Jeff Hancock: 3 types of (digital) lies

91,102 views ・ 2012-11-09

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Çeviri: Esra Çakmak Gözden geçirme: Figen Ergürbüz
00:15
Let me tell you, it has been a fantastic month for deception.
1
15641
3713
Sahtekârlıklarla dolu muazzam bir ay geçirdik.
00:19
And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
2
19354
4253
ABD başkanlık seçimlerinden bahsetmiyorum bile. (Kahkaha)
00:23
We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
3
23607
4335
Bilgi hırsızlığı yaptığı saptanan üst düzey gazetecimiz,
00:27
a young superstar writer whose book involves
4
27942
2932
çok fazla uydurma alıntı içerdiği için
00:30
so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
5
30874
3305
kitabı raflardan toplatılmış son derece popüler genç bir yazarımız,
New York Times'da skandal olan sahte kitap incelemelerimiz var.
00:34
a New York Times exposé on fake book reviews.
6
34179
2598
00:36
It's been fantastic.
7
36777
1409
Gerçekten harikaydı.
00:38
Now, of course, not all deception hits the news.
8
38186
3851
Tabii ki bütün sahtekârlıklar haber konusu olmuyor.
00:42
Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
9
42037
3679
Sahtekârlıklar günlük yaşamın bir parçası; Dave'in de belirttiği gibi,
00:45
shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
10
45716
4331
birçok araştırma, herkesin günde bir iki kez yalan söylediğini ortaya koyuyor.
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
11
50047
2933
Saat şu anda 6:30, çoğumuz yalan söylemişizdir.
00:52
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
12
52980
1900
Winnipeg'e bir bakalım. Son 24 saat içinde kaçınız
00:54
in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
13
54880
2927
küçük veya büyük bir yalan söyledi?
00:57
or a big one? How many have told a little lie out there?
14
57807
3551
Kaçınız beyaz bir yalan söyledi?
01:01
All right, good. These are all the liars.
15
61358
1904
Güzel, güzel. Bunların hepsi yalancı,
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
16
63262
3293
bu kişilere dikkat edin. (Kahkaha)
01:06
No, that looked good, it was about two thirds of you.
17
66555
2146
Cidden iyiydi, üçte ikiniz el kaldırdı.
01:08
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
18
68701
2852
Üçte birlik kısım yalan söylemedi, ya da yalan söylediğini unuttu
01:11
or you're lying to me about your lying, which is very,
19
71553
2660
ya da yalan söylemediği konusunda yalan söyledi.
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
20
74213
4050
Çok sinsisiniz. (Kahkaha) Birçok araştırma da bunu gösteriyor,
01:18
which suggests that lying is very pervasive.
21
78263
3354
yalan söylemek yayılmaya oldukça müsait.
01:21
It's this pervasiveness, combined with the centrality
22
81617
3961
Bu yayılımcı tutum, insan olmanın özündeki merkeziyetçilik ile birleşiyor;
01:25
to what it means to be a human, the fact that we can
23
85578
2440
yalan söyleyebiliyor veya bir şeyler uydurabiliyoruz
01:28
tell the truth or make something up,
24
88018
1880
ve bu durum, tarih boyunca
01:29
that has fascinated people throughout history.
25
89898
2851
birçok insanın ilgisini çekti.
01:32
Here we have Diogenes with his lantern.
26
92749
2629
Burada, Diyojen ile fenerini görüyorsunuz.
01:35
Does anybody know what he was looking for?
27
95378
2680
Neyi aradığını bilen var mı?
01:38
A single honest man, and he died without finding one
28
98058
3784
Dürüst bir insan arıyordu ve bulamadan Yunanistan'da öldü.
01:41
back in Greece. And we have Confucius in the East
29
101842
3017
Ve Doğudaki Konfüçyüs'e bakalım,
01:44
who was really concerned with sincerity,
30
104859
2377
tamamen samimiyet ile ilgilenirdi;
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
31
107236
3084
bol keseden atıp eyleme dökmeme değil de,
01:50
but that you believed in what you were doing.
32
110320
3154
yapılan işe gerçekten gönül verilmesindeki samimiyet.
01:53
You believed in your principles.
33
113474
2006
Kişi, kendi ilkelerine inanmalıydı.
01:55
Now my first professional encounter with deception
34
115480
2931
Benim sahtekârlıkla ilgili ilk profesyonel deneyimim,
01:58
is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
35
118411
3463
bu şahıslardan biraz daha sonra, birkaç bin yıl sonra oldu.
02:01
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
36
121874
3799
90'lı yılların ortalarında, Kanada'da gümrük memuruydum.
02:05
Yeah. I was defending Canada's borders.
37
125673
2826
Evet, Kanada'nın sınırlarını koruyordum.
02:08
You may think that's a weapon right there. In fact,
38
128499
3782
Şuradakini bir silah zannedebilirsiniz,
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
39
132281
5030
ama işin aslı, o bir kaşe. Sınırları korurken bir kaşe kullanırdım. (Kahkaha)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
40
137311
3537
Tam bir Kanadalı hareketi.
Gümrükteki görevim sırasında, sahtekârlıkla ilgili birçok şey öğrendim;
02:20
while doing my duty here in customs,
41
140848
3055
02:23
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
42
143903
2884
bunlardan biri, sahtekârlıkla ilgili bildiğimi sandığım çoğu şeyin
02:26
and I'll tell you about some of that tonight.
43
146787
1752
yanlış olmasıydı, bu akşam bu konudan bahsedeceğim.
02:28
But even since just 1995, '96, the way we communicate
44
148539
4074
1995, 96'lardan beri iletişim şeklimiz
02:32
has been completely transformed. We email, we text,
45
152613
3297
tamamen farklı bir hâl aldı.
02:35
we skype, we Facebook. It's insane.
46
155910
2613
E-postalaşıyor, mesajlaşıyor, Skype-Facebook kullanıyoruz, çok acayip.
02:38
Almost every aspect of human communication's been changed,
47
158523
3261
İnsan iletişimi neredeyse her yönden değişikliğe uğradı
02:41
and of course that's had an impact on deception.
48
161784
2560
ve elbette bu durum, sahtekârlık üzerinde etkili oldu.
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
49
164344
2583
Takip ettiğimiz ve belgelediğimiz yeni sahtekârlık türlerinden bazılarından
02:46
we've been tracking and documenting.
50
166927
2376
sizlere kısaca bahsedeyim.
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
51
169303
4244
Bazılarının isimleri Kâhya, Çorap Kuklası
02:53
and the Chinese Water Army.
52
173547
2081
ve Çin Su Ordusu olarak geçiyor.
02:55
It sounds a little bit like a weird book,
53
175628
1897
Kulağa garip bir kitap ismi gibi gelse de,
02:57
but actually they're all new types of lies.
54
177525
2133
hepsi aslında yeni yalan çeşitleri.
02:59
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
55
179658
3045
Kâhya ile başlayalım, bir örnek vereyim:
03:02
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
56
182703
3113
"Yoldayım." Daha önce bunu yazan var mı?
03:05
Then you've also lied. (Laughter)
57
185816
3763
O zaman siz de yalan söylediniz. (Kahkaha)
03:09
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
58
189579
4197
Hiç bir zaman yolda olmuyoruz, yolda olmayı düşünüyoruz sadece.
03:13
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
59
193776
2763
Başka bir örnek vereyim: "Daha önce cevaplayamadığım için üzgünüm.
03:16
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
60
196539
1965
Şarjım bitmişti." Şarjınız bitmemişti.
03:18
You weren't in a dead zone.
61
198504
1876
Telefonunuz çekmiyor da değildi.
03:20
You just didn't want to respond to that person that time.
62
200380
1953
Sadece o anda, o kişiye cevap vermek istemediniz.
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
63
202333
1797
Son bir örnek vereyim; birisi ile konuşuyorsunuz
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
64
204130
2490
ve "Afedersin işim var, gitmem lâzım," diyorsunuz.
03:26
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
65
206620
3797
Ama aslında sıkıldınız, başka birisiyle konuşmak istiyorsunuz.
03:30
Each of these is about a relationship,
66
210417
2416
Bunların her biri ilişkilerle alakalı
03:32
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
67
212833
4405
ve artık 7/24 ulaşılabilir bir dünyada yaşıyoruz, telefon numaramı bir kez
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
68
217238
2965
aldığınız takdirde, günün her saatinde bana ulaşabiliyorsunuz.
03:40
And so these lies are being used by people
69
220203
2369
İnsanlar tarafından kullanılan
03:42
to create a buffer, like the butler used to do,
70
222572
2826
bu tür yalanlarsa siz ve diğerleri arasında tampon görevi görüyor,
03:45
between us and the connections to everybody else.
71
225398
3407
kâhyaların bir dönemler yaptığı gibi.
03:48
But they're very special. They use ambiguity
72
228805
1707
Ama bunlar çok özeller.
03:50
that comes from using technology. You don't know
73
230512
2061
Teknolojiyi kullanarak nerede,
03:52
where I am or what I'm doing or who I'm with.
74
232573
2948
kiminle olunduğu veya ne yapıldığı konusunda belirsizlik yaratıyor.
03:55
And they're aimed at protecting the relationships.
75
235521
2491
Ve bu yalanlar, ilişkileri korumayı hedefliyor.
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
76
238012
2581
İnsanlar bunları kullanarak hıyarlık etmiş olmuyorlar.
04:00
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
77
240593
2376
İnsanlar bu noktada şunu belirtiyorlar;
04:02
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
78
242969
2424
seninle şu veya bu zamanda konuşmak istemiyorum, ama seni hâlâ önemsiyorum.
04:05
Our relationship is still important.
79
245393
2400
İlişkimiz hâlâ önemli.
04:07
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
80
247793
1514
Öte yandan Çorap Kuklası var,
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
81
249307
2343
tamamen farklı bir hayvan.
04:11
about ambiguity, per se. It's about identity.
82
251650
3065
Tek başına belirsizliği aktarmıyor. Kişilik ile alakalı.
04:14
Let me give you a very recent example,
83
254715
2002
Sizlere yakın dönemden örnek vereyim,
04:16
as in, like, last week.
84
256717
1514
mesela geçen haftaya bakalım.
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
85
258231
3268
R.J. Ellory, Britanya'nın en çok satan yazarı.
04:21
Here's one of his bestselling books.
86
261499
2020
En çok satan kitaplarından biri de bu.
04:23
Here's a reviewer online, on Amazon.
87
263519
3413
Burada da Amazon'daki bir eleştiri yazısını görüyorsunuz.
04:26
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
88
266932
2657
Nicodemus Jones'un en çok sevdiğim alıntısı,
04:29
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
89
269589
3808
"Başka ne yapacağı muallak, ama ruhunuza dokunacak."
04:33
And of course, you might suspect
90
273397
1403
Elbette Nicodemus Jones'un
04:34
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
91
274800
2627
R.J. Ellory olabileceğinden şüphelenebilirsiniz.
04:37
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
92
277427
4687
Sürpriz, sürpriz; kendisi hakkında oldukça olumlu eleştiriler yazmış.
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
93
282114
3260
Çorap Kuklası olayı tamamen yeni bir şey değil.
04:45
Walt Whitman also did this back in the day,
94
285374
3167
İnternet teknolojisi piyasada yokken,
04:48
before there was Internet technology. Sock Puppet
95
288541
3055
Walt Whitman de vakti zamanında yapmıştı.
04:51
becomes interesting when we get to scale,
96
291596
2768
Çorap Kuklası, değerlere baktığımızda ilgi çekici hâle geliyor,
04:54
which is the domain of the Chinese Water Army.
97
294364
2518
ki bu da Çin Su Ordusunun olayı.
04:56
Chinese Water Army refers to thousands of people
98
296882
2436
Çin Su Ordusu, Çin'de cüzi bir para karşılığında ürün üreten
04:59
in China that are paid small amounts of money
99
299318
3048
binlerce insanı temsil ediyor.
05:02
to produce content. It could be reviews. It could be
100
302366
3034
İnceleme yazısı olabilir, propaganda olabilir.
05:05
propaganda. The government hires these people,
101
305400
2559
Gelişi güzel bir şekilde
05:07
companies hire them, all over the place.
102
307959
2628
hükûmet veya şirketler insanları işe alıyor.
05:10
In North America, we call this Astroturfing,
103
310587
3617
Kuzey Amerika'da buna "Suni Kamuoyu Oluşturma" diyoruz
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
104
314204
3438
ve oldukça yaygın bir şey ve bu konuda çok fazla endişe var.
05:17
We see this especially with product reviews, book reviews,
105
317642
3227
Bunu özellikle ürün incelemelerinde, kitap incelemelerinde;
05:20
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
106
320869
4795
otelden, bir tost makinenin iyi olup olmadığına kadar her şeyde görüyoruz.
05:25
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
107
325664
3918
Bu üç farklı incelemeye baktığınızda ya da üç farklı sahtekârlığa baktığınızda,
05:29
you might think, wow, the Internet is really making us
108
329582
2737
internetin bizleri ciddi anlamda sahtekâr bir tür hâline
05:32
a deceptive species, especially when you think about
109
332319
3209
soktuğunu düşünebilirsiniz, özellikle Suni Kamuoyu Oluşturma gibi
05:35
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
110
335528
4602
sahtekârlığın ölçülebilir bir düzeye gelmiş olması sizi düşündürebilir.
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
111
340130
4738
Ama buna karşın, ben çok daha farklı bulgular edindim.
05:44
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
112
344868
3249
Şimdi öncelikle çevrim içi anonim seks odalarını bir kenara bırakalım,
05:48
which I'm sure none of you have been in.
113
348117
1899
ki hiçbirinizin girmediğine eminim.
05:50
I can assure you there's deception there.
114
350016
2329
Bu noktada sahtekârlık olduğuna sizleri temin edebilirim.
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
115
352345
2709
43 milyonu ülkesinden çıkarmak için
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
116
355054
3228
size e-posta gönderen Nijeryalı prensi de bir kenara bırakalım. (Kahkaha)
05:58
Let's forget about that guy, too.
117
358282
1680
O adamı da unutalım.
05:59
Let's focus on the conversations between our friends
118
359962
2944
Arkadaşlarımızla, ailemizle, iş arkadaşlarımızla
06:02
and our family and our coworkers and our loved ones.
119
362906
2147
ve sevdiğimiz insanlarla olan konuşmalarımıza odaklanalım.
06:05
Those are the conversations that really matter.
120
365053
2408
Asıl önem taşıyan bu konuşmalardır.
06:07
What does technology do to deception with those folks?
121
367461
4240
Teknoloji, sahtekârlık bağlamında bu kişileri nasıl etkiliyor?
06:11
Here's a couple of studies. One of the studies we do
122
371701
3075
Bazı araştırmalara bir göz atalım.
06:14
are called diary studies, in which we ask people to record
123
374776
3371
Bunlardan biri günlük araştırmaları; insanlardan yedi gün boyunca
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
124
378147
3566
bütün konuşmalarını ve yalanlarını kaydetmelerini istiyoruz ve sonrasında,
06:21
and what we can do then is calculate how many lies took place
125
381713
3105
konuşma başına ortalama kaç yalan düştüğünü hesaplıyoruz.
06:24
per conversation within a medium, and the finding
126
384818
2948
Bulgularımız insanları çok şaşırtıyor;
06:27
that we get that surprises people the most is that email
127
387766
2524
çünkü sonuçlara göre e-posta konuşmaları,
06:30
is the most honest of those three media.
128
390290
3279
en dürüst üç sosyal medyadan biri.
06:33
And it really throws people for a loop because we think,
129
393569
2401
Bu sonuç insanları şoka uğratıyor,
06:35
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
130
395970
3736
çünkü düşündüğümüzde sözlü imalar yok, neden daha çok yalan söylemeyesin ki?
06:39
The phone, in contrast, the most lies.
131
399706
4304
Telefon ise, tam tersine, en çok yalan söylediğimiz mecra.
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
132
404010
1946
Tekrar tekrar, insanların en çok telefon üzerinden yalan söylediğine
06:45
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
133
405956
4718
şahit oluyoruz ve belki de, bahsettiğim Kâhya Yalanı belirsizliği yüzündendir.
06:50
This tends to be very different from what people expect.
134
410674
3975
İnsanların beklentilerine göre değişiyor.
06:54
What about résumés? We did a study in which we had
135
414649
3224
Özgeçmişlere ne demeli?
06:57
people apply for a job, and they could apply for a job
136
417873
2544
İnsanların; Facebook gibi bir sosyal mecra olan,
07:00
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
137
420417
3514
fakat profesyonellerin kullandığı, içeriği aynı olan LinkedIn üzerinden
07:03
which is a social networking site like Facebook,
138
423931
2822
ya da geleneksel yöntem olan kağıt özgeçmiş yoluyla
07:06
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
139
426753
3567
bir işe başvurdukları bir araştırma düzenledik.
07:10
And what we found, to many people's surprise,
140
430320
2614
Çoğu insanı şaşırtan sonuçlara göre
07:12
was that those LinkedIn résumés were more honest
141
432934
2795
LinkedIn'deki özgeçmişler,
07:15
on the things that mattered to employers, like your
142
435729
1824
sorumluluk ya da önceki işteki beceriler gibi, çalışanlar için mühim konularda
07:17
responsibilities or your skills at your previous job.
143
437553
4151
daha dürüst nitelik taşıyor.
07:21
How about Facebook itself?
144
441704
2296
Facebook'a ne demeli?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
145
444000
1882
Her zaman orada gözüken şeylerin,
07:25
idealized versions, people are just showing the best things
146
445882
2129
kişilerin hayatlarının en güzel anları,
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
147
448011
2656
en ideal versiyonları olduğunu düşünürüz. Ben hep böyle düşünürdüm.
07:30
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
148
450667
3068
Arkadaşlarımın bu kadar iyi ve mükemmel bir hayat sürmelerinin imkânı yok.
07:33
Well, one study tested this by examining people's personalities.
149
453735
3821
Bir araştırmada, kişilerin karakterini inceleyerek bunu araştırdık.
07:37
They had four good friends of a person judge their personality.
150
457556
4218
Dört yakın arkadaşı, o kişinin karakterini değerlendirdiler.
07:41
Then they had strangers, many strangers,
151
461774
1956
Daha sonra o kişiyi tanımayan, yabancı insanlar
07:43
judge the person's personality just from Facebook,
152
463730
2528
o kişinin Facebook'una bakarak karakterini değerlendirdiler
07:46
and what they found was those judgments of the personality
153
466258
2429
ve sonuçlara göre değerlendirmelerin hepsi
07:48
were pretty much identical, highly correlated,
154
468687
2509
oldukça benzerdi, birbiri ile bağdaşıyordu.
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
155
471196
4373
Yani Facebook profili gerçekten de kişinin karakterini yansıtıyor.
07:55
All right, well, what about online dating?
156
475569
2572
Pekâlâ, peki ya çevrim içi flörtleşme?
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
157
478141
1500
Sahtekârlığa oldukça müsait bir ortam.
07:59
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
158
479641
3535
Eminim hepinizin bunu deneyimleyen bir "tanıdığı" olmuştur. (Kahkaha)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
159
483176
2058
Buluşunca kel çıkan adamlardan
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
160
485234
3030
veya fotoğraftaki hâline hiç benzemeyen kadınlardan bahsetmişlerdir.
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
161
488264
3136
Bu konu gerçekten merak uyandırıcı,
08:11
is we brought people, online daters, into the lab,
162
491400
3107
bu yüzden bu çevrim içi flörtleşen kişileri laboratuvarımıza getirdik
08:14
and then we measured them. We got their height
163
494507
1480
ve ölçümler yaptık.
08:15
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
164
495987
3881
Bir duvar üzerinde boy ölçümleri yaptık, tartı ile kilolarına baktık,
08:19
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
165
499868
3895
kadınların çok hoşuna gitti -- sonra ehliyetlerinden yaşlarına baktık.
08:23
And what we found was very, very interesting.
166
503763
4311
Oldukça şaşırtıcı sonuçlara ulaştık.
08:28
Here's an example of the men and the height.
167
508074
3929
Erkeklerin boylarına bir bakalım.
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
168
512003
2470
Alt kısımda, profillerine yazdıkları boy uzunlukları yer alıyor.
08:34
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
169
514473
4862
Y ekseninde, dikey eksendeyse gerçek boyları yazıyor.
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
170
519335
3076
Nokta uyuşuyorsa, eğri çizgi gerçekleri yansıtıyor,
08:42
they were telling exactly the truth.
171
522411
1554
tam olarak söyledikleri boydalarmış.
08:43
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
172
523965
3113
Gördüğünüz gibi çoğu nokta çizginin altında kalmış.
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
173
527078
2867
Yani bütün adamlar, boyları hakkında yalan söylemişler.
08:49
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
174
529945
2941
Aslında boylarını yüzde iki arttırarak yalan söylemişler;
08:52
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
175
532886
6276
ki biz buna laboratuvarda "aşırı yuvarlama" diyoruz. (Kahkaha)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
176
539162
4503
1.72'sin ve bir bakmışsın 1.75.
09:03
But what's really important here is, look at all those dots.
177
543665
1998
Burada asıl önemli olan, şu noktalara bakın.
09:05
They are clustering pretty close to the truth. What we found
178
545663
2566
Gerçeğe oldukça yakın bir düzlemde kümelenmişler.
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
179
548229
2408
Katılımcılardan %80'i gerçekten de
09:10
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
180
550637
3595
bu konuda yalan söylemişler, fakat hepsi azıcık yalan söylemiş.
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
181
554232
3024
Sebeplerden biri oldukça aşikâr.
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
182
557256
3601
Eğer bir çay içmek için buluşursan, söylediğinden tamamen farklı çıkarsın.
09:20
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
183
560857
3619
Oyun Bitti. Değil mi? Bu yüzden insanlar çok yalan söylediler,
09:24
subtly, not too much. They were constrained.
184
564476
3469
fakat aşırıya kaçmadılar, zorlamadılar.
09:27
Well, what explains all these studies? What explains the fact
185
567945
2887
Peki bütün bu çalışmalar neyi gösteriyor?
09:30
that despite our intuitions, mine included,
186
570832
4635
Benimkisi dâhil sezgilerimize karşın,
09:35
a lot of online communication, technologically-mediated
187
575467
3529
birçok çevrim içi iletişim mecrasında, teknolojik ortamdaki iletişimlerde
09:38
communication, is more honest than face to face?
188
578996
4028
yüz yüze olandan neden daha dürüstüz?
09:43
That really is strange. How do we explain this?
189
583024
2489
Gerçekten çok garip, bunu nasıl açıklayabiliriz?
09:45
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
190
585513
3379
Bunun için, sahtekârlık saptama kaynaklarına bakabiliriz.
09:48
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
191
588892
4345
Oldukça eskiye dayanıyor, 50 yıl öncesine.
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
192
593237
2662
Tekrar tekrar düzenlendi, binlerce kez denemesi yapıldı,
09:55
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
193
595899
3981
yüzlerce araştırma yapıldı ve çok çarpıcı bulgular edinildi.
09:59
The first is, we're really bad at detecting deception,
194
599880
3236
Öncelikle şunu söyleyebiliriz ki, bunları saptamada çok kötüyüz.
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
195
603116
4116
Birinin söylediği bir şeyin yalan olup olmadığını anlamak için ortalama
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
196
607232
3384
yüzde elli dörtlük doğruluk payımız var.
10:10
That's really bad. Why is it so bad?
197
610616
3192
Cidden çok düşük bir oran. Neden böyle?
10:13
Well it has to do with Pinocchio's nose.
198
613808
2530
Pinokyo'nun burnu yüzünden.
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
199
616338
2359
Sizlere, karşınızdaki kişinin
10:18
when you're looking at somebody and you want to find out
200
618697
2245
yalan söyleyip söylemediğini anlamak için neye bakardınız
10:20
if they're lying? What cue do you pay attention to?
201
620942
2930
diye soracak olursam ne dersiniz? Hangi detaya bakarsınız?
10:23
Most of you would say that one of the cues you look at
202
623872
2430
Çoğunuz, göz cevabını verecektir.
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
203
626302
2728
Gözler ruhun aynasıdır.
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
204
629030
2403
Yalnız değilsiniz. Dünya çapında, neredeyse her kültürde
10:31
one of the top cues is eyes. But the research
205
631433
2863
en önemli detay gözler.
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
206
634296
3824
Fakat son elli yıldır yapılan araştırmalara göre,
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
207
638120
2997
çok şaşırtıcı bir şekilde bu konuda güvenilir bir dayanak yok,
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
208
641117
2355
gümrük memurluğu yaparken öğrendiğim en önemli derslerdendi.
10:43
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
209
643472
2430
Gözler, birinin yalan söyleyip söylemediğini anlatmaz.
10:45
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
210
645902
3018
Bazı durumlarda evet -- çoğunlukla göz bebekleri irileşir,
10:48
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
211
648920
3504
ses tonları yükselir, vücut hareketlerinde bir miktar değişme olabilir,
10:52
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
212
652424
4832
ama her zaman değil, herkeste olmaz, güvenilir değil.
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
213
657256
3378
Garip. Bir diğer nokta ise, sizin beni görmemeniz
11:00
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
214
660634
2419
yalan söyleyeceğim anlamına gelmez. Genel algı bu şekilde,
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
215
663053
2907
ama önemli bir bulguya göre yalan söylememizin bir sebebi vardır.
11:05
We lie to protect ourselves or for our own gain
216
665960
2367
Kendimizi korumak için veya kendi çıkarımız için
11:08
or for somebody else's gain.
217
668327
2827
ya da başkasının çıkarı için yalan söyleriz.
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
218
671154
1930
İflah olmaz yalancılar da var,
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
219
673084
3513
ama onlar istisna, çok küçük bir grup. Boş yere yalan söylemeyiz.
11:16
Just because people can't see us doesn't mean
220
676597
1631
İnsanların bizi görmemesi
11:18
we're going to necessarily lie.
221
678228
2271
illa yalan söyleyeceğimiz anlamına gelmez.
11:20
But I think there's actually something much more
222
680499
1553
Ama bence burada,
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
223
682052
3274
çok daha ilginç ve mühim bir şeyler var.
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
224
685326
3797
Benim için bir diğer büyük konu;
11:29
way back in history to the origins of language.
225
689123
3139
geçmişte, dilin tarihinde yatıyor.
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
226
692262
3887
Çoğu dilbilimci, 50.000-100.000 yıl önce
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
227
696149
3168
konuşmaya başladığımız konusunda hemfikir, gerçekten de uzak bir geçmiş.
11:39
A lot of humans have lived since then.
228
699317
2616
O zamandan bu yana birçok insan yaşadı.
11:41
We've been talking, I guess, about fires and caves
229
701933
2423
Ateşten, mağaralardan, keskin dişli kaplanlardan bahsediyoruz.
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
230
704356
3107
Onların muhabbet konusu neydi bilmiyorum,
11:47
but they were doing a lot of talking, and like I said,
231
707463
2518
fakat konuşuyorlardı ve belirttiğim gibi
11:49
there's a lot of humans evolving speaking,
232
709981
2545
konuşmanın evrilmesinde rol alan çok fazla insan var,
11:52
about 100 billion people in fact.
233
712526
2806
100 milyar kadar insan söz konusu.
11:55
What's important though is that writing only emerged
234
715332
2782
Burada önemli olan, yazının
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
235
718114
3587
5.000 yıl kadar önce ortaya çıkması.
12:01
all the people before there was any writing,
236
721701
2392
Bu da demek oluyor ki yazıdan önceki insanların
12:04
every word that they ever said, every utterance
237
724093
5586
söyledikleri her kelime, ağızlarından çıkan her şey kayboldu.
12:09
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
238
729679
4752
İz yok. Geçip gitti. Artık yok.
12:14
So we've been evolving to talk in a way in which
239
734431
4065
Konuşmanın evrimi kaydolmadan ilerliyor,
12:18
there is no record. In fact, even the next big change
240
738496
5917
ki aslında yazıdaki
önemli bir değişiklik olan matbaa bile daha 500 yıl önce meydana geldi,
12:24
to writing was only 500 years ago now,
241
744413
2468
12:26
with the printing press, which is very recent in our past,
242
746881
2379
çok yakın bir geçmişten bahsediyoruz
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
243
749260
4242
ve okuma yazma oranı, 2. Dünya Savaşı'na kadar çok düşüktü.
12:33
so even the people of the last two millennia,
244
753502
3384
Son iki bin yılın insanlarının dâhil
12:36
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
245
756886
5032
söyledikleri birçok şey, öylece havaya uçtu.
12:41
Let's turn to now, the networked age.
246
761918
3591
Bugüne, ağ bağlantısı devrine dönelim.
12:45
How many of you have recorded something today?
247
765509
4712
Kaçınız bugün bir şey kaydetti?
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
248
770221
3177
Bugün yazı yazan oldu mu? Bir kelime yazanınız var mı?
12:53
It looks like almost every single person here recorded something.
249
773398
4226
Buradaki neredeyse her bir kişi, bir şey kaydetmiş gibi gözüküyor.
12:57
In this room, right now, we've probably recorded more
250
777624
3048
Şu anda, bu odada, muhtemelen tarih öncesi dönem kayıtlarından
13:00
than almost all of human pre-ancient history.
251
780672
4542
çok daha fazla şey kaydedilmiştir.
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
252
785214
3230
Akıl alır gibi değil.
İnsan evriminin cereyana uğradığı bu muhteşem döneme giriyoruz;
13:08
of flux in human evolution where we've evolved to speak
253
788444
4015
13:12
in a way in which our words disappear, but we're in
254
792459
2701
sözlerin kaybolduğu bir şekilde konuşmaya evrildik,
13:15
an environment where we're recording everything.
255
795160
2903
fakat her şeyin kayıt altına alındığı bir çevrede yaşıyoruz.
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
256
798063
2337
Aslında, çok yakın bir gelecekte
13:20
what we write that will be recorded, everything we do
257
800400
2349
zannediyorum ki yalnızca yazdıklarımız değil,
13:22
will be recorded.
258
802749
2333
her hareketimiz kaydolacak.
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
259
805082
4456
Peki bu ne anlama geliyor? Bundan daha öte ne olabilir?
13:29
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
260
809538
4250
Bir sosyal bilimci olarak bu,
hayalini kurduğum en muazzam şey.
13:33
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
261
813788
3547
Şu anda, bütün bu kelimelerin kayboluşuna şahit oluyorum.
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
262
817335
3611
13:40
I can look at lies that before were said and then gone.
263
820946
4248
Söylenip yok olan yalanlara bakabiliyorum.
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
264
825194
3520
Daha önce bahsettiğim sahte Suni Kamuoyu Oluşturma incelemelerini hatırlayın.
13:48
talking about before? Well, when they write a fake review,
265
828714
3503
Sahte bir inceleme hazırlayacaklarında,
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
266
832217
2704
bunu bir yerde paylaşmaları gerekiyor ve orada bizi bekliyor.
13:54
So one thing that we did, and I'll give you an example of
267
834921
2435
Çalışmalarımızın birinde, bir örnek göstereceğim,
13:57
looking at the language, is we paid people
268
837356
2495
insanlardan ücret karşılığında sahte inceleme yazısı yazmalarını istedik.
13:59
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
269
839851
3535
Bu incelemelerden birisi sahte.
14:03
The person never was at the James Hotel.
270
843386
1943
Kişi James Oteli'ne hiç gitmedi.
14:05
The other review is real. The person stayed there.
271
845329
2922
Diğer inceleme gerçek, kişi orada kaldı.
14:08
Now, your task now is to decide
272
848251
3527
Şimdi, hangi incelemenin
14:11
which review is fake?
273
851778
4073
sahte olduğunu anlamak size düştü.
14:15
I'll give you a moment to read through them.
274
855851
4186
Okumanız için zaman vereceğim.
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
275
860037
2287
Ama herkesin el kaldırmasını istiyorum.
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
276
862324
4231
Unutmayın, sahtekârlık çalışma alanım. Elinizi kaldırmazsanız anlarım.
14:26
All right, how many of you believe that A is the fake?
277
866555
4570
Kimler A'nın sahte olduğunu düşünüyor?
14:33
All right. Very good. About half.
278
873154
2142
Güzel, çok iyi. Neredeyse yarınız.
14:35
And how many of you think that B is?
279
875296
3615
Kimler B'nin sahte olduğunu düşünüyor?
14:38
All right. Slightly more for B.
280
878911
2529
Güzel, B biraz daha fazla oy aldı.
14:41
Excellent. Here's the answer.
281
881440
2592
Harika. Buyrun cevabı:
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
282
884032
6581
B sahteydi. İkinci grubu tebrik ediyorum. Birinci grubu alt ettiniz. (Kahkaha)
14:50
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
283
890613
2846
Ama sizde bir gariplik var. Ne zaman bunu göstersek,
14:53
it's usually about a 50-50 split, which fits
284
893459
2746
genelde %50-%50 çıkıyor,
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
285
896205
2646
ki bu da araştırmayla ölçüşüyor, %54.
14:58
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
286
898851
3770
Belki de Winnipeg'deki insanlar daha şüpheci yaklaşıyor ve daha başarılılar.
15:02
Those cold, hard winters, I love it.
287
902621
2688
Soğuk çetin kış günleri, bayılırım.
15:05
All right, so why do I care about this?
288
905309
3054
Evet, peki ya bundan banane?
15:08
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
289
908363
3268
Bilgisayar bilimindeki arkadaşlarımla,
15:11
is we can create computer algorithms that can analyze
290
911631
3232
yalanın, dilbilimdeki izlerini analiz eden
15:14
the linguistic traces of deception.
291
914863
2900
bir bilgisayar algoritması yaratabiliriz.
15:17
Let me highlight a couple of things here
292
917763
1833
Sahte incelemeyle ilgili bazı şeylerin altını çizmek istiyorum.
15:19
in the fake review. The first is that liars tend to think
293
919596
3443
Öncelikle, yalancılar anlatıma odaklanır.
15:23
about narrative. They make up a story:
294
923039
1588
Bir hikâye uydururlar:
15:24
Who? And what happened? And that's what happened here.
295
924627
3186
Kim? Ne oldu? Burada da, tam olarak bunu görüyorsunuz.
15:27
Our fake reviewers talked about who they were with
296
927813
2289
Sahte inceleme yazanlar kiminle olduklarından,
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
297
930102
4765
ne yaptıklarından bahsettiler.
Orada gerçekten kalan insanlara nazaran, "ben" öznesini çok daha fazla kullandılar.
15:34
way more than the people that actually stayed there.
298
934867
2469
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
299
937336
4696
Bir bakıma, otel incelemesine kendilerini sokmaya çalıştılar,
15:42
kind of trying to convince you they were there.
300
942032
1696
sizleri orada olduklarına ikna etmeye çalışır gibi yani.
15:43
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
301
943728
4015
Buna karşın, orada kalıp inceleme yazısı yazanlar,
15:47
their bodies actually entered the physical space,
302
947743
2432
fiziksel olarak bedenleri gerçekten orada bulundu,
15:50
they talked a lot more about spatial information.
303
950175
2899
daha çok mekânsal bilgi verdiler.
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
304
953074
2517
Banyonun ne kadar büyük olduğunu
15:55
you know, here's how far shopping is from the hotel.
305
955591
4520
veya alışveriş-otel mesafesini anlattılar.
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
306
960111
4161
Siz iyi iş çıkardınız. Çoğu insan bu tahmini şansa bırakır.
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
307
964272
2758
Bilgisayar algoritmamız daha net. İnsanların olabileceğinden daha net,
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
308
967030
3291
ama her zaman net olmayacak.
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
309
970321
2030
Kız arkadaşınızla mesajlaşırken, onun size yalan söyleyip söylemediğini
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
310
972351
2501
anlayacak bir sahtekârlık-saptama makinesi söz konusu değil.
16:14
We believe that every lie now, every type of lie --
311
974852
3564
Günümüzde her çeşit yalanın --
16:18
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
312
978416
3787
sahte otel incelemeleri, sahte ayakkabı incelemeleri,
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
313
982203
2914
mesajlaşırken kız arkadaşınızın sizi kandırması --
16:25
those are all different lies. They're going to have
314
985117
1505
bunların hepsi farklı yalanlar.
16:26
different patterns of language. But because everything's
315
986622
2859
Her biri farklı bir üslupla ilerliyor.
16:29
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
316
989481
4689
Ama artık her şey kaydedildiği için, bütün bu farklı yalanları inceleyebiliriz.
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
317
994170
3993
Daha önce belirttiğim gibi, sosyal bilimci olarak bu benim için harika bir şey.
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
318
998163
2087
İşlerin seyrini değiştirecek bir şey.
16:40
so much more about human thought and expression,
319
1000250
3802
İnsan düşünce ve ifadeleri hakkında çok daha fazla şey öğrenebileceğiz;
16:44
about everything from love to attitudes,
320
1004052
4398
sevgiden tutuma kadar neredeyse her şeyi,
16:48
because everything is being recorded now, but
321
1008450
1960
çünkü her şey artık kaydediliyor,
16:50
what does it mean for the average citizen?
322
1010410
2404
peki bu durum ortalama bir vatandaş için ne ifade ediyor?
16:52
What does it mean for us in our lives?
323
1012814
2802
Yaşamlarımızdaki yeri nedir?
16:55
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
324
1015616
3673
Sahtekârlık şimdilik kenarda dursun.
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
325
1019289
3688
Buradaki asıl olaylardan biri bence, artık arkamızda büyük izler bırakmamız.
17:02
My outbox for email is massive,
326
1022977
3216
E-postalarımda gönderilen kutum tıka basa dolu,
17:06
and I never look at it. I write all the time,
327
1026193
3337
ama hiç bakmıyorum. Her zaman yazıyorum,
17:09
but I never look at my record, at my trace.
328
1029530
3438
ama izime, kaydıma hiç bakmıyorum.
17:12
And I think we're going to see a lot more of that,
329
1032968
1567
Ama artık bunları daha çok görür olacağız;
17:14
where we can reflect on who we are by looking at
330
1034535
3161
yazdıklarımızla, söylediklerimizle, yaptıklarımızla
17:17
what we wrote, what we said, what we did.
331
1037696
3618
kişiliğimizi ortaya koyuyoruz.
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
332
1041314
2272
Sahtekârlığa dönecek olursak,
17:23
of take-away things here.
333
1043586
1977
birkaç nokta var.
17:25
First, lying online can be very dangerous, right?
334
1045563
4488
Öncelikle; çevrim içi yalan söylemek çok tehlikeli olabilir, değil mi?
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
335
1050051
2706
Yalnızca o makinede kendinize ait bir kayıt bırakmış olmuyor,
17:32
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
336
1052757
4275
aynı zamanda yalan söylediğiniz kişi üzerinde kayıt bırakmış oluyorsunuz
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
337
1057032
1760
ve onları bir bilgisayar algoritması ile
17:38
with some computer algorithms.
338
1058792
1454
analiz etmem için, ortada bırakmış oluyorsunuz.
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
339
1060246
3173
Elbette, istediğinizi yapabilirsiniz, sorun yok.
17:43
But when it comes to lying and what we want to do
340
1063419
4154
Fakat söz konusu yalan söyleme
17:47
with our lives, I think we can go back to
341
1067573
2553
ve hayat amacımız olduğunda,
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
342
1070126
3749
Diyojen'e ve Konfüçyüs'e dönebiliriz.
17:53
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
343
1073875
2832
Onlar yalan söyleme veya söylememe konusunu pek önemsemezlerdi,
17:56
being true to the self, and I think this is really important.
344
1076707
3285
onlara göre mühim olan kişinin kendisine sadık kalmasıydı, ki bence bu çok önemli.
17:59
Now, when you are about to say or do something,
345
1079992
4183
Şimdi artık bir şey söyleyecek veya yapacak olduğunuzda;
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
346
1084175
4560
bunun mirasımın, gelecek kaydımın bir parçası olmasını ister miyim,
18:08
part of my personal record?
347
1088735
2713
diye düşünebilirsiniz.
18:11
Because in the digital age we live in now,
348
1091448
2657
Çünkü artık hepimiz dijital, ağ bağlantılı bir çağda yaşıyoruz,
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
349
1094105
4464
hepimiz ardımızda kayıt bırakıyoruz.
18:18
Thank you so much for your time,
350
1098569
1695
Vakit ayırdığınız için çok teşekkür ederim
18:20
and good luck with your record. (Applause)
351
1100264
4447
ve kaydınızda başarılar.
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7