Джои Джордж, заведующий кафедрой бизнеса Джона Д. ДеВриса и профессор информационных систем в Университете штата Айова, говорит, что наша зависимость от электронной почты и текстовых сообщений затрудняет обнаружение обмана по сравнению с личным общением. Это особенно верно, если источник кажется достоверным.«Если источник кажется надежным и честным, независимо от того, надежен он или нет, он будет считаться честным. Если он покажется отрывочным или подозрительным, он будет оценен как нечестный, независимо от того, является ли он честным или нет», — сказал Джордж. «Даже если кто-то самый честный человек в мире, но он производит впечатление немного сомнительного, мы не поверим, что бы они ни говорили».
По словам Джорджа, недавно получившего награду Ассоциации информационных систем LEO за выдающиеся заслуги в области информационных систем, за свою работу в этой области, обнаружение обмана часто бывает легче посредством личного общения или разговора по телефону. Но традиционные индикаторы, такие как изменение высоты тона или длинные паузы в разговоре, мало помогают при работе с электронной почтой или текстовыми сообщениями.По словам Джорджа, существуют некоторые текстовые индикаторы, такие как использование слова «нет» или других негативных терминов, которые могут помочь обнаружить обман.
Языковые ошибки, краткие ответы и чрезмерное использование пассивного залога — другие признаки нечестности. Однако, если сообщение кажется достоверным, это часто перевешивает любые красные флажки в тексте, добавил Джордж.Приложение человеческих ресурсовЗащита от фишинговых атак — не единственное, что предпринимают предприятия для обнаружения обмана.
По словам Джорджа, в сфере человеческих ресурсов обман также вызывает беспокойство при найме сотрудников. Некоторые из крупных кадровых агентств устанавливают первоначальный контакт и проводят собеседования в Интернете.Хотя такое онлайн-общение удобно, оно также сопряжено с некоторыми проблемами.
Джордж говорит, что люди нередко лгут в своих резюме — от небольшого преувеличения должностных обязанностей до подделки учетных данных — и часто это остается незамеченным. Взаимодействие с компьютером делает его еще более трудным для обнаружения.В общем, у людей есть шанс узнать, когда кто-то лжет. По словам Джорджа, тренировки могут улучшить этот показатель, но лишь незначительно.
В исследовании, опубликованном в прошлом году в журнале Computers in Human Behavior, Джордж и его коллеги обнаружили, что сотрудники, обученные навыкам обмана, с большей вероятностью ставили под сомнение надежность отправителя при общении по электронной почте. По словам Джорджа, хотя в некоторых случаях это окупалось, это также увеличивало количество ложных срабатываний.«Никогда нельзя научить кого-то быть правым на 100 процентов. Вы можете немного пошевелить иглой, чтобы научить людей лучше распознавать обман, но вы делаете это, делая их более подозрительными», — сказал Джордж. «Компании должны понимать, что обучение имеет свою цену».
Джордж говорит, что компании должны решить, предпочитают ли они, чтобы сотрудники отдела кадров были лучше среднего при обнаружении обмана. Если они научат их быть лучше, в некоторых случаях есть риск ошибиться. По словам Джорджа, затраты на расследование ложных срабатываний могут не окупить потенциальную выгоду.
Ответы на конкретные вопросы об опыте работы или примеры этических дилемм могут дать некоторое представление о том, правдив ли человек. Джордж говорит, что если собеседник пытается дистанцироваться от проблемы или уклоняется от ответственности, это красный флаг.
Например, интервьюер может спросить заявителя, испытывал ли он когда-либо искушение совершить мошенничество. По словам Джорджа, если интервьюируемый не дает прямого ответа, а делает общее заявление, это может быть признаком обмана.