (1991а) принимает во внимание тот факт, что многое зависит от навыков экзаменатора проводить серьезный критический разбор ТКВ.</p>
    <p>Раскин также признает эту проблему, формулируя ее следующим образом:</p>
    <cite>
     <p>Традиционный ТКВ трудно провести, поскольку для получения точного результата решающее значение имеет уровень психологической чувствительности и искушенности экзаменатора, а также его опыт. К сожалению, многим экзаменаторам не хватает соответствующей подготовки в области психодиагностики, и они не знакомы с базовыми концепциями и требованиями стандартизированного психологического теста. Эти проблемы усиливаются, когда экзаменатор формулирует и предъявляет контрольные вопросы испытуемому, поскольку очень трудно стандартизировать формулировку и процедуру обсуждения вопросов для всех испытуемых. Многое зависит от того, каким образом испытуемый воспринимает контрольные вопросы и реагирует на них по ходу предварительного интервью (Raskin, Kircher, Horowitz &amp; Honts, 1989, p. 8).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Барланд (1984) также выразил беспокойство в связи с квалификацией многих специалистов по тестированию на полиграфе в США.</p>
    <p>Дополнительная сложность заключается в том, что экзаменатор может так никогда и не узнать, подходят ли для достижения желаемого эффекта те контрольные и значимые вопросы, которые он собирается задать. Рейд и Инбау (1977) утверждали, что экзаменаторам следует регистрировать поведенческие проявления испытуемых во время предварительного теста. Однако это очень трудная и рискованная задача. Как мы убедились в главе 3, люди не очень успешно определяют ложь по невербальному поведению. Экман и О'Салливан (1991) специально исследовали специалистов по тестированию на полиграфе и обнаружили, что они особенно затрудняются выявить ложь на основе поведенческих проявлений.</p>
    <p>И наконец, реакции испытуемых на контрольные вопросы чаще всего являются не «заведомой» ложью, а лишь «предполагаемой» (Lykken, 1998). Экзаменатор считает, что ответы испытуемого на эти вопросы лживые, но у него нет в этом абсолютной уверенности. Конечно, когда предположения, сделанные экзаменатором, неверны, контрольные вопросы не приведут к желаемому результату, поскольку в этом случае испытуемый действительно говорит правду.</p>
    <p>Может возникнуть такая ситуация, когда уверенность экзаменатора в виновности испытуемого до тестирования на полиграфе окажет влияние на результат теста. Как правило, испытуемый не является совершенно незнакомым человеком для экзаменатора, которому обычно известны важные детали его случая (включая информацию из уголовного дела). Также экзаменатор составляет определенное впечатление об испытуемом во время предварительного интервью, в котором формулируются контрольные и значимые вопросы. Если экзаменатор считает, что подозреваемый невиновен, результатом может быть сильное давление на испытуемого во время контрольных вопросов. В итоге повышается вероятность того, что тестирование покажет «невиновен».</p>
    <p>С другой стороны, если экзаменатор считает подозреваемого виновным, это может привести к постановке слишком сильного акцента на контрольных вопросах. В этом случае итогом теста будет «виновен». Таким образом, результат теста отражает предварительные убеждения экзаменатора в виновности испытуемого.</p>
    <p>Именно такая ситуация могла возникнуть в самом первом примере, где описывается исследование в телекомпании CBS. В этом случае менеджер заблаговременно сообщал экзаменаторам, кого из сотрудников компании он считает преступником. После проведения теста на полиграфе специалисты указывали именно на этих сотрудников как на совершивших кражу. Но это совсем не означает, что экзаменаторы были специально настроены на такой результат. Предварительная информация могла оказать на них неосознанное влияние. Помимо предположений о возможной виновности испытуемых на результат теста также могут повлиять другие факторы, например симпатия или жалость к подозреваемым. Возможно, что в этих случаях результат «считается виновным» появится с меньшей вероятностью.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Недостаток ясности при обработке результатов теста на полиграфе</emphasis></strong></p>
    <p>Различия между реакцией на контрольные и значимые вопросы подсчитываются следующим образом: 1 Булл — заметные различия, 2 Булла — сильные различия и 3 Булла — выраженные различия.</p>
    <p>Однако, как уже говорилось ранее, не существует никаких правил относительно того, что считать заметными, сильными или выраженными различиями. Фактически, невозможно установить четкие правила, поскольку решение зависит от экзаменатора. Одни и те же различия могут быть сильными у одного испытуемого, но едва заметными у другого. Рисунок 7.2 проясняет этот вопрос.</p>
    <p>Оба испытуемых на рис. 7.2 показали более сильные реакции на значимые вопросы, чем на контрольные. Но абсолютное различие в реакциях на контрольные и значимые вопросы у этих испытуемых одинаковое. Тем не менее относительное различие гораздо больше у второго испытуемого, чем у первого, ввиду того факта, что общие физиологические реакции у второго испытуемого были слабее по сравнению с первым. Поэтому экзаменатор присвоит более высокий Булл различиям в реакциях у второго испытуемого, чем различиям у первого испытуемого.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_28.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 7.2.</strong> Индивидуальные различия по физическим реакциям</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Субъективность анализа диаграмм полиграфа</emphasis></strong></p>
    <p>В рамках общего подхода экзаменатор составляет общее впечатление о диаграммах полиграфа испытуемого и произвольно комбинирует эту информацию с данными из других источников, таких как уголовное дело испытуемого, его криминальное прошлое или особенности поведения во время тестирования, с целью принятия окончательного решения. Это означает, что процесс принятия решения является субъективным, поскольку зависит от экзаменатора. Более того, он не поддается проверке. Другим специалистам трудно понять, почему конкретный экзаменатор пришел к данному выводу. Признавая эту проблему, Раскин предложил метод количественного исчисления. Однако этот подход также субъективен по следующим двум причинам.</p>
    <p>Во-первых, даже в рамках подхода количественного исчисления могут отмечаться некоторые искажения. Так, экзаменатору обычно известна важная информация об испытуемом. Возможно, это повлияет на обработку диаграмм полиграфа, в особенности учитывая отсутствие стандартизированной процедуры подсчета результатов, как уже говорилось ранее. В своем последнем исследовании опытных специалистов по тестированию на полиграфе Элаад, Гинтон и Шакхар (Elaad, Ginton &amp; Shakhar, 1994) показали, что искажения могут действительно случаться. В ходе эксперимента они манипулировали предварительными ожиданиями в отношении испытуемого (в условиях ожидания виновности испытуемого экзаменаторам сообщалось, что испытуемый в конце концов признался в причастности к преступлению, тогда как в условиях ожидания невиновности испытуемого экзаменаторам сообщалось, что в преступлении сознался другой человек).</p>
    <p>Результаты показали, что предварительные ожидания оказывали влияние на решение экзаменатора о виновности испытуемых, за исключением случаев, когда диаграммы полиграфа содержали четкие указания на вину или невиновность. Если диаграммы включали четкие указания, которые явно противоречили предварительным ожиданиям, результаты теста не были подвержены влиянию этих ожиданий. Хонтс (1996) считает, что этот вид искажений также встречается и в повседневной жизни, о чем я буду говорить позже.</p>
    <p>Во-вторых, поскольку невозможно определить, какой балл, 1, 2 или 3, должен быть присвоен диаграммам полиграфа, может так произойти, что разные экзаменаторы придут к различным выводам при оценке одной и той же диаграммы. То есть один экзаменатор может поставить общую оценку -5 и поэтому решить, что тест не позволяет прийти к определенному результату. В то же самое время другой экзаменатор может поставить -6, и это будет означать, что испытуемый тест не прошел (то есть что он говорил неправду).</p>
    <p>Данный пример еще раз подчеркивает, насколько важна роль экзаменатора. Указанные трудности можно преодолеть, используя компьютерный метод обработки данных полиграфа, который разработали Кирхер и Раскин (1988), а затем дополнили Олсен с коллегами (Olsen, Harris, Capps &amp; Ansley, 1997). Другим решением служит привлечение независимых экспертов, которые не знакомы с испытуемым и расследуемым преступлением. Барланд (1988) утверждает, что большинство тестов на полиграфе, проводимых на правительственном уровне в США, проверяются специалистами по контролю качества, которые оценивают только диаграммы и не имеют возможности наблюдать поведение испытуемых. К сожалению, в полевых исследованиях коэффициент согласованности оценок у различных экзаменаторов, как правило, установить невозможно, тогда как коэффициент согласованности оценок у экзаменаторов в лабораторных исследованиях варьирует от умеренного (0,61) до высокого (0,95) (Carroll, 1988).</p>
    <p>Какое бы решение ни было найдено, угодить оппонентам ТКВ невозможно. Джон Фуреди является одним из противников ТКВ, предпочитая ТСВ (этот тест будет обсуждаться позже). В своей статье он высказал мнение относительно предложенных решений следующим образом: «Данные, полученные при помощи сомнительных методов, приведут к сомнительным результатам… или, если выражаться простыми грубыми словами: дерьмо на входе, дерьмо на выходе» (Furedy, 1996а, р. 57) (это высказывание относится к применению компьютерных методов обработки диаграмм полиграфа).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Этическая сторона теста контрольных вопросов</emphasis></strong></p>
    <p>Введение в заблуждение испытуемого играет решающую роль в тесте контрольных вопросов. Можно спорить, насколько уместно применять обман. Сторонники этого теста, возможно, скажут, что цель оправдывает средства и что важно заставить сознаться опасных преступников, обманывая их по необходимости. Также сторонники считают, что тестирование на полиграфе иногда выгодно невиновным подозреваемым, а именно когда тест подтверждает, что они невиновны, как в случае с Ричардом Джевеллом (см. пример 2).</p>
    <p>Противники теста могли бы указать на то, что обманывать подозреваемых недопустимо, поскольку возможны негативные последствия. Например, это может подрывать доверие общественности к полицейским службам и другим учреждениям, которые проводят тестирование на полиграфе, или подозреваемые могут решить, что им позволено лгать, поскольку экзаменатору из полиции разрешается лгать им. И наконец, подозреваемые могут принять решение прекратить сотрудничество со следственными органами, когда они обнаружат, что были обмануты (сотрудничество иногда необходимо для получения дополнительных сведений, поскольку зачастую результаты тестирования на полиграфе не считаются доказательством на суде).</p>
    <p>Помимо споров на тему уместности или желательности обмана подозреваемых часто это еще и противозаконно, поскольку во многих странах методы расследования, включающие обман подследственных лиц, неприемлемы законом. Следовательно, в этих странах информация, полученная при помощи тестов ТКВ, практически никогда не может быть использована в качестве доказательства на суде.</p>
    <p>Как говорилось ранее, вокруг применения полиграфа ведутся горячие споры. Фактически, это один из самых спорных вопросов в современной психологии. Следующая цитата, которая принадлежит Фуреди и Хеслеграву, двум оппонентам ТКВ, иллюстрирует резкость нападок противников ТКВ на эту технику:</p>
    <p>Также важно признать решающую роль, которую играют установки экзаменаторов по отношению к возможным ошибкам и оценке этих ошибок в зависимости от обстоятельств. Поскольку обстоятельства дела известны экзаменатору еще до проведения теста на полиграфе и поскольку тест не стандартизирован, возможно, что не только результаты будут оцениваться на основе информации об испытуемом и установок экзаменатора, но также и проведение теста будет зависеть от этих предубеждений. Так как тест является психологическим в том смысле, что включает сложные, напоминающие интервью интеракции между экзаменатором и испытуемым, любые искажения в подготовке и проведении теста могут привести к результату, соответствующему этим искажениям. Поэтому различным испытуемым, которые обвиняются в совершении тех или иных преступлений, могут быть предложены совершенно разные тесты, хотя все они называются одним именем — полиграфический тест.</p>
    <p>На самом деле термин тест сам по себе вводит в заблуждение, поскольку подразумевает относительно стандартизированный метод исследования, как, например, тест IQ, который хотя и является противоречивым, но по существу дает один и тот же результат у компетентных диагностов (Furedy &amp; Heslegrave, 1988, p. 224).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Тест признания вины</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Цель теста признания вины — выяснить, располагают ли испытуемые сведениями о конкретном преступлении, которые они не хотят обнаруживать. Например, предположим, что испытуемый совершил убийство при помощи ножа, оставил нож на месте преступления и сообщает полиции о своей абсолютной непричастности к преступлению. Тогда полиция может попытаться установить посредством теста признания вины, говорит ли подозреваемый правду, отрицая участие в преступлении. Экзаменатор, использующий тест признания вины, покажет подозреваемому несколько видов ножей, включая тот нож, который был задействован в преступлении. Предъявляя каждый экземпляр ножа, экзаменатор спрашивает, узнает ли испытуемый тот нож, который использовался им при совершении преступления. Как виновные, так и невиновные подозреваемые будут каждый раз отрицать, что пользовались этим ножом. Однако виновный испытуемый узнает свой нож. Предполагается, что так называемое признание вины вызовет повышенную физиологическую реакцию, которая будет зарегистрирована полиграфом. На этом принципе основана игра в карты, которая, как уже говорилось ранее, часто используется для стимулирующего теста в технике контрольных вопросов.</p>
    <p>Рисунок 7.3 показывает уровень физиологических реакций у невиновных и виновных подозреваемых по тесту признания вины.</p>
    <p>В этом примере третья альтернатива во втором случае отражает признание вины.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_29.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 7.3</strong>. Физиологический профиль виновных и невиновных подозреваемых (ТСВ)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Ликкен (1988) приводит следующий пример теста признания вины (табл. 7.2). Вопросы всегда содержат множество альтернатив, и подозреваемого просят отвечать «нет» на каждую альтернативу. Пример в таблице относится к случаю ограбления банка, в котором грабитель случайно роняет шляпу на дороге, спасаясь от преследования.</p>
    <p>Теоретически невиновный подозреваемый имеет примерно один шанс из пяти продемонстрировать самую сильную реакцию на правильную альтернативу в любом из этих вопросов. Однако у него есть только около двух шансов (если точнее, то 1,6) из 1000 показать самую сильную реакцию на правильную альтернативу во всех четырех вопросах. Поэтому чем больше задается вопросов, тем меньше вероятность того, что невиновный подозреваемый будет ошибочно обвинен в преступлении. Обычно испытуемые дают несколько более выраженную реакцию на первую альтернативу по сравнению с другими. Поэтому первая альтернатива, как правило, неверный вариант (то есть не является альтернативой признания вины) (Bashore &amp; Rapp, 1993).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 7.2</emphasis> <strong>Пример последовательности вопросов в тесте сознания вины</strong></p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>1. Грабитель в данном случае кое-что уронил, спасаясь от преследования. Если вы этот грабитель, то знаете, что это за вещь. Это было оружие? Маска на лицо? Мешок с деньгами? Шляпа? Ключи от машины?</p>
     <p>2. Где уронили шляпу? Это было в банке? На лестнице банка? На тротуаре? На автостоянке? На дороге?</p>
     <p>3. Какого цвета была шляпа? Она была коричневая? Красная? Черная? Зеленая? Голубая?</p>
     <p>4. Я собираюсь показать вам пять красных шляп или кепок, одну за другой. Если одна из них ваша, вы ее узнаете. Какая из этих шляп ваша? Эта шляпа ваша? А эта? (И так далее.)</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Желательно, чтобы экзаменатор, который проводит тестирование, не знал правильных ответов, так как возможно, что в противном случае это повлияет на его поведение. Например, экзаменатор может испытывать волнение в связи с тем, продемонстрирует ли подозреваемый более сильную реакцию на верную альтернативу. Это едва различимое изменение в поведении экзаменатора может быть замечено (сознательно или бессознательно) испытуемым, который, в свою очередь, может реагировать возбуждением на правильную альтернативу, что приведет к усилению физиологических реакций (Rosenthal &amp; Rubin, 1978). Однако Элаад (1997) недавно показал, что испытуемые не демонстрируют более сильных реакций, если экзаменатор знает ответы на вопросы теста признания вины.</p>
    <p>Возможно, что реакция испытуемых может зависеть от природы самой альтернативы. Например, альтернатива «оружие», вероятно, вызовет большее возбуждение у подозреваемых (как у виновных, так и невиновных), чем альтернатива «ключи», или альтернатива «черные трусики» повлечет за собой более сильную реакцию, чем альтернатива «розовые трусики» (в том случае, когда испытуемый подозревается в изнасиловании). Также возможно, что некоторые вопросы вызовут более сильные реакции, поскольку они с большей вероятностью являются правильными ответами.</p>
    <p>Так, скорее всего грабитель банка потеряет свою шляпу, чем один ботинок, поэтому альтернатива «шляпа» может вызвать более сильную реакцию у невиновного подозреваемого, чем альтернатива «ботинок». Эта проблема может быть частично устранена благодаря предварительной проверке ряда альтернатив на подставных подозреваемых, то есть на заведомо невиновных испытуемых. Они должны дать аналогичные реакции на все альтернативы, иначе в противном случае необходимо выбрать другой набор альтернатив (Lykken, 1988).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Критика теста признания вины</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Тест признания вины вызывает меньше споров среди специалистов, чем тест контрольных вопросов. Иаконо и Ликкен (1997) недавно опубликовали научный обзор, посвященный оценке обоих видов тестирования на полиграфе различными специалистами. Они провели опрос среди членов Американского общества психофизиологических исследований (специалистов этого общества можно считать экспертами) и членов Американской психологической ассоциации (подразделение 1, общая психология) по поводу мнения о полиграфических тестах ТКВ и ТСВ. Данные, опубликованные в престижном «Журнале практической психологии», показали, что представители обеих групп психологов сходятся во мнениях и отдают предпочтение тесту признания вины.</p>
    <p>Большинство опрошенных специалистов (около 75 %) признали тот факт, что тест признания вины имеет в основе научно обоснованные психологические принципы или теорию, тогда как только меньшинством (около 33 %) было высказано аналогичное мнение в отношении теста контрольных вопросов. Более того, только 22 % специалистов отстаивали мнение, что результаты теста контрольных вопросов будут признаны на судебном заседании в качестве доказательства.</p>
    <p>Однако в отношении теста признания вины высказываются критические замечания. Все они относятся к ограничениям в его применении. Проблема ТСВ заключается в том, что вопросы могут задаваться только тому человеку, который разрабатывает тест, и виновному испытуемому, который знает ответы. Экзаменатор, разрабатывающий тест, должен знать правильные ответы, иначе существует риск не включить правильный ответ в набор альтернатив.</p>
    <p>Более того, ТСВ работает только в том случае, если вопросы касаются действительно известных преступнику деталей, в противном случае не будет материала для выявления вины. Но это случается не всегда. Виновный подозреваемый может не заметить тех деталей, которыми интересуется экзаменатор, или может забыть о них к моменту проведения теста. Например, может так произойти, что когда экзаменатор спрашивает о цвете шляпы, обнаруженной на месте преступления, виновный подозреваемый просто забыл цвет своей шляпы! Чем больше период времени между преступлением и тестом на полиграфе, тем более вероятно, что подозреваемый забудет некоторые детали. Трудность состоит в том, что специалист, разрабатывающий тест, никогда не может с уверенностью сказать, знает ли преступник ответ на вопрос. Например, никто не может быть уверен, что грабитель банка действительно знает, где именно потерял свою шляпу. Можно только предположить, что виновный подозреваемый будет об этом знать.</p>
    <p>Более того, подозреваемый может согласиться с тем, что причастен к преступлению, но тем не менее отрицать вину. Это происходит в том случае, если подозреваемый подтверждает свое присутствие на месте преступления, но отрицает совершение инкриминированных ему действий. Самым распространенным примером является заявление о сексуальном насилии, в котором жертва сообщает о применении силы, а подозреваемый признает совершение сексуального акта, но по взаимному согласию. Аналогичные проблемы возникают в тех случаях, когда в преступлении участвовали несколько подозреваемых, и все они отрицают, что играли ведущую роль (Raskin, 1988, р. 102–103).</p>
    <p>И наконец, невиновным подозреваемым могут задаваться только те вопросы, на которые они не знают ответа (иначе полиграф также зарегистрирует признание вины). Однако это не всегда так. Во многих случаях основные детали преступления становятся известны благодаря средствам массовой информации, следователям и адвокатам. Для того чтобы частично устранить эту проблему, вопросы могут задаваться относительно незначительных деталей, которые не настолько широко известны, хотя это увеличивает вероятность того, что виновный подозреваемый также не будет знать ответы.</p>
    <p>В результате количество случаев, в которых может использоваться ТСВ, ограниченно. Подлесни проанализировал уголовные дела Американского бюро расследований (ФБР) и обнаружил, что менее чем в 9 % случаев, в которых использовался ТКВ, также мог бы использоваться и ТСВ (Podlesny, 1995). Башоре и Рапп (1993) полагают, что ограниченное применение теста является значительным препятствием к более широкому использованию этой техники. Учитывая ограниченность применения ТСВ, последние данные Элаада и Бен-Шакхара (Elaad &amp; Ben-Shakhar, 1997) выглядят обнадеживающими.</p>
    <p>Экспериментальное исследование ТСВ показало, что, вместо того чтобы задавать несколько вопросов в целях достижения желаемого уровня точности (как в примере табл. 7.2), можно задавать один и тот же вопрос несколько раз. Данное исследование было первой попыткой продемонстрировать возможность более широкого применения теста, поэтому мы должны быть осторожны с выводами. Однако если данные этого исследования найдут подтверждение в других исследованиях и при иных условиях, применение ТСВ может быть расширено, поскольку легче сформулировать один вопрос, чем несколько. С другой стороны, формулировка только одного вопроса может повлечь за собой указанные выше проблемы. Например, если виновный подозреваемый не знает ответа на один из четырех вопросов, показатели по другим трем вопросам могут компенсировать этот недостаток. Однако если подозреваемый не знает ответа на одинединственный вопрос, который был задан, о компенсации не может быть и речи.</p>
    <p>Ликкен (1998) опровергает представление о невозможности использования ТСВ во многих случаях. Он указал на то, что в настоящее время следователи ФБР не обучены исследованию места преступления на предмет обнаружения ценных вещей для ТСВ. Если бы такое обучение происходило, тогда тест мог бы использоваться чаще. Ликкен провел сравнение с идентификацией отпечатков пальцев и заявил:</p>
    <cite>
     <p>…случись так, что Подлесни (который проанализировал уголовные дела ФБР) работал в Скотланд — Ярде в 1900 году, во время введения системы идентификации отпечатков пальцев Галтон—Хенри, возможно, что он также обнаружил бы в в записях Скотланд-Ярда очень мало случаев, которые содержали бы образцы отпечатков пальцев подозреваемых (Lykken, 1998, р. 305, курсив автора).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>В поддержку своего аргумента Ликкен (1998) описал, как ТСВ мог быть использован в случае с О. Дж. Симпсоном, подозреваемом в убийстве, а также при расследовании взрыва бомбы 19 апреля 1995 года в здании Мюррах, Оклахома, США, во время которого здание было разрушено, а 168 мужчин и женщин убиты. Вопросы, которые могли быть заданы в ТСВ сразу же после того, как было обнаружено тело жены Симпсона, включают следующие:</p>
    <p>1) «Мистер Симпсон, вы знаете, что Николь была найдена убитой? Как она была убита? Ее утопили? Ее ударили по голове? Ее застрелили? Она была избита до смерти? Ее ударили ножом? Она была задушена?;</p>
    <p>2) «Где было найдено ее тело? Оно было в гостиной? На проезжей части? У задней калитки? В кухне? В спальне? У бассейна?» (Lykken, 1998, р. 298).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Действительно ли работает полиграф?</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В научных журналах встречается лишь незначительное число публикаций, описывающих реальные случаи тестирования на полиграфе, учитывая то количество тестов, которое проводится ежегодно.</p>
    <p>Однако примеры использования полиграфа можно без труда обнаружить в профессиональных журналах, и два случая из них мы упоминали в начале этой главы. Примеры включают как «истории успеха» (например, случай 2), так и «неудачи» (например, случай 1).</p>
    <p>Все случаи тестирования на полиграфе, опубликованные до настоящего времени, имеют отношение к судебной практике, и это неудивительно, учитывая тот факт, что ТКВ и ТСВ специально разработаны с этой целью. В реальности тесты также проводились (и, возможно, до сих пор проводятся) для проверки персонала, например, с тем чтобы установить, будет ли соискатель надежным сотрудником. Фактически, ТСВ не может использоваться для отбора персонала, поскольку в этом случае работодатель интересуется общей информацией, например, случалось ли соискателю что-либо украсть.</p>
    <p>ТСВ не способен ответить на этот вопрос, так как можно задавать только специфические вопросы о конкретных событиях.</p>
    <p>Непригодность ТСВ в целях отбора персонала является одной из причин, почему обычно используется ТКВ, но эта техника также не подходит. Общие вопросы можно задавать в последовательности контрольных вопросов, однако вероятность получения неверных результатов увеличивается, если вопросы становятся более обобщенными (Barland, 1988).</p>
    <p>Более того, тогда как полиграфический тест может предоставить информацию о поведении испытуемого в прошлом (например, тест может показать, обманывал ли соискатель во время заполнения анкеты), для работодателей, вероятно, важнее, каким будет поведение соискателя в будущем. Полиграфический тест не может ответить на данный вопрос, и это ограничивает использование полиграфических тестов с целью отбора персонала.</p>
    <p>Для того чтобы проверить точность тестирования на полиграфе, проводились как полевые исследования, так и лабораторные. Полевые исследования включают реальные криминальные случаи и реальных подозреваемых. Преимущество полевых исследований заключается в их реалистичности. Подозреваемые действительно заинтересованы в результатах тестирования и часто проявляют сильные эмоции. Другим преимуществом является участие настоящих подозреваемых, а не учащихся колледжа (которые обычно участвуют в лабораторных исследованиях). Основной недостаток полевых исследований — это неопределенность в отношении основополагающей истины, то есть очень трудно установить действительную виновность или невиновность подозреваемых.</p>
    <p>Как правило, основополагающей истиной служит признание, но этот критерий не является надежным на все 100 %. С одной стороны, даже если испытуемые не сознаются в совершении преступления и считаются невиновными, на самом деле они могут оказаться виновными, так как уголовное дело иногда закрывается ввиду отсутствия веских доказательств, а не по причине невиновности подозреваемого. С другой стороны, испытуемые, которые считаются виновными по факту признания, на самом деле могут быть невиновными, так как случается, что невиновные подозреваемые сознаются в совершении преступления (Gudjonsson, 1992).</p>
    <p>В действительности полиграфические тесты могут привести к ложному признанию. Иногда невиновные подозреваемые делают ложное признание после того, как объявляются виновными по результатам полиграфического теста. Одна из причин связана с тем, что они не видят возможности убедить присяжных или судью в своей невиновности и поэтому решают признаться, в надежде получить менее строгое наказание.</p>
    <p>С другой стороны, после неудачного прохождения полиграфического теста подозреваемые могут действительно поверить в собственную причастность к преступлению. Так произошло с Питером Рейлли и Томом Сойером.</p>
    <p>Описание их судебных дел приводится во вставке 7.1.</p>
    <p>Подозреваемые могут начать сомневаться в своей невиновности, поскольку верят в безошибочность полиграфа. Возможно, это звучит наивно, но необходимо помнить, что экзаменатор убеждает подозреваемого в точности полиграфа и невозможности совершения ошибки. Более того, после проведения тестирования полиция обычно сообщает подозреваемому, что получены точные результаты. Некоторые подозреваемые этому верят.</p>
    <p>В условиях типичного лабораторного тестирования испытуемые отбираются в случайном порядке в группу виновных или невиновных. Испытуемые из группы виновных совершают предполагаемое преступление, например кражу. Испытуемым из группы невиновных дается описание преступления, которое они не совершали. Все участники эксперимента должны отрицать кражу. Им может быть обещано вознаграждение, если получится убедить экзаменатора в невиновности, или наказание в случае неуспеха. Например, Бредли и Джаниссе (1981) в своем эксперименте угрожали виновным и невиновных испытуемым «болезненным, но не причиняющим вреда электрическим шоком», если они не смогут пройти тест. Затем подозреваемые проходят тест с экзаменатором, который не осведомлен о их виновности или невиновности. Задача экзаменатора — установить при помощи теста, кто виновен, а кто нет. Главным преимуществом лабораторного эксперимента является абсолютная уверенность в отношении основополагающей истины, то есть абсолютная уверенность в виновности или невинности испытуемых.</p>
    <p>Однако лабораторным исследованиям, совершенно очевидно, не хватает реализма. Например, в реальных ситуациях ставки гораздо выше, чем в лабораторных условиях. Невозможно вызвать эмоции такой же силы, что и у человека, обвиняемого в убийстве или виновность или невиновность которого может определяться посредством теста на полиграфе. По этой причине Ликкен (1988, 1998), Клейнмунтци Сзуко (1982) считали, что лабораторные тесты на полиграфе непригодны для оценки точности тестов в полевых условиях. Раскин полагал, что лабораторные исследования могут быть полезными до тех пор, пока соблюдаются требования по определенным критериям, а именно по критерию репрезентативности выборки (должны участвовать не только студенты колледжа) и реалистичности процедуры тестирования (включая экзаменаторов-экспертов и мотивацию испытуемых обмануть экзаменатора) (Kircher, Horowitz &amp; Raskin, 1988; Raskin, 1989). В своем недавнем экспериментальном исследовании Элаад и Бен-Шакхар (1997) представили ряд доказательств, что у хорошо мотивированных испытуемых было действительно легче выявить ложь, чем у слабо мотивированных.</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Вставка</p>
     <p><strong>Судебные дела Рейлли и Сойера</strong></p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Питер Рейлли.</strong> Однажды вечером восемнадцатилетний Питер Рейлли вернулся домой и обнаружил свою мать мертвой. Он решил, что она была убита, и позвонил в полицию. После беседы с Рейлли полиция заподозрила его в убийстве своей матери.</p>
     <p>Затем было назначено тестирование на полиграфе. Полиция сообщила Питеру о неудачном прохождении теста, таким образом указав, что он был виновен, даже несмотря на отсутствие воспоминаний о происшедшем. Изучение копий допросов показало, что Рейлли прошел весь путь заметной трансформации, начиная с отрицания вины до ее признания и, наконец, к изменению первоначальных показаний («Нухорошо, все действительно выглядит так, как если бы я это сделал») и полному письменному признанию. Двумя годами позже независимое расследование установило, что Рейлли не мог совершить убийство и что признание, которому даже он начал верить, было на самом деле ложным (Kassin, 1997).</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Том Сойер.</strong> Соседка Тома Сойера была задушена. Полиция заподозрила Сойера исключительно потому, что он выглядел нервным во время рутинного интервью с ним как с одним из соседей убитой женщины. Сойера пригласили в полицейский участок для повторного интервью. В ответ на вопросы, касающиеся биографических данных, мистер Сойер сообщил о своей социальной тревоге и том факте, что страдает алкоголизмом. Пытаясь заинтересовать мистера Сойера разговором о преступлении, детективы попросили его помочь в создании возможного сценария убийства. Мистер Сойер любил смотреть детективы по телевизору и с готовностью согласился помочь.</p>
     <p>После того как по просьбе полиции мистер Сойер прокомментировал несколько сценариев, в конце концов его обвинили в совершении убийства. По заявлению полиции, он упомянул девять фактов, которые мог знать только убийца. Последующий анализ записей допросов показал, что вся основная информация на допросе была представлена полицией. (Гораздо чаще отмечаются трудности с определением источника информации, это называется ошибкой проверки источника информации (Raye &amp; Johnson, 1980).) Иногда люди не могут с точностью сказать, сами они сообщили определенную информацию или услышали ее от других, или же затрудняются назвать, кто именно им передал эту информацию. Такое часто случается во время организованных собраний. Присутствующие участники расходятся во мнениях относительно того, кому принадлежала инициатива по конкретному предложению, и т. д.).</p>
     <p>В ответ на обвинение мистер Сойер настойчиво отрицал вину. Полиция взяла его отпечатки пальцев и образцы волос и предложила тестирование на полиграфе. Мистер Сойер надеялся, что полиграф докажет его невиновность, и поэтому согласился. После проведения тестирования экзаменатор сообщил, что тест доказал лживость показаний Сойера (повторный анализ диаграмм теста, проведенный экспертом по использованию полиграфа, показал неопределенный результат).</p>
     <p>Как только Сойеру сообщили, что полиграф подтвердил лживость показаний, его уверенность стала угасать. Он больше не был способен твердо отрицать вину и мог только повторять, что все еще не верит в свою способность совершить преступление. Его основным аргументом в защиту против требований полиции сознаться было отсутствие воспоминаний о совершенном преступлении. Полиция объясняла это блокированием воспоминаний, или помрачением сознания, что часто бывало ранее, когда он напивался. На данном этапе мистер Сойер все еще отвергал полное принятие вины за совершенное преступление и надеялся на другие тесты (отпечатки пальцев и образцы волос), которые докажут его невиновность. Тогда детективы решили солгать и сказали ему, что образцы его волос совпали с образцами, найденными на теле жертвы.</p>
     <p>После получения этой информации сопротивление мистера Сойера рухнуло, и он согласился с тем, что «все доказательства налицо» и что он, должно быть, совершил это преступление. Во время следующего этапа допроса детективы хотели получить точное описание преступления, что было невозможным для мистера Сойера, поскольку он его не совершал. Полиция так или иначе помогла мистеру Сойеру, подсказав ему то, что уже было известно, или то, что, по их мнению, могло произойти. Например, полиция считала, что жертва была изнасилована. Вдохновленный детективами, мистер Сойер признался в совершении насилия. Когда же были получены результаты медицинской экспертизы, доказательства сексуального насилия отсутствовали (Ofshe, 1989).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Уникальная попытка провести исследование на полиграфе в реальных условиях и в то же время сохранить уверенность в отношении основополагающей истины была предпринята Гинтоном, Дэйи, Элаадом и Бен-Шакхаром (1982). Испытуемыми в этом исследовании стали израильские полицейские (21 человек). Они выполнили письменное тестирование в качестве обязательного требования к прохождению курсов обучения полицейских. Их попросили подсчитать результаты своих тестов, то есть у них была возможность обмануть, исправив первоначальные ответы. Однако бланки с ответами были обработаны химическим веществом, с тем чтобы можно было выявить обман. Оказалось, что семеро испытуемых обманывали.</p>
    <p>Всем полицейским предложили тестирование на полиграфе, а также сообщили, что их будущая карьера в полиции будет зависеть от результатов тестирования (возможность отказаться от прохождения теста была реалистичной; как уже говорилось ранее, при расследовании преступлений тестирование на полиграфе проводится добровольно, а не является обязательным требованием). Хотя первоначально все испытуемые полицейские согласились на тестирование, один виновный не пришел к назначенному времени, а двое (один виновный и один невиновный) отказались. Трое других виновных испытуемых сознались непосредственно перед процедурой тестирования,<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a> поэтому окончательная выборка включала только двоих виновных и 13 невиновных испытуемых.</p>
    <p>В ходе исследования использовался тест контрольных вопросов, и результаты были довольно точными. Удалось правильно выявить как виновных, так и невиновных полицейских. Однако двое из 13 невиновных полицейских были ошибочно названы лжецами. Хотя эти данные служат хорошей поддержкой тесту контрольных вопросов, но на самом деле это не так.</p>
    <p>Экзаменатор (который выносит решение о виновности или невиновности испытуемых) имел доступ как к данным полиграфического тестирования, так и к информации о поведении испытуемых во время теста. Точность его данных в отношении невиновных подозреваемых (11 верных из 13) была равна точности показаний наблюдателя, который имел доступ только к информации о поведении испытуемых! (Наблюдатель, который присутствовал при тестировании на полиграфе, но не имел доступа к данным обследования, также правильно отобрал 11 невиновных испытуемых из 13.)</p>
    <p>Независимый экспериментатор, который имел доступ только к данным тестирования на полиграфе, правильно классифицировал лишь 7 случаев из 13 и признал 3 невиновных испытуемых виновными, а 3 результата счел неопределенными. Полученные данные ставят под угрозу эффективность полиграфического тестирования в этом конкретном случае (Carroll, 1991).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Показатели точности ТКВ и ТСВ: лабораторные исследования</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В принципе возможны шесть видов результата по тесту контрольных вопросов. Виновный подозреваемый может продемонстрировать более сильные физиологические реакции на значимые вопросы, чем на контрольные. В этом случае тест не пройден, что является точным результатом. Также возможно, что подозреваемый покажет аналогичные реакции на значимые и контрольные вопросы. В этом случае результат будет неопределенным. И наконец, подозреваемый может дать более сильные физиологические реакции на контрольные вопросы, чем на значимые вопросы. Следовательно, тест считается пройденным, и это будет неверным результатом.</p>
    <p>Невиновный подозреваемый может показать более сильные реакции на контрольные вопросы, чем на значимые вопросы. В данном случае тест считается пройденным, и это будет точным результатом.</p>
    <p>Также возможно, что невиновный подозреваемый покажет аналогичные реакции на контрольные и значимые вопросы. Следовательно, результат будет неопределенным. И наконец, невиновный подозреваемый может дать более сильные реакции на значимые вопросы, чем на контрольные. Тогда подозреваемый тест не проходит, и это будет неверным результатом.</p>
    <p>По тесту ТСВ также возможны шесть результатов. Виновный подозреваемый показывает более сильные физиологические реакции на верные альтернативы, чем на неверные. В этом случае тест не пройден, что является правильным решением. Также возможно, что виновный подозреваемый показывает аналогичные реакции на все альтернативы (правильные и неправильные). В этом случае тест пройден, что является неверным решением. И наконец, виновный подозреваемый может показать самые сильные реакции на неверные альтернативы. Следовательно, экзаменатор примет неверное решение и сочтет подозреваемого невиновным.</p>
    <p>Невиновный подозреваемый может продемонстрировать аналогичные реакции на все альтернативы (правильные и неправильные).</p>
    <p>В этом случае подозреваемый тест проходит, что является правильным решением. Невиновный подозреваемый может доказать самую сильную реакцию на неверную альтернативу. В этом случае тест пройден. И наконец, подозреваемый может показать самые сильные реакции на верные альтернативы. Тогда подозреваемый тест не проходит, и это является неправильным решением.</p>
    <p>Другими словами, существует два вида ошибок, а именно неверное решение о невиновности подозреваемого, так называемая ложно-негативная ошибка, и ошибочное обвинение невиновного подозреваемого, то есть ложно-позитивная ошибка. Хотя оба типа ошибок нежелательны, ложно-позитивная ошибка, возможно, является наиболее серьезной. В данном случае результат может быть таким, что невиновный подозреваемый будет осужден и/или потеряет работу. Ложно-негативная ошибка может привести к освобождению виновного человека.</p>
    <p>Рисунок 7.4 отражает итоги проведения полиграфических тестов в лабораторных условиях. Данные составлены на основе ряда опубликованных обзоров, а также современных исследований (опубликованных после 1995 года), которые посвящены лабораторным тестам, проверяющим точность ТКВ и ТСВ. Приложения 7.1 и 7.2 дают общее предстаЁление об исследованиях, указанных на. рис. 7.4, и приводят показатели точности по ряду других частных обзоров и исследований.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_30.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 7.4.</strong> Результаты лабораторных исследований проверяющих точность ТКВ и ТСВ</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Результаты лабораторных исследований теста контрольных вопросов показывают, что эти тесты достаточно точно выявляют виновных подозреваемых. Большинство виновных подозреваемых (73 %) были выявлены правильно, и относительно небольшое количество (9 %) были ошибочно признаны невиновными. Менее благополучная картина складывается в отношении доказательства невиновности подозреваемых. В целом 66 % из них были правильно классифицированы как невиновные, и довольно большой процент испытуемых (13 %) были ошибочно названы виновными. Результаты теста для виновных и невиновных подозреваемых были неопределенными примерно в 20 % случаев.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_31.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 7.5.</strong> Результаты полевых исследований, выявляющих точность ТКВ и ТСВ</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Результаты лабораторных исследований теста признания вины показывают, что тест очень точен по отношению к невиновным подозреваемым. Подавляющее большинство невиновных испытуемых (97 %) были классифицированы правильно, и только небольшому проценту невиновных испытуемых (4 %) было ошибочно предъявлено обвинение. Однако тест с меньшей точностью выявляет виновных подозреваемых. В целом 82 % виновных подозреваемых были признаны виновными, но относительно большой процент виновных подозреваемых (18 %) были названы невиновными. При этом ТСВ не имеет категории неопределенных результатов.</p>
    <p>Сравнение двух типов тестов показывает, что ТСВ более точен как в отношении правдивых показаний, так и лживых. Более того, ТКВ имеет больше ложно-позитивных ошибок, чем ТСВ, но ТСВ допускает больше ложно-негативных ошибок, чем ТКВ.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Показатели точности ТКВ и ТСВ: полевые исследования</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Рисунок 7.5 отражает итоги применения ТКВ и ТСВ в реальных условиях. Показатели получены на основе нескольких обзоров, а также современных исследований, которые не были включены в обзоры литературы. Причем принимались во внимание только те современные исследования, которые соответствовали следующим четырем критериям:</p>
    <p>1) испытуемые подозревались в совершении реальных уголовных преступлений;</p>
    <p>2) оценки были основаны только на физиологических данных;</p>
    <p>3) оценка осуществлялась подготовленными специалистами, имеющими опыт в проведении «слепого» анализа диаграмм;</p>
    <p>4) критерий невиновности и виновности подозреваемых устанавливался независимо от тестирования на полиграфе.</p>
    <p>В большинстве исследований критерием виновности или невиновности является признание. Но, как я уже говорил ранее, признание никогда не служит доказательством реальной вины подозреваемых.</p>
    <p>Критерий, который использовал Хонтс (1996), недостаточно ясен (хотя соответствие критерию 4 было выполнено). Приложения 7.3 и 7.4 дают общее представление об исследованиях (обзорах), указанных на рис. 7.5, и приводят показатели точности тестов по ряду частных обзоров и исследований.</p>
    <p>Результаты полевых исследований теста контрольных вопросов свидетельствуют о том, что показатели точности выявления виновных подозреваемых достаточно высокие.</p>
    <p>Подавляющее большинство виновных подозреваемых (87 %) были классифицированы правильно, тогда как относительно небольшое количество виновных подозреваемых (10 %) были ошибочно сочтены невиновными. Как и в лабораторных исследованиях, в отношении невиновных подозреваемых складывается менее оптимистичная картина. Только 72 % невиновных подозреваемых классифицированы верно, а 21 % не прошли тест и ошибочно обвинены. Результаты теста были неопределенными примерно в 7 % случаев по отношению к виновным и невиновным подозреваемым.</p>
    <p>Эти данные показывают, что ТКВ подвержен ложно-позитивной ошибке, то есть ошибочному обвинению невиновных подозревавмых. Возможно, это не является удивительным. Ложно-позитивная ошибка допускается в том случае, если испытуемый демонстрирует большее эмоциональное возбуждение, отвечая на значимые вопросы, чем на контрольные. Очевидно, несмотря на усилия экзаменатора, невиновные подозреваемые не всегда проявляют больше беспокойства при ответе на контрольные вопросы, чем на значимые. Например, они могут осознать ключевую последовательность контрольных вопросов и поэтому реагировать на них эмоциональным возбуждением, даже если отвечают правдиво.</p>
    <p>Неудивительно, что в полевых исследованиях количество ложно-позитивных ошибок больше, чем в лабораторных. В полевых исследованиях ставки выше, и подозреваемые, как правило, осознают ключевую последовательность значимых вопросов.</p>
    <p>Результаты полевых исследований теста признания вины показывают, что, как и в случае лабораторных исследований, показатели точности выявления невиновных подозреваемых очень высокие.</p>
    <p>Правильные решения были сделаны в 96 % случаев, и невиновные подозреваемые ошибочно обвинены только в 4 % случаев. Однако показатели точности для виновных подозреваемых гораздо ниже.</p>
    <p>В целом 59 % виновных подозреваемых были выявлены верно, и 41 % названы невиновными.</p>
    <p>Сравнение полевых исследований по ТКВ и ТСВ показывает, что ТСВ более точен при выявлении невиновных подозреваемых, тогда как ТКВ — при выявлении виновных. Фактически, данные полевых исследований по ТСВ свидетельствуют о том, что показатели точности выявления виновных подозреваемых низкие и совершается множество ложно-негативных ошибок (41 %) (классификация виновных подозреваемых как невиновных). Частота ложно-негативных ошибок по ТСВ не вызывает удивления. Это означает, что виновные подозреваемые не всегда демонстрируют более сильные физиологические реакции на верные варианты, чем на неверные.</p>
    <p>Причина может заключаться в том, что, как я пояснял ранее, подозреваемый забывает о тех деталях, которыми интересуется экзаменатор, или никогда о них не знал. То есть вопросы теста сформулированы неудачно. Как я уже говорил, полицейские не получают хорошей подготовки по использованию ТСВ, кроме того, им, возможно, не хватает навыков поиска тех эпизодов преступления, которые бы подошли для тестирования на полиграфе. Обученные полицейские вполне способны обнаружить подходящие для полиграфа эпизоды преступления, то есть такие детали, которые бы узнали виновные подозреваемые в последующих тестах признания вины.</p>
    <p>Возможность совершения ложно-негативных ошибок выше в полевых исследованиях, чем в лабораторных, что также не является удивительным. В лабораторных исследованиях все виновные испытуемые располагают необходимыми сведениями, относящимися к преступлению (поскольку экзаменаторы специально этого добиваются), тогда как в полевых исследованиях это происходит не всегда по только что перечисленным причинам.</p>
    <p>В полевых исследованиях по ТКВ диаграммы полиграфа обычно обрабатывают несколько экзаменаторов, а именно ведущий экзаменатор (который проводил тестирование) и независимый экзаменатор, который не присутствовал во время тестирования. Основное различие между двумя экзаменаторами заключается в том, что независимые экзаменаторы имеют доступ только к диаграммам полиграфа, тогда как ведущий экзаменатор располагает более полными данными, например информацией о криминальном прошлом испытуемого и его поведении во время тестирования. Представленные до сих пор процентные данные являются показателями точности, получениями независимыми экзаменаторами. В трех последних исследованиях были приведены показатели точности как для независимых, так и для ведущих экзаменаторов (см. Приложение 7.5) (Honts, 1996; Honts, Raskin, Kircher &amp; Hodes, 1988; Patrick &amp; Iacono, 1991).</p>
    <p>Таким образом, можно провести сравнение двух типов экзаменаторов. Рисунок 7.6 отражает результаты сравнения.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_32.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Рис. 7.6.</strong> Результаты полевых исследований по ТКВ: ведущие и независимые экзаменаторы</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Рисунок 7.6 показывает, что по отношению к виновным подозреваемым различия незначительные. Независимые экзаменаторы провели несколько более «точную» оценку, но и допустили больше ошибок. Различия по классификации невиновных подозреваемых особенно существенны. Ведущие экзаменаторы правильно классифицировали 82 % невиновных подозреваемых, тогда как независимые экзаменаторы — только 49 %. В целом создается впечатление, что ведущие экзаменаторы более точны, чем независимые. Хонтс, Раскин, Кирхер и Ходес (1988) получили очень высокие показатели точности у ведущих экзаменаторов — одни из самых высоких показателей, которые были когда-либо получены в исследованиях по выявлению лжи. Показатели точности выявления виновных и невиновных подозреваемых были 92 % и 91 % соответственно!</p>
    <p>Существует две возможные причины, почему ведущие экзаменаторы более точны, чем независимые. Во-первых, ведущие экзаменаторы могли иметь больше опыта в обработке диаграмм. Это объяснение малоубедительно, так как независимые экзаменаторы — обычно хорошо подготовленные, опытные эксперты. Во-вторых, принимая решение, ведущие экзаменаторы пользуются дополнительными, не связанными с тестированием на полиграфе данными, как, например, информацией о поведении испытуемого во время прохождения теста, материалами уголовного дела и т. п. Хонтс (1996) признавал, что иногда это действительно случается. В своем исследовании он обнаружил, что в четырех случаях, включающих двоих невиновных и двоих виновных подозреваемых, экзаменатор принимал решение на основе анализа диаграмм полиграфа.</p>
    <p>Однако решение не должно было быть принято, так как результаты теста для этих четырех случаев были неопределенными. Но во всех четырех случаях экзаменатор сделал правильные выводы (относительно виновности или невиновности подозреваемых). Таким образом, не связанная с полиграфическим тестированием информация помогла экзаменатору принять верное решение. Зная об этом, стоит задуматься о том, насколько точна информация полиграфических тестов. В какой степени экзаменаторы, имеющие доступ как к данным о физиологических реакциях испытуемого, так и к информации о его поведении, более точны, чем наблюдатели, которые отслеживают только поведение испытуемого? Этот вопрос будет обсуждаться в главе 8.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Противодействия</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>До настоящего момента предполагалось, что во время тестирования на полиграфе испытуемые выполняют все требования экзаменатора. Но это не всегда так. Иногда испытуемые стараются повлиять на результаты теста и демонстрируют физиологические реакции, которые заставят экзаменатора прийти к выводу, что они говорят правду.</p>
    <p>Способы достижения подобного результата называются «противодействиями». Если бы они оказались успешными, то могли иметь большое значение для полиграфических тестов, поскольку сделали бы тестирование менее эффективным.</p>
    <p>Можно назвать различные виды противодействий, как, например, покусывание языка, напряжение в ногах (путем давления большими пальцами ног на пол), счет овец или счет в обратном порядке.</p>
    <p>Покусывание языка или напряжение в ногах приведет к физиологическим реакциям, которые зарегистрирует полиграф. Поступая таким образом, испытуемые могут искусственно увеличить физиологические реакции в ответ на контрольные вопросы и тем самым повысить вероятность прохождения теста. Результат счета овец или счета в обратном порядке (конечно, не вслух, а про себя) будет таким, что испытуемые не смогут осмыслить заданные экзаменатором вопросы (ТКВ) или перечисленные альтернативы (ТСВ). В итоге возможно появление аналогичных физиологических реакций на каждый вопрос или альтернативу, что приведет к неопределенному результату по ТКВ или прохождению ТСВ. Использование вопросов-наполнителей (в ТКВ) может помешать осуществлению этого приема, поскольку предполагается, что испытуемые ответят «да» на наполнители и «нет» на другие вопросы. Это заставляет испытуемого думать и осмысливать информацию, поскольку ответ «нет» на наполнитель может показать, что вопросы игнорируются.</p>
    <p>Самый известный тест на противодействие был проведен Флойдом Феем по прозвищу «Летун», который был ошибочно осужден за убийство после неудачного прохождения тестирования на полиграфе. За 2,5-летний период необоснованного пребывания в тюрьме он решил стать экспертом по тестированию на полиграфе. Флойд обучил 27 заключенных, которые добровольно признались ему в совершении преступления, как пройти тест контрольных вопросов. После 20-минутного занятия 23 заключенных из 27 успешно прошли тест (Ford, 1995; Kleinmuntz &amp; Szucko, 1984).</p>
    <p>Рейд и Инбау (1977), по-видимому, не проявляют беспокойства в связи с эффективностью противодействий. Они считают успех противодействий неправдоподобным, поскольку хорошо подготовленный экзаменатор заметил бы, что испытуемый пытается его обмануть. Однако несколько исследований показали, что обучение противодействию может быть очень эффективным (Ben-Shakhar &amp; Dolev, 1996; Elaad, 1987, цит. по: Ben-Shakhar &amp; Furedy, 1990; Honts, Devitt, Winbush &amp; Kircher, 1996; Honts, Hodes &amp; Raskin, 1985; Honts, Raskin &amp; Kircher, 1994).</p>
    <p>В исследовании, проведенном Хонтсом, Раскиным и Кирхером (1994), испытуемые в течение 30 минут обучались использовать либо физические противодействия (покусывание языка или давление пальцами ног на пол), либо умственные (счет в обратном порядке, начиная с семи). После этой обучающей сессии они проводили ТКВ. Умственные и физические противодействия были одинаково эффективными, позволяя примерно 50 % испытуемым обмануть полиграф. Более того, экзаменатор (который был опытным специалистом в проведении теста контрольных вопросов) только в 12 % случаев заметил применение физического противодействия, тогда как ни один из испытуемых, воспользовавшийся умственным противодействием, не вызвал подозрения экзаменатора ни своим поведением, ни физиологическими реакциями. Эти данные противоречат заявлению Рейда и Инбау, что опытные экзаменаторы обнаружат использование противодействий,<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a> следовательно, противодействия имеют серьезные последствия.</p>
    <p>Например, в США ТКВ все еще применяется в оборонной промышленности, вероятно, для того, чтобы изобличить и остановить шпионов. Вполне возможно, что шпионы обучены обманывать полиграф. Ликкен приводит пример с Олдричом Эймсом, агентом ЦРУ, который в течение многих лет продавал секреты Советскому Союзу и за эти годы прошел несколько полиграфических тестов. Он заявил, что Эймс «так долго преуспевал в своей шпионской карьере потому, что его способность обманывать полиграф рассеивала подозрения должностных лиц»</p>
    <p>Например, в одном исследовании (Hofer, Akehurst &amp; Metzger, 1996) авторы были вынуждены исключить из последующего анализа три критерия (из 15 выделенных) в связи с тем, что уровень согласия между экспертами не отвечал требованиям значимости. В другом (Akehurst, Kohnken &amp; H6fer, 1995) авторам по той же самой причине пришлось отказаться от трех критериев, первоначально фигурировавших в их перечне. В третьем (Anson, Golding &amp; Gully, 1993) авторы доказывали, что низкий уровень согласия между экспертами по отдельным критериям, возможно, связан с тем, что они высказывали свои оценки на основании просмотренной видеозаписи, что могло повлиять на надежность суждений, особенно памятуя о том, что изначальная процедура КАУК задумывалась как методика для работы со стенограммами (подробнее о том, каким образом видеозапись может привести к искажению суждения, см. в главе 3).</p>
    <p>Можно сделать вывод о том, что процедура КАУК представляет собой достаточно надежный инструмент для оценивания при условии, что для дальнейшей работы мы возьмем общий суммарный показатель, хотя некоторые усовершенствования все-таки можно внести. Проанализировав опубликованные в литературе данные по этой проблеме, Горовиц и соавторы (Horowitz, Lamb, Esplin, Boychuk, Krispin &amp; Rater-Lavery, 1997) пришли к выводу, что критерий 8 (необычные подробности), критерий 9 (избыточные подробности), критерий 11 (внешние обстоятельства, имеющие отношение к делу), критерий 15 (признание того, что о некоторых элементах воспоминаний не сохранилось) требуют конкретизации. О недавно развернувшемся споре о значении высокого уровня согласия между экспертами читайте в работах Талли (Tully, 1998) и Горовица (Horowitz, 1998).</p>
    <p>Недавно связной Эймса из КГБ, Виктор Черкашин, рассказал в интервью британской газете The Sunday Times (8 февраля 1998 г., с. 21), как он помогал Эймсу проходить полиграфические тесты. Черкашин устроил Эймсу ланч с русским дипломатом.</p>
    <p>К удивлению Эймса, на ланче присутствовал и сам Черкашин. Эймс начал беспокоиться, так как ФБР знала Черкашина и наблюдала за ним. Однако Черкашин пришел на ланч специально. Он знал, что ЦРУ часто проводит со своими сотрудниками рутинные полиграфические тесты, и ему было известно, что Эймсу будет задан такой вопрос: «Был ли у вас недавно неформальный контакт с сотрудниками КГБ?», поскольку это был стандартный вопрос. Так как контакты между Эймсом и сотрудниками КГБ были засекречены, Эймсу пришлось бы обманывать. Однако после ланча Эймсу не нужно было больше лгать и он мог спокойно сказать, что с ним вступили в контакт.</p>
    <p>Как и тест контрольных вопросов, тест признания вины тоже имеет слабые места и может быть обойден. Тем не менее складывается иная ситуация. В ТКВ даже невиновные подозреваемые могут попытаться обмануть полиграф и показать сильные реакции на контрольные вопросы, чтобы их не сочли по ошибке виновными. В ТСВ невиновные подозреваемые не могут систематически пользоваться противодействиями, даже если бы они этого пожелали, поскольку не знают, какая альтернатива верная, а какая нет (Lykken, 1998).</p>
    <p>Конечно, исследовать противодействия трудно, так как испытания можно провести только в лабораторных условиях. Поэтому невозможно установить, будет ли использование техник противодействий за пределами лаборатории таким же успешным, как и в лаборатории.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Личностные особенности испытуемых и полиграф</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Разумно было бы предположить, что полиграфу трудно уличить во лжи испытуемых с психопатией. Полиграф выявляет ложь только в том случае, если у испытуемого повышается уровень возбуждения при сообщении неправды. Как я уже говорил ранее в этой книге, возбуждение может быть результатом вины, страха или чрезмерного волнения. В отличие от здоровых людей психопаты менее тревожны по отношению к опасности в целом и наказанию в частности (Lykken, 1998). Таким образом, вполне может быть, что уровень возбуждения у психопатов при сообщении лжи не повышается и поэтому выявить ложь у них невозможно. Однако исследование Раскина и Харе (1978) показало, что психопаты и здоровые люди находятся в равных условиях при тестировании на полиграфе.</p>
    <p>Тем не менее рано делать выводы на основании одного-единственного исследования, особенно учитывая критику в адрес этого исследования (Lykken, 1998). Так, с целью мотивации испытуемых было назначено вознаграждение в размере 20 долларов США в том случае, если получится обмануть полиграф. Хотя награда, вероятно, будет мотивировать испытуемых и приведет к возбуждению, скорее всего, она вызовет волнение, чем страх или вину! Этим можно объяснить, почему исследование не обнаружило различий между психопатами и здоровыми людьми.</p>
    <p>Несмотря на меньшую тревожность психопатов по отношению к наказанию, нет оснований ожидать, что они будут менее заинтересованы в награде. Для того чтобы исследовать различия между психопатами и здоровыми людьми, необходимо провести тесты, в которых испытуемые столкнутся с наказанием вместо поощрения. Но подобные испытания еще не проводились. Поэтому остается неясным, способны ли психопаты в ходе криминального расследования более эффективно обманывать полиграфические тесты, чем здоровые люди.</p>
    <p>Насколько мне известно, помимо различий между психопатами и здоровыми людьми, различия в тестировании на полиграфе между интровертами и экстравертами являются единственными личностными факторами, которые исследованы (Steller, Haenert &amp; Eiselt, 1987; Watson &amp; Sinka, 1993). Эти исследования не показали каких-либо различий между интровертами и экстравертами.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Выводы</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Полевые исследования, изучающие точность полиграфических тестов, показали, что эти тесты (как ТКВ, так и ТСВ) допускают значительное количество ошибок. Сторонники ТКВ-тестов, возможно, сочтут этот вывод неверным и сошлются на показатели точности, полученные ведущими экзаменаторами в полевых исследованиях.</p>
    <p>Проблема заключается в том, что независимые экзаменаторы были гораздо менее точными. Следовательно, не связанная с полиграфом, дополнительная информация, известная ведущему экзаменатору и недоступная независимому, играет существенную роль в принятии верного решения. Точность теста как такового может быть установлена исключительно теми экзаменаторами, которые имеют доступ только к результатам теста, но их показатели точности оказались менее надежными.</p>
    <p>Учитывая количество ошибок, сделанных полиграфическими тестами, я думаю, что результаты полиграфа не должны рассматриваться на судебных заседаниях в качестве надежных доказательств. Раскин отстаивает использование результатов ТКВ на судебных заседаниях, Ликкен выступает против этого. Также Ликкен не является сторонником использования результатов теста признания вины как доказательств на суде (Iacono &amp; Lykken, 1997). Однако полиграфические тесты могут оказать существенную помощь в выявлении лжи.</p>
    <p>Результаты полиграфа могут использоваться в качестве дополнительной информации на суде (до тех пор, пока не будут представлены более надежные доказательства) или как инструмент полицейского расследования для того, чтобы сократить число потенциальных подозреваемых, подтвердить правдивость информации или проверить противоречивые показания свидетелей и подозреваемых по одному и тому же делу (Boelhouwer, Merckelbach, Van Koppen &amp; Verbaten, 1996; Van Koppen, Boelhouwer, Merckelbach &amp; Verbaten, 1996).</p>
    <p>С этой целью я предпочитаю тест признания вины и выступаю в защиту его использования, причем не по причине точности. Исследования показали, что тест контрольных вопросов может быть точным, и показатель точности (по крайней мере, в полевых исследованиях) действительно превосходит показатель точности по тесту признания вины.</p>
    <p>Я отвергаю тест контрольных вопросов, потому что в процедуру тестирования входит обман испытуемых. Во-первых, обман делает тест уязвимым, так как об этом становится известно из чтения литературы о ТКВ, что, вероятно, снизит эффективность теста. Во-вторых, во многих странах использование обмана в уголовном расследовании нелегально. Например, как в Великобритании (стране, где я работаю), так и в Нидерландах (моей родной стране) следователь не имеет права лгать подозреваемым в ходе уголовного расследования. Таким образом, в этих странах проведение теста контрольных вопросов становится незаконным, и поэтому невозможно использовать его результаты в качестве доказательства на судебных заседаниях. Принцип «обман противозаконен» типичен и для европейских стран. Например, Ликкен, книгу которого «А Tremor in the Blood» (первое издание вышло в 1981 году, второе — в 1998) можно считать бесконечным призывом против ТКВ, не пользуется техниками обмана подозреваемых.</p>
    <p>Перед тем как тест признания вины может получить широкое распространение в практике полицейских расследований, следует прояснить несколько вопросов.</p>
    <p>• Необходимо провести больше полевых исследований ТСВ с целью проверки его точности. Возможно, стоит проверить использование техники неоднократного повторения вопросов по одному предмету (несколько раз задавать вопросы, касающиеся одной детали) вместо техники вопросов по ряду предметов (когда вопросы касаются нескольких деталей). Это может расширить возможности применения теста, так как легче разработать тест для одной детали, чем для нескольких.</p>
    <p>• Важно гарантировать высокую квалификацию экзаменаторов, так как они играют существенную роль в полиграфическом тестировании. Может быть полезным ввести в полиграфическое тестирование университетские стандарты, чтобы только экзаменаторы с «дипломом специалиста по работе с полиграфом» имели бы разрешение проводить полиграфические тесты.</p>
    <p>• Полиграфические тесты должны проводиться только теми учреждениями, которые не зависят от полиции. Существует несколько оснований для поддержки данной точки зрения. Во-первых, полицейские служащие часто имеют необоснованное убеждение в виновности подозреваемых, которое может повлиять на результаты теста. Во-вторых, полицейские могут сфабриковать результаты полиграфического теста для того, чтобы оказать давление на подозреваемых. Вероятность всего этого не настолько велика, если тесты проводятся независимой организацией. В-третьих, подозреваемые могут не доверять полиции или не быть уверенными в ее действиях. Это может в особенности относиться к невиновным подозреваемым, которым полиция по ошибке предъявила обвинение в совершении преступления. Поэтому кажется справедливым и разумным, чтобы с подозреваемыми проводилось независимое тестирование.</p>
    <p>• Необходимо тщательно проверить признание, сделанное испытуемыми после неудачного прохождения теста. Полиграфические тесты могут привести к ложному признанию, либо потому, что подозреваемые готовы поверить в то, что они совершили преступление (см. случаи Рейлли и Сойера; вставка 7.1), либо потому, что они больше не видят возможности убедить других в своей неви</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.1.</emphasis><strong> Результаты обзоров лабораторных исследований и современных исследований, проверяющих точность теста контрольных вопросов</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_33.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.2.</emphasis><strong> Результаты обзоров лабораторных исследований и современного исследования, проверяющих точность признания вины</strong><a l:href="#n_11" type="note">[11]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_34.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.3.</emphasis> <strong>Результаты обзоров полевых исследований и современных полевых исследований, проверяющих точность теста контрольных вопросов: обработка диаграмм полиграфа независимым экзаменатором</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_35.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.4.</emphasis><strong> Результаты полевых исследований, проверяющих точность теста признания вины</strong><a l:href="#n_12" type="note">[12]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_36.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.5.</emphasis> <strong>Результаты обзоров полевых исследований, проверяющих точность теста контрольных вопросов: обработка диаграмм полиграфа независимым экзаменатором</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_37.jpg"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 8. Практические рекомендации по выявлению лжи</p>
    </title>
    <p>Наконец, я коснусь трех вопросов, которые пока еще не затрагивал явно. Во-первых, лжецы лгут с разным успехом. Некоторые люди говорят очевидную ложь, которую легко разоблачить, тогда как другие являются очень искусными лжецами. Образчики известны каждому. В качестве примера откровенного лжеца можно назвать Джонатана Эйткена, бывшего английского консервативного политика, служившего под началом Джона Мейджора сначала в качестве министра по снабжению, а после — первым секретарем казначейства.</p>
    <p>Занимая первый пост, Эйткен останавливался в парижском отеле «Риц», британская газета «Гардиан» и телевизионная передача «Сегодня в мире» сообщили, что счет был оплачен бизнесменом, Эйткен яростно отрицал этот факт. Он заявил, что счет оплачивала его жена, а никакой не бизнесмен, и подал на газету и телевидение в суд за клевету. Его обвинение рухнуло, когда обвиненные стороны представили доказательства того, что на момент его визита в Париж жены Эйткена там не было, а потому она никак не могла оплатить его счет.</p>
    <p>Эйткен предстал перед судом и был обвинен в лжесвидетельстве и попытке извратить дело правосудия, 8 июня 1999 года его приговорилик 18месяцам тюрьмы (см. выпуск Independent от 9 июня 1999 года, первая полоса). Распространяя ложь о местопребывании своей жены, Эйткен солгал о вещах, которые, как ему было известно, могли раскрыться. Обвинив телепередачу и газету в клевете, он, разумеется, повысил вероятность своего разоблачения, ибо подстегнул своим иском противные стороны к поиску доказательств обмана. Пожалуй, что Эйткен — неудачливый лжец. В этой главе я опишу качества, отличающие хорошего лжеца.</p>
    <p>Во-вторых, я подведу итог трем способам разоблачения лжеца (анализу невербального поведения, содержания речи и физиологических реакций), которые обсуждались в этой книге. Не рассматривая эти три техники отдельно, как я поступал до сих пор, я займусь их сопоставлением.</p>
    <p>В-третьих, в данном труде я поставил себе целью порекомендовать метод, позволяющий разоблачить ложь. Неизбежным результатом будет то, что пособие по разоблачению лжи окажется подспорьем как для разоблачающих, так и для самих лжецов. В нем описываются реакции лжецов и освещаются вещи, на которые следует обратить внимание, чтобы поймать человека на лжи. После прочтения этой книги лжецы, возможно, пересмотрят свою стратегию реагирования, что еще больше затруднит их разоблачение. От этого, увы, никуда не деться. Лжецы и способы их выявления пребывают в состоянии постоянной «гонки вооружений», где каждая сторона стремится к совершенству и всякое обновление в стратегии обнаружения лжи неизменно приводит к тому, что лжецы не остаются в долгу и проявляют еще большую изобретательность. Наглядные примеры тому были явлены в главе 7. Усовершенствование детекторов лжи повлекло за собой новые уловки, позволяющие их обмануть.</p>
    <p>В главе 7 я показал, как агенты русского КГБ сумели обмануть детекторы лжи ЦРУ. Люди часто предпочитают оставаться в неведении и не желают знать, что кто-то обманывает их. Однако те, кто действительно хочет разоблачить лжецов, могут значительно осложнить им жизнь. В этой главе я специально займусь этим вопросом.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Кто такие хорошие лжецы?</subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Особенности, отличающие успешного лжеца</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Лжецы, по моему мнению, попадаются либо на том, что им трудно постоянно сознательно лгать, либо им не удается скрывать свои эмоции, позволяющие изобличить их во лжи. Хорошими лжецами являются люди, которым нетрудно лгать в своих рассуждениях и которые не испытывают никаких эмоций по поводу своей лживости. Удачливого лжеца отличают как минимум семь особенностей:</p>
    <p>1) подготовленность; 2) оригинальность; 3) быстрота мышления; 4) красноречие; 5) хорошая память; 6) умение не чувствовать страха, вины или оглупляющего восторга в момент лжи; 7) хорошие актерские способности.</p>
    <p>Лжецов часто подводит их недостаточная подготовленность. Старающиеся разоблачить ложь выискивают факты, противоречащие утверждениям лжеца, поэтому лжецам приходится внимательно следить за своими словами. В идеале они должны говорить только вещи, не поддающиеся проверке, поэтому сокрытие информации бывает лучше откровенной лжи. Сказать, что вы «честно не помните», чем занимались пару дней назад, предпочтительнее, чем сочинить целую историю, так как в последнем случае у слушателя есть возможность проверить ее подлинность. Однако сокрытие не всегда возможно, и бывает, что утверждение приходится подкрепить доказательствами. Чем труднее подтвердить утверждение, тем лучше оно с точки зрения лжеца.</p>
    <p>Джонатан Эйткен, когда лгал о местопребывании своей жены, сказал неправду, которую можно было обнаружить, — но его случай не единственный. Недавно мы описали пять ситуаций, когда людей обвинили в убийстве их родственников, и эти люди с самого начала отрицали свою вину (Vrij &amp; Mann, 1999) (см. также главу 3). Некоторые из этих людей допустили серьезные промахи, сочиняя свои истории, и это позволило без труда выяснить, что они, по всей вероятности, утаивают правду. Так, один человек не мог объяснить значительного промежутка времени, начиная от момента поездки, которая привела к гибели жертвы, и вплоть до вызова полиции.</p>
    <p>Более того: следы крови заставляли предположить, что жертву убили в каком-то другом месте. Еще один человек заявил, будто находился без сознания 10 часов, но анестезиологи утверждают, что это невозможно. Кроме того, при воссоздании событий с «возвращением» в бар, где, по словам этого лица, он находился конкретным вечером, не нашлось никого, кто смог бы подтвердить его присутствие.</p>
    <p>Что касается оригинальности, то лжец может попасть в положение, требующее немедленной реакции. Жена, например, может предъявить мужу адрес и номер телефона незнакомой женщины, которые нашла у него в кармане, или же возможна ситуация, когда следователь полиции говорит подозреваемому, что того видели на месте преступления непосредственно после совершения злодеяния. Чтобы успешно солгать в таких или похожих ситуациях, лжецу нужно дать убедительный ответ, что требует оригинальности мышления.</p>
    <p>Если вернуться к только что приведенному примеру, то обвиняемый, чье присутствие в баре не было подтверждено ни одним свидетелем, мог усомниться в здравой памяти посетителей бара. Однако он этого не сделал. Взамен он признал свое поражение.</p>
    <p>Лжецы должны не только оригинально мыслить, но и уметь быстро находить ответы. Важно, чтобы они не слишком медлили с ответом, так как проволочка может возбудить в наблюдателе подозрения. Поэтому им приходится соображать быстро.</p>
    <p>Лжецу лучше быть красноречивым оратором, поскольку красноречие помогает ему выходить из неловких положений. В выигрышном положении оказываются люди, которым свойственна многословность. Они могут впадать в пространные рассуждения, которые по сути не являются ответом на вопрос. По ходу дела им удается обдумать ответ, который окажется подходящим. В другом случае они прибегают к своему красноречию, чтобы одурачить наблюдателя, и дают ответы, которые звучат убедительно, однако никакого реального ответа на поставленный вопрос в себе не содержат. Некоторые политики — большие мастера в этом деле.</p>
    <p>Лжецы постоянно рискуют тем, что искатели лжи попросят их повторить или прояснить только что сказанное, поэтому они должны суметь повторить тот же рассказ или предоставить дополнительную информацию, не противореча самим себе. Таким образом, они должны обладать хорошей памятью. Повторение своего рассказа или обогащение его дополнительными сведениями особенно трудно дается при наличии некоторой временной задержки между выражением лжи и требованием повторить или уточнить вымышленную историю. Часто бывает, например, что люди, когда они лгут о причинах, не позволяющих им посетить некое общественное собрание, неделей позже не в состоянии вспомнить свою отговорку.</p>
    <p>Когда люди лгут, они выказывают неодинаковые эмоции. Если одного подозреваемого можно поставить в тупик, доказав несостоятельность его алиби, то другой останется совершенно хладнокровным. При устройстве на новое место работы один кандидат способен испытать чувство вины, завышая свой прежний оклад, тогда как другой сделает это абсолютно спокойно. Один ученик придет в восторг, видя, что преподаватель верит его объяснению причин, по которым тот опоздал на занятия, тогда как другой не впадет в такого рода «прекраснодушное заблуждение».</p>
    <p>Обмануть других легче, когда лжец не испытывает чувства страха, вины или восторга. До тех пор пока лжец не испытает какой-либо из этих эмоций (или, фактически, любой другой), он не выкажет никакого эмоционального поведения, требующего подавления в процессе лжи, а потому такие люди могут реагировать вполне естественным образом. Более того, ни один детектор лжи не сумеет выявить обман, если подозреваемый не испытывает никаких эмоций. Отсутствие эмоций в ходе обмана может быть связано с привычкой лгать. Чем чаще человек лжет, тем реже он испытывает удовольствие от введения других в заблуждение и тем меньше его посещает чувство вины. Наверное, постоянная лживость делает лжеца более искусным обманщиком, что уменьшает вероятность разоблачения, а потому снижает страх перед последним.</p>
    <p>Хорошие актерские способности также помогают лжецам. Не исключено, что они помогают сдерживать эмоции в процессе обмана.</p>
    <p>Хорошие актеры прекрасно контролируют свое поведение и, вероятно, знают, каким образом произвести на окружающих впечатление честных людей. Это придает им уверенности в процессе лжи, и им часто удается остаться неразоблаченными. Сознание этого нередко уменьшает их страх быть пойманными за руку. Чем меньше боится лжец, тем легче ему врать убедительно.</p>
    <p>Де Пауло и Де Пауло (DePaulo &amp; DePaulo, 1989) провели исследование по обнаружению лжи в среде продавцов. Они не выявили никаких отличий поведения лживых торговцев от поведения говорящих правду, из чего можно заключить, что торговые работники являются очень хорошими лжецами. Де Пауло и Де Пауло дают несколько объяснений этим фактам, и эти объяснения совпадают с тем, что я говорил выше. Во-первых, продавцы часто утаивают правду о своей продукции; это означает, что они набираются опыта во лжи.</p>
    <p>Эти приобретения позволяют им сделаться более искусными обманщиками по мере того, как они знакомятся с реакцией потребителей и осознают, насколько успешен их обман. Если им не удается ввести потребителей в заблуждение, они меняют свой стиль поведения. Они могут продолжать так поступать до тех пор, пока не произведут на последних впечатление честных людей. Во-вторых, нельзя исключить, что работники торговли не испытывают чувства вины, когда лгут, по той причине, что считают утаивание правды неотъемлемой частью своей профессии. В-третьих, они, быть может, чувствуют себя удачливыми лжецами, потому что ложь часто сходит им с рук. Поэтому они, вероятно, убеждены в своей состоятельности в качестве лжецов и не тревожатся попусту, что их могут поймать на обмане.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Хорошие и совершенные лжецы</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Между хорошими и совершенными лжецами можно провести различие. Совершенные лжецы не дают никакого повода уличить их в обмане ни словесно, ни какими-либо иными путями. Такие обманщики встречаются, но они скорее исключение. В ходе моих личных исследований (см. главу 2) участников обычно интервьюируют дважды. В процессе одного интервью они говорят правду, а в процессе другого — лгут.</p>
    <p>В дальнейшем мы сравниваем поведение, проявленное в ходе двух интервью. Изредка случается, что мы сталкиваемся с совершенными лжецами — судя по поведению некоторых участников обоих интервью. Однако большинство участников подают своим поведением знаки, позволяющие разоблачить обман. Многие из них — хорошие лжецы (по крайней мере, в моих экспериментах). Они удачливы потому, что слушателям часто не удается обнаружить их лживость, но их нельзя назвать совершенными, ибо в их поведении есть признаки, говорящие об обмане. Они не попадаются либо потому, что таких признаков мало, либо потому, что это не те признаки, которых ждут лица, пытающиеся выявить ложь. Эти признаки, таким образом, хотя и поддаются обнаружению, не приводят дознавателя к мысли о том, что человек лжет. Результаты моих исследований (рассмотренных в главе 3) показывают, что те лжецы, которые в процессе интервью держатся спокойно, обычно производят на дознавателей впечатление честных людей. Однако они не являются совершенными лжецами, так как, обманывая, находятся в состоянии неестественного напряжения.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Три способа выявления лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Существует три принципиальных способа обнаружения лжи. Первый состоит в наблюдении за невербальным поведением лжецов — за их жестами, за тем, улыбаются ли они или отводят взгляд, запинаются ли, и т. д. Вторым способом является анализ сказанного. Третий заключается в анализе физиологических реакций (артериального давления, частоты сердцебиения, потливости ладоней и т. п.).</p>
    <p>Некоторые аспекты этих трех техник обнаружения лжи представлены в табл. 8.1.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 8.1</emphasis><strong> Схематический обзор трех методов обнаружения лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_38.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>а</strong> Средний процент выведен Франком и Экманом (Frank &amp; Ekman, 1997), а также Фраем с коллегами (Vrij el а!.. 1999) — это единственные работы, в которых рассмотрение истинных и ложных высказываний производилось на основе детального анализа невербального поведения.</p>
     <p><strong>б</strong> Средний процент был выведен в ходе исследований КАУК, результаты которых были представлены в табл. 5.4. глава 5. за исключением данных, полученных Эсплином и коллегами, что связано с тем, что их результаты были подвергнуты серьезной критике</p>
     <p>Данные об ответах представителей белого и чернокожего населен ил были объединены (Ruby et al.. 1996). То же самое касается данных, предъявленных экспертом но КАУК, и в ходе различительного анализа (Vrij. Kneller &amp; Мапл. готовится к печати).</p>
     <p><strong>в</strong> Усредненные данные полевых исследований, полученных независимыми экспертами с использованием техники контрольногоопроса (см. также рис. 7.5. глава 7).</p>
     <p><strong>г</strong> Усредненные данные полевых исследований, проведенных с использованием теста на осознание вины (см. также рис. 7.5, глава 7).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><strong>Невербальные признаки обмана</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Невербальные признаки обмана чаще всего проявляются при затруднениях в измышлении лжи. Лжецы, предъявляя замысловатую ложь, обычно говорят медленнее, включают в свою речь больше пауз и чаще запинаются. Подобный поведенческий паттерн продемонстрировал, например, человек, признанный виновным в убийстве, о котором рассказывалось в главе 2.</p>
    <p>На действия человека могут повлиять и такие эмоции, как чувство вины, страха или волнения. Чем сильнее эти эмоции, тем более вероятно проявление невербальных признаков лжи. Лжецы, которые чересчур боятся быть уличенными в обмане, пытаются предстать перед окружающими честными людьми. В главе 2 говорилось, что в таких ситуациях их поведение зачастую лишено гибкости, спланировано и отрепетировано. Помимо этого, эмоциональные переживания нередко выражаются в повышении высоты голоса, которое является реакцией, неподконтрольной лжецу.</p>
    <p>Однако такое повышение весьма незначительно и очень плохо поддается обнаружению.</p>
    <p>Наконец, эмоции способны проявиться на лице. Страх, например, автоматически проявляется в поднятии и сведении бровей, в поднятии верхнего века и напряжении нижнего. Лжецы, не желающие выказать свой испуг, стараются подавить выражение этих эмоций. Им часто удается сделать это за у секунды после того, как у них появляется подобное выражение. Это означает, что хотя бы на долю секунды выражение лиц обманщиков позволяет опытным дознавателям изобличить их во лжи.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Вербальные признаки обмана</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Иногда лжец высказывает вещи, ложность которых заранее известна вопрошающему. Подобную ложь легко изобличить, прислушавшись к словам лжеца. Однако не все лжецы лгут очевидным образом.</p>
    <p>Даже если ложь не явная, ее часто можно распознать при внимательном отношении к содержанию речи. Как описывалось в главах 4, 5, 6, лжецы иногда рассказывают неправдоподобные истории. Более того, их утверждения зачастую носят непрямой и уклончивый характер, не будучи отмечены личными переживаниями. Помимо этого, люди, говорящие правду, — особенно если они ведут себя эмоционально, — склонны к неструктурированному повествованию, тогда как лжецы описывают события в более хронологически выверенной манере. Наконец, лжецы уснащают свои рассказы меньшим числом подробностей, чем те, кто говорит правду. Эти факты объясняются рядом причин (см. также главы 4 и 5). Например, негативные эмоции (гнев, чувство вины) могут вылиться в негативные же утверждения, а удрученность — привести к тому, что лжец примется рассказывать свою историю в неструктурированной манере. Не говоря о том, что умалчивание о многих подробностях может быть следствием недостатка воображения для их выдумывания, недостаточная осведомленность в тех или иных деталях или нежелание о них говорить повышают вероятность противоречий или того, что проверяющие разоблачат обман при проверке сказанного.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Физиологические реакции у лжецов</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Боязнь быть уличенным, чувство вины, возникающее в процессе лжи; волнение и знание своей неправоты влекут за собой (умеренные) физиологические реакции: повышение кровяного давления, учащение сердцебиения и усиленную потливость ладоней. Детектор лжи способен зафиксировать эти физиологические реакции.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Сравнение трех способов обнаружения лжи</subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong>Индивидуальные различия</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Анализ невербального поведения и содержания сказанного нередко тормозится тем фактом, что индивиды, занимаясь обманом, по-разному ведут себя в вербальном и невербальном отношении. Так, убедительные лжецы допускают в своей речи меньше несоответствий, чем менее искушенные ораторы, а дети включают в свои повествования меньше деталей, чем взрослые, независимо от правдивости своих рассказов. Неизвестно, влияют ли особенности личности на результаты, полученные в ходе применения детектора лжи.</p>
    <p>До сих пор не удалось выявить индивидуальные отличия, которые проявлялись бы при подобных проверках.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Оснащение, необходимое для обнаружения лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В отличие от анализа вербального поведения и физиологических реакций анализ невербального поведения не требует никакого оборудования. Все, что нужно делать дознавателю, — это внимательно наблюдать и тщательно вслушиваться. При анализе вербального поведения необходимо записывать утверждения, а физиологические реакции удается зафиксировать лишь с помощью технического оборудования. Из этого следует, что анализ физиологических реакций и вербального поведения невозможно произвести в условиях, где нужно производить непосредственные наблюдения, — как это бывает в большинстве таких ситуаций. Понятно, что родители не подвергнут сына тестированию на детекторе лжи, чтобы выяснить, не покуривает ли он тайком, а таможенники не станут записывать содержание своих разговоров с владельцами багажа, чтобы позже, на основании анализа расшифровок, решать, стоит или не стоит досматривать багаж. Более того, при анализе вербального поведения и физиологических реакций необходимо, чтобы предполагаемый лжец вообще хоть что-то сказал, а анализ невербального поведения может состояться даже в случае, когда индивид сохраняет молчание.</p>
    <p>Короче говоря, во многих ситуациях наблюдатели зависят от анализа невербального поведения, чтобы выявить лживость подозреваемого.</p>
    <p>Насколько хорошо определяют ложь малоискушенные люди, не получившие соответствующей подготовки?</p>
    <p>Результаты экспериментов продемонстрировали, что неподготовленные люди плохо справляются с разоблачением лжи. В ходе типичного обманного эксперимента наблюдателям предъявили видеозапись и показали фильм с участием ряда людей (незнакомцев, друзей и партнеров), которые говорили либо ложь, либо правду. Наблюдателям предстояло определиться с ложностью или истинностью утверждения каждого человека, представавшего на экране.</p>
    <p>Степень точности (процент правильных ответов) обычно колебался между 45 и 60 %, тогда как уровня точности в 50 % можно было ожидать лишь по чистой случайности. Это означает, что при попытках разоблачить обман исходя из чьего-либо невербального поведения такие люди лишь незначительно (если вообще) превосходят ожидаемый случайный уровень. Неизвестно, насколько хорошо они справляются с подобной задачей при знакомстве с письменными расшифровками, хотя есть некоторые данные о том, что несведущие люди точнее указывают на ложь, кода читают письменные материалы, чем когда им приходится наблюдать за поведением индивида (DePaulo, Stone &amp; Lassiter). Правильно выполнить тест на детекторе лжи под силу лишь опытным дознавателям с хорошей подготовкой.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Насколько хороши в определении лжи специально обученные профессионалы?</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Экман и его коллеги — единственные исследователи, разработавшие невербальный метод детекции лжи и после применения его на деле опубликовавшие полученные результаты. Они изучали мельчайшие выражения человеческих лиц, зависящие от испытываемых эмоций, и так им удавалось выявить 70 % правдивых и 90 % ложных изречений. Однако непонятно, попали ли 20 % неудач в число неубедительных данных. Экман, О'Салливан, Фризен и Шререр (Ekman, O'Sullivan, Friesen &amp; Scherer, 1991) доложили о еще даже большем проценте попаданий (86 %), но не учитывали при этом недостоверные данные. В этом случае они 19 раз попали в точку, 3 раза ошиблись и 9 раз не были уверены в заключениях. Поэтому если сбрасывать последние со счетов, то степень точности достигает 86 %, но она оказывается гораздо ниже и пребывает примерно на уровне 61 %, когда сомнительные данные тоже учитываются.</p>
    <p>Большинство профессиональных экспертов по обнаружению лжи — наподобие таможенников и офицеров полиции — добиваются, наблюдая за невербальным поведением, не столь впечатляющих результатов, какие были получены Эйткеном. В среднем они выявляют 54 % истинных высказываний и 49 % — ложных (см. табл. 3.3 в главе 3). Такая частота совпадений недалека от случайного уровня, а также напоминает ту степень точности, которая достигается неподготовленными людьми. Помимо этого исследования показали и то, что профессиональные дознаватели увереннее в своем умении разоблачить ложь, из чего вытекает, что статус профессионального распознавателя лжи придает такому индивиду больше уверенности, но делает его менее точным при выявлении обмана.</p>
    <p>Исследователи продемонстрировали, что люди, подготовленные по методу КАУК — вербальному разоблачению обманной техники, о чем шла речь в главе 5, — умеют улавливать ложь и правду на уровнях выше случайных. В среднем в ходе оценок методом КАУК было правильно классифицировано 76 % правдивых высказываний и 68 % ложных.</p>
    <p>Полевые исследования по изучению точности детекторного тестирования выявили довольно высокие степени точности для Теста контрольных вопросов: было верно классифицировано 72 % истинных изречений и 87 % ложных. Полевые исследования с применением Теста сознания вины продемонстрировали крайне высокий процент попаданий там, где речь шла о правде (96 %), но сравнительно низкий его уровень при изобличении лжи.</p>
    <p>Короче говоря, эксперты в состоянии отличить правду от лжи на уровне выше того, какого можно было бы ожидать случайно при использовании невербальных, вербальных или физиологических техник обнаружения обмана. Степени точности, однако, явно несовершенны. Следовательно, в судах результаты применения этих техник не считаются весомыми доказательствами и в лучшем случае могут использоваться в качестве вспомогательных улик. Специалисты должны не только предоставить такие свидетельства, но и поставить суды в известность о несовершенстве этих техник и о том, что их использование может быть сопряжено с рядом проблем. Эти проблемы обсуждались по ходу всей книги.</p>
    <p>Главные проблемы в связи с анализом невербального поведения заключены в том, что при обмане не существует никакого типичного невербального поведения, но поведение изменяется в зависимости от личности и ситуации. К проблемам ОВУ относятся уязвимость перед ложно-отрицательными ошибками, возможными при освидетельствовании по методу КАУК (тенденция верить лжецам); а также тот факт, что оценки выполняются субъективно, и то, что на сегодняшний день проведено слишком мало исследований, позволяющих проверить точность этой техники. К проблемам, возникающим при работе с детекторами, относится лживость экзаменуемых, использование ими контрмер и уязвимость в плане ложно^положительных ошибок — то есть недоверчивость к правдивым показаниям (в случае Теста контрольных вопросов), а также допущение ложно-негативных ошибок и тот факт, что на сегодняшний день вряд ли удастся найти хоть одно полевое исследование, в котором была бы проверена точность данной техники (в случае Теста сознания вины).</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Можно ли подготовить людей и научить их мастерски отличать ложь от правды?</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Исследования показали, что наблюдатели с подготовкой в применении КАУК определяют ложь лучше неподготовленных.</p>
    <p>Очевидно, что тестирование на детекторе лжи требует подготовленности в его выполнении, а также умения интерпретировать полиграфические графики. Неизвестно, можно ли научить людей анализировать невербальное поведение. Те программы подготовки, что получили оценку на сегодняшний день, оказались не очень успешными. Однако, как я уже упоминал в главе 3, эти программы тренинга страдают рядом ограничений. Они слишком сфокусированы на информировании наблюдателей по поводу реальных невербальных показателей обмана. Это не особенно помогает, ибо не каждый лжец продемонстрирует данные паттерны поведения. Невзирая на то что типичного для обманщиков поведения не существует, отдельные люди хорошо распознают ложь, наблюдая за поведением того или иного человека. Более плодотворным подходом было бы проконсультироваться с этими искусными изобличителя ми лжи и поучиться у них. К сожалению, пока неизвестно, каким образом им удается преуспеть и на какие признаки они обращают внимание. Чтобы разобраться в этом, потребуются дальнейшие исследования.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Трудно ли одурачить наблюдателей?</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Очевидно, что методы детекции окажутся менее точными, если лжецам удастся обмануть наблюдателей в силу своей осведомленности в техниках разоблачения, которые те применяют. Кого-то, возможно, удивит, какое это вообще имеет отношение к делу. Насколько вероятно, чтобы лжецы самостоятельно выискивали информацию о новейших техниках раскрытия лжи и упражнялись в их преодолении? По-видимому, это зависит от мотивации лжеца и его стремления избежать разоблачения, а также о вероятности применения против него техники. Высокомотивированные лжецы — преступники, например, шпионы и неверные супруги — скорее всего, выкажут больший интерес к способам обманывать детекторы лжи.</p>
    <p>Действительно ли они получат информацию о соответствующих техниках и подготовятся так, что сумеют свести их эффективность к минимуму, — все это, вероятно, будет зависеть от воспринятой вероятности применения техники против них. Поэтому маловероятно, чтобы неверные супруги взялись разыскивать сведения о подобных техниках, ибо они не могут представить, что их партнеры воспользуются последними по отношению к ним. С другой стороны, преступники и шпионы способны понять, что рискуют подвергнуться освидетельствованию при помощи этих техник, а потому готовы поупражняться в способах их обойти. Как говорилось в главе 7, в ЦРУ применяются детекторы лжи для поимки шпионов, однако шпионов специально обучают искажать результаты таких проверок.</p>
    <p>Исследования показали, что лица, подвергающиеся проверке на детекторе лжи, в состоянии ввести в заблуждение соответствующий персонал и обмануть детектор. Ряд примеров этого был приведен в главе 7. Вряд ли было проведено хотя бы одно исследование, которое позволило бы выявить умение лжецов ниспровергать вербальные и невербальные техники разоблачения лжи — наверное, потому, что эти техники отличаются сравнительной новизной и до сих пор не нашли широкого применения (КАУК), а то и вовсе не существуют (техники валидного невербального обнаружения лжи).</p>
    <p>Насколько мне известно, наше собственное исследование было первым, где состоялся анализ способности лжецов искажать показатели КАУК (Vrij, Kneller &amp; Mann, готовится к печати). Как говорилось в главе 5, лжецам удалось обмануть эксперта КАУК. Однако на основании отдельно взятого исследования трудно сделать выводы, а потому существует необходимость в дальнейших исследованиях. Я думаю, что будущие исследования продемонстрируют у многих лжецов способность обмануть специалистов по КАУК. Люди хорошо натаскиваются в контроле над содержанием своей речи, ибо речь зачастую играет решающее значение для выражения идей, мыслей, чувств и мнений. Это практика доказывает нашу состоятельность в контроле над содержанием собственной речи.</p>
    <p>С учетом того обстоятельства, что наблюдатели зачастую не искушены в распознавании обмана, когда их внимание приковано к чему-либо поведению, лжецам, по-видимому, нет смысла упражняться в стиле своей невербальной самопрезентации. Я сомневаюсь в том, что лжецы, задайся они целью контролировать свое поведение, окажутся на высоте. Бывает, что лжецы выдают себя мимолетными выражениями лица. Однако полностью подавить эти выражения нередко бывает трудно, если вообще возможно, ибо те возникают автоматически, едва ощущаются соответствующие эмоции. Есть некоторые данные о том, что лжецам вдобавок трудно контролировать те паттерны поведения, которые поддаются контролю намного легче, чем выражения лица, — например, движения рук.</p>
    <p>В ходе нашего исследования мы сообщили половине участников о том, что на обман зачастую указывает уменьшение частоты тонких движений в кистях и пальцах (Vrij, Semin &amp; Bull, 1996). Другим участникам никакой информации подобного рода не давалось. Всем участникам было предписано лгать, после чего их попросили охарактеризовать свое поведение в процессе лжи. Информированные лжецы, в отличие от неинформированных, полагали, будто в процессе обмана выполняли более тонкие ручные и пальцевые движения. Однако при анализе фактического поведения участников выяснилось, что в обеих группах наблюдалось равное число тонких ручных и пальцевых манипуляций. Иначе говоря, хотя оповещенные лжецы полагали, будто сумели сократить число таких движений, в действительности они этого не достигли, из чего следует, что добиться этого не так-то легко.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Сочетание различных техник обнаружения лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>До сих пор разнообразные способы обнаружения лжи — через анализ речевого содержания, невербального поведения или физиологических реакций — рассматривались порознь. Одним из очевидных путей повышения точности разоблачения обмана является объединение нескольких методов. Однако не все такие комбинации возможны, так как невозможно сочетать вербальные техники обнаружения обмана с проверками на детекторе лжи. Как я объяснил в главе 7, при полиграфических исследованиях испытуемым позволяют говорить лишь «да» и «нет», ибо речь может вызывать нежелательные физиологические реакции. Понятно, что столь коротких ответов недостаточно для решения задач, стоящих перед вербальными техниками раскрытия лжи. Поэтому возможны лишь сочетания невербальной поведенческой техники разоблачения лжи и либо обследования на детекторе лжи, либо метода вербального обнаружения лжи.</p>
    <p>Однако нельзя гарантировать, что эти сочетания будут успешными.</p>
    <p>Те люди, например, которые работают на детекторах лжи и применяют технику контрольных вопросов, и те, кто наблюдает за выражением эмоций на лице, стараются выявить эмоции. В обоих случаях детекция лжи не сможет выявить обман, если лжец держится бесстрастно. Лжецов, которые не испытывают эмоций, нельзя изобличить при участии опознавателей лжи, которые высматривают эмоциональные лицевые выражения, ибо таких эмоций просто не будет. Таких лжецов не поймать с поличным и при помощи полиграфического теста с применением контрольных вопросов, так как они не выкажут никаких физиологических реакций, ожидаемых от лжецов по ходу тестирования.</p>
    <p>Кроме того, похоже, что распознаватели лжи неохотно сочетают разнообразные техники. Например, как Дэвид Раскин (ведущий специалист по работе с детектором лжи), так и Гюнтер Кёнкен (ведущий специалист по КАУК) настроены против анализа невербального поведения, поскольку пессимистически взирают на возможность выявления обмана при помощи поведенческих сигналов (личное сообщение, 1996).</p>
    <p>В какой степени наблюдатели, анализирующие полиграфические данные и невербальное поведение, бывают точнее тех, кто занимается анализом сугубо невербального поведения? Экман и О'Салливан (Ekman &amp; O'Sullivan, 1991, см. также главу 3, табл. 3.3) показали, что работники детекторов лжи, анализирующие только невербальное поведение, достигают 56 % точности, но если это сопровождается анализом полученных графиков, то степень точности повышается до 80 % (табл. 8.1). Однако нам следует помнить, что это неправомочное сравнение, так как сотрудники детекторов лжи не проходят подготовку по обнаружению лжи через невербальные признаки. Как я упоминал в главе 3, хорошие детекторы лжи способны добиваться 80 % степени точности при наблюдении за сугубо невербальным поведением. Таким образом, степень точности при выявлении лжи можно повысить, если подготовленные наблюдатели будут обращать внимание на поведенческие сигналы, проявляемые испытуемыми в процессе полиграфических исследований.</p>
    <p>Для проходящих проверку на детекторе лжи ставки, как правило, высоки, из чего вытекает возможность возникновения у них эмоциональной экспрессии. Их поведенческие признаки способны предоставить информацию об эмоциях, испытанных в процессе тестирования, — страхе, гневе, удивлении, унынии или волнении (Ekman, 1992). Более того, виновные испытуемые чаще всего бывают высоко мотивированы солгать поудачнее, что делает их подверженными вредоносному мотивационному эффекту (тенденции выказывать спланированное и сдержанное поведение). До сих пор не было проведено никаких исследований для проверки этих идей.</p>
    <p>Насколько я знаю, до сих пор не было опубликовано никаких результатов исследований, касавшихся сочетания вербальных и невербальных методов детекции лжи. Результаты нашего нынешнего исследовательского проекта заставляют предположить, что подобный метод мог бы оказаться плодотворным (Vrij, Edward, Roberts &amp; Bull, 1999). В одном опыте 36 учащимся среднего медицинского учебного заведения либо говорили правду, либо лгали о только что показанном им фильме. Интервью записывались на видео- и аудиопленку, а невербальное поведение и содержание речи лжецов и говоривших правду были подвергнуты анализу при помощи как КАУК, так и мониторинга реальности. Результаты показали, что 81 % истинных и ложных высказываний можно разоблачить на основе анализа только невербального поведения. Степени точности для КАУК и мониторинга реальности были 75 и 75 % соответственно. Однако при сочетании трех техник обнаружения лжи (невербального поведения, КАУК и мониторинга реальности) степень точности оказалась 94 %!</p>
    <p>Легко увидеть дополнительную ценность комбинированной техники обнаружения лжи. Метод невербального обнаружения лжи увязывает различные аспекты лжецов и правдивых лиц (то есть паттерны невербального поведения) с методом вербального обнаружения (то есть речевого содержания), и поэтому сочетание невербальных и вербальных техник приводит к более тщательному наблюдению за лжецами и говорящими правду, чем это бывает при использовании какого-то одного компонента.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Рекомендации по поимке лжеца</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>С одной стороны, при намерении выяснить, не лжет ли индивид, распознаватели обмана могли бы выполнить тестирование на детекторе лжи. С другой стороны, они могут предпочесть сфокусироваться на вербальном и невербальном поведении, чтобы разоблачить обман.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Будьте подозрительны</strong></p>
    <p>Ложь часто остается нераспознанной из-за чрезмерной доверчивости наблюдателей — они слишком часто допускают, что люди говорят правду. Тому, кто допытывается до истины, важно быть подозрительным и не верить никаким людским словам. Иногда это трудно. Правила ведения беседы в обыденной жизни не позволяют наблюдателю выказать подозрение. Разговор сделается неловким, если наблюдатель выразит свои сомнения, ибо оратор придет в раздражение, когда дознающий примется то и дело перебивать его и ставить под вопрос все, что бы он ни сказал («Я в это не верю», «Вы можете это доказать?», «Я хотел бы проверить ваши слова» и т. д.).</p>
    <p>Выражать сомнение особенно трудно, если говорящий является лицом, эмоционально близким дознающему, — другом или партнером.</p>
    <p>Этим можно объяснить то обстоятельство, что люди труднее, чем мы могли бы от них ожидать, распознают ложь, исходящую от их друзей и партнеров. Понятно, что недозцоленность демонстрации подозрения относится только к обыденным жизненным разговорам.</p>
    <p>Профессиональным определителям лжи — например, детективам в ходе полицейских допросов и таможенным служащим в ходе их интервью с зарубежными путешественниками — подозрительность позволительна, и они вправе оспаривать любые слова индивида.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Ведите зондирование</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Помимо сказанного, слушатели должны постоянно задавать все новые и новые вопросы по теме — едва у них возникает подозрение, что отвечающий лжет. Если дознаватель продолжает задавать вопросы, тому становится все труднее и труднее лгать. На то есть несколько причин. Лжецы должны стараться не противоречить себе; не говорить о том, недостоверность чего уже известна расспрашивающему, и должны помнить об уже сказанном на случай, если дознаватель вновь поинтересуется только что высказанной или уточненной информацией. Более того: лжецам приходится постоянно контролировать свое поведение, чтобы не выдать себя очевидными поведенческими признаками нервозности и когнитивной перегрузки.</p>
    <p>Однако задавать все новые вопросы нелегко. Во-первых, как только что упоминалось, многочисленные вопросы несовместимы с принятыми в обществе правилами ведения беседы. Во-вторых, исследования показали, что поначалу при дальнейшем расспрашивании лжецы производят впечатление честных людей. Имеется в виду, что если лжецы — будучи оспорены дознавателями — упорствуют во лжи, то последние склонны поверить им. Одним объяснением этого может быть то, что расспрашивающие, продолжая свои вопросы, рассчитывают поставить лжецов в неудобное положение, а потому ожидают от них нервозного поведения (запинок, ерзанья и т. д.). Лжецы, таким образом, производят впечатление честных людей ровно настолько, насколько им удается избегать проявлений подобного нервозного поведения.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Не выдавайте важной информации</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Для экспертов, занятых изобличением лжи, важно не слишком показывать лжецу свою осведомленность в его обстоятельствах. Лжецы не скажут наблюдателям заведомой лжи. Это легко, когда лжец знает, что знает допрашивающий, но становится труднее, когда объем знаний последнего лжецу неизвестен. В подобных обстоятельствах лжецы не знают, что им можно сказать, и всегда рискуют попасться на произнесении вещей, противоречащих знанию наблюдателя. К тому же эта постоянная угроза быть пойманными может заставить их нервничать, что повышает вероятность проявления бихевиоральных признаков в процессе лжи.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Будьте информированы</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Дознавателю легче уличить лжеца, если он, дознаватель, хорошо информирован на тему, выступающую предметом лжи. Чем больше деталей известно ему заранее, тем скорее он заметит неправду в словах лжеца.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Предлагайте лгущим повторять уже сказанное</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Полезной техникой для разоблачителей лжи является обращение к лгущим с требованием повторить уже сказанное. В этом заключены два преимущества. Во-первых, лжецы иногда производят подозрительное впечатление или даже уличаются лишь потому, что не могут вспомнить, о чем они говорили прежде, и начинают противоречить себе при попытке повторить свои рассказы. Во-вторых, когда лжецы сознают, что наблюдатели пользуются данной техникой, они могут принять решение не слишком отягощать свою ложь измышлениями, ибо чем больше они скажут, тем скорее подвергнутся риску забыть об уже сказанном ранее и вступить с собой в противоречие. Из-за этого бывает, что лживые утверждения качественно обедняются, а точность техник разоблачения, которые нацелены на богатство утверждений (например, КАУК), — повышается.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Следите и слушайте внимательно и избегайте стереотипов</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>В природе не существует никакого типичного невербального поведения, способного указать на обман, равно как нет и закона, по которому все лжецы говорили бы некие строго определенные вещи или избегали о них говорить. Поэтому не стоит выносить суждения об обмане исходя из стереотипных представлений (например: «лжецы отводят взгляд», «лжецы суетливы», «лжецы запинаются»). Вместо этого наблюдатели должны оценивать каждый случай индивидуально. Отсюда крайне важно внимательно наблюдать за поведением человека и тщательно выслушивать все, что он произносит. Мимолетное выражение эмоции на лице, заторможенность мелких движений, вербальные несоответствия — все эти признаки могут указывать на обман. Следовательно, распознавателям лжи приходится объяснять, почему данный индивид продемонстрировал перечисленные признаки, но помнить о том, что последние могли быть вызваны причинами, отличными от тех, по которым тот лжет.</p>
    <p>Пристальное наблюдение за чьим-либо поведением может создать проблему. В процессе изобличения лжи особенно полезно бывает следить за движением кистей, пальцев рук, голеней и стоп. Это означает, что наблюдатель должен подвергнуть потенциального лжеца тщательному осмотру в буквальном смысле с головы до ног. В ходе бесед подобное поведение весьма необычно и производит странное впечатление, ибо нам не свойственно слишком подолгу глядеть собеседнику в глаза. Однако движения глаз не в силах предоставить надежную информацию об обмане, поэтому, быть может, неплохой идеей было бы сделать так, чтобы во время полицейских допросов один или несколько сотрудников полиции находились в комнате по соседству и следили за подозреваемым по системе видеосвязи. Это позволило бы видеть подозреваемого с головы до ног, что исключено, когда эти сотрудники присутствуют в той же комнате, где ведется допрос.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Сравнивайте поведение лжеца с его обычным поведением</strong></p>
    <empty-line/>
    <p>Выявить тонкие невербальные признаки обмана нередко бывает легче, если распознающий ложь знаком с естественным поведением потенциального лжеца. В подобном случае проще нащупать (тонкие) изменения в поведении. Таким образом, определители лжи должны постараться лучше познакомиться с последним, поискать отклонения от этого «базисного поведения» и попытаться объяснить эти отклонения (они могут вызываться не теми причинами, по которым человек лжет). Однако данный «метод базисного сравнения» сработает лишь в случае, если сравнивать поведение предполагаемого обманщика с его же естественным поведением в одних и тех же условиях. Например, бесполезно сравнивать поведение подозреваемого, когда он отрицает свою причастность к преступлению, с его же поведением в процессе легкой вводной беседы ни о чем при начале допроса, так как подозреваемые (виновные и невиновные) наверняка поведут себя по-разному в ходе праздного разговора и перед лицом настоящего допроса (когда они пребывают под подозрением и ставки высоки) (Vrij, 1995). Честное сравнение состоит в сопоставлении поведения подозреваемого во время данного конкретного отрицания с его поведением по ходу другого отрицания, касающегося другого преступления (насчет которого искренность отрицания заведомо установлена).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Последнее замечание</subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В этой книге я попытался дать обзор психологических исследований и теорий, касающихся связи между обманом и невербальным поведением, содержанием речи и физиологическими реакциями, а также коснуться действий лиц, специально занимающихся раскрытием обмана. Вам остается решить, в какой мере сей труд является достойным и честным освещением перечисленного.</p>
   </section>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Чтобы обеспечить право человека на анонимность, случай намеренно описан расплывчато.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Существует очень простой способ проверки того, насколько успешны таможенные офицеры в задержании контрабандистов. Попросите их произвольно выбрать и остановить 100 человек и указать по отношению к каждому туристу, пытается ли он, по их мнению, провезти контрабанду. Затем обыщите эти 100 человек, и вы узнаете, в какой степени интуиция офицера оказалась верной.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Мы до сих пор не располагаем сведениями о том, какая часть детских свидетельских показаний о совершенном над ними сексуальном насилии не соответствует действительности. По оценкам американских исследователей, процент недостоверных свидетельств по вопросам сексуального насилия варьирует от 6 до 60 % (Craig, 1995). Известные нам примеры дачи ложных показаний о совершенном сексуальном насилии связаны с давлением со стороны взрослых и/или ровесников, побуждающих к сообщению ложных сведений, с ошибочным опознанием предполагаемого преступника и с полной фабрикацией сообщаемой информации.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Адаптирована по версии Стеллера и Кёнкена (Steller &amp; Kohnken, 1989). Общие характеристики</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Адаптировано по версии Стеллера (Steller, 1989).</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Говоря о лабораторных экспериментах, можно использовать термины «лжецы» и «говорящие правду». Но что касается полевых исследований, то в этом случае использование термина «лжец» недопустимо, так как мы не знаем наверняка, намеренно ли этот человек говорит неправду.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>В исследованиях, авторы которых отмечали в своих отчетах общий уровень согласия между экспертами, этот показатель неизменно был высок, но никогда не достигал максимального уровня (Anson, Golding &amp; Gully, 1993; Boychuk, 1986; Hofer, Akehurst &amp; Metzger, 1996; Steller, Weliershaus &amp; Wolf, 1988) (в материалах по этим исследованиям фигурируют показатели согласия между экспертами по выделенным нами критериям). Во многих исследованиях авторы вычисляли уровень согласия между экспертами по каждому выделенному критерию, который зачастую оказывался достаточно низок.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Одна из причин того, что, по сравнению со взрослыми, детям сложнее отличить реально происшедшие события от воображаемых, заключается в том, что они еще не прибегают к уловкам, которыми пользуются взрослые. Предположим, вы проводите рождественские каникулы на Средиземноморском побережье вместе со своей семьей. Вы несколько раз обсуждали с членами вашей семьи перспективу пойти купаться, но ни разу так и не решились на это, ведь на улице зима и слишком холодно, чтобы купаться в море. Пару лет спустя к вам в гости приходят друзья и расспрашивают вас, купались ли вы в море в тот раз, когда проводили рождественские каникулы на средиземноморском курорте. Взрослым будет легче ответить на этот вопрос, чем детям, потому что они отчетливо понимают, что никогда бы не решились зимой купаться в море.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Как указывал Экман (1992), эти данные выступают в поддержку той цели, которую преследуют экзаменаторы, а именно что угроза прохождения тестирования действительно вынуждает признаться виновных подозреваемых. Однако данные исследования также показывают, что отказ от прохождения теста не всегда означает виновность.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Вероятно, противодействия возможно выявить при помощи ответных противодействий. Хонтс, Раскин и Кирхер (1987) прикладывали электроды на область эпигастрия и к височной мышце и могли верно выявить 90 % испытуемых, использующих противодействия. (Lykken, 1998, p. 3).</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>При ТСВ не выделялась категория "непределенный результат"</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>При ТСВ не выделялась категория "непределенный результат"</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="_01.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_02.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_03.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_04.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_05.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_06.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_07.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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=</binary>
 <binary id="_08.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_09.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_10.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_11.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_12.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_13.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_15.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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==</binary>
 <binary id="_16.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_17.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_18.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_19.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_20.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_21.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_22.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_23.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_24.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_25.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_26.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_27.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_28.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_29.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_30.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_31.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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==</binary>
 <binary id="_32.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_33.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_34.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_35.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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==</binary>
 <binary id="_36.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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==</binary>
 <binary id="_37.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
 <binary id="_38.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
</FictionBook>
