Роспотребнадзор ур официальный сайт: Официальный сайт Управления Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Удмуртской Республике

Роспотребнадзор

Содержание

Дебесская детская школа искусств им. Г.М. Корепанова-Камского

Политика конфиденциальности персональных данных

Настоящая Политика конфиденциальности персональных данных (далее – Политика конфиденциальности) действует в отношении всей информации, которую данный сайт, (далее – «сайт») расположенный на доменном имени http://artschool.debesi.ru (а также его субдоменах), может получить о Пользователе во время использования сайта (а также его субдоменов), его программ и его продуктов. Данная Политика конфиденциальности является действующей.

1. Определение терминов

1.1 В настоящей Политике конфиденциальности используются следующие термины:

1.1.1. «Администрация сайта» (далее – Администрация) – уполномоченные сотрудники на управление сайтом, которые организуют и (или) осуществляют обработку персональных данных, а также определяет цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.

1.1.2. «Персональные данные» — любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному, или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных).

1.1.3. «Обработка персональных данных» — любое действие (операция) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

1.1.4. «Конфиденциальность персональных данных» — обязательное для соблюдения Оператором или иным получившим доступ к персональным данным лицом требование не допускать их распространения без согласия субъекта персональных данных или наличия иного законного основания.

1.1.5. «Сайт» — это совокупность связанных между собой веб-страниц, размещенных в сети Интернет по уникальному адресу (URL): http://artschool.

debesi.ru а также его субдоменах.

1.1.6. «Субдомены» — это страницы или совокупность страниц, расположенные на доменах третьего уровня, принадлежащие сайту, а также другие временные страницы, внизу который указана контактная информация Администрации

1.1.5. «Пользователь сайта» (далее Пользователь) – лицо, имеющее доступ к сайту, посредством сети Интернет и использующее информацию, материалы и продукты сайта.

1.1.7. «Cookies» — небольшой фрагмент данных, отправленный веб-сервером и хранимый на компьютере пользователя, который веб-клиент или веб-браузер каждый раз пересылает веб-серверу в HTTP-запросе при попытке открыть страницу соответствующего сайта.

1.1.8. «IP-адрес» — уникальный сетевой адрес узла в компьютерной сети, (Internet Protocol Address «адрес Интернет-протокола»), построенной на основе протоколов TCP/IP.

2. Общие положения

2.1. Использование сайта Пользователем означает согласие с настоящей Политикой конфиденциальности и условиями обработки персональных данных Пользователя.

2.2. В случае несогласия с условиями Политики конфиденциальности Пользователь должен прекратить использование сайта.

2.3. Настоящая Политика конфиденциальности применяется к сайту. не контролирует и не несет ответственность за сайты третьих лиц, на которые Пользователь может перейти по ссылкам, доступным на сайте.

2.4. Администрация не проверяет достоверность персональных данных, предоставляемых Пользователем.

3. Предмет политики конфиденциальности

3.1. Настоящая Политика конфиденциальности устанавливает обязательства Администрации по неразглашению и обеспечению режима защиты конфиденциальности персональных данных, которые Пользователь предоставляет по запросу Администрации при регистрации на сайте или при подписке на информационную e-mail рассылку.

3.2. Персональные данные, разрешённые к обработке в рамках настоящей Политики конфиденциальности, предоставляются Пользователем путём заполнения форм на сайте и включают в себя следующую информацию:

3. 2.1. фамилию, имя, отчество Пользователя;

3.2.2. контактный телефон Пользователя;

3.2.3. адрес электронной почты (e-mail)

3.2.4. место жительство Пользователя (при необходимости)

3.2.5. фотографию (при необходимости)

3.3. защищает Данные, которые автоматически передаются при посещении страниц:

— IP адрес;

— информация из cookies;

— информация о браузере

— время доступа;

— реферер (адрес предыдущей страницы).

3.3.1. Отключение cookies может повлечь невозможность доступа к частям сайта, требующим авторизации.

3.3.2. осуществляет сбор статистики об IP-адресах своих посетителей. Данная информация используется с целью предотвращения, выявления и решения технических проблем.

3.4. Любая иная персональная информация неоговоренная выше (история посещения, используемые браузеры, операционные системы и т.д.) подлежит надежному хранению и нераспространению, за исключением случаев, предусмотренных в п.п. 5.2. настоящей Политики конфиденциальности.

4. Цели сбора персональной информации пользователя

4.1. Персональные данные Пользователя Администрация может использовать в целях:

4.1.1. Идентификации Пользователя, зарегистрированного на сайте для его дальнейшей авторизации.

4.1.2. Предоставления Пользователю доступа к персонализированным данным сайта.

4.1.3. Установления с Пользователем обратной связи, включая направление уведомлений, запросов, касающихся использования сайта , обработки запросов и заявок от Пользователя.

4.1.4. Определения места нахождения Пользователя для обеспечения безопасности, предотвращения мошенничества.

4.1.5. Подтверждения достоверности и полноты персональных данных, предоставленных Пользователем.

4.1.6. Создания учетной записи для использования частей сайта, если Пользователь дал согласие на создание учетной записи.

4.1.7. Уведомления Пользователя по электронной почте.

4.1.8. Предоставления Пользователю эффективной технической поддержки при возникновении проблем, связанных с использованием сайта.

4.1.9. Предоставления Пользователю с его согласия специальных предложений, новостной рассылки и иных сведений от имени сайта.

5. Способы и сроки обработки персональной информации

5.1. Обработка персональных данных Пользователя осуществляется без ограничения срока, любым законным способом, в том числе в информационных системах персональных данных с использованием средств автоматизации или без использования таких средств.

5.2. Персональные данные Пользователя могут быть переданы уполномоченным органам государственной власти Российской Федерации только по основаниям и в порядке, установленным законодательством Российской Федерации.

5.3. При утрате или разглашении персональных данных Администрация вправе не информировать Пользователя об утрате или разглашении персональных данных.

5.4. Администрация принимает необходимые организационные и технические меры для защиты персональной информации Пользователя от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий третьих лиц.

5.5. Администрация совместно с Пользователем принимает все необходимые меры по предотвращению убытков или иных отрицательных последствий, вызванных утратой или разглашением персональных данных Пользователя.

6. Права и обязанности сторон

6.1. Пользователь вправе:

6.1.1. Принимать свободное решение о предоставлении своих персональных данных, необходимых для использования сайта, и давать согласие на их обработку.

6.1.2. Обновить, дополнить предоставленную информацию о персональных данных в случае изменения данной информации.

6.1.3. Пользователь имеет право на получение у Администрации информации, касающейся обработки его персональных данных, если такое право не ограничено в соответствии с федеральными законами. Пользователь вправе требовать от Администрации уточнения его персональных данных, их блокирования или уничтожения в случае, если персональные данные являются неполными, устаревшими, неточными, незаконно полученными или не являются необходимыми для заявленной цели обработки, а также принимать предусмотренные законом меры по защите своих прав. Для этого достаточно уведомить Администрацию по указанному E-mail адресу.

6.2. Администрация обязана:

6.2.1. Использовать полученную информацию исключительно для целей, указанных в п. 4 настоящей Политики конфиденциальности.

6.2.2. Обеспечить хранение конфиденциальной информации в тайне, не разглашать без предварительного письменного разрешения Пользователя, а также не осуществлять продажу, обмен, опубликование, либо разглашение иными возможными способами переданных персональных данных Пользователя, за исключением п.п. 5.2. настоящей Политики Конфиденциальности.

6.2.3. Принимать меры предосторожности для защиты конфиденциальности персональных данных Пользователя согласно порядку, обычно используемого для защиты такого рода информации в существующем деловом обороте.

6.2.4. Осуществить блокирование персональных данных, относящихся к соответствующему Пользователю, с момента обращения или запроса Пользователя, или его законного представителя либо уполномоченного органа по защите прав субъектов персональных данных на период проверки, в случае выявления недостоверных персональных данных или неправомерных действий.

7. Ответственность сторон

7.1. Администрация, не исполнившая свои обязательства, несёт ответственность за убытки, понесённые Пользователем в связи с неправомерным использованием персональных данных, в соответствии с законодательством Российской Федерации, за исключением случаев, предусмотренных п.п. 5.2. и 7.2. настоящей Политики Конфиденциальности.

7.2. В случае утраты или разглашения Конфиденциальной информации Администрация не несёт ответственность, если данная конфиденциальная информация:

7.2.1. Стала публичным достоянием до её утраты или разглашения.

7.2.2. Была получена от третьей стороны до момента её получения Администрацией Ресурса.

7.2.3. Была разглашена с согласия Пользователя.

7.3. Пользователь несет полную ответственность за соблюдение требований законодательства РФ, в том числе законов о рекламе, о защите авторских и смежных прав, об охране товарных знаков и знаков обслуживания, но не ограничиваясь перечисленным, включая полную ответственность за содержание и форму материалов.

7.4. Пользователь признает, что ответственность за любую информацию (в том числе, но не ограничиваясь: файлы с данными, тексты и т. д.), к которой он может иметь доступ как к части сайта, несет лицо, предоставившее такую информацию.

7.5. Пользователь соглашается, что информация, предоставленная ему как часть сайта , может являться объектом интеллектуальной собственности, права на который защищены и принадлежат другим Пользователям, партнерам или рекламодателям, которые размещают такую информацию на сайте .

Пользователь не вправе вносить изменения, передавать в аренду, передавать на условиях займа, продавать, распространять или создавать производные работы на основе такого Содержания (полностью или в части), за исключением случаев, когда такие действия были письменно прямо разрешены собственниками такого Содержания в соответствии с условиями отдельного соглашения.

7.6. В отношение текстовых материалов (статей, публикаций, находящихся в свободном публичном доступе на сайте) допускается их распространение при условии, что будет дана ссылка на источник.

7.7. Администрация не несет ответственности перед Пользователем за любой убыток или ущерб, понесенный Пользователем в результате удаления, сбоя или невозможности сохранения какого-либо Содержания и иных коммуникационных данных, содержащихся на сайте или передаваемых через него.

7.8. Администрация не несет ответственности за любые прямые или косвенные убытки, произошедшие из-за: использования либо невозможности использования сайта, либо отдельных сервисов; несанкционированного доступа к коммуникациям Пользователя; заявления или поведение любого третьего лица на сайте.

7.9. Администрация не несет ответственность за какую-либо информацию, размещенную пользователем на сайте, включая, но не ограничиваясь: информацию, защищенную авторским правом, без прямого согласия владельца авторского права.

8. Разрешение споров

8.1. До обращения в суд с иском по спорам, возникающим из отношений между Пользователем и Администрацией, обязательным является предъявление претензии (письменного предложения или предложения в электронном виде о добровольном урегулировании спора).

8.2. Получатель претензии в течение 30 календарных дней со дня получения претензии, письменно или в электронном виде уведомляет заявителя претензии о результатах рассмотрения претензии.

8.3. При не достижении соглашения спор будет передан на рассмотрение Арбитражного суда.

8.4. К настоящей Политике конфиденциальности и отношениям между Пользователем и Администрацией применяется действующее законодательство Российской Федерации.

9. Дополнительные условия

9.1. Администрация вправе вносить изменения в настоящую Политику конфиденциальности без согласия Пользователя.

9.2. Новая Политика конфиденциальности вступает в силу с момента ее размещения на сайте, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики конфиденциальности.

9.3. Все предложения или вопросы касательно настоящей Политики конфиденциальности следует сообщать на электронную почту, указанную в контактах


Полезные ссылки — Территориальный фонд обязательного медицинского страхования Удмуртской Республики официальный сайт

Ссылка

Описание

Сайт Федерального фонда обязательного медицинского страхования 

Сайт Главы Удмуртской Республики и Правительства Удмуртской Республики

Сайт Министерства здравоохранения  РФ 

Сайт Министерства здравоохранения Удмуртской Республики 

 http://18reg. roszdravnadzor.ru/

Сайт  территориального органа Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения по Удмуртской Республике

 Сайт Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

  Сайт Республиканского медицинского информационно-аналитического центра Министерства здравоохранения УР

Сайт территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Удмуртской Ркспублике

Сайт Федеральной налоговой службы 

Сайт отделения Пенсионного фонда РФ по Удмуртской Республике 

http://www. fss.ru/ru/regional_office/in_republic/6728.shtml

 Сайт Отделения фонда Социального страхования РФ  по Удмуртской Республике
 https://uslugi.udmurt.ru  Региональный портал государственных услуг
 http://zagskom.udmurt.ru/  Комитет по делам ЗАГС при Правительстве УР
 http://www.takzdorovo.ru   Сайт по пропаганде здорового образа жизни «Здоровая Россия»
 Сайт Главы Удмуртской Республики и Правительства Удмуртской Республики

Личный кабинет застрахованного по ОМС

Министерство строительства и жилищной политики УР

 

В Удмуртии работают телефоны горячей линии по коронавирусной инфекции.

В Удмуртской Республике для граждан, вернувшихся с территорий, где зарегистрированы случаи новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV), в целях передачи сведений о месте, датах пребывания и возвращения, контактной информации работают телефоны горячей линии Министерства здравоохранения Удмуртской Республике по профилактике новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV). Обратиться на горячую линию можно по телефону 8 800 100 24 47 — круглосуточно или 8 (3412) 57 01 89 — с 9:00 до 16:00.

Кроме того, специалисты Управления Роспотребнадзора по телефону горячей линии отвечают на вопросы граждан о новой коронавирусной инфекции. Любой житель региона может позвонить по телефону Единого консультационного центра Роспотребнадзора 8 800 555 49 43 (звонок бесплатный) — круглосуточно или 8 (3412) 22 23 07 — с 9:00 до 16:00 задать интересующие его вопросы по ситуации в мире, по симптомам и профилактике заболевания, по ограничительным мерам или направить письменно информацию на эл. почту [email protected] ru.

В Едином консультативном центре Роспотребнадзора (8 800 555 49 43) организована работа русско-китайских переводчиков.

 

В Удмуртии работают телефоны горячей линии по коронавирусной инфекции.

В Удмуртской Республике для граждан, вернувшихся с территорий, где зарегистрированы случаи новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV), в целях передачи сведений о месте, датах пребывания и возвращения, контактной информации работают телефоны горячей линии Министерства здравоохранения Удмуртской Республике по профилактике новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV). Обратиться на горячую линию можно по телефону 8 800 100 24 47 — круглосуточно или 8 (3412) 57 01 89 — с 9:00 до 16:00.

Кроме того, специалисты Управления Роспотребнадзора по телефону горячей линии отвечают на вопросы граждан о новой коронавирусной инфекции. Любой житель региона может позвонить по телефону Единого консультационного центра Роспотребнадзора 8 800 555 49 43 (звонок бесплатный) — круглосуточно или 8 (3412) 22 23 07 — с 9:00 до 16:00 задать интересующие его вопросы по ситуации в мире, по симптомам и профилактике заболевания, по ограничительным мерам или направить письменно информацию на эл. почту [email protected]

В Едином консультативном центре Роспотребнадзора (8 800 555 49 43) организована работа русско-китайских переводчиков.

Детская школа искусств № 10 гор. Ижевск

 ВНИМАНИЕ!!! с 01.01.2021!!!

В соответствии с письмом Управления финансов Администрации города Ижевска от 17.12.2020г. №07-25/438 «О переходе на казначейскую систему платежей» уведомляем О СМЕНЕ с 01.01.2021 БАНКОВСКИХ РЕКВИЗИТОВ по перечислению на лицевой счет, открытый в Управлении финансов Администрации города.

Банковские реквизиты:

Получатель: УФ Адм. г. Ижевска (МБУ ОО ДО «ДШИ № 10», л/с 20790950021)

ИНН 1834300645 КПП 184001001

Банк получателя

ОТДЕЛЕНИЕ-НБ УДМУРТСКАЯ РЕСПУБЛИКА БАНКА РОССИИ//УФК по Удмуртской Республике г. Ижевск

БИК 019401100

Корреспондентский счет 40102810545370000081

Расчетный счет 03234643947010001300

 

 

В Удмуртии работают телефоны горячей линии по коронавирусной инфекции.

В Удмуртской Республике для граждан, вернувшихся с территорий, где зарегистрированы случаи новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV), в целях передачи сведений о месте, датах пребывания и возвращения, контактной информации работают телефоны горячей линии Министерства здравоохранения Удмуртской Республике по профилактике новой коронавирусной инфекции (2019-nCoV). Обратиться на горячую линию можно по телефону 8 800 100 24 47 – круглосуточно или 8 (3412) 57 01 89 – с 9:00 до 16:00.

Кроме того, специалисты Управления Роспотребнадзора по телефону горячей линии отвечают на вопросы граждан о новой коронавирусной инфекции. Любой житель региона может позвонить по телефону Единого консультационного центра Роспотребнадзора 8 800 555 49 43 (звонок бесплатный) – круглосуточно или 8 (3412) 22 23 07 – с 9:00 до 16:00 задать интересующие его вопросы по ситуации в мире, по симптомам и профилактике заболевания, по ограничительным мерам или направить письменно информацию на эл. почту [email protected] ru.

В Едином консультативном центре Роспотребнадзора (8 800 555 49 43) организована работа русско-китайских переводчиков.

Рекомендации МЧС России

 

 

МБУ ОО ДО «ДШИ № 10»

Российская Федерация, Удмуртская Республика, г. Ижевск
ул. Барышникова, д. 37

Телефон: 8 3412 210977, 8 (950) 822 -98-20,

E-mail: [email protected]

Группа в ВКонтакте: https://vk.com/club152563590

Директор: Тевзадзе Нана Отариевна

 

 


 

Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши

Abstract

Обнаружение фальшивых личных данных — серьезная проблема безопасности. Современные методы обнаружения памяти использовать нельзя, так как они требуют предварительного знания истинной личности респондента. Здесь мы сообщаем о новом методе обнаружения фальшивых личных 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 в неожиданных вопросах эффективно отличают лжецов от правдивых.Более того, мы показали, что лжецов можно идентифицировать 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) Выявление фальшивой 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 поражены поддельными профилями [2]. Поддельная личность также является серьезной проблемой в сфере безопасности [3]. На самом деле считается, что большое количество террористов скрывается среди мигрантов с Ближнего Востока, прибывающих в Европу. Обычно у мигрантов нет документов, и их идентификационные данные часто основываются на самодекларировании. Считается, что среди мигрантов большое количество террористов выдают ложные данные при въезде на границу. Например, один из террористов, участвовавших в взрыве 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 Одиссеи , сказал Полифему, что его настоящее имя — «Ничейный». Эта ложь была предназначена для того, чтобы обмануть Полифема, но также предполагалось, что одноглазые соратники Полифема легко распознают ее 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, у этого метода есть беспрецедентная особенность, заключающаяся в том, что его можно применять, используя просто компьютер, и применять к большому количеству испытуемых через Интернет. В настоящее время два метода обнаружения памяти, основанные на RT, которые используются для представления слов или предложений, могут быть адаптированы как инструменты 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 и дали удовлетворительные результаты [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 невинные испытуемые будут реагировать на все стимулы. Напротив, от виновного субъекта (со знанием дела о вине) ожидаются более длительные ответы на критический предмет (например, нож). 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 верна. .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 безусловно 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, описанная здесь методика имеет такую ​​же точность, как и современные методы обнаружения лжи на основе RT.Тем не менее, aIAT и CIT страдают важным ограничением: 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 создадим aIAT только с заявленной (поддельной) идентичностью, у нас будут две ложные памяти, и тест не будет удовлетворять одному из основных ограничений в применении процедуры.Это ограничение доступных методов, следовательно, является серьезной проблемой для приложений в реальных контекстах, 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, представительный 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 от них требуется 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. представили 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 двигательных траекторий привел к интересным результатам. Инструктированная ложь можно отличить от правдивой реакции 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 продемонстрировал напрямую его эффективность в отнесении лиц, вводящих в заблуждение, от лиц, говорящих правду. Короче говоря, метод, который исследовали авторы, может быть использован для определения того, когда правдивый лжет, но не когда 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 обманчивые 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 от 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 правдивым, 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. Неуверенность в ответах 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 для обнаружения обмана.Поэтому 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] просили испытуемых принять фальшивую личность, репетировать и вспоминать ее, пока их исполнение не станет безошибочным. Затем от лжецов требовалось ответить 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 были заданы как ожидаемые, так и неожиданные вопросы об их личной информации. Ожидаемые вопросы включали информацию о ложной личности, которая была назначена лжецам и репетировалась перед тестом до тех пор, пока испытуемые не совершили никаких ошибок. Говорящие правду отрепетировали свои истинные личности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, содержащейся в идентификационной карте (например,г., имя, фамилия, дата рождения, место рождения). Напротив, неожиданные вопросы были вопросами идентичности, 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, касался возраста (например, 38).

Для правдивого респондента предполагается, что неожиданные вопросы автоматически вызывают правильный ответ. Напротив, лжец должен восстановить неожиданную информацию, которую не отрепетировали, 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 это, как ожидается, 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 Падуанского университета. 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 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 субъектов предоставили информированное согласие перед экспериментом.

Стимулы

Всем участникам были представлены 32 предложения, отображаемые в верхней части экрана компьютера.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 правдивых, так и для лжецов.Лжецы ответили личной информацией о поддельных профилях личности, которые им назначил экспериментатор. Правды ответили на вопросы об их истинной личности.
  • Неожиданные вопросы: Неожиданные вопросы включали информацию, тесно связанную с ложными именами, но не репетированную явно перед экспериментом ни правдивыми, 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, поскольку они не могли быть скрыты от экзаменатора, контролирующего тест. 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 об их поддельной личности на самом деле не были ответами, которые, поскольку они лгали, требовали ответов ДА. Другими словами, только вопросы с ожидаемым и неожиданным ответом «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) как лжецы, так 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 мысленную арифметику в качестве отвлекающего задания. С другой стороны, рассказчики правды также выполняли мысленную арифметику 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, требующих ответа ДА, был представлен аналогичный вопрос, требующий ответа НЕТ.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 нажатием кнопки 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 программным обеспечением 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, заключенная 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 с течением времени (X n , Y n ): положение мыши вдоль оси с течением 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 инициирования (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 (как ДА, так и НЕТ) в пределах каждого испытуемого.Всего в корреляционный анализ было введено 13 независимых переменных. Следующие характеристики были выбраны на основе этих критериев и позже использовались 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, используемые 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 сравнил 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 правды привели к более прямой траектории, соединяющей отправную точку с правильным ответом. Напротив, лжецы сначала отклонились в сторону правильного ответа по умолчанию, а затем изменили траекторию, чтобы нажать кнопку ложного ответа. Более того, лжецы тратили больше времени на перемещение по оси Y на начальном этапе ответа, чем правдивые. 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 (красный цвет) и говорящих правду (зеленый цвет) до ожидаемого ДА и неожиданного ДА. 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.

Дезагрегация 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 как для времени MD ( t = 1,63; p = 0,1; Коэна d = 0,2; BF = 0,57) и Y29 ( t = 0,1; p = 0,9; 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 функций из исходного набора из 13 предикторов, 4 независимых переменных: ошибки, AUC, время MD и Y29. Они сильно коррелировали с группой (рассказчик правды / лжец). В следующей таблице (см. Таблицу 3) представлена ​​описательная статистика, а также анализ разницы 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 их предположений: Random Forest [28], Logistic [29], Support Vector Machine (SVM) [30–31] и Logistic Model Tree (LMT) [32]. 10-кратная перекрестная проверка была проведена 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 остальные 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.Правильно классифицировано как минимум 36/40 субъектов. 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 указано 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 дополнительная выборка из 20 участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды), которые были протестированы с использованием моделей, ранее разработанных на основе 40 исходных 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 роль контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов в классификации, 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 машинного обучения 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%). Основной 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%, проверка = 95%; SVM: перекрестная проверка = 87,5%. , тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%). Наконец, после выгрузки Y29 из предикторов точность как в обучающем, так и в тестовом 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 у правдивых практически отсутствуют (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 на ожидаемые вопросы. Разница между 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 изучить 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. Участники дали информированное согласие перед экспериментом. 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 (Cohen’s d = -0,49, BF ​​= 0,64) и результаты для правдивых t = 0,66, p = 0,52 (Cohen d = 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, контрольный ДА и контрольный вопрос 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, 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 еще 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 когда 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 мышление лжецов также распространяло свое влияние на вопросы, когда они отвечали правдиво. Насколько нам известно, об этой схеме результатов никогда раньше не сообщалось, и она 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, направленного на определение того, является ли идентификатор истинным или поддельным, когда лжецы не предоставляют никакой личной информации, которая затем включается в сам тест.

Участники ответили с помощью мыши на вопросы, касающиеся ID, которые требовали ответа ДА / НЕТ.Динамика мыши предоставляет 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 проверили 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 идентификационного документа, 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 вашего региона?» (требуется ответ ДА, учитывая, что Пиза, место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция) и «Венеция — столица 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 ответ будет более быстрым, с меньшим количеством ошибок и будет характеризоваться 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 за счет 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 глубокого обучения. 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 сложно 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 если с меньшей точностью, когда они не лгут. Розенфельд и др. показали, что лжецов, говорящих правду, можно определить 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. Дополнительные 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 связано с тем, что проблема обнаружения фальшивых документов 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 используют личность бывшего игрока dell’Inter. 28 марта 2016.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 HT. 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. Научиться лгать: 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 обнаружения 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, январь; 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.. Перцепционный 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. Vrij A, Leal S, Granhag PA, Mann S, Fisher RP, Hillman J и др. Перехитрите лжецов: преимущество задавать неожиданные вопросы. 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., Стрчмуолл 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 умственной 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 компании 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. Многоразовое удержание: 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 К. 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 исследование-психологическое исследование. 2015; 79 (3): 478–488.

Мумбаи атакует вдохновителя и командира LeT Заки-ур-Рехмана Лахви, приговоренного судом Пака к 15 годам тюремного заключения

Мумбаи совершил нападение на вдохновителя и командира LeT Заки-ур-Рехмана Лахви приговорен к 15 годам тюремного заключения судом Пака

По временам прошлого.com | Под редакцией Шанхьянила Саркара | Hindustan Times, Нью-Дели

ОБНОВЛЕНО 8 ЯНВАРЯ 2021 ГОДА 17:01 IST

Пакистанский суд в пятницу приговорил организатора атаки в Мумбаи и командира «Лашкар-и-Тайба» Заки-ур-Рехмана Лахви к 15 годам тюремного заключения по делу о финансировании терроризма.

Лахви был арестован пакистанскими властями в субботу по обвинению в финансировании терроризма. Утверждается, что он сыграл важную роль в терактах в Мумбаи, в ходе которых в ноябре 2008 года было убито 166 человек и многие получили ранения.

«Антитеррористический суд (АТЦ) Лахора признал Лахви виновным в совершении преступлений, связанных с финансированием терроризма, по делу, зарегистрированному CTD в течение 15 лет в соответствии с другим разделом Закона о борьбе с терроризмом 1997 года», — цитируется представитель суда. Информационное агентство PTI.

Читайте также: Глобальный террорист Масуд Азхар наконец объявлен в розыск в Паке. Дауд следующий?

Эти аресты были произведены накануне февральского заседания Группы разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег в связи с включением Пакистана в «серый список» за нецелевое использование средств для террористических актов.

Пакистанский суд ранее в четверг выдал ордер на арест главы «Джайш-и-Мохаммада» (JeM) Масуда Азхара по обвинению в финансировании терроризма.

Представители правительства Индии, знакомые с развитием событий, полагают, что ордер на арест Масуда Азхара был выдан, поскольку Пакистан в настоящее время испытывает давление со стороны Целевой группы по финансовым мероприятиям (FATF), которая отслеживает предполагаемую роль страны в финансировании терроризма и отмывании денег.

Также читайте: США приветствуют арест командира LeT Закиура Рехмана Лахви по обвинению в финансировании терроризма

Пакистан был помещен в серый список FATF в 2018 году после того, как глобальный наблюдательный орган за отмыванием денег и финансированием терроризма указал на неспособность контролировать финансирование терроризма и отмывание денег .В октябре президент ФАТФ Маркус Плейер предупредил Пакистан, что стране необходимо активизировать усилия по борьбе с нецелевым использованием средств для террористических актов. Плейер также приказал правительству Пакистана незамедлительно действовать в соответствии с рекомендациями органа, в противном случае страна может попасть в «черный список» FATF.

Получайте нашу ежедневную рассылку новостей на свой почтовый ящик

Подписаться

Спасибо за подписку на нашу ежедневную новостную рассылку.

Закрывать

Россия запрещает Украине конфеты

Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия (Роспотребнадзор) сообщила, что исследование кондитерских изделий, производимых двумя украинскими фирмами — Конти и АБК, — выявило нарушения законодательства о защите прав потребителей из-за несогласованной маркировки продукции.

«В целях обеспечения прав потребителей [Роспотребнадзор] приостанавливает ввоз на территорию Российской Федерации кондитерских изделий украинского производства», — говорится в сообщении .

Запрет был введен после нескольких месяцев беспорядков на востоке Украины и утверждений о том, что Россия поддерживает группы ополченцев. В прошлом месяце Россия ввела запрет на импорт говядины, свинины, фруктов, птицы, сыров и молока из ЕС, США, Австралии, Канады и Норвегии.

Экспорт украинских кондитерских изделий

Ведущему украинскому кондитеру Roshen запрещено ввозить свою продукцию в Россию с июля 2013 года.Проевропейский владелец компании Петр Порошенко стал президентом Украины в июне.

Украина экспортирует около 40% своей кондитерской продукции, и около 94% этого экспорта идет в Содружество Независимых Государств, в которое входят бывшие советские государства, такие как Россия, Беларусь и Казахстан, согласно отчету агентства Agriculture and Agri-Food. Канада.

Мы спросили Роспотребнадзор, что было неправильно обозначено, и запросили комментарий у Конти, но ответа не последовало.

Российские фабрики

Конти управляет большой кондитерской фабрикой в ​​Донецке, , самом важном городе на востоке Украины, контролируемом повстанцами.Фирме также принадлежит завод в Курске и завод по производству пломб в Макеевке, недалеко от Донецка.

Инна Петренко, руководитель отдела по связям с общественностью Roshen, сообщила нам, что два ее российских предприятия продолжают работать в России, но сообщают, что продажи в стране сокращаются.

«Доля экспорта Roshen в Россию из Украины в его экспортном портфеле составила более 20%. Снижение продаж на территории России — это продолжающийся процесс в течение 2014 года, так как, к сожалению, ситуация не улучшается », — сказала она .

Безопасность потребителей или политика?

В марте российские власти провели рейд на два российских завода Roshen в Липецке и заморозили активы компании в российских банках. Этот шаг был связан со спором о товарном знаке с российской государственной компанией United Confectioners. Позже Roshen получила разрешение возобновить деятельность в России.

В апреле правительство Украины запретило импорт из United Confectioners, утверждая, что были нарушены внутренние законы о безопасности пищевых продуктов и маркировке.

В июле прошлого года Россия повысила импортные пошлины на украинский шоколад и другие товары, включая уголь и стекло, в ответ на чрезвычайные пошлины, введенные Киевом на импортные автомобили.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *