目撃者識別のための知覚的スケーリング・アプローチ

A perceptual scaling approach to eyewitness identification.

• Sergei Gepshtein
• Yurong Wang
• Fangchao He
• Dinh Diep
• Thomas D Albright

抄録

目撃者の誤認識は、検証された誤認識の70%を占めています。この憂慮すべき現象に対処するために、これまでの研究では、並べ方など、正しい識別の可能性に影響を与える要因に焦点が当てられてきました。従来の並べ方では、認識記憶の強さと、識別に十分な記憶の強さを判断する基準という2つの秘密の要因が混同されるため、あからさまな目撃者の反応に頼っていました。ここでは、決定基準に依存しない記憶の強さの推定を可能にするラインナップを記述する。我々の手法は、知覚と記憶の研究で開発された強力な技術である知覚スケーリングと信号検出解析を用いている。これらのツールを用いて、我々は列挙された顔によって誘発される記憶の強さをスケーリングし、加害者と無実の容疑者を区別することを課題とした二値分類器の性能を定量化する。このアプローチにより、従来の並べ方ではアクセスできなかった記憶の構造が明らかになり、意思決定バイアスの影響を受けない正確な識別が可能になる。このアプローチはさらに、個々の目撃者のパフォーマンスの定量的な指標となる。

Eyewitness misidentification accounts for 70% of verified erroneous convictions. To address this alarming phenomenon, research has focused on factors that influence likelihood of correct identification, such as the manner in which a lineup is conducted. Traditional lineups rely on overt eyewitness responses that confound two covert factors: strength of recognition memory and the criterion for deciding what memory strength is sufficient for identification. Here we describe a lineup that permits estimation of memory strength independent of decision criterion. Our procedure employs powerful techniques developed in studies of perception and memory: perceptual scaling and signal detection analysis. Using these tools, we scale memory strengths elicited by lineup faces, and quantify performance of a binary classifier tasked with distinguishing perpetrator from innocent suspect. This approach reveals structure of memory inaccessible using traditional lineups and renders accurate identifications uninfluenced by decision bias. The approach furthermore yields a quantitative index of individual eyewitness performance.