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Enregistrement W2480129233 · doi:10.24385/lincoln.24325519

A holistic, risk, and futures based approach to deception: technological convergence and emerging patterns of conflict

2016· dissertation· en· W2480129233 sur OpenAlexfundno aff
Iain Reid

Notice bibliographique

RevueLincoln Repository (University of Lincoln) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoUniversity of ColomboUniverza v LjubljaniUniversitas Gadjah MadaUniversidade do PortoUniversité de GenèveUniversidad de ChileUniversity of HaifaMacquarie UniversityUniversity of GhanaAthens University of Economics and BusinessUniversity of MauritiusUniversiti Malaysia SabahUniversität WienTartu ÜlikoolEge ÜniversitesiUniversidad Nacional de San LuisChonnam National UniversityUniversity of CyprusUniversity of CapetownUniversitetet i OsloKlaipedos UniversitetasMcGill UniversityNorth Carolina Central UniversityUniversity of CanterburyYarmouk UniversityJihočeská Univerzita v Českých BudějovicíchTexas Christian UniversityKuwait UniversityUniversidad Nacional de Colombia
Mots-clésDeceptionContext (archaeology)Interpersonal communicationPsychologyMindsetSocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern challenges in forensic and security domains require greater insight and flexibility into the ways deception can be identified and responded to. Deception is common across interactions and understanding how mindset, motive and context affects deception is critical. Research has focussed upon how deception manifests in interpersonal interactions and has sought to identify behaviours indicative of truth-telling and deceit. The growth of mediated communication has further increased challenges in ensuring information is credible. Deception in military environments has focussed on planning deception, where approaches have been developed to deceive others, but rarely examined from counter-deception perspectives. To address these challenges this thesis advocates a holistic approach to deception detection, whereby strategies will be tailored to match context. In accordance with an in vivo approach to research, a critical review of literature related to deception and related areas was conducted leading to the initial development of a theoretical holistic model of deception detection comprising a deception framework and an individual differences (deceiver and target) framework. Following model development, validation with Subject Matter Experts (SMEs) was conducted. Explanatory thematic analysis of interviews conducted with SMEs (n=19) led to the development of meta-themes related to the ‘deceiver’, their ‘intent; ‘strategies and tactics’ of deception, ‘interpretation’ by the target and ‘target’ decision-making strengths and vulnerabilities. These findings led to the development of the Holistic Model of Deception, an approach where detection strategies are tailored to match the context of an interaction, whether interpersonal or mediated. Understanding the impact of culture on decision-making in deception detection and in particular the cues used to detect deception in interpersonal and mediated environments is required for understanding human behaviour in a globalised world. Interviews were conducted with Western (n=22) and Eastern (n=16) participants before being subject to explanatory and comparative thematic analysis identified twelve cross-cultural strategies for assessing credibility and one culturally specific strategy used by Western participants. Risk assessment and management techniques have been used to assess risks posed in forensic and security environments; however, such approaches have not been applied to deception detection. The Deception Assessment Real-Time Nexus©2015 and Deception Risk Assessment Technique©2015 were developed as an early warning tool and a Structured Professional Judgement risk assessment and management technique. The Deception Risk Assessment Technique©2015 outlines multiple ways of identifying andmanaging threats posed by deception and is employable across individuals and groups. In developing the futures-based approach to deception detection, reactive, active and proactive approaches to deception were reviewed, followed by an examination of scenario planning utility and methodology from futures and strategic forecasting research. Adopting the qualitative ‘intuitive logics’ methodology ten scenarios were developed of potential future threats involving deception. Risk assessment of two scenarios was conducted to show the value of a risk assessment approach to deception detection and management. In conclusion, this thesis has developed a Holistic Model of Deception, explored the links between interpersonal and mediated strategies for detecting deception, formulated a risk assessment and management approach to deception detection and developed future scenarios of threats involving deception.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0060,024
Communication savante0,0150,024
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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