2015年12月24日
これは実験的なパラダイムは、実際の犯罪の目撃者は、メモリから犯人の全体的な顔の複合体を作成し、犯人または彼または彼女がであるものを含むビデオラインアップから犯人を特定しようとする可能性があることで状況を複製適用しました現在ではない。
この実験の全体的な目標は、目撃者が記憶から犯罪者の全体的な顔の合成物を作成し、その後、警察の容疑者を含むビデオラインナップを表示するように求められる警察の捜査を再現することです。この方法は、フェイシャルコンポジットの作成をどのように最適化できるか、それがその後の目撃者の識別に与える影響など、法医学心理学の分野における重要な質問に答えることができます。この方法の主な利点は、柔軟性です。
手続き間の遅延、参加者の年齢や民族性など、実際の警察の捜査に影響を与える可能性のあるものなど、主要な変数を測定できます。この手順を実演するのは、私の研究室の研究助手であり、警察のオペレーターのトレーニングにも参加した経験があり、手順にまったく詳しくない参加者の証人であるAndrea Magです。まず、無作為に選ばれた犯人が軽微な犯罪を犯しているビデオクリップを参加者に見せます。
ビデオは、良質で全身のビューと、顔の前面と両側のクローズアップを描写する必要があります。ビデオに続いて、参加者の証人に、犯人のおおよその年齢、性別、民族性、服装について口頭で説明してもらいます。次に、参加者の証人に、犯人を認識できるという自信を示す口頭での評価を提供してもらいます。
次に、認知面接の要素を使用して、犯人についてできるだけ多くの追加の詳細を確認します。参加者が証人の無料リコールアカウントによって残されたギャップを埋めるには、付随するテキストプロトコルの表1に記載されている一連の質問を使用します。終了したら、Holistic Facial Composite Systemソフトウェアのインターフェースをオンにします。
犯人の性別、民族性、年齢範囲を、参加者が説明したとおりに適切なボックスに入力します。インタビューレビューでは、オペレーターに参加者の証人を指導してもらい、ホリスティックフェイシャルコンポジットの構築を行います。これは、参加者の証人が、ランダムに表示された9枚のコンピュータ生成画像の3×3の配列から、犯人の記憶に最も一致する画像を選択し、最悪の画像を拒否するという手順に従う。
参加者の立会い者が 9 つの画像のいずれにも満足できない場合は、オペレーターに追加の配列を生成してもらいます。1 つの配列から選択された最良の例は、常に後続の配列に表示され、配列内の面間の類似性はプロセスの各ステップで自動的に増加することに注意してください。そのため、参加者の立会い人に、最初に最も一致する顔の形を選択するように依頼します。
参加者の立会人が後続の配列から最も近い一致する鼻、口、目、および眉の形状を選択するまで、同じ選択プロセスを続けます。次に、3 x 3 配列を作成して、すべての面が参加者の立会人が入力したときと同じ特徴を持つようにします。インターフェイスのヘアツールを使用して、大規模なデータベースから適切なヘアスタイルと髪の色を選択し、髪と顔の特徴を固定します。
参加者の証人に、ショルダーツールで利用可能な服装と色を使用して、適切なショルダーの外観を選択してもらいます。次に、ツールバーを使用して、参加者の証人が選択に慣れるまで、首と肩を移動、スケール、回転させます。次に、ロゴの有無にかかわらず、追加の服を選んでもらいます。
これには、スカーフ、パーカー、眼鏡、サングラスなどのアイテムも含まれます。また、参加者の目撃者に、犯人の顔の毛の変更を指示してもらいます。ひげインターフェイスで使用できる追加のツールを使用して、これらの選択を入力します。
終了したら、インターフェイスの動的オーバーレイ ツールを開き、スキンの特定の領域に微妙な変更を加えたり、顔全体に全体的な変更を加えたりする能力を示します。参加者の指示に従って変更を加えます。証人。次に、参加者の証人が顔をより詳しく調べるために、顔を拡大します。
ローカル ツールを使用して、個々の顔の特徴の形状だけでなく、顔と頭の全体的な形状を体系的に変更するには、参加者の立会人から指示された場合のみにしてください。次に、顔を老けたり若くしたり、多かれ少なかれ特徴的で、肌が青白くしたり、暗い色に見せたりできるようにする全体的な属性ツールを実演します。参加者の証人の指示に従って画像に変更を加えます。
最終的な合成物を画面に表示し、参加者の立会い人に画像を承認してもらいます。[画像の保存]ボタンをクリックして、承認されたファイルを保存します。インターフェースが完成した状態では、警察官に、犯人と同じ一般的な外観を持つ9つのフォイルで構成されるビデオラインナップを作成させます。
犯人をラインナップに挿入し、犯人プレゼントラインナップ中のフォイルの1つを交換し、犯人不在ラインナップのために彼らを除外します。参加者に、付随するテキストプロトコルの表2にあるキューの説明フォームの説明を読んでもらいます。次に、フォーム上の多肢選択式またはキューに入れられた質問を完了するのを支援します。
フォームに記入が完了したら、容疑者とフォイルがランダムに注文される9つの15秒クリップの順次表示で構成される編集されたビデオラインナップを参加者の目撃者に見せます。完了したら、このビデオを 2 回表示します。参加者に、ラインナップの一部をもう一度見たいのか、それとも全体のラインナップを見直すのかを尋ねます。
次に、参加者の証人に、犯人がラインナップにいたかどうかを尋ねるラインナップアンケートに書面で回答してもらいます。「はい」と答えた場合は、ラインナップメンバーの番号を提供してもらいます。参加者がラインナップメンバーを選択した場合は、そのメンバーのビデオクリップを参加者の立会い者にのみ再生して、参加者が自分の回答に満足していることを確認します。
最後に、参加者の証人に、選択を行ったか、ビデオのラインナップからラインナップを完全に拒否したかに関係なく、ラインナップの決定に信頼度推定を提供してもらいます。参加者の証人は6番を選び、それが正解でした。実際の警察の捜査では、目撃者が容疑者を選んだ場合、その容疑者はさらに捜査され、最終的には起訴され、犯罪で有罪判決を受ける可能性があります。
証人が箔を選んだ場合、または彼らが無実であることがわかっていれば、それ以上の状況はありません。参加者の2つのグループは、研究の開始時に犯人を目撃しました。目撃グループは、対照群が見ていない最初のビデオを見た後、犯人の合成を作成しました。
同じ時間の後、両方のグループにビデオのラインナップを見せられ、犯人を選ぶように求められました。同定の総数は、参加者の両グループ間で統計的に類似していた。78人の対照群のうち57人、つまり約73%がラインナップから誰かを特定し、目撃者の30人のうち24人、つまり80%がラインナップから誰かを選びました。
これら2つのグループが異なるのは、目撃者グループ、つまり複合スケッチを作成した参加者が犯人を正しく特定したのに対し、対照群は犯人を特定した時間が約45%に過ぎなかったことです。参加者が犯人がいないラインナップを表示した場合、約60%がこの手順を試みている間に無害なホイルを特定しました。実際の警察の捜査を最もよく再現するためには、参加者の証人は手順に無頓着である必要があり、オペレーターは手順に続いて事前に犯人のビデオを見るべきではないことを覚えておくことが重要です。
その開発後、その後の目撃者の識別精度に対する容疑者の肖像性の影響を測定するなど、さらなる分析方法を実施することができる。この技術は、フェイシャルコンポジットの分野の研究者が、処置間の遅延の影響を調査し、6歳の子供から90歳以上の成人までこの方法を適用する道を開きました。このビデオを見た後、警察が実際の捜査で顔の合成物をどのように作成するか、また、目撃者がビデオラインナップを見るときに何を期待すべきか、真犯人が含まれているかどうかをよく理解しているはずです。
本研究では、目撃者が記憶に基づいて容疑者の包括的な顔合成画像を作成し、その後にビデオラインナップ(面割り)から容疑者を特定するというプロセスを再現します。この手法は、法心理学における目撃者による身元特定への理解を深めることを目的としています。
この法心理学的パラダイムは、記憶に基づく再構築技法がその後の識別精度にどのように影響するかを示しており、初期探索におけるバイオマーカーの検証や表現型スクリーニングに関連する認知プロセスへの洞察を提供します。遅延時間、合成画像の忠実度、および認識の自信といった変数を分離することで、本手法は制御され再現可能なヒトのパフォーマンス指標を通じて、標的仮説のメカニズム的なリスク低減を支援します。このアプローチにより、主観的な評価を定量化可能な結果に結び付ける必要があるトランスレーショナルリサーチにおいて、予測的な信頼性モデリングが可能になります。
本手法は、仮説検証からリード最適化に至る創薬の連続的なプロセスに適合するものであり、化合物スクリーニングの前に、メモリに基づいたターゲットエンゲージメントを検証する必要があります。