ABOUT THE SPEAKER
Pamela Meyer - Lie detector
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth.

Why you should listen
Social media expert Pamela Meyer can tell when you’re lying. If it’s not your words that give you away, it’s your posture, eyes, breathing rate, fidgets, and a host of other indicators. Worse, we are all lied to up to 200 times a day, she says, from the white lies that allow society to function smoothly to the devastating duplicities that bring down corporations and break up families.

Working with a team of researchers over several years, Meyer, who is CEO of social networking company Simpatico Networks, collected and reviewed most of the research on deception that has been published, from such fields as law-enforcement, military, psychology and espionage. She then became an expert herself, receiving advanced training in deception detection, including multiple courses of advanced training in interrogation, microexpression analysis, statement analysis, behavior and body language interpretation, and emotion recognition. Her research is synthetized in her bestselling book Liespotting.
More profile about the speaker
Pamela Meyer | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Pamela Meyer: How to spot a liar

Pamela Meyer: Wie man einen Lügner entdeckt.

Filmed:
28,415,176 views

Täglich werden wir zehn bis zweihundert Mal angelogen, und die Hinweise zum Aufspüren dieser Lügen können subtil sein und der Intuition widersprechen. Pamela Meyer, Autorin von "Liespotting", zeigt das Methoden und Signale, die von Menschen benutzt werden, die auf das Erkennen von Täuschung ausgebildet wurden -- und erklärt, dass Ehrlichkeit eine bewahrenswerte Tugend ist.
- Lie detector
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth. Full bio

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00:15
Okay, now I don't want to alarmAlarm anybodyirgendjemand in this roomZimmer,
0
0
5000
Okay, ich möchte hier niemanden alarmieren,
00:20
but it's just come to my attentionAufmerksamkeit
1
5000
2000
aber mir ist gerade aufgefallen,
00:22
that the personPerson to your right is a liarLügner.
2
7000
2000
dass die Person rechts neben Ihnen ein Lügner ist.
00:24
(LaughterLachen)
3
9000
2000
(Lachen)
00:26
AlsoAuch, the personPerson to your left is a liarLügner.
4
11000
3000
Auch links neben Ihnen sitzt ein Lügner.
00:29
AlsoAuch the personPerson sittingSitzung in your very seatsSitze is a liarLügner.
5
14000
3000
Und genau auf Ihrem Sitz ist auch einer.
00:32
We're all liarsLügner.
6
17000
2000
Wir alle sind Lügner.
00:34
What I'm going to do todayheute
7
19000
2000
Heute möchte ich Ihnen die
00:36
is I'm going to showShow you what the researchForschung sayssagt about why we're all liarsLügner,
8
21000
3000
wissenschaftliche Sicht zur Frage zeigen, warum wir alle Lügner sind,
00:39
how you can becomewerden a liespotterLügenentdecker
9
24000
2000
wie Sie zu einem Lügenentdecker werden können
00:41
and why you mightMacht want to go the extraextra mileMeile
10
26000
3000
und warum Sie vielleicht einen Schritt weiter gehen möchten
00:44
and go from liespottingLiespotting to truthWahrheit seekingSuche,
11
29000
3000
vom Lügenentdecken zum Suchen der Wahrheit,
00:47
and ultimatelyletzten Endes to trustVertrauen buildingGebäude.
12
32000
2000
und letzten Endes zum Aufbau von Vertrauen.
00:49
Now speakingApropos of trustVertrauen,
13
34000
3000
Wo wir gerade von Vertrauen sprechen,
00:52
ever sinceschon seit I wroteschrieb this bookBuch, "LiespottingLiespotting,"
14
37000
3000
seit ich das Buch "Liespotting" geschrieben habe,
00:55
no one wants to meetTreffen me in personPerson anymorenicht mehr, no, no, no, no, no.
15
40000
3000
will mich niemand mehr persönlich treffen, auf keinen Fall.
00:58
They say, "It's okay, we'llGut emailEmail you."
16
43000
3000
Sie sagen: "Geht klar, wir schicken Ihnen eine E-Mail,"
01:01
(LaughterLachen)
17
46000
2000
(Lachen)
01:03
I can't even get a coffeeKaffee dateDatum at StarbucksStarbucks.
18
48000
4000
Nicht mal mehr eine Verabredung bei Starbucks.
01:07
My husband'sEhemann like, "HoneyHonig, deceptionTäuschung?
19
52000
2000
Mein Mann sagt: "Schatz, Täuschung?
01:09
Maybe you could have focusedfokussiert on cookingKochen. How about FrenchFranzösisch cookingKochen?"
20
54000
3000
Vielleicht wäre Kochen besser gewesen. Vielleich französische Küche?"
01:12
So before I get startedhat angefangen, what I'm going to do
21
57000
2000
Zunächst möchte ich mit Ihnen erst einmal
01:14
is I'm going to clarifyzu klären my goalTor for you,
22
59000
3000
mein Ziel abklären.
01:17
whichwelche is not to teachlehren a gameSpiel of GotchaGotcha.
23
62000
2000
Hier geht es nicht um eine Runde Wahrheit oder Lüge.
01:19
LiespottersLügenensucher aren'tsind nicht those nitpickypingelig kidsKinder,
24
64000
2000
Lügenentdecker sind keine pedantischen Kinder,
01:21
those kidsKinder in the back of the roomZimmer that are shoutingschreien, "GotchaGotcha! GotchaGotcha!
25
66000
3000
die von hinten "Erwischt" schreien. "Erwischt!
01:24
Your eyebrowAugenbraue twitchedzuckte. You flaredabgefackelt your nostrilNasenloch.
26
69000
3000
Deine Augenbraue hat gezuckt. Dein Nasenflügel hat sich bewegt.
01:27
I watch that TVTV showShow 'Lie"Liegen To Me.' I know you're lyingliegend."
27
72000
3000
Ich schau "Lie to Me" im Fernsehen. Ich weiß, dass du lügst."
01:30
No, liespottersLügenensucher are armedbewaffnete
28
75000
2000
Nein, Lügenensucher sind mit wissenschaftlichen
01:32
with scientificwissenschaftlich knowledgeWissen of how to spotStelle deceptionTäuschung.
29
77000
3000
Erkenntnissen zur Entdeckung von Lügen gewappnet.
01:35
They use it to get to the truthWahrheit,
30
80000
2000
Sie nutzen sie, um an die Wahrheit zu gelangen,
01:37
and they do what matureReifen leadersFührer do everydayjeden Tag;
31
82000
2000
und tun, was mündige Führer jeden Tag tun:
01:39
they have difficultschwer conversationsGespräche with difficultschwer people,
32
84000
3000
Sie führen schwierige Unterhaltungen mit schwierigen Menschen,
01:42
sometimesmanchmal duringwährend very difficultschwer timesmal.
33
87000
2000
manchmal in sehr schwierigen Zeiten.
01:44
And they startAnfang up that pathPfad
34
89000
2000
Sie gehen diesen Weg,
01:46
by acceptingakzeptieren a coreAder propositionAussage,
35
91000
2000
indem sie eine Kernthese anerkennen.
01:48
and that propositionAussage is the followinges folgen:
36
93000
2000
Diese Kernthese lautet folgendermaßen:
01:50
LyingLiegen is a cooperativeGenossenschaft actHandlung.
37
95000
3000
Lügen ist ein kooperativer Akt.
01:53
Think about it, a lieLüge has no powerLeistung whatsoeverwas auch immer by its merebloß utteranceÄußerung.
38
98000
4000
Überlegen Sie, durch bloßes Aussprechen hat Lüge nicht die geringste Macht.
01:57
Its powerLeistung emergesentsteht
39
102000
2000
Sie entfaltet ihre Macht,
01:59
when someonejemand elsesonst agreesstimmt zu to believe the lieLüge.
40
104000
2000
wenn jemand anders zustimmt, sie zu glauben.
02:01
So I know it maykann soundklingen like toughzäh love,
41
106000
2000
Ich weiß, es klingt nach strenger Liebe,
02:03
but look, if at some pointPunkt you got liedgelogen to,
42
108000
4000
aber sehen Sie, wenn Sie angelogen werden,
02:07
it's because you agreedvereinbart to get liedgelogen to.
43
112000
2000
dann weil Sie damit einverstanden sind.
02:09
TruthWahrheit numberNummer one about lyingliegend: Lying'sLiegen die a cooperativeGenossenschaft actHandlung.
44
114000
3000
Die erste Wahrheit über das Lügen: Lügen ist ein kooperativer Akt.
02:12
Now not all liesLügen are harmfulschädlich.
45
117000
2000
Nicht alle Lügen sind schädlich.
02:14
SometimesManchmal we're willingbereit participantsTeilnehmer in deceptionTäuschung
46
119000
3000
Manchmal nehmen wir allzu gern an einer Täuschung teil
02:17
for the sakeSake of socialSozial dignityWürde,
47
122000
3000
um gesellschaftlicher Würde willen,
02:20
maybe to keep a secretGeheimnis that should be keptgehalten secretGeheimnis, secretGeheimnis.
48
125000
3000
vielleicht um ein Geheimnis zu bewahren.
02:23
We say, "NiceSchön songLied."
49
128000
2000
Wir sagen "Hübsches Lied."
02:25
"HoneyHonig, you don't look fatFett in that, no."
50
130000
3000
"Schatz, du siehst darin nicht fett aus, nein."
02:28
Or we say, favoriteFavorit of the digirattiDigiratti,
51
133000
2000
Oder, beliebt bei den Digiratti:
02:30
"You know, I just fishedgefischt that emailEmail out of my spamSpam folderMappe.
52
135000
3000
"Ich angle Ihre Mail gerade aus dem Spamordner.
02:33
So sorry."
53
138000
3000
Tut mir schrecklich leid."
02:36
But there are timesmal when we are unwillingnicht bereit participantsTeilnehmer in deceptionTäuschung.
54
141000
3000
Doch gibt es Situationen, in denen wir unwillentlich an Täuschung teilnehmen.
02:39
And that can have dramaticdramatisch costsKosten for us.
55
144000
3000
Das kann für uns dramatische Kosten haben.
02:42
Last yearJahr saw 997 billionMilliarde dollarsDollar
56
147000
3000
Letztes Jahr hatten wir 997 Milliarden Dollar
02:45
in corporateUnternehmens fraudBetrug aloneallein in the UnitedVereinigte StatesStaaten.
57
150000
4000
durch Unternehmensbetrug alleine in den USA.
02:49
That's an eyelashWimpern underunter a trillionBillion dollarsDollar.
58
154000
2000
Eine Haaresbreite unter einer Billion.
02:51
That's sevenSieben percentProzent of revenuesEinnahmen.
59
156000
2000
Das sind 7% der Staatseinnahmen.
02:53
DeceptionTäuschung can costKosten billionsMilliarden.
60
158000
2000
Täuschung kann Milliarden kosten.
02:55
Think EnronEnron, MadoffMadoff, the mortgageHypothek crisisKrise.
61
160000
3000
Denken Sie an Enron, Madoff, die Hypothekenkrise.
02:58
Or in the caseFall of doubledoppelt agentsAgenten and traitorsVerräter,
62
163000
3000
Oder in den Fällen von Doppelagenten und Verrätern
03:01
like RobertRobert HanssenHanssen or AldrichAldrich AmesAmes,
63
166000
2000
wie Robert Hanssen oder Aldrich Ames,
03:03
liesLügen can betrayverraten our countryLand,
64
168000
2000
können Lügen unser Land verraten,
03:05
they can compromiseKompromiss our securitySicherheit, they can undermineuntergraben democracyDemokratie,
65
170000
3000
unsere Sicherheit aufs Spiel setzen, Demokratie untergraben,
03:08
they can causeUrsache the deathsTodesfälle of those that defendverteidigen us.
66
173000
3000
den Tod derer, die uns verteidigen, verursachen.
03:11
DeceptionTäuschung is actuallytatsächlich seriousernst businessGeschäft.
67
176000
3000
Täuschung ist eine wirklich ernste Sache.
03:14
This con man, HenryHenry OberlanderOberlander,
68
179000
2000
Der Betrüger, Henry Oberlander,
03:16
he was sucheine solche an effectiveWirksam con man
69
181000
2000
war so effektiv,
03:18
BritishBritische authoritiesBehörden say
70
183000
2000
dass die britischen Behörden sagen,
03:20
he could have undermineduntergraben the entireganz bankingBanking systemSystem of the WesternWestern worldWelt.
71
185000
3000
er hätte das gesamte Bankensystem der westlichen Welt untergraben können.
03:23
And you can't find this guy on GoogleGoogle; you can't find him anywhereirgendwo.
72
188000
2000
Sie können ihn nicht bei Google finden, Sie finden ihn nirgends.
03:25
He was interviewedinterviewt onceEinmal, and he said the followinges folgen.
73
190000
3000
Einmal wurde er interviewed und sagte Folgendes:
03:28
He said, "Look, I've got one ruleRegel."
74
193000
2000
"Sehen Sie, ich habe eine Regel."
03:30
And this was Henry'sHenrys ruleRegel, he said,
75
195000
3000
Hier ist Henrys Regel. Er sagte:
03:33
"Look, everyonejeder is willingbereit to give you something.
76
198000
2000
"Schauen Sie, jeder ist bereit, Ihnen etwas zu geben,
03:35
They're readybereit to give you something for whateverwas auch immer it is they're hungryhungrig for."
77
200000
3000
um zu erhalten, wonach er oder sie auch immer hungrig ist."
03:38
And that's the cruxCrux of it.
78
203000
2000
Das ist der Haken.
03:40
If you don't want to be deceivedgetäuscht, you have to know,
79
205000
2000
Wenn Sie nicht belogen werden wollen, müssen Sie wissen,
03:42
what is it that you're hungryhungrig for?
80
207000
2000
wonach Sie hungrig sind.
03:44
And we all kindArt of hateHass to admiteingestehen it.
81
209000
3000
Das geben wir nicht gern zu.
03:47
We wishWunsch we were better husbandsEhemänner, better wivesFrauen,
82
212000
3000
Wir wären gern bessere Ehemänner, bessere Ehefrauen,
03:50
smarterintelligenter, more powerfulmächtig,
83
215000
2000
gescheiter, mächtiger,
03:52
tallerhöher, richerreicher --
84
217000
2000
größer, reicher --
03:54
the listListe goesgeht on.
85
219000
2000
die Liste ist lang.
03:56
LyingLiegen is an attemptVersuch to bridgeBrücke that gapSpalt,
86
221000
2000
Mit Lügen wollen wir diese Lücke überbrücken,
03:58
to connectverbinden our wisheswünscht sich and our fantasiesFantasien
87
223000
2000
unsere Wünsche und Fantasien über,
04:00
about who we wishWunsch we were, how we wishWunsch we could be,
88
225000
3000
wer und wie wir gern wären,
04:03
with what we're really like.
89
228000
3000
mit unserer Wirklichkeit verbinden.
04:06
And boyJunge are we willingbereit to fillfüllen in those gapsLücken in our livesLeben with liesLügen.
90
231000
3000
Nur allzu gern schließen wir diese Lücken mit Lügen.
04:09
On a givengegeben day, studiesStudien showShow that you maykann be liedgelogen to
91
234000
3000
Studien zeigen, dass man jeden Tag
04:12
anywhereirgendwo from 10 to 200 timesmal.
92
237000
2000
10 bis 200 mal belogen werden kann.
04:14
Now grantedgewährt, manyviele of those are whiteWeiß liesLügen.
93
239000
3000
Zugegeben sind viele davon harmlos.
04:17
But in anotherein anderer studyStudie,
94
242000
2000
Eine andere Studie zeigte jedoch,
04:19
it showedzeigte that strangersFremde liedgelogen threedrei timesmal
95
244000
2000
dass Fremde drei Mal innerhalb der ersten
04:21
withininnerhalb the first 10 minutesProtokoll of meetingTreffen eachjede einzelne other.
96
246000
2000
zehn Minuten ihres Treffens lügen.
04:23
(LaughterLachen)
97
248000
2000
(Lachen)
04:25
Now when we first hearhören this dataDaten, we recoilRückstoß.
98
250000
3000
Beim ersten Hören sind diese Daten erschreckend.
04:28
We can't believe how prevalentweit verbreitet lyingliegend is.
99
253000
2000
Wir können nicht glauben, wie verbreitet das Lügen ist.
04:30
We're essentiallyim Wesentlichen againstgegen lyingliegend.
100
255000
2000
Grundsätzlich sind wir gegen Lügen.
04:32
But if you look more closelyeng,
101
257000
2000
Wenn Sie sich das einmal näher anschauen,
04:34
the plotHandlung actuallytatsächlich thickensverdickt.
102
259000
2000
wird's interessant.
04:36
We lieLüge more to strangersFremde than we lieLüge to coworkersMitarbeiter.
103
261000
3000
Wir lügen Fremde mehr an als Kollegen.
04:39
ExtrovertsExtrovertierte lieLüge more than introvertsintrovertierte.
104
264000
4000
Extrovertierte lügen mehr als Introvertierte.
04:43
MenMänner lieLüge eightacht timesmal more about themselvessich
105
268000
3000
Männer lügen acht mal mehr über sich selbst
04:46
than they do other people.
106
271000
2000
als über andere.
04:48
WomenFrauen lieLüge more to protectschützen other people.
107
273000
3000
Frauen lügen mehr, um andere zu schützen.
04:51
If you're an averagedurchschnittlich marriedverheiratet couplePaar,
108
276000
3000
Als durchschnittliches Ehepaar
04:54
you're going to lieLüge to your spouseEhepartner
109
279000
2000
lügen Sie Ihren Partner einmal
04:56
in one out of everyjeden 10 interactionsWechselwirkungen.
110
281000
2000
alle 10 Interaktionen an.
04:58
Now you maykann think that's badschlecht.
111
283000
2000
Sicher finden Sie das schlecht.
05:00
If you're unmarriedunverheiratet, that numberNummer dropsTropfen to threedrei.
112
285000
2000
Bei unverheirateten fällt die Zahl auf drei.
05:02
Lying'sLiegen die complexKomplex.
113
287000
2000
Lügen ist komplex.
05:04
It's wovengewebte into the fabricStoff of our dailyTäglich and our businessGeschäft livesLeben.
114
289000
3000
Es durchfließt unser Alltags- und Berufsleben.
05:07
We're deeplytief ambivalentambivalent about the truthWahrheit.
115
292000
2000
Der Wahrheit stehen wir äußerst ambivalent gegenüber.
05:09
We parseanalysieren it out on an as-neededBedarf basisBasis,
116
294000
2000
Nach Bedarf lassen wir sie aus,
05:11
sometimesmanchmal for very good reasonsGründe dafür,
117
296000
2000
manchmal aus sehr guten Gründen,
05:13
other timesmal just because we don't understandverstehen the gapsLücken in our livesLeben.
118
298000
3000
manchmal, weil wir Lücken in unseren Leben nicht verstehen.
05:16
That's truthWahrheit numberNummer two about lyingliegend.
119
301000
2000
Das ist die zweite Wahrheit über die Lüge.
05:18
We're againstgegen lyingliegend,
120
303000
2000
Wir sind gegen lügen,
05:20
but we're covertlyheimlich for it
121
305000
2000
aber insgeheim sind wir dafür,
05:22
in waysWege that our societyGesellschaft has sanctionedsanktioniert
122
307000
2000
da unsere Gesellschaft es
05:24
for centuriesJahrhunderte and centuriesJahrhunderte and centuriesJahrhunderte.
123
309000
2000
seit vielen Jahrhunderten sanktioniert hat.
05:26
It's as oldalt as breathingAtmung.
124
311000
2000
Es ist so alt wie Atmen.
05:28
It's partTeil of our cultureKultur, it's partTeil of our historyGeschichte.
125
313000
2000
Es gehört zu unserer Kultur und Geschichte.
05:30
Think DanteDante, ShakespeareShakespeare,
126
315000
3000
Denken Sie an Dante, Shakespeare,
05:33
the BibleBibel, NewsNews of the WorldWelt.
127
318000
3000
die Bibel, News of the World.
05:36
(LaughterLachen)
128
321000
2000
(Lachen)
05:38
LyingLiegen has evolutionaryevolutionär valueWert to us as a speciesSpezies.
129
323000
2000
Lügen hat für unsere Spezies evolutionäre Bedeutung.
05:40
ResearchersForscher have long knownbekannt
130
325000
2000
Forscher wissen schon lange,
05:42
that the more intelligentintelligent the speciesSpezies,
131
327000
2000
dass je intelligenter eine Spezies ist und
05:44
the largergrößer the neocortexNeocortex,
132
329000
2000
um so größer ihr Neocortex ist,
05:46
the more likelywahrscheinlich it is to be deceptivetrügerische.
133
331000
2000
sie um so wahrscheinlicher betrügerisch ist.
05:48
Now you mightMacht remembermerken KokoKoko.
134
333000
2000
Vielleicht können Sie sich an Koko erinnern.
05:50
Does anybodyirgendjemand remembermerken KokoKoko the gorillaGorilla who was taughtgelehrt signSchild languageSprache?
135
335000
3000
Erinnert sich jemand an Koko den Gorilla, der Zeichensprache beherrschte?
05:53
KokoKoko was taughtgelehrt to communicatekommunizieren viaüber signSchild languageSprache.
136
338000
3000
Man hatte ihr Kommunikation über Zeichensprache beigebracht.
05:56
Here'sHier ist KokoKoko with her kittenKätzchen.
137
341000
2000
Hier ist Koko mit ihrem Kätzchen,
05:58
It's her cuteniedlich little, fluffyflauschige petHaustier kittenKätzchen.
138
343000
3000
einem niedlichen, kleinen, flauschigen Kätzchen.
06:01
KokoKoko onceEinmal blameddie Schuld her petHaustier kittenKätzchen
139
346000
2000
Einmal bezichtigte Koko das Kätzchen,
06:03
for rippingrippen a sinksinken out of the wallMauer.
140
348000
2000
es hätte ein Waschbecken aus der Wand gerissen.
06:05
(LaughterLachen)
141
350000
2000
(Lachen)
06:07
We're hardwiredfest verdrahtet to becomewerden leadersFührer of the packPack.
142
352000
2000
Wir haben die Veranlagung zum zum Rudelführer.
06:09
It's startsbeginnt really, really earlyfrüh.
143
354000
2000
Es fängt auch wirklich früh an.
06:11
How earlyfrüh?
144
356000
2000
Wie früh?
06:13
Well babiesBabys will fakeFälschung a crySchrei,
145
358000
2000
Nun Babies geben vor zu weinen,
06:15
pausePause, wait to see who'swer ist comingKommen
146
360000
2000
machen eine Pause, um zu sehen wer kommt,
06:17
and then go right back to cryingWeinen.
147
362000
2000
und schreien dann sofort weiter.
06:19
One-year-oldsOne-Year-olds learnlernen concealmentVerschleierung.
148
364000
2000
Einjährige lernen Verschleierung
06:21
(LaughterLachen)
149
366000
2000
(Lachen)
06:23
Two-year-oldsZwei-jährigen bluffBluff.
150
368000
2000
Zweijährige bluffen.
06:25
Five-year-oldsFünf-jährigen lieLüge outrightSiegwette.
151
370000
2000
Fünfjährige lügen Ihnen ins Gesicht.
06:27
They manipulatemanipulieren viaüber flatterySchmeichelei.
152
372000
2000
Sie manipulieren mit Schmeicheln.
06:29
Nine-year-oldsNeun-jährigen, mastersMeister of the coverAbdeckung up.
153
374000
3000
Neunjährige sind Meister des Verbergens.
06:32
By the time you entereingeben collegeHochschule,
154
377000
2000
Wenn Sie zur Uni gehen,
06:34
you're going to lieLüge to your momMama in one out of everyjeden fivefünf interactionsWechselwirkungen.
155
379000
3000
werden Sie Ihre Mutter bei jeder fünften Interaktion anlügen.
06:37
By the time we entereingeben this work worldWelt and we're breadwinnersErnährer,
156
382000
3000
Beim Eintitt ins Arbeitsleben, als Verdiener,
06:40
we entereingeben a worldWelt that is just clutteredüberladen
157
385000
2000
betreten wir eine Welt, in der es geradezu wimmelt
06:42
with spamSpam, fakeFälschung digitaldigital friendsFreunde,
158
387000
2000
vor Spam, falschen digitalen Freunden,
06:44
partisanPartisan mediaMedien,
159
389000
2000
parteiischen Medien,
06:46
ingeniousgenial identityIdentität thievesDiebe,
160
391000
2000
genialen Identitätsdieben,
06:48
world-classWeltklasse PonziPonzi schemersIntriganten,
161
393000
2000
erstklassigen Pyramidenspielern,
06:50
a deceptionTäuschung epidemicEpidemie --
162
395000
2000
eine Epidemie der Täuschung --
06:52
in shortkurz, what one authorAutor callsAnrufe
163
397000
2000
kurz, was ein Autor als
06:54
a post-truthPost-Wahrheit societyGesellschaft.
164
399000
3000
Gesellschaft der Postwahrheit bezeichnet hat.
06:57
It's been very confusingverwirrend
165
402000
2000
Es ist schon seit langem
06:59
for a long time now.
166
404000
3000
sehr verwirrend.
07:03
What do you do?
167
408000
2000
Was tun wir also?
07:05
Well there are stepsSchritte we can take
168
410000
2000
Nun wir können Schritte ergreifen
07:07
to navigatenavigieren our way throughdurch the morassMorast.
169
412000
2000
und durch diesen Sumpf steuern.
07:09
TrainedAusgebildet liespottersLügenensucher get to the truthWahrheit 90 percentProzent of the time.
170
414000
3000
Geübte Lügensucher erfahren in 90 % der Fälle die Wahrheit.
07:12
The restsich ausruhen of us, we're only 54 percentProzent accurategenau.
171
417000
3000
Der Rest von uns ist nur etwa 54% akkurat.
07:15
Why is it so easyeinfach to learnlernen?
172
420000
2000
Warum kann man das so einfach lernen?
07:17
There are good liarsLügner and there are badschlecht liarsLügner. There are no realecht originalOriginal liarsLügner.
173
422000
3000
Es gibt gute und schlechte Lügner. Originelle Lügner gibt es nicht.
07:20
We all make the samegleich mistakesFehler. We all use the samegleich techniquesTechniken.
174
425000
3000
Wir machen alle dieselben Fehler. Wir nutzen alle dieselben Techniken.
07:23
So what I'm going to do
175
428000
2000
Ich werde Ihnen
07:25
is I'm going to showShow you two patternsMuster of deceptionTäuschung.
176
430000
2000
zwei Täuschungsmuster vorführen.
07:27
And then we're going to look at the hotheiß spotsFlecken and see if we can find them ourselvesuns selbst.
177
432000
3000
Dann betrachten wir die Signale und schauen, ob wir sie selbst herausfinden.
07:30
We're going to startAnfang with speechRede.
178
435000
3000
Fangen wir mit Sprache an.
07:33
(VideoVideo) BillBill ClintonClinton: I want you to listen to me.
179
438000
2000
(Video) Bill Clinton: Ich möchte, dass Sie mir zuhören.
07:35
I'm going to say this again.
180
440000
2000
Ich werde es noch einmal sagen.
07:37
I did not have sexualsexuell relationsBeziehungen
181
442000
3000
Ich hatte keine sexuelle Beziehung
07:40
with that womanFrau, MissMiss LewinskyLewinsky.
182
445000
4000
mit dieser Frau, Miss Lewinsky.
07:44
I never told anybodyirgendjemand to lieLüge,
183
449000
2000
Ich habe nie jemandem gesagt, dass er lügen soll,
07:46
not a singleSingle time, never.
184
451000
2000
nicht ein einziges Mal, nie
07:48
And these allegationsVorwürfe are falsefalsch.
185
453000
3000
Diese Anschuldigungen sind falsch.
07:51
And I need to go back to work for the AmericanAmerikanische people.
186
456000
2000
Ich muss jetzt zurück und für das amerikanische Volk arbeiten.
07:53
Thank you.
187
458000
2000
Vielen Dank.
07:58
PamelaPamela MeyerMeyer: Okay, what were the telltaleverräterische signsSchilder?
188
463000
3000
Pamela Meyer: Ok, wo sind die verräterischen Signale?
08:01
Well first we heardgehört what's knownbekannt as a non-contractednicht vertraglich denialVerweigerung.
189
466000
4000
Zunächst hören wir eine nicht kontrahierte Verneinung.
08:05
StudiesStudien showShow that people who are overdeterminedüberdeterminiert in theirihr denialVerweigerung
190
470000
3000
Studien belegen, dass Menschen, die ihre Verneinung überbetonen,
08:08
will resortUrlaubsort to formalformal ratherlieber than informalinformell languageSprache.
191
473000
3000
eher auf formelle Sprache zurückgreifen.
08:11
We alsoebenfalls heardgehört distancingDistanzierung languageSprache: "that womanFrau."
192
476000
3000
Wir haben auch distanzierende Sprache gehört: "Diese Frau."
08:14
We know that liarsLügner will unconsciouslyunbewusst distanceEntfernung themselvessich
193
479000
2000
Wir wissen, dass Lügner sich unbewusst von ihrem
08:16
from theirihr subjectFach
194
481000
2000
Gegenstand distanzieren
08:18
usingmit languageSprache as theirihr toolWerkzeug.
195
483000
3000
und dabei Sprache als Werkzeug benutzen.
08:21
Now if BillBill ClintonClinton had said, "Well, to tell you the truthWahrheit ... "
196
486000
3000
Wenn Bill Clinton gesagt hätte "in Wahrheit..." "
08:24
or RichardRichard Nixon'sNixons favoriteFavorit, "In all candorOffenheit ... "
197
489000
2000
oder Richard Nixon's Liebling "offen gesagt..." "
08:26
he would have been a deadtot giveawayWerbegeschenk
198
491000
2000
hätte er sich sofort verraten
08:28
for any liespotterLügenentdecker than knowsweiß
199
493000
2000
gegenüber einem Lügensucher, der weiß
08:30
that qualifyingqualifizierend languageSprache, as it's callednamens, qualifyingqualifizierend languageSprache like that,
200
495000
3000
dass qualifizierende Sprache, wie man sie nennt, dieser Art
08:33
furtherdes Weiteren discreditsdiskreditiert the subjectFach.
201
498000
2000
das Subjekt noch weiter diskreditiert.
08:35
Now if he had repeatedwiederholt the questionFrage in its entiretyGesamtheit,
202
500000
3000
Wenn er die Frage ganz wiederholt hätte
08:38
or if he had pepperedgespickt his accountKonto with a little too much detailDetail --
203
503000
4000
oder wenn er seine Aussage mit etwas zu vielen Einzelheiten gewürzt hätte, --
08:42
and we're all really gladfroh he didn't do that --
204
507000
2000
und wir sind froh, dass er das nicht getan hat --
08:44
he would have furtherdes Weiteren discreditedin Misskredit gebracht himselfselbst.
205
509000
2000
hätte er sich noch mehr diskreditiert.
08:46
FreudFreud had it right.
206
511000
2000
Freud hatte Recht.
08:48
FreudFreud said, look, there's much more to it than speechRede:
207
513000
3000
Freud sagte, es gibt viel mehr als Sprache:
08:51
"No mortalsterblich can keep a secretGeheimnis.
208
516000
3000
"Kein Sterblicher kann ein Geheimnis bewahren.
08:54
If his lipsLippen are silentLeise, he chattersChatter with his fingertipsFingerspitzen."
209
519000
3000
Sind seine Lippen still, spricht er mit den Fingerspitzen.
08:57
And we all do it no matterAngelegenheit how powerfulmächtig you are.
210
522000
3000
Wir alle tun es, egal wie mächtig wir sind.
09:00
We all chatterChatter with our fingertipsFingerspitzen.
211
525000
2000
Wir alle reden mit unseren Fingerspitzen.
09:02
I'm going to showShow you DominiqueDominique Strauss-KahnStrauss-Kahn with ObamaObama
212
527000
3000
Ich zeige Ihnen Dominque Straus-Kahn mit Obama,
09:05
who'swer ist chatteringKlappern with his fingertipsFingerspitzen.
213
530000
3000
der mit seinen Fingerspitzen spricht.
09:08
(LaughterLachen)
214
533000
3000
(Lachen)
09:11
Now this bringsbringt us to our nextNächster patternMuster,
215
536000
3000
Damit kommen wir zu unserem nächsten Muster,
09:14
whichwelche is bodyKörper languageSprache.
216
539000
3000
der Körpersprache.
09:17
With bodyKörper languageSprache, here'shier ist what you've got to do.
217
542000
3000
Mit Körpersprache verfahren Sie folgendermaßen.
09:20
You've really got to just throwwerfen your assumptionsAnnahmen out the doorTür.
218
545000
3000
Sie müssen wirklich Ihre Annahmen über Bord werfen.
09:23
Let the scienceWissenschaft temperTemper your knowledgeWissen a little bitBit.
219
548000
2000
Lassen Sie sich da von der Wissenschaft zügeln.
09:25
Because we think liarsLügner fidgetzappeln all the time.
220
550000
3000
Lügner zappeln angeblich immer herum.
09:28
Well guessvermuten what, they're knownbekannt to freezeeinfrieren theirihr upperobere bodiesKörper when they're lyingliegend.
221
553000
3000
Sieh an, es ist bekannt, dass sie ihre Oberkörper beim Lügen still halten.
09:31
We think liarsLügner won'tGewohnheit look you in the eyesAugen.
222
556000
3000
Angeblich schauen Lügner einem nicht in die Augen.
09:34
Well guessvermuten what, they look you in the eyesAugen a little too much
223
559000
2000
Tatsächlich ist da ein bisschen zu viel Blickkontakt,
09:36
just to compensatekompensieren for that mythMythos.
224
561000
2000
nur um diesem Mythos entgegenzuwirken.
09:38
We think warmthWärme and smileslächelt
225
563000
2000
Wir denken, dass Wärme und Lächeln
09:40
conveyvermitteln honestyEhrlichkeit, sincerityAufrichtigkeit.
226
565000
2000
Ehrlichkeit, Aufrichtigkeit verraten.
09:42
But a trainedausgebildet liespotterLügenentdecker
227
567000
2000
ein geübter Lügenentdecker jedoch
09:44
can spotStelle a fakeFälschung smileLächeln a mileMeile away.
228
569000
2000
erkennt ein falsches Lächeln auf einen Kilometer.
09:46
Can you all spotStelle the fakeFälschung smileLächeln here?
229
571000
3000
Können Sie hier alle das falsche Lächeln erkennen?
09:50
You can consciouslybewusst contractVertrag
230
575000
2000
Ihre Wangenmuskeln können Sie
09:52
the musclesMuskeln in your cheeksWangen.
231
577000
3000
bewusst zusammenziehen.
09:55
But the realecht smile'sSmile in the eyesAugen, the crow'sCrow feetFüße of the eyesAugen.
232
580000
3000
Wahres Lächeln passiert in den Augen.
09:58
They cannotnicht können be consciouslybewusst contractedVertrag abgeschlossen,
233
583000
2000
Lachfalten lassen sich nicht bewusst zusammenziehen,
10:00
especiallyinsbesondere if you overdidübertrieb the BotoxBotox.
234
585000
2000
besonders nicht mit zu viel Botox.
10:02
Don't overdoübertreiben Sie the BotoxBotox; nobodyniemand will think you're honestehrlich.
235
587000
3000
Wenn Sie da übertreiben, hält Sie keiner mehr für ehrlich.
10:05
Now we're going to look at the hotheiß spotsFlecken.
236
590000
2000
Schauen wir uns die Signale an.
10:07
Can you tell what's happeningHappening in a conversationKonversation?
237
592000
2000
Können Sie sagen, was bei einer Unterhaltung passiert?
10:09
Can you startAnfang to find the hotheiß spotsFlecken
238
594000
3000
Finden Sie schon die Signale,
10:12
to see the discrepanciesAbweichungen
239
597000
2000
sehen Sie die Diskrepanzen
10:14
betweenzwischen someone'sjemandes wordsWörter and someone'sjemandes actionsAktionen?
240
599000
2000
zwischen Wort und Tat einer Person?
10:16
Now I know it seemsscheint really obviousoffensichtlich,
241
601000
2000
Ich weiß, dass es offensichtlich scheint,
10:18
but when you're havingmit a conversationKonversation
242
603000
2000
aber wenn Sie eine Unterhaltung mit jemandem führen,
10:20
with someonejemand you suspectvermuten of deceptionTäuschung,
243
605000
3000
den Sie der Täuschung verdächtigen,
10:23
attitudeHaltung is by farweit the mostdie meisten overlookedübersehen but tellingErzählen of indicatorsIndikatoren.
244
608000
3000
ist Haltung der am meisten übersehene aber auch aufschlussreichste Hinweis.
10:26
An honestehrlich personPerson is going to be cooperativeGenossenschaft.
245
611000
2000
Ehrliche Personen werden kooperieren.
10:28
They're going to showShow they're on your sideSeite.
246
613000
2000
Sie werden Ihnen zeigen, dass Sie auf Ihrer Seite sind.
10:30
They're going to be enthusiasticbegeisterte.
247
615000
2000
Sie werden begeistert sein.
10:32
They're going to be willingbereit and helpfulhilfreich to gettingbekommen you to the truthWahrheit.
248
617000
2000
Sie sind bemüht und hilfsbereit bei der Suche nach der Wahrheit.
10:34
They're going to be willingbereit to brainstormBrainstorm, nameName suspectsverdächtigen,
249
619000
3000
Sie werden gern Ideen sammeln, Verdächtige benennen,
10:37
providezu Verfügung stellen detailsDetails.
250
622000
2000
Einzelheiten angeben.
10:39
They're going to say, "Hey,
251
624000
2000
Sie werden sagen "Hey,
10:41
maybe it was those guys in payrollLohn-und Gehaltsabrechnung that forgedgeschmiedet those checksPrüfungen."
252
626000
3000
vielleicht haben die Leute aus der Lohnbuchabteilung diese Schecks gefälscht."
10:44
They're going to be infuriatedwütend if they senseSinn they're wronglyzu Unrecht accusedAngeklagte
253
629000
3000
Wenn sie merken, dass sie zu Unrecht verdächtigt werden, sind sie
10:47
throughoutwährend the entireganz courseKurs of the interviewInterview, not just in flashesblinkt;
254
632000
2000
das gesamte Gespräch über wütend, nicht nur hin und wieder;
10:49
they'llsie werden be infuriatedwütend throughoutwährend the entireganz courseKurs of the interviewInterview.
255
634000
3000
Sie werden während der gesamten Befragung wütend sein.
10:52
And if you askFragen someonejemand honestehrlich
256
637000
2000
Wenn man jemand Ehrlichen fragt,
10:54
what should happengeschehen to whomeverwem auch immer did forgeSchmiede those checksPrüfungen,
257
639000
3000
was mit den Scheckfälschern passieren soll,
10:57
an honestehrlich personPerson is much more likelywahrscheinlich
258
642000
2000
dann fordert eine ehrliche Person viel eher
10:59
to recommendempfehlen strictstreng ratherlieber than lenientnachsichtig punishmentBestrafung.
259
644000
4000
strenge als milde Strafe.
11:03
Now let's say you're havingmit that exactgenau samegleich conversationKonversation
260
648000
2000
Nehmen wir an, dass Sie dieselbe Unterhaltung
11:05
with someonejemand deceptivetrügerische.
261
650000
2000
mit einer betrügerischen Person führen.
11:07
That personPerson maykann be withdrawnzurückgezogen,
262
652000
2000
Die Person kann zurückhaltend sein,
11:09
look down, lowerniedriger theirihr voiceStimme,
263
654000
2000
nach unten schauen, ihre Stimme senken,
11:11
pausePause, be kindArt of herky-jerkyherumdrucksen.
264
656000
2000
eine Pause einlegen, herumdrucksen.
11:13
AskFragen Sie a deceptivetrügerische personPerson to tell theirihr storyGeschichte,
265
658000
2000
Fragen Sie jemand Betrügerischen nach seiner Version,
11:15
they're going to pepperPfeffer it with way too much detailDetail
266
660000
3000
wird er sie mit zu vielen Einzelheiten würzen,
11:18
in all kindsArten of irrelevantirrelevant placessetzt.
267
663000
3000
an allen möglichen unwichtigen Stellen.
11:21
And then they're going to tell theirihr storyGeschichte in strictstreng chronologicalchronologische orderAuftrag.
268
666000
3000
Er wird seine Geschichte streng chronologisch erzählen.
11:24
And what a trainedausgebildet interrogatorVernehmer does
269
669000
2000
Ein geübter Befrager
11:26
is they come in and in very subtlesubtil waysWege
270
671000
2000
kommt und wird die Person
11:28
over the courseKurs of severalmehrere hoursStd.,
271
673000
2000
bei einem Gespräch über mehrere Stunden
11:30
they will askFragen that personPerson to tell that storyGeschichte backwardsrückwärts,
272
675000
3000
subtil dazu bringen, ihre Geschichte rückwärts zu erzählen.
11:33
and then they'llsie werden watch them squirmWinden,
273
678000
2000
Der Befrager sieht, wie sich der Betrüger windet, und
11:35
and trackSpur whichwelche questionsFragen produceproduzieren the highesthöchste volumeVolumen of deceptivetrügerische tellserzählt.
274
680000
3000
passt auf, welche Fragen die meisten verräterischen Signale hervorrufen.
11:38
Why do they do that? Well we all do the samegleich thing.
275
683000
3000
Warum tun sie das? Nun, wir tun alle dasselbe.
11:41
We rehearseProben our wordsWörter,
276
686000
2000
Unsere Worte üben wir,
11:43
but we rarelynur selten rehearseProben our gesturesGesten.
277
688000
2000
unsere Gesten nur selten.
11:45
We say "yes," we shakeShake our headsKöpfe "no."
278
690000
2000
Wir sagen "Ja", während wir den Kopf schütteln.
11:47
We tell very convincingüberzeugend storiesGeschichten, we slightlyleicht shrugAchselzucken our shouldersSchultern.
279
692000
3000
Wir erzählen überzeugende Geschichten, und zucken die Schultern.
11:50
We commitverpflichten terriblefurchtbar crimesVerbrechen,
280
695000
2000
Wir begehen fürchterliche Verbrechen
11:52
and we smileLächeln at the delightFreude in gettingbekommen away with it.
281
697000
3000
und lächeln froh, wenn wir damit davonkommen.
11:55
Now that smileLächeln is knownbekannt in the tradeHandel as "dupingdüpieren delightFreude."
282
700000
3000
In Fachkreisen "duping delight", verräterisches Lächeln.
11:58
And we're going to see that in severalmehrere videosVideos movingbewegend forwardVorwärts-,
283
703000
3000
Wir werden uns noch ein paar Videos anschauen,
12:01
but we're going to startAnfang -- for those of you who don't know him,
284
706000
2000
aber wir wollen anfangen mit -- für alle die ihn nicht kennen,
12:03
this is presidentialPräsidenten candidateKandidat JohnJohn EdwardsEdwards
285
708000
3000
das ist Präsidentschaftskandidat John Edwards;
12:06
who shockedschockiert AmericaAmerika by fatheringVaterschaft a childKind out of wedlockEhe.
286
711000
3000
er schockierte Amerika mit einem außerehelichen Kind.
12:09
We're going to see him talk about gettingbekommen a paternityVaterschaft testTest.
287
714000
3000
Wir sehen, wie er von einem geplanten Vaterschaftstest spricht.
12:12
See now if you can spotStelle him
288
717000
2000
Sehen Sie, ob Sie erkennen können, dass er "Ja"
12:14
sayingSprichwort, "yes" while shakingSchütteln his headKopf "no,"
289
719000
2000
sagt, während er den Kopf schüttelt und
12:16
slightlyleicht shruggingAchselzucken his shouldersSchultern.
290
721000
2000
leicht die Schultern zuckt.
12:18
(VideoVideo) JohnJohn EdwardsEdwards: I'd be happyglücklich to participatesich beteiligen in one.
291
723000
2000
(Video) John Edwards: Liebend gern werde ich mich einem Test unterziehen.
12:20
I know that it's not possiblemöglich that this childKind could be mineBergwerk,
292
725000
3000
Ich weiß, dass das nicht mein Kind sein kann
12:23
because of the timingzeitliche Koordinierung of eventsVeranstaltungen.
293
728000
2000
wegen der zeitlichen Einordnung.
12:25
So I know it's not possiblemöglich.
294
730000
2000
Ich weiß, dass es unmöglich ist.
12:27
HappyGlücklich to take a paternityVaterschaft testTest,
295
732000
2000
Ich freue mich auf den Vaterschaftstest,
12:29
and would love to see it happengeschehen.
296
734000
2000
das hätte ich wirklich gern.
12:31
InterviewerInterviewer: Are you going to do that soonbald? Is there somebodyjemand --
297
736000
3000
Interviewer: Werden Sie das bald tun? Gibt es jemanden --
12:34
JEJE: Well, I'm only one sideSeite. I'm only one sideSeite of the testTest.
298
739000
3000
JE: Ich bin ja nur die eine Seite. Ich bin nur eine Seite des Tests.
12:37
But I'm happyglücklich to participatesich beteiligen in one.
299
742000
3000
Aber ich mache gern mit.
12:40
PMPM: Okay, those headKopf shakesschüttelt are much easiereinfacher to spotStelle
300
745000
2000
PM: Das Kopfschütteln findet sich leichter,
12:42
onceEinmal you know to look for them.
301
747000
2000
wenn man weiß, dass man danach Ausschau halten muss.
12:44
There'reDort sind going to be timesmal
302
749000
2000
Wenn jemand einen bestimmten Ausdruck aufsetzt,
12:46
when someonejemand makesmacht one expressionAusdruck
303
751000
2000
um damit einen anderen zu maskieren,
12:48
while maskingMaskierung anotherein anderer that just kindArt of leaksLecks throughdurch in a flashBlitz.
304
753000
3000
kann der versteckte Ausdruck hier und da aufblitzen.
12:52
MurderersMörder are knownbekannt to leakLeck sadnessTraurigkeit.
305
757000
2000
Von Mördern weiß man, dass sie Traurigkeit aufblitzen lassen.
12:54
Your newneu jointJoint venturewagen partnerPartner mightMacht shakeShake your handHand,
306
759000
2000
Ihr neuer Geschäftspartner mag Ihnen die Hand schütteln
12:56
celebratefeiern, go out to dinnerAbendessen with you
307
761000
2000
mit Ihnen feiern, Essen gehen,
12:58
and then leakLeck an expressionAusdruck of angerZorn.
308
763000
3000
und dann einen Ausdruck des Ärgers zeigen.
13:01
And we're not all going to becomewerden facialGesichtsbehandlung expressionAusdruck expertsExperten overnightüber Nacht here,
309
766000
3000
Wir werden hier nicht über Nacht zu Experten für Gesichtsausdrücke,
13:04
but there's one I can teachlehren you that's very dangerousgefährlich, and it's easyeinfach to learnlernen,
310
769000
3000
aber hier ist ein sehr gefährlicher, den Sie einfach lernen können,
13:07
and that's the expressionAusdruck of contemptVerachtung.
311
772000
3000
und das ist der Ausdruck von Verachtung.
13:10
Now with angerZorn, you've got two people on an even playingspielen fieldFeld.
312
775000
3000
Bei Ärger haben zwei Menschen die gleichen Voraussetzungen.
13:13
It's still somewhatetwas of a healthygesund relationshipBeziehung.
313
778000
2000
Irgendwo ist immer noch eine gesunde Beziehung.
13:15
But when angerZorn turnswendet sich to contemptVerachtung,
314
780000
2000
Wenn aber Ärger zu Verachtung wird,
13:17
you've been dismissedentlassen.
315
782000
2000
war's das für Sie.
13:19
It's associateddamit verbundenen with moralMoral- superiorityÜberlegenheit.
316
784000
2000
Sie bezieht sich auf moralische Überlegenheit.
13:21
And for that reasonGrund, it's very, very hardhart to recovererholen from.
317
786000
3000
Davon kann man sich nur sehr schwer erholen.
13:24
Here'sHier ist what it lookssieht aus like.
318
789000
2000
So sieht Verachtung aus.
13:26
It's markedmarkiert by one lipLippe cornerEcke
319
791000
2000
Dabei wird ein Lippenwinkel
13:28
pulledgezogen up and in.
320
793000
2000
nach oben und innen gezogen.
13:30
It's the only asymmetricalasymmetrisch expressionAusdruck.
321
795000
3000
Es ist der einzige asymmetrische Ausdruck.
13:33
And in the presenceGegenwart of contemptVerachtung,
322
798000
2000
Wenn Verachtung im Spiel ist,
13:35
whetherob or not deceptionTäuschung followsfolgt --
323
800000
2000
ob sie nun von Täuschung gefolgt wird oder nicht --
13:37
and it doesn't always followFolgen --
324
802000
2000
und sie folgt nicht immer --
13:39
look the other way, go the other directionRichtung,
325
804000
2000
drehen Sie sich um, gehen Sie in die andere Richtung,
13:41
reconsiderzu überdenken the dealDeal,
326
806000
2000
überdenken Sie Ihre Abmachung,
13:43
say, "No thank you. I'm not comingKommen up for just one more nightcapSchlummertrunk. Thank you."
327
808000
4000
sagen Sie: "Nein danke. Ich komme nicht auf einen Schlummertrunk mit. Vielen Dank."
13:47
ScienceWissenschaft has surfacedaufgetaucht
328
812000
2000
Die Wissenschaft hat sehr viel mehr
13:49
manyviele, manyviele more indicatorsIndikatoren.
329
814000
2000
Indikatoren ans Tageslicht gebracht.
13:51
We know, for exampleBeispiel,
330
816000
2000
Wir wissen zum Beispiel,
13:53
we know liarsLügner will shiftVerschiebung theirihr blinkblinken ratePreis,
331
818000
2000
dass Lügner die Häufigkeit ihres Zwinkerns ändern
13:55
pointPunkt theirihr feetFüße towardsin Richtung an exitAusfahrt.
332
820000
2000
und ihre Füße in Richtung Ausgang stellen.
13:57
They will take barrierBarriere objectsObjekte
333
822000
2000
Sie werden Gegenstände als Barrieren
13:59
and put them betweenzwischen themselvessich and the personPerson that is interviewinginterviewen them.
334
824000
3000
zwischen sich und ihrem Befrager aufstellen.
14:02
They'llSie werden alterändern theirihr vocalVocal toneTon,
335
827000
2000
Sie werden ihre Stimmlage ändern,
14:04
oftenhäufig makingHerstellung theirihr vocalVocal toneTon much lowerniedriger.
336
829000
3000
oft indem sie viel leiser werden.
14:07
Now here'shier ist the dealDeal.
337
832000
2000
Hier ist der Deal.
14:09
These behaviorsVerhaltensweisen are just behaviorsVerhaltensweisen.
338
834000
3000
Diese Verhaltensmuster sind nur Verhaltensmuster.
14:12
They're not proofBeweis of deceptionTäuschung.
339
837000
2000
Sie sind kein Beleg für Täuschung.
14:14
They're redrot flagsFahnen.
340
839000
2000
Sie sind Warnsignale.
14:16
We're humanMensch beingsWesen.
341
841000
2000
Wir sind Menschen.
14:18
We make deceptivetrügerische flailingDreschen gesturesGesten all over the placeOrt all day long.
342
843000
3000
Wir machen den ganzen Tag über verräterische Gesten.
14:21
They don't mean anything in and of themselvessich.
343
846000
2000
An und für sich haben sie keine Bedeutung.
14:23
But when you see clustersCluster of them, that's your signalSignal.
344
848000
3000
Aber wenn sie gehäuft vorkommen, ist das Ihr Signal.
14:26
Look, listen, probeSonde, askFragen some hardhart questionsFragen,
345
851000
3000
Schauen Sie, horchen Sie, bohren Sie mit ein paar harten Fragen nach,
14:29
get out of that very comfortablegemütlich modeModus of knowingzu wissen,
346
854000
3000
verlassen Sie die bequeme Haltung des Wissens und
14:32
walkgehen into curiosityNeugierde modeModus, askFragen more questionsFragen,
347
857000
3000
schalten Sie um auf Neugierde, stellen Sie mehr Fragen.
14:35
have a little dignityWürde, treatbehandeln the personPerson you're talkingim Gespräch to with rapportRapport.
348
860000
3000
Zeigen Sie Würde, gehen Sie auf Ihren Gesprächspartner ein.
14:38
Don't try to be like those folksLeute on "LawGesetz & OrderBestellung" and those other TVTV showszeigt an
349
863000
3000
Nicht wie bei "Law & Order" oder anderen Fernsehserien,
14:41
that pummelPummel theirihr subjectsFächer into submissionEinreichung.
350
866000
2000
die ihn zur Unterwerfung prügeln.
14:43
Don't be too aggressiveaggressiv, it doesn't work.
351
868000
3000
Seien Sie nicht zu aggressiv, es funktioniert nicht.
14:46
Now we'vewir haben talkedsprach a little bitBit
352
871000
2000
Wir haben also gehört,
14:48
about how to talk to someonejemand who'swer ist lyingliegend
353
873000
2000
wie man mit lügenden Menschen spricht
14:50
and how to spotStelle a lieLüge.
354
875000
2000
und wie man eine Lüge entdeckt.
14:52
And as I promisedversprochen, we're now going to look at what the truthWahrheit lookssieht aus like.
355
877000
3000
Wie versprochen, wollen wir uns jetzt anschauen, wie die Wahrheit aussieht.
14:55
But I'm going to showShow you two videosVideos,
356
880000
2000
Dazu werde ich Ihnen zwei Videos zeigen.
14:57
two mothersMütter -- one is lyingliegend, one is tellingErzählen the truthWahrheit.
357
882000
3000
Zwei Mütter - die eine lügt, die andere sagt die Wahrheit.
15:00
And these were surfacedaufgetaucht
358
885000
2000
Sie wurden von dem Forscher David Matsumoto
15:02
by researcherForscher DavidDavid MatsumotoMatsumoto in CaliforniaCalifornia.
359
887000
2000
in Kalifornien zu Tage gebracht.
15:04
And I think they're an excellentAusgezeichnet exampleBeispiel
360
889000
2000
Ich glaube sie sind hervorragende Beispiele
15:06
of what the truthWahrheit lookssieht aus like.
361
891000
2000
dafür wie Wahrheit aussieht.
15:08
This motherMutter, DianeDiane DownsDowns,
362
893000
2000
Diese Mutter, Diane Downs,
15:10
shotSchuss her kidsKinder at closeschließen rangeAngebot,
363
895000
2000
erschoss ihre Kinder aus nächster Nähe,
15:12
drovefuhr them to the hospitalKrankenhaus
364
897000
2000
brachte sie ins Krankenhaus,
15:14
while they bledBled all over the carAuto,
365
899000
2000
während sie das ganze Auto verbluteten
15:16
claimedbehauptet a scraggy-hairedzotteligen Haaren strangerFremder did it.
366
901000
2000
und bezichtigte einen unbekannten blonden Mann.
15:18
And you'lldu wirst see when you see the videoVideo,
367
903000
2000
Im Video werden Sie merken,
15:20
she can't even pretendso tun als ob to be an agonizingquälend motherMutter.
368
905000
2000
dass sie nicht einmal so tun kann, als wäre sie eine trauernde Mutter.
15:22
What you want to look for here
369
907000
2000
Hier sollten Sie auf die
15:24
is an incredibleunglaublich discrepancyDiskrepanz
370
909000
2000
unglaubliche Diskrepanz zwischen
15:26
betweenzwischen horrificschrecklich eventsVeranstaltungen that she describesbeschreibt
371
911000
2000
den schrecklichen Dingen, die sie beschreibt,
15:28
and her very, very coolcool demeanorHaltung.
372
913000
2000
und ihrem überaus lässigen Auftreten achten.
15:30
And if you look closelyeng, you'lldu wirst see dupingdüpieren delightFreude throughoutwährend this videoVideo.
373
915000
3000
Schauen Sie genau hin und Sie werden im ganzen Video das verräterische Lächeln sehen.
15:33
(VideoVideo) DianeDiane DownsDowns: At night when I closeschließen my eyesAugen,
374
918000
2000
(Video) Diane Downs: Wenn ich Nachts meine Augen schließe,
15:35
I can see ChristieChristie reachingerreichen her handHand out to me while I'm drivingFahren,
375
920000
3000
sehe ich, wie Christine ihre Hand nach mir ausstreckt, während ich fahre,
15:38
and the bloodBlut just keptgehalten comingKommen out of her mouthMund.
376
923000
3000
und ihr das Blut immer weiter aus dem Mund läuft.
15:41
And that -- maybe it'lles wird fadeverblassen too with time --
377
926000
2000
Vielleicht wird das auch mit der Zeit verblassen --
15:43
but I don't think so.
378
928000
2000
aber ich glaube nicht.
15:45
That bothersstört me the mostdie meisten.
379
930000
3000
Das stört mich am meisten.
15:55
PMPM: Now I'm going to showShow you a videoVideo
380
940000
2000
PM: Jetzt werde ich Ihnen ein Video
15:57
of an actualtatsächlich grievingTrauer motherMutter, ErinErin RunnionRunnion,
381
942000
2000
von einer Mutter zeigen, die wirklich trauert, Erin Runnion
15:59
confrontingkonfrontierend her daughter'sTochter murdererMörder and torturerFolterknecht in courtGericht.
382
944000
4000
die den Mörder und Peiniger ihrer Tochter vor Gericht konfrontiert.
16:03
Here you're going to see no falsefalsch emotionEmotion,
383
948000
2000
Hier werden Sie keine falschen Emotionen sehen,
16:05
just the authenticauthentisch expressionAusdruck of a mother'sMutter agonyAgonie.
384
950000
3000
ausschließlich den authentischen Ausdruck des Schmerzes einer Mutter.
16:08
(VideoVideo) ErinErin RunnionRunnion: I wroteschrieb this statementErklärung on the thirddritte anniversaryJahrestag
385
953000
2000
(Video) Erin Runnion: Ich verfasste diese Stellungnahme zum dritten Jahrestag
16:10
of the night you tookdauerte my babyBaby,
386
955000
2000
der Nacht, in der Sie mir mein Baby weggenommen haben.
16:12
and you hurtverletzt her,
387
957000
2000
Sie haben ihr wehgetan,
16:14
and you crushedzerdrückt her,
388
959000
2000
Sie haben sie zerdrückt,
16:16
you terrifiedAngst und Schrecken versetzt her untilbis her heartHerz stoppedgestoppt.
389
961000
4000
Sie haben sie gequält, bis ihr Herz stehen blieb.
16:20
And she foughtkämpfte, and I know she foughtkämpfte you.
390
965000
3000
Sie kämpfte, ich weiß, dass sie gegen Sie kämpfte.
16:23
But I know she lookedsah at you
391
968000
2000
Aber ich weiß auch, dass sie Sie angeschaut hat
16:25
with those amazingtolle brownbraun eyesAugen,
392
970000
2000
mit diesen umwerfenden braunen Augen
16:27
and you still wanted to killtöten her.
393
972000
3000
und Sie wollten sie immer noch töten.
16:30
And I don't understandverstehen it,
394
975000
2000
Ich verstehe es nicht,
16:32
and I never will.
395
977000
3000
ich werde es niemals verstehen.
16:35
PMPM: Okay, there's no doubtingZweifel an the veracityWahrhaftigkeit of those emotionsEmotionen.
396
980000
4000
PM: Ok, die Wahrhaftigkeit dieser Emotionen lässt sich nicht bezweifeln.
16:39
Now the technologyTechnologie around what the truthWahrheit lookssieht aus like
397
984000
3000
Derzeit schreitet die Technologie der Wahrheit
16:42
is progressingvoran on, the scienceWissenschaft of it.
398
987000
3000
weiter fort, die wissenschaftliche Seite.
16:45
We know for exampleBeispiel
399
990000
2000
Zum Beispiel wissen wir,
16:47
that we now have specializedspezialisiert eyeAuge trackersTracker and infraredInfrarot brainGehirn scansScans,
400
992000
3000
dass es spezielle Augenmonitore gibt und Infrarot-Gehirnscans,
16:50
MRI'sMRI that can decodeDecodieren the signalsSignale that our bodiesKörper sendsenden out
401
995000
3000
MRIs, die von unserem Körper ausgesendete Signale kodieren können,
16:53
when we're tryingversuchen to be deceptivetrügerische.
402
998000
2000
wenn wir einen Täuschungsversuch machen.
16:55
And these technologiesTechnologien are going to be marketedvermarktet to all of us
403
1000000
3000
Bald werden uns allen diese Technologien angeboten
16:58
as panaceasAllheilmittel for deceitTäuschung,
404
1003000
2000
als Wundermittel gegen Täuschung.
17:00
and they will provebeweisen incrediblyunglaublich usefulsinnvoll some day.
405
1005000
3000
Sie werden sich eines Tages als unglaublich nützlich erweisen.
17:03
But you've got to askFragen yourselfdich selber in the meantimeinzwischen:
406
1008000
2000
Aber in der Zwischenzeit müssen Sie sich Folgendes fragen:
17:05
Who do you want on your sideSeite of the meetingTreffen,
407
1010000
2000
Wen wollen Sie bei einem Treffen neben sich sitzen haben,
17:07
someonejemand who'swer ist trainedausgebildet in gettingbekommen to the truthWahrheit
408
1012000
3000
jemanden, der ausgebildet wurde, der Wahrheit auf den Grund zu gehen,
17:10
or some guy who'swer ist going to dragziehen a 400-pound-Pfund electroencephalogramElektroenzephalogramm
409
1015000
2000
oder jemanden, der ein 200 Kilo schweres Elektroenzephalogramm
17:12
throughdurch the doorTür?
410
1017000
2000
durch die Tür schleppt?
17:14
LiespottersLügenensucher relyverlassen on humanMensch toolsWerkzeuge.
411
1019000
4000
Lügenentdecker verlassen sich auf menschliches Werkzeug.
17:18
They know, as someonejemand onceEinmal said,
412
1023000
2000
Sie wissen, wie mal jemand gesagt hat,
17:20
"Character'sCharakters who you are in the darkdunkel."
413
1025000
2000
"den Charakter erkennt man im Dunkeln".
17:22
And what's kindArt of interestinginteressant
414
1027000
2000
Das Interessante ist,
17:24
is that todayheute we have so little darknessDunkelheit.
415
1029000
2000
dass wir heute so wenig Dunkelheit haben.
17:26
Our worldWelt is litzündete up 24 hoursStd. a day.
416
1031000
3000
Unsere Welt ist 24 Stunden am Tag beleuchtet.
17:29
It's transparenttransparent
417
1034000
2000
Sie ist transparent
17:31
with blogsBlogs and socialSozial networksNetzwerke
418
1036000
2000
mit Blogs und sozialen Networks,
17:33
broadcastingRundfunk the buzzBuzz of a wholeganze newneu generationGeneration of people
419
1038000
2000
die das Geschwirr einer ganzen Generation von Menschen
17:35
that have madegemacht a choiceWahl to liveLeben theirihr livesLeben in publicÖffentlichkeit.
420
1040000
3000
sendet, die sich zu einem öffentlichen Leben entschieden haben
17:38
It's a much more noisylaut worldWelt.
421
1043000
4000
Die Welt ist sehr viel lauter geworden.
17:42
So one challengeHerausforderung we have
422
1047000
2000
Eine Herausforderung,
17:44
is to remembermerken,
423
1049000
2000
an die wir denken müssen, ist,
17:46
oversharingoversharing, that's not honestyEhrlichkeit.
424
1051000
3000
dass ein Zuviel an Mitteilen nicht Ehrlichkeit ist.
17:49
Our manicmanische tweetingtwittern and textingSMS
425
1054000
2000
Unser manisches Twittern und SMS-Schreiben
17:51
can blindblind us to the factTatsache
426
1056000
2000
kann uns blind machen dafür,
17:53
that the subtletiesFeinheiten of humanMensch decencyAnstand -- characterCharakter integrityIntegrität --
427
1058000
3000
dass das Subtile menschlichen Anstandes - charakterliche Integrität -
17:56
that's still what mattersAngelegenheiten, that's always what's going to matterAngelegenheit.
428
1061000
3000
das wirklich Wichtige ist, was immer wichtig bleiben wird.
17:59
So in this much noisierlauter worldWelt,
429
1064000
2000
In dieser so viel lauteren Welt
18:01
it mightMacht make senseSinn for us
430
1066000
2000
kann es für uns sinnvoll sein,
18:03
to be just a little bitBit more explicitexplizit
431
1068000
2000
ein bisschen deutlicher zu werden
18:05
about our moralMoral- codeCode.
432
1070000
3000
im Hinblick auf unser moralisches Regelwerk.
18:08
When you combinekombinieren the scienceWissenschaft of recognizingerkennen deceptionTäuschung
433
1073000
2000
Wenn Sie die Wissenschaft der Erkenntnis von Täuschung
18:10
with the artKunst of looking, listeningHören,
434
1075000
2000
mit der Kunst von Sehen und Zuhören kombinieren,
18:12
you exemptbefreit yourselfdich selber from collaboratingZusammenarbeit in a lieLüge.
435
1077000
3000
sind Sie von der Unterstützung der Lüge befreit.
18:15
You startAnfang up that pathPfad
436
1080000
2000
Sie machen sich auf den Weg
18:17
of beingSein just a little bitBit more explicitexplizit,
437
1082000
2000
und sind nur ein bisschen deutlicher,
18:19
because you signalSignal to everyonejeder around you,
438
1084000
2000
weil Sie damit jedem signalisieren und
18:21
you say, "Hey, my worldWelt, our worldWelt,
439
1086000
3000
sagen: "Hey, meine Welt, unsere Welt
18:24
it's going to be an honestehrlich one.
440
1089000
2000
soll eine ehrliche sein.
18:26
My worldWelt is going to be one where truthWahrheit is strengthenedgestärkt
441
1091000
2000
Meine Welt soll eine Welt sein, in der Wahrheit gestärkt wird
18:28
and falsehoodFalschheit is recognizedanerkannt and marginalizedan den Rand gedrängt."
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1093000
3000
und Falschheit erkannt und ausgegrenzt wird."
18:31
And when you do that,
443
1096000
2000
Wenn Sie das tun,
18:33
the groundBoden around you startsbeginnt to shiftVerschiebung just a little bitBit.
444
1098000
3000
wird sich der Boden um Sie herum ein klein wenig verwerfen.
18:36
And that's the truthWahrheit. Thank you.
445
1101000
3000
Und das ist die Wahrheit. Vielen Dank.
18:39
(ApplauseApplaus)
446
1104000
5000
(Applaus)
Translated by Myriam Bastian
Reviewed by Lex Asobo

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ABOUT THE SPEAKER
Pamela Meyer - Lie detector
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth.

Why you should listen
Social media expert Pamela Meyer can tell when you’re lying. If it’s not your words that give you away, it’s your posture, eyes, breathing rate, fidgets, and a host of other indicators. Worse, we are all lied to up to 200 times a day, she says, from the white lies that allow society to function smoothly to the devastating duplicities that bring down corporations and break up families.

Working with a team of researchers over several years, Meyer, who is CEO of social networking company Simpatico Networks, collected and reviewed most of the research on deception that has been published, from such fields as law-enforcement, military, psychology and espionage. She then became an expert herself, receiving advanced training in deception detection, including multiple courses of advanced training in interrogation, microexpression analysis, statement analysis, behavior and body language interpretation, and emotion recognition. Her research is synthetized in her bestselling book Liespotting.
More profile about the speaker
Pamela Meyer | Speaker | TED.com