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Un analisis del metodo de identificacion de testigos con base en los textos de: “Eyewitness identification: Probative value, Criterion, Shifts, and Policy Regarding the Sequential lineup” Y “Evaluating eyewitness identification procedures using rece


Enviado por   •  4 de Octubre de 2015  •  Ensayo  •  1.185 Palabras (5 Páginas)  •  351 Visitas

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UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE PSICOLOGIA
PSICOLOGÍA Y EDUCACION
PEDRO PINEDA
LAURA SÁNCHEZ TRUJILLO.
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Un analisis del metodo de identificacion de testigos con base en los textos de:  “Eyewitness identification: Probative value, Criterion, Shifts, and Policy Regarding the Sequential lineup”  Y  “Evaluating eyewitness identification procedures using receiver operating characteristics analysis.”

El tema de central que será comparado durante este ensayo es, cuál es el mejor método de identificación de testigos oculares, un tema que ha tenido gran controversia en los últimos años debido a la alta identificación de testigos falsos reconocidos recientemente. Cada uno de los artículos describe un método de preferencia, simultaneous lineup  y sequential lineup. En la primera, el testigo ocular ve todas las fotos al mismo tiempo e identifica un culpable, en la segunda, ve una sola foto a la vez, sin saber el número de testigos que se le mostraran, y debe identificar un solo culpable. Cada artículo defiende una de estos métodos, y argumenta porqué debería ser acogido por los departamentos de policía, entre otras entidades de justicia.

En el primer artículo (Eyewitness identification: Probative value, Criterion, Shifts, and Policy Regarding the Sequiential lineup) el autor argumenta que la mejor técnica de identificación de criminales es por medio de la sequential lineup, ya que incrementa la relación entre identificaciones acertadas y erróneas comparado con la tradicional simultaneous lineup.

Wells argumenta esta afirmación explicando cómo el sequential lineup fomenta la respuesta conservativa (que es aquella de la cual el individuo está seguro de su elección), en vez de la liberal (en la cual el individuo puede escoger la que más se acerca a su recuerdo, sin estar totalmente seguro).

Otra razón por la cual el autor defiende este método es que disminuye el response bias (total de individuos seleccionados), gracias a lo cual se disminuye el total de respuestas, y así, el total de errores. Los participantes no identificarán un sujeto a menos de estar seguros de recordar su cara. Esto evita que una persona inocente vaya a la cárcel, y un culpable sea exonerado.

Por último, este método suele evitar que los testigos utilicen lax criterion en sus decisiones. Dado que en el juzgado se tiene en cuenta el porcentaje de seguridad que declaran los testigos al referirse a su respuesta, y se da más valor a aquellos que están muy seguros que a aquellos que no lo están, es bueno que tengan que sopesar más su pregunta, y así tengan más claro el nivel de confianza que tienen en ella.

Por otro lado, el segundo artículo defiende el simultaneous lineup. Gronlund, Wixted y Mickes realizaron un estudio experimental en el cual compararon la discriminabilidad (relación entre inocentes escogidos y culpables escogidos por los testigos, teniendo en cuenta que intentan escoger sólo a los culpables), el diagnosticity ratio (el cual hace referencia a la razón entre identificaciones falsas y correctas, entre mas correctas, será menor la razón matemática y mayor la confiabilidad de los testimonios) y el response bias (número de individuos identificados por los testigos) usando ambos tipos de pruebas.

Aunque explican que los resultados no fueron del todo conclusivos (a pesar de haber utilizado una población de 2,529 personas). Sin embargo, están en desacuerdo con que la sequential lineup sea inferior al simultaneous lineup.

Aunque aceptan que en el simultaneous lineup existe mayor conservative responding, pero explica que el hecho de que los testigos identifiquen menos culpables no esta relacionado con un aumento de aciertos. Es decir, aunque hay un menor número de errores, también hay un menor número de aciertos.

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