Deteccao de mentiras

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Detecção de mentiras: A hipótese do efeito exponencial
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Rui Mateus Joaquim
Universidade Católica Dom Bosco (UCDB)
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Peritia | ISSN: 1647-3973 
2016, 27, 02-10 
ARTIGO ORIGINAL 
Detecção de mentiras: A hipótese do efeito exponencial 
Rui Mateus Joaquim1 
 
 
 
RESUMO 
 
Excitação autonômica e carga cognitiva são manifestações cerebrais características e observáveis de processos cognitivos e 
emocionais que ocorrem durante o comportamento de mentir. Contudo, estes comportamentos também ocorrem por outras 
razões que não a mentira e a distinção inequívoca dos eventos tem sido um problema central. O artigo, uma exposição teórica, 
propõe a hipótese de que pistas comportamentais de mentira tendem a aumentar de frequência durante conduta enganadora 
e aponta uma proposta de utilização de medidas de tendência central e modelos de dispersão estatísticos na caracterização da 
frequência de comportamentos associados à mentira. Apresenta-se uma descrição e a maneira pela qual tais ferramentas ma-
temáticas podem refinar o estabelecimento de uma linha de base do comportamento de indivíduos em contextos de delações, 
oitivas e testemunhos. Representar matematicamente oscilações comportamentais significativas em vídeos de relatos de reco-
nhecida importância em processos jurídicos e de investigação criminal, culminaria em diferenciações mais apuradas de prová-
veis pontos de falsificação. 
 
Palavras-chave: psicologia forense, distribuição de frequência, detecção de mentiras. 
 
 
ABSTRACT 
 
Autonomic arousal and cognitive load are typical and observable cerebral manifestations of cognitive and emotional processes, 
which occur during untruthful behavior. Nevertheless, such behaviors also occur for other reasons than the attempt to lie and 
the evident distinction of the events have been a central issue. The paper, a theoretical exhibition suggests the hypothesis of 
the untruthful behavior leads tend to higher their frequency during the deceiving demeanor and leading towards a proposal for 
the use of central tendency measures and models of statistics scatter in the characterization of behavior frequency, associated 
to falsehood. It is presented the description and the manner through which such mathematic tools may refine the establish-
ment of a baseline in the behavior of subjects under leniency contexts, hearings and testimonies. Mathematically representing 
important behavior fluctuation in video recordings of accounts of known relevance in lawsuit processes and criminal investiga-
tions would culminate in a more accurate differentiation of points of misleading. 
 
Keywords: forensic psychology, frequency distribution, lie detection. 
 
 
 
 
Correspondência para: 
Rui Mateus Joaquim 
Hospital de Reabilitação de Anomalias 
Craniofaciais da Universidade de São Pau-
lo - HRAC/USP - Laboratório de Neuropsi-
cologia 
Rua Sílvio Marchione, 3-20 
Vila Universitária 
17.012-900, Bauru-SP 
E-mail: ruimateus@usp.br 
Informação sobre o artigo: 
Recebido em 23 de janeiro de 2016 
Revisto em 15 de fevereiro de 2016 
Recebido revisto em 6 de março de 2016 
Aceite em 12 de março de 2016 
Publicado em 15 de março de 2016 
Respeite os direitos de autor: 
Este artigo não pode ser reproduzido (na to-
talidade ou em parte), nem ser introduzido 
numa base de dados, nem ser difundido ou 
de qualquer forma copiado, para uso público 
ou privado, sem autorização prévia do editor. 
. 
 
1 Universidade de São Paulo – USP. Laboratório de Neuropsicologia, HRAC/USP Bauru – SP, Brasil. Instituto Paulista de Estudos Bioéticos e Jurí-
dicos, Forensics Sciences Investigations - FSI, Ribeirão Preto – SP, Brasil- Professor de Neurociência Básica e Psicologia/Anhanguera Educacional. 
Doutorando do Laboratório de Neuropsicologia do Hospital de Reabilitação de Anomalias Craniofaciais da Universidade de São Paulo. HRAC/ 
USP. 
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ARTIGO ORIGINAL 
INTRODUÇÃO 
A psicologia do testemunho constitui um impor-
tante tópico da psicologia jurídica (Mira & López, 2005). 
Profissionais atuantes em contextos forenses e de investi-
gação (e.g., analistas, delegados, assistentes técnicos, agen-
tes policiais) encontram-se frequentemente em sua atua-
ção técnico-científica diante de relatos que podem se confi-
gurar como elementos centrais no desdobramento de pro-
cessos judiciais e investigativos. O testemunho é um ele-
mento chave no âmbito investigativo e processual e o ob-
jetivo da análise das informações de um relato é compre-
endê-las da forma mais confiável possível. O capítulo III do 
código penal brasileiro (Nucci, 2013) trata dos crimes con-
tra a administração da justiça sendo alguns destes: denun-
ciação caluniosa (art. 339); comunicação falsa de crime ou 
contravenção (art. 340); e auto-acusação falsa (art. 341). 
O Artigo 342, do mesmo código, na página 368, 
assevera que constitui-se crime de falso testemunho ou fal-
sa perícia “fazer afirmação falsa, ou negar ou calar a verda-
de como testemunha, perito, contador, tradutor ou intér-
prete em processo judicial, ou administrativo, inquérito po-
licial, ou em juízo arbitral” (Nucci, 2013). O falso testemu-
nho é um crime que pode ser classificado como: comum 
(que não demanda sujeito ativo qualificado ou especial); 
formal (que não exige para sua consumação resultado na-turalístico); comissivo (acusar-se); comissivo por omissão; 
instantâneo (consumação que se dá em momento determi-
nado e não se prolonga no tempo); unisubjetivo (que só po-
de ser cometido por um único sujeito) e plurissubsistente, 
quando o delito é composto de diversos atos permitindo 
seu fracionamento. Nesse contexto, a mentira torna-se um 
problema de relevância científica e jurídica. Informações 
valiosas sobre o relato de indivíduos que depõem podem 
ser extraídas de uma criteriosa observação de seu compor-
tamento comunicativo (Azzariti & Joaquim, 2015). De acor-
do com Ekman & O´Sullivan (1991) existem dois caminhos 
primários para a mentira o ocultamento e a falsificação. No 
ocultamento o mentiroso retém informação sem dizer nada 
falso. Na falsificação o mentiroso não apenas retém infor-
mação sem dizer nada falso mas acrescenta falsas informa-
ções como sendo verdadeiras. A análise de informações dos 
atores envolvidos nos processos investigativos ou judiciais 
se torna problemática pois, dada a particularidade da moti-
vação dos envolvidos, estes podem mentir. 
A testemunha é uma pessoa dotada de capacida-
de que depõe uma vez que não existam impedimentos para 
tal. Testemunhos são relatos baseados em memórias que 
um indivíduo realiza tratando sobre fatos supostamente vi-
vidos ou presenciados (Trindade, 2010). O testemunho às 
vezes configura-se como a única base de investigação para 
o esclarecimento de um delito. 
Uma prova testemunhal diz respeito a uma evi-
dência produzida pela inquirição de pessoas alheias ao pro-
cesso sobre os eventos e fatos relevantes para o julgamen-
to. O trabalho pericial deve se dar por meio da utilização de 
procedimentos baseados em evidência científica na busca 
da maximização da quantidade, qualidade e exatidão das 
informações recebida. 
Existem comportamentos associados a certas ca-
racterísticas de processos cognitivos e emocionais que 
ocorrem durante o comportamento de mentir. A primeira é 
a excitação autonômica, mudanças observáveis na ativida-
de fisiológica. A segunda é a dificuldade cognitiva e caracte-
riza-se por certa disfluência no processamento executivo 
devido ao aumento de carga informacional de operações 
mentais em curso (Knapp & Hall, 1999). A literatura científi-
ca tem apresentado certo consenso de que fatores cogniti-
vos, emocionais e comportamentais são expressos quando 
um indivíduo está mentindo (e.g., DePaulo, Lindsay, Malo-
ne, Muhlenbruck, Charlton & Cooper 2003; Ekman, 2002; 
Mann, Vrij & Bull, 2002). 
A excitação autonômica tem sido observada com 
base em diversas alterações fisiológicas em pessoas dissi-
mulando, tal como o aumento da intensidade na voz, erros 
de fala, hesitações (e.g., Ekman, Friesen & Scherer, 1976; 
Vrij, 2000). Contudo, tais pistas expressivas podem ocorrer 
por outros motivos que não a mentira como o medo de ser 
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ARTIGO ORIGINAL 
desacreditado ou nervosismo (Ekman & O'Sullivan, 1991; 
Vrij, 2000). 
A pesquisa sobre detecção da mentira visa funda-
mentalmente responder as seguintes questões: Quais com-
portamentos podem diferenciar mentirosos de pessoas que 
dizem a verdade? Quais processos cognitivos e emocionais 
entram em ação no ato de mentir e que acuidade possuí-
mos para detecção de mentiras? (Knapp & Hall, 1999). A li-
teratura tem prestado orientações importantes sobre a uti-
lização de técnicas de detecção de mentiras baseadas em 
evidências. 
Vrij, Granhag & Porter (2010) apresentaram uma 
série de orientações sobre procedimentos que atrapalham 
e auxiliam a detecção de mentiras, tanto em dimensões 
verbais quanto não verbais. No que diz respeito a fatores 
que prejudicam o processo e, portanto devem ser evitados 
apontam: a) falta de motivação para detectar mentiras 
(aceitar falsificações pode ser mais tolerável e menos traba-
lhoso do que identificar a verdade; b) falsos positivos (erros 
comuns cometidos investigadores que associam pistas ver-
bais a mentira); c) ênfase demasiada em aspectos não ver-
bais tendendo a interpretar certos comportamentos, sobre-
tudo sinais de nervosismo como sinônimo de mentira; d) 
superestimar a capacidade detectar o engano; e) negligen-
ciar diferenças individuais. 
Os autores orientam ainda sobre como maximizar 
as chances de detecção de mentiras em processos investi-
gativos e as recomendações indicadas têm sido: a) utilizar 
abordagem não acusatória na coleta de informações; b) ela-
borar perguntas pertinentes ao contexto investigativo, po-
rém que sejam difíceis de serem antecipadas pelo investi-
gado; c) utilizar questões de cunho temporal, ou seja, que 
estejam relacionadas com momentos particulares em que o 
entrevistado alega ter estado em determinados locais; d) 
utilizar o uso estratégico de prova em situações em que os 
investigadores possuem informações potencialmente incri-
minatórias; e) incentivar o entrevistado a relatar suas ativi-
dades, inclusive sendo estas potencialmente incriminatórias 
sem que o entrevistado tenha consciência de que o entre-
vistador já possua tais informações; f) pedir para que o en-
trevistado discuta determinados temas em questão no 
contexto de acordo com seu ponto de vista e posteriormen-
te de modo contrário ao mesmo. 
 
ASPECTOS NEUROCOGNITIVOS DA CONDUTA MENTIROSA 
Kahneman (1973), em sua teoria sobre a capaci-
dade do processamento cognitivo, descreveu que tal meca-
nismo operava em termos de uma quantidade fixa de re-
cursos cognitivos que estava disponível para uma única ou 
múltiplas tarefas. Quando uma única tarefa está a ser exe-
cutada, todos os recursos disponíveis podem ser aplicados 
a essa tarefa. Quando várias tarefas são executadas, os re-
cursos disponíveis devem ser compartilhados. Dada essa 
quantidade finita de capacidade cognitiva, quando o cére-
bro se envolve no desempenho de diversas tarefas combi-
nadas ou simultâneas, poucos recursos restam a tarefas 
subsequentes que forem acrescentadas o que resultará em 
impacto negativo para seu desempenho. O pressuposto bá-
sico é o de que ao executar tarefas de maneira simultânea a 
atenção seja dividida. 
Investigação realizada no passado examinou o 
processamento cognitivo e seu desempenho utilizando a 
estratégia das tarefas secundárias (Johnston & Heinz, 1978; 
Logan, 1979). Os estudos de atenção dividida deram origem 
à expressão “efeito de atenção dividida”, documentado por 
vários pesquisadores (Broadbent, 1958; Treisman, 1969; 
Shulman & Fisher, 1972; Eysenck & Eysenck, 1979). Ima-
gens de ressonância magnética funcional têm associado o 
córtex pré-frontal e áreas adjacentes à mentira. Tais dados 
corroboram com a hipótese de que mentir envolve um bom 
funcionamento das funções executivas do cérebro. 
O comportamento de mentir exige adequado fun-
cionamento das funções executivas do cérebro (Visu-Petra, 
Varga, Miclea & Visu-Petra, 2013). Os achados atuais evi-
denciam que processos de controle executivo estão relacio-
nados ao córtex pré-frontal dorsolateral, córtex parietal 
posterior, córtex pré-frontal ventrolateral, insula anterior e 
córtex cingulado anterior possivelmente atuando de manei-
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ARTIGO ORIGINAL 
ra integrada na produção do comportamento de mentir 
(Christ, Van Essen, Watson, Brubaker & Mcdermott, 2009). 
O aumento na carga cognitiva necessário para for-
mular e comunicar uma história plausível se deve a deman-
da de monitorar a expressividade corporal e facial, anteci-
par perguntas futuras. Dada a grande atribuição de tarefas 
em execuçãopelas redes frontais a carga cognitiva coloca 
mentirosos em condições mais vulneráveis a questiona-
mentos os quais não podem prever ou controlar (Patterson, 
2009). 
Tais recomendações produzem um efeito denomi-
nado “imposição de carga cognitiva”. O pressuposto em 
questão é o de que mentir é mais difícil do que dizer a ver-
dade. Nesse sentido, investigadores poderiam utilizar estra-
tégias que aumentassem a carga cognitiva tornando a ela-
boração da mentira mais dura de ser realizada. A imposição 
de tarefas extras ao trabalho mental do entrevistado pro-
duz demandas cognitivas adicionais tornando o ato de men-
tir algo ainda mais trabalhoso. Sugerem-se duas maneiras 
de impor carga cognitiva durante interrogatórios: pedindo-
lhes para contar suas histórias em ordem inversa e para 
manterem os olhos em contato com o entrevistador (Vrij, 
Mann, Leal & Fischer, 2010). 
Classicamente, procedimentos de detecção de 
mentiras como instrumentos de polígrafos são utilizados 
somados a técnicas de questionamento em que se alter-
nam três tipos de perguntas: a) irrelevantes (nome, idade); 
b) relevantes (referentes ao caso em questão); c) controle 
(perguntas ambíguas). Em entrevistas prévias elaboram-se 
perguntas controles formuladas ao entrevistado e às vezes 
pede-se ao entrevistado que o mesmo as conteste negati-
vamente. Durante o processo vão sendo formuladas per-
guntas às quais devem ser respondidas com respostas sim-
ples como sim ou não. Geralmente são desconsideradas as 
duas primeiras, pois podem gerar excitação autonômica pe-
lo fato de serem as primeiras. São realizadas sequências de 
perguntas alternando-se perguntas irrelevantes, controles e 
relevantes. Os resultados nem sempre são conclusivos. Esta 
falta de conclusão ocorre quando o polígrafo utilizado não 
consegue determinar diferenças nas respostas fisiológicas 
do indivíduo submetido a questões relevantes e controle 
(Trindade, 2010). 
Há um problema fundamental nos procedimentos 
para detecção de mentiras. Comportamentos que ocorrem 
durante uma mentira também ocorrem em outras situa-
ções, como por exemplo, a excitação presente no medo de 
ser desacreditado (Gross, 1998; Richards & Gross, 1999). 
Por isso durante o curso de uma entrevista se faz tão neces-
sário realizar calibragens durante o processo de análise, 
comparações do comportamento do indivíduo em diferen-
tes momentos a fim de estabelecer uma linha de base de 
como este se comporta a fim de compará-lo consigo mes-
mo em situações oportunas para a investigação. É nesse 
momento que a utilização de ferramentas matemáticas se 
torna oportuna refinando a precisão da observação de in-
formações não verbais, observando registros em vídeo de 
delações, testemunhos e oitivas. 
Um comportamento isolado que expresse sinal de 
excitação ou de carga cognitiva por si só não pode ser to-
mado como sinônimo de que o indivíduo esteja mentindo. 
Este tipo de interpretação equivocada pode gerar o efeito 
Otelo, um suspeito ao ser interrogado pode reagir com 
comportamentos semelhantes aos de alguém que mente 
simplesmente por estar na condição de suspeito ou por 
sentir medo de ser desacreditado (Fernandes, et al., 2012). 
Não existe um único comportamento isolado que 
seja um sinal de mentira. Contudo, um conjunto de sinais 
somados a informações de variáveis contextuais observa-
das no curso de um tempo, podem configurar sinais concre-
tos de pontos quentes. Pontos quentes sinalizam a presen-
ça de uma informação que não está presente no relato, 
mas que se encontra adjacente ao assunto. Ekman (2011) 
orienta que a presença de emoções e comportamentos que 
não correspondam ao contexto podem ser pontos quentes 
que devem ser melhor investigados o que requer prudência 
e tolerância frente a ambiguidade até se conseguir mais in-
formações que confirmem que o ponto quente é decorren-
te da mentira e não de outro elemento. 
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ARTIGO ORIGINAL 
Mesmo um grupo de comportamentos expressi-
vos de excitação autonômica e dificuldade cognitiva podem 
se revelar como falsos positivos para a mentira. O que sus-
tenta tal paradoxo como uma situação que permanece pro-
blemática, é a perspectiva de análise e observação do fenô-
meno calcada numa leitura estática que pensa identificar o 
comportamento mentiroso pela simples presença de certas 
manifestações expressivas. É preciso adotar uma perspecti-
va dinâmica de análise das pistas comportamentais de 
mentira com foco na observação e descrição de sua fre-
quência. 
Vale salientar que a ideia de que pistas comporta-
mentais de mentiras tendem a dobrar de frequência na 
ocasião da conduta dissimulatória é hipótese plausível cuja 
ocorrência tem sido observada em atividades profissionais 
como análises periciais e simulações de laboratório em ex-
perimentos de detecção de mentiras utilizados em aulas 
práticas sobre comunicação não verbal do comportamento. 
Propõe-se que a análise de pistas comportamentais de 
mentira não se restrinja a simples identificação e constata-
ção de sua presença, mas na análise descritiva de sua fre-
quência. Isto permite a visualização de um quadro geral do 
comportamento em que se podem observar oscilações 
comportamentais no curso de tempo em que um indivíduo 
realiza um relato. 
 
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E DE DISPERSÃO APLI-
CADAS NA ANÁLISE DE PISTAS VERBAIS E NÃO VERBAIS DA 
MENTIRA 
Tal proposta metodológica de análise da frequên-
cia de pistas comportamentais da mentira demanda a rea-
lização de medições. Com base na atribuição de valores 
quantitativos a certas manifestações comportamentais a 
necessidade de medição implica na produção de números 
representativos do objeto de estudo em questão. O objeti-
vo do perito a partir de então é interpretá-los a fim de che-
gar a conclusões gerais. Da coleta de dados numéricos a ex-
tração das inferências possíveis a utilização da estatística é 
absolutamente fundamental (Atkinson, et al., 2002). A esta-
tística é utilizada para oferecer descrições simplificadas de 
grandes quantidades de dados. Os dados brutos se tornam 
passíveis de compreensão quando agrupados de modo or-
ganizado em uma distribuição de frequência. 
Medidas de tendência central são utilizadas para 
caracterizar o comportamento de um conjunto de valores a 
fim de representa-los adequadamente. São pontos repre-
sentativos de uma escala que resumem um grupo de infor-
mações. As medidas mais utilizadas são média, mediana e 
moda. A média é a soma aritmética dos valores dividida so-
bre o número de termos e pode ser representado pela fór-
mula: 
 
𝑀 =
∑X
𝑁 
 
A mediana constitui-se do termo de posição cen-
tral em determinada distribuição de frequência e pode ser 
representado em caso de um rol de natureza par através da 
seguinte fórmula: 
 
𝑀𝑀 =
𝑁 + 1
2 
 
A mediana possui a seguinte representação no ca-
so de se encontrar disposta em um rol impar: 
 
𝑀𝑀 = 𝑀 =
∑ 2𝑁 (𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐)
2 
 
Finalmente, a moda constitui-se do elemento de 
maior frequência na distribuição de frequências de um rol 
podendo ser representado na fórmula: 
 
𝑀𝑀 = L1 + �
 ∆1
∆1 + ∆2� ∗ C 
 
A utilização de tais medidas permite criar um ma-
pa de comportamentos observados, quantificados e final-
mente expressos em valores numéricos. Contudo tal descri-
ção não é em si mesma suficiente. A partir de tal mapea-
mento se deve buscar um número que responda o quanto 
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ARTIGO ORIGINAL 
os valores se aglomeram ou se dispersam em relaçãoà mé-
dia por meio de um modelo de análise de dispersão dos da-
dos, ou seja, uma medida de variação. Medidas de variação 
nos informam o quão representativa é uma média. Para is-
so frequentemente se utilizam três medidas, o desvio mé-
dio, a análise da variância e o desvio padrão. Um desvio é 
um critério de observação do quanto valores específicos se 
distanciam ou se aproximam da média e que podem ser re-
sumidos por meio da medida desvio médio. O desvio médio 
constitui-se da média aritmética dos desvios e pode ser re-
presentado do seguinte modo: 
 
𝐷𝑀: 𝑀 =
d1 + d2 + dN
N 
 
Uma análise da variância constitui uma medida 
sensível que leva em conta todos os valores avaliando o 
quanto os valores que constituem uma distribuição se afas-
tam da média daquela distribuição. Isso se dá pelo cálculo 
do desvio de cada valor subtraindo cada valor da média e 
elevando os resultados ao quadrado. A variância constitui-
se da média aritmética dos quadrados dos desvios cuja re-
presentação pode ser expressa como: 
 
𝑉𝑉𝑉 =
𝑀12 + 𝑀22 + 𝑀𝑁2
N 
 
O desvio padrão é uma medida amplamente utili-
zada na análise de dispersão estatística. Tal medida nos in-
dica regularidades de um conjunto de dados em função da 
média aritmética. O desvio padrão constitui-se da raiz qua-
drada da variância e possui a seguinte representação: 
 
𝜎 = �
∑𝑀2
𝑁 
 
Tais ferramentas constituem as plataformas nas 
quais é possível realizar a inserção de valores representati-
vos da quantificação dos comportamentos, na presente 
proposta, aquelas associadas à conduta de dissimulação es-
pecificamente manifestações comportamentais expressivas 
de excitação autonômica e carga cognitiva. 
 
DESCRIÇÃO DE ETAPAS DA ANÁLISE 
É preciso tomar o depoimento com cautela, pois o 
depoente pode por motivações particulares ocultar ele-
mentos ou falsificar o relato (Ekman, 2002). O objetivo da 
análise constitui-se no mapeamento da frequência de exci-
tação autonômica (EA) e carga cognitiva (CC), comporta-
mentos considerados os mais prováveis de serem tomados 
como pistas de mentira. O procedimento realiza-se na oca-
sião da necessidade de análise de depoimentos, delações, 
testemunhos ou oitivas que possuam registros em arquivos 
de vídeo digitais. 
A primeira conduta implica na observação do 
tempo do relato. Considerando um vídeo de 10 minutos o 
primeiro passo se dá na organização de uma tabela em que 
o tempo do vídeo possa ser disposto em um rol de ordem 
crescente. 
Devem ser elencados comportamentos expressi-
vos típicos e inequívocos tanto de excitação autonômica 
quanto de carga cognitiva. No caso de excitação autonômi-
ca (EA) podemos elencar dois: piscadas e toques pelo corpo 
(adaptadores). Sabe-se que ambos os comportamentos au-
mentam em frequência sob a ação de ansiedade, descon-
forto psicológico e aumento na carga cognitiva. No caso de 
carga cognitiva (CC) devem ser contabilizados os prolonga-
mentos, expressões verbais intrínsecas a ligeiras pausas ob-
servadas em expressões como, é, aí, í. 
A cada minuto devem ser quantificados o número 
de piscadas, auto toques e prolongamentos. Esses valores 
devem ser somados e o resultado registrado na tabela em 
frente ao minuto correspondente. Sugere-se que se conta-
bilize um item por vez na seguinte ordem: piscadas, prolon-
gamentos, auto toques. Realizado o procedimento em to-
dos os 10 minutos a fim de visualizar o cenário das respos-
tas comportamentais observadas deve-se calcular a média 
das pistas e em sequência o cálculo do desvio padrão. Assu-
me-se então que o valor médio de EA e CC do indivíduo 
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constitui sua linha de base. A frequência de EA e CC do indi-
víduo torna-se uma referência medida e descrita de manei-
ra objetiva. Estabelecida a “linha de base” a análise prosse-
gue buscando observar em quais momentos no curso de 
tempo do relato ocorrem desvios significativos do compor-
tamento médio, ou seja, da linha de base do indivíduo, isso 
considerando o valor do desvio padrão. A próxima etapa é a 
realização da análise minuto a minuto dos desvios elemen-
tares que devem ser comparados em relação à média atra-
vés de um cálculo percentual que pode ser representado 
pela fórmula: 
 
 𝑁 −𝑀/𝑀 ∗ 100 
 
Supondo que durante análise do vídeo de 10 mi-
nutos tenha-se obtido uma média de 36 pistas de excitação 
autonômica e carga cognitiva no comportamento do indiví-
duo depoente. A média torna-se a bússola que revelará o 
peso dos desvios elementares minuto a minuto. Conside-
rando que em média o indivíduo apresenta 36 pistas a cada 
minuto ao observar a distribuição de frequência como or-
ganizada na tabela abaixo pode se notar que o 3º e 4º mi-
nutos apresentam desvios acentuados na frequência de pis-
tas apresentando um ganho percentual > 50% desvelando 
um efeito exponencial. 
 
Tabela Ilustrativa de objetivo didático. 
Minuto M D % 
1 37 1 1% 
2 37 1 1% 
3 58 22 61% 
4 60 24 66% 
5 51 15 41% 
6 47 11 30% 
7 26 10 -27% 
8 41 5 13% 
9 51 15 41% 
10 38 2 6% 
 
A etapa seguinte consistiria na retomada do pon-
to do relato referente ao 3º e 4º minutos a fim de conside-
rar o contexto do mesmo, seu enunciado, assunto, turnos 
de fala, temas paralelos e outras variáveis que poderiam es-
tar implicadas no aumento significativo da frequência das 
pistas. A partir desse momento seria realizada uma detalha-
da observação da expressividade emocional através da aná-
lise de microexpressões faciais. 
Microexpressões faciais são movimentos dos 
músculos faciais que sinalizam emoções reprimidas (Hag-
gard & Isaacs, 1966). Acreditava-se, inicialmente, que essas 
emoções fossem invisíveis a olho nu Posteriormente com-
preendeu-se que as microexpressões faciais constituem-se 
de movimentos faciais muito rápidos que duram uma fra-
ção de 1/15 a 1/12 segundo que ocasionam vazamentos de 
sentimentos verdadeiros (Ekman & Friesen, 1969). Microex-
pressões faciais podem revelar pontos de incongruência en-
tre discurso e emoção, servindo como pistas que podem 
culminar na verificação do comportamento dissimulado do 
emissor, o qual pode estar utilizando de mentiras que ocul-
tam ou falsificam informações importantes na compreen-
são de contextos que envolvam ações criminosas. 
 
CONSIDERAÇÕES FINAIS 
O uso de medidas de tendência central e de dis-
persão na análise de pistas comportamentais de mentira 
propõe uma perspectiva dinâmica na observação do com-
portamento que não se restrinja a mera identificação e 
constatação de pistas, mas também da análise descritiva de 
sua frequência. Tal modelo possibilitaria que peritos pudes-
sem através da organização de um quadro de distribuição 
de frequências observarem oscilações comportamentais e 
pudessem descrevê-las matematicamente. A descrição 
quantitativa de certas características expressivas do com-
portamento tem o potencial de servir como elemento di-
ferenciador no problema da ambiguidade, ou seja, do fato 
de que comportamentos que ocorrem durante uma menti-
ra também ocorrem em outras situações. Desse modo, ape-
sar da semelhança expressiva que comportamentos podem 
apresentar em diferentes situações há uma chance de que 
uma descrição quantitativa de sua expressão permita dife-
renciar sutilezas de intensidade da manifestação criando 
um critério mais apurado de diferenciação dos eventos. Tal 
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modelo constitui um procedimento analítico que pode re-
orientar processos de investigação com base em incongru-ências observáveis durante depoimentos, oitivas, testemu-
nhos e delações de indivíduos em contextos judiciais. 
 
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