Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Martina Sedda
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Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
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15641
3713
Lasciate che ve lo dica, è stato un mese fantastico per gli inganni.
00:19
And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
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19354
4253
Non sto parlando della corsa alla presidenza americana. (Risate)
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We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
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4335
Abbiamo un giornalista di rilievo accusato di plagio,
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a young superstar writer whose book involves
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27942
2932
un giovane scrittore famoso i cui libri
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so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
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30874
3305
erano talmente pieni di citazioni che li hanno dovuti ritirare dalla vendita;
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a New York Times exposé on fake book reviews.
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34179
2598
una denuncia del New York Times sulle false recensioni dei libri.
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It's been fantastic.
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36777
1409
È stato fantastico.
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Now, of course, not all deception hits the news.
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3851
Ora, ovviamente, non tutti gli inganni finiscono in prima pagina.
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Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
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3679
Molti delle inganni sono quotidiani. Di fatto, molte ricerche
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shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
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45716
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mostrano che tutti mentiamo un paio di volte al giorno, come ha suggerito Dave.
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
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50047
2933
Ora sono circa le 18.30, il che suggerisce che la maggior parte dovrebbe già aver mentito.
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Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
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52980
1900
Vediamo qui a Winnipeg. Quanti di voi,
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in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
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54880
2927
nelle ultime 24 ore, pensateci, hanno raccontato una piccola balla,
00:57
or a big one? How many have told a little lie out there?
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57807
3551
o una grossa? Quanti di voi hanno detto una piccola bugia?
01:01
All right, good. These are all the liars.
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61358
1904
Bene. Questi sono tutti bugiardi.
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
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63262
3293
Teneteli d'occhio. (Risate)
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No, that looked good, it was about two thirds of you.
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66555
2146
No, andava bene, circa due terzi di voi.
01:08
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
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68701
2852
L'altro terzo non ha mentito, o forse se n'è dimenticato,
01:11
or you're lying to me about your lying, which is very,
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71553
2660
oppure sta mentendo sul fatto che ha mentito, il che è molto,
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
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74213
4050
molto contorto. (Risate) Coincide con molte ricerche
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which suggests that lying is very pervasive.
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78263
3354
che suggeriscono che mentire è molto diffuso.
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It's this pervasiveness, combined with the centrality
22
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3961
È questa diffusione, unita all'importanza
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to what it means to be a human, the fact that we can
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85578
2440
di quello che comporta essere umani, il fatto che possiamo
01:28
tell the truth or make something up,
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1880
raccontare la verità o inventarci qualcosa,
01:29
that has fascinated people throughout history.
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89898
2851
che nella storia ha affascinato molti.
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Here we have Diogenes with his lantern.
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92749
2629
Qui abbiamo Diogene con la sua lanterna.
01:35
Does anybody know what he was looking for?
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95378
2680
Qualcuno di voi sa cosa stava cercando?
01:38
A single honest man, and he died without finding one
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98058
3784
Un unico uomo onesto. Ed è morto, di ritorno in Grecia,
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
29
101842
3017
senza trovarlo. Abbiamo Confucio in Oriente
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who was really concerned with sincerity,
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104859
2377
che era molto interessato alla sincerità,
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
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107236
3084
non solo a fatti o a parole,
01:50
but that you believed in what you were doing.
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110320
3154
ma credendo in ciò che si fa.
01:53
You believed in your principles.
33
113474
2006
Credendo nei propri principi.
01:55
Now my first professional encounter with deception
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115480
2931
Il mio primo incontro professionale con l'inganno
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is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
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118411
3463
è avvenuto circa 2000 anni più tardi rispetto a questi tizi.
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
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121874
3799
Ero ufficiale di dogana in Canada a metà degli anni '90.
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
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125673
2826
Già. Difendevo i confini canadesi.
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
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128499
3782
Potreste pensare che quella è un'arma. In realtà,
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
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132281
5030
è un timbro. Usavo un timbro per difendere i confini canadesi. (Risate)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
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3537
Tipicamente canadese. Ho imparato molto sull'inganno
02:20
while doing my duty here in customs,
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3055
facendo il mio dovere alla dogana,
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
42
143903
2884
ad esempio che molto di ciò che pensavo dell'inganno era sbagliato,
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
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1752
e stasera ve lo racconterò.
02:28
But even since just 1995, '96, the way we communicate
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148539
4074
Fin dal 1995, '96, il nostro modo di comunicare
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
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152613
3297
si è trasformato completamente. Mandiamo email, messaggi,
02:35
we skype, we Facebook. It's insane.
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155910
2613
usiamo Skype, Facebook. È una follia.
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
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158523
3261
Quasi ogni aspetto della comunicazione umana è stato cambiato,
02:41
and of course that's had an impact on deception.
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161784
2560
e ovviamente questo ha avuto un impatto sull'inganno.
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
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164344
2583
Lasciate che vi parli un po' di alcuni inganni
02:46
we've been tracking and documenting.
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166927
2376
che abbiamo scovato e documentato.
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
51
169303
4244
Sono il Butler [maggiordomo], il Sockpuppet [clone]
02:53
and the Chinese Water Army.
52
173547
2081
e l'Esercito dell'Acqua.
02:55
It sounds a little bit like a weird book,
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175628
1897
Sembra quasi uno strano libro,
02:57
but actually they're all new types of lies.
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177525
2133
ma in realtà sono tutti nuovi tipi di bugie.
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
55
179658
3045
Cominciamo con il Butler. Ecco un esempio:
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
56
182703
3113
"Sto arrivando". Avete mai scritto "Sto arrivando"?
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
57
185816
3763
Allora avete mentito anche voi. (Risate)
03:09
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
58
189579
4197
Non stiamo mai arrivando. Stiamo pensando di uscire.
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
59
193776
2763
Eccone un altro: "Scusa se prima non ho risposto.
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
60
196539
1965
La batteria era morta". La batteria non era morta.
03:18
You weren't in a dead zone.
61
198504
1876
Non eravate in una zona senza copertura.
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
62
200380
1953
Semplicemente non volevate rispondere a quella persona in quel momento.
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
63
202333
1797
Ecco l'ultimo: State parlando con qualcuno
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
64
204130
2490
e dite "Scusa, devo lavorare, devo andare".
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
65
206620
3797
In realtà siete solo annoiati. Volete parlare con qualcun altro.
03:30
Each of these is about a relationship,
66
210417
2416
Ognuno di questi esempi riguarda una relazione,
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
67
212833
4405
e questo è un mondo connesso 24 ore su 24. Una volta che avete il mio numero di cellulare,
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
68
217238
2965
potete letteralmente restare in contatto con me 24 ore al giorno.
03:40
And so these lies are being used by people
69
220203
2369
Quindi queste bugie vengono usate dalla gente
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
per creare un intermediario, come il maggiordomo,
03:45
between us and the connections to everybody else.
71
225398
3407
tra noi e le connessioni con chiunque altro.
03:48
But they're very special. They use ambiguity
72
228805
1707
Ma sono molto particolari. Usano l'ambiguità
03:50
that comes from using technology. You don't know
73
230512
2061
resa possibile dalla tecnologia. Non sapete
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
74
232573
2948
dove sono o cosa sto facendo o con chi sono.
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
75
235521
2491
E hanno lo scopo di proteggere le relazioni.
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
76
238012
2581
Non si tratta solo di essere odiosi. Si tratta di dire
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
"Guarda, non voglio parlare con te ora,
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
78
242969
2424
o in quel momento non volevo parlare con te, ma tengo ancora a te.
04:05
Our relationship is still important.
79
245393
2400
La nostra relazione è ancora importante".
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
Il "Sock-puppet", invece,
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
81
249307
2343
è una bestia completamente diversa. Il "Sock-puppet"
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
non riguarda l'ambiguità di per sé. Riguarda l'identità.
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
Vi faccio un esempio molto recente,
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
risalente alla settimana scorsa.
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
85
258231
3268
Questo è R.J. Ellory, autore di bestseller in Gran Bretagna.
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
Questo è uno dei suo bestseller.
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
87
263519
3413
Questo è un commento online, su Amazon.
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
88
266932
2657
Il mio preferito, di Nicodemus Jones:
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"In qualsiasi caso, vi toccherà l'anima".
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
E ovviamente potreste sospettare
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
che Nicodemus Jones sia R.J. Ellory.
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
Ha scritto recensioni molto, molto positive su sé stesso. Sorpresa, sorpresa.
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
Ricorrere al "Sock-puppet" non è cosa nuova.
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
Ai suoi tempi lo faceva anche Walt Whitman,
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
prima che esistesse Internet. Il "Sock-puppet"
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
diventa interessante cambiando scala,
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
ed è l'ambito dell'"Esercito Cinese dell'Acqua".
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
98
296882
2436
L'Esercito dell'Acqua si riferisce a migliaia di persone
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
in Cina pagate pochissimo per produrre contenuti.
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
Possono essere recensioni. Può essere propaganda.
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
Il governo assume queste persone,
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
le aziende li assumono ovunque.
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
In America del Nord lo chiamiamo "Astroturfing",
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
e ora l'"Astroturfing" è molto comune. Sono molte le preoccupazioni a riguardo.
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
Lo vediamo in particolare con le recensioni sui prodotti, sui libri,
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
qualunque cosa, dagli alberghi alla qualità di un tostapane.
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
Osservando questi tre tipi di inganni,
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
potreste pensare che Internet ci stia veramente trasformando
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
in una specie di imbroglioni, soprattutto se pensate
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
all'Astroturfing, in cui vediamo inganni su larga scala.
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
Ma in realtà, quello che ho scoperto è molto diverso.
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
Mettiamo da parte le chatroom erotiche online anonime,
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
in cui sono sicuro nessuno di voi sia mai entrato.
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
Vi assicuro che lì si trovano inganni.
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
Mettiamo da parte il principe nigeriano che vi ha scritto
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
per portare fuori dal paese quei 43 milioni. (Risate)
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
Dimentichiamo anche quel tizio.
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
Concentriamoci sulle conversazioni con i nostri amici,
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
la nostra famiglia, i nostri colleghi e le persone a cui teniamo.
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
Quelle sono conversazioni che contano veramente.
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
Cosa si comporta la tecnologia con gli inganni verso quelle persone?
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
Ecco un paio di ricerche. Una delle ricerche che facciamo
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
si chiama studio giornaliero, si chiede alle persone di registrare
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
tutte le loro conversazioni e tutte le bugie per sette giorni,
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
e quello che facciamo poi è calcolare il numero medio di bugie
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
in una conversazione. Il risultato
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
più sorprendente è che le email
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
sono il mezzo più onesto tra questi tre media.
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
E questo sconvolge le persone perché si pensa:
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
se non ci sono segnali non verbali, perché non si mente di più?
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
Il telefono, al contrario, è il mezzo con cui si mente di più.
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
Continuamente vediamo che il telefono è l'apparecchio
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
con cui la gente mente di più, forse per colpa delle ambiguità della bugia Butler di cui vi dicevo prima.
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
Tende ad essere diverso da quello che la gente si aspetta.
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
E per quanto riguarda i curriculum? Abbiamo fatto una ricerca in cui
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
le persone dovevano far domanda per un lavoro e potevano farlo
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
tramite un curriculum tradizionale o su LinkedIn,
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
che è un social network come Facebook,
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
ma per professionisti, contiene le stesse informazioni di un curriculum.
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
Sorprendentemente, quello che abbiamo scoperto
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
è che i curriculum su LinkedIn erano più onesti
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
su aspetti che interessano i datori di lavoro, come
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
le responsabilità o le capacità del lavoro precedente.
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
E Facebook invece?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
Pensiamo sempre che ci siano
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
queste versioni idealizzate, che le persone mostrino solo il meglio
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
di quello che è capitato loro nella vita. L'ho pensato molte volte.
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
Non è possibile che i miei amici siano così fantastici e abbiano una vita magnifica.
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
Uno studio lo ha verificato esaminando la personalità degli utenti.
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
Quattro amici dovevano giudicare la personalità di un utente.
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
Dopodichè degli sconosciuti, molti sconosciuti,
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
hanno giudicato la stessa personalità solo usando Facebook,
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
e hanno scoperto che i giudizi sulla personalità
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
era praticamente identici, altamente correlati,
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
a significare che i profili Facebook riflettono la nostra vera personalità.
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
Bene, e invece gli appuntamenti online?
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
Quello sì che è un ambiente ingannevole.
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
Sicuramente tutti avrete "amici" che hanno usato siti di incontri online. (Risate)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
E vi hanno parlato di quel tizio che non aveva capelli
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
o di quella donna che non era proprio come nella foto.
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
L'argomento ci interessava parecchio, perciò
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
abbiamo portato in laboratorio queste persone
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
e le abbiamo misurate. Abbiamo misurato l'altezza
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
contro il muro, li abbiamo messi su una bilancia e pesati --
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
le donne erano entusiaste -- poi abbiamo controllato l'età dalla patente.
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
E quello che abbiamo scoperto è molto, molto interessante.
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
Ecco un esempio degli uomini e dell'altezza.
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
Sull'asse orizzontale c'è l'altezza dichiarata nel profilo.
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
Sull'asse verticale, c'è l'altezza reale.
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
La linea diagonale è la linea della verità. Se i punti sono lungo la linea,
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
hanno detto l'esatta verità.
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
Come potete vedere, la maggior parte dei punti sono sotto la linea.
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
Significa che tutti gli uomini hanno mentito sulla loro altezza.
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
Di fatto, hanno mentito sulla loro altezza di poco più di due centimetri,
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
quello che in laboratorio chiamiamo "arrotondare per eccesso". (Risate)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
Come per magia, 1 metro e 73 diventa 1 metro e 75!
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
Ma quello che è veramente importante è: guardate questi punti.
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
Sono raggruppati molto vicini alla verità. Abbiamo scoperto
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
che l'80% dei partecipanti ha in effetti mentito
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
su uno di questi argomenti, ma ha sempre mentito di poco.
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
La ragione è abbastanza semplice. Se incontrate qualcuno
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
per un caffè, e siete completamente diversi da quello che avete dichiarato,
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
finisce lì. Giusto? Quindi le persone mentivano spesso, ma mentivano
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
in maniera sottile, non troppo. Si limitavano.
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
Cosa spiega tutto ciò? Cosa spiega il fatto
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
che nonostante le nostre intuizioni, comprese le mie,
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
molte delle comunicazioni online, le comunicazioni mediate
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
dalla tecnologia, sono più oneste di quelle di persona?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
È molto strano. Come lo si spiega?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
Per farlo, possiamo osservare la letteratura sull'identificazione dell'inganno.
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
È una letteratura molto antica, ormai ha 50 anni.
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
È stata rivista molte volte. Sono stati fatti migliaia di esperimenti,
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
centinaia di studi, e sono state fatte scoperte irrefutabili.
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
La prima è che siamo veramente scarsi a rilevare le bugie,
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
54% è la media della precisione che raggiungiamo
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
nell'identificare una falsa dichiarazione.
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
È veramente poco. Perché?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
Beh, ha a che vedere con il naso di Pinocchio.
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
Se dovessi chiedere a voi, su cosa fate affidamento
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
quando guardate qualcuno e volete scoprire
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
se stia mentendo, a cosa prestate attenzione?
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
La maggior parte di voi direbbe che la prima cosa che guarda
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
sono gli occhi. Gli occhi sono lo specchio dell'anima.
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
E non siete gli unici. Nel mondo, in quasi tutte le culture
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
uno dei segnali principali sono gli occhi. Ma le ricerche
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
degli ultimi 50 anni dicono che in realtà non ci sono segnali affidabili
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
relativi alle bugie, cosa che mi ha sorpreso.
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
Ed è una delle dure lezioni che ho imparato quand'ero funzionario doganale.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
Gli occhi non ci dicono se una persona sta mentendo o meno.
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
In alcune situazioni lo fanno -- con poste in gioco elevate, magari la pupilla si dilata,
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
il tono si alza, cambiano un po' i movimenti del corpo,
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
ma non sempre, non per tutti, non è un ragionamento affidabile.
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
Strano. Inoltre, il fatto che non possiate vedermi
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
non significa che io debba mentire. È buonsenso,
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
ma una scoperta importante è che mentiamo per un motivo.
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
Mentiamo per proteggere noi stessi o per un guadagno personale
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
o a vantaggio di qualcun altro.
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
Esistono bugiardi patologici, ma rappresentano
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
una piccola parte della popolazione. Mentiamo per un motivo.
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
Solo perché la gente non ci vede non significa
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
necessariamente che mentiremo.
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
Ma credo avvenga qualcosa di molto più interessante
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
e fondamentale.
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
L'altra grande idea la possiamo trovare
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
tornando indietro fino alle origini della lingua.
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
Molti linguisti concordano sul fatto che abbiamo iniziato a parlare
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
tra 50 000 e 100 000 anni fa. Si tratta di molto tempo fa.
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
Sono vissuti molti esseri umani da allora.
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
Hanno parlato, credo, di fuochi, caverne
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
e tigri dai denti a sciabola. Non so di cosa parlassero,
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
ma parlavano tanto, e come dicevo,
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
molti umani hanno contribuito all'evoluzione della lingua,
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
circa 100 miliardi di persone.
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
Quel che è importante è che la scrittura è nata
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
circa 5000 anni fa. Questo significa
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
che tutte le persone vissute prima della scrittura,
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
qualunque parola abbiano detto, qualunque discorso
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
è scomparso. Nessuna traccia. Svaniti. Andati.
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
Non c'è quindi traccia del modo in cui si è evoluta
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
la lingua parlata. Di fatto, anche il grande cambiamento
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
successivo alla scrittura è accaduto solo 500 anni fa,
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
la lingua parlata. Di fatto, anche il grande cambiamento
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
E il tasso di alfabetizzazione è stato incredibilmente basso fino alla Seconda Guerra Mondiale,
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
quindi anche le persone degli ultimi due millenni,
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
la maggior parte delle parole che hanno detto -- puff! -- sparite.
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
Passiamo al presente, l'era di Internet.
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
Quanti di voi oggi hanno registrato qualcosa?
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
Qualcuno di voi ha scritto qualcosa? Qualcuno ha scritto una parola?
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
Sembra che ognuno di voi abbia registrato qualcosa.
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
In questa sala, proprio adesso, abbiamo probabilmente registrato più
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
di quanto non sia stato fatto nella storia umana.
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
È folle. Stiamo entrando in un periodo meraviglioso
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
di cambiamento dell'evoluzione umana in cui siamo passati dal proferire
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
parole che spariranno, ma ci troviamo
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
in un ambiente in cui registriamo tutto.
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
Di fatto, credo che nel prossimo futuro, non solo
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
quello che scriviamo verrà registrato, tutto quello che facciamo
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
verrà registrato.
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
Cosa significa? Qual è la prossima grande idea?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
Come scienziato sociale, questa è la cosa più meravigliosa
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
che io abbia mai sognato. Ora posso guardare
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
tutte quelle parole che per millenni sono sparite.
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
Posso osservare le bugie proferite e poi sparite.
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
Ricordate le recensioni con la tecnica Astroturfing di cui
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
parlavamo prima? Beh, quando si scrivono false recensioni,
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
devono essere pubblicate da qualche parte e lasciate lì per noi.
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
Una delle cose che abbiamo fatto, e vi darò un esempio concreto
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
per osservare la lingua, è pagare delle persone
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
per scrivere recensioni false. Una di queste recensioni è falsa.
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
La persona in questione non è mai stata al James Hotel.
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
L'altra recensione è reale. La persona vi ha soggiornato.
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
Il vostro compito è decidere
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
quale recensione sia falsa.
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
Vi darò un attimo per leggerle.
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
Ma voglio che tutti voi alziate la mano a un certo punto.
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
Ricordate, io studio le bugie. Riesco a capire se non alzate la mano.
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
Bene, quanti di voi credono che la recensione A sia falsa?
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
Bene. Molto bene. Circa la metà.
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
E quanti di voi credono che lo sia la recensione B?
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
Bene. Un po' di più per B.
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
Eccellente. Ecco la risposta.
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
La B è falsa. Bravi quelli del secondo gruppo. Avete prevalso sul primo gruppo. (Risate)
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
In realtà, siete un po' insoliti. Ogni volta che faccio questa dimostrazione,
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
i risultati sono circa 50-50, cosa che
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
coincide con la ricerca, 54%. Forse le persone
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
qui a Winnipeg sono più sospettose e più brave a capire.
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
Questi inverni freddi e rigidi, li adoro.
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
Bene, perché mi importa così tanto?
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
Quello che posso fare ora con i miei colleghi informatici
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
è creare un algoritmo informatico che analizzi
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
le tracce linguistiche della bugia.
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
Voglio sottolineare un paio di cose
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
della falsa recensione. La prima è che i bugiardi tendono a pensare
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
al racconto. Inventano una storia:
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
Chi? Cos'è successo? Ed è quello che è successo qui.
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
Il nostro falso recensore racconta con chi era
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
e cosa stava facendo. Usa anche la prima persona singolare, io,
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
molto più di chi invece ha veramente soggiornato nel posto.
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
Inseriva sé stesso nella recensione dell'albergo,
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
come per cercare di convincere che ci fosse stato.
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
Al contrario, chi ha scritto le recensioni e ha realmente soggiornato,
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
che è realmente entrato nello spazio fisico,
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
ha dato soprattutto informazioni riguardo lo spazio.
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
Dicono quant'era grande il bagno,
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
oppure quant'era lontana dall'albergo la zona dello shopping.
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
Voi siete stati abbastanza bravi. Molti scelgono a caso.
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
Il nostro algoritmo informatico è molto accurato, molto più accurato
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
di quanto possano essere gli umani, ma non sarà sempre accurato.
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
Non è una macchina della verità che virà
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
se la vostra ragazza vi sta mentendo in un sms.
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
Crediamo che qualunque tipo di bugia --
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
le false recensioni di alberghi, i falsi commenti sulle scarpe,
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
la vostra ragazza che vi tradisce con un sms --
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
queste sono bugie diverse.
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
Avranno schemi linguistici diversi. Ma siccome oggi
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
viene tutto registrato, possiamo osservare tutti questi tipi di bugie.
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
Come dicevo, in quanto scienziato sociale, è meraviglioso.
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
È in divenire. Saremo in grado di imparare
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
così tanto sul pensiero umano e sull'espressione,
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
riguardo tutto, dall'amore agli atteggiamenti,
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
perché tutto viene registrato, ma
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
cosa significa per il cittadino medio?
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
Cosa significa per noi nella vita di tutti i giorni?
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
Dimentichiamoci per un attimo le bugie. Una delle grandi idee,
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
credo, è che stiamo lasciando dietro di noi tracce enormi.
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
La mia casella della posta inviata è strapiena,
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
e non la guardo mai. Scrivo in continuazione,
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
ma non guardo mai i miei documenti, le mie tracce.
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
E credo che vedremo molto di più di tutto questo,
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
e potremo riflettere su chi siamo guardando
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
quello che abbiamo scritto, quello che abbiamo detto, quello che abbiamo fatto.
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
Tornando alle bugie, ci sono un paio
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
di cose da ricordare.
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
Primo, mentire online può essere molto pericoloso, giusto?
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
Non solo lasciate tracce di voi sul vostro computer,
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
ma lasciate tracce sulla persona a cui state mentendo,
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
e lasciate tutto questo a me perché possa analizzarlo
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
con un qualche algoritmo informatico.
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
In ogni modo, continuate a farlo, per me va bene.
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
Ma quando si tratta di mentire e di quello che vogliamo fare
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
delle nostre vite, credo si possa tornare
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
a Diogene e Confucio. Erano meno preoccupati
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
di mentire o meno e più preoccupati
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
di essere fedeli a sé stessi. Credo che sia veramente importante.
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
Quando siete sul punto di dire o fare qualcosa,
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
possiamo pensare "voglio che questo faccia parte della mia eredità,
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
parte delle mie tracce personali?"
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
Perché nell'era digitale in cui viviamo ora,
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
nell'era di Internet, lasciamo tutti una traccia.
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
Grazie per il tempo che mi avete dedicato,
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
e buona fortuna con le vostre testimonianze. (Applausi)
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