Jeder Mensch lügt. Ob nun aus Höflichkeit, um andere gezielt hinters Licht zu führen oder um sich einfach aus einer unangenehmen Situation heraus zu lavieren. Geht es allerdings nach dem Tech-Startup NuraLogix aus Toronto, soll das in Zukunft etwas schwieriger werden. Dessen Bildverarbeitungs-Software Transdermal Optical Imaging soll die Emotionen eines Menschen sichtbar machen.
Denn je nach Gefühlslage und Erregung wandelt sich, wie schon zuvor in Studien festgestellt, unweigerlich der Fluss und die Hämoglobinkonzentration des Blutes. Das geschieht unbewusst, unkontrollierbar und zumeist auch so unmerklich, dass es kaum erkennbar ist. Die Software des kanadischen Startups würde jedoch die zu- und abnehmenden Rötungen und Blutflussmuster ohne Probleme abbilden können. Damit auch, ob jemand die Unwahrheit sagt.
Hinter NuraLogix steht der Neurowissenschaftler Kang Lee von der University of Toronto. Mittels Machine Learning haben er und sein Team der Software beigebracht, den Blutfluss im Gesicht eines Menschen zu lesen und zu interpretieren. Um diesen zu erkennen, brauche es auch keine Wärmebildkamera, sagen sie. Ein Video einer normalen Smartphone-Kamera genüge, um die sachten Farbvariationen auf Stirn, Nase, Wangen und anderen Gesichtspartien zu registrieren: Traurigkeit, Freude, Glück und auch die Lüge ließen das Antlitz auf jeweils eigene Weise erscheinen.
„Unsere Methode zeigt sich als sehr nützlich“, sagt Lee, der auch schon potentielle Anwendungsbereiche für das Transdermal Optical Imaging sieht. Lehrer könnten so Schüler identifizieren, die nicht zugeben möchten, dass sie Probleme haben. Und bei einem Date könnte man schnell feststellen, ob beim Gegenüber echtes Interesse besteht. Wobei eine solche App auch zahlreiche ethische Fragen aufwirft.
Lee räumt ein, dass sein optischer Lügendetektor keineswegs unfehlbar sei. Fraglos sei eine gewisse Fehlertoleranz vorhanden und über die kommenden Monate und Jahre noch einiges an Weiterentwicklung notwendig. Daher sei das Tool beispielsweise als Beweismittel in Gerichtsverfahren ungeeignet. „Sie erfordern eine extrem hohe Genauigkeit, wie Gentests, wie ‚einer aus einer Million‘“, sagte Lee gegenüber Motherboard. „Diese Genauigkeit wird unsere Technik nicht erreichen können.“
Wie treffsicher die Methode jedoch wirklich ist, könnte sich schon im kommenden Jahr zeigen. Dann sei die erste nutzbare Fassung fertig. Bis es eine komfortabel nutzbare Smartphone-App gibt, könnte es jedoch hingegen noch „einige Jahre“ dauern.
