It's all about time: the influence of behaviour and timelines on suspect disclosure during investigative interviews
Notice bibliographique
Résumé
Research on confession has usually focused on showing that it is significantly associated with individual, crime-related, and situational/contextual variables and is both a static event and a dichotomous indicator of interview success. Recent work, however, suggests that investigative interviews are a dynamic process in which interrogation strategies change over time. Using a Game Theory perspective, this study looks at the impact of behaviours of both players (interviewer and suspect) on the production of investigation-relevant information (IRI). The sub-objective is to demonstrate the usefulness of applying Game Theory to the study of investigative interviews by considering time and interaction between players as an integrative part of the analysis. Videotaped interviews related to online child sexual exploitation (n = 130) were analysed and the different behaviours of suspects and interviewers were analysed to determine if they involved (1) rapport building/active denial, (2) collaboration, (3) confrontation, (4) emotion/response, and (5) elicitation of information related to the case. Results showed that information relevant to the investigation is often provided shortly after a suspect has offered additional information or given responses that meet emotional needs (e.g. justifications). The interviewer's use of available evidence increases the likelihood that additional information will be provided, while the ability to build a rapport with the suspect is effective in the longer term, even if a positive effect is not immediately observed. Using a dynamic process approach in analysing investigative interviews provides a starting point for the creation of practical guidelines to help practitioners increase suspect collaboration during investigative interviews.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».