Psychologiczna analiza treści zeznań
Streszczenie
Metody psychologicznej analizy treściowej zeznań świadków (Statement Validity
Assessment, Reality Monitoring, Scientific Content Analysis) mogą być pomocne przy różnicowaniu
szczerych i świadomie fałszowanych zeznań. W literaturze zwraca się jednak uwagę na
to, że poziom błędnych identyfikacji wartości relacji pamięciowej uniemożliwia ich wykorzystanie
w opiniowaniu sądowo-psychologicznym. Przyjęto założenia nowej, innowacyjnej metody analizy
zeznań świadków – Modelu Wielozmiennowej Analizy Zeznań Świadków Dorosłych (MASAM).
Grupa 43 sędziów kompetentnych po odbyciu szkolenia z zakresu analizy treściowej dokonała
oceny wartości dowodowej zeznań świadków. Badania dowiodły, że przy wykorzystaniu
MASAM możliwe jest prawidłowe zidentyfikowanie 96,87% zeznań szczerych, a prawdopodobieństwo
warunkowe analizy treściowej opartej na wynikach MASAM wynosi 91,85%. MASAM
potwierdził swoją wartość diagnostyczną także przy analizie zeznań fałszywych - prawdopodobieństwo
warunkowe dla analiz przeprowadzonych z zastosowaniem tej metody wyniosło 69,23%,
podczas gdy identyfikacja wartości dowodowej zeznania oparta na analizie z zastosowaniem trzech
pozostałych metod doprowadziła do błędnych ocen w ponad połowie przypadków. Psychological content analysis techniques developed to distinguish truthful from fabricated
allegations (Statement Validity Assessment, Reality Monitoring, Scientific Content Analysis)
show some promise in distinguishing truthful from fabricated statements. It is however argued,
that they are not accurate enough to be admitted as expert scientific evidence in courts. A new,
innovative formal assessment procedure – Multivariable Adult’s Statement Assessment Model
(MASAM) was proposed.
A group of 43 raters trained in statement content analysis, rated witnesses’ accounts. Studies
have proven that with the use of MASAM it is possible to select 96,87% of truthful accounts and the
conditional probability for content analysis results based upon MASAM analysis is 91,85%. As regards
to false statements assessment, content analysis with the use of MASAM has also proven its
superiority, with the conditional probability of 69,23% and three other compared content analysis
techniques lead to wrong decisions in more than 50% of cases.
Collections