ПОЛИГРАФ - ФОРУМ

[ЮРЬЕВ]

[ЮРЬЕВ]

[Александр Калафати]

Трискор - сломан. Причем сильно.
Как он работает никто не знает. Некоторые физиологические параметры , которые он использовал - были убраны из программы. В других - были найдены и исправлены ошибки.
Лично он мне напоминает испорченные часы, которые иногда что-то показывают.

[ЮРЬЕВ]

Александр, спасибо. Я это знаю. В Трискор заглядываю из любопытства. Справедливости ради, "что-то показывает" он чуть чаще, чем иногда)))
Это отработанный материал, мы же здесь пытаемся заглядывать в будущее.
Уж коли америкосы заинтересовались поисковиками (наши уже лет 10 как пытаются учить краснодарцев, как нужно было "правильно" ими пользоваться"))), значит высока вероятность потребности в алгоритме их обработки.
Чем шире будет поставлена задача , тем больше вероятности создать конкурентный продукт. В каком-то роде, обсуждаем ТЗ - техническое задание.

Вышеизложенные форматы: "поисковики", "поисковый тест", ПВ, ТЗВ - не отражает сути проверочных мероприятий батареями тестов, традиционно обзываемых "поисковиками".
На самом деле, они не "поисковики" и не ТЗВ в чистом виде: релевантный(е) вариант(ы) в таком тесте может быть очевиден для полиграфолога и причастного, как в ТЗВ (как в вышеприведенном примере фактически проверяется конкретная версия, очевидная лишь причастному и полиграфологу), но неочевиден для непричастного.
Дополнительно: тест может содержать декларируемый тестируемым вариант, требующий не отрицания (Нет), а подтверждения (Да), который подвергается сомнению со стороны полиграфолога.

Тест (навскидку, пусть будет "Альтернативный") представляет собой набор вариантов поведенческих актов (декларируемых и отрицаемых, релевантных и иррелевантных для причастного (и полиграфолог знает, какие это должны быть варианты) и условно иррелевантных для непричастного).

Личность, причастная к исследуемому событию, лжет на вопросы, затрагивающие отрицаемые ею релевантные поведенческие акты (умолчание) и на вопросы, описывающие декларируемые ею поведенческие акты (искажение) и демонстрирует на те и другие в среднем "более сильные реакции", чем на вопросы, касающиеся иррелевантных вариантов поведенческих актов.

Личность, непричастная к исследуемому событию не лжет ни на вопросы, затрагивающие отрицаемые ею релевантные поведенческие акты, ни на вопросы, касающиеся иррелевантных вариантов поведенческих актов, ни на вопросы, описывающие декларируемые ею поведенческие акты. Но демонстрирует в среднем более "сильные реакции" при ответах на вопросы, описывающие декларируемые ею поведенческие акты.

Таким образом, маркеры причастного и непричастного в "альтернативном" тесте становятся более внятными и универсальными:
Причастный: совокупность "реакций" на релевантный(е) вариант(ы) и на декларируемый вариант (который подвергается сомнению) или только на релевантный(е) вариант(ы).
Непричастный: "Реакции" только на декларируемый вариант или вообще ни на какой вариант.

Поиск заведомо одного релевантного варианта в тесте - это молодец, но это узко, это частный случай, как частный случай - ТЗВ Ликкена. Слишком много условий для их применения.

А если утопил и закопал?

П.С. Прошу рассматривать это не как оголтелую критику, а как точку зрения на перспективу. Не нужно много слов.

[York]

[ЮРЬЕВ]

Я знаю —
город
будет,
я знаю —
саду
цвесть,
когда
такие люди
в стране
в советской
есть!

[York]

[ЮРЬЕВ]

В принципе, вышеизложенные действия по последовательному пересчету с поочередным исключением "Интересных" вариантов можно перепоручить делать ПО в случае выявления эксклюзивного сочетания 2-х, 3-х, n-х выбивающихся из ряда вариантов. Думаю, это по силам средней руки программисту. Это прикольно, это перспективно.

"Чтобы объединиться, нужно сначала разъединиться" как говаривал товарищ Ленин, кажется.

[Александр Калафати]

Да, это не трудно. Думаю так можно будет поступить в Т2.

[York]

Не переходя на персоналии, сообщу, что пользователи СППРП "Сокол" обратили моё внимание на то, что "прошло" мимо меня. А именно на скрининг. Поэтому излагаю ниже результаты оценочного модельного расчёта, цель которого определится с оптимальной стратегией использования OL CIT в скрининге.

В целом можно отметить такие варианты использования поисковых тестов:
1. Классический вариант – это когда у установленного «плохиша» полиграфолог пытается выудить информацию, которая интересует заказчика;
2. «Краснодарская батарея», нацеленная на «уничтожение» чувственно-познавательного комплекса «противника»;
3. Скрининговые проверки.

Классический ‒ рассмотрен в препринте (см. в подписи). Краснодарский вариант, видимо, ждёт своего изучения, так как для этого необходим релевантный материал в достаточном количестве. А третий есть возможность рассмотреть уже сейчас.

Задачей поискового теста в скрининге является выделение факторов риска, по которым необходимо провести дополнительную проверку с тем, чтобы установить действительно ли стимул, представляющий данный фактор риска является значимым для проверяемого. Поделим проверяемых на «кибальчишей» и «плохишей», такое название, думаю, не требует пояснений.

Ситуация скрининга отличается тем, что полиграфологу заранее не известно имеется ли в ряду стимул, на который проверяемый солжёт. Но что бы использовать в скрининге OL CIT необходимо определится с таким входным параметром как априорная вероятность (АВ) того, что в ряду присутствует значимый для проверяемого стимул. Сложность определения АВ состоит не только в том, что не имеется каких-либо статистических исследований на это предмет, но и тем, что она может существенно отличаться для разных учреждений, предприятий, фирм, сфер бизнеса.

Но имеющаяся практика скрининговых проверок отличается тем, что поисковый тест является всего лишь «спусковым крючком» для проведения дальнейшей проверки с помощью ТВС. Учитывая этот факт определим наиболее выгодную стратегию, которой должен придерживаться полиграфолог, использующий OL, для минимизации количества ошибочных результатов. Для этого используем данные, которые имеются в препринте (Таблицы 11,12). Необходимо отметить, что оценки, помещённые в таблицы получены на одной выборке в общем-то небольшого размера, и поэтому они требуют своего уточнения. Но для решаемой задачи выбора оптимальной стратегии они достаточны, и по мере их уточнения общий вывод не претерпит изменений.

Предположим, что для проверки результатов поискового теста используется инструмент, параметры которого (чувствительность, и специфичность) равны 0,8 при отсутствии неопределённых результатов. Иначе говоря, вероятность ошибки его равна 0,2. Смоделируем ситуацию 50 на 50, возьмём по 100 «кибальчишей» и «плохишей». Если OL выдаёт рекомендацию: «Значимые стимулы не обнаружены», скрининговая проверка прекращается. Если OL выделяет один из стимулов как значимый, то это является поводом для проведения ТВС.
Тогда в соответствии с оценками из таб. 11,12, положив АВ равной 0,5 будем иметь следующий результат

ОЛЦ – ошибка ложной цели, ОПЦ – ошибка пропуска цели, ПР – правильный результат.



% ошибок – это процент ошибочных выводов по результатам скрининговой проверки с использованием ТВС.
Пример расчёт этого процента ошибок для «кибальчишей»: ОЛЦ*0,2/кол-во*100 = 2,1%.
Пример расчёта ошибок для «плохишей»: (ОЛЦ*0,8+ПР*0,2+ОПЦ)/кол-во*100 =70,1%

Можно видеть, что такая скрининговая стратегия будет иметь большую точность в отношении «кибальчишей» и низкую в отношении «плохишей». Общий процент ошибок будет равен примерно 36%.
Назовём стратегию, при которой АВ = 0,5 стратегией «Незнания». Получаем метод с высокой специфичностью (98%) и низкой чувствительностью (30%). Синим цветом выделены результаты, которые будут получены, если не пользоваться ТВС, а решение выносить только лишь по результату поискового теста с использованием OL. В этом случае специфичность будет (90%) ниже, а чувствительность несколько выше (39%).

Назовём стратегию «Презумпция вины» при которой АВ = 1



Для скрининга с использованием ТВС имеем неплохую специфичность, но всё ещё низкую чувствительность. 50% «плохишей» не будут вывалены.

Далее рассмотрим стратегию «Ранжирование». Будем смотреть только на стимул, который занял первый ранг (максимальная СР), и не обращать внимания на рекомендации алгоритма.



Получаем наиболее сбалансированные показатели чувствительности и специфичности - 70/80 %. Это без неопределённых результатов.
Таким образом наиболее выгодной стратегией при скрининговой проверке с использованием ТВС является «Ранжирование», если не требуется высокая специфичность. Предположение о показателях чувств/спец (80/80) ТВС в скрининге, является именно предположением, но с большой вероятностью, не отменяет общего вывода. Разве, что, если они в этом случае являются разбалансированными и существенно низкими.

[York]

Сокол у меня начинался с балльного алгоритма. Но что бы использовать его надо было накопить достаточное количество материала. Сокол НТФП, каждый раз когда я заносил в него данные очередной полиграммы, расчитывал баллы и сохранял их в базе. Сейчас я вернулся к этому алгоритму. Построил распределения баллов (колокольчики) и алгоритм теперь принимает решение не по граничному баллу, а по вычисленной оценке вероятности (90%).

Распределения, "колокольчики" их параметры зависят от количества проверочных вопросов в тесте, от количества повторов/предъявлений теста, от количества используемых каналов. Поэтому для всех случаев, которые отличаются друг от друга тем, что указано выше, применять один и тот же граничный балл в общем-то не правильно, хотя и можно, никто этого запретить не может. А вот результаты определения чувствительности, специфичности, точности, неопределённых результатов для различных видов тестов и для разных случаев их использования будут разные. Поэтому, получив результат для одного вида теста и для одних условий и правил его применения, нельзя его распространять на все остальные виды, случаи и правила. Хотя конечно за это никто "по голове не настучит", но корректность таких действий находится под вопросом.

В принципе это ясно любому кто мало-мальски знаком с основами теорвера. Сумма баллов для одного проверочного вопроса является суммой нескольких случайных величин. Для трёх каналов - суммой трёх случайных величин , для четырёх каналов - суммой четырёх случайных величин. Среднее суммы случайных величин является суммой средних. Дисперсия суммы независимых случайных величин является суммой дисперсий случайных величин. Сумма баллов для предъявления одного теста Юты является суммой 12 случайных величин - это если четыре канала и 9 ти случайных величин, если три канала. А предъявлений может быть три, а может пять. А для Рулетки с двумя проверочными вопросами вся эта математика будет уже другой. Поэтому было бы правильее для каждого случая определять свой граничный балл. что вообщем-то моловозможно.

Но есть другой путь. Вычислять оценку вероятности в каждом конретном случае и уже на основе её принимать решение. Что и делает балльный алгоритм в Соколе.

Полученные, из накопленных, данных параметры расперделений подтвердили вышесказанное (было бы удивительно, если б было иначе), и алгоритм принимает решение исходя из количесива используемых каналов, количества проверочных вопросов в тесте и количества предъявлений.

При этом могут наблюдаться небычные для полиграфологов "эффекты".



И это правильный результат - опрашиваемый давал отвечал правдиво.

Балльный алгоритм проверен и его параметры оценены на российской и американсих вбрках.





В целом точность неплохая, но количество неопределённых результатов порядка 30%, что много. Исправить это можно за счёт уменьшения порога вероятности и/или подобрав более оптимальные настройки алгоритма, если при этом не пострадает точность.

[askol74]

С сайта ПО не скачивается, ссылка на яндекс.диск битая.

[York]

[askol74]

Монетизируйте) Бесплатно - ограниченная версия. Платно - актуальные обновления, поддержка и принцип, раз купил - навсегда))

[York]