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Detección automatizada del engaño, DAE.

Resumen

Con el objetivo de desarrollar una herramienta que combine diferentes metodologías para la detección del engaño, se realizó un sistema que combinara diferentes algoritmos de aprendizaje de máquina con la capacidad de clasificación de verdad o mentira. Para esto se dividió en tres módulos principales: señales electroencefalográficas, análisis de voz y análisis de microexpresiones. El proyecto se desarrolló en cinco etapas. La primera consistió en la preparación de entrevistas a miembros de la comunidad de la Universidad del Valle de Guatemala, los cuales fueron atendidos en citas individuales que tenían como objetivo la recopilación de datos para cada uno de los módulos. Se les pasó un Consentimiento informado, se les pidió que llenaran un cuestionario socio-demográfico y se les hizo una entrevista estructurada que contenía una parte en la que se les pidió que contestaran con la verdad y otra con la mentira. De estas preguntas se obtuvieron los datos para el entrenamiento de los diferentes módulos. Posteriormente, se les aplicó una serie de pruebas de carácter psicométrico, con el objetivo de recopilar datos psicológicos de las personas. La segunda etapa consistió en la preparación de los datos para el entrenamiento, en donde cada módulo realizó el manejo pertinente para obtener datos utilizables para los algoritmos. En la tercera etapa, a partir del conjunto de datos obtenidos, cada integrante de los módulos realizó un análisis exploratorio de variables, y por medio de la interpretación de los resultados, se obtuvieron las variables que se utilizarían para el entrenamiento, las cuales variaron según las necesidades de cada implementación. La cuarta etapa consistió en el desarrollo e implementación de los algoritmos elegidos por los integrantes de cada módulo. Para cada uno, se definió como respuesta al ingreso de datos a evaluar, la clasificación de este input y el porcentaje de acierto de esta clasificación. Esta respuesta fue implementada en la herramienta final. La quinta etapa, consistió en la implementación de los ocho diferentes algoritmos realizados por los módulos, los cuales, por medio de una interfaz gráfica integradora, desplegaron al usuario la clasificación de verdad o mentira para cada ingreso de datos dado.