СОБЫТИЯ:"Спинометр" зашкаливает

Автор: Киви Берд

В политическом жаргоне США и других англоязычных стран давно закрепился занятный термин «spin doctor», смысл которого политкорректные словари переводят как «специалист, препарирующий информацию в выгодном для себя и своей партии духе и преподносящий ее СМИ под нужным углом зрения». Если же принимать в расчет контекст, в котором обычно используется этот термин, то перевод будет гораздо проще — «мастер вранья». Можно даже сказать, что грубый перевод более адекватен, поскольку сам термин произошел от выражения «spin yarn», в исходном смысле означающего «прясть пряжу», а в переносном «плести небылицы».

Столь пространное политико-лингвистическое вступление понадобилось по той причине, что без него трудно объяснить суть новой программы-"спинометра", созданной в канадском университете Куинз, Онтарио. Теперь же мы можем догадаться по названию программы, что ее алгоритм оценивает уровень вранья в речах политических деятелей или, выражаясь предельно корректным языком разработчика программы Дэвида Скилликорна (David Skillicorn), вычисляет «спин, то есть долю текста или речи, очевидный смысл которых не является истинным убеждением человека, произносящего или написавшего эти слова».

В основу алгоритма положена психологическая модель, построенная американцем Джеймсом Пеннебейкером (James Pennebaker) из Техасского университета. Изучая характерные структуры в речах и текстах многих сотен добровольцев, излагающих заведомую правду или заведомую ложь, Пеннебейкер сумел выделить слова и выражения, с большой вероятностью свидетельствующие об обмане. Например, в речах лжеца уменьшается употребление личных местоимений, таких как «я, мы, меня, нас», и слов-ограничителей, таких как «однако» и «за исключением». Предполагается, что эти структурные особенности имеют неконтролируемое подсознательное происхождение и чем-то похожи на физиологические признаки лжи, вроде расширения зрачка или изменения ритма дыхания, которые часто используются на допросах для уличения людей в неискренности.

Поначалу Скилликорн решил экспериментально проверить идеи Пеннебейкера на материалах известного дела Enron, написав программу для анализа текстов электронной почты, ходившей между директорами компании накануне ее грандиозного банкротства в 2001 году. Результаты эксперимента оказались столь впечатляющими, что Скилликорн решил применить свою разработку для анализа текущих событий — острейшей предвыборной схватки в Канаде, давным-давно не видавшей чего-либо подобного. Либеральная партия, находившаяся у руля четырнадцать лет, похоже, слишком вросла во власть и последние годы была вынуждена постоянно отбиваться от обвинений в незаконных пожертвованиях и прочих финансовых махинациях. Поскольку политическая борьба ведется в основном риторически, без предъявления конкретных фактов, было особенно интересно посмотреть, кто из противников окажется в своих речах наиболее неискренним.

Незадолго до выборов Скилликорн и его команда проанализировали предвыборные речи ведущих канадских политиков на предмет структур с использованием 88 характерных слов, свидетельствующих об обмане. Программа вычислила частоту таких структур в каждой речи, а затем оценила их среднее количество для всех речей каждого из кандидатов. Премьер-министр Пол Мартин (Paul Martin, нафото 1), возглавляющий Либеральную партию, в этих подсчетах с большим отрывом обошел всех соперников, набрав 124 очка. Лидеры оппозиции Стивен Харпер (Stephen Harper, нафото 2) от Консервативной партии и Джек Лейтон (Jack Layton) от Новой демократической партии набрали соответственно 73 и 88 очков.

Руководство правящей либеральной партии категорически не согласилось с результатами этого анализа, заявив устами своего представителя, что «если данная программа показывает такое, думается, ее надо дорабатывать». Описанная система, конечно, не выдает истину в последней инстанции. Однако итоги выборов в Канаде показывают, что на результаты такого рода анализа имеет смысл обращать внимание — поскольку к власти пришла консервативная партия с «самым честным» (73 спин-очка) лидером Стивеном Харпером.