Archivos de Autor: Manuel Sebastián

Burlar a la P300: Contramedidas en la detección psicofisiológica de recuerdos

 

Hace algunas semanas publiqué la entrada «Detección de mentiras con P300 para dummies» en el blog de Roberto Colom. Su propósito no era otro que describir la forma más habitual de realizar la denominada «prueba de la P300» en los laboratorios de Psicofisiología Cognitiva y matizar algunas afirmaciones recogidas por los medios de comunicación respecto a su fiabilidad y validez que no se sostienen si atendemos a los resultados publicados en la literatura científica. En esta ocasión, el objetivo también es doble: mostrar que las premisas en las que se basa la aplicación de la prueba no siempre se cumplen y explicar cómo influye en sus resultados el uso de contramedidas. Aunque se trata de una entrada independiente, quizá te resulte útil conocer el contenido del post anterior antes de continuar leyendo.

 

La aplicación de la «prueba de la P300» en el ámbito de la detección de recuerdos personales se fundamenta en la demostrada relación de este potencial eléctrico cerebral con la memoria de reconocimiento1,2. Sin embargo, la evidencia empírica obtenida mediante estudios de laboratorio en los que se recurre a grupos de voluntarios no basta para justificar su uso en investigaciones de campo. Para admitir que la «prueba de la P300» permite detectar recuerdos personales relacionados con la comisión de delitos, es necesario además aceptar como válidas las siguientes premisas:

 

  1. El culpable de un delito recordará automática e inevitablemente detalles del mismo si se le presenta información relacionada con el hecho en cuestión.
  2. Esos recuerdos incriminatorios producirán, también de forma automática, un potencial eléctrico cerebral característico (P300) cuyos parámetros no pueden ser alterados a voluntad.

 

En cuanto a la primera de ellas, asumir que los recuerdos relacionados con un crimen no pueden suprimirse intencionalmente pudiera constituir un grave error. Existe evidencia que sugiere la posibilidad de ejercer cierto control voluntario sobre el recuerdo de experiencias personales. Por ejemplo, impidiendo la recuperación de la información mediante mecanismos inhibitorios similares a los que utilizamos para detener una acción motora que ya hemos iniciado3. Aplicar reiteradamente esta inhibición de la recuperación a recuerdos concretos disminuiría su probabilidad de recuperación en el futuro, de forma que en último término podría lograrse su olvido intencional.

 

Si esto fuese así, ¿cómo afectaría al potencial P300? ¿Los patrones de actividad cerebral reflejarían el uso de dicha estrategia? Pues lo cierto es que la evidencia conductual avala la eficacia de esta estrategia y que los datos psicofisiológicos demuestran además que su utilización implica una reducción de la amplitud (magnitud) de la P300 y del resto de potenciales asociados a la memoria de reconocimiento4–6. Es decir, que los participantes de estos estudios no sólo no recuerdan la información, sino que sus patrones de actividad cerebral son los que cabría esperar de alguien que realmente ha olvidado.

 

Entonces, ¿podría esta estrategia servir para olvidar información relacionada con un delito? Eso parece. Los resultados de un estudio reciente7 sugieren que es posible suprimir recuerdos relacionados con un crimen y que los patrones de actividad cerebral de los sujetos culpables no pueden distinguirse entonces de los observados en personas inocentes, lo que hace imposible su identificación. Así pues, la posibilidad de obtener falsos negativos en estudios de campo (casos en los que el culpable supera la prueba sin ser descubierto) podría ser bastante más elevada de lo que hasta ahora se ha estimado. De hecho, los resultados de esta investigación cuestionan abiertamente la precisión de la prueba al determinar que un sospechoso es inocente o que cierta información no es relevante en el contexto de una investigación.

 

Respecto a la supuesta imposibilidad de modificar voluntariamente los parámetros del potencial P300, y contrariamente a lo que hemos podido leer últimamente en algunos medios de comunicación, existe amplia evidencia que demuestra que el uso de contramedidas disminuye notablemente las tasas de detección en este tipo de procedimientos8–10. El término contramedida se refiere a cualquier técnica o estrategia deliberada cuyo objetivo sea alterar las propias reacciones psicofisiológicas para evitar ser detectado en una prueba de estas características11. Estas técnicas pueden ser de naturaleza física o cognitiva, y para entender cómo funcionan antes es preciso conocer qué es la P300 y cuál es el procedimiento utilizado para registrarla.

 

En «Detección de mentiras con P300 para dummies» definíamos el potencial P300 como una deflexión positiva del voltaje en la actividad eléctrica cerebral que se inicia aproximadamente 300 milisegundos después de que se detecte un estímulo relevante. Es decir, se produce cuando el cerebro procesa información que le resulta significativa. Recordemos además que los estudios que analizan la P300 en el contexto de la detección de mentiras/recuerdos utilizan una variante del Concealed Information Test11 en la que se presentan tres tipos de estímulos:

 

  • Objetivo. No guardan relación con el caso, pero poseen alguna característica distintiva que los diferencia del resto. Como la tarea consiste en identificarlos, son relevantes para cualquiera que se someta a la prueba.
  • Irrelevantes. No guardan relación con el caso y tampoco deben identificarse, de modo que no resultan relevantes para nadie.
  • Sonda. La tarea no requiere su identificación, pero guardan relación con el caso. Por tanto, sólo serán relevantes para alguien capaz de reconocerlos: el culpable.

 

Como la tarea consiste en responder únicamente ante los estímulos objetivo, estos ensayos se convierten en «especiales» para cualquiera que se someta a la prueba (relevantes en el contexto de la tarea), de modo que evocarán una onda P300 en todos los sujetos, ya sean culpables o inocentes. Los estímulos irrelevantes no serán «especiales» para nadie puesto que no guardan relación con el caso ni tampoco requieren una respuesta. Al no ser importantes en el contexto de la tarea ni en el de la investigación, nunca generan un potencial P300. Por último, los estímulos sonda son los que permitirían distinguir entre culpables e inocentes. El inocente ignora los detalles del crimen, así que para él no hay diferencia entre los ítems sonda y los irrelevantes. Por tanto, no mostrará un potencial P300 en ninguno de los dos casos. Por el contrario, el culpable mostrará un potencial P300 ante los ensayos sonda porque es el único capaz de reconocerlos e interpretarlos como relevantes en el contexto de la investigación. Además, la amplitud de la P300 ante los estímulos sonda caso será mayor que la generada por los estímulos objetivo.

 

E. OBJETIVO

E. IRRELEVANTE

E. SONDA

INOCENTE

P300

CULPABLE

P300

P300

 

¿Qué puede hacer el culpable para evitar ser descubierto? La estrategia más habitual es responder de forma encubierta a los estímulos irrelevantes para generar una P300 similar a la que provocarán de manera genuina los estímulos sonda8. Es decir, buscar la manera de convertir los estímulos irrelevantes en estímulos objetivo sin que el experimentador se percate de ello. Alternativamente, se puede responder de forma encubierta a los estímulos objetivo para tratar de aumentar su relevancia y así disponer de menos recursos atencionales para procesar el resto de estímulos (sonda e irrelevantes)10. Ambas estrategias han demostrado ser efectivas en estudios de laboratorio.

 

Una vez decidida la estrategia para tratar de burlar a la prueba, queda decidir cómo llevarla a cabo. Una primera opción es recurrir a contramedidas físicas. Por ejemplo, se puede apoyar una mano sobre el muslo y presionar ligeramente con el dedo cada vez que aparezca el estímulo8, mover los dedos de los pies8,10 o incluso morderse la lengua ligeramente11 (lo habitual es responder a la tarea pulsando un botón, no de forma verbal). Alternativamente, pueden utilizarse contramedidas de naturaleza cognitiva, obviamente más difíciles de detectar por los investigadores, como por ejemplo recordar experiencias con contenido emocional11, realizar operaciones aritméticas mentalmente o imaginar que el experimentador te abofetea8,10 cada vez que aparece el estímulo. Independientemente de si se han utilizado para responder encubiertamente a los estímulos distractores o a los ítems objetivo, estas contramedidas reducen sensiblemente la precisión de la prueba. Por ejemplo, una combinación de medidas físicas y cognitivas logró disminuir el porcentaje de detección de culpables de un 82% a un 18% en un estudio diseñado específicamente para comprobar sus efectos8. En otra investigación, la utilización de contramedidas como las mencionadas implicó tasas de detección entre el 7% y el 27% 10.

 

La buena noticia es que se están descubriendo diferentes correlatos neurales asociados al uso de contramedidas12, lo que sin duda facilitará su detección y permitirá desarrollar procedimientos de mayor precisión en un futuro próximo13.

 

¿Por qué escribir una entrada sobre el uso de contramedidas en la «prueba de la P300»? Pudiera parecer que difundir esta información servirá únicamente a los interesados en superarla. No, esto no es un tutorial para delincuentes sino todo lo contrario: la sociedad debe conocer cuáles son los límites de esta prueba para evitar que su aplicación prematura permita a los delincuentes burlar a la Justicia. Además, esta información está al alcance de cualquiera que se tome la molestia de revisar la literatura científica. Algo que, por cierto, deberían hacer algunos supuestos profesionales antes de realizar afirmaciones categóricas sobre la prueba en absoluto fundamentadas. Es responsabilidad de los científicos transmitir con absoluto rigor cuál es el estatus real de la prueba, especialmente cuando dicho rigor no se observa fuera de los laboratorios de Psicofisiología Cognitiva. Las exageraciones y manifestaciones equívocas realizadas desde posiciones de autoridad han facilitado que parte de la sociedad asuma la validez de este procedimiento de detección de recuerdos sin cuestionar sus limitaciones. Y aceptar prematuramente la validez de esta prueba tiene consecuencias:

 

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Hace pocos días, vi a los familiares de una niña desaparecida en circunstancias trágicas sufrir y lamentarse amargamente en TV después de lo que parece un falso positivo. Ojalá el caso se resuelva con éxito. Al fin y al cabo, la prueba podría funcionar a pesar de todo. Pero ojalá alguien les hubiese explicado que la prueba no es, ni mucho menos, fiable al 99%. Que no se utiliza con éxito en otros países. Que burlarla es posible. Quien ha sufrido una pérdida como la suya, merece saber exactamente en qué está depositando sus esperanzas.

 

Manuel Sebastián es Doctor en Psicología, profesor de Psicología de la Memoria en la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA) e investigador adscrito a la Unidad de Cartografía Cerebral del Instituto Pluridisciplinar de la Universidad Complutense de Madrid.

En twitter: @msebastian_psi

 

Referencias Bibliográficas

1. Johnson, R., Pfefferbaum, a & Kopell, B. S. P300 and long-term memory: latency predicts recognition performance. Psychophysiology 22, 497–507 (1985).

2. Rugg, M. D. & Curran, T. Event-related potentials and recognition memory. Trends Cogn. Sci. 11, 251–7 (2007).

3. Anderson, M. C. & Levy, B. J. Suppressing Unwanted Memories. Curr. Dir. Psychol. Sci. 18, 189–194 (2009).

4. Bergström, Z. M., Velmans, M., de Fockert, J. & Richardson-Klavehn, A. ERP evidence for successful voluntary avoidance of conscious recollection. Brain Res. 1151, 119–33 (2007).

5. Bergström, Z. M., de Fockert, J. W. & Richardson-Klavehn, A. ERP and behavioural evidence for direct suppression of unwanted memories. Neuroimage 48, 726–37 (2009).

6. Bergström, Z. M., de Fockert, J. & Richardson-Klavehn, A. Event-related potential evidence that automatic recollection can be voluntarily avoided. J. Cogn. Neurosci. 21, 1280–301 (2009).

7. Bergström, Z. M., Anderson, M. C., Buda, M., Simons, J. S. & Richardson-Klavehn, A. Intentional retrieval suppression can conceal guilty knowledge in ERP memory detection tests. Biol. Psychol. 94, 1–11 (2013).

8. Rosenfeld, J. P., Soskins, M., Bosh, G. & Ryan, A. Simple, effective countermeasures to P300-based tests of detection of concealed information. Psychophysiology 41, 205–19 (2004).

9. Rosenfeld, J. P., Hu, X., Labkovsky, E., Meixner, J. & Winograd, M. R. Review of recent studies and issues regarding the P300-based complex trial protocol for detection of concealed information. Int. J. Psychophysiol. 90, 118–134 (2013).

10. Mertens, R. & Allen, J. J. B. The role of psychophysiology in forensic assessments: deception detection, ERPs, and virtual reality mock crime scenarios. Psychophysiology 45, 286–98 (2008).

11.  Ben-Shakhar, G. Current research and potential applications of the concealed information test: an overview. Front. Psychol. 3, 342 (2012).

12.  Meixner, J. & Labkovsky, E. P900: a putative novel ERP component that indexes countermeasure use in the P300-based concealed information test. Appl. … 121–132 (2013). doi:10.1007/s10484-013-9216-7

13.  Rosenfeld, J. P. et al. The Complex Trial Protocol (CTP): a new, countermeasure-resistant, accurate, P300-based method for detection of concealed information. Psychophysiology 45, 906–19 (2008).

Evaluando al docente: las apariencias engañan

«Mi subsistencia depende de lo que mis estudiantes digan de mí en sus evaluaciones». El Dr. Nate Kornell, profesor de Psicología en el Williams College (EE.UU), comienza con esta rotundidad una interesante reflexión en su blog «Everybody is stupid except you» (Todo el mundo es imbécil menos tú), donde se pregunta si las evaluaciones de los alumnos pueden considerarse un indicador fiable de la competencia de sus profesores y cuál es su auténtica relación con el conocimiento que realmente han adquirido.

Básicamente, Kornell plantea que las evaluaciones de sus alumnos determinan sus posibilidades de mantener su puesto, promocionar o ser despedido, pero que sin embargo no existe ninguna herramienta que evalúe cómo y cuánto han aprendido sus estudiantes, más allá de lo que reflejan sus calificaciones. Aunque en principio parece lógico considerar dichas calificaciones una medida fiable del grado en el que el alumnado ha asimilado los contenidos de una asignatura… ¿estamos seguros de que esto es así? ¿podemos considerar que las evaluaciones de los alumnos y las calificaciones de los profesores son medidas independientes?

Los estudiantes que obtengan buenas calificaciones evaluarán positivamente a sus profesores y, del mismo modo, es probable que quienes han obtenido peores notas no guarden muy buena opinión del responsable de la asignatura, pero eso no indica necesariamente que el docente en cuestión haya realizado un buen trabajo en el primer caso y deficiente en el segundo, al menos si consideramos que su principal función consiste en transmitir conocimiento. Por una parte, la heterogeneidad de contenidos, tareas, exámenes, criterios de calificación, etc. de las asignaturas implica que las notas obtenidas por los alumnos no siempre resulten una medida consistente a la hora de determinar su éxito académico. Además, los profesores podrían influir en las evaluaciones de sus alumnos «enseñando para el examen», inflando las calificaciones o reduciendo la carga lectiva de sus asignaturas (Carrell y West, 2010).

Entonces, ¿qué es lo que evalúan los alumnos exactamente? Considerando los resultados de algunos estudios publicados recientemente, más bien podemos saber qué es lo que NO evalúan:

1) ¿Pueden considerarse las evaluaciones de los alumnos un indicador fiable de la competencia de sus profesores?

Un reciente estudio entre cuyos autores se encuentra el propio Kornell (Carpenter, Wilford, Kornell y Mullaney; 2013) ha tratado de responder a esta pregunta. Los investigadores prepararon dos videos de un minuto de duración en los que se impartía una breve lección de genética y presentaron cada una de las versiones a un grupo diferente de participantes. En el primero de ellos, la profesora aparecía delante de una mesa, hablando con fluidez y explicando la lección mientras miraba a la cámara sin utilizar nota alguna. En la segunda versión del video, la misma profesora se situaba detrás de la mesa e impartía la clase leyendo sus notas sin mirar a la cámara. Los resultados mostraron que quienes vieron la primera versión consideraron que habían aprendido más y que la profesora era más eficaz. Sin embargo, cuando ambos grupos de participantes realizaron un test sobre el contenido de las lecciones, no se observó ninguna diferencia entre ellos: habían aprendido lo mismo. Por tanto, las valoraciones del alumnado respecto a la cantidad de conocimiento que han adquirido no estimarían la cantidad real de información asimilada, sino su percepción subjetiva de la capacidad del profesor… que además podría demostrarse errónea atendiendo a su rendimiento objetivo. Los autores del trabajo publicaron el estudio con el siguiente título: «Las apariencias engañan: la fluidez del profesor incrementa la percepción de aprendizaje sin aumentar el aprendizaje real».

Los resultados de Carpenter et al. (2013) replican parcialmente los obtenidos en el clásico estudio de Ambady y Rosenthal (1993), quienes mostraron que a los alumnos les bastaba analizar el aspecto físico y la conducta no verbal de los profesores durante menos de 30 segundos para emitir una valoración que posteriormente correlacionaba con la evaluación del profesor al final del curso. Sin embargo, aunque los resultados de Ambady y Rosenthal se han interpretado como una prueba de que la primera impresión del alumno puede predecir la capacidad del profesor, lo que en realidad demostrarían sería una elevada consistencia entre dos valoraciones subjetivas de los alumnos.

Por tanto, las evaluaciones de los alumnos parecen basarse en el análisis de variables no relacionadas con la capacidad docente de sus profesores. Su resultado se determinaría en pocos segundos y las posibilidades de que se produzcan cambios respecto al juicio inicial serían más bien escasas.

2) ¿Estas evaluaciones guardan relación con la cantidad y calidad de conocimiento adquirido?

Carrell y West (2010) realizaron un estudio utilizando una muestra de 10.534 estudiantes de la Academia de las Fuerzas Aéreas de los EE.UU., en el que los alumnos se asignaban de manera aleatoria a diferentes profesores encargados de impartir las mismas asignaturas, siguiendo el mismo programa y utilizando el mismo examen final. Los autores midieron la eficacia a corto y largo plazo de los profesores que impartían la asignatura troncal «Introducción al Cálculo», cuyos contenidos era preciso superar para poder cursar otras asignaturas en cursos más avanzados. Los alumnos que cursaron esta asignatura introductoria con docentes menos cualificados y experimentados obtuvieron mejores puntuaciones en el examen y, lógicamente, evaluaron mejor a sus profesores. Sin embargo, fueron los estudiantes que cursaron la asignatura con docentes de mayor experiencia y cualificación quienes rindieron mejor en las asignaturas de los cursos avanzados, aun cuando sus calificaciones en el curso introductorio habían sido más bajas. Los autores del estudio explican sus resultados concluyendo que los profesores experimentados trataban de ampliar los contenidos de la asignatura, promoviendo un aprendizaje más profundo y evitando «enseñar para el examen». Paradójicamente, los profesores que promovieron un aprendizaje profundo y cuyos estudiantes demostraron un mejor rendimiento académico con el paso del tiempo obtuvieron las peores valoraciones de sus alumnos.

En conclusión, el valor de este tipo de evaluaciones como indicador de la calidad y competencia docente parece cuando menos discutible.

Quienes nos dedicamos a la docencia intentamos impartir lecciones claras y amenas. Tratamos de facilitar al máximo la tarea de los estudiantes para despertar su interés y mantener su atención. Pero no deberíamos olvidar que nuestro principal objetivo es enseñar, y que para aprender a veces conviene errar… Y siempre es necesario esforzarse.

El Dr. Kornell concluye su reflexión contando una anécdota que merece la pena reproducir literalmente: «Tuve un profesor en el instituto cuyas lecciones eran tan increíblemente claras que me hizo pensar que la Física era la cosa más sencilla del mundo. Hasta que llegaba a casa e intentaba hacer los problemas. Él era realmente increíble, pero a veces pienso que era DEMASIADO bueno. Nunca tuve que esforzarme para entender sus lecciones… pero quizá hubiese debido hacerlo».

Sígueme en twitter: @msebastian_psi

REFERENCIAS:

Ambady, N. & Rosenthal, R. (1993). Half a minute: predicting teacher evaluations from thin slices of nonverbal behavior and physical attractiveness. Journal of Personality and Social Psychology, 64(3), 431-441.

Carrell, S.E., & West, J.E. (2010) Does Professor Quality Matter? Evidence from Random Assignment of Students to Professors. Journal of Political Economy, 118(3), 409-432.

Carpenter, S. K., Wilford, M. M., Kornell, N., & Mullaney, K. M. (2013). Appearances can be deceiving: instructor fluency increases perceptions of learning without increasing actual learning. Psychonomic Bulletin & Review. PMID: 23645413

Neurociencia, mentiras y sesgos cognitivos

El debate respecto a cuál es el auténtico grado de fiabilidad de las medidas de actividad cerebral cuando son utilizadas como técnicas de detección de mentiras continúa generando gran interés en el campo de la Neurociencia Cognitiva. Mientras algunos investigadores del área defienden que la imagen por resonancia magnética funcional (IRMf) pronto se utilizará como detector fiable de mentiras y que sus resultados podrán incluso utilizarse como evidencia en el ámbito jurídico, otros neurocientíficos opinan que determinadas dificultades y limitaciones metodológicas inherentes al uso de la técnica serán difícilmente salvables en un futuro próximo. Pero, ¿en qué consisten estas dificultades? ¿podemos esperar que los avances en Neurociencia nos permitan señalar objetivamente a los mentirosos?

Para admitir que los patrones de actividad cerebral registrados mediante IRMf pueden evidenciar la presencia de una mentira, antes es necesario aceptar como válidas las siguientes premisas:

1) que determinadas áreas cerebrales se activan al producirse el conflicto cognitivo que implica mentir.

2) que dichas áreas pueden ser localizadas de manera fiable en el cerebro de un individuo concreto.

Respecto a la primera de ellas, la evidencia empírica sugiere que dichas áreas existen y que pueden localizarse promediando la actividad cerebral de un determinado número de participantes en experimentos controlados. Por ejemplo, existen estudios de IRMf que describen diferencias entre las respuestas cerebrales asociadas a la generación y procesamiento de recuerdos genuinos, falsos recuerdos y mentiras (Abe et al., 2008), e incluso entre mentiras genuinas y mentiras ensayadas (Ganis, Kosslyn, Stose, Thompson y Yugerlun-Todd, 2003). Sin embargo, la segunda afirmación resulta cuando menos controvertida: si bien la IRMf es una técnica de neuroimagen de indudable precisión espacial y evidente capacidad para identificar áreas cerebrales implicadas en el procesamiento de mentiras, comparar directamente la estructura o función observada en un cerebro concreto con el patrón de actividad medio de un grupo heterogéneo de personas es teórica y metodológicamente inadecuado.

Además, las investigaciones que apoyan empíricamente el uso de la IRMf como técnica detectora de mentiras no han sido realizados en situaciones reales, como pudiera ser el curso de una investigación criminal, lo que limita seriamente la generabilidad de sus resultados. Normalmente, dichos estudios se sirven de voluntarios a los que se solicita mentir en un contexto controlado de laboratorio. A este respecto, aunque estudios de IRMf hayan logrado diferenciar funcionalmente mentiras genuinas de otras ensayadas (Ganis et al., 2003), cabe preguntarse hasta qué punto puede compararse la actividad cerebral asociada a una mentira solicitada y sin consecuencias para el voluntario en cuestión, con la producida por una mentira genuina. Por si esto fuera poco, estos grupos de voluntarios suelen estar formados por estudiantes universitarios cuyas características socio-demográficas difícilmente pueden considerarse representativas de la población general.

Por otra parte, la evidencia basada en la imagen cerebral parece ejercer un efecto especialmente persuasivo sobre las personas cuando de juzgar la validez de los datos se trata, al menos bajo determinadas circunstancias. Algunos estudios sugieren que los argumentos científicos que se presentan acompañados de neuroimágenes se interpretan como más válidos que otros no asociados a este tipo de imágenes cerebrales (McCabe y Castel, 2008). Los efectos de este tipo de sesgos se han investigado con especial interés en el ámbito jurídico, donde se han alcanzado conclusiones similares. Por ejemplo, en una investigación reciente, la presentación de informes en los que se incluían neuroimágenes que mostraban lesiones en los cerebros de los acusados condujo a un mayor número de decisiones absolutorias (Gurley y Markus, 2008). También existe evidencia empírica que demuestra la influencia que la técnica empleada para detectar mentiras ejerce sobre las decisiones de un jurado. Por ejemplo, McCabe et al. (2011) presentaron a más de trescientos potenciales jurados el resumen de un juicio ficticio en el que se incluían diferentes pruebas como evidencia de que el acusado mentía. Concretamente, la evidencia podía basarse en técnicas como el polígrafo, la imagen térmica facial, la IRMf y una condición de control en la que no se presentaba evidencia alguna respecto a la detección de mentiras. Los resultados mostraron que la evidencia basada en la IRMf implicaba mayor número de sentencias condenatorias que la basada en el resto de técnicas. Lo que resulta aún más interesante es que cuando se cuestionó la validez de la IRMf, el número de condenas basadas en su uso descendió a niveles similares a los obtenidos en la condición de control.

En resumen, la imagen por resonancia magnética funcional aún no ha alcanzado la madurez necesaria que permita considerarla una herramienta de detección de mentiras válida y fiable, al menos desde un punto de vista estrictamente científico. Por otra parte, la apariencia científica de la tecnología y el innegable atractivo que actualmente acompaña al prefijo «neuro» ejercen una influencia que parece sesgar de manera importante la interpretación de los resultados obtenidos mediante esta técnica.

Referencias bibliográficas:

Abe, N., Okuka, J., Suzuki, M., Sasaki, H., Matsuda, T., Mori, E., Tsukada, M., & Fujii, T. (2008). Neural correlates of true memory, false memory, and deception. Cerebral Cortex, 18, 2811-2819. PMCID: PMC2583150

Ganis, G. et al. (2003). Neural correlates of different types of deception: an fMRI investigation. Cerebral Cortex, 13, 830-836. PMID: 12853369

Gurley,, J.R., y Markus, D.K. (2008). The effects of neuroimaging and brain injury on insanity defenses. Behavioral Sciences and the Law, 26, 85-97. PMID: 18327829

McCabe, D.P., y Castel, A.D. (2008). Seeing is believing: the effect of brain images on jugdments of scientific reasoning. Cognition, 107, 343-352. PMID: 17803985

McCabe, D.P., Castel, A.D., y Rhodes, M.G. (2011). The influence of fMRI lie detection evidence on juror decision-making. Behavioral Sciences and the Law, 29, 566-577. PMID: 21751243

Simpson, J.R. (2008). Functional MRI lie detection: too good to be true? The Journal of the American Academy of Psychiatry and the Law, 36, 491-498. PMID: 19092066