Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

Jeff Hancock : 3 types de mensonges (numériques)

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2012-11-09 ・ TED


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Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

Jeff Hancock : 3 types de mensonges (numériques)

91,102 views ・ 2012-11-09

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traducteur: Christopher La Mantia Relecteur: Elisabeth Buffard
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Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
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Laissez-moi vous dire que ça a été un mois fantastique pour le mensonge.
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And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
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Et je ne parle même pas des élections présidentielles américaines. (Rires)
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We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
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4335
Nous avons eu un éminent journaliste pris en flagrant délit de plagiat,
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a young superstar writer whose book involves
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27942
2932
un jeune écrivain vedette dont les livres comprennent
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so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
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30874
3305
tellement de fausses citations qu'on a dû le retirer des rayons ;
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a New York Times exposé on fake book reviews.
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2598
les révélations du New York Times sur les fausses critiques littéraires.
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It's been fantastic.
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Ça a été fantastique.
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Now, of course, not all deception hits the news.
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3851
Bon, bien sûr pas toutes les mensonges ne font pas la une.
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Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
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3679
L'essentiel des mensonges sont quotidiens. En fait, de nombreuses études
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shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
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montrent que nous mentons une ou deux fois par jour, comme Dave l'a suggéré.
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So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
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Il est à peu près 6 heures 30, c'est-à-dire que la plupart de nous devrait déjà avoir menti.
00:52
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
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52980
1900
Prenons l'exemple de Winnipeg. Combien d'entre vous,
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in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
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- souvenez-vous - ont dit un petit mensonge ou un gros
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or a big one? How many have told a little lie out there?
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au cours de ces dernières 24 heures ? Combien d'entre vous ont dit de petits mensonges là-bas ?
01:01
All right, good. These are all the liars.
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1904
D'accord. Ce sont tous des menteurs.
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
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3293
Faites bien attention à eux. (Rires)
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No, that looked good, it was about two thirds of you.
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66555
2146
Mais non, ça allait, c'était environ deux tiers d'entre vous.
01:08
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
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68701
2852
L'autre tiers n'a pas menti, ou a peut-être oublié,
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or you're lying to me about your lying, which is very,
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2660
ou vous me mentez à propos de vos mensonges, et ça c'est très,
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
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très sournois. (Rires) Ça correspond à de nombreuses études
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which suggests that lying is very pervasive.
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3354
qui suggèrent qu'il est très courant de mentir.
01:21
It's this pervasiveness, combined with the centrality
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3961
C'est cette omniprésence, associée à la prédominance
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to what it means to be a human, the fact that we can
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de ce qui nous rend humains, le fait de pouvoir
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tell the truth or make something up,
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dire la vérité ou inventer une histoire,
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that has fascinated people throughout history.
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qui a fasciné tout au long de l'histoire.
01:32
Here we have Diogenes with his lantern.
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2629
Voici Diogène avec sa lanterne.
01:35
Does anybody know what he was looking for?
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95378
2680
Quelqu'un sait ce qu'il cherchait ?
01:38
A single honest man, and he died without finding one
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3784
Un seul homme sincère, et il mourut sans le trouver,
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
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3017
en Grèce. Et il y avait Confucius en Orient,
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who was really concerned with sincerity,
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2377
qui s'inquiétait beaucoup de la sincérité.
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
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3084
pas seulement dans les actions et dans les mots,
01:50
but that you believed in what you were doing.
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3154
mais dans le fait de croire en ce qu'on fait.
01:53
You believed in your principles.
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2006
Croire en ses principes.
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Now my first professional encounter with deception
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2931
Ma première rencontre professionnelle avec le mensonge
01:58
is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
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3463
est un peu plus tardive que ces types-là, deux mille ans à peu près.
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
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121874
3799
J'étais douanier au Canada, au milieu des années 90.
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
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125673
2826
Oui, je défendais la frontière canadienne.
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
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128499
3782
Vous croyez que c'est une arme, là. En fait,
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
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132281
5030
c'est un tampon. J'utilisais un tampon pour défendre la frontière canadienne. (Rires)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
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3537
Très canadien de ma part. J'ai beaucoup appris sur le mensonge
02:20
while doing my duty here in customs,
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3055
quand je travaillais à la douane,
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
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comme le fait que ce que je pensais savoir du mensonge était presque entièrement faux,
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
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1752
et je vous en parlerai un peu ce soir.
02:28
But even since just 1995, '96, the way we communicate
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4074
Mais depuis 1995, 96, la façon dont nous communiquons
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
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3297
a été complètement transformée. On envoie des emails, des textos,
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we skype, we Facebook. It's insane.
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2613
on utilise Skype, Facebook. C'est dingue.
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
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158523
3261
Presque tous les aspects de la communication humaine ont changé,
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and of course that's had an impact on deception.
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2560
et bien sûr tout ça a un impact sur le mensonge.
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
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2583
Laissez-moi vous parler un peu des nouveaux types de mensonge
02:46
we've been tracking and documenting.
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2376
qu'on a récemment repérés et documentés.
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They're called the Butler, the Sock Puppet
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Ils s'appellent le majordome, la marionnette chaussette
02:53
and the Chinese Water Army.
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et l'internaute fantôme chinois.
02:55
It sounds a little bit like a weird book,
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1897
On dirait un roman un peu bizarre
02:57
but actually they're all new types of lies.
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mais en fait ce sont tous des nouveaux types de mensonges.
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
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3045
Commençons par le majordome. En voici un exemple :
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
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3113
"J'arrive". Qui a déjà écrit "j'arrive" ?
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
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3763
Donc vous avez menti aussi (Rires)
03:09
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
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189579
4197
On n'est jamais en train d'arriver. On pense qu'on devrait y aller.
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
59
193776
2763
Un autre: " Désolé, je n'ai pas pu répondre plus tôt
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
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196539
1965
parce que la batterie était déchargée". Elle n'était pas déchargée.
03:18
You weren't in a dead zone.
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198504
1876
Vous n'étiez pas dans une zone sans couverture réseau.
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
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200380
1953
Vous ne vouliez simplement pas répondre à cette personne-là à ce moment-là.
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
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202333
1797
Voici le dernier : vous parlez avec quelqu'un,
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
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204130
2490
et vous dites, "Désolé, j'ai du travail, je dois y aller"
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
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3797
Mais en fait, c'est juste que vous vous ennuyez. Vous voulez parler avec quelqu'un d'autre.
03:30
Each of these is about a relationship,
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210417
2416
Chacun de ces exemples concerne une relation,
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
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212833
4405
et on vit dans un monde qui est connecté 24/7. Une fois que vous avez mon numéro de portable,
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
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217238
2965
vous pouvez littéralement être en contact avec moi 24 heures par jour.
03:40
And so these lies are being used by people
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220203
2369
Les gens se servent donc de ces mensonges
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
pour créer un tampon, comme faisait autrefois le majordome,
03:45
between us and the connections to everybody else.
71
225398
3407
entre nous et les liens avec le reste du monde.
03:48
But they're very special. They use ambiguity
72
228805
1707
Mais ils sont très particuliers. Ils utilisent l'ambiguïté
03:50
that comes from using technology. You don't know
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230512
2061
qui découle de l'utilisation de la technologie. Vous ne savez pas
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
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232573
2948
où je suis ou ce que je fais, ni avec qui.
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
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235521
2491
Et ils sont destinés à protéger les relations.
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
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238012
2581
Les gens ne veulent pas être désagréables,
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
ils disent, "Ecoutez, je ne veux pas vous parler maintenant,
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
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242969
2424
ou, je ne voulais pas vous parler avant, mais je vous aime bien quand même.
04:05
Our relationship is still important.
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245393
2400
Notre relation est toujours importante.
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
Par contre, la marionnette chaussette,
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
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249307
2343
est un animal très différent. Il ne s'agit pas
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
d'ambiguïté en soi. Il s'agit d'identité.
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
Je vous donne un exemple très récent,
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
qui date de la semaine dernière.
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
85
258231
3268
Voilà R.J. Ellory, auteur de romans à succès en Grande-Bretagne.
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
Voici un de ses plus grand succès.
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
87
263519
3413
Et voilà une critique en ligne, sur Amazon.
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
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266932
2657
Ma préférée, de Nicodemus Jones est :
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"Peu importe ce que ce roman puisse faire d'autre, il touchera votre âme."
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
Et bien sûr, vous pourriez soupçonner
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
que Nicodemus Jones soit R.J.Ellory.
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
Il a écrit des commentaires très positifs sur lui-même. Quelle surprise.
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
Ce truc de la marionnette n'est pas si nouveau.
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
Walt Whitman a fait ça à son époque, lui aussi,
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
avant la technologie informatique. La marionnette chaussette
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
devient intéressante à grande échelle,
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
et voici l'internaute fantôme chinois.
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
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296882
2436
"Chines water army", l'internaute fantôme chinois, renvoie aux milliers de personnes
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
en Chine qui reçoivent de petites sommes d'argent
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
pour produire du contenu. Ça peut être des commentaires,
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
de la propagande. Le gouvernement embauche ces gens,
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
des compagnies les embauchent, partout.
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
Aux États-Unis, on appelle ça Astroturfing,
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
et c'est très commun de nos jours, on s'en inquiète beaucoup.
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
On voit ça surtout avec les critiques de produits, de livres,
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
tout depuis les hôtels au grille-pain qui est bien ou pas.
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
Donc, prenons ces trois critiques, ou ces trois types de mensonge,
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
vous pouvez penser, oh, l'internet fait vraiment de nous
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
une espèce qui ment, surtout quand on pense
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
à l'Astroturfing, le bidonnage, où on peut voir le mensonge à grande échelle
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
Mais en fait, ce que j'ai découvert est très différent de ça.
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
Mettons de côté les salons de discussion sexuelles anonymes,
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
que sûrement personne parmi vous n'a jamais visité.
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
Je peux vous assurer qu'on y ment.
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
Et mettons de côté le prince nigérien qui vous a envoyé un e-mail
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
qui parle de sortir 43 millions du pays (Rires)
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
Oublions ce gars-là aussi.
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
Concentrons-nous sur nos conversations entre amis,
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
avec notre famille et notre collègues, notre proches.
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
Ce sont les conversations qui importent.
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
Qu'est-ce que la technologie fait pour le mensonge dans ces cas-là ?
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
Voici quelques études. Une d'entre elles
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
s'appelle 'journal intime', où on demande aux gens d'enregistrer
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
toutes leurs conversations et tous leurs mensonges pendant sept jours,
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
et ensuite nous calculons combien de mensonges ils ont dit
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
dans chaque conversation au sein d'un média,
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
et le résultat qui étonne le plus est que les emails
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
sont le moyen le plus sincère de ces trois moyens de communication.
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
Et c'est vraiment sidérant parce qu'on pense :
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
bon, il n'y a pas d'indices non verbaux, pourquoi pas ne mentir plus ?
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
Contrairement au téléphone où on ment le plus.
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
Encore et encore, on voit que le téléphone est l'appareil
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
par lequel on ment le plus, peut-être à cause des ambigüités du mensonge Majordome dont je vous ai parlé.
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
En général c'est très différent de ce à quoi on s'attend.
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
Et les CVs alors ? Nous avons fait une étude dans laquelle
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
des personnes postulent pour un emploi
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
soit avec un résumé classique sur papier, soit sur Linkedin,
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
un réseau social comme Facebook,
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
mais pour les professionnels, ce qui implique les mêmes informations qu'un CV.
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
Et ce que nous avons constaté, à la surprise générale,
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
est que les CVs sur Linkedin étaient plus honnêtes
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
sur les points qui comptent pour les employeurs, comme
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
vos responsabilités ou vos compétences dans votre emploi précédent.
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
Et que dire de Facebook ?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
On pense toujours qu'il y a ces versions idéalisées des gens,
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
qu'ils montrent seulement les meilleures choses
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
qui leur sont arrivées dans la vie. Je l'ai pensé bien souvent.
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
Mes amis, impossible qu'ils soient si cool et qu'ils aient une vie si fantastique.
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
Eh bien, un étude a testé ça en examinant la personnalité des gens.
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
On a demandé à quatre bons amis d'une personne de juger sa personnalité
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
Et puis on a demandé à des inconnus, beaucoup d'inconnus
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
de juger sa personnalité uniquement à travers Facebook.
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
On a découvert que ces jugements sur la personnalité
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
étaient presque identiques, très corrélés,
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
c'est-à-dire que les profils Facebook reflètent vraiment notre personnalité.
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
Et les sites de rencontre en ligne, alors ?
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
C'est un espace plutôt trompeur.
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
Je suis sûr que vous avez des "amis" qui ont utilisé ces sites. (Rires)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
Et ils vous parlent de ce type qui était chauve quand il s'est présenté,
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
de cette femme qui ne ressemblait pas du tout à sa photo...
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
Nous étions très intéressés par tout ça, alors
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
nous avons amené des gens qui utilisaient les rencontres en ligne dans notre laboratoire
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
et nous les avons mesurés. On a mesuré leur taille
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
contre le mur, leur poids sur la balance
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
-- les femme ont adoré -- et nous avons pris leur permis de conduire pour voir leur âge.
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
Ce que nous avons trouvé était vraiment très intéressant.
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
Voici un exemple des hommes et leur taille.
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
En bas il y a la hauteur déclarée sur le profil
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
et le long de l'axe y, l'axe vertical, il y a la taille réelle.
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
La ligne verticale est la ligne de la vérité. Si le point est sur cette ligne
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
ils disaient la vérité.
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
Comme vous voyez, la plupart des points sont en dessous de la ligne,
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
ça veut dire que les hommes mentaient sur leur taille.
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
En fait, ils ont menti sur leur taille d'environ deux centimètres
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
Comme on dit au labo "un fort arrondi supérieur". (Rires)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
Vous faites 1,73 mètres et 2 centimètres, et boum! 1,75 mètres.
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
Mais ce qui est très important ici, regardez tous ces points.
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
Ils sont tous proches de la réalité. Ce qu'on a découvert
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
c'est que 80% des participants ont en effet menti
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
sur une de ces dimensions, mais ils ont toujours menti un tout petit peu.
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
Une des raisons est simple, Si vous avez un rendez-vous,
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
pour un café, et que vous êtes complètement différent de la description que vous avez donnée,
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
c'est terminé. Pas vrai? Donc les gens ont menti souvent, mais ont menti
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
subtilement, pas trop. Ils y étaient forcés.
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
Mais, que démontrent ces études? Qu'est-ce qui explique
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
qu'en dépit de nos intuitions, y compris les miennes,
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
la majeure partie de la communication en ligne, ou de celle qui a recours aux technologies,
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
est plus honnête qu'en face à face?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
C'est très étrange. Comment est-ce qu'on explique ça ?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
Eh bien, pour ce faire, on peut observer la littérature qui traite de détection de la tromperie.
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
C'est une littérature très ancienne maintenant, elle remonte à 50 ans.
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
Elle a été commentée bien des fois. Il y a eu des milliers d'essais,
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
des centaines d'études, et des découvertes fascinantes.
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
La première, on est très mauvais pour détecter les mensonges,
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
très mauvais. 54% d'exactitude en moyenne quand on doit dire
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
si quelqu'un qui vient de faire une déclaration ment ou pas.
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
C'est mauvais. Pourquoi est-ce si mauvais?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
Eh bien c'est en rapport avec le nez de Pinocchio.
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
Si on devait vous demander à quoi vous vous fiez
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
quand vous regardez quelqu'un et vous voulez savoir
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
si il ment ? À quel signe prêtez-vous attention?
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
La plupart d'entre vous diraient qu'un des signes que vous guettez
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
ce sont les yeux. Les yeux sont les miroirs de l'âme.
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
Et vous n'êtes pas les seuls. Dans le monde entier, dans presque toutes les cultures,
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
un des premier signe, ce sont les yeux. Mails les études
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
de ces 50 dernières années disent qu'il n'y a aucun indice fiable
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
pour détecter un mensonge. Ça m'a épaté, et
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
je l'ai appris à mes dépends quand je travaillais dans les douanes.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
Les yeux ne disent pas si quelqu'un ment ou non.
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
Dans certains cas, oui -- de grands enjeux, peut-être que les pupilles se dilatent,
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
la voix devient plus aiguë, les mouvements du corps changent un petit peu,
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
mais pas tout le temps, pas tout le monde, ce n'est pas fiable.
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
C'est étrange. L'autre chose, c'est que si vous ne me voyez pas
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
ça ne veut pas dire que je vais mentir. C'est logique,
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
mais une découverte importante est que nous avons une raison de mentir.
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
On ment pour se protéger, ou dans notre propre intérêt.
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
ou celui de quelqu'un d'autre
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
Il y a des menteurs pathologiques, mais ils représentent
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
une infime partie de la population. On ment pour une raison.
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
Ce n'est pas parce qu'on ne nous voit pas
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
que nous allons forcément mentir.
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
Mais je pense qu'il y a quelque chose de bien plus
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
intéressant et fondamental qui se passe ici.
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
L'étape majeure suivante, la prochaine grande idée, on la trouve en remontant
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
très loin dans l'histoire des origines du language.
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
La plupart des linguistes s'accordent à dire que le langage est apparu il y a de ça
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
entre 50 000 et 100 000 ans. C'était il y a très longtemps.
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
Beaucoup d'humains ont vécus entre temps.
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
On a parlé, je pense de feux et de cavernes
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
et de tigres à dents de sabre. Je sais pas de quoi ils parlaient,
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
mais ils parlaient beaucoup, et comme je l'ai dit
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
les humains évoluent beaucoup en parlant
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
environ 100 milliards de personnes en fait.
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
Ce qui est important cependant, c'est que l'écriture n'est apparue qu'il y a
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
environ 5 000 ans. Ça signifie que
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
tous les gens, avant qu'il n'y ait la moindre écriture,
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
chaque mot jamais prononcé, chaque déclaration
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
a disparu. Aucune trace. Evanoui. Parti.
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
Donc on a évolué pour parler d'une manière
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
qui n'a pas laissé de trace. En fait, même le prochain grand changement
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
de l'écriture ne s'est passé qu'il y a 500 ans,
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
avec l'imprimerie, dans un passé très récent,
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
et le taux d'alphabétisation est resté incroyablement bas jusqu'à la deuxième guerre mondiale.
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
Alors même les gens des deux derniers millénaires,
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
la plupart des mots qu'ils ont pu dire -- pouf ! -- disparus.
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
Revenons à aujourd'hui, l'ère des réseaux.
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
Combien d'entre vous ont enregistré quelque chose aujourd'hui ?
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
Quelqu'un a écrit quelque chose aujourd'hui ? Est-ce que quelqu'un a écrit un mot ?
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
On dirait que presque chacun d'entre vous a enregistré quelque chose.
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
Dans cette salle, là tout de suite, nous avons surement enregistré plus
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
que presque toute la pré-histoire de l'humanité.
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
C'est fou. Nous entrons dans une période extraordinaire
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
de flux dans l'évolution humaine où nous avons évolué pour parler
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
de telle façon que nos mots disparaissaient, mais nous sommes dans
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
un environnement où l'on enregistre tout.
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
En fait, je pense que dans un futur très proche, ce n'est pas seulement
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
ce qu'on écrit qui sera enregistré, tout ce que nous faisons
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
sera enregistré.
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
Qu'est-ce que ça signifie ? Quelle est la prochaine grande idée qui va en sortir ?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
Eh bien, en tant que chercheur en sciences sociales, c'est la chose la plus incroyable
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
dont j'ai jamais rêvé. Maintenant, je peux regarder tous
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
ces mots qui, pendant des millénaires, disparaisaient.
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
Je peux regarder des mensonges qu'auparavant, on disait et qui disparaissaient ensuite.
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
Vous vous rappelez ces bidonnages dont on a parlé
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
tout à l'heure ? Et bien lorsqu'on écrit un faux commentaire,
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
on doit le poster quelque part, et il y reste notre disposition.
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
Alors ce que nous avons fait, et je vais vous donner un exemple
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
tiré de l'observation du langage, c'est que nous avons payé des gens
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
pour écrire des faux commentaires. Un de ces commentaire est un faux.
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
La personne n'a jamais été au James Hotel.
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
L'autre est un vrai commentaire. La personne y a séjourné.
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
Maintenant, vous devez décider
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
lequel des deux est le faux commentaire.
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
Je vous donne un moment pour les lire.
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
Mais à la fin je veux que tout le monde lève la main.
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
Rappelez-vous, j'ai étudié le mensonge. Je sais si vous ne levez pas la main.
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
Ok, combien d'entre vous pensent que A est le faux commentaire
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
Bon, très bien, environ la moitié.
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
Et combien d'entre vous pensent que c'est B ?
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
Bien, un peu plus.
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
Excellent. Voilà la réponse.
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
B est un faux. Bravo, le deuxième groupe. Vous l'avez remporté sur le premier groupe. (Rires)
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
Vous êtes en fait un peu inhabituels. À chaque fois qu'on fait cette démonstration,
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
c'est souvent autour de 50-50, ce qui correspond
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
aux recherches, et à 54%. Peut-être que les gens ici
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
à Winnipeg sont plus soupçonneux et meilleurs pour trouver les menteurs.
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
Ces hivers froids et rigoureux, j'adore ça.
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
Bon, donc pourquoi ça m'intéresse ?
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
Ehbien, maintenant avec mes collègues informaticiens
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
nous pouvons créer un algorithme pour analyser
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
les indices linguistiques du mensonge.
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
Permettez-moi de mettre en évidence deux ou trois choses dans
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
ce faux commentaire. La première, c'est que les menteurs ont tendance à penser
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
à la forme de leur récit. Ils inventent une histoire :
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
Qui ? Que s'est-il passé ? Et c'est ce qu'on retrouve ici.
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
Nos faux commentateurs ont raconté avec qui ils étaient
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
et ce qu'ils ont fait. Ils ont aussi utilisé la première personne du singulier, je,
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
beaucoup plus que les personnes qui ont réellement séjourné là-bas.
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
Ils se mettent en scène dans le commentaire sur l'hôtel,
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
en tentant en quelque sorte de vous convaincre qu'ils y étaient.
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
Au contraire, les personnes qui ont écrit les commentaires et qui étaient vraiment sur place,
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
leur corps étaient dans l'espace physique,
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
ils donnaient beaucoup plus d'informations spatiales.
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
Ils décrivaient la taille de la salle de bain, ou il disaient,
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
si les magasins étaient loin de l'hôtel.
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
Vous avez été plutôt bons. La plupart des gens répondent au hasard.
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
Notre algorithme est très précis, bien plus précis
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
que les êtres humains, mais il ne le sera pas à tous les coups.
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
Ce n'est pas un détecteur de mensonge qui dira
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
si votre copine vous ment dans ses textos.
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
Nous pensons que tous les mensonges, tous les types de mensonge --
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
les faux commentaires d'hôtel, les faux commentaires pour des chaussures
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
votre copine qui vous trompe via des textos --
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
ce sont des mensonges différents. Ils vont avoir des
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
modèles de langage différents.Mais puisque tout
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
est enregistré maintenant, nous pouvons examiner tous ces types de mensonges.
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
Comme je l'ai dit, en tant que chercheur en sciences sociales, c'est magnifique.
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
Ça change tout, nous allons être capables d'en apprendre
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
tellement plus sur la pensée et l'expression humaines,
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
sur tout, de l'amour aux attitudes,
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
parce que tout est enregistré maintenant, mais
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
qu'est-ce que ça veut dire pour le citoyen ordinaire ?
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
Qu'est-ce que ça représente pour nous, dans nos vies ?
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
Et bien, oublions la tromperie pour un petit moment. Une des grandes idées,
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
selon moi, c'est que nous laissons ces énormes traces derrière nous.
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
La boîte d'envoi de mes courriels est impressionnante
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
et je n'y jette jamais un coup d'oeil. J'écris tout le temps,
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
mais je ne regarde jamais mes traces écrites.
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
Et je pense qu'on va voir ça de plus en plus,
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
que nous pouvons réfléchir à qui nous sommes en regardant
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
ce que nous avons écrit, dit, ou fait.
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
Si on ramène ça au mensonge, on peut
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
retenir dux ou trois choses ici.
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
Premièrement, mentir en ligne peut être très dangereux, n'est-ce pas?
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
Non seulement vous laissez une trace sur votre machine
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
mais vous laissez une trace sur la personne à qui vous mentez,
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
et vous en laissez aussi pour que je puisse les analyser
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
à l'aide d'algorithmes
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
Alors faites donc, faites-le, c'est bien.
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
Mais quand il s'agit de mentir et de ce que nous voulons faire
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
de nos vies, je pense qque nous pouvons revenir à
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
Diogenes et Confucius. Ils s'inquiétaient moins
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
de mentir ou pas, et se souciaient plus
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
d'être honnête avec eux-mêmes, et je pense que c'est très important.
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
Quand vous allez dire ou faire quelque chose,
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
on peut penser, est-ce que je veux vraiment laisser ça derrière moi,
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
que ça fasse partie de mes archives personnelles ?
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
Parce qu'à l'ère numérique dans laquelle nous vivons,
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
à l'ère des réseaux, nous laissons tous des archives.
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
Merci beaucoup de m'avoir accordé de votre temps,
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
et bonne chance avec vos archives. (Applaudissements)
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