Can you really tell if a kid is lying? | Kang Lee

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TED


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Traductor: Denise RQ Revisor: Sebastian Betti
00:13
Hi.
0
13112
1325
Hola.
00:14
Let me ask the audience a question:
1
14461
2346
Permítanme hacerles una pregunta:
00:16
Did you ever lie as a child?
2
16831
2195
¿alguna vez mintieron de niños?
00:19
If you did, could you please raise your hand?
3
19050
2667
Si es así, ¿podrían por favor levantar la mano?
00:23
Wow! This is the most honest group of people I've ever met.
4
23145
3454
¡Este es el grupo de personas más honesto que conocí!
00:26
(Laughter)
5
26623
1957
(Risas)
00:28
So for the last 20 years,
6
28604
1709
Durante los últimos 20 años
00:30
I've been studying how children learn to tell lies.
7
30337
3415
he estado estudiando cómo aprenden los niños a mentir.
00:33
And today, I'm going to share with you
8
33776
2304
Y hoy compartiré algunos de los descubrimientos que hicimos.
00:36
some of the discoveries we have made.
9
36104
2162
00:38
But to begin, I'm going to tell you a story from Mr. Richard Messina,
10
38624
4925
Pero para empezar, contaré la historia de Richard Messina,
00:43
who is my friend and an elementary school principal.
11
43573
3129
mi amigo y director de una escuela primaria.
00:47
He got a phone call one day.
12
47266
1561
Un día recibió una llamada telefónica.
00:51
The caller says,
13
51279
1151
El que llamó le dijo:
00:52
"Mr. Messina, my son Johnny will not come to school today
14
52454
3882
"Sr. Messina, mi hijo Johnny no vendrá a la escuela hoy
00:56
because he's sick."
15
56360
1463
porque está enfermo".
00:58
Mr. Messina asks,
16
58498
1736
Y el Sr. Messina preguntó:
01:00
"Who am I speaking to, please?"
17
60258
2014
"¿Con quién estoy hablando por favor?"
01:02
And the caller says,
18
62788
1490
Y el otro dijo:
01:04
"I am my father."
19
64302
1665
"Con mi padre".
01:05
(Laughter)
20
65991
2787
(Risas)
01:10
So this story --
21
70227
1682
Esta historia
01:11
(Laughter)
22
71933
1532
(Risas)
01:13
sums up very nicely three common beliefs we have
23
73489
4310
resume muy bien
las 3 creencias comunes que tenemos sobre los niños y la mentira.
01:17
about children and lying.
24
77823
1859
01:20
One, children only come to tell lies
25
80140
4631
La primera es que los niños solo dirán mentiras
01:24
after entering elementary school.
26
84795
2268
a partir de la escuela primaria.
01:27
Two, children are poor liars.
27
87552
2311
La segunda es que los niños no son buenos mentirosos
01:29
We adults can easily detect their lies.
28
89887
2857
y que nosotros, los adultos, podemos detectar fácilmente sus mentiras.
01:32
And three, if children lie at a very young age,
29
92768
4038
Y la tercera, que si los niños mienten desde una edad muy temprana
01:36
there must be some character flaws with them,
30
96830
2849
deben tener algún defecto de carácter
01:39
and they are going to become pathological liars for life.
31
99703
4049
y llegarán a ser mitómanos.
01:44
Well, it turns out
32
104720
2194
Resulta que estas 3 ideas son falsas.
01:46
all of the three beliefs are wrong.
33
106938
2298
01:50
We have been playing guessing games
34
110617
2710
Hemos estado jugando adivinanzas con niños de todo el mundo.
01:53
with children all over the world.
35
113351
2082
01:55
Here is an example.
36
115457
1486
Aquí hay un ejemplo.
01:56
So in this game, we asked children to guess the numbers on the cards.
37
116967
4365
En este juego pedimos a los niños que adivinen los números de las tarjetas.
02:01
And we tell them if they win the game,
38
121958
2878
Y les decimos que si ganan el juego,
02:04
they are going to get a big prize.
39
124860
2157
se llevarán un gran premio.
02:07
But in the middle of the game,
40
127525
1477
Pero en pleno juego, nos inventamos una excusa y salimos de la sala.
02:09
we make an excuse and leave the room.
41
129026
2760
02:13
And before we leave the room,
42
133763
1934
Y antes de salir de la habitación
02:15
we tell them not to peek at the cards.
43
135721
2936
les decimos que no miren las tarjetas.
02:19
Of course,
44
139518
1416
Por supuesto que había cámaras ocultas
02:20
we have hidden cameras in the room
45
140958
2161
02:23
to watch their every move.
46
143143
1795
para vigilar cada uno de sus movimientos.
02:26
Because the desire to win the game is so strong,
47
146216
3417
Ya que el deseo de ganar el juego es tan fuerte,
02:29
more than 90 percent of children will peek
48
149657
3486
más del 90 % de los niños echaron un vistazo
02:33
as soon as we leave the room.
49
153167
1437
tan pronto como salimos.
02:34
(Laughter)
50
154628
2000
(Risas)
02:37
The crucial question is:
51
157044
1986
La pregunta clave es
02:39
When we return and ask the children
52
159054
2748
si al regresar y preguntar a los niños si hicieron trampa o no
02:41
whether or not they have peeked,
53
161826
2309
02:44
will the children who peeked confess
54
164159
3052
los niños que miraron las tarjetas confiesan o no su engaño.
02:47
or lie about their transgression?
55
167235
2578
02:51
We found that regardless of gender, country, religion,
56
171525
4773
Descubrimos que independientemente de su sexo, país o religión,
02:56
at two years of age,
57
176934
1579
a los dos años de edad,
02:59
30 percent lie,
58
179188
1927
un 30 % miente
03:01
70 percent tell the truth about their transgression.
59
181139
3809
y un 70 % dice la verdad.
03:04
At three years of age,
60
184972
2138
A los tres años de edad,
03:07
50 percent lie and 50 percent tell the truth.
61
187134
3474
un 50 % miente y el otro 50 % reconoce que mintieron.
03:11
At four years of age,
62
191302
1899
A los cuatro años de edad
03:13
more than 80 percent lie.
63
193225
1947
más del 80 % mienten.
03:16
And after four years of age,
64
196334
2451
Y después de cuatro años de edad, la mayoría de los niños mienten.
03:18
most children lie.
65
198809
1389
03:21
So as you can see,
66
201180
1363
Como se puede ver,
03:22
lying is really a typical part of development.
67
202567
3463
la mentira es realmente una fase típica del desarrollo.
03:26
And some children begin to tell lies
68
206054
2790
Y algunos niños comienzan a contar mentiras
03:28
as young as two years of age.
69
208868
2439
con solo dos años de edad.
03:32
So now, let's take a closer look at the younger children.
70
212438
3557
Veamos más de cerca a los niños más pequeños.
03:37
Why do some but not all young children lie?
71
217336
3813
¿Por qué algunos pero no todos los niños pequeños mienten?
03:42
In cooking, you need good ingredients
72
222184
3329
En la cocina, hacen falta buenos ingredientes
03:45
to cook good food.
73
225537
1613
para cocinar una buena comida.
03:47
And good lying requires two key ingredients.
74
227793
4563
Y una buena mentira requiere de dos ingredientes clave.
03:53
The first key ingredient is theory of mind,
75
233109
4110
El primer ingrediente clave es la teoría de la mente,
03:57
or the mind-reading ability.
76
237243
1835
o la capacidad de leerla.
03:59
Mind reading is the ability to know
77
239768
2078
Leer la mente es la capacidad de saber
04:01
that different people have different knowledge about the situation
78
241870
4608
que diferentes personas saben más o menos de una situación;
04:06
and the ability to differentiate between what I know
79
246502
3801
y también es la capacidad de saber diferenciar
entre lo que yo sé y lo que sabes tú.
04:10
and what you know.
80
250327
1223
04:11
Mind reading is important for lying
81
251914
2247
Leer la mente es importante para mentir,
04:14
because the basis of lying is that I know
82
254185
3847
porque la base de la mentira es que yo sé que tú no sabes lo que yo sé.
04:18
you don't know
83
258056
1151
04:19
what I know.
84
259231
1151
04:20
Therefore, I can lie to you.
85
260406
1371
Por lo tanto, puedo mentirte.
04:23
The second key ingredient for good lying is self-control.
86
263070
4610
El segundo ingrediente clave para una buena mentira es el autocontrol.
04:27
It is the ability to control your speech, your facial expression
87
267704
4623
Es la capacidad de controlar
su voz, su expresión facial y su lenguaje corporal
04:32
and your body language,
88
272351
1540
04:33
so that you can tell a convincing lie.
89
273915
2078
para que pueda contar una mentira convincente.
04:36
And we found that those young children
90
276938
3726
Y descubrimos que esos niños pequeños
04:40
who have more advanced mind-reading and self-control abilities
91
280688
4856
que leen la mente y tiene autocontrol
04:45
tell lies earlier
92
285568
2038
mienten desde una edad más temprana
04:47
and are more sophisticated liars.
93
287630
2816
y son mentirosos más sofisticados.
04:51
As it turns out, these two abilities are also essential for all of us
94
291887
5619
Como resultado, estas 2 capacidades son esenciales para todos nosotros también
04:57
to function well in our society.
95
297530
2522
para convivir bien en nuestra sociedad.
05:00
In fact, deficits in mind-reading and self-control abilities
96
300848
4335
De hecho, los déficits en la calidad de leer la mente y el autocontrol
05:05
are associated with serious developmental problems,
97
305207
3559
están asociados con graves problemas de desarrollo
05:08
such as ADHD and autism.
98
308790
2759
como el TDAH y el autismo.
05:13
So if you discover your two-year-old is telling his or her first lie,
99
313893
5177
Así que si Ud. descubre que su hijo comienza a mentir con solo 2 años,
05:19
instead of being alarmed,
100
319094
1984
en lugar de alarmarse
05:21
you should celebrate --
101
321102
1492
debería celebrarlo...
05:22
(Laughter)
102
322618
1522
(Risas)
05:24
because it signals that your child has arrived at a new milestone
103
324164
5730
porque significa que su hijo ha alcanzado un nuevo nivel
05:29
of typical development.
104
329918
1635
de desarrollo típico.
05:33
Now, are children poor liars?
105
333085
3136
¿Son los niños buenos mentirosos?
05:36
Do you think you can easily detect their lies?
106
336878
2994
¿Ud. cree que puede detectar fácilmente sus mentiras?
05:40
Would you like to give it a try?
107
340745
1678
¿Quieren probar?
05:42
Yes? OK.
108
342921
1480
¿Sí? Bien.
05:44
So I'm going to show you two videos.
109
344425
2139
Les mostraré dos videos.
05:47
In the videos,
110
347024
1151
Allí, los niños responderán a la pregunta del investigador:
05:48
the children are going to respond to a researcher's question,
111
348199
3057
05:51
"Did you peek?"
112
351280
1482
"¿Hiciste trampa?"
05:52
So try to tell me
113
352786
1554
Así que traten de decirme
05:54
which child is lying
114
354364
1398
qué niño está mintiendo y qué niño está diciendo la verdad.
05:55
and which child is telling the truth.
115
355786
2110
05:58
Here's child number one.
116
358272
1719
Aquí está el primer niño.
06:00
Are you ready?
117
360991
1237
¿Están listos?
06:03
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
118
363006
1920
(Video) Adulto: ¿Hiciste trampa? Niño: No.
06:05
Kang Lee: And this is child number two.
119
365619
2236
Kang Lee: Y este es el segundo niño.
06:09
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
120
369501
2192
(Video) Adulto: ¿Hiciste trampa? Niña: No.
06:13
KL: OK, if you think child number one is lying,
121
373296
3587
KL: Bien, si piensan que el primer niño está mintiendo,
06:16
please raise your hand.
122
376907
1687
levanten la mano.
06:20
And if you think child number two is lying, please raise your hand.
123
380401
3552
Y si creen que el segundo niño miente, por favor, levanten la mano.
06:25
OK, so as a matter of fact,
124
385593
2474
De hecho, el primero dice la verdad
06:28
child number one is telling the truth,
125
388091
2937
y el segundo niño miente.
06:31
child number two is lying.
126
391052
2029
06:34
Looks like many of you are terrible detectors of children's lies.
127
394124
3230
Parece que muchos son pésimos detectores de mentiras infantiles.
06:37
(Laughter)
128
397378
2478
(Risas)
06:39
Now, we have played similar kinds of games
129
399880
3384
Hemos jugado los mismos juegos
06:43
with many, many adults from all walks of life.
130
403288
4625
con muchos, muchos adultos de toda clase.
06:48
And we show them many videos.
131
408714
2158
Y les mostramos muchos videos.
06:51
In half of the videos, the children lied.
132
411347
2549
Los niños mintieron en la mitad de estos videos
06:53
In the other half of the videos, the children told the truth.
133
413920
3267
y dijeron la verdad en la otra mitad.
06:58
And let's find out how these adults performed.
134
418529
2857
Veamos los resultados de estos adultos.
07:02
Because there are as many liars as truth tellers,
135
422319
3855
Puesto que hay tantos mentirosos que los niños que dicen la verdad,
07:06
if you guess randomly,
136
426198
2399
si acierta al azar,
07:08
there's a 50 percent chance you're going to get it right.
137
428621
4070
hay una probabilidad del 50 % de que ofrezcan la respuesta correcta.
07:12
So if your accuracy is around 50 percent,
138
432715
3594
Así que si su precisión ronda el 50 %
07:16
it means you are a terrible detector of children's lies.
139
436333
3441
esto significa que son terribles detectores de mentiras infantiles.
07:20
So let's start with undergrads and law school students,
140
440290
4529
Empecemos con universitarios y estudiantes de derecho
07:24
who typically have limited experience with children.
141
444843
3672
que por lo general, tienen poca experiencia con los niños.
No, no pueden detectar las mentiras de los niños.
07:30
No, they cannot detect children's lies.
142
450038
1962
07:32
Their performance is around chance.
143
452024
2214
Sus resultados son similares a los ofrecidos al azar.
07:34
Now how about social workers and child-protection lawyers,
144
454262
5229
¿Qué hay de los trabajadores sociales y los abogados de protección infantil,
07:39
who work with children on a daily basis?
145
459515
2674
que trabajan con los niños día a día?
07:42
Can they detect children's lies?
146
462213
2087
¿Pueden detectar los adultos sus mentiras?
07:45
No, they cannot.
147
465624
1151
No, no pueden.
07:46
(Laughter)
148
466799
1045
(Risas)
07:47
What about judges,
149
467868
1472
¿Qué pasa con los jueces, funcionarios de aduanas y policías
07:49
customs officers
150
469364
1800
07:51
and police officers,
151
471188
1858
07:53
who deal with liars on a daily basis?
152
473070
2643
que se enfrenten a los mentirosos a diario?
07:55
Can they detect children's lies?
153
475737
1917
¿Pueden detectar las mentiras de estos niños?
07:58
No, they cannot.
154
478800
1214
No, no pueden.
08:00
What about parents?
155
480430
1186
¿Qué pasa con los padres?
08:01
Can parents detect other children's lies?
156
481640
3014
¿Pueden detectar las mentiras de otros niños?
08:05
No, they cannot.
157
485898
1238
No, no pueden.
08:07
What about, can parents detect their own children's lies?
158
487821
3585
¿Pueden los padres detectar las mentiras de sus propios hijos?
08:13
No, they cannot.
159
493208
1201
No, no pueden.
08:14
(Laughter) (Applause)
160
494433
3476
(Risas) (Aplausos)
08:17
So now you may ask
161
497933
1547
Uds. pueden preguntarse
08:20
why children's lies are so difficult to detect.
162
500504
3632
por qué estas mentiras son tan difíciles de detectar.
08:24
Let me illustrate this with my own son, Nathan.
163
504958
3012
Permítanme ilustrarlo con mi propio hijo, Nathan.
08:27
This is his facial expression
164
507994
2169
Esta es su expresión facial cuando miente.
08:30
when he lies.
165
510187
1384
08:31
(Laughter)
166
511595
2206
(Risas)
08:33
So when children lie,
167
513825
1602
Por eso, cuando los niños mienten
08:35
their facial expression is typically neutral.
168
515451
3156
su expresión facial es típicamente neutra.
08:39
However, behind this neutral expression,
169
519123
3460
Sin embargo, detrás de esta expresión neutral,
08:42
the child is actually experiencing a lot of emotions,
170
522607
3326
el niño experimenta muchas emociones
08:45
such as fear, guilt, shame
171
525957
3855
como el miedo, la culpa, la vergüenza
08:49
and maybe a little bit of liar's delight.
172
529836
3096
y tal vez un poco de alegría por mentir.
08:52
(Laughter)
173
532956
2702
(Risas)
08:55
Unfortunately, such emotions are either fleeting or hidden.
174
535682
4840
Por desgracia, estas emociones son más bien efímeras u ocultas
09:00
Therefore, it's mostly invisible to us.
175
540546
3099
por lo tanto y sobre todo invisibles a simple vista.
09:03
So in the last five years,
176
543669
1359
En los últimos cinco años hemos estado tratando de encontrar
09:05
we have been trying to figure out a way to reveal these hidden emotions.
177
545052
3896
una manera de revelar estas emociones ocultas
09:08
Then we made a discovery.
178
548972
1514
y descubrimos algo.
09:11
We know that underneath our facial skin,
179
551273
3185
Sabemos que debajo de nuestra piel facial
09:14
there's a rich network of blood vessels.
180
554482
3394
hay una rica red de vasos sanguíneos.
09:17
When we experience different emotions,
181
557900
2417
Cuando experimentamos diferentes emociones,
09:20
our facial blood flow changes subtly.
182
560341
2641
nuestro flujo sanguíneo facial cambia sutilmente.
09:23
And these changes are regulated by the autonomic system
183
563613
3948
Estos cambios son regulados por el sistema autónomo
09:27
that is beyond our conscious control.
184
567585
2169
que está más allá de nuestro control consciente.
09:30
By looking at facial blood flow changes,
185
570159
3823
Por lo cual, al observar los cambios en el flujo sanguíneo facial,
09:34
we can reveal people's hidden emotions.
186
574006
2697
podemos revelar las emociones ocultas de las personas.
09:37
Unfortunately, such emotion-related facial blood flow changes
187
577229
4778
Por desgracia, estos cambios de flujo relacionados con las emociones
09:42
are too subtle to detect by our naked eye.
188
582031
2625
son demasiado sutiles para detectarse a simple vista.
09:45
So to help us reveal people's facial emotions,
189
585632
3768
Así que para ayudar a revelar estas emociones faciales,
09:49
we have developed a new imaging technology
190
589424
3034
hemos desarrollado una nueva tecnología de imagen
09:52
we call "transdermal optical imaging."
191
592482
3149
llamada "imágenes ópticas transdérmica".
09:56
To do so, we use a regular video camera to record people
192
596679
3953
Para ello, usamos una grabadora normal
10:00
when they experience various hidden emotions.
193
600656
3086
para grabarles mientras experimentan estas emociones ocultas diversas.
10:04
And then, using our image processing technology,
194
604385
4094
Y luego, con nuestra tecnología de procesamiento de imágenes,
10:08
we can extract transdermal images of facial blood flow changes.
195
608503
5536
podemos extraer imágenes transdérmicas de cambios en el flujo sanguíneo facial.
10:16
By looking at transdermal video images,
196
616475
4272
Al observar estas imágenes transdérmicas,
10:20
now we can easily see
197
620771
1787
podemos ver fácilmente los cambios en el flujo sanguíneo facial
10:23
facial blood flow changes associated with the various hidden emotions.
198
623737
5631
asociados con las diversas emociones ocultas.
10:29
And using this technology,
199
629944
1788
Y usando esta tecnología
10:31
we can now reveal the hidden emotions associated with lying,
200
631756
4668
podemos revelar emociones ocultas relacionadas con la mentira
10:36
and therefore detect people's lies.
201
636448
2910
y por lo tanto detectar mentiras.
10:39
We can do so noninvasively,
202
639382
2439
Podemos hacerlo de manera no invasiva,
10:41
remotely, inexpensively,
203
641845
2539
de forma remota, a bajo costo,
10:44
with an accuracy at about 85 percent,
204
644408
3660
con una precisión de aproximadamente un 85 %
10:48
which is far better than chance level.
205
648092
2054
que es mucho mejor que el azar.
10:51
And in addition, we discovered a Pinocchio effect.
206
651100
3790
Y además, descubrimos un efecto Pinocho.
10:56
No, not this Pinocchio effect.
207
656336
2055
No, no este efecto Pinocho.
10:58
(Laughter)
208
658415
1007
(Risas)
10:59
This is the real Pinocchio effect.
209
659446
2122
Este es el efecto Pinocho real.
11:01
When people lie,
210
661592
1417
Cuando la gente miente,
11:03
the facial blood flow on the cheeks decreases,
211
663033
3779
el flujo sanguíneo facial disminuye en las mejillas
11:06
and the facial blood flow on the nose increases.
212
666836
3261
y aumenta en la nariz.
11:11
Of course, lying is not the only situation
213
671379
3507
Por supuesto, la mentira no es la única situación
11:14
that will evoke our hidden emotions.
214
674910
2848
que revela nuestras emociones ocultas.
11:17
So then we asked ourselves,
215
677782
1874
Entonces nos preguntamos,
11:19
in addition to detecting lies,
216
679680
2347
además de detectar mentiras,
11:22
how can our technology be used?
217
682051
2333
¿cómo más se puede emplear nuestra tecnología?
11:25
One application is in education.
218
685027
3546
Una aplicación es en la educación.
11:28
For example, using this technology, we can help this mathematics teacher
219
688597
4661
Por ejemplo, con esta tecnología podemos ayudar a este profesor de matemáticas
11:33
to identify the student in his classroom
220
693282
2907
identificar al estudiante en su clase con altos niveles de ansiedad
11:36
who may experience high anxiety about the topic he's teaching
221
696213
4745
sobre el tema que imparte y así poder ayudarle.
11:40
so that he can help him.
222
700982
1509
11:43
And also we can use this in health care.
223
703337
2740
También puede usarse en el cuidado de la salud.
11:46
For example, every day I Skype my parents,
224
706101
3368
Por ejemplo, todos los días hablo con mis padres por Skype,
11:49
who live thousands of miles away.
225
709493
2082
que viven a miles de kilómetros.
11:52
And using this technology,
226
712178
1821
Haciendo uso de esta tecnología
11:54
I can not only find out what's going on in their lives
227
714023
3482
no solo puedo averiguar lo que está pasando en sus vidas
11:57
but also simultaneously monitor their heart rate, their stress level,
228
717529
6302
sino también monitorizar a la vez su ritmo cardíaco, su nivel de estrés,
12:03
their mood and whether or not they are experiencing pain.
229
723855
3225
su estado de ánimo y si están o no experimentando dolor.
12:07
And perhaps in the future,
230
727839
1810
Y quizás en el futuro,
12:09
their risks for heart attack or hypertension.
231
729673
3289
el riesgo para un ataque al corazón o hipertensión.
12:13
And you may ask:
232
733701
1260
Y Uds. se preguntaran:
12:15
Can we use this also to reveal politicians' emotions?
233
735472
5481
¿podemos usarla también para revelar las emociones de los políticos?
12:20
(Laughter)
234
740977
1540
(Risas)
12:22
For example, during a debate.
235
742541
1854
Por ejemplo durante un debate.
12:25
Well, the answer is yes.
236
745220
1453
Bueno, la respuesta es sí.
12:27
Using TV footage,
237
747167
1944
Con la ayuda de imágenes televisadas
12:29
we could detect the politicians' heart rate,
238
749135
4046
podemos detectar el ritmo cardíaco de los políticos,
12:33
mood and stress,
239
753205
2046
su estado de ánimo y el estrés,
12:35
and perhaps in the future, whether or not they are lying to us.
240
755275
3578
y quizás en el futuro, si nos están mintiendo o no.
12:39
We can also use this in marketing research,
241
759495
2996
También podemos usarla en la comercialización de la investigación,
12:42
for example, to find out
242
762515
1851
por ejemplo, para averiguar
12:44
whether or not people like certain consumer products.
243
764390
4355
si a la gente le gusta o no determinados productos de consumo.
12:49
We can even use it in dating.
244
769229
2238
Incluso podemos usarla en las citas.
12:51
So for example,
245
771904
1160
Así, por ejemplo,
12:53
if your date is smiling at you,
246
773088
2594
si su cita le sonríe,
12:55
this technology can help you to determine
247
775706
2794
esta tecnología puede ayudar a determinar si le cae bien de verdad
12:58
whether she actually likes you
248
778524
2607
o si solo está tratando de ser amable con Ud.
13:01
or she is just trying to be nice to you.
249
781155
2175
13:03
And in this case,
250
783864
1695
Y en este caso, es solo una muestra de amabilidad.
13:05
she is just trying to be nice to you.
251
785583
1876
13:07
(Laughter)
252
787483
2392
(Risas)
13:11
So transdermal optical imaging technology
253
791244
3709
La tecnología de imagen óptica transdérmica
13:14
is at a very early stage of development.
254
794977
2578
está en una fase muy temprana de desarrollo.
13:17
Many new applications will come about that we don't know today.
255
797579
4114
Aparecerán muchas nuevas aplicaciones desconocidas en la actualidad.
13:22
However, one thing I know for sure
256
802293
2778
Sin embargo, una cosa que sé con certeza
13:25
is that lying will never be the same again.
257
805095
3414
es que la mentira nunca será la misma.
13:28
Thank you very much.
258
808533
1158
Muchas gracias.
13:29
Xiè xie.
259
809715
1324
(Chino) Xie Xie.
13:31
(Applause)
260
811063
3906
(Aplausos)
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