El uso de tecnología basada en movimientos oculares para la detección de mentiras ha sido objeto de estudio en distintas investigaciones a lo largo del tiempo. Un reciente estudio llevado a cabo por un equipo internacional de investigadores ha demostrado que es posible utilizar parámetros oculares, como las fijaciones y los movimientos sacádicos, para identificar intenciones engañosas. Este enfoque novedoso combina técnicas de seguimiento ocular con inteligencia artificial para lograr tasas de precisión significativas en pruebas de detección de información oculta.
En el marco de estos experimentos, se analizaron dos conjuntos de datos diferentes. En el primero, conocido como Eyelink, 87 participantes interactuaron con un sistema computarizado, utilizando solo sus ojos para revelar, ocultar o fingir el valor de una carta seleccionada de manera previa. El segundo conjunto, conocido como Neon, incluía 36 participantes que realizaron tareas similares, pero enfrentándose a un experimentador en lugar de una máquina. Ambos enfoques tenían como objetivo evaluar la capacidad de los parámetros oculares para predecir intenciones engañosas.
La acción ocular, específicamente el número, duración y amplitud de los movimientos sacádicos, junto con el tamaño máximo de la pupila, resultaron ser los factores más relevantes para la predicción de mentiras. Los modelos de aprendizaje automático, en particular el algoritmo XGBoost, lograron una precisión del 74% en la detección de engaños entre las categorías de ‘revelar’ y ‘ocultar’ en el conjunto Eyelink, mientras que en el conjunto Neon, alcanzaron un 64% de precisión.
El cambio en el comportamiento ocular, al enfrentarse tanto a un modelo computarizado como a un experimentador en persona, mostró diferencias en los resultados de los datos obtenidos, evidenciando cómo varían las estrategias de engaño en función del entorno.
Estas investigaciones sugieren que los movimientos oculares pueden ser un complemento valioso para los métodos tradicionales de detección de mentiras. No obstante, se subraya que estos no deben ser utilizados como la única herramienta para determinar culpabilidad en contextos legales. Investigaciones futuras podrían beneficiarse al combinar esta tecnología con otras señales fisiológicas, como la actividad cerebral, para desarrollar sistemas de detección de mentiras más robustos y confiables.
La capacidad potencial de las tecnologías basadas en inteligencia artificial para mejorar el proceso de detección de engaños sigue siendo prometedora. Estos avances podrían transformarse en sistemas más accesibles y menos invasivos que se integren sin dificultades en procesos judiciales y de seguridad, proporcionando una fuente adicional de información objetiva al analizar intenciones humanas.