How your eyes predict your personality - 6 Minute English

249,381 views ・ 2019-03-21

BBC Learning English


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。 翻訳された字幕は機械翻訳です。

00:07
Neil: Hello and welcome to 6 Minute English. I'm Neil.
0
7000
2540
Neil: こんにちは、6 Minute English へようこそ。 私はニールです。
00:09
Rob: And I'm Rob.
1
9540
960
ロブ: 私はロブです。
00:10
Neil: Now, Rob, would you say that you are an introvert
2
10500
3300
ニール:さて、ロブ、あなたは内向
00:13
or an extrovert?
3
13800
1800
的ですか、それとも外向的ですか?
00:15
Rob: What a good question!
4
15600
1540
ロブ: いい質問ですね!
00:17
Well, extroverts are confident in their personality.
5
17140
3280
外向的な人は、自分の性格に自信を持っています。
00:20
They're outgoing and comfortable in social situations.
6
20420
3460
彼らは外向的で社交的な状況でも快適です。
00:23
So I would have to say that, if anything, I’m the opposite.
7
23880
3540
ですから、どちらかといえば、私は反対だと言わざるを得ません。
00:27
I’m more of an introvert. I’m really quite shy.
8
27420
3140
私はもっ​​と内向的です。 私は本当に恥ずかしがり屋です。
00:30
I feel uncomfortable in social situations.
9
30560
2820
社交の場で居心地が悪い。
00:33
For example, if I go to a party
10
33380
1820
たとえば、知らない人がいるパーティーに行くと
00:35
where I don’t know anyone,
11
35200
1120
00:36
I usually feel very embarrassed
12
36320
2040
、たいていとても恥ずかしくて
00:38
and I find it impossible to start conversations
13
38360
2480
、見知らぬ人と会話を始めることができません
00:40
with strangers.
14
40840
800
00:41
Neil: But you do all of this on the radio and videos
15
41640
2849
ニール:でも、あなたは英語を学ぶためのラジオやビデオでこれらすべて
00:44
for Learning English, don’t you?
16
44489
2351
をやっていますよね?
00:46
Some would say
17
46840
860
00:47
you have to be an extrovert to do what we do.
18
47700
2680
私たちがしていることをするためには、外向的でなければならないと言う人もいます。
00:50
Rob: Ah! Well, maybe I’m pretending to be an extrovert
19
50380
3040
ロブ:ああ! 内向的であることを隠すために外向的なふりをしているのかもしれません
00:53
to hide the fact that I’m an introvert.
20
53420
2200
00:55
It’s quite a common thing, you know.
21
55620
1580
よくあることですよね。
00:57
Neil: Well, it might not be so easy to hide in the
22
57200
2570
ニール: そうですね、
00:59
future because researchers have developed
23
59770
2410
研究者たちは目の動きを追跡することで、どこを見ているかで
01:02
a computer program that can tell your personality
24
62180
2940
あなたの性格を知ることができるコンピュータープログラムを開発したので、将来隠すのはそれほど簡単ではないかもしれません
01:05
from looking at where you look,
25
65120
1880
01:07
by tracking your eye movements.
26
67000
1490
.
01:08
Rob: Wow! That sounds pretty hi-tech, and scary.
27
68490
3050
ロブ:うわー! それはかなりハイテクで恐ろしいですね。
01:11
Neil: Well, we’ll learn more shortly, but first
28
71540
2550
ニール: そうですね、すぐにもっと学びますが、最初
01:14
a question on the topic of clever computers.
29
74090
3350
に賢いコンピューターについての質問です。
01:17
The letters 'AI' stand for Artificial Intelligence
30
77440
3660
「AI」という文字は人工知能の略です
01:21
but what are the letters 'AI'? Are they
31
81100
3500
が、「AI」という文字は何ですか? それらは
01:24
A) an abbreviation
32
84600
2020
A) 略語
01:26
B) an acronym, or
33
86620
1380
B) 頭字語ですか、それとも
01:28
C) an initialism?
34
88000
1660
C) 頭字語ですか?
01:30
Rob: OK, I thought that was going to be easy, but
35
90140
2351
ロブ: わかりました、簡単だ
01:32
I think it’s an abbreviation, isn’t it?
36
92500
2800
と思ったのですが、略語だと思いますよね?
01:35
Neil: Well, you’ll have to wait to the end of
37
95300
2000
ニール:そうですね、番組が終わるまで待ってみてください
01:37
the programme to find out!
38
97300
1600
01:38
Sabrina Hoppe is a researcher
39
98900
1760
Sabrina Hoppe は、
01:40
at the University of Stuttgart.
40
100660
2260
シュトゥットガルト大学の研究者です。
01:42
She was interviewed on the BBC Radio programme
41
102920
2560
彼女は BBC ラジオ番組
01:45
All In The Mind.
42
105480
1380
All In The Mind でインタビューを受けました。
01:46
She spoke about an experiment in which they tracked
43
106860
2580
彼女は
01:49
the eye movements of people in real situations.
44
109440
3300
、実際の状況で人々の目の動きを追跡した実験について話しました。
01:52
This is what she said about the research.
45
112740
2380
これは彼女が研究について語ったことです。
01:55
Was she confident
46
115120
1360
彼女
01:56
the experiment would work in the real world?
47
116480
2460
は実験が現実の世界でうまくいくと確信していましたか?
02:00
Sabrina Hoppe:The main finding in our study is that it is
48
120060
2400
サブリナ・ホッペ: 私たちの研究の主な発見は、
02:02
possible at all to just look at eye movements
49
122460
2840
目の動きを見て、
02:05
and then predict something about their personality.
50
125300
2800
その人の性格について何かを予測することはまったく可能だということです.
02:08
And before our study it was not clear at all if
51
128100
2620
そして、私たちの研究の前に、
02:10
this would be possible from eye movements
52
130720
1920
これが
02:12
in such an unconstrained real world setting.
53
132640
2920
そのような制約のない現実世界の設定での目の動きから可能かどうかはまったく明らかではありませんでした.
02:16
Neil: So, was she confident this would work?
54
136300
2660
Neil: それで、彼女はこれがうまくいくと確信していたのですか?
02:18
Rob: No, not really.
55
138960
1200
ロブ:いいえ、そうではありません。
02:20
She said that before the study it wasn’t clear if it would
56
140160
3040
彼女は、制約のない現実世界の設定でそれが可能かどうかは、研究の前には明らかではなかった
02:23
be possible in an unconstrained real-world setting.
57
143200
3680
.
02:26
'Unconstrained' here means that there wasn’t strict
58
146880
2960
ここでの「制約なし」とは、実験の条件を厳密に制御できなかったことを意味し
02:29
control over the conditions of the experiment.
59
149840
2900
ます。
02:32
It took place in the ‘real-world’ – so not in a laboratory.
60
152740
3720
それは「現実世界」で行われたので、実験室ではありません。
02:36
Neil: The result of the experiment
61
156460
1600
ニール: 実験の結果、
02:38
- or the 'finding', as she called it -
62
158060
1700
または彼女がそれを「発見」と呼んだの
02:39
was that by following eye movements,
63
159760
2000
は、目の動きを追跡することによって
02:41
a computer programme was able to work out the
64
161760
2320
、コンピュータープログラムが被験者の性格を解明することができたということ
02:44
personality of the subjects.
65
164080
2080
でした.
02:46
Let’s listen again.
66
166160
1060
もう一度聞いてみましょう。
02:47
Sabrina Hoppe: The main finding in our study is that it is
67
167760
2420
サブリナ・ホッペ: 私たちの研究の主な発見は、
02:50
possible at all to just look at eye movements
68
170180
2860
目の動きを見るだけで
02:53
and then predict something about their personality.
69
173040
2800
、彼らの性格について何かを予測することがまったく可能であるということです.
02:55
And before our study, it was not clear at all
70
175840
2440
そして、私たちの研究の前に、これが
02:58
if this would be possible from eye movements
71
178280
2059
この
03:00
in such an unconstrained real world setting.
72
180340
2540
ような制約のない現実世界の設定での目の動きから可能かどうかはまったく明らかではありませんでした.
03:03
Rob: So how does the software work, for example,
73
183340
2240
ロブ: では、ソフトウェアはどのように機能しますか? たとえば、
03:05
what are the differences in the eye movements
74
185580
2420
03:08
of extroverts compared to introverts?
75
188000
2720
外向的な人と内向的な人の目の動きの違いは何ですか?
03:11
Sabrina Hoppe: We still don't really know in detail
76
191420
1940
Sabrina Hoppe: 何が違いを生むのか、まだ詳しく分かっていません
03:13
what makes the difference.
77
193360
980
03:14
We can only tell that there are differences
78
194340
2040
違いがあること
03:16
and that we know computer programs that can pick up
79
196380
3140
、そしてそれらの違いを拾うことができるコンピュータープログラムを知っていることしかわかりません
03:19
those differences.
80
199520
1560
. 極端な例を挙げると、
03:21
Maybe extrovert people look up a lot because
81
201080
2060
外向的な人
03:23
they want to look at people's faces,
82
203140
2200
は人の顔を見たくて上を
03:25
whereas some super introvert
83
205340
2080
向くかもしれませんが、超内向的な
03:27
person maybe just stares at their own shoes,
84
207420
2220
人は自分の靴をじっと見つめるだけかもしれません
03:29
if you want to take the extreme examples.
85
209640
2260
03:31
So, probably it somehow changes gaze.
86
211900
2660
で、多分何となく視線が変わる。
03:34
But we only know that this information is
87
214560
2100
しかし、私たちが知っているのは、この情報が
03:36
there and somehow our program figured out
88
216660
2439
そこにあり、どういうわけか私たちのプログラムが
03:39
how to extract it.
89
219100
1660
それを抽出する方法を見つけ出したということだけです。
03:41
Neil: So how does it work?
90
221140
1520
ニール: では、どのように機能するのですか?
03:42
Rob: Well, that’s the strange thing.
91
222660
2240
Rob: うーん、それは奇妙なことだ。
03:44
She said that she didn’t really know,
92
224900
2100
彼女は、少なくとも詳しくは知らないと言いました
03:47
at least not in detail.
93
227000
1820
03:48
She did say that our personality
94
228820
1740
彼女は、私たちの性格は
03:50
somehow changes gaze.
95
230560
2220
どういうわけか視線を変えると言いました。
03:52
'Gaze' is another word for looking at something.
96
232780
2540
「Gaze」は、何かを見ることを表す別の言葉です。
03:55
So maybe we gaze in different ways
97
235320
2420
ですから、私たちは性格に応じてさまざまな方法で注視しているのかもしれません
03:57
depending on our personality.
98
237740
2020
03:59
Extroverts may look up more
99
239760
1980
外向的な人は上を向くかもしれ
04:01
and introverts, like me, may look down more.
100
241740
2820
ませんし、私のように内向的な人は下を向くかもしれません。
04:04
Neil: Yes, it was interesting that she said that she
101
244560
2700
ニール:ええ、彼女
04:07
didn’t know how it did it,
102
247260
1840
がどうやってそれをしたのかわからなかったと言ったのは興味深いことでしたが、プログラムはどういうわけかそれを理解することが
04:09
but the program somehow managed to figure it out.
103
249100
3400
できました.
04:12
The phrasal verb 'to figure something out'
104
252500
2100
to figure out something という句動詞は、「
04:14
means 'to understand or realise something'.
105
254600
2640
何かを理解する、または実現する」という意味です。
04:17
Time to review today’s vocabulary, but first,
106
257240
2900
今日の語彙を復習する時間ですが、まずは
04:20
let’s have the answer to the quiz question.
107
260140
1900
クイズの質問に答えましょう。
04:22
I asked what are the letters 'AI'? Are they
108
262040
4320
「AI」という文字は何ですか?
04:26
A) an abbreviation
109
266360
1640
A) 略語
04:28
B) an acronym
110
268000
1140
B) 頭字語
04:29
C) an initialism
111
269140
2320
C) イニシャル
04:31
Rob, what did you say?
112
271460
1200
ロブ、何て言いましたか?
04:32
Rob: I said A) an abbreviation.
113
272660
2440
Rob: 私は A) 略語と言いました。
04:35
Neil: Well sorry, no, AI is C), so to speak.
114
275100
3880
Neil: すみません、いいえ、AI は C) です。
04:38
It's an initialism.
115
278980
1900
イニシャルです。
04:40
It’s the first letters of the words 'artificial intelligence',
116
280880
2960
「人工知能」という言葉の最初の文字です
04:43
but it’s not pronounced like a new word,
117
283840
2540
が、新しい言葉のように発音されるのではなく
04:46
just the initial letters.
118
286380
1940
、最初の文字だけです。
04:48
Right, time now to review today’s vocabulary.
119
288320
3190
さて、今日の語彙を復習しましょう。
04:51
Rob: Yes. We had the word 'extrovert'. This describes
120
291510
3310
ロブ:はい。 「外向的」という言葉がありました。 これ
04:54
someone who has a very outgoing personality.
121
294820
2900
は、非常に外向的な性格を持っている人を表しています。
04:57
An extrovert is confident and socially comfortable.
122
297720
3120
外向的な人は自信があり、社会的に快適です。
05:00
Neil: By contrast, an introvert is someone who is
123
300840
2460
ニール:それとは対照的に、内向的な人は
05:03
shy and not comfortable in social situations
124
303300
2940
恥ずかしがり屋で
05:06
and doesn’t like being the centre of attention.
125
306240
2700
人付き合いが苦手で、注目の的になることを好みません。
05:08
Rob: Our report today talked about the findings
126
308940
2280
ロブ: 今日のレポート
05:11
of some new research.
127
311220
1640
では、いくつかの新しい研究結果について話しました。
05:12
A 'finding' is something that has been learnt, discovered
128
312860
2800
「発見」とは、学習、発見、
05:15
or indeed, found out.
129
315660
1520
または実際に発見されたものです。
05:17
It is the conclusion that is reached.
130
317180
2380
たどり着いた結論です。
05:19
Neil: Then we had 'unconstrained' to describe the
131
319560
2400
ニール: それから、制御された環境で行われなかった実験を説明するために、「制約なし」を使用
05:21
experiment which was not carried out
132
321960
1940
05:23
in a controlled environment.
133
323900
1720
ました。
05:25
So 'unconstrained' means
134
325620
1650
したがって、「制約のない」とは、
05:27
'not limited or restricted'.
135
327270
2150
「制限または制限されていない」ことを意味します。
05:29
Rob: Our next word was 'gaze'. This is a word that
136
329420
2670
ロブ:次の言葉は「視線」でした。 これは
05:32
means 'our way of looking at something'.
137
332090
2370
「私たちの見方」を意味する言葉です。
05:34
Neil: Yes, the findings of the research suggest
138
334460
2459
Neil: はい、調査結果は、
05:36
that our personality can affect our gaze.
139
336920
2820
私たちの性格が視線に影響を与える可能性があることを示唆しています。
05:39
Rob: And this was something the computer was able
140
339740
2040
ロブ: そして、これはコンピュータが
05:41
to figure out.
141
341789
1411
理解できたものでした。
05:43
To 'figure out' means 'to study something
142
343200
2360
「理解する」とは、「何かを研究
05:45
and reach an answer to a particular
143
345560
1680
し、特定の質問や問題に対する答えに到達すること
05:47
question or problem'.
144
347240
1500
」を意味します。
05:48
Neil: Right! Well, you know what I’ve just figured out?
145
348740
2400
ニール:そうです! さて、私が今考え出したことを知っていますか?
05:51
Rob: Do tell!
146
351560
680
ロブ:教えて!
05:52
Neil: It’s time to bring this edition of 6 Minute English
147
352240
2640
ニール: 6 Minute English のこの版を終わらせる時が来
05:54
to an end. We hope you can join us again,
148
354880
2140
ました. 再び参加できることを願っていますが、
05:57
but until then we are bbclearningenglish.com
149
357020
2780
それまではbbclearningenglish.com
05:59
and you can find us on social media, online
150
359800
2540
であり、ソーシャルメディア、オンライン、アプリで見つけることができます
06:02
and on our app. Bye for now.
151
362340
1760
. またね。
06:04
Rob: Bye-bye!
152
364100
560
ロブ:バイバイ!
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