Deepfake Detection in Super-Recognizers and Police Officers
Notice bibliographique
Résumé
The present study is the first empirical investigation of the relationshion between human deepfake detection performance (DDP) and individuals' face identity processing ability. Using videos from the Deepfake Detection Challenge, we investigated DDP in two unique observer groups: Super-Recognizers (SRs) and "normal" officers from within the 18K members of the Berlin Police. SRs were identified either via previously proposed lab-based procedures or the only existing tool for SR identification involving increasingly challenging, authentic forensic material: the Berlin Test For Super-Recognizer Identification (beSure®). Participants judged either pairs of videos, or single videos in a 2-alternative forced-choice decision setting (i.e., which of the pair, or whether a single video was a deepfake or not). We explored speed-accuracy trade-offs, compared DDP between lab-identified SRs and non-SRs, and police officers as a function of their independently measured face identity processing (FIP) ability. Interestingly, we found no relationship between DDP and FIP ability. Further work using static deepfakes created with current state-of-the-art generative models is needed to determine the value of SR deployment for deepfake detection in law enforcement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».