Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

Jeff Hancock: 3 tipos de mentiras (digitales)

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2012-11-09 ・ TED


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Jeff Hancock: 3 tipos de mentiras (digitales)

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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traductor: Néstor Noziglia Revisor: Ciro Gomez
00:15
Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
1
15641
3713
Permítanme decirles que ha sido un fantástico mes para el engaño.
00:19
And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
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19354
4253
Y ni siquiera estoy hablando de la campaña a la presidencia de los EE.UU. (Risas)
00:23
We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
3
23607
4335
Tenemos a un eminente periodista arrestado por plagio,
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a young superstar writer whose book involves
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27942
2932
a un joven escritor famoso cuyo libro contiene
00:30
so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
5
30874
3305
tantas citas ficticias que lo retiraron de la venta;
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a New York Times exposé on fake book reviews.
6
34179
2598
un artículo del New York Times denuncia falsas críticas literarias.
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It's been fantastic.
7
36777
1409
Ha sido fantástico.
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Now, of course, not all deception hits the news.
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38186
3851
Pero por supuesto, no todo el engaño llega a la prensa.
00:42
Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
9
42037
3679
Mayormente el engaño es cotidiano. De hecho, muchos estudios
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shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
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45716
4331
muestran que todos mentimos una o dos veces al día, como Dave sugirió.
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
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50047
2933
O sea que siendo ahora las 18:30, podemos pensar que la mayoría de nosotros debe haber mentido.
00:52
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
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52980
1900
Veamos qué pasa con Winnipeg. ¿Cuántos de Uds.,
00:54
in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
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54880
2927
en las últimas 24 horas —recuerden— han dicho una mentirita,
00:57
or a big one? How many have told a little lie out there?
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57807
3551
o una grande? ¿Cuántos aquí han dicho una pequeña mentira?
01:01
All right, good. These are all the liars.
15
61358
1904
Bien. Estos son todos los mentirosos.
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
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63262
3293
Asegúrense de ponerles atención. (Risas)
01:06
No, that looked good, it was about two thirds of you.
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66555
2146
No, se vio bien, fueron alrededor de dos tercios de Uds.
01:08
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
18
68701
2852
El otro tercio no mintió, o tal vez se le olvidó,
01:11
or you're lying to me about your lying, which is very,
19
71553
2660
o me está mintiendo sobre su mentira, lo cual es muy,
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
20
74213
4050
muy enrevesado (Risas). Esto concuerda con muchos estudios,
01:18
which suggests that lying is very pervasive.
21
78263
3354
que sugieren que mentir es bastante común.
01:21
It's this pervasiveness, combined with the centrality
22
81617
3961
Esta omnipresencia, combinada con la importancia
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to what it means to be a human, the fact that we can
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85578
2440
de lo que significa ser un ser humano, el hecho de que podamos
01:28
tell the truth or make something up,
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88018
1880
decir la verdad o inventar algo,
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that has fascinated people throughout history.
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89898
2851
ha fascinado a la gente a lo largo de la historia.
01:32
Here we have Diogenes with his lantern.
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92749
2629
Aquí tenemos a Diógenes con su linterna.
01:35
Does anybody know what he was looking for?
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95378
2680
¿Alguien sabe lo que estaba buscando?
01:38
A single honest man, and he died without finding one
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98058
3784
Un hombre honesto que murió sin encontrar uno solo
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
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101842
3017
allá en Grecia. Y tenemos a Confucio en el Oriente
01:44
who was really concerned with sincerity,
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2377
que estaba realmente interesado en la sinceridad,
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
31
107236
3084
no solo en los hechos o en las palabras,
01:50
but that you believed in what you were doing.
32
110320
3154
sino en creer en lo que se estaba haciendo.
01:53
You believed in your principles.
33
113474
2006
Creer en los principios.
01:55
Now my first professional encounter with deception
34
115480
2931
Mi primer encuentro profesional con el engaño
01:58
is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
35
118411
3463
se dio algo después que el de esta gente, hace un par de miles de años.
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
36
121874
3799
Yo era un funcionario de aduanas de Canadá allá por la mitad de los 90.
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
37
125673
2826
Sí. Defendía las fronteras de Canadá.
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
38
128499
3782
Podrían pensar que tenía un arma allí. En realidad
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
39
132281
5030
tenía un sello. Usaba un sello para defender las fronteras del Canadá. (Risas)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
40
137311
3537
Muy canadiense de mi parte. Aprendí mucho sobre el engaño
02:20
while doing my duty here in customs,
41
140848
3055
cuando trabajaba en la aduana,
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
42
143903
2884
como que gran parte de lo que creía saber sobre el engaño era erróneo,
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
43
146787
1752
les hablaré algo sobre eso esta noche.
02:28
But even since just 1995, '96, the way we communicate
44
148539
4074
Pero desde 1995, 96, la manera en que nos comunicamos
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
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152613
3297
se ha transformado totalmente. Utilizamos correo electrónico, mensajes de texto,
02:35
we skype, we Facebook. It's insane.
46
155910
2613
Skype, Facebook. Es una locura.
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
47
158523
3261
Casi todos los aspectos de la comunicación humana han cambiado,
02:41
and of course that's had an impact on deception.
48
161784
2560
y por supuesto hay un impacto sobre el engaño.
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
49
164344
2583
Quiero hablarles algo sobre nuevos tipos de engaño
02:46
we've been tracking and documenting.
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166927
2376
que hemos seguido y documentado.
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
51
169303
4244
Los denominamos: "el mayordomo", "el títere de media"
02:53
and the Chinese Water Army.
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2081
y "el ejército chino de agua".
02:55
It sounds a little bit like a weird book,
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175628
1897
Suenan parecido a libros raros,
02:57
but actually they're all new types of lies.
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177525
2133
pero en realidad son nuevos tipos de mentiras.
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
55
179658
3045
Vamos a empezar con "el mayordomo". Aquí tenemos un ejemplo:
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
56
182703
3113
"Estoy en camino". ¿Alguna vez han escrito, "Estoy en camino"?
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
57
185816
3763
Entonces, también han mentido. (Risas)
03:09
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
58
189579
4197
Nunca estamos en camino. Estamos pensando en tomar el camino.
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
59
193776
2763
Aquí hay otro: "Lamento no haberle respondido antes".
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
60
196539
1965
"Mi batería estaba descargada". La batería no estaba descargada.
03:18
You weren't in a dead zone.
61
198504
1876
No estaban en una zona sin cobertura.
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
62
200380
1953
Simplemente no querían contestarle a esa persona en aquel momento.
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
63
202333
1797
Esta es la última: están hablando con alguien,
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
64
204130
2490
y dicen: "Lo siento, tengo trabajo, me tengo que ir".
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
65
206620
3797
Pero en realidad, están aburridos. Quieren hablar con otra persona.
03:30
Each of these is about a relationship,
66
210417
2416
Cada uno de estos casos trata de una relación,
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
67
212833
4405
y este es un mundo conectado las 24 horas. Ni bien consigues mi número de teléfono celular,
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
68
217238
2965
literalmente puedes estar en contacto conmigo las 24 horas del día.
03:40
And so these lies are being used by people
69
220203
2369
La gente utiliza estas mentiras
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
para crear un intermediario, como lo era el mayordomo,
03:45
between us and the connections to everybody else.
71
225398
3407
entre nosotros y el vínculo con los demás.
03:48
But they're very special. They use ambiguity
72
228805
1707
Pero se hace de manera muy especial. Se utiliza la ambigüedad
03:50
that comes from using technology. You don't know
73
230512
2061
que proviene del uso de tecnología. No sabes
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
74
232573
2948
dónde estoy, lo que hago, ni con quién estoy.
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
75
235521
2491
Y el objetivo es proteger las relaciones.
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
76
238012
2581
La gente no quiere ser chocante. Lo que estas personas dicen
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
es: "Mira, no quiero hablar contigo ahora",
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
78
242969
2424
o "No quise hablarte en ese momento, pero todavía me interesas.
04:05
Our relationship is still important.
79
245393
2400
Nuestra relación es todavía importante".
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
Ahora, el "títere de media", por el contrario,
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
81
249307
2343
es un animal totalmente diferente. El "títere de media" no apunta
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
a la ambigüedad, por sí mismo. Se refiere a la identidad.
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
Permítanme darles un ejemplo muy reciente,
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
tanto, como de la semana pasada.
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
85
258231
3268
Tenemos a R.J. Ellory, un autor "best seller" en Gran Bretaña.
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
Aquí está uno de sus libros más vendidos.
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
87
263519
3413
Y aquí hay comentarios en línea, en Amazon.
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
88
266932
2657
Mi favorito, el de Nicodemus Jones dice:
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"En cualquier caso, te tocará el alma".
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
Y por supuesto, se podría sospechar
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
que Nicodemus Jones es R.J. Ellory.
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
Él escribió críticas muy, muy positivas sobre sí mismo. Sorpresa, sorpresa.
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
Apelar al "títere de media" realmente no es novedoso.
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
Walt Whitman también lo hizo en su momento,
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
antes de que existiera Internet. El "títere de media"
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
se torna interesante cuando lo llevamos a gran escala,
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
entrando en el dominio del "ejército chino de agua".
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
98
296882
2436
Se refiere a miles de personas
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
en China a las que se les paga muy poco
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
para producir contenidos. Podrían ser comentarios, podría ser
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
propaganda. El gobierno contrata a estas personas,
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
las empresas las contratan, por todos lados.
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
En Norteamérica, lo llamamos "astroturfing" [césped artificial].
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
El "astroturfing" es ahora bastante común. Hay mucha preocupación por él.
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
Lo vemos especialmente en comentarios sobre productos, reseñas de libros,
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
en todo, desde hoteles hasta si tal tostadora es buena o no.
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
Al repasar estos tres tipos de engaño,
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
se podría pensar, que Internet realmente nos está convirtiendo en
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
una especie que engaña, especialmente cuando se piensa en
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
el "astroturfing", donde podemos ver el engaño llevado a gran escala.
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
Pero en realidad, lo que he encontrado es muy distinto.
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
Dejemos de lado las salas de charla de sexo anónimo en línea,
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
en las que estoy seguro que ninguno de Uds. ha estado.
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
Les puedo asegurar que allí hay engaño.
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
Y dejemos de lado al príncipe nigeriano que les envió un email
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
sobre cómo sacar 43 millones del país. (Risas)
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
Olvidémonos de ese tipo, también.
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
Concentrémonos en las conversaciones con nuestros amigos,
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
nuestra familia, nuestros compañeros de trabajo y nuestros seres queridos.
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
Esas son las conversaciones que realmente importan.
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
¿Qué hace la tecnología para mentirle a esas personas?
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
Aquí tenemos algunos estudios. En uno de los que realizamos,
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
llamados estudios diarios, le pedimos a la gente que registre
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
todas sus conversaciones y todas sus mentiras durante siete días,
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
y luego calculamos cuántas mentiras dijeron
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
en cada conversación por cada medio de comunicación y encontramos
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
que lo más sorprendente es que el correo electrónico
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
es el más honesto de esos tres medios.
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
Y realmente es sorprendente porque pensamos,
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
bueno, al no haber señales no verbales, ¿por qué no se miente más?
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
En el teléfono, por el contrario, es donde se miente más.
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
Una y otra vez vemos que el teléfono es el medio
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
donde más se miente, tal vez por las ambigüedades de la mentira del "mayordomo" de las que hablé.
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
Tiende a ser muy diferente de lo que se espera.
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
¿Qué pasa con los currículos? Hicimos un estudio en el que
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
las personas se postulaban para un empleo y podían hacerlo
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
mediante un currículo tradicional en papel o por LinkedIn,
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
que es un sitio de redes sociales como Facebook,
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
pero para profesionales —contiene la misma información que un currículo—.
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
Y lo que encontramos, para sorpresa de muchos,
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
fue que los currículos de LinkedIn eran más honestos
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
en lo que le importaba a los empleadores, como las
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
responsabilidades y competencias en el trabajo anterior.
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
¿Y qué decir del propio Facebook?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
Siempre pensamos que en estas
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
versiones idealizadas, la gente muestra lo mejor
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
que le ha pasado en su vida. Muchas veces he pensado así.
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
Mis amigos, no pueden ser tan geniales y tener tan buena vida.
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
Bien, un estudio probó esto examinando las personalidades de la gente.
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
Cuatro buenos amigos del individuo debían juzgar su personalidad.
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
Luego muchos desconocidos, tenían que
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
juzgar su personalidad a través de Facebook,
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
y lo que se descubrió fue que los juicios de la personalidad
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
eran prácticamente idénticos, altamente correlacionados,
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
lo que significa que los perfiles de Facebook realmente reflejan nuestra verdadera personalidad.
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
Bien, ¿qué decir de las citas en línea?
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
Es decir, es un ambiente que se presta bastante para el engaño.
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
Estoy seguro de que todos Uds. tienen "amigos" que han utilizado citas en línea. (Risas)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
Y te deben haber contado del tipo que no tenía pelo
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
cuando se presentó, o de la mujer que no se parecía en absoluto a su foto.
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
Bien, esto nos interesaba realmente, así que
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
trajimos personas que hacen citas en línea, al laboratorio,
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
y luego los medimos. Tomamos su altura
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
contra la pared, los pusimos en una balanza, obtuvimos su peso
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
—a las señoras les encantó— y les pedimos la licencia de conducir para saber su edad.
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
Y lo que descubrimos fue muy, muy interesante.
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
Aquí hay un ejemplo de los hombres y la altura.
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
En la parte inferior está la altura que ellos declararon en su perfil.
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
En el eje vertical, tenemos la altura real.
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
Esa línea diagonal es la línea de la verdad. Si el punto está sobre ella
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
decían exactamente la verdad.
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
Ahora, como pueden ver, la mayoría de los puntos está por debajo de la línea.
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
Lo cual significa que todos los hombres han mentido sobre su altura.
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
De hecho, mintieron sobre su altura en poco más de 2,3 cm,
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
lo que en el laboratorio llamamos "fuerte redondeo hacia arriba". (Risas)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
Mides casi 1,73 m y ¡bum!, 1,75 m.
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
Pero lo que es realmente importante aquí es, miren todos esos puntos.
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
Se agrupan bastante cerca de la verdad. Lo que descubrimos
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
fue que el 80% de nuestros participantes mintió
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
sobre una de esas dimensiones, pero siempre mentían por poco.
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
Una de las razones es bastante simple. Si acudes a una cita,
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
a tomar un café y eres completamente diferente a lo que dijiste ser,
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
se terminó ¿no? Entonces las personas mintieron con frecuencia, pero mintieron
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
sutilmente, no demasiado. Se contuvieron.
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
Bien, ¿qué explican todos estos estudios? ¿Cómo se explica el hecho de
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
que a pesar de nuestra intuición, incluso la mía,
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
mucha de la comunicación en línea, a través de un medio tecnológico,
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
sea más honesta que la comunicación cara a cara?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
Es realmente extraño. ¿Cómo podemos explicar esto?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
Bueno, para ello, podemos observar la literatura de detección del engaño.
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
Es una literatura muy antigua, surgió hace 50 años.
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
Ha sido revisada varias veces. Ha habido miles de ensayos,
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
cientos de estudios, y hay algunos resultados realmente convincentes.
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
El primero es que somos bastante malos para la detección del engaño,
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
realmente malos. 54% de exactitud, en promedio cuando se trata de decir
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
si alguien que acaba de hacer una declaración está mintiendo o no.
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
Eso es muy malo. ¿Por qué es tan malo?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
Bueno, tiene que ver con la nariz de Pinocho.
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
Si les preguntara a Uds., ¿de qué fiarse
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
cuando miran a alguien y quieren averiguar
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
si está mintiendo? ¿A qué indicio deben prestar atención?
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
La mayoría de Uds. diría que una señal a tener en cuenta
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
son los ojos. Los ojos son la ventana del alma.
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
Y Uds. no serían los únicos. En todo el mundo, en casi todas las culturas,
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
una de las claves principales son los ojos. Pero la investigación
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
durante los últimos 50 años, dice que no hay realmente ninguna señal confiable
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
para detectar el engaño, lo que me ha sorprendido, y es una de
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
las duras lecciones que aprendí cuando era funcionario de aduana.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
Los ojos no nos dicen si alguien está mintiendo o no.
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
En algunas situaciones, sí, cuando el riesgo es alto, tal vez las pupilas se dilaten,
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
el tono de voz sube y los movimientos corporales cambien un poco,
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
pero no siempre, ni para todos. No es algo confiable.
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
Extraño. Además solo porque no puedas verme
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
no significa que voy a mentir. Es de sentido común,
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
pero un hallazgo importante es que mentimos por alguna razón.
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
Mentimos para protegernos, en nuestro propio beneficio
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
o en el de alguien más.
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
Hay mentirosos patológicos, pero representan
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
una pequeña parte de la población. Mentimos por alguna razón.
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
El hecho de que la gente no pueda vernos no significa
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
necesariamente que vayamos a mentir.
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
Pero creo que en realidad hay algo mucho más
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
interesante y fundamental que pasa aquí.
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
La próxima gran idea, podemos encontrarla yendo
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
atrás en la historia hasta los orígenes del lenguaje.
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
La mayoría de los lingüistas coincide en que empezamos a hablar en alguna parte
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
entre 50 000 y 100 000 años atrás. Eso es mucho tiempo.
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
Gran cantidad de seres humanos ha vivido desde entonces.
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
Hemos estado hablando, me imagino, sobre fuegos, cuevas
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
y tigres dientes de sable. No sé de qué hablaban,
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
pero hablaban mucho, y como he dicho,
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
fue enorme la cantidad de seres humanos que hizo evolucionar el habla,
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
alrededor de 100 mil millones de personas.
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
Lo importante sin embargo es que la escritura solo surgió
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
hace unos 5000 años. Lo cual significa que
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
todas las personas anteriores a la aparición de la escritura,
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
cada palabra que hayan dicho, toda expresión,
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
desapareció. Sin rastro. Se evanesció. Se fue.
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
Así que hemos evolucionado para hablar de una manera en
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
la que no hay registro. De hecho, el siguiente gran cambio
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
a la escritura se produjo hace solo 500 años,
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
con la imprenta, que es bastante reciente en nuestro pasado,
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
y las tasas de alfabetización permanecieron muy bajas hasta la Segunda Guerra Mundial,
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
por lo que incluso la gente de los dos últimos milenios,
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
la mayoría de las palabras que han dicho - ¡puf! - desaparecieron.
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
Pasemos al presente, la era de Internet.
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
¿Cuántos de Uds. han grabado algo hoy?
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
¿Alguien ha escrito algo hoy? ¿Alguien escribió alguna palabra?
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
Parece que casi todos aquí han grabado algo.
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
En esta sala, ahora mismo, probablemente hemos registrado más
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
que casi toda la prehistoria de la humanidad.
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
Es una locura. Estamos entrando en un período increíble
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
de cambio continuo en la evolución humana por el que hemos pasado de hablar
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
de una manera en que nuestras palabras desaparecen,
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
a un entorno en el que estamos grabando todo.
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
De hecho, creo que en un futuro muy próximo, no solo
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
se grabará lo que escribimos, todo lo que hacemos
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
será registrado.
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
¿Qué significa eso? ¿Cuál es la próxima gran idea?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
Bien, como científico social, esto es lo más asombroso
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
que ni siquiera he soñado. Ahora, puedo mirar
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
a todas estas palabras que durante milenios desaparecieron.
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
Puedo observar las mentiras que primero fueron dichas y luego desaparecieron.
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
¿Recuerdan esos comentarios de "astroturfing" de los que
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
hablamos antes? Bueno, cuando se escribe una reseña falsa,
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
tiene que publicarse en algún lugar, quedando a nuestra disposición.
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
Algo que hicimos y les daré un ejemplo
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
en relación con el habla, es que le pagamos a la gente
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
para escribir algunas opiniones falsas. Uno de estos comentarios es falso.
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
La persona nunca estuvo en el Hotel James.
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
El otro comentario es real. La persona estuvo allí.
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
Ahora, la tarea de Uds. es decidir
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
cuál de ellos es falso.
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
Les daré un momento para leerlos.
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
Pero quiero que levanten la mano en determinado momento.
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
Recuerden, yo estudio el engaño. Me daré cuenta si no levantan la mano.
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
Bien, ¿cuántos de Uds. creen que "A" es el comentario falso?
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
Muy bien. Muy bien. Aproximadamente la mitad.
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
Y ¿cuántos de Uds. piensan que "B" lo es?
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
Muy bien. Un poco más para "B".
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
Excelente. Aquí está la respuesta.
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
"B" es el falso. Bien hecho segundo grupo. Le ganaron al primer grupo. (Risas)
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
En realidad es un poco inusual. Cada vez que hacemos esta demostración,
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
normalmente la división es de 50-50, lo cual concuerda
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
con la investigación, 54%. Tal vez la gente aquí
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
en Winnipeg sea más suspicaz y más hábil para darse cuenta.
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
Esos inviernos fríos, rigurosos, me encantan.
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
Muy bien, ¿por qué me interesa esto?
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
Bueno, con mis colegas informáticos
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
creamos algoritmos que analizan
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
las huellas lingüísticas del engaño.
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
Permítanme destacar un par de cosas
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
sobre el comentario falso. La primera es que los mentirosos ponen el foco
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
en la narrativa. Inventan un relato:
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
¿Quién? ¿Y qué pasó? Y eso fue lo que pasó aquí.
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
Nuestros falsos opinadores contaron con quién estaban
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
y lo que estaban haciendo. También utilizaban la primera persona del singular, "yo",
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
en mayor medida que las personas que realmente estuvieron allí.
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
Fueron introduciéndose en los comentarios sobre el hotel,
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
como tratando de convencerte de que estuvieron allí.
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
Por el contrario, la gente que dejó comentarios habiendo estado realmente allí,
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
los que en realidad ingresaron en el espacio físico,
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
dieron mucha más información referida al espacio.
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
Dijeron de qué tamaño era el baño,
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
o la distancia a la que estaba el centro comercial.
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
Ahora, Uds. lo hicieron bastante bien. La mayoría prueban suerte con esta tarea.
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
Nuestro algoritmo es muy preciso, mucho más preciso
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
que los seres humanos, pero no siempre lo será.
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
No se trata de un detector de mentiras que dice
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
si tu novia te está mintiendo en los mensajes de texto.
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
Creemos que la mentira, cualquier tipo de mentira
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
—opiniones falsas de hoteles, de calzados,
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
de tu novia engañándote con mensajes de texto—
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
son mentiras diferentes. Van a tener
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
diferentes patrones de lenguaje. Pero como ahora todo
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
queda registrado, podemos analizar esas mentiras.
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
Como he dicho, como científico social, esto es una maravilla.
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
Es transformacional. Seremos capaces de aprender
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
mucho más sobre el pensamiento humano y la expresión,
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
sobre cualquier materia desde el amor a las actitudes,
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
porque ahora todo se registra, pero,
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
¿qué significado tiene para el ciudadano común?
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
¿Qué significa en nuestras vidas?
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
Bueno, dejemos un poco de lado el engaño. Una de las grandes ideas,
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
creo, es que estamos dejando enormes rastros detrás nuestro.
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
Mi buzón de salida de correo electrónico es enorme,
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
y nunca me fijo. Escribo todo el tiempo,
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
pero nunca me fijo en los rastros que quedan.
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
Y creo que vamos a ver mucho más de eso,
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
en que podamos reflexionar sobre quiénes somos mirando
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
lo que escribimos, lo que dijimos, lo que hicimos.
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
Ahora, volviendo al tema del engaño, hay un par
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
de cosas para resaltar.
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
En primer lugar, mentir en línea puede ser muy peligroso, ¿verdad?
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
No solo queda un registro de ti mismo en tu máquina,
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
también estás dejando un registro en la persona a quien le estabas mintiendo
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
y además los estás dejando para que yo los analice
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
con algunos algoritmos de computación.
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
Así que por supuesto, sigue adelante y hazlo, está bien.
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
Pero cuando se trata de la mentira y lo que queremos hacer
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
con nuestras vidas, creo que podemos volver a
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
Diógenes y Confucio. Estaban menos preocupados
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
sobre mentir o no mentir y más preocupados por
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
el ser fiel a sí mismo, y creo que esto es realmente importante.
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
Ahora, cuando estén a punto de decir o hacer algo,
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
podemos pensar, "¿quiero que esto sea parte de mi legado,
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
de mi expediente personal?"
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
Porque en la era digital que vivimos ahora,
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
en la era de la red, todos estamos dejando un registro.
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
Muchas gracias por su tiempo,
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
y buena suerte con su registro. (Aplausos)
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