Detectar mentiras: qué puedes comprobar y qué solo parece sospechoso

Detectar mentiras parece fácil cuando alguien te señala un gesto en una entrevista: mira hacia un lado, tarda en contestar y cambia una palabra. Lo difícil viene después. ¿Ese gesto permite saber que la respuesta es falsa, o solo hace que te lo parezca? Para entenderlo, conviene seguir la afirmación concreta y las pruebas que podrían aclararla.

TL;DR

Ningún gesto aislado demuestra de forma fiable que alguien miente. La investigación encuentra diferencias en algunas tareas, pero mirar una cara, reconocer una emoción y comprobar la verdad de una respuesta son problemas distintos. La dirección de los ojos no ofrece la regla sencilla que suelen prometer. Con las microexpresiones, importan tanto la tarea como la duración que se decide contar.

¿Qué quieres detectar: una mentira o una mala impresión?

Si alguien da una hora equivocada, ya tienes un dato que merece revisión. Todavía falta saber si lo recordaba mal, confundió dos días o decidió engañar. La mentira implica intención. Una respuesta incorrecta puede aparecer sin ella, y una respuesta tranquila puede ser falsa.

Imagina un ejemplo inventado: una persona afirma que salió de un concierto antes de las diez. Más tarde aparece un mensaje enviado desde allí a las diez y cuarto. El mensaje puede poner en duda la hora, aunque habría que comprobar cómo se estableció su ubicación. No explica por sí solo por qué cambió el relato. Esa diferencia evita que el análisis se convierta en una discusión sobre quién «tiene cara de mentir».

En el true crime, conocer el desenlace hace que ciertas escenas parezcan evidentes. Una sonrisa que antes resultaba ambigua puede convertirse en «la señal» después de que el documental revele una acusación. Eso no reproduce lo que podía saber quien vio la entrevista sin ese final.

¿Se puede detectar una mentira por la mirada?

Una propuesta de la programación neurolingüística, más conocida como PNL, relaciona mirar hacia arriba y a un lado con recordar o inventar. En esas explicaciones, izquierda y derecha suelen ser las de la persona que habla. Pero aclarar las perspectivas no resuelve el problema científico.

Wiseman y sus colegas comprobaron la regla en 2012 con tres estudios: 32 participantes diestros en entrevistas, 50 observadores y 52 vídeos de llamamientos públicos. No encontraron apoyo para el patrón anunciado. Explicar la regla a los observadores tampoco mejoró su capacidad de acertar. La conclusión se refiere a esa propuesta concreta, no a todas las medidas que pueden obtenerse de los ojos.

El parpadeo plantea otra pregunta. En el experimento de Leal y Vrij de 2008, 13 participantes tenían que mentir y 13 decir la verdad. Comparados con sus respuestas de referencia, quienes mentían parpadearon menos durante el tramo estudiado y más justo después. La conducta cambiaba con el momento que se contaba. Una recomendación como «parpadea mucho, luego miente» pierde esa parte del resultado.

Walczyk y sus colegas utilizaron un seguimiento ocular por infrarrojos en 2012, con 145 personas que contestaban sobre vídeos de delitos. Distinguían tres grupos: respuestas verdaderas, mentiras preparadas y mentiras sin preparar. Combinaron movimientos oculares, tiempo de respuesta y coherencia entre respuestas; informaron de hasta un 69% de clasificación de esos tres grupos. No era un porcentaje obtenido solo mirando los ojos.

Si un comentarista usa el resultado del seguimiento ocular para justificar su lectura de un vídeo normal, falta una comprobación. Tiene que mostrar que el procedimiento que propone funciona sin aquel instrumento, aquellas instrucciones y aquel análisis combinado. Compartir la palabra «ojos» no convierte las tareas en equivalentes.

¿Qué revela una microexpresión?

Una microexpresión es una expresión facial breve. El sistema FACS describe acciones de los músculos de la cara. Identificar una acción, atribuirle una emoción y relacionarla con una mentira requieren pasos distintos. Incluso si reconoces miedo, aún queda por averiguar a qué tiene miedo esa persona.

Porter y ten Brinke analizaron en 2008 un experimento de expresión y ocultación de emociones: 697 expresiones y 104.550 fotogramas. Encontraron microexpresiones en el 2% de las expresiones y en el 21,95% de los participantes. La primera cifra cuenta expresiones; la segunda, personas. Ninguna indica cuántas mentiras detectaron.

En el estudio de Matsumoto y Hwang de 2018, con 77 participantes en una tarea sobre intenciones de un delito simulado, las expresiones negativas de 40–200 milisegundos no distinguieron los grupos de verdad y mentira. Con límites más amplios sí aparecieron diferencias. Hasta 400 milisegundos, los recuentos medios fueron cero y 0,35, respectivamente. Son recuentos de expresiones, no porcentajes de acierto.

Una expresión de 350 milisegundos no entra en el intervalo estrecho, pero sí en los otros dos. Cambiar el límite modifica las observaciones incluidas. Además, ocultar una emoción ante una imagen y ocultar una intención en un delito simulado no son la misma tarea. La rareza del primer resultado y las diferencias del segundo merecen atención sin convertirlos en una regla para acusar.

En el análisis de un caso, puedes describir cuándo cambió una expresión y qué pregunta se hizo. Para atribuirla a un engaño necesitas pruebas que distingan esa explicación de las demás. El gesto permite formular una pregunta; no proporciona automáticamente su respuesta.

¿Qué significa acertar el 54%?

Bond y DePaulo reunieron en su metaanálisis de 2006 los resultados de 206 documentos y 24.483 personas que juzgaban respuestas. Sin ayudas especiales ni formación, la precisión media fue del 54%. Se identificó correctamente el 47% de las mentiras y el 61% de las verdades.

El promedio estaba por encima del azar. Tampoco era una capacidad que permitiera resolver cualquier entrevista. En una tarea equilibrada entre verdad y mentira, cuatro puntos sobre el 50% dejan muchos errores. Y el 54% no calcula tu probabilidad personal de tener razón sobre alguien que aparece en pantalla.

Para valorar una nueva cifra, averigua quién decidió qué respuestas eran verdaderas. En un experimento se puede asignar la tarea de mentir. En un vídeo real, una sospecha no puede servir como respuesta correcta para validar el método que generó esa misma sospecha.

¿Por qué un porcentaje alto puede dar falsas alarmas?

Probemos una cuenta inventada para explicar el problema, no para representar un detector real. Hay 200 respuestas: 20 falsas y 180 verdaderas. Suponemos que un test detecta el 80% de las falsas y descarta correctamente el 90% de las verdaderas.

Detecta 16 mentiras y deja escapar cuatro. Pero también señala como sospechosas 18 respuestas verdaderas. De sus 34 alertas, solo 16 corresponden a una mentira: 16 ÷ 34, aproximadamente el 47%. En el conjunto acierta 178 veces, un 89%. El mismo test puede parecer preciso en el resumen y equivocarse en más de la mitad de sus alertas.

La cuenta depende de cuántas mentiras supusimos. Si cambia su proporción, cambia el significado de una alerta aunque se mantengan las características del test. Por eso conviene pedir los errores separados, no conformarse con la cifra más grande del anuncio.

¿Sirve hacer preguntas más difíciles?

Una entrevista puede obtener detalles comprobables: por dónde se pasó, qué se compró, quién estaba presente. Eso ofrece más posibilidades de contraste que esperar un movimiento del rostro. Pero aumentar la dificultad también puede afectar a quien intenta recordar algo verdadero.

El metaanálisis de Mac Giolla y Luke de 2021 sobre enfoques cognitivos de entrevista informó de un 60% de precisión de los observadores, que bajaba a cerca del 55% tras su corrección por sesgo de publicación. El intervalo de confianza corregido del 95% iba del 48,83% al 61,16%. La información disponible para el observador y las diferencias entre estudios importaban.

Verschuere y sus colegas revisaron en 2018 otros 21 estudios, con 792 participantes, sobre tiempos de respuesta. La carga añadida reducía, en lugar de ampliar, la diferencia temporal entre verdad y mentira. Ese resultado pertenece a tareas de tiempo de reacción; no descarta todas las formas de entrevistar.

En el ejemplo del concierto, pedir una descripción de la salida puede aportar una puerta, un transporte o una compañía que comprobar. Que el relato sea más largo o cueste más contarlo no establece que sea sincero. Lo que cambia la investigación son las posibilidades de comprobar esos detalles.

¿Y si comparas con su comportamiento habitual?

Comparar a una persona consigo misma suena razonable. La dificultad consiste en elegir una situación equivalente. Hablar de una canción favorita y responder a una acusación difieren en emoción, esfuerzo y consecuencias. Una pausa más larga puede reflejar cualquiera de esos cambios.

Una referencia útil tendría preguntas parecidas y respuestas cuya verdad se hubiera establecido. Aunque se logre esa comparación, queda por demostrar que el cambio observado separa correctamente verdad y mentira. «Antes no hacía eso» es un punto de partida, no una conclusión.

Tampoco tres gestos relacionados son necesariamente tres pruebas independientes. Mirar hacia abajo, callar y tensar los hombros pueden responder a una misma situación incómoda. Sumarlos sin estudiar su relación puede hacer que la sospecha parezca más fuerte de lo que es.

¿Puede hacerlo una máquina por ti?

Un polígrafo registra reacciones fisiológicas; no observa directamente el hecho que se discute. Su interpretación depende de las preguntas y del procedimiento. La revisión del National Research Council de 2003 señaló límites importantes, especialmente en tareas de cribado.

Una IA puede usar rasgos de la cara, la voz o el texto. Para conocer su capacidad de detectar mentiras hay que probarla con nuevas personas y respuestas de verdad conocida. Si aprende de ejemplos etiquetados según sospechas humanas, puede terminar reproduciendo esas sospechas.

Reconocer correctamente una emoción o medir un movimiento con precisión no valida todo lo que se promete después. Al evaluar una herramienta, busca qué resultado se comprobó, contra qué referencia y con qué errores. Esa pregunta sirve para una máquina y para una persona que se presenta como experta.

¿Cómo puedes discutir una entrevista sin precipitarte?

Empieza por una frase que se pueda contrastar. Conserva la pregunta completa y comprueba si falta un tramo de la grabación. Después separa lo observado de la explicación: una hora no coincide; todavía no sabes por qué.

Si varias pruebas independientes contradicen una afirmación, explica cuáles son y qué parte del relato afectan. Si solo queda una interpretación de la cara, mantén abierta la causa. Así puedes plantear una duda interesante sin presentar una impresión como un hecho demostrado.

La última vez que revisamos estas investigaciones fue el 8 de octubre de 2026. Ante una nueva promesa de detectar mentiras, pregunta cómo se estableció la verdad, qué se midió y si el resultado se repitió con otras personas.