关于评估目击者未识别的诊断性.

刑事司法系统将目击者对嫌疑人的身份识别视为高度信息化的做法，同时将未识别（即无选择反应或选择了错误选项）视为无信息的做法受到质疑。使用贝叶斯信息增益模型数学证明：（a）如果目击者对嫌疑人的身份识别增加了嫌疑人是罪犯的概率，则未识别必须减少嫌疑人是罪犯的概率；（b）识别与未识别的相对诊断性（关于嫌疑人是罪犯的概率）由获得识别与未识别的概率决定，如果未识别相对少于识别，它们则更具诊断性。对以往发布数据应用贝叶斯模型的结果表明，未识别的诊断性大于识别不仅仅是理论上的可能性；现有数据显示，未识别在评估嫌疑人是罪犯的概率上，其诊断性超过识别的1.5倍。将未识别分为两种类型，即目击者选择错误选项与无选择决策，后者在评估嫌疑人无辜的概率上提供了比前者更有信息量的结果。和人类判断研究相关的认知机制可能是导致刑事司法调查者低估未识别的原因，在文中进行了讨论.