欺骗或说谎是人际沟通中的常见现象。在公共安全等领域，欺骗识别有重要的现实意义。文章从对欺骗内涵及分类的理论研究出发，概括介绍了各类欺骗线索及其识别的研究现状，并就欺骗识别在公共安全领域中的应用现状及面临的问题进行了探讨。
〔关键词〕 欺骗；欺骗识别；欺骗线索；公共安全应用
〔中图分类号〕c91269 〔文献标识码〕a 〔文章编号〕1000-4769（2012）05－0134－04
欺骗（deception）或说谎（lying）是人际沟通中的常见现象，日常生活中，人们为了维持自身形象与身份、赢得他人支持或赞同而说谎；出于对他人情感的顾虑而说谎；为了自身的心理健康而自我欺骗。〔1〕研究发现日常生活中人们在14%的邮件、27%的面对面交流以及37%的电话交流中使用欺骗；每天平均撒谎2次。〔2〕日常生活中的许多谎言，人们从未识破，甚至从不尝试去识别。但在司法犯罪、公共安全执法、政治与商业活动等领域，及时识别欺骗却至关重要。当前，心理学等领域对说谎与欺骗行为的研究已经从基础理论研究逐渐过渡到实践应用层面，如何在一些高风险领域成功识别欺骗、识破伪装，哪些面部表情、身体语言等外显行为上的指标可以被用来作为有效的欺骗“线索”成为应用研究者的关注焦点。
一、 欺骗的定义与分类研究
在说谎与欺骗行为研究中，欺骗与说谎往往通用。随着对欺骗行为研究的深入，人们对欺骗的定义与内涵也有不同的理解。研究者或从结果导向来定义欺骗，如mitchell将其定义为“一种倾向有利于沟通者的虚假沟通”〔3〕；或从动机导向来定义欺骗，如krauss的定义强调欺骗是一种故意的有意识行为（intentional act）则更为合理，即欺骗是“一种企图在另一个人身上建立欺骗者认为是错误的信任或理解的行为”〔4〕。wWw.11665.coMdepaulo的定义则较好地融合了欺骗行为的动机、手段及目的等成分，即欺骗是“在明知真相的情况下故意对事实进行隐瞒、歪曲或凭空编造虚假信息以误导他人的行为”，〔5〕这一定义得到多数研究者的认同。
依据对欺骗内涵的不同理解，研究者也区分出不同的欺骗或谎言。如卡普曼早期曾从精神病学研究的角度将谎言按不同动机粗略划分出以下类型：善意和有意谎言、歇斯底里的谎言、防卫性谎言、补偿性谎言、恶意谎言、闲话、暗示性谎言、“爱情陶醉”式谎言、病态谎言等。福特将谎言分为无恶意谎言、幽默式谎言、利他谎言、防卫性谎言、攻击性谎言、病态谎言、幻想性谎语癖等。〔6〕depaulo等将谎言分为直接的谎言(outright lies)、夸张 (exaggerations)和隐蔽的谎言(subtle lies)。〔7〕直接的谎言即伪造的、歪曲事实的，与撒谎者所知真相完全不同的谎言。如犯罪嫌疑人否认自己与案件有牵连等。夸张的谎言是指事实被扭曲的欺骗。隐蔽的谎言是指用字面上的事实来误导他人，实际上是“避重就轻”。相对于前两类欺骗，隐蔽的谎言更容易成功，因为它不需要无中生有地编造事实或夸张地添油加醋，因而很难侦测；即便事后被发现，也很容易以无心之失来搪塞，不容易因为伪造的事实而承受欺骗的严重后果。
vrij从欺骗动机与目的角度，提出可以从三个维度来评判欺骗和对其进行分类〔8〕：（1）欺骗是为了自己的利益还是为了他人。人们通常所理解的欺骗属于自我导向（self-oriented）的欺骗，说谎者基于获得某种利益、避免利益受损或受到惩罚的目的而欺骗；而“利他的”、 他人导向（other-oriented）的欺骗，则是为他人的利益获得或使他人避免损失及惩罚，或为使他人免受心理伤害而撒谎。所谓“善意的谎言”（white lies）多属于这类欺骗。（2）欺骗是为了获得利益还是避免损失或惩罚。如在商业领域，欺骗对手或潜在客户可能是为了获取更多利益。而犯罪嫌疑人为了开脱罪责或逃避法律惩治，在审讯中隐瞒犯罪事实，或恐怖分子试图欺骗机场安检，将危险物品或武器携带上飞机制造劫炸机事件，这些是最常见的自我导向的避免损失或惩罚型的欺骗。（3）欺骗是基于物质原因还是心理原因。为了给他人留下好印象或保护自己免于尴尬或被拒绝属于自我导向的欺骗，也是基于心理原因而非物质原因的欺骗。在社会交往中，为了他人的面子或为了营造更好的交往氛围、维持社会关系，朋友、恋人、家庭成员或同事之间也时常会进行欺骗，vrij称之为“社会谎言”，它既是利他的，也可能对欺骗者自己产生有利的结果。
从日常生活中无关紧
要的欺骗到公共安全领域的欺骗，谎言被识破的后果有天壤之别，而一旦欺骗成功，其为撒谎者带来的“收益”也迥然不同。据此，有学者将欺骗区分出低风险欺骗（low-stake lies）和高风险欺骗（high-stake lies）。〔9〕相对于低风险欺骗，高风险或高赌注欺骗中欺骗成功所带来的正向收益和欺骗被识破带来的负向损失或后果都非常大。高风险欺骗相对于日常社会交往中的低风险欺骗，会导致欺骗者体验到更多的罪疚感；且因为对被识破后严重后果的担心，欺骗者可能体验到更多的恐惧；其编造谎言所付出的认知努力也更大，试图对其言语或非言语行为进行控制以掩盖不良动机也更加明显。〔10〕
二、 欺骗识别的线索
上世纪50年代中期，德国心理学家翁多伊齐就提出著名的翁多伊齐假设（undeutsch hypothesis），即“对真实经历的描述具有与源自想象的陈述不同的特征”，成为从行为及生理层面区分真实陈述与欺骗性陈述的公认理论基础。〔11〕欺骗行为所伴随的不同于诚实行为的行为、生理或言语特征即欺骗线索（cues or clues of deception）或欺骗指标（signs），对这些线索的识别或侦测即欺骗识别（deception detection）。从内容来看，欺骗线索既包括生理反应指标，也包括行为指标（被分析对象的动作、面部表情、眼神、音高及话语速度、表达流畅度等特征）及书面或口头言语内容指标。与言语内容线索相对立，也可将生理线索和包括副言语线索（paraverbal cues）在内的行为指标笼统称为非言语线索。在具体欺骗线索上，depaulo等对欺骗识别研究进行了元分析，列举了158种可能存在的语言及非语言线索。〔12〕 理指标的欺骗识别通常是借助于在标准化询问情境中使用多导生理仪（polygraph）来记录受测者的皮肤电反应、呼吸和血压脉搏变化甚至声压变化、脑电波变化等来甄别真话与谎言。而基于语言内容的欺骗识别也往往需要借助复杂的标准化内容分析技术，费时费力。〔13〕在公共安全实践中，限于人力资源、技术条件和时间、环境的制约，很难实施上述两种分析程序。因此，下文着重讨论直接借助人工观察得知的外显行为线索。
（一）欺骗识别的认知线索
欺骗的行为线索大体可分为认知线索与情绪线索两大类。zuckerman等提出影响欺骗时行为表现的四因素理论，即欺骗时的心理过程会表现出四类行为特征：泛化的唤醒（generalized arousal）、欺骗相应的情感、认知加工负荷及对外显行为试图控制。〔14〕随着认知神经科学和社会认知研究的兴起，强调认知过程的行为线索是当前欺骗识别研究的新趋势。zuckerman的理论中，后两类特征都强调认知线索的重要性。如欺骗者总是试图控制其行为以防止谎言暴露，但这种试图控制反而会揭示欺骗的线索，如显得过分有准备、精心预演和不自然；欺骗者的行为也可能显得过分夸张。此外，因为要隐藏、偏离或扭曲真相或者编造看似合理的谎言，欺骗者需要付出额外的认知负荷，因此在言语上会有更长的潜伏期，言语错乱增多，缺乏内容，使用的词汇和音调更加单调，说话时间更短及出现更多停顿、重复等。在行为上也会表现出瞳孔扩张、更少的手势说明等。
认知线索还与提取记忆有关，虚构的情境和确实体验过的事实的记忆保存不同（翁多伊齐假设），对虚构情境的描述显得更加矛盾、更少细节、逻辑结构混乱、缺乏合理性、具有更多负面陈述、与情境的联系更少并较少涉及到自我和其他参照。〔15〕
（二）欺骗识别的情绪线索
情绪线索是欺骗识别研究的长期主题，成果也最为丰富。依据zuckerman的四因素论，说谎者在情绪方面还可能伴随有罪疚及焦虑等负性情绪，因此会刻意与欺骗性沟通保持距离，或倾向于选择逃避性或间接的方式进行沟通，从而更少进行眼神接触。还可能会体验到更强烈的未分化的唤醒，表现为瞳孔扩张、眨眼增加、更多的言语错乱以及音调升高等。〔16〕
达尔文最早提出情绪会通过面部“表情”及音调表达出来，因而可用来辨别情绪状态。izard、ekman等继承了达尔文的观点，他们均认为一些所谓的“基本情绪”（如喜、怒、哀、惧、轻蔑、吃惊等）在面部表情、音调上的表达具有跨文化的一致性〔17〕；与诸如怀疑、尴尬等复杂表情主要通过社会学习习得并具有文化特异性不同，基本情绪及其表情更像是被“固化”在遗传基因中并与特定的生理反应密切联系，情绪的原型特性越明显，其与生理反应之间的联
系就更密切。其神经生理基础是人类的面部表情受两条神经通路的控制：椎体运动系统控制随意面部动作，对应皮质运动神经带；而锥体外运动系统则更多控制非随意情绪性面部动作，对应着皮质下区域。因此，即便欺骗者有意隐藏恐惧、哀伤、愤怒等情绪，非随意的真实情绪线索仍然会经由表情泄露出来，尽管这些表情线索的持续时间非常短暂。ekman等将其称为“微表情”（microexpression），并认为它仅持续1/25秒至1/5秒；同时还区分出另一类强度非常低的“隐表情”（subtle expression）〔18〕，并先后开发了面部动作编码系统（facs）以及基于facs开发的微表情（mett）和隐表情（sett）训练工具，为表情和欺骗识别的理论研究与实践应用提供了标准化工具。
不过，在面部表情识别上，理论界对ekman等人的研究成果和发现还存在一些争议，而面部表情线索尤其是微表情识别技术已经在公共安全、司法犯罪甚至传播、政治、商业、公共关系等领域得到一些应用，基于安全和伦理的考虑又局限了研究成果的深入交流。尽管存在一些问题，但面部表情作为情绪的主要载体，可用来作为欺骗识别的主要依据则是研究者的普遍共识。已有研究对快乐的面部表情研究较多，如ekman等发现快乐的笑（真实的笑）涉及到大颧肌控制的嘴角上翘和眼轮匝肌控制的眼部收缩，刻意模仿也无法随意调动真实情绪所对应的肌肉运动，这一思想被ekman概括为抑制假设（inhibition hypothesis）。进一步研究提出了真笑的对称性、连续性、持续时间和同时性等特征指标。porter等首次研究四种伪造基本情绪（喜、哀、惧、恶）的面部表情，发现情绪的非随意泄露无处不在，这种泄露很少在整个面部表现出来，而只出现于上半脸或下半脸（如试图伪装悲伤时的傻笑）且通常不超过1秒；且伪装负性情绪更不容易成功。〔19〕
除面部表情外，声音也可以指示情绪状态，研究发现至少恐惧和愤怒这两种情绪在声音表达和识别上具有跨文化一致性，其他基本表情在一定程度上也是如此。此外，语音压力（voice stress）是能够加以可靠测量的区分欺骗者和诚实者的灵敏指标；在高压力情境下，语音表达与面部表情一样会有非随意的泄露，表现为出现言语停顿、口吃、言语错误增多、音调上升、言语速度变化、潜伏期更长等特点。
在体势语方面，vrij总结了一些欺骗识别的线索：视线（注视受欺骗者的面部）、异常的微笑（尴尬）、适应性反应（挠头、摸手等）、说明性手势（手或手臂运动）、手或手指运动（手臂不动）、腿和脚的运动、躯干运动、头部运动、变换坐姿、眨眼等。〔20〕depaulo的综述发现欺骗者更少使用说明性手势（illustrator），怀有强烈动机的说谎者可能更容易意识到控制其身体语言以显得可信的重要性，反而造成对随意运动的过度控制。因此说谎者可能显得比平常更加僵硬、手部与胳膊的运动减少；此外与高风险欺骗相联系的认知复杂度可能导致自然沟通方式在身体语言方面的表现被忽略，从而减少了手势的使用。与应用领域经常使用的法则有所不同的是，研究发现坐立不安、眼动方向与欺骗并没有必要联系。〔21〕
三、欺骗识别在公共安全领域的应用
欺骗识别技术在公共安全领域的应用由来已久，但这种应用更多依赖于实践经验的积累，缺乏可靠的理论支持和实证研究，同时，这种实践经验往往带有浓重的个人化色彩和缺乏系统化，因此往往不具有操作上的推广性和可传授性。自ekman等在欺骗识别领域的开创性工作之后，至少在上世纪80年代，西方一些国家开始在海关查毒缉私、边境保卫、机场安保、犯罪司法以及反恐等公共安全或国家安全领域对欺骗识别的科学研究成果进行系统性的应用开发和推广。如包括以色列航空在内的以色列公共安全机构在1980年代就引入以ekman的研究成果为基础的“行为侦测”（behavior detection）技术。以色列的行为侦测技术融合了欺骗识别的研究成果及犯罪调查中的讯问技术，着眼于侦测具有敌意动机（malevolent intent）、对公共安全构成潜在威胁的嫌疑旅客。美国在“9?11”事件后，新成立的统一司职交通领域安全保卫的联邦交通安全局（transportation security administration，tsa）借鉴以色列的成功经验和ekman的研究成果，在对警方执法中已有的类似行为评估技术进行改造的基础上，开发出了“行为观察旅客筛查技术”（screening passengers by observation technique, spot）。spo
t技术于2003年在个别美国枢纽机场进行测试，2006年在tsa直接监管的机场开始逐步推广，目前已经正式应用于160余个大型机场。〔22〕此外，类似的行为侦测技术如今也在美国的海关缉私、边境保卫、犯罪调查以及加拿大的航空安保、英国的捷运系统等领域得到推广使用。 者已开始关注微表情识别理论及其应用〔23〕；此外，在国内航空安保业界，也有部分机场或航空公司企业开始引入以色列或美国的行为侦测技术用于安保人员培训，但尚缺乏较为系统科学的理论研究基础；同时，基于国内法律法规政策环境、社会文化特征和人群特征而开展的行为侦测技术开发及其训练也仍是空白。当前，欺骗识别的心理学研究与情感计算（affective computing）等人工智能研究相结合逐渐成为热点，研究者致力于实现人类情绪情感的机器识别，一些利用部分非言语指标侦测欺骗行为或动机的产品也已投入运营。但整合多通道/模式欺骗线索的非接触、非侵入式自动化欺骗识别（automatic deception detection）系统，如美国的“未来特征筛查技术”（future attribute screening technology, fast），其技术尚不成熟，理论基础也还有待进一步验证。尽管可以预期，欺骗的机器识别将逐步成为现实，但正如ekman所指出的，“最精准的仪器，是受过良好训练的观察者”，自动化识别相对于人工识别，虽有其不可替代的效率优势，但就欺骗识别本身依赖于复杂情境因素与互动过程而言，人工识别具有机器不可比拟的准确性和灵活性。因此，将人工识别与机器识别相结合，将是未来欺骗识别技术应用于公共安全领域的主流趋势。
最后，不论是人工识别，还是机器识别，欺骗识别技术能够“识别”且仅能识别人的内在心理活动的外部行为表现，所谓“人心难测”，穿透人心的情节毕竟只出现于科幻作品中。因此不能指望欺骗识别或类似的技术可以一劳永逸地解决“谁是恐怖分子”的问题。从目前使用这一技术的国家普遍将行为侦测技术作为其公共安全保卫系统中的有效“一环”即可看出业界对这一技术的清晰定位。同时，与其他公共安全保卫措施一样，欺骗识别技术的应用同样要审慎处理安保效能与公民权益尤其是隐私权保障的矛盾、专业训练与职业操守等问题，欺骗识别技术在公共安全领域的应用尤其要注意“识谎”测试世俗化甚至娱乐化所可能带来的技术泄密和误导公众等问题。
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