Оценка персонала. Психологические и психофизические методы.

Глава 23 Роль компьютерных оценок в повышении надежности и эффективности применения полиграфа.

К сожалению, наиболее слабым местом технологии применения полиграфа является определенный субъективизм полиграфолога, который при неблагоприятных условиях может служить чуть ли не основной причиной ошибок принимаемых решений. Для борьбы с этим недостатком предусмотрены некоторые специальные приемы. Однако наилучшей практикой профилактики таких ошибок, будь то скрининг или расследование конкретных событий, является независимая перепроверка выводов полиграфолога, проводившего тестирование, другим специалистом путем повторного (т. н. «слепого») анализа зарегистрированных полиграмм. К сожалению, по ряду причин такую экспертизу полиграмм удается организовать далеко не во всех случаях. Тем более что у специалиста, проводившего проверку, перед передачей материалов независимому эксперту всегда есть возможность как-то «скорректировать исходные данные», чтобы последний подтвердил его заключение. Чтобы исключить такую возможность, желательно использовать полиграфы с функцией «восстановление данных» или, иначе, имеющих в своем арсенале т. н. «черный ящик». В таких полиграфах все регистрируемые данные дублируются, причем всегда имеется возможность в любой момент восстановить их в том виде как они были получены по окончании записи полиграмм. При этом у специалиста нет возможности коррекции информации, записанной в «черном ящике». Такая функция, например, встроена во все полиграфы серии «Диана». Кстати, наличие этой функции как раз и делает полиграф экспертным.

В тех случаях, когда проведение независимой экспертизы затруднительно, помогают специализированные компьютерные алгоритмы анализа и оценки зарегистрированных сигналов, которых в настоящее время имеется уже достаточно много.

Необходимо подчеркнуть, что компьютерные алгоритмы обработки результатов обследований на полиграфе создаются, прежде всего, для независимого подтверждения заключений специалиста, как бы заменяя работу второго эксперта. Никакого другого самостоятельного значения они не имеют и уж, тем более, никогда не должны подменять первоначальную экспертную оценку результатов специалистом-полиграфологом, проводившим тестирование.

Существуют различные математические подходы к созданию компьютерных алгоритмов оценки результатов полиграфных исследований. Хорошо зарекомендовали себя такие алгоритмы, как РоlуSсоrе®, СРS© (Соmрutеrizеd Роlуgrарh Sуstеm), Idеntifу©, ОSS© (Оbjесtivе Sсоring Sуstеm), АSIТ©, СhаnсеСаlс© и другие. Наибольшую известность приобрел алгоритм РоlуSсоrе®, разработанный по заданию Института полиграфа Министерства обороны США Лабораторией прикладной физики Университета Джона Хопкинса. Указанная лаборатория обладает мощными ресурсами и известна своими громкими разработками для НАСА и стратегических департаментов Министерства обороны. Поэтому и создание математического обеспечения для полиграфа осуществлялось в ней с большим размахом.Алгоритм РоlуSсоrе® был построен с помощью современной прецедентной экспертной системы, в которую в качестве обучающего материла были загружены данные (полиграммы), полученные в ходе более чем двух тысяч тестирований на полиграфе с известными исходами. Прежде чем выработать окончательное решающе правило, прецедентная экспертная система проанализировала около десяти тысяч параметров, которые ей удалось выделить из обучающих полиграмм. В результате ей удалось создать алгоритм, принимающий решение на основе комплекса параметров, которые не имеют ничего общего с признаками оценки реакций, используемыми полиграфологами в процессе экспертного анализа и оценки полиграмм. Тем не менее, точность и надежность оценок, которые получаются с помощью этого алгоритма, оказались внушительными. В настоящее время алгоритм РоlуSсоrе® устанавливается как стандартный на американские полиграфы, выпускаемые фирмами Lаfауеttе и Ахсitоn.Другой высоко эффективный алгоритм анализа и оценки результатов тестирования на полиграфе СРS© (Соmрutеrizеd Роlуgrарh Sуstеm) был создан в Университете штата Юта под руководством уже упоминавшегося Дэвида Раскина при непосредственном участии профессиональных психофизиологов – специалистов по использованию полиграфа. В отличие от алгоритма РоlуSсоrе®, этот компьютерный алгоритм практически полностью имитирует логику работы эксперта-полиграфолога при анализе полиграмм. Он также характеризуется высокой точностью и надежностью и штатно устанавливается на полиграфы, выпускаемые американской фирмой Stоеlting.Алгоритм ОSS© (Оbjесtivе Sсоring Sуstеm) разработан непосредственно при участии Института полиграфа Министерства обороны США. Логика его работы в значительной мере повторяет рассмотренный выше алгоритм СРS©, но в нем используется существенно более простая математика, что, однако, не привело к заметному ухудшению его эффективности.Остальные алгоритмы (Idеntifу, АSIТ и др.) созданы частными компаниями и особой популярности пока не имеют.Необходимо отметить, что общим недостатком всех перечисленных выше алгоритмов, созданных в США, является то, что они предназначены для анализа только одного формата метода тестирования на полиграфе – «Метода контрольных вопросов» и совершенно не пригодны для других методик, прежде всего, для анализа и оценки результатов кадровых скринингов. Этого недостатка лишен отечественный алгоритм СhаnсеСаlс©, разработанный авторами книги и установленный в полиграфах серии «Диана». В отличие от общепринятых математических (параметро-статистических) инструментов оценки результатов психофизиологических исследований, обычно основанных на вычислении средних значений и средне-квадратичных отклонений, алгоритм СhаnсеСаlс© построен на абсолютно ином принципе и непосредственно вычисляет вероятность неслучайности получения в исследовании того или иного конкретного результата. В основу данного алгоритма положена также отработанная авторами книги «Универсальная комбинаторно-вероятностная модель психофизиологического эксперимента», которая охватывает практически все известные сегодня схемы проведения прикладных психофизиологических научных исследований, включая все основные методы проведения обследований с использованием полиграфа.Математически алгоритм представляет собой процедуру, использующую аппарат так называемой дискретной математики (комбинаторики), которая, в зависимости от сложности и объема исследования, осуществляет перебор сотен миллионов различных вариантов его возможных результатов. Особо следует подчеркнуть, что СhаnсеСаlс© идеально подходит для решения основной задачи прикладной психофизиологии – определения психологической значимости стимулов на основе анализа вызываемых им психофизиологических реакций, поскольку определяемая с его помощью вероятность неслучайности реакций напрямую коррелирует со значимостью стимула и уровнем внимания к нему со стороны испытуемого.Для того чтобы понять логику работы алгоритма СhаnсеСаlс©, необходимо представить, как проходит тестирование на полиграфе. В результате однократного предъявления тестового вопросника получается конкретный результат в виде зарегистрированной полиграммы, отражающей физиологические изменения (реакции) различной величины и формы. Эти конкретные физиологические изменения обусловлены не только заданными условиями исследования, но и действием множества внешних и внутренних случайных факторов. После второго предъявления тестового вопросника, в результате действия все тех же случайных факторов, картина наблюдаемых изменений будет несколько иной. Аналогично после третьего предъявления вопросника зарегистрированная полиграмма будет отличаться от первых двух. Это вполне нормальное явление, отражающее нестабильность и внутреннюю динамику живого организма. Программа обработки СhаnсеСаlс©, аккумулировав без всяких усреднений все зарегистрированные полиграммы, т. е. все реакции во всех физиологических показателях на все интересующие стимулы, путем использования специального математического аппарата, перебирает вообще все возможные варианты физиологических реакций, которые могли бы быть получены в рамках заданного формата исследования, и выносит заключение о вероятности неслучайности того конкретного результата, который был получен в ходе реального тестирования.