Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

91,102 views ・ 2012-11-09

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Translator: Wansuree Massagram Reviewer: Ariya Leilani
00:15
Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
1
15641
3713
ผมบอกได้เลยว่า เดือนนี้เป็นเดือนสุดยอดแห่งการหลอกลวง
00:19
And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
2
19354
4253
ผมไม่ได้พูดถึงการเลือกตั้งประธานาธิบดีของอเมริกา (หัวเราะ)
00:23
We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
3
23607
4335
เรามีผู้สื่อข่าวที่ถูกจับได้ว่าลอกผลงานผู้อื่น
00:27
a young superstar writer whose book involves
4
27942
2932
นักเขียนดาวรุ่งที่หนังสือของเขา
00:30
so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
5
30874
3305
เต็มไปด้วยข้อความอ้างอิงที่ไม่จริง จนสำนักพิมพ์ต้องสั่งระงับการขาย
00:34
a New York Times exposé on fake book reviews.
6
34179
2598
หนังสือพิมพ์นิวยอร์คไทม์สเปิดโปงบทวิจารณ์ปลอมแปลง
00:36
It's been fantastic.
7
36777
1409
...มันสุดยอดจริงๆ
00:38
Now, of course, not all deception hits the news.
8
38186
3851
แต่จริงๆ แล้ว การโกหกหลอกลวงไม่ได้ตกเป็นข่าวทั้งหมด
00:42
Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
9
42037
3679
การหลอกลวงเกิดขี้นทุกวัน งานวิจัยหลายชิ้นค้นพบว่า
00:45
shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
10
45716
4331
คนเราโกหกหนึ่งหรือสองครั้งต่อวัน ...อย่างที่เดฟว่าไว้
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
11
50047
2933
ตอนนี้เวลาหกโมงครึ่งแล้ว หมายความว่า คนส่วนใหญ่ในที่นี้คงโกหกกันไปบ้างแล้ว
00:52
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
12
52980
1900
มาดูกันที่ วินนีเพค นี้ ลองนึกย้อนดูภายใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา
00:54
in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
13
54880
2927
ใครบ้างที่โม้อะไรไว้นิดหน่อย
00:57
or a big one? How many have told a little lie out there?
14
57807
3551
หรือโม้ไว้เยอะก็ได้ มีกี่คนครับ ที่ได้โกหกไว้ในวันนี้
01:01
All right, good. These are all the liars.
15
61358
1904
เยี่ยมครับ นีคือพวกขี้โกหก
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
16
63262
3293
จำหน้าพวกเขาไว้ครับ (หัวเราะ)
01:06
No, that looked good, it was about two thirds of you.
17
66555
2146
ดีครับ ประมาณสองในสามของผู้ชม
01:08
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
18
68701
2852
อีกหนึ่งในสามไม่ได้โกหก หรือไม่ก็ลืม
01:11
or you're lying to me about your lying, which is very,
19
71553
2660
หรือไม่ก็ โกหกว่าไม่ได้โกหก ซึ่งมัน...
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
20
74213
4050
เสแสร้งมากๆ ครับ (หัวเราะ) อันนี้ตรงกับงานวิจัยหลายชิ้นที่บ่งชี้ว่า
01:18
which suggests that lying is very pervasive.
21
78263
3354
การโกหกหลอกลวงนั้น เหมือนโรคระบาด
01:21
It's this pervasiveness, combined with the centrality
22
81617
3961
บวกกับความเป็นมนุษย์
01:25
to what it means to be a human, the fact that we can
23
85578
2440
ทำให้คนเรานั้น
01:28
tell the truth or make something up,
24
88018
1880
สามารถพูดความจริง หรือปั้นเรื่องราวขึ้นมาได้
01:29
that has fascinated people throughout history.
25
89898
2851
ซึ่งสิ่งนี้ดึงดูดความสนใจของมนุษย์มาตลอดประวัติศาสตร์
01:32
Here we have Diogenes with his lantern.
26
92749
2629
ยกตัวอย่างเช่น ไดโอจีนส์ กับตะเกียงของเขา
01:35
Does anybody know what he was looking for?
27
95378
2680
มีใครทราบไหมครับว่า เขาค้นหาอะไรอยู่?
01:38
A single honest man, and he died without finding one
28
98058
3784
เขาหาคนสุจริตหนึ่งคน และไดโอจีนส์ก็ตายลงโดยไม่เคยค้นพบคนนั้น
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
29
101842
3017
นั่นคือสมัยกรีก มาดูขงจื้อในฝั่งตะวันออกกันบ้าง
01:44
who was really concerned with sincerity,
30
104859
2377
ขงจื้อให้ความสำคัญกับความจริงใจ ความบริสุทธิ์ใจ
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
31
107236
3084
ทำอย่างที่พูด พูดอย่างที่ทำ
01:50
but that you believed in what you were doing.
32
110320
3154
เชื่อในสิ่งที่ทำ
01:53
You believed in your principles.
33
113474
2006
ยึดมั่นในหลักการ
01:55
Now my first professional encounter with deception
34
115480
2931
มาพูดถึงการเผชิญหน้ากับความหลอกลวงอย่างเป็นทางการครั้งแรกของผม
01:58
is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
35
118411
3463
มันเกิดขึ้นหลังจากท่านทั้งสองนั้นเล็กน้อย ...เพียงไม่กี่พันปี
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
36
121874
3799
ผมเป็นเจ้าหน้าที่ตรวจคนเข้าเมืองของแคนาดาเมื่อประมาณกลางปี '90s
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
37
125673
2826
ใช่แล้วครับ ผมพิทักษ์เอกราชของเขตแดนแคนาดา
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
38
128499
3782
คุณอาจคิดว่า นั่นคืออาวุธ แต่จริงๆ แล้ว
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
39
132281
5030
มันคือตรายาง ผมใช้ที่ประทับตราในการปกป้องอธิปไตยของแคนาดา (หัวเราะ)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
40
137311
3537
มันเป็นอะไรที่แคนาดาจริงๆ ผมได้เรียนรู้หลายๆ สิ่งเกี่ยวกับการหลอกลวง
02:20
while doing my duty here in customs,
41
140848
3055
ขณะปฎิบัติหน้าที่เป็นศุลกากร
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
42
143903
2884
อย่างหนึ่งเลยก็คือ สิ่งที่ผมคิดว่าผมรู้เกี่ยวกับการหลอกลวงนั้น มันผิดเกือบหมด
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
43
146787
1752
และผมก็จะบอกคุณเกี่ยวกับสิ่งเหล่านั้นในคืนนี้
02:28
But even since just 1995, '96, the way we communicate
44
148539
4074
วิธีที่คนเราสื่อสารกันในปี 1995-96 นั้น
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
45
152613
3297
แตกต่างจากปัจจุบันอย่างสิ้นเชิง เราส่งอีเมล์ ส่งข้อความผ่านโทรศัพท์มือถือ
02:35
we skype, we Facebook. It's insane.
46
155910
2613
ใช้สไกป์ และเล่นเฟซบุ๊ค ...เยอะครับ
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
47
158523
3261
เกือบทุกด้านของการสื่อสารระหว่างมนุษย์ได้ถูกเปลี่ยแปลงไป
02:41
and of course that's had an impact on deception.
48
161784
2560
และแน่นอนว่า มันจะต้องส่งผลกระทบต่อการหลอกลวง
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
49
164344
2583
ผมขอเล่าเกี่ยวกับการหลอกลวงใหม่ๆ ซักสองสามแบบ
02:46
we've been tracking and documenting.
50
166927
2376
ที่เราได้ทำการติดตามและบันทึกไว้
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
51
169303
4244
เราเรียกมันว่า หัวหน้าคนรับใช้ ตุ๊กกาหุ่นมือ
02:53
and the Chinese Water Army.
52
173547
2081
และกองทัพน้ำจีน
02:55
It sounds a little bit like a weird book,
53
175628
1897
มันฟังดูทะเม่งๆ
02:57
but actually they're all new types of lies.
54
177525
2133
แต่จริงๆ แล้วมันเป็นการโกหกชนิดใหม่
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
55
179658
3045
เรามาเริ่มกันที่หัวหน้าคนรับใช้กัน ยกตัวอย่างเช่น
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
56
182703
3113
"จะถึงแล้ว" มีใครเคยเขียนว่า "จะถึงแล้ว" บ้างครับ
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
57
185816
3763
พวกคุณโกหก (หัวเราะ)
03:09
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
58
189579
4197
เราไม่ได้จะถึงแล้วซะที มีแต่คิดว่าเดี๋ยวกำลังจะไป
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
59
193776
2763
มีอีกครับ "ขอโทษที่ตอบช้า
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
60
196539
1965
แบตหมด" แบตคุณไม่ได้หมดสักหน่อย
03:18
You weren't in a dead zone.
61
198504
1876
คุณไม่ได้อยู่ในที่ไม่มีสัญญาณ
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
62
200380
1953
คุณแค่ไม่อยากตอบเพื่อน ณ ตอนนั้น เท่านั้นเอง
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
63
202333
1797
อันนี้อันสุดท้าย เวลาคุณคุยกับคนอื่นอยู่
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
64
204130
2490
แล้วคุณก็พูดว่า "ขอโทษทีนะ ต้องไปก่อนหล่ะ"
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
65
206620
3797
แต่จริงๆ แล้ว คุณก็แค่เบื่อที่จะคุยกับคนๆ นั้น คุณต้องการคุยกับคนอื่น
03:30
Each of these is about a relationship,
66
210417
2416
แต่ละอันนี้ ล้วนเกี่ยวกับสัมพันธภาพ
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
67
212833
4405
และนี่คือโลกที่เชื่อมต่อกัน 24 ชั่วโมงต่อวัน 7 วันต่อสัปดาห์
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
68
217238
2965
เมื่อคุณได้เบอร์มือถือผมไปแล้ว คุณสามารถติดต่อผมได้ตลอด 24 ชั่วโมง
03:40
And so these lies are being used by people
69
220203
2369
ดังนั้น คำพูดโกหกเหล่านี้ จึงถูกใช้โดยผู้คน
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
เพื่อสร้างกันชน ระหว่างเรากับการติดต่อสื่อสารกับคนอื่นๆ
03:45
between us and the connections to everybody else.
71
225398
3407
เหมือนที่หัวหน้าคนรับใช้ที่ต้องคอยรับแขก
03:48
But they're very special. They use ambiguity
72
228805
1707
แต่มันพิเศษตรงที่ การใช้ความคลุมเครือ
03:50
that comes from using technology. You don't know
73
230512
2061
ที่มาจากการใช้เทคโนโลยี
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
74
232573
2948
คุณไม่รู้ว่า ผมอยู่ที่ไหน ทำอะไร อยู่กับใคร
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
75
235521
2491
เป้าหมายของการโกหกเหล่านี้ คือการรักษาน้ำใจ
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
76
238012
2581
ไม่ใช่ว่า คนพวกนี้นิสัยไม่ดี เขาแค่บอกว่า
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
ตอนนี้ ฉันไม่อยากจะคุยกับคุณเท่าไหร่
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
78
242969
2424
หรือ ฉันไม่อยากคุยกับคุณ แต่ยังห่วงความรู้สึกของคุณอยู่
04:05
Our relationship is still important.
79
245393
2400
ความเป็นเพื่อนของเรายังสำคัญอยู่
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
แต่สำหรับ ตุ๊กกาหุ่นมือ นั้น
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
81
249307
2343
มันแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง หุ่นมือไม่ได้เกี่ยวกับความคลุมเครือ
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
มันเกี่ยวกับอัตลักษณ์
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
ผมขอยกตัวอย่าง เมื่อเร็วๆ นี้
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
สัปดาห์ที่แล้วเอง
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
85
258231
3268
นี่คือ อาร์. เจ. เอล์ลอรี่ นักเขียนขายดีของอังกฤษ
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
นี่คือหนึ่งในหนังสือที่ขายดีของเขา
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
87
263519
3413
นี่คือหนึ่งในคำวิจารณ์ออน์ไลน์จากเว็บอะเมซอน
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
88
266932
2657
อันนี้ผมชอบที่สุดเลย ..เขียนโดย นิโคเดมุส โจนส์
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"จะอะไรก็แล้วแต่ หนังสือเล่มนี้จะเข้าถึงวิญญาณของคุณ"
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
แน่นอนว่า คุณอาจสงสัย
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
ว่า นิโคเดมุส โจนส์ ใช่ อาร์. เจ. เอล์ลอรี่ หรือเปล่า
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
เล่นเขียนวิจารณ์หนังสือของตัวเองซะหรูเลย
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
การใช้หุ่นเชิดแบบนี้ไม่ได้เป็นอะไรที่แปลกใหม่
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
เมื่อก่อน วอล์ท วิทแมน ก็ทำแบบนี้เหมือนกัน
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
ก่อนที่จะมีอินเตอร์เน็ตซะอีก
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
เจ้าหุ่นตุ๊กกามือนี้ มันน่าสนใจขึ้นอีกเมื่อเราขยายวงกว้างขึ้น
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
ซึ่งนำมาสู่ขอบเขตของ กองทัพน้ำจีน
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
98
296882
2436
เมื่อพูดถึง กองทัพน้ำจีน เราหมายถึง คนจำนวนหลายพันคน
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
ในประเทศจีน ที่ถูกจ้างด้วยค่าแรงอันน้อยนิด
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
เพื่อผลิตอะไรขึ้นมาซักอย่างหนึ่ง อาจเป็นบทวิจารณ์ หรือการโฆษณาชวนเชื่อ
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
รัฐบาลจ้างคนพวกนี้
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
บริษัทต่างๆ ก็จ้างคนพวกนี้เต็มไปหมด
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
ในอเมริกาเหนือ เราเรียกกันว่า การใช้หญ้าเทียม
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
และการกระทำแนวนี้กลายเป็นเรื่องธรรมดาไปแล้ว ซึ่งเป็นที่น่าเป็นห่วงอย่างยิ่ง
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
เราเห็นมันมากกับการวิจารณ์สินค้า หนังสือ
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
ทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ โรงแรม จนถึงที่ปิ้งขนมปัง ว่ามันดีหรือไม่
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
เมื่อเราลองพิจารณาถึงการหลอกลวงสามประเภทนี้แล้ว
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
เราอาจคิดไปว่า โอ้โห อินเตอร์เน็ต
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
ทำให้เรากลายเป็นคนขี้โกหกหลอกลวงไปแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
เมื่อเรานึกถึงการใช้หญ้าเทียม ซึ่งเราสามารถเห็นกลไกการหลอกลวงขนาดใหญ่
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
แต่จริงๆ แล้ว สิ่งที่ผมค้นพบนั้น มันแตกต่างไปอย่างสิ้นเชิง
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
ขอยกเว้น ห้องสนทนาเรื่องเพศ เป็นกรณีพิเศษ แล้วกัน
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
ซึ่งผมแน่ใจว่า ไม่มีใครในที่นี้ได้ลองใช้บริการ
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
ผมขอยืนยันได้เลยว่า มีการโกหกเกิดขึ้นในนั้น
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
และก็ขอยกเว้น อีเมล์จากเจ้าชายแห่งประเทศไนจีเรีย
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
เกี่ยวกับการเอาเงิน 43 ล้านเหรียญออกนอกประเทศ (หัวเราะ)
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
ลืมตานั่นไปด้วยแล้วกัน
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
มาเล็งกันที่การสนธนาระหว่างเพื่อน
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
ครอบครัว คนที่ทำงาน และคนที่เรารัก กัน
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
นี่คือบทสนธนาที่สำคัญ
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
เทคโนโลยีเกี่ยวข้องอย่างไรกับการหลอกลวงต่อคนเหล่านั้น
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
อันนี้เป็นตัวอย่างการศึกษาวิจัยสองสามเรื่อง
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
อันแรกเราเรียกว่า งานวิจัยจากสมุดบันทึกประจำวัน ซึ่งให้กลุ่มผู้ถูกทดสอบ
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
บันทึกการสนทนาทุกเรื่องในเจ็ดวัน
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
และเราก็นำมาคำนวณว่า มีการโกหกโดยเฉลียเกิดขึ้นกี่ครั้งต่อบทสนทนา
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
สิ่งที่เราพบสร้างความประหลาดใจแก่ผู้คนเป็นอย่างยิ่ง
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
เราพบว่า อีเมล์
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
เป็นสื่อที่เที่ยงตรงที่สุด
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
อันนี้ทำให้คนงง เพราะเราคิดว่า
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
ถ้าไม่ได้ยินเสียง ก็น่าจะมีการโกหกกันมากขึ้น
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
ในทางกลับกัน การคุยโทรศัพท์มีการโกหกเยอะที่สุด
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
หลายต่อหลายครั้งที่เราพบว่า โทรศัพท์เป็นเครื่องมือที่คนใช้เวลาโกหก
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
และคงเป็นเพราะการหลอกลวงโดยหัวหน้าคนใช้นั้นมีความคลุมเครืออย่างที่ว่าไว้
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
ความคิดแนวนี้แตกต่างจากสิ่งที่ผู้คนคาดไว้
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
แล้วเรซูมเม่ (ประวัติการทำงาน) หล่ะ เราได้ทำการศึกษาผู้สมัครงาน
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
ซึ่งคนเหล่านี้สามารถสมัครผ่านกระดาษโดยปกติ
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
หรือใช้เว็บไซต์สังคมออนไลน์คล้ายกับ เฟซบุ๊ค
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
ที่มีชื่อว่า ลิงค์อิน (LinkedIn)
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
ซึ่งสามารถกรอกข้อมูลประวัติโดยย่อ คล้ายกับข้อมูลบน เรซุูมเม่
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
สิ่งที่เราค้นพบ ซึ่งขัดกับความรู้สึกของหลายๆ อีกแล้ว
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
คือข้อมูลประวัติโดยย่อบนลิงค์อินนั้น เป็นจริงมากกว่า
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
โดยเฉพาะสิ่งที่สำคัญกับผู้จ้างงาน อย่างเช่น
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
งานที่ได้รับมอบหมาย หรือ ความสามารถในการทำงานที่ผ่านมา
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
แล้วเฟซบุ๊คเองหล่ะ
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
เรามักจะคิดว่า เฮ้ย ไอ้คนพวกนี้ขี้อวด
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
โชว์แต่สิ่งดีๆ ที่เกิดขึ้นในชีวิตพวกเขา
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
ผมคิดอย่างนั้นหลายครั้งเลย
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
เพื่อนๆ ของผมมันไม่น่าจะมีชีวติที่สุดยอดอลังการงานสร้างขนาดนั้น
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
แต่งานวิจัยอีกชิ้นหนึ่งได้ตรวจสอบสมมุติฐานนี้ด้วยการดูลักษณะนิสัยของคน
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
โดยให้เพื่อนสนิทสี่คนบ่งบอกลักษณะนิสัยของคนๆ นั้น
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
จากนั้นก็ให้คนอื่นๆ ที่ไม่ได้รู้จักคนนี้
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
ทายลักษณะนิสัยของคนๆ นี้ จากการอ่าน เฟซบุ๊ค
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
สิ่งที่นักวิจัยค้นพบคือ ผลการบ่งบอกลักษณะนิสัยจากทั้งสองวิธีนั้น
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
แทบจะเหมือนกันเลย
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
หมายความว่า โปรไฟล์ บนเฟซบุ๊ค สามารถบอกถึงลักษณะนิสัยที่แท้จริง ของคนๆ นั้น
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
แล้ว การหาแฟนทางอินเตอร์เน็ตหล่ะ
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
มันก็น่าจะหลอกลวงพอสมควร ใช่ไหมครับ
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
ผมว่า เราทุกคนคงจะมี "เพื่อน" ที่นัดเจอคู่เดทจากอินเตอร์เน็ต (หัวเราะ)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
แล้วเพื่อนเรามักจะเหล่าให้ฟังว่า อีตาคนที่ชวนไปเที่ยวกันวันนั้นน่ะ
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
พอเจอเข้าจริงๆ กลับ หัวล้าน หรือไม่ก็ น้องผู้หญิงคนนั้น ตัวจริงไม่เห็นจะเหมือนกับรูปเลย
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
เราสนใจเรื่องนี้มาก จึงรวบรวมคนที่ใช้บริการหาคู่ทางอินเตอร์เน็ต
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
มาศึกษาในห้องแล็บ
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
เราวัดส่วนสูง
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
ชั่งน้ำหนัก -- สาวๆ ชอบส่วนนี้มาก
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
และก็ดูอายุจากใบขับขี่
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
สิ่งที่เราค้นพบนั้น น่าสนใจมากๆ
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
อันนี้เป็นตัวอย่างส่วนสูงจากกลุ่มผู้ชาย
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
ด้านล่างเป็นข้อมูลที่กรอกไว้ในโปรไฟล์
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
ส่วนทางแกนวาย แนวตั้ง เป็นส่วนสูงจริง
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
เส้นทะแยงมุมเป็นเส้นความจริง ถ้าจุดนั้นตรงเส้น
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
แสดงว่า หนุ่มๆ เหล่านั้นพูดความจริง
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
เห็นใช่ไหมครับว่า จุดส่วนใหญ่จะอยู่ใต้เส้น
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
นั่นหมายถึง ผู้ชายส่วนใหญ่โกหกเกี่ยวกับความสูงของเขา
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
เราพบว่า พวกผู้ชายโกหกความสูงของตัวเองประมาณ เศษ 9 ส่วน 10 นิ้ว
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
เราเรียกกันในแล็บเล่นๆ ว่า "ปัดเศษขึ้นอย่างแรง" (หัวเราะ)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
คนสูง 5 ฟุต 8 นิ้ว กับอีกเศษหนึ่งส่วนสิบ กลายเป็น 5 ฟุต 9 นิ้วซะงั้น
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
แต่สิ่งที่สำคัญจริงๆ ตรงนี้คือ ลองดูจุดเหล่านั้นนะครับ
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
มันเกาะกลุ่มใกล้เคียงกับความจริง
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
สิ่งทีเราพบคือ 80% ของผู้เข้าทดสอบโกหก
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
เกี่ยวกับหนึ่งในอัตราวัดพวกนั้น แต่เขามักจะโกหกเพียงเล็กน้อย
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
สาเหตุนั้นง่ายมากครับ ถ้าคุณไปออกเดท
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
แล้วปรากฎณ์ว่า คุณไม่เหมือนกับที่บอกไว้
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
จบเกมใช่ไหมครับ ดังนั้น คนเราจึงโกหกบ่อย แต่
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
โกหกแบบเนียนๆ โกหกไม่มากนัก เพราะเขามีข้อจำกัด
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
สิ่งที่อธิบายงานวิจัยทั้งหมดนี้ สิ่งที่อธิบายความจริง
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
ทั้งๆ ที่มันขัดกับความรู้สึกของเรา รวมทั้งผมด้วย คือ
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
การสื่อสารทางอินเตอร์เน็ตส่วนใหญ่
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
มีความเที่ยงตรงมากกว่าการสื่อสารกันซึ่งๆ หน้า?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
มันแปลกใช่ไหมครับ เราจะอธิบายมันยังไงดี?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
สิ่งหนึ่งที่เราทำได้ก็คือการไปศึกษางานวิจัยที่เกี่ยวการจับการหลอกลวง
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
บทความนี้มันเก่าแล้วหล่ะ เกือบห้าสิบปีแล้ว
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
มันถูกอ่านหลายต่อหลายครั้ง ทดลองเป็นพันๆ ครั้ง
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
ศึกษาเป็นร้อยๆ ครั้ง และนี่คือสิ่งค้นพบที่น่าสนใจ
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
อย่างแรกคือ เราจับการหลอกลวงได้แย่มากๆ
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
ความถูกต้องโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 54%
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
เวลาที่เราบอกได้ว่าคนๆ นั้นโกหกหรือไม่
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
แย่จริงๆ ใช่ไหมครับ ทำไมมันแย่ขนาดนั้นหล่ะ?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
อันนี้มันขึ้นอยู่กับจมูกของพิน็อคคิโอ
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
ถ้าผมถามพวกคุณว่า
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
ใช้อะไรเป็นตัวบอกในการจับโกหก
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
ดูสัญญาณจากตรงไหน
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
พวกคุณส่วนใหญ่จะบอกว่า
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
ดูที่ตา ดวงตาคือหน้าต่างของหัวใจ
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
อันนี้ไม่แปลกครับ ทุกวัฒนธรรมทั่วโลก
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
สัญญาณที่สำคัญนั้นอยู่ที่ดวงตา
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
แต่งานวิจัยตลอด 50 ปีที่ผ่านมา กลับบอกว่า ไม่มีสัญญาณใดที่เชื่อถือได้
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
ในการจับการโกหก ซึ่งอันนี้ทำให้ผมงงแตกเลยครับ
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
และมันก็เป็นบทเรียนที่ยากที่สุด ตอนที่ผมเป็นเจ้าหน้าที่ตม.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
ดวงตาไม่ได้บอกว่าคนๆ นั้นโกหกเราอยู่หรือไม่
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
ในบางกรณีอาจจะใช่ครับ เช่น กรณีความเสี่ยงสูง ลูกตาดำอาจจะขยายตัวขึ้น
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
เสียงพูดสูงขึ้น การเคลื่อนไหวของร่างกายอาจเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
แต่ไม่เสมอไป และไม่เป็นจริงสำหรับทุกคน มันเชื่อถือไม่ได้
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
แปลกใช่ไหมครับ อีกอย่างคือ แค่คุณไม่เห็นผม
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
ก็ไม่ได้แปลว่าผมจะต้องโกหกเสมอไป
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
มันเป็นความคิดพื้นฐาน แต่เป็นหนึ่งในสิ่งค้นพบที่สำคัญก็คือ เราโกหกเมื่อมีสาเหตุ
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
เราโกหกเพื่อปกป้องตัวเอง เพื่อผลประโยชน์ของตัวเอง
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
หรือผลประโยชน์ของคนอื่น
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
มีบ้างครับ คนที่โกหกจนเป็นนิสัย แต่นั่นเป็นเพียงชนกลุ่มน้อย
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
เราโกหกเพราะมีเหตุจำเป็น
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
เพียงเพราะคนอื่นไม่เห็นเรา ไม่ได้แปลว่า
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
เราจะต้องโกหกเสมอไป
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
แต่ผมคิดว่า มันมีมากกว่านั้นครับ
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
มันมีอะไรที่เป็นพื้นฐานมากกว่านั้น สิ่งสำคัญถัดไป
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
ความคิดอันบรรเจิดต่อจากนี้ เราสามารถคันพบได้โดย
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
ย้อนเวลาไปสู่อดีต ไปยังต้นกำเนิดของภาษา
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
นักภาษาศาสตร์ส่วนใหญ่เห็นด้วยว่า มนุษย์เราเริ่มพูด
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
เมื่อประมาณห้าพันถึงหนึ่งแสนปีก่อน มันนานมามากแล้วใช่ไหมครับ
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
มนุษย์จำนวนมากได้อาศัยอยู่บนโลกใบนี้ตั้งแต่ช่วงนั้น
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
เราคงพูดเกี่ยวกับ ไฟ ถ้ำ เสือเขี้ยวยาว
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
ผมก็ไม่รู้เหมือนกันว่าพวกเขาพูดเรื่องอะไรกันบ้าง
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
แต่คงจะพูดกันเยอะทีเดียว และอย่างที่ผมพูดไว้
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
เรามีมนุษย์จำนวนมากมายที่พัฒนาการพูด
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
ประมาณ 100 พันล้านคนเลยทีเดียว
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
แต่สิ่งที่สำคัญคือ การเขียนเพิ่งจะเกิดขึ้น
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
เมื่อประมาณห้าพันปีก่อนนี้เอง นั่นหมายถึง
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
ผู้คนก่อนหน้าที่จะมีการเขียนนั้น
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
ทุกๆ คำที่เขาพูด ทุกๆ ครั้งที่เขาเอ่ยปาก
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
มันหายไปหมดครับ ไม่มีร่องรอย หายวับไปกับตา
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
การพูดของเรามีพัฒนาการมาโดยที่ไม่มีการบันทึก
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
ยิ่งไปกว่านั้น การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเกี่ยวกับการเขียน
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
เพิ่งจะเกิดขึ้นเมื่อห้าร้อยปีก่อนนี้เอง
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
นั่นคือ การพิมพ์
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
และอัตราการรู้หนังสือก็อยู่ในเกณฑ์ที่ต่ำมาก จนกระทั่งสมัยสงครามโลกครั้งที่สอง
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
มนุษย์ของสองสหัสวรรษสุดท้ายที่ผ่านมา
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
คำพูดทั้งหมดที่เขาเคยพูดไว้ เพี้ยง.. หาย
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
มาดูสมัยปัจจุบันกัน ยุคเน็ตเวิร์ค ยุคแห่งการเชื่อมต่อ
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
มีกี่คนครับที่ได้บันทึกอะไรไปบางอย่างในวันนี้
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
มีใครได้เขียนอะไรไหมครับ ซักคำสองคำ
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
ดูเหมือนว่า เกือบทุกคนในที่นี้ได้บันทึกอะไรไปบ้าง
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
ในห้องนี้ ณ ตอนนี้ เราน่าจะบันทึกข้อมูลไปมากกว่า
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
มนุษย์ทั้งหมดในสมัยก่อนประวัติศาสตร์
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
มันน่าทึ่งมากใช่ไหมครับ เรากำลังเข้าสู่ยุคมหัศจรรย์
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
ที่วิวัฒนาการของมนุษย์ได้เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องในด้านพัฒนาการทางการพูด
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
จากการที่เมื่อพูดไปแล้ว คำพูดเหล่านั้นสูญหายไปไร้ร่องรอย
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
มาเป็นยุคของการเก็บบันทึกทุกสิ่งทุกอย่าง
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
ผมว่า อีกไม่กี่ปีข้างหน้านี้
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
ไม่ใช่แค่ทุกสิ่งที่เราเขียนจะถูกบันทึก
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
ทุกสิ่งที่เราทำก็จะถูกบันทึกด้วย
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
นั่นหมายถึงอะไรครับ ความคิดอันบรรเจิดถ้ดไปจะเป็นอะไรเหรอครับ?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
ในฐานะนักสังคมศาสตร์ นี่คือสิ่งที่น่าอัศจรรย์ที่สุด
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
สิ่งที่ผมเคยฝันไว้ ตอนนี้ ผมสามารถดู
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
ทุกคำที่ได้เคย, เป็นพันๆ ปีมาแล้ว, หายไป
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
ผมสามารถดูทุกการโกหก ที่เมื่อก่อนหน้านี้ถูกกุขึ้นมาแล้วก็หายไปไร้ร่องรอย
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
คุณคงจำกันได้เกี่ยวกับ การใช้หญ้าเทียมในการเขียนบทวิจารณ์
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
ที่เราได้คุยกันไว้ ใช่ครับ เมื่อคนพวกนี้ กุบทวิจารณ์จอมปลอมเหล่านี้ขี้นมา
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
เขาก็ต้องเอาไปโพสต์ที่ใดที่หนึ่ง เพื่อเราจะได้เห็น
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
ผมจะยกตัวอย่างอีกการทดลองหนึ่งที่เราได้ทำ
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
เพื่อศึกษาเกี่ยวกับภาษา เราจ้างคน
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
เพื่อเขียนบทวิจารณ์หลอกๆ ขึ้นมา หนึ่งในนี้เป็นคำวิจารณ์ปลอม
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
ที่ผู้เขียนไม่เคยไปพักที่โรงแรมเจมส์
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
อีกอันเป็นคำวิจารณ์จากคนที่เคยไปพักจริง
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
หน้าที่ของคุณคือเลือก
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
ว่าอันไหนเป็นอันปลอม
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
ผมให้เวลาอ่านแป๊บหนึ่ง
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
แต่ผมอยากให้ทุกคนยกมือนะครับ
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
อย่าลืมนะครับ ผมศึกษาเรื่องการโกหกหลอกลวง ผมบอกได้ว่าคุณไม่ได้ยกมือ
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
เอาหล่ะครับ ใครคิดว่า เอ เป็นของปลอมบ้าง
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
ดีครับ ประมาณครึ่งหนึ่ง
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
แล้วใครคิดว่า บี เป็นของปลอมครับ
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
บี เยอะกว่าเล็กน้อย
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
เยี่ยมมากครับ คำตอบคือ
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
บี เป็นของปลอมครับ กลุ่มที่สองเก่งมาก ชนะกลุ่มแรกไปเลยครับ (หัวเราะ)
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
คุณแปลกจากปกติเล็กน้อย ทุกครั้งที่เราลอง
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
จะได้ประมาณครึ่งต่อครึ่ง ซึ่งตรงกับการวิจัย
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
นั่นคือ 54% แต่สงสัยว่าคนที่
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
วินนีเพคนี้จะขี้ระแวง และก็ดูออกมากกว่า
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
ต้องเป็นเพราะฤดูหนาวที่โหดร้ายที่นี่แน่ๆ เลย ผมชอบครับ
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
แล้วเราจะสนใจเรื่องนี้ทำไม
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
สิ่งที่ผมสามารถทำร่วมกับเพื่อนร่วมงานจากวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
ก็คือ เราสามารสร้างอัลกอริทึมในการวิเคราะห์
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
ร่องรอยทางภาษาของการหลอกลวงได้
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
ผมขอเน้นตัวอย่างสักสองสามอันในที่นี้แล้วกัน
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
ในคำวิจารร์ปลอม สิ่งแรกที่คนโกหกจะคิดเหมือนๆ กันก็คือ
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
การเล่่าเรื่อง พวกเขาสร้างเรื่องขึ้นมา
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
ใคร? เกิดอะไรขึ้น? ซึ่งนั่นคือสิ่งที่เราเห็นตรงนี้
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
คนเขียนคำวิจารณ์ปลอมของเรา พูดถึงคนที่ไปพักด้วย
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
สิ่งที่พวกเขาทำ เขาใช้สรรพนามขั้นที่หนึ่ง, ฉัน,
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
มากกว่าคนที่ไปพักที่นั่นจริงๆ
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
เขาเอาตัวเองเข้าไปในคำวิจารณ์โรงแรม
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
เหมือนกับจะพยายามทำให้คุณเชื่อว่าพวกเขาได้อยู่ที่นั่นจริง
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
ตรงกันข้ามกับคนที่เขียนคำวิจาร์ณที่ได้ไปพักที่โรงแรมจริง
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
ร่างกายของเขาได้เข้าไปอยู่ในสถานที่แห่งนั้น
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
เขาจึงพูดเกี่ยวกับข้อมูลของสถานที่มากกว่า
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
เขาพูดถึงความกว้างของห้องน้ำ หรือไม่ก็
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
ความใกล้หรือไกลที่ท่องเที่ยวจากตัวโรงแรม
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
พวกคุณทำได้ดีมาก คนส่วนใหญ่เดาสุ่มเอา
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
อัลกอริทึมบนคอมพิวเตอร์ของเราเที่ยงตรงมากๆ
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
มากยิ่งกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ แต่ไม่ใช่วว่ามันจะถูกเสมอทุกสถานะการณ์
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
นี่ไม่ใช่เครื่องมือจับผิด ที่จะบอกได้ว่า
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
แฟนคุณโกหกตอนที่เธอส่งข้อความมาหา
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
เราเชื่อว่าการโกหก ทุกๆ ประเภท
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
ไม่ว่าจะเป็น คำวิจารณ์โรงแรม รองเท้า
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
แฟนโกหกตอนส่งข้อความทางโทรศัพท์มือถือ
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
ล้วนแล้วแต่เป็นการโกหกที่แตกต่างกัน มันจะมี
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
รูปแบบของภาษาที่แตกต่างกันไปด้วย แต่เพราะตอนนี้
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
ทุกสิ่งทุกอย่างได้ถูกบันทึกไว้ เราสามารถศึกษาการโกหกหลากหลายประเภทเหล่านี้
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
อยากที่ผมบอกไว้ สำหรับนักสังคมศาสตร์ มันยอดมาก
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
มันเป็นจุดเปลี่ยน เราจะสามารถเรียนรู้
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
เกี่ยวกับความคิดของมนุษย์ และการแสดงออก
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
เกี่ยวกับความรัก และทัศนคติ ได้มากยิ่งขี้น
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
เพราะปัจจุบัน ทุกสิ่งได้ถูกบันทึก
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
แต่มันหมายความว่าอย่างไรกับประชาชนทั่วไป
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
มันเกี่ยวข้องอย่างไรกับชีวิตเรา
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
ลืมเรื่องการหลอกลวงไปก่อน หนึ่งในความคิดอันบรรเจิด
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
ผมว่า มันคือการที่เราทิ้งร่องรอยเอาไว้มากมาย
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
กล่องจดหมายออกในอีเมล์ของผมมันใหญ่มาก
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
และผมก็ไม่เคยอ่านมัน ผมเขียนมันตลอดเวลา
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
แต่ไม่เคยอ่านสิ่งที่บันทึกไว้ ไม่เคยอ่านร่องรอยของตัวเอง
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
และผมคิดว่าเราจะเห็นมันมากขี้น
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
ที่เราสามารถบอกได้ว่าเราเป็นใครโดยดูที่
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
สิ่งที่เราเขียน พูด หรือทำ
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
หวนกลับมาเรื่องการหลอกลวง
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
เราได้ข้อคิดสองสามประเด็น
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
อย่างแรก การโกหกบนอินเตอร์เน็ตนั้นอาจเป็นอันตรายได้ ใช่ไหมครับ
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
ไม่เพียงแต่คุณทิ้งร่องรอยของตัวเองไว้บนเครื่อง
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
แต่คุณทิ้งบันทึกไว้ให้คนที่คุณโกหกต่อเขา
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
และคุณก็ทิ้งไว้ให้ผมวิเคราะห์
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
ด้วยอัลกอริทึมบนคอมพิวเตอร์
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
ดังนั้น ทำไปเลยครับ อย่าได้ยั้ง
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
แต่เมื่อพูดถึงการโกหกและสิ่งที่เราอยากทำ
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
เกี่ยวกับบชีวิตของเรา เราลองย้อนไปถึง
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
ไดโอจีนส์และขงจื้อ เขาเป็นห่วงน้อยกว่าว่า
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
จะโกหกหรือไม่ แต่เขาไตร่ตรองมากกว่าเกี่ยวกับ
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
การซื่อสัตย์ต่อตัวเอง และนั่นคือสิ่งที่ผมคิดว่ามันสำคัญมาก
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
เมื่อคุณจะพูดหรือทำอะไร
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
เราสามารถคิดได้ว่า อยากจะให้สิ่งนั้นเป็นมรดกสืบทอด
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
เป็นสิ่งที่คนรุ่นหลังรู้เกี่ยวกับตัวคุณเองหรือไม่
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
เพราะในยุคโลกาภิวัฒน์ ที่เราอยู่นี้
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
เป็นยุคแห่งการเชื่อมโยง เราทิ้งบันทึก และร่องรอยทุกอย่างไว้
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
ขอบคุณที่สละเวลามาในวันนี้ครับ
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
และโชคดีเกี่ยวกับบทบันทึกของคุณ (ปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7