Op donderdag 4 mei was het voor het eerst verplicht om bij gemeenteraadsverkiezingen in Engeland een identiteitsbewijs met foto mee te nemen naar het stemlokaal. De eerste berichten suggereerden dat een paar mensen werden geweigerd omdat ze niet één van de goedgekeurde vormen van een foto-ID bij zich hadden.
Maar zelfs als zij de juiste documenten bij zich hadden, zoals een rijbewijs of een paspoort, is het nog maar de vraag of de mensen die de stembureaus bemannen, precies kunnen zien of de kiezer de persoon is die op de foto staat.
Wanneer u uw identiteitsbewijs ter controle aanbiedt, moet de persoon die het bekijkt, beslissen of uw gezicht overeenkomt met de foto op het document. In een laboratorium wordt dit meestal gedaan met afbeeldingen en heet het “face matching”. In dergelijke studies worden meestal twee afbeeldingen van gezichten naast elkaar gepresenteerd en wordt mensen gevraagd te beoordelen of de afbeeldingen dezelfde persoon of twee verschillende personen tonen.
Hoewel mensen deze taak goed uitvoeren wanneer zij de afgebeelde persoon kennen, melden studies dat het foutenpercentage kan oplopen tot 35% wanneer de afgebeelde persoon onbekend is. Zelfs wanneer mensen wordt gevraagd een levende persoon die voor hen staat te vergelijken met een foto, blijkt uit een recente studie dat zij nog steeds meer dan 20% van hun antwoorden fout hebben.
Natuurlijk vermogen
De mensen die onze identiteitskaart controleren kennen ons bijna altijd niet, dus we mogen verwachten dat dit een moeilijke, foutgevoelige taak voor hen is. En hoewel je zou kunnen denken dat mensen wier werk het is om foto-ID’s te controleren daar beter in zijn dan de rest van ons, is gebleken dat caissières, politieagenten en grensbewakers allemaal even slecht zijn in het matchen van gezichten als ongetrainde mensen.
De studie van grensbewakingsambtenaren toonde ook aan dat zij niet beter worden in de taak naarmate de tijd verstrijkt – er was geen verband tussen hun prestaties en het aantal jaren dat zij de baan hadden.
Weinig mensen zijn goed in het matchen van foto’s met een echt gezicht.
fizkes / Shutterstock
Dit suggereert dat gezichtsherkenningsvermogen niet verandert door oefening.
Hoewel herhaalde blootstelling aan variabele beelden van het gezicht van één persoon je kan helpen die persoon te herkennen, is niet aangetoond dat professionele cursussen voor het vergelijken van gezichtsfoto’s, gericht op het trainen van gezichtsherkenningvermogen, blijvende verbeteringen in de prestaties opleveren.
Er is echter een argument voor de rol van natuurlijke aanleg bij gezichtsherkenning. Mensen die bekend staan als “super-herkenners” presteren veel beter dan de algemene bevolking bij gezichtsherkenningstesten en worden door de politie gebruikt om criminelen te identificeren.
Superherkenners kan bijvoorbeeld worden gevraagd om beelden van gezochte personen te bekijken en ze dan te vinden op CCTV-beelden, of beelden van CCTV te vergelijken met politiefoto’s. Sommigen van ons zijn gewoon beter dan anderen in dit soort taken.
Foutgevoelige taak
Maar waarom is het voor de meesten van ons zo moeilijk om een onbekende persoon op verschillende foto’s te herkennen? We weten allemaal dat we er op verschillende foto’s anders uitzien – weinigen van ons zouden ervoor kiezen onze pasfoto te gebruiken op een datingwebsite. En deze variabiliteit in uiterlijk is wat het matchen van onbekende gezichten zo moeilijk maakt.
Als we iemand kennen, hebben we zijn gezicht al vele malen op verschillende manieren gezien. We zijn blootgesteld aan een grote hoeveelheid van deze “binnenpersoonsvariabiliteit”, waardoor we een stabiele voorstelling van die bekende persoon in onze geest kunnen samenstellen.
Superherkenners zouden kunnen worden gevraagd om beelden van gezochte personen te bekijken en te zoeken in CCTV-beelden.
engel.ac / Shutterstock
In feite is aangetoond dat blootstelling aan variabiliteit binnen een persoon cruciaal is om te leren hoe een nieuw gezicht eruit ziet. Bij onbekende mensen hebben we gewoon nog niet genoeg variabiliteit gezien om betrouwbaar te beslissen of ze lijken op het beeld op hun foto.
Foto ID bij verkiezingen
Dit is wat dit betekent voor foto ID bij verkiezingen, die werd ingevoerd als een poging om kiezersfraude aan te pakken. In feite, afgezien van het probleem dat mensen niet de vereiste vorm van foto ID hebben om te stemmen, is het laten controleren van foto ID door mensen in stembureaus misschien niet echt een betrouwbare manier om de identiteit van kiezers te verifiëren.
Mensen kunnen ten onrechte worden gekoppeld aan een verkeerd identiteitsbewijs, of ten onrechte worden geweigerd omdat ze niet overeenkomen met de foto in het document. Onbekende gezichten matchen is foutgevoelig, en kan niet betrouwbaar getraind worden.
Dus, tenzij de mensen in de stembureaus super-herkenners zijn, kunnen ze het moeilijk hebben en fouten maken bij het matchen van kiezers met hun foto ID’s.
Katie Gray is lid van de Labour Party.
Kay Ritchie werkt niet voor, geeft geen advies aan, bezit geen aandelen in en ontvangt geen financiering van bedrijven of organisaties die baat hebben bij dit artikel, en heeft geen relevante banden bekendgemaakt buiten zijn academische aanstelling.
