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Autor: =Atabakhsh , Homa
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Autor: Gang, Wang gang@bpa.arizona.edu
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Oprima aquí para enviar un correo electrónico a esta dirección; Atabakhsh , Homa homa@bpa.arizona.edu
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Título: AUTOMATICALLY DETECTING DECEPTIVE CRIMINAL IDENTITIES
Páginas/Colación: pp.-76-71; 28 cm. il.
Communications of the ACM Vol. 4, no. 3 March 2004
Información de existenciaInformación de existencia

Resumen
This article focuses on the uncovering of patterns of criminal identity deception, based on actual criminal records and suggests an algorithmic approach to revealing deceptive identities. Interpersonal deception is defined as a sender knowingly transmitting messages intended to foster a false belief or conclusion by the receiver. Methods have been developed to detect deception using physiological measures, nonverbal cues and verbal cues. Some methods, such as physiological monitoring and behavioral cues examination, can only be conducted while the deception is occurring. In order to identify actual criminal deception patterns, a case study on the 1.3 million records at Tucson Police Department was conducted. There criminal records were identified and 372 records were extracted, involving 24 criminals--each having one real identity record and several deceptive records. Various patterns of criminal identity deception became apparent when an individual's deceptive records to his or her real identity record were compared.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

UCLA - Biblioteca de Ciencias y Tecnologia Felix Morales Bueno

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