確信度に基づいた嘘検知の認知プロセスの解明

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K22268
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0110:心理学およびその関連分野
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 大工 泰裕 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 招へい研究員 (30880322)
• 研究期間 (年度): 2020-09-11 – 2024-03-31
• キーワード: 嘘 / 欺瞞 / 虚偽検出 / 真偽判断 / 統計モデリング

研究成果の概要

本研究では、真偽判断における確信度が正答率を予測するというSmith and Leach (2019) の結果を、ベイズ統計モデリングを用いて再検討した。1.確信度にかかわらず正答率が一定であるモデル、２.確信度の高さが正答率の高さを予測するロジスティック回帰モデル、３.２のモデルの偏回帰係数がある分割点において変化するという３種類のモデルを比較した結果、3のモデルの当てはまりが最も良かったが、分割点や偏回帰係数の95%HDIが非常に大きいことから、確信度が正答率に影響を与えているとは言えなかった。このことから、真偽判断の際に根拠に基づいた判断を行っている可能性は低いことが示唆された。

自由記述の分野

社会心理学

研究成果の学術的意義や社会的意義

嘘検知を扱った先行研究では、古典的な研究手法によって、要因操作と正答率の因果関係という入力と出力の関係のみに焦点が当てられてきており、真偽判断の認知プロセスそのものは研究対象になってこなかった。本研究は、近年指摘され始めた確信度と正答率の関係を、ベイズ統計モデリングという新しい手法で精緻に検討することによって、真偽判断の認知プロセスそのものに焦点を当てた。確信度と正答率の確固たる関係性は見られなかったものの、嘘検知の認知プロセスの検討にベイズ統計モデリングという新たな方法を持ち込み、嘘研究との親和性の高さを示した点で学術的意義がある。