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: Ciao e benvenuto a 6 Minute English. Sono Neill.
00:09
Rob: And I'm Rob.
1
9540
960
Rob: E io sono Rob.
00:10
Neil: Now, Rob, would you say that you are an introvert
2
10500
3300
Neil: Ora, Rob, diresti che sei un introverso
00:13
or an extrovert?
3
13800
1800
o un estroverso?
00:15
Rob: What a good question!
4
15600
1540
Rob: Che bella domanda!
00:17
Well, extroverts are confident in their personality.
5
17140
3280
Bene, gli estroversi sono fiduciosi nella loro personalità.
00:20
They're outgoing and comfortable in social situations.
6
20420
3460
Sono estroversi e a loro agio nelle situazioni sociali.
00:23
So I would have to say that, if anything, I’m the opposite.
7
23880
3540
Quindi dovrei dire che, semmai, sono l'opposto.
00:27
I’m more of an introvert. I’m really quite shy.
8
27420
3140
Sono più introverso. Sono davvero piuttosto timido.
00:30
I feel uncomfortable in social situations.
9
30560
2820
Mi sento a disagio nelle situazioni sociali.
00:33
For example, if I go to a party
10
33380
1820
Ad esempio, se vado a una festa
00:35
where I don’t know anyone,
11
35200
1120
dove non conosco nessuno,
00:36
I usually feel very embarrassed
12
36320
2040
di solito mi sento molto imbarazzato
00:38
and I find it impossible to start conversations
13
38360
2480
e trovo impossibile iniziare conversazioni
00:40
with strangers.
14
40840
800
con estranei.
00:41
Neil: But you do all of this on the radio and videos
15
41640
2849
Neil: Ma fai tutto questo alla radio e nei video
00:44
for Learning English, don’t you?
16
44489
2351
per Learning English, vero?
00:46
Some would say
17
46840
860
Alcuni direbbero che
00:47
you have to be an extrovert to do what we do.
18
47700
2680
devi essere estroverso per fare quello che facciamo.
00:50
Rob: Ah! Well, maybe I’m pretending to be an extrovert
19
50380
3040
Rob: Ah! Beh, forse sto fingendo di essere un estroverso
00:53
to hide the fact that I’m an introvert.
20
53420
2200
per nascondere il fatto che sono un introverso.
00:55
It’s quite a common thing, you know.
21
55620
1580
È una cosa abbastanza comune, sai.
00:57
Neil: Well, it might not be so easy to hide in the
22
57200
2570
Neil: Beh, potrebbe non essere così facile nascondersi in
00:59
future because researchers have developed
23
59770
2410
futuro perché i ricercatori hanno sviluppato
01:02
a computer program that can tell your personality
24
62180
2940
un programma per computer in grado di distinguere la tua personalità
01:05
from looking at where you look,
25
65120
1880
guardando dove guardi,
01:07
by tracking your eye movements.
26
67000
1490
monitorando i movimenti degli occhi.
01:08
Rob: Wow! That sounds pretty hi-tech, and scary.
27
68490
3050
Rob: Wow! Sembra piuttosto hi-tech e spaventoso.
01:11
Neil: Well, we’ll learn more shortly, but first
28
71540
2550
Neil: Bene, impareremo di più a breve, ma prima
01:14
a question on the topic of clever computers.
29
74090
3350
una domanda sull'argomento dei computer intelligenti.
01:17
The letters 'AI' stand for Artificial Intelligence
30
77440
3660
Le lettere "AI" stanno per Intelligenza Artificiale,
01:21
but what are the letters 'AI'? Are they
31
81100
3500
ma cosa sono le lettere "AI"? Sono
01:24
A) an abbreviation
32
84600
2020
A) un'abbreviazione
01:26
B) an acronym, or
33
86620
1380
B) un acronimo 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: OK, pensavo che sarebbe stato facile, ma
01:32
I think it’s an abbreviation, isn’t it?
36
92500
2800
penso che sia un'abbreviazione, vero?
01:35
Neil: Well, you’ll have to wait to the end of
37
95300
2000
Neil: Beh, dovrai aspettare fino alla fine
01:37
the programme to find out!
38
97300
1600
del programma per scoprirlo!
01:38
Sabrina Hoppe is a researcher
39
98900
1760
Sabrina Hoppe è ricercatrice
01:40
at the University of Stuttgart.
40
100660
2260
presso l'Università di Stoccarda. È
01:42
She was interviewed on the BBC Radio programme
41
102920
2560
stata intervistata nel programma della BBC Radio
01:45
All In The Mind.
42
105480
1380
All In The Mind. Ha
01:46
She spoke about an experiment in which they tracked
43
106860
2580
parlato di un esperimento in cui hanno monitorato
01:49
the eye movements of people in real situations.
44
109440
3300
i movimenti oculari delle persone in situazioni reali.
01:52
This is what she said about the research.
45
112740
2380
Questo è ciò che ha detto della ricerca.
01:55
Was she confident
46
115120
1360
Era sicura che
01:56
the experiment would work in the real world?
47
116480
2460
l'esperimento avrebbe funzionato nel mondo reale?
02:00
Sabrina Hoppe:The main finding in our study is that it is
48
120060
2400
Sabrina Hoppe: La scoperta principale del nostro studio è che è
02:02
possible at all to just look at eye movements
49
122460
2840
possibile osservare solo i movimenti degli occhi
02:05
and then predict something about their personality.
50
125300
2800
e poi prevedere qualcosa sulla loro personalità.
02:08
And before our study it was not clear at all if
51
128100
2620
E prima del nostro studio non era affatto chiaro se
02:10
this would be possible from eye movements
52
130720
1920
ciò sarebbe stato possibile dai movimenti oculari
02:12
in such an unconstrained real world setting.
53
132640
2920
in un contesto del mondo reale così libero.
02:16
Neil: So, was she confident this would work?
54
136300
2660
Neil: Allora, era sicura che avrebbe funzionato?
02:18
Rob: No, not really.
55
138960
1200
Rob: No, non proprio.
02:20
She said that before the study it wasn’t clear if it would
56
140160
3040
Ha detto che prima dello studio non era chiaro se sarebbe
02:23
be possible in an unconstrained real-world setting.
57
143200
3680
stato possibile in un ambiente reale senza vincoli.
02:26
'Unconstrained' here means that there wasn’t strict
58
146880
2960
'Unconstrained' qui significa che non c'era uno stretto
02:29
control over the conditions of the experiment.
59
149840
2900
controllo sulle condizioni dell'esperimento. Ha
02:32
It took place in the ‘real-world’ – so not in a laboratory.
60
152740
3720
avuto luogo nel "mondo reale", quindi non in un laboratorio.
02:36
Neil: The result of the experiment
61
156460
1600
Neil: Il risultato dell'esperimento
02:38
- or the 'finding', as she called it -
62
158060
1700
- o della "scoperta", come lo chiamava lei -
02:39
was that by following eye movements,
63
159760
2000
è stato che, seguendo i movimenti degli occhi,
02:41
a computer programme was able to work out the
64
161760
2320
un programma per computer è stato in grado di elaborare la
02:44
personality of the subjects.
65
164080
2080
personalità dei soggetti.
02:46
Let’s listen again.
66
166160
1060
Ascoltiamo ancora.
02:47
Sabrina Hoppe: The main finding in our study is that it is
67
167760
2420
Sabrina Hoppe: La scoperta principale del nostro studio è che è
02:50
possible at all to just look at eye movements
68
170180
2860
possibile osservare solo i movimenti degli occhi
02:53
and then predict something about their personality.
69
173040
2800
e poi prevedere qualcosa sulla loro personalità.
02:55
And before our study, it was not clear at all
70
175840
2440
E prima del nostro studio, non era affatto chiaro
02:58
if this would be possible from eye movements
71
178280
2059
se ciò sarebbe stato possibile dai movimenti oculari
03:00
in such an unconstrained real world setting.
72
180340
2540
in un contesto del mondo reale così libero.
03:03
Rob: So how does the software work, for example,
73
183340
2240
Rob: Allora, come funziona il software, per esempio,
03:05
what are the differences in the eye movements
74
185580
2420
quali sono le differenze nei movimenti oculari
03:08
of extroverts compared to introverts?
75
188000
2720
degli estroversi rispetto agli introversi?
03:11
Sabrina Hoppe: We still don't really know in detail
76
191420
1940
Sabrina Hoppe: Non sappiamo ancora nel dettaglio
03:13
what makes the difference.
77
193360
980
cosa fa la differenza.
03:14
We can only tell that there are differences
78
194340
2040
Possiamo solo dire che ci sono differenze
03:16
and that we know computer programs that can pick up
79
196380
3140
e che conosciamo programmi per computer in grado di rilevare
03:19
those differences.
80
199520
1560
tali differenze.
03:21
Maybe extrovert people look up a lot because
81
201080
2060
Forse le persone estroverse guardano molto in alto perché
03:23
they want to look at people's faces,
82
203140
2200
vogliono guardare i volti delle persone,
03:25
whereas some super introvert
83
205340
2080
mentre alcune persone super introverse
03:27
person maybe just stares at their own shoes,
84
207420
2220
forse fissano solo le proprie scarpe,
03:29
if you want to take the extreme examples.
85
209640
2260
se vuoi fare esempi estremi.
03:31
So, probably it somehow changes gaze.
86
211900
2660
Quindi, probabilmente in qualche modo cambia sguardo.
03:34
But we only know that this information is
87
214560
2100
Ma sappiamo solo che queste informazioni sono
03:36
there and somehow our program figured out
88
216660
2439
lì e in qualche modo il nostro programma ha capito
03:39
how to extract it.
89
219100
1660
come estrarle.
03:41
Neil: So how does it work?
90
221140
1520
Neil: Allora come funziona?
03:42
Rob: Well, that’s the strange thing.
91
222660
2240
Rob: Beh, questa è la cosa strana.
03:44
She said that she didn’t really know,
92
224900
2100
Ha detto che non lo sapeva davvero,
03:47
at least not in detail.
93
227000
1820
almeno non in dettaglio.
03:48
She did say that our personality
94
228820
1740
Ha detto che la nostra personalità
03:50
somehow changes gaze.
95
230560
2220
in qualche modo cambia sguardo.
03:52
'Gaze' is another word for looking at something.
96
232780
2540
'Gaze' è un'altra parola per guardare qualcosa.
03:55
So maybe we gaze in different ways
97
235320
2420
Quindi forse guardiamo in modi diversi
03:57
depending on our personality.
98
237740
2020
a seconda della nostra personalità. Gli
03:59
Extroverts may look up more
99
239760
1980
estroversi possono guardare di più in alto
04:01
and introverts, like me, may look down more.
100
241740
2820
e gli introversi, come me, possono guardare di più in basso.
04:04
Neil: Yes, it was interesting that she said that she
101
244560
2700
Neil: Sì, è stato interessante che lei abbia detto che
04:07
didn’t know how it did it,
102
247260
1840
non sapeva come ha fatto,
04:09
but the program somehow managed to figure it out.
103
249100
3400
ma il programma in qualche modo è riuscito a capirlo.
04:12
The phrasal verb 'to figure something out'
104
252500
2100
Il verbo frasale 'capire qualcosa'
04:14
means 'to understand or realise something'.
105
254600
2640
significa 'capire o realizzare qualcosa'. È
04:17
Time to review today’s vocabulary, but first,
106
257240
2900
ora di rivedere il vocabolario di oggi, ma prima
04:20
let’s have the answer to the quiz question.
107
260140
1900
diamo la risposta alla domanda del quiz. Ho
04:22
I asked what are the letters 'AI'? Are they
108
262040
4320
chiesto quali sono le lettere "AI"? Sono
04:26
A) an abbreviation
109
266360
1640
A) un'abbreviazione
04:28
B) an acronym
110
268000
1140
B) un acronimo
04:29
C) an initialism
111
269140
2320
C) una sigla
04:31
Rob, what did you say?
112
271460
1200
Rob, cosa hai detto?
04:32
Rob: I said A) an abbreviation.
113
272660
2440
Rob: Ho detto A) un'abbreviazione.
04:35
Neil: Well sorry, no, AI is C), so to speak.
114
275100
3880
Neil: Beh, scusa, no, AI è C), per così dire.
04:38
It's an initialism.
115
278980
1900
È un inizialismo.
04:40
It’s the first letters of the words 'artificial intelligence',
116
280880
2960
Sono le prime lettere delle parole "intelligenza artificiale",
04:43
but it’s not pronounced like a new word,
117
283840
2540
ma non si pronuncia come una parola nuova,
04:46
just the initial letters.
118
286380
1940
solo le lettere iniziali.
04:48
Right, time now to review today’s vocabulary.
119
288320
3190
Bene, ora è il momento di rivedere il vocabolario di oggi.
04:51
Rob: Yes. We had the word 'extrovert'. This describes
120
291510
3310
Rob: Sì. Avevamo la parola "estroverso". Questo descrive
04:54
someone who has a very outgoing personality.
121
294820
2900
qualcuno che ha una personalità molto estroversa.
04:57
An extrovert is confident and socially comfortable.
122
297720
3120
Un estroverso è fiducioso e socialmente a suo agio.
05:00
Neil: By contrast, an introvert is someone who is
123
300840
2460
Neil: Al contrario, un introverso è qualcuno che è
05:03
shy and not comfortable in social situations
124
303300
2940
timido e non si trova a suo agio nelle situazioni sociali
05:06
and doesn’t like being the centre of attention.
125
306240
2700
e non ama essere al centro dell'attenzione.
05:08
Rob: Our report today talked about the findings
126
308940
2280
Rob: Il nostro rapporto di oggi ha parlato dei risultati
05:11
of some new research.
127
311220
1640
di alcune nuove ricerche.
05:12
A 'finding' is something that has been learnt, discovered
128
312860
2800
Una "scoperta" è qualcosa che è stato appreso, scoperto
05:15
or indeed, found out.
129
315660
1520
o addirittura scoperto.
05:17
It is the conclusion that is reached.
130
317180
2380
È la conclusione a cui si arriva.
05:19
Neil: Then we had 'unconstrained' to describe the
131
319560
2400
Neil: Poi abbiamo avuto 'unconstrained' per descrivere l'
05:21
experiment which was not carried out
132
321960
1940
esperimento che non è stato condotto
05:23
in a controlled environment.
133
323900
1720
in un ambiente controllato.
05:25
So 'unconstrained' means
134
325620
1650
Quindi "non vincolato" significa
05:27
'not limited or restricted'.
135
327270
2150
"non limitato o ristretto".
05:29
Rob: Our next word was 'gaze'. This is a word that
136
329420
2670
Rob: La nostra parola successiva è stata "sguardo". Questa è una parola che
05:32
means 'our way of looking at something'.
137
332090
2370
significa "il nostro modo di guardare qualcosa".
05:34
Neil: Yes, the findings of the research suggest
138
334460
2459
Neil: Sì, i risultati della ricerca suggeriscono
05:36
that our personality can affect our gaze.
139
336920
2820
che la nostra personalità può influenzare il nostro sguardo.
05:39
Rob: And this was something the computer was able
140
339740
2040
Rob: E questo è stato qualcosa che il computer è stato in grado
05:41
to figure out.
141
341789
1411
di capire.
05:43
To 'figure out' means 'to study something
142
343200
2360
"Capire" significa "studiare qualcosa
05:45
and reach an answer to a particular
143
345560
1680
e raggiungere una risposta a una particolare
05:47
question or problem'.
144
347240
1500
domanda o problema".
05:48
Neil: Right! Well, you know what I’ve just figured out?
145
348740
2400
Neill: Giusto! Bene, sai cosa ho appena capito?
05:51
Rob: Do tell!
146
351560
680
Rob: Dillo!
05:52
Neil: It’s time to bring this edition of 6 Minute English
147
352240
2640
Neil: È giunto il momento di concludere questa edizione di 6 Minute English
05:54
to an end. We hope you can join us again,
148
354880
2140
. Ci auguriamo che tu possa unirti di nuovo a noi,
05:57
but until then we are bbclearningenglish.com
149
357020
2780
ma fino ad allora siamo bbclearningenglish.com
05:59
and you can find us on social media, online
150
359800
2540
e puoi trovarci sui social media, online
06:02
and on our app. Bye for now.
151
362340
1760
e sulla nostra app. Arrivederci.
06:04
Rob: Bye-bye!
152
364100
560
Rob: Ciao ciao!
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