Plugging Holes in the Science of Forensics 專家小組說，現在是讓鑑定科學更科學一點的時候了。
一份由美國國家科學院委員會（National Academy of Sciences）所提出的報告，發現在美國由刑事鑑定實驗室（crime laboratories）所進行的工作有許多嚴重的問題。最近那些有缺陷的證據分析，包括一個由FBI所逮捕的奧勒崗州律師，被指控涉嫌2004年在馬德里犯下恐怖炸彈攻擊，而這個根據指紋的鑑定可能是錯的，委員會說因為資料庫裡面非常欠缺高解析度的比對樣本。刑事鑑定實驗室工作量太大了，給調查員和技術人員的資格鑑定課程又很少，而且整個領域本身就處於一個缺乏監督的狀態。
不過最嚴重的結論是，有許多鑑識的規則，包括指紋、咬痕、撬桿所留下的條紋和凹痕或是槍械擊發機制的分析，並不是基於嚴密而且經過同儕評論的研究，可是這卻經典科學的品質證明。而這份報告指出，DNA分析是例外，因為相關的研究已經非常廣泛。但是報告指出，其他許多的鑑定測試方法，根本從來不曾被科學嚴格地驗證過。
雖然有一些鑑識專家不認同，但是許多的專家確認同報告的說法。而同時也有一些科學家正在努力進行相關的研究以改善這個領域的現況。他們研究人類的決策模式來改善軟體，如此一來便可以改善鑑識科學最重要的部份，也就是辨識和比較模式的能力。
紐約市立大學鑑識科學系系主任Lawrence Kobilinsky說，這份報告說的是我們已經講了很久的事情，在鑑識方面有太多的領域需要被改進。
而美國刑事鑑識科學大會的前主席，也是洛杉磯郡警政署刑事鑑定實驗室的領導者Barry Fisher也說他和其他同事已經推動相關的獨立評估系統很多年了，而這樣的驗證機制應該要被認定是可以信賴的。
並不是說在鑑識科學領域沒有任何的研究，但是過去幾年以來，這些研究都是由刑事鑑定實驗室自己完成的，布朗大學統計科學中心的領導者Constantine Gatsonis，同時也是美國國家科學院委員會共同主席就說，這個領域並沒有達到他們宣稱的發現足以通過科學嚴格檢驗的程度。而Fisher先生就說許多的鑑識結果都在法庭上被質疑，但是法庭並不是驗證任何科學資訊的地方。
已經有許多鑑識的研究因為科技以及技術的進步而改進。這些研究造成很大的突破，而這些也許可以在下一季的“C.S.I.”影集看得到，例如一種從雜貨店袋子或其他很不可能的來源取得指紋的技術，或是能夠分析最細微證據的設備。
Kobilinsky認為這些改善很有幫助，但是並沒有解決最基礎的問題。
DNA分析來自於生物科學，而且有很多時間和金錢已經投入這個領域，因而累積了許多經過同儕評論過的研究。所以當一個DNA專家在法庭上作證說這個樣本的確有很高的機率來自於嫌犯，那麼這個宣稱的確是以科學駔為基礎的。
Dr. Gatsonis說DNA被當作證據來分析的確有相當的優勢。因為DNA特別的構造，所以能夠被數位化。所以科學家們能夠同意多少程度的DNA差異，可以由電腦計算出相對的機率。
可是指紋就複雜多了，有很多不一樣的方式可以選擇當作特徵並且進行比對，一個模糊的只為可能只有幾個紋路或點可以用來作比對，可是一個清晰而完整的指紋卻有非常多可供比對的特徵。還有其他的狀況都會影響指紋，例如發現指紋的材質是什麼，以及指紋按壓的壓力大小。
紐約州立大學水牛城分校Sargur N. Srihari是一個模式鑑識專家，目前正試著量化不確定性。他的團隊過去作過很多研究，幫郵局發展出一套系統可以辨識信封上手寫的地址，而目前他正使用指紋的幾個資料庫來計算兩個指紋之間的相關性。
很多指紋的特徵都是由X和Y座標來表示，而一些指紋上的特徵可以被定位出來而形成方向和角度。一個指紋可以有40個以上的比對特徵。
Dr. Srihari使用一些相對來說比較小的資料庫，包括一組相當小的指紋資料庫，裡面包含了幾十對雙胞胎的指紋，這可以讓配對成功率更高，然後把這些結果應用在改良數學比對的工具上，如此一來在大一點的資料庫進行比對時就會比較正確。
他說，這不是一件容易的事情，我們的目標不是要取得絕對的確認，而是提高確認的機率，而這在法律的訴訟過程中已經非常有用了。
而其他的研究者則有他們各自的資料庫。紐約市立大學的助理教授Nicholas D. K. Petraco則正在研究顯微工具痕跡，像是一個竊賊翹開窗護而使用的螺絲起子。以往都假設沒有兩隻螺絲起子可以有相同形式的痕跡，但是這個假設卻從來不曾被證明過。所以Dr. Petraco就系統劃地在臘或是其他的材質上留下痕跡，然後用實體顯微鏡拍攝影像並且對細節進行量化，把資料建立成一個資料庫，如此一來就能夠逐漸瞭解一種痕跡符合一個特定工具的機率有多少。
Dr. Petraco是一個有很強電腦科學背景的化學家，專攻有關模式辨識想法的工業，像是發展Netflix公司所需要的工具，根據人們喜歡電影的類型而對客戶進行分類。他說，很多電腦計算的方法都和作這種決定類似。
他也指出如果有什麼在工業上應用得不錯，那也就可以應用在鑑識科學上面。他說，你不會想要發明任何新的東西，因為這牽扯到法律問題，一個新的證據是否能夠被接受呢？
這樣的工作往往很花時間，不過好消息是資料永遠在那裡。因此隨著軟體的改良，鑑識的機率就會被提高，而演算法和資料的比對方法也隨著時間不斷在演化。
但是有時候不可能去發展出一套有效的資料庫，例如咬痕資料的分析。鑑識牙醫學者Ira Titunik就說，使用一隻螺絲起子很單純而且簡單，但是咬這個動作牽涉到很多牙齒，因此總有其他的因素，包括皮膚的狀況等等，都會造成咬痕的差異，因此就很難對鑑識的可信度進行量化。
還有少數的研究者在研究誤差怎麼影響到鑑識的分析。美國國家標準與技術研究院最近建立了一套指紋的工作團隊，包括統計學家、心理學家和其他領域的專家，試圖瞭解造成人為誤差的詳情。
而在英國，心理學家Itiel Dror研究決策的過程，他說：我必須這樣說，人類的心理不是照相機，無法客觀地、被動地紀錄下資訊。人類的大腦是主動而且動態的裝置。
他的研究顯示當進行鑑定工作的時候，指紋辨識人員可以被他們已經知道的內容所影響。在一個實驗裡面，他發現同一個鑑識人員可以下不同的結論，尤其是當內容隨著時間而改變的時候。
鑑識專家說像是Dr. Dror和Dr. Srihari的研究有其必要，但這並不意味著像是指紋分析這種鑑識規則就不能使用。Mr. Fisher說：我並不懷疑指紋證據和槍械證據，尤其一旦經過研究的過程，這些證據將更被信賴，而且也更好。
Dr. Kobilinsky說人們不應該就直接下結論，認為鑑識科學就是不好的科學，這個學門有太多的經驗和知識會是屬於某個人的專門技術。
鑑識科學不是垃圾，但是這不代表這個領域就不需要被改進。
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