Criteria-Based Content Analysis in true and simulated victims with intellectual disability.

Abstract

Este trabajo tiene como objetivos examinar la capacidad natural para discriminar entre declaraciones verdaderas y falsas de personas con discapacidad intelectual (CIVERDADERO = 62.00, DT = 10.07; CIFALSO = 58.41, DT = 8.42) y las características diferenciales de tales declaraciones utilizando los criterios de análisis de contenido de la técnica CBCA. Treinta y tres personas valoraron 16 declaraciones verdaderas y 13 falsas utilizando su intuición. Otros dos evaluadores entrenados en CBCA valoraron las mismas declaraciones. Los evaluadores no expertos diferenciaron entre declaraciones verdaderas y falsas con una precisión por encima del azar, aunque el índice de errores fue elevado (38.19%). El hecho de que los evaluadores no entrenados no pudieran discriminar eficazmente entre declaraciones falsas y verdaderas demuestra que la intuición no puede considerarse útil en un contexto forense. La técnica CBCA discriminó mejor que los juicios intuitivos. No obstante, solo uno de los 19 criterios permitió discriminar de modo significativo, por lo que se necesitan más procedimientos adaptados específicamente a las aptitudes de los testigos con discapacidad intelectual. La presencia de producción estructurada, cantidad de detalles, características específicas de la agresión y complicaciones inesperadas incrementaba la probabilidad de que una declaración fuera considerada verdadera por los evaluadores no expertos. La clasificación realizada por los evaluadores no entrenados fue independiente del cociente intelectual de los participantes. Se lleva a cabo un análisis de macrodatos para mejorar la calidad de la clasificación.

The aims of the present study were to analyse people s natural ability to discriminate between true and false statements provided by people with intellectual disability (IQTRUE = 62.00, SD = 10.07; IQFALSE = 58.41, SD = 8.42), and the differentiating characteristics of such people s statements using criteria-based content analysis (CBCA). Thirty-three people assessed 16 true statements and 13 false statements using their normal abilities. Two other evaluators trained in CBCA evaluated the same statements. The natural evaluators differentiated between true and false statements with somewhat above-chance accuracy, even though error rate was high (38.19%). That lay participants could not effectively discriminate between false and true statements demonstrates that such assessments cannot be considered useful in a forensic context. The CBCA technique did discriminate at a better level than intuitive judgements. However, of the 19 criteria, only one significantly discriminated. More procedures specifically adapted to the abilities of people with intellectual disabilities are thus d. The presence of structured production, quantity of details, characteristics details and unexpected complications increased the probability that a statement would be considered true by non-expert evaluators. The classification made by the non-expert evaluators was independent of the participants IQ. A big data analysis is performed in search for better classification quality.