Are You Really As Good at Something As You Think? | Robin Kramer | TED

95,626 views ・ 2023-11-16

TED


Fai dobre clic nos subtítulos en inglés a continuación para reproducir o vídeo.

Translator: Luz Leirós Reviewer: traduceTED USC
00:04
I don't mean to brag,
0
4300
1760
Non é por presumir,
00:06
but there are lots of things that I'm pretty average at.
1
6060
3000
pero hai moitas cousas que non se me dan mal:
00:09
From playing table tennis,
2
9100
1400
xogar ao tenis de mesa,
00:10
cooking risotto, finding countries on a map,
3
10500
2560
cociñar risotto ou atopar países nun mapa,
00:13
just to name a few.
4
13100
1400
só por citar algunhas.
00:14
Now, in our everyday lives,
5
14540
1440
Agora ben, na nosa vida cotiá,
ninguén adoita avaliar as nosas habilidades e capacidades,
00:16
we're not typically assessed on our skills and abilities,
6
16020
2760
00:18
so we're forced to rely on our own judgments.
7
18820
2400
polo que debemos confiar no noso propio xuízo.
00:21
I may think I'm pretty decent with Italian cuisine,
8
21260
3080
Eu podo pensar que se me dá bastante ben a cociña italiana,
00:24
but how accurate is my assessment?
9
24380
2520
pero como de precisa é a miña valoración?
00:26
Now, what we’re talking about here is metacognition:
10
26940
3080
Aquí estamos a falar de metacognición:
00:30
our insight into our own thought processes.
11
30020
2920
a nosa percepción dos nosos procesos de pensamento.
00:33
If I have good metacognitive insight,
12
33620
2320
Se teño unha boa percepción metacognitiva,
00:35
then how good I think I am at a particular task
13
35940
2880
o ben que creo que se me dá unha tarefa en particular
00:38
should line up pretty well with how good I actually am.
14
38860
3320
debería coincidir bastante co ben que se me dá realmente.
00:42
Of course, in the real world this is often not the case.
15
42180
2840
Por suposto, no mundo real, moitas veces non é así.
00:45
And indeed, we probably all know someone
16
45780
2160
De feito, probablemente todos coñecemos alguén
00:47
who thinks they're great at navigating maps,
17
47980
2760
que pensa que se lle dá xenial ler mapas,
00:50
when in fact the reality is often the opposite.
18
50780
2920
cando, de feito, a realidade adoita ser a contraria.
00:53
Not to name any names, of course, but still.
19
53740
2960
Non imos dar nomes, por suposto,
pero aínda así.
00:57
Perhaps you think this applies to other people
20
57260
2400
Igual pensades que isto se aplica a outras persoas
00:59
and that you, yourself, wouldn't make this sort of mistake.
21
59700
3080
e que vós non cometeriades este tipo de erros.
01:02
So let's try a quick experiment.
22
62780
2600
Probemos un experimento rápido.
01:05
I want you to think about how you would rate yourself
23
65380
2680
Quero que pensedes en como valorariades
01:08
in terms of your driving ability.
24
68100
1960
a vosa capacidade de conducir.
01:10
Would you rate yourself as below average, average
25
70060
2480
Clasificariádela como por debaixo da media, na media
01:12
or perhaps even above average?
26
72580
2360
ou quizais mesmo por riba da media?
01:15
So most people rate themselves as above average,
27
75380
3560
A maioría da xente clasifícaa como por riba da media,
01:18
which, of course, is mathematically impossible,
28
78980
2320
o cal, por suposto, é matematicamente imposible
01:21
and something that we call the "better than average" effect.
29
81300
3120
e algo que chamamos o efecto “mellor que a media”.
01:24
This is just one of a number of cognitive biases that we see
30
84460
3160
Este é só un dos moitos nesgos cognitivos que atopamos
01:27
when people judge their own abilities.
31
87620
2200
cando a xente xulga as súas propias capacidades.
01:30
Today, I'm going to focus on a related bias,
32
90180
2560
Hoxe, voume centrar nun nesgo relacionado,
01:32
the Dunning-Kruger effect.
33
92740
1880
o efecto Dunning-Kruger.
01:34
So back in 1999,
34
94660
1680
Volvamos a 1999.
01:36
two psychologists at Cornell University, Dunning and Kruger,
35
96380
3720
Dous psicólogos da Universidade de Cornell, Dunning e Kruger,
01:40
described the mistakes people make when estimating their own abilities.
36
100100
4480
describiron os erros que comete a xente cando estima as súas propias capacidades.
01:44
So if we take a sample of people and we divide them into four groups
37
104580
3320
Para iso, tomamos unha mostra de persoas e dividímola en catro grupos
01:47
based on their scores on a test,
38
107940
1840
baseándonos na súa puntuación nunha proba
01:49
and order those groups from lowest to highest.
39
109820
2400
e ordenamos eses grupos de menor a maior.
01:52
If we plot those scores on a graph along with their self-estimates,
40
112260
3880
Se representamos esas puntuacións nun gráfico
xunto coas súas autoestimacións
01:56
so how well they thought they did on the test,
41
116180
2680
do ben que pensaban que fixeran a proba,
01:58
this is the pattern that we see.
42
118900
1840
este é o patrón que vemos.
02:00
So the red line is a steep slope representing their actual scores.
43
120780
4800
A liña vermella ten unha forte pendente que representa
as puntuación reais.
02:05
As it must be, since we ordered the groups
44
125580
2040
Como debe ser, xa que ordenamos os grupos
02:07
based on their scores in the first place.
45
127620
2120
segundo as súas puntuacións.
02:09
Now what's interesting is the blue shallower line.
46
129780
3320
Agora o interesante é a liña azul menos inclinada.
02:13
This represents their self-estimates.
47
133140
2400
Esta representa as súas autoestimacións,
02:15
So, how good they thought they did on the test.
48
135580
2520
isto é, o ben que pensaban que fixeran a proba.
02:18
Now the Dunning-Kruger effect describes how the weakest performers
49
138540
4680
O efecto Dunning-Kruger describe como os suxeitos de peor rendemento
02:23
significantly overestimate their performance,
50
143220
2720
sobreestiman significativamente os seus resultados.
02:25
shown here in the green oval.
51
145980
1920
Podémolo ver aquí no óvalo verde.
02:28
The explanation for this, according to Dunning and Kruger,
52
148500
3480
A explicación disto, segundo Dunning e Kruger,
02:31
is that insight and ability rely on the same thing.
53
151980
3840
é que percepción e capacidade dependen do mesmo.
02:35
So if I'm poor at a task,
54
155860
1920
Se son mediocre nunha tarefa,
02:37
I also lack the metacognitive insight to accurately assess my ability.
55
157820
4800
tamén carezo da percepción metacognitiva
para avaliar con precisión a miña capacidade.
02:43
Now this pattern has been seen again and again
56
163540
2320
Agora ben, este patrón repítese unha e outra vez
02:45
across a number of domains,
57
165860
1440
en varios campos, desde a habilidade de conducir
02:47
from driving skill to exam-taking, even chess-playing.
58
167340
3440
ata facer exames, incluso xogar ao xadrez.
02:51
However, in recent years,
59
171620
1600
Non obstante, nos últimos anos,
02:53
a number of criticisms have been leveled at this approach,
60
173220
3000
formuláronse varias críticas a este enfoque
02:56
and we now have reason to believe
61
176260
1600
e agora temos motivos para crer
02:57
that this pattern results is virtually unavoidable.
62
177900
3000
que este patrón resulta practicamente inevitable.
03:02
One reason for this is the statistical effect,
63
182460
3000
Unha razón é o efecto estatístico
03:05
regression to the mean.
64
185460
1520
de regresión á media.
03:07
Now this is something that comes about
65
187380
1840
Ben, isto é algo que xorde
cando temos dúas medidas que están relacionadas, pero non perfectamente.
03:09
when we have two measures that are related but not perfectly so.
66
189220
3720
03:13
So imagine we have a sample of people
67
193540
1840
Imaxinade que temos unha mostra de persoas
03:15
and we measure their heights and their weights.
68
195420
2440
e medimos a súa estatura e o seu peso.
03:17
Now height and weight are related,
69
197900
1880
Altura e peso están relacionados;
03:19
tall people are typically heavier,
70
199820
2600
as persoas altas adoitan pesar máis,
03:22
but the relationship is far from perfect.
71
202420
2480
pero a relación dista moito de ser perfecta.
03:24
So unlike in the figure at the top here,
72
204940
3240
Polo tanto, ao contrario da figura superior,
03:28
the shortest people in red won't all be the lightest people.
73
208220
4000
as persoas máis baixas en vermello non serán todas as persoas máis lixeiras.
03:32
Some of them will be overweight or particularly muscular, for example.
74
212220
3520
Algunhas, por exemplo, terán sobrepeso ou serán especialmente musculosas.
03:35
Similarly at the top end,
75
215780
1640
Do mesmo xeito, no extremo superior,
03:37
the tallest people in blue won't all be the heaviest people.
76
217460
3800
as persoas máis altas en azul non serán todas as que máis pesen.
03:41
Some of them will be underweight, and so on.
77
221260
2600
Algunhas estarán baixas de peso etc.
03:43
Now as a result, on average,
78
223900
2080
Agora, como resultado, de media,
03:46
the shortest people will rank higher for weight than they do for height,
79
226020
4200
as persoas máis baixas puntuarán máis alto en peso que en altura
03:50
and the tallest people will rank lower for weight than they do for height
80
230220
3880
e as persoas más altas puntuarán máis baixo en peso que en altura,
03:54
producing this blue line here
81
234140
1800
o que dará ligar a esta liña azul
03:55
and the crossover pattern you're now becoming familiar with.
82
235980
3040
e ao padrón cruzado co que vos estades a familiarizar.
03:59
Now, some people might put forward a spurious explanation
83
239420
3120
Agora ben, algunhas persoas poden dar unha explicación espuria
04:02
for why short people are relatively overweight
84
242540
2840
de por que as persoas baixas parecen ter sobrepeso
04:05
or tall people relatively underweight,
85
245420
2120
ou as persoas altas semellan ter baixo peso,
04:07
when in fact no explanation is needed.
86
247580
2400
cando de feito non se necesita ningunha explicación.
04:10
Perhaps more compelling a reason to doubt the Dunning-Kruger effect
87
250700
4240
Quizais unha razón máis convincente para dubidar do efecto Dunning-Kruger
04:14
is that we can produce the same pattern in our data
88
254980
2640
é que podemos producir o mesmo padrón nos nosos datos
04:17
when our data is entirely meaningless.
89
257660
2640
cando carecen de sentido.
04:20
So if we collect people's test scores
90
260340
2720
Así, se recollemos as puntuacións das probas das persoas
04:23
along with their self-estimates of those scores,
91
263100
2640
xunto coas súas autoestimacións das puntuacións,
04:25
but then we shuffle those self-estimates
92
265740
2520
pero despois barallamos esas autoestimacións
04:28
and then analyze as before,
93
268260
2000
e as analizamos como antes,
04:30
then we still find that same pattern in the data.
94
270260
2760
atoparemos o mesmo padrón nos datos.
04:33
Of course, any effect that we can find
95
273420
2160
Por suposto, calquera efecto que poidamos atopar
04:35
with shuffled or randomized data
96
275580
2480
con datos aleatorios ou reorganizados
04:38
is one that we should surely be suspicious of.
97
278100
2320
é un dos que, seguramente, deberiamos desconfiar.
04:41
So, given these and other issues with the Dunning-Kruger approach,
98
281140
4240
Tendo en conta estes e outros problemas do enfoque Dunning-Kruger,
04:45
I was saddened and disappointed
99
285420
1920
quedei triste, decepcionado
04:47
and, frankly, a little annoyed to discover
100
287380
2600
e, francamente, un pouco molesto ao descubrir
04:49
that the same approach was now being applied
101
289980
2320
que o mesmo enfoque se estaba aplicando agora
04:52
in my field of expertise,
102
292340
1480
no meu campo de especialización,
04:53
which is face-matching.
103
293860
1520
o emparellamento de caras.
04:55
Now, this is a task where we're showing two images of faces
104
295420
3160
Trátase dunha tarefa na que amosamos dúas imaxes de caras
04:58
or an image and a live person,
105
298620
1640
ou unha imaxe e unha persoa en vivo
05:00
and we're asked to decide whether they show the same person
106
300300
2760
e pedimos que decidan se son a mesma persoa
ou dúas persoas diferentes.
05:03
or two different people.
107
303100
1400
05:04
Now, we've all stood in line at passport control,
108
304540
2320
Todos estivemos na cola do control de pasaportes,
05:06
anxiously awaiting the passport officer's decision
109
306900
3120
esperando ansiosamente a decisión do axente de pasaportes
05:10
as to whether our ID photos look sufficiently like us or not.
110
310060
3640
sobre se as fotos do noso documento se parecen o suficiente a nós ou non.
05:14
Indeed, I've included at the top here
111
314140
2120
De feito, incluín aquí enriba
05:16
some examples of ID images from my own life,
112
316300
3240
exemplos de imaxes de documentos de identidade meus,
05:19
just to illustrate some variability.
113
319580
2200
só para mostrar algo de variabilidade.
05:21
Some proud moments in photographic history,
114
321780
2040
Momentos de orgullo na historia da fotografía,
05:23
I'm sure you'll agree.
115
323860
1360
estaredes de acordo.
05:25
And so what I'd like to do now
116
325220
1840
O que me gustaría facer agora
05:27
is first see how well you might perform as passport officers.
117
327060
3760
é, primeiro, ver que tal o facedes como axentes de pasaportes.
05:31
So here are four pairs of images,
118
331180
2160
Aquí tedes catro pares de imaxes,
05:33
some students’ ID images and some student photos.
119
333340
2880
imaxes de documentación de estudantes e fotos de estudantes.
05:36
For each pair, I'd like you to decide whether it's a match,
120
336260
3800
Para cada parella, gustaríame que decidades se coinciden,
05:40
so two images of the same person,
121
340060
2040
é dicir, se son imaxes da mesma persoa,
05:42
or a mismatch,
122
342140
1160
ou se non coinciden e son imaxes de persoas diferentes.
05:43
two images of different people.
123
343340
1640
05:45
Some of you might be surprised to hear that the top two pairs are matches,
124
345420
5320
Quizais vos sorprenda saber que os dous pares superiores coinciden,
05:50
so images of the same people,
125
350740
1600
son imaxes das mesmas persoas,
05:52
and the bottom two pairs show mismatches,
126
352380
2240
e os dous inferiores non,
05:54
so two different people.
127
354660
1720
así que son persoas diferentes.
05:56
Now we know this task is particularly difficult
128
356700
2840
Agora sabemos que esta tarefa é particularmente difícil
05:59
when the images show identities that we're unfamiliar with.
129
359580
3240
cando as imaxes mostran identidades que non coñecemos.
06:03
This is because it's hard to take into account the changes
130
363140
2720
Isto débese a que é difícil ter en conta os cambios
06:05
that can happen to the face across time,
131
365900
2840
que poden ocorrer na cara ao longo do tempo,
06:08
as well as over different situations,
132
368740
2040
así como en diferentes situacións,
06:10
so changes in facial expression or lighting, for instance.
133
370820
3000
por cambios na expresión facial ou na iluminación, por exemplo.
06:14
We know this task is difficult for passport officers as well,
134
374620
3800
Sabemos que esta tarefa tamén é difícil para os axentes de pasaportes
06:18
and they also make mistakes.
135
378420
2000
e que tamén cometen erros.
06:20
So this is why I thought it would be particularly interesting
136
380460
2880
Por iso pensei que sería especialmente interesante
06:23
to look at the relationship between insight and ability
137
383380
3000
analizar a relación entre percepción e capacidade
06:26
in this important security context.
138
386380
2360
neste importante contexto da seguridade.
06:28
So given the issues we’ve described already
139
388740
2080
Dados os problemas xa descritos
06:30
with looking at overall scores and people’s self-estimates,
140
390860
2920
ao analizar as puntuacións xerais e as autoestimacións,
06:33
I instead decided to focus on individual decision making.
141
393820
3520
decidín centrarme mellor na toma de decisións individuais.
06:37
So over a series of experiments,
142
397340
2120
Así, durante unha serie de experimentos,
06:39
I asked people to look at pairs of images
143
399460
2640
pedinlle á xente que observase pares de imaxes
06:42
and decide whether they were a match or a mismatch.
144
402100
2520
e decidisen se coincidían ou non.
06:45
But I also asked people to provide a rating of confidence in each decision.
145
405020
4280
Porén, tamén lles pedín unha valoración da súa confianza en cada decisión.
06:49
Now a good metacognitive insight
146
409980
2240
Unha boa percepción metacognitiva
06:52
would be reflected in people being much more confident
147
412260
3720
reflectiríase en que a xente tería máis confianza
06:56
in decisions that turned out to be correct
148
416020
2440
nas decisións que resultasen correctas
06:58
and much less confident in decisions that turned out to be incorrect.
149
418500
3800
e menos confianza nas decisións que resultasen erróneas.
07:03
So let's have a look at how people did.
150
423300
2040
Vexamos como o fixo a xente.
07:06
Now I think this pattern is particularly fascinating,
151
426260
2480
Creo que este padrón é especialmente fascinante,
07:08
but also fairly intuitive.
152
428780
1720
pero tamén bastante intuitivo.
07:10
Let's start with the red line,
153
430860
1520
Comecemos pola liña vermella,
07:12
which represents people's confidence in their incorrect responses.
154
432380
4280
que representa a confianza das persoas nas súas respostas incorrectas.
07:17
So as you can see,
155
437020
1320
Como podedes ver,
07:18
it doesn't matter how good people were at the test overall,
156
438380
3040
non importa o ben que o fixese a xente na proba en xeral,
07:21
represented by the score on the X-axis at the bottom there;
157
441460
3320
representado pola puntuación no eixe X na parte inferior;
07:24
people were approximately the same
158
444780
2360
as persoas eran máis ou menos iguais
07:27
in terms of their confidence when they were incorrect.
159
447140
3080
en canto a súa confianza cando se equivocaban.
07:30
Now what's interesting is the blue line,
160
450580
2080
O interesante é a liña azul
07:32
which represents confidence when people were correct in their decisions.
161
452700
4040
que representa a confianza cando a xente tomaba decisións correctas.
07:36
As you can see, the best performers on the test
162
456780
2760
Como podedes ver, os que facían mellor a proba
07:39
were much more confident in their correct responses
163
459580
3200
tiñan moita máis confianza nas súas respostas correctas
07:42
in comparison with their incorrect ones.
164
462780
2360
que nas súas respostas incorrectas,
07:45
So shows good metacognitive insight.
165
465180
2400
o que amosa unha boa percepción metacognitiva.
07:47
The weakest performers, on the other hand,
166
467860
2120
Os participantes peores, pola contra,
non amosaban diferenzas na súa confianza
07:50
were no different in their confidence
167
470020
1880
07:51
for their correct and incorrect responses,
168
471940
2400
entre respostas correctas e incorrectas,
07:54
shown here in the green circle.
169
474340
2360
como vemos aquí no círculo verde.
07:56
And so they show poor metacognitive insight.
170
476700
2920
Polo tanto, mostran unha mala percepción metacognitiva.
07:59
So what might be going on with these weak performers?
171
479620
2720
Que pasa logo con estes participantes mediocres?
08:02
Now it could be the case that they have some sense
172
482340
2360
Podería ser que sintan
08:04
they tend to perform poorly on tests in general,
173
484700
2520
que non se lles adoitan dar ben as probas
08:07
and so they're just less confident overall in their responses.
174
487260
3160
polo que confían menos nas súas respostas en xeral.
08:10
However, I didn't find that pattern of lower confidence in my data,
175
490460
4160
Non obstante, non atopei ese padrón de menor confianza nos meus datos,
08:14
at least with individual decision-making.
176
494620
2320
polo menos na toma de decisións individual.
08:16
Instead, it's more likely that they were more confident in their correct responses
177
496980
4360
En vez diso, é máis probable que estivesen menos seguros das súas respostas correctas
08:21
in comparison with their incorrect ones.
178
501380
2080
en comparación coas incorrectas.
08:23
But this was simply unrelated to their accuracy on each trial
179
503820
3600
Pero isto simplemente non se relacionaba coa súa precisión en cada proba
08:27
because they had poor insight.
180
507460
1920
porque tiñan unha mala percepción.
08:29
So how does this all fit in with the Dunning-Kruger effect?
181
509820
3480
Entón, como encaixa todo isto co efecto Dunning-Kruger?
08:33
So Dunning and Kruger argued that the weakest performers
182
513820
3680
Dunning e Kruger argumentaban que os que tiñan peor rendemento
08:37
show the least amount of insight
183
517540
2320
mostran a menor cantidade de percepción
08:39
and they overestimated their performance.
184
519860
2760
e sobreestiman o seu rendemento.
08:43
And that's implied that they had greater confidence.
185
523420
2960
Iso implica que teñen maior confianza.
08:46
Now, we didn't see that here in our data.
186
526780
3040
Mais iso non o vimos nos nosos datos.
08:49
The weakest performers didn't seem to be overly confident.
187
529820
2880
Os peores participantes non parecían estar demasiado seguros.
08:53
However, the Dunning-Kruger effect
188
533020
1640
Porén, o efecto Dunning-Kruger
08:54
also describes how insight depends on ability.
189
534700
3760
tamén describe como a percepción depende da capacidade.
08:59
And so the weakest performers showed the least amount of insight,
190
539020
3640
Así, os peores participantes mostraron a cantidade mínima de percepción,
09:02
overestimating their performance in their case.
191
542660
2720
e sobreestimaron o seu rendemento no seu caso.
09:05
As we've just seen,
192
545780
1160
Como acabamos de ver,
09:06
the weakest performers do seem to show the least amount of insight.
193
546940
3840
os peores participantes parecen mostrar a percepción mínima.
09:10
Here, they couldn't differentiate between their correct and incorrect responses.
194
550820
4160
Non podían diferenciar as súas respostas correctas e incorrectas.
09:15
So insight does appear to depend on ability,
195
555540
2760
Polo tanto, a percepción parece depender da capacidade,
09:18
but not in the way that Dunning and Kruger originally thought.
196
558340
3400
pero non do xeito que pensaban Dunning e Kruger orixinalmente.
09:21
So if there are two things I'd like you to remember from this talk
197
561780
3120
Hai dúas cousas que me gustaría que lembrásedes desta charla
09:24
and take home, think about afterwards,
198
564900
2480
e que as levásedes para a casa para pensalas despois.
09:27
they are: first, more broadly, science is always updating.
199
567380
4680
Primeiro, de xeito máis amplo: a ciencia sempre se actualiza.
09:32
Research comes along, new evidence that may contradict
200
572100
3240
Achéganse investigacións, novas probas que poden contradicir
09:35
or even disprove previous work.
201
575340
2120
ou mesmo desmentir traballos previos.
09:37
In this case, the Dunning-Kruger effect may well not be a thing,
202
577900
3600
Neste caso, o efecto Dunning-Kruger ben podería non existir,
09:41
despite the fact that it's so prevalent in popular culture.
203
581540
3320
a pesar de ser tan frecuente na cultura popular.
09:44
Second, insight depends on ability.
204
584860
2880
Segundo: a percepción depende da capacidade.
09:48
For the weakest performers,
205
588100
1520
Para os peores participantes,
09:49
there's no difference between their confidence
206
589620
2200
non hai diferenza entre a súa confianza
09:51
for correct and incorrect responses.
207
591820
1760
nas respostas correctas e incorrectas.
09:53
They have poor insight, they can't tell the difference.
208
593580
2880
Teñen unha percepción pobre, non notan a diferenza.
09:56
For strong performers,
209
596500
1840
Para os bos participantes,
09:58
when they're giving a correct answer,
210
598380
1800
cando dan unha resposta correcta,
10:00
they're much more confident.
211
600180
1440
están moito máis seguros.
10:02
Of course, the inverse isn't always true.
212
602020
2320
Por suposto, o contrario non sempre é certo.
10:04
Being more confident doesn't mean that you're right.
213
604380
2440
Ter máis confianza non significa que teñas razón.
10:06
You might be wrong and simply have poor insight.
214
606860
2960
Podes equivocarte e, simplemente, ter una visión pobre.
10:10
So in our everyday lives,
215
610420
2040
Polo tanto, na vosa vida cotiá,
10:12
you should think about who it is that you ask the opinions of.
216
612500
3120
deberiades pensar quen é a persoa á que lle pedides opinión.
10:16
If someone is an expert in their field,
217
616180
3080
Se alguén é especialista no seu campo
10:19
then if they're more confident, they're probably right,
218
619300
3000
e está máis seguro, probablemente teña razón,
10:22
but if they're unsure,
219
622340
1480
pero se non está seguro,
10:23
this is also informative and tells us something useful.
220
623860
3240
isto tamén é informativo e indícanos algo útil.
10:27
It's much more sensible to find someone that we know is knowledgeable in an area,
221
627500
4400
É moito máis sensato confiar en alguén que sabemos que coñece unha área
10:31
rather than someone who is simply confident in their opinion,
222
631940
2880
en lugar de alguén que simplemente confía na súa opinión,
10:34
because confidence is easily misplaced.
223
634820
2200
porque a confianza pode levar a engano.
10:37
And finally,
224
637780
1360
Finalmente,
aqueles de vós que aínda vos preguntades
10:39
for those of you who are still wondering how good my risotto actually is,
225
639180
3680
como está o meu risotto en realidade,
10:42
that may have to wait for a future talk.
226
642860
2280
ides ter que esperar a unha próxima charla.
10:45
Thank you.
227
645180
1120
Grazas.
10:46
(Applause)
228
646340
3400
(Aplausos)
About this website

Este sitio presentarache vídeos de YouTube que son útiles para aprender inglés. Verás clases de inglés impartidas por profesores de primeiro nivel de todo o mundo. Fai dobre clic nos subtítulos en inglés que aparecen en cada páxina de vídeo para reproducir o vídeo desde alí. Os subtítulos desprázanse sincronizados coa reprodución do vídeo. Se tes algún comentario ou solicitude, póñase en contacto connosco a través deste formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7