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

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Claudia Sander Revisor: Ana Florência Alvarez
00:13
Hi.
0
13112
1325
Olá.
00:14
Let me ask the audience a question:
1
14461
2346
Vou fazer uma pergunta para a plateia:
00:16
Did you ever lie as a child?
2
16831
2195
vocês já mentiram quando crianças?
00:19
If you did, could you please raise your hand?
3
19050
2667
Se mentiram, podem levantar a mão por favor?
00:23
Wow! This is the most honest group of people I've ever met.
4
23145
3454
Uau! Este é o grupo de pessoas mais honesto que já encontrei.
00:26
(Laughter)
5
26623
1957
(Risos)
00:28
So for the last 20 years,
6
28604
1709
Nos últimos 20 anos,
00:30
I've been studying how children learn to tell lies.
7
30337
3415
tenho estudado como as crianças aprendem a contar mentiras.
00:33
And today, I'm going to share with you
8
33776
2304
E hoje vou compartilhar com vocês
00:36
some of the discoveries we have made.
9
36104
2162
algumas das descobertas que fiz.
00:38
But to begin, I'm going to tell you a story from Mr. Richard Messina,
10
38624
4925
Mas, para começar, vou contar a vocês uma história do Sr. Richard Messina,
00:43
who is my friend and an elementary school principal.
11
43573
3129
que é meu amigo e diretor de uma escola de ensino fundamental.
00:47
He got a phone call one day.
12
47266
1561
Um dia ele recebeu um telefonema.
00:51
The caller says,
13
51279
1151
A pessoa disse:
00:52
"Mr. Messina, my son Johnny will not come to school today
14
52454
3882
"Sr. Messina, meu filho Johnny não vai à escola hoje
00:56
because he's sick."
15
56360
1463
porque ele está doente".
00:58
Mr. Messina asks,
16
58498
1736
O Sr. Messina perguntou:
01:00
"Who am I speaking to, please?"
17
60258
2014
"Por favor, com quem estou falando?"
01:02
And the caller says,
18
62788
1490
E a pessoa respondeu:
01:04
"I am my father."
19
64302
1665
"Eu sou meu pai".
01:05
(Laughter)
20
65991
2787
(Risos)
01:10
So this story --
21
70227
1682
Essa história...
01:11
(Laughter)
22
71933
1532
(Risos)
01:13
sums up very nicely three common beliefs we have
23
73489
4310
reúne muito bem três crenças comuns
01:17
about children and lying.
24
77823
1859
que temos sobre crianças e mentiras.
01:20
One, children only come to tell lies
25
80140
4631
Um, as crianças só começam a mentir
01:24
after entering elementary school.
26
84795
2268
depois que entram na escola.
01:27
Two, children are poor liars.
27
87552
2311
Dois, crianças mentem mal.
01:29
We adults can easily detect their lies.
28
89887
2857
Nós adultos conseguimos facilmente detectar suas mentiras.
01:32
And three, if children lie at a very young age,
29
92768
4038
E três, se as crianças mentem cedo,
01:36
there must be some character flaws with them,
30
96830
2849
elas devem ter alguma falha de caráter
01:39
and they are going to become pathological liars for life.
31
99703
4049
e serão mentirosas patológicas pelo resto da vida.
01:44
Well, it turns out
32
104720
2194
Bem, acontece
01:46
all of the three beliefs are wrong.
33
106938
2298
que as três crenças estão erradas.
01:50
We have been playing guessing games
34
110617
2710
Nós temos jogado jogos de adivinhação
01:53
with children all over the world.
35
113351
2082
com crianças pelo mundo todo.
01:55
Here is an example.
36
115457
1486
Aqui está um exemplo:
01:56
So in this game, we asked children to guess the numbers on the cards.
37
116967
4365
neste jogo, pedimos que as crianças adivinhassem os números nos cartões.
02:01
And we tell them if they win the game,
38
121958
2878
E dissemos que se elas vencessem o jogo
02:04
they are going to get a big prize.
39
124860
2157
ganhariam um grande prêmio.
02:07
But in the middle of the game,
40
127525
1477
Mas, no meio do jogo,
02:09
we make an excuse and leave the room.
41
129026
2760
nós demos uma desculpa e saímos da sala.
02:13
And before we leave the room,
42
133763
1934
Antes de sairmos da sala,
02:15
we tell them not to peek at the cards.
43
135721
2936
dissemos a elas para não espiar.
02:19
Of course,
44
139518
1416
É claro
02:20
we have hidden cameras in the room
45
140958
2161
que tínhamos câmeras escondidas na sala
02:23
to watch their every move.
46
143143
1795
para observar todos os seus movimentos.
02:26
Because the desire to win the game is so strong,
47
146216
3417
Como o desejo de vencer é muito forte,
02:29
more than 90 percent of children will peek
48
149657
3486
mais de 90% das crianças vão espiar
02:33
as soon as we leave the room.
49
153167
1437
assim que deixarmos a sala.
02:34
(Laughter)
50
154628
2000
(Risos)
02:37
The crucial question is:
51
157044
1986
A pergunta crucial é:
02:39
When we return and ask the children
52
159054
2748
quando retornarmos e perguntarmos para as crianças
02:41
whether or not they have peeked,
53
161826
2309
se elas espiaram ou não,
02:44
will the children who peeked confess
54
164159
3052
as crianças que espiaram vão confessar
02:47
or lie about their transgression?
55
167235
2578
ou mentir sobre sua transgressão?
02:51
We found that regardless of gender, country, religion,
56
171525
4773
Descobrimos que independente de sexo, país ou religião,
02:56
at two years of age,
57
176934
1579
aos dois anos de idade,
02:59
30 percent lie,
58
179188
1927
30% mentem, e 70% contam a verdade sobre sua transgressão.
03:01
70 percent tell the truth about their transgression.
59
181139
3809
03:04
At three years of age,
60
184972
2138
Aos três anos de idade,
03:07
50 percent lie and 50 percent tell the truth.
61
187134
3474
50% mentem e 70% contam a verdade.
03:11
At four years of age,
62
191302
1899
Aos quatro anos de idade,
03:13
more than 80 percent lie.
63
193225
1947
mais de 80% mentem.
03:16
And after four years of age,
64
196334
2451
E depois dos quatro anos
03:18
most children lie.
65
198809
1389
a maior parte das crianças mente.
03:21
So as you can see,
66
201180
1363
Então, como vocês podem ver,
03:22
lying is really a typical part of development.
67
202567
3463
mentir é realmente uma etapa típica do desenvolvimento.
03:26
And some children begin to tell lies
68
206054
2790
E algumas crianças começam a mentir
03:28
as young as two years of age.
69
208868
2439
aos dois anos de idade.
03:32
So now, let's take a closer look at the younger children.
70
212438
3557
Então vamos olhar com mais atenção para as crianças mais jovens.
03:37
Why do some but not all young children lie?
71
217336
3813
Por que algumas crianças pequenas, mas não todas, mentem?
03:42
In cooking, you need good ingredients
72
222184
3329
Na culinária, você precisa de bons ingredientes
03:45
to cook good food.
73
225537
1613
para cozinhar comida boa.
03:47
And good lying requires two key ingredients.
74
227793
4563
E para mentir bem são necessários dois ingredientes-chave.
03:53
The first key ingredient is theory of mind,
75
233109
4110
O primeiro ingrediente-chave é a teoria da mente,
03:57
or the mind-reading ability.
76
237243
1835
ou a habilidade de leitura mental.
03:59
Mind reading is the ability to know
77
239768
2078
Leitura mental é a habilidade de saber que pessoas diferentes
04:01
that different people have different knowledge about the situation
78
241870
4608
têm conhecimento diferente da situação
04:06
and the ability to differentiate between what I know
79
246502
3801
e a habilidade de diferenciar entre o que eu sei e o que você sabe.
04:10
and what you know.
80
250327
1223
04:11
Mind reading is important for lying
81
251914
2247
Leitura mental é importante para mentir
04:14
because the basis of lying is that I know
82
254185
3847
porque a base da mentira é que eu sei que você não sabe o que eu sei.
04:18
you don't know
83
258056
1151
04:19
what I know.
84
259231
1151
04:20
Therefore, I can lie to you.
85
260406
1371
Portanto eu posso mentir para você.
04:23
The second key ingredient for good lying is self-control.
86
263070
4610
O segundo ingrediente-chave para mentir bem é o autocontrole.
04:27
It is the ability to control your speech, your facial expression
87
267704
4623
É a habilidade de controlar sua fala, sua expressão facial
04:32
and your body language,
88
272351
1540
e sua linguagem corporal,
04:33
so that you can tell a convincing lie.
89
273915
2078
de forma a contar uma mentira convincente.
04:36
And we found that those young children
90
276938
3726
E descobrimos que crianças pequenas,
04:40
who have more advanced mind-reading and self-control abilities
91
280688
4856
com habilidades de leitura mental e autocontrole mais avançados,
04:45
tell lies earlier
92
285568
2038
mentem mais cedo
04:47
and are more sophisticated liars.
93
287630
2816
e são mentirosos mais sofisticados.
04:51
As it turns out, these two abilities are also essential for all of us
94
291887
5619
Essas duas habilidades são essenciais para todos nós
04:57
to function well in our society.
95
297530
2522
funcionarmos bem na nossa sociedade.
05:00
In fact, deficits in mind-reading and self-control abilities
96
300848
4335
De fato, déficits nas habilidades de leitura mental e autocontrole
05:05
are associated with serious developmental problems,
97
305207
3559
estão associados a sérios problemas de desenvolvimento,
05:08
such as ADHD and autism.
98
308790
2759
como TDAH e autismo.
Então, se você descobrir que seu filho de dois anos
05:13
So if you discover your two-year-old is telling his or her first lie,
99
313893
5177
está contando sua primeira mentira,
05:19
instead of being alarmed,
100
319094
1984
em vez de ficar alarmado, você deveria comemorar,
05:21
you should celebrate --
101
321102
1492
05:22
(Laughter)
102
322618
1522
(Risos)
05:24
because it signals that your child has arrived at a new milestone
103
324164
5730
pois isso mostra que seu filho atingiu
um novo marco do desenvolvimento normal.
05:29
of typical development.
104
329918
1635
05:33
Now, are children poor liars?
105
333085
3136
Agora, as crianças mentem mal?
05:36
Do you think you can easily detect their lies?
106
336878
2994
Vocês acham que podem detectar facilmente as mentiras delas?
05:40
Would you like to give it a try?
107
340745
1678
Querem tentar?
05:42
Yes? OK.
108
342921
1480
Sim? OK.
05:44
So I'm going to show you two videos.
109
344425
2139
Vou mostrar dois vídeos.
05:47
In the videos,
110
347024
1151
Nesses vídeos, as crianças respondem à pergunta do pesquisador:
05:48
the children are going to respond to a researcher's question,
111
348199
3057
05:51
"Did you peek?"
112
351280
1482
"Você espiou?"
05:52
So try to tell me
113
352786
1554
Tentem me dizer qual delas está mentindo
05:54
which child is lying
114
354364
1398
05:55
and which child is telling the truth.
115
355786
2110
e qual delas está dizendo a verdade.
05:58
Here's child number one.
116
358272
1719
Esta é a criança número um.
06:00
Are you ready?
117
360991
1237
Estão prontos?
06:03
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
118
363006
1920
(Vídeo) Adulto: "Você Espiou?" Criança: "Não."
06:05
Kang Lee: And this is child number two.
119
365619
2236
Kang Lee: E esta é a criança número dois.
06:09
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
120
369501
2192
(Vídeo) Adulto: "Você Espiou?" Criança: "Não."
06:13
KL: OK, if you think child number one is lying,
121
373296
3587
KL: OK. Se você acha que a criança número um está mentindo, levante sua mão.
06:16
please raise your hand.
122
376907
1687
06:20
And if you think child number two is lying, please raise your hand.
123
380401
3552
E se você acha que a criança número dois está mentindo, levante sua mão.
06:25
OK, so as a matter of fact,
124
385593
2474
OK, na verdade a criança número um está dizendo a verdade,
06:28
child number one is telling the truth,
125
388091
2937
06:31
child number two is lying.
126
391052
2029
e a criança número dois está mentindo.
06:34
Looks like many of you are terrible detectors of children's lies.
127
394124
3230
Parece que vocês são péssimos detectores de mentiras de crianças.
06:37
(Laughter)
128
397378
2478
(Risos)
06:39
Now, we have played similar kinds of games
129
399880
3384
Aplicamos jogos como esse
06:43
with many, many adults from all walks of life.
130
403288
4625
a muitos adultos, de diferentes profissões e classes sociais.
06:48
And we show them many videos.
131
408714
2158
E mostramos muitos vídeos a eles.
06:51
In half of the videos, the children lied.
132
411347
2549
Na metade dos vídeos as crianças mentiam.
06:53
In the other half of the videos, the children told the truth.
133
413920
3267
Na outra metade, as crianças falavam a verdade.
06:58
And let's find out how these adults performed.
134
418529
2857
Vamos ver como esses adultos se saíram.
07:02
Because there are as many liars as truth tellers,
135
422319
3855
Como existem tantos mentirosos quanto os que falam a verdade,
se você adivinhar aleatoriamente,
07:06
if you guess randomly,
136
426198
2399
07:08
there's a 50 percent chance you're going to get it right.
137
428621
4070
tem 50% de chance de acertar.
07:12
So if your accuracy is around 50 percent,
138
432715
3594
Então se sua precisão for em torno de 50%
07:16
it means you are a terrible detector of children's lies.
139
436333
3441
significa que você é um péssimo detector de mentiras de crianças.
07:20
So let's start with undergrads and law school students,
140
440290
4529
Então vamos começar com universitários e alunos de direito,
07:24
who typically have limited experience with children.
141
444843
3672
que tipicamente têm pouca experiência com crianças.
Não, eles não conseguem detectar mentiras de crianças.
07:30
No, they cannot detect children's lies.
142
450038
1962
07:32
Their performance is around chance.
143
452024
2214
A performance deles é próxima do acaso.
07:34
Now how about social workers and child-protection lawyers,
144
454262
5229
E como se saem os assistentes sociais e os advogados de proteção à criança,
07:39
who work with children on a daily basis?
145
459515
2674
que trabalham com crianças diariamente?
07:42
Can they detect children's lies?
146
462213
2087
Eles conseguem detectar as mentiras das crianças?
07:45
No, they cannot.
147
465624
1151
Não, não conseguem.
07:46
(Laughter)
148
466799
1045
(Risos)
07:47
What about judges,
149
467868
1472
E os juízes,
07:49
customs officers
150
469364
1800
agentes alfandegários
07:51
and police officers,
151
471188
1858
e policiais,
07:53
who deal with liars on a daily basis?
152
473070
2643
que lidam com mentirosos diariamente?
07:55
Can they detect children's lies?
153
475737
1917
Eles conseguem detectar as mentiras das crianças?
07:58
No, they cannot.
154
478800
1214
Não, não conseguem.
08:00
What about parents?
155
480430
1186
E os pais?
08:01
Can parents detect other children's lies?
156
481640
3014
Os pais conseguem detectar as mentiras das outras crianças?
08:05
No, they cannot.
157
485898
1238
Não, não conseguem.
08:07
What about, can parents detect their own children's lies?
158
487821
3585
E os pais conseguem detectar as mentiras de suas próprias crianças?
08:13
No, they cannot.
159
493208
1201
Não, não conseguem.
08:14
(Laughter) (Applause)
160
494433
3476
(Risos) (Aplausos)
08:17
So now you may ask
161
497933
1547
Então vocês podem perguntar:
08:20
why children's lies are so difficult to detect.
162
500504
3632
"Por que as mentiras das crianças são tão difíceis de detectar?"
08:24
Let me illustrate this with my own son, Nathan.
163
504958
3012
Vou ilustrar isso com meu próprio filho, Nathan.
08:27
This is his facial expression
164
507994
2169
Esta é a expressão facial dele quando ele mente.
08:30
when he lies.
165
510187
1384
08:31
(Laughter)
166
511595
2206
(Risos)
08:33
So when children lie,
167
513825
1602
Então quando as crianças mentem,
08:35
their facial expression is typically neutral.
168
515451
3156
a expressão facial delas é tipicamente neutra.
08:39
However, behind this neutral expression,
169
519123
3460
No entanto, por trás dessa expressão neutra,
08:42
the child is actually experiencing a lot of emotions,
170
522607
3326
a criança, na verdade, está vivenciando muitas emoções,
08:45
such as fear, guilt, shame
171
525957
3855
como medo, culpa, vergonha
08:49
and maybe a little bit of liar's delight.
172
529836
3096
e talvez um pouco do prazer de mentir.
08:52
(Laughter)
173
532956
2702
(Risos)
08:55
Unfortunately, such emotions are either fleeting or hidden.
174
535682
4840
Infelizmente, essas emoções ou são muito breves, ou são escondidas.
09:00
Therefore, it's mostly invisible to us.
175
540546
3099
Portanto, em geral, elas são invisíveis para nós.
09:03
So in the last five years,
176
543669
1359
Então nos últimos cinco anos
09:05
we have been trying to figure out a way to reveal these hidden emotions.
177
545052
3896
temos tentado descobrir uma forma de revelar essas emoções escondidas.
09:08
Then we made a discovery.
178
548972
1514
Então fizemos uma descoberta.
09:11
We know that underneath our facial skin,
179
551273
3185
Nós sabemos que por baixo da pele do nosso rosto
09:14
there's a rich network of blood vessels.
180
554482
3394
existe uma rica rede de vasos sanguíneos.
09:17
When we experience different emotions,
181
557900
2417
Quando vivenciamos diferentes emoções
09:20
our facial blood flow changes subtly.
182
560341
2641
o fluxo de nosso sangue facial se altera sutilmente.
09:23
And these changes are regulated by the autonomic system
183
563613
3948
E essas mudanças são reguladas por um sistema automático
09:27
that is beyond our conscious control.
184
567585
2169
fora do nosso controle consciente.
09:30
By looking at facial blood flow changes,
185
570159
3823
Observando as mudanças do fluxo de sangue facial
09:34
we can reveal people's hidden emotions.
186
574006
2697
podemos revelar as emoções ocultas das pessoas.
09:37
Unfortunately, such emotion-related facial blood flow changes
187
577229
4778
Infelizmente, essas mudanças de fluxo de sangue facial relacionadas a emoções
09:42
are too subtle to detect by our naked eye.
188
582031
2625
são muito sutis para serem percebidas a olho nu.
09:45
So to help us reveal people's facial emotions,
189
585632
3768
Então, para ajudar a revelar as emoções faciais das pessoas,
09:49
we have developed a new imaging technology
190
589424
3034
nós desenvolvemos uma nova tecnologia de imagem
09:52
we call "transdermal optical imaging."
191
592482
3149
chamada "imagem ótica transdérmica".
09:56
To do so, we use a regular video camera to record people
192
596679
3953
Para isso, usamos uma câmera de vídeo normal para gravar pessoas
10:00
when they experience various hidden emotions.
193
600656
3086
quando elas vivenciam emoções ocultas.
10:04
And then, using our image processing technology,
194
604385
4094
Então, usando nossa tecnologia de processamento de imagens,
10:08
we can extract transdermal images of facial blood flow changes.
195
608503
5536
conseguimos extrair imagens transdérmicas da mudança de fluxo sanguíneo.
10:16
By looking at transdermal video images,
196
616475
4272
Observando imagens do vídeo transdérmico,
10:20
now we can easily see
197
620771
1787
podemos ver facilmente
10:23
facial blood flow changes associated with the various hidden emotions.
198
623737
5631
a mudança de fluxo sanguíneo associada às várias emoções ocultas.
10:29
And using this technology,
199
629944
1788
E usando essa tecnologia,
10:31
we can now reveal the hidden emotions associated with lying,
200
631756
4668
podemos revelar as emoções ocultas associadas à mentira,
10:36
and therefore detect people's lies.
201
636448
2910
e assim detectar as mentiras das pessoas.
10:39
We can do so noninvasively,
202
639382
2439
Isso pode ser feito de forma não invasiva, remota, barata,
10:41
remotely, inexpensively,
203
641845
2539
10:44
with an accuracy at about 85 percent,
204
644408
3660
e com precisão em torno de 85%,
10:48
which is far better than chance level.
205
648092
2054
o que é bem maior que o nível de acaso.
10:51
And in addition, we discovered a Pinocchio effect.
206
651100
3790
Adicionalmente, descobrimos um efeito Pinóquio.
10:56
No, not this Pinocchio effect.
207
656336
2055
Não, não este efeito Pinóquio.
10:58
(Laughter)
208
658415
1007
(Risos)
10:59
This is the real Pinocchio effect.
209
659446
2122
Este é o verdadeiro efeito Pinóquio.
11:01
When people lie,
210
661592
1417
Quando a pessoa mente
11:03
the facial blood flow on the cheeks decreases,
211
663033
3779
o fluxo sanguíneo facial diminui nas bochechas
11:06
and the facial blood flow on the nose increases.
212
666836
3261
e aumenta no nariz.
11:11
Of course, lying is not the only situation
213
671379
3507
Claro, mentir não é a única situação
11:14
that will evoke our hidden emotions.
214
674910
2848
que evoca nossas emoções ocultas.
11:17
So then we asked ourselves,
215
677782
1874
Então nos perguntamos:
11:19
in addition to detecting lies,
216
679680
2347
"Além de detectar mentiras, no que mais nossa tecnologia pode ser usada?"
11:22
how can our technology be used?
217
682051
2333
11:25
One application is in education.
218
685027
3546
Uma aplicação é na educação.
11:28
For example, using this technology, we can help this mathematics teacher
219
688597
4661
Por exemplo, com essa tecnologia, podemos ajudar este professor de matemática
11:33
to identify the student in his classroom
220
693282
2907
a identificar qual aluno na sala
11:36
who may experience high anxiety about the topic he's teaching
221
696213
4745
sente altos níveis de ansiedade em relação ao tópico ensinado
11:40
so that he can help him.
222
700982
1509
para que ele possa ajudar esse aluno.
11:43
And also we can use this in health care.
223
703337
2740
E também podemos usá-la na saúde.
Por exemplo, todos os dias falo pelo Skype com meus pais,
11:46
For example, every day I Skype my parents,
224
706101
3368
11:49
who live thousands of miles away.
225
709493
2082
que moram a milhares de milhas de mim.
11:52
And using this technology,
226
712178
1821
Usando essa tecnologia
11:54
I can not only find out what's going on in their lives
227
714023
3482
eu posso não só descobrir o que está acontecendo na vida deles,
11:57
but also simultaneously monitor their heart rate, their stress level,
228
717529
6302
mas ao mesmo tempo monitorar sua pulsação, seus níveis de estresse,
12:03
their mood and whether or not they are experiencing pain.
229
723855
3225
seu humor e se estão ou não sentindo dor.
12:07
And perhaps in the future,
230
727839
1810
E talvez, no futuro, o risco de ataque do coração ou de hipertensão.
12:09
their risks for heart attack or hypertension.
231
729673
3289
12:13
And you may ask:
232
733701
1260
Vocês podem perguntar:
12:15
Can we use this also to reveal politicians' emotions?
233
735472
5481
"Podemos usar isso para revelar emoções políticas,
12:20
(Laughter)
234
740977
1540
(Risos)
12:22
For example, during a debate.
235
742541
1854
por exemplo, durante um debate."
12:25
Well, the answer is yes.
236
745220
1453
Bom, a resposta é sim.
12:27
Using TV footage,
237
747167
1944
Usando as cenas da TV
12:29
we could detect the politicians' heart rate,
238
749135
4046
podemos detectar o ritmo cardíaco, o humor e o nível de stress dos políticos,
12:33
mood and stress,
239
753205
2046
12:35
and perhaps in the future, whether or not they are lying to us.
240
755275
3578
e talvez, no futuro, se estão ou não mentindo para nós.
12:39
We can also use this in marketing research,
241
759495
2996
Também podemos usar isso em pesquisas de mercado,
12:42
for example, to find out
242
762515
1851
por exemplo, para descobrir
12:44
whether or not people like certain consumer products.
243
764390
4355
se as pessoas gostam ou não de certos produtos.
12:49
We can even use it in dating.
244
769229
2238
Podemos usar até para namorar.
12:51
So for example,
245
771904
1160
Por exemplo,
12:53
if your date is smiling at you,
246
773088
2594
se a sua namorada estiver sorrindo para você,
12:55
this technology can help you to determine
247
775706
2794
essa tecnologia pode ajudá-lo a determinar
12:58
whether she actually likes you
248
778524
2607
se ela realmente gosta de você
13:01
or she is just trying to be nice to you.
249
781155
2175
ou se ela só está tentando ser legal com você.
13:03
And in this case,
250
783864
1695
Neste caso,
13:05
she is just trying to be nice to you.
251
785583
1876
ela só está tentando ser legal com você.
13:07
(Laughter)
252
787483
2392
(Risos)
13:11
So transdermal optical imaging technology
253
791244
3709
A tecnologia de imagem ótica transdérmica
13:14
is at a very early stage of development.
254
794977
2578
está num estágio muito inicial de desenvolvimento.
13:17
Many new applications will come about that we don't know today.
255
797579
4114
Muitas novas aplicações ainda vão surgir.
13:22
However, one thing I know for sure
256
802293
2778
Entretanto, de uma coisa eu tenho certeza:
13:25
is that lying will never be the same again.
257
805095
3414
mentir nunca mais será a mesma coisa.
13:28
Thank you very much.
258
808533
1158
Muito obrigado.
13:29
Xiè xie.
259
809715
1324
Xiè xie.
(Aplausos)
13:31
(Applause)
260
811063
3906
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