TED2016
Kang Lee: Can you really tell if a kid is lying?
Kang Lee: ¿Podemos saber de verdad si un niño está mintiendo?
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¿Saben mentir los niños? ¿Crees que puedes detectar fácilmente sus mentiras? El investigador del desarrollo Kang Lee explora lo fisiología de un niño que está mintiendo. Lo hacen a menudo, comienzan a los dos años y en realidad son bastante buenos mentirosos. Lee explica por qué deberíamos celebrar su primera mentira y presenta una nueva tecnología de detección de mentiras que algún día podría revelar nuestras emociones ocultas.
Kang Lee - Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior. Full bio
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior. Full bio
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00:13
Hi.
0
1112
1325
Hola.
Permítanme hacerles una pregunta:
00:14
Let me ask the audience a question:
1
2461
2346
¿alguna vez mintieron de niños?
00:16
Did you ever lie as a child?
2
4831
2195
00:19
If you did, could you please
raise your hand?
raise your hand?
3
7050
2667
Si es así, ¿podrían por favor
levantar la mano?
levantar la mano?
00:23
Wow! This is the most honest
group of people I've ever met.
group of people I've ever met.
4
11145
3454
¡Este es el grupo de personas
más honesto que conocí!
más honesto que conocí!
00:26
(Laughter)
5
14623
1957
(Risas)
00:28
So for the last 20 years,
6
16604
1709
Durante los últimos 20 años
00:30
I've been studying
how children learn to tell lies.
how children learn to tell lies.
7
18337
3415
he estado estudiando cómo
aprenden los niños a mentir.
aprenden los niños a mentir.
00:33
And today, I'm going to share with you
8
21776
2304
Y hoy compartiré algunos de los
descubrimientos que hicimos.
descubrimientos que hicimos.
00:36
some of the discoveries we have made.
9
24104
2162
00:38
But to begin, I'm going to tell you
a story from Mr. Richard Messina,
a story from Mr. Richard Messina,
10
26624
4925
Pero para empezar, contaré
la historia de Richard Messina,
la historia de Richard Messina,
00:43
who is my friend and an elementary
school principal.
school principal.
11
31573
3129
mi amigo y director de
una escuela primaria.
una escuela primaria.
00:47
He got a phone call one day.
12
35266
1561
Un día recibió una llamada telefónica.
El que llamó le dijo:
00:51
The caller says,
13
39279
1151
00:52
"Mr. Messina, my son Johnny
will not come to school today
will not come to school today
14
40454
3882
"Sr. Messina, mi hijo Johnny
no vendrá a la escuela hoy
no vendrá a la escuela hoy
00:56
because he's sick."
15
44360
1463
porque está enfermo".
00:58
Mr. Messina asks,
16
46498
1736
Y el Sr. Messina preguntó:
01:00
"Who am I speaking to, please?"
17
48258
2014
"¿Con quién estoy hablando por favor?"
01:02
And the caller says,
18
50788
1490
Y el otro dijo:
01:04
"I am my father."
19
52302
1665
"Con mi padre".
01:05
(Laughter)
20
53991
2787
(Risas)
01:10
So this story --
21
58227
1682
Esta historia
01:11
(Laughter)
22
59933
1532
(Risas)
01:13
sums up very nicely
three common beliefs we have
three common beliefs we have
23
61489
4310
resume muy bien
las 3 creencias comunes que tenemos
sobre los niños y la mentira.
sobre los niños y la mentira.
01:17
about children and lying.
24
65823
1859
01:20
One, children only come to tell lies
25
68140
4631
La primera es que los niños
solo dirán mentiras
solo dirán mentiras
01:24
after entering elementary school.
26
72795
2268
a partir de la escuela primaria.
La segunda es que los niños
no son buenos mentirosos
no son buenos mentirosos
01:27
Two, children are poor liars.
27
75552
2311
y que nosotros, los adultos, podemos
detectar fácilmente sus mentiras.
detectar fácilmente sus mentiras.
01:29
We adults can easily detect their lies.
28
77887
2857
01:32
And three, if children lie
at a very young age,
at a very young age,
29
80768
4038
Y la tercera, que si los niños
mienten desde una edad muy temprana
mienten desde una edad muy temprana
01:36
there must be some
character flaws with them,
character flaws with them,
30
84830
2849
deben tener algún defecto de carácter
01:39
and they are going to become
pathological liars for life.
pathological liars for life.
31
87703
4049
y llegarán a ser mitómanos.
01:44
Well, it turns out
32
92720
2194
Resulta que estas 3 ideas son falsas.
01:46
all of the three beliefs are wrong.
33
94938
2298
01:50
We have been playing guessing games
34
98617
2710
Hemos estado jugando adivinanzas
con niños de todo el mundo.
con niños de todo el mundo.
01:53
with children all over the world.
35
101351
2082
01:55
Here is an example.
36
103457
1486
Aquí hay un ejemplo.
01:56
So in this game, we asked children
to guess the numbers on the cards.
to guess the numbers on the cards.
37
104967
4365
En este juego pedimos a los niños que
adivinen los números de las tarjetas.
adivinen los números de las tarjetas.
02:01
And we tell them if they win the game,
38
109958
2878
Y les decimos que si ganan el juego,
02:04
they are going to get a big prize.
39
112860
2157
se llevarán un gran premio.
02:07
But in the middle of the game,
40
115525
1477
Pero en pleno juego, nos inventamos
una excusa y salimos de la sala.
una excusa y salimos de la sala.
02:09
we make an excuse and leave the room.
41
117026
2760
02:13
And before we leave the room,
42
121763
1934
Y antes de salir de la habitación
02:15
we tell them not to peek at the cards.
43
123721
2936
les decimos que no miren las tarjetas.
02:19
Of course,
44
127518
1416
Por supuesto que había cámaras ocultas
02:20
we have hidden cameras in the room
45
128958
2161
para vigilar cada uno de sus movimientos.
02:23
to watch their every move.
46
131143
1795
02:26
Because the desire
to win the game is so strong,
to win the game is so strong,
47
134216
3417
Ya que el deseo de ganar
el juego es tan fuerte,
el juego es tan fuerte,
02:29
more than 90 percent of children will peek
48
137657
3486
más del 90 % de los niños
echaron un vistazo
echaron un vistazo
02:33
as soon as we leave the room.
49
141167
1437
tan pronto como salimos.
02:34
(Laughter)
50
142628
2000
(Risas)
02:37
The crucial question is:
51
145044
1986
La pregunta clave es
02:39
When we return and ask the children
52
147054
2748
si al regresar y preguntar a los
niños si hicieron trampa o no
niños si hicieron trampa o no
02:41
whether or not they have peeked,
53
149826
2309
02:44
will the children who peeked confess
54
152159
3052
los niños que miraron las tarjetas
confiesan o no su engaño.
confiesan o no su engaño.
02:47
or lie about their transgression?
55
155235
2578
02:51
We found that regardless
of gender, country, religion,
of gender, country, religion,
56
159525
4773
Descubrimos que independientemente
de su sexo, país o religión,
de su sexo, país o religión,
02:56
at two years of age,
57
164934
1579
a los dos años de edad,
02:59
30 percent lie,
58
167188
1927
un 30 % miente
03:01
70 percent tell the truth
about their transgression.
about their transgression.
59
169139
3809
y un 70 % dice la verdad.
03:04
At three years of age,
60
172972
2138
A los tres años de edad,
03:07
50 percent lie and 50 percent
tell the truth.
tell the truth.
61
175134
3474
un 50 % miente y el otro 50 %
reconoce que mintieron.
reconoce que mintieron.
03:11
At four years of age,
62
179302
1899
A los cuatro años de edad
03:13
more than 80 percent lie.
63
181225
1947
más del 80 % mienten.
03:16
And after four years of age,
64
184334
2451
Y después de cuatro años de edad,
la mayoría de los niños mienten.
la mayoría de los niños mienten.
03:18
most children lie.
65
186809
1389
03:21
So as you can see,
66
189180
1363
Como se puede ver,
03:22
lying is really a typical part
of development.
of development.
67
190567
3463
la mentira es realmente una
fase típica del desarrollo.
fase típica del desarrollo.
03:26
And some children begin to tell lies
68
194054
2790
Y algunos niños comienzan
a contar mentiras
a contar mentiras
03:28
as young as two years of age.
69
196868
2439
con solo dos años de edad.
03:32
So now, let's take a closer look
at the younger children.
at the younger children.
70
200438
3557
Veamos más de cerca a
los niños más pequeños.
los niños más pequeños.
03:37
Why do some but not all
young children lie?
young children lie?
71
205336
3813
¿Por qué algunos pero no todos
los niños pequeños mienten?
los niños pequeños mienten?
03:42
In cooking, you need good ingredients
72
210184
3329
En la cocina, hacen falta
buenos ingredientes
buenos ingredientes
03:45
to cook good food.
73
213537
1613
para cocinar una buena comida.
03:47
And good lying requires
two key ingredients.
two key ingredients.
74
215793
4563
Y una buena mentira requiere
de dos ingredientes clave.
de dos ingredientes clave.
03:53
The first key ingredient
is theory of mind,
is theory of mind,
75
221109
4110
El primer ingrediente clave
es la teoría de la mente,
es la teoría de la mente,
03:57
or the mind-reading ability.
76
225243
1835
o la capacidad de leerla.
03:59
Mind reading is the ability to know
77
227768
2078
Leer la mente es la capacidad de saber
04:01
that different people have
different knowledge about the situation
different knowledge about the situation
78
229870
4608
que diferentes personas saben
más o menos de una situación;
más o menos de una situación;
04:06
and the ability to differentiate
between what I know
between what I know
79
234502
3801
y también es la capacidad
de saber diferenciar
de saber diferenciar
entre lo que yo sé y lo que sabes tú.
04:10
and what you know.
80
238327
1223
04:11
Mind reading is important for lying
81
239914
2247
Leer la mente es importante para mentir,
04:14
because the basis of lying is that I know
82
242185
3847
porque la base de la mentira es
que yo sé que tú no sabes lo que yo sé.
que yo sé que tú no sabes lo que yo sé.
04:18
you don't know
83
246056
1151
04:19
what I know.
84
247231
1151
04:20
Therefore, I can lie to you.
85
248406
1371
Por lo tanto, puedo mentirte.
04:23
The second key ingredient
for good lying is self-control.
for good lying is self-control.
86
251070
4610
El segundo ingrediente clave para
una buena mentira es el autocontrol.
una buena mentira es el autocontrol.
04:27
It is the ability to control your speech,
your facial expression
your facial expression
87
255704
4623
Es la capacidad de controlar
su voz, su expresión facial
y su lenguaje corporal
y su lenguaje corporal
04:32
and your body language,
88
260351
1540
04:33
so that you can tell a convincing lie.
89
261915
2078
para que pueda contar
una mentira convincente.
una mentira convincente.
04:36
And we found that those young children
90
264938
3726
Y descubrimos que esos niños pequeños
que leen la mente y tiene autocontrol
04:40
who have more advanced mind-reading
and self-control abilities
and self-control abilities
91
268688
4856
04:45
tell lies earlier
92
273568
2038
mienten desde una edad más temprana
04:47
and are more sophisticated liars.
93
275630
2816
y son mentirosos más sofisticados.
04:51
As it turns out, these two abilities
are also essential for all of us
are also essential for all of us
94
279887
5619
Como resultado, estas 2 capacidades son
esenciales para todos nosotros también
esenciales para todos nosotros también
04:57
to function well in our society.
95
285530
2522
para convivir bien en nuestra sociedad.
De hecho, los déficits en la calidad
de leer la mente y el autocontrol
de leer la mente y el autocontrol
05:00
In fact, deficits in mind-reading
and self-control abilities
and self-control abilities
96
288848
4335
05:05
are associated with serious
developmental problems,
developmental problems,
97
293207
3559
están asociados con graves
problemas de desarrollo
problemas de desarrollo
05:08
such as ADHD and autism.
98
296790
2759
como el TDAH y el autismo.
05:13
So if you discover your two-year-old
is telling his or her first lie,
is telling his or her first lie,
99
301893
5177
Así que si Ud. descubre que su hijo
comienza a mentir con solo 2 años,
comienza a mentir con solo 2 años,
05:19
instead of being alarmed,
100
307094
1984
en lugar de alarmarse
05:21
you should celebrate --
101
309102
1492
debería celebrarlo...
05:22
(Laughter)
102
310618
1522
(Risas)
05:24
because it signals that your child
has arrived at a new milestone
has arrived at a new milestone
103
312164
5730
porque significa que su hijo
ha alcanzado un nuevo nivel
ha alcanzado un nuevo nivel
05:29
of typical development.
104
317918
1635
de desarrollo típico.
05:33
Now, are children poor liars?
105
321085
3136
¿Son los niños buenos mentirosos?
05:36
Do you think you can easily
detect their lies?
detect their lies?
106
324878
2994
¿Ud. cree que puede detectar
fácilmente sus mentiras?
fácilmente sus mentiras?
05:40
Would you like to give it a try?
107
328745
1678
¿Quieren probar?
05:42
Yes? OK.
108
330921
1480
¿Sí? Bien.
Les mostraré dos videos.
05:44
So I'm going to show you two videos.
109
332425
2139
05:47
In the videos,
110
335024
1151
Allí, los niños responderán
a la pregunta del investigador:
a la pregunta del investigador:
05:48
the children are going to respond
to a researcher's question,
to a researcher's question,
111
336199
3057
05:51
"Did you peek?"
112
339280
1482
"¿Hiciste trampa?"
05:52
So try to tell me
113
340786
1554
Así que traten de decirme
05:54
which child is lying
114
342364
1398
qué niño está mintiendo
y qué niño está diciendo la verdad.
y qué niño está diciendo la verdad.
05:55
and which child is telling the truth.
115
343786
2110
05:58
Here's child number one.
116
346272
1719
Aquí está el primer niño.
06:00
Are you ready?
117
348991
1237
¿Están listos?
(Video) Adulto: ¿Hiciste trampa?
Niño: No.
Niño: No.
06:03
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
118
351006
1920
06:05
Kang Lee: And this is child number two.
119
353619
2236
Kang Lee: Y este es el segundo niño.
06:09
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
120
357501
2192
(Video) Adulto: ¿Hiciste trampa?
Niña: No.
Niña: No.
KL: Bien, si piensan que el
primer niño está mintiendo,
primer niño está mintiendo,
06:13
KL: OK, if you think
child number one is lying,
child number one is lying,
121
361296
3587
06:16
please raise your hand.
122
364907
1687
levanten la mano.
06:20
And if you think child number two
is lying, please raise your hand.
is lying, please raise your hand.
123
368401
3552
Y si creen que el segundo niño
miente, por favor, levanten la mano.
miente, por favor, levanten la mano.
06:25
OK, so as a matter of fact,
124
373593
2474
De hecho, el primero dice la verdad
06:28
child number one is telling the truth,
125
376091
2937
y el segundo niño miente.
06:31
child number two is lying.
126
379052
2029
06:34
Looks like many of you are terrible
detectors of children's lies.
detectors of children's lies.
127
382124
3230
Parece que muchos son pésimos
detectores de mentiras infantiles.
detectores de mentiras infantiles.
06:37
(Laughter)
128
385378
2478
(Risas)
06:39
Now, we have played similar kinds of games
129
387880
3384
Hemos jugado los mismos juegos
06:43
with many, many adults
from all walks of life.
from all walks of life.
130
391288
4625
con muchos, muchos adultos de toda clase.
06:48
And we show them many videos.
131
396714
2158
Y les mostramos muchos videos.
06:51
In half of the videos, the children lied.
132
399347
2549
Los niños mintieron
en la mitad de estos videos
en la mitad de estos videos
06:53
In the other half of the videos,
the children told the truth.
the children told the truth.
133
401920
3267
y dijeron la verdad en la otra mitad.
06:58
And let's find out
how these adults performed.
how these adults performed.
134
406529
2857
Veamos los resultados de estos adultos.
07:02
Because there are as many liars
as truth tellers,
as truth tellers,
135
410319
3855
Puesto que hay tantos mentirosos
que los niños que dicen la verdad,
que los niños que dicen la verdad,
07:06
if you guess randomly,
136
414198
2399
si acierta al azar,
07:08
there's a 50 percent chance
you're going to get it right.
you're going to get it right.
137
416621
4070
hay una probabilidad del 50 %
de que ofrezcan la respuesta correcta.
de que ofrezcan la respuesta correcta.
07:12
So if your accuracy is around 50 percent,
138
420715
3594
Así que si su precisión ronda el 50 %
07:16
it means you are a terrible detector
of children's lies.
of children's lies.
139
424333
3441
esto significa que son terribles
detectores de mentiras infantiles.
detectores de mentiras infantiles.
07:20
So let's start with undergrads
and law school students,
and law school students,
140
428290
4529
Empecemos con universitarios
y estudiantes de derecho
y estudiantes de derecho
07:24
who typically have
limited experience with children.
limited experience with children.
141
432843
3672
que por lo general, tienen
poca experiencia con los niños.
poca experiencia con los niños.
No, no pueden detectar
las mentiras de los niños.
las mentiras de los niños.
07:30
No, they cannot detect children's lies.
142
438038
1962
07:32
Their performance is around chance.
143
440024
2214
Sus resultados son similares
a los ofrecidos al azar.
a los ofrecidos al azar.
07:34
Now how about social workers
and child-protection lawyers,
and child-protection lawyers,
144
442262
5229
¿Qué hay de los trabajadores sociales
y los abogados de protección infantil,
y los abogados de protección infantil,
07:39
who work with children on a daily basis?
145
447515
2674
que trabajan con los niños día a día?
07:42
Can they detect children's lies?
146
450213
2087
¿Pueden detectar los adultos
sus mentiras?
sus mentiras?
07:45
No, they cannot.
147
453624
1151
No, no pueden.
07:46
(Laughter)
148
454799
1045
(Risas)
07:47
What about judges,
149
455868
1472
¿Qué pasa con los jueces,
funcionarios de aduanas y policías
funcionarios de aduanas y policías
07:49
customs officers
150
457364
1800
07:51
and police officers,
151
459188
1858
07:53
who deal with liars on a daily basis?
152
461070
2643
que se enfrenten
a los mentirosos a diario?
a los mentirosos a diario?
07:55
Can they detect children's lies?
153
463737
1917
¿Pueden detectar
las mentiras de estos niños?
las mentiras de estos niños?
07:58
No, they cannot.
154
466800
1214
No, no pueden.
¿Qué pasa con los padres?
08:00
What about parents?
155
468430
1186
08:01
Can parents detect other children's lies?
156
469640
3014
¿Pueden detectar las
mentiras de otros niños?
mentiras de otros niños?
08:05
No, they cannot.
157
473898
1238
No, no pueden.
08:07
What about, can parents
detect their own children's lies?
detect their own children's lies?
158
475821
3585
¿Pueden los padres detectar
las mentiras de sus propios hijos?
las mentiras de sus propios hijos?
08:13
No, they cannot.
159
481208
1201
No, no pueden.
08:14
(Laughter) (Applause)
160
482433
3476
(Risas) (Aplausos)
08:17
So now you may ask
161
485933
1547
Uds. pueden preguntarse
08:20
why children's lies
are so difficult to detect.
are so difficult to detect.
162
488504
3632
por qué estas mentiras
son tan difíciles de detectar.
son tan difíciles de detectar.
08:24
Let me illustrate this
with my own son, Nathan.
with my own son, Nathan.
163
492958
3012
Permítanme ilustrarlo
con mi propio hijo, Nathan.
con mi propio hijo, Nathan.
08:27
This is his facial expression
164
495994
2169
Esta es su expresión
facial cuando miente.
facial cuando miente.
08:30
when he lies.
165
498187
1384
08:31
(Laughter)
166
499595
2206
(Risas)
08:33
So when children lie,
167
501825
1602
Por eso, cuando los niños mienten
08:35
their facial expression
is typically neutral.
is typically neutral.
168
503451
3156
su expresión facial
es típicamente neutra.
es típicamente neutra.
08:39
However, behind this neutral expression,
169
507123
3460
Sin embargo, detrás de
esta expresión neutral,
esta expresión neutral,
08:42
the child is actually experiencing
a lot of emotions,
a lot of emotions,
170
510607
3326
el niño experimenta muchas emociones
08:45
such as fear, guilt, shame
171
513957
3855
como el miedo, la culpa, la vergüenza
08:49
and maybe a little bit of liar's delight.
172
517836
3096
y tal vez un poco de alegría por mentir.
08:52
(Laughter)
173
520956
2702
(Risas)
Por desgracia, estas emociones
son más bien efímeras u ocultas
son más bien efímeras u ocultas
08:55
Unfortunately, such emotions
are either fleeting or hidden.
are either fleeting or hidden.
174
523682
4840
09:00
Therefore, it's mostly invisible to us.
175
528546
3099
por lo tanto y sobre todo
invisibles a simple vista.
invisibles a simple vista.
09:03
So in the last five years,
176
531669
1359
En los últimos cinco años hemos
estado tratando de encontrar
estado tratando de encontrar
09:05
we have been trying to figure out a way
to reveal these hidden emotions.
to reveal these hidden emotions.
177
533052
3896
una manera de revelar
estas emociones ocultas
estas emociones ocultas
09:08
Then we made a discovery.
178
536972
1514
y descubrimos algo.
09:11
We know that underneath our facial skin,
179
539273
3185
Sabemos que debajo
de nuestra piel facial
de nuestra piel facial
09:14
there's a rich network of blood vessels.
180
542482
3394
hay una rica red de vasos sanguíneos.
09:17
When we experience different emotions,
181
545900
2417
Cuando experimentamos
diferentes emociones,
diferentes emociones,
09:20
our facial blood flow changes subtly.
182
548341
2641
nuestro flujo sanguíneo facial
cambia sutilmente.
cambia sutilmente.
09:23
And these changes are regulated
by the autonomic system
by the autonomic system
183
551613
3948
Estos cambios son regulados
por el sistema autónomo
por el sistema autónomo
09:27
that is beyond our conscious control.
184
555585
2169
que está más allá de
nuestro control consciente.
nuestro control consciente.
09:30
By looking at facial blood flow changes,
185
558159
3823
Por lo cual, al observar los cambios
en el flujo sanguíneo facial,
en el flujo sanguíneo facial,
09:34
we can reveal people's hidden emotions.
186
562006
2697
podemos revelar las emociones
ocultas de las personas.
ocultas de las personas.
09:37
Unfortunately, such emotion-related
facial blood flow changes
facial blood flow changes
187
565229
4778
Por desgracia, estos cambios de flujo
relacionados con las emociones
relacionados con las emociones
09:42
are too subtle to detect by our naked eye.
188
570031
2625
son demasiado sutiles para
detectarse a simple vista.
detectarse a simple vista.
09:45
So to help us reveal
people's facial emotions,
people's facial emotions,
189
573632
3768
Así que para ayudar a revelar
estas emociones faciales,
estas emociones faciales,
09:49
we have developed a new imaging technology
190
577424
3034
hemos desarrollado
una nueva tecnología de imagen
una nueva tecnología de imagen
09:52
we call "transdermal optical imaging."
191
580482
3149
llamada "imágenes ópticas transdérmica".
09:56
To do so, we use a regular
video camera to record people
video camera to record people
192
584679
3953
Para ello, usamos una grabadora normal
10:00
when they experience
various hidden emotions.
various hidden emotions.
193
588656
3086
para grabarles mientras experimentan
estas emociones ocultas diversas.
estas emociones ocultas diversas.
10:04
And then, using our image
processing technology,
processing technology,
194
592385
4094
Y luego, con nuestra tecnología
de procesamiento de imágenes,
de procesamiento de imágenes,
podemos extraer imágenes transdérmicas
de cambios en el flujo sanguíneo facial.
de cambios en el flujo sanguíneo facial.
10:08
we can extract transdermal images
of facial blood flow changes.
of facial blood flow changes.
195
596503
5536
Al observar estas imágenes transdérmicas,
10:16
By looking at transdermal video images,
196
604475
4272
10:20
now we can easily see
197
608771
1787
podemos ver fácilmente los cambios
en el flujo sanguíneo facial
en el flujo sanguíneo facial
10:23
facial blood flow changes associated
with the various hidden emotions.
with the various hidden emotions.
198
611737
5631
asociados con las diversas
emociones ocultas.
emociones ocultas.
10:29
And using this technology,
199
617944
1788
Y usando esta tecnología
10:31
we can now reveal the hidden emotions
associated with lying,
associated with lying,
200
619756
4668
podemos revelar emociones ocultas
relacionadas con la mentira
relacionadas con la mentira
10:36
and therefore detect people's lies.
201
624448
2910
y por lo tanto detectar mentiras.
10:39
We can do so noninvasively,
202
627382
2439
Podemos hacerlo de manera no invasiva,
10:41
remotely, inexpensively,
203
629845
2539
de forma remota, a bajo costo,
10:44
with an accuracy at about 85 percent,
204
632408
3660
con una precisión de
aproximadamente un 85 %
aproximadamente un 85 %
10:48
which is far better than chance level.
205
636092
2054
que es mucho mejor que el azar.
10:51
And in addition, we discovered
a Pinocchio effect.
a Pinocchio effect.
206
639100
3790
Y además, descubrimos un efecto Pinocho.
10:56
No, not this Pinocchio effect.
207
644336
2055
No, no este efecto Pinocho.
10:58
(Laughter)
208
646415
1007
(Risas)
10:59
This is the real Pinocchio effect.
209
647446
2122
Este es el efecto Pinocho real.
11:01
When people lie,
210
649592
1417
Cuando la gente miente,
11:03
the facial blood flow
on the cheeks decreases,
on the cheeks decreases,
211
651033
3779
el flujo sanguíneo facial
disminuye en las mejillas
disminuye en las mejillas
11:06
and the facial blood flow
on the nose increases.
on the nose increases.
212
654836
3261
y aumenta en la nariz.
11:11
Of course, lying is not the only situation
213
659379
3507
Por supuesto, la mentira
no es la única situación
no es la única situación
11:14
that will evoke our hidden emotions.
214
662910
2848
que revela nuestras emociones ocultas.
11:17
So then we asked ourselves,
215
665782
1874
Entonces nos preguntamos,
11:19
in addition to detecting lies,
216
667680
2347
además de detectar mentiras,
11:22
how can our technology be used?
217
670051
2333
¿cómo más se puede
emplear nuestra tecnología?
emplear nuestra tecnología?
11:25
One application is in education.
218
673027
3546
Una aplicación es en la educación.
11:28
For example, using this technology,
we can help this mathematics teacher
we can help this mathematics teacher
219
676597
4661
Por ejemplo, con esta tecnología podemos
ayudar a este profesor de matemáticas
ayudar a este profesor de matemáticas
11:33
to identify the student in his classroom
220
681282
2907
identificar al estudiante en su clase
con altos niveles de ansiedad
con altos niveles de ansiedad
11:36
who may experience high anxiety
about the topic he's teaching
about the topic he's teaching
221
684213
4745
sobre el tema que imparte
y así poder ayudarle.
y así poder ayudarle.
11:40
so that he can help him.
222
688982
1509
11:43
And also we can use this in health care.
223
691337
2740
También puede usarse
en el cuidado de la salud.
en el cuidado de la salud.
11:46
For example, every day I Skype my parents,
224
694101
3368
Por ejemplo, todos los días
hablo con mis padres por Skype,
hablo con mis padres por Skype,
11:49
who live thousands of miles away.
225
697493
2082
que viven a miles de kilómetros.
11:52
And using this technology,
226
700178
1821
Haciendo uso de esta tecnología
11:54
I can not only find out
what's going on in their lives
what's going on in their lives
227
702023
3482
no solo puedo averiguar
lo que está pasando en sus vidas
lo que está pasando en sus vidas
11:57
but also simultaneously monitor
their heart rate, their stress level,
their heart rate, their stress level,
228
705529
6302
sino también monitorizar a la vez
su ritmo cardíaco, su nivel de estrés,
su ritmo cardíaco, su nivel de estrés,
12:03
their mood and whether or not
they are experiencing pain.
they are experiencing pain.
229
711855
3225
su estado de ánimo y si están
o no experimentando dolor.
o no experimentando dolor.
12:07
And perhaps in the future,
230
715839
1810
Y quizás en el futuro,
12:09
their risks for heart attack
or hypertension.
or hypertension.
231
717673
3289
el riesgo para un ataque
al corazón o hipertensión.
al corazón o hipertensión.
12:13
And you may ask:
232
721701
1260
Y Uds. se preguntaran:
12:15
Can we use this also to reveal
politicians' emotions?
politicians' emotions?
233
723472
5481
¿podemos usarla también para revelar
las emociones de los políticos?
las emociones de los políticos?
12:20
(Laughter)
234
728977
1540
(Risas)
12:22
For example, during a debate.
235
730541
1854
Por ejemplo durante un debate.
12:25
Well, the answer is yes.
236
733220
1453
Bueno, la respuesta es sí.
12:27
Using TV footage,
237
735167
1944
Con la ayuda de imágenes televisadas
12:29
we could detect
the politicians' heart rate,
the politicians' heart rate,
238
737135
4046
podemos detectar el ritmo
cardíaco de los políticos,
cardíaco de los políticos,
12:33
mood and stress,
239
741205
2046
su estado de ánimo y el estrés,
12:35
and perhaps in the future,
whether or not they are lying to us.
whether or not they are lying to us.
240
743275
3578
y quizás en el futuro,
si nos están mintiendo o no.
si nos están mintiendo o no.
También podemos usarla en la
comercialización de la investigación,
comercialización de la investigación,
12:39
We can also use this
in marketing research,
in marketing research,
241
747495
2996
12:42
for example, to find out
242
750515
1851
por ejemplo, para averiguar
12:44
whether or not people like
certain consumer products.
certain consumer products.
243
752390
4355
si a la gente le gusta o no
determinados productos de consumo.
determinados productos de consumo.
12:49
We can even use it in dating.
244
757229
2238
Incluso podemos usarla en las citas.
12:51
So for example,
245
759904
1160
Así, por ejemplo,
12:53
if your date is smiling at you,
246
761088
2594
si su cita le sonríe,
12:55
this technology can help you to determine
247
763706
2794
esta tecnología puede ayudar
a determinar si le cae bien de verdad
a determinar si le cae bien de verdad
12:58
whether she actually likes you
248
766524
2607
o si solo está tratando
de ser amable con Ud.
de ser amable con Ud.
13:01
or she is just trying to be nice to you.
249
769155
2175
13:03
And in this case,
250
771864
1695
Y en este caso, es solo
una muestra de amabilidad.
una muestra de amabilidad.
13:05
she is just trying to be nice to you.
251
773583
1876
13:07
(Laughter)
252
775483
2392
(Risas)
13:11
So transdermal optical imaging technology
253
779244
3709
La tecnología de imagen
óptica transdérmica
óptica transdérmica
13:14
is at a very early stage of development.
254
782977
2578
está en una fase muy
temprana de desarrollo.
temprana de desarrollo.
13:17
Many new applications will come about
that we don't know today.
that we don't know today.
255
785579
4114
Aparecerán muchas nuevas aplicaciones
desconocidas en la actualidad.
desconocidas en la actualidad.
13:22
However, one thing I know for sure
256
790293
2778
Sin embargo, una cosa que sé con certeza
13:25
is that lying will never
be the same again.
be the same again.
257
793095
3414
es que la mentira nunca será la misma.
13:28
Thank you very much.
258
796533
1158
Muchas gracias.
13:29
Xiè xie.
259
797715
1324
(Chino) Xie Xie.
13:31
(Applause)
260
799063
3906
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Kang Lee - Developmental researcherKang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior.
Why you should listen
With an international team based at the University of Toronto, Kang Lee investigates the neurological and social basis of emerging social behaviors in young children. His two-pronged research focuses first on how and when children develop the capacity to lie, to detect liesand to feel guilty about it afterwards.
The second focus of Lee's research is facial recognition, which has led to revelations of when children develop the ability to distinguish races and has helped explain why some people occasionally see Jesus' face on a piece of toast.
Kang Lee | Speaker | TED.com