How your eyes predict your personality - 6 Minute English

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BBC Learning English


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo. As legendas traduzidas são traduzidas automaticamente.

00:07
Neil: Hello and welcome to 6 Minute English. I'm Neil.
0
7000
2540
Neil: Olá e bem-vindo ao 6 Minute English. Eu sou Neil.
00:09
Rob: And I'm Rob.
1
9540
960
Rob: E eu sou Rob.
00:10
Neil: Now, Rob, would you say that you are an introvert
2
10500
3300
Neil: Agora, Rob, você diria que é introvertido
00:13
or an extrovert?
3
13800
1800
ou extrovertido?
00:15
Rob: What a good question!
4
15600
1540
Rob: Que boa pergunta!
00:17
Well, extroverts are confident in their personality.
5
17140
3280
Bem, os extrovertidos confiam em sua personalidade.
00:20
They're outgoing and comfortable in social situations.
6
20420
3460
Eles são extrovertidos e confortáveis ​​em situações sociais.
00:23
So I would have to say that, if anything, I’m the opposite.
7
23880
3540
Então eu teria que dizer que, no mínimo, sou o oposto.
00:27
I’m more of an introvert. I’m really quite shy.
8
27420
3140
Eu sou mais introvertido. Eu sou realmente muito tímido.
00:30
I feel uncomfortable in social situations.
9
30560
2820
Eu me sinto desconfortável em situações sociais.
00:33
For example, if I go to a party
10
33380
1820
Por exemplo, se vou a uma festa
00:35
where I don’t know anyone,
11
35200
1120
onde não conheço ninguém,
00:36
I usually feel very embarrassed
12
36320
2040
geralmente fico muito envergonhado
00:38
and I find it impossible to start conversations
13
38360
2480
e acho impossível iniciar conversas
00:40
with strangers.
14
40840
800
com estranhos.
00:41
Neil: But you do all of this on the radio and videos
15
41640
2849
Neil: Mas você faz tudo isso no rádio e nos vídeos
00:44
for Learning English, don’t you?
16
44489
2351
do Learning English, não é?
00:46
Some would say
17
46840
860
Alguns diriam que
00:47
you have to be an extrovert to do what we do.
18
47700
2680
você tem que ser extrovertido para fazer o que fazemos.
00:50
Rob: Ah! Well, maybe I’m pretending to be an extrovert
19
50380
3040
Rob: Ah! Bem, talvez eu esteja fingindo ser extrovertido
00:53
to hide the fact that I’m an introvert.
20
53420
2200
para esconder o fato de que sou introvertido.
00:55
It’s quite a common thing, you know.
21
55620
1580
É uma coisa bem comum, sabe.
00:57
Neil: Well, it might not be so easy to hide in the
22
57200
2570
Neil: Bem, pode não ser tão fácil esconder no
00:59
future because researchers have developed
23
59770
2410
futuro porque os pesquisadores desenvolveram
01:02
a computer program that can tell your personality
24
62180
2940
um programa de computador que pode dizer sua personalidade
01:05
from looking at where you look,
25
65120
1880
olhando para onde você olha,
01:07
by tracking your eye movements.
26
67000
1490
rastreando seus movimentos oculares.
01:08
Rob: Wow! That sounds pretty hi-tech, and scary.
27
68490
3050
Rob: Uau! Isso soa bastante hi-tech e assustador.
01:11
Neil: Well, we’ll learn more shortly, but first
28
71540
2550
Neil: Bem, aprenderemos mais em breve, mas primeiro
01:14
a question on the topic of clever computers.
29
74090
3350
uma pergunta sobre computadores inteligentes.
01:17
The letters 'AI' stand for Artificial Intelligence
30
77440
3660
As letras 'AI' significam Inteligência Artificial,
01:21
but what are the letters 'AI'? Are they
31
81100
3500
mas o que são as letras 'AI'? Eles são
01:24
A) an abbreviation
32
84600
2020
A) uma abreviação
01:26
B) an acronym, or
33
86620
1380
B) um acrônimo ou
01:28
C) an initialism?
34
88000
1660
C) um inicialismo?
01:30
Rob: OK, I thought that was going to be easy, but
35
90140
2351
Rob: OK, pensei que seria fácil, mas
01:32
I think it’s an abbreviation, isn’t it?
36
92500
2800
acho que é uma abreviação, não é?
01:35
Neil: Well, you’ll have to wait to the end of
37
95300
2000
Neil: Bem, você terá que esperar até o final
01:37
the programme to find out!
38
97300
1600
do programa para descobrir!
01:38
Sabrina Hoppe is a researcher
39
98900
1760
Sabrina Hoppe é pesquisadora
01:40
at the University of Stuttgart.
40
100660
2260
da Universidade de Stuttgart.
01:42
She was interviewed on the BBC Radio programme
41
102920
2560
Ela foi entrevistada no programa de rádio da 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
Ela falou sobre um experimento no qual eles rastrearam
01:49
the eye movements of people in real situations.
44
109440
3300
os movimentos oculares de pessoas em situações reais.
01:52
This is what she said about the research.
45
112740
2380
Isso é o que ela disse sobre a pesquisa.
01:55
Was she confident
46
115120
1360
Ela estava confiante de que
01:56
the experiment would work in the real world?
47
116480
2460
o experimento funcionaria no mundo real?
02:00
Sabrina Hoppe:The main finding in our study is that it is
48
120060
2400
Sabrina Hoppe: A principal descoberta em nosso estudo é que é
02:02
possible at all to just look at eye movements
49
122460
2840
possível apenas olhar para os movimentos dos olhos
02:05
and then predict something about their personality.
50
125300
2800
e então prever algo sobre sua personalidade.
02:08
And before our study it was not clear at all if
51
128100
2620
E antes do nosso estudo, não estava claro se
02:10
this would be possible from eye movements
52
130720
1920
isso seria possível a partir dos movimentos dos olhos
02:12
in such an unconstrained real world setting.
53
132640
2920
em um cenário tão irrestrito do mundo real.
02:16
Neil: So, was she confident this would work?
54
136300
2660
Neil: Então, ela estava confiante de que isso funcionaria?
02:18
Rob: No, not really.
55
138960
1200
Rob: Não, não realmente.
02:20
She said that before the study it wasn’t clear if it would
56
140160
3040
Ela disse que antes do estudo não estava claro se
02:23
be possible in an unconstrained real-world setting.
57
143200
3680
seria possível em um ambiente irrestrito do mundo real.
02:26
'Unconstrained' here means that there wasn’t strict
58
146880
2960
'Sem restrições' aqui significa que não houve
02:29
control over the conditions of the experiment.
59
149840
2900
controle estrito sobre as condições do experimento.
02:32
It took place in the ‘real-world’ – so not in a laboratory.
60
152740
3720
Aconteceu no 'mundo real' - portanto, não em um laboratório.
02:36
Neil: The result of the experiment
61
156460
1600
Neil: O resultado do experimento
02:38
- or the 'finding', as she called it -
62
158060
1700
- ou a 'descoberta', como ela o chamou -
02:39
was that by following eye movements,
63
159760
2000
foi que, seguindo os movimentos dos olhos,
02:41
a computer programme was able to work out the
64
161760
2320
um programa de computador foi capaz de descobrir a
02:44
personality of the subjects.
65
164080
2080
personalidade dos sujeitos.
02:46
Let’s listen again.
66
166160
1060
Vamos ouvir novamente.
02:47
Sabrina Hoppe: The main finding in our study is that it is
67
167760
2420
Sabrina Hoppe: A principal descoberta em nosso estudo é que é
02:50
possible at all to just look at eye movements
68
170180
2860
possível apenas olhar para os movimentos dos olhos
02:53
and then predict something about their personality.
69
173040
2800
e então prever algo sobre sua personalidade.
02:55
And before our study, it was not clear at all
70
175840
2440
E antes de nosso estudo, não estava claro
02:58
if this would be possible from eye movements
71
178280
2059
se isso seria possível a partir de movimentos oculares
03:00
in such an unconstrained real world setting.
72
180340
2540
em um cenário tão irrestrito do mundo real.
03:03
Rob: So how does the software work, for example,
73
183340
2240
Rob: Então, como o software funciona, por exemplo,
03:05
what are the differences in the eye movements
74
185580
2420
quais são as diferenças nos movimentos oculares
03:08
of extroverts compared to introverts?
75
188000
2720
de extrovertidos em comparação com os introvertidos?
03:11
Sabrina Hoppe: We still don't really know in detail
76
191420
1940
Sabrina Hoppe: Ainda não sabemos em detalhes
03:13
what makes the difference.
77
193360
980
o que faz a diferença.
03:14
We can only tell that there are differences
78
194340
2040
Podemos apenas dizer que existem diferenças
03:16
and that we know computer programs that can pick up
79
196380
3140
e que conhecemos programas de computador que podem captar
03:19
those differences.
80
199520
1560
essas diferenças.
03:21
Maybe extrovert people look up a lot because
81
201080
2060
Talvez as pessoas extrovertidas olhem muito porque
03:23
they want to look at people's faces,
82
203140
2200
querem ver o rosto das pessoas,
03:25
whereas some super introvert
83
205340
2080
enquanto algumas
03:27
person maybe just stares at their own shoes,
84
207420
2220
pessoas superintrovertidas talvez apenas olhem para os próprios sapatos,
03:29
if you want to take the extreme examples.
85
209640
2260
se você quiser usar exemplos extremos.
03:31
So, probably it somehow changes gaze.
86
211900
2660
Então, provavelmente de alguma forma muda o olhar.
03:34
But we only know that this information is
87
214560
2100
Mas sabemos apenas que essa informação está
03:36
there and somehow our program figured out
88
216660
2439
lá e de alguma forma nosso programa descobriu
03:39
how to extract it.
89
219100
1660
como extraí-la.
03:41
Neil: So how does it work?
90
221140
1520
Neil: Então, como funciona?
03:42
Rob: Well, that’s the strange thing.
91
222660
2240
Rob: Bem, isso é que é estranho.
03:44
She said that she didn’t really know,
92
224900
2100
Ela disse que realmente não sabia,
03:47
at least not in detail.
93
227000
1820
pelo menos não em detalhes.
03:48
She did say that our personality
94
228820
1740
Ela disse que nossa personalidade
03:50
somehow changes gaze.
95
230560
2220
de alguma forma muda o olhar.
03:52
'Gaze' is another word for looking at something.
96
232780
2540
'Gaze' é outra palavra para olhar para algo.
03:55
So maybe we gaze in different ways
97
235320
2420
Então, talvez olhemos de maneiras diferentes,
03:57
depending on our personality.
98
237740
2020
dependendo de nossa personalidade. Os
03:59
Extroverts may look up more
99
239760
1980
extrovertidos podem olhar mais para cima
04:01
and introverts, like me, may look down more.
100
241740
2820
e os introvertidos, como eu, podem olhar mais para baixo.
04:04
Neil: Yes, it was interesting that she said that she
101
244560
2700
Neil: Sim, foi interessante ela dizer que
04:07
didn’t know how it did it,
102
247260
1840
não sabia como,
04:09
but the program somehow managed to figure it out.
103
249100
3400
mas o programa de alguma forma conseguiu descobrir.
04:12
The phrasal verb 'to figure something out'
104
252500
2100
O phrasal verb 'to figure out'
04:14
means 'to understand or realise something'.
105
254600
2640
significa 'entender ou perceber algo'.
04:17
Time to review today’s vocabulary, but first,
106
257240
2900
Hora de revisar o vocabulário de hoje, mas primeiro,
04:20
let’s have the answer to the quiz question.
107
260140
1900
vamos ter a resposta para a pergunta do questionário.
04:22
I asked what are the letters 'AI'? Are they
108
262040
4320
Eu perguntei o que são as letras 'AI'? Eles são
04:26
A) an abbreviation
109
266360
1640
A) uma abreviação
04:28
B) an acronym
110
268000
1140
B) um acrônimo
04:29
C) an initialism
111
269140
2320
C) um inicialismo
04:31
Rob, what did you say?
112
271460
1200
Rob, o que você disse?
04:32
Rob: I said A) an abbreviation.
113
272660
2440
Rob: Eu disse A) uma abreviação.
04:35
Neil: Well sorry, no, AI is C), so to speak.
114
275100
3880
Neil: Bem, desculpe, não, AI é C), por assim dizer.
04:38
It's an initialism.
115
278980
1900
É um inicialismo.
04:40
It’s the first letters of the words 'artificial intelligence',
116
280880
2960
São as primeiras letras das palavras 'inteligência artificial',
04:43
but it’s not pronounced like a new word,
117
283840
2540
mas não se pronuncia como uma palavra nova,
04:46
just the initial letters.
118
286380
1940
apenas as letras iniciais.
04:48
Right, time now to review today’s vocabulary.
119
288320
3190
Certo, agora é hora de revisar o vocabulário de hoje.
04:51
Rob: Yes. We had the word 'extrovert'. This describes
120
291510
3310
Rob: Sim. Tínhamos a palavra 'extrovertido'. Isso descreve
04:54
someone who has a very outgoing personality.
121
294820
2900
alguém que tem uma personalidade muito extrovertida.
04:57
An extrovert is confident and socially comfortable.
122
297720
3120
Um extrovertido é confiante e socialmente confortável.
05:00
Neil: By contrast, an introvert is someone who is
123
300840
2460
Neil: Por outro lado, um introvertido é alguém que é
05:03
shy and not comfortable in social situations
124
303300
2940
tímido e não se sente confortável em situações sociais
05:06
and doesn’t like being the centre of attention.
125
306240
2700
e não gosta de ser o centro das atenções.
05:08
Rob: Our report today talked about the findings
126
308940
2280
Rob: Nosso relatório de hoje falou sobre as descobertas
05:11
of some new research.
127
311220
1640
de algumas novas pesquisas.
05:12
A 'finding' is something that has been learnt, discovered
128
312860
2800
Uma 'descoberta' é algo que foi aprendido, descoberto
05:15
or indeed, found out.
129
315660
1520
ou, de fato, descoberto.
05:17
It is the conclusion that is reached.
130
317180
2380
É a conclusão a que se chega.
05:19
Neil: Then we had 'unconstrained' to describe the
131
319560
2400
Neil: Então tivemos 'sem restrições' para descrever o
05:21
experiment which was not carried out
132
321960
1940
experimento que não foi realizado
05:23
in a controlled environment.
133
323900
1720
em um ambiente controlado.
05:25
So 'unconstrained' means
134
325620
1650
Portanto, 'sem restrições' significa
05:27
'not limited or restricted'.
135
327270
2150
'não limitado ou restrito'.
05:29
Rob: Our next word was 'gaze'. This is a word that
136
329420
2670
Rob: Nossa próxima palavra foi 'olhar'. Esta é uma palavra que
05:32
means 'our way of looking at something'.
137
332090
2370
significa 'nossa maneira de olhar para algo'.
05:34
Neil: Yes, the findings of the research suggest
138
334460
2459
Neil: Sim, as descobertas da pesquisa sugerem
05:36
that our personality can affect our gaze.
139
336920
2820
que nossa personalidade pode afetar nosso olhar.
05:39
Rob: And this was something the computer was able
140
339740
2040
Rob: E isso foi algo que o computador foi capaz
05:41
to figure out.
141
341789
1411
de descobrir.
05:43
To 'figure out' means 'to study something
142
343200
2360
Para 'descobrir' significa 'estudar algo
05:45
and reach an answer to a particular
143
345560
1680
e chegar a uma resposta para uma
05:47
question or problem'.
144
347240
1500
questão ou problema particular'.
05:48
Neil: Right! Well, you know what I’ve just figured out?
145
348740
2400
Neil: Certo! Bem, sabe o que acabei de descobrir?
05:51
Rob: Do tell!
146
351560
680
Rob: Diga!
05:52
Neil: It’s time to bring this edition of 6 Minute English
147
352240
2640
Neil: É hora de encerrar esta edição do 6 Minute English
05:54
to an end. We hope you can join us again,
148
354880
2140
. Esperamos que você possa se juntar a nós novamente,
05:57
but until then we are bbclearningenglish.com
149
357020
2780
mas até lá somos bbclearningenglish.com
05:59
and you can find us on social media, online
150
359800
2540
e você pode nos encontrar nas redes sociais, online
06:02
and on our app. Bye for now.
151
362340
1760
e em nosso aplicativo. Adeus por agora.
06:04
Rob: Bye-bye!
152
364100
560
Rob: Tchau tchau!
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