초록

AI-Helper

예상치 못한 질문을 통해 효과적인 거짓말 탐지가 가능하다고 알려져 있으나 최근 거짓말 판별에 사용되고 있는 확인 가능한 사실(verifiable details)에 있어 예상치 못한 질문의 효과를 검증한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 예상치 못한 질문이 진실 진술자와 거짓 진술자가 언급하는 세부정보의 양과 확인 가능한 사실의 수에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 진실 조건의 참가자(40명)는 교내의 카페에 다녀왔고, 거짓 조건의 참가자(40명)는 정해진 장소에서 준비된 과제를 수행한 뒤 카페에 다녀왔다고 거짓말을 하였다. 모든 참가자는 면담에서 2개의 예상한 질문('자세히 말하기', '장소 묘사')과 2개의 예상치 못한 질문('거꾸로 말하기', '증명 요구')에 답하였다. 종속변인은 세부정보의 양과 확인 가능한 사실의 개수였다. 그 결과, 질문 유형과는 관계없이 진실 진술자가 거짓 진술자보다 유의미하게 더 많은 세부정보를 말하였다. 확인 가능한 사실의 개수에 있어서는 진실 진술자와 거짓 진술자 간의 유의미한 차이는 없었다. 그리고 세부정보의 양(71.3%)이 확인 가능한 사실의 수(53.8%)보다 더 정확하게 진실 진술자와 거짓 진술자를 판별하였다. 또한, 거짓 진술자들은 '자세히 말하기' 질문에 비해 '증명 요구' 질문을 받았을 때 더 많은 단어를 말하였으나 세부정보는 더 많이 언급하지 못하였다. 마지막으로 본 연구의 의의와 한계에 대해 논의하였으며 향후 연구 방향에 대해 제언하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was to test the effects of unanticipated questions on the number of general and verifiable details. In addition, the number of verifiable details would discriminate truth-tellers and liars more accurately than the number of general details. In a 2(Veracity: truth vs. lie) X 2(Question typ...

This study was to test the effects of unanticipated questions on the number of general and verifiable details. In addition, the number of verifiable details would discriminate truth-tellers and liars more accurately than the number of general details. In a 2(Veracity: truth vs. lie) X 2(Question type: Expected questions vs. Unexpected questions) mixed-design study, truth tellers(N=40) were asked to visit a cafe on campus and liars(N=40) were told to fabricated a story as if they visited the cafe. Then, participants were interviewed about their trip to the cafe and asked four questions(two anticipated questions: 'report the trip in detail', 'describe the place'; two unanticipated questions: 'recall in reverse order', 'report verifiable details'). Each participant's statements were transcribed and coded by trained graduate students for the number of general details and verifiable details. The results showed that truth-tellers mentioned significantly more general details than liars regardless of the question type. On the contrary, there was no significant difference between liars and truth-tellers in the number of verifiable details. High percentages of truth-tellers(62.5%) and liars(80.0%) were classified correctly based on the number of general details whereas only 45.0% of truth tellers and 62.5% of liars were accurately classified by the number of verifiable details. Liars were found to speak more words when asked to provide verifiable details compared to a general open question, but the number of general details did not seem to increase accordingly. The limitations of this study and future research directions were discussed.

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