How your eyes predict your personality - 6 Minute English

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BBC Learning English


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00:07
Neil: Hello and welcome to 6 Minute English. I'm Neil.
0
7000
2540
Neil: Hola y bienvenidos a 6 Minute English. soy neil
00:09
Rob: And I'm Rob.
1
9540
960
Rob: Y yo soy Rob.
00:10
Neil: Now, Rob, would you say that you are an introvert
2
10500
3300
Neil: Rob, ¿dirías que eres introvertido
00:13
or an extrovert?
3
13800
1800
o extrovertido?
00:15
Rob: What a good question!
4
15600
1540
Roberto: ¡Qué buena pregunta!
00:17
Well, extroverts are confident in their personality.
5
17140
3280
Bueno, los extrovertidos confían en su personalidad.
00:20
They're outgoing and comfortable in social situations.
6
20420
3460
Son extrovertidos y se sienten cómodos en situaciones sociales.
00:23
So I would have to say that, if anything, I’m the opposite.
7
23880
3540
Así que tendría que decir que, en todo caso, soy todo lo contrario.
00:27
I’m more of an introvert. I’m really quite shy.
8
27420
3140
Soy más introvertido. Soy bastante tímido.
00:30
I feel uncomfortable in social situations.
9
30560
2820
Me siento incómodo en situaciones sociales.
00:33
For example, if I go to a party
10
33380
1820
Por ejemplo, si voy a una fiesta
00:35
where I don’t know anyone,
11
35200
1120
donde no conozco a nadie
00:36
I usually feel very embarrassed
12
36320
2040
, suelo sentir mucha vergüenza
00:38
and I find it impossible to start conversations
13
38360
2480
y me resulta imposible entablar conversaciones
00:40
with strangers.
14
40840
800
con extraños.
00:41
Neil: But you do all of this on the radio and videos
15
41640
2849
Neil: Pero haces todo esto en la radio y videos
00:44
for Learning English, don’t you?
16
44489
2351
para Learning English, ¿no?
00:46
Some would say
17
46840
860
Algunos dirían
00:47
you have to be an extrovert to do what we do.
18
47700
2680
que tienes que ser extrovertido para hacer lo que hacemos.
00:50
Rob: Ah! Well, maybe I’m pretending to be an extrovert
19
50380
3040
Rob: ¡Ah! Bueno, tal vez pretendo ser extrovertido
00:53
to hide the fact that I’m an introvert.
20
53420
2200
para ocultar el hecho de que soy introvertido.
00:55
It’s quite a common thing, you know.
21
55620
1580
Es algo bastante común, ya sabes.
00:57
Neil: Well, it might not be so easy to hide in the
22
57200
2570
Neil: Bueno, puede que no sea tan fácil de ocultar en el
00:59
future because researchers have developed
23
59770
2410
futuro porque los investigadores han desarrollado
01:02
a computer program that can tell your personality
24
62180
2940
un programa de computadora que puede distinguir tu personalidad
01:05
from looking at where you look,
25
65120
1880
al mirar hacia donde miras
01:07
by tracking your eye movements.
26
67000
1490
, siguiendo los movimientos de tus ojos.
01:08
Rob: Wow! That sounds pretty hi-tech, and scary.
27
68490
3050
Rob: ¡Guau! Eso suena bastante de alta tecnología y aterrador.
01:11
Neil: Well, we’ll learn more shortly, but first
28
71540
2550
Neil: Bueno, aprenderemos más en breve, pero primero
01:14
a question on the topic of clever computers.
29
74090
3350
una pregunta sobre el tema de las computadoras inteligentes.
01:17
The letters 'AI' stand for Artificial Intelligence
30
77440
3660
Las letras 'AI' significan Inteligencia Artificial,
01:21
but what are the letters 'AI'? Are they
31
81100
3500
pero ¿qué son las letras 'AI'? ¿Son
01:24
A) an abbreviation
32
84600
2020
A) una abreviatura
01:26
B) an acronym, or
33
86620
1380
B) un acrónimo o
01:28
C) an initialism?
34
88000
1660
C) una sigla?
01:30
Rob: OK, I thought that was going to be easy, but
35
90140
2351
Rob: Vale, pensé que iba a ser fácil, pero
01:32
I think it’s an abbreviation, isn’t it?
36
92500
2800
creo que es una abreviatura, ¿no?
01:35
Neil: Well, you’ll have to wait to the end of
37
95300
2000
Neil: ¡Bueno, tendrás que esperar hasta el final
01:37
the programme to find out!
38
97300
1600
del programa para averiguarlo!
01:38
Sabrina Hoppe is a researcher
39
98900
1760
Sabrina Hoppe es investigadora
01:40
at the University of Stuttgart.
40
100660
2260
de la Universidad de Stuttgart.
01:42
She was interviewed on the BBC Radio programme
41
102920
2560
Fue entrevistada en el programa de radio de la BBC
01:45
All In The Mind.
42
105480
1380
All In The Mind.
01:46
She spoke about an experiment in which they tracked
43
106860
2580
Habló sobre un experimento en el que rastrearon
01:49
the eye movements of people in real situations.
44
109440
3300
los movimientos oculares de personas en situaciones reales.
01:52
This is what she said about the research.
45
112740
2380
Esto es lo que dijo sobre la investigación.
01:55
Was she confident
46
115120
1360
¿Estaba segura de que
01:56
the experiment would work in the real world?
47
116480
2460
el experimento funcionaría en el mundo real?
02:00
Sabrina Hoppe:The main finding in our study is that it is
48
120060
2400
Sabrina Hoppe: El principal hallazgo de nuestro estudio es que es
02:02
possible at all to just look at eye movements
49
122460
2840
posible observar los movimientos de los ojos
02:05
and then predict something about their personality.
50
125300
2800
y luego predecir algo sobre su personalidad.
02:08
And before our study it was not clear at all if
51
128100
2620
Y antes de nuestro estudio, no estaba claro en absoluto si
02:10
this would be possible from eye movements
52
130720
1920
esto sería posible a partir de los movimientos oculares
02:12
in such an unconstrained real world setting.
53
132640
2920
en un entorno del mundo real sin restricciones.
02:16
Neil: So, was she confident this would work?
54
136300
2660
Neil: Entonces, ¿estaba segura de que esto funcionaría?
02:18
Rob: No, not really.
55
138960
1200
Rob: No, en realidad no.
02:20
She said that before the study it wasn’t clear if it would
56
140160
3040
Ella dijo que antes del estudio no estaba claro si
02:23
be possible in an unconstrained real-world setting.
57
143200
3680
sería posible en un entorno del mundo real sin restricciones.
02:26
'Unconstrained' here means that there wasn’t strict
58
146880
2960
'Sin restricciones' aquí significa que no hubo un
02:29
control over the conditions of the experiment.
59
149840
2900
control estricto sobre las condiciones del experimento.
02:32
It took place in the ‘real-world’ – so not in a laboratory.
60
152740
3720
Tuvo lugar en el "mundo real", por lo que no en un laboratorio.
02:36
Neil: The result of the experiment
61
156460
1600
Neil: El resultado del experimento
02:38
- or the 'finding', as she called it -
62
158060
1700
, o el 'descubrimiento', como ella lo llamó,
02:39
was that by following eye movements,
63
159760
2000
fue que siguiendo los movimientos de los ojos,
02:41
a computer programme was able to work out the
64
161760
2320
un programa de computadora pudo determinar la
02:44
personality of the subjects.
65
164080
2080
personalidad de los sujetos.
02:46
Let’s listen again.
66
166160
1060
Escuchemos de nuevo.
02:47
Sabrina Hoppe: The main finding in our study is that it is
67
167760
2420
Sabrina Hoppe: El principal hallazgo de nuestro estudio es que es
02:50
possible at all to just look at eye movements
68
170180
2860
posible observar los movimientos de los ojos
02:53
and then predict something about their personality.
69
173040
2800
y luego predecir algo sobre su personalidad.
02:55
And before our study, it was not clear at all
70
175840
2440
Y antes de nuestro estudio, no estaba claro en absoluto
02:58
if this would be possible from eye movements
71
178280
2059
si esto sería posible a partir de los movimientos oculares
03:00
in such an unconstrained real world setting.
72
180340
2540
en un entorno del mundo real sin restricciones.
03:03
Rob: So how does the software work, for example,
73
183340
2240
Rob: Entonces, ¿cómo funciona el software? Por ejemplo,
03:05
what are the differences in the eye movements
74
185580
2420
¿cuáles son las diferencias en los movimientos oculares
03:08
of extroverts compared to introverts?
75
188000
2720
de los extrovertidos en comparación con los introvertidos?
03:11
Sabrina Hoppe: We still don't really know in detail
76
191420
1940
Sabrina Hoppe: Todavía no sabemos en detalle
03:13
what makes the difference.
77
193360
980
qué es lo que marca la diferencia.
03:14
We can only tell that there are differences
78
194340
2040
Solo podemos decir que hay diferencias
03:16
and that we know computer programs that can pick up
79
196380
3140
y que conocemos programas de computadora que pueden detectar
03:19
those differences.
80
199520
1560
esas diferencias.
03:21
Maybe extrovert people look up a lot because
81
201080
2060
Tal vez las personas extrovertidas miren mucho hacia arriba
03:23
they want to look at people's faces,
82
203140
2200
porque quieren mirar las caras de las personas,
03:25
whereas some super introvert
83
205340
2080
mientras que algunas personas súper
03:27
person maybe just stares at their own shoes,
84
207420
2220
introvertidas tal vez solo miren sus propios zapatos,
03:29
if you want to take the extreme examples.
85
209640
2260
si quieres tomar ejemplos extremos.
03:31
So, probably it somehow changes gaze.
86
211900
2660
Entonces, probablemente de alguna manera cambia la mirada.
03:34
But we only know that this information is
87
214560
2100
Pero solo sabemos que esta información está
03:36
there and somehow our program figured out
88
216660
2439
ahí y de alguna manera nuestro programa descubrió
03:39
how to extract it.
89
219100
1660
cómo extraerla.
03:41
Neil: So how does it work?
90
221140
1520
Neil: Entonces, ¿cómo funciona?
03:42
Rob: Well, that’s the strange thing.
91
222660
2240
Rob: Bueno, eso es lo extraño.
03:44
She said that she didn’t really know,
92
224900
2100
Ella dijo que realmente no lo sabía,
03:47
at least not in detail.
93
227000
1820
al menos no en detalle.
03:48
She did say that our personality
94
228820
1740
Ella dijo que nuestra personalidad de
03:50
somehow changes gaze.
95
230560
2220
alguna manera cambia la mirada.
03:52
'Gaze' is another word for looking at something.
96
232780
2540
'Mirar' es otra palabra para mirar algo.
03:55
So maybe we gaze in different ways
97
235320
2420
Así que tal vez miremos de diferentes maneras
03:57
depending on our personality.
98
237740
2020
dependiendo de nuestra personalidad.
03:59
Extroverts may look up more
99
239760
1980
Los extrovertidos pueden mirar más hacia arriba
04:01
and introverts, like me, may look down more.
100
241740
2820
y los introvertidos, como yo, pueden mirar más hacia abajo.
04:04
Neil: Yes, it was interesting that she said that she
101
244560
2700
Neil: Sí, fue interesante que ella dijera que
04:07
didn’t know how it did it,
102
247260
1840
no sabía cómo lo hizo,
04:09
but the program somehow managed to figure it out.
103
249100
3400
pero el programa de alguna manera logró resolverlo.
04:12
The phrasal verb 'to figure something out'
104
252500
2100
El verbo frasal 'descifrar algo'
04:14
means 'to understand or realise something'.
105
254600
2640
significa 'comprender o darse cuenta de algo'.
04:17
Time to review today’s vocabulary, but first,
106
257240
2900
Es hora de repasar el vocabulario de hoy, pero primero,
04:20
let’s have the answer to the quiz question.
107
260140
1900
tengamos la respuesta a la pregunta del cuestionario.
04:22
I asked what are the letters 'AI'? Are they
108
262040
4320
Pregunté ¿cuáles son las letras 'AI'? ¿Son
04:26
A) an abbreviation
109
266360
1640
A) una abreviatura
04:28
B) an acronym
110
268000
1140
B) un acrónimo
04:29
C) an initialism
111
269140
2320
C) una inicial
04:31
Rob, what did you say?
112
271460
1200
Rob, ¿qué dijiste?
04:32
Rob: I said A) an abbreviation.
113
272660
2440
Rob: Dije A) una abreviatura.
04:35
Neil: Well sorry, no, AI is C), so to speak.
114
275100
3880
Neil: Bueno, lo siento, no, AI es C), por así decirlo.
04:38
It's an initialism.
115
278980
1900
Es una sigla.
04:40
It’s the first letters of the words 'artificial intelligence',
116
280880
2960
Son las primeras letras de las palabras 'inteligencia artificial',
04:43
but it’s not pronounced like a new word,
117
283840
2540
pero no se pronuncia como una palabra nueva,
04:46
just the initial letters.
118
286380
1940
solo las letras iniciales.
04:48
Right, time now to review today’s vocabulary.
119
288320
3190
Bien, es hora de repasar el vocabulario de hoy.
04:51
Rob: Yes. We had the word 'extrovert'. This describes
120
291510
3310
Rob: Sí. Teníamos la palabra 'extrovertido'. Esto describe a
04:54
someone who has a very outgoing personality.
121
294820
2900
alguien que tiene una personalidad muy extrovertida.
04:57
An extrovert is confident and socially comfortable.
122
297720
3120
Un extrovertido es seguro y socialmente cómodo.
05:00
Neil: By contrast, an introvert is someone who is
123
300840
2460
Neil: Por el contrario, un introvertido es alguien que es
05:03
shy and not comfortable in social situations
124
303300
2940
tímido y no se siente cómodo en situaciones sociales
05:06
and doesn’t like being the centre of attention.
125
306240
2700
y no le gusta ser el centro de atención.
05:08
Rob: Our report today talked about the findings
126
308940
2280
Rob: Nuestro informe de hoy habló sobre los hallazgos
05:11
of some new research.
127
311220
1640
de una nueva investigación.
05:12
A 'finding' is something that has been learnt, discovered
128
312860
2800
Un 'hallazgo' es algo que se ha aprendido, descubierto
05:15
or indeed, found out.
129
315660
1520
o, de hecho, descubierto.
05:17
It is the conclusion that is reached.
130
317180
2380
Es la conclusión a la que se llega.
05:19
Neil: Then we had 'unconstrained' to describe the
131
319560
2400
Neil: Entonces tuvimos 'sin restricciones' para describir el
05:21
experiment which was not carried out
132
321960
1940
experimento que no se llevó a cabo
05:23
in a controlled environment.
133
323900
1720
en un entorno controlado.
05:25
So 'unconstrained' means
134
325620
1650
Entonces, 'sin restricciones' significa
05:27
'not limited or restricted'.
135
327270
2150
'no limitado o restringido'.
05:29
Rob: Our next word was 'gaze'. This is a word that
136
329420
2670
Rob: Nuestra siguiente palabra fue 'mirada'. Esta es una palabra que
05:32
means 'our way of looking at something'.
137
332090
2370
significa 'nuestra forma de ver algo'.
05:34
Neil: Yes, the findings of the research suggest
138
334460
2459
Neil: Sí, los hallazgos de la investigación sugieren
05:36
that our personality can affect our gaze.
139
336920
2820
que nuestra personalidad puede afectar nuestra mirada.
05:39
Rob: And this was something the computer was able
140
339740
2040
Rob: Y esto fue algo que la computadora
05:41
to figure out.
141
341789
1411
pudo resolver.
05:43
To 'figure out' means 'to study something
142
343200
2360
'Descubrir' significa 'estudiar algo
05:45
and reach an answer to a particular
143
345560
1680
y llegar a una respuesta a una
05:47
question or problem'.
144
347240
1500
pregunta o problema en particular'.
05:48
Neil: Right! Well, you know what I’ve just figured out?
145
348740
2400
Neil: ¡Claro! Bueno, ¿sabes lo que acabo de descubrir?
05:51
Rob: Do tell!
146
351560
680
Rob: ¡Dime!
05:52
Neil: It’s time to bring this edition of 6 Minute English
147
352240
2640
Neil: Es hora de finalizar esta edición de 6 Minute
05:54
to an end. We hope you can join us again,
148
354880
2140
English. Esperamos que pueda unirse a nosotros nuevamente,
05:57
but until then we are bbclearningenglish.com
149
357020
2780
pero hasta entonces somos bbclearningenglish.com
05:59
and you can find us on social media, online
150
359800
2540
y puede encontrarnos en las redes sociales, en línea
06:02
and on our app. Bye for now.
151
362340
1760
y en nuestra aplicación. Adiós por ahora.
06:04
Rob: Bye-bye!
152
364100
560
roberto: adiós!
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