Разное

T rasp yandex ru: Расписание электричек, поездов, автобусов и самолётов — Яндекс.Расписания

Содержание

Медицинская клиника Асмедика в СПб

Мы рады, что Вы обратились за помощью именно к нам, потому что все, что касается здоровья нам не безразлично. Определенно быть лучшими крайне трудно, но мы стараемся. Сегодня нам удается многое и можно даже сказать, что в некоторых направлениях мы являемся лидерами. Некоторые заболевания ТАК эффективно лечим только мы, поскольку используем самые передовые, безопасные и качественные медицинские технологии.

В нашей Клинике мы гарантируем Вам соблюдение принципов врачебной этики и конфиденциальность полученной информации, а также стараемся, чтобы посещение нашей клиники проходило для Вас в максимально комфортной и доброжелательной обстановке.

Приходите, мы сделаем все, чтобы помочь Вам!

10 причин, которые убеждают вас в том, что «Асмедика» – ваша клиника

1) «Всё в одном».

Что это значит?

Все просто: «Асмедика» – сеть многопрофильных медицинских центров, где вы решаете проблемы со здоровьем комплексно. Поэтому абсолютно все необходимые вам лабораторные исследования (а также вся функциональная диагностика и УЗИ диагностика) проводятся в клинике. Для того чтобы сдать анализы, сделать ЭКГ, сделать УЗИ – то есть, пройти полное медицинское обследование, вам достаточно всего лишь переступить порог клиники «Асмедика».

Здесь же вы узнаёте ваш точный диагноз (или о том, что вы здоровы – что еще приятнее) и проходите курс необходимого вам лечения. Наша обширная медицинская практика охватывает все основные области медицины. Это: стоматология, косметология, эстетические процедуры, гинекология, урология, кардиология, гастроэнтерология, эндокринология и даже гирудотерапия.


2) «В нужном месте в нужный момент».

Что это значит?

В «Асмедика» вас принимают без выходных. Вам нет необходимости брать отгулы на работе, теряя деньги и нервы.

Ночной клуб SEXTON | байк-центр Секстон

Добро пожаловать

на официальный сайт Байк-центра!

Нашим гостям мы предлагаем ежедневно с комфортом провести время! Ресторан клуба Sexton ждет гостей с 18:00 до 6:00 утра. Байк-центр это не только ресторан-бар и ночной клуб Sexton. Целый комплекс заведений для вашего досуга присутствует на территории Байк-центра. Наша мотомастерская предлагает обслуживание и ремонт мотоциклов. В трактире "Русская верста" с летней верандой вас ждет теплая атмосфера, домашняя кухня и afterparty до последнего гостя! На открытой площадке "Зеленка" в тени деревьев вас ждет летнее кафе с шатрами, где вы сможете откушать вкусные блюда на гриле и насладиться приятной музыкой. Наша банкетная служба организует красивые торжества, как для частных гостей, так и для корпоративных клиентов.

В Байк-центре еженедельно в четверг, пятницу и субботу развлекательные программы с участием DJ и танцевальных коллективов.

Ресторан - бар клуба Sexton принимает предварительные заказы на бронирование столов по телефону +7 (916) 826-16-56 (с 18:00 до 23:00), а также с помощью формы обратной связи. При заполнении укажите пожалуйста дату, время сбора гостей, номер стола, количество гостей, если необходимо номера автомашин для парковки на внутренней территории Байк-центра.

Название ночного клуба "Sexton" уходит корнями в 80-е. Когда Александр Хирург, оказавшись в западном Берлине посетил одноименный клуб, который на тот момент славился самой лучшей хардкоровой точкой. Ни один концерт не обходился без after party в этом уникальном клубе. Сам по себе западный Берлин был уникальным городом со своей неповторимой атмосферой, куда съезжались неформалы со всего мира. Такой своеобразной меккой уже внутри Берлина был район Кройцберг - головная боль местных властей. На одной из улиц, перед въездом в район висела предупредительная надпись »Внимание! Вы въезжаете в Кройцберг». Все стены домов и заборы были увешаны портретами Че Гевары, Карла Маркса и красными звёздами. Уже в 90-е, после падения Берлинской стены иcчез дух этого города, он превращался в столицу и переставал быть "витриной капиталистического мира". Город перестраивался, менялся, как менялся и весь мир. Клуб "Секстон" в Берлине был закрыт.
После закрытия клуба Александр Хирург пообещал своему другу и владельцу этого клуба, сохранить это имя, в дань дружбы и весёлого, лихого времени. После чего в самом начале 90-х был открыт первый такой клуб в Москве, на улице Балтийская, возле метро "Сокол». Вскоре в нем стало тесно и после 5 лет упорных поисков клуб возродился уже в составе Байк-Центра по существующему ныне адресу.

Просветительский фонд «Эволюция»

Просветительский фонд «Эволюция»

Совет фонда


Борис Штерн

доктор физико-математических наук, главный редактор газеты «Троицкий вариант — Наука», финалист премии «Просветитель»

Михаил Гельфанд

доктор биологических наук, член Academia Europaea, заместитель директора ИППИ РАН, профессор «Сколтеха», НИУ ВШЭ и МГУ

Александр Марков

доктор биологических наук, лауреат премии «Просветитель»

Ася Казанцева

научный журналист, лауреат премии «Просветитель»

Борис Долгин

советник ректора НИУ ВШЭ

Александр Панчин

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник Института проблем передачи информации РАН

Ирина Левонтина

кандидат филологических наук, ведущий научный сотрудник Института русского языка РАН, финалист премии «Просветитель»

Виктор Васильев

доктор физико-математических наук, академик РАН, ординарный профессор, член Ученого совета ВШЭ, президент Московского математического общества

Варвара Горностаева

главный редактор издательства Corpus

Александр Дубынин

организатор научных событий, директор фестиваля науки EUREKA!FEST

Аскольд Иванчик

доктор исторических наук, член-корреспондент РАН

Валерий Рубаков

доктор физико-математических наук, академик РАН

Пётр Талантов

врач, член Комиссии РАН по противодействию фальсификации научных исследований, лауреат премии «Просветитель»

Юрий Баевский

организатор научных фестивалей, старший преподаватель нижегородского филиала ВШЭ

Помогите фонду

Новости фонда

Ваш платеж успешно выполнен

Ваш платеж не прошел

© 2015-2019. Просветительский фонд «Эволюция». Все права защищены.

    Безопасность платежей     Политика конфиденциальности

Ремонт iPhone, iPad в Нижнем Новгороде недорого в сервисном центре Apple

Ремонт iPhone в Нижнем Новгороде предлагаем выполнить в одном из сервисных центров нашей компании, адреса которых указаны внизу в контактах. Любая неполадка, возникающая в работе яблочного смартфона, не только причиняет владельцу дискомфорт, ограничивая привычные возможности, но может существенно затормозить рабочий процесс. Именно поэтому квалифицированные специалисты наших сервис центров всегда готовы срочно, экстренно, оперативно отремонтировать поврежденный айфон, уверенно и качественно восстановив его работоспособность. Качественно отремонтировать айфон за 20-30 минут – это вполне реально! Звоните и записывайтесь на прием, лично приносите поврежденный iPhone– сервисные инженеры нашей компании решат проблему, независимо от уровня ее сложности.

Трещина на стекле iPhone? Западают клавиши? Потерян контакт? Не работает аккумулятор или динамики? Ремонт Apple – то, что мы действительно умеем делать. Производим ремонт iPhone круглосуточно вежливо и доброжелательно (и даже с доставкой на дом), надёжно (с гарантией до пяти лет), оперативно, недорого, конфиденциально.

Нужен ремонт техники Apple обращайтесь в RepairMyApple!

Статус «яблочного» гаджета – не гарантия его сохранности. Сегодня ремонт айфонов в Нижнем Новгороде может понадобится, если уронить дорогое устройство на асфальт и разбить экран, утопить в ванне или извлечь из барабана стиральной машины.

Спасём всё! Наш сервис действует в режиме скорой помощи. В лёгких случаях ремонт iPhone в Нижнем Новгороде займёт не более четверти часа; ювелирно точная, почти хирургическая операция продлится несколько дольше. Но надолго без средства связи с миром вы не останетесь: Сервис Apple работает чётко, быстро, профессионально. Главное, не нужно пытаться заниматься ремонтом самостоятельно. Даже простая замена стекла может затронуть и повредить рабочую систему. Не рискуйте, доверьте ремонт айфона опытным инженерам и отнесите устройство в сервисный центр Apple в Нижнем Новгороде.

это ОХРАНА ТРУДА и смежные направления

Приветствую, уважаемые друзья! Меня зовут Антон Хабиров. Я являюсь основателем и руководителем Блог—Инженера ™ и сопутствующих его проектов, которые мне помогают вести профильные специалисты. Рад, что разными путями вы пришли к нам. Из маленького сайта мы превратились в один из самых посещаемых интернет-порталов по охране труда. Здесь вы найдёте много интересного и полезного для работы, поскольку мы в теме с 2011 года – “С утра и навсегда! Целый день! Каждый день! Для вас!”

Если вы ищите услуги по охране труда (разработка документов, обучение, СОУТ и т.д.), то об этом ниже.

Сайт создан для того, чтобы абсолютно бесплатно, без всяких ограничений доступа к публикуемым материалам, делиться с вами опытом работы в области охраны труда, не забывая при этом и другие направления: гигиена труда, пожарная безопасность, промышленная безопасность, электробезопасность, экологическая безопасность, ГОЧС.

 
В тематических рубриках: Охрана труда, Гигиена труда, Пожарная безопасность, Промышленная безопасность, Электробезопасность, ГОЧС и Экологическая безопасность мы публикуем актуальные материалы как новостного характера, так и прикладного – примеры локальных документов, разъяснения, лайфхаки, обзоры и т.д. Надеемся, что и вам это будет интересно.

Дополнительно открыли рубрику

Трудовой Кодекс X – Охрана труда. Данный раздел ТК РФ содержит своего рода “истину в первой инстанции”, которую должен знать каждый спец, инженер по охране труда и руководитель компании. Все статьи трудового кодекса представлены в последней редакции.

Также на Блог-Инженера.РФ вы сможете совершенно бесплатно воспользоваться актуальными мультимедийными материалами по охране труда, гигиене труда, пожарной безопасности, промышленной безопасности, электробезопасности, экологической безопасности: видеоролики, видеофильмы, видеоинструкции, презентации, плакаты и другие файлы. Помимо рабочих материалов, в рубрики Видео и Скачать файл загружается всё то, что действительно может пригодиться в работе.

Охрана труда ДЛЯ БИЗНЕСА!

Блог-Инженера.РФ полезен и бизнесу — малому, среднему или большому, не важно! Если вы руководитель (доверенное лицо) компании действующей на территории РФ, и вам необходимо решить ряд вопросов в области охраны труда, то просто свяжитесь с нами любым удобным для вас способом. У нас для вас есть

предложение, от которого вы не сможете отказаться (ну нравится нам эта крылатая фраза из шедевра “Крёстный отец”).

Также действует предложение пройти обучение по охране труда в нашем учебном центре дистанционно и получить официальные удостоверения установленного образца. У нас вы можете пройти обучение по следующим направлениям: охрана труда, пожарная безопасность, экологическая безопасность, радиационная безопасность, ГОЧС, лифты, люльки, баллоны и т.д.

Если вам требуется провести специальную оценку условий труда, то воспользуйтесь нашим бесплатным онлайн-сервисом СОУТ ПРО для выбора лучшего исполнителя.

Бесплатная консультация – ПРОФЕССИОНАЛЬНО!

В ходе работы у всех нас возникают вопросы по охране труда и смежным направлениям, которые мы не можем решить самостоятельно. Чтобы помочь разобраться в сложившейся ситуации, можно воспользоваться онлайн-чатом или официальной группой Блог—Инженера ☆ Охрана труда, где обсуждения коллег по различным вопросам бурлят с утра и навсегда. Присоединяйтесь к нам в группу, чтобы точно ничего не пропустить – нас уже более 42 000 человек!

Ответы на интересные и насущные вопросы смотрите в рубрике Вопрос/Ответ. Если ответ на ваш взгляд не достаточно развёрнутый, то можете дополнить его, оставив комментарий.

За всё время на сайте и в группе опубликовано множество материалов, призванных ответить на насущные вопросы руководителей и специалистов, поэтому не ленитесь поискать решение вашей ситуации с помощью Всеищущего поиска и по хэштегам в группе.

Нормативные Правовые Акты

Вся наша работа строится на требованиях нормативных правовых актов. В рубрику НПА мы потихоньку добавляем все самые актуальные и востребованные нормативные правовые акты, регламентирующие охрану труда и смежные направления. Посмотреть и скачать нужный вам для работы нормативный правой акт можно только бесплатно.

Актуальные тематические новости!

На сайте имеется тематическая рубрика Новости. В эту рубрику уходят актуальные новости из областей: охрана труда, гигиена труда, пожарная безопасность, промышленная безопасность, электробезопасность, экологическая безопасность, ГОЧС, а также новости об изменениях в наших проектах: нововведения, сервисы, услуги, предложения и т.д.

Ликвидация Безграмотности – ПРОСВЕЩЕНИЕ!

Ликбез – это дистанционное просвещение дезинформированной аудитории базовым понятиям какой-либо области, процесса или явления посредством Блог-Инженера.РФ Учитывая тематику сайта, этими областями будут: охрана труда, гигиена труда, трудовое право, пожарная безопасность, промышленная безопасность, экологическая безопасность, электробезопасность, ГОЧС. Соответственно процессы и явления также будут рассматриваться в контексте безопасности. За этой информацией вам в рубрику ЛИКБЕЗ

Я надеюсь, что наш интернет-портал и другие тематические проекты помогут вам усовершенствовать свои навыки в работе, откроют новые стороны вашего дела!

С уважением,
Антон Р. Хабиров

Qui vivra verra — LiveJournal

Qui vivra verra [entries|archive|friends|userinfo]

Бочаров Андрей

[ website | www. bocharik.ru ]
[ userinfo | livejournal userinfo ]
[ archive | journal archive ]
Пять стадий Коронавируса #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Mar. 12th, 2020|10:47 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Путин перетряхивает конституцию под себя #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Mar. 11th, 2020|10:06 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Нью-Йорк готовится к встрече с коронавирусом #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Mar. 5th, 2020|08:12 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Родители постят фотки детей в соцсетях и серьёзно портят им жизнь #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Mar. 5th, 2020|01:14 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Главная тема недели в мировых новостях #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Mar. 3rd, 2020|12:29 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Дизайнерские штаны #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Feb. 28th, 2020|05:23 pm]

Бочаров Андрей

Link1 comment|Leave a comment
Трамп боится коронавируса #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Feb. 27th, 2020|05:26 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Фарс и Факт [Feb. 27th, 2020|03:38 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
Про коронавирус в США #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Feb. 26th, 2020|07:59 pm]

Бочаров Андрей

Link1 comment|Leave a comment
Королевская семья, Харви Вайнштейн и Коронавирус #перевёлиозвучил Андрей Бочаров [Feb. 25th, 2020|08:51 pm]

Бочаров Андрей

LinkLeave a comment
navigation
[ viewing | most recent entries ]
[ go | earlier ]

Memorial Society

Договор

о благотворительном пожертвовании

(публичная оферта)

г. Москва 1 апреля 2017 г.

Международная общественная организация «Международное историко-просветительское, благотворительное и правозащитное общество «Мемориал», в лице Исполнительного директора Жемковой Елены Борисовны, действующей на основании Устава, именуемая в дальнейшем «Благополучатель», настоящим предлагает физическим лицам или их представителям, именуемым в дальнейшем «Благотворитель», совместно именуемые «Стороны», заключить Договор о благотворительном пожертвовании на нижеследующих условиях:

1.Общие положения о публичной оферте

1.1. Данное предложение является публичной офертой в соответствии с пунктом 2 статьи 437 Гражданского Кодекса РФ.

1.2. Акцептом настоящей оферты является осуществление Благотворителем перечисления денежных средств на расчётный счёт Благополучателя в качестве благотворительного пожертвования на уставную деятельность Благополучателя. Акцепт данного предложения Благотворителем означает, что последний ознакомился и согласен со всеми условиями настоящего Договора о благотворительном пожертвовании с Благополучателем.

1.3. Оферта вступает в силу со дня, следующего за днём её публикации на официальном сайте Благополучателя www.memo.ru , именуемом в дальнейшем «Сайт».

1.4. Текст настоящей оферты может быть изменен Благополучателем без предварительного уведомления и действует со дня, следующего за днём его размещения на Сайте.

1.5. Оферта действует до дня, следующего за днем размещения на Сайте извещения об отмене Оферты. Благополучатель вправе отменить Оферту в любое время без объяснения причин.

1.6. Недействительность одного или нескольких условий Оферты не влечёт недействительности всех остальных условий Оферты.

1.7. Принимая условия данного соглашения, Благотворитель подтверждает добровольный и безвозмездный характер пожертвования.

2.Предмет договора

2.1. По настоящему договору Благотворитель в качестве благотворительного пожертвования перечисляет собственные денежные средства на расчётный счёт Благополучателя, а Благополучатель принимает пожертвование и использует на уставные цели.

2.2. Выполнение Благотворителем действий по настоящему договору является пожертвование в соответствии со статьей 582 Гражданского кодекса РФ.

3.Деятельность Благополучателя

3.1. Целью деятельности Благополучателя в соответствии с Уставом является::

- содействие в построении развитого гражданского общества и демократического правового государства, исключающего возможность возврата к тоталитаризму;

- формирование общественного сознания на основе ценностей демократии и права, преодоление тоталитарных стереотипов и утверждение прав личности в политической практике и общественной жизни;

- восстановление исторической правды и увековечение памяти жертв политических репрессий тоталитарных режимов;

- выявление, обнародование     и критическое осмысление информации о нарушениях прав человека тоталитарными режимами в прошлом и прямых и косвенных последствиях этих нарушений в настоящем;

- содействие полной и гласной моральной и юридической реабилитации лиц, подвергшихся политическим репрессиям, принятию государственных и других мер по возмещению нанесенного им ущерба и предоставлению им необходимых социальных благ.

3.2. Благополучатель в своей деятельности не имеет целью извлечение прибыли и направляет все ресурсы на достижение уставных целей. Бухгалтерская отчетность Благополучателя ежегодно проходит аудиторскую проверку. Благополучатель публикует информацию о своей работе, целях и задачах, мероприятиях и результатах на сайте www.memo.ru и в других открытых источниках.

4. Заключение договора

4.1. Акцептовать Оферту и тем самым заключить с Благополучателем Договор вправе только физическое лицо.

4.2. Датой акцепта Оферты и соответственно датой заключения Договора является дата зачисления денежных средств на банковский счёт Благополучателя. Местом заключения Договора считается город Москва Российской Федерации. В соответствии с пунктом 3 статьи 434 Гражданского кодекса Российской Федерации Договор считается заключенным в письменной форме.

4.3. Условия Договора определяются Офертой в редакции (с учётом изменений и дополнений), действующей (действующих) на день оформления платёжного распоряжения или день внесения им наличных денег в кассу Благополучателя.

5. Внесение пожертвования

5.1. Благотворитель самостоятельно определяет размер суммы благотворительного пожертвования и перечисляет его Благополучателю любым платёжным методом, указанным на сайте www.memo.ru на условиях настоящего Договора.

5.2. При перечислении пожертвования путём оформления списания с банковского счёта в назначении платежа следует указать «Пожертвование на уставную деятельность».

6. Права и обязанности сторон

6.1. Благополучатель обязуется использовать полученные от Благотворителя по настоящему договору денежные средства строго в соответствии с действующим законодательством РФ и в рамках уставной деятельности.

6.2.  Благотворитель даёт разрешение на обработку и хранение персональных данных, используемых Благополучателем исключительно для исполнения указанного договора.

6.3. Благополучатель обязуется не раскрывать третьим лицам личную и контактную информацию Благотворителя без его письменного согласия, за исключением случаев требования данной информации государственными органами, имеющими полномочия требовать такую информацию.

6.4. Полученное от Благотворителя пожертвование, по причине закрытия потребности частично или полностью не израсходованное согласно назначению пожертвования, указанному Благотворителем в платежном поручении, не возвращается Благотворителю, а перераспределяется Благополучателем самостоятельно на другие актуальные программы.

6.5. Благополучатель имеет право извещать Благотворителя о текущих программах с помощью электронных, почтовых и СМС-рассылок, а также с помощью телефонных обзвонов.

6.6. По запросу Благотворителя (в виде электронного или обычного письма) Благополучатель обязан предоставить Благотворителю информацию о сделанных Благотворителем пожертвованиях.

6.7. Благополучатель не несет перед Благотворителем иных обязательств, кроме обязательств, указанных в настоящем Договоре.

7.Прочие условия

7.1. В случае возникновения споров и разногласий между Сторонами по настоящему договору, они будут по возможности разрешаться путем переговоров. В случае невозможности разрешения спора путем переговоров, споры и разногласия могут решаться в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации в судебных инстанциях по месту нахождения Благополучателя.

8.Реквизиты сторон

БЛАГОПОЛУЧАТЕЛЬ:

Международная общественная организация «Международное историко-просветительское, благотворительное и правозащитное общество «Мемориал»
ИНН:    7707085308
КПП:    770701001
ОГРН:    1027700433771
Адрес:127051, Москва, Малый Каретный переулок, д.12,
Электронный адрес: [email protected]
Банковские реквизиты:
Международный Мемориал
Расчетный счет:    40703810738040100872
Банк:    ПАО СБЕРБАНК  г.МОСКВА
БИК:    044525225
Корр. счет:    30101810400000000225

Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши

Abstract

Обнаружение поддельных идентификационных данных - серьезная проблема безопасности. Современные методы обнаружения памяти использовать нельзя, поскольку они требуют предварительного знания истинной личности респондента. Здесь мы сообщаем о новом методе обнаружения поддельных идентификационных данных, основанном на использовании неожиданных вопросов, которые могут быть использованы для проверки личности респондента без какой-либо предварительной автобиографической информации.В то время как рассказчики правды автоматически отвечают на неожиданные вопросы, лжецы должны «строить» и проверять свои ответы. Этот недостаток автоматизма отражается в движениях мыши, используемых для записи ответов, а также в количестве ошибок. Ответы на неожиданные вопросы сравниваются с ответами на ожидаемые и контрольные вопросы (т. Е. Вопросы, на которые лжец также должен отвечать правдиво). Параметры, которые кодируют движение мыши, были проанализированы с использованием классификаторов машинного обучения, и результаты показывают, что траектории мыши и ошибки при ответе на неожиданные вопросы эффективно отличают лжецов от правдивых.Кроме того, мы показали, что лжецы могут быть идентифицированы также, когда они отвечают правдиво. Неожиданные вопросы в сочетании с анализом движения мыши могут эффективно выявить участников с поддельными именами без необходимости получения какой-либо предварительной информации об испытуемом.

Образец цитирования: Monaro M, Gamberini L, Sartori G (2017) Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши. PLoS ONE 12 (5): e0177851. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0177851

Редактор: Чжун-Кэ Гао, Тяньцзиньский университет, КИТАЙ

Поступила: 10 января 2017 г .; Принято к печати: 4 мая 2017 г .; Опубликовано: 18 мая 2017 г.

Авторские права: © 2017 Monaro et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Использование поддельных идентификационных данных - очень распространенная проблема. Люди могут подделывать свою личную информацию по ряду причин. Фальшивая автобиографическая информация, например, наблюдается в спорте, когда игроки утверждают, что они моложе, чем они есть на самом деле [1].Социальные сети изобилуют фальшивыми профилями [2]. Поддельная личность также является серьезной проблемой в сфере безопасности [3]. Фактически считается, что большое количество террористов скрывается среди мигрантов с Ближнего Востока, въезжающих в Европу. Обычно у мигрантов нет документов, и их идентификационные данные часто основываются на самодекларировании. Считается, что среди мигрантов большое количество террористов выдают ложные имена при въезде на границу. Например, один из террористов, участвовавших в подрыве террориста-смертника в аэропорту Брюсселя 22 марта 2016 г., использовал личность бывшего футболиста миланского «Интера» [4].В этих случаях инструменты биометрической идентификации (например, отпечатки пальцев) не могли быть применены, поскольку большинство подозреваемых ранее были неизвестны. Интересно, что в принципе можно применить методы обнаружения.

С самого начала, начиная с пионерской работы Бенусси [5], идентификация ложных реакций в основном основывалась на использовании физиологических показателей [6]. Совсем недавно были внедрены методы, основанные на времени реакции (RT). Они основаны на задержках реакции на представленный интересующий стимул.Существует широкий консенсус относительно того факта, что обман когнитивно сложнее, чем установление истины, и что эта более высокая когнитивная сложность отражается в ряде показателей когнитивных усилий, включая, например, время реакции [7]. Есть свидетельства того, что процесс подавления правдивого ответа, который активируется автоматически, и замена его обманчивым ответом может быть сложной когнитивной задачей. Однако в некоторых случаях ответить ложью быстрее, чем правдиво [8].Фактически, различные типы лжи могут различаться по своей когнитивной сложности и могут требовать разного уровня когнитивных усилий. Например, когнитивные усилия могут быть минимальными, когда субъект просто отрицает факт, который действительно произошел.

Напротив, оно может быть очень высоким при фабрикации сложной лжи, например, когда Улисс, герой «Одиссея », сказал Полифему, что его настоящее имя - «Ничейный». Эта ложь была направлена ​​на то, чтобы обмануть Полифема, но также должна была быть легко распознана одноглазыми товарищами Полифема как ложь.

Обнаружение памяти на основе

RT имеет ряд преимуществ по сравнению с альтернативными психофизиологическими методами, особенно когда большое количество субъектов находится под пристальным вниманием. Во-первых, RT менее чувствительны к сильным индивидуальным изменениям или изменениям окружающей среды, например, в случае физиологических параметров. Во-вторых, этот метод имеет беспрецедентную особенность, заключающуюся в том, что его можно применять, используя просто компьютер, и проводить через Интернет большому количеству испытуемых. В настоящее время два метода обнаружения памяти, основанные на RT, которые используются для представления слов или предложений, могут быть адаптированы в качестве инструментов для проверки личности.Тест на скрытую информацию (CIT-RT) [9] и автобиографический тест на неявную ассоциацию (aIAT) [10] - это методы, основанные на RT, которые прошли тщательную проверку с удовлетворительными результатами [11].

CIT-RT - это метод, который состоит из представления важной информации в ряду очень похожих некритических источников отвлекающей информации. Например, если скрытая информация об орудии убийства находится под пристальным вниманием, нож (известное орудие убийства) будет представлен вместе с отвлекающими элементами, которые также являются потенциальным орудием убийства (например,г., пистолет и др.). Ожидается, что невиновные испытуемые будут реагировать на все стимулы. Напротив, от виновного субъекта (со знанием дела о вине) ожидаются более длительные ответы по критическому предмету (например, ножу). При применении для проверки того, соответствует ли автобиографическая информация, которую утверждает испытуемый, истинной личности, CIT эффективно распознает личности лжецов и правдивых [11].

AIAT - это методика обнаружения памяти, которая использует согласованность / несогласованность между предложениями.Он включает стимулы, принадлежащие к четырем категориям: две из них являются логическими категориями, представленными предложениями, которые безусловно истинны (например, « Я перед компьютером ») или, безусловно, ложны (например, « Я поднимаюсь на гору »). ») Для респондента и относящиеся к моменту тестирования. Две другие категории представлены альтернативными версиями исследуемой автобиографической памяти (например, « Я поехал в Париж на Рождество » против « Я поехал в Лондон на Рождество »), причем только одна из двух истинна. .Во время теста испытуемый выполняет задачу категоризации. Истинное автобиографическое событие идентифицируется, потому что оно определяет более быстрые RT при совместном использовании одной и той же моторной реакции с определенно верными предложениями [12].

Что касается средней точности классификации основанных на RT методов обнаружения лжи, CIT [9] и aIAT [10] имеют такую ​​же точность, что и описанные здесь эксперименты (около 90%). Таким образом, описываемая здесь методика имеет такую ​​же точность, что и современные методы обнаружения лжи на основе RT.Тем не менее, у aIAT и CIT есть важное ограничение: оба требуют, чтобы в тест была включена информация об истинной идентичности. CIT-RT противопоставляет информацию об истинной личности информации о фальшивой личности [11]. AIAT также построен таким образом, что из двух контрастирующих воспоминаний одно должно быть истинным, а другое - ложным [10]. Если мы построим aIAT только с заявленной (поддельной) идентичностью, у нас будут две ложные памяти, и тест не будет удовлетворять одному из основных ограничений в применении процедуры.Таким образом, это ограничение доступных методов является серьезной проблемой для приложений в реальных условиях, даже если Мейксер и Розенфельд [13] сделали шаг в этом направлении. Фактически, в большинстве случаев расследования истинная личность субъекта полностью неизвестна экзаменатору, который заинтересован в оценке того, является ли заявленная личность истинной или нет.

Этот документ можно рассматривать как доказательство концепции, репрезентативный пример типов проблем, которые не могут быть решены с помощью современных научно обоснованных методов обнаружения лжи (CIT и aIAT).Доступные методы нельзя использовать, когда критическая информация, которая оценивается на достоверность (в данном случае, настоящая личность респондента, который пытается скрыть свою личность), недоступна.

Здесь мы представим новую парадигму, которая преодолевает недостатки доступных методов и может использоваться для определения правдивости личной информации. Что наиболее важно, мы покажем, что поддельные личности могут быть обнаружены при отсутствии какой-либо информации об истинной личности подозреваемого.Поддельные личности будут обнаружены с помощью неожиданных вопросов в сочетании с анализом движений мыши во время ответа в задаче двоичной классификации. Мы покажем, что анализ динамики мыши эффективно определяет, верна ли личная информация, которую утверждает испытуемый. В представленных здесь экспериментах участники не реагируют, нажимая кнопки ДА / НЕТ с помощью клавиатуры, как в RT-CIT или aIAT, но вместо этого они должны реагировать, щелкая виртуальные кнопки мыши, появляющиеся на экране компьютера вдоль с вопросами относительно их личности.Использование мыши для записи ответов имеет ряд преимуществ по сравнению с использованием клавиатуры. Хотя нажатие кнопки может разрешить запись только RT, запись с помощью мыши позволяет собирать несколько индикаторов, включая, помимо прочего, RT (например, скорость, ускорение и траекторию). Этот метод также является многообещающим с точки зрения устойчивости к контрмерам, поскольку большое количество параметров движения кажется, в принципе, более сложным для полного контроля с помощью эффективных, запланированных контрмер для обнаружения лжи.

Было показано, что анализ траекторий мыши может уловить когнитивную сложность обработки стимулов, когда участники должны давать ответы с множественным выбором. Эта процедура применялась к большому количеству областей и оказалась полезной для выявления когнитивной сложности, связанной с проверкой отрицательных предложений [14], расовыми установками [15], восприятием [16], предполагаемой памятью [17] и лексическими решениями [18]. ]. Duran et al. представил новаторское расследование по детекции лжи [19].Авторы записывали двигательные траектории (авторы не использовали мышь для записи ответов, а скорее контроллер Nintendo Wii), в то время как испытуемые выполняли задание лежа. Во время задания участники должны были отвечать правдиво или лгать на представленные предложения, как это было проиндексировано визуальной подсказкой. Анализ моторных траекторий привел к интересным результатам. Инструктированная ложь можно отличить от правдивых ответов по нескольким параметрам, включая время запуска двигателя, общее время, необходимое для ответа, траекторию движения и кинематические параметры, такие как скорость и ускорение.Их эксперимент выявил тот факт, что когнитивный конфликт, вызванный ложью, влияет на траекторию реакции, но не показал напрямую его эффективность в отнесении лиц, вводящих в заблуждение, от правдивых. Короче говоря, метод, который исследовали авторы, может быть использован для определения того, когда правдивый лжет, но не когда лжец лжет, поскольку их процедура сравнивает в пределах одного и того же говорящего правду субъекта правдивые ответы с лживыми ответами.

Здесь мы представим результаты эксперимента, в котором траектории двигательных реакций с использованием мыши были исследованы, в то время как участники были проверены на вопросы, касающиеся их личности.Было задано два типа вопросов: ожидаемые вопросы и неожиданные вопросы [20]. Vrij и соавторы [21] первыми начали использовать неожиданные вопросы, и растет экспериментальная поддержка идеи о том, что во время следственного интервью вводящие в заблуждение предметы будут легче обнаруживаться с помощью неожиданных вопросов, а не ожидаемых [22]. Было показано, что лжецы планируют возможные интервью, репетируя вопросы, которые, как они ожидают, также будут заданы [23]. Лжецы дают свои запланированные ответы на ожидаемые вопросы легко и быстро, но им необходимо придумать правдоподобные ответы в случае неожиданных вопросов, и это приводит к увеличению когнитивной нагрузки.Напротив, правдивые ответы не страдают из-за побочных эффектов когнитивной нагрузки, поскольку они довольно автоматичны и не требуют усилий как для ожидаемых, так и для неожиданных вопросов. Используя методологию неожиданных вопросов в следственном интервью, Lancaster et al. [24] сообщили о хороших показателях классификации как для говорящих правду (78%), так и для лжецов (83%). Lancaster et al. Результаты [24] наблюдались путем сравнения разницы в количестве деталей, сообщаемых при ответах на ожидаемые и неожиданные вопросы.Короче говоря, лжецы, говоря правду, сообщают гораздо больше деталей на ожидаемые вопросы, а не на неожиданные, и обнаружение лжи может извлечь выгоду из этой разницы.

Описанный здесь эксперимент состоит из задачи бинарной классификации, включающей ожидаемые и неожиданные вопросы об идентичности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, представленной в документах, в то время как неожиданные вопросы касались информации, которая была хорошо известна и автоматически извлекалась правдивыми, но которая должна быть «вычислена на месте» лжецами.Примером ожидаемого вопроса может быть дата рождения, а соответствующим неожиданным вопросом может быть зодиак, соответствующий дате рождения. В то время как правдивые люди легко проверяют вопросы, связанные с зодиаком, лжецы не знают зодиака немедленно, и им приходится вычислять его для правильной проверки. Неопределенность при ответе на неожиданные вопросы может привести к ошибкам. Кроме того, мы обнаружили, что траектория реакции мыши, проанализированная с использованием кинематических параметров и других пространственных и временных параметров, предназначенных для определения неопределенности двигательной реакции, может быть полезна при обнаружении обмана.Следовательно, ожидается, что обман будет отражаться в форме траекторий.

Методы

В задаче проверки личности лжецы обычно должны узнать автобиографическую информацию о новой личности и пройти тест, отвечая так, как если бы эта информация была для них реальной. Например, Verschuere et al. [11] попросили испытуемых принять фальшивую личность, репетировать и вспоминать ее, пока их исполнение не станет безошибочным. Затем от лжецов требовалось отреагировать так, как если бы их новая личность была истинной.Точно так же здесь мы требовали, чтобы обманывающие участники познали новую личность. Во время сеанса тестирования участникам задавались как ожидаемые, так и неожиданные вопросы об их личной информации. Ожидаемые вопросы включали информацию о фальшивой личности, которая была назначена лжецам и репетировалась перед тестом до тех пор, пока испытуемые не совершили никаких ошибок. Говорящие правду репетировали свои истинные личности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, содержащейся в идентификационной карте (например,г., имя, фамилия, дата рождения, место рождения). Напротив, неожиданными вопросами были вопросы, связанные с личностью, на которые испытуемые не были готовы отвечать. Эти неожиданные вопросы были непосредственно получены из ожидаемых вопросов (например, возраст личности и знак зодиака определяются по дате рождения; в то время как вопросы о дате рождения ожидаются, вопросы о возрасте и знаке зодиака являются неожиданными). Например, если субъект репетировал год рождения, указанный на поддельном удостоверении личности (например,g., 1988), неожиданный вопрос, связанный с рождением, был о возрасте (например, 38).

Для правдивого респондента предполагается, что неожиданные вопросы автоматически вызывают правильный ответ. Напротив, лжец должен воссоздать непредсказуемую неожиданную информацию и проверить ее. Следовательно, этот процесс требует времени до отправки ответа, что отражается в более длительных RT. Короче говоря, «Неожиданные вопросы увеличат когнитивную нагрузку лжеца» [20], и ожидается, что это отразится не только на RT и количестве ошибок, но и на траекториях движения мыши.

Далее мы подробно опишем структуру эксперимента и собранные меры. Комитет по этике психологических исследований Университета Падуи одобрил экспериментальную процедуру.

Участников

Сорок италоязычных участников были набраны на факультете психологии Университета Падуи. Выборка состояла из 17 мужчин и 23 женщин. Их средний возраст составлял 25 лет (SD = 4,6), а средний уровень образования - 17 лет (SD = 1.8). Все участники были правши. Эти первые 40 участников были использованы для разработки модели, которая позже была протестирована для обобщения в новой новой группе из 20 итальянскоязычных участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды). Вторая выборка состояла из 9 мужчин и 11 женщин. Их средний возраст составлял 23 года (SD = 1,5), а средний уровень образования - 17 лет (SD = 0,83). Обе группы испытуемых предоставили информированное согласие перед экспериментом.

Стимулы

Тридцать два предложения, отображаемые в верхней части экрана компьютера, были представлены всем участникам.Квадраты, представляющие ответы ДА и НЕТ, были расположены в верхнем левом и верхнем правом углу экрана компьютера. Шестнадцать предложений требовали ответа ДА, а 16 предложений требовали ответа НЕТ, как для лжецов, так и для рассказчиков правды. 32 экспериментальным вопросам предшествовали 6 обучающих вопросов (3 требовали ответа ДА и 3 требовали ответа НЕТ) по вопросам, связанным с личностью, не включенным в сам эксперимент (например, «Ваш вес 51 кг?»). Предложения, требующие ответа ДА, относятся к следующим категориям:

  • Ожидаемые вопросы: они включали информацию, которая была отрепетирована перед экспериментом, как для рассказчиков правды, так и для лжецов.Лжецы ответили личной информацией о фальшивых профилях личности, которые им назначил экспериментатор. Правды ответили на вопросы относительно их истинной личности.
  • Неожиданные вопросы: Неожиданные вопросы включали информацию, тесно связанную с ложными именами, но не репетированную в явной форме перед экспериментом ни рассказчиками правды, ни лжецами. В этом случае лжецы ответили на информацию, относящуюся к присвоенным им фальшивым именам, в то время как рассказчики правды ответили на вопросы об их истинных именах.
  • Контрольные вопросы: Контрольные вопросы смешивались с ожидаемыми и неожиданными вопросами. Контрольные вопросы ( n = 8; 4 требовали ответа ДА и 4 ответа НЕТ) включали личную информацию, на которую испытуемые должны были ответить правдиво, потому что они не могли быть скрыты от экзаменатора, наблюдающего за тестом. Например, « Вы мужчина ?» (для мужчины) требовал ответа ДА, тогда как « Вы женщина ?» (для мужчины) не требовал ответа.Следовательно, контрольные вопросы требовали правдивых ответов как лжецов, так и рассказчиков правды, даже если они были связаны с личностью.

И для лжецов, и для рассказчиков правды половина ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов ( n = 16) требовала ответов ДА. Напротив, 16 вопросов, полученных из ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов, не требовали ответов, как показано в таблице 1.

Как видно из Таблицы 2, ответы лжецов и рассказчиков правды различались только ожидаемыми и неожиданными ответами ДА.Фактически, для лжецов ожидаемые и неожиданные вопросы относительно их поддельной личности на самом деле не были ответами, которые, поскольку они лгали, требовали ответов ДА. Другими словами, только вопросы с ожидаемыми и неожиданными ответами ДА различали две группы, потому что правдивые люди отвечали искренне, а лжецы обманывали. На все остальные вопросы (контроль ДА, контроль НЕТ, ожидаемое НЕТ, неожиданное НЕТ) и лжецы, и рассказчики правды ответили правдиво.

Методика эксперимента

Эксперимент проводился с использованием программы MouseTracker [25].Двадцать участников ответили правдиво, в то время как остальным было дано указание солгать о своей личности в соответствии с ложным профилем, который был чрезмерно изучен перед началом эксперимента, согласно Verschuere et al. [11]. 20 лжецов были проинструктированы узнать ложную личность по поддельному итальянскому удостоверению личности, к которому была прикреплена фотография субъекта и который также сообщил ложные личные данные. После этапа обучения участники дважды вспомнили информацию, которую они прочитали на удостоверении личности.Между двумя отзывами от них требовалось выполнить некоторую ментальную арифметику в качестве отвлекающего задания. С другой стороны, рассказчики правды также выполняли в уме арифметические операции и проверяли свои настоящие автобиографические данные только один раз перед началом эксперимента. Во время экспериментального задания 6 ожидаемых вопросов, 6 неожиданных вопросов и 4 контрольных вопроса, описанных выше, были представлены в случайном порядке. Для каждого из 16 вопросов, на которые требовался ответ «ДА», был представлен аналогичный вопрос, требующий отрицательного ответа.Каждый участник ответил на 32 вопроса плюс 6 учебных вопросов, которые не были включены в анализ. В половине случаев вопрос ДА появлялся первым, а в другой половине - вторым. Участники инициировали представление каждого вопроса, нажимая кнопку СТАРТ, которая появлялась в центре нижней части экрана компьютера. Ответ давался нажатием одной из двух кнопок ответа, появляющихся в верхней части экрана компьютера, одной в верхнем левом углу и одной в правом верхнем углу.

Сбор данных с помощью движения мыши

Для каждого ответа программа MouseTracker записывала положение мыши от начальной точки до нажатия кнопки. Поскольку записанные траектории имели разную длину, каждый моторный ответ был нормализован по времени, чтобы можно было усреднить и сравнить испытания [25]. Используя линейную интерполяцию, программа рассчитала временную нормализацию в 101 таймфрейме. В результате каждая траектория имела 101 таймфрейм, и каждый таймфрейм имел соответствующие координаты X и Y.Мы определили момент времени, в который две группы показали максимальную разницу во время движения по оси ординат. Эти точки максимальной разницы во времени были закодированы как Y18, Y29 и Y30 (общее время было предварительно масштабировано до 100 временных кадров в соответствии с процедурой, утвержденной Freeman и Ambady [25]). Затем мы рассчитали скорость и ускорение в этих временных рамках. MouseTracker Программа по умолчанию записывает также другие пространственные и временные параметры. Здесь мы сообщаем все параметры, предварительно собранные программой MouseTracker и использованные для кодирования траектории мыши.Параметры, собранные из моторных ответов на каждый из вопросов, были следующими:

  • Количество ошибок: общее количество ошибок при ответе на 32 вопроса
  • Время инициации (IT): время между появлением вопроса и началом движения мыши
  • Время реакции (RT): время между появлением вопроса и виртуальным нажатием кнопки мышью
  • Максимальное отклонение (MD): максимальное перпендикулярное расстояние между фактической траекторией и идеальной траекторией (линия, соединяющая кнопку запуска с кнопкой ожидаемого ответа)
  • Площадь под кривой (AUC): геометрическая площадь между фактической траекторией и идеальной траекторией
  • Максимальное время отклонения (MD-время): время, необходимое для достижения точки максимального отклонения от идеальной траектории
  • x-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси x
  • y-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси y
  • Координаты X, Y во времени (X n , Y n ): положение мыши вдоль оси во времени
  • Скорость во времени: скорость мыши между двумя временными рамками
  • Acceleration over time: ускорение движения мыши между двумя временными рамками

Окончательный список возможных предикторов включал 13 переменных, которые отображали различные параметры ответа: количество ошибок, время инициации (IT), время реакции (RT), максимальное отклонение (MD), площадь под кривой (AUC). , Максимальное время отклонения (MD-время), x-flip, y-flip, Y30, Y29, Y18, Y30 – Y29 и Y29 – Y18.Для каждой из переменных мы вычислили среднее значение 32 ответов для каждого участника.

Корреляционный анализ и выбор признаков

Был проведен корреляционный анализ, чтобы выделить независимые переменные, которые имели максимальную корреляцию с зависимой переменной (правдивые против лжецов) и минимальную корреляцию между независимыми переменными [26]. Мы рассмотрели для каждой характеристики среднее значение всех ответов (ДА и НЕТ) каждого испытуемого.Всего в корреляционный анализ было введено 13 независимых переменных. Следующие характеристики были выбраны на основе этих критериев и позже использованы в качестве предикторов для разработки классификаторов машинного обучения (ML): количество ошибок (r pb = 0,68), AUC (r pb = 0,53), MD- времени (r pb = 0,45) и Y29 (r pb = 0,42) (r pb - значение корреляции между зависимыми и независимыми переменными).

Анализ и результаты

В этом разделе описываются шаги, выполняемые для анализа данных, и процедуры, использованные при разработке классификаторов машинного обучения.

Данные и инструкции по воспроизведению результатов доступны в качестве вспомогательной информации (см. Наборы данных S1 и S2, текст S1 и S2).

Анализ траекторий

Первый анализ сравнивал ответы лжецов и рассказчиков правды путем усреднения индивидуальных ответов на ответы ДА и НЕТ. На рис. 1 представлены средние траектории лжецов и правдивых, отвечающих ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (единственные вопросы, на которые лжецы отвечали лживо).Как можно заметить, две экспериментальные группы различались как по параметрам AUC, так и по MD. Ответы правдивых привели к более прямой траектории, соединяющей отправную точку с правильным ответом. Напротив, лжецы сначала отклонились в сторону своего правильного ответа по умолчанию, а затем изменили свою траекторию, чтобы нажать кнопку ложного ответа. Более того, лжецы тратили больше времени на перемещение по оси Y в начальной фазе ответа, чем те, кто говорил правду. Максимальная разница между двумя группами в положении мыши по оси Y была обнаружена на временном интервале 29.Соответственно, координата Y на этом временном интервале (Y29) также была добавлена ​​в качестве предиктора.

Рис. 1. Средние траектории лжецов и правдивых.

На рисунке представлены средние траектории между испытуемыми, соответственно, для лжецов (красным) и для рассказчиков правды (зеленым) до ожидаемых ДА и неожиданных ДА вопросов. Ожидаемые и неожиданные вопросы, требующие ответа ДА, - это те, на которые лгали лжецы. Приведены значения параметров MD, AUC, x-flip и y-flip для двух групп.Серая область представляет собой разницу в параметре AUC между лжецами и правдивыми.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g001

Прототипные траектории правдивых и лжецов.

Здесь мы приводим примеры индивидуальных траекторий мыши в ответ на контрольные вопросы и неожиданные вопросы, полученные от прототипа рассказчика правды (рис. 2) и прототипа лжеца (рис. 3).

Траектории относятся к ответам на отдельные вопросы.Обратите внимание, что этот лжец правдиво отвечает на контрольные вопросы. Тем не менее, его ответ отклоняется от прямой траектории, которая в идеале характеризует правдивый ответ (см. Рис. 2). Это обобщение мышления лжеца, когда лжец отвечает на вопросы, требующие правдивых ответов, обсуждается в статье.

Разбивка ответов на контрольные, ожидаемые и неожиданные вопросы.

Мы проанализировали выступления испытуемых отдельно для контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.На рис. 4 представлена ​​траектория контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов (слева направо). Траектории лжецов и правдивых в контрольных вопросах практически совпадают. Максимальная разница в траектории снова наблюдается в ответ на неожиданные вопросы.

Разбивка ответов ДА и НЕТ.

Мы исследовали, есть ли разница в траектории и времени ответа между вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь вправо (вопросы, не требующие ответа), и вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь влево ( вопросы, требующие ответа ДА).Тесты t для всего образца были проведены для сравнения левого и правого откликов. Мы не обнаружили статистически значимой разницы для времени MD ( t = 1,63; p = 0,1; Cohen's d = 0,2; BF = 0,57) и Y29 ( t = 0,1; p = 0,9; коэффициент Коэна d = 0,01; BF = 0,17). Для AUC мы получили следующие результаты: t = -2,09 и p = 0,04, но значение Коэна d показало небольшую величину эффекта ( d = -0.33), и фактор Байеса приблизился (BF = 1,2). На рис. 5 показаны траектории левого (зеленый) и правого (красный) ответов. Можно отметить, что две кривые следуют очень похожей, хотя и зеркальной, траектории.

Рис. 5. Траектории ответов ДА и НЕТ.

Ответы на левую кнопку ответа и на правую кнопку ответа сообщаются здесь отдельно. Траектории двух типов ответов не различались.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0177851.g005

Описательная статистика независимых переменных

Отдельный выбор признаков из исходного набора из 13 предикторов, 4 независимых переменных: ошибки, AUC, MD-время и Y29. Они сильно коррелировали с группой (рассказчик правды / лжец). В следующей таблице (см. Таблицу 3) представлена ​​описательная статистика, а также анализ различий между правдивыми и лжецами, продемонстрированный с помощью теста t , теста Коэна d и фактора Байеса.

Модели машинного обучения

Несколько классификаторов машинного обучения (ML) были протестированы с использованием 10-кратной процедуры перекрестной проверки, реализованной WEKA [27]. Мы выбрали четыре классификатора, которые различаются в зависимости от своих предположений: Random Forest [28], Logistic [29], Support Vector Machine (SVM) [30–31] и Logistic Model Tree (LMT) [32]. 10-кратная перекрестная проверка проводилась следующим образом: группа участников (40 человек) была случайным образом разделена на 10 подгрупп по 4 человека в каждой.В каждом прогоне одна из 10 подвыборок сохранялась в качестве тестового набора для оценки модели, а оставшиеся 9 использовались в качестве обучающих данных. Затем процесс перекрестной проверки был повторен 10 раз, так что каждая из 10 подгрупп участников использовалась ровно 1 раз в качестве набора для проверки. Затем 10 результатов на тестовой выборке были усреднены для получения единственной оценки точности. Результаты представлены в Таблице 4. Все классификаторы достигли точности около 90% или выше при классификации лжецов и правдивых.Как минимум 36/40 субъектов были правильно классифицированы. Логистический классификатор достиг точности 95% (правильно классифицировано 38/40 участников). Сопоставимые результаты были получены с использованием перекрестной проверки с исключением по одному (LOOCV) [33].

Как показано в таблице 5, модели классификации обладают высокой специфичностью и высокой чувствительностью. Фактически, в контрольных выборках ошибки классификации равномерно распределены по двум классам.

Оценка модели: выступление 20 итальянских участников вне выборки.

После разработки описанных выше классификаторов машинного обучения была собрана и протестирована дополнительная выборка из 20 участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с использованием моделей, ранее разработанных на основе исходных 40 участников. Эта группа участников была совершенно новой группой, которую раньше никогда не использовали для анализа или построения моделей. Эта процедура считается оптимальной стратегией, позволяющей избежать переобучения (см. Дворк и др. [34]). Точность классификации этого нового образца представлена ​​в таблице 4.Стоит отметить, что точность классификации оставалась стабильной, в том числе по всем классификаторам, даже в этой проверочной выборке.

Вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.

Чтобы лучше понять вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов в классификацию, мы использовали три отдельные модели для каждого типа вопросов. Результаты показывают, что основной вклад вносят неожиданные вопросы (см. Таблицу 6). Точность классификации с использованием классификаторов ML подтверждает, что невозможно эффективно отличить лжецов от правдивых только на основе контрольных вопросов.То же самое верно и для ожидаемых вопросов, хотя в этом случае траектории двух групп кажутся более разделенными (см. Рис. 4). Используя только неожиданные вопросы, точность классификации достигает максимума с показателями выше 90%, также в проверочной выборке, подтверждая, что когнитивная нагрузка лжецов из-за неожиданных вопросов является причиной различий между двумя группами.

Относительный вес предикторов.

Мы также исследовали относительный вес предикторов, удаляя независимые переменные одну за другой и повторно прогоняя классификаторы.Результаты показали, что после устранения ошибок предикторов точность классификации упала примерно до 75% для перекрестной проверки и примерно до 70% для процедуры тестирования (случайный лес: перекрестная проверка = 70%, тест = 65%; логистическая : перекрестная проверка = 77,5%, проверка = 70%; SVM: перекрестная проверка = 75%, проверка = 65%; LMT: перекрестная проверка = 75%, проверка = 70%). Главный вклад в точность прогнозов вносится выявлением ошибок на неожиданные вопросы с помощью динамических функций мыши, тонко настраивающих и без того хорошую классификацию.Это ясно, если учесть, что прогнозы, основанные исключительно на ошибках, дали следующие результаты: Случайный лес: перекрестная проверка = 77,5%, тест = 100%; Логистика: перекрестная проверка = 82,5%, тест = 100%; SVM: перекрестная проверка = 80%, тест = 95%; LMT: перекрестная проверка = 85%; Тест = 100%. После удаления AUC из предикторов точность классификации осталась стабильной в тестовом наборе и упала до 90% во время перекрестной проверки (случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; логистика: перекрестная проверка = 95%, test = 95%; SVM: перекрестная проверка = 85%, проверка = 95%; LMT: перекрестная проверка = 90%, проверка = 100%). Аналогичные результаты были получены при удалении MD-времени из предикторов (Случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; SVM: перекрестная проверка = 87,5%. , тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%). Наконец, после выгрузки Y29 из предикторов точность как в обучающих, так и в тестовых наборах немного снизилась (Случайный лес: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 95%, тест = 95%. ; SVM: перекрестная проверка = 92.5%, тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%).

Вкратце, относительная важность независимых переменных показала, что общее количество ошибок дало основной вклад в правильное различение лжецов от правдивых, за которым следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси y. ось на таймфрейме 29 -го .

Анализ ошибок.

Ошибки для контроля и ожидаемые вопросы практически отсутствуют у правдивых (см. Таблицу 7).В ответ на неожиданные вопросы чаще всего ошибались лжецы и рассказчики правды. Средний лжец делает в 12,4 раза больше ошибок при ответе на неожиданные вопросы по сравнению с правдивыми.

Лжецы и рассказчики правды не делают ошибок при проверке вопросов, а всего 2/240 в ожидаемых вопросах. Разница между этими двумя группами возникает из-за неожиданных вопросов, когда правдивые люди делают в общей сложности 5/240 ошибок, а лжецы - 82/240. Это указывает на то, что на каждую ошибку, допущенную правдой в ответ на неожиданные вопросы, лжецы делают 16 ошибок.Стоит отметить, что лжецы делают больше ошибок из-за неожиданного ДА (60/120, где они лгут), чем из-за неожиданного НЕТ (22/120, когда они отвечают правдиво), t = - 4,59, p <0,01; Коэна d = 1,60; BF = 16,42.

Немецкий проверочный образец.

Чтобы проверить, может ли модель эффективно классифицировать участников из разных культур, мы протестировали 20 немецких субъектов (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с хорошими результатами. Чтобы рассмотреть влияние культуры на обобщение результатов, мы протестировали выборку из 20 участников, носителей немецкого языка в Дюссельдорфе (10 рассказчиков правды и 10 лжецов; средний возраст = 29.5 лет; мужчины = 9/20) с вопросами на немецком языке. Перед экспериментом участники дали информированное согласие. Результаты этой группы были оценены с использованием модели, первоначально обученной на 40 итальянских участниках. Точность классификации была следующей: случайный лес = 95%, логистика = 100%, SVM = 90%, LMT = 95%. Анализ ошибок (см. Таблицу 8) показывает, что доля ошибок лжецов и лиц, говорящих правду, сопоставима в двух группах (итальянский n = 40 и немецкий n = 20) с результатами для лжецов t = - 1.4, p = 0,17 ( d Коэна = -0,49, BF ​​= 0,64) и результаты для правдивых t = 0,66, p = 0,52 ( d Коэна = 0,28, BF = 0,43) .

Можем ли мы обнаружить лжецов, если они отвечают правдиво?

Схема эксперимента, описанная в рукописи, требует, чтобы лжецы лгали только тогда, когда отвечали ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы ДА. Во всех остальных случаях (ожидаемое «НЕТ», неожиданное «НЕТ», контрольное «ДА» и контрольное «НЕТ») лжецы отвечали правдиво (см. Таблицу 2).Интересный вопрос: можно ли обнаружить лжецов по их правдивым ответам? В предыдущем разделе мы сравнили траектории ответов двух групп с ожидаемыми и неожиданными вопросами, на которые требовался ответ ДА ​​(см. Рис. 1). Здесь мы сравнили траектории двух групп для ответов, которые не требовали ответа НЕТ, и для всех контрольных вопросов. Траектории, когда лжецы отвечали правдиво, показаны на рис. 6. Хотя разница уменьшается по сравнению с ответами, в которых лжецы лгали, различия с рассказчиками правды все же заметны.

Рис. 6. Траектории, когда лжецы ответили правдиво.

На этом рисунке показаны средние траектории ответов на вопросы, на которые правдиво ответили как лжецы (красным), так и правдивые (зеленым).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g006

Чтобы оценить, отличались ли траектории лжецов и тех, кто говорил правду, когда они не лгали, мы сравнили две экспериментальные группы. о независимых переменных, ранее использовавшихся при разработке классификаторов.Результаты независимого t-теста, представленные в таблице 9, показывают, что стили ответа лжецов могут быть идентифицированы, даже если лжецы отвечали правдиво. Классификаторы имели следующие уровни точности при идентификации лжецов и правдивых только на основе ответов на вопросы, на которые лжецы отвечали правдиво: случайный лес = 77,5%, SVM = 80%, логистика = 80% и LMT = 77,5%. Все классификаторы явно были относительно точными, даже если они были ниже точности классификации, основанной только на ответах ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (что находилось в диапазоне 90–92%).

Как статистический анализ, так и анализ машинного обучения показали, что признаки лжи распространяются на вопросы, на которые они правдиво ответили. Даже если отвечать правдиво, лжецов можно идентифицировать, но с меньшей точностью. С когнитивной точки зрения здесь интересно то, что в плане эксперимента образ мышления лжецов также распространил свое влияние на вопросы, когда они отвечали правдиво. Насколько нам известно, такая картина результатов никогда ранее не сообщалась и может указывать на уровень чувствительности метода анализа движения мыши.

Обсуждение

Насколько нам известно, никакие методы не могут точно определить, является ли идентификатор субъекта истинным или ложным без какой-либо информации об истинной личности респондента. В этой статье мы сообщаем о результатах нового метода обнаружения памяти, нацеленного на определение того, является ли идентификатор истинным или поддельным, когда лжецы не предоставляют никакой личной информации, которая затем включается в сам тест.

Участники отвечали с помощью мыши на вопросы, касающиеся идентификатора, на которые требовался ответ ДА ​​/ НЕТ. Динамика мыши обеспечивает богатый источник данных по сравнению с аналогичными задачами двоичной классификации, основанными на кнопках ответа. В то время как данные, собранные при нажатии кнопок, ограничиваются записью задержки между началом вопроса и нажатием кнопки, реакция мыши позволяет собирать несколько параметров, включая время реакции, а также время начала, скорость, ускорение и траекторию мыши.

Чтобы разработать модель, которая эффективно выявляет участников с поддельными именами, мы протестировали респондентов с вопросами, которые ожидались и которые лжецы усвоили на этапе предварительного обучения (имя, фамилия, дата рождения и место рождения).Наряду с ожидаемыми вопросами, касающимися информации документа, удостоверяющего личность, также был представлен ряд неожиданных вопросов, связанных с ожидаемыми вопросами. Рассмотрим, например, место рождения. Ожидаемые вопросы, которые появятся в удостоверении личности, будут: «Вы родились в Пизе?» (требуется ответ ДА) или «Вы родились в Нью-Йорке?» (требуя ответа НЕТ). Соответствующие неожиданные вопросы будут такими: «Флоренция - столица региона, в котором вы родились?» (требуется ответ ДА, учитывая, что Пиза, место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция) и «Является ли Венеция столицей региона вашего рождения?» (не требуя ответа, учитывая, что Пиза, заявленное место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция, а не Венеция).Другой неожиданный вопрос, связанный с датой рождения (производной от даты), касался зодиака. Говорящие правду должны иметь возможность получать ответы об их истинном зодиаке более автоматически, чем лжецы; поэтому ожидается, что их реакция будет более быстрой, с меньшим количеством ошибок и более прямой траекторией движения мыши. В целом, неожиданные вопросы должны быть быстро найдены рассказчиками правды, в то время как лжецы должны мысленно «вычислить» ответ на основе исходной ожидаемой информации [21].

Исследование, представленное здесь, продемонстрировало, что динамика мыши, проанализированная с использованием модели машинного обучения, дала правильную классификацию лжецов и рассказчиков правды с точностью более 90%. Этот результат был достигнут путем разработки набора классификаторов с сопоставимой производительностью в диапазоне точности 90–95% (Random Forest, SVM, Logistics и LTM). Другая группа была собрана и протестирована (10 рассказчиков правды и 10 лжецов) для проверки обобщения модели. В этой группе было подтверждено, что точность сопоставима с точностью группы, использованной для разработки классификаторов (95% = 19/20 участников правильно классифицированы), что показывает, что высокая точность, достигнутая на этапе построения модели, не была результатом переоснащение.

Теория игр также является многообещающим методом в глубоком обучении. Мы не оценивали, могут ли более сложные модели глубокого обучения, основанные на концепциях теории игр [35–37], превзойти стандартные модели машинного обучения, которые мы использовали в этом исследовании, но это может стать будущим направлением.

Мы провели анализ для определения наиболее важного предиктора, которым были общие ошибки, за которыми следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси Y на временном кадре 29 .

С когнитивной точки зрения подтверждено, что неожиданные вопросы могут использоваться для раскрытия обмана. Сила неожиданных вопросов широко исследовалась на следственных допросах [22]. Здесь мы расширяем результаты и подтверждаем, что неожиданные вопросы могут быть встроены в тест проверки личности, чтобы позволить идентифицировать лиц, вводящих в заблуждение, с высокой точностью. Лжецам трудно отвечать на неожиданные вопросы быстро и без ошибок. Их неуверенность улавливается динамикой мыши, поскольку их двигательное поведение отклоняется от идеальной траектории говорящего правду.

Интересно отметить, что наш экспериментальный план требует от лжецов правдивых ответов на ряд вопросов. Анализ таких правдивых ответов показывает, что лжецов по-прежнему можно обнаружить, даже с меньшей точностью, если они не лгут. Розенфельд и др. показали, что лжецов, говорящих правду, можно идентифицировать с помощью P300, аналогично тому, о чем мы сообщаем здесь [38]. Важно отметить, что от лжецов требуется правдиво отвечать на все стимулы, кроме ожидаемых и неожиданных вопросов, которые, напротив, требуют лжи.Следовательно, они должны переключаться между ложью и правдой, и этот переход имеет цену, которая проявляется также при правдивом ответе, как показали Деби и др. [39]. Это означает, что образ мышления лжеца отражается в динамике мыши, и что обнаружение лжи можно также распространить на ответы, которым они не лгут. Это как если бы инструкция лгать на одни вопросы, но не на другие, вызывает у лжецов большую когнитивную нагрузку, которая связана не только с обманчивыми ответами, но и с переключением между ответами, требующими лжи, и ответами, требующими правды.

Неожиданные вопросы требуют тщательной подготовки ответов, и это может быть ограничением при автоматическом онлайн-использовании метода. Дальнейшие ограничения настоящего исследования включают тот факт, что процедура была протестирована на участниках одной культуры, а обобщение проверено на участниках, принадлежащих к другой культуре (Германия). Дальнейшее ограничение настоящего исследования проистекает из того факта, что проблема обнаружения поддельных удостоверений личности не позволяет проводить прямое сравнение с более проверенными методами обнаружения лжи (например,г., ЦИТ). Таким образом, любое сравнение методов носит косвенный характер.

Принимая во внимание все эти ограничения, мы думаем, что использование неожиданных вопросов в сочетании с анализом динамики мыши кажется многообещающим путем для выявления обманчивых ответов.

Вклад авторов

  1. Концептуализация: GS MM.
  2. Обработка данных: MM.
  3. Формальный анализ: GS MM.
  4. Расследование: ММ.
  5. Методология: GS MM LG.
  6. Надзор: GS.
  7. Проверка: GS MM LG.
  8. Написание - первоначальный эскиз: MM GS.
  9. Написание - просмотр и редактирование: GS MM LG.

Ссылки

  1. 1. УЕФА. Встанет ли настоящий Эриберто. 20 сентября 2002 г. http://www.uefa.com/news/newsid=34451.html.
  2. 2. Donath JS. Личность и обман в виртуальном сообществе.В: Смит М.А., Коллок П. редакторы. Сообщества в киберпространстве. Лондон и Нью-Йорк: Routledge Press; 1999. С. 29–59.
  3. 3. Барбер С. Прямая связь между кражей личных данных и терроризмом и способы ее остановить. Техасский университет в Остине. 7 декабря 2015 г. https://news.utexas.edu/2015/12/07/the-direct-link-between-identity-theft-and-terrorism
  4. 4. Agenzia Giornalistica Italia (AGI). Брюссель: камикадзе нас идентифицируют с бывшим giocatore dell'Inter. 28 марта 2016 г.http://www.agi.it/estero/2016/03/28/news/bruxelles_kamikaze_uso_identita_ex_giocatore_dellinter-650281/
  5. 5. Бенусси В. Die atmungssymptome der lüge. Archiv für die gesamte Psychologie. 1914; 31: 244–273.
  6. 6. Розенфельд JP, Грили ХТ. Обман, обнаружение, потенциал, связанный с событием p300 (erp). В: Энциклопедия судебной медицины Wiley. John Wiley & Sons, Ltd; 2009.
  7. 7. Vrij A, Fisher R, Mann S, Leal S. Подход когнитивной нагрузки к обнаружению лжи.Психология расследования и профилирование преступников. 2008; 5: 39–43.
  8. 8. Ван Бокстаэле Б., Вершуере Б., Моенс Т., Сухоцки К., Деби Э., Спруит А. Обучение лжи: влияние практики на когнитивные издержки лжи. Границы в психологии. 2012; 3: 526. pmid: 23226137
  9. 9. Кляйнберг Б., Вершуере Б. Обнаружение памяти 2.0: первый веб-тест на обнаружение памяти. PLoS One. 2015; 10 (4): e0118715. pmid: 25874966
  10. 10. Сартори Г., Агоста С., Зогмайстер С., Феррара С.Д., Кастиэльо Ю.Как точно определять автобиографические события. Психологическая наука. 2008. 19 (8): 772–780. pmid: 18816284
  11. 11. Verschuere B, Kleinberg B. Id-check: онлайн-проверка скрытой информации выявляет истинную личность. Журнал судебной медицины. 2016 Янв; 61 Приложение 1: S237–40. pmid: 263

  12. 12. Агоста С., Сартори Г. Автобиографический IAT: обзор. Границы в психологии. 2013; 4: 519. pmid: 23964261
  13. 13. Meixner J, Rosenfeld JP. Имитация терроризма Применение теста скрытой информации на основе P300.Психофизиология. 2011. 48: 149–154. pmid: 20579312
  14. 14. Дейл Р., Дюран Н.Д. Когнитивная динамика верификации отрицательного предложения. Наука о мышлении. 2011; 35 (5): 983–996. pmid: 21463359
  15. 15. Фриман Дж. Б., Паукер К., Санчес Д. Т.. Перцептивный путь к предвзятости: межрасовое воздействие снижает резкие сдвиги в восприятии расы в реальном времени, которые предсказывают предвзятость смешанной расы. Психологическая наука. 2016; 27: 502–517. pmid: 26976082
  16. 16. Quétard B, Quinton JC, Colomb M, Pezzulo G, Barca L, Izaute M и др.Комбинированные эффекты ожидания и визуальной неопределенности при обнаружении и идентификации цели в тумане. Когнитивная обработка. 2015; 16: 343–348.
  17. 17. Эбни Д.Х., Макбрайд Д.М., Конте А.М., Винсон Д.В. Динамика ответа в предполагаемой памяти. Психономический бюллетень и обзор. 2015; 22 (4): 1020–1028.
  18. 18. Барка Л., Пеццуло Г. Разворачивание визуального лексического решения во времени. PLoS One. 2012; 7 (4): e35932. pmid: 22563419
  19. 19. Дюран Н.Д., Дейл Р., Макнамара Д.С.Динамика действия преодоления истины. Психономический бюллетень и обзор. 2010. 17 (4): 486–491.
  20. 20. Врий А. Когнитивный подход к обнаружению лжи в обнаружении обмана: текущие проблемы и новые подходы. Оксфорд, Великобритания: John Wiley & Sons, Inc .; 2015.
  21. 21. Вридж А., Леал С., Гранхаг П.А., Манн С., Фишер Р.П., Хиллман Дж. И др. Перехитрить лжецов: польза от задания неожиданных вопросов. Закон и человеческое поведение. 2009. 33: 159–166. pmid: 18523881
  22. 22.Warmelink L, Vrij A, Mann S, Leal S, Poletiek FH. Влияние неожиданных вопросов на обнаружение знакомой и незнакомой лжи. Психиатрия, психология и право. 2013; 20 (1).
  23. 23. Хартвиг ​​М., Гранхаг П.А., Стрчмвалл Л. Стратегии виновных и невиновных подозреваемых во время допросов. Психология, преступность и право. 2007. 13: 213–227.
  24. 24. Ланкастер Г.Л., Вридж А., Хоуп Л., Уоллер Б. Отделение лжецов от рассказчиков правды: преимущества задания непредвиденных вопросов об обнаружении лжи.Прикладная когнитивная психология. 2013; 27: 107–114.
  25. 25. Freeman JB, Ambady N. Mousetracker: Программное обеспечение для изучения мысленной обработки в реальном времени с использованием метода компьютерного отслеживания мыши. Методы исследования поведения. 2010. 42: 226–241. pmid: 20160302
  26. 26. Зал МА. Выбор подмножества функций на основе корреляции для машинного обучения. Диссертация, Университет Вайкато. 1999. http://www.cs.waikato.ac.nz/mhall/thesis.pdf.
  27. 27. Холл М., Фрэнк Э., Холмс Г., Пфарингер Б., Ройтеманн П., Виттен И.Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных weka: обновление. Информационный бюллетень ACM SIGKDD Explorations. 2009. 11 (1): 10–18.
  28. 28. Брейман Л. Случайные леса. Машинное обучение. 2001. 45 (1): 5–32.
  29. 29. le Cessie S, van Houwelingen JC. Оценщики хребта в логистической регрессии. Прикладная статистика. 1992. 41 (1): 191–201.
  30. 30. Platt JC. Быстрое обучение опорных векторных машин с использованием последовательной минимальной оптимизации. В: Достижения в методах ядра. MIT Press Cambridge; 1999 г.
  31. 31. Кеэрти СС, Шеваде СК, ЦБ, Мурти КРК. Улучшения в алгоритме SMO Platt для проектирования классификатора SVM. Нейронные вычисления. 2001. 13 (3): 637–649.
  32. 32. Ландвер Н. , Холл М., Фрэнк Э. Деревья логистических моделей. Машинное обучение. 2005. 95 (1–2): 161–205.
  33. 33. Гао З.К., Цай Цюй, Ян YX, Донг Н, Чжан СС. График видимости из частотно-временного представления адаптивного оптимального ядра для классификации эпилептиформной ЭЭГ. Международный журнал нейронных систем.2017; 27 (4): 1750005. pmid: 27832712
  34. 34. Дворк С., Фельдман В., Хардт М., Питасси Т., Рейнгольд О., Рот А. Многоразовая задержка: сохранение достоверности в адаптивном анализе данных. Наука. 2015; 349: 636–638. pmid: 26250683
  35. 35. Ван Дж., Лу В., Лю Л., Ли Л., Ся К. Оценка полезности на основе однозначного сопоставления в игре «Дилемма заключенного для взаимозависимых сетей». PLoS ONE. 2016; 11 (12): e0167083. pmid: 27907024
  36. 36. Чен М., Ван Л., Сунь С., Ван Дж., Ся К.Эволюция сотрудничества в игре пространственных общественных благ с адаптивным ассортиментом репутации. Physics Letters A. 2016; 380 (1): 40–47.
  37. 37. Чен М., Ван Л., Ван Дж., Сунь С., Ся С. Влияние стратегии индивидуального реагирования на пространственную игру общественных благ внутри мобильных агентов. Прикладная математика и вычисления. 2015; 251: 192–202
  38. 38. Розенфельд Дж. П., Элвангер Дж. В., Нолан К., Ву С., Берманн Р. Г., Свит Дж. Распределение амплитуды скальпа P300 как показатель обмана в модели имитационного когнитивного дефицита.Международный журнал психофизиологии. 1999; 33 (1): 3–19. pmid: 10451015
  39. 39. Деби Э., Баптист Л.Б., де Хауэр Дж., Вершуер Б. Ложь, правда, ложь: роль переключения задач в контексте обмана. Психологическое психологическое исследование. 2015. 79 (3): 478–488.

YCImaging - Продукты

  • Продукты
  • 0 / $ 0.00
  • Продукты
  • Контакт
    • Sigma 20mm f / 1. 4 ART (байонет EF) 599,00 $ Продано
    • DJI Mavic 2 Pro 999 долларов.00 Продано
    • Набор слайдеров Syrp Magic Carpet Pro 899,00 $ Продано
    • Комплект крепления на плечо SmallRig (крепление Arca Swiss) 99,00 $ Продано
    • Kondor Blue Base Cage Rig для BMPCC 4K / 6K 199 долларов.00 Продано
    • Shure SM58-LC (2 комплекта микрофонов) 99,00 $ Продано
    • Набор Polar Pro QuartzLine ND (82 мм) 120,00 $ Продано
    • Подвес Zhiyun Crane 2s 399 долларов.00 Продано
    • Набор фильтров момента (82 мм) 250,00 $ Продано
    • Дом
    • Контакт
    Интернет-магазин от Big Cartel

    В середине кризиса, лидер Конгресса Бихара ждал 3 дня, чтобы увидеть Рахула Ганди

    Нитиш Кумар разорвал свой союз с Конгрессом и Лалу Ядавом.

    Основные моменты

    • Рахул Ганди был назначен посредником в противостоянии в Бихаре
    • Он потерпел неудачу, Нитиш Кумар разорвал союз с Конгрессом, Лалу Ядав
    • Лидер Конгресса в Бихаре ждал 3 дня встречи с Рахулом Ганди
    Патна: После того, как его обманули вместе с Лалу Ядавом, отделение Конгресса в Бихаре переполнено негодованием - не только на главного министра Нитиша Кумара, который положил от своих союзников в среду вечером, а также для партийного босса Рахула Ганди, которому было поручено не допустить гибели правительства в Бихаре.

    Г-н Ганди, 47 лет, не доставил. И наряду с этим, как сообщается, законодатели его партии в Бихаре ставят ему пятерку за усилия. Источники, просившие не называть их имени из-за деликатности ситуации, заявили, что г-н Ганди проявил высокомерие и пренебрежение советом своих лидеров из Бихара - обвинение, выдвинутое против него в прошлом в таких штатах, как Ассам, где Конгресс потерял свои правительства. . В данном случае, как сообщили источники, самого высокопоставленного лидера Конгресса в Бихаре Ашока Чоудхари заставили ждать три дня, прежде чем г-н Ганди успел встретиться с ним в Дели в начале этой недели.

    Выступая перед журналистами в четверг, г-н Чоудхари сказал: «Наша паства остается вместе». О ныне несуществующем правительстве, в котором он был министром образования, он сказал: «Нитиш не должен был нас покидать».

    До вечера среды в правительстве Бихара было три представителя - Джаната Дал Юнайтед Нитиша Кумара или JDU, Раштрия Джаната Дал или RJD Лалу Ядава и Конгресс. Теперь это БДП, с которой Кумар планирует управлять Бихаром.

    Нитиш Кумар в среду ушел в отставку с поста главного министра Бихара, завершив двухлетний махагатбандхан .

    У партии г-на Ядава больше всего законодателей - 80. У г-на Кумара - 70. У Конгресса - 27.

    Но у альянса закончился бензин после того, как сын г-на Ядава, Теджашви, был обвинен в коррупции и отказался от приказа главного министра предоставить публичная и развернутая защита. В течение нескольких недель главный министр и Ядавы враждовали. Его мать и партийный руководитель Соня Ганди посоветовали г-ну Ганди взять на себя ответственность за кризис.

    Пытаясь выступить посредником, г-н Ганди встретился с г-ном Кумаром на выходных в Дели.Как сообщается, главный министр сказал ему, что он не допустит «UPA3» - новой версии правительств, возглавляемых Конгрессом (UPA 1 и 2), в результате которых союзники разыгрывали масштабные коррупционные скандалы в правительстве доктора Манмохана Сингха.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *