Psicólogos peruanos desarrollan técnica para detectar la mentira
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Los motivos para mentir pueden ser diversos: miedo, vergüenza, avaricia, celos. Cualquiera que fuese el motivo, a muchos les gustaría poder identificar cuando una persona nos miente, sin necesidad de hacer uso del famoso polígrafo.
Es por eso que, los jóvenes psicólogos egresados de la Universidad César Vallejo, Sonia Cabanillas Aguilar y Jhoan Tello Chávez, desarrollaron durante su periodo de estudiantes universitarios un proyecto para detectar la mentira, proceso que les sirvió para crear una innovadora técnica utilizando solo la visión y audición.
“Nos dimos cuenta que el tema de la mentira es estudiada desde hace muchos años, pero de manera aislada: el lenguaje corporal de un lado y el verbal por otro, no de forma integrada. Nosotros integramos estas dos técnicas”, comentó Sonia Cabanillas.
Durante tres años, Sonia y Jhoan se sumergieron en estudios, investigaciones, experimentos y viajes para poder crear una técnica que les permitiera identificar la mentira con solo ver las expresiones del sujeto al momento de articular el argumento falso o la verdad alterada.
Es así como nace “Detección Inmediata de la Mentira”, técnica validada por quince expertos profesionales de la rama de la psicología, entre peruanos y extranjeros, específicamente de Bolivia, Ecuador, México e Inglaterra. La técnica consiste en poder detectar las mentiras a través de la observación.
“Desarrollamos la teoría de la sospecha gracias a la existencia de alrededor de 68 indicadores, admitidos por la comunidad internacional, relacionados a la detección de mentiras”, mencionó Jhoan Tello.
“Recibimos invitaciones de las Oficinas de Inteligencia de la Policía de Perú, Ecuador y Bolivia, el Ministerio Público, el Instituto Nacional Penitenciario del Perú (INPE), e instituciones de capacitación internacionales”, contó Cabanillas Aguilar.
La técnica se aplica de manera individual y cada sesión tiene una duración de 10 a 25 minutos. Su efectividad es de 96 %, superior a la del polígrafo, que tienen un margen de error de 15 %.
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