ساعة ذكية تكشف كذب من يتحدث إليك.. كيف تعمل هذه التقنية؟

تعتمد تقنية كشف الكذب المدمجة في الساعات الذكية على مراقبة مجموعة من الإشارات الفسيولوجية التي تنشأ لا إراديًا عند تلاعب الشخص بالحقيقة، مثل تغيرات معدل ضربات القلب، وضغط الدم، ونشاط الغدد العرقية، وأنماط التنفس. تُجمع هذه البيانات عبر مستشعرات مثل الفوتوبليثيسموغرافي (PPG)، وأقطاب التوصيل الجلدي (GSR)، وأحيانًا مجسات لقراءة ضغط الدم. تُساعد خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة في تحليل الفوارق بين استجابات الأسئلة المرتبطة بمعرفة الشخص وتلك غير المرتبطة بها ضمن إطار اختبار “معرفة المتهم” (GKT)، فتقارب دقتها إلى حد كبير أجهزة البوليجراف الاحترافية، مع تقديم تجربة أكثر سهولة وخصوصية وتكلفة منخفضة. تواجه هذه التقنية تحدياتٍ تقنيةً وأخلاقيةً، خاصةً فيما يتعلق بالمصداقية في الظروف الحقيقية، والفروق الفردية في الاستجابات، وضرورة حماية الخصوصية والالتزام بالمعايير القانونية.

1. مقدمة في كشف الكذب الفسيولوجي

تستند طرق كشف الكذب التقليدية إلى جهاز البوليجراف، الذي يسجل عدة مؤشرات فسيولوجية عند توجيه أسئلة للمشتبه به. تستند الفكرة إلى أنّ التوتر النفسي المصاحب للكذب يولّد ردود فعل جسدية لا إرادية يمكن التقاطها.

التنفس: يُراقب عبر حزامين يوضعان حول الصدر والبطن، لقياس عمق وتيرة النفس.

القلب والأوعية الدموية:

يُسجّل ضغط الدم ومعدل النبض باستعمال كُمّ ضغط الدم، ما يعكس التغيرات في التوتر القلبي.

التوصيل الجلدي: يُقاس بتحسس فروة الجلد باستخدام أقطاب كهربائية تُثبت عادة على أصابع اليد، حيث يزداد التوصيل حين تنشط الغدد العرقية تحت الضغط النفسي.

2. كيف تقيس الساعة الذكية هذه المتغيرات؟

2.1 مستشعر الفوتوبليثيسموغرافي (PPG)

تعتمد معظم الساعات الذكية على تقنية PPG التي تسلط ضوءًا أحمر أو تحت أحمر على معصم المستخدم ثم تقيس كمية الضوء المنعكس، ما يتيح رصد تدفق الدم وحساب معدل ضربات القلب بدقة عالية. من خلال تحليل تباين معدل ضربات القلب (HRV)، يمكن استنتاج مستوى التوتر العصبي الذي يزداد عند محاولة الكذب.

2.2 مجسات التوصيل الجلدي وقراءة ضغط الدم

بعض النماذج المتقدمة تضيف أقطاب GSR لقياس التوصيل الجلدي؛ إذ ينعكس التعرّق النفسي في زيادة التوصيل الكهربائي للجلد. أحيانًا تُستخدم خوارزميات متقدمة لتقدير ضغط الدم عن طريق تحليل شكل نبضات الشريان، ما يعوض الحاجة إلى جهاز ضغط دم خارجي ويتيح قراءة مستمرة ضمن إطار الساعة.

3. بروتوكول اختبار “معرفة المتهم” (GKT)

في هذا البروتوكول، تُعرض على الشخص سلسلة من الأسئلة التي تحتوي على عناصر قد يعرفها فقط الشخص المتورط في السيناريو الوهمي (مثل تفاصيل عن حدث وهمي). يقارن النظام

بين الاستجابات الفسيولوجية للأسئلة ذات الصلة وتلك التي لا علاقة لها بمعرفته:

الأسئلة ذات الصلة: تتوقع الخوارزمية ارتفاعًا واضحًا في مؤشرات التوتر عند الإجابة عنها إن كان الشخص يكذب.

الأسئلة غير ذات الصلة: تشكل خط الأساس الذي يقيس عليه النظام الاستجابات الطبيعية بعيدًا عن الضغط النفسي المتعلق بالكذب.

4. معالجة الإشارات وتحليلها

تمرّ الإشارات المسجلة بثلاث مراحل رئيسية:

تنقية البيانات: إزالة الضوضاء الناتجة عن حركة المعصم أو الإشارات البيئية باستخدام مرشحات رقمية متطورة.

استخراج الميزات: حساب خصائص زمنية (كوقت الذروة ومدة الذروة) وترددية (كطاقة التذبذب في HRV) ومؤشرات التوصيل الجلدي.

التصنيف الآلي: تعتمد الساعة على خوارزميات تعلم آلي مثل شجر القرار أو الشبكات العصبية لتصنيف الاستجابة إلى “صدق” أو “كذب”، من خلال مقارنة هذه الميزات مع نماذج التدريب.

5. أداء التقنية ونتائج الاختبارات

أظهرت الاختبارات الأولية على مجموعات صغيرة من المشاركين أن دقة الساعات الذكية في كشف الكذب تصل إلى مستويات قريبة من أجهزة البوليجراف الاحترافية، مع فارق بسيط في الدقة favor البوليجراف التقليدي. ومع ذلك، فإن سهولة الاستخدام وإمكانية أداء الاختبارات في أي مكان دون الحاجة لمختبر تخصصي يعدان من أبرز المزايا.

6.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

6.1 تحديات تقنية

الضوضاء الحركية: التحركات الطبيعية للمعصم قد تشوش الإشارات، ما يقلل من موثوقية النتائج خارج بيئة الاختبار المثالية.

الاختلافات الفردية: تختلف استجابات التوتر الجسدي بشكل كبير بين الأشخاص، ما يستلزم نماذج مخصصة لكل مستخدم لتحقيق أعلى دقة.

6.2 القضايا الأخلاقية والخصوصية

الخصوصية البيومترية: تخزين البيانات الفسيولوجية يتطلب تشفيرًا صارمًا وضمانات قانونية لحماية معلومات المستخدم.

المساءلة القانونية: قد يؤدي الاعتماد الزائد على هذه التقنية دون مراجعة إنسانية إلى أخطاء حكمية أو تحيزات ضد الأفراد، ما يستلزم وضع أطر تنظيمية واضحة للاستخدام.

7. الخلاصة

توفر الساعات الذكية المزودة بتقنيات كشف الكذب بديلاً عمليًا وأقل تكلفة من جهاز البوليجراف التقليدي، مع إمكانية إجراء الاختبارات في أي مكان وبسرية أكبر. يعزى ذلك إلى دمج مستشعرات PPG وGSR وخوارزميات تعلم آلي متقدمة ضمن تصميم مدمج. ومع ذلك، فإن تحديات الدقة في البيئات الحركية والحاجة لضبط النماذج حسب كل فرد، بالإضافة إلى الجوانب الأخلاقية والقانونية المتعلقة بالخصوصية والمسؤولية، تشكل عقبات أمام الانتشار الواسع لهذه التقنية. مع تطور الأبحاث وتحسين المستشعرات والخوارزميات، من المتوقع أن تصبح هذه الأدوات

أكثر موثوقية واعتمادًا في مجالات التحقيقات والاختبارات الأمنية والتوظيفية.