Даже профессионалы, чья карьера зависит от способности обнаруживать ложь, не всегда блестяще справляются со своей задачей. В 2006 году Стефано Грациоли, Карим Джамаль и Пол Джонсон создали компьютерную модель для выявления сфальсифицированной финансовой отчетности – задачи, выполнением которой обыкновенно занимаются аудиторы. Программа корректно отобрала 85 % сфальсифицированных отчетов. Для сравнения, аудиторы, несмотря на профессиональную уверенность, солидный опыт работы и личное знакомство с типичными подводными камнями в документации, обнаружили менее половины – 45 % фальшивых отчетов. Как оказалось, им часто мешали эмоции. Находя потенциальное несоответствие, они вспоминали, что когда-то уже сталкивались с подобным случаем и в тот раз было найдено вполне разумное объяснение. Они прикладывали прошлый опыт к текущей ситуации и в результате давали проверяемым более щедрый кредит доверия, чем следовало. Все-таки в массе своей люди не мошенники, поэтому наверняка этот случай тоже не мошенничество.
Даже если вы четко знаете, на что обращать внимание, результат может оказаться не таким точным, как вы думаете. В августе 2014 года исследователи из Корнеллского университета Дэвид Марковиц и Джеффри Хэнкок проанализировали работы социального психолога Дайдерика Стейпла. Они выбрали Стейпла по вполне определенной причине. Тремя годами ранее, в сентябре 2011 года, было обнаружено, что он совершил академическое мошенничество в особо крупных размерах. В ноябре 2012 года, когда расследование подошло к концу, стало очевидно, что данные, на которые опирались его 55 научных работ, обладают всеми признаками подделки: они были подтасованы либо – в особо вопиющих случаях – просто сфабрикованы. Стейпл не проводил большей части исследований, о которых писал, а просто вписывал результаты, подтверждающие его теорию, в точности которой он не сомневался.
Проведя сравнительный лингвистический анализ сфальсифицированных и подлинных публикаций, Марковиц и Хэнкок обнаружили один верный признак: в сфальсифицированных статьях намного больше говорилось о самой природе работы – о том, как и что вы исследуете, – и о точности результатов. Если вам нечего сказать, вы начинаете «лить воду»: бесконечно развиваете мысль и создаете прекрасные поэмы в прозе, отвлекая читателя от недостатка конкретики. (Кто из нас не прибегал к подобной уловке при написании эссе в колледже, чтобы скрыть признаки более чем поверхностного знакомства с литературой?) Но при всей своей полезности инструменты лингвистического анализа далеко не идеальны. Почти треть работ Стейпла не укладывалась в классификацию, предложенную Марковицем и Хэнкоком: 28 % статей были ошибочно помечены как сфальсифицированные,