鼠標追蹤技術應用于測謊領域的可行性探究

摘要：人們在最終否定事實之前可能會先在無意識中肯定事實，繼而評估是否應該將這一內容作為反應而外顯。基于對欺騙的這一認識，動態監測過程的鼠標追蹤技術可以反應認知過程的實時動態，更好地揭示被試在說謊反應中的心理過程，且具有良好的信效度。本研究選取在校大學生作為被試，均為右利手。使用Mouse Tracker v2.70的實驗設計程序Designer編輯與設計實驗。實驗范式參照Duran等人的研究。被試根據色塊指示進行誠實或欺騙反應。實驗結束后，被試將填寫這100道問題的確認單，用以核對實驗結果。結果顯示，在反應時方面，誠實反應顯著比欺騙反應花費更少時間。欺騙反應較誠實反應在鼠標移動實際軌跡和理想軌跡之間的最大垂直偏差量（MD）更大，到達最大偏差量的時間更晚，從而造成曲線下面積（AUC）也更大。而欺騙反應的鼠標軌跡也相對不平滑。本研究表明，鼠標軌跡技術中的各項指標均可以區分誠實與欺騙反應，可作為配合ERP測謊的參考指標。

關鍵詞：鼠標追蹤技術；測謊；認知加工

一、引言

人們對測謊方法的探究已有近百年的歷史。從古代的“嚼米斷案”到近現代的多導儀（俗稱“測謊儀”）測謊和事件相關電位（ERP）測謊，測謊方式的發展越來越趨向于自動化和科學化。而這些測謊方法大多需要依靠復雜的儀器設備，如多導儀和腦電設備，從而使得測謊工作在一定程度上受到儀器設備局限性的影響。開發不僅方便攜帶而且能準確地進行謊言測試的技術設備成為研究者們不斷努力的方向。

在這種背景下，鼠標追蹤技術應運而生。這項技術由弗里曼（Freeman）團隊于2010年開發，該技術可以避免龐大設備的使用，硬件上僅一臺電腦和鼠標就可以完成測試。簡單地說，鼠標追蹤技術是指跟蹤記錄被試移動電腦鼠標進行反應時鼠標的運行軌跡，通過對鼠標運動軌跡坐標的分析，對心理加工的動態過程進行實時測量。近年來，這一技術廣泛應用于計算機開發、人因工程、心理學等諸多領域。弗里曼等人率先將其應用于個體建構過程測量研究中。

有研究指出，人們在最終否定事實之前可能會先在無意識中肯定事實，繼而評估是否應該將這一內容作為反應而外顯。鼠標追蹤技術基于這一原理，試圖通過記錄人手操縱的鼠標軌跡來揭示人腦的認知加工過程。已有充分證據表明，人的運動反應過程是知覺-認知過程隨時間持續更新的結果。它不僅是感覺或認知系統的終端，而且是動態知覺和認知的一部分。人們的手部動作同樣反映了這一過程，當手部鼠標移向某一目標時，其受到潛意識啟動的動態影響而使得移動路徑出現弧度。如果在鼠標移向目標的過程中與無意識內容相反則會引發認知沖突，因而需要調動更多認知資源來積極處理這一沖突。基于動態監測過程的鼠標追蹤技術可以反映認知過程的實時動態，更好地揭示被試在說謊反應中的心理過程，且具有良好的信效度。本研究基于這一理論，參照Duran（杜蘭）等人的研究范式，試圖探究鼠標追蹤技術在測謊上的可行性。

二、方法

1.被試

選取在校大學生被試（10男10女），年齡18～25歲。母語全部為中文，無身心疾病，均為右利手。實驗完成后給予一定報酬。

2.實驗材料與過程

使用Mouse Tracker v2.70的實驗設計程序Designer編輯與設計實驗。實驗范式參照杜蘭等人的研究。共10組題目，每組10道題。每組內問題使用同樣的句式，且在各組問題之間給被試呈現將要出現問題的基本句式。如：“你去過……嗎？”問題字數在6～7個漢字，句子結構為“代詞+動詞+名詞+疑問助詞”。

被試可以隨時開始實驗，在實驗準備界面單擊下方灰色方塊“開始”鍵（31mm×12mm）后同時呈現問題與指示色塊，指示色塊的顏色隨機出現。藍色塊指示被試進行誠實反應，紅色塊指示被試進行說謊反應。每種色塊的出現次數各占50%。單擊屏幕左上角和右上角的是/否鍵（48mm×24mm）進行判斷。被試判斷單個問題時間應小于2秒，否則彈出對話框給予警告。被試共進行104個序列，其中4個序列為練習。整個過程中被試的鼠標軌跡將被記錄（采樣頻率為60～75Hz）。鼠標軌跡實驗結束后，被試將填寫這100道問題的確認單，要求被試均作誠實回答，用以核對實驗結果。

3.數據處理

本研究使用Mouse Tracker v2.70軟件包中的數據分析程序Analyzer逆主行數據分析。共分為三個步驟：數據預處理、鼠標軌跡形態分析和軌跡復雜l生分析。

首先，數據預處理階段共包括三步，即空間距離重測（space rescaling）、時間的標準化（time normalization）及坐標平均（averaging）。空間距離重測把實驗收集的鼠標軌跡在標準Mouse Tracker坐標系中進行重新測繪；時間的標準化指將手部的鼠標軌跡標準化，讓每一軌跡包含相同的坐標點數，該步驟主要采用線性內插法；最后一步坐標平均則是對各個坐標點的所有x、y坐標值進行計算，得出平均數，從而獲得某一被試在某一條件下的平均軌跡。如果把各個測試對象的平均軌跡進行平均，就可以得到總平均軌跡。

其次，對鼠標軌跡形態分析。鼠標軌跡形態主要通過空間吸引度反映出來，空間吸引度是指在某一條件下鼠標運動軌跡在朝向正確備擇標簽前偏向非正確備選標簽的程度，反映空間吸引度的指標為最大偏差值（maximum deviation，MD）和曲線下面積（area under the curve，AUC），最大偏差值指實際軌跡和理想軌跡（軌跡起點和終點之間的連線）之間的最大垂直偏差，曲線下面積指實際軌跡曲線和理想軌跡曲線之間的面積數值，其值的大小反映了軌跡偏向未被選擇標簽的程度，這兩個指標是反映鼠標軌跡形態特征的最重要指標。

再次，軌跡的復雜性也屬于軌跡分析的一部分。由于兩個備擇標簽之間相互競爭，軌跡會變得不平滑而上下波動。其軌跡在x，y軸上翻轉，可通過對x抖動（xflip）和v抖動（yflip）的計算實現軌跡復雜洼的分析。

三、結果

通過核對事后問卷，本研究將獲得的數據進行篩選，若錯誤率大于5%（即錯5道題以上）則排除該被試的數據。通過該辦法排除2名被試的數據。運用Mouse Tracker軟件獲得描述性數據如表1所示。下面就反應時、軌跡形態學和軌跡復雜性三方面對所得結論進行分析。

1.反應時分析

通過Mouse Tracker v2.70獲得關于反應時的數據，其中包括開始時間（initia time）和反應時間（reaction time）兩個指標。就開始時間而言，在誠實反應時，開始時間平均出現在144.65ms，標準差為99.53，而在欺騙反應時則平均出現在149.14ms，標準差為101.71。欺騙反應的開始時間比誠實反應略有延遲，開始反應的時間也更長。就反應時間而言，誠實反應的反應時平均在1419.66ms，標準差為230.69；而在欺騙反應上，反應時則為1578.00ms，標準差為256.16。運用SPSS進行相關樣本t檢驗。反應時t（34）=3.824，p<0.01。這說明在反應時上誠實反應和欺騙反應二者存在顯著差異，欺騙反應的反應時顯著大于誠實反應的反應時。

2.軌跡形態學分析

鼠標運動軌跡的形態是該技術的關鍵信息。通過Mouse Tracker v2.70可以獲得最大偏差值、曲線下面積和最大偏差值出現時間。就最大偏差值而言，誠實反應的偏差值為0.62，標準差為0.37；欺騙反應的偏差值為0.72，標準差為0.72。欺騙反應比誠實反應的最大偏差值略大。就曲線下面積而言，誠實反應的曲線下面積為1.42，標準差為1.11；而欺騙反應的曲線下面積為1.81，標準差為1.13。欺騙反應比誠實反應的曲線下面積更大。從最大偏差值出現時間來看，誠實反應的最大偏差量平均出現時間在695.47ms，標準差為173.06；而欺騙反應的最大偏差量平均出現時間在788.99ms，標準差為220.32。這說明，誠實反應到達最大偏差量的時間更早。運用SPSS進行相關樣本t檢驗，最大偏差值出現時間t（34）=-2.837，p<0.05。

3.軌跡復雜性分析

軌跡的復雜性主要是鼠標軌跡在x（y）軸上翻轉造成，通過Mouse Tracker v2.70可以對x抖動和v抖動進行計算。在誠實反應中，鼠標軌跡在x軸和v軸的抖動分別為11.40和10.00，標準差分別為2.19和2.41；在欺騙反應中，鼠標軌跡在×軸和v軸的抖動分別為12.04和10.67，標準差分別為3.11和2.77。其中，對鼠標軌跡在y軸的抖動進行相關樣本t檢驗，t（3）=-2.124，p<0.05。這表明，欺騙反應在擬合的軌跡上比誠實反應更復雜，其在x軸和y軸上的抖動也更多。

四、討論

本研究考察了鼠標追蹤技術在區別誠實反應和欺騙反應中的作用。研究運用指導欺騙的范式讓參與者對個人自傳式信息進行判斷。結果顯示，鼠標追蹤技術可以實時反映人腦的認知加工過程。對欺騙反應而言，鼠標軌跡相對粗糙，其曲線下面積也更大，整個鼠標軌跡偏向于與之相反的正確選項，這表明在欺騙反應中包含著誠實偏向的吸引過程。而對于誠實反應而言，并未出現指向相反方向的吸引力。這一競爭過程與杜蘭等人（2010）、法默（Farmer）等人（2007）的研究結果相似。在欺騙過程中產生的鼠標軌跡包含著認知成分。盡管被試在看到色塊指示后具有的是欺騙的信念，但在實際反應中會包含趨真的傾向。基于這點，有可能通過鼠標軌跡區分誠實和欺騙反應。

為了在實驗室環境模擬欺騙的發生，本研究采取了指導欺騙范式。雖然這一范式可以在一定程度上模擬日常生活中發生的欺騙行為，但其生態效度有待提高。一般來講，欺騙的發生基本可以分為兩個階段：即執行階段和決策階段。指導欺騙范式針對執行階段進行了很好的實驗室模擬，但沒有對決策階段進行實驗室再現。這使得本研究僅在執行水平對欺騙的發生過程進行了部分解釋。相關的研究工作可從實際應用的角度考慮如何利用鼠標追蹤技術實施測謊的具體工作，并考慮社會性因素、動機以及情緒性因素對欺騙發生的影響。另外，本研究中被試量偏少，這導致本研究的數據缺乏說服力，相應研究應盡量在更多被試的情況下開展，科學合理地探究鼠標追蹤技術在欺騙研究中的作用。

除此之外，腦電測試近年來成為測謊領域一種新興的測試技術。利用腦電指標可以對欺騙過程有一個很好的了解。然而，腦電測試提供的行為參考指標往往僅包含反應時和正確率。如果將鼠標追蹤技術與腦電技術結合可以獲得更多的行為數據，更好地認識欺騙的發生過程。MouseTracker軟件可以和Matlab、PVthen、Visual Studio等平臺融合，這使得在腦電實驗中測量鼠標軌跡成為可能。