Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

91,279 views ・ 2012-11-09

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Vertaald door: Axel Saffran Nagekeken door: Rik Delaet
00:15
Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
1
15641
3713
Dit was een fantastische maand voor bedrog.
00:19
And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
2
19354
4253
Dan heb ik het niet eens over de Amerikaanse presidentsverkiezingen. (Gelach)
00:23
We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
3
23607
4335
Er is een bekende journalist betrapt op plagiaat.
00:27
a young superstar writer whose book involves
4
27942
2932
Het boek van een jonge ster-auteur
00:30
so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
5
30874
3305
bevatte zoveel verzonnen citaten dat men het uit de schappen haalde.
00:34
a New York Times exposé on fake book reviews.
6
34179
2598
Een onthulling van de New York Times over verzonnen boekrecensies.
00:36
It's been fantastic.
7
36777
1409
Het was fantastisch.
00:38
Now, of course, not all deception hits the news.
8
38186
3851
Natuurlijk haalt niet alle bedrog het nieuws.
00:42
Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
9
42037
3679
Veel bedrog is alledaags. Veel onderzoeken tonen aan
00:45
shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
10
45716
4331
dat we allemaal een of twee keer per dag liegen.
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
11
50047
2933
Het is nu ongeveer 18:30 u, dus de meesten van ons hebben al gelogen.
00:52
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
12
52980
1900
Eens kijken, Winnipeg. Hoevelen van jullie
00:54
in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
13
54880
2927
hebben in de laatste 24 uur een kleine of grote leugen verteld?
00:57
or a big one? How many have told a little lie out there?
14
57807
3551
hebben in de laatste 24 uur een kleine of grote leugen verteld?
01:01
All right, good. These are all the liars.
15
61358
1904
Oké, goed. Dit zijn alle leugenaars.
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
16
63262
3293
Hou ze in de gaten. (Gelach)
01:06
No, that looked good, it was about two thirds of you.
17
66555
2146
Nee, dat zag er goed uit, het was ongeveer tweederde van het publiek.
01:08
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
18
68701
2852
Het resterende deel heeft niet gelogen, of is het misschien vergeten,
01:11
or you're lying to me about your lying, which is very,
19
71553
2660
óf jullie liegen tegen me over jullie gelieg.
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
20
74213
4050
Dat is nog erger. (Gelach) Dit komt overeen met veel van de onderzoeken
01:18
which suggests that lying is very pervasive.
21
78263
3354
die suggereren dat liegen een wijdverbreid fenomeen is.
01:21
It's this pervasiveness, combined with the centrality
22
81617
3961
Deze alomtegenwoordigheid, in combinatie met het door en door
01:25
to what it means to be a human, the fact that we can
23
85578
2440
menselijke ervan -- het feit dat we
01:28
tell the truth or make something up,
24
88018
1880
de waarheid kunnen vertellen of iets kunnen verzinnen --
01:29
that has fascinated people throughout history.
25
89898
2851
fascineert mensen al eeuwenlang.
01:32
Here we have Diogenes with his lantern.
26
92749
2629
Hier hebben we Diogenes met zijn lantaarn.
01:35
Does anybody know what he was looking for?
27
95378
2680
Weet iemand wat hij zocht?
01:38
A single honest man, and he died without finding one
28
98058
3784
Eén eerlijke man en hij overleed zonder hem te vinden
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
29
101842
3017
daar in Griekenland. En we hebben Confucius in het Oosten
01:44
who was really concerned with sincerity,
30
104859
2377
die zich bezighield met oprechtheid.
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
31
107236
3084
Niet alleen dat je deed wat je beloofde of meende wat je zei,
01:50
but that you believed in what you were doing.
32
110320
3154
maar dat je geloofde in wat je deed.
01:53
You believed in your principles.
33
113474
2006
Je geloofde in je principes.
01:55
Now my first professional encounter with deception
34
115480
2931
Mijn eerste professionele ontmoeting met bedrog
01:58
is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
35
118411
3463
was wat later dan deze jongens, een paar duizend jaar.
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
36
121874
3799
Midden jaren 90 was ik douanebeambte in Canada,
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
37
125673
2826
Ja... ik verdedigde de grenzen van Canada.
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
38
128499
3782
Misschien denk je dat dat daar een wapen is.
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
39
132281
5030
In feite is het een stempel. Ik verdedigde Canada's grenzen met een stempel. (Gelach)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
40
137311
3537
Erg Canadees van me. Ik leerde veel over bedrog
02:20
while doing my duty here in customs,
41
140848
3055
tijdens het uitvoeren van mijn plicht bij de douane.
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
42
143903
2884
Het meeste dat ik dacht te weten over bedrog, klopte bijvoorbeeld niet,
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
43
146787
1752
en ik ga daar vanavond wat over vertellen.
02:28
But even since just 1995, '96, the way we communicate
44
148539
4074
Maar zelfs sinds 1995, 1996, is de manier waarop we communiceren
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
45
152613
3297
volledig veranderd. We e-mailen, we sms'en,
02:35
we skype, we Facebook. It's insane.
46
155910
2613
we skypen, we Facebooken. Het is krankzinnig.
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
47
158523
3261
Bijna elk aspect van menselijke communicatie is veranderd,
02:41
and of course that's had an impact on deception.
48
161784
2560
en uiteraard had dat zijn invloed op bedrog.
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
49
164344
2583
Ik zal jullie wat meer vertellen over nieuwe manieren van bedrog
02:46
we've been tracking and documenting.
50
166927
2376
die we hebben opgespoord en gedocumenteerd.
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
51
169303
4244
Ze heten de butler, de sokpop
02:53
and the Chinese Water Army.
52
173547
2081
en het Chinese waterleger.
02:55
It sounds a little bit like a weird book,
53
175628
1897
Het klinkt als de titel van een vreemd boek,
02:57
but actually they're all new types of lies.
54
177525
2133
maar het zijn nieuwe soorten leugens.
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
55
179658
3045
Laten we beginnen met de butlers. Hier is een voorbeeld:
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
56
182703
3113
"Onderweg." Heeft iemand ooit "Onderweg" geschreven?
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
57
185816
3763
Dan heb je ook gelogen. (Gelach)
03:09
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
58
189579
4197
We zijn nooit onderweg, we denken er hoogstens aan.
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
59
193776
2763
Hier is er nog een: "Sorry dat ik niet eerder antwoordde.
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
60
196539
1965
Mijn accu was leeg." Je accu was niet leeg!
03:18
You weren't in a dead zone.
61
198504
1876
Je was niet buiten bereik.
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
62
200380
1953
Je wilde die persoon op dat moment gewoon niet antwoorden.
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
63
202333
1797
Hier is de laatste: je staat met iemand te praten
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
64
204130
2490
en je zegt: "Sorry, ik heb nog werk te doen. Ik moet gaan."
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
65
206620
3797
Eigenlijk ben je gewoon verveeld. Je wilt met iemand anders praten.
03:30
Each of these is about a relationship,
66
210417
2416
Elk van deze gaat over een relatie
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
67
212833
4405
in deze altijd verbonden wereld. Als je eenmaal mijn mobiele nummer hebt,
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
68
217238
2965
heb je letterlijk 24 uur per dag toegang tot mij.
03:40
And so these lies are being used by people
69
220203
2369
Dus gebruiken mensen deze leugens
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
om een buffer te creëren, zoals de butler vroeger deed,
03:45
between us and the connections to everybody else.
71
225398
3407
tussen ons en onze relaties met alle anderen.
03:48
But they're very special. They use ambiguity
72
228805
1707
Maar ze zijn erg bijzonder. Ze gebruiken dubbelzinnigheid
03:50
that comes from using technology. You don't know
73
230512
2061
die voortkomt uit het gebruik van technologie.
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
74
232573
2948
Je weet niet waar ik ben of wat ik doe of met wie ik ben.
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
75
235521
2491
En ze beschermen de relaties.
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
76
238012
2581
Deze mensen doen niet vervelend.
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
Ze zeggen: "Luister, ik wil even niet met je praten, maar ik geef wel om je.
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
78
242969
2424
Ze zeggen: "Luister, ik wil even niet met je praten, maar ik geef wel om je.
04:05
Our relationship is still important.
79
245393
2400
Onze relatie is nog steeds belangrijk."
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
De sokpop is een heel ander dier.
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
81
249307
2343
Die gaat niet over tweeslachtigheid, maar over identiteit.
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
Die gaat niet over tweeslachtigheid, maar over identiteit.
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
Ik geef een voorbeeld van vorige week.
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
Ik geef een voorbeeld van vorige week.
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
85
258231
3268
Hier is R.J. Ellory, bestsellerauteur in Groot Brittannië
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
Dit is een van zijn bestsellers.
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
87
263519
3413
Dit is een online reviewer, op Amazon.
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
88
266932
2657
Mijn favoriet, door Nicodemus Jones:
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"Wat het verder ook doet, het zal je ziel raken."
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
Uiteraard verdenk je
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
R.J.Ellory ervan dat hij Nicodemus Jones is.
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
Hij schreef buitengewoon positieve recensies over zichzelf.
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
Dit sokpop-gedoe is niet helemaal nieuw.
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
Walt Whitman deed dit vroeger ook,
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
nog voor er internet bestond.
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
De sokpop wordt op grote schaal pas echt interessant.
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
Dat is het domein van het Chinese waterleger.
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
98
296882
2436
Chinees waterleger verwijst naar duizenden mensen
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
in China, die betaald worden om content te genereren.
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
Recensies. Of propaganda.
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
De overheid huurt deze mensen in,
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
bedrijven huren ze in... overal.
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
In Noord-Amerika noemen we dit 'astroturfing'.
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
Het is wijdverbreid en men maakt zich er zorgen over.
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
We zien dit vooral bij productrecensies, boekrecensies,
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
alles van hotels tot welke toaster de beste is.
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
Kijkend naar deze drie vormen van bedrog
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
denk je misschien: "Wauw, internet verandert ons in bedriegers,
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
vooral als je denkt aan astroturfing,
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
waarbij op grote schaal wordt bedrogen.
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
We vonden echter iets heel anders.
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
De anonieme seks-chatrooms even terzijde.
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
Niemand van jullie heeft die uiteraard ooit bezocht.
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
Ik verzeker je dat daar bedrog plaatsvindt.
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
De Nigeriaanse prins die je mailde over die 43 miljoen die het land uit moesten...
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
De Nigeriaanse prins die je mailde over die 43 miljoen die het land uit moesten...
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
Laten we die ook even vergeten.
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
Laten we ons richten op gesprekken met vrienden
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
en familie en collega's en naasten.
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
Dat zijn de gesprekken die ertoe doen.
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
Hoe beïnvloedt technologie bedrog in die relaties?
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
Hier zijn wat onderzoeken. Een ervan heet
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
dagboekonderzoek, waarbij we mensen vragen
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
om 7 dagen lang al hun gesprekken en leugens op te schrijven.
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
Vervolgens berekenen wij het aantal leugens
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
per gesprek per medium.
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
De uitslag die mensen het meest verbaast,
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
is dat e-mail de eerlijkste is van die drie media.
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
Dit verwart mensen, want we denken:
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
er zijn geen non-verbale aanwijzingen, dus waarom lieg je niet meer?
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
We zien daarentegen keer op keer dat mensen telefonisch het vaakst liegen,
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
We zien daarentegen keer op keer dat mensen telefonisch het vaakst liegen,
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
misschien vanwege die butler-leugens.
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
Dit is meestal niet wat mensen verwachten.
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
En cv's? We deden een onderzoek waarin we mensen
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
lieten solliciteren naar een baan.
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
Dat kon met een traditioneel papieren cv,
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
of met LinkedIn, een sociaalnetwerksite als Facebook,
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
maar dan voor beroepsmatig gebruik. Met dezelfde informatie als op een cv.
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
We ontdekten, tot verbazing van veel mensen,
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
dat die LinkedIn-cv's het eerlijkst waren over dingen die werkgevers belangrijk vonden,
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
dat die LinkedIn-cv's het eerlijkst waren over dingen die werkgevers belangrijk vonden,
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
zoals je verantwoordelijkheden of je vaardigheden in je vorige baan.
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
En Facebook zelf?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
We denken altijd dat het geïdealiseerde versies zijn,
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
dat mensen enkel het beste uit hun leven tonen.
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
Ik heb dat vaak zitten denken.
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
Mijn vrienden kunnen nooit zo cool zijn en zo'n goed leven hebben.
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
Een onderzoek testte dit door de persoonlijkheid van mensen te bekijken.
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
Ze lieten 4 goede vrienden van iemand diens persoonlijkheid beoordelen.
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
Dan lieten ze die persoon beoordelen door veel vreemden,
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
enkel aan de hand van Facebook,
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
en ze vonden dat die beoordelingen
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
vrijwel identiek waren.
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
Je Facebook-profiel lijkt dus echt je persoonlijkheid te weerspiegelen.
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
En online daten?
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
Een behoorlijk misleidend gebied.
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
Jullie hebben vast allemaal 'vrienden' die wel eens online gedate hebben. (Gelach)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
Dan bleek die kerel geen haren te hebben,
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
of die vrouw leek niet op haar foto.
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
We waren echt geïnteresseerd,
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
dus brachten we online daters naar het lab,
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
en namen hun maten op.
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
Hun lengte tegen de muur, hun gewicht op een weegschaal.
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
De dames vonden dat geweldig. Toen keken we naar hun leeftijd in het rijbewijs.
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
We zagen iets heel interessant.
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
Hier is een voorbeeld van mannen en lengte.
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
Onderaan zie je hoe lang ze waren volgens hun profiel.
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
Op de y-as, de verticale as, zie je hoe groot ze echt waren.
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
Die diagonale lijn is de waarheidslijn. Als hun stip erop ligt,
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
vertelden ze de waarheid.
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
Zoals je ziet, staan de meeste stippen onder de lijn.
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
Alle mannen logen dus over hun lengte.
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
Ze maakten zichzelf ongeveer 9/10 inch (23 mm) langer.
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
Dat noemen we in het lab 'sterk naar boven afronden'. (Gelach)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
Je zit een paar mm boven 1,73 m en boem! Dat wordt 1,75 m.
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
Maar wat hier echt belangrijk is: kijk naar al die stippen.
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
Ze zitten vrij dicht bij de waarheid.
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
Zo'n 80% van de deelnemers loog inderdaad, maar altijd een beetje.
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
Zo'n 80% van de deelnemers loog inderdaad, maar altijd een beetje.
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
Een van de redenen is heel eenvoudig. Als je naar een date gaat,
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
en je bent heel anders dan wat je zei,
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
dan is het 'game over'. Dus mensen logen veelvuldig,
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
maar subtiel, niet te veel. Ze hielden zich in.
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
Wat verklaart al dit onderzoek? Wat verklaart het feit
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
dat ondanks onze vermoedens, inclusief de mijne,
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
veel online communicatie, via technologie,
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
eerlijker is dan rechtstreekse communicatie?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
Het is erg vreemd. Hoe verklaren we dat?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
Je kunt kijken naar de bedrog-ontdekkingsliteratuur.
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
Erg oude literatuur, bijna 50 jaar oud.
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
Het is vaak onder de loep genomen. Duizenden tests, honderden onderzoeken.
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
En de resultaten zijn overtuigend.
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
Ten eerste merken we misleiding heel slecht op.
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
54% nauwkeurigheid als je moet zeggen
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
of een uitspraak van iemand gelogen was of niet.
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
Dat is heel slecht. Waarom?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
Dat heeft te maken met Pinocchio's neus.
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
Als ik jullie zou vragen: waarop let je
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
als je wil zien of iemand liegt?
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
Op welke aanwijzingen let je?
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
De meesten zouden zeggen: de ogen.
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
De vensters van de ziel.
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
Daar ben je niet alleen in. Overal ter wereld,
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
in bijna alle culturen kijkt men vooral naar de ogen.
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
Maar vijftig jaar onderzoek toont aan dat er geen betrouwbare aanwijzing is
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
voor bedrog. Ik vond het ongelofelijk en het was
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
een van de harde lessen die ik leerde als douanebeambte.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
Aan de ogen zie je niet of iemand liegt.
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
In sommige situaties, met veel op het spel, verwijden de pupillen,
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
gaat de stem omhoog, veranderen lichaamsbewegingen,
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
maar niet altijd, niet bij iedereen. Het is niet betrouwbaar... vreemd.
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
Verder, dat je me niet kan zien,
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
betekent niet dat ik zal liegen. Gezond verstand.
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
Een belangrijke uitkomst is dat we liegen om een reden.
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
We liegen om onszelf te beschermen, voor ons gewin of dat van iemand anders.
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
We liegen om onszelf te beschermen, voor ons gewin of dat van iemand anders.
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
Er zijn slechts weinig pathologische leugenaars.
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
We liegen om een reden.
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
Dat mensen ons niet kunnen zien, betekent niet dat we zullen liegen.
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
Dat mensen ons niet kunnen zien, betekent niet dat we zullen liegen.
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
Maar er gebeurt hier iets veel interessanters en fundamentelers.
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
Maar er gebeurt hier iets veel interessanters en fundamentelers.
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
Daarvoor moeten we terug in de geschiedenis, naar de oorsprong van taal.
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
Daarvoor moeten we terug in de geschiedenis, naar de oorsprong van taal.
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
Volgens de meeste linguïsten begonnen we
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
50.000 tot 100.000 jaar geleden te praten. Dat is lang geleden.
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
Vele mensen hebben sindsdien geleefd.
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
We praatten -- neem ik aan -- over vuren en grotten
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
en sabeltandtijgers. Precies weet ik het niet.
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
Maar ze praatten veel, en zoals ik zei,
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
waren er veel mensen die spraak ontwikkeld hebben.
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
Zo'n 100 miljard, in feite.
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
Belangrijk is echter dat het schrift pas
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
5000 jaar geleden verscheen. Dat betekent dus
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
dat alles wat er daarvoor gezegd is
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
elk woord, elke uiting,
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
verdwenen is. Vervlogen. Geen spoor meer van.
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
De evolutie van spraak is dus niet opgetekend.
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
De volgende grote verandering
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
in het schrift kwam pas 500 jaar geleden.
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
De drukpers. Heel recent in ons verleden,
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
en vrijwel niemand kon schrijven tot de Tweede Wereldoorlog.
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
Dus zelfs alle woorden uit de afgelopen twee millennia zijn -- poef! -- verdwenen.
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
Dus zelfs alle woorden uit de afgelopen twee millennia zijn -- poef! -- verdwenen.
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
Kijk dan eens naar het huidige, genetwerkte tijdperk.
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
Hoevelen van jullie hebben vandaag iets opgetekend?
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
Iemand iets geschreven? Heeft iemand een woord geschreven?
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
Het lijkt erop dat iedereen hier iets opgetekend heeft.
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
De mensen in deze ruimte hebben waarschijnlijk meer opgetekend
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
dan in de hele menselijke prehistorie.
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
Dat is waanzinnig. We treden een ongelofelijk tijdperk binnen
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
van beweging in menselijke evolutie. We zijn geëvolueerd op een wijze
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
waarop al onze woorden verdwenen, maar we bevinden ons in een omgeving
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
waarin we alles optekenen.
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
In feite denk ik dat we in de nabije toekomst
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
niet alleen het geschrevene optekenen, maar dat alles opgetekend zal worden.
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
niet alleen het geschrevene optekenen, maar dat alles opgetekend zal worden.
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
Wat betekent dat? Wat is het volgende grote idee?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
Voor een sociaal wetenschapper is dit het meest verbazingwekkende
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
wat ik me ooit kon voorstellen. Ik kan nu kijken naar al die woorden
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
die millennia lang verdwenen.
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
Ik kan leugens zien, die voorheen weg waren zodra ze uitgesproken werden.
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
Herinner je je die astroturfing-recensies?
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
Als ze een nep-recensie schrijven,
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
moeten ze die posten zodat hij achterblijft voor ons.
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
Ik geef jullie een voorbeeld: we betaalden mensen om nep-reviews te schrijven.
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
Ik geef jullie een voorbeeld: we betaalden mensen om nep-reviews te schrijven.
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
Een van deze reviews is nep.
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
De persoon was nooit in het James Hotel.
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
De andere is echt. Die persoon logeerde daar.
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
Aan jullie om te bepalen welke echt is.
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
Aan jullie om te bepalen welke echt is.
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
Ik laat je even lezen.
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
Ik wil dat iedereen zometeen zijn hand opsteekt.
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
Bedenk dat ik bedrog onderzoek. Ik merk het als je je hand niet opsteekt.
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
Oké, hoeveel van jullie denken dat A nep is?
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
Goed. Ongeveer de helft.
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
Hoevelen denken dat B echt is?
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
Lichtelijk meer voor B.
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
Hier is het antwoord.
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
B is nep. Goed zo, tweede groep. Je hebt de eerste groep ingemaakt.
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
Jullie zijn ietwat ongebruikelijk. Meestal wanneer we dit demonstreren
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
is de verdeling 50-50,
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
wat overeenkomt met de onderzoeksresultaten: 54%.
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
Misschien zijn mensen in Winnipeg wat achterdochtiger en beter in het uitvogelen.
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
Die koude, harde winters. Geweldig.
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
Waarom geef ik hierom?
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
Nu kan ik met mijn informatica-collega's
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
computeralgoritmes maken
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
die de taalkundige sporen van bedrog analyseren.
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
Let op een paar dingen in de neprecensie.
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
De eerste is dat leugenaars aan verhaallijn denken.
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
Ze verzinnen een verhaal:
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
Wie? Wat gebeurde er? Dat zie je hier.
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
Onze bedrieger sprak over wie ze waren
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
en wat ze deden. Ook gebruikte hij de eerste persoon -- ik --
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
veel vaker dan de mensen die er werkelijk logeerden.
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
Ze wrongen zich in de recensie, in een poging
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
je te overtuigen dat ze er waren.
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
Maar de mensen die er werkelijk waren geweest,
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
wier lichamen in die ruimte waren geweest,
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
spraken veel meer over ruimtelijke informatie.
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
Ze zeiden hoe groot de wc was,
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
of de nabijheid van winkels.
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
Jullie waren redelijk goed. De meeste mensen presteren 50/50.
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
Ons computeralgoritme is zeer nauwkeurig, veel nauwkeuriger dan mensen.
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
Maar het zal niet altijd juist zitten.
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
Dit is geen bedrog-signaleringsmachine
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
die ontdekt of je vriendin loog in dat sms'je.
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
We geloven dat elke soort leugen --
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
nep-hotelrecensies, nep-schoenrecensies,
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
je vriendin die je bedriegt met een sms --
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
allemaal verschillend zijn, met verschillende taalpatronen.
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
Maar omdat alles nu bewaard wordt,
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
kunnen we die verschillende soorten leugens bekijken.
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
Zoals ik zei: als sociaal-wetenschapper is dit geweldig.
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
Het is transformationeel. We kunnen zoveel meer gaan leren
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
over het menselijk denken en expressie.
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
Over alles, van liefde tot gedrag,
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
want alles wordt nu opgetekend.
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
Maar wat betekent dit voor de gemiddelde burger?
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
Wat betekent het voor onze levens?
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
Laten we bedrog even vergeten. Een van de grote ideeën
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
is volgens mij dat we enorme sporen achterlaten.
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
Mijn vak 'verzonden berichten' is gigantisch
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
maar ik kijk er nooit naar. Ik schrijf voortdurend,
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
maar kijk nooit naar mijn sporen.
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
Ik denk dat we dat veel meer gaan zien.
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
We kunnen reflecteren op wie we zijn
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
door te bekijken wat we schreven en deden.
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
Terug naar bedrog.
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
Er zijn een paar dingen om mee te nemen.
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
Ten eerste: online liegen kan gevaarlijk zijn.
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
Je laat niet alleen een optekening achter op je machine
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
maar ook bij de persoon tegen wie je liegt,
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
en ook voor mij, om te analyseren met computeralgoritmes.
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
en ook voor mij, om te analyseren met computeralgoritmes.
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
Ga er dus vooral mee door.
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
Maar wat betreft liegen en wat we willen doen met onze levens,
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
kunnen we teruggaan naar
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
Diogenes en Confucius. Zij waren minder geïnteresseerd in
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
liegen of niet liegen, en meer in eerlijk zijn naar jezelf.
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
Ik denk dat dit heel belangrijk is.
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
Wanneer je op het punt staat iets te zeggen of te doen,
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
kun je denken: wil ik dit als onderdeel van mijn nalatenschap,
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
van mijn persoonlijke archief?
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
Want in het digitale tijdperk waarin we leven,
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
in het netwerktijdperk, laten we allemaal sporen na.
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
Dank je wel voor je tijd en succes met je archief. (Applaus)
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
Dank je wel voor je tijd en succes met je archief. (Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7