Ayuda: Polygraph Suite v9.7

1. Metodología Empirical Scoring System — Multinomial (ESS-M)

Empirical Scoring System — Multinomial (ESS-M) es una actualización del ESS original, publicada en 2017 por Raymond Nelson. El ESS-M aplica un clasificador bayesiano con una distribución multinomial para analizar datos de pruebas de preguntas de comparación (CQT).

1.1. Fundamentos Teóricos

• Base empírica: El ESS es una modificación del sistema federal de puntuación de 3 posiciones, desarrollado a partir de investigaciones de la Universidad de Utah y la Universidad Johns Hopkins.
• Análisis bayesiano: El ESS-M utiliza un modelo de decisión bayesiano que combina los datos de la prueba con una probabilidad a priori y una función de verosimilitud para calcular las probabilidades posteriores.
• Distribución multinomial: La función de verosimilitud se basa en la teoría analítica de las pruebas poligráficas y describe las probabilidades de todas las combinaciones posibles de puntuaciones de los sensores.

1.2. Principios de Puntuación

• Escala de 3 posiciones: +1 (reacción mayor a la pregunta relevante), -1 (reacción mayor a la pregunta de comparación), 0 (sin diferencia). Regla — «bigger-is-better».
• EDA: Escala extendida: +2, -2 o 0.
• Características principales: EDA, Cardio, FPG, Neumografía (Superior + Inferior).
• Restricciones de tiempo: Solo se puntúan las reacciones oportunas (no más de 5 seg. después del estímulo).

1.3. Reglas de Decisión

Pruebas Diagnósticas

DI / NDI / INC

Pruebas Exploratorias

SR / NSR / INC

1.4. Instrucciones Paso a Paso: ESS-M

1. Introduzca el nombre completo del examinado y la fecha en el panel superior.
2. Vaya a la pestaña ESS-M → haga clic en «+ Añadir Cálculo ESS-M».
3. Seleccione el Formato de Prueba (DLST, DLDT, LEPET, AFMGQT, BOST, Federal, Utah).
4. Si es necesario, cambie el tipo: Exploratorio / Diagnóstico.
5. Haga clic en Preguntas e introduzca los textos de las preguntas relevantes R1–R4.
6. Introduzca las puntuaciones: Respiración Torácica/Abdominal (–1, 0, +1), EDA (–2, 0, +2), Cardio/FPG (–1, 0, +1). El símbolo A o ∅ indica un artefacto. Pulse – para introducir rápidamente un valor negativo.
7. El sistema calcula automáticamente los subtotales, el Total General, el estado y la estimación de probabilidad (Pr).
8. Analice el bloque «Dinámica del Estado» para evaluar la tendencia entre presentaciones.

2. Metodología Concealed Information Test (CIT)

El CIT (Guilty Knowledge Test) fue propuesto por David Lykken en 1959. Es el único método psicofisiológico debidamente fundamentado por la investigación científica y la teoría de la respuesta de orientación (OR).

2.1. Fundamentos Teóricos

• Estructura de estímulos: Una serie de preguntas de opción múltiple, cada una con una alternativa relevante (Clave) y varias alternativas neutrales (Distractores).
• Respuesta de orientación: Los estímulos significativos provocan una OR reforzada. Una reacción sistemáticamente más fuerte ante la Clave → indica conocimiento.
• Protección probabilística: La probabilidad de un resultado positivo aleatorio se controla matemáticamente.

2.2. Sistema de Puntuación de Lykken

• 2 puntos — la reacción más grande ante la Clave.
• 1 punto — la segunda reacción más grande ante la Clave.
• 0 puntos — la Clave no está entre las dos reacciones más grandes.

3. Pestaña «Notas» NUEVO v8.1

La pestaña « Notas» es el espacio de trabajo del poligrafista para registrar información no estructurada: observaciones durante la prueba, marcadores conductuales, conclusiones y contexto del examen. Las notas están vinculadas a un examen específico (examinado), no a una prueba individual.

3.1. Editor Markdown

El editor admite dos modos, alternables mediante botones en la parte superior de la pestaña:

Sintaxis Markdown Admitida

3.2. Adjuntar Imágenes

Debajo del editor se encuentra la sección «Imágenes Adjuntas». Las imágenes se almacenan en el IndexedDB del navegador — un almacenamiento independiente no limitado por la cuota de localStorage.

• Añadir: Botón «Añadir Imagen» o arrastre archivos a la zona de Arrastrar y Soltar.
• Formatos: JPG, PNG, WEBP, GIF, BMP — cualquier imagen.
• Límite: Hasta 20 imágenes de 5 MB cada una.
• Vista previa: Clic en una miniatura → lightbox a pantalla completa.
• Eliminación: Botón «×» en la miniatura al pasar el cursor.

3.3. Dónde se Almacenan las Notas

El texto de las notas se almacena como una cadena en localStorage, en el campo notes, junto con el resto de los datos de la sesión. Las imágenes se almacenan en IndexedDB, mientras que en localStorage solo se guardan sus metadatos (nombre, tamaño, fecha).

4. Pestaña «Supervisión» NUEVO v8.5

La pestaña «Supervisión» está diseñada para un segundo especialista (un supervisor) que revisa las pruebas ESS-M ya completadas por el examinador. La pestaña se ubica por separado a la derecha y funciona con el mismo archivo .json de la sesión — el examinador completa las pruebas normalmente y guarda el archivo, y el supervisor lo abre en su propio dispositivo para realizar la revisión.

4.1. Cómo funciona

1. El examinador completa una o varias pruebas ESS-M y guarda la sesión (.json o .zip).
2. El supervisor abre el mismo archivo en su dispositivo mediante el botón «Abrir».
3. La lista desplegable de la pestaña «Supervisión» muestra solo las pruebas que el examinador realmente ha completado.
4. Para la prueba seleccionada aparece una tabla con la misma estructura que ESS-M (gráficos, R1–R4, canales), pero cada celda contiene tres elementos: el campo de entrada del supervisor, el valor no editable del examinador y una marca de discrepancia.
5. El supervisor introduce su propia puntuación con el mismo formato que ESS-M (–1/0/+1 para la mayoría de los canales, –2/0/+2 para EDA, símbolos A/∅ para artefactos).

4.2. Marcas de discrepancia

4.3. Panel de resumen

Encima de la tabla se muestran tres métricas agregadas para la prueba seleccionada: cuántas celdas ha completado el supervisor, el porcentaje de coincidencia con las puntuaciones del examinador y la discrepancia total. Las métricas se actualizan de inmediato al escribir, sin necesidad de recargar la página.

4.4. Dónde se almacenan los datos de supervisión

Las puntuaciones del supervisor se almacenan por separado para cada prueba en el campo sv del archivo de la sesión, junto a ess, cit y notes. Cambiar entre pruebas en la lista desplegable no borra los datos introducidos.

5. Pestaña «R&I» NUEVO v8.12

La técnica Relevant/Irrelevant (RI) es el método poligráfico más antiguo, que alterna preguntas relevantes (relacionadas con el caso) e irrelevantes/neutrales. El método principal de toma de decisiones en RI es la evaluación cualitativa global por parte del examinador de todo el poligrama — no existe una fórmula publicada oficialmente para determinar automáticamente SR/NSR.

5.1. El Método FROSS

Esta pestaña implementa FROSS (Field Rank Order Scoring System), también conocido como «High Three» — un método documentado de análisis de rangos complementario, utilizado para respaldar objetivamente la conclusión e identificar qué preguntas relevantes requieren una investigación adicional.

5.2. Procedimiento de Clasificación

El número de preguntas relevantes es fijo — 5, y el número de presentaciones es fijo — 4. Para cada uno de los tres canales fisiológicos (P — respiración, E — actividad electrodérmica, C — actividad cardiovascular), se identifican por separado hasta tres reacciones más pronunciadas dentro de cada presentación:

• A la reacción más pronunciada se le asigna el rango 3, a la segunda más pronunciada — 2, a la tercera — 1.
• Si dos reacciones muestran la misma intensidad, ambas reciben el mismo rango.
• Si solo se observan dos reactividades dentro de un canal, reciben los rangos 3 y 2 (sin el 1).
• Si no se observa una diferencia notable en la reactividad, el canal no se puntúa (la celda queda en blanco).

Los rangos de los canales se suman para cada pregunta relevante (SUBTOTALS), y a través de varias presentaciones se suman en un «Rango Total General». En el gráfico de significancia, siempre exactamente tres preguntas con el rango total más alto se resaltan en color (rojo — el más alto, naranja — el segundo, amarillo — el tercero), el resto en gris — incluso cuando varias preguntas comparten la misma puntuación. Las preguntas con rango cero siempre permanecen en gris.

El botón «Preguntas» abre un formulario para registrar el texto de las preguntas relevantes R1–R5 (solo como referencia, no afecta la puntuación); el texto guardado aparece como una sugerencia al pasar el cursor sobre el encabezado de la columna y sobre la barra del gráfico. El botón «Borrar Datos» borra únicamente los rangos introducidos en la tabla — el título de la prueba y el texto de las preguntas se conservan. La presentación 4 se puede ocultar temporalmente con una casilla en su encabezado (igual que los interruptores de gráficos en ESS-M) — los datos ocultos no se eliminan y vuelven a contarse al mostrarse de nuevo; mientras una presentación está oculta, queda excluida del «Rango Total General».

5.3. Fuentes

• Krapohl D., Shaw P. Fundamentals of Polygraph Practice. 2015. P. 122.
• Baur D. Federal Psychophysiological Detection of Deception Examiner Handbook, Counterintelligence Field Activity Technical Manual. 2006. P. 58-59.
• Krapohl D., Senter S., Stern B. An exploration of methods for analysis of multiple-issue relevant/irrelevant screening data. Polygraph. 2005. 34(1). P. 47-61.
• Shapovalov V.O., Aleksieieva-Protsiuk D.O., Zubovskyi D.S., Aleksieiev O.O. Tecnología de aplicación de los métodos RI, POT y CIT en exámenes poligráficos. Colegio de Poligrafistas de Ucrania, 2020. P. 34-40.

7. Descripción de la Interfaz

7.1. Barra de Herramientas Global

• Guardar — fuerza el guardado en localStorage.
• Abrir — importa .json o .zip desde el disco o mediante Arrastrar y Soltar.
• Guardar — exporta .json (sin imágenes) o .zip (con imágenes).
• Exportar — genera un informe en Markdown, incluidas las notas.
• Imprimir / PDF — impresión optimizada (controles ocultos, colores conservados).
• Borrar Todo — elimina localStorage, IndexedDB (imágenes) y recarga la página.
• Ayuda — esta página.

7.2. Pestañas

8. Fuentes Metodológicas y Referencias

• Nelson, R. (2017). Multinomial reference distributions for the Empirical Scoring System. Polygraph and Forensic Credibility Assessment, 46(2), 81–115.
• Nelson, R. (2016). Scientific (analytic) theory of polygraph testing. APA Magazine, 49(5), 69–82.
• Krapohl, D. J. (2010). Reference Guide for the Empirical Scoring System — Multinomial (ESS-M). Lafayette Instrument Company.
• Lykken, D. T. (1959). The GSR in the detection of guilt. Journal of Applied Psychology, 43(6), 385–388.
• Lykken, D. T. (1960). The validity of the guilty knowledge technique. Journal of Applied Psychology, 44(4), 258–262.
• Verschuere, B., Ben-Shakhar, G., & Meijer, E. (2011). Memory Detection: Theory and Application of the Concealed Information Test. Cambridge University Press.
• Meijer, E. H., et al. (2016). Deception detection with behavioral, autonomic, and neural measures. Psychophysiology, 53(5), 592–599.