<?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>Детекция лжи и обмана</book-title>
   <annotation>
    <p>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.</p>
    <p>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>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FB Editor v2.0, FictionBook Editor Release 2.6</program-used>
   <date value="2011-12-18">18 December 2011</date>
   <id>FD888E13-CF63-49A8-ACDE-0685D0F72889</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0 — создание fb2 из pdf — Bykaed</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <publisher>"Издательский дом Нева" "ПРАЙМ-ЕРОЗНАК" - Санкт-Петербург; "ОЛМА-ПРЕСС" - Москва</publisher>
   <year>2005</year>
   <isbn>5-93878-157-4 </isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>ФРАЙ Олдерт</p>
   <empty-line/>
   <p>"ДЕТЕКЦИЯ ЛЖИ И ОБМАНА"</p>
   <p><sub>2-международное издание</sub></p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <p><emphasis><strong>Олдерт Фрай</strong></emphasis> (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 Тонн Гейлу, профессору Гюнтеру Кёнкену, профессору Рэю Буллу и Саманте Манн за их полезные комментарии к предварительным вариантам этой книги. 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. 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. 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). 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. 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. 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 психологии лжи.</p>
   <p><emphasis>Олдерт Фрай</emphasis></p>
  </section>
  <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.</p>
   <p>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><strong>Бедные детекторы лжи</strong></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. 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<emphasis> не хотят</emphasis> 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. 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», 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 его 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. Чемберлен не обнаружил лжи Гитлера и попытался убедить чехов не проводить мобилизацию до тех пор, пока продолжаются переговоры с Гитлером.</p>
   <p>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. 1516). 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. 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 пли 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><strong>Определение обмана</strong></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<emphasis> (Ophrys speculum)</emphasis> 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. 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. 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». 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. 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><strong>Почему люди лгут?</strong></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.</p>
   <p>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. 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).</p>
   <p>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). 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; Heywood, 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. 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. 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<emphasis> самоориентированной лжи (ориентированной на себя),</emphasis> 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<emphasis> лжи, ориентированной на других.</emphasis> 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. Если спросить людей, как часто они лгут, осознают ли они тот факт, что лгут практически ежедневно? Мои собственные исследования (Vrij, 1997a, b) 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. 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><strong>Различные типы лжи</strong></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). 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 пли 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. 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.</p>
   <p>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><strong>Индивидуальные различия, связанные с ложью</strong></subtitle>
   <empty-line/>
   <p><emphasis><strong>Гендерные различия</strong></emphasis></p>
   <p>В ходе анализа дневников, проведенного Де Пауло и ее коллегами, были выявлены тендерные различия, связанные с сообщением лжи (DePaulo, Kashy,Kirkendol, Wyer &amp; Epstein, 1996). 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. Во втором исследовании, проведенном Де Пауло и Беллом (DePaulo &amp; Bell, 1996), также были выявлены гендерные различия. 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. 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 у поминал 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. Аналогично исследованию Де Паул о 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</p>
   <p>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. 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/>
   <p><strong><emphasis>Возрастные различия</emphasis></strong></p>
   <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. 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>
   <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 вepнo(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» (ГArte Delia Guer-га), 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: «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). 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><emphasis>Актеры.</emphasis></strong></p>
   <p>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. 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>
   <empty-line/>
   <p><strong><emphasis>Общительные люди.</emphasis></strong></p>
   <p>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. Адаптеры (приспособленцы). 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. 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).</p>
   <p>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>1. НЕВЕРБАЛЬНОЕ ПОВЕДЕНИЕ И ЛОЖЬ</p>
   </title>
   <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).</p>
    <p>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: «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». 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. Внимание к поведению необходимо для эффективного его контроля. Человек не может управлять своим поведением, если не знает, 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. 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?</p>
    <p>Первая проблема связана с<emphasis> объективными,</emphasis> или<emphasis> истинными,</emphasis> индикаторами лжи — с элементами невербального поведения, которые, как выяснилось, связаны с ложью. Вторая и третья проблемы имеют отношение к<emphasis> субъективным</emphasis> 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. Лжецы могут прибегать ко всем трем подходам, и последние нельзя рассматривать в отрыве друг от друга.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Эмоциональный подход</strong></subtitle>
    <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<emphasis> чувство вины</emphasis> или потому, что он взял нелегальные деньги, или потому, что он понимает — журналистам врать нехорошо. Он может также быть<emphasis> напуган,</emphasis> так как беспокоится о том, что журналисты раскроют эту ложь, что может погубить его политическую карьеру. В других случаях он может почувствовать<emphasis> эмоциональный подъем,</emphasis> 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 пли пропускает слова), тон его голоса становится выше. Чем сильнее эмоция, тем выше вероятность, что один из этих сигналов выдаст ложь.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Подход, основанный на сложности содержания</strong></subtitle>
    <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 (Goldman-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 (МсСогпаск, 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/>
    <subtitle><strong>Подход, сопровождающийся контролем над поведением</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Рассмотренные выше причины поведения лжеца очевидны. 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. 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 — ив контроле над ним. 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. 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. Старания людей произвести убедительное впечатление называются<emphasis> менеджментом впечатления.</emphasis> Типичный пример менеджмента впечатления продемонстрировал президент Клинтон, когда комиссия расспрашивала его о тайной сексуальной связи с Моникой Левински (Vrij, 1998c). 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. 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/>
    <subtitle><strong>Разные подходы, разные предпосылки</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Рассмотренные выше три подхода предопределяют различные, а иногда даже противоположные паттерны поведения во время лжи. 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. 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. 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<emphasis> могут быть</emphasis> симптомами лжи. Ни в одном из случаев нельзя утверждать, что эти признаки<emphasis> безусловно</emphasis> 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,<emphasis> даже если говорит правду,</emphasis> — 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. 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 им. Поэтому вероятно, что отчаянно избегающая взгляда таможен-ика женщина не хочет, чтобы он подошел. Это может вызвать у него одозрения, но вовсе не обязательно, что она везет контрабанду. Альернативной причиной может быть то, что она спешит и не хочет быть остановлена, поскольку в аэропорту ее ждет муж. 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,<emphasis> поведение этих людей выглядит подозрительным (и может быть индикатором лжи), но не однозначно указывает на то, что они лгут. Я</emphasis> уверен, что работники полиции недостаточно хорошо понимают это. При общении детективы из полиции часто делают утверждения, подобные этому: «Я уверен, что он врет, так как он не осмеливается смотреть мне прямо в глаза, когда мы говорим о преступлении». 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. 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/>
    <subtitle><strong>Поведение лжеца</strong></subtitle>
    <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. 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). 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>
    <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/>
    <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 (признака) во время лжи;</p>
     <p><strong>прочерк</strong> — нет взаимосвязи с ложью;</p>
     <p><strong>пустое место</strong> — исследование взаимосвязи не производилось.</p>
     <p>Воспринимаемая высота голоса. При измерении высоты голоса с помощью акустической аппаратуры не было выявлено различий в высоте голоса между лжецами и говорящими правду.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Вставка 2.1<strong> Краткий обзор и описание невербального поведения</strong></p>
     <p><strong>Вокальные характеристики</strong></p>
     <p>1. <emphasis>Запинки при разговоре:</emphasis> использование междометий «э-э», «хм» и т. п.</p>
     <p>2. <emphasis>Речевые ошибки:</emphasis> повторение слов и/пли предложений, измененные и неполные предложения, оговорки и т. д.</p>
     <p>3. <emphasis>Высота голоса:</emphasis> изменение (повышение или понижение) тона голоса.</p>
     <p>4. <emphasis>Скорость речи:</emphasis> число слов в единицу времени.</p>
     <p>5. <emphasis>Латентный период:</emphasis> продолжительность молчания между вопросом и ответом.</p>
     <p>6. <emphasis>Частота пауз:</emphasis> частота встречаемости периодов молчания в речи.</p>
     <p>7. <emphasis>Продолжительность пауз:</emphasis> длительность периодов молчания. Лицевые характеристики</p>
     <p>8. <emphasis>Взгляд:</emphasis> направленность взгляда налицо собеседника.</p>
     <p>9. <emphasis>Улыбка:</emphasis> улыбчивость и смешливость.</p>
     <p>10. <emphasis>Моргание. </emphasis>Движения</p>
     <p>11. <emphasis>Самоманипуляции:</emphasis> почесывание головы, запястий и т. д.</p>
     <p>12. <emphasis>Иллюстраторы:</emphasis> функциональные движения кистей и рук, предназначенные для изменения и/или подтверждения сказанного устно.</p>
     <p>13. <emphasis>Кисти и пальцы:</emphasis> нефункциональные движения кистей или пальцев при относительной неподвижности рук в целом.</p>
     <p>14. <emphasis>Ноги и стопы.</emphasis></p>
     <p>15. <emphasis>Голова:</emphasis> кивание и мотание головой.</p>
     <p>16. <emphasis>Туловище:</emphasis> движения туловища (как правило, сопровождающие движения головы).</p>
     <p>17. <emphasis>Смена позы:</emphasis> движения, направленные на смену положения на стуле (обычно — в сочетании с движениями туловища и ног).</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <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 количества запинок и ошибок и снижение скорости речи во время лжи, но в ряде наблюдений были выявлены противоположные паттерны: 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>
    <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. Это приводит к необычному уровню ригидности и подавленности. 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, 1996a; 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. Однако зачастую обманщики не ведут себя подобным образом. 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). 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<emphasis> частоту проявления</emphasis> паттернов поведения при лжи и при правдивых ответах, а замеряли<emphasis> продолжительность</emphasis> 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.</p>
    <p>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: <emphasis>zygomatic major</emphasis> (большая скуловая мышца), которая поднимает уголки рта к скулам, и <emphasis>orbicularis oculi</emphasis> (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. 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.</p>
    <p>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; Friesen, 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</p>
    <p>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??? секунды от момента ее начала (Ekman, 1992). 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). Факторы, влияющие на поведение лжеца.</p>
    <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 пли по движениям кистей. Кроме того, поведение варьирует в зависимости от ситуации, в которой приходится лгать. В этом разделе</p>
    <p>обсуждается влияние пяти факторов на поведение лжеца: сложность лжи, мотивация лжеца, сопутствующие лжи эмоции, подозрительность слушателя и индивидуальные особенности.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Логическая сложность лжи</subtitle>
    <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. 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 (Hcfer, Kdinken, Hanewinkel &amp; Bruhn, 1993). В проведенном ими эксперименте участники должны были пересказать только что просмотренный фильм. В случае лжи от них требовалось добавить в пересказ детали, которых не было в фильме. Но Хёфер и другие экспериментаторы<emphasis> заранее сказали,</emphasis> что нужно говорить. Было установлено, что по сравнению с правдивыми ответами лжецы допускали меньше ошибок в речи.</p>
    <p>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<emphasis> утаить кое-какую информацию,</emphasis> 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. 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/>
    <subtitle><strong>Мотивированный лжец</strong></subtitle>
    <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. 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<emphasis> вредоносный мотивационный эффект</emphasis> (DePaulo &amp;Kirkendol, 1989).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Ложь при высоких ставках</strong></subtitle>
    <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. 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<emphasis> подлежащую истину,</emphasis> то есть обрести уверенность в том, лжет человек или нет. 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. 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: «Я говорю с людьми… честный диалог с людьми, а не с мистером Бушем».</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: «Нет такой исламской страны, которая не была бы на нашей стороне». Дальше он стал пояснять, в каких случаях Ираку может понадобиться высадка в соседнем государстве. На вопрос, будут ли использоваться данные планы, он ответил: «Мы уважаем решения и законы Ирана». 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): «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» (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. 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. 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 на тот момент был рабочим низкой квалификации. 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. 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. 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.</p>
    <p>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… 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).</p>
    <p>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.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 2.2</emphasis><strong> 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>— никакой связи с ложью;</p>
     <p><strong>*</strong> — не изучалось.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>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>
    <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. 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). 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>
    <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.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 2.3 </emphasis><strong><emphasis>Истинные невербальные индикаторы лжи и поведение убийцы во время допроса в полиции</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_07.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>— никакой связи с ложью;</p>
     <p><strong>*</strong> — не изучалось.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <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/>
    <subtitle><strong>Подозрение наблюдателя</strong></subtitle>
    <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).</p>
    <p>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. 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><strong>Индивидуальные отличия</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Личностные черты</emphasis></strong></p>
    <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. 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. Люди различаются по тому, насколько они мотивированы произвести на других хорошее впечатление.</p>
    <p>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, Ake-hurst &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. Интеллект</p>
    <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><strong>Заключение</strong></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. 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. 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. 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. 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><strong>Что думают люди о поведении лжецов</strong></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<emphasis> представлений людей о поведенческих сигналах, ассоциирующихся с обманом,</emphasis> 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<emphasis> субъективно воспринимаемых поведенческих сигналах обмана</emphasis> и говорят нам о том, какие сигналы люди фактически используют, когда указывают на то, что некто лжет. 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, 1993a; 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><emphasis>Истинные невербальные признаки лжи</emphasis></strong></p>
    <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<emphasis>эвристики репрезентативности</emphasis> (Stiff, Miller, Sleight, Mon-geau, 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,<emphasis> когда лгал</emphasis> до своего признания, однако он также отводил взгляд,<emphasis> когда, признаваясь, говорил правду.</emphasis> Такая нерегулярность паттернов отведения взгляда является вполне предсказуемой, учитывая, что эта форма поведения легко поддается контролю. Бонд и его коллеги предлагают другое объяснение субъективных индикаторов обмана (Bond, Omar, Pitre, Lashley, Skaggs &amp; Kirk, 1992). 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, 19.74) 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. 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 Иошимото (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 озы (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», наблюдатели оценивали ее поведение как более правдивое в тех случаях, когда ее внешность была типичной для ситуации знакомства.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Действительно ли поведение лжецов соответствует ожиданиям наблюдателей?</strong></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). Что касается вокальных характеристик, табл. 3.2 свидетельствуют о значительном перекрывании между обеими колонками, указывают на работу мысли, тогда как на самом деле подобные формы поведения не являются характерными для лжецов.</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><sup><strong>1</strong></sup></sup> &gt; — Наблюдатели ассоциируют усиление данных сигналов с обманом.</p>
     <p>&lt; — Наблюдатели ассоциируют усиление данных сигналов с обманом.</p>
     <p>— Наблюдатели ассоциируют усиление данных сигналов 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/>
    <subtitle><strong>Почему существуют различия между объективными и субъективными индикаторами обмана</strong></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 (Kchnkenm 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. 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>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>2. 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 пли 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. 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). 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>Вставка 3.1 <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<emphasis> интеракционная синхрония.</emphasis> 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><strong>Способности людей к распознаванию лжи</strong></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. 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. 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. 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. Если точность распознавания лжи вычисляется отдельно от точности распознавания правды, результаты обычно показывают<emphasis> погрешность правдивости, truth bias</emphasis> (Kthnken, 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<emphasis> называемая эвристика доступности;</emphasis> O'Sullivan, Ekman<emphasis>&amp;</emphasis> 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.</p>
    <p>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. 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. 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/>
    <p><strong><emphasis>Акторы, оказывающие влияние на способность к распознаванию лжи</emphasis></strong></p>
    <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 зада-ей по распознаванию лжи, и в частности с возможными сложностями, которые испытывают изобличители лжи в лабораторных условиях по сравнению с ситуациями повседневной жизни. Мы нач-ем с рассмотрения первой из этих ситуаций.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Недостаточная реалистичность лабораторных условий</strong></subtitle>
    <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 являются 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. 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. 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. 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). 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.</p>
    <p>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 пли 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><emphasis>Профессиональные изобличители лжи</emphasis></strong></p>
    <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>
    <p>Де Пауло и Пфейфер (DePaulo &amp; Pfeifer, 1986) просили участников своих исследований — 258 федеральных офицеров правоохранительных органов, — как опытных<emphasis> (п = </emphasis>114), так и молодых<emphasis> (п =</emphasis> 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 (Kchnken, 1987) показывал 80 офицерам полиции видеозаписи людей, которые вспоминали показанный им фильм (об ограблении и драке). Фрай (Vrij, 1993a) 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 Мани (Vrij &amp; Mann, в печати) показывали 65 офицерам полиции фрагменты видеозаписей полицейских допросов лица, осужденного за убийство (этот случай был описан в главе 2).</p>
    <p>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>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.3</emphasis> <strong><emphasis>Оценки точности профессиональных изобличителей лжи</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_12.jpg"/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></sup> Оценки точности для опытных и молодых специалистов в совокупности</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <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. 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 Пфей-фер (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. 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 %). Интересным результатом, полученным в исследованиях Де Пауло и Пфеифера, 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>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Уверенность в себе</emphasis></strong></p>
    <p>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. 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» пли «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>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Отсутствие обратной связи.</emphasis></strong></p>
    <p>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.</p>
    <p>Исследование, проведенное Фраем и Семином (Vrij &amp; Semin, 1996), подтверждает аргумент относительно роли обратной связи. 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>
    <p><sub>???</sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 3.1.</strong> <emphasis>Отведение взгляда</emphasis></sub></p>
    <p><sub>???</sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 3.2.</strong> <emphasis>Движения кистей и пальцев</emphasis></sub></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.</p>
    <p>— 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, 1993a). 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. 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>
    <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. 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<emphasis> больше</emphasis> 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. 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><emphasis>Пол наблюдателя</emphasis></strong></p>
    <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). 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<emphasis> скрыть</emphasis> свои истинные мысли и чувства. При распознавании лжи наблюдатели должны обращать внимание не на то, что люди<emphasis> хотят сообщить,</emphasis> а на то, что они<emphasis> пытаются скрыть.</emphasis> 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><emphasis>Степень знакомства с лжецом</emphasis></strong></p>
    <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.</p>
    <p>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, 1980a, Ь, 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<strong> Оценки точности непрофессиональных наблюдателей при оценке друзей и интимных партнеров</strong></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_13.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong><sup>1</sup> </strong>Все исследуемые группы в совокупности</p>
     <p><sup><strong>2</strong></sup> Группы с условием предъявления голосовой и видеоинформации</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Буллер и его коллеги (Duller, Sirzyzewski &amp; Comsiock, 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). 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 и 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») (SlilY, 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 I) 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 Лнвайна 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><emphasis>Знакомство с темой</emphasis></strong></p>
    <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). 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. Лжец всегда может сказать, что он просто забыл сказать об этом другому человеку, пли 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><emphasis>Знакомство со стилем коммуникации</emphasis></strong></p>
    <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, Танги 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. 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 пли ложь, которая сообщалась привлекательным людям, тогда как непривлекательным наблюдателям лучше удавалось распознавать правду пли 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.</p>
    <p>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><emphasis>Возраст лжеца</emphasis></strong></p>
    <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. 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. Произвольная выборка видеозаписей детей, которые лгали в одном интервью и говорили правду в другом, была показана взрослым. 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. Исследование, проведенное Джексоном (Jackson, 1996), красноречиво свидетельствует о том, насколько искусно дети могут лгать. 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><emphasis>Личность лжеца</emphasis></strong></p>
    <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 ^Rosenthal, 1979). Это явление связано с чертами личности.</p>
    <p>К примеру,<emphasis> экспрессивные</emphasis> 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). Индивиды, испытывающие сильное чувство<emphasis> застенчивости,</emphasis> 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,<emphasis> интроверты</emphasis> и<emphasis> социально тревожные</emphasis> индиви-ы производят на окружающих более подозрительное впечатление, "оциальная неловкость интровертов и впечатление напряженности, ервозности или страха, свойственных социально тревожным индивидам, интерпретируются наблюдателями как индикаторы обмана. 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>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Вставка 3.2 <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>
     <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>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Этническое происхождение лжеца</emphasis></strong></p>
    <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 пли нет. Это объясняется тем фактом, что поведение, демонстрируемое чернокожими подозреваемыми, отличается от поведения, демонстрируемого белыми подозреваемыми (Vrij, 1991; Vrij&amp;Winkel, 1990,1991). 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).</p>
    <p>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).</p>
    <p>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. 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). Результаты свидетельствуют о многочисленных различиях в поведении голландских и суринамских «подозреваемых». Эти различия схематически представлены в третьей колонке табл. 3.5.</p>
    <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. 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. Это приводит к возникновению<emphasis> кросс-культурных невербальных коммуникативных ошибок</emphasis> 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, 1992a, 1994; Vrij, Winkel &amp; Koppelaar, 1991).</p>
    <p><sub>??? </sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 3.4.</strong> <emphasis>Кросс-культурная невербальная коммуникативная ошибка</emphasis></sub></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 3.5 <strong>Объективные и субъективные невербальные индикаторы обмана, а также различия в невербальном поведении белых и чернокожих индивидов</strong></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_14.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong> </sup><strong>&gt;</strong> — Наблюдатели ассоциируют усиление данных сигналов с обманом.</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Наблюдатели ассоциируют ослабление данных сигналов с обманом.</p>
     <p>— Наблюдатели не ассоциируют данную форму поведения с обманом.</p>
     <p><strong><sup>2 </sup>&gt;</strong> — Сигналы усиливаются при обмане.</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Сигналы ослабляются при обмане.</p>
     <p>— Взаимосвязи с обманом отсутствуют.</p>
     <p><strong><sup>3 </sup>&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>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. 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><strong>Почему люди столь неумело распознают ложь</strong></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 искрение. 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. 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.</p>
    <p>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. 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><strong>Обучение распознаванию лжи</strong></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). Оспаривая вывод Булла, я могу указать на, что мне известно 1 исследований, опубликованных в научных журналах, в которых нализируется влияние тренинга на распознавание лжи. Большинство из них рассматривается в Приложении 3.2.</p>
    <p>Во всех этих исследованиях наблюдателям предъявлялись видео-ли аудиозаписи коротких интервью с рядом лиц, говорящих либо равду, 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). 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.</p>
    <p>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). 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. 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.</p>
    <p>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. Как можно видеть из приложения 3.2, результаты большинства исследований свидетельствуют о совершенствовании навыков распознавания лжи, независимо от использованного метода тренинга. Таким образом, можно развивать навыки людей по распознаванию лжи. В трех исследованиях (Kmnken, 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. 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). 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. Исследования показывают, что такие программы существуют. 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. 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). Рекомендации</p>
    <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>Вставка 3.3<strong> Рекомендации по распознаванию лжи на основании поведенческих сигналов</strong></p>
     <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/пли 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<emphasis> может</emphasis> указывать на обман, но не обязательно указывает на него во всех случаях.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Приложение 3.1</p>
    <p><strong><emphasis>Уровни точности непрофессиональных наблюдателей, оценивающих незнакомых людей<sup>1</sup></emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_15.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_16.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_17.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></sup> Использовались только контрольные группы. Иорданские и американские наблюдатели в совокупности. Оценки видеозаписей преступлений и видеозаписей мнений в совокупности. Спонтанные и запланированные беседы в совокупности. Группы с условиями тона голоса и видеоинформации. Группы аудио- и видеоинформации, фактические и эмоциональные высказывания в совокупности.</p>
     <p><sup><strong>2</strong></sup> Группа с условием непосредственного наблюдения. Все группы в совокупности.</p>
     <p><sup><strong>3</strong></sup> Группы с условиями наблюдения только за лицом, только за речью и за лицом и речью в совокупности.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Приложение 3.2 <strong>Эффект тренировки наблюдателей, оказываемый на уровни точности распознавания лжи</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_18.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></sup> Наблюдателей просили уделять внимание длительности сообщений, латентному периоду реакции, паузам, небеглости речи, самоманипуляциям и жестикуляции кистями.</p>
     <p><sup><strong>2</strong></sup> Наблюдателей просили уделять внимание ошибкам речи, паузам, латентному периоду реакции и длительности сообщений.</p>
     <p><sup><strong>3</strong> </sup>Наблюдателей просили уделять внимание самоманипуляциям, жестикуляции кистями, движениям головы и подергиванию кистей.</p>
     <p><sup><strong>4</strong> </sup>Наблюдателей просили уделять внимание ошибкам речи, паузам, самоманипуляциям и жестикуляцией кистями.</p>
     <p><sup><strong>5</strong> </sup>Информация, касающаяся взаимосвязи между обманом и улыбками, движениями головы, самоманипуляциями, жестикуляции кистями.</p>
     <p><sup><strong>6</strong> </sup>Информация, описанная в сноске (5), плюс обратная связь о результатах.</p>
     <p><sup><strong>7</strong> </sup>Наблюдателей просили уделять внимание изменениям, связанным с движениями головы, морганием, взглядом, иллюстраторами, самоманипуляциями, движениями корпуса и ног.</p>
     <p><sup><strong>8</strong> </sup>Наблюдателей просили уделять внимание изменениям, связанным с темпом речи, паузами, ошибками речи и запинками.</p>
     <p><sup><strong>9</strong> </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><strong>10</strong> </sup>Была предоставлена информация, касающаяся взаимосвязи между обманом и движениями кистей и пальцев.</p>
     <p><sup><strong>11</strong></sup> Информация, описанная в сноске (10), плюс обратная связь о результатах.</p>
     <p><sup><strong>12</strong> </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><strong>13</strong> </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><strong>14</strong> </sup>Была предоставлена обратная связь о результатах. Указаны оценки только для группы «обратная связь после восьми отправителей информации».</p>
     <p><sup><strong>15</strong> </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><strong>16</strong> </sup>Была предоставлена обратная связь о результатах.</p>
    </cite>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>2. 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. 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,</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Вставка 4.1 <strong>Общий обзор и описания семи вербальных характеристик</strong></p>
     <p><emphasis><strong>Вербальная характеристика</strong> Описание</emphasis></p>
     <p>1. <strong><emphasis>Негативные высказывания</emphasis></strong> <emphasis>Высказывания, указывающие на нерасположенность к объекту, индивиду или мнению, такие как отрицания, уничижительные высказывания, а также высказывания, свидетельствующие о негативном настроении</emphasis></p>
     <p>2.<strong><emphasis> Правдоподобные ответы</emphasis></strong> <emphasis>Высказывания, имеющие смысл и звучащие вероятно и разумно</emphasis></p>
     <p>3. <strong><emphasis>Нерелевантная информация</emphasis></strong> <emphasis>Информация, не имеющая отношения к контексту и не запрашиваемая</emphasis></p>
     <p>4. <strong><emphasis>Чрезмерно обобщенные</emphasis></strong> Использование таких слов, как высказывания «всегда», «никогда», «никто», «все» и т. д.</p>
     <p>5. <strong><emphasis>Самореференции</emphasis></strong> <emphasis>Использование слов, относящихся к самому говорящему, таких как «я», «меня» или «мое»</emphasis></p>
     <p>6. <strong><emphasis>Прямые ответы</emphasis></strong> <emphasis>Описывающие суть дела и откровенные высказывания (например, «Мне нравится Джон» является более прямым высказыванием, чем «Мне нравится находиться в обществе Джона»)</emphasis></p>
     <p>7. <strong><emphasis>Длительность реакции</emphasis></strong> <emphasis>Продолжительность ответа или количество произнесенных слов не существует типичного лживого вербального поведения.</emphasis></p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>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>
    <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.</p>
    <p>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 О В У. 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 на 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» (Thelndependent, 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/>
    <subtitle><strong>Попытки контроля</strong></subtitle>
    <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<emphasis> нерелевантной информации</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Обзор объективных и субъективных вербальных критериев обмана</strong></subtitle>
    <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<emphasis> первым</emphasis> 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>
    <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>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 4.1<strong> Объективные вербальные индикаторы обмана</strong></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_19.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_20.jpg"/>
    <empty-line/>
    <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.</p>
    <p>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<emphasis> переоценивать</emphasis> свою способность распознавать обман, обращая внимание на поведение индивида и <emphasis>недооценивать</emphasis> 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<emphasis> IQ</emphasis> (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><emphasis>Оценка валидности утверждений</emphasis> (иногда обозначаемая аббревиатурой ОВУ) на сегодняшний день является наиболее популярной методикой для оценки правдоподобности утверждений, представ-, ленных в устной форме. Эта методика была разработана в Германии для определения достоверности<emphasis> детских</emphasis> свидетельских показаний, полученных в ходе судебных разбирательств по вопросам<emphasis> сексуального насилия.</emphasis> 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. Отсюда</p>
    <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>
    <p>Из этого 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; Bruck, 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). 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 40 000 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; Kdmeken, 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 (Kdmeken, 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 пли приглашать другого эксперта, который мог бы дать консультацию по поводу корректности проведенной экспертизы (Kdmeken, 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» (Kdmeken, 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 (Kdmeken, 1997, личное общение).</p>
    <p>Сегодня данные ОВУ принимаются в качестве доказательств в судах и других стран Европы, скажем, в Нидерландах (Vrij &amp; Ake-hurst, 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 (Boychuk, 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, 1991). 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/>
    <subtitle>Структурированное интервью</subtitle>
    <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 Аа 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/>
    <subtitle><strong>Контент-анализ</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Вторая фаза ОВУ представляет собой системную оценку достоверности утверждений, сделанных в ходе интервью, так называемый<emphasis> критериальный контент-анализ</emphasis> (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<emphasis> гипотеза Ундойча</emphasis> (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.</p>
    <p>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 <strong>Содержательные критерии, используемые для анализа утверждений</strong></emphasis><a l:href="#n_3" type="note">[3]</a></p>
    <cite>
     <p><emphasis>Общие характеристики</emphasis></p>
     <p>1. Логическая структура</p>
     <p>2. Неструктурированное изложение информации</p>
     <p>3. Количество подробностей Особые содержательные элементы</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 Содержательные элементы, отражающие особенности мотивации</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>
     <p>Элементы, характеризующие совершенное преступление</p>
     <p>19. Подробности, характеризующие совершенное преступление</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Общие характеристики</emphasis></strong></p>
    <p>Общие характеристики включают в себя критерии, касающиеся утверждения в целом.</p>
    <p>1. <emphasis>Логическая структура.</emphasis> О наличии логической структуры свидетельствует тот факт, что утверждение является смыслосодержащим, — иными словами, если утверждение отличается связностью и логичностью, а различные его сегменты не противоречат одно другому и не расходятся между собой.</p>
    <p>2. <emphasis>Неструктурированное изложение информации.</emphasis> 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. <emphasis>Количество подробностей.</emphasis> 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, Соnn 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><emphasis>Особые содержательные элементы</emphasis></strong></p>
    <p>Под особыми содержательными элементами утверждения мы подразумеваем определенные эпизоды, по которым судят о конкретности и яркости этого утверждения.</p>
    <p>4. <emphasis>Контекстуальные вставки.</emphasis> 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. <emphasis>Описание взаимодействия.</emphasis> 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. <emphasis>Воспроизведение разговоров.</emphasis> 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. <emphasis>Неожиданные затруднения во время происшествия.</emphasis> 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. <emphasis>Необычные подробности.</emphasis> 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. <emphasis>Избыточные подробности.</emphasis> 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><emphasis>10. Точно воспроизведенные, но неверно истолкованные подробности.</emphasis> Утверждение удовлетворяет этому критерию, если свидетель сообщает 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. <emphasis>Внешние обстоятельства, имеющие отношение к делу.</emphasis> 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. <emphasis>Сообщения о психическом состоянии свидетеля.</emphasis> 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. <emphasis>Объяснение психического состояния нападавшего.</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Содержательные элементы, отражающие особенности мотивации</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Содержательные элементы, отражающие особенности мотивации, характеризуют манеру изложения свидетелями своих показаний. Как и «особые содержательные элементы», они касаются отдельных фрагментов утверждений.</p>
    <p>14. <emphasis>Внесение коррективов по собственной инициативе.</emphasis> 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. <emphasis>Признание обрывочности собственных воспоминаний.</emphasis> 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» пли «Я не помню», то мы не можем говорить о том, что его показания отвечают данному критерию.</p>
    <p>16. <emphasis>Выражение сомнений в собственных показаниях.</emphasis> 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. <emphasis>Самоосуждение.</emphasis> 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. <emphasis>Извинение преступника.</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Элементы, характеризующие совершенное преступление</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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<emphasis> по сути,</emphasis> а приобретают смысл лишь в контексте совершенного преступления.</p>
    <p>19. <emphasis>Подробности, характеризующие совершенное преступление. О</emphasis> 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 применяетласилия, 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 надежности (разговор о котором еще впереди), аргументируя это тем, что данный критерий не связан с общей яркостью утверждения<emphasis> по сути,</emphasis> 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.</p>
    <p>• 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.</p>
    <p>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>
    <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. 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. 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).</p>
    <p>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><emphasis>Проверочный лист для оценки валидности</emphasis></strong><a l:href="#n_4" type="note">[4]</a></p>
    <cite>
     <p><emphasis>Психологические характеристики</emphasis></p>
     <p>1. Неадекватность языка и знаний</p>
     <p>2. Неадекватность аффекта</p>
     <p>3. Внушаемость</p>
     <p><emphasis>Особенности процесса интервьюирования</emphasis></p>
     <p>4. Убеждающая, наводящая или принуждающая манера задавать вопросы</p>
     <p>5. Несоответствие интервью общим установленным требованиям</p>
     <p><emphasis>Мотивация</emphasis></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 <emphasis>Исследовательские вопросы</emphasis></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/>
    <subtitle><strong>Психологические характеристики</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Первая категория вопросов касается личностных характеристик интервьюируемого:</p>
    <p>1. <emphasis>Неадекватность языка и знаний.</emphasis> 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. <emphasis>Неадекватность аффекта.</emphasis> 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. <emphasis>Внушаемость.</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Особенности процесса интервьюирования</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Особенности процесса интервьюирования (пункты 4 и 5) касаются стиля или манеры, в которой интервьюер проводит интервью.</p>
    <p>4. <emphasis>Убеждающая, наводящая или принуждающая манера задавать вопросы.</emphasis> 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 пли интервьюер создал вокруг происходящего гнетущую атмосферу, то в этом случае утверждение не следует анализировать с помощью ОВУ.</p>
    <p>5. <emphasis>Несоответствие интервью общим установленным требованиям.</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Мотивация</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Эта часть посвящена выявлению мотивов, которыми руководствуются свидетели, рассказывая о происшествии.</p>
    <p>6. <emphasis>Ненадежная мотивация к предоставлению информации.</emphasis> 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 причастен к происшедшему. В связи с этим уместно упомянуть о ситуациях, когда родители оспаривают друг у друга право на опеку над ребенком, пли 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. <emphasis>Ненадежный контекст первоначального признания или рассказа.</emphasis> 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 ит. д.).</p>
    <p>8. <emphasis>Давление, побуждающее к даче ложных показаний.</emphasis> 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 пли принуждал к даче ложных показаний или некоторому преувеличению отдельных элементов в остальном правдивого рассказа.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Исследовательские вопросы</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Вопросы, составляющие четвертую категорию, призваны соотнести утверждение свидетеля с типом совершенного преступления и предшествующими утверждениями.</p>
    <p>9. <emphasis>Несопоставимость с законами природы.</emphasis> 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. <emphasis>Несовместимость с другими утверждениями.</emphasis> 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>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Оценка валидности утверждений</strong></emphasis></p>
    <p>11. <emphasis>Несовместимость с другими доказательствами.</emphasis> 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>
    <subtitle><strong>Литературный обзор результатов исследований, посвященных КАУК</strong></subtitle>
    <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 пли неправду (например, о фильме, который они только что посмотрели), а после этого их утверждения оцениваются экспертами, которые применяют процедуру КАУК.</p>
    <p>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 совсем 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<emphasis> основополагающую истину</emphasis> (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; Kchnken, 1989) доказали, что использование признаний в качестве критерия основополагающей истины сопряжено с определенными проблемами. Стеллер и Кёнкен писали: (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), Кассин (Kassin, 1997) и Фрай (Vrij, 1998a).</p>
    <p>Насколько мне известно, на сегодняшний день мы располагаем данными, полученными в ходе 15 исследовательских работ (трех полевых 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/>
    <subtitle><strong>Полевые исследования</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>По мнению Ликкена (Likken, 1988), достоверное в научном понимании этого слова полевое исследование должно удовлетворять следующим четырем критериям:</p>
    <p>1) случаи, отобранные для проведения исследования, должны служить репрезентативным отражением выборки в целом;</p>
    <p>2) для рассмотрения необходимо брать только те утверждения, которые были сделаны в ходе интервью, проходившего в реальных жизненных условиях;</p>
    <p>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</p>
    <p>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 nKrispin, 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). 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 КАУ К 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. 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).</p>
    <p>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. 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<emphasis> гипотезу Ундойча</emphasis> (см. табл. 5.3).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица</emphasis> 5.3 <strong><emphasis>Объективные вербальные характеристики правдивых утверждений</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_21.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 ложностью/правдивостью утверждений взаимосвязи выявлено не было.</p>
     <p><sup><strong>1</strong> </sup>Использованы утверждения взрослых людей.</p>
     <p><sup><strong>2</strong> </sup>Произведено сопоставление утверждений взрослых и детей, в результате которого между возрастными группами не было выявлено значимых различий.</p>
     <p><sup><strong>3</strong> </sup>В исследовании участвовали белые и чернокожие взрослые испытуемые.</p>
    </cite>
    <p><sub>Портер и Юилл (Porter &amp; Yuille, 1996) использовали в своем исследовании утверждения подозреваемых.</sub></p>
    <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-Уинкелман (Lamers-Winkelman, 1995) считает, что эти данные «слишком хороши, чтобы быть правдой». Со своей стороны Уэллс и Лофтус предлагают альтернативное объяснение полученным результатам.</p>
    <p>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). 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>
    <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 подзащитным признавать справедливость выдвинутых против них обвинений (отсутствие признаний и полное отрицание всего подсудимым) (Wells &amp; Loftus, 1991, p. 169). 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 оцейку по процедуре КАУК, на мысль о сфабрикованности 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). Тем не менее направление всех выявленных различий полностью соответствовало предполагаемому, иными словами, наличие критерия чаще отмечалось в достоверных, нежели в недостоверных, утверждениях.</p>
    <p>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. 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/>
    <subtitle><strong>Экспериментальные исследования</strong></subtitle>
    <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 КАУ К к утверждениям взрослых. Некоторые авторы рассматривают КАУК как методику, предназначенную исключительно для оценки утверждений<emphasis> детей, предположительно переживших сексуальное насилие</emphasis> (Honts, 1994; Raskin &amp; Esplin, 1991b). 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 (Kthnken, Schimossek, Aschermann &amp;Hofer, 1995; Ruby &amp; Brig-ham, 1997; Steller &amp; Kthnken, 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». 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_5" type="note">[5]</a> 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 Бри-гема (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».</p>
    <p>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. 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).</p>
    <p>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><strong>Как обнаружить правду с помощью процедуры КАУК</strong></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, хорошо знакомые с 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.</p>
    <p>К рассмотрению этого вопроса я еще вернусь на страницах этой книги, табл. 5.4 представлены коэффициенты точности, полученные во сех 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. Результаты оказались несколько разнородными. В полевом исследовании Эсплина и его коллег (Esplin<emphasis> et ah,</emphasis> 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, 1991) до 90 % (Akehurst et al, 1995).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.4 <strong>Показатели точности выявления правдивых и лживых утверждений при условии применения методики КАУК</strong></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_22.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><sup><strong>1</strong></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><strong>2 </strong></sup>Коэффициент попадания вычисляли эксперты по КАУК.</p>
     <p><sup><strong>3</strong> </sup>Коэффициент попадания вычислялся с помощью дискриминантного анализа.</p>
     <p><sup><strong>4</strong></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<emphasis> смещения в сторону правды,</emphasis> 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 ме-тодике 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/>
    <subtitle><strong>Факторы, влияющие на присутствие вутверждениях критериев КАУК</strong></subtitle>
    <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><emphasis>Возраст ребенка</emphasis></strong></p>
    <p>Утверждения, сделанные детьми в возрасте до 8 лет, содержат меньше критериев, чем сообщения детей старшего возраста (Boychuk, 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 1 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 11).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Стиль интервьюирования</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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, 1991; 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/>
    <subtitle><strong>Количество интервью</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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. 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.</p>
    <p>Вместе с тем результаты полевого исследования, проведенного под руководством Бойчук, свидетельствуют о том, что избыточное количество интервью может негативно отразиться на информации, предоставляемой интервьюируемым. 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 пли 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/>
    <subtitle><strong>Когнитивное интервью</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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<emphasis> когнитивное интервью,</emphasis> были двое американских психологов — Рои Фишер и Эд Гейселман (RonFisher &amp;EdGeiselman, 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 (Kdmken, 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 (Kdmken, Schimossek, Aschermann &amp; Htfer, 1995; Steller &amp;Wellershaus, 1996) (более подробную информацию о технике когнитивного интервью см. в Метоп, 1998).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Стрессогенные события</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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.</p>
    <p>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. 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.</p>
    <p>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).</p>
    <p>В рамках данного исследования узники концентрационных лагерей дважды участвовали в интервью, во время которых их расспрашивали о пребывании в лагере, первый раз в период 1943-1941-х годов, а второй раз — в 1984-1981-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, 1988a), а также Лондри 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?»).</p>
    <p>Очевидно, что расспрашивать о ключевых фактах было бы совершенно неуместно, поскольку это может привести к искажению воспоминаний, сохранившихся у интервьюируемого. 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, 1914). Участники этого исследования сначала смотрели фильм о дорожном происшествии, а затем отвечали на вопросы, в том числе: «С какой примерно скоростью двигались машины, когда<emphasis> соприкоснулись</emphasis> друг с другом?» Другие участники получили аналогичную информацию, за исключением того, что вместо глагола «соприкоснулись» в вопросах фигурировали глаголы<emphasis> столкнулись, разбились</emphasis> или<emphasis> налетели друг на друга.</emphasis></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. 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, 1981; Poole &amp; White, 1991).</p>
    <p>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/>
    <subtitle><strong>Количество критериев</strong></subtitle>
    <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/>
    <subtitle><strong>Вес критериев</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Стеллер и Кёнкен (Steller &amp; Kchnken, 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). Кёнкен (Kthnken, 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. 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.</p>
    <p>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. 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/>
    <subtitle><strong>Влияние внешних факторов</strong></subtitle>
    <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<emphasis> оценить.</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Оценки, полученные с помощью ОВУ, носят субъективный характер</strong></subtitle>
    <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.</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 (Htfer &amp; KAmken, 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. Кёнкен (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 (Kchnken, 1991, личное общение).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Непонятно, в каких случаях можно использовать этот метод</strong></subtitle>
    <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, 1991). 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. Что, по мнению окружающих, говорят правдивые свидетели.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Критерии КАУК</strong></subtitle>
    <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 пли 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 чаще присутствуют в правдивых утверждениях) фигурировали всего несколько раз, а именно трижды в исследовании Эйкхерста 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 11).</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 5.5</emphasis> <strong><emphasis>Субъективные взаимосвязи между вербальными характеристиками и правдивостью показаний (контент-анализ на основании установленных критериев)</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_23.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <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 1), 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 довернем к свидетелю, который припоминает больше незначительных подробностей, не имеющих прямого отношения к совершенному преступлению, чем к человеку, который ограничивается изложением наиболее значимых фактов. Тем не менее Фридман, Адам, Дэви и Коегл (Freedman, Adam, Davey &amp; Koegl, 1996) выяснили, что эта взаимосвязь во многом определяется контекстом. 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 токазаться 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>
    <p>Проводя свое исследование, Кулбер (Coolbear, 1992) поставила геред собой цель выяснить, насколько широко специалисты (не знакомые с методикой ОВУ) используют критерии, аналогичные гем, 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/>
    <subtitle><strong>Проблемы безошибочного узнавания сфабрикованных историй</strong></subtitle>
    <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 Эсплина 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.</p>
    <p>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 15 % (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. Нам неизвестно, отражают ли данные лабораторных экспериментов истинное положение вещей, и мы не можем судить о том, свойственна ли экспертам, проводящим ОВУ в реальной жизни, аналогичная тенденция принимать сфабрикованные истории за подлинные.</p>
    <p>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/>
    <subtitle><strong>Что такое «правда»?</strong></subtitle>
    <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-141» 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<sup>1</sup>. По сравнению со взрослыми дети чаще испытывают затруднения, связанные с<emphasis> контролем над реальностью,</emphasis> — то есть иногда они путают<emphasis> события, происшедшие на самом деле,</emphasis> и ситуации и сцены, разворачивавшиеся только<emphasis> в их воображении</emphasis> (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, дастся 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; Bruck, 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>
    <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>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Субъективные оценки</strong></subtitle>
    <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 (Kdmken, 1991, личное общение).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Единственная улика</strong></subtitle>
    <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,<emphasis> что</emphasis> 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. 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.</p>
    <p>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/>
    <subtitle><strong>Что нам известно об эффективности применения ОВУ?</strong></subtitle>
    <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>
    <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, 1991, p. 262) (см. также: Lamb, Sternberg, Esplin, Hershkowits, Orbach &amp; Hovav, 1991).</p>
    <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/>
    <subtitle><strong>Направления дальнейшего изучения ОВУ</strong></subtitle>
    <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.</p>
    <p>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). 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 (Kmnken, 1981) 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-131» 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.</p>
    <p>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 Запарнюк и его коллег показали, что на основании этого критерия можно классифицировать 90 % правдивых сообщений и 10 % 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 1911 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» <emphasis>(The Independant,</emphasis> 11 ноября 1998 года, с. 18). Мне представляется, что оценивать достоверность показаний свидетеля, ориентируясь только на количество подробностей, было бы, по крайней мере, несколько рискованно.</p>
    <p>• Вопрос о том, насколько человек способен ввести в заблуждение экспертов, крайне незначительно освещен в литературе по проблемам процедуры КАУ К. 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.</p>
    <p>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 (VrijKneller &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). 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.</p>
    <p>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. 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. С задачей распознать ложь в рассказах информированных лгунов эксперты практически не справились и «попали в точку» всего лишь в 21 % случаев.</p>
    <p>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, 1991, 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><strong>Освещение людских воспоминаний</strong></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. 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.</p>
    <p>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<emphasis> воспоминание</emphasis> (пережитое событие) будет качественно отличаться от воспоминания о вымышленном событии. Отсюда вопрос: отличается<emphasis> ли речь</emphasis> 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<emphasis> перцептивную информацию</emphasis> (визуальные подробности, звуки, запахи, вкус и осязательные ощущения),<emphasis> контекстуальную информацию</emphasis> (детали о месте и времени события) и<emphasis> аффективную информацию</emphasis> (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<emphasis> когнитивные операции</emphasis> — мысли и рассуждения: «Я помню лишь, как размышлял о том, что мой друг хотел бы получить в подарок». 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. 314).</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/>
    <subtitle><strong>Мониторинг реальности и обман</strong></subtitle>
    <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. 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. Во-вторых, в своей работе Джонсон прежде всего попыталась установить, как люди<emphasis> вспоминают</emphasis> события, а не как они их<emphasis> описывают.</emphasis> По ее мнению, то, как люди описывают свои воспоминания о событиях, отличается от того, как они помнят эти события в действительности. 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 своп 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, 1991, табл. 6.1), поскольку это единственный набор критериев, опубликованный на английском языке.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 6.1 <strong>Критерии мониторинга реальности</strong></emphasis></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 1 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. <emphasis>Ясность.</emphasis> Подразумевается ясность и яркость утверждения. Критерий присутствует, если сообщение преподносится ясно, четко и наглядно (а не смутно и расплывчато).</p>
    <p>2. <emphasis>Перцептивная информация.</emphasis> 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. <emphasis>Пространственная информация.</emphasis> 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»). Этот критерий перекликается с «контекстуальными вставками» (критерий 4 КАУК).</p>
    <p>4. <emphasis>Временная информация.</emphasis> 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. <emphasis>Аффект.</emphasis> 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. <emphasis>Возможность реконструкции события на основании рассказа.</emphasis> 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.<emphasis> Реализм.</emphasis> Этот критерий присутствует, если рассказ правдоподобен, реалистичен и осмыслен. Данный критерий соответствует «логической структуре» (критерий 1 КАУК).</p>
    <p>8.<emphasis> Когнитивные операции.</emphasis> Этот критерий присутствует, если в рассказе участника описываются выводы, сделанные им по ходу события (например: «Мне показалось, что она не знакома с планировкой здания», «Из-за ее реакций у меня создалось впечатление, что она расстроена»).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Мониторинг реальности как инструмент для детекции</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В табл. 6.2 представлен обзор существующих на сегодняшний день научных трудов, посвященных мониторингу реальности в контексте неправды.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 6.2</emphasis><strong> <emphasis>Объективные показатели правдивости (мониторинг реальности)</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_24.jpg"/>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p><strong>&gt;</strong> — Вербальная характеристика чаще дается в правдивых утверждениях, нежели в обманных.</p>
     <p><strong>&lt;</strong> — Вербальная характеристика чаще дается в обманных утверждениях, нежели в 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>Осуществляется аудиозапись события.</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p>Почти все исследования имели экспериментальный характер; участников (в основном, взрослых) просили описать какое-нибудь событие, в действительности с ними не происходившее. Например, индивиды, которые в ходе исследования Хёфера, Эйкхерста и Мет-цгера (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<emphasis> (п =</emphasis> 10), либо нет<emphasis> (п =</emphasis> 16). 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. 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). 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). 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 11 % для определения правды и 14 % для определения лжи. Исследование Хёфера и коллег продемонстрировало 61 %-ный коэффициент попадания при определении правды и 10 %-ный — при определении лжи. В исследовании Спорера коэффициенты попадания были 15 и 68 % соответственно. Во всех трех исследованиях уровни точности превышали те, которых можно было бы ожидать при случайном стечении обстоятельств (то есть 50 %).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Ограничения при ведении мониторинга реальности</strong></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. 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^ Diges, 1996). Однако Спорер (Sporer, 1991) 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, 1981). 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 КАУ К (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 (Hrfer, Akehurst &amp; Metzger, 1996) получили чуть больший коэффициент попаданий при работе с КАУК (распознано 10 % правдивых высказываний, 13 % ложных и 11 % в целом), чем в ходе мониторинга реальности (61 % правдивых утверждений, 10 % ложных и 65 % в целом), тогда как Спорер, применяя мониторинг реальности, добился чуть большего успеха распознавания правды и лжи (15 % правдивых утверждений, 68 % ложных и 11 % в целом), чем при работе с КАУК (10 % правдивых утверждений, 60 % ложных и 65 % в целом). Фрай, Эдвард, Роберте и Булл (Vrij, Edward, Roberts &amp; Bull, 1999) получили коэффициенты попаданий, мало чем отличавшиеся при работе с КАУК (11 % правдивых утверждений, 14 % ложных, 15 % в целом) от тех, что были получены в ходе мониторинга реальности (11 % правдивых утверждений, 14 % ложных и 12 % в целом).</p>
    <p>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, 1991;Vrij, Edward, Roberts &amp; Bull, 1999).</p>
    <p>В-третьих — и это, быть может, самое главное, — мониторинг реальности прочнее опирается на теорию, чем КАУК. 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 — 11 %; комбинация методов в целом — 19 %; Фрай и коллеги: КАУК в целом — 65 %; мониторинг реальности в целом — 12 %; комбинация методов в целом — 18 %), 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. 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 обонятельных 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). Кроме того, в список КАУК можно добавить и критерий когнитивных операций (критерий 8).</p>
    <p>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>3. ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБМАНА</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 7. Полиграф</p>
    </title>
    <p><emphasis>Пример 1.</emphasis> 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. 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><emphasis>Пример 2.</emphasis> В 1996 году во время проведения Олимпийских игр в Атланте в Центеннпал-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. 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><strong>Что такое полиграф?</strong></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 электрическая активность головного мозга (вызванные потенциалы) (Allen &amp; Iacono, 1991;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. 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. 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 расследования 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; lacono, 1991) (см. Cohen, 1991, and Faigman, Kaye, Saks and Sanders, 1991, 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 впечатляться научным характером доказательств (Honts, 1994). Однако недавнее экспериментальное исследование, проведенное Майерсом и Арбутнотом (1991), 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. 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. 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 Лик-кен, 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. Совсем недавно к полемике Ликкен-Ликкена) и Хонтс (сторонник Раскина) (Furedy, 1993, 1996а, b; Honts, 8 Kircher &amp; Raskin, 1996; Iacono &amp; Lykken, 1991). 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. Я буду детально обсуждать полиграф по двум следующим причинам.</p>
    <p>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.</p>
    <p>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». 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><strong>Техника значимых/незначимых вопросов</strong></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. 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. 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. Конечно же, подобный вывод был преждевременным.</p>
    <p>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. 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.</p>
    <p>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: 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. Иногда мне жаль, что я вообще стал заниматься этим прибором (цит. по: Lykken, 1998, р. 28–29).</p>
    <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 1941 году, а затем обоснован в рамках современных теорий психологии и психофизиологии Раскином (Raskin, 1919,1982,1986). ТСВ был разработан и подробно описан Л иккеном(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). Как работает полиграф?</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Методика</strong></subtitle>
    <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» пли «нет», поскольку движения и речь могут привести к нежелательным физиологическим реакциям. 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/>
    <subtitle><strong>Тест контрольных вопросов</strong></subtitle>
    <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.<emphasis> Нейтральные вопросы</emphasis> относятся к разряду общих и не должны вызывать возбуждения (например: «Вы живете в США?», «Ваше имя Рик?» и т. п.) (см. также табл. 1.1). 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><emphasis>Пример последовательности контрольных вопросов</emphasis></strong></p>
    <cite>
     <p><strong>Н-1</strong> Вы живете в США?</p>
     <p>«Да»</p>
     <p><strong>К-1</strong> За первые 20 лет вашей жизни вы когда-нибудь брали то, что не принадлежало вам?</p>
     <p>«Нет»</p>
     <p><strong>3–1</strong> Вы брали эту фотокамеру?</p>
     <p>«Нет»</p>
     <p><strong>Н-2</strong> Ваше имя Рик?</p>
     <p>«Да»</p>
     <p><strong>К-2</strong> До 1981 года вы когда-нибудь совершали что-либо непорядочное или незаконное?</p>
     <p>«Нет»</p>
     <p><strong>3–2</strong> Вы брали эту фотокамеру со стола?</p>
     <p>«Нет»</p>
     <p><strong>Н-3</strong> Вы родились в ноябре?</p>
     <p>«Да»</p>
     <p><strong>К-3</strong> До 21 года вы когда-нибудь лгали с целью избежать проблем или причинить неприятности кому-либо другому?</p>
     <p>«Нет»</p>
     <p><strong>3–3</strong> Имеете ли вы какое-нибудь отношение к краже этой фотокамеры?</p>
     <p>«Нет»</p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Значимые вопросы</emphasis> — 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><emphasis>Контрольные вопросы</emphasis> 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. 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).</p>
    <p>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. 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). 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<emphasis> правдивым,</emphasis> 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. 1.1.</p>
    <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<emphasis> виновных подозреваемых</emphasis> 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. 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<emphasis> стимулирующий тест.</emphasis> 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»). 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 1.1 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. 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).</p>
    <p>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. 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). 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 (-1, -8 и т. д.), экспериментатор приходит к выводу, что подозреваемый тест не прошел и, следовательно, виновен. Если общая оценка +6 или выше (+1, +8 и т. д.), экзаменатор считает тест пройденным, а подозреваемого невиновным.</p>
    <p>Оценки в диапазоне от -5 до +5 указывают на неопределенный результат. 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). 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/>
    <subtitle><strong>Критика теста контрольных вопросов</strong></subtitle>
    <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. 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 пли 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. 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. Решающая роль экзаменатора</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<emphasis> менее выраженные</emphasis> 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>
    <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>
    <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 (1911) 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'Сал-лпван (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. 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<emphasis> невиновен,</emphasis> 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<emphasis> виновным,</emphasis> 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. 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/>
    <subtitle><strong>Недостаток ясности при обработке результатов теста на полиграфе</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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. 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.</p>
    <p>Оба испытуемых на рис. 1.2 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/>
    <subtitle><strong>Субъективность анализа диаграмм полиграфа</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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.</p>
    <p>Признавая эту проблему, Раскин предложил метод количественного исчисления. Однако этот подход также субъективен по следующим двум причинам. 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.</p>
    <p>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). 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). 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, 1991). 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, 1996a, p. 51) (это высказывание относится к применению компьютерных методов обработки диаграмм полиграфа).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Этическая сторона теста контрольных вопросов</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <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). Помимо споров на тему<emphasis> уместности</emphasis> или<emphasis> желательности</emphasis> обмана подозреваемых часто это еще и<emphasis> противозаконно,</emphasis> 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. На самом деле термин<emphasis> тест</emphasis> сам по себе вводит в заблуждение, поскольку подразумевает относительно стандартизированный метод исследования, как, например, тест<emphasis> IQ,</emphasis> 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/>
    <subtitle><strong>Тест признания вины</strong></subtitle>
    <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<emphasis> признание вины</emphasis> 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><sub>???</sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 1.3.</strong> <emphasis>Физиологический профиль виновных и невиновных подозреваемых (ТСВ)</emphasis></sub></p>
    <empty-line/>
    <p>Рисунок 1.3 показывает уровень физиологических реакций у невиновных и виновных подозреваемых по тесту признания вины. В этом примере третья альтернатива во втором случае отражает признание вины.</p>
    <p>Ликкен (1988) приводит следующий пример теста признания вины (табл. 1.2). 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><emphasis>Пример последовательности вопросов в тесте сознания вины</emphasis></strong></p>
    <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 пли 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 против-ом 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 два 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, 1918). Однако Элаад (1991) 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. 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/>
    <subtitle><strong>Критика теста признания вины</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Тест признания вины вызывает меньше споров среди специалистов, чем тест контрольных вопросов. Иаконо и Ликкен (1991) 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. Большинство опрошенных специалистов (около 15 %) 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<emphasis> человеку, который разрабатывает тест, и виновному испытуемому, который знает ответы.</emphasis> Экзаменатор, разрабатывающий тест, должен знать правильные ответы, иначе существует риск не включить правильный ответ в набор альтернатив. 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, пли 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 причас-тен 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. Подлеснп 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, 1991) выглядят обнадеживающими. Экспериментальное исследование ТСВ показало, что, вместо того чтобы задавать несколько вопросов в целях достижения желаемого уровня точности (как в примере табл. 1.2), 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.</p>
    <p>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 один-единственный вопрос, который был задан, о компенсации не может быть и речи. 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: …случись так, что Подлесни<emphasis> (который проанализировал уголовные дела ФБР)</emphasis> 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>
    <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: 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?; 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><strong>Действительно ли работает полиграф?</strong></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. 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). Все случаи тестирования на полиграфе, опубликованные до настоящего времени, имеют отношение к судебной практике, и это неудивительно, учитывая тот факт, что ТКВ и ТС В 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. 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<emphasis> в прошлом</emphasis> (например, тест может показать, обманывал ли соискатель во время заполнения анкеты), для работодателей, вероятно, важнее, каким будет поведение соискателя<emphasis> в будущем</emphasis>. 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. 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.</p>
    <p>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). 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. 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. Описание их судебных дел приводится во вставке 1.1.</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), Клейнмунтц и 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 (1991) представили ряд доказательств, что у хорошо мотивированных испытуемых было действительно легче выявить ложь, чем у слабо мотивированных.</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Вставка 7.1<strong> <emphasis>Судебные дела Рейлли и Сойера</emphasis></strong></p>
     <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. 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 измене-, нию первоначальных показаний («Ну хорошо, 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, 1991).</p>
     <p>Том Сойер. 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. 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<emphasis> ошибкой проверки источника информации</emphasis> (Raye &amp; Johnson, 1980).)</p>
     <p>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.</p>
     <p>После проведения тестирования экзаменатор сообщил, что тест доказал лживость показаний Сойера (повторный анализ диаграмм теста, проведенный экспертом по использованию полиграфа, показал неопределенный результат). 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.</p>
     <p>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. 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). <strong><emphasis>Полиграф</emphasis></strong></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, Элаад ом 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. 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, поэтому окончательная выборка включала только двоих виновных и 13 невиновных испытуемых. В ходе исследования использовался тест контрольных вопросов, и результаты были довольно точными. Удалось правильно выявить как виновных, так и невиновных полицейских.</p>
    <p>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. 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.) Независимый экспериментатор, который имел доступ только к данным тестирования на полиграфе, правильно классифицировал лишь 1 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). 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. <emphasis><strong>Полиграф</strong></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Показатели точности ТКВ и ТСВ: лабораторные исследования</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>В принципе возможны шесть видов результата по тесту контрольных вопросов.<emphasis> Виновный подозреваемый</emphasis> 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><emphasis>Невиновный подозреваемый</emphasis> может показать более сильные реакции на контрольные вопросы, чем на значимые вопросы. В данном случае тест считается пройденным, и это будет точным результатом. 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. По тесту ТСВ также возможны шесть результатов.</p>
    <p><emphasis>Виновный подозреваемый</emphasis> 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><emphasis>Невиновный подозреваемый</emphasis> может продемонстрировать аналогичные реакции на все альтернативы (правильные и неправильные). В этом случае подозреваемый тест проходит, что является правильным решением. Невиновный подозреваемый может показать 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<emphasis> лож<emphasis>но-негативная ошибка,</emphasis> и ошибочное обвинение невиновного подозреваемого, то есть<emphasis> ложно-позитивная ошибка.</emphasis> 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.</emphasis></p>
    <p><sub>???</sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 1.4.</strong> <emphasis>Результаты лабораторных исследований, проверяющих точность ТКВ и ТСВ</emphasis></sub></p>
    <empty-line/>
    <p>Рисунок 1.4 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 1.1 и 1.2 дают общее представление об исследованиях, указанных на рис. 1.4, и приводят показатели точности по ряду других частных обзоров и исследований.</p>
    <p>Результаты лабораторных исследований теста контрольных воп — росов показывают, что эти тесты достаточно точно выявляют виновных подозреваемых. Большинство виновных 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>
    <p>Результаты<emphasis> лабораторных исследований теста признания вины</emphasis> показывают, что тест очень точен по отношению к невиновным подозреваемым. Подавляющее большинство невиновных испытуемых (91 %) 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. Большинство виновных подозреваемых (13 %).</p>
    <p><sub>???</sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 1.5.</strong> <emphasis>Результаты полевых исследований, выявляющих точность ТКВ и ТСВ</emphasis></sub></p>
    <empty-line/>
    <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/>
    <subtitle><strong>Показатели точности ТКВ и ТСВ: полевые исследования</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p>Рисунок 1.5 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. Критерий, который использовал Хонтс (1996), недостаточно ясен (хотя соответствие критерию 4 было выполнено). Приложения 1.3 и 1.4 дают общее представление об исследованиях (обзорах), указанных на рис. 1.5, и приводят показатели точности тестов по ряду частных обзоров и исследований.</p>
    <p>Результаты<emphasis> полевых исследований теста контрольных вопросов</emphasis> свидетельствуют о том, что показатели точности выявления виновных подозреваемых достаточно высокие. Подавляющее большинство виновных подозреваемых (81 %) 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 12 % невиновных подозреваемых классифицированы верно, а 21 % не прошли тест и ошибочно обвинены. Результаты теста были неопределенными примерно в 1 % случаев по отношению к виновным и невиновным подозреваемым.</p>
    <p>Эти данные показывают, что ТКВ подвержен ложно-позитивной ошибке, то есть ошибочному обвинению невиновных подозреваемых. 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<emphasis> полевых исследований теста признания вины</emphasis> показывают, что, как и в случае лабораторных исследований, показатели точности выявления невиновных подозреваемых очень высокие. Правильные решения были сделаны в 96 % случаев, и невиновные подозреваемые ошибочно обвинены только в 4 % случаев. Однако показатели точности для виновных подозреваемых гораздо ниже. 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. 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, полученными независимыми экзаменаторами. В трех последних исследованиях были приведены показатели точности как для независимых, так и для ведущих экзаменаторов (см. Приложение 1.5) (Honts, 1996; Honts, Raskin, Kircher&amp; Hodes, 1988; Patrick &amp; Iacono, 1991). Таким образом, можно провести сравнение двух типов экзаменаторов. Рисунок 1.6 отражает результаты сравнения.</p>
    <p><sub>???</sub></p>
    <p><sub><strong>Рис. 1.6.</strong><emphasis> Результаты полевых исследований по ТКВ: ведущие и независимые экзаменаторы</emphasis> </sub></p>
    <empty-line/>
    <p>Рисунок 1.6 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! 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.</p>
    <p>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. 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><strong>Противодействия</strong></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. 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 пли счет в обратном порядке. 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.</p>
    <p>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. 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 21 заключенных, которые добровольно признались ему в совершении преступления, как пройти тест контрольных вопросов. После 20-минутного занятия 23 заключенных из 21 успешно прошли тест (Ford, 1995; Kleinmuntz &amp; Szucko, 1984).</p>
    <p>Рейд и Инбау (1911), 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, 1981, 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_6" type="note">[6]</a> следовательно, противодействия имеют серьезные последствия. 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>Недавно связной Эймса из КГБ, Виктор Черкашин, рассказал в интервью британской газете<emphasis> The Sunday Times</emphasis> (8 февраля 1998 г., с. 21), как он помогал Эймсу проходить полиграфические тесты. Черкашин устроил Эймсу ланч с русским дипломатом. 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. 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><strong>Личностные особенности испытуемых и полиграф</strong></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 (1918) 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. 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, 1981; Watson &amp; Sinka, 1993). Эти исследования не показали каких-либо различий между интровертами и экстравертами.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Выводы</strong></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. 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<emphasis> как такового</emphasis> 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, 1991). Однако полиграфические тесты могут оказать существенную помощь в выявлении лжи. 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. 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.</p>
    <p>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 «A 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 ТС В 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.</p>
    <p>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 1.1), либо потому, что они больше не видят возможности убедить других в своей невиновности.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.1</emphasis></p>
    <p><strong><emphasis>Результаты обзоров лабораторных исследований и современных исследований, проверяющих точность теста контрольных вопросов</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_25.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.2</emphasis></p>
    <p><strong><emphasis>Результаты обзоров лабораторных исследований и современного исследования, проверяющих точность теста признания вины<sup>1</sup></emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_26.jpg"/>
    <p><sub>n = количество исследований в обзоре.</sub></p>
    <p>При ТСВ не выделялась категория «неопределенный результат»</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.3</emphasis></p>
    <p><strong><emphasis>Результаты обзоров полевых исследований и современных полевых исследований, проверяющих точность теста контрольных вопросов: обработка диаграмм полиграфа независимым экзаменатором</emphasis></strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_27.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.4</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Результаты полевых исследований, проверяющих точность теста признания вины<sup>1</sup></strong></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_28.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Приложение 7.5</emphasis></p>
    <p><strong><emphasis>Результаты обзоров полевых исследований, проверяющих точность теста контрольных вопросов: </emphasis>обработка диаграмм проводилась ведущим экзаменатором</strong></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_29.jpg"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 8. Практические рекомендации по выявлению лжи</p>
    </title>
    <subtitle>Кто такие хорошие лжецы?</subtitle>
    <empty-line/>
    <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. 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. Эйткен предстал перед судом и был обвинен в лжесвидетельстве и попытке извратить дело правосудия, 8 июня 1999 года его приговорили к 18 месяцам тюрьмы (см. выпуск<emphasis> Independent</emphasis> 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. 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 1. Усовершенствование детекторов лжи повлекло за собой новые уловки, позволяющие их обмануть. В главе 1 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. Кто такие хорошие лжецы?</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Особенности, отличающие успешного лжеца</strong></subtitle>
    <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>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Практические рекомендации по выявлению лжи</emphasis></strong></p>
    <p>1) подготовленность;</p>
    <p>2) оригинальность;</p>
    <p>3) быстрота мышления;</p>
    <p>4) красноречие;</p>
    <p>5) хорошая память;</p>
    <p>6) умение не чувствовать страха, вины или оглупляющего восторга в момент лжи;</p>
    <p>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. 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</p>
    <p>8). 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. 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. 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. 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». 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, фактачески, 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. 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. 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><strong>Хорошие и совершенные лжецы</strong></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. 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><strong>Три способа выявления лжи</strong></subtitle>
    <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.). Некоторые аспекты этих трех техник обнаружения лжи представлены в табл. 8.1.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><strong>Невербальные признаки обмана</strong></subtitle>
    <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.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Таблица 8.1</emphasis> <strong><emphasis>Схематический обзор трех методов обнаружения лжи</emphasis></strong></p>
    <p><emphasis>Невербальный Вербальный Физиологический</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#_30.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Средний процент выведен Франком и Экманом (Frank &amp; Ekman, 1991), а также Фраем с коллегами (Vrij et al., 1999) — это единственные работы, в которых рассмотрение истинных и ложных высказываний производилось на основе детального анализа невербального поведения. 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. Данные об ответах представителей белого и чернокожего населения были объединены (Ruby et al, 1998). То же самое касается данных, предъявленных экспертом по КАУК, и в ходе различительного анализа (Vrij, Kneller &amp; Mann, готовится к печати). Усредненные данные полевых исследований, полученных независимыми экспертами с использованием техники контрольного опроса (см. также рис. 1.5, глава 1). Усредненные данные полевых исследований, проведенных с использованием теста на осознание вины (см. также рис. 1.5, глава 1), 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. Однако такое повышение весьма незначительно и очень плохо поддается обнаружению. 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 <sup>1</sup>/<sub>25</sub> 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/>
    <subtitle><strong>Вербальные признаки обмана</strong></subtitle>
    <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. 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/>
    <subtitle><strong>Физиологические реакции у лжецов</strong></subtitle>
    <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><strong>Сравнение трех способов обнаружения лжи</strong></subtitle>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Индивидуальные различия</emphasis></strong></p>
    <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. До сих пор не удалось выявить индивидуальные отличия, которые проявлялись бы при подобных проверках.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Оснащение, необходимое для обнаружения лжи</emphasis></strong></p>
    <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. Короче говоря, во многих ситуациях наблюдатели зависят от анализа невербального поведения, чтобы выявить лживость подозреваемого.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Насколько хорошо определяют ложь малоискушенные люди, не получившие соответствующей подготовки?</emphasis></strong></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. 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><emphasis>Насколько хороши в определении лжи специально обученные профессионалы?</emphasis></strong></p>
    <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 10 % 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 16 % 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 12 % истинных изречений и 81 % 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. 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 КАУ К (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><emphasis>Можно ли подготовить людей и научить их мастерски отличать ложь от правды?</emphasis></strong></p>
    <p>Исследования показали, что наблюдатели с подготовкой в применении КАУК определяют ложь лучше неподготовленных. 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 изобличителями 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/>
    <subtitle><strong>Трудно ли одурачить наблюдателей?</strong></subtitle>
    <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. 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 1, 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 1. 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. 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/>
    <subtitle><strong>Сочетание различных техник обнаружения лжи</strong></subtitle>
    <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 1, 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. Однако нельзя гарантировать, что эти сочетания будут успешными. 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.</p>
    <p>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. 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). В какой степени наблюдатели, анализирующие полиграфические данные и невербальное поведение, бывают точнее тех, кто занимается анализом сугубо невербального поведения? Эк-ман 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).</p>
    <p>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. 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 КАУ К, 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 15 и 15 % соответственно. Однако при сочетании трех техник обнаружения лжи (невербального поведения, КАУК и мониторинга реальности) степень точности оказалась 94 %! 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><emphasis>Будьте подозрительны</emphasis></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<emphasis> подозрительным</emphasis> 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.). Выражать сомнение особенно трудно, если говорящий является лицом, эмоционально близким дознающему, — другом или партнером. 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 недозволенность демонстрации подозрения относится только к обыденным жизненным разговорам. 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><emphasis>Ведите зондирование</emphasis></strong></p>
    <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><emphasis>Не выдавайте важной информации</emphasis></strong></p>
    <p>Для экспертов, занятых изобличением лжи, важно<emphasis> не слишком показывать лжецу свою осведомленность в его обстоятельствах.</emphasis> 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><emphasis>Будьте информированы</emphasis></strong></p>
    <p>Дознавателю легче уличить лжеца, если он, дознаватель,<emphasis> хорошо информирован на тему, выступающую предметом лжи.</emphasis> Чем больше деталей известно ему заранее, тем скорее он заметит неправду в словах лжеца.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong><emphasis>Предлагайте лгущим повторятьуже сказанное</emphasis></strong></p>
    <p>Полезной техникой для разоблачителей лжи является<emphasis> обращение к лгущим с требованием повторить уже сказанное.</emphasis> 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><emphasis>Следите и слушайте внимательно и избегайте стереотипов</emphasis></strong></p>
    <p>В природе не существует никакого типичного невербального поведения, способного указать на обман, равно как нет и закона, по которому ВСР 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<emphasis> крайне важно внимательно наблюдать за поведением человека и тщательно выслушивать все, что он произносит. </emphasis>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><emphasis>Сравнивайте поведение лжеца с его обычным поведением</emphasis></strong></p>
    <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<emphasis> одних и тех же условиях.</emphasis> 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><strong>Последнее замечание</strong></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>
  <section>
   <title>
    <p>Литература</p>
   </title>
   <p><strong><emphasis>Akehurst, L. &amp; Vrij, A.</emphasis></strong> (1999). Creating suspects in police interviews. <emphasis>Journal of </emphasis>Applied Social Psychology, 29, 192–210.</p>
   <p><strong><emphasis>Akehurst, L., Bull, R. &amp; Vrij, A.</emphasis></strong> (2000). Training British police officers, social workers and students to detect deception in children using criteria-based content analysis. Manuscript submitted for publication.</p>
   <p><strong><emphasis>Akehurst, L., Kohnken, G. &amp; Hofer, E.</emphasis></strong> (1995). <emphasis>The analysis and application of Statement Validity Assessment.</emphasis> Paper presented at the Fifth European Conference on Psychology and Law, Budapest, Hungary.</p>
   <p><strong><emphasis>Akehurst, L., Kohnken, G., Vrij, A. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (1996). Lay persons' and police officers' beliefs regarding deceptive behaviour.<emphasis> Applied Cognitive Psychology,</emphasis> 10, 461–411.</p>
   <p><strong><emphasis>Allen, J.J. B. &amp; lacono, W. G.</emphasis></strong> (1991). A comparison of methods for the analysis of event-related potentials in deception detection.<emphasis> Psychophysiology,</emphasis> 34, 234–240.</p>
   <p><strong><emphasis>Alonso-Quecuty, M. L.</emphasis></strong> (1991). Post-event information and reality-monitoring: when <emphasis>the witness cannot be honest.</emphasis> Paper presented at the First Spanish and British Meeting on Psychology, Law and Crime in Pamplona, Spain.</p>
   <p><strong><emphasis>Alonso-Quecuty, M. L.</emphasis></strong> (1992). Deception detection and Reality Monitoring: a new answer to an old question? In F. Losel, D. Bender &amp; T. Bliesener (Eds)<emphasis>, Psychology and law: international perspectives</emphasis> Berlin: Walter de Gruyter, 328–332.</p>
   <p><strong><emphasis>Alonso-Quecuty, M. L.</emphasis></strong> (1996). Detecting fact from fallacy in child and adult witness accounts. In G. Davies, S. Lloyd-Bostock, M. McMurran &amp; С Wilson (Eds), Psychology, law and criminal justice: international developments in research and <emphasis>practice.</emphasis> Berlin: Walter de Gruyter, 14–80.</p>
   <p><strong><emphasis>Alonso-Quecuty, M. L., Hernandez-Fernaud, E. &amp; Campos, L.</emphasis></strong> (1991). Child witnesses: lying about something heard. In S. Redondo, V Garrido, J. Perez &amp; R. Barbaret (Eds),<emphasis> Advances in psychology and law.</emphasis> Berlin: Walter de Gruyter, 129–135.</p>
   <p><strong><emphasis>Anolli, L. &amp; Ciceri, R.</emphasis></strong> (1991). The voice of deception: vocal strategies of naive and able liars.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 21, 259–284.</p>
   <p><strong><emphasis>Anson, D. A., Golding, S. L. &amp; Gully, K.J.</emphasis></strong> (1993). Child sexual abuse allegations: reliability of criteria-based content analysis.<emphasis> Law and Human Behavior,</emphasis> 11, 331341.</p>
   <p><strong><emphasis>Apple, W., Streeter, L. A. &amp; Krauss, R. M.</emphasis></strong> (1919). Effects of pitch and speech rate on personal attributions.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 31, 115–121.</p>
   <p><strong><emphasis>Arntzen, E.</emphasis></strong> (1982). Die Situation der Forensischen Aussagenpsychologie in der Bundesrepublik Deutschland. In A. Trankell (Ed.),<emphasis> Reconstructing the past: the </emphasis>role of psychologists in criminal trials. Deventer: Kluwer, 101–120.</p>
   <p><strong><emphasis>Arntzen, F.</emphasis></strong> (1983). Psychologic der Zeugenaussage: Systematik der Glaubwiirdig-<emphasis>keitsmerkmale.</emphasis> Munich: С. H. Beck. Aune, R. K., Levine, T. R., Ching, P. U. &amp; Yoshimoto, J. M. (1993). The influence of perceived source reward value on attributions of deception.<emphasis>Communication Research Reports,</emphasis> 10, 15–21.</p>
   <p><strong><emphasis>Backbier, E. &amp; Sieswerda, S.</emphasis></strong> (1991). Wanneer en waarom liegen we eigenlijk?<emphasis> NederlandsTijdschrift voorde Psychologie,</emphasis> 52, 255–264.</p>
   <p><strong><emphasis>Barland, G. H.</emphasis></strong> (1984). Standards for the admissibility of polygraph results as evidence.<emphasis> University of West Los Angeles Law Review,</emphasis> 16, 31–54.</p>
   <p><strong><emphasis>Barland, G. H.</emphasis></strong> (1988). The polygraph test in the USA and elsewhere. In A. Gale (Ed.), <emphasis>The polygraph test: lies, truth and science.</emphasis> London: Sage Publications, 13–96.</p>
   <p><strong><emphasis>Bashore, T. R. &amp; Rapp, RE.</emphasis></strong> (1993). Are there alternatives to traditional polygraph procedures?<emphasis> Psychological Bulletin,</emphasis> 113, 3-22.</p>
   <p><strong><emphasis>Baskett, G. D. &amp; Freedle, R. O.</emphasis></strong> (1914). Aspects of language pragmatics and the social perception of lying.<emphasis>Journal of Psycholinguistic Research, 3,</emphasis> 111–131.</p>
   <p><strong><emphasis>Bell, B. E. &amp; Loftus, E. F.</emphasis></strong> (1988). Degree of detail of eyewitness testimony and mock juror judgments./oMrtta/<emphasis> of Applied Social Psychology,</emphasis> 18, 1111–1192.</p>
   <p><strong><emphasis>Bell, B. E. &amp; Loftus, E. E.</emphasis></strong> (1989). Trivial persuasion in the courtroom: the power of (a few) minor details.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 56,669–619.</p>
   <p><strong><emphasis>Bell, K. L. &amp; DePaulo, В. M.</emphasis></strong> (1996). Liking and lying.<emphasis>Basic and Applied Social Psychology,</emphasis> 18, 243–266.</p>
   <p><strong><emphasis>Ben-Shakhar, G. &amp; Dolev, K.</emphasis></strong> (1996). Psychophysiological detection through the Guilty Knowledge technique: effects of mental countermeasures.<emphasis> Journal of </emphasis>Applied Psychology, 81, 213–281.</p>
   <p><strong><emphasis>Ben-Shakhar, G. &amp; Furedy J.J.</emphasis></strong> (1990). Theories and applications in the detection of <emphasis>deception.</emphasis> New York: Springer-Verlag.</p>
   <p><strong><emphasis>Blaauw, J. A.</emphasis></strong> (1911). 99 tips voor het verhoor.<emphasis>Algemeen Politie Blad</emphasis>, 120, 281–296.</p>
   <p><strong><emphasis>Boelhouwer, A. J. W., Merckelbach, H. L. G. J., Van Koppen, P. J. &amp; Verbaten, M. N.</emphasis></strong> (1996).<emphasis> Leugendetectie in Nederland</emphasis> (Rapport aan Minister van Justitie). Tilburg: University of Tilberg.</p>
   <p><strong><emphasis>Bond, C. F. &amp; Fahey, W. E.</emphasis></strong> (1981). False suspicion and the misperception of deceit. <emphasis>British Journal of Social Psychology,</emphasis> 26, 41–46.</p>
   <p><strong><emphasis>Bond, C. E &amp; Robinson, M.</emphasis></strong> (1988). The evolution of deception.<emphasis>Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 12, 295–301.</p>
   <p><strong><emphasis>Bond, C. E, Kahler, K.N. &amp; Paolicelli, L. M.</emphasis></strong> (1985). The miscommunication of deception: an adaptive perspective.<emphasis> Journal of Experimental Social Psychology,</emphasis> 21, 331–345.</p>
   <p><strong><emphasis>Bond, С. E, Omar, A., Mahmoud, A. &amp; Bonser, R.N.</emphasis></strong> (1990). Lie detection across cultures.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 14, 189–205.</p>
   <p><strong><emphasis>Bond, С.Е., Omar, A., Pitre, U., Lashley, B.R., Skaggs, L.M. &amp; Kirk, C.T.</emphasis></strong> (1992). Fishy-looking liars: deception judgment from expectancy violation.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 63, 969911.</p>
   <p><strong><emphasis>Boychuk, T.</emphasis></strong> (1991).<emphasis> Criteria-Based Content Analysis of children's statements about sexual abuse: a field-based validation study.</emphasis> Unpublished doctoral dissertation, Arizona State University, Tempe, AZ.</p>
   <p><strong><emphasis>Bradley, M.T.&amp; Janisse, M.P.</emphasis></strong> (1981). Accuracy demonstrations, threat, and the detection of deception: cardiovascular, electrodermal and pupillary measures. <emphasis>Psychophysiology,</emphasis> 18, 301–315.</p>
   <p><strong><emphasis>Bradley, M.T., MacLaren, V.V. &amp; Black, M.E.</emphasis></strong> (1996). The control question test in polygraphic examinations with actual controls for truth.<emphasis>Perceptual and Motor Skills,</emphasis> 83, 155–162.</p>
   <p><strong><emphasis>Brandt, D.R., Miller, G.R. &amp; Hocking, J.E.</emphasis></strong> (1980a). The truth-deception attribution: effects of familiarity on the ability of observers to detect deception. <emphasis>Human Communication Research,</emphasis> 6, 99-110.</p>
   <p><strong><emphasis>Brandt, D.R., Miller, G.R. &amp; Hocking, J.E.</emphasis></strong> (1980b). Effects of self-monitoring and familiarity on deception detection.<emphasis> Communication Quarterly,</emphasis> 28, 3-10.</p>
   <p><strong><emphasis>Brandt, D.R., Miller, G.R. &amp; Hocking, J.E.</emphasis></strong> (1982). Familiarity and lie detection: a replication and extension. The Western Journal of Speech Communication, 46, 216–290.</p>
   <p><emphasis><strong>British Psychological Society</strong></emphasis> (1986). Report of the Working Group on the use of the polygraph in criminal investigation and personnel screening. <emphasis>Bulletin of the British Psychological Society,</emphasis> 39, 81–94.</p>
   <p><strong><emphasis>Brooks, C.I., Church, M.A. &amp; Fraser, L.</emphasis></strong> (1986). Effects of duration of eye contact on judgments of personality characteristics.<emphasis> The Journal of Social Psychology,</emphasis> 126, 11–18.</p>
   <p><emphasis><strong>Brougham, C.G.</strong></emphasis> (1992). Nonverbal communication: can what they don't say give them<emphasis> away? FBILaw Enforcement Bulletin,</emphasis> 61, 15–18.</p>
   <p><emphasis><strong>Bull, R.</strong></emphasis> (1988). What is the lie-detection test? In A. Gale (Ed.), The polygraph test: <emphasis>lies, truth and science.</emphasis> London: Sage Publications, 10–19.</p>
   <p><emphasis><strong>Bull, R.</strong></emphasis> (1989). Can training enhance the detection of deception? In J. С Yuille (Ed.), <emphasis>Credibility assessment.</emphasis> Dordrecht: Kluwer, 83–91.</p>
   <p><emphasis><strong>Bull, R.</strong></emphasis> (1992). Obtaining evidence expertly: the reliability of interviews with child witnesses. Expert Evidence: The International Digest of Human Behaviour Science <emphasis>and Law,</emphasis> 1, 3-36.</p>
   <p><emphasis><strong>Bull, R.</strong></emphasis> (1995). Innovative techniques for the questioning of child witnesses, especially those who are young and those with learning disability. In M. Zaragoza et al. (Eds), Memory and testimony in the child witness. Thousand Oaks, CA: Sage, 119–195.</p>
   <p><emphasis><strong>Bull, R.</strong></emphasis> (1998). Obtaining information from child witnesses. In A. Memon, A. Vrij &amp; R. Bull, Psychology and law: truthfulness, accuracy and credibility. Maidenhead: McGraw-Hill, 188–210.</p>
   <p><emphasis><strong>Buller, D.B. &amp; Aune, R.K.</strong></emphasis> (1981). Nonverbal cues to deception among intimates, friends, and strangers.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 11, 269–289.</p>
   <p><strong><emphasis>Buller, D.B., Burgoon, J.K., Busling, A.L. &amp; Roiger, J.F.</emphasis></strong> (1994a). Interpersonal deception. VIII. Further analysis of nonverbal and verbal correlates of equivocation from the Bauelas<emphasis> et al.</emphasis> (1990) research. <emphasis>Journal of Language and Social Psychology,</emphasis> 13, 396–411.</p>
   <p><strong><emphasis>Buller, D.B., Burgoon, J.K., White, C.H. &amp; Ebesu, A.S.</emphasis></strong> (1994b). Interpersonal deception. VII. Behavioral profiles of falsification, equivocation and concealment. <emphasis>Journal of Language and Social Psychology,</emphasis> 13, 366–395.</p>
   <p><strong><emphasis>Buller, D.B., Comstock, J„Aune, R.K. &amp; Strzyzewski, K.D.</emphasis></strong> (1989). The effect of probing on deceivers and truthtellers.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 13, 155110.</p>
   <p><strong><emphasis>Buller, D.B., Stiff, J.B. &amp; Burgoon, J.K.</emphasis></strong> (1996). Behavioral adaptation in deceptive transactions. Fact or fiction: a reply to Levine and McCornack.<emphasis> Human </emphasis>Communication Research, 22, 589–603.</p>
   <p><strong><emphasis>Buller, D.B., Strzyzewski, K.D. &amp; Comstock, J.</emphasis></strong> (1991a). Interpersonal deception.</p>
   <p>I. Deceivers' reactions to receivers' suspicions and probing. Communication Monographs, 58, 1-24. Buller, D.B., Strzyzewski, K.D. &amp; Hunsaker, EG. (1991b). Interpersonal deception.</p>
   <p>II. The inferiority of conversational participants as deception detectors. Communication Monographs, 58, 25–40.</p>
   <p><strong><emphasis>deTurck, M.A. &amp; Miller, G.R.</emphasis></strong> (1985). Deception and arousal: isolating the behavioral correlates of deception. Human Communication Research, 12, 181–201.</p>
   <p><strong><emphasis>deTurck, M.A. &amp; Miller, G.R.</emphasis></strong> (1990). Training observers to detect deception: effects of self-monitoring and rehearsal. Human Communication Research, 16, 603–620.</p>
   <p><strong><emphasis>deTurck, M.A., Feeley, Т.Н. &amp; Roman, L.A.</emphasis></strong> (1991). Vocal and visual cue training in behavioural lie detection. Communication Research Reports, 14, 249–259.</p>
   <p><strong><emphasis>deTurck, M.A., Harszlak, J.J., Bodhorn, DJ. &amp; Texter, L.A.</emphasis></strong> (1990). The effects of training social perceivers to detect deception from behavioural cues. Communication Quarterly, 38,189–199.</p>
   <p><strong><emphasis>Dulaney, E.F.</emphasis></strong> (1982). Changes in language behavior as a function of veracity. Human Communication Research, 9, 15–82.</p>
   <p><strong><emphasis>Ebesu, A.S. &amp; Miller, M.D.</emphasis></strong> (1994). Verbal and nonverbal behaviors as a function of deception type. Journal of Language and Social Psychology, 13, 418–442.</p>
   <p><strong><emphasis>Edinger, J.A. &amp; Patterson, M.L.</emphasis></strong> (1983). Nonverbal involvement and social control. Psychological Bulletin, 93, 30–56.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P.</emphasis></strong> (1981). Mistakes when deceiving. Annals of the Nebs York Academy of Sciences, 364, 269–218.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P.</emphasis></strong> (1988). Lying and nonverbal behavior: theoretical issues and new findings. Journal of Nonverbal Behavior, 12,163–116.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P.</emphasis></strong> (1989). Why lies fail and what behaviors betray a lie. In J. С Yuille (Ed.), Credibility assessment. Dordrecht: Kluwer, 11–82.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P.</emphasis></strong> (1992). Telling lies: clues to deceit in the marketplace, politics and marriage. New York: W. W Norton.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P.</emphasis></strong> (1993). Why don't we catch liars? Social Research, 63,801–811.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. </emphasis></strong>(1991). Deception, lying, and demeanor. In D. F. Halpern &amp; A. E. Vois-kounsky (Eds), States of mind: American and post-soviet perspectives on contemporary issues in psychology. New York: Oxford University Press, 93-105.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. &amp; Frank, M. G.</emphasis></strong> (1993). Lies that fail. In M. Lewis &amp; С Saarni (Eds), Lying and deception in everyday life. New York: Guilford Press, 184–201.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V.</emphasis></strong> (1969). Nonverbal leakage and clues to deception. Psychiatry, 32,88-106.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V.</emphasis></strong> (1912). Hand movements.yoMraa/ of Communication, 22, 353–314.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V.</emphasis></strong> (1914). Detecting deception from the body or face.Journal of Personality and Social Psychology, 29, 288–298.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. &amp; Friesen, W. V.</emphasis></strong> (1982). Felt, false and miserable smiles. Journal of Nonverbal Behavior, 6, 238–253.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P. &amp; O'Sullivan, M.</emphasis></strong> (1991). Who can catch a liar? American Psychologist, 46, 913–920.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P., Davidson, R.J. &amp; Friesen, W. V.</emphasis></strong> (1990). The Duchenne smile: emotional expression and brain physiology. II. Journal of Personality and Social Psychology, 58,342–353.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P., Friesen, W.V. &amp; O'Sullivan, M.</emphasis></strong> (1988). Smiles when lying. Journal of Personality and Social Psychology, 54, 414–420.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P., Friesen, W.V., &amp; Scherer, K.R.</emphasis></strong> (1916). Body movement and voice pitch in deceptive interaction. Semiotica, 16, 23–21.</p>
   <p><strong><emphasis>Ekman, P., O'Sullivan, M., Friesen, W. V. &amp; Scherer, K. </emphasis></strong>(1991). Face, voice, and body in detecting deceit. Journal of Nonverbal Behavior, 15, 125–135.</p>
   <p><strong><emphasis>Elaad, E.</emphasis></strong> (1990). Detection of guilty knowledge in real-life criminal investigations. Journal of Applied Psychology, 15, 521–529.</p>
   <p><strong><emphasis>Elaad, E.</emphasis></strong> (1993). Detection of deception: a transactional analysis perspective./owma/ of Psychology, 121,5-15.</p>
   <p><strong><emphasis>Elaad, E.</emphasis></strong> (1991). Polygraph examiner awareness of crime-relevant information and the guiltyknowledge test. Law and Human Behavior, 21, 101–120.</p>
   <p><strong><emphasis>Elaad, E. &amp; Ben-Shakhar, B.</emphasis></strong> (1991). Effects of item repetitions and variations on the efficiency of the guilty knowledge test.<emphasis> Psychophysiology,</emphasis> 34, 581–596.</p>
   <p><strong><emphasis>Elaad, E., Ginton, A. &amp; Jungman, N.</emphasis></strong> (1992). Detection measures in real-life criminal guilty knowledge tests.<emphasis>Journal of Applied Psychology, 11,</emphasis> 151–161.</p>
   <p><strong><emphasis>Elaad, E., Ginton, A. &amp; Shakhar, G.</emphasis></strong> (1994). The effects of prior expectations and outcome knowledge on polygraph examiners' decisions.<emphasis>Journal of Behavioral Decision-Making, 7,</emphasis> 219–292.</p>
   <p><strong><emphasis>Esplin, PW, Boychuk, T &amp; Raskin, D.C.</emphasis></strong> (1988).<emphasis> Afield validity study of Criteria-Based Content Analysis of children's statements in sexual abuse cases.</emphasis> Paper presented at the NATO Advanced Study Institute on Credibility Assessment in Maratea, Italy, June 1988.</p>
   <p><strong><emphasis>Exline, R., Thibaut,J., Rickey, C. &amp; Gumpert, P.</emphasis></strong> (1910). Visual interaction in relation to machiavellianism and an unethical act. In P. Christie &amp; F. Geis (Eds),<emphasis> Studies in machiavellianism.</emphasis> New York: Academic Press, 53–15.</p>
   <p><strong><emphasis>Eysenck, H.J.</emphasis></strong> (1984). Crime and personality. In D.J. Muller, D. E. Blackman &amp; A. J. Chapman (Eds),<emphasis> Psychology and law.</emphasis> New York: John Wiley, 85-100.</p>
   <p><strong><emphasis>Faigman, D. L., Kaye, D., Saks, M. J. &amp; Sanders, J.</emphasis></strong> (1991)<emphasis>. Modem scientific evidence: the law and science of expert testimony.</emphasis> St Paul, MN: West.</p>
   <p><strong><emphasis>Farwell, L. A. &amp; Donchin, E.</emphasis></strong> (1991). The truth will come out: interrogative polygraphy ("lie detection") with event-related brain potentials.<emphasis> Psychophysiology, </emphasis>28,531–541.</p>
   <p><strong><emphasis>Feeley, Т. H. &amp; deTurck, M. A.</emphasis></strong> (1991).<emphasis> Perceptions of communication as seen by the actor and as seen by the observer: the case of lie detection.</emphasis> Paper presented at the International Communication Association Annual Conference, Montreal, Canada, 1991.</p>
   <p><strong><emphasis>Feeley, Т. H. &amp; deTurck, M. A.</emphasis></strong> (1998). The behavioral correlates of sanctioned and unsanctioned deceptive communication.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 22,189–204.</p>
   <p><strong><emphasis>Feeley, T. H. &amp; Young, M.J.</emphasis></strong> (1991)<emphasis>. Detecting deceptive communication: a narrative review.</emphasis> Unpublished manuscript.</p>
   <p><strong><emphasis>Feeley, T. H., deTurck, M. A. &amp; Young, M.J.</emphasis></strong> (1995). Baseline familiarity in lie detection.<emphasis> Communication Research Reports,</emphasis> 12,160–169.</p>
   <p><strong><emphasis>Feldman, R. S., Jenkins, L. &amp; Popoola, O. </emphasis></strong>(1919). Detection of deception in adults and children via facial expressions.<emphasis> Child Development,</emphasis> 50, 350–355.</p>
   <p><strong><emphasis>Fiedler, K. &amp; Walka, I.</emphasis></strong> (1993). Training lie detectors to use nonverbal cues instead of global heuristics. Human Communication Research, 20,199–223.</p>
   <p><strong><emphasis>Fisher, R. P. &amp; Geiselman, R. E.</emphasis></strong> (1992). Memory-enhancing techniques for investigative <emphasis>interviewing: the cognitive interview.</emphasis> Springfield, IL: Charles C. Thomas.</p>
   <p><strong><emphasis>Flavell, J. FL, Botkin, P. T, Fry, С. K., Wright,J. С &amp;Jarvis, P. T.</emphasis></strong> (1968).<emphasis> The development of role-taking and communication skills in children.</emphasis> New York: John Wiley.</p>
   <p><strong><emphasis>Foley, M.A. &amp; Johnson, M.K.</emphasis></strong> (1985). Confusions between memories for performed and imagined actions: a developmental comparison.<emphasis> Child Development,</emphasis> 56,1145–1155.</p>
   <p><strong><emphasis>Ford, Ch. V.</emphasis></strong> (1995).<emphasis> Lies! Lies!! Lies.!! The psychology of deceit.</emphasis> Washington, DC: American Psychiatric Press.</p>
   <p><strong><emphasis>Frank, M.G. &amp; Ekman, P.</emphasis></strong> (1991). The ability to detect deceit generalizes across different types of high-stake lies.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 12, 1429–1439.</p>
   <p><strong><emphasis>Freedman, J. L. Adam, E. K., Davey, S. A. &amp; Koegl, C.J.</emphasis></strong> (1996). The impact of a statement: more detail does not always help.<emphasis> Legal and Criminological Psychology, </emphasis>1, 111–130.</p>
   <p><strong><emphasis>Freud, S.</emphasis></strong> (1959).<emphasis> Collected papers.</emphasis> New York: Basic Books.</p>
   <p><strong><emphasis>Fugita, S. S., Wexley, K. N. &amp; Hillery, J. M.</emphasis></strong> (1914). Black-white differences in nonverbal behavior in an interview setting.<emphasis> Journal of Applied Social Psychology, </emphasis>4,343–351.</p>
   <p><strong><emphasis>Furedy, J.J.</emphasis></strong> (1991a). Alice in Wonderland terminological usage in, and communicational concerns about, that peculiar flight of technological fancy: the CQT polygraph. Integrative Physiological and Behavioral Science, 26, 241–241.</p>
   <p><strong><emphasis>Furedy, J.J.</emphasis></strong> (1991b). On the validity of the polygraph. Integrative Physiological and Behavioral Science, 26, 211–213.</p>
   <p><strong><emphasis>Furedy, J. J.</emphasis></strong> (1993). The «control» question «test» (CQT) polygrapher's dilemma: logico-ethical considerations for psychophysiological practitioners and researchers..<emphasis>International Journal ofPsychophysiology,</emphasis> 15, 263–261.</p>
   <p><strong><emphasis>Furedy, J. J.</emphasis></strong> (1996a). Some elementary distinctions among, and comments concerning, the «control» question «test» (CQT) polygrapher's many problems: a reply to Honts, Kircher and Raskin.<emphasis> International Journal of Psychophysiology,</emphasis> 22, 53–59.</p>
   <p><strong><emphasis>Furedy, J. J.</emphasis></strong> (1996b). The North American polygraph and psychophysiology: disinterested, uninterested, and interested perspectives.<emphasis> International Journal of Psychophysiology,</emphasis> 21, 91-105.</p>
   <p><strong><emphasis>Furedy, J. J. &amp; Heslegrave, R.J.</emphasis></strong> (1988). Validity of the lie detector: a psychophysiological perspective.<emphasis> Criminal Justice and Behavior,</emphasis> 15, 219–246.</p>
   <p><strong><emphasis>Gale, A.</emphasis></strong> (1988). The polygraph test, more than scientific investigation. In A. Gale (Ed.),<emphasis> The polygraph test: lies, truth and science.</emphasis> London: Sage, 1–9.</p>
   <p><strong><emphasis>Garratt, G. A., Baxter, J. C. &amp; Rozelle, R. M.</emphasis></strong> (1981). Training university police in black-American nonverbal behavior.<emphasis>Journal of Social Psychology</emphasis>, 113, 211–229.</p>
   <p><strong><emphasis>Garrido, E., Masip, J., Herrero, C., Tabernero, С &amp; Vega, M.T.</emphasis></strong> (1998).<emphasis> Policemen's ability to discern truth from deception.</emphasis> Unpublished manuscript.</p>
   <p><strong><emphasis>Ginton, A., Daie, N., Elaad, E. &amp; Ben-Shakhar, G.</emphasis></strong> (1982). A method for evaluating the use of the polygraph in a real-life situation.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 61,131–131.</p>
   <p><strong><emphasis>Goldman-Eisler, F.</emphasis></strong> (1968).<emphasis> Psycholinguistics: experiments in spontaneous speech.</emphasis> New York: Doubleday.</p>
   <p><strong><emphasis>Goodman, G. S. &amp; Schwartz-Kenney</emphasis></strong> (1992). Why knowing a child's age is not enough: influences of cognitive, social, and emotional factors on children's testimony. In H. Dent &amp; R. Flin (Eds),<emphasis> Children as witnesses.</emphasis> Chichester: John Wiley, 15–32.</p>
   <p><strong><emphasis>Goodman, G. S., Rudy, L., Bottoms, B. &amp; Aman, C. </emphasis></strong>(1990). Children's concerns and memory: issues of ecological validity in the study of children's eyewitness testimony. In R. Fivush &amp; J. Hudson (Eds),<emphasis> Knowing and remembering in young children.</emphasis> New York: Cambridge University Press, 249–284.</p>
   <p><strong><emphasis>Gordon, R.A., Baxter, J.C, Rozelle, R.M., &amp; Druckman, D.</emphasis></strong> (1981). Expectations of honest, evasive and deceptive nonverbal behavior.<emphasis> Journal of Social Psychology,</emphasis> 121,231–233.</p>
   <p><strong><emphasis>Gordon, B. N., Schroeder, С. S. &amp; Abrams, J. M.</emphasis></strong> (1990). Age and social class differences in children's knowledge<emphasis> of sexuality.Journal of Clinical Child Psychology,</emphasis> 19,33–43.</p>
   <p><strong><emphasis>Granhag, P.A. &amp; Stromwall, L.A. </emphasis></strong>(1998).<emphasis> «Let's go over this again»: effects of repeated interrogations on deception detection performance.</emphasis> Paper presented at the Eighth European Conference on Psychology and Law, Cracow, Poland, September 1998.</p>
   <p><strong><emphasis>Greene, J.O., O'Hair, H.D., Cody, MJ. &amp; Yen, С. </emphasis></strong>(1985). Planning and control of behavior during deception.<emphasis> Human Communication Research,</emphasis> 11, 335–364.</p>
   <p><strong><emphasis>Greuel, L.</emphasis></strong> (1992). Police officers' beliefs about cues associated with deception in rape cases. In F. Losel, D. Bender &amp; T Bliesener (Eds),<emphasis> Psychology and law: international perspectives.</emphasis> Berlin: Walter de Gruyter, 234–239.</p>
   <p><strong><emphasis>Gudjonsson, G. H.</emphasis></strong> (1992).<emphasis> The psychology of interrogations, confessions and testimony. </emphasis>Chichester: John Wiley.</p>
   <p><strong><emphasis>Hale, J. L. &amp; Stiff, J. B.</emphasis></strong> (1990). Nonverbal primacy in veracity judgments. <emphasis>Communication Reports, 3,</emphasis> 15–83.</p>
   <p><strong><emphasis>Hall, J. A.</emphasis></strong> (1919). Gender effects in decoding nonverbal cues.<emphasis> Psychological Bulletin, </emphasis>85,845–851.</p>
   <p><strong><emphasis>Hall, J. A.</emphasis></strong> (1984).<emphasis> Nonverbal sex differences: communication accuracy and expressive style.</emphasis> Baltimore, MD: The Johns Hopkins University Press.</p>
   <p><strong><emphasis>Hemsley, G. D. &amp; Doob, A. N.</emphasis></strong> (1918). The effect of looking behavior on perceptions of a communicator's credibility.<emphasis> Journal of Applied Social Psychology,</emphasis> 8,136–144.</p>
   <p><strong><emphasis>Hernandez-Fernaud, E. &amp; Alonso-Quecuty, M.</emphasis></strong> (1991). The cognitive interview and lie detection: a new magnifying glass for Sherlock Holmes?<emphasis> Applied Cognitive Psychology</emphasis>, 11, 55–68.</p>
   <p><strong><emphasis>Hershkowitz, I., Lamb, M. E., Sternberg, K. J. &amp; Esplin, P.W.</emphasis></strong> (1991). The relationships among interviewer utterance type, CBCA scores and the richness of children's responses.<emphasis>Legal and Criminological Psychology, 2,</emphasis> 169–116.</p>
   <p><strong><emphasis>Hocking, J. E. &amp; Leathers, D. G.</emphasis></strong> (1980). Nonverbal indicators of deception: a new theoretical perspective.<emphasis> Communication Monographs.</emphasis> 41,119–131.</p>
   <p><strong><emphasis>Hrfer, E. &amp; Kohnken, G.</emphasis></strong> (1999) Assessingthe credibility of witness statements. Paper presented at the Ninth European Conference on Psychology and Law, Dublin, Ireland, July 1999.</p>
   <p><strong><emphasis>Hrfer, E., Akehurst, L. &amp; Metzger, G.</emphasis></strong> (1996).<emphasis> Reality monitoring: a chance for further development of CBCA?</emphasis> Paper presented at the Annual Meeting of the European Association on Psychology and Law in Sienna, Italy, August 1996.</p>
   <p><strong><emphasis>Hrfer, E., Kohnken, G., Hanewinkel, R. &amp; Bruhn, C.</emphasis></strong> (1993)<emphasis>. Diagnostik and attribution vonglaubwiirdigkeit.</emphasis> Kiel: Final report to the Deutsche Forschungsgemeinschaft, КО 882/4-2 Kiel, Germany: University of Kiel.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C. R.</emphasis></strong> (1991). The emperor's new clothes: the application of the polygraph tests in the American workplace.<emphasis> Forensic Reports,</emphasis> 4,91-116.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, С. R.</emphasis></strong> (1994). Assessing children's credibility: scientific and legal issues in 1994. <emphasis>North Dakota Law Review,</emphasis> 10, 819–903.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C. R.</emphasis></strong> (1995). The polygraph in 1995: progress in science and the law.<emphasis>North Dakota Law Review,</emphasis> 11, 981-1020.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, С. R.</emphasis></strong> (1996). Criterion development and validity of the TKB in field application.<emphasis>Journal of General Psychology</emphasis>, 123, 309–324.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C.R. &amp; Perry, M.V.</emphasis></strong> (1992). Polygraph admissibility: changes and challenges. <emphasis>Law and Human Behavior,</emphasis> 16, 351–319.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, С R. &amp; Raskin, D. С. </emphasis></strong>(1988). A field study of the validity of the directed lie control question.<emphasis> Journal of Police Science and Administration,</emphasis> 16, 56–61.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, С R., Devitt, M. K, Winbush, M. &amp; Kircher J. С.</emphasis></strong> (1996). Mental and physical countermeasures reduce the accuracy of the concealed knowledge test. Psychophysiology, 33,84–92.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C. R., Modes, R. L. &amp; Raskin, В. С.</emphasis></strong> (1985). Effects of physical counter-measures on the physiological detection of deception.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 10,111–181.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C. R., Kircher, J. C. &amp; Raskin, В. С.</emphasis></strong> (1996). Polygrapher's dilemma or psychologist's: a reply to Furedy's logico-ethical considerations for psychophysiological practitioners and researchers.<emphasis> International Journal of Psychophysiology,</emphasis> 20, 199–201.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, С R., Raskin, В. С &amp; Kircher, J. С.</emphasis></strong> (1981). Effects of physical counter-measures and their electromyographic detection during polygraph tests for deception.<emphasis> Journal of Psychophysiology,</emphasis> 1, 241241.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C. R., Raskin, В. С &amp; Kircher, J. С.</emphasis></strong> (1994). Mental and physical counter-measures reduce the accuracy of polygraph tests.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 19,252–259.</p>
   <p><strong><emphasis>Honts, C.R., Raskin, B.C., Kircher, J. С &amp; Hodes, R. L.</emphasis></strong> (1988). Effects of spontaneous countermeasures on the physiological detection of deception. JoMrrca/<emphasis> of Police Science and Administration,</emphasis> 16, 9194. л</p>
   <p><strong><emphasis>Horowitz, S. W.</emphasis></strong> (1991). Empirical support for statement validity assessment.<emphasis> Behavioral Assessment,</emphasis> 13, 293–313.</p>
   <p><strong><emphasis>Horowitz, S.W.</emphasis></strong> (1998). Reliability of criteria-based content analysis of child witness statements: response to Tully.<emphasis> Legal and Criminological Psychology,</emphasis> 3, 189–193.</p>
   <p><strong><emphasis>Horowitz,<sup>!</sup>S. W., Kircher, J. C, Honts, С R. &amp; Raskin, В. С.</emphasis></strong> (1991). The role of comparison questions in physiological detection of deception.<emphasis> Psychophysiology,</emphasis> 34,108–115.</p>
   <p><strong><emphasis>Horowitz, S. W., Lamb, M. E., Esplin, P. W., Boychuk, Т. В., Krispin, O. &amp; Reiter-Lavery, L.</emphasis></strong> (1991). Reliability of criteria-based content analysis of child witness statements.<emphasis>Legal and Criminological Psychology, 2,</emphasis> 11–21.</p>
   <p><strong><emphasis>Horowitz, S, W., Lamb, M. E., Esplin, P. W., Boychuk, Т. В., Reiter-Lavery, L. &amp; Krispin, O.</emphasis></strong> (1996). Establishing ground truth in studies of child sexual abuse.<emphasis> Expert Evidence: The International Digest of Human Behaviour Science and Law,</emphasis> 4,42–52.</p>
   <p><strong><emphasis>Hunter, J. E., Gerbing, B. W. &amp; Boster, F.J.</emphasis></strong> (1982). Machiavellian beliefs and personality: construct invalidity of the Machiavellianism dimension.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 43, 12931305.</p>
   <p><strong><emphasis>Hurd, K. &amp; Noller, P.</emphasis></strong> (1988). Becoding deception: a look at the process.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 12, 211–233.</p>
   <p><strong><emphasis>lacono, W. G. &amp; Lykken, В. T.</emphasis></strong> (1991). The validity of the lie detector: two surveys of scientific opinion.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 82, 426–433.</p>
   <p><strong><emphasis>Ickes, W.</emphasis></strong> (1984). Compositions in black and white: determinants of interaction in interracial dyads.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 41, 330–341.</p>
   <p><strong><emphasis>Inbau, E E., Reid,J. E., &amp; Buckley, J. P.</emphasis></strong> (1986).<emphasis> Criminal interrogation and confessions.</emphasis> Baltimore, MB: Williams &amp; Wilkins.</p>
   <p><strong><emphasis>Jackson, J. </emphasis></strong>(1996).<emphasis> Truth or fantasy: the ability of barristers and laypersons to detect deception in children's testimony.</emphasis> Paper presented at the AP-LS Biennial Conference, Hilton Head Island, South Carolina, USA, March 1996.</p>
   <p><strong><emphasis>Jones, В. P. H. &amp; Krugman, R.</emphasis></strong> (1986). Can a three-year-old child bear witness to her sexual assault and attempted murder?<emphasis> Child Abuse and Neglect,</emphasis> 10, 253–258.</p>
   <p><strong><emphasis>Jones, B. P. H. &amp; McGraw, J. M.</emphasis></strong> (1981). Reliable and fictitious accounts of sexual abuse to children.<emphasis>Journal of Interpersonal Violence, 2,</emphasis> 21–45.</p>
   <p><strong><emphasis>Jones, B. P. H. &amp; McQuinston, M.</emphasis></strong> (1989).<emphasis> Interviewing the sexually abused child-London:</emphasis> Gaskell. Johnson, M. K. (1988). Reality monitoring: an experimental phenomenological approach.<emphasis> Journal of Experimental Psychology: General,</emphasis> 111, 390–394.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M. &amp; Foley, M. A.</emphasis></strong> (1984). Bifferentiating fact from fantasy: the reliability of children's memory.<emphasis> Journal of Social Issues,</emphasis> 40, 33–50.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M. K. &amp; Raye, C. L.</emphasis></strong> (1981). Reality monitoring.<emphasis> Psychological Review,</emphasis> 88, 61–85.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M.K. &amp; Raye, C.L.</emphasis></strong> (1998). False memories and confabulation. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences,</emphasis> 2,131–145.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M. M. &amp; Rosenfeld, P.J.</emphasis></strong> (1991). Oddball-evdked рЗОО-based method of deception detection in the laboratory. II. Utilization of non-selective activation of relevant knowledge.<emphasis> International Journal of Psychophysiology,</emphasis> 12, 289–306.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M. K. &amp; Suengas, A. G.</emphasis></strong> (1989). Reality monitoring judgments of other people's memories. <emphasis>Bulletin of the Psychonomic Society, 27,</emphasis> 101–110.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M. K., Foley, M. A., Suengas, A. G. &amp; Raye, C. L.</emphasis></strong> (1988). Phenomenal characteristics of memories for perceived and imagined autobiographical<emphasis>events. Journal of Experimental Psychology: General,</emphasis> 111, 311–316.</p>
   <p><strong><emphasis>Johnson, M. K., Hashtroudi, S. &amp; Lindsay, B. S.</emphasis></strong> (1993). Source monitoring.<emphasis> Psychological Bulletin,</emphasis> 114,3-29.</p>
   <p><strong><emphasis>Kalbfleisch, P.</emphasis></strong> (1992). Beceit, distrust and the social milieu: application of deception research in a troubled<emphasis> world.Journal of Applied Communication Research,</emphasis> 20,308334.</p>
   <p><strong><emphasis>Kalbfleisch, P.J.</emphasis></strong> (1994). The language of detecting deceit.<emphasis> Journal of Language and Social Psychology,</emphasis> 13, 469–496.</p>
   <p><strong><emphasis>Kalma, A., Witte, M. &amp; Zaalberg, R.</emphasis></strong> (1996). Authenticity: operationalization, manipulation, and behavioural components: an explanation.<emphasis> Medium Psychologic, </emphasis>5,49–65.</p>
   <p><strong><emphasis>Kashy, B. A. &amp; BePaulo, В. M.</emphasis></strong> (1996). Who lies?<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,!0,</emphasis>1031–1051.</p>
   <p><strong><emphasis>Kassin, S. M.</emphasis></strong> (1991). The psychology of confession evidence.<emphasis> American Psychologist, </emphasis>52,221–233.</p>
   <p><strong><emphasis>Kircher, J. C. &amp; Raskin, В. С.</emphasis></strong> (1988). Human versus computerized evaluations of polygraph data in a laboratory setting.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 13, 291–302.</p>
   <p><strong><emphasis>Kircher, J. C., Horowitz, S. W. &amp; Raskin, В. C.</emphasis></strong> (1988). Meta-analysis of mock crime studies of the control question polygraph technique.<emphasis> Law and Human Behavior, </emphasis>12, 19–90.</p>
   <p><strong><emphasis>Kleinke, C. L.</emphasis></strong> (1986). Gaze and eye contact: a research review.<emphasis> Psychological Bulletin, </emphasis>100,18-100.</p>
   <p><strong><emphasis>Kleinmuntz, B. &amp; Szucko, J. J.</emphasis></strong> (1982). On the fallibility of lie detection.<emphasis> Law and Society Review,</emphasis> 11, 85104.</p>
   <p><strong><emphasis>Kleinmuntz, B. &amp; Szucko, J. J.</emphasis></strong> (1984). Lie detection in ancient and modern times: a call for contemporary scientific study.<emphasis> American Psychologist,</emphasis> 39, 166–116.</p>
   <p><strong><emphasis>Kline, P.</emphasis></strong> (1993). The handbook of psychological testing. New York: Routledge.</p>
   <p><strong><emphasis>Knapp, M. L., Hart, R. P. &amp; Bennis, H. S.</emphasis></strong> (1914). An exploration of deception as a communication construct. <emphasis>Human Communication Research, 1,</emphasis>15–29.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G. </emphasis></strong>(1985). Speech and deception of eyewitnesses: an information processing approach. In F. L. Benmark (Ed.),<emphasis> The psychology of women.</emphasis> Amsterdam: Elsevier Science Publishers, 111–139.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G.</emphasis></strong> (1981). Training police officers to detect deceptive eyewitness statements. Boes it work? <emphasis>Social Behaviour, 2,</emphasis> 1-11.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G.</emphasis></strong> (1989). Behavioral correlates of statement credibility: theories, paradigms and results. In H. Wegener, F. Losel &amp; J. Haisch (Eds),<emphasis> Criminal behavior and the justice system: psychological perspectives.</emphasis> New York-Springer-Verlag, 211–289.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G.</emphasis></strong> (1990). Glaubwiirdigkeit: Untersuchungen zu einem psycholo-gischen konstrukt. Munich: Psychologie Verlags Union.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G.</emphasis></strong> (1996). Social psychology and the law. In G. R. Semin &amp; K. Fiedler (Eds),<emphasis> Applied Social Psychology.</emphasis> London: Sage Publications, 251–282.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G. &amp; Wegener, H.</emphasis></strong> (1982). Zur Glaubwiirdigkeit von Zeugenaussagen: Experimentelle Uberprufungausgewahlter Glaubwiirdigkeitskriterien (Credibility of witness statements: experimental examination of selected reality criteria).<emphasis> Zeitschrift fur Experimentelle und Angewandte Psychologie</emphasis> 29, 92-111.</p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G., Milne, R., Memon, A. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (in press). The cognitive interview: a metaanalysis.<emphasis> Psychology, Crime, and Law.</emphasis></p>
   <p><strong><emphasis>Kdinken, G., Schimossek, E., Aschermann, E. &amp; Hofer, E.</emphasis></strong> (1995). The cognitive interview and the assessment of the credibility of adults' statements.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 80, 611–684.</p>
   <p><strong><emphasis>Koppelaar, L., Winkel, F.W. &amp; Steen, J. C. van der</emphasis></strong> (1986). Psychologische kant-tekeningen bij art 21 Sv.: een experiment rond etnische origine, ritmisch gedrag en verdacht zijn.<emphasis> Delikt en Delinkwent,</emphasis> 16, 25–38.</p>
   <p><strong><emphasis>Krauss, R. M.</emphasis></strong> (1981). Impression formation, impression management, and nonverbal behaviors. In E. T. Higgins, C. P. Herman &amp; M. P. Zanna (Eds),<emphasis> Social cognition: the Ontario Symposium.</emphasis> Vol. 1. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 323–341.</p>
   <p><strong><emphasis>Kraut, R. E.</emphasis></strong> (1918). Verbal and nonverbal cues in the perception ofdying.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 36, 380–391.</p>
   <p><strong><emphasis>Kraut, R. E.</emphasis></strong> (1980). Humans as lie detectors: some second thoughts.<emphasis> Journal of Communication,</emphasis> 30, 209216.</p>
   <p><strong><emphasis>Kraut, R. E. &amp; Рое, D.</emphasis></strong> (1980). On the line: the deception judgments of customs inspectors and laymen.Journa/ of Personality and Social Psychology, 36,380–391.</p>
   <p><strong><emphasis>Kuhlman, M. S.</emphasis></strong> (1980). Nonverbal communications in interrogations.<emphasis> FBI Law Enforcement Bulletin,</emphasis> 49,6–9.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamb, M. E.</emphasis></strong> (1998). Mea culpa but caveat emptor! Response to Tully.<emphasis> Legal and Criminological Psychology,</emphasis> 3,193–195.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamb, M. E., Esplin, P. W. &amp; Sternberg, K.J. </emphasis></strong>(1995). Making children into competent witnesses: reactions to the Amicus Brief in re Michaels.<emphasis>Psychology, Public Policy and Law, i,</emphasis> 438–449.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamb, M. E., Hershkowitz, I., Sternberg, K. J., Esplin, P. W, Hovav, M., Manor, M. &amp; Yudilevitch, L.</emphasis></strong> (1996). Effects of investigative utterance types on Israeli children's responses.<emphasis> International Journal of Behavioral Development,</emphasis> 19, 621–631.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamb, M. E., Sternberg, K.J. &amp; Esplin, P. W.</emphasis></strong> (1994). Factors influencing the reliability and validity of statements made by young victims of sexual maltreatment.yoMrwa/<emphasis>of Applied Developmental Psychology,</emphasis> 15, 255–280.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamb, M. E., Sternberg, K. J., Esplin, P. W., Hershkowitz, I., Orbach, Y. &amp; Hovav, M.</emphasis></strong> (1991). Criterion-based content analysis: a field validation study. <emphasis>Child Abuse and Neglect,</emphasis> 21, 255–264.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamb, M. E., Sternberg, K. J., Esplin, P. W., Hershkowitz, I. &amp; Orbach, Y.</emphasis></strong> (1991). Assessing the credibility of children's allegations of sexual abuse: a survey of recent research.<emphasis> Learning and Individual Differences,</emphasis> 9,115–194.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamers-Winkelman, F.</emphasis></strong> (1995).<emphasis> Seksueel </emphasis>misbniik vanjonge kinderen: een onderzoek naar signalen en signaleren, en naar ondervragen en vertellen inzake seksueel <emphasis>misbniik.</emphasis> Amsterdam: VU Uitgeverij.</p>
   <p><strong><emphasis>Lamers-Winkelman, F. &amp; Buffing, F.</emphasis></strong> (1996). Children's testimony in the Netherlands: a study of Statement Validity Analysis. In B. L. Bottoms &amp; G. S. Goodman (Eds), International perspectives on child abuse and children's testimony. Thousand Oaks, CA: Sage, 45–62.</p>
   <p><strong><emphasis>Landry, K. &amp; Brigham, J. С.</emphasis></strong> (1992). The effect of training in Criteria-Based Content Analysis on the ability to detect deception in adults.<emphasis> Law and Human Behavior, </emphasis>16, 663–615.</p>
   <p><strong><emphasis>Lane, J. D. &amp; DePaulo, В. M. </emphasis></strong>(1999).<emphasis> Completing Coyne's cycle: dysphorics' ability to </emphasis>detect deception. Journal of Research in Personality, 33, 311–329.</p>
   <p><strong><emphasis>Larson, J. A.</emphasis></strong> (1932). Lying and its detection: a study of deception and deception tests. Chicago, IL: University of Chicago Press.</p>
   <p><strong><emphasis>Levine, T. R. &amp; McCornack, S. A.</emphasis></strong> (1992). Linking love and lies: a formal test of the McCornack and Parks model of deception detection.<emphasis>Journal of Social and Personal Relationships,</emphasis> 9,143–154.</p>
   <p><strong><emphasis>Levine, T. R. &amp; McCornack, S. A.</emphasis></strong> (1996a). A critical analysis of the behavioral adaptation explanation of the probing effect.<emphasis> Human Communication Research, </emphasis>22,515–588.</p>
   <p><strong><emphasis>Levine, T. R. &amp; McCornack, S. A. </emphasis></strong>(1996b). Can behavioral adaptation explain the probing effect?<emphasis>Human Communication Research, 22,</emphasis> 604–613.</p>
   <p><strong><emphasis>Levine, T. R., McCornack, S. A. &amp; Aleman, С G. </emphasis></strong>(1991).<emphasis> Ask and you shall believe: </emphasis>behavioral adaptation, confidence, and heuristic-based explanations of the probing <emphasis>effect.</emphasis> Unpublished manuscript.</p>
   <p><strong><emphasis>Levine, T. R., McCornack, S. A. &amp; Park, H. S.</emphasis></strong> (1999). Accuracy in detecting truths and lies: documenting the "veracity effect".<emphasis> Communication Monographs,</emphasis> 66,125–144.</p>
   <p><strong><emphasis>Lewis, M.</emphasis></strong> (1993). The development of deception. In M. Lewis &amp; C. Saarni (Eds),<emphasis> Lying and deception in everyday life.</emphasis> New York: The Guilford Press, 90-105.</p>
   <p><strong><emphasis>Lindsay, D. S. &amp; Johnson, M. K.</emphasis></strong> (1981). Reality monitoring and suggestibility: children's ability to discriminate among memories from different sources. In S.J. Ceci, J. Toglia<emphasis> &amp;</emphasis> D. F. Ross (Eds),<emphasis> Children's eyewitness memory.</emphasis> New York: Springer-Verlag, 91-121.</p>
   <p><strong><emphasis>Littlepage, G. E. &amp; Pineault, M. A. </emphasis></strong>(1985). Detection of deception of planned and spontaneous communications.<emphasis> Journal of Social Psychology,</emphasis> 125,195–201.</p>
   <p><strong><emphasis>Littmann, E. &amp; Szewczyk, H.</emphasis></strong> (1983). Zu einigen Kriterien und Ergebnissen foren-sisch-psychologischer Glaubwurdigkeitsbegutachtung von sexuell misbrauchten Kindern und Jugendlichen.<emphasis> Forensia,</emphasis> 4, 55–12.</p>
   <p><strong><emphasis>Loftus, E. F. &amp; Palmer, J. C.</emphasis></strong> (1914). Reconstructions of automobile destruction: an example of the interaction between language and memory.<emphasis> Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior,</emphasis> 13, 585589.</p>
   <p><strong><emphasis>Lord, C. G., Ross, L. &amp; Lepper, M. R.</emphasis></strong> (1919). Biased assimilation and attitude polarization: the effects of prior theories on subsequently considered evidence.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 31, 2098–2109.</p>
   <p><strong><emphasis>Lykken, D. T.</emphasis></strong> (1959). The GSR in the detection of guilt.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 43, 385–388.</p>
   <p><strong><emphasis>Lykken, D. T.</emphasis></strong> (1960). The validity of the guilty knowledge technique: the effects of faking.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 44, 258–262.</p>
   <p><strong><emphasis>Lykken, D. T.</emphasis></strong> (1988). The case against polygraph testing. In A. Gale (Ed.),<emphasis> The polygraph test: lies, truth, and science.</emphasis> London: Sage, 111–126.</p>
   <p><strong><emphasis>Lykken, D. T.</emphasis></strong> (1991). Why (some) Americans believe in the lie detector while others believe in the Guilty Knowledge Test.<emphasis> Integrative Physiological and Behavioral Science,</emphasis> 126,214–222.</p>
   <p><strong><emphasis>Lykken, D. T.</emphasis></strong> (1998).<emphasis> A tremor in the blood: uses and abuses of the lie detector.</emphasis> New York: Plenum Press.</p>
   <p><strong><emphasis>McClintock, C.C. &amp; Hunt, R.G.</emphasis></strong> (1915). Nonverbal indicators of affect and deception in an interview setting.<emphasis> Journal of Applied Social Psychology,</emphasis> 5, 54–61.</p>
   <p><strong><emphasis>McCornack, S. A.</emphasis></strong> (1991). The generation of deceptive messages: laying the groundwork for a viable theory of interpersonal deception. In J. G. Greene (Ed.),<emphasis> Message production: advances in communication theory.</emphasis> Mahwah, N J Erlbaum, 91-126.</p>
   <p><strong><emphasis>McCornack, S. A. &amp; Levine, T. R.</emphasis></strong> (1990). When lovers become leery: the relationship between suspicion and accuracy in detecting deception.<emphasis> Communication Monographs,</emphasis> 51,219–230.</p>
   <p><strong><emphasis>McCornack, S. A. &amp; Parks, M. R.</emphasis></strong> (1986). Deception detection and relationship development: the other side of trust. In M. McLaughlin (Ed.), <emphasis>Communication Yearbook 9.</emphasis> Beverly Hills, CA: Sage, 311–389.</p>
   <p><strong><emphasis>McCornack, S. A. &amp; Parks, M. R.</emphasis></strong> (1990). What women know that men don't: sex differences in determining truth behind deceptive messages. <emphasis>Journal of Social and Personal Relationships,</emphasis> 1, 101–118.</p>
   <p><strong><emphasis>McCroskey, J. C. &amp; Mehrley, S.</emphasis></strong> (1969). The effects of disorganization and nonfluency on attitude change and source credibility.<emphasis> Speech Monographs,</emphasis> 36, 13–21.</p>
   <p><strong><emphasis>Mann, S., Vrij, A. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (1998). Telling and detecting true lies. Paper presented at the Eighth Annual Meeting of the European Association on Psychology and Law in Cracow, Poland, September 1998.</p>
   <p><strong><emphasis>Manstead, A. S. R., Wagner, H. L. &amp; MacDonald, C.J.</emphasis></strong> (1986). Deceptive and non-deceptive communications: sending experience, modality, and individual abilities. <emphasis>Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 10, 141–161.</p>
   <p><strong><emphasis>Manzanero, A. L. &amp; Diges, M.</emphasis></strong> (1996). Effects of preparation on internal and external memories. In G. Davies, S. Lloyd-Bostock, M.</p>
   <p><strong><emphasis>McMurran &amp; C. Wilson</emphasis></strong> (Eds), Psychology, law, and criminal justice: international developments in research and <emphasis>practice.</emphasis> Berlin: Walter de Gruyter, 56–63.</p>
   <p><strong><emphasis>Markham, R.</emphasis></strong> (1991). Development of reality monitoring for performed and imagined actions.<emphasis> Perceptual and Motor Skills,</emphasis> 12,1341–1354.</p>
   <p><strong><emphasis>Maxwell, G. M., Cook, M. W &amp; Burr, R.</emphasis></strong> (1985). The encoding and decoding of liking from behavioral cues in both auditory and visual channels.<emphasis>Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 9,239–264.</p>
   <p><strong><emphasis>Mehrabian, A.</emphasis></strong> (1912).<emphasis> Nonverbal communication.</emphasis> Chicago, IL: Aldine-Atherton. Meitai Fan, R.,</p>
   <p><strong><emphasis>Wagner, H. L. &amp; Manstead, A. S. R.</emphasis></strong> (1995). Anchoring, familiarity, and confidence in the detection of deception. Baste<emphasis> and Applied Social Psychology, </emphasis>11,83–96.</p>
   <p><strong><emphasis>Memon, A.</emphasis></strong> (1998). Telling it all: the Cognitive Interview. In A. Memon, A. Vrij &amp; R. Bull, Psychology and law: truthfulness, accuracy and credibility. Maidenhead: McGraw-Hill, 110–188.</p>
   <p><strong><emphasis>Memon, A. &amp;-Bull, R.</emphasis></strong> (1999).<emphasis> Handbook of the psychology of interviewing.</emphasis> Chichester: John Wiley.</p>
   <p><strong><emphasis>Merckelbach, H. L. G. J.</emphasis></strong> (1990). Leugendetector kan gevaarlijk zijn.<emphasis> Intermediair, </emphasis>26,35–31.</p>
   <p><strong><emphasis>Metts, S.</emphasis></strong> (1989). An exploratory investigation of deception in close relationships. <emphasis>Journal of Social and Personal Relationships,</emphasis> 6,159–119.</p>
   <p><strong><emphasis>Millar, M. G. &amp; Millar, K.</emphasis></strong> (1995). Detection of deception in familiar and unfamiliar persons: the effects of information restriction.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 19, 69–84.</p>
   <p><strong><emphasis>Millar, M. G. &amp; Millar, K.</emphasis></strong> (1991). Effects of situational variables on judgments about deception and detection accuracy.<emphasis> Basic and Applied Social Psychology,</emphasis> 19, 401410.</p>
   <p><strong><emphasis>Miller, G. R., Bauchner, J. E., Hocking, J. E„Fontes, N. E., Kaminski, E. P. &amp; Brandt, D. R.</emphasis></strong> (1981)."…and nothing but the truth". In B. D. Sales (Ed.)<emphasis>, Perspectives in laze and psychology. Vol. II: The trial process.</emphasis> New York: Plenum, 145–119.</p>
   <p><strong><emphasis>Miller, G. R., deTurck, M. A. &amp; Kalbfleisch, P.J.</emphasis></strong> (1983). Self-monitoring, rehearsal, and deceptive communication.<emphasis> Human Communication Research,</emphasis> 10, 91-111.</p>
   <p><strong><emphasis>Miller, G. R., Mongeau, P. A. &amp; Sleight, С.</emphasis></strong> (1986). Fudging with friends and lying to lovers: deceptive communication in personal relationships.<emphasis> Journal of Social and </emphasis>Personal Relationships, 3, 495–512.</p>
   <p><strong><emphasis>Milne, R. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (1999). Investigative interviewing: psychology and practice. Chichester: John Wiley.</p>
   <p><strong><emphasis>Mitchell, R. W.</emphasis></strong> (1986). A framework for discussing deception. In R. W. Mitchell &amp; N. S. Mogdil (Eds), Deception: perspectives on human and nonhuman deceit. Albany: State University of New York Press, 3–4.</p>
   <p><strong><emphasis>Moston, S.</emphasis></strong> (1981). The suggestibility of children in interview studies.<emphasis> Child Language, </emphasis>1,61–18.</p>
   <p><strong><emphasis>Mulder, M. &amp; Vrij, A.</emphasis></strong> (1996). Explaining conversation rules to children: an intervention study to facilitate children's accurate responses.<emphasis> Child Abuse and Neglect,</emphasis> 20, 623–631.</p>
   <p><strong><emphasis>Myers. B. &amp; Arbuthnot, J.</emphasis></strong> (1991). Polygraph testimony and juror judgments: a comparison of the guilty knowledge test and the control question test.<emphasis>Journal of Applied Social Psychology,</emphasis> 21, 1421–1431.</p>
   <p><strong><emphasis>Neisser, U. </emphasis></strong>(1981). John Dean's memory: a case study.<emphasis> Cognition,</emphasis> 9, 1-22.</p>
   <p><strong><emphasis>Nigra, G. N„Buckley, M. A., Hill, D. E. &amp; Nelson, J.</emphasis></strong> (1989). When juries «hear» children testify: the effects of eyewitness age and speech style on juror's perceptions of testimony. In S.J. Ceci, D. E. Ross &amp; M. P. Toglia (Eds), <emphasis>Perspectives on children's testimony.</emphasis> New York: Springer-Verlag, 51–10.</p>
   <p><strong><emphasis>Ofshe, R.</emphasis></strong> (1989). Coerced confessions: the logic of seemingly irrational action.<emphasis>Cultic Studies Journal,</emphasis> 6, 1-15.</p>
   <p><strong><emphasis>O'Hair, H. D., Cody, M. &amp; McLaughlin, M. L.</emphasis></strong> (1981). Prepared lies, spontaneous lies, Machiavellianism and nonverbal communication.<emphasis>Human Communication Research,</emphasis> 1, 325–339.</p>
   <p><strong><emphasis>Olsen, D. E., Harris, J. C, Capps, M. H. &amp; Ansley N.</emphasis></strong> (1991). Computerized polygraph scoring system.<emphasis> Journal of Forensic Sciences,</emphasis> 42, 61–10.</p>
   <p><strong><emphasis>O'Sullivan, M., Ekman, P. &amp; Friesen, W. V.</emphasis></strong> (1988). The effect of comparisons on detecting deceit.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 12, 203–216.</p>
   <p><strong><emphasis>O'Toole, D., Yuille, J. C, Patrick, C.J. &amp; lacono, W G.</emphasis></strong> (1994). Alcohol and the physiological detection of deception: arousal and memory influences. <emphasis>Psychophysiology,</emphasis> 31, 253–263.</p>
   <p><strong><emphasis>Parham, I. A., Feldman, R. S., Oster, G. D. &amp; Popoola, O.</emphasis></strong> (1981). Intergenerational differences in nonverbal disclosure of deception.<emphasis> Journal of Social Psychology, </emphasis>113,261–269.</p>
   <p><strong><emphasis>Parker, J. F.</emphasis></strong> (1995). Age differences in source monitoring of performed and imagined actions on immediate and delayed tests.<emphasis> Journal of Experimental Child Psychology, </emphasis>60,84-101.</p>
   <p><strong><emphasis>Patrick, C.J. &amp; lacono, W. G.</emphasis></strong> (1991). Validity of the control question polygraph test: the problem of sampling bias.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 16, 229–238.</p>
   <p><strong><emphasis>Peters, D. P.</emphasis></strong> (1991). The influence of stress and arousal on the child witness. In J. Doris (Ed.), The suggestibility of children's recollections. Washington, DC: American Psychological Association, 60–16.</p>
   <p><strong><emphasis>Podlesney, J. A.</emphasis></strong> (1995). A lack of operable case facts restricts applicability of the Guilty Knowledge Deception Detection Method in FBI criminal investigations FBI Technical Report, Quantico, VA.</p>
   <p><strong><emphasis>Poole, D. A. &amp; White, L. T.</emphasis></strong> (1991). Effects of question repetition and retention interval on the eyewitness testimony of children and adults.<emphasis> Developmental Psychology, </emphasis>21,915–986.</p>
   <p><strong><emphasis>Porter, S. &amp; Yuille.J. C.</emphasis></strong> (1996). The language of deceit: an investigation of the verbal clues to deception in the interrogation context.<emphasis> Law and Human Behavior,</emphasis> 20, 443–459.</p>
   <p><strong><emphasis>Pynoos, R. S. &amp; Eth, S.</emphasis></strong> (1984). The child as witness to homicide.<emphasis>Journal of Social Issues,40,</emphasis> 81-108.</p>
   <p><strong><emphasis>Pynoos, R. S. &amp; Nader, K.</emphasis></strong> (1988). Children who witness the sexual assault of their mothers. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 21,561–512.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. С.</emphasis></strong> (1919). Orienting and defensive reflexes in the detection of deception. In H. D. Kimmel, E. H. Van Olst &amp; J. F. Orlebeke (Eds)<emphasis>, The orienting reflex in humans.</emphasis> Hillsdale, NJ: Erlbaum, 581–605.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. С.</emphasis></strong> (1982). The scientific basis of polygraph techniques and their uses in the judicial process. In A. Trankell (Ed.),<emphasis> Reconstructing the past.</emphasis> Stockholm: Norsted &amp; Soners, 311–311.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. C.</emphasis></strong> (1986). The polygraph in 1986: scientific, professional, and legal issues surrounding acceptance of polygraph evidence.<emphasis> Utah Law Review,</emphasis> 29, 29–14.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. С</emphasis></strong> (1988). Does science support polygraph testing? In A. Gale (Ed.), <emphasis>The polygraph test: lies, truth and science.</emphasis> London: Sage, 96-110.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. C.</emphasis></strong> (1989). Polygraph techniques for the detection of deception. In D. C. Raskin(Ed.), Psychologicalmethods in criminalinvestigation and evidence. New York: Springer-Verlag, 241–296.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. С &amp; Esplin, P. W.</emphasis></strong> (1991a). Assessment of children's statements of sexual abuse. In J. Doris (Ed.), The suggestibility of children's recollections. Washington, DC: American Psychological Association, 153–165.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. С &amp; Esplin, P. W</emphasis></strong> (1991b). Statement Validity Assessment: interview procedures and content analysis of children's statements of sexual abuse. <emphasis>Behavioral Assessment,</emphasis> 13, 265–291.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. C. &amp; Hare, R. D.</emphasis></strong> (1918). Psychopathy and detection of deception in a prison population.<emphasis> Psychophysiology,</emphasis> 15, 126–136.</p>
   <p><strong><emphasis>Raskin, D. C, Kircher, J. C, Horowitz, S. W. &amp; Honts, С R.</emphasis></strong> (1989). Recent laboratory and field research on polygraph techniques. In J. С Yuille (Ed.)<emphasis>, Credibility assessment.</emphasis> Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1-24.</p>
   <p><strong><emphasis>Raye, С L. &amp; Johnson, M. K.</emphasis></strong> (1980). Reality monitoring vs. discrimination between external sources.<emphasis> Bulletin of the Psychonomic Society,</emphasis> 15, 405–408.</p>
   <p><strong><emphasis>Reid, J. E.</emphasis></strong> (1941). A revised questioning technique in lie detection tests.<emphasis> Journal of </emphasis>Criminal Law, Criminology, and Police Science, 31, 542–541.</p>
   <p><strong><emphasis>Reid, J. E. &amp; Inbau, F. E.</emphasis></strong> (1911). Truth and deception: the polygraph (lie detector) <emphasis>technique.</emphasis> Baltimore, MD: Williams &amp; Wilkins.</p>
   <p><strong><emphasis>Reis, H. Т., Senchak, M. &amp; Solomon, B.</emphasis></strong> (1985). Sex differences in the intimacy of social interaction: further examination of potential explanations.<emphasis>Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 48, 1204–1211.</p>
   <p><strong><emphasis>Riggio, R. E.</emphasis></strong> (1986). Assessment of basic social skills. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 51, 649–660.</p>
   <p><strong><emphasis>Riggio, R. E. &amp; Friedman, H. S.</emphasis></strong> (1983). Individual differences and cues to deception. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 45, 899–915.</p>
   <p><strong><emphasis>Riggio, R. E., Tucker, J. &amp; Throckmorton, B.</emphasis></strong> (1988). Social skills and deception ability. <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin,</emphasis> 13, 568–511.</p>
   <p><strong><emphasis>Roberts, K. P., Lamb, M. E., Zale.J. L. &amp; Randall, D. W.</emphasis></strong> (1998)<emphasis>. Qualitative differences in children's accounts of confirmed and unconfirmed incidents of sexual abuse.</emphasis> Paper presented at the biennial meeting of the American Psychology-Law Society, Redondo Beach, March 1998.</p>
   <p><strong><emphasis>Robinson, W. P., Shepherd, A. &amp; Heywood, J.</emphasis></strong> (1998). Truth, equivocation/ concealment, and lies in job applications and doctor-patient communication. <emphasis>Journal of Language and Social Psychology,</emphasis> 11, 149–164.</p>
   <p><strong><emphasis>Rockwell, P., Buller, D. B. &amp; Burgoon.J. K.</emphasis></strong> (1991). Measurement of deceptive voices: comparing acoustic and perceptual data.<emphasis> Applied Psycholinguistics,</emphasis> 18, 411–484.</p>
   <p><strong><emphasis>Roediger, H. L.</emphasis></strong> (1996). Memory illusions.<emphasis> Journal of Memory and Language,</emphasis> 35,16100.</p>
   <p><strong><emphasis>Rosenfeld, P. J.</emphasis></strong> (1995). Alternative views of Bashore and Rapp's (1993) alternative to traditional polygraphy: a critique.<emphasis> Psychological Bulletin,</emphasis> 111, 159–166.</p>
   <p><strong><emphasis>Rosenfeld, P.J., Angell, A. Johnson, M. M. &amp; QianJ. </emphasis></strong>(1991). An ERP-based, control-question lie detector analog: algorithms for discriminating effects within individuals' average waveforms.<emphasis> Psychophysiology,</emphasis> 28, 319–335.</p>
   <p><strong><emphasis>Rosenfeld, J. P., Reinhart, A. M., Bhatt, M., Ellwanger, J., Gora, K., Sekera, M. &amp; Sweet, J.</emphasis></strong> (1998). P300 correlates of simulated malingered amnesia in amatching-to-sample task: topographic analyses of deception versus truthtelling responses. <emphasis>International Journal of Psychophysiology,</emphasis> 28, 233–241.</p>
   <p><strong><emphasis>Rosenthal, R. &amp; DePaulo, В. M.</emphasis></strong> (1919). Sex differences in eavesdropping on nonverbal cues.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 31, 213–285.</p>
   <p><strong><emphasis>Rosenthal, R. &amp; Rubin, D. B.</emphasis></strong> (1918). Interpersonal expectancy effects: the first 345 studies.<emphasis> Behavioral and Brain Sciences,</emphasis> 3, 311–415.</p>
   <p><strong><emphasis>Rowatt, W. C., Cunningham, M. R. &amp; Druen, P. A.</emphasis></strong> (1998). Deception to get a date. <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin, 2A,</emphasis> 1228–1242.</p>
   <p><strong><emphasis>Rozelle, R. M. &amp; Baxter, J. С</emphasis></strong> (1915). Impression formation and danger recognition in experienced police officers.<emphasis> Journal of Social Psychology,</emphasis> 96, 53–63.</p>
   <p><strong><emphasis>Rozelle, R. M. &amp; Baxter, J. С</emphasis></strong> (1918). The interpretation of nonverbal behavior in a role-defined interaction sequence: the police-citizen encounter.<emphasis>Environmental Psychology and Nonverbal Behavior,</emphasis> 2,161–181.</p>
   <p><strong><emphasis>Ruby, С L. &amp; Brigham, J. C.</emphasis></strong> (1991). The usefulness of the criteria-based content analysis technique in distinguishing between truthful and fabricated allegations. Psychology, Public Policy, and Law, 3, 105–131.</p>
   <p><strong><emphasis>Ruby, C. L. &amp; Brigham, J. C.</emphasis></strong> (1998). Can Criteria-Based Content Analysis distinguish between true and false statements of African-American speakers?<emphasis> Law and Human Behavior,</emphasis> 22,369–388.</p>
   <p><strong><emphasis>Ruva, C. &amp; Bryant, J. B.</emphasis></strong> (1998).<emphasis> The impact of age, speech style, and question form on </emphasis>perceptions of witness credibility and trial outcome. Paper presented at the AP-LS Biennial Conference, Redondo Beach, March 1998.</p>
   <p><strong><emphasis>Saarni, C.</emphasis></strong> (1984). An observational study of children's attempts to monitor their expressive behavior.<emphasis> Child Development,</emphasis> 55,1504–1513.</p>
   <p><strong><emphasis>Saxe, L.</emphasis></strong> (1991). Science and the TCB polygraph: a theoretical critique.<emphasis>Integrative Physiological and Behavioral Science,</emphasis> 26, 223–231.</p>
   <p><strong><emphasis>Saxe, L.</emphasis></strong> (1994). Detection of deception: polygraph and integrity tests.<emphasis>Current Directions in Psychological Science,</emphasis> 3, 69–13.</p>
   <p><strong><emphasis>Schneider, S. M. &amp; Kintz, B. L.</emphasis></strong> (1911). The effect of lying upon foot and leg movement. <emphasis>Bulletin of the Psychonomic Society,</emphasis> 10, 451–453.</p>
   <p><strong><emphasis>Schooler, J. W., Gerhard, D. &amp; Loftus, E. F.</emphasis></strong> (1986). Qualities of the unreal.<emphasis>Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition,</emphasis> 12, 111–181.</p>
   <p><strong><emphasis>Siegman, A. W. &amp; Reynolds, M. A.</emphasis></strong> (1983). Self-monitoring and speech in feigned and unfeigned lying.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 45,1325–1333.</p>
   <p><strong><emphasis>Sleek, S.</emphasis></strong> (1998). Psychologists debate merits of the polygraph. Monitor, June 30.</p>
   <p><strong><emphasis>Smith, A.</emphasis></strong> (1983). Nonverbal communication among black female dyads: an assessment of intimacy, gender and race.<emphasis> Journal of Social Issues,</emphasis> 39, 55–61.</p>
   <p><strong><emphasis>Smith, H. J., Archer, D. &amp; Costanzo, M.</emphasis></strong> (1991). "Just a hunch": accuracy and awareness in person perception.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 15, 3-19.</p>
   <p><strong><emphasis>Soppe, H. J. G.</emphasis></strong> (1995a). Getuigenissen van kinderen in zedenzaken 1: De herin-nering van kinderen en hoe hen te horen.<emphasis> De Psycholoog,</emphasis> 30, 213–219.</p>
   <p><strong><emphasis>Soppe, H.J. G.</emphasis></strong> (1995b). Getuigenissen van kinderen in zedenzaken 2: Bepaling van de geloofwaardigheid.<emphasis> De Psycholoog,</emphasis> 30, 261–265.</p>
   <p><strong><emphasis>Soppe, H.J. G.</emphasis></strong> (1991). Het verhoren van kinderen in zedenzaken. In P. J. Van Koppen, D. J. Hessing &amp; H. F. M. Crombag (Eds)<emphasis>, Het hart van de zaak: Psychologic van hetrecht.</emphasis> Deventer: Kluwer, 352–316.</p>
   <p><strong><emphasis>Soppe, H.J. G. &amp; Hees-Stauthamer, J. C.</emphasis></strong> (1993). De geloofwaardigheid van getuigenissen van jeugdige slachtoffers van zedenmisdrijven.<emphasis> Tijdschrift voor Ontwikkelingspsychologie,</emphasis> 20, 1-25.</p>
   <p><strong><emphasis>Sporer, S. L.</emphasis></strong> (1991). The less traveled road to truth: verbal cues in deception detection in accounts of fabricated and self-experienced events.<emphasis>Applied Cognitive Psychology,</emphasis> 11, 313–391.</p>
   <p><strong><emphasis>Steller, M.</emphasis></strong> (1989). Recent developments in statement analysis. In J. C. Yuille (Ed.), <emphasis>Credibility assessment.</emphasis> Deventer: Kluwer, 135–154.</p>
   <p><strong><emphasis>Steller, M. &amp; Boychuk, T.</emphasis></strong> (1992). Children as witnesses in sexual abuse cases: investigative interview and assessment techniques. In H. Dent &amp; R. Flin (Eds), <emphasis>Children as witnesses.</emphasis> New York: John Wiley, 41–13.</p>
   <p><strong><emphasis>Steller, M. &amp; Kohnken, G.</emphasis></strong> (1989). Criteria-Based Content Analysis. In D. С Raskin (Ed.), Psychological methods in criminal investigation and evidence. New York: Springer-Verlag, 211–245.</p>
   <p><strong><emphasis>Steller, M. &amp; Wellershaus, P. (1996).</emphasis></strong> Information enhancement and credibility assessment of child statements: the impact of the cognitive interview on criteria-based content analysis. In G. Davies, S. Lloyd-Bostock, M. McMurran &amp; C. Wilson (Eds), Psychology, law, and criminal justice: international developments in <emphasis>research and practice.</emphasis> Berlin: de Gruyter, 118–121.</p>
   <p><strong><emphasis>Steller, M., Haenert, P. &amp; Eiselt, W</emphasis></strong> (1981). Extraversion and the detection of information.<emphasis> Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 21, 334–342.</p>
   <p><strong><emphasis>Steller, M, Wellershaus, P. &amp; Wolf, T.</emphasis></strong> (1988). Empirical validation of Criteria-Based <emphasis>Content Analysis.</emphasis> Paper presented at the NATO Advanced Study Institute on Credibility Assessment in Maratea, Italy, June 1988.</p>
   <p><strong><emphasis>Sternberg, K. J., Lamb, M. E., Hershkowitz, I., Esplin, P. W, Redlich, A. &amp; Sunshine, N.</emphasis></strong> (1996). The relationship between investigative utterance types and the informativeness of child witnesses.<emphasis> Journal of Applied Developmental Psychology, </emphasis>11,439–451.</p>
   <p><strong><emphasis>Sternberg, K. J., Lamb, M. E., Hershkowitz, I., Yudilevitch, L., Orbach, Y., Larson, C., Esplin, P. W. &amp; Hovav, M.</emphasis></strong> (in press). Effects of introductory style on children's abilities to describe experiences of sexual abuse.<emphasis> Child Abuse and Neglect.</emphasis></p>
   <p><strong><emphasis>Stiff, J. B. &amp; Miller, G. R.</emphasis></strong> (1986). "Come to think of it…": interrogative probes, deceptive communication, and deception detection.<emphasis>Human Communication Research,</emphasis> 12, 339–351.</p>
   <p><strong><emphasis>Stiff, J. В., Gorman, S., Krizek, B. &amp; Snider, E.</emphasis></strong> (1994). Individual differences and changes in nonverbal behavior: unmasking the changing faces of deception. <emphasis>Communication Research,</emphasis> 21, 555–581.</p>
   <p><strong><emphasis>Stiff, J. В., Hale.J. L., Garlick, R. &amp;Rogan, R.</emphasis></strong> (1990). Effect of cue incongruence and social normative influences on individual judgments of honesty and deceit. <emphasis>Southern Communication Journal,</emphasis> 55, 206–229.</p>
   <p><strong><emphasis>Stiff, J. В., Kim, H.J. &amp; Ramesh, C. N.</emphasis></strong> (1992). Truth biases and aroused suspicion in relational deception.<emphasis>Communication Research</emphasis>, 19, 326–345.</p>
   <p><strong><emphasis>Stiff, J. В., Miller, G. R., Sleight, C, Mongeau, P., Garlick, R. &amp; Rogan, R.</emphasis></strong> (1989). Explanations for visual cue primacy in judgments of honesty and deceit.<emphasis>Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 56, 555–564.</p>
   <p><strong><emphasis>Streeter, L. A., Krauss, R. M., Geller, V., Olson, С &amp; Apple, W.</emphasis></strong> (1911). Pitch changes during attempted deception. Journal of Personality and Social Psychology, 24, 12–21.</p>
   <p><strong><emphasis>Suengas, A. G. &amp; Johnson, M. K.</emphasis></strong> (1988). Qualitative effects of rehearsal on memories for perceived and imagined complex events.<emphasis> Journal of Experimental Psychology: </emphasis>General, 117, 311–389.</p>
   <p><strong><emphasis>Taylor, R. &amp; Vrij, A.</emphasis></strong> (1999). The effects of varying stake and cognitive complexity on <emphasis>beliefs about the cues to deception.</emphasis> Manuscript submitted for publication.</p>
   <p><strong><emphasis>Toris, C. &amp; DePaulo, В. M.</emphasis></strong> (1985). Effects of actual deception and suspiciousness of deception on interpersonal perceptions.<emphasis>Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 41,1063–1013.</p>
   <p><strong><emphasis>Trankell, A.</emphasis></strong> (1912).<emphasis> Reliability of evidence.</emphasis> Stockholm: Beckmans.</p>
   <p><strong><emphasis>Tully, B. </emphasis></strong>(1998). Reliability of criteria-based content analysis of child witness statements: Cohen's kappa doesn't matter.<emphasis> Legal and Criminological Psychology, </emphasis>3,183–188.</p>
   <p><strong><emphasis>Undeutsch, U.</emphasis></strong> (1961). Beurteilung der Glaubhaftigkeit von Aussagen. In U. Undeutsch (Ed.)<emphasis>, HandbuchderPsychologic. Vol. 11. ForensischePsychologie.</emphasis> Gottingem Hogrefe, 26-181.</p>
   <p><strong><emphasis>Undeutsch, U.</emphasis></strong> (1982). Statement reality analysis. In A. Trankell (Ed.)<emphasis>, Reconstructing the past: the role of psychologists in criminal trials.</emphasis> Deventer: Kluwer, 21–56.</p>
   <p><strong><emphasis>Undeutsch, U.</emphasis></strong> (1984). Courtroom evaluation of eyewitness testimony.<emphasis>International Review of Applied Psychology,</emphasis> 33, 51–61.</p>
   <p><strong><emphasis>Undeutsch, U.</emphasis></strong> (1989). The development of statement reality analysis. In J. C. Yuille (Ed.),<emphasis> Credibility assessment,</emphasis> Dordrecht: Kluwer, 101–121.</p>
   <p><strong><emphasis>Van Koppen, P.J.,</emphasis></strong> Boelhouwer, A.J. W., Merckelbach, H. L. G.J. &amp; Verbaten, M. N. (1996). Leugendetectie in actie: Hetgebruik van depolygroaf in depraktijk. Leiden: Nederlands Studiecentrum Criminaliteit en Rechtshandhaving.</p>
   <p><strong><emphasis>Van Rossum, W.</emphasis></strong> (1998).<emphasis> Verschijnen voor de rechter: Hoe het hoort en het ritueel van </emphasis>Turkse verdachten in de rechtszaal. Amsterdam: Uitgeverij duizend en een.</p>
   <p><strong><emphasis>Volbert, R. &amp; Van der Zanden, R.</emphasis></strong> (1996). Sexual knowledge and behavior of children up to 12 years: what is age-appropriate? In G. Davies, S. Lloyd-Bostock, M. McMurran &amp; C. Wilson (Eds), Psychology, law, and criminal justice: international developments in research and practice. Berlin: de Gruyter, 198–216.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1991). Misverstanden tussenpolitie en allochtonen: Sociaal-psychologische aspecten van verdacht zijn. Amsterdam: VU Uitgeverij.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. </emphasis></strong>(1993a). Credibility judgments of detectives: the impact of nonverbal behavior, social skills and physical characteristics on impression formation. Journal of Social Psychology, 133,601-6 VI.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1993b). Students, prisoners and professional lie detectors' beliefs about verbal correlates of deception. Unpublished data.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1994). The impact of information and setting on detection of deception by police detectives. Journal of "Nonverbal Behavior, 18,111–131.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1995). Behavioral correlates of deception in a simulated police interview. Journal of Psychology: Interdisciplinary and Applied, 129,15–29.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1996). De rechercheur als leugendetector: Een overzicht van onder-zoeken nar nonverbaal gedrag en misleiding. Modus: Tijdschrift voor Recherche en Forensische Wetenschappen, 5,4–9.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1991a). Detecting lies in partners, friends and strangers. Unpublished data.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1991b). Gender differences in self-oriented and other-oriented lies. Unpublished data.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1998a). Interviewing suspects. In A. Memon, A. Vrij &amp; R. Bull, Psychology and law: truthfulness, accuracy and credibility. Maidenhead: McGraw-Hill, 124146.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1998b). Telling and detecting lies: some future directions in research. Forensic Update, 54,14–19.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A.</emphasis></strong> (1998c). To lie or not to lie. Psychologie, 11, 22–25.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Akehurst, L.</emphasis></strong> (1996). Hand movements during deception: some recent insights. Paper presented at the Sixth European Conference on Psychology and Law. Italy, Sienna, August 1996.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Akehurst, L.</emphasis></strong> (1998). Verbal communication and credibility: Statement Validity Assessment. In A. Memon, A. Vrij &amp; R. Bull, Psychology and law: truthfulness, accuracy and credibility. Maidenhead: McGraw-Hill, 3-31.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (1992). Beliefs about verbal correlates of deception: British students. Unpublished data.</p>
   <p><emphasis><strong>Vrij, A. &amp; Fischer, A.</strong></emphasis> (1995). The expression of emotions in simulated rape interviews. Journal of Police and Criminal Psychology, 10, 64–61.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Graham, S.</emphasis></strong> (1991). Individual differences between liars and the ability to detect lies. Expert Evidence: The International Digest of Human Behaviour Science and Law, 5,144–148.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Heaven, S.</emphasis></strong> (1999). Vocal and verbal indicators of deception as a function of lie complexity. Psychology, Crime and Law, 5, 203–215.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Holland, M.</emphasis></strong> (1999). Individual differences in persistence in lying and experiences while deceiving. Communication Research Reports, 3, 299–308.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Lochun, S.</emphasis></strong> (1991). Neuro-lingui'stisch verhoren. In P. J. Van Koppen, D. J. Hessing&amp;H. F. M. Crombag (Eds), Het hart van dezaak: Psychologie van het recht. Deventer: Kluwer, 493–505.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Mann, S.</emphasis></strong> (in press). Lying when the stakes are high: deceptive behavior of a murderer during his police interview. Applied Cognitive Psychology.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Mann, S.</emphasis></strong> (1999). Whokilled 'myrelative? Policeofficers 'abilityto detectreal-life high-stake lies. Manuscript submitted for publication.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Semin, G. R.</emphasis></strong> (1996). Lie experts' beliefs about nonverbal indicators of deception. Journal of Nonverbal Behavior, 20, 65–80.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Taylor, R.</emphasis></strong> (1999). Pofice officers' and students' beliefs about telling and detecting little and serious lies. Manuscript submitted for publication.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Van Wijngaarden, J. J.</emphasis></strong> (1994). Will truth come out? Two studies about the detection of false statements expressed by children. Expert Evidence: The International Digest of Human Behaviour, Science and Law, 3, 18–84.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Winkel, F. W. </emphasis></strong>(1990). Culturele verschillen in spreekstijl van Surinamers en Nederlanders: De relatie tussen «zakelijkheid» en «misleiding»; bij een politieverhoor. Recht der Werkelijkheid, 11, 3-15.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Winkel, F. W.</emphasis></strong> (1991). Cultural patterns in Dutch and Surinam j nonverbal behavior: an analysis of simulated police/citizen encounters.<emphasis>Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 15, 169–184.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Winkel, F. W.</emphasis></strong> (1992a). Crosscultural police-citizen interactions: the influence of race, beliefs and nonverbal communication on impression formation. <emphasis>Journal of Applied Social Psychology,</emphasis> 22, 1546–1559.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Winkel, F. W.</emphasis></strong> (1992b). Social skills, distorted perception and being suspect: studies in impression formation and the ability to deceive.<emphasis> Journal of Police and </emphasis>Criminal Psychology, 8, 2–6.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A. &amp; Winkel, F. W.</emphasis></strong> (1994). Perceptual distortions in cross-cultural interrogations: the impact of skin color, accent, speech style and spoken fluency on impression formation.<emphasis> Journal of Cross-Cultural Psychology,</emphasis> 25, 284–296.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Akehurst, L. &amp; Morris, P. M.</emphasis></strong> (1991). Individual differences in hand movements during deception.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 21, 81-102.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Akehurst, L., Van Dalen, D., Van Wijngaarden, J. J. &amp; Foppes, J. H.</emphasis></strong> (1996). Nonverbaal gedrag en misleiding.<emphasis> Tijdschrift voorde Politie,</emphasis> 58, 11–14.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Dragt, A. W. &amp; Koppelaar, L.</emphasis></strong> (1992). Interviews with ethnic interviewees', nonverbal communication errors in impression formation.<emphasis> Journal of Community and Applied Social Psychology,</emphasis> 2, 199–209.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Edward, K., Roberts, K. P. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (1999).<emphasis> Detecting deceit via Criteria-Based Content Analysis, Reality Monitoring and analyses of nonverbal behaviour.</emphasis> Paper presented at the Ninth European Conference on Psychology and Law, Dublin, Ireland, July 1999.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Foppes, J. H., Volger, D. M. &amp; Winkel, F. W.</emphasis></strong> (1992). Moeilijk te bepalen wie de waarheid spreekt: Non-verbaal gedrag belangrijkste indicator.<emphasis> Algemeen Politie Blad,</emphasis> 141,13–15.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Kneller, W. &amp; Mann, S.</emphasis></strong> (in press). The effect of informing liars about Criteria-Based Content Analysis on their ability to deceive CBCA raters.<emphasis> Legal and Criminological Psychology.</emphasis></p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Semin, G. R. &amp; Bull, R.</emphasis></strong> (1996). Insight in behavior displayed during deception.<emphasis> Human </emphasis>Communication Research, 22, 544–562.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Winkel, F. W. &amp; Akehurst, L.</emphasis></strong> (1991). Police officers' incorrect beliefs about nonverbal indicators of deception and its consequences. In J. F. Nijboer &amp; J. M. Reijntjes (Eds),<emphasis> Proceedings of the First World Conference on New Trends in Criminal Investigation and Evidence.</emphasis> Lelystad: Koninklijke Vermande, 221–238.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Winkel, F. W. &amp; Koppelaar, L.</emphasis></strong> (1988). Culturele verschillen in nonverbaal gedrag: De persoonlijke ruimte van Nederlanders en Surinamers. <emphasis>Migranten-studies,4,</emphasis> 40–49.</p>
   <p><strong><emphasis>Vrij, A., Winkel, F. W. &amp; Koppelaar, L.</emphasis></strong> (1991). Interactie tussen politiefunc-tionarissen en allochtone burgers: twee studies naar de frequentie en het effect van aan-en wegkijken op de impressieformatie.<emphasis> Nederlands Tijdschrift voor de Psychologie,</emphasis> 46, 8-20.</p>
   <p><strong><emphasis>Wagenaar, W A. &amp; Groeneweg, J.</emphasis></strong> (1990). The memory of concentration camp survivors. <emphasis>Applied Cognitive Psychology, 4,</emphasis> 11–81.</p>
   <p><strong><emphasis>Walkley, J.</emphasis></strong> (1985). Reading the suspect.<emphasis> Police Review,</emphasis> 93, 331–340.</p>
   <p><strong><emphasis>Walters, S. B.</emphasis></strong> (1996).<emphasis> Kinesic interview and interrogation.</emphasis> Boca Raton, FL: CRC Press.</p>
   <p><strong><emphasis>Waltman, J. L.</emphasis></strong> (1983). Nonverbal communication in interrogation: some applications.<emphasis> Journal of Police and Science Administration,</emphasis> 11, 166–169.</p>
   <p><strong><emphasis>Watson, D. C. &amp; Sinka, В. K.</emphasis></strong> (1993). Individual differences, social arousal and the electrodermal detection of deception. Personality and Individual Differences 15, 15–80.</p>
   <p><strong><emphasis>Wells, G. L. &amp; Leippe, M. R.</emphasis></strong> (1981). How do triers of fact infer accuracy of eyewitness identification? Using memory of peripheral details can be misleading.<emphasis> Journal of Applied Psychology,</emphasis> 66, 682–681.</p>
   <p><strong><emphasis>Wells, G. L. &amp; Loftus, E. F.</emphasis></strong> (1991). Commentary: is this child fabricating? Reactions to a new assessment technique. In J. Doris (Ed.),<emphasis> The suggestibility of children's recollections:</emphasis> Washington, DC: American Psychological Association, 168–111.</p>
   <p><strong><emphasis>West, I. </emphasis></strong>(1992).<emphasis> Decision-making in the detection of deception.</emphasis> Paper presented to the British Psychology Society, Division of Criminological and Legal Psychology. Harrogate, March 1992.</p>
   <p><strong><emphasis>Westcott, H. L., Davies, G. M. &amp; Clifford, B. R. </emphasis></strong>(1991). Adults' perceptions of children's videotaped truthful and deceptive statements.<emphasis> Children and Society,</emphasis> 5,123–135.</p>
   <p><strong><emphasis>Wilson, D. S., Near, D. С &amp; Miller, R. R.</emphasis></strong> (1998). Individual differences in Machiavellianism as a mix of cooperative and exploitative strategies.<emphasis> Evolution and Human Behavior,</emphasis> 19, 203–212.</p>
   <p><strong><emphasis>Winkel, F. W &amp; Vrij, A.</emphasis></strong> (1995). Verklaringen van kinderen in interviews: Een experimenteel onderzoek naar de diagnostische waarde van Criteria Based Content Analysis.<emphasis> Tijdschrift voor Ontwikkelingspsychologie,</emphasis> 22,61–14.</p>
   <p><strong><emphasis>Winkel, E W, Vrij, A., Koppelaar, L. &amp; Van der Steen, J.</emphasis></strong> (1991). Reducing secondary victimisation risks and skilled police intervention: enhancing the quality of police rape' victim encounters through training programmes.<emphasis> Journal of Police and Criminal Psychology,</emphasis> 1,2-11.</p>
   <p><strong><emphasis>Woodall, W G. &amp; Burgoon, J. K.</emphasis></strong> (1983). Talking fast and changing attitudes: a critique and clarification.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 8,126–143.</p>
   <p><strong><emphasis>Young, M. J. &amp; deTurck, M. A.</emphasis></strong> (1996). The effects of stress and coping on truthful and deceptive communication. Unpublished manuscript.</p>
   <p><strong>Yuille, J. С</strong> (1988a).<emphasis> A simulation study of criteria-based content analysis.</emphasis> Paper presented at the NATO advanced study institute on credibility assessment, Mara-tea, Italy, June 1988.</p>
   <p><strong><emphasis>Yuille, J. С</emphasis></strong> (1988b). The systematic assessment of children's testimony.<emphasis> Canadian Psychology,</emphasis> 29,241262.</p>
   <p><strong><emphasis>Yuille, J. С &amp; Cutshall, J.</emphasis></strong> (1989). Analysis of statements of victims, witnesses, and suspects. InJ. С Yuille (Ed.),<emphasis> Credibility assessment.</emphasis> Dordrecht: Kluwer, 115–191.</p>
   <p><strong><emphasis>Zaparniuk, J., Yuille, J. С &amp; Taylor, S.</emphasis></strong> (1995). Assessing the credibility of true and false statements.<emphasis> International Journal of Law and Psychiatry,</emphasis> 18,343–352.</p>
   <p><strong><emphasis>Zuckerman, M. &amp; Driver, R. E.</emphasis></strong> (1985). Telling lies: verbal and nonverbal correlates of deception. In A. W Siegman &amp; S. Feldstein (Eds),<emphasis> Multichannel integrations of nonverbal behaviors.</emphasis> Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, 129–141.</p>
   <p><strong><emphasis>Zuckerman, M., DeFrank, R. S., Hall, J. A., Larrance, D. T. &amp; Rosenthal, R.</emphasis></strong> (1919). Facial and vocal cues of deception and honesty.<emphasis> Journal of Experimental Social Psychology,</emphasis> 15, 318–396.</p>
   <p><strong><emphasis>Zuckerman, M., DePaulo, В. M. &amp; Rosenthal, R.</emphasis></strong> (1981). Verbal and nonverbal communication of deception. In L. Berkowitz (Ed.)<emphasis>, Advances in experimental social psychology. Vol. 14.</emphasis> New York: Academic Press, 1-57.</p>
   <p><emphasis><strong>Zuckerman, M., Koestner, R. &amp; Alton, A. O. </strong></emphasis>(1984). Learning to detect deception. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology,</emphasis> 46, 519–528.</p>
   <p><strong><emphasis>Zuckerman, M., Koestner, R. &amp; Colella, M. J.</emphasis></strong> (1985). Learning to detect deception from three communication channels.<emphasis> Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 9,188–194.</p>
   <p><strong><emphasis>Zuckerman, M., Koestner, R. &amp; Driver, R.</emphasis></strong> (1981). Beliefs about cues associated with deception. <emphasis>Journal of Nonverbal Behavior,</emphasis> 6,105–114.</p>
  </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>Адаптирована по версии Стеллера и Кёнкена (Steller &amp; Kdmken, 1989).</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Адаптировано по версии Стеллера (Steller, 1989).</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</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_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Вероятно, противодействия возможно выявить при помощи ответных противодействий. Хонтс, Раскин и Кирхер (1981) прикладывали электроды на область эпигастрия и к височной мышце и могли верно выявить 90 % испытуемых, использующих противодействия.(Lykken, 1998, p. 3).</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_01.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_02.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_03.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_04.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_05.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_06.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_07.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_08.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_09.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_10.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_11.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_12.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAGQAUYDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAIDAQEBAAAAAAAAAAAAAAUGAwQHAgEI/8QAQxAAAgIC
AQMCBAIJAwMDAwIHAQIDBAURAAYSIRMxFCJBUQdhFRYjMlRxgZbTQlKRJDOhQ2JyFyWCNDVF
U2OSssHx/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/EABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAM
AwEAAhEDEQA/AP1TxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHKv+KMbTfh
11HHHC80rUZRHHHEZGL9p7dKASTvXsOWjjgcb6gkn6czPVOZw9NabVejorNeb4IiISpJYZgf
AAbXp7U6OtePHN3qHqXqfF4rMLC9y3ZjlutjposW2phHVWREcAHX7Uug8DvCeCPr0zMY2pmM
Xax2Ri9alajaKaPuZe9CNEbBB0R+fNpVCqFG9Aa8nZ/54HOZeqcxU6/mhsLYXptJiJZ5qbLH
DEKXrd/qdo0A6sCxJ8sF1vyNSp1VlmzE9KS1k2hklpCJ/wBGH1I0mjmYk/swAAyIpYqwB8eC
djqLqroyOoZGGipGwR9uNDu7tDu1rfAhujLtvLdGYO9lovTv26EE1qMxlO2Ro1LjtPkeSfB5
QOmr+bxX4efh9WpQXFnlpNFaR6jkoyVnIMm1JXTqPp8x8De+dXlkSKNnldURRssx0B/Xnj4m
DevXi33dmu8e+t6/nrzwOcR5fq5Mf03fm9Vq+QhxKTqlb9pHNI7fFF07O5V7TH767fm9uYTn
+p0htyl77apZ2VFNAHtevaWOpoBNktGWOvPd7jnTVswMIys0ZEnhNMPm/l9+eEu1JGdUtQMU
BLASA9oHuTwOb1+pepWkiMsN5WfM0KvpGiflryUopJCzdngCVpO5v9Pbrx7HQq9W9WLSwc1i
G45mxsc94jHOPTY3oI5HA7NhlheVguvZN9p51dLtVwClmBgdgESA70Nn/gczo6yIrowZWGwQ
dgjgQXRlvJ3MZZbLoe+O5PFBKU7DNArkRyFfGiR+Q9t688nuOOA4444HFcFTt1uoMEatCZe3
qTKmyIqMkMghaayY3eYjtaLRQ9v12mv3eTNDq/Mt0kmYmN95N0o8hWOKkSTHuzatdg7NyBdj
Q7W12k7YHx1Hjgc4wOX6mnObaSxNekx+Nr2Kyfo9q8VyZ4ZCQO9Q3llTwD4J0QN65M9CZXLZ
Kze/SAkkoCvVmgmlrmBxK6MZoSCBsIQh3r/1NEkqeW7jgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444Djjj
gOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444EH13ibGe6Jz+IpGEWshQnqxNOxVFaRCoLE
AnQ3vwD7crEnSGYTKT2onpTh+oYsvuay4YxrSjgYH9mdN3oSFHygEDY1rnQzvR0QD9N85t07
1xkBNDN1JYxy0ZMHSyZ+GqSRuJbDlBGCZW2O4AAa92HngYOj+kM5joOnIshRw9itSxtXHWIp
5mJry1ZH7bNfSEN6gIYg9hHamydEc94zo3PUGqSrHiZJIaGTqsvxUihmtW45U8+kfCoh34/e
Ota+blhu9eYulUuT2q+Qj+DleCyjQeYZVEbCMnfbtllRl0SGB8Hm1H1dj3s42L0rSpkZpIa0
zxhY37IjKXBJ8oUDEMPB0eBUb3QWXsydqtj4of0peubSw6t6U1J66KNR+G7nBOvYLsEnxy+d
LUZ8X0ziMfb9I2KlSKCQxMWQsiBTokAkbH1A5KccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAr2S6vxuO
vS1LFbOPLEQGavhLs8Z2AfDxxMre/wBCea36+Yj+D6k/tzI/4OYvxAs24b/SEFS5YqpczIrz
mBgC8fw079p2D47kX/jlfxvV2RoZHP4eJmy8kGVNDGzSyRgyN8IthoXbaglW7k37+RvZU8Cy
/r5iP4PqT+3Mj/g4/XzEfwfUn9uZH/Byo4bI9UZvrfKGhYmggq5Gg89eWeN4Iaz0keWNe3ZZ
yzeCPG/O9eDK1fxCmmlQLSryxyHGOksMxZGjuWJIQVJUd3aYi3doBgfHjRITP6+Yj+D6k/tz
I/4OP18xH8H1J/bmR/wcq9zruSu2M6gsxTLTjwWWtz04XLK7QWKqKf5gF9H6Bjy79OZiXJWs
zTtQLHYxlpazvGSY5Q0Mcqsu/PtKAR9weBofr5iP4PqT+3Mj/g4/XzEfwfUn9uZH/By1ccCq
/r5iP4PqT+3Mj/g4/XzEfwfUn9uZH/Bza66yrYvp2YVrK1sleYUMfIyhgLUvyxEg+NBiCfyB
9/bkP+F2dt5rHTNZLN6REdgTTd0lW2o7ZqpHaCewrvv3pvUBA1wN79fMR/B9Sf25kf8ABx+v
mI/g+pP7cyP+Dlq44FV/XzEfwfUn9uZH/Bx+vmI/g+pP7cyP+Dlq5y7o2z1JYWfJC/Ylowfp
aGX41kdXlS0VrlAvkBVSQNvW9j38EBZ/18xH8H1J/bmR/wAHH6+Yj+D6k/tzI/4OV3pDqbJG
vjIlhlyNqxBQt5B5rKosS2VK90QdthQU32gHuJYDRGuRUHV1qeu+SsyW4cXjME+aevFYLTSS
RTydymQ6DKVi7dEezH24F3/XzEfwfUn9uZH/AAcfr5iP4PqT+3Mj/g5rVeps1L1HSxL4qnH6
4mm9d7Y+eCNoR3qid2iRKdAt/p+x8SUGTns9d3MYCUrUqMU5H/8AMeV3G/5AR/8ALcDW/XzE
fwfUn9uZH/Bx+vmI/g+pP7cyP+Dlbo5TMnpGpcms2p6FfK5OLJWUmjjmjrRWLKI/c5Ve1exN
686HgHzzRx3UfUXx/SceTa33WMZi5cn6aBWpzytIpMsZA2szAodf9sx7I03AuX6+Yj+D6k/t
zI/4OP18xH8H1J/bmR/wcqnTnV2VyeKmsXY5atvJYuzl6LrOGjgSKQKIXTtBV1Dw92+7uJk8
jWudF6eyBy2AxuRaP02t1o5yn+0sobX/AJ4EL+vmI/g+pP7cyP8Ag4/XzEfwfUn9uZH/AAct
XHAqv6+Yj+D6k/tzI/4OP18xH8H1J/bmR/wctXHApWV6uw2SoS1Hj6urrJr9rVwOSikXRB8M
INj21/LfIK43Rdv1xLi+qvSlow4/0lwWTCJFE3fH2j0flZW8hh52OdS44HKsqvReVgkiv4/q
6b1JXsSMcJlAZJWjWP1G1D5ZURVU/QDxzHbr9EW8dWoTY3q40q0liSGEYTKBU9dWV1A9H93t
dgB7KD41zrPHAqUPXGFhiSKOl1IERQqj9XMj4A9v/Q57/XzEfwfUn9uZH/By1ccCq/r5iP4P
qT+3Mj/g4/XzEfwfUn9uZH/By1ccCq/r5iP4PqT+3Mj/AIOP18xH8H1J/bmR/wAHLVxwKr+v
mI/g+pP7cyP+Dj9fMR/B9Sf25kf8HLVxwKr+vmI/g+pP7cyP+Dj9fMR/B9Sf25kf8HLVxwKm
/X2IUb+C6kP8+nr6/wDloQOOWzjgR+Zx2KyEcBzVOjajhkDxfFxI4Rz8oK9w8N5148+dcx2u
ncJbxKYq3h8dPjEPctOWqjQg7J2EI7d7JPt9eRPVSWf1r6RlJ/8AtqWZhNv2EphYRE/17h/M
jlKki68kwqO65IXmhVMhFFKoDWBdiBaue4dsZh9b2I+Upv5t8DqlTG0adqzZqUq0Fiz2+vLF
EqvL2jtXuIG20AAN+w8c0Y+leno681ePA4lIJ1VZY1pxhZArF1DDWiAzMw37Ek+55Q5P1wx6
V5qlHKXZK+Yyb+hLaHbNWEU3wylixPYW9EDfkeSQPruy0eoZcJQZhmFu/rBMsqpaKlaLXWIZ
tP8AuiAIBokgE6GzvgXatgcPWjjjrYqhCkcckKLHXRQschBdAAPCsQCR7Egb5tUKNTH1xBQq
wVYB5EcMYRR/QeOc7x8PVS9T1vXiyf6NGTyXexnBBr+kBBsd37pbfb9QffXk81cBL1vLJ07D
cx1+ua0Eyzzy2VdZpGrgqZl7ifEnge439uB1bjlF6M/WKTpLJT2BkYszLCPRr5NU7YrAhAPa
VZiY2kBbydeToAcjqP6fnpYR5K3UMVOxI4ycE8yizC/oAKyMrb9P1ASdH94jQC7HA6DlMbRy
1J6eVpVrtRyC0FmJZEYg7BKsCDogH+Y5r0MBh8dde5j8Tj6tt4xE08FZEdkHspYDZA0NDlHx
9XqaOenPmrGRSZOnFltzxzqIRfCBX0gPbv3bwvbvzyDxNnqCLoZs5Yy+QZGx2LyVZbk6KbFk
RmSeBSNHtkUIvafHcWI4HZuOc06nfM18ZEkK5mTI11jt2mqysUj9W0jvGD3DvVIxKoGiQoH1
I5rJD1j8dL3x5P0visyVYTjzGf8A9L47ta/2fb6688DqnNOnisdSpS06dCpXqSl2kgihVEct
+8SoGjvZ39+cujh65OOvER5IW3hwxrpJMO1HB/6kEh/Oh++frvxv358z8fWkuOZsXBnYZ2wc
rENPGzLc+JQhBpgN9veA3gBNe58cDpMfTeDjs0LEeGxqWKEfpU5VqxhqyaI7YzraDRPga9+e
qmAw1N0apicfAyQmspirIpWIksYxofukknt9tk8kx4HHAisZ05g8Ua5xeGxtI1w6wmvVSP0g
5BcL2ga7iBvXvob5tNj4DlUyKgraERgZh/rTewD/ACPkfzP35t8cDRhw+NgppUhx9OOokhlW
BIVVFcsWLBQNb7iW39zv35lmx9Oa2lqapXksoAEmeNS6gHY02tjyT/zzZ44EbYwePlq3YI6s
EC3Qy2GhjVGlDElgxA87LNs/+4n3PJCGJIYUiiUJGihVUewA8Ac9ccBxxxwHHHHAccccBxxx
wHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwNPI36VMwx3pUQzv2RIw2XYDegPqfG/6c016owLPSQZi
h33UjkrL667lWTfpso35DaOj9fpz5nsPPkclhbde1FAcdO85WSAyep3RPGACHXt137+u9a8e
/KLS6CsLdqYSebuxVLDYmq9v4YhrD1J3k0p79JvSEghvf38cDoDdQYlUsuchX7axCynv/cJd
oxv/APNWX+ake456bO4pYq8hyFb05/8Atv6g03zBff8A+RA/mde/KPZ/DrJ2JMo8vUFd5LqR
xiQ0XDqEuPZXbLON/wDcZfl7deCNe3Ff8MDFUkrHLhoLNR6VtDWJDJ8TJOhjJclCvqyLti5b
5SfIJIXafPYqu1hZshWRq8byyhnA7UQgO38lJAb7Ejet88XOpcJSrie5laUELF1V5JlUMUXu
bWz50PJ1ytQdBTQWY5VykMgrC+tQTVC/YtuVZHEp9T9oBogD5d7BOyPMY/RuRxk3SWLqTpbo
0LdwQzPVJFWq9aRI45Pn+cguF7vGxrx7khflzeMeytdL9Z5mT1FRJAxI7Q3jXv8AKQ2vt59u
YV6kwzVTZXJVTXEcMpkDjt7JSBE2/sxI1998quP/AA/tY/KYOavl4Gp4YRipFLSYyKFpmsQX
EoUg7D/uA+Nb1rWjV/C6zV6ZmxEOeUF6mLrxzmqzNG1NlbvAaUj5u390aCnz83Aut3PYT0ZI
rd2q0TSPVdH+YM48MhH1PuNc+PawEcKVGNAQ0IxYjhCKVhRANOg1oBQR5Htse3IKLoeaGqkM
GSgQJnjmRuqx+QsT6R/abLefMm/J89vMcXQ1uvPlRXv4s1rs1h1efF99qJLEheaP1hKuwSzd
vyjt+Xfd28C1Vs3jLMsEcF2F5J5JYo1B8s8R1IuvupBBH0IPPq5vGNbNVbsBsidqxiDfN6qx
iQpr79hDa+x3ylZL8PMhYr1Y6fUIpSV7mRtpPFWkWRfi5Xk+UrMo2hkPkhlbQ2v0MgOiZx1W
M3+lFMgyr5L0jA/bo0VqKmhJrYC9xbXnegFHAskWcxksdGSO9AyXlZ6rBvEwVe4lfv8AKN/y
5lxmUo5SIyY61FZj7VbvibuGmUMvn8wQf68ofTf4dZPCy4Nm6jS1FiVVYIZKkjICtV4AR3Ts
V33hmUHtPYoUKe5jY+iump+mFyFdb0M9CxN8TFAtYxmCRgPV03eQUZ9sq6Hb3EbI1oJKfqDE
V/ifiMnUhFZe+UyShQi93bsk/Tu8b+/j35iXqfBvHE8eVqSJIJCrJIGBEZAkPj6KWUE/TY3z
n3U/4e3KnSNuKjaOQmrVbFShD8N8/ZPaimb1D3/tCvpKAR2eO7fv4tGK6K/R/VKZpbsbs5vN
Yh+H0JDZNc/Ke75e34ZfcN3dx9uBOy9Q4iKO3JJkayx1BudjINRjuK7P/wCQI/mCPpz7Nn8T
DFYklyFdEryNFMS4/ZsoDMG+2gQSfoDs8o2R/DbJZBeoBY6hru2VqPUWQ49g8SmzJMuyJgG7
RIy+AvsG+4O4Pw9sRZO3fr5iL1p7VuUJPVaaP0rEUUZRg0u2Yeip7tgaJHaB7Bcf0xjzkGoJ
crm8AD6JcBjtSw/5AJ/kD9ufcJlIMxjxarBgollgdW90kikaORT99OjDY8HWx45Ssd+HH6L6
kx2Rq5ZxRx0VWGGs0LPIyQQSQjuYv2EsJSSwjDeNA+d8sXQ+FlwmKtpZP/UXchbyEi72E9aZ
5An22qsoOvBIJ+vAsPNLN5SnhMRbyeSmWCnVjMssjfRRzd5E9V4WPqLp+3i5ZTCJwpWQKG7G
VgynR9xtR4+vAjM31nUw/RlrqKxBJLFDHJJ8PXkSV27ASwBB7dgKxPnxo8m8dfa5ZyETVJ4B
Vn9FXk1qYdit3rr6fNrz9QeUzM/hlTyuBzFSa/agyGQNt/ias88ESPOAG3CkoDr8qkq5IJB3
7nl+hjWGFIkLlUUKC7Fm0PuTsk/mfPA98cccDxNLHBDJLM6xxRqWd2OgoHkkn7cqFvrn0+kr
2fp4W9br0prkdiJWjR0StI6O+mYe/pkhfflmy+Nr5bHy0rhsCCQqWNexJA4KsGGnjZWXyB7E
fb25T6fQ+QxOBkxeGzMBhmvWLc36VgsXg6ySs6xjdlSO3emOz3kFiNs2wsmPmuTdR3JG9f8A
Rj0KrwB1AUSF5/U19e7t9LYP5a+vJjmOssq1olsyJJOEAkdE7FZteSF2dAn6bOvueZOA4444
DjjjgOOOOBVMX1iuWu56vi8dLaOKlMB7LEQeSUMUKlCwZB3K2mYAMBsbHJTpTNjqDDLe+Emp
uJ560sEpVmjkhmeJxtSQR3IdEH25Fnp7LtYs5I5PGLnnrmpFajx0ixLEXDfPH6/c5GtA940S
TryRyX6aoW8Zio6t+enPKhOmp1Wrxgf/ABaSQ73skljskngSnHHHAccccCpdfXchWu9KV8bf
npLfywq2Ghjjdmj+Hnk186sB80a+QPvyGxvWGRx93P4i8kmYu0ch8JRlWP0mtA1Fs9j9gK+o
oJXYVQdr4XZPLtmMRjsqKpylaKcVZhPAZP8A05NFQw/PTEf15pW+kMBcxa46xiqzU1n+JCAF
SJf9/cPPd5Pne/pwKRjs/wBVZPrfIx45rZp18lSSSharxIlepLUSSXucAN6is3gB286GiPIn
IvxAiecRtjpATJQ12TK49O3NJCjEjx3K0TdwBI1rTE7AtOPw+Px1y5ao1IoLFz0zYdBoydiB
E3/JQAORsHRfTtem9SDE146zJFH6a7ACxSNJGB58dru7DXtvgVi118K9jHZm169fDnC5O7Zq
6Vz3156yKQdb3p5Prr5vI5cOn82MrYy1SWua9zGWRVsIH70LGJJVKtobBSRfcAg7HPMHSuDg
qxVosZWWvHXnqrF27URTMrSpr6hmRSf5c38bjqmMhaKjAsKMe5teSx0Bsk+T4AH8gOBt8ccc
CG6wycmL6ftSU5YI8nMvw+PE+yslpx2wqQPcFyN/YbJ0ATyG/DTqKzn8a0lgWpBoMZJ1jVq8
n7r1pQoU+sjIxYdigdygFtbNjzeHx+cpCplqsdmuJElVX/0up2rAjyCCPcc18V01hsTkbF7G
4+GtbsD9tJHseofuR7FvA23ufqeBL8cccBzmPSGY6psyzW3nmyFCIZRJzcijhRJYbRSssZRA
zbRX7j8wHaPY+D07kfj8LjcfjpqFKnFDTmaR5IlHysZCS5P8yST/AD4FL6T6svyV8YtiC9k7
d2KnZtiLsK0RYU9vZqNO5AVLN3HYDeO7WhGVutbk6LclnvVsNj8O2asuWia1J6c0geJlEfYQ
ViK/KVPzbB2AeXqDpDAQXcdbhxdeOxjoFrVXUEenEu+1PfyBs63vW/HPtXpHp+ohSviaiIaj
USvZsNAzFmjIPgqSzHX5ngR0PVeQfOVcU/TtpLEzy90rTIsXpRvErSKW0zDUwOu0H5SPseb8
OWls9a2sTH8kFKlHYkOvLvKzhR/ICMn+ZHPeI6VweHeo+Nx0MElSN4oHGyyI5UsoJJOj2r/w
ObhxcIzgykZKWTB8PJr2kQHuXf5gk6P5ngUWj1Bmn6ax89qzbaD9LZGpeyFeujSwQwz2I43K
BCoH7NAzdvj3PvzQx3WedsXOkvjnFdMnjcbPYEUIKQTzF+9ZgQWRZNBYyDoMjBiPG+ixYDFx
Yv8ARsdKIUO95DX89jM7l2JH12zMSD9+ZZ8RQnvC7LVja0BGvqEeSEZmQH79pZiPsSfvwOf9
O9b38xirNuWO3Ut3sfPlsXG8cXoGtE4AXuBLd+niLhtaMmlHg66BgsguWwmPyKIUS3XjsBT/
AKQ6htf+eac3TWNNO3XrV463xUckMjxr8wSRizqu/wB3ZYnx9fP05K1a8VSrDXroI4YUEaIP
ZVA0B/xwMvHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAqvVMln9a+kodf/bZ
LMxnJ9vUWFjED/XuIH3A+3KbiM91w0uHgencmci3IXsUmiWz3VhNAsh7R6PY7NCe7tLFAfrr
nTMvex9T4aLInbTydsCCNpGd1Hd8oUE7ABP9OR/66dNepQjOcx6y30ikrI0wDSrL/wBtgD50
2vB+p8DgVjA5jM23jW4MzHVtQY91aXHyxyR2WMpsxn5PkQKkZ22lBYgNs6EVXzfWj9PYnurZ
FclJg69mNmotqW/36ninHb+zAHZru7QQzEE9vjoX61YPstsMlAy1WVZu3bdpMjRD2Hn9ojp4
/wBSke4PPbdS4VYK8xydYwz7KSB9roOEJJHhQHIXZ18x17+OBQepOpMr8belwdjIyVpsfkjV
C05GVrUfw/oLGfTPeT22mUL3bXZ89vjMvU/U1ufqGahisnE9XBySUa9inKI57aSTKCGZEJLB
Yj2kKdN4GvPLxY6jw1b4n178CCrHJNIT7KkZCyMD9QhIDa32kgNrY5hyHV/T2OqpZv5ilWgc
uqNLKF7+xe5+3f72h5Ot8CEOTzMf4f8AUGRxT3cjfjSxLj47GNlrTeF2sfpSAO5B3okDu8Dk
dksvlxXgOOnzr0LMF547T4mUTwTqIzAjRGMP2/8Ae8so7ioG/I3dI+o8PLaStDka0s0id6LE
/f3jsEmgR4JKEOAPJXzrXnmBOrcE9NrSZKFq4jgl9Qb12TkCEjx57yRr774FG6hy3U1DDdR3
LE92ldp9MnI6SHurxXBHIXRJChRgpVfGyfrzcuZHqfHwZa/E12/ToZeNq8EkCwzXK8kaB4l7
goPbJISreN9vb55Zc1m+nLuOt0MnZSepYeShPEFdu9vKvEe0b37jX18895C/05ZtQm9LWnnx
6NciLAuVCjTSJ/u7djZG9bG9eOBWMxmb+PyGFpR5C/Ys1bVKnk5YqkjQM0nlyzhCqbBQ+SNB
19tjcFjeoOsJMHNLar5hbI6dlsqBj5u9rQnZVHaYhqTQGk8nWjrXk9PqdQYm3LWjr20aS1LN
FEpRgXeE6kXRHupBB37EEfTnodQYs3vghcT4r4hqnpaPd6wj9Up7e/pkP/LzwOf5HO9WwVrk
1alkJp1zkMcEAqyaaqaUbOO70z8olMg7yAO4a2PA57uZfqT4uP8ARv6Yko9mEJexjnSVvUtS
C38oQaYQ9hf6IPsTy+Q9RYmaHGyxXY3jySs9NgD+3VV7yV8eflBP5jzzNh8zj8zB62Ktx2oe
1G9SPyunUMvn28qQf6jgb/HIW11VgagtNcy1OulZPUleaUIqp39nds6BHf8ALseO7x7+OY4+
sOn5Yo5IMrXnjcSsGh3IAIiBKT2g9oQsvcToDuG/fgT3HIWXqnBww3ZZMnXEdId07d2wg7yh
P5gOrKSN6KkHyDz7Y6nwtaK1JPkYESpI8U5JP7JkUM/d9gqkMT7AHZOuBM8cixn8W2TOOW9B
8dpe2Jm13FlLKAfY7CsfG/Cn7HnvAZaHNY74uAFO2WWvKh90likaORd/XTow39db+vAkeOOO
A4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444DjlTxHVsmXynUNShVpv+iXMPa1wpMXBI/aRlB6a
EqxV9sGUbH2Ep0hmm6h6eq5N6wrNMXHprMsyfK7J3I6+HRu3uVh7qQfHAmOOOOA4444ERmsO
+RyWGtpZ9E46d5+wx9wkLRPHo+RrXfv+nKVQ6DsR2auGszO+Fp4bFUzP6YHxEtSZ38Du2u9J
vwfBPnk5+Id/JU7HS0OKtWa/x2WWrP8ADrEWeIwTOR+0VgPMan6HQI355EP1Bk8P1L07Tv2r
krZGnZUVrghUCx68PYHeJNAqjso14bx7sdkMtn8OrNpsk9nPySS3USMymvp1VLj2U+YOD49Q
p40AACAPbiH8Mq8UM0C5KUwW6r07cZi2JIzZknQKSdqV9aVNksSGG/I3xmPxEnx9/I1kwrS/
C27NMMbIXveKktsHWvAZCR9dEDfv4kK/W4nzNCnHj3aK5N8MkiyglJfgxaAcey7TY0TvwDrR
B4Hir0ItaxFLFkN/C/HfBepB3GEWpFdwT3fOBogb+h87IHIw9G5DFWek8fi7Ty43HW7bRyNG
v/R13rSJHEfm2/azgA++gN/fk70T1a/UkrxzY40n/R9TIoDMJNx2DKFB0BpgYW+/gj8+WvgU
Sj0A9HKYOevl3NTD9gqV5a4YxqtNq3aG7hoHuDnQ9xr21rSrfhf8N03LiIc3OgerjK6zCLbI
abKQ6gsQO7t9h4H586RxwKbF0OsFaOGC/wBiJmzmVAgGvLE+l7/n5b3PvzBX6Dkq2Mv8Pkaw
qX5ppVV8ejTRLO5edPWDAsGZnK+Pl2N9wAHLzxwKBkPw8ltVq8UGds03gt5G0k1dGjkU25Xk
8MrjynqHROwdDY+nN5eiSOqhnDknMoyj5IRemQvzUVqBCO7R0F7u7W/p4HILAdZ38j11PDDJ
PYxV1YreKiKRxpPTZI1aZSVDfJIkjEE7Kyx6HkcwL1H1BkMs9etkDUe9mshhoYjCjCosNWRo
phtdli8Sv8xKlZda9uBJdO/hzYwsuGdeobVhMWiLBDMheMFazwBlDOe3ff3EKQp7VAA8k2Hp
DptumzkYorpmp2pviUgMQQQysNylSD7O+37f9JYgeNAVqvmM3T63gpZm5d+Ds25I6E0EcD07
YWFv2EjBPUilVkZvfTFSAdfKMeV63t5DASyY6OXH2Vq4nIK6lXJS1ZaNoyGUj2iYb+zeNHgY
OpPw9s1ekbNfD2JrdmtVsVcfF2AMiT2YpW7iWHcV9JdH5fAPuTyz43o5KHVUecjusZSbjTRm
IakNg1z4O/l7RWQfXezyv9PdS5KXPyU5XtXLJsZr4eMvHHGUrzxLHG3yb8eoArb8De+7fjdm
/EQDpJM7Wx6zRvDJIIBYAfujrvLLHrX7ytGYz+fvrXAw5H8OLGRTOLaz8jvk6j0/UNYd8aGz
JOvkN57RKUGteAD782k6AMGUs5GtlpFsy2bcw9WL1VCTxRRlCC22I9FCDv7jWuZ7HXBi6ihx
y4uQ1nsVYDYMoBHxEcjqezX0KBT5/wBWxvXJSHKzWeuLWKQ9lalSisP48yPKzgefsBGfb6ng
QGN/Dmvis7QyFLIWFrY+KrDXq9uyEggliVSSdHYlJJ7d+Bojk/0VhHweKtRzlTZuX7V+UKdh
TNM8gX8+1WVd/Urv68qlHN5x+mKNmxdtNXTK5KtkMhFFD6sFeGexHG5Up2aHpp3ELvxvXvyN
i6o6tFXpu5cSeI36mI7Io66dk9mZn+KSTY7k7U7WABGtfz4HXOOU2HKZF4uvdWyXxd3tp7VB
2KKVabsPjyO+R/J2dH38DljwGQGWwWOyITsFutHY7f8Ab3qG1/54G/xxxwHHHHAccccBxxxw
HHHHAccccBxxxwK4mBv/ABMmRlyNV8z6JrQ2hT7USIyByrJ3/MfAG+4fU68kc3+m8NDgsWaV
dgUaeey2l7VDSyvKwUfRe5zofblF6d/EGWeu9/KQXVW9BPcpRJAHijhSwIQrCMNJ36aJn2CA
WYAfLyxfhfmbGd6Va3dtNbnW/egMxgMPckdqVE0pA1pAg+/jz53wLZxxxwHHHHA0MvjMXko4
f0xRpW44JBJF8VEsgjf2DL3Dw3nWx588iZ8D0fI60J8XgHYd0QrvXhJHe4lK9pH1YB9fUjf5
8xdVGz+tfSI//hpszevv29X0W9Lf9e7+uuQv4aUHodPVsT1Fjp5s7Vvzyz2mqsUmlaaRxYWU
gKQwfuGjte7t1sEcC3S9NYKV3eXC413d5JXLVUJZ5I/TkY+PJZPlY/VfB8c8w9LYCC1HZhwm
MjsRhQkqVUDKBH6QAIH0j+T/AOPj25zOvletpMNVtpFlHzIsVYrmOejJXiSZfV9cpK3eHjf5
dFf2Y7UPgs3JA3c/Y6igrY3JZoCCphrIr2a8fcRLPZSwJx6YI/Zx+da0wBH04HRcZhsZiv8A
9sx9Sn+ySD/p4Vj/AGaFiieB+6O9tD6dx+/N/nLa1nqS7S6jnszZmC7Wqyr8FHQeNDYR3MbQ
ykn1Ay9o1H40o7tEkHHmLHVVeZ46K5aWD4HESd5Vy6u9xxaCgIQzCLsDAkFV8/UngdW45y3K
ZbqZct1ClFc3FH8BfSuxoGbtsI8QrtH8oQgh30NnfaSzePEzibPU3/06zs3w0ydSxi78JBMx
kAkHf6Kqzqvem+0BiACPPAvPHOX53IZKbpHJy4FuqWuNRuXKaWaUsckUggAji12AsfU8hX2T
s62oGpm/+lf10sUYr1v9E2KgtGSFwZKbRgo0YXRY9/ejjwfKN4O9cCUj6G6UiSBY+msMqwS+
tCBSjHpvvfcvjwd/bm5R/QNjNXJaBxkuWibVloSjTI2gvz6+YHSKPP0UD6c5/wBI5LrC5npU
ytbLVKk3Y1V5UDdjfCoUWcekoG9sX7DoSgqPGuamEbqGjjKY+BydeKehQS6sFQrJFd73Wc7C
FjHrye3wNKVIDMeB02vhMLDk2tV8dRS+rtO0iRKJA7gguTrfcw7h3e5GxzBB0h03XrS14MBi
o68oQSRLUjCP2OXTY1o9rsWH2J3yq4a1lrWc/D+e0kyZCbEWTlVmiMTAdsO+5T7N6vbofYvr
xvnRuBG18DiK1xbdfF0IrSySzLMldFcPLr1W7gN9z9o7j7nQ3zxc6bwl6rHWu4fHWK0bySJF
LWRkVnDByFI1tg7b+/ceSvHAiB0xgRNHKMJjPVjaF0f4WPuVoQREQdeCgJCn/SCda5stjIP0
yuTTuS16Pw7ke0ib7gCPyOyD+Z5vccCPTC4uOgtGPHVEoq5kFdYVEYYsWJ7QNbLEn29zvmy9
Os9xLbwRtajUokrKCyA+4B+m/rrmfjgRt3DU7FTIwJDHB+kf/wBXJEgDzbUISx15PYAuz7AD
7c3q8MdavFBAgSGJQiKPZVA0BzJxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHA06eLoUp5Zq
dKtBNKWZ3jiCsxZi7EkD6sSx+5JPvzNVqwVIjHVhjhjZ3lKxqFBd2Lu2h9SzMSfqSTzNxwHH
HHAccccCC6qzsGFOLisY+1efI3BUgjg9LxJ2PICfUdQBqNvYk71zDW6srtkK1S7StY5pqs1r
vtPD2IscqxEFkkYbYurDWxo+4PjjrPp2XqB8G8NitF+jcgt4rYrmZZNRSR9ugy6/7m9+fbkD
kehsnPewt2jlMdRmxMcsUMMNF/QZWmjZVZPV/dCR61v949wI0BwLlPmsXXklSfJUo3i7vUV5
1BTtALb2fGgyk/zH354jfEw5exKktNclPEiykOvqPGncy7870O9iP/kfvyk5b8NZchkL9n4+
mgtX7d3tNMntE2PFTt/f+hHe3+728e/PUf4fXjfoz2MnRkjqy+qqikykk474Rgfn0QW0/kE6
0u9AcC+0r9O8JDStV7IjIDmGQP2kgEA69vBB/rzZ5UOhukJOmbM0r2asokx1Gl216xhHdXWQ
Fz8x33d4/kFA88t/Acr2V6so43qODCzRTvZkiWdnUoEjjZmXuPcwYgdjE9oPaPJ0PPLDzmXU
34eZfMZi9kEzVMSPKxgFim0ndWdFSWlKPUAaBu3fgAgne/fYdNBBAIIIPkEc14KNWvbs2oK8
UdiyQZpVUBpCAANn66AA57qLKlWJbLRtMFAcxr2qT9e0EnQ+w2eZeBq5XIVcTjLeRyMwgpVI
nnmlIJCIoJY6Hk6APtyu2ut4KQiF7EZatNYqy2qsLrCXs+mvc8aBZDqQL83a3bsb17HUz1Rh
q/UXTmTw1xnWvfrSVnZP3lDqRsfmN75Ep03cuZvBZHN3oJ3w6yGFa8JjEkzx+mZG2x8dhYBR
9W3v2HA9Y7qupezlmrTxl1xDZalauj0fTgdI/U1IPU9RV8lQe3RJ2PDBjuZrqbH4vGvdD/GI
jQBkqujMFmkCI52wHaSd735AOt65DP0bNP1nU6gmnpx2oJpS81aBoprNdkdUgmPd2uF7lOyP
9A1o7PIen+HWRixE9OXLUi70sdSR0qOFValmWUEr6myWWQD3GiN/lwLTjOral+xKgglgihmu
QyzTyxIENZ1Rm139xU72CB4A+bt2Ny0uXxsUPqy5CokWge9plC6Klgd7+qgn+Q3yo4noSWn1
JHkrF6vYgE2Ud4DWI7o7kkThdlz5X0tE60QfYc1L34dWpejoMBBloOxEswPLPU7yYXrywRIN
MpHYjqN78hTv34F8OQpC6KZuVxbY9ogMq95PaW1273+6Cf5DfPDZKAZdMavc9owmwwHsib0C
f5nYGvseUuHoG2nU1bMNkafqx3Klp1SowL+jUlrsu+/6+sWB/wBOtHu9+WGHFz1eubeUVS9a
9SirsQfMbxO5Hj7ESH+q8DWq9aVLWNpWa9C+9m5as04aX7ITNJXeRZBsydmgYm0e7yNcwQ/i
Fh7BpNWjty17FelaadUUJBHbZlgLgsGGypHgHWxvniDox06YTHSWa73o79q/DdELKa8k88sn
dGvdsMolIG214879ufJPw+xZfCQwoIqWLiqxAAsZJ0rbMKOd6KqT3eQSTvyPPAmV6kqmLPSG
Cyq4Wx6FnYXz+xjmLr83leyVT50fB8feYgljngjmhcPFIodGX2YEbBHKzYwlmpU6xeuy2Zs1
MZoYgmuxjVhgAYk6I3F3E+PB5NdPY84nAY3HF/UNStHXL/7uxQu//HA3+OOOA4444DjjjgOO
OOA4444DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOBB53MtTzmCxMOhPk5ZPnI2FjiTvfX5n5R/U8q2C/EB
b/VHbIGGFyFek2NYqO4tM9sBz9e11rqQD7bH3IF0ymKivXMdb32WqMpkifW/DKVZT+RB/wDA
5BYzojH0OqbGTjiT4X0oFq1+9ysEiPYYsFLdoH/UMAANLrxrgZsL1cMzUexSxd0QtHWnryzo
0Uc6Tk9vazD95dbYAEDa+TvmniOv6uVgxUlLG35mvVqlxo4oi7Qw2WdYnYga1+zctsjQG/PN
+j0VhsfXir49btarHMsywpemKr2hgqLtz2Rr3EhF0oP05jxXQeCxX6NanDaWTHRfD1m+MmH7
EOzJFJptSohY9ok7tfTySSGhh/xFqZRB2Yy7WklqV7tZbDRqJopZfS7u4MQva2u4HzpgQCTr
mVuvazYrC5CClM9fKekIwx7HQvZhrgEEfR51J/IH6+D86d/D7GUOl6WMySNbsQw1opLCTyox
MEpliKnu2na57tAj/jxzfr9D4GvUjqx1rJrxtC8cb3p3EZilEqFdue351VjrXd2je9DgaVn8
QMZBhupLo7JJ8H8Q1ikk6GZo4TpnC72AdeN6+n34f8QcXFIDO0UNQZWXFPaksIsSPHXadnLb
0F7UYfffjm5Z6E6etR5GOxSmkS/HPFOGtzeUmcPKq/P8gdlUnt1vQ+g5ludG4O2ZDPWn7nty
XiUuTIfWeIwswKuNbjYroeBvwAeBG2evqsUd1YMfct24JbEcdashlewIUR2MfaDskSIFB0CS
Bse/LjE4kiRwGAYBgGUgjf3B9jysHoDpsU4a0NCWtHDObELVrc0DxMYxGQjo4ZVKKF7AQugP
HLRGixoqRqFRQAqqNAD7DgfeOOOA4444DjjgnXvwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHH
AccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAp/4g5q9iWxsNWWanWuetE+Qipta+Hl7Nxd0ag7Utvft
7a2N75HwZjOnrM1pZrfwBzBqKgpjsMIx8c2y3YSB6zOvcW1415I5fJ54YADPLHGCdAuwG/8A
ngTwt6epYz6g2mmHz/y+/A5dgOrc7fr4i1ZnsRi1arQXKoxcqvUkMMpnjJMeu0OIwD51o7Yg
jkX+uvVUnT+Os1mnlsy9P17s7LQLKto2USVPCH5wC47Pp2knWt87F8ZW3IPiIdx/vjvHy+de
ftz4bNSBG7poI1DkHbgAN7kfz874FDi6qyI6iuxTPcXHRw5EOWoMvpSQTQJF2aUlgyysd/MG
7QQANjmGDOdRrJWi9S3M/wCm5aTmWp2d0IoSSrshB8vrKo7wPy50j1E7wneveQT2786GvP8A
5H/PNHL5enisLbytmTup1Ynmdo/mJCgkgAe58HxwKJg+psxal6dqZGxbq2LePpWhJ+jHZLMr
SN8TE/yj0+1Amt9pHf3HuA1zz+nOoq9Od2s3rDx9Rw40boAFq/egkfQT2IZvn9hrwedGS3A1
eKf1oxFLrsYsAG37AfnzzUvQWprMMT/tqz+nKh8FTrY8fYggg/XgVroHP3eoJMrZt171Wt3w
NWr3KxheJXhRmUnQ7vmLefPLdxxwKJ+JuXzeMGsFJaWRcVftARVfWDTRRqYlJ7D7kkduwT9O
Ynz+fPUPw0EUriLI1YBC9VlWalJAjSWO/XhlkMo8EAenorsg86BxwHITre/ZxXRucyNF0jtV
KU08TPH3qGVCw2uxv29t8m+auUoVspjrNC9GZKtmMxSoHK9ykaI2CCPH2PA5dleqOqKWFyZj
nnsSi1MMdaixjEToKBnVWUA9oE213rbduvfZ59tm1c66gyf6FrXL8d+slY2KPzCk9buZ0mde
6Mo/edAgeCpG2B51iKNYokjTfagCjZJOh+Z9+euByJuqOrJeiMjlENlLMWHr3VVaB9SO64Ik
rdhUllUgfQkb8tyyNmMvH19DhGtOkEfpyBpaTstyJlk7/wBoq9qurCP/AFAeDtfmGrzxwHIL
rq7cxvR2Yu4v1PjoKzyQenF6rFwPAC6O/wCWuTvHA5fnep+oKdLPmL4xJochJDSAo+r8q41J
wpKr+6Zu5e7RJ/dGj5HRsTYe5iqdmVe2SaFJGUqV0SoJGj5Hv7Hzza44DjjjgOOOOA4444Dj
jjgOOOOA4444DjjjgcayNK9XHVmR6YPxLZFdnJjHelerbsqssXeFV5VWMuU/1L6YGz8ur90A
1kYy9XsUatWvVuywVGqwmFJ4Roh+xiSDsspOz3FCw8MOWfjgOOOOA4444Ff6lxVzIZXAWakd
WSOhZknmWeUoSDC6ALpW2e5gfOvA5Tcf+H+agxmGoy3KvZWxmJqPLHM4atLTkLyNCCnzCQHt
JJU6Ub3vQtHXudv4OTp5Mca4/SOSFKVpa0lgqphlk2qoyne4wPr4J5HVur7kGYw9W89e1FkK
VmxEteo8E0rrPGsaqkj7X9nJtg3kFSdgeOBC5TofqK/XyDhcRDZtY6zD2fFSOiTy3DOAT6QJ
QKf3tAk+O0DzyRp9F5KLKetOKM9ZuopcrIJZ2dmgemYNEenruLkt2+FAA0eSeT/EPD4+1cry
wZF3qzT139OsSDJFAthlH5+k3cD7HtIB3re5J1riY71es/xQ+JDehL6DdsrLALBVf9RPpnew
O3YK77gRwKTX6Us5LqPO3MdUx0E1PM2JIprCtuVXxqwiIgL/ANoyOGOiR+z9ifbS6h6Mztfo
3JSWUo/sJb1z4WO3JKrLLQkh0D6K/MHY6ULrtY/XQ50rpfqrH9SNOtFLcTxRQ2CtmAxFoplL
RuAfoe1h9wVOxye4HK7PRWXuV0mVcfcpXGuCzipb09aEQWVi12yxp3dyekRooAfVbRXQ3ben
cbYh6s6gyMuxXsJWrx+/zmJW7n8+fd9e5/d5Z+UTqTreTFdZx4mNYGqx02uTP2GRyI9mZF7W
2HVDGwQK7N3jwBtgF7458Ru9FYAgEb0Ro/8AHPvAcciers3H030tls3PE00ePqyWTEp0X7FJ
7d/Tetb5W8v1B1DibuIx8q4yzfzEFhKvpxOiRWo4jKFfbksjKrjY7SCo/wB3yheuOUOp1deb
riTB3mqUZUnk9OlYrOst2usPcJa03f2SHu13JrajuB129ze8t15E+DltYNdzpFj7erUR7Wgt
TmMeAwPd8kn8iB4I4F545QsL1nYsZKeC6ULxz5VUrVqrM80VWVEUhi+g+nAI18xbx268yVvr
vF1unxmjBekx5gFn1I4d/s/Qack+fGkU739dAbJ1wLXxytDrTEnqGPDD4o2XmjriT0SIy8kD
zoAx99pG/tvRGjrY5uplzN1XNh4FXVaqlmdz5I72ZUUf/wBjHfn2HAmOOc+rdZ5B8Ji5bbUa
s9zKXsa9xoWNeH0Jp40JXvBHf6K+7e5P5cjYPxNszJhbD1qtaO7RxVv4eQkyTm47qywnY36e
lJ8He/p42HU+OVWLP32j6yYx13bCXPSgVUIMkYqQTkN83725WXY0PA8e/LBir0WTxdO/W36F
qFJ49+/aygj/AMHgbXHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAcc53c67t4q11K+VgZPgNCn
jPgnSawGlEUUiziR1kR3KjSoGTuAYe3da+lcxHmcdJILUVixXmevZEcEkHpSrraFJPmGtg+f
cEEeCOBM8cccBxxxwIrPYKpm2xzXGsI9CyLcDQymMrIEZNnXuO12Gvz5FZPoXFZOarPemyMt
qqHEFg23EkRaVZCVYHwQUUD/ANvj2576mvWE6o6WxsYdadyad53U636cRZEJ+xPnX17eVPHf
iJkLUdKcwVljsohtI+w2Lk+MjgaKbyPIV299fNG309gtN3oPDXLVmxOLZksWZrb6sMAZJawr
Mf5ekNAfQ+Rz5B0Fh4bUM6veLROJFVrLEd4q/C938/S8fz8+++c+6R64sYvoqONbda3FThx5
Fkv6rSNYtzRPFst5YLGpGzv5/PjklkPxJs08dBYnt4uF5XziASyKoJpyOsWtsN+FUn77+nAv
/T3TGPwM7y0PiC71K1ImWZpP2cAcRjz9fnbZ+vJvnK7P4h3u+0kFjCwWqtUWRWtzMslyE0hN
68KAbZRKShIOgI5NkEcwn8RsjVpLYvy4x6xy9OmlqJljjmimrrK6qXft71JI33a0PbexwOtc
p2U/DrCZKzcnma+j2LqZJfSssogtKoUTR/7W0NfY7PjmToDqyLquHL24J4XqQWFSHQCuiGJH
+cbOjtj/AMcp2K/Eu7Lj/ipbGPnjOPp3JHjI7YFmuNBLMdE/s40XvO/Hg7IHsHWasIr1ooQ8
kgjUL3yN3M2vqT9TzLzlOb/EG7SwfUMqXMYlzFRXZ4CzqRdjiWP05FXu32l5DGSNjvQgfbkm
/W1odcvhVkp/DrmUoFmYBuxqQnCgb2W7yR4HgD78C+X6dfIULNK7Ck9SzG0M0TjaujAhlP5E
EjkXQ6ao1LlK0WsWZ6ULQVmsymT0VbQbt39SAAW99eN85nD+KlqTDWbS3sRJJDhr2QfscMFe
G0IkJAbeip/qfb7cnv18tJkJIpWqon6xR4qOPY7zE9KOfRO9d4ZzvXgAa862Qtg6Yom/XtSy
WpjXtyXoYpZi6RyurqWUH28SPoew3yNr/h7hYKE9QPfaGaGrXPfZYssdeZ5YlDe4AaRv6aHI
bAdTXsj/APTnJmSN5M/WkS7FCSY1/wCnabvAG9djp2b/AP6hB8650jgV3H9H4rH5mPJ1hZFq
OW3MO6Ziu7LI0o19txqQPprmta6BwdjEQYxY7MFOGSxIqQ2GTZnSRZAfPkESvr7eNa1y18cC
rx9D4iPJQXwbhtQzwWFZrDH54YXhXf8ANJGB+5OzyTGIWPqZ8vC4Dz1lrToR+8EYsjD8x3MP
68leOBCVumaNbAyYeJrIpSyzSyj1j3yGaRpJAW99Fnb+h5tS4WlLPRd4/wBnS0a8AOoo2A0G
CjxsDwPt9OSPHAhLWAi+Fz6U5GimzL+pO7HYVjCkPco/+Ea+PuOSeNpw47HVaVUFYK0Swxg/
RVAA/wDA5sccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwK/L0ljrNOevfe1d9Udvq2Zi8iDv
EgCt9NMqkf8AxX7cksVi6uLWz8Krd9qdrM8jHbSSEAdxP8lVR9goH05vccBxxxwHHHHAjOoJ
8bWgrSZVgoFhPh9KzSGbzoIqgsW13eAD47vpvmbGZOrk/ivg3kLVpfQmWSJ42R+1W0QwB/dd
Tv288gusMNet5zprM40LNJibErSVXfs9WOWJoyVJ8Bl2CN+42PryudU4LqfKYvqCGGu8nxtq
c01kvlWqxtRCIw89uxY7mA89uwR5A0F+wOKr4TE18dTaVq8AIQyN3Noknyf682FtI1qeuFm7
4UV2YxMFIbu0FbWmPynYBJGxv3HOYZzpLqDJPnrYinW1PUxqVAMrImpEYmwPlYBflIGx+9rf
N3I9NZqt1WZ8ZA02AT9HRGnJdY+tFEtpZAAxOu0y120f3/TO9k8C4Uxi+o+kkXHMf0Rfq9sZ
hUxH0nXXgEAr4P25KVK6VKkNeLfpwosa7OzoDQ5yTG9FdSw9L0MYVWtNFha1SrNHa2cbbilc
tIP9wZGj2R7iIqRpudTxNya7VeWzTkpus0kYjkYMSquVD7H0YAEfz4G7xxxwPjMEQsd6A34G
z/wOQMXWOAl6XqdRRZKOTDWzGsFhEY+ozuEVQoHd3dx7da2DvetHk+ToEgbP2H15xep+H/UV
PpdaEaVmhV8VfipLNr0bSSwPbHd+72n0S4IHlpZD9eB2V4YpJI5XjRpI99jFfK7Gjo/TniSw
iWYoCspeUMVKxsVGtb2wGl9/GyN/TnPs5gc/b6ut2q0M8VN2sRmavdCPJC9KNEADb7SJlbQ0
FBPfokk8h+oMNn8Z0tJYtusUVHHZdXkq2WrbMhDQOURu0OSCT2nSk+NA6AdXNOBr63WQNZSI
wo5/0IxBYD7bKrv79o+3NjlF6Qq5HAmcrVsWMflclG9eI2vVNOE1E73LMSSDMjnQP+vu9yRy
9cBxxxwI6XNUYs2mIeV/0g9drSxLE7biUhS3cBr3IGt78+3MmDytPOYinlMXKZqNuJZoJCjJ
3oRsHTAEbH3HK/kcJcs/iPSyvZIMbDjJK7SRWTGxlMqMFKjyRpT9eVbCdLdQ1cf0PSu1JGq0
MdUrWFr3UQ1Z4XQmTfaSysq9pCkErtT4bfA6txzl2G6LySHp85GGwwjyN2zfBykrfszJK1ff
zftNBo/B9tflzTrdHdQWaKxZWvaa78XViuzplDHHehjlYvMFj7SCyt5DedaXyFHA67xzm8WD
z+Ny82TaN7L0r1uyjRWNG5Tauwhq9pPjtcoBvxuPu93POi13aWCOR4zE7KGKMdlSR7H+XA98
cccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccCudfZ670x03fzNSjVuQUa8tmdJr
LQnSLsBdRvsnz765mfqBcdJDD1AsFKzPL2RCGR5oypZUQlyi6JZwuiPc/Xmx1Xg4OpenMjhb
k88Fa9C0EskHb3hG8HXcrDyPHtyN6k6Qiz1ypYsZbJQGuqAJD6JV2SVJA5Dxtpu5F2V148cD
Bg+ucdbFiLJSpStRTXwFcMEeKtakhLBiNE6RWIB2O7mzH1xgJJY4kuM0rtOnYkLsVMLIsvdo
HXaZE9/o2+aU34e42xWtV7N3ISwTPdliUtGPhntSNJI0ZCA7DM3b3Ftb875uRdIj4ytctZrK
WrsFW1UM8ogBkScxliwWJVBHox67QB4Ow2zsPdTrXAW6008F4FIhCdMjIzCVe6MqGAJDDetf
Y/bnyv1x09ZJ+HyAlVYI7DOsblQkmvT22tbbegPcnx78ix+HFJYk9PMZdLUUVKOC0pgEkHwo
kCMo9LtJIlcN3KwIPgDm3c6Gq3YsmtvJ5OR76VAZAYUaF6zd0cqdsYAbvAYggrsfugeOBYMV
k6mVgklpS94ilaCRSCGjkU6ZWB8gjla6S65g6gyNiuYo4VWzPVhKyl2keFiGBHaAPk7HBBI1
IPO+SidLU1wWZxZntFMsZmtThwspaVe1mUqAFIGtaHjQ5FYLoGHC5tcpVzuXaw0UcNhXWsEt
JGNIHCwjRA0Np2kgAEkAcCUy+emxvVOExstSM0cp6sS2zMQUnRC6x9nbr5lVyD3D9w+PvrQ9
Y0K+Jp3c3LXpfF/tIVWQvuBpAkUh2oI7g8ewR8pbX03yQ6s6do9UYj9HZP1RB60cwaFux1ZH
DeG9xsAqdee1mGxvmDM9Mx5LOUsrFkb9CzWiauwrekVniZ1co4kRtDaDyvaw2fPA9frbhvim
rC0zTD1e0LE7d/pSrDIFIHkrIyofzPPtjqjFp0pP1BHMJsdEjsSB5LKxQp5+vcCv8+U3G9EZ
We/k1u27WPhns2ZRJXWmwRZLPrL6Leh3+Sq94l7gfPv4PLJL0XUPRF7ptbM8kFlppfVlCBle
SVpd6RVGg7ewA8eOBuPnJ4ep8Nh56kYa/Rs23kWUn02haFSgGvO/W99j9325T4vxZqtUFiSp
AiTUorkBFrYQNZWuwnPb+y7GdCT58d/+zzdThhazeKzVqaWO9SrTVvSiKmJxKYy+9r3e8SEa
I/PfPNfpytBbyVxZZGvX41hksMqEpGpYqiL29oUF3PkEksSd8CpX/wATlqURNJQhU/F3Mf3t
ZIhe1CQEhVwn70vzdpYAAoQfOgbnTzMc3UN3Dyp6duCvFbUb33RSFlB/Iho2BH8vvyGtdAYm
ehFTSSzFCta1VlClG9dbDI0rSBlILFkVtgDR/LxyQx2BWv1TczDE9zUocfCncW1FGzvsk/Ut
If6KOBPccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccBxxxwHHHHAccccCr9T2
rK9U9K0FDChanmadgdAtHEWjU/kTs6/9vKnjeuM5bioz+hEqWkX42Joz3YuX4xIXjb23pWfy
frGW/dOhfs9fxlSbFwZTv9W3bWGn2wPJubtZh5UHt+VWOzoaB2eZaWao3MZNkYZZBSi7y00s
LxAqvuy9wHcuhsMNgjyCRwOR9H9WXsV0RFFUmFmtUhx5imWMO0jz254pIh51sJGhG/I79k6I
1KXuu8rWxsE72qscrvnUO0BXdSSRYQD4+iLv/dv6bA50PpKHGw9NY4YKQyYqSFZqzli3dG/z
qdnzohvrzOMvSObfECVvj0rLbKem3b6bMUB7tdu9qfG9/l5HA5pZ6/ypltxwWsXWs1aa21ht
B2a5XakJfXiRVGwJtqSH7QEYEAkHheuc7XoR2LclWzAcvTrx2a8KxLPDNAsjoO9+0FSSO7u1
ofcHnT7uPq3MXPjpE7ak0TQukZ7NIw0QNe3jmSNYMfQVO4R1q8QHc7eFVR7kn8hwKz0B1K/U
0WWtEyJXjsqsEcsQjkjjaFH0w8+dsfPt45TMZ1/l/wBGm1PMk6HHU7cjCDxAJbjQzS6Ub7Y4
19TR+xJOvbpozuPN/G0/WcWcjFJPWUwvp0Tt7jvWl/fXwSCd+OaH66YD/qj8edV1LsfQk04E
npH0/l/aH1Pl0mzsgfUcCl57rTLUcB1FKtuulrFxXp6kgRW+NiiWP03K/bvdoz262yHWvYST
9WZIddPiVeP4NMylFnZAD6bURMFHjyfUJ2fAAAHvywZLrbCY6i1yzJfaujSrI0GNszGExfv+
oEjJjA3vbAAjyNjk1Uv1rc0sMLn1olRnjdGRlDDakggHR0f6gj3BHA5DH+I2WbDT2BcqtNHh
r949sOyJIbXpoe0efKH2+ut8nv1xyn6RmibtVR1HFjEiCqzCF6Uc2mYeAwdzs+QANfNrZ6Q0
aM6OyKXTfaxHld++ueuBzXp/P5DIH8N8k8ge1mqsi5BI1ITt+HMvf2/TskVUBPt6pH150rmE
1YTcW2YwbCxmJXPuqkgkD7bIG/vofbmbgOOOa8NyCazYgik7pK5AlAB0pI2Bv23rR1+Y4Gxx
zTyGTq0LFCG07LJen+GrgIzd0npvJo6Hj5Y2OzoeObmx9+A442PvwCD7cByK6rsYup09enz8
qRYpI92Gd+1e37E/Y+39eSux9+YrViKrWlsTt2wxIXdtE6AGz4Hk8Di/qyQ4HB1unczRlwnf
krgZi9ms0yHvgomRXX5VEkh9/eADXjXOw4WxNcw9GzZqtTnmgjkkrMdmFioJQ/mCdf05Ft1f
iI6cFiZ70KzLK6RzY+xHN2xjbsYmQOFGx8xAHkefI3OwypNCksLh43UMrKdgg+QRwPfHHHAr
v4i3Mjj+hs3awu1yEdVzFIq9xi+hkC/6io22vr265z7MLlGw9pa8dK5QxdqxUSCKWWE5RZKq
GNo2/alpVeQpskgsrNtSNDr1uxHVrSzzd5jjUsRGjOx19Aqglj9gASfpyGg6tw0+CizCWJ/g
JLPwYZqkyuk3rej2PGV70PqDtPcBr6+OBu9Nw3q3TuLgzEwnycVWJLUqnYeUIA7D+bbPJHjj
gOOOOA4444Djjjgcd7uosvmOqVmo3cPemx9CbWRtQitGqWZmaINDLIVV02hYLvYZiBtVNy/D
BMh+hL9jIRiCvayVmxRr9zN6Vdn+XyyqdMweRRoaWRR41rk4+fxa38lSNkNaxsCWrcaozGKN
+4qToeSexj2jZ8Dx5G9jE5GDK0Ut1UtRxMSAtqrLWk8HXlJFVh/UeeBuccccBxxxwKd+JXSt
jq2vhKkUhirV8h8RZkjsGGVY/Rlj3GQrAtuQHR8EAg+Dz7Up9V2MJVx2X/RomjsqktyrMymW
BDsSekY9K7dqgpsr5PnXjlgyuWgxtijBKksk12UwwpGoPcwUsfJIA8KT/TkVD1vg5qlC0tlv
h7kFayrlCBHHZPbA0n+3vYEDf1HnXArkXRuWr4dcLCtJsZTz0d2kPXeMimZRK8TBV18pZ1Vf
3SoUHWvMVh+huqMfkMJYP6Llr0qcdSerJbd1mVbMjqO4xb+RGRlP1Ze0jXzcu1rrbE1XuLP8
SprRyzMfT33LHN6LEaP0fx9Pv7czxdX4qay8ELyySLkHxZCpvVhIjKy/0QE7/LXApOQ6Jz92
rno5o6zXJg0Ve3+k5UFmNrSzD1EWP5GRR2jy31AIU8k8j0rln/C/q/AxtEtu8ch8EscpZRHK
ztGhJA7fDAEDYH0PJe1+IGBq0IrlieaOvJRXIqzREfsWkWMH+fc6+Pfzzbq9W4y5lIcbWkk+
NmktQxq0Z13Vyqynf2DOo39eBhu4+1k+remM3VSMUate0k4lYpKplEfbpO07O0IIJGvz5WLv
4dStFlUpiMU5KktGtQsTF09KewJrHzdu0LABV/e7NA+fbl66ay6ZrFi0qenIksleaPe+ySNy
jD/lf+OSnApVHpjIQ9KNgZpxPUlvHuMshdxTMne0bsRuRmHchJ86fySQSd6CjYl/Eizk0LLS
hxiU22NCSUyl/H37V/8A8/58s/HAccccBxxxwHOcQdP5ZZ7cKLHMI+opMlNXmdkjt1ZYmULv
RB7S4btI1uIDxsEdH44HGMn01kcNkOkkynw2Via8IIorFg6j/YZArF3Mp2oEsSBj5JUePbkn
H0N1Er44T26to1osMs0z2XD2JKrkzu20J+YHwN/MfcjnVOOByqfpDqNJJ4qwqxPM2a9K7HaY
tE1qRngdl7AQFGge0kj6cis/01bt2cbi58fXp3spFknNdMnJJFDIa8SI4IRNfMgbQUaJLDyT
ztXHA5Rl+jOrZI+oq9KxjbEGUMXe9qw6u4SpHHvxGe0+qhb3I0T42edFz9drWCt1hjqmR9WI
xmnZftilB8FWPa3jW/8ASeSXHA5dk/w7uWMBjMZFIiwU5bk8HbZcSU3k7vRVJCp7o0VnRkI0
wK/RdHpdJZkpwLadHsLGokZBpS2vJA+g3zNxwHHHHA18hJZipSvRgjsWVG0ikl9JXP2LaOv+
DykydJ5SPo+3jK8kUks2YTIxRWLDEQx/FpO6er2FmOxIQSP9et+N8v3HAccccBxxxwHHHHAc
cccDnNHo3L46/m5rk9TqOrdx0FX4W7FHB8RIsszOZCqEa1Jv2OySNDQ5aeisK/T/AE/Hjnfa
xzTPFGJC6wxvKzpErEAlUVgo39Br21yd44DjjjgOOOOBGZbDxZK7jLT2LEMmPlaaIRFdMzRs
nzbU7GnPtrzyAqfh3h6tejXWW29etSpUHjdkK2I6jd8Bk+X95WJO17d78+Na9fieturgIs5j
5rYlws6ZCWCCd4xZrof20bKpAf8AZ9xAO/mVR9TyMOavVJMXbx81Z26nyDGAX7MpSOAQkxGJ
D7FkjDlQF00h37cDet/h1j7laxFayeVkexSlpSy98Suwkn9Z3+WMAOWP0AAHsPrzZHQ9KOcz
Vr9+u/6SbKL6XpALI1f4fsAMZHYEJ0PfZ3vkLis5I+Q6ajNcBLWdzFQkWpvkMUlvTdpYh9iI
/K3yrv5QAAB0bgUKX8MsbYoV61vIZF/QxjYmN1aNSITIrd2uzXqaUL3e2t6A3ySx3RGPxmcX
L1bF1rS2Llr03kTsdrPYXU/LvtBjXt0fHne+WvjgRPTGHXCYs1u8STSzS2ZpANd0kjl2/ptt
f05LcccBxyjW8jYt/r969iWvFjofh4OyUxFF+GEplDAjRJf973HZ4PKt1Fc6gbofAZDHW7Vg
2MAq1fh7ZWZ8k6xGCRvmHqqST3A9w1skEE8DsXHOYtNm6v4hmG5Zn+He5YnlkS3/ANPFjxVU
J3R937NhL/q0CSGOyCQNfH9QydN47qT0rayQDLrHj5chkZLkTo1SNwkcrt3Ellc9pYBSx0SN
bDq3HKXgs9Nf6j6elhkU085g5chJEH9RI5ImrBSh+xFhgfv2KfHncUnWc1SK5dvyw1fieoJs
NHLbcrXpxxK/YzeR++Y/fYJaZRvQAAdJ45Qb3Wlurl8JUE+HkFqxUq2PSkLhZJknYhG7h9IV
7QV2Q2+YcJ11azFCW3BNhYo3mrxRK1gPJEzSsssciBhp0RS3uPYjXgngdE45y6v+JN2XDYu2
tWpJZnx+PyEleMnc4szCNkh8/vJ+e9kgeN74q/iXMHyiX/0bAlZ3CWGdlTS5GSmO4bPuEVvc
AlteB8wDqPHOeUessndbBqrYqFshfu48hwx7nrSTqWXT+zCFTr5td3udefuN67nyeQuwwz4W
BIrU1EJJZBnhmjtmAB4+4Eh0BkH7uvA+be+B0LjnJrP4m34enaeRjjxkzzYy/eOmIQNXswwj
z3/ukSsT53tPH250XqCVh05cdMjVx7tAQtyc/somI0GOmU62fowP58CU45y1LNqt+HWLeWWz
UuRdQUqxkTJ2JxOP0jHE5WSRy7RuhY9jEjR151vnUuA4444Djkf1BemxuHtW61Se5PGvyQQJ
3sxJAHj6gb2dedA85JT6lzEuDqVo57TrLm8vHYsX7D1WkSCSZ44hKATGp0q/KBoIyjWtcDtf
HI/p69+k8BjL/wAPLW+KqxT+hMdvF3IG7W/Mb0fzHJDgOOOOA4444DjjjgOOcgGbz+azPVEd
NMvStHHULUNS6DWjgjFib1UVt6V3jXRf7g6OlGrh+GU96zh8jLbew9JsnZ/RzWZTLKawfSku
SSwLByp2fkKeeBb+OOOA4444AgEEEAg+CDzyY0PZtFPYdrsfu/y5XerKdy1lenmrVJrNSG1I
9sRyIoCei4XuDMO75yngb+/KZjsH1kmMwVac2Esw4zEoLHxCMKtmKQm56nz7f1EIXY7gdH29
yHQpcFVlzVbJStIzVdtBB8ojikIcNKABvuZZGB2SD48b88lecjymI6rsQ5Oeli78UtrHWWSF
7kKt673S8cbFZCAwi18wJUDwD9OSEOL6kr5CSaxUyFuL9YprWo54V3UakUGlMoAT1iNKT3eN
kfXgdM58dgilm9gNnnF7+F6ytYGnHRq5KOdOnhWlJsxLJ8Ys8fyfNJrZCuTJ5Hb7ElhqewOK
6lr9Z1rWRgspi47uWcsbKFBFI0Rruy9+9aEgUAfKPcDfA6PXmjsQJNA6yROO5XU7BHMnKx+H
dexX6ef4kMiS3bU1dGGikLzOyD/gg/yI5Z+Bqrj6y3p7axgTToI5SPaQDeu4fXWyN/Y8ziKM
FCI0BQaXSj5R9h9ue+OB4MMZ9TcaftPD/KPm/n9+eRVgESxCCIRqQVQINAj20OZeOBqQ46rD
fe4kQ+IaJYA3+yMHYRR9Bskn7+N+w15XF0xLcf0VYW2V50YdyOwAAYg+N6VRv/2j7c3eOBj+
Hh7u70o+7YbfaN7A0D/PXjmH9HUviVsfCQeurMyv6Y2GbQY/zIA882uOBrVsfTqxRx16sEUc
ZJRUQAISe46+3nzzIa0BRlMMRV/3gUGj535/qSeZeOBjWCJddsSDtYsNKPBJJJ/mdn/nnkVa
4leUQRCR2DM/YNsR7En7jmbjgYvhoO0L6MXaAV12j2J2R/I6HPc0Uc0bRzIskbDRVhsH+Y56
44HgxRlFQxoUUghSPAIOx/xz3xxwHHHHAcxtBEydjRRlNlu0qNbPkn/yeZOOA4444DjjjgOO
OOA4444Hh4o37u9FbuADbG9gewP/ACeewAAAAAB7AcccBxxxwHHHHAgOrc/L08MVN8Gk9K1e
ip2Z2m7PhhK3Ykmu09w7yq+48sPOt8wN1hRqT2v0vLWpVfjTSoy+sXa26qC+lC+Cr96EAt5Q
+3JXqPEVs/gMhibwPw12B4HK67lDDXcv2Ye4P0IB5oHppQnT6x3rK/omX1SxCs1pjGyMZCR7
sXZiRokkn68DzR6kjs3KFf1scXtWbsCqk79zCvI6HsBQdzDtHf5AB3osNE7vVWZj6d6byWYn
jMsVKBp2QHWwo37/AE5XqPTFip1Ji/RWT4Ghav32sSFdSvbklcxqoOx2GT3IAI19d8merunz
1DXoIt2So1O2lsajWRJdKylHRvDKQx/kQCPbgeuluoIM9UdlMMduLRlgjl9QorbMbHYBAdNO
NgHRHjnjqPqBMXkcRioIFtZXLSSJXgdzGnZGheR3YK2lA0PAO2dB4BJGt0P0mekq01KvlLNv
Hd268E6JuAf7e8DbAABVB/dUAewHNvqLp2HMXsTkFmerksXM0tWwiqxAdCkiMCPKsp8jx5Cn
fjgay9W0qaMM9PRpTmzJWiSC18R6hRO8+ygghQSVI8a54y3WVCvTabHSQ3Xiv06c6d5TsE9l
IO8Ej5gCxI14PafPMVHoqGrlK143pnljy02XdexQsksldoO3x5ACtsfXY8806n4fiIWDZzNu
3JNPSneSWKMMTVs+uuyACd67Tv6cCcr9XYGwtMw5KJhbbsi8MNt6hj7W8fKe9Smm18wI9/HM
EvXPTUTlJMvXVh3e/drSzmBjvXsJR2k+wOt6BHIlvw9UvBrM3PRiutf9ExxlTKbxt7HjwdsU
2Ppzzb/DmGxVtwDLW4xYivRkrGnymzb+JZhsHyD8o+mvz4FqyeWipZLGUO3vtX3dY13oBUXu
difyGv6kchbnWKUq3UctmoqfonIxY9f23yymSKB1Ynt+Qf8AUAH312k7O9ckMxh3tdQYPLQs
DJjzKjITrvjlUBtH7gqp/oeI+nYUPUPc6TLmbK2ZI5oldEIgih12nww1CD5+p4Fak/EdVhmV
canx1Zci9mJ7PairSdFk7H7D3lhKjKNDxvZUjXJQ9S5Vs5iYoMTSfEZRtV7JvuLAT0DKXaEQ
kBdjs36nuy+29c+WOgcPP09DhZIY2piSSWYvCjSStIxaQ92vl7izb7deDoaHJz9FRDNxZP3a
vUapXiVQojVmVn1/8vTiGvp2ePc8D7gcrDmcf8TCpRkkeCWMnZjkRirqf5EHmpD1NQklvbkC
wVrXwIYbZpZwvcyIgHcxH5b9m+g3z70jhjhcZPHIQZ7Vue7N2n5Q8sjOQPyHdr+nIiHo0x25
WjtSQGLMNmqsyBW08kbJLGykeQVkkH/5AggjgZsr1zjKk2CFORL0OTmCmSDuf04jDPIJAFVt
7Ndl7fH1/wBp5JP1VhEkRP0hE/f8P2NGC6v65IhKsAQQ5B0QeVC70FLjMjgJ+nZJg0V/1bbk
RnsBiu90va2v/Ut/uj2HsPHN2L8NaEDURBftrFRixsMCMqN2rTcsnkr7tvRP29tcCxRdU4WS
QoL8YIawpZ1ZVBrt2zbYjQ7D4J3zUu9ddNUY2e9l69bteRGSYMjqY1Vn7kI7hpXRjsfusD7E
HkPY/DtJvWhfKTtRsHJrLD6aKwS6zO/YwGwVY+Cd+Oa1/ovJTWsTTluPZrNBdivXUrwQEiWJ
Y1+RdedL7gH2G/GhwLdN1Nh4YcnNJeT0sb2fFuqswi70V18gedq6nxvwRyYB2ARvz9xrnPsj
+GNa0+SFbM5KlBdKd0MBXtASskCqQQQw0gbz9edBHgAE7P34DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA
4444DjjjgVXC9XJkc1naskdWCvinMbgzSfFEgkBmgMQ0jEN2MruGGtedgSPSGbbqHCm/JTek
4tWqrQO4dlMNiSE7I8bPp70N63rZ1s6b9JwXjK+fsPkpnjMAkC/DlY/UEgXcZB8FV87+n5nm
50l09V6YxL4+jJNJC1qxa3K5cgyytIRsknQ7tfnrZ8kngTPHHHAccccCudV5uTF5PAVI7VWs
uQsyQu85GwqwvJtdkf7AP68ptD8R8hPjsHI0FU3rWMxN81ge1rZtyFJhECdgRABvr+8N/fnR
crmaGKnx8OQn9GS/YFWttGIklKlguwCAdKx869jzNTyFa5au168jPLSkEM4KMAjlFcDZGj8r
qfG/ccDluU/E6WtDk7FbIYmetFjrOQgkV1YFEumBGBDfMpUe4929vtySi6/nF6RLlnF1IF6h
mxXfLMuliWmZxtu7Xf36BG/G9cvtfJwTtEqJYBkllhHdXdQGjZlbZI8DanRPhhojYI54yOax
+Nt1q12wIp7Ks0adrHaqyKWOh4AaSMbOhthwOV5X8Ur1LC1LUcmLeaXp1cwwZwqK3rxxk77v
3dOQB7lvA+uprBddWcr1jXw0jUhXlu5am+m05+GaIIq+fJ7ZCW+2uXvI3Mf0/h7V62yVMfVR
55nVCQi7LM2lG/qSfH35huZ3FwJixNcVf0tIIaRjBYzMUZx26B0O1Sdnx+fkcDQ6Av2b+BkN
tmkavcs1UlY7MqRzMitv6+ABv8uWTmGlUgo1Y61SJYoIxpUX6fU/1J8k/U8zcBxzDPZhrvCk
rhXmfsjX3LHW/H9BzNwHHHHAccccBxzClqF7clVZB8RGiuyfXtOwD/LYI/pwlqF7UlZHDTRK
GdR57Qfbf2J+3Azcc1MhkquOaotyUxm1OtaH5S3dIwJA8Dx4U+T45t8BxxxwHHHNXK5Ctisd
PevOyVoF73KRtI2vyVQWY/kASeBtccrtbrTA2cel1LkqQtJLEBNVlikDRAmTcbKGAUA7JGh9
+WFHWRFdGDIw2GB2CPvwPvHHHAcc+SOsaM8jKqKCWZjoAD6nlasdc4OviY8lO+RStJI0ag4u
16m1G2Ppen3hQPPd26/PgWbjmGlahu0q9usxeCeNZY2Kldqw2Do+R4PseZuA4444DjjjgOOO
OA45qVMjUt2rNerMJZKzdk3aCVRtA9pb27vI2N7G+fMRlKWZoi5jLCWapkkiEqfulo3ZHA++
mVhv28eOBuccccBxxxwIDrvCzZ7pe5VpOseSj7bNCVvAjsxsHiYnXt3qAfupI+vIO901ft1+
m0tRSSMbr3MsIbrxL3PG5I2pUyIrlVUHelRfty25LK1cdNUistJ6tuQxQokbOXYKWI8D7An+
nI+Hq7CTVqNhLymC7DXnicqwASc6hZvHy952B3a2RrgVPD18hV6nwFOeaczwX8vYswiyX7a8
00zV2kAYjRUp293ke3jzzV65wXVWU6nlyFGmsv6OdRjj8QscUtWSNfiIm0Q6zeoiuj+VBjiI
7dP3XKfrDB1pLfrWWR60ckkpMLfuRy+kxB150/jxzOnVOIksNAlrulW6+OIWNjqwsRlZPA+i
An+nA18jUt2Og56cVGVrUlMwirZsiRzte3teQkhjr3JJ358nlSp9G5qhlOnywitUsTmnaoFk
8wUDXsqN93nuDTohC+6xIfoeWyfrjp+vUjtTXwkD01vq7RsAYWdUDe3+5lGvfzzZg6oxVrIR
4+raV70slmKOMowDPAVEvnXspZRv8/HAoUHT/VLxZJXpz1hYsY6XsjyO9+lfLzkP3d22g7fJ
Ozrt8aA5q5bo/qSTF2oaNe0ksFW6tADKuAkxuiWsf3tfKn1O9Advt451Dp7LRZrGLbiQxsJJ
IZYydlJEYoy7/mp/prklwKxmas36+dPX2UtSStbrMdeElcxFSf5hHH//AHkH+EWA6gwVMx9Q
kjePpxdnr94E8auJW13MCW2pL7BYgePHOh8cDlSdK9RpLYkqxLXuyS5spb+IAI9aRjUYkbOg
CNDz269ufLfSOavdM27FWK1j8m0dlEx1mxHKm5Y4VPY0RRI/miLDQPl3YjbEDq3HA542CzE/
XcVmWm6Yn1pI5mFvay12pxKAV7t+JkYdoAA2W0SxPIyt0jnI+memKyV2r5CGW1JkJEsqSO6p
PEmifDEu0J9iAVBI8c6txwKF03jMhXzvSC2o2WTGdOy1b7d3eBNI1XtXu/1EmGU7/L/3Dmnd
xGabK5aOuPWWTOV7s8LMF+LomJUMYY+PlYdxUnTdnafDeek8cDjOVwORxkuAXOI2RqtlII68
Us4f0AZ7LCP5jpj6bxJv69gH0HN39VuqzXxCWd2JoKGGjtym13NYngso9nZbyQYw+z7vvX3B
6wyhtdwB0djf3594HKLXT3Uw6otz1Y5a0NjJ3ZK9kTCRYFkpRxxSFN+3rK7duvBO/ryFu4XJ
erhad2nlql3KSWhNSGY0jSJSI719IqoUuFOyO7uJYgEnfcefCoJBIBI9j9uByPJdOdaxrmq9
ZILy3qNWrJPNP2tI6V3V5Ebu+RjJ2e6+fJ2OdWhEkVBAI9ypGP2fd9QPbf8A/vmfjgc8u9LZ
SOLHWYYorVv9G5GnaQuF/bWjFIZNnwQHh7SB/v2PbXLj0zjThunMVi2l9ZqVSKsZP95RAu/6
65JccBxxxwNHOxibC3YXx4ySSwtG9MlQJ1YaKHuIXRBI8+OVel05erdH5DDQNKtW3P6VevYm
9RqdRgivF37JIA9Ur5PaGVR4Ucu3HA+KAqhVGgBoDn3jjgOOOOA4444Djjjgcr6c6J6jx9P4
SPJmt3QWY7T2pJLcNuZ7fqCb0fUXtLqZO4Ar5l0d9o1bfw5xGTwnTs1TMvVey2Ru2F+GiMad
ktmSRTou2th+7W/AIU7IJNn44DjjjgOOOOBF5fDJk72LtNasQSY+Z5oxEE07NG0fzdynwA5P
jXnldr/hxioK9Kulm61WvSo0JIWMZFhKbl4Gc9mwwYnfaQDv29ubH4mS3MfgYc5RsWY1w1hL
1qGF9CxVXxMjD66Qs4H1KAfXmgueyMIx9zGivbHUeQb4UW7bLFDXEJMbRhVbYdYvU14IMuj7
cDLb/DmpcrWI7OZy7yWKUtKSUegrH1J/XeQai0H7jrwO0D6b88206GqRTNLVyOQryHJvlQY1
g0sjV/QKgGIjt7CfpvZ2SeROJ6kM+SwUQrSBbWdytFmN127GhNnRKkaZSIzpToLsa9udD4HP
pfwwpW8XXqXstkWMOKOIV4lhUel6quJO1o2HqaRV37e+lBO+SeN6GpYvOrmK1y/LaSzdtCKR
ouxjZKF0/c2FBjUrog++y3Kjh+tLN3rgywWvVx2Ub1cLFLOY47UKenFZH7pCNCY3m0fmcTKN
r2kc64CCNg7B4EP0phzhMU1eR1knmnmtTMo0DJK5dgPyHdr89b8cmOc96yz1jpzraplJ7zpg
IIIK2Rrsw7IxYkkSOwBve1kSNDrfyyE/6eavS/UGSrrnjkrsUl6bqIUYYbMhZa6vDE6wxqm+
5lDEa2AdMxYAHgdM45zah+It25DhbQxtKOpdr4qeVWtsZV+OYoAo7NHsbXufI37c3+hut7XU
OVFO5Sq1/UrzzxmCwZdejaeBgdqvv2gg/wA+BeuOc2zObv2Pw+6mzC3HrTx5KetB6T9voJBb
9DW/u3psx/8Anr2A5k61yGfodX1xWjtvRsvj4qRgljEfqevJ8UsiFw5BiKHYUgBfcedh0Xjn
IGv9aNeyGNqR2jmYsZamsIZ4mheQ2lFZoj3H0++IWAobt/dHcPl3yRxfUGUXByZY/FLVTqOK
jVjturNLVmnirsCyswYLJJIVbZ2I186J4HTuOOUGn1dO1yZZOxJbeflwlb1T+yhEcTv3EeCS
3psAN+SyjxwL9xzk83WmTzmR6YjpRDGSi/22VlkYxyn0MghXY13R99YMD9dqdeObtf8AEqW2
ca9aggS9FiJ1Rm20SXXKnvPgfLoa17k+3A6XxznUn4hzV69q1ZqV2grfphnRJNOVoyFB5PgF
gCT9uYsz15msfWZosTjZm7LU8ckl4IJoYYY5gQIxIFJ72XRb/QG9mAAdK45zPIfielSDPGWu
leeo0SU4p0kAmZqsdhldwO1WAdh2738u/rzpg3ob1v8ALgOOOOA4444DjmrlfiP0ZbFGeGvb
MLiGaZe5I30e1mGxsA6JGxvnKK2SytOHH4a7ZvUTHNfjv2zdeyGeOssiPFM/zdmn7u0+xRlO
9EkOw8ciOjrtzJ9I4O/k4/Sv2qME9iPt7eyRo1Zhr6aJPjkvwHHHHAccccBxxxwHHHHAcccc
BxxxwPjosiMjqGRhoqRsEfY8wS0akrVmlqwO1Zu6AtGCYjrW1/2nXjxyF6pgyE+TwHwUdx6i
2nNz4ecR6j9F+3u+dSR39ntv/jlNo0utxjcJBMba3ExmJ3OZ1ZY7CSH40TfN85ZO3R0w2Dog
+4Xk9N0v01WyCqsYrSPYigjjVEWdxIskp0NlmEhB2fz9+TfOTZOr1jLDk56FPMo1jHWZIoWu
RKVna4WjQftSFYQ68j5QPG9+OSUNXqqLIO9mLKWIf1hlm7YrEa/9GaRCgAyj5PWI0Cd7G9Dg
XB+l8A6Or4PFsrzCwwNSMhpQSQ58eW2T59/J5LOyojO5AVRsk/Qc43br9b2+n6hx0eZWwOnh
FITYjWT45Z49rppB85USbf27fYnYHJ7BVeq06yrzZJLy4lLuVLFrEbIYmaI1mYB99vaJAq62
Pcgb4F9WtSsuLiw1pnljVfXCKxePfco7vquzsfTzvmKTC4qRZVkxtJ1mmFiQNAh75R7SHx5Y
aHk+fHIf8OYrEXTsgsKyxtdtPXVhoiEzuU/8HY/Ijln4EbFgcPEsYixWPQRiMIFrIOzsO014
8dp8j7H25mp4rH0pFelQqV3VDGrRQqhClu4qCB7FiWI+53zc44EcuFx4W/G9aKWvelE08EiB
o2fQBbtI157VJ/Mb9yebnw0HxCz+jH6yr2LJ2juVfsD9BzLxwMC06yxzRrXiCTEtKoQakJAB
Lfc6AHn7cwWsXVtGkssa+jTkEsUIACB1GlOv/bvYH0Oj7gc3uOA5HfoaiXtmSvFLFakSaWGR
AyGRdaftPju+VTv7qD78keOBBZzpbG5iXEvYgiX9HTiaNRChV1EckfpsCD8nbK3j6HkhLicd
NKZJaFR5CYyXaFSdodp51/pPkfb6c3eOBGDAYhba2kxlJLKvJJ6qQqrFn33kkDZ7tne/f68j
26Mwq3cVLWo1atbHCb0qcNeNISZQAxKhffx9Pvyx8cCOsYPE2Z5prGLoSzT/APdkkrozSfKF
+YkeflAHn6ADkiAAAANAfTjjgOOOOA4444GG7UrXqktW9Xhs1pR2yRTIHRx9ip8EcxNjKD00
qNSqtVTysJiUovv7LrQ9z/zzb44DjjjgOOOOA4444DjjjgOOOOA4444Djjjgf//Z</binary>
 <binary id="_13.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_14.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_15.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_16.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_17.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_18.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_19.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAF+AZADASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAMBAQEBAQAAAAAAAAAAAAQFBgMCBwEI/8QAShAAAgEE
AQMCAwUFBQYDBAsAAQIDAAQFERIGEyEUMQciQRUjMlFhFlZxldQkM0JSgRclQ2KRk3KSoTRT
VHUmNkRjc4KkscHE8P/EABQBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/xAAUEQEAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAA/9oADAMBAAIRAxEAPwD+gp+msrJNI6dbdRQozEiNIbAqg37AtbE6H6kn9TXj9l8v+/fU
n/Yx39LWqpQZX9l8v+/fUn/Yx39LT9l8v+/fUn/Yx39LWqpQZX9l8v8Av31J/wBjHf0tP2Xy
/wC/fUn/AGMd/S1qqUGV/ZfL/v31J/2Md/S0/ZfL/v31J/2Md/S1qqUGV/ZfL/v31J/2Md/S
0/ZfL/v31J/2Md/S1qqUHyyC9upsmtgvV/WIuGyz4gAw4k/eLA8xk8QEiPhG3vpt/wCGrGEQ
zSxxw/FLLSPIQECfZh5b7WtatfO/UQa//FT8xV9F0fYxZCK8S5vO7HlXy4BdSO68DwlPw/g4
SN49968/SuPS/RNj07LjZLe8vrg460lsbcT9r5YXFuAp4IpbiLaMAnZ1vZPjQUSXFk62zL8W
r8i5YJB95i/vWKI4Vf7N5PGSNtDzp1P1FfklzYRwPPJ8XL1II9c5GmxQVdlwNn02vJik/wDI
35GrzB9DWWHht0hyOVmaG7ivDLNMpeV47VLUByFHIFIwT9S2zv6VE/2a4f0Mtr6rJcJWDOxm
BZjynJ2Sv19RJ/0XWteQ8W9i9zfejt/iZmZbv5vuUGNZvlWNm8C1+iyxE/o6n6iuWQ6cuemc
Bkr+Lq/qOO1tYpr2WK1tMYhcgF3IHpQOR8nZI2T5NXeK6PsMZnxl7ee8a64SRkSSBlIeO2Q7
8b9rOLXn3Lb3vxbZ7HQZfB5HG3ckkVteW0lvK8bBWVXUqSCdgEAnzQfObXIObi4iyvXXU+F7
Nva3PcyIxCRutwZBGFZYGHLcTgj+Gtg1Ycrbgrn4r5EI0AulYviwDEdak36b8PzL59vI/Ou9
x0pbZRbe/wCnswZyZcZHJMZlkQwWU7SaUqPxtzcHfjyPapj/AA/x5dO3kMrHHHbNaxxLOpVE
YJyK7U6JMak/Te/FBCtoFu2s1tPihlpzeaNt2vsx+8CHIKatfm8RSHx/kb8qjPcWSRCV/izk
VjMbTBi+LAKLGkpYf2byBHLG+/8AK6n2Iq1i6AsoTjhHe3ZisJxNDFJxZCvCdHRgRshluZvY
jXya8Lox1+GOIXES48XuU7U1hJjpX7yc5I3tobcljw0WCQIQdfiLHXnVBzlgWKW4il+KOVSS
3VnmVjjAY1UhWLD03gAkAk+xIFLa3W6e1S1+KGVma6AMAjOMbuggsOOrbz4Unx9Afyq4i6Os
7e7e4s7u8gkaWeQcWU9tZ5VmmRNjwHkQE72fJ1rxrljehcZZXdlcvNd3U9q0citO4PKSON4k
kbQHzBJCvjQOh4oK/O4zI4ayiurnrjql0kura0Ajt8cTymmSFT5tR4DSAn9Aff2qqxl8t567
1HxD6hx/pb+THj1gxK950ZFLJq3O1LSIo3ptsAQNivoGcxUGZso7W6eVI47q3uwYyAecMyTI
PIPgtGAf037e9UVp0LY2WaOVtb2/S6N1c3TgtGyOJzE0kRDIdJygiI1phx/F5OwpILmxnspb
yD4t30lrEyrJMkuLKIWXkoJFtobXyP0r1fY6ymmlS++JN/JNjiJnWVcWzWx2yhiDa7U7Vhv9
CKmYXoCO3w+CW+v7kZjHwWscl1AUYSdmF4uGnQjgRNL7jl8/vvzU++6JtrySWZ8plEvG7RS5
V4+cTRyyyKygoV3986nakcSBrxugpoWtp5zBB8V8jLMDGDHG+LZhzZFTwLbfzGWMD8y6/mK6
WcSXs1vDafFDLzzXCxtEkYxjM4kjeRCALXfzJG7D8wpP0qxk6Cx75aTJLfZKK7eVJS0UiIBx
a1PHQTXE+iiUj8mcf4vHnDfD3FYm7w1zBc38kmKhtoIO7IhBSC3ngQNpR/huZCda+bXsNghX
dR2uQwIxhuOs+rZxf30VgnZgxf3bSEgM3K3X5RrzrZ8+AarMHlbfKWOMmm+JOdxl1kgGt7G+
bEJcOGkMakKsDA8mUgaJ37e/ivp93a297D2byCK4i5BuEqB12DsHR+oIBrEYr4dW+Ou7K1iu
pnwVnbW6RQM4DmWG6NxGW0oHFW1rWvA15BoOcawyyxRR/FTKNJLIsMahsYS7squqj+zeSVdC
APcMPzr0kKvbC4X4n5jsG3huhIVxoHamJET79L+FypAP1IqyxvQtlYYbF4tchkZbXG3ENxbc
2iV17QVY0LKgJUKvHz8xUkEkGodt8MsNZY57TH3ORtQVteEiSozRNb3MlzGyhlK77kr7BBXW
gAKCviu8fMZRF8Xrx+1GJZOM2KPBCUAY/wBm8Dcief8AnX8xVtYYW8yELTWHxEz1zEsjxM8M
eNcB1Yqy7Fr7gggj6EVzi6FW6kzRzF5LIt5dPJb9hgpiiZLcEHa62TB5+mmOq1OGxkOJtJLe
3kldHnmuCZCCQ0kjSMBoDxtjoUGDyK5S2yt/jbPqnrPJXllaJeTR2kGJ+VXLhF+eBds3afQ/
TyRsbldpO68X+1HLd1Jkt2T/AHZsSPI0SoR6X8RdHUD3JUj6VqJsBC2dmy0FzdWtzcW8dtcC
EpxmSNnZN7UkEdyQbUjYbzvQ1Ty/D/GXByvrLvJXKZJozMssy+FS5muURSFDAB53A87ChQD4
oKyQ28cSSyfFbIpE5cK7Piwp4Fg3n030KOD+qn8q/LVra7t1ntfivkZ4GmFuJInxbqZCUAQE
W3uTJH4/51/MVY3PQNkMVc2tpc3ZaS2lgCTy7jcs8siFwBs8XlbWtePzr1juhbe3ucdkZL27
TMQustxcRMjC4JigjdGDIRwYW0PkAN8mwwJOwpMXcrkLjJxp8SM2kdk2xMRjCk0Qgt5jMhFr
ooBcxgt7eR+YrvbyWlzepZ2/xZyEt3IGKwpJi2duPPlpRbb8duTf5cG37GvOO+FeNhTL208s
yWcsJsrLsS/PDbm1sYuRLL/eK9irKfI/Pe9CzbohbzOXtxlrpruye2t4olPFXMieq5yOFULt
vVE/KB5UGg/MbibnKW7T434j527hVzGXgTGuAw9wSLX3/Ss/fXt7aZO4sz1T1rItvk7fEyXC
QYgRiaZI3U6aEMVAmTel35OgdV9FwGLGHxUFkLq4vO0AvfuAgkfQ1tuCqCdD31VRe9GWN3eX
VxJdXym4yttl3RJFC96BIkVR8u+BEKbG9k70RQZlMjintZblfjDdG3i4dyTvYrivNS67Ppvq
qsR+YVvyNWENsJrxbSH4n5aS6ad7UQp9mFzMic3j0LXfJV+Yj3A96iWHwssrjoqxw2furmS5
TGW2OuZbWXiHWCOVUCnjsAGd2H1JChtrsHSL0bjV6lizncu/XRztP/e/IzGN4ztda/DJ/H5E
2floKzL4bMY2zFwOseq7omWOIRQQ4sMS7hAfnt1GgW2fPt7bPiqnDXQyOFwuRn+IfUONGYRX
s7e9GKSWXkyqoAW3YEkungE/iA9/FbjM4ufJXuNkTIS2tvaSmaSKJFJmbWlBJ3oDZOtefHtq
qDC9Aw4/B4nGT5bI3EGKeP03zInyRT92NW0vzeBErH69sEBSTsK1JbR40dfivkuLiAg8sWP7
8bh/+zf4wCV/P6V7lNvEs7S/FbIosCh5WZ8WAinYBJ9N4B0f+lWGN+HWJx9hFaQXF92448ZG
CzpsiwkDwk/L5JKgMfqPA46GpqdIQxpfxQ5XKRWt5NNM0CPGFQy8i4VuHLRd2fRY6Y/l4oKe
O3EttLcRfFDLSQRSxwPIn2YyrJJx4KSLXQLc00PryH51Ow+Iur+G3vrH4gZvI2TNyVo0x7xS
gHRHJLYeNgg6IP6iv39gccZ3ke9yj83tZCjXAKcreSKRDx1oncCAk+dFgCN1f9PYmDBYa2xt
o8rwW4Ko0pBbRJOiQAPrr2oLClKUClKUClKUClKUClKUHzt8N1y1y8cWStoYBkLu6huGuXld
Y5IrtIkaPgFKIz2rBNnyreToVp+jrXJ22Kc5syC8mmaUxPd+pEQIHyK/BNrsEga8brHj4qRL
kcrbz2eOjSwvobQv9qLsq989qzsCgCFQgk4k+QdA+N10w3xUsste4mK2GLSHKXF1Fayz5Exd
wQzwRheLRhu86TlxFrfyBd+dqH0mlfJH+MkEeFvMjJbYZfTXE1uYDl+Lydvv/OhaEKysIQVb
eiea/iTi11ffEm2x2fkx+RGLihivUtHlXI83AeJnVgnb8nYVSgOxvfsPIfQaqOsbG8ynSOcx
+LlWG/u7GeC3kZioSRo2VSSASACR51WM6d+KH2xmembEY22Rc1aQXXcjvu52u7HdycQpjBbj
6TRPy6MmtePP0qg+eXHT3ViXBGPv4rex5ztFbRz9rtK89q6oSIzvSpdaOtgSBfP4q8LievEV
QLu0+4jve232g7tM0kitCHBhA+VQyA+eIO9Nrz9GpQYy5xPUMnTuGtobmZLhJpWv1a/JkaN4
J1CLOIxsrI8RB4jXD668wT0/1bykZ8sZJjDiQZEunRHkiuTJesE1pBImlAGxrx4HivoNKD5v
aYDrJrOKHIZGSSeDERxpNDkTGsl4ICjcx2tkGT5+e/y+XxomwfW8fcggvontpDj/AL2TJSd1
Oy0JmC/df8QCYEk/NseBsivpFKCh64sMnkenZocDO0OSDxvEwuWtx4ccgXCt448vGj51/EZm
6wXV6ZbMTWt53bKSK7jsoHyMi8eUdksRLcCVYGK6bem0ZPc8ia1fVWb+wbKzuO1HL6i/tbLi
8vbP38yRcl8HkRz5cfGwD5FZXFfEn7QvemrcYyKH7YtcfdF5LwAQ+qhu5eA+T5yvpOI9uRkH
tryHTE4brKPqbA3V/kY2xlrFPFewi8ZzMS0vafXaUMQpj3vXn/w/Nv6+RdNfFCeaxur6/jgl
huZoJYP7WvbsVlistRTSLGOIDXTHkQT8pH0qysPiTf3kkoGGxsZW2eUQvluMyMLYTjuKYgEi
Owvc5H3B151QfS6V8qvfi/BBgr3Krj7VY7do+Fvc33ZnlVrBbw6UxkBgG4hSRy4sQd6U6Lpv
rhM31O2IS3tY2VL5m1eB5VNteG28x8RpXA5g78fh0fegt+rLXKXdpbJiJAupv7QonMDNGUYf
K4VtEMVPt51Vjh4bq3xNlDkJxcXkcKJNKB4kcKAzf6mqzrDqFenbO1lZLYtczdhHu7n08Ktw
Zhzk4tx3x4jx7kVhB8Q7hM3fXsyX6WltayPLjWng1b8fT6mlURdxIyJy5fuEBELcPOgH1mlf
JZ+vMhkc5jxEZLCCO7jiNvb3UTeuVsjJZuy9yBmkRBHHI3AxlVm8sdqa7Yj4vQ38mOQWVhM1
3bxzlLDJi5ePlb3cxQjgvzL6QLrx5lHtrRD6pSvmVn8Uxc3uOhS1w0kd60fGW3zkcwVXuI4d
+F8nbnwCfK68b2Ln4fdcftdI6+ktLcLZQXn3N8twT3XlXWgo0B2vc+fm1oa8h7zGJ6in66tL
6xvGTCo1oZoPUsgYIt73fl0QdmW1P05dsbI4is9i8B11HDYW9xkHEkNtYpPO2QZhI62k8c5G
0J5GUxN52DoNvY1X1KlBgemsN1fbZfFTZfILJZwpq5jW8aTmfSQJvRjHL75JW9x+LlrZ0N9S
lApSlArDXWL6ubqnuQ3Nv9hnKpdkG+dZRALdEMYQRa4mQOxUt5OvIrc184zfxLksLvORW2Hj
mGJs8hdzLLdmKUC1WI6ZBG3ESCYMh35UBvroBoPh7Y5ywwXHqmdpsq5j7rC676FkgjjZk+Re
CsyM/HR+Z2O/Ohp6+aZb4oNh81nMff42yJxdlcXR9Pke5JI0VtHccDH2wUDK7ac/L8n5kCrb
A9aT5fP2FhDbYiS3vLa5vI7i0yvqNxQzpEGAWPieXMEfN4IZT5FBO68x/UGRsEi6bvEtXaK4
RyZDGyu0TCKQMAfwvxPH6/6aNLksN1bdWedVZwl6bhTYTxZSSJHh77uAyCMiNlifgT83IoD4
9xafEbqy56Sx0F1a2VleNIZdpdXptd9uJ5dKRG/JiEYAePOvNUPUfxSiw8mVVrbFxtYCROzf
ZZLad5lV2RCnFuAkVCyMxAYEHxsAhpcDY52w6kyYuJo58FNK0kJmmeSaPjb2kaKu/AUsl0zf
mSp+prTV81v/AIpQxQ5yaztse8GNhE6SXGR7K3SGC1lDIwjZSP7UFJ34+7PnufK/2oq2Qsbe
KwsmS7mnjVzkOOliySWXMfd6IYP3B52SOI3+Kg+lUrF9B9cftXeSwi1s4VS1W5DQ3veJJmmi
I4lFOh2d8vY8vG9bO0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoKr9osP3poftO07sMscMid0bR5JDEikfmz
qyj8yCK8WnU2Fu57OG1ydrNLeJFJAiPsyLJHJJGR+jJFIw/RDVYehsa19d3Ul1kJZLme3ncS
TBgDBdvdRqPGwokkYa/y6A1quWN+H2Kx11hri2uL4S4q3trW3LSKdpBBcQJyHHyeN1KTrWyF
+gIIaHDZnG5u2a4w99bXsClVMkEgdQSiuBsfmrqf4MKn1R9IdMY/pPGvY4k3Hp2ZG1NKZCvC
GOIAE+w4xL4/PdXlApSlApSlApSlApSlBHvr61sI45L24jgSSVIEMja5SOwVFH6liAB+tQLT
qXC3c1hDb5O1kmv4Y7i1jEg5TRyI7oyj3IKxSH+CH8q75zE2+ZtYbe7aVY4rqC7HbbRLwyrK
gP6ckXYqiw/QOJxV3hLmCW9efEWlvZ25ebw0cMM0Sc1AAY6uJDvXuRrQ8UGhx+NtcfNfS2qO
sl7P6mctIz8pOCpscieI4oo0NDx7Us8ba2d7fXdujrPfOsk7GRmDMqhBoEkL8qgaAH/WplKB
XkxoZVlKKZFBVX15AOtgH8jof9BXqlBFv8jZ44W5v7qG3FxMtvD3XC9yVvwoN+7H6Coi9R4V
pII1ytkZJ52tol7y7eVWZSgG/cGNx/FTX51LgbXqGzgtryW6iWGdLhGtpTG4dd6+Yefr9P0q
uxnRdhjL6yurS7yIltkaJ+5P3PUKZGkAkLAk8XdiCCD58k0GnrzJGkoAkRXAYMAw3og7B/iD
XqlApSlApSlApSlApSlAqskz+JiuDBJkrRZhdLY8DKN99k5rFr/MVO9flVnWYm6Kx8vUP2yb
rJLc+rF6Y0umWIyCJYhtB4I4oB59tnWtmg09KUoIl5jra8u7K5nWQzWchkhKyugDFSp2AQG8
EjTAjzUulKBXlI0QuURVLnkxA1yOgNn8zoD/AKV6pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU
pQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQZj4hYzOZbCQwdNXgtL1bhXaQ3TW/yANsclRyfJHjXn
8xVKmG60+3YHe8s2xZvbe4m/3jMJAiQIjoiiLXEuGYqW0297BNXnxA6pTpHBfaLrZOS/BUu7
v0yv8pYgPwYctKdA6B/MVl8x8Uhj5cgqWOPljtVuZBL9oni6xek/yxMQx9X+EA/3f15eA4Q9
NdeHH4nvX1v62P5ciPtq4MVyOFtGzIREGjLLHMwA/A78ttyYCbddPdYyDOtDkQrzNyx6faMq
rG3qLtiXPAkKYpbccRvXDxritJ/iWVzuEx0eOtf94ZC7sZHkvWUwdm7a3VtCI7MnB2VSVBKM
oJ1uvo9B84uMF1xKZIkvbSOBBkTDIuTmEjGdpTAG+51qPlGAfJXidcvrq+i7LLY7ARWufuEu
b1JJPvVnaYshclOTsq7biQD8oHjxV5SgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgxGYuupcf
lbG0fqXp+E5K4eGzilwczt4Vn0zC6UeFXXLQBJA0CQK6herTJJGOqulTJHvmv2LLtda9x6zx
7j/qKk9V9IL1DJcyyZCaCftweikWNGNlLFMJu6oI0xZ0i2D4IiA/Oq+f4d2smWyeRjvniuL2
V5mKW0XysXtmG/l2wBtR4be+bb+lBCus31JbZeHGv1LgHuJuxwMfTtw6Hvd7h8wvNa+4k2fp
4/MVIlvuqocNZ5SbqTp6O1u3tkjJ6fnJ5TukcYIF59WkUfpupNt0BbWuQtLm3v5oxbyQSdpY
owrGOS5kI1rwCbphoewUarxkvh7bZHofBdLXN/M2Ox1sLSYcB/aoxbPAOQ+hBZZFPnTIp0SA
QHCXJdSw9NNnrjqnpuDGJb+peSXp+4UogGyGU3fIMPYrre/Gt17guusZpu0M1iEfmife9M3M
YJYEjRa7GwADvW9VYt0al10Pe9N5S/kuUuhJyuo4I4JOTNz7mkHEvz25bXliSR5rtnel3z2P
tLbJ5KVmt7gXHcihRSSI3TQBB1+MnfvQQtdWmMSDqvpTtksob7Fl0Su+Q36z6cTv8tH8q5Wk
vVt3fT2tt1L01I8MSTM6YKYoQ7SKACLz3BibdRbr4ax3lvHHd5JZWbHy2E5NhDxfmJQJUXWo
5B3n2R+L2Iq+xfSltYXl7Ksg7V1jbfHPFFEsQAiadi446ALG4bwANa/WgzkWb6hlWzkTqvpw
w3lhLk4Zf2euODW8Zj5Sb9Z7alQge5BqZhrnqzMQzSWXUeA+5cRyLL05cxsrFFcbDXYP4XU/
61N6e6RNlZ9NrfTrNNicPJiHTtjt3CuIAzkfQH04PH8mI+lWvS/T1n05Zz29iDqeYzyEk65c
VUAAk6AVFUD8hQVvoet/3i6b/kM/9ZT0PW/7w9N/yGf+srVUoMr6Hrf94em/5DP/AFlPQ9b/
ALw9N/yGf+srVUoMr6Hrf94em/5DP/WU9D1v+8PTf8hn/rK1VKDK+h63/eHpv+Qz/wBZT0PW
/wC8PTf8hn/rK1VKDK+h63/eHpv+Qz/1lPQ9b/vD03/IZ/6ytVSgyvoet/3h6b/kM/8AWU9D
1v8AvD03/IZ/6ytVSgy3oettD/6Q9Ob/APkU/wDWfxr89D1v+8PTf8hn/rK1VKDK+h63/eHp
v+Qz/wBZT0PW/wC8PTf8hn/rK1VKDK+h63/eHpv+Qz/1lPQ9b/vD03/IZ/6ytVSgyvoet9f/
AFh6c3/8in/rKeh64/eLpv8AkM/9ZWqpQZX0PXH7xdN/yGf+sp6Hrj94um/5DP8A1laqlBlf
Q9cfvF03/IZ/6yvz0HXH7xdN/wAhn/rK1dKDLPY9aljw6g6dC/QHBTH/APuV+eh63/eHpv8A
kM/9ZWqpQZX0PW/7w9N/yGf+sp6Hrf8AeHpv+Qz/ANZWqpQZX0PW/wC8PTf8hn/rKeh63/eH
pv8AkM/9ZWqpQZX0PW/7xdN/yGf+sp6Hrf8AeHpv+Qz/ANZWqpQZX0PW/wC8PTf8hn/rKeh6
3/eHpv8AkM/9ZWqpQYq/k6qx726XvVfS9u07FI+5hJgHYDeh/bPyqUtl1syhl6i6bKkbBGCn
8/8A6yrnPYW1ztqLXIGV7M7EtuG0k6kaKOPqv6VMsrWCxs4LS0iSG2gRYoo0GgiqNAD9ABQZ
v0PW/wC8PTf8hn/rKeh63/eHpv8AkM/9ZWqpQZX0PW/7w9N/yGf+sr3BY9ZCeI3Gf6feAODI
seEmRmXfkBjdsASPGyDr8jWnpQYjL9MX138RcflYpC9gpR7gSqoCKkF1H20PLZ5NcISpTiOD
HlvitQcVgfsC5xcWCxcOLe4y808tpboqxR2ojMZJCeByCRMN/wCJtVYdU9by4LOzWIxsc8EA
xzSztcFCBd3MkA0OBX5THvbMoO9bHvVhP1zgYZniNzcySJI0XGCxnmLMsxhYKEQ8uMilSRsA
637ig0tKzEfV9vd5jD2mLhe5t70sJbhkljEH3AnQHaa5MrKdEqRv6nxXubrPFLkbSztxd3Ut
ze+gDQ27FFkHfDbYgAhTayhtb1ob8EGg0lKylj1paZPMYq1xUTTW9208c0kyyQSQPHGkgUxO
gJ2rg+SNePffiyvs6sGeGIghEl36KS+PNyqhFYKBsA+Sx/0Gz59qC5pWCX4hFZ8JHc46GH7R
isZPmujtmuXdOEIMY7pj4BmHy6Qlvpo18fxQmk6IueoRgmj9NOkNxFJLMVtlNqk8kkpjheRV
UsU2I2BHF9hG5APptKqsXmI73L5fGunbuse8fJd75xyLySQePAJDrr80P01u1oFKiWOTsMhL
dR2F7a3UlrJ2rhYZVcwv/lcA/Kf0PmpdApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSl
ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBkeorXpOfN3AzZU3rx2Uc6SSyLG6GeX0yuoP
BgZe6ACPJ8HxqrE9JYQyF/Q6c3BugRK44yGQykr5+XbksQNAk7Iql6r6MvM3mL28tclFaC4j
xqqTEXZGtLqWfl+IA77gADAjY8g1Dk6CyE2RMs+UtJLRb8XaxNDKWKeta5KMe7xJ+cqPl1rX
jXig0dj0dgrDI2t9aWbRXNsqrERcScRxi7Skry4kiP5dkE6HvX7+x+E78svpZdyXYv8Ah6qX
gk/zbdE5cULdx+XEAPyPLe6x/T3SuZlu55rtXslS7ikEdwOa3MCd9OzIBO/IAShg/wAuyF2p
C14b4Y5E4W8sZeoJLiSTFXWNSeYNybu2ltBuTz5AeBn/AD+YefxFg1Vn0H03YQIltZSwpEjK
rC8m5IDBHAdNz2Puoo13vxx2NHZqVnI8RZzDqDJTpBGlubOSck8WikddLsf83HRH51lv9nt6
13MJsnDNj5mvHMEiS/cvLc3EqMnGRR+G44OGB3211qo83w5ys6To+XsI43sobRI4rWUKpja3
bkVMxB/uXA1o6YeTo7DcJjMTiLPH/IIbbHBYrUSSsyxEjgutk7YhuIJ2fmI+pqljxfSFrZzY
yNFit7W6js5bZZpQHlNrHGkTKD96Ow0Y4nkNeSNgkT+pMXf5GxxrdxHnssjDeNHECqzRo/4T
snyFPIf8yD2qJP0k0txmrnvRi7ucrHlLKX5gbWRLWGDZ0Ry2I3BG9FXIPgmg74K/6fOTvLux
ydtc3eUZJjIHBDKsKMiqfyEbLJrf/ELexrQWlzDeW0dxbP3IZByRwCAw/Mfp+tfPbj4U484j
7MtLy5gtY8e1rGS5ZmnNmLNblvIXksA46UAHZPvWn6bxOQw1zJAZ4ZcbKZJggDD07EoFiiGy
BGAHOvoT40PFBexQQwtI0MUcbSNzcqoBY/mfzNdKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK
UoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoMhl+szj+tbbAeiicSm2BuHuQmu
8l42gnH5mHo9BQfPcHtx80mI+KVvkY8G/Lp+FMqjTxyPmCEWJBFzXkYQDOvcO4vGguyw340W
d60ssNmnx1zbXUjp6HckfDX9rnkhj0CwY6aMkhQTr2BqfL1TgImCy5nHoxk7IVp1BL90xcQN
+/cVk/iCKDHP8TwtvOwtcO8vqEt4GXMosErPBHMoMrIArsJNKoB5cW8gCpS/EVWy81jHZ2si
LNBEl3He8oAJZrqNTK4T7vfpQB+LckyJvzyrUxdT4KVpFiy9hI0YQsEnViOQYr7H6hH1/wCE
/lUdOoOmre3EsN/jVhtbN51aJlIjtkSJ3K69kCSQt48aZD+VBhbH4wC42bjH4yyX7NjvgbjK
6KO1tDP25AIiYxqZhzI0eHtttCfa/FGO5vMbDFaY1lvHtoy65aNgjSyTxsBxU89GDxr8XL6a
86+66rwNrE0lxlrONVaVCGkG+UbOrgD3JDRyD+KkCoGU66wtniZLy3uFvZUihn9JDIom7cjI
ofixGgO4pO/z/OgyVv8AF+OXBS5BrHGRHnBDCs2YSJHeWyF0oZ3ReAJPBSR82idDWq13UOWn
s+tekbGK+SKHIPdLLbHh9+Eh5gjY5fKR/hI9/O/FXeYycGKt4pLjZaaeO3ijXXJ5HYKoG/47
P5AE/Sqi56wsre+ubR4Lhp4srHiEUcQJJXtkuAQWIAHB9eSCSNDZIBDt0TlLnLYe4lvPmmt7
+8su4F0JFhuJIlbx42VQctADly0ANCr+vn2E+I3TaYq2nggurLGSAv35VUBXazW/blpixYxO
zs2iCwbZJI3ssHlIMxjo7y22qtsFGZS0ZHurcSQGH1G9j60E+lKUClKUClKUClKUClKUClKU
ClKUClKUClKUClKUClKUClKUGWz+azNn1HZ2VtjWixMvb5ZTsPeBpC5Bg7MRDx/KN99z219i
DutTSlApSlApSlArLrmsy3WC464xjWGM5lYbkwPdeuAj2TzjPG14tr+93z9lAPmtRSgUpSgU
pSgUpSgUpSgzed6Ox2bvry5vpbordxWkM8KOFR1tppJo/OuQPKRtkEeANarivQ+PW/a6F5kt
m69WIvUajVu+ZyANfhLkkg/Q6rnl8Pn5+trbIWV+Y8Qnpudv6p0B4JeiT5ApB2ZrY68cu15I
4jdViML1fbjCG+e3m7SFr9Rmrj5p1EfGRT2vmRuDbiICjmT5oJeE6IkimebK3jvNHeLeWrwS
H7mQGUErsaClJmUpor5OvJr8Hww6eTF3ePhF1Faz2c1kqLID2Elt4rdimwdNwhXyd+Sx0d1C
fp/q/tyot8RFcXMbOi5eQPHH2I1YpIYDorIsh4aAYPsldar3b4rq2XOLdtPLDYTtbyy2cl8x
0gnu2kQMB8jBZ7Y/KNN2O2WC6NBcW3QuNtb6a5trm+jNwLhbiNZF4ziWeWf5vl38jzy8CCCA
x3uo8vw7xcxmNxe5aYyW6W33lzviimIjXjx5gUn+LfnWfxnTHXlojepykN6zY1LVhJlpkBnF
tCjSLqElD3Y5G5bOw5OgT4sbXA9ZC8xslxkUEUD23fQZJ27iJJOX39wORZHh/wAoYro60CQ1
OXwa5GztEknke4s7tL2CaTRIdWJ140NFSyfoG/Sod1i8LHd5Owub9I7vP3IujbySx9xnSCOP
7pSN+Ft1bfkggkEaGsnB0110mDktp8qs1zNJArvHlpI2SIWYikKOYGKsJtyDweW9kgjVanqT
FX+R6iw0seLxlxj7OeO5e4lvWinVwHUcUELBgocsPnTZOvA3yD3P0b09f2+jZW7Wz45sbEsS
qqpbOgUqhA3oqAAd+B7a2dzsXgo8ZkJbi1uJgs5kkuIzx1NMxT71tKPmAQKNaGvpUToKzu7L
CXCXysjS5G+uIkf3WGS6lePf5bRlOjojeiBqtFQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK
UpQKUpQKUpQKUpQKVms901Pks9Z5JcizRQNFvH3Ufdthwk591FUqRN9A5LAf5TWloFKUoFKU
oFKVmj01OOro8y2Ra7hEhcW15Hz9L90yf2cqVCb383IOSN6IoNLSlKBSlKBSlKBSlKDIXmXz
d/1bmcLhHsbL7Osba4Et9aPMJpJmlA1xkTSKISCfJJY+3H5uD/EKwmlktbK0vmupGlhtGaNO
E8kc7W7AbkGtSD2YrsHY351ZZK56ek6st7S+soJ82kcfala07jxpIJ3UB9HiD6WU+/uq/Uio
1k/SuchaCTD2+r+6dZYL3Hdsyzx/OS6uvlv8QJ/LYNB46X6xOSkxuOvbOZcvcWUF6/DtLG0b
ptpVXuswRX+7IO25EaDL81Q7HrK/uuvJcZFZrcYgu8UEkMepGKN25JCzuoKxSxTpIApI7luR
vuVqMXg7XGXks1r8kRijggtljjSK1jTfyRhVBAJOzsnzrWgAK5HpTp03a3RwOJNytwbxZvRx
8xOTvuhtb5788vff1oKHq3qXK4+96hjxhsI48Lh48o/qonf1DO0+kDB14AC2I3pvxg6HHTVu
b6wz+NuMge3ZtF9h3eZtYWsnWWERiLgk25gC23cMFA9hoit5fYnHX8qS39haXMqKUV5oVcqp
IJAJHgbUH+IH5V+XuGxl/NJNfY6yuZZLdrR3mgV2aFjtoiSPKEgbX2NBkr/rr0kUdrLa3Hr+
zbyNcRxRPA7PJbo6hTMGUj1KeGIIB2OXjlKvetgOmMtlLPHXKNbXzYu29UY1S4uPUelU/K7F
Y+94JYA6BIB8buJOlenpJpJZMFimlkVUd2s4yzKvDiCdeQO3HofTgv5CpV3h8fdYm7xktpEL
G6EneijHAMZCWdvl1pizFiw87O9780GbzPUOZtMznLCyt4Lg2dlj7mJkt3kdBPPPHK7IrbkC
LDzCLpj5GydVb9E5e4zvTdvkLyIRSySTKNRPEHRJXRHCP8yhlVW0fbl7n3qxbG2TvO8trbyy
3EaQzyPEpaZF3xVzryBybQ9hyOvepMaLHGqRqqIoCqqjQAH0AoPVKUoFKUoFKUoFKUoFKUoF
KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoKTqvPfs/ZwzjH3d53pRFuFR24
PBPcmc/3cQ18z6Oh9DU7C3v2jiLO95Wj9+JZOVncd+E7G9pJxXmv5Nob/KptKBSlKBSlKDNZ
HpOC86vt+ovUvHe28SRRcUX5QqXCkE+5U+oDFd63EhqNb9HJbzWXCflGmSbK3DAcOc3b4fIo
8KpJ5Efnv86h5PC3F311lXzGHly2EvMfbQWzqYuNqyvL3lIZw4Lc425KPIUD3VdwbmTrp/Wi
4sJZ7R5pYXhtza9wxeoYRvAXcDRgI5CQg8h4HuKD6RSvnfw7myq30WIku1a0x1jb+og525kt
J+2ENs4j5f5Gl5ct/OAPArxM3W0uailnt8iLO2yw5RWnpFSa03d8XVmk5N4e07iuFI4EoCSa
D6PSvl2Ji6tOTwuSz2HyN3NYG60Q1msvBraEhW4yhCxl7igjQ+UE8QQa02XS9k61jSSNpcW2
JnWNPl01wXXwNkfMU3+Xjfmg1dK+X2fSmcL9IyxqbU28Fkl4lwFZrMW5kZ+26SEc5e52mADD
js7BABz1r8P+pJ+gJ8dcrLFkO6RAksiPzEuKW0BlYP47TsQXTbMIiQjFtkPuNKzPTIvB1N1O
CXbFiaAQM4/FN2gJuP04/wB37eOfc+u601ApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlAp
VJ1XZZG+s4Ew7rFdLKGE7XckIh8H5+Cqwm0f+G+lP1IqwxEF5bYu1hyd4t9exxhZrlYRCJW+
rcATx3+WzQS6UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQYDrbqrMYa86mksXxq2eCw
0GWaO4gdnuCzXPKMOJFCbFuoB4totvR9q99R9aXSqseDgaArk4MfJd3lr3oizyBGRUWVX5As
DsjWgffxV51JJ0/jkvsxlbWymusfa+rkbspJcCKHm6ld/N4PMr+pOvrXvK4zp2wW7y1/jMaj
mSO4muGtULvIhAjYnWywOgp9x41QUEPXk2Nx8cXUuLlTMwY6W9vYrKWF44zEsLSINybB1MrA
N9AdEjRP5d9fxw5zGKIZDjbk3toydsd31MORtrFSDy1wLzMfz1o/pU/IT9LS5PJnIYu1kvon
hsbiSayVml9SFRY+RHzhgyqRvWvB8Collmejb57Cyt8bbyestu9HF9njQjuO9MwYcfHJrSQs
Pq6rvyRQaXpvNQZ7G+rgimtys00EkE3HnG8UrxODxJH4420QSDqrSsn05mcDcXsk9laS2F9N
MMXLFPbGB1eNGnWNhrxtJWcfQh/z8Vpby7gsoe9cyduPYXkQT5J0Pag718/y/V+UsfidadPR
DHPYztaf3kbo6rLHeFx3ORUsDaqVXjtuRH0LjfRSJLGHidXQ+zKdg/61EmxONmnnmmx9nJNO
YjLI8KlpDE3KIsdeeDeV3+E+Rqgyn+0vD9sym1yC2oI/tLIgiVTLPEGd+eoxytyPn465oDo8
gvTI/EC3s7Se7XC5a4tIpp4RNGbdVcw97ulecqnS9h/cD6H2O60i4TFKWK4yxBaRpW1bp5di
5Zj49yZJCT7/ADt+ZriemsEWuGOFxnK5kaac+lj3LIylWdvHzMQSCT5IJH1oMd/tEuBmrdJc
Y6WAORjmCSxvIfT3VtAkoJdQq6nYlfLeBrf1sI+uFv8AN4mxx8DRrLlBZXBmKOHjawmuVeJo
3KkEoo3s+zDX1rSN09hWJLYjHHfLe7ZPPIoW+n1McZP58F/IV5tenMHaTLLa4bGwSrIsqvHa
opDgMoYED3AdwD76Zh9TQWtKUoKTqHqKHCz21t6O8vry5jklit7VVLMsfHnosyjYDg63s+dA
6rr0xlzm8bNdNCITHe3dpxDct9i5kh5b0Pft719N68+9Sspisflo4Y8rYWl6kEqzxLcwrII5
F3p1DA6YbOiPPk12tLW3s43S0gigR5HlZYkChndizMQPcliST9SSaDtSlKBSlKBSlKBSlKBS
lKBSlKBSoGYx82Qhjjgyd7jmVuRe07fJvHseaMNf6VJs4Wt7SKF55bho1CmaXjzf9TxAG/4A
UHalKUClKUGZzvVRxnUFrivQ9tZu0fX30wtrRi8nDsxyaYvP9RHxAI/xCtNSlApSlApSlApS
lApSlApSlApSlApSlBi+regoOpchdXNzkrmIT2j2gjSGI8EeCeJtMV5ee/y0TraD6E1b9Q4O
fLYS9snvWZ5Zo5oWdABHwZGC+NbBZCdn/N+grG9f9N5DKZzqKSzwcl1PfYa1s8bkVkhX0V0k
l0e7yZxInAyxNyQE+PAJGq8dU4vqTPXptcji5ryxhytrLFHJBaG17SSgtKNzdw/IDsMB5bwC
KDZHpqF73MXcsxkbJNby9qWNHSCSEDgy+NkhlVvO9EDVVVv8O8XZZHC3WPmmtmw9rFa2QCox
jVIriLeyNnl6nkfoTGh/PdIcf1bg0OE6fXOS46xxk0FreSvYyiacRwtC3zsrr5WZCGUr8wOw
Na83tr1o9/jszHjZWv7ZcjC687YSemkydq8ca/PwL+kifRJ0GA5HZ8ho06SuTbYy2vcpJfJb
ZJcjLPJDHDI7IvyrqNVXzJpiSNkbH1GtTd24uoe20k0Y2Dyico3j6bFV3Si5VcKi55me+E0w
5Nw5NF3X7Rfh8vPt8OXHxveqt6CPYWVtjrVLaxgjgt03xjjXQGzs/wDrUilKBSlKBSlKBSlK
BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlZgYrOjrBb65yCXuJL
lobdZXtTZDtldcEBF1yJ/wCIVCa2oJoNPSlKBSlKBSlKBSlKDGdXddR4KPPLa426vp8RZNdz
lWRI0+5llUMSeWj2SvJVPlgPodc8l1oz38tljI1iktclZ2s8k/CRJY5Z2iYJwk2GBRh8w2Dr
5T9O3U+U6assrlpMziEuJbPGxSX12bNJuFnK0y8WPlig7UpZdEaPsdmpOam6cw0gaTGWs11c
3cMLx21sjyGWR/kZx9ByO+R9t7oK3qDrG6tU6hNgtrH9lXljaB51LrJ32hLN4ZfASbQ8+435
Hiq7rTrXP4G/zMMFjaskFte3Np3YXCtDBZxSid5OXHiJ3MJTwTzUgjieWgw970nlsQuRtXx/
2fe2iXLRyhEUxRgEOyH24Dj5PtofpUy6yeDlyy46dLadsja3JlkIRonSCSOGSKQ/UhpwvE78
8gdHwQydx8QrpMfhzwt4b28zPo5I5oX+SE5A23bGmI7wA8kMV2jEbBXd/gcjmMxlklWW3jsL
Ga6sr6IAgyyowEbJtT415Pze51o6qzy2TxGM6Zu8vOYXxVrG167wqJFPEmQuAPBPIct/n5rx
DkMZh+mr+9hDizsFnnuEUcpFZdySbHvyOydfqPzoLylUWJ6pxuRedOUtpJDbQ3jrdL29Qygl
H2TrW1cHz4KkGoY67wQz7Yia4MM3cljWaTQhcx28NyxDg+3anVtnQ+VvyGw1NKiLk7BmCre2
zO3EqolUk8iwXXn6lGA/PifyNeMHk4M1iLXI2gkWC5TmgkXiwH6j6GgnUpSgUpSgUpSgUpSg
UpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgzHUHR1vm
7rLyz315DFlbCLG3UMPb08KNMSNspILCdwSCCPGvNQ5ugLKa9nne9uOMmQhyCxiCD5DG4ft8
u3yKFh7E7HsCKi9XJ1xJmL1en5Fjs+yvpm+5MRJguAwfl94HEvYIK/Lrh/8AeVCuem5ctkbS
XHQXdpYSdMyWK3u0MsbtJEyRsGYOW0rcgQB7gkE0Ft1B8P7TNXd7LNkb2KG5sLnHLbRJCI4Y
p4o42CHt8h/dKwHLW/08VxuPhxZzrbcspfiS3nubmKQCPksk19De7/BogSwKNa8hmH5az9p0
dnre7wUqwRdu2vmupIFREgWJ7gv2wvNmhaMcXBiZlc8kYFdV5s+k8rg4mKPyl+0cTbWfCMJP
NHBcff3UhDtuWS3eRXbwWSM7ADcAGyvOirS4wUWJW8uY7QZCW/mQpFItx3ZZJJIpEdCpjJlb
xrY0pB2K/cb0cln0Ze9OTZa/vILm3e19TOsXfVGj7YJKoA7BdfMwJOhvdamlBh7n4d2s8LFs
rfm9ENrbx3TxwMY44BIFXh2+2wPel3yU/i8a4rqfH0XZwY/OW1rcSW75PwJ44ouduvpoYCqA
rxAK26EjWt/TwNamlBhbX4b2VreQTw5O9VY5Y5WiEUAR+3dTXMY/u9qAZ5F+Xj8uvr5rUdOY
lMFg7PGRTzXCWycBLMFDt53s8QB9foBVlSgr8XjWsJ76Rr+9uxdTGYJcyBlh8fgjAA0v6eas
KUoFKUoFRsnaG+x1zarc3FqZoygnt2CyR7H4lJB0R/CpNKDjY25tbKC3M005ijVO7M3J30Nc
mIA2T9a7UpQKUpQKUpQQM1f3GPtUltMTe5WRnCmGzeFXUaJ5EyyIuvAHg78jx7674+4kurKK
ee0nspXG2t5yheP9CUZl3/BjUilApSlApSlBXZvIXOOgjks8Pf5V2biY7N4FZBr3PdkQa/gS
f0qXZTSXFpFNNbTWkjqGaCYoXjP5EozLv+BI/Wu1KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSl
KBSlKBSlKDL53rC0xmesMaCrFrntXjsCFt0Nrczg79if7P5H0DA/UVFu+rruWfG/Y2Ohmtr2
5FoHvpJrV1ftNLsL2W2vEDR2Bs/pUq7tulbjrOcXaWp6ggtI7yVZCVPY1PEshB+VgBJOpPnQ
fzra1DxkfR8WC6ams4j9mK0M2JkZJmVWkHbiIZhsEhgAG9gaCZP1xioIrotHfySWzCOSOCyl
kJczvb8V0vzfeRsP4aPsai5nryzsJce0cUpsprz001zLE6Jrhc/3Z187c7cLx/J1P+Ib74bA
9KZeNc5jLKCZb2RLoXADrzdJjKraOtak23t71GyWC6KggvYr+ytnhe/T1EbB5VF1dFogCPIB
f1R2PAAl5HQINB1n60SPrX7BS0eRRDDI0iB2cF2KyLxVSNxl7Qt5Gln5HQUmtfWCusb0GmXm
78MAyNpM92zcpeaSJHBG7KwPvwe3Vgv4tjezutOOoca1zawRzSSy3JkEaxQSSa7bFX5cVPDT
ArttefHvQW1K5WtxDd20dxbSLLDIoZHU7DA/WutApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlA
pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBU9RZ+zwFvby3wnY3EywRLFEX5OfYEjwg
/wCZiFH1NTsdcteY+2uXiMLTRrIYy6uU2N65KSp/iCRXaREljaORVdGBVlYbBB9wRXm3gito
I4LeJIoY1CJHGoVVUewAHgCg6UpSgUpSgyWf6O+1+poss14kISFLZo1g2ZoCJhLC7cvKOZI2
0ANGFT58arbToG8t0wEf2vbMmMsrOzf+xODN6eeOQMPvdLsR8dabRYnz7VX9fxZWTOdRnHfb
/qxhrX7GFnJcLB67uXX4uJER8+n5dz5eOuXiuXVeY6mvHz2JW1vlt4eRiuLCwuoJGCyWhThM
r6bYknBC+4jPsAdh1f4YXkuJSwnzGPnRMebNGlx8p7bnkOaAXAAUgjakHbDfL6C1XouUW2bs
LZ7eytp8vYZOzaOIMkaW62moigK682pHjwFZdEkECkyXWPWIxeTnxWMMtxBLL6aObA3amZFs
mmUEdwaYzL2tgkEsABs1ZX/VPUsFvmrtMfGq4mflJZtj5zJcWy3EgYwylljkke3COqqW0/yt
+IcQm5r4f2mSvstcpJHCMhbzW7wGN3ifvdkTM68x5ZbdFHDgRtzssdjpbdGNBc4aaW6iuDiQ
3Ym7BF2QWYiLvGTzHxKqVYHlx2Tv2z/Udx1DP071zBePd/bVrjrdbOLEd5ObGHl3oQh57afu
prf4YlB+u5HUtj1KvUmRmsbu9azaCZ+cEk241MSpHGsOhGzCTk/JGD62PB1sNf0Vip8L0zZW
F2yNPGHZ+B+VSzluI/Qctf6Vd18vsGulXpeHNftDb5lblmlltBkJrUqJSNNoFeLnWu/sohOy
CFJ1/QdxdXPT7G+eV3jvr2CJpdljDHdSpDsny33ap8x2W9ySTug0NKUoFKUoFKUoFKUoFKUo
FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKy+d/aX9obX0Z1gPugwsBF6vu8/mMhm+T0/D3CA
y7/DWooFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoMzedQXUfVt1h4LWN44ILGcyEOx1PNPG3hVOtC
EEE6HnyarMD8QrW7tjHkrW6hyglmQWsFvJIZVSaaPlH4241CWP5bH5irW7bpqbqy5t7trb7d
hsoLuVZCVb0ySSdt/PgqrmTevYkb9xurSDom8w+Lu0sYzj8hNDeWcotJVVpJZC0bA8RxLPKx
0dfjOxo0E2fr3CQ293MxvClqlxJLq1fkggjSSQEEbB4yLoH386qJe9Q2WQ60iw15i7a9tLft
3FrcFRMxuRK0bNGuiB2irB2B2hK7/FUuzwPSXU+FW7t8baXdje8pO40RUybTtEnYDeUHHz9A
P0rpd9L9KxZWxnnxdot+97Jc2r8DzFw6lpGUj25BSW+hI87OqDTcF5h+I5ga5a86/Kv2qA9Y
YJbeKd79UikadQXjdePZlEMpYEbVUkIUs2gNjzo12n6mxUMd07XEj+m2HWKCSRyQ5jIRVUlz
zBXSg+fFBc1+IixoqRqFRRpVUaAH5Co9lf296XEDtzQKXR0ZHTkNjasAR4/MfmPcGpNApSlA
pSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApUDMWd5ewxpY5ObHOrbZ4oo5Cw17adSKk2cU
sNrFFPO1zKigNM6qpc/mQoAH+goO1KUoFKUoM/leqLawz9thlgnlvZhHJth2olR5OGxI2lZh
5PbBLH6CtBXOe3huAgnijlCOJFDqG4sPZhv2I/OulApSlApSlArPp1TbTdUHCW0E7TxPwnkl
HZVdxlwU56Mvto8N6351WgrnJbwyzRSyRRvLCSY3ZQWQkaOj9NjxQdKUpQVPUmetcBbQS3iX
D9+UQRiGIt859uTeyL48sxAH1NTcZdG9xtrdNGIzNEshQSLIF2N65LsN/EeDUh1V0ZXUMrDR
BGwRXmGKOCFIoY0jiRQqIg0qgewAHsKD3SlKBSlKDJZ/o77Y6kjyzXqw8IktzGsGzLBxmEsM
jcvmjcyxnQA0YVOydcau06AvLcYBfte0YYyxs7J29AwaYW86Shge98uxHx1ptFifP4anXOPy
F98Sblnmvo8Vb2VjMiia4jieUSXZcKUdULeIOQYMCugRoiq3BdUdUXq4Nr+xFqL4r6gHEXQN
tIBH3IG2fHvLxnP3Z0P4kIcvwuupsTHYXGVxlwqY82atPjZW7bnkOaL6gAKQw2pB2w3y9gNe
+C9J1F0/fY6GCOzsLO4xptoUEaxRymFgyAeNKbdV4D6Pvfy6OL6ZyfVkGEgxkEbW13BjDNFL
mrS6mE8pB0JJywCcXHEqxLFSGHgeeXU2f6hvbfD3tvjM0qwBMsYLWGdDPC7ShYXEZIMsQEDP
GX1IC4UE60F/cfDq3vcTDY5C77pNzfSXEsQkhMsF3cmea3AWT8DbVDy5bC7AB0R4m+HnI57+
1Y6eLNTd28t7ywaaCT5yQxj7qgSBOK81474hiCRUXO5bqGbqDC29vaXk1tCtped63s7m3S5k
eO7WVJNtqNAVt24PsjkN7OiIt8mU6gsOm8hermFnuclFFNHY/aGO7NuY2Ld2ISDRD+OZ8e1B
r8FgJrDqS7yDysYPs61xsSM3IuITKxkP5EmXWvf5d/WtJXzS76j6vie5srLH8ZY7j08UsuLu
JUWM30cKSF+6O7q3cyNojypJIAIqL1FnuqmkintsbfSXONy0qmzt7GdFeFYr0JIZOQSdWT07
cAQBJxUspYcQ+q0r5tk7rK3+L6tdGyjTxZGxWyS2WaGQQdm1kJVAQwHN5+W/PhlbYXQ+k0Cl
KUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClU3VA
zhtIf2da0WTuA3HeUlzFo7EPkKJPbRf5d+41U3C9/wCyLP1nqvU9pe56vtd7lrzz7X3fL8+H
y/l4oJlKUoFKUoMbm+rrzG9XQYlcY0sMzRpG/kNMWt7uY8D+E6Nsq69/n2f8O6a3+JFw9rDJ
JYRgteLZyvqRUidoIZfvNryjAMpQsw0CAD7+Nbl8vhsflGa8WaS/t7bvN6e0luHhhYkbPbVu
PIq2vYng2t8TqbJg8XJHEklhbOkRYoGjBA5EFv8AqQCf4Cgi467tepLTKWl9ZxSx213JZzQT
IHR+JBBIPgggqau6h4vG2+MjnW2UgzzvcSsTsvI52T//AL8qmUClcmuIVuo7ZpoxcSI0iRFh
zZVKhmA9yAXUE/TkPzFcUyVq+Wlxqu3rIoVnZDGwHBiQCG1xPlT4B34oJdKrMln8ZjY53vLo
KsEkMMvBGkKPK6pGpCg+SXXx9AQToeah5HrDA424voL7ILDJZRyyXG43IQRRJM42BosI5Efi
CWIJIB0dBfBVDlgo5EAE68kD2/8A3P8A1r9qlXqjFST2cMMtxNJdzz28YhtJpAHhk7UvMqpC
Kr/KWbS/rVnZXcF9bLcWkiywsSAw/MEgj+III/0oO9KUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU
oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK8zSxwxPLM6xxIpZ3c6CgeSSfoK52V3b31
pDdWNxDc2syB4poXDo6n2KsPBB/MUHalKUClKUGL6i6Lur/IdRXeJyy46TOY1LCdzA8jxPH3
BHNGwkXiQJW8a9wp2PPKvvfhuLjKXd6tzi93WUbITRSY5ikkZjjQRtxlUswKFuZJG2J4V56r
ly9t1xdXHo8tedPLa44TR2LTLIH713t4ghHLiewZFHkprewOLfuQ6g6tgyWZSOxd7RGmSyaP
FOxBHp+DMe786nuTDwF/AT9NEK/K/CT7UxN3ZXt/jZXna4PrJMa8lwe5byQozM0xBde4G5AK
DwAAX3Gt6X6WkwucyuQnu4Ltrx3Mb9l1mRGmkm7buZGV1VpWC6RdDx5rG33W3VEFj1DehLML
icdJcT272DqYZBYJOpZzL5+8JXhxB0ffxs6iTMdRWXTFze3VmLi7hyiQqILOQmSzN0iPIIVZ
n2IjIRonfENrzqgzuO+Fl7Z4u3t2y+KmuI7CbHyyyYl3S5R47SMPIjTnbhbNQSCAeXspGzoO
mek8pg721mXKY6SGO2Fq8a2EqkoJpJAEZrhuPiQL55fh39dChfP9Y2NleP6S5vbo3kZj1jJD
G8Qx8DuFXkGQNP3QN8iG2p1Wr6Ne5gGUtbqK/wC61/dyxNciQr2+78unbfg7+Ub9vYaFBCyf
Sd3fJ1HbpdRQDI5C1yME8kRlCGLsbRlDKT5g8aI0GHk61XLqX4eWubyOXvDcmF721njSPTyR
LcS24tzcvGX4OyxKEUAL8rPsnkOMPp5svdzdE3M75ImWwvDfSAt20nYRkdxd8dghwoI8aOtV
WWvTufborKWeVvcxNdyXVpBZ3Fre3MUkbengtpLnYdXMYkM0pjbwQpbzyBoL6z6BW2lxCNc2
strippJ7Rzat6yANO0ixR3BkPGLgVhKcTyRSNgHQ0HSeLmxdld+qbc13eTXjIG2sfcckKP4D
W/1JrE9Sy9TQZDqm8e3vba2jw0psZYrruRd+OVjDxjH/ABGHFjsed8fIHn6ehYqpcANryAd6
NB+0rN4iPqJeoLhrmZTg9yAR3aobnnyHExtFpRFrfhwX2PJrSUClKUClKUClKUClKUClKUCl
KUClKUClKUClU3VCZR7SEYR50u+54ZO12x4OjKHGzGDrYTTfkRU7Ei+GMthl2tnyAjHfa1Vl
iL/XgGJIH8SaCXSlKBSlKBSqbJJlzlrcwSD7M5R7S3CiblyPIuX8GPWthRz37GuXRF1l77pq
wvOoFWK/nhR5YPStbtE+vmBUu31/WgvqUpQKUpQKUpQKUpQU/U3TmP6jt7aPIrLytZhc20kc
hUxTKDxfj+FiN7AcMv5g1ZWUL29pDDNczXUkaBWnmCB5CP8AEwRVXZ/QAfpXalApSlApSlBj
Mb1yl7dWsRsO0Js5d4VmacHh2IppO77eQezrXjXLe/GqsrHrPAZCdYbG+NzI0bTKIYJH2ihC
W2F1rUief+aqXFJ0fPk7G2sTdyXL5PIXkKuLkqblOcN022HEKDM668Ltjx81bY7ojCY+3SG3
S/KJZSY5O5kLiQpA5UlVLOeP4V0RojXgig8RdS9MX03pYZI7iTJd5WjW0d+/2uKSh/l88eSq
Q30oevumVxhyByYFkDru9iTX/snrP8v/AMP8/wD6fi8VIx3R+Hx1zbz2qXomgM7I8mQuJDub
j3NlnPLfBSN70RsaNQT8Oemfsf7K9DILH/3fqJP/AIL0Xvvf9x8v8fPv5oJl31r09Zy5CO4y
IR8fHPLdDtSHtLAImlJ0v+EXEJ8e4fxvR1IyPVOFxr3KX18kD20ixSBkbYZl5gDx83y+fG9f
Wol70Pgb2bJS3NtO75GO4iuT6qXbpOsKyAHltQVt4hoaAC+NbO/K9C4NCrRJkI3W7N6HTJXI
buksWPLub03Ntr+E78jwKDTIFA+QAAnfj6/rX7SlBjrrrB48xNYti1kSLNRYgyd8e720VwJO
JX6CTWgd/LvfnxKtOvem7q3M8WS1CJI4y0kEqANJ/d/iUeG+h9jUqbpXFy3UlyY5xO+QXKFh
cygG4WJYlYgMNqERRwPy+PaqKLofD4/pyE9RXl1O1jADcXkd7c2yskRLjarKflXWwCSBqguv
2ywHYy0y5BWjxTlL0rE57BDMpBAG/dGHjftXO6646ctYpZLjJxokUTzOTG/hUhjmb6e4ilR+
PvxJOvlbVTisD0zlrrI+gGaia6jD3iyPeW4mSQzkANJo63NMdIRokb9l1NPw/wADLj5LW8iu
rrupxmkkupA0j+mW2Mh4sAHMSBCy68Fv8x2FivVmEbt6vl3JO9sB23GpFuPTkHx8v3vyAnQJ
9iR5rnP1lgbdbwz34j9Hszh4pAUAUsW1x8qFUkkeAB5ryvReES5W4W2kEokkl2J3ALPc+pJZ
d6bUpLDYOtkDwSKjSdA4W4MjX/rr15Y+3I1xeSsXHbMbf4vAZWIZRpT4Otig62XVtvc5+7si
1nHZQrNxuWudM7wusco4FQAFZ1BPI+SPHmtNVCnSODW8nuWx8crTd7kkrNJH986PLpGJUcni
RjofiBPuTu+oMb1l11H0xeX8Eti0/pcTJlQwmC9zhIqGPWvB2w8+3mrK+6wwdhdm0ub4erDr
EYYYnmbuMDpAEU7bwfHvXvNdJ4jNXV1cZGK4eW5smx8nC7ljBgZgxUKrAAkgfMBy143rxVL1
R01jMbDdZ0X9xjre2uly1+zS3EyFIUbmUjWQBGK+5UHevIagtoOtOnrhFaDJxShrJsgOCsfu
FSNy+tf5Zojr3IbwPeuTdedNLEJGyiBSJG0Yn2AgnLEjjsaFrce/v2zr6bp+msL0nPe31lhF
zNq8dvaeotWkvbaLthUWL5H4qSUgVDobKqVb3INpH0FgYnnaOO/U3FtJaTayNx97G7yuQ/z/
ADENPKQx2V5eCNDQTYersHNFYSxX6tFfu0Vs/B+Mrq/AqDrW+XjVRh13041uJ48j3Yi0Scoo
JH+aWMSRj5VPllIIH/8ANfi9C4NTb8I8goglMyBclcgFy6uWb7z5vmRT537V7teicHaRLHBD
dqqyW0o/t85PKBQsXkv7AKAR7N/i3Qen616eSSSM5JDJH3uarG7Fe1MsEmwB/hkZV/137bNd
sX1Zg8rlEx2OyEdxePb+rVEViDFxjblvWtamiPv/AIh+tR26KwpmWURXaSLLLMpjvZkAaS4W
5fwHA8yqp/h49jqv3B9F4TCZG2vsfbyrd21kuOikkuJJOFuFjAjAYkcfuUP/AIix92YkPVt1
p0/czmGHJRtKLoWRXgw1MXkQJ5H+aGQfl8v8KXPWeBtrF7yW+It0jlldlgkYxpH3ObMAu1Ud
qTyQAePjfio79A9Pv3i1veblmE7lchcKS4klkHkSe3OaU69vm/QaoosF0UcnB03FFl4rj0dz
YCAyXyJNbgfeK8hPGRV9R8rMx0X+Ug+wat+q8NG9osl5wF3N6eB2icJK/JVAViujsuoB3ok+
N6Nfth1Th8hOkNndmWV455FQQyAlYGjWX3X3VpUGvfZ0B4Ooh6Jwm7bUV4FtpzcRp62YoHM6
XG+JfRHcjU61oew8HVc36C6fkujcPb3RnMzzmT104bmzwuTsPvXK2hOvb5fbydh2setunr9+
FlkRPJ6SO+4JDIW7EihkfXHeiCDXW06wwN5PaQ2uRSaS77fYVEY9znHJKmvH1SGQ/wD5SPfQ
qFD8P+noDEYIL6JobeK2jMeSuUKRxoEQLqQaIVQNjyfckkmu9l0Tg7KWzlghvO5aFGgaS/nk
KcI5Y10Wc/4Z5R+vLZ2QNByb4gdMLiTkzkx6EHXdEEpH/snrPbjv+4+f/wBPxeK1NY9/hv0w
+F+yWsJPQbBEYuZRrVoLMeQ2/wC4AXz/AB9/NbCgVm5uuem4fWdzKxD0Yc3ACOTHwm7Lb0Pp
J8v/AK+3mtJWak6IwUjXRaC7BuS5k430675z99tAOOP3nnxrwSPbxQd8n1fgsWl+1/kY4BYy
tDcckbaOsC3DDWvOomVtjY869/FSMn1FisZeLaXt4sdy3aAjCMx3KzLGDoHRZkcL+ZBA81WR
dB4GKGOOGG8j4XC3IkW+nEvMQLBoyc+ZUxxoCpOjxBPmrG+6bxV9lvtK6t2kuuMCk91wjdiR
pYiUB4ko7MwJHuf4UES3626euGx6x5FQ2Qd0tQ8Uid0qxVtbUexBHmv2HrTAT3UNvBfGWWa5
W0j7cEjK0rRmQLyC6/AC296AGzXMdDYHtWEbW908djvsq99Ow8vzPIF9P83+bf5e3ipGN6Tx
ePhxsUAvXTHTtcWvqL6ecxsY2i1t3JKhHYBT4G/A3QdsT1NiMubAY68E/r4Jrm20jDuRxOiS
HyPGmkQaOid+N6NXFZ3AdGYXAXkN1jIblZooZIEaa8mn0j9rkB3GbW+xF/5f1NaKgjZS/tsX
jbvIX8ohs7SF55pCCeCKpZjoeToA+1UV11301aJcvcZWJEtluHlYo+lEBjEv088TLH4Hvy8b
0dXmWx9tlsVeY6+QyWl5C9vMgYqWR1KsNjyPBPkeaoJ+gun5oriJ7a54TxXML6vJtlLjtmVQ
eewD2Y/A8DR1rZ2Hgdd4heobzHT3MMVvBEjLdM54tJyvBLGfGl7YsZSSTrwR9BuRN1x09DeR
2st+UuHk7RRreUFG3CPn+X5PNxB5bQ+8FV7fDnCTZu+u7qBZrO5i0LRi2hIzXxmcnl8wcZCY
cfYfT6a6noSwObguy7vZpbSRTQSySSSXErNbakklZyW0tpGuiDvzs+4IWUPV2DnkWOG+EkhE
p4LE5YdqYQybHHY4yMFO/wCPt5rnZ9Z4C8ltY7XICZrrt9nhE559yB7hNHj9Yo3b/TXuQDx/
YXAC6muI7e7inmbnI8V/cJyburKW8P7l0U799DXsSK82fQeEsXsHsUvIWsmiMP8AbJXCiOB7
dQAzED7qR1JGidg72AaB+3/TH2SMn9qD0JZUEvZk8k2oux447/uCH9v09/Famsc3w26YbELj
Gsp/RKyssa3cy6K2q2oO1YE6hQL539T7ndbGgUpSg+cdcdAGezzF306D6i4xmTtzYO7yJPNd
Kp2geURxbddtpdMWYnRJNfsHwyt4b6ynh+yVsoriS6bHSY0mCJ2EIHYRZQsRBh2SQ+y7nxuu
F/1dmMm6WUdncY22mupbaS/t5NPaGO6lhTlyjcDu8Iivyn8T70AGPg9dZr7BPawV0t2lijuj
uTNGxtkl7m+HFgGZ0PgHkh+X/DQc8j8IorvGemjvcdBJ6e4tCyYscHhlnE3bde5tlRlTj8wI
IY7PIimc+HVxNmLGWSHG5izlzLXU4vLISNFbtFenjLzl4yqsl0AgVVKj6NqpVh1ZksYLKwe2
uLwSXXYFzdyM8kqG/S3Em44lTRRy49vYfT5qhXHxQyH7Ox31vjbUXQwC5qSKSR/JNtPIVQAe
eMsSIQSCOR8e2w623wkS3tYbePMnUUUkST+m+/jDY2Gx5I/PSt9z3N6P4uPj3O06P6dTp21v
Y1a2LXdx6mRLW39PCjdqOMiOPk3EHt8tbPljWTyvxBytnY3s8GFjmaBcwwQtKCfRyBI/ZD/e
A71/DRPnUk9fXa5i5x/2RLJLBdXkfyRzakihh5qQ/b482YheO/odE0H0GlUnR2Ykz2DiyMq2
yrMzGPsO7DhvxvkqkN9CNeCD5q7oFVfVOFh6i6dyGIuXeOK8haIunuhPsw/PR0dfpVH1x1Pk
cFf2ttisdBfyy2Vze9l5HV5OzJAvbj4q3zMJjrfjYH03Wfz/AFpkrnG3i2aw4+NMg1qL0PIW
t+1cohEqmIgcwfGjohvf2oLjrDo/LdV9LnFZPMY0TMJVadMVtdSW00JKq0pKMDKGDKwPy8fZ
jUfLfDt8lkry4+2Gsobq4e7dLOAxuszWlzatKrlzxcxzQ+QNbt9625Ij5L4h5C2sbiYYm3tp
7fGLkpbe8mlRirKCSpWM7CttTvR2Pau9l1zkpMlDj7rGW9tcNJckNM8qrPHDczwuYtIdsqxx
SEHW1lGqC06W6NTB3EtwLzhJLcepe3sIvS2pY28MJHZDN4+55AEnRY+9a2vlSfEzKnp1ci+F
ijlO9xOZRx/3St750h/4jGI+x/IE+Ksr7rvJQS5oQ4iOSKxgvpYpAZSJjBDDJHrUeiH7rDYJ
/D42aD6HSqXpPL3Gasbue6tRavDfXVosfzbKRTMiudgfiChvHjRHmrqgVVdW4j9oOlczhu/6
f7RsprPvcOfb7iFOXHY3re9bFWtKD5p1P0LcXt56i4gsczHdXeLWW3ks04QxW7P3ZCJJCG2s
j6AGwDrT+ahR/B5Nwd/JWM4iwKYD7zGAsY1tzEJOXc5BiXcnRAK8V8FeZvc91nk7DJZS2s8Q
sy2TyoWcyAlVs0uFl+VD8hYvEdbPPjoHyBBuevsxbXVrEMELwzWMN5wtS5bckF/KEHJR53aR
J5A8y/woPEnw0yAeK4t+oohko7trtb+fHCWYs1itoeW3CkkLyO10dga8bqz6c6C+xs3jr0z4
6aGytFt4o1sWjaFgpUmEiXjGjDW14sSfPL2A5RdZ5OVbSeC1xtxZXVndXkM0Es7c1iAKjRiG
ieS+D58NrftU/onq6bqS6Mb2LWypYwTyF45UImffNBzRQyjxph7+fFBr6UpQK+a3vROeyNxb
Xd9d4XvSQ39rcw+llljSK6MZYgmQdwjsquiFGnJ/w6P0qlB85/2ZKLjHvHkYI0s7ma4CpZAF
hJlIb8Jvn4Vez2wP+Yt9ONcbz4VWrtfejbDwQXV8bhrRsWfT9j06QiIokqEsAjMH3oGR/l81
tOq8tJhcXDdQxJK8l9Z2nFyQAJ7mKEn+IEhP+lYzHfEW/uLON7rG29pOlnb3E0cpm5N3o4ys
karG24u4zxnZDAoSQKDzkPhjPdXNxeQZHEWeQmubW871vh+IWeF537vHu+XLT+CxOuOjy349
/wCzFxc3FyuUtkuJZJ5u4liV5vJc29x94O5plJt+LqAvMOfK0i+IeSkimP2OiMmHiySFhPxe
UxTO8G+34KmIfqQfbfiud78R8lGsrWuHin4SXceg02l7M9tGpb7vY2k7P7f4RrezQTMF8N0x
WZWdpsXeYt4XilsrjGcuG5buQdhu5xiXV40fEo20XjsbNecB8OJMDc9NzYvJ2lq+LxseOuJI
caqy3qh4S5Zi5A5iBVPhiORIYGrLpLqy+zXUl/jrmwSC3t0nZJgX25jvri3A8jX4IUY+d/P4
Gq2VApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBnE626eed4VyH3iXEdqwMMg1K9xLbou+
OvMsEqb9trv2IJkjqjFMyKk07s8ksXFLWViDG5jcsAvyqGBHI6H61CboTp4vcMtpcRtcTLPK
Yr2eMs6zy3Cn5XHtLPK+vbbfkAB+Y7oPAY2KwjsYb6BLGKSCALkrnxG52yt958435Abevpqg
kQdY4Oe2tbmO7lNtdSJFDMbaUI7OyIoDFdeWlRf4kj6HXTFdT4W/yZxljcMb371jCbeSMgoI
Xk3yUAEeph3vztyPcNquh+HnTcEFtDFbXqxW8pniUZK5+VzJHJv+88/PDG3n6gn6ncmbojp+
bIm/mspJLszLcGVrmUkyKbZgT83nzZ2x0fH3f6tsPKdddOyLbGO/Z/U2ceQhC20pLwSRyyIw
HHeykEp4/i+XWtkA+4+uOnJJ7WGPJxtLdMFhVY3PcJkaLQ8f50cfpr8qjyfD3pqSO1jNhKq2
tpHYw8LydCkMcU0SKCHHkJcTDl7/ADk72AR2i6HwUU1vKkN73IJO6hORuT8/deXZ3J8x5yOT
ve96PgAAI83xF6Vhx8t7JlNW0RUOwt5SQWtzcgaC732VL614Hv58VrayD/Djpd8VJjXsbk2M
nHnCb+44njB2B/xP/d/L+ugfcA1rx4FBHksraTIQ3zwo13DG8McpHzKjlSyj9CY0/wDKK/Ml
YWuTs3tMhBHcWzlWaOQbBKsGH/QgH/SpNKCLlMfaZWwmscjBHcWky8ZIpBtWH5GpVKUCigKo
CgADwAPpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBHv7K2v4FhvIlliWWOcK30eN1kRv4hlU/6VIpS
gV+AAEkAAk7P61+0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoP/Z</binary>
 <binary id="_20.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_21.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_22.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_23.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_24.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_25.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_26.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_27.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_28.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_29.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="_30.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
</FictionBook>
