试论中美测谎制度的比较分析论文

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1、试论中美测谎制度的比较分析论文.freelacenticals.inc),联邦最高法院对科学证据的判断以“综合观察”标准取代了20年代确立的“普遍接受”标准。依新标准,对科学证据的采信主要考虑以下因素:(1)新的科技是否得到了检验;(2)科技原理是否已经公开出版或已经由相关同行进行过评论;(3)新科技的错误率是否已经知晓,并且该科技方法是否有规范的操作标准;(4)新科技是否已经被普遍接受。新科技证据只要具备上述因素之一,则其可被陪审团自由裁量。本判例实际上认可了测谎意见作为证据的使用。这也是国内学界支

2、持将测谎意见作为证据使用的理由之一,不过他们似乎忽视了美国仍有许多州对其持否定态度,美国学界对其的反思之声。二、美国对测谎制度的反思达伯特判例未能消除人们的反对。部分学者甚至称测谎技术为垃圾科学,认为其与所罗门之剑的科学性差不了多少。究其反对者的观点,主要有以下几个方面:首先,科学理论上,至今也没有明确的证据表明人类说谎在生理上有不同寻常的表现,即人类生理状况指数与是否说谎没有直接的关系,这就对测谎意见产生的前提产生了疑问。认为说谎与生理指数变化有关联只是建立在经验基础上的一种学说,而无科学的依据。现

3、实中,不仅某些累犯、惯犯说谎时其生理指数变化不大,一些经过练习的受测试者也能顺利的通过测试。其次,测谎技术仍有缺陷,不能准确区分谎言者与无辜者。目前美国主要的测谎技术分为四种:一是RIT技术(relevant-irrelevanttest),即通过让被测试者回答与案件相关问题及与案件无关问题,并对其进行对比,若二者反映的生理变化不大,则认为其没有说谎,反之则认为其说慌;由于引起生理指数变化的原因很多,虽然很多有罪的人很难通过测试,但很多无辜者也很难通过此项测试。二是CQT技术(Control(pari

4、son)Question),即不是与无关问题做对比,而是与那些容易说谎的问题即控制性问题进行比对,例如“你从小到大有没有干过坏事?”的问题,此类问题会使无辜者与有罪者都产生紧张焦虑情绪,虽二者均可能说谎,其具体的图谱可能会有一定的区别;但若二者都做肯定回答时,则不能区分。三、CQT的改进技术——DLT技术(Directedlietest)即诱导说谎术。是指出现上文所述情况后,测试人员会继续追问干过的坏事的具体情况,即认为说谎者为了保持回答的一致性,其后的回答多会显得更加小心,而测试人员可由此判断其在其

5、他问题上是否说谎。四是GKT技术(GuiltyKnowledgeTests)即非直接测真技术。它是通过测试被测试者是否知晓未被公开的案件信息来确定其是否为嫌疑人,即认为有罪者在有关案件细节信息的询问中,其心理的波动大;但是很多时候无辜者在审讯中已经接收到审讯者传来的有关案件的情况。因此上述四种技术都会产生不能辨别的情况。再次,实践中缺乏可信的错误率。对其错误率的统计大多相差悬殊。例如:美国社会科学委员会认为CQT技术对于无罪情况的正确率在97%,针对有罪情况的准确率在98%;而在1998年,莱肯的研究

6、中,测谎意见的准确率只有60-70%之间。探究其差距,大多因以下原因造成:一是有的测试统计是实验性的,有的则是在司法实践中的;二是进行测试的人员以及采用的测试技术有所不同。但不可否认的是其错误率的大小现今也没有权威的答案。第四,与其说测谎意见是科学机器的测试结果,不如称其为一种人的经验产物。首先,测试过程中,测试人员的谈话水平能够影响测试的效果,例如是否能用恰当的语气对话,是否较好的编写了测试问题,测试环节是否有引诱的成分等;其次,测试结束之后,由于记录下的生理指数图谱本身并不能反映被测试者是否说谎,

7、因此测试人员能否对其的变化进行恰当分析对测试的结果有重大的影响。第五,反对者认为测试行为只是警察在经历因“三级审讯”导致的广泛批评之后,借助现代科学技术,试图以一种权威且神秘的方式来营造审讯的过程。现代科学技术使得测谎活动有理论的基石,并赋予其高度的可信性;神秘的测试方式也拉开其与公众的距离,隔绝了外界对其进行监督,使其审讯能在警方的控制下进行。而某些对于测试意见的故意隐瞒(对通过测试的人员说其没有通过测试,促使其“招供”)又说明使用测谎的目的不在于消除嫌疑人的作案嫌疑,而在于使嫌疑人形成一种心理的压

8、力,以便更好的获取口供。三、中国测谎制度的不足现行有效的1999年最高检对四川省检察院《关于CPS多道心理测试鉴定意见能否作为诉讼证据使用问题的批复》中认为CPS多道心理测试鉴定意见与刑事诉讼法规定的鉴定意见不同,检察院办理案件,虽可以使用其帮助审查、判断证据,但不能将其作为证据使用。近年来由于国内舆论对刑讯逼供进行谴责的压力,实务界又开始对测谎产生浓烈的兴趣。不过中国的测谎制度除上述美国学界对其怀疑之处外,还有很多自身的问题亟待处理。其一,测谎还未形成

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