การวิเคราะห์ข้อความหรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์เนื้อหาทางวิทยาศาสตร์ ( SCAN ) เป็น เทคนิค ทางวิทยาศาสตร์เทียมสำหรับการวิเคราะห์คำพูดที่ผู้คนใช้เพื่อพยายามตรวจสอบว่าสิ่งที่พวกเขาพูดนั้นถูกต้องหรือไม่ ผู้สนับสนุนอ้างว่าเทคนิคนี้สามารถใช้เพื่อตรวจจับข้อมูลที่ปกปิด ข้อมูลที่ขาดหายไป คำสารภาพที่ซ่อนอยู่ และตรวจสอบว่าข้อมูลที่บุคคลนั้นให้มานั้นเป็นจริงหรือเท็จ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}

การศึกษาเชิงประจักษ์หลายชิ้นพบว่าเทคนิค SCAN ไม่น่าเชื่อถือในการแยกแยะข้อความที่เป็นจริงและเท็จได้อย่างถูกต้อง โดยทั่วไปแล้วศาลไม่ยอมรับ SCAN และถูกอธิบายว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของวิทยาศาสตร์เทียม^{[ 2 ] [ 1 ]}

เทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คำกล่าวคือเทคนิคที่แตกต่างกันในการวิเคราะห์คำพูดที่ผู้คนใช้ เรียกว่า "การประเมินความถูกต้องของคำกล่าว" (Statement Validity Assessment: SVA) SVA เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือของคำให้การของพยานเด็กในการพิจารณาคดีความผิดทางเพศ " การวิเคราะห์เนื้อหาตามเกณฑ์" (Criteria-Based Content Analysis : CBCA) เป็นองค์ประกอบหลักของ SVA และเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการแยกแยะคำกล่าวที่เป็นจริงออกจากคำกล่าวที่เป็นเท็จ เนื่องจากคะแนน CBCA คาดว่าจะสูงกว่าสำหรับผู้ที่พูดความจริงมากกว่าผู้ที่โกหก^{[ 4 ]}การทบทวนเชิงคุณภาพของ CBCA วิเคราะห์การศึกษา 37 เรื่อง พบว่ามีการสนับสนุนเครื่องมือนี้อย่างมาก เนื่องจากผู้ที่พูดความจริงได้รับคะแนน CBCA สูงกว่าผู้ที่โกหกอย่างมีนัยสำคัญ^{[ 5 ]}เมื่อไม่นานมานี้ การทบทวนแบบเมตาอะนาลิซิสพบว่าเกณฑ์ CBCA เป็นเทคนิคที่ถูกต้องในการแยกแยะระหว่างความทรงจำของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงกับเรื่องราวที่แต่งขึ้นหรือเป็นเท็จ^{[ 6 ]}

ประเทศต่างๆ เช่น เนเธอร์แลนด์ เยอรมนี และสวีเดน ใช้เทคนิคเหล่านี้เป็นหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ในศาล^{[ 4 ]}อย่างไรก็ตาม ประเทศต่างๆ เช่น สหรัฐอเมริกา แคนาดา และสหราชอาณาจักร ไม่ถือว่าเทคนิคเหล่านี้เป็นหลักฐานที่ถูกต้องตามกฎหมายในศาล^{[ 7 ]}การศึกษาต่างๆ ได้ก่อให้เกิดคำถามและความกังวลอย่างจริงจังเกี่ยวกับความถูกต้องของ CBCA ในการประเมินความน่าเชื่อถือของคำให้การของเด็ก การศึกษาหนึ่งที่ใช้เด็ก 114 คน แสดงให้เห็นว่าคะแนน CBCA สูงกว่าสำหรับกลุ่มเด็กที่อธิบายเหตุการณ์ที่คุ้นเคยเมื่อเทียบกับกลุ่มเด็กที่อธิบายเหตุการณ์ที่ไม่คุ้นเคย^{[ 8 ]}อิทธิพลที่อาจเกิดขึ้นจากความคุ้นเคยต่อคะแนน CBCA ก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องของเครื่องมือในการประเมินความน่าเชื่อถือในเด็ก

นอกจากนี้ ยังมีการสังเกตว่าอัตราความผิดพลาดของ CBCA ในห้องปฏิบัติการนั้นสูง อัตราความผิดพลาดของ SVA ในทางปฏิบัติยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด และวิธีการดังกล่าวยังคงเป็นที่ถกเถียงกันในหมู่ชุมชนวิทยาศาสตร์^{[ 9 ]}โดยสรุปแล้ว ยังคงมีข้อโต้แย้งมากมายเกี่ยวกับการใช้ SVA และมีการศึกษาวิจัยจำนวนมากที่ตรวจสอบองค์ประกอบหลักของมัน คือ CBCA เพื่อกำหนดความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ จำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อสรุปว่าข้อมูลที่ได้จากการทดสอบเหล่านี้ควรได้รับการยอมรับในศาลหรือไม่

การวิเคราะห์คำให้การเกี่ยวข้องกับการที่ผู้สืบสวนค้นหาเบาะแสทางภาษาและช่องว่างในคำให้การหรือคำแถลงเบื้องต้นของผู้ต้องสงสัย โดยในอุดมคติแล้ว เทคนิคนี้จะช่วยนำทางผู้สืบสวนให้ถามคำถามเพิ่มเติมเพื่อค้นหาความไม่สอดคล้องกัน ผู้สร้างการวิเคราะห์เนื้อหาทางวิทยาศาสตร์ (SCAN) อาวิโนอัม ซาปิร ยกตัวอย่างเช่น มีคนพูดว่า "ฉันนับเงิน วางถุงไว้บนเคาน์เตอร์ แล้วก็เดินกลับบ้าน" ซาปิรกล่าวว่าคำกล่าวนี้เป็นความจริงตามตัวอักษร:

เขานับเงิน (เมื่อคุณขโมย คุณต้องการรู้ว่าคุณขโมยไปเท่าไหร่) จากนั้นผู้ต้องสงสัยก็วางถุงไว้บนเคาน์เตอร์ ผู้ต้องสงสัยไม่ได้บอกว่าเขานำเงินใส่กลับเข้าไปในถุงหลังจากนับแล้ว เพราะเขาไม่ได้ทำ เขาทิ้งถุงเปล่าไว้บนเคาน์เตอร์แล้วเดินจากไปพร้อมกับเงิน^{[ 1 ] [ 2 ]}

Sapir กล่าวว่าหลักการพื้นฐานของการวิเคราะห์คำให้การคือ "การปฏิเสธความผิดไม่เหมือนกับการปฏิเสธการกระทำ เมื่อคนพูดว่า 'ฉันไม่ผิด' หรือ 'ฉันบริสุทธิ์' พวกเขาไม่ได้ปฏิเสธการกระทำ พวกเขาเพียงแค่ปฏิเสธความผิด" Sapir อ้างว่าแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่คนผิดจะพูดว่า "ฉันไม่ได้ทำ" เขายืนยันว่าคนผิดมักจะพูดอ้อมค้อมมากขึ้นโดยพูดว่า "ฉันไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับมัน" หรือ "ฉันไม่ได้เกี่ยวข้องกับเรื่องนั้น" ^{[ 1 ] [ 2 ]}

Aldert Vrijหนึ่งในผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านเทคนิคการตรวจจับการโกหก (DOD) ชี้ให้เห็นว่าการศึกษาเทคนิคส่วนใหญ่ไม่ได้อาศัยความจริงพื้นฐานที่ถูกกำหนดไว้ ดังนั้นผู้ตรวจสอบจึงไม่สามารถแน่ใจได้ว่า "ผู้ถูกสอบสวนกำลังพูดความจริงหรือโกหก" ^{[ 10 ]} เขายังตั้งข้อสังเกตอีกว่าไม่มีการกำหนดมาตรฐานในวิธีการวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน และสิ่งนี้ "หมายความว่าขึ้นอยู่กับการตีความตามความรู้สึกและทักษะของแต่ละบุคคล" ที่ทำการวิเคราะห์ Vrij ระบุว่าสาเหตุมาจากการขาดพื้นฐานทางทฤษฎีเบื้องหลังการวิเคราะห์ SCAN/statement ^{[ 10 ]} Vrij อธิบายว่าการวิเคราะห์ SCAN/statement นั้นอ่อนแอกว่า CBCA เนื่องจาก SCAN/statement analysis ขาด "ชุดเกณฑ์ที่สอดคล้องกัน" แต่เป็นเพียง "รายการเกณฑ์แต่ละรายการ" ^{[ 10 ]} Vrij โต้แย้งว่าการวิเคราะห์ SCAN/statement นั้นเหมาะสมที่สุดที่จะใช้เป็นเทคนิคเพื่อเป็นแนวทางในการสัมภาษณ์เพื่อการสืบสวนมากกว่าที่จะใช้เป็น " เครื่องมือ ตรวจจับการโกหก " ^{[ 11 ]}

การศึกษาเชิงประจักษ์ในภายหลังได้ยืนยันผลการค้นพบเหล่านี้ โดยพบว่าเทคนิค SCAN/การวิเคราะห์ข้อความถูกนำไปใช้อย่างไม่สอดคล้องกันและไม่น่าเชื่อถือในการตรวจจับข้อความที่หลอกลวง^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]}นอกจากนี้ยังพบว่าการใช้เทคนิค SCAN มีความเสี่ยงต่ออคติเชิงบริบทจากผู้ตรวจสอบ^{[ 16 ]}

นักวิจารณ์โต้แย้งว่าเทคนิคนี้ส่งเสริมให้นักสืบตัดสินผู้ต้องสงสัยล่วงหน้าว่าโกหกและยืนยันข้อสันนิษฐานว่ามีความผิดก่อนที่กระบวนการสอบสวนจะเริ่มต้นขึ้นด้วยซ้ำ การวิเคราะห์คำให้การโดยทั่วไปถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่า "คลุมเครือในเชิงทฤษฎี" โดยมีหลักฐานเชิงประจักษ์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย และ SCAN โดยเฉพาะอย่างยิ่งถูกจัดว่าเป็น " วิทยาศาสตร์ไร้สาระ " ^{[ 1 ]}โดยพจนานุกรมSkeptic's DictionaryและนิตยสารSkeptical Inquirer ^{[ 17 ]}จัดประเภทให้เป็นวิทยาศาสตร์เทียม^{[ 2 ]}ในปี 2016 กลุ่มสอบสวนผู้ต้องขังที่มีมูลค่าสูง (HIG) ซึ่งเป็นกลุ่มหน่วยงานของรัฐบาลกลางที่ประกอบด้วยFBI , CIAและกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกาได้เผยแพร่รายงานที่พบว่าการศึกษาที่อ้างถึงโดยทั่วไปเพื่อสนับสนุน SCAN นั้นมีข้อบกพร่องทางวิทยาศาสตร์ และเกณฑ์การประเมินของ SCAN ไม่สามารถทนต่อการตรวจสอบในการทดสอบในห้องปฏิบัติการได้^{[ 18 ]}

• ภาษากาย
• การวิเคราะห์วาทกรรม
• การสื่อสารที่ไม่ใช้คำพูด
• การวิเคราะห์ความเครียดของเสียง

• เว็บไซต์ของ SCAN (Avinoam Sapir)
• เว็บไซต์ของมาร์ค แม็คคลิช ผู้สนับสนุน SA
• บล็อกวิเคราะห์งบการเงิน
• เว็บไซต์ของสแตน เบิร์ก อดีตเจ้าหน้าที่พิเศษของเอฟบีไอและผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์คำให้การ
• บทความจาก Law Enforcement Bulletin เกี่ยวกับการวิเคราะห์คำให้การ
• บทวิจารณ์ทางวิทยาศาสตร์ของ HIG เกี่ยวกับเทคนิคการสอบสวน รวมถึง SCAN