Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Tradutor: Raissa Mendes Revisor: Wanderley Jesus
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Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
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3713
Deixa eu falar uma coisa, este mês foi fantástico em termos de armações.
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And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
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E nem estou falando da campanha presidencial americana. (Risos)
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We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
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4335
Teve um jornalista famoso que foi pego plagiando,
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a young superstar writer whose book involves
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27942
2932
um jovem escritor famoso cujo livro de não ficção tinha
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so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
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30874
3305
tanta coisa inventada que foi retirado das prateleiras das livrarias,
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a New York Times exposé on fake book reviews.
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34179
2598
uma exposição do New York Times sobre resenhas falsas de livros.
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It's been fantastic.
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36777
1409
Tem sido fantástico.
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Now, of course, not all deception hits the news.
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3851
Agora, é claro, nem toda armação vira notícia.
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Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
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3679
A maioria das armações é cotidiana. De fato, muitas pesquisas
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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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mostram que todos mentimos uma ou duas vezes por dia, como Dave sugeriu.
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
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50047
2933
Então, como agora já são 18h30, provavelmente a maioria aqui já contou uma mentira hoje.
00:52
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
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52980
1900
Vamos dar uma olhada em Winnipeg. Quantos de vocês,
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in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
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54880
2927
nas últimas 24 horas -- pensem bem -- contou uma mentirinha,
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or a big one? How many have told a little lie out there?
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57807
3551
ou uma grande? Quantos contaram uma mentirinha aí?
01:01
All right, good. These are all the liars.
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61358
1904
Tudo bem, ótimo. Esses são todos os mentirosos.
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
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63262
3293
Lembrem-se de prestar atenção neles. (Risos)
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No, that looked good, it was about two thirds of you.
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66555
2146
Não, foi ótimo, cerca de dois terços de vocês.
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The other third didn't lie, or perhaps forgot,
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68701
2852
O outro terço não mentiu, ou talvez se esqueceu,
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or you're lying to me about your lying, which is very,
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71553
2660
ou vocês estão mentindo para mim sobre mentir, o que é muito,
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very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
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74213
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muito desleal. (Risos) Isso confirma muitas pesquisas,
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which suggests that lying is very pervasive.
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78263
3354
que sugerem que mentir é bem universal.
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It's this pervasiveness, combined with the centrality
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3961
É essa universalidade - combinada com a centralidade
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to what it means to be a human, the fact that we can
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do que significa ser humano, o fato de que podemos
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tell the truth or make something up,
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dizer a verdade ou inventar alguma coisa -
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that has fascinated people throughout history.
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2851
que tem fascinado as pessoas ao longo da história.
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Here we have Diogenes with his lantern.
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92749
2629
Aqui vemos Diógenes com sua lanterna.
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Does anybody know what he was looking for?
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95378
2680
Alguém sabe o que ele estava procurando?
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A single honest man, and he died without finding one
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98058
3784
Um único homem honesto, e ele morreu sem encontrar um
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
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101842
3017
lá na Grécia. E temos Confúcio no Oriente
01:44
who was really concerned with sincerity,
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2377
que estava realmente preocupado com a sinceridade,
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
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107236
3084
não apenas em atos e em palavras,
01:50
but that you believed in what you were doing.
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110320
3154
mas em se acreditar no que estava fazendo.
01:53
You believed in your principles.
33
113474
2006
Acreditar em seus princípios.
01:55
Now my first professional encounter with deception
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2931
Bem, meu primeiro encontro profissional com o logro
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is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
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3463
foi um pouco mais tarde, uns dois mil anos depois desses caras.
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
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121874
3799
Eu trabalhava na alfândega do Canadá, em meados da década de 1990.
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
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125673
2826
Isso. Eu estava defendendo as fronteiras do Canadá.
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
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3782
Vocês podem achar que aquilo lá é uma arma. Na verdade
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
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132281
5030
é um carimbo. Eu usava um carimbo para defender as fronteiras do Canadá. (Risos)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
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3537
Isso é muito canadense da minha parte. Aprendi muito sobre o logro
02:20
while doing my duty here in customs,
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3055
enquanto cumpria meu dever na alfândega,
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
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143903
2884
e uma das coisas foi que a maior parte do que eu achava saber sobre o logro estava errada.
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
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1752
E quero lhes falar sobre isso esta noite.
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But even since just 1995, '96, the way we communicate
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148539
4074
Mas desde 1995, 96, a maneira que nos comunicamos
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
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3297
mudou completamente. Nós mandamos e-mail, mensagens de texto,
02:35
we skype, we Facebook. It's insane.
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2613
usamos o Skype, Facebook. É insano.
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
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158523
3261
Quase todo aspecto da comunicação humana mudou,
02:41
and of course that's had an impact on deception.
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161784
2560
e é claro que isso tem tido impacto no logro.
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
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2583
Deixa eu falar um pouco sobre alguns logros
02:46
we've been tracking and documenting.
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166927
2376
que temos acompanhado e documentado.
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
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169303
4244
Eles são o Mordomo, o Fantoche
02:53
and the Chinese Water Army.
52
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2081
e o Exército de Água Chinês.
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It sounds a little bit like a weird book,
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175628
1897
Isso soa um pouco como um livro esquisito,
02:57
but actually they're all new types of lies.
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2133
mas na verdade são todos tipos novos de mentiras.
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
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3045
Vamos começar com os Mordomos. Eis o exemplo de um:
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
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182703
3113
"Já estou chegando." Alguém aqui já escreveu: "Já estou chegando?"
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
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185816
3763
Então vocês também mentiram. (Risos)
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We're never on our way. We're thinking about going on our way.
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189579
4197
Nós nunca estamos chegando. Estamos pensando em nos por a caminho.
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
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193776
2763
Eis um outro exemplo: "Desculpa não ter respondido antes.
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
60
196539
1965
Minha bateria acabou". Sua bateria não acabou.
03:18
You weren't in a dead zone.
61
198504
1876
Você não estava num lugar sem sinal.
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
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200380
1953
Você apenas não queria responder àquela pessoa naquela hora.
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
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202333
1797
Aqui a última: você está conversando com alguém
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
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204130
2490
e diz: "Desculpa, tenho de trabalhar, vou ter de desligar."
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
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206620
3797
Mas, na verdade, você está apenas entediado. Você quer conversar com outra pessoa.
03:30
Each of these is about a relationship,
66
210417
2416
Cada mensagem dessa é sobre um relacionamento,
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
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212833
4405
e este é um mundo conectado 24 horas por dia. Quando você consegue meu número de telefone,
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
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217238
2965
você pode literalmente entrar em contato comigo 24 horas por dia.
03:40
And so these lies are being used by people
69
220203
2369
Assim, essas mentiras estão sendo usadas pelas pessoas
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
para criar um amortecedor, como o mordomo costumava fazer
03:45
between us and the connections to everybody else.
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225398
3407
entre nós e as conexões com as demais pessoas.
03:48
But they're very special. They use ambiguity
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228805
1707
Mas ela são muito especiais. Elas usam a ambiguidade
03:50
that comes from using technology. You don't know
73
230512
2061
que vem com o uso da tecnologia. Você não sabe
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
74
232573
2948
onde eu estou ou o que estou fazendo ou com quem estou.
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
75
235521
2491
E elas têm por objetivo proteger os relacionamentos.
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
76
238012
2581
Essas não são simplesmente pessoas agindo como idiotas. Essas são pessoas
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
que estão dizendo: "Olhe, eu não quero falar com você agora,
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
78
242969
2424
ou eu não queria falar com você naquela hora, mas ainda assim me importo com você.
04:05
Our relationship is still important.
79
245393
2400
Nosso relacionamento ainda é importante.
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
Agora, o Fantoche, por outro lado,
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
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249307
2343
é um animal completamente diferente. O fantoche não tem a
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
ver com ambiguidade per se. Tem a ver com identidade.
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
Deixem-me dar um exemplo bem recente,
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
da semana passada.
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
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258231
3268
Aqui está R. J. Ellory, um autor best-seller na Inglaterra.
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
Eis aqui um dos seus best-sellers.
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
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263519
3413
Eis aqui uma resenha on-line, na Amazon.
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
88
266932
2657
Minha parte favorita, escrita por Nicodemus Jones, é:
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"Independentemente de outras qualidades, ele vai tocar sua alma".
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
E é claro, você poderia suspeitar
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
que Nicodemus Jones é R. J. Ellory.
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
Ele escreveu muitas, mas muitas resenhas positivas sobre si mesmo. Surpresa!
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
Bem, este negócio de Fantoche não é na verdade assim tão novo.
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
Walt Whitman também fez isso naquela época,
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
antes que houvesse a tecnologia da internet. O Fantoche
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
se torna interessante quando olhamos em perspectiva,
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
que é o domínio do Exército de Água Chinês.
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
98
296882
2436
O Exército de Águas Chinês se refere a milhares de pessoas
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
na China que recebem uma miséria
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
para produzir conteúdo. Pode ser produzir resenhas. Pode ser
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
propaganda. O governo contrata essas pessoas,
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
companhias contratam essas pessoas em todos os lugares.
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
Na América do Norte, chamamos isso de plateia artificial,
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
e plateia artificial é muito comum hoje em dia. Há muita preocupação sobre o tema.
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
Vemos isso especialmente com resenhas de produtos, resenha de livros,
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
sobre tudo, de hotéis a torradeiras.
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
Bem, olhando para essas resenhas, ou esses três tipos de logro,
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
vocês poderiam pensar: Nossa, a internet está fazendo de nós
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
uma espécie enganadora, especialmente quando a gente pensa
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
na plateia artificial, onde podemos ver o logro em escala maior.
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
Mas, na verdade, o que temos encontrado é muito diferente disso.
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
Bem, vamos deixar de lado as salas de bate-papo de sexo anônimas on-line,
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
nas quais tenho certeza de que nenhum de vocês já esteve.
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
Posso lhes assegurar que há logro lá.
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
Vamos deixar de lado o príncipe nigeriano que lhes mandou um e-mail
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
sobre mandar 43 milhões para fora do país. (Risos)
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
Vamos esquecer esse cara também.
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
Vamos focar na conversa com nossos amigos
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
e nossa família e nossos colegas e pessoas queridas.
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
Essas são as conversas que realmente importam.
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
O que a tecnologia faz para lograr essas pessoas?
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
Eis aqui alguns estudos. Um dos estudos que fazemos
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
se chama diários, nos quais pedimos às pessoas para registrar
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
todas suas conversas e todas suas mentiras por 7 dias,
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
e o que podemos fazer então é calcular quantas mentiras foram contadas
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
por conversa num determinado meio de comunicação, e a descoberta
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
que mais surpreende as pessoas é que o e-mail
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
é a forma mais honesta desses três meios.
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
E isso realmente surpreende as pessoas, porque a gente pensa:
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
bem, se não há pistas não verbais, então por que não mentimos mais?
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
O telefone, ao contrário, é onde se contam o maior número de mentiras.
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
Repetidas vezes vemos que o telefone é o aparelho
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
em que as pessoas mentem mais, e talvez se deva às ambiguidades das Mentiras do Mordomo de que lhes falei.
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
Isso tende a ser muito diferente do que as pessoas esperam.
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
Que tal os currículos? Fizemos um estudo em que tínhamos
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
pessoas se candidatando a um emprego, e elas poderiam ser candidatar a um emprego
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
tanto com um currículo de papel tradicional, ou pelo Linkedln,
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
que é uma rede social como o Facebook,
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
mas para profissionais -- contém as mesmas informações de um currículo.
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
E o que encontramos, para a surpresa de muita gente,
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
foi que esses currículos Linkedln eram mais honestos
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
em coisas que eram importantes para os empregadores, como suas
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
responsabilidades ou suas habilidades no emprego anterior.
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
Que tal o próprio Facebook?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
Vocês sabem, sempre achamos que - ei, existem essas
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
versões idealizadas, as pessoas estão apenas mostrando as melhores coisas
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
que aconteceram em suas vidas. Pensei isso muitas vezes.
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
Meus amigos, não tem como eles serem tão legais e terem uma vida tão boa.
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
Bem, um estudo testou isso examinando a personalidade das pessoas.
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
Eles fizeram com que 4 amigos de uma pessoa julgassem sua personalidade.
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
Depois eles fizeram com que estranhos, muitos estranhos,
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
julgassem a personalidade da pessoa somente através do Facebook,
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
e o que eles descobriram foi que esses julgamentos de personalidade
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
eram bastante parecidos, altamente correlacionados,
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
significando que os perfis do Facebook realmente refletem nossa verdadeira personalidade.
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
Tudo bem, bom, que tal os sites de namoro?
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
Quero dizer, é um espaço com bastante logro.
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
Tenho certeza de que todos têm "amigos" que já usaram sites de namoro. (Risos)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
E eles devem ter falado sobre aquele cara que não tinha cabelo
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
pessoalmente, ou da mulher que não tinha nada a ver com a própria foto.
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
Bem, nós estávamos realmente interessados nisso, e então o que fizemos
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
foi trazer as pessoas que namoravam on-line para o laboratório,
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
e então nós as medimos. Medimos sua altura
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
contra a parede, colocamos elas numa balança, pegamos seu peso --
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
as moças adoraram aquilo -- e então pegamos suas carteiras de motorista para pegar sua idade.
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
E o que descobrimos foi muito, muito interessante.
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
Eis um exemplo de homens e sua altura.
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
Na parte de baixo está a altura que eles disseram ter em seu perfil.
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
No eixo vertical, está a altura que eles realmente tinham.
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
Aquela linha diagonal é a linha da verdade. Se o ponto deles estiver nela,
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
eles estavam falando exatamente a verdade.
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
Bem, como podem ver, a maioria dos pontos estão abaixo da linha.
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
Isso significa que estes são os caras que mentiram sobre sua altura.
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
De fato, eles mentiram sobre a altura em 2 cm,
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
o que chamamos no laboratório de um "forte arredondamento."
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
Você tem 1,73 m e bum! 1,75.
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
Mas o que realmente importa aqui é que, olhem para esses pontos.
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
Eles estão agrupados bem perto da verdade. O que descobrimos
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
foi que 80% dos participantes da pesquisa na verdade mentiram
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
sobre uma dessas dimensões, mas eles sempre mentiram por pouca coisa.
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
Uma das razões é muito simples. Se você marcar um encontro,
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
para tomar um café, por exemplo, e você for completamente diferente do que disse ser,
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
fim de papo, certo? Então as pessoas mentiam frequentemente, mas elas mentiam
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
sutilmente, não muito. Elas estavam constrangidas.
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
Bem, o que todos esses estudos explicam? O que explica o fato
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
de que, apesar das nossas intuições, inclusive as minhas,
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
muito da comunicação on-line, comunicação mediada pela
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
tecnologia, é mais honesta que face a face?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
Isso é realmente estranho. Como explicamos isso?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
Bem, uma das coisas que podemos fazer para observar isso é consultar a literatura sobre detecção de logro.
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
Trata-se agora de uma literatura bem antiga, tem uns 50 anos.
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
Foi revista muitas vezes. Houve milhares de testes,
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
centenas de estudos e chegou-se a algumas descobertas bastante constrangedoras.
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
A primeira é que somos realmente péssimos para detectar mentira,
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
realmente péssimos. Em média conseguimos 54% de acerto quando temos de dizer
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
se alguém que acabou de falar uma frase está mentindo ou não.
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
Isso é realmente péssimo. Por que é tão ruim?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
Bem, tem a ver com o nariz de Pinóquio.
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
Se eu perguntasse a vocês: pessoal, no que vocês se baseiam
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
quando olham pra alguém e tentam descobrir
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
se a pessoa está mentindo? Em quais pistas vocês prestam atenção?
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
A maioria de vocês diria que uma das pistas
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
são os olhos. Os olhos são as janelas da alma.
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
E não são só vocês que pensam assim. No mundo todo, quase em toda cultura,
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
uma das pistas principais são os olhos. Mas a pesquisa
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
feita nos últimos 50 anos diz que não existe na verdade pista confiável
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
para descobrir a mentira, o que me deixou completamente confuso, e foi uma
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
das lições mais difíceis que aprendi quando trabalhei na alfândega.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
Os olhos não dizem se alguém está mentindo ou não.
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
Em algumas situações, sim -- em situações de risco, talvez as pupilas dilatem,
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
o tom de voz aumente, os movimentos do corpo mudem um pouco,
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
mas não é sempre assim, não para todo mundo, não é confiável.
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
Estranho. O outro mito é que somente porque você não pode me ver
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
não significa que vou mentir. Isso é o senso comum,
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
mas uma descoberta importante foi que mentimos por uma razão.
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
Mentimos para nos proteger ou para nosso ganho
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
ou para o ganho de alguém.
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
Bem, existem alguns mentirosos patológicos, mas eles são
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
uma fração bem pequena da população. Mentimos por uma razão.
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
Só porque as pessoas não podem nos ver não significa
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
que vamos necessariamente mentir.
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
Mas de fato acho que existe algo muito mais
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
interessante e fundamental acontecendo aqui. A próxima grande
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
coisa para mim, a próxima grande ideia, pode ser encontrada se
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
voltarmos na história para as origens da linguagem.
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
A maioria dos linguistas concordam que começamos a falar em algum momento
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
entre 50.000 e 100.000 anos atrás. Isso é muito tempo atrás.
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
Muitos seres humanos viveram desde então.
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
Devemos ter falado, penso eu, sobre fogueiras e cavernas
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
e tigres-dentes-de-sabre. Não sei sobre o que eles conversavam,
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
mas havia muita conversa acontecendo ali e, como eu disse,
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
existem muitos humanos desenvolvendo a fala,
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
na verdade, cerca de 100 bilhões de pessoas.
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
O importante, no entanto, é que a escrita apenas surgiu
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
cerca de 5.000 anos atrás. Isso significa portanto que
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
todas as palavras ditas, todas as conversas tidas
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
pelas pessoas que viveram antes da escrita
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
desapareceram. Nenhum rastro. Fugaz. Acabou.
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
Assim, desenvolvemos a fala de uma forma
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
que não deixou registro. Na verdade, mesmo a grande mudança que se seguiu
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
na escrita aconteceu há apenas 500 anos,
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
com a invenção da imprensa, que é muito recente no nosso passado.
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
E as taxas de alfabetização continuaram incrivelmente baixas até a II Grande Guerra Mundial.
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
Assim, mesmo as pessoas dos últimos dois milênios,
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
a maioria das palavras ditas por elas -- puf! -- desapareceram.
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
Vamos falar agora sobre a era da rede.
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
Quantos de vocês registraram alguma coisa hoje?
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
Alguém escreveu alguma coisa hoje? Alguém escreveu alguma palavra?
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
Parece que quase todo mundo aqui registrou algo.
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
Nesta sala, agora, provavelmente acabamos de registrar mais dados
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
que quase todos os humanos que viveram antes da história antiga.
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
Isso é muito louco. Vamos entrar nesse período extraordinário
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
de mudança contínua na evolução humana em que viemos de uma
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
fala em que nossas palavras desapareceram até
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
chegarmos a um ambiente em que registramos tudo.
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
De fato, penso que num futuro muito próximo não é apenas
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
o que escrevemos que vai ficar gravado, mas tudo que fizermos
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
ficará registrado.
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
O que isso significa? Qual a próxima grande ideia que vai surgir?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
Bem, como cientista social, isso é a coisa mais extraordinária
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
com a qual já sonhei. Agora, posso analisar todas
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
essas palavras que costumavam, há milênios, desaparecer.
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
Posso analisar mentiras que antes foram ditas e desapareceram.
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
Vocês se lembram daquelas resenhas de plateia artificial sobre as quais
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
falamos aqui antes? Bem, quando eles escrevem uma resenha falsa,
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
eles têm de postá-la em algum lugar, e ela fica ali ao nosso dispor.
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
Então, uma coisa que fizemos, e vamos lhes dar um exemplo de
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
análise da linguagem, foi pagar pessoas
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
para escrever algumas resenhas falsas. Uma dessas resenhas é falsa.
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
A pessoa nunca esteve no Hotel James.
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
A outra resenha é verdadeira. A pessoa se hospedou lá.
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
Bem, agora a tarefa de vocês é decidir:
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
qual resenha é a falsa?
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
Vou lhes dar um minutinho para ler as duas.
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
Mas quero que todos levantem as mãos em algum momento.
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
Lembrem-se de que sou um estudioso do logro. Consigo perceber se vocês levantaram a mão ou não.
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
Muito bem. Quantos de vocês acreditam que a A seja a falsa?
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
Tudo bem. Muito bom. Cerca de metade.
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
E quantos de vocês acreditam que seja a B?
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
Tudo bem. Um pouco mais para a B.
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
Excelente. Aqui está a resposta.
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
A B é a falsa. Muito bem segundo grupo! Vocês dominaram o primeiro grupo. (Risos)
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
Vocês são, na verdade, um pouco fora do padrão. Todas as vezes que faço esse teste,
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
há normalmente uma divisão 50-50, que confirma
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
a pesquisa, 54%. Talvez as pessoas aqui
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
de Winnipeg sejam mais desconfiadas e melhores para descobrir esse tipo de coisa.
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
Esses invernos frios, duros, eu adoro.
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
Tudo bem, então por que isso me interessa?
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
Bem, o que consigo fazer agora com meus colegas da ciência da computação
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
é criar programas de computador que conseguem analisar
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
os traços linguísticos do logro.
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
Gostaria de pontuar algumas coisas aqui
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
na resenha falsa. A primeira é que mentirosos tendem a pensar
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
sobre a narrativa. Eles fabricam uma estória -
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
quem? o que aconteceu? E foi isso o que aconteceu aqui.
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
Nossos resenhadores falsos falaram sobre com quem eles estavam
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
e o que estavam fazendo. Eles também usaram a primeira pessoa do singular - eu -
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
muito mais do que as pessoas que realmente estiveram lá.
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
Eles estavam tentando se colocar dentro da resenha do hotel,
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
meio que tentando convencer vocês de que eles estiveram lá.
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
Por outro lado, quanto aos resenhadores que realmente estiveram lá,
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
como seus corpos realmente estiveram naquele espaço físico,
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
eles deram muito mais informações espaciais.
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
Eles mencionaram o tamanho do banheiro ou coisas como,
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
vocês sabem, a que distância as lojas ficavam do hotel.
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
Bem, vocês se saíram muito bem. A maioria das pessoas costuma chutar nesse teste.
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
Nosso programa de computador é muito preciso - muito mais preciso do
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
que seres humanos conseguem ser -, mas não consegue ser preciso o tempo todo.
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
Essa não é uma máquina detectora de mentira que vai servir
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
para saber se sua namorada está mentindo no torpedo.
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
Acreditamos que toda mentira agora, todo tipo de mentira --
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
resenhas falsas de hotéis, resenhas falsas de sapatos,
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
sua namorada te traindo com mensagem de texto --
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
essas são mentiras diferentes. Elas vão ter um
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
padrão de linguagem diferente. Mas como hoje tudo
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
fica registrado, podemos analisar esse tipo de mentira.
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
Bem, como disse antes, para um cientista social, isso é maravilhoso.
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
É transformador. Vamos ser capazes de aprender
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
muito mais sobre o pensamento e a expressão humanos,
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
sobre tudo, do amor até as atitudes,
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
porque agora tudo está sendo registrado, mas
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
o que isso significa para o cidadão comum?
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
O que isso muda em nossa vida?
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
Bem, vamos esquecer o logro um pouco. Uma das grandes ideias,
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
acredito, é que vamos deixar esses rastros enormes.
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
Minha caixa de saída de e-mails é gigantesca,
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
e nunca presto atenção nela. Eu escrevo o tempo todo,
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
mas nunca olho para meus registros, para os meus rastros.
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
E penso que vamos ver isso mais e mais,
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
quando vamos poder refletir sobre quem somos através
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
do que escrevemos, do que dissemos, do que fizemos.
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
Bem, voltando ao logro, existem algumas
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
coisas que podemos tirar daí.
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
Primeiro, mentir on-line pode ser muito perigoso, não é mesmo?
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
Não somente você está deixando um registro de si próprio na sua máquina,
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
como também está deixando um registro sobre a pessoa para quem você está mentindo
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
e você também está deixando esses registros por aí para eu analisar
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
com alguns programas de computador.
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
Assim, definitivamente, vá em frente e faça isso, é bom.
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
Mas quando se trata de mentir e sobre o que queremos fazer
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
com nossas vidas, penso que podemos voltar para
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
Diógenes e Confúcio. Eles estavam menos preocupados
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
com se se deve mentir ou não, e mais preocupados em
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
serem verdadeiros para si próprios, e penso que é isso que realmente importa.
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
Bem, quando estamos a ponto de dizer ou fazer algo,
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
podemos pensar: eu quero que isso faça parte do meu legado,
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
parte do meu registro pessoal?
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
Porque, na idade digital em que vivemos agora,
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
na era da rede, todos nós estamos deixando um registro.
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
Muito obrigado pelo tempo de vocês,
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
e boa sorte com seus registros. (Aplausos)
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