Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/31409
Title: Deteção da mentira:estudos exploratórios de um procedimento avaliativo
Authors: Gomes, Rute Jaqueline Pereira 
Orientador: Paixão, Rui
Keywords: Mentira; Carga cognitiva; Padrão de comportamento
Issue Date: 2015
metadata.degois.publication.title: Deteção da mentira:bestudos exploratórios de um procedimento avaliativo
metadata.degois.publication.location: Coimbra
Abstract: A mentira é um tema crucial da área forense e que carece de pesquisas eficazes para a aplicação em contextos práticos. Sabe-se que o insucesso na deteção de uma mentira tanto pode culpar inocentes, como não descobrir os culpados. O trabalho aqui exposto tem como principal objetivo a procura de um método eficaz para a distinção entre relatos verdadeiros e falsos. Este método baseia-se num modelo de carga cognitiva e foi aplicado a um setting experimental no qual os 15 participantes tiveram de relatar as suas atividades do dia anterior à entrevista. Estes foram distribuídos por três condições experimentais: os honestos que conheceram o intervalo do roubo, os honestos que não usufruíram dessa informação e os mentirosos que conheceram o intervalo crítico em análise. Todos os participantes foram sujeitos a uma entrevista presencial. Depois disso, foram avaliados em tarefas de teste e reteste em formato digital. Os resultados sugerem que a teoria do conhecimento culpado permitiu distinguir com sucesso os sujeitos que tiveram o conhecimento da hora do roubo, daqueles que não tiveram essa informação. Por outro lado, os mentirosos mantiveram um comportamento regular, não tendo sido identificados como tal na análise dos diversos indicadores. Os honestos que tiveram a informação do intervalo crítico revelaram-se mais motivados para defender o seu relato. Os honestos que não conheceram o intervalo do roubo manifestaram um comportamento mais irregular, podendo ter sido os que sentiram maior carga cognitiva. Portanto, o método mais eficaz baseia-se na definição do comportamento típico de cada sujeito e na análise a eventuais desvios desse comportamento em momentos distintos
The lie is a crucial issue of forensic area that lacks effective research for application in practical contexts. Unsuccessful lie detection is known to blame innocents as well as failing to discover the guilty ones. The present work aims to search an effective method that allows the distinction between true and false reports. This method is based on a cognitive load model and was applied in an experimental setting in which 15 participants had to report their activities from the day before the interview. These were divided into three experimental conditions: the honest who knew the interval of theft, the honest that did not obtain this information and the liars who knew the critical interval on analysis. All participants were subjected to a personal interview. After that, test-retest reliability was assessed in a digital format. The results suggest that the theory of guilty knowledge allowed to successfully distinguish between the subjects who knew the time of the theft and those who did not. Moreover, the liars maintained a regular pattern of behavior, and therefore were not identified as such by the analysis of several indicators. The honest who had the information of the critical interval proved to be more motivated to defend his own report. The honest who did not known the interval of theft expressed increased irregularity in behavior, and were possibly the ones who felt higher cognitive load. Therefore, the most effective method is based on the definition of the subject’s typical behavior and on the analysis of any deviations from this behavior at different times. Key Words: lie, cognitive load, guilty knowledge, pattern of behavior.
Description: Dissertação de mestrado em Psicologia Clínica e da Saúde (Psicologia Forense), apresentada à Faculdade de Psicologia e de Ciências da Educação da Universidade de Coimbra.
URI: https://hdl.handle.net/10316/31409
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
FPCEUC - Teses de Mestrado

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