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

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TED


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Traduttore: Elena Balloch Revisore: Elisabetta Fanti
Salve.
00:13
Hi.
0
13112
1325
00:14
Let me ask the audience a question:
1
14461
2346
Lasciate che vi faccia una domanda:
00:16
Did you ever lie as a child?
2
16831
2195
Avete mai mentito quando eravate bambini?
Se sì, potete alzare la mano per favore?
00:19
If you did, could you please raise your hand?
3
19050
2667
00:23
Wow! This is the most honest group of people I've ever met.
4
23145
3454
Wow! Siete il gruppo di persone più sincero che abbia mai visto.
00:26
(Laughter)
5
26623
1957
(Risate)
00:28
So for the last 20 years,
6
28604
1709
Negli ultimi 20 anni,
00:30
I've been studying how children learn to tell lies.
7
30337
3415
ho studiato come i bambini imparino a dire le bugie.
00:33
And today, I'm going to share with you
8
33776
2304
E oggi condividerò con voi
00:36
some of the discoveries we have made.
9
36104
2162
alcune delle scoperte che abbiamo fatto.
00:38
But to begin, I'm going to tell you a story from Mr. Richard Messina,
10
38624
4925
Ma prima vi racconterò una storia di Mr. Richard Messina,
00:43
who is my friend and an elementary school principal.
11
43573
3129
mio amico e preside di una scuola elementare.
00:47
He got a phone call one day.
12
47266
1561
Un giorno ricevette una chiamata.
00:51
The caller says,
13
51279
1151
La voce al telefono dice,
00:52
"Mr. Messina, my son Johnny will not come to school today
14
52454
3882
"Mr. Messina, mio figlio Johnny oggi non verrà a scuola
00:56
because he's sick."
15
56360
1463
perché è malato."
00:58
Mr. Messina asks,
16
58498
1736
Mr. Messina chiede,
01:00
"Who am I speaking to, please?"
17
60258
2014
"Mi scusi, chi parla?"
01:02
And the caller says,
18
62788
1490
E la voce dice,
01:04
"I am my father."
19
64302
1665
"Sono mio padre."
01:05
(Laughter)
20
65991
2787
(Risate)
01:10
So this story --
21
70227
1682
Questa storia
01:11
(Laughter)
22
71933
1532
(Risate)
01:13
sums up very nicely three common beliefs we have
23
73489
4310
riassume al meglio tre luoghi comuni
01:17
about children and lying.
24
77823
1859
sui bambini e le bugie.
01:20
One, children only come to tell lies
25
80140
4631
Uno, i bambini dicono le bugie
01:24
after entering elementary school.
26
84795
2268
solo dopo aver iniziato le elementari.
01:27
Two, children are poor liars.
27
87552
2311
Due, i bambini non sanno mentire.
01:29
We adults can easily detect their lies.
28
89887
2857
Noi adulti capiamo subito se stanno mentendo.
01:32
And three, if children lie at a very young age,
29
92768
4038
E tre, se i bambini mentono fin da piccoli,
01:36
there must be some character flaws with them,
30
96830
2849
deve esserci qualche cosa che non va in loro,
01:39
and they are going to become pathological liars for life.
31
99703
4049
per cui diventeranno bugiardi patologici per il resto della loro vita.
01:44
Well, it turns out
32
104720
2194
Beh, in realtà
01:46
all of the three beliefs are wrong.
33
106938
2298
tutti questi luoghi comuni sono sbagliati.
01:50
We have been playing guessing games
34
110617
2710
Abbiamo giocato agli indovinelli
01:53
with children all over the world.
35
113351
2082
con bambini di tutto il mondo.
01:55
Here is an example.
36
115457
1486
Ecco un esempio.
01:56
So in this game, we asked children to guess the numbers on the cards.
37
116967
4365
In questo gioco chiediamo ai bambini di indovinare il numero sulle carte.
02:01
And we tell them if they win the game,
38
121958
2878
E gli diciamo che se vincono,
02:04
they are going to get a big prize.
39
124860
2157
avranno un grande premio.
02:07
But in the middle of the game,
40
127525
1477
Ma nel bel mezzo del gioco,
02:09
we make an excuse and leave the room.
41
129026
2760
usciamo dalla stanza con una scusa.
02:13
And before we leave the room,
42
133763
1934
E prima di lasciare la stanza,
02:15
we tell them not to peek at the cards.
43
135721
2936
gli diciamo di non sbirciare le carte.
02:19
Of course,
44
139518
1416
Ovviamente,
02:20
we have hidden cameras in the room
45
140958
2161
ci sono telecamere nascoste nella stanza
02:23
to watch their every move.
46
143143
1795
per monitorare ogni loro mossa.
02:26
Because the desire to win the game is so strong,
47
146216
3417
La voglia di vincere il gioco è così forte,
02:29
more than 90 percent of children will peek
48
149657
3486
che oltre il 90% dei bambini sbircerà
02:33
as soon as we leave the room.
49
153167
1437
non appena lasciamo la stanza.
02:34
(Laughter)
50
154628
2000
(Risate)
02:37
The crucial question is:
51
157044
1986
La domanda cruciale è:
02:39
When we return and ask the children
52
159054
2748
Quando torniamo e chiediamo ai bambini
02:41
whether or not they have peeked,
53
161826
2309
se hanno sbirciato o meno,
02:44
will the children who peeked confess
54
164159
3052
i bambini che hanno sbirciato confesseranno
02:47
or lie about their transgression?
55
167235
2578
o mentiranno sulla loro trasgressione?
02:51
We found that regardless of gender, country, religion,
56
171525
4773
Abbiamo scoperto che indipendentemente dal sesso, nazionalità, religione,
02:56
at two years of age,
57
176934
1579
a due anni,
02:59
30 percent lie,
58
179188
1927
il 30% mente,
03:01
70 percent tell the truth about their transgression.
59
181139
3809
il 70% dice la verità sulla sua trasgressione.
03:04
At three years of age,
60
184972
2138
A tre anni,
03:07
50 percent lie and 50 percent tell the truth.
61
187134
3474
il 50% mente e il 50% dice la verità.
03:11
At four years of age,
62
191302
1899
A quattro anni,
03:13
more than 80 percent lie.
63
193225
1947
più dell'80% mente.
03:16
And after four years of age,
64
196334
2451
E dopo i quattro anni,
03:18
most children lie.
65
198809
1389
la maggior parte dei bambini mente.
03:21
So as you can see,
66
201180
1363
Quindi come potete vedere,
03:22
lying is really a typical part of development.
67
202567
3463
mentire è una caratteristica dello sviluppo.
03:26
And some children begin to tell lies
68
206054
2790
Alcuni bambini iniziano a mentire
03:28
as young as two years of age.
69
208868
2439
già a due anni.
03:32
So now, let's take a closer look at the younger children.
70
212438
3557
Ora concentriamoci sui bambini più piccoli.
03:37
Why do some but not all young children lie?
71
217336
3813
Perché alcuni di loro, ma non tutti, mentono?
03:42
In cooking, you need good ingredients
72
222184
3329
In cucina servono buoni ingredienti
03:45
to cook good food.
73
225537
1613
per cucinare del buon cibo.
03:47
And good lying requires two key ingredients.
74
227793
4563
E per saper mentire bene servono due ingredienti chiave.
03:53
The first key ingredient is theory of mind,
75
233109
4110
Il primo ingrediente chiave è la teoria della mente,
03:57
or the mind-reading ability.
76
237243
1835
o l'abilità di leggere la mente.
03:59
Mind reading is the ability to know
77
239768
2078
Leggere la mente è la capacità di sapere
04:01
that different people have different knowledge about the situation
78
241870
4608
che persone diverse hanno una diversa conoscenza della situazione
04:06
and the ability to differentiate between what I know
79
246502
3801
e l'abilità di distinguere tra ciò che so io
04:10
and what you know.
80
250327
1223
e ciò che sai tu.
04:11
Mind reading is important for lying
81
251914
2247
La lettura della mente è importante per mentire
04:14
because the basis of lying is that I know
82
254185
3847
perché la base del mentire è che io so
04:18
you don't know
83
258056
1151
che tu non sai
04:19
what I know.
84
259231
1151
quello che io so.
04:20
Therefore, I can lie to you.
85
260406
1371
Quindi, posso mentirti.
04:23
The second key ingredient for good lying is self-control.
86
263070
4610
Il secondo ingrediente chiave per saper mentire bene è l'autocontrollo.
04:27
It is the ability to control your speech, your facial expression
87
267704
4623
È l'abilità di controllare la parlata, l'espressione del volto
04:32
and your body language,
88
272351
1540
e il linguaggio del corpo,
04:33
so that you can tell a convincing lie.
89
273915
2078
così da poter dire una bugia credibile.
04:36
And we found that those young children
90
276938
3726
Abbiamo scoperto che quei bambini piccoli
04:40
who have more advanced mind-reading and self-control abilities
91
280688
4856
che hanno sviluppato di più la lettura della mente e l'autocontrollo
04:45
tell lies earlier
92
285568
2038
dicono bugie prima
04:47
and are more sophisticated liars.
93
287630
2816
e sono dei bugiardi più sofisticati.
04:51
As it turns out, these two abilities are also essential for all of us
94
291887
5619
In effetti queste due abilità sono anche essenziali per tutti noi
04:57
to function well in our society.
95
297530
2522
per funzionare bene in società.
05:00
In fact, deficits in mind-reading and self-control abilities
96
300848
4335
Infatti, i deficit nella lettura della mente e nell'autocontrollo
05:05
are associated with serious developmental problems,
97
305207
3559
sono associati con seri problemi nello sviluppo,
05:08
such as ADHD and autism.
98
308790
2759
come l'ADHD e l'autismo.
05:13
So if you discover your two-year-old is telling his or her first lie,
99
313893
5177
Quindi se scoprite che il vostro bimbo di 2 anni sta dicendo la sua prima bugia,
05:19
instead of being alarmed,
100
319094
1984
invece di preoccuparvi,
05:21
you should celebrate --
101
321102
1492
dovreste festeggiare
05:22
(Laughter)
102
322618
1522
(Risate)
05:24
because it signals that your child has arrived at a new milestone
103
324164
5730
perché significa che vostro figlio ha raggiunto un punto fondamentale
05:29
of typical development.
104
329918
1635
dello sviluppo normale.
05:33
Now, are children poor liars?
105
333085
3136
Ora, è vero che i bambini non sanno mentire?
05:36
Do you think you can easily detect their lies?
106
336878
2994
Pensate di poter individuare con facilità le loro bugie?
05:40
Would you like to give it a try?
107
340745
1678
Volete provarci?
05:42
Yes? OK.
108
342921
1480
Sì? OK.
05:44
So I'm going to show you two videos.
109
344425
2139
Vi mostrerò due filmati.
05:47
In the videos,
110
347024
1151
Nei filmati,
05:48
the children are going to respond to a researcher's question,
111
348199
3057
i bambini rispondono a una domanda del ricercatore:
05:51
"Did you peek?"
112
351280
1482
"Hai sbirciato?"
05:52
So try to tell me
113
352786
1554
Provate a dirmi
05:54
which child is lying
114
354364
1398
quale bambino sta mentendo
05:55
and which child is telling the truth.
115
355786
2110
e quale invece sta dicendo la verità.
05:58
Here's child number one.
116
358272
1719
Questo è il primo bambino.
06:00
Are you ready?
117
360991
1237
Siete pronti?
06:03
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
118
363006
1920
(Video) - Hai sbirciato? - No.
06:05
Kang Lee: And this is child number two.
119
365619
2236
Kang Lee: E questa è la seconda bambina.
06:09
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
120
369501
2192
(Video) - Hai sbirciato? - No.
06:13
KL: OK, if you think child number one is lying,
121
373296
3587
KL: OK, se pensate che il primo bambino stia mentendo,
06:16
please raise your hand.
122
376907
1687
alzate la mano.
06:20
And if you think child number two is lying, please raise your hand.
123
380401
3552
E se pensate che stia mentendo la seconda alzate la mano.
06:25
OK, so as a matter of fact,
124
385593
2474
OK, in verità,
06:28
child number one is telling the truth,
125
388091
2937
il primo bambino sta dicendo la verità,
06:31
child number two is lying.
126
391052
2029
mentre la seconda sta mentendo.
06:34
Looks like many of you are terrible detectors of children's lies.
127
394124
3230
Pare che molti di voi siano pessimi a scoprire le bugie dei bambini.
06:37
(Laughter)
128
397378
2478
(Risate)
06:39
Now, we have played similar kinds of games
129
399880
3384
Ora, abbiamo fatto giochi simili
06:43
with many, many adults from all walks of life.
130
403288
4625
con molti, molti adulti di diverse estrazioni sociali.
06:48
And we show them many videos.
131
408714
2158
E gli abbiamo mostrato molti filmati.
06:51
In half of the videos, the children lied.
132
411347
2549
In una metà dei filmati, i bambini avevano mentito.
06:53
In the other half of the videos, the children told the truth.
133
413920
3267
Nell'altra metà i bambini erano sinceri.
06:58
And let's find out how these adults performed.
134
418529
2857
Vediamo come se la sono cavata questi adulti.
07:02
Because there are as many liars as truth tellers,
135
422319
3855
Dato che ci sono tanti bugiardi quanti sinceri,
07:06
if you guess randomly,
136
426198
2399
se rispondete a caso,
07:08
there's a 50 percent chance you're going to get it right.
137
428621
4070
avete il 50% di possibilità di indovinare.
07:12
So if your accuracy is around 50 percent,
138
432715
3594
Quindi se la vostra precisione si aggira sul 50%
07:16
it means you are a terrible detector of children's lies.
139
436333
3441
significa che non siete in grado di riconoscere le bugie dei bambini.
07:20
So let's start with undergrads and law school students,
140
440290
4529
Iniziamo con gli universitari e gli studenti di legge,
07:24
who typically have limited experience with children.
141
444843
3672
che di solito hanno poca esperienza con i bambini.
07:30
No, they cannot detect children's lies.
142
450038
1962
No, non riconoscono le bugie dei bambini.
07:32
Their performance is around chance.
143
452024
2214
Si tratta solo di fortuna.
07:34
Now how about social workers and child-protection lawyers,
144
454262
5229
E invece gli assistenti sociali e gli avvocati dei minorenni,
07:39
who work with children on a daily basis?
145
459515
2674
che lavorano con i bambini quotidianamente?
07:42
Can they detect children's lies?
146
462213
2087
Sanno identificare le bugie dei bambini?
07:45
No, they cannot.
147
465624
1151
No, non ci riescono.
07:46
(Laughter)
148
466799
1045
(Risate)
07:47
What about judges,
149
467868
1472
Invece i giudici,
07:49
customs officers
150
469364
1800
i doganieri
07:51
and police officers,
151
471188
1858
e i poliziotti,
07:53
who deal with liars on a daily basis?
152
473070
2643
che hanno a che fare con bugiardi quotidianamente?
07:55
Can they detect children's lies?
153
475737
1917
Riescono a capire se un bambino sta mentendo?
07:58
No, they cannot.
154
478800
1214
No, non ci riescono.
08:00
What about parents?
155
480430
1186
E i genitori?
08:01
Can parents detect other children's lies?
156
481640
3014
Loro riescono a capire le bugie dei figli degli altri?
08:05
No, they cannot.
157
485898
1238
No, non ci riescono.
08:07
What about, can parents detect their own children's lies?
158
487821
3585
Riescono invece a individuare le bugie dei loro figli?
08:13
No, they cannot.
159
493208
1201
No, non ci riescono.
08:14
(Laughter) (Applause)
160
494433
3476
(Risate)(Applausi)
08:17
So now you may ask
161
497933
1547
Quindi potreste chiedervi
08:20
why children's lies are so difficult to detect.
162
500504
3632
perché è così difficile capire se un bambino sta mentendo.
08:24
Let me illustrate this with my own son, Nathan.
163
504958
3012
Lasciate che ve lo spieghi con mio figlio, Nathan.
08:27
This is his facial expression
164
507994
2169
Questa è la sua espressione
08:30
when he lies.
165
510187
1384
quando mente.
08:31
(Laughter)
166
511595
2206
(Risate)
08:33
So when children lie,
167
513825
1602
Quando i bambini mentono,
08:35
their facial expression is typically neutral.
168
515451
3156
la loro espressione facciale di solito è neutra.
08:39
However, behind this neutral expression,
169
519123
3460
Ma nonostante questa espressione neutra,
08:42
the child is actually experiencing a lot of emotions,
170
522607
3326
il bambino sta in realtà provando molte emozioni,
08:45
such as fear, guilt, shame
171
525957
3855
come paura, senso di colpa, vergogna
08:49
and maybe a little bit of liar's delight.
172
529836
3096
e forse anche un po' di gioia del bugiardo.
08:52
(Laughter)
173
532956
2702
(Risate)
08:55
Unfortunately, such emotions are either fleeting or hidden.
174
535682
4840
Sfortunatamente, queste emozioni sono fugaci o nascoste.
09:00
Therefore, it's mostly invisible to us.
175
540546
3099
Quindi per lo più invisibili ai nostri occhi.
09:03
So in the last five years,
176
543669
1359
Negli ultimi cinque anni,
09:05
we have been trying to figure out a way to reveal these hidden emotions.
177
545052
3896
abbiamo cercato di elaborare un modo per rivelare queste emozioni nascoste.
09:08
Then we made a discovery.
178
548972
1514
E abbiamo fatto una scoperta.
09:11
We know that underneath our facial skin,
179
551273
3185
Sappiamo che sotto la pelle del nostro viso,
09:14
there's a rich network of blood vessels.
180
554482
3394
c'è una ricca rete di vasi sanguigni.
09:17
When we experience different emotions,
181
557900
2417
Quando proviamo diverse emozioni,
09:20
our facial blood flow changes subtly.
182
560341
2641
il flusso di sangue nel viso cambia leggermente.
09:23
And these changes are regulated by the autonomic system
183
563613
3948
E questi cambiamenti sono regolati dal sistema nervoso autonomo
09:27
that is beyond our conscious control.
184
567585
2169
che è oltre il nostro controllo cosciente.
09:30
By looking at facial blood flow changes,
185
570159
3823
Osservando i cambiamenti nel flusso sanguigno facciale,
09:34
we can reveal people's hidden emotions.
186
574006
2697
possiamo rivelare le emozioni nascoste delle persone.
09:37
Unfortunately, such emotion-related facial blood flow changes
187
577229
4778
Purtroppo, questi cambiamenti collegati alle emozioni
09:42
are too subtle to detect by our naked eye.
188
582031
2625
sono impercettibili ad occhio nudo.
09:45
So to help us reveal people's facial emotions,
189
585632
3768
Quindi per aiutarci a rivelare le emozioni facciali delle persone,
09:49
we have developed a new imaging technology
190
589424
3034
abbiamo sviluppato una nuova tecnologia di imaging
09:52
we call "transdermal optical imaging."
191
592482
3149
che abbiamo chiamato "imaging ottico transdermico".
09:56
To do so, we use a regular video camera to record people
192
596679
3953
Per farlo usiamo una normale videocamera per registrare le persone
10:00
when they experience various hidden emotions.
193
600656
3086
mentre provano vari tipi di emozioni nascoste.
10:04
And then, using our image processing technology,
194
604385
4094
Poi, usando la nostra tecnologia di imaging,
10:08
we can extract transdermal images of facial blood flow changes.
195
608503
5536
possiamo estrarre immagini transdermiche
dei cambiamenti del flusso sanguigno facciale.
10:16
By looking at transdermal video images,
196
616475
4272
Guardando le immagini video transdermiche
10:20
now we can easily see
197
620771
1787
adesso possiamo facilmente vedere
10:23
facial blood flow changes associated with the various hidden emotions.
198
623737
5631
i cambiamenti del flusso sanguigno associati con diverse emozioni nascoste.
10:29
And using this technology,
199
629944
1788
E usando questa tecnologia,
10:31
we can now reveal the hidden emotions associated with lying,
200
631756
4668
ora possiamo rivelare le emozioni nascoste associate al mentire
10:36
and therefore detect people's lies.
201
636448
2910
e quindi possiamo capire se le persone stanno mentendo.
10:39
We can do so noninvasively,
202
639382
2439
Si può fare in maniera non invasiva,
10:41
remotely, inexpensively,
203
641845
2539
da remoto, senza spese,
10:44
with an accuracy at about 85 percent,
204
644408
3660
con una precisione di circa l'85%,
che è molto meglio della mera casualità.
10:48
which is far better than chance level.
205
648092
2054
10:51
And in addition, we discovered a Pinocchio effect.
206
651100
3790
Inoltre, abbiamo scoperto un effetto Pinocchio.
No, non questo effetto Pinocchio.
10:56
No, not this Pinocchio effect.
207
656336
2055
10:58
(Laughter)
208
658415
1007
(Risate)
10:59
This is the real Pinocchio effect.
209
659446
2122
Questo è il vero effetto Pinocchio.
11:01
When people lie,
210
661592
1417
Quando le persone mentono,
il flusso sanguigno facciale nelle guance diminuisce,
11:03
the facial blood flow on the cheeks decreases,
211
663033
3779
11:06
and the facial blood flow on the nose increases.
212
666836
3261
e il flusso sanguigno facciale sul naso aumenta.
11:11
Of course, lying is not the only situation
213
671379
3507
Ovviamente mentire non è l'unica situazione
11:14
that will evoke our hidden emotions.
214
674910
2848
che evoca le nostre emozioni nascoste.
11:17
So then we asked ourselves,
215
677782
1874
Quindi ci siamo chiesti,
11:19
in addition to detecting lies,
216
679680
2347
oltre ad individuare le bugie,
come può essere impiegata la nostra tecnologia?
11:22
how can our technology be used?
217
682051
2333
Un'applicazione è nell'istruzione.
11:25
One application is in education.
218
685027
3546
11:28
For example, using this technology, we can help this mathematics teacher
219
688597
4661
Ad esempio, usando questa tecnologia,
possiamo aiutare un insegnante di matematica
11:33
to identify the student in his classroom
220
693282
2907
a capire se c'è uno studente nella classe
11:36
who may experience high anxiety about the topic he's teaching
221
696213
4745
molto in ansia per l'argomento che sta spiegando,
11:40
so that he can help him.
222
700982
1509
in modo da poterlo aiutare.
11:43
And also we can use this in health care.
223
703337
2740
Possiamo usarla anche nella sanità.
Per esempio, ogni giorno parlo su Skype con i miei genitori,
11:46
For example, every day I Skype my parents,
224
706101
3368
11:49
who live thousands of miles away.
225
709493
2082
che vivono a migliaia di chilometri di distanza.
11:52
And using this technology,
226
712178
1821
E usando questa tecnologia,
non solo posso scoprire cosa sta succedendo nelle loro vite
11:54
I can not only find out what's going on in their lives
227
714023
3482
11:57
but also simultaneously monitor their heart rate, their stress level,
228
717529
6302
ma allo stesso tempo posso monitorare il battito cardiaco, il livello di stress,
12:03
their mood and whether or not they are experiencing pain.
229
723855
3225
il loro umore e se stanno o meno provando dei dolori.
12:07
And perhaps in the future,
230
727839
1810
E forse nel futuro il rischio di infarto o ipertensione.
12:09
their risks for heart attack or hypertension.
231
729673
3289
12:13
And you may ask:
232
733701
1260
Vi chiederete:
12:15
Can we use this also to reveal politicians' emotions?
233
735472
5481
Possiamo usarla anche per rivelare le emozioni dei politici?
12:20
(Laughter)
234
740977
1540
(Risate)
12:22
For example, during a debate.
235
742541
1854
Per esempio durante un dibattito.
12:25
Well, the answer is yes.
236
745220
1453
Beh, la risposta è sì.
12:27
Using TV footage,
237
747167
1944
Usando filmati TV
potremmo individuare la frequenza cardiaca dei politici,
12:29
we could detect the politicians' heart rate,
238
749135
4046
12:33
mood and stress,
239
753205
2046
l'umore e lo stress,
12:35
and perhaps in the future, whether or not they are lying to us.
240
755275
3578
e forse nel futuro, se ci stanno mentendo o meno.
12:39
We can also use this in marketing research,
241
759495
2996
Possiamo anche usarla nelle ricerche di marketing,
12:42
for example, to find out
242
762515
1851
per esempio per scoprire
12:44
whether or not people like certain consumer products.
243
764390
4355
se alle persone piacciono o meno certi prodotti.
Possiamo anche usarla per gli appuntamenti.
12:49
We can even use it in dating.
244
769229
2238
12:51
So for example,
245
771904
1160
Quindi per esempio,
12:53
if your date is smiling at you,
246
773088
2594
se la persona con cui state uscendo vi sta sorridendo,
12:55
this technology can help you to determine
247
775706
2794
questa tecnologia può aiutarvi a capire
12:58
whether she actually likes you
248
778524
2607
se le piacete veramente
13:01
or she is just trying to be nice to you.
249
781155
2175
o se sta solo cercando di essere gentile con voi.
13:03
And in this case,
250
783864
1695
In questo caso,
13:05
she is just trying to be nice to you.
251
785583
1876
sta solo cercando di essere gentile.
13:07
(Laughter)
252
787483
2392
(Risate)
Quindi la tecnologia di imaging ottico transdermico
13:11
So transdermal optical imaging technology
253
791244
3709
13:14
is at a very early stage of development.
254
794977
2578
è ancora ad uno stadio iniziale di sviluppo.
13:17
Many new applications will come about that we don't know today.
255
797579
4114
Ci saranno molte nuove applicazioni che oggi ancora non conosciamo.
13:22
However, one thing I know for sure
256
802293
2778
In ogni caso, la cosa che so per certo
è che mentire non sarà mai più come prima.
13:25
is that lying will never be the same again.
257
805095
3414
13:28
Thank you very much.
258
808533
1158
Grazie mille.
13:29
Xiè xie.
259
809715
1324
Xiè xie.
(Applausi)
13:31
(Applause)
260
811063
3906
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