刑事司法助理教授阿曼达·伯戈尔德(Amanda Bergold)是一个旨在找到构建阵容的最佳方法的项目的前沿.
 

12月3日, 2019年，一组照片之间的相似程度如何影响目击者的准确性?

这就是bet亚洲365欢迎投注刑事司法助理教授阿曼达·伯戈尔德(Amanda Bergold)试图通过一项雄心勃勃的研究项目来回答的问题。这项研究项目最近得到了美国国家科学基金会(NSF)社会与经济科学部的资助. 伯戈尔德正在与宾夕法尼亚大学凯里法学院的前同事保罗·希顿合作. 今年早些时候，他们获得了美国国家科学基金会17.4万美元的资助.

“目击证人阵容是解决犯罪的重要工具，”伯戈尔德说. 在一个典型的阵容中, a witness views six to eight photographs; lineups usually only include one suspect and all other images used are known innocents, 称为填料. 过去的研究表明，嫌疑人从填充者中脱颖而出的队列(被称为有偏见的队列)会降低识别的准确性. 如果嫌疑人与填充者过于相似而难以区分，也会降低识别的准确性, 使任务对其他可靠的证人来说过于困难. “bet亚洲365欢迎投注记忆的认知文献表明，太多的相似性实际上会损害记忆任务的表现,伯戈尔德说.

结果是, 阵容管理员目前收到不透明的指导方针:包括不太相似的照片, 但也没有太大的不同. “这是一个真正的挑战，”伯戈尔德解释说. “这是非常主观的. 如果研究可以为建立阵容建立明确的指导方针, 在这个过程中，这将是一个巨大的帮助.”

她和希顿希望找到最佳点:照片之间的最佳相似度，以帮助证人预测准确的身份识别.

工作是及时的. 有几个州已经改革或正在寻求改革法庭上证人证词的讨论方式.

在相关的调查中, 伯戈尔德和希顿也在评估面部识别在确定哪些照片包含在一组照片中所起的作用. “执法部门现在比以往任何时候都更容易获得面部图像，”伯戈尔德指出. “可用照片数据库的大小如何影响结果? 我们的研究也将检验这一点.”

Dr. 阿曼达·伯戈尔德在2019年社会正义会议上发表讲话

Bergold的工作正在进行中. 使用建立在超过570的底层数据库之上的实验平台,000张潜在的填充照片, 她和希顿为研究参与者设计了一系列任务:观看一张刺激照片, 完成分散注意力的任务, 然后查看一个队列. 然后，该研究将尝试使用填充/可疑相似性的算法评级，以预测目击者的准确性. “我们将使用各种不同的分析技术来分析准确性，”Bergold说. 最终，她和希顿希望在研究期间测试2000 - 3000名受试者.

如果在一个阵容中确实存在一个最佳的相似性范围，那么其含义可能是重大的. 建立的范围可以提高鉴别的质量和准确性, 反过来, 减少错判的发生率.

Bergold拥有威廉姆斯学院的心理学和历史学士学位. 她在约翰·杰伊学院和纽约城市大学研究生中心获得博士学位.

这项研究将持续到2021年.