Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Психология лжи

Экман Пол

Шрифт:

Количество сделанных в ущерб самим себе признаний может превышать реальное состояние дел; некоторые из этих признаний могут оказаться фальшивыми, сделанными под давлением. К тому же те, кто сделал признание, не дающее возможности быть принятым, могли сделать это и не от испуга перед детектором. Без точных исследований в этой области нет возможности узнать ни того, сколько людей, провалившихся на таких испытаниях, являются в действительности честными, ни того, сколько прошедших это испытание обворовывают затем своих работодателей.

Гордон Барланд, психолог, подготовленный Рэскиным, приводит совершенно другие выводы в пользу применения детектора. Он изучил 400 кандидатов на работу, таких как водители грузовиков, кассиры, кладовщики и т. п., посланных работодателями в частные фирмы для прохождения испытаний

на детекторе. Половина из 155 кандидатов, определенных как обманщики, признались в этом сразу же после объявления результатов испытаний. В то же время Барланд обнаружил, что работодатели, даже не дожидаясь результатов, 58 % из этих лжецов уже приняли на работу. «Множество работодателей пользуются испытаниями на детекторе не для того, чтобы решить, брать или не брать человека на работу, а скорее для того, какую определить ему должность. Например, если кандидат будет признан алкоголиком то его возьмут докером, а не шофером» [158] .

158

Barland G.Н. A Survey of the Effects of the Polygraph in Screening Utah Job Applicants Preliminary Results // Polygraph, 6, December 1977, p.321.

Барланд верно указывает на то, что наибольший интерес представляют те 78 человек, которые, будучи определены как лжецы, не признали этого, ибо они могли просто оказаться жертвами ошибок неверия правде. Он говорит, что 66 % из них все же были приняты на работу, однако мы не имеем возможности узнать, взяли их именно на ту работу, на которую они хотели устроиться, или же результаты испытаний все же помешали им в этом. Большая часть из непринятых и отрицавших свою ложь, скорее всего, была отбракована на предварительном собеседовании происходившем еще до испытания на детекторе. «Только очень небольшая часть (менее 10 %) кандидатов, определенных как обманщики, но не признавших это были забракованы потенциальными работодателями именно на основании испытаний на детекторе» [159] .

159

Ibid.

Как относиться к этим менее 10 % и сколько вреда причинено ими, зависит о базовой нормы лжи. Базовая норма является статистическим показателем действительности; например, базовая норма виновных среди подозреваемых в уголовных преступлениях и проходящих испытание на детекторе весьма высока и достигает порой 50 %. (Как правило, детекторные испытания проходят далеко не все, а только небольшая группа подозреваемых.) Исследования же Барланда позволяют выявить, что базовая норма лжи среди кандидатов на работу составляет около 20 %. Примерно одного из пяти кандидатов, лгущих при испытаниях, не берут на работу.

Если даже признать, что детектор более точен, чем это представляется на самом деле, базовая норма в 20 % делает результат слишком малоутешительным. Рэскин, возражая против применения предварительного испытания на детекторе при приеме на работу, принимает результативность детектора за 90 %: «Исходя из этих соображений, предварительные испытания на детекторе лжи при приеме на работу имели бы следующие результаты (из расчета на 1000 кандидатов): из 200 обманывающих 180 были бы верно определены как обманщики, 20 же неверно определены как говорящие правду; из 800 говорящих правду 720 были бы правильно определены как говорящие правду, а 80 неправильно определены как обманщики. Из 260 человек, определенных как обманщики, 80 на самом деле были бы правдивыми. Таким образом, из признанных обманщиками оказался бы 31 % правдивых людей. Это очень высокая норма ошибок неверия правде, ведущая к отказу от использования детектора в качестве основы для принятия решений. Таких результатов не было бы в уголовных расследованиях, поскольку базовая норма лжи там составляет 50 % и более, и такая точность техники не привела бы к такому высокому уровню ошибок» [160] .

160

Доклад

Раскина, р.21.

Здесь возможны следующие контраргументы: оценка базовой нормы лжи среди кандидатов на работу в 20 % может оказаться заниженной. Этот результат основывается только на одном исследовании, проведенном в штате Юта. Вполне возможно, что в штатах с меньшим количеством мормонов процент лжецов будет выше. Однако даже если он достигнет 50 %, противники предварительного испытания могут сказать, что без доказательств действительной точности детектора нельзя делать никаких выводов; а эта точность, скорее всего, значительно меньше 90 %.

Точность детекторных испытаний вообще не имеет значения в реальности. Само испытание или хотя бы только угроза его вынуждает людей давать информацию, которую при других обстоятельствах они никогда не открыли бы. Ответ опять же сводится к необходимости изучения точности испытаний на детекторе, поскольку без знания этого нет возможности узнать, сколько из непризнавшихся и устроившихся на работу людей доставит впоследствии немало проблем своим работодателям.

Относительная польза детектора заключается в том, чтобы на нем периодически проходили испытания те люди, которых уже приняли на работу. И эту пользу не отрицает ни один из критиков предварительного применения детектора.

Испытания на детекторе кандидатов на работу в полиции

Это еще одно из широко распространенных применений детектора. Все только что приведенные аргументы для использования детектора в предварительных испытаниях приложимы и к этому случаю. Но я обсуждаю вопрос о приеме на работу в полицию отдельно, поскольку в этой области есть некоторые обстоятельства, сама природа которых позволяет привести еще один аргумент за.

Название статьи Ричарда Артера, профессионального оператора детектора лжи, передает суть этого нового аргумента: «Сколько грабителей, разбойников и насильников ваше министерство приняло на работу в этом году??? (Надеюсь, не более 10 %!)» [161]

161

Arther, How Many, unpaged.

Выводы Артера базируются на исследовании отчетов 32 различных правоохранительных организаций. (Артер не сообщает, какой процент составляет эта цифра относительно тех организаций, от которых он хотел получить информацию.) Он сообщает, что в 1970 году в правоохранительных организациях, откликнувшихся на его исследования, были проведены 6524 предварительных детекторных испытания при приеме на работу. «От 2119 кандидатов была получена порочащая их информация! Это дисквалификация в 32 %! А самое главное заключается в том, что подавляющее большинство из этих 6524 испытаний было проведено уже после того, как кандидаты прошли предварительное собеседование». Артер подкрепляет свой аргумент приведением бесчисленных примеров того, как важно применение детектора лжи для испытаний при приеме на работу в полицию. Так, например, Норман Лакей, оператор детектора лжи управления полиции города Кливленда штат Огайо, сообщает: «Человеку, находившемуся на десятом месте в списке кандидатов, было предложено пройти испытание на детекторе лжи. И он признался что участвовал в нераскрытом вооруженном ограблении» [162] .

162

Ibid.

Несмотря на подобные впечатляющие истории и поражающие воображение выкладки, свидетельствующие о том, как много кандидатов при приеме на работу в полицию оказывается лжецами, не следует забывать, что до сих пор все еще нет никакого научного обоснования точности результатов использования детектора в предварительных испытаниях при приеме на работу в полицию. Это может показаться неверным, но только потому, что точность слишком часто подменяют полезностью. Данные Артера имеют лишь практическое значение. Давайте теперь рассмотрим то, что он нам не сказал.

Поделиться:
Популярные книги

(Не)нужная жена дракона

Углицкая Алина
5. Хроники Драконьей империи
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.89
рейтинг книги
(Не)нужная жена дракона

Босс для Несмеяны

Амурская Алёна
11. Семеро боссов корпорации SEVEN
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Босс для Несмеяны

Законы рода

Flow Ascold
1. Граф Берестьев
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
аниме
5.00
рейтинг книги
Законы рода

Жребий некроманта 2

Решетов Евгений Валерьевич
2. Жребий некроманта
Фантастика:
боевая фантастика
6.87
рейтинг книги
Жребий некроманта 2

Хозяйка старой усадьбы

Скор Элен
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
8.07
рейтинг книги
Хозяйка старой усадьбы

Шаман. Ключи от дома

Калбазов Константин Георгиевич
2. Шаман
Фантастика:
боевая фантастика
7.00
рейтинг книги
Шаман. Ключи от дома

Боги, пиво и дурак. Том 4

Горина Юлия Николаевна
4. Боги, пиво и дурак
Фантастика:
фэнтези
героическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Боги, пиво и дурак. Том 4

Проданная невеста

Wolf Lita
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.80
рейтинг книги
Проданная невеста

Газлайтер. Том 2

Володин Григорий
2. История Телепата
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Газлайтер. Том 2

Попаданка в академии драконов 2

Свадьбина Любовь
2. Попаданка в академии драконов
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
6.95
рейтинг книги
Попаданка в академии драконов 2

Система Возвышения. (цикл 1-8) - Николай Раздоров

Раздоров Николай
Система Возвышения
Фантастика:
боевая фантастика
4.65
рейтинг книги
Система Возвышения. (цикл 1-8) - Николай Раздоров

Попытка возврата. Тетралогия

Конюшевский Владислав Николаевич
Попытка возврата
Фантастика:
альтернативная история
9.26
рейтинг книги
Попытка возврата. Тетралогия

Королевская Академия Магии. Неестественный Отбор

Самсонова Наталья
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
8.22
рейтинг книги
Королевская Академия Магии. Неестественный Отбор

Запрети любить

Джейн Анна
1. Навсегда в моем сердце
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Запрети любить