Um canal para a verdade? Combatendo o absenteísmo por meio da análise de voz

O jornal Daily Mail noticiou que alguns chefes pensam em utilizar detectores de mentira através do telefone para flagrar empregados que ligam fingindo estarem doentes. O ponto de debate é a nova geração de software de análise de voz que “ouve” quando alguém liga dizendo estar doente, e rapidamente verifica se a pessoa ao telefone está estressada de forma suspeita. Entretanto, seria um passo para 1984, uma ótima maneira de poupar dinheiro e melhorar a sinceridade das pessoas, ou um engano duplo?

 Se a mentira pode ser em algum momento justificável, há muito tem sido um tópico de discussão preferido na ética. Conhecidamente, Kant disse que mentir é errado em qualquer circunstância, mesmo se um assassino à porta pergunta se há uma vítima inocente na sua casa. Outros filósofos têm aceitado mais o engano sob determinadas circunstâncias, por exemplo, quando o mesmo causasse efeitos benéficos ou reduzisse um dano. Mas deixe-nos, em prol do argumento, assumir que sempre é errado reivindicar os benefícios de uns dias de licença quando, na verdade, não se está doente.

Pode parecer que qualquer aumento na habilidade das pessoas do trabalho em detectar trapaças seria bom, pois isso reforçaria um comportamento virtuoso. No entanto, o problema não é discutir se é correto detectar mentiras, mas sim se é certo mentir a fim de reduzir mentiras.

A análise de tensão da voz (voice stress analysis) é baseada na ideia de que infrassons muito baixos para serem escutados na voz humana irão variar dependendo do quão estressada está a pessoa; isso geralmente não funciona através de linhas telefônicas, que cortam muito os sons. Outras abordagens tentam achar outros padrões para detectar emoções. Há muito debate sobre se os métodos são realmente exatos, e interesse casado entre as associações de polígrafos e companhias de análise de voz para o manter por anos a fio.

Em geral, a exatidão não parece ser tão boa fora de experimentos onde é difícil obter bases suficientes para tornar a mentira plausível. Em um teste real, com indivíduos recentemente presos que foram questionados sobre o uso recente de drogas e, posteriormente, submetidos a testes de urina, dois dos mais populares programas de análise de voz falharam em grandes proporções. Mesmo se a acuracidade do teste fosse boa, haveria, ainda, um número significativo de falso-positivos, onde pessoas inocentes poderiam ser acusadas de mentira.

Além desses problemas, a dúvida quanto ao que causa o estresse permanece; assim como o polígrafo é incapaz de diferenciar quando uma pessoa está estressada por estar mentindo ou simplesmente por estar sendo objeto de acusações desagradáveis, esses sistemas são propensos a serem sensíveis a outros fatores – e pessoas tendem a ficar estressadas por diferentes razões. Um estudo feito com corretores de imóveis e que perguntava a respeito de códigos éticos de conduta, demonstrou que alguns deles ficavam tensos ao seguir as normas estabelecidas, enquanto outros não.

No entanto, é sabido que as pessoas mentem menos quando submetidas a falsos detectores de mentira, o que se denominou “efeito do falso canal de acesso” (the bogus pipeline effect). Se você acreditar que há um “acesso direto” à sua mente por outras pessoas, você provavelmente vai mentir menos por acreditar que pode ser descoberto.

Como já demonstrado no já citado estudo da prisão, pela perspectiva da polícia o equipamento “funciona” quando possibilita a obtenção de mais confissões (informando aos suspeitos que a máquina detecta quando estão mentindo). Não interessa muito à polícia se ela também obtiver mais confissões falsas, ocorrência relativamente comum.

O verdadeiro problema ético envolvendo a análise de voz para reduzir o absenteísmo é que esta provavelmente funcione mais pela falsa premissa de que sua análise efetivamente consegue revelar mentiras. Os usuários do sistema podem ou não acreditar nele, mas é de seu interesse e de seus fabricantes que se espalhe a impressão de que o mesmo funciona.

Se concordarmos que mentir sobre uma doença para conseguir o benefício de alguns dias de licença, quando não se está efetivamente doente, é imoral, também disseminar o engano de que as mentiras podem ser precisamente detectadas deveria ser igualmente ou até mais imoral. Afirmações falsas a respeito de estar doente são semelhantes a quebrar um compromisso para com o trabalho. Afirmar falsamente ser capaz de determinar de maneira segura os estados mentais internos muda o relacionamento entre pessoas que  passa a ser construído a partir de mentiras – e isso ocorre mesmo nas ligações em que o indivíduo está verdadeiramente doente. Um kantiano diria que o sistema desrespeita a dignidade humana de quem liga. Um utilitarista provavelmente concluiria que a redução das mentiras sobre doenças não compensaria a redução de respeito e confiança entre os empregados que um tal sistema causaria.

E o que ocorreria se o sistema fosse 100% preciso? Nessa altura não se fazem apostas, pois a sociedade teria que funcionar de forma inteiramente diferente; presumidamente, seria moral sua utilização para afastar o absenteísmo. Mas para a maioria das afirmações uma detecção de mentiras 100% precisa não é possível. Nossas memórias e auto-imagens são falíveis e subjetivas. Os contornos de nossas categorias (como “doente” e “saudável”) diferem de pessoa para pessoa. A não ser que se force por questões estritamente definidas, a serem respondidas exatamente de forma combinada, reduzindo-nos a pouco mais que meras engrenagens da máquina de execução da verdade, a detecção de mentiras nunca será 100% acurada. O perfeito detector de mentiras seria mais parecido com uma mãe, a quem, deparada com o pedido do seu filho de não ir à escola por estar muito doente, é capaz de ver através dele e entendê-lo o bastante para atingir uma decisão apropriada que os respeite.

Artigo originalmente publicado no website do Oxford Uehiro Centre for Practical Ethics, disponível em http://blog.practicalethics.ox.ac.uk/2008/05/a-pipeline-to-truth-fighting-absenteeism-with-voice-analysis/. Acesso em 10/02/2011.

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