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