ABOUT THE SPEAKER

Kang Lee - Developmental researcher
Kang 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.

More profile about the speaker
Kang Lee | Speaker | TED.com

TED2016

Kang Lee: Can you really tell if a kid is lying?

Kang Lee:: ကလေးတစ်ယောက် လိမ်ပြောနေလားဆိုသိတာ တကယ်သိနိုင်လား။

Filmed: 2016-02-18

Readability: 4.2

8,673,675 views

ကလေးတွေဟာ လိမ်လည်ပြောဆိုရာမှာ ညံ့သူတွေလား။သူတို့လိမ်တာတွေကို အလွယ်တကူပဲ သိမြင်နိုင်ပါတယ်လို့ သင်ထင်ပါသလား။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပိုင်းဆိုင်ရာ သုသေသီ Kang Lee ဟာ ကလေးတွေ လိမ်ပြောတဲ့အခါ ဇီဝကမ္မဗေဒပိုင်းအရ ဖြစ်ပေါ်တာကို လေ့လာပါတယ်။ သူတို့ဟာ အသက် နှစ်နှစ်သားအရွယ်လောက်ကနေ ဒါကို အတော်လုပ်ကြပြီး ဒီနေရာမှာ တကယ့်ကို တော်ကြပါတယ်။ Lee ကနေပြီး ကလေးတွေ စတင်လိမ်တဲ့အချိန်မှာ ဘာကြောင့် ချီးကျူးဂုဏ်ပြုသင့်တယ်ဆိုတာကို ရှင်းလင်းပြထားပြီး တစ်နေ့နေ့မှာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပုန်းကွယ်နေတဲ့ စိတ်ခံစားမှုတွေကို ထုတ်ဖော်နိုင်လောက်တဲ့ အလိမ်ဖော်တဲ့ နည်းပညာ အသစ်ကို တင်ပြထားပါတယ်။

Kang Lee - Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13

Hi.

0

1112

1325

ဟိုင်း။

00:14

Let me ask the audience a question:

1

2461

2346

ပရိတ်သတ်ကို မေးခွန်းတစ်ခု မေးခွင့်ပြုပါ၊

00:16

Did you ever lie as a child?

2

4831

2195

ခင်ဗျားတို့ ကလေး တစ်ယောက်လို
လိမ်ပြောဖူးလား။

00:19

If you did, could you please
raise your hand?

3

7050

2667

လုပ်ဖူးတယ်ဆိုရင် လက်ထောင်ပြနိုင်မလားဗျာ။

00:23

Wow! This is the most honest
group of people I've ever met.

4

11145

3454

အိုး၊ ဒါဟာ ကျွန်တော်
တွေ့ဖူးသမျှမှာ အရိုးသားဆုံးအဖွဲ့ပဲဗျ။

00:26

(Laughter)

5

14623

1957

(ရယ်သံများ)

00:28

So for the last 20 years,

6

16604

1709

ဒါနဲ့ပဲ လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ် ၂၀ လုံးလုံး

00:30

I've been studying
how children learn to tell lies.

7

18337

3415

ကလေးတွေ လိမ်ပြောတာကို ဘယ်လို
တတ်လာကြလဲဆိုတာကို လေ့လာနေခဲ့တယ်။

00:33

And today, I'm going to share with you

8

21776

2304

ဒီနေ့ ကျွန်တော်တို့
တွေ့ရှိထားတာတစ်ချို့ကို

00:36

some of the discoveries we have made.

9

24104

2162

ခင်ဗျားတို့နဲ့ မျှဝေမလို့ပါ။

00:38

But to begin, I'm going to tell you
a story from Mr. Richard Messina,

10

26624

4925

ဒါပေမဲ့ အစပြုဖို့ Mr. Richard Messina ဆီက
ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ် ပြောပါဦးမယ်၊

00:43

who is my friend and an elementary
school principal.

11

31573

3129

သူက ကျွန်တော့သူငယ်ချင်းနဲ
မူလတန်း ကျောင်းအုပ်ကြီးပါ။

00:47

He got a phone call one day.

12

35266

1561

တစ်ရက် သူ့ဆီ ဖုန်းခေါ်လာတယ်။

00:51

The caller says,

13

39279

1151

ဖုန်းဆက်သူ ပြောတာက

00:52

"Mr. Messina, my son Johnny
will not come to school today

14

40454

3882

"Mr. Messina ကျွန်တော့သား
Johnny ဒီနေ့ ကျောင်းမလာဘူး။

00:56

because he's sick."

15

44360

1463

သူနေမကောင်းလို့ပါ" တဲ့။

00:58

Mr. Messina asks,

16

46498

1736

Mr. Messina ကမေးတာက

01:00

"Who am I speaking to, please?"

17

48258

2014

"ကျွန်တော် ဘယ်သူနဲ့ ပြောနေတာလဲဗျာ။"

01:02

And the caller says,

18

50788

1490

ဒီမှာ ဖုန်းဆက်သူက ပြောတာက

01:04

"I am my father."

19

52302

1665

"ကျွန်တော် ကျွန်တော့ရဲ့ အဖေပါ" တဲ့။

01:05

(Laughter)

20

53991

2787

(ရယ်သံများ)

01:10

So this story --

21

58227

1682

ဒီတော့ ဒီဇာတ်လမ်းက

01:11

(Laughter)

22

59933

1532

(ရယ်သံများ)

01:13

sums up very nicely
three common beliefs we have

23

61489

4310

ကလေးတွေနဲ့ လိမ်ပြောတဲ့အကြောင်း
ကျွန်တော်တို့ ကောင်းကောင်း ယုံကြည်နေကျ

01:17

about children and lying.

24

65823

1859

အရာ သုံးခုကို ပေါင်းရုံးဖော်ပြတာပါ။

01:20

One, children only come to tell lies

25

68140

4631

တစ်၊ ကလေးတွေဟာ
မူလတန်းကျောင်း တက်ပြီးတဲ့အခါမှာ

01:24

after entering elementary school.

26

72795

2268

လိမ်ပြောတတ်လာတယ်။

01:27

Two, children are poor liars.

27

75552

2311

နှစ်။ ကလေးတွေဟာ
လိမ်ညာရာမှာ ညံ့သူတွေဖြစ်တယ်။

01:29

We adults can easily detect their lies.

28

77887

2857

သူတို့ လိမ်တာတွေကို
လူကြီးတွေက လွယ်လွယ်လေး သိနိုင်တယ်။

01:32

And three, if children lie
at a very young age,

29

80768

4038

သုံးက ကလေးတွေဟာ
သိပ်ငယ်တဲ့အရွယ်မှာ လိမ်ပြောရင်

01:36

there must be some
character flaws with them,

30

84830

2849

သူတို့မှာ စရိုက်ပိုင်း
အပြစ်အနာတွေ ရှိမှာဖြစ်ပြီး

01:39

and they are going to become
pathological liars for life.

31

87703

4049

တစ်သက်လုံး အရိုးစွဲနေတဲ့
လိမ်ညာသူတွေ ဖြစ်လာတော့မယ်။

01:44

Well, it turns out

32

92720

2194

အင်း ဖြစ်သွားတာက

01:46

all of the three beliefs are wrong.

33

94938

2298

ဒီယုံကြည်မှု သုံးခုလုံး မှားတယ်ဆိုတာပါ။

01:50

We have been playing guessing games

34

98617

2710

ကျွန်တော်တို့ဟာ တစ်ကမ္ဘာလုံးက
ကလေးတွေနဲ့ မှန်းဖြေတဲ့

01:53

with children all over the world.

35

101351

2082

ကစားနည်းတွေ ကစားနေခဲ့ကြတာပါ။

01:55

Here is an example.

36

103457

1486

ဒီမှာ နမူနာတစ်ခုပါ။

01:56

So in this game, we asked children
to guess the numbers on the cards.

37

104967

4365

ဒီကစားနည်းမှာ ကလေးတွေကို ကဒ်ပြားတွေ
ပေါ်က နံပါတ်တွေကို မှန်းခိုင်းတယ်။

02:01

And we tell them if they win the game,

38

109958

2878

ပြီးတော့ ကစားပွဲနိုင်ရင်
ဆုကြီးတစ်ခုရမယ်လို့

02:04

they are going to get a big prize.

39

112860

2157

သူတို့ကို ပြောလိုက်တယ်။

02:07

But in the middle of the game,

40

115525

1477

ဒါပေမဲ့ ကစားပွဲအလယ်မှာ

02:09

we make an excuse and leave the room.

41

117026

2760

ကျွန်တော်တိုဟာ ဆင်ခြေတစ်ခုပေးပြီး
အခန်းကထွက်သွားတယ်။

02:13

And before we leave the room,

42

121763

1934

ကျွန်တော်တို့ အခန်းထဲကမထွက်ခင်

02:15

we tell them not to peek at the cards.

43

123721

2936

ကဒ်ပြားတွေကို ခိုးမကြည့်နဲ့လို့ ပြောတယ်။

02:19

Of course,

44

127518

1416

တကယ်တမ်းက

02:20

we have hidden cameras in the room

45

128958

2161

သူတို့ရဲ့ လှုပ်ရှားမှုတိုင်းကို ကြည့်ဖို့

02:23

to watch their every move.

46

131143

1795

လျှို့ဝှက်ကင်မရာတွေ ရှိပါတယ်။

02:26

Because the desire
to win the game is so strong,

47

134216

3417

ကစားပွဲကို နိုင်ချင်တဲ့ သူတို့ရဲ့ ဆန္ဒက
ကြီးမားလွန်းတာကြောင့်

02:29

more than 90 percent of children will peek

48

137657

3486

ကလေး ၉၀ % ကျော်ဟာ ကျွန်တော်တို့ အခန်းက

02:33

as soon as we leave the room.

49

141167

1437

ထွက်တာနဲ့ ခိုးကြည့်မှာပါ။

02:34

(Laughter)

50

142628

2000

(ရယ်သံများ)

02:37

The crucial question is:

51

145044

1986

အရေးကြီးတဲ့ မေးခွန်းက

02:39

When we return and ask the children

52

147054

2748

ကျွန်တော်တို့ပြန်လာပြီး ကလေးတွေကို

02:41

whether or not they have peeked,

53

149826

2309

သူတို့ ခိုးကြည့်၊ မကြည့် မေးတဲ့အခါ

02:44

will the children who peeked confess

54

152159

3052

ခိုးကြည့်တဲ့ ကလေးတွေဟာ ဝန်ခံကြမလား၊

02:47

or lie about their transgression?

55

155235

2578

သူတို့ ဖောက်ဖျက်ကြတာကို လိမ်ကြမလားဆိုတာပါ။

02:51

We found that regardless
of gender, country, religion,

56

159525

4773

တွေ့ရှိရတာက လိင်၊ နိုင်ငံ၊
ဘာသာရေး ဘာပဲဖြစ်နေနေ

02:56

at two years of age,

57

164934

1579

နှစ်နှစ်သား အရွယ်မှာတော့

02:59

30 percent lie,

58

167188

1927

၃၀ ရာခိုင်နှုန်းက လိမ်တယ်၊

03:01

70 percent tell the truth
about their transgression.

59

169139

3809

၇၀ ရာခိုင်နှုန်းက ဖောက်ဖျက်တာကို
အမှန် ပြောကြတယ်ဆိုတာပါ။

03:04

At three years of age,

60

172972

2138

အသက်သုံးနှစ်မှာတော့

03:07

50 percent lie and 50 percent
tell the truth.

61

175134

3474

၅၀ ရာခိုင်နှုန်းက လိမ်ပြီး
၅၀ ရာခိုင်နှုန်းက အမှန်ပြောတယ်။

03:11

At four years of age,

62

179302

1899

လေးနှစ်အရွယ်မှာ

03:13

more than 80 percent lie.

63

181225

1947

၈၀ ရာခိုင်နှုန်းကျော်က လိမ်ကြတယ်။

03:16

And after four years of age,

64

184334

2451

အသက် လေးနှစ်နောက်ပိုင်းမှာတော့

03:18

most children lie.

65

186809

1389

ကလေးအများစုဟာ လိမ်ကြတယ်။

03:21

So as you can see,

66

189180

1363

ဒီတော့ မြင်တဲ့အတိုင်းပဲ

03:22

lying is really a typical part
of development.

67

190567

3463

လိမ်ညာတာဟာ ဖွံ့ဖြိုးမှုရဲ့ ဖြစ်နေကျ
အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပါ။

03:26

And some children begin to tell lies

68

194054

2790

တစ်ချို့ကလေးတွေဟာ နှစ်နှစ်သားအရွယ်မှာ

03:28

as young as two years of age.

69

196868

2439

စပြီးလိမ်ပြောကြတယ်။

03:32

So now, let's take a closer look
at the younger children.

70

200438

3557

ဒီတော့ ပိုငယ်တဲ့ ကလေးတွေကို ပိုပြီး
နီးနီးကပ်ကပ် ကြည့်ရအောင်။

03:37

Why do some but not all
young children lie?

71

205336

3813

ဘာဖြစ်လို့ ကလေးအားလုံး မဟုတ်ပဲ
တစ်ချို့သာ လိမ်ကြတာလဲ။

03:42

In cooking, you need good ingredients

72

210184

3329

ချက်ပြုတ်ရာမှာ ကောင်းတဲ့အစားအစာချက်ဖို့

03:45

to cook good food.

73

213537

1613

ကောင်းတဲ့ ပစ္စည်းတွေလိုပါတယ်။

03:47

And good lying requires
two key ingredients.

74

215793

4563

အလိမ်ကောင်းတစ်ခုမှာ
အဓိက ပစ္စည်း နှစ်မျိုးလိုပါတယ်။

03:53

The first key ingredient
is theory of mind,

75

221109

4110

ပထမ အဓိကပစ္စည်းကတော့ စိတ်ရဲ့ သီအိုရီ၊

03:57

or the mind-reading ability.

76

225243

1835

ဒါမှမဟုတ် စိတ်ဖတ်နိုင်စွမ်းပါ။

03:59

Mind reading is the ability to know

77

227768

2078

စိတ်ဖတ်ခြင်းဟာ လူအမျိုးမျိုးမှာ

04:01

that different people have
different knowledge about the situation

78

229870

4608

အခြေအနေအကြောင်း ဗဟုသုတ
အမျိုးမျိုးရှိတယ်ဆိုတာ သိတဲ့ အစွမ်းနဲ့

04:06

and the ability to differentiate
between what I know

79

234502

3801

ကိုယ်သိတာနဲ့ သင်သိတာကို

04:10

and what you know.

80

238327

1223

ခွဲခြားနိုင်တဲ့ အစွမ်းပါ။

04:11

Mind reading is important for lying

81

239914

2247

စိတ်ဖတ်ခြင်းဟာ လိမ်ညာခြင်း
အတွက် အရေးပါပါတယ်၊

04:14

because the basis of lying is that I know

82

242185

3847

အကြောင်းကတော့ လိမ်ညာခြင်းရဲ့
အခြေခံက ကိုယ်သိတာကို

04:18

you don't know

83

246056

1151

သင်မသိဘူးဆိုတာ

04:19

what I know.

84

247231

1151

ကိုယ်သိနေလို့ပါ။

04:20

Therefore, I can lie to you.

85

248406

1371

ဒါကြောင့် သင့်ကိုလိမ်နိုင်တာ

04:23

The second key ingredient
for good lying is self-control.

86

251070

4610

အလိမ်ကောင်းအတွက် ဒုတိယ အဓိက
ပစ္စည်းက မိမိကိုယ်ကို ထိန်းချုပ်မှုပါ။

04:27

It is the ability to control your speech,
your facial expression

87

255704

4623

ဒါက ကိုယ့် နှုတ်ပြော၊ မျက်နှာ
အမူအရာနဲ့ ကိုယ်ဟန်အမူအရာကို

04:32

and your body language,

88

260351

1540

ထိန်းချုပ်နိုင်စွမ်းပါ။

04:33

so that you can tell a convincing lie.

89

261915

2078

ဒါနဲ့ ယုံလောက်အောင် ပြောနိုင်တော့တာပေါ့။

04:36

And we found that those young children

90

264938

3726

ကျွန်တော်တို့ တွေ့ရှိတာက
စိတ်ဖတ်ခြင်း ပို အဆင့်မြင့်ပြီး

04:40

who have more advanced mind-reading
and self-control abilities

91

268688

4856

မိမိဘာသာ ထိန်းချုပ်တိုင်စွမ်းတွေ
ရှိတဲ့ ကလေးငယ်တွေဟာ

04:45

tell lies earlier

92

273568

2038

ပိုပြီး စောစော လိမ်ကြပြီး

04:47

and are more sophisticated liars.

93

275630

2816

ပိုပြီး နောကျေနေတဲ့ လိမ်ညာ
သူတွေဖြစ်တာကိုပါ။

04:51

As it turns out, these two abilities
are also essential for all of us

94

279887

5619

ဖြစ်သွားတာက လူ့အဖွဲ့အစည်းမှာ ကောင်းမွန်
စွာ ကျင်လည်ဖို့ ကျွန်တော်တို့အတွက်

04:57

to function well in our society.

95

285530

2522

မရှိမဖြစ် အရည်အသွေး နှစ်ခုပါ။

05:00

In fact, deficits in mind-reading
and self-control abilities

96

288848

4335

တကယ်က စိတ်ဖတ်ခြင်းနဲ့ မိမိကိုယ်ကို
ထိန်းချုပ်စွမ်းတွေမှာ အလိုပြတာဟာ

05:05

are associated with serious
developmental problems,

97

293207

3559

ပြင်းထန်တဲ့ ဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာ
တွေနဲ့ ဆက်စပ်နေပါတယ်၊

05:08

such as ADHD and autism.

98

296790

2759

ဥပမာ ADHD နဲ့ အထီးကျန် စိတ်ဝေဒနာတွေပေါ့။

05:13

So if you discover your two-year-old
is telling his or her first lie,

99

301893

5177

ဒီတော့ သင့် နှစ်နှစ်သားကလေး သူ့ရဲ့
ပထမဆုံး မုသားပြောတာ တွေ့ရှိတယ်ဆိုရင်

05:19

instead of being alarmed,

100

307094

1984

သူ့ကို လန့်သွားမယ့်အစား

05:21

you should celebrate --

101

309102

1492

ချီးကျူးဂုဏ်ပြု သင့်ပါတယ်။

05:22

(Laughter)

102

310618

1522

(ရယ်သံများ)

05:24

because it signals that your child
has arrived at a new milestone

103

312164

5730

အကြောင်းက သင့်ကလေးဟာ ဖြစ်နေကျဖွံ့ဖြိုးမှု
သမိုင်းမှတ်တိုင်သစ်ကို ရောက်ပြီ

05:29

of typical development.

104

317918

1635

ဆိုတာ နိမိတ်ပြတာဖြစ်လို့ပါ။

05:33

Now, are children poor liars?

105

321085

3136

ကဲ ကလေးတွေဟာ ညံ့ဖျင်းတဲ့ လိမ်လည်သူတွေလား။

05:36

Do you think you can easily
detect their lies?

106

324878

2994

သူ့တို့ရဲ့ အလိမ်တွေကို အလွယ်တကူ
သိမြင်နိုင်တယ်လို့ သင်ထင်လား။

05:40

Would you like to give it a try?

107

328745

1678

တစ်ချက်လောက် စမ်းကြည့်ချင်လား။

05:42

Yes? OK.

108

330921

1480

စမ်းချင်တယ်၊ အိုကေ။

05:44

So I'm going to show you two videos.

109

332425

2139

ဒီတော့ ဗီဒီယိုနှစ်ခု ပြပါမယ်။

05:47

In the videos,

110

335024

1151

ဗီဒီယိုတွေထဲမှာ

05:48

the children are going to respond
to a researcher's question,

111

336199

3057

ကလေးတွေဟာ သုသေသီရဲ့
မေးခွန်းကို ဖြေတော့မှာပါ။

05:51

"Did you peek?"

112

339280

1482

"မင်းတို့ ခိုးကြည့်ခဲ့လား"

05:52

So try to tell me

113

340786

1554

ဒီတော့ ဘယ်ကလေးက လိမ်နေပြီး

05:54

which child is lying

114

342364

1398

ဘယ်ကလေးက အမှန်ပြောတယ်ဆိုတာ

05:55

and which child is telling the truth.

115

343786

2110

ပြောကြည့်စမ်းပါဦး။

05:58

Here's child number one.

116

346272

1719

ဒီမှာ နံပါတ်တစ် ကလေးပါ။

06:00

Are you ready?

117

348991

1237

အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။

06:03

(Video) Adult: Did you peek? Child: No.

118

351006

1920

လူကြီး၊ မင်းခိုးကြည့်ခဲ့လား။
ကလေး၊ နိုး။

06:05

Kang Lee: And this is child number two.

119

353619

2236

Kang Lee: ဒါက ကလေး နံပါတ်နှစ်ပါ။

06:09

(Video) Adult: Did you peek? Child: No.

120

357501

2192

လူကြီး၊ မင်းခိုးကြည့်ခဲ့လား။
ကလေး၊ နိုး။

06:13

KL: OK, if you think
child number one is lying,

121

361296

3587

KL: နံပါတ်တစ်ကလေး လိမ်နေတယ်ထင်ရင်

06:16

please raise your hand.

122

364907

1687

လက်ကလေး မြှောက်ပြပေးပါ။

06:20

And if you think child number two
is lying, please raise your hand.

123

368401

3552

နံပါတ်နှစ်ကလေး လိမ်နေတယ်ထင်ရင်လည်း
လက်ကလေး မြှောက်ပြပါဦး။

06:25

OK, so as a matter of fact,

124

373593

2474

အိုကေ တကယ်က

06:28

child number one is telling the truth,

125

376091

2937

နံပါတ်တစ်ကလေးက အမှန်ပြောနေပြီး

06:31

child number two is lying.

126

379052

2029

နံပါတ်နှစ်ကလေးက လိမ်နေတာပါ။

06:34

Looks like many of you are terrible
detectors of children's lies.

127

382124

3230

အများဟာ ကလေး အလိမ်တွေရဲ့
ဆိုးဝါးတဲ့ အလိမ်ဖော်သူတွေဖြစ်ပုံရတယ်။

06:37

(Laughter)

128

385378

2478

(ရယ်သံများ)

06:39

Now, we have played similar kinds of games

129

387880

3384

ကဲ အလားတူ ကစားနည်း
အမျိုးအစားတွေကိုပဲ အလွှာစုံက

06:43

with many, many adults
from all walks of life.

130

391288

4625

များစွာသော လူကြီးတွေနဲ့ ကစားလိုက်ပါတယ်။

06:48

And we show them many videos.

131

396714

2158

သူတို့ကို ဗီဒီယိုများစွာ ပြသပါတယ်။

06:51

In half of the videos, the children lied.

132

399347

2549

ဗီဒီယိုတွေ တစ်ဝက်က
ကလေးတွေ လိမ်ခဲ့တာတွေပါ။

06:53

In the other half of the videos,
the children told the truth.

133

401920

3267

ကျန်တဲ့ ဗီဒီယိုတစ်ဝက်က
ကလေးတွေ အမှန်ပြောခဲ့တာတွေပါ။

06:58

And let's find out
how these adults performed.

134

406529

2857

လူကြီးတွေ ဘယ်လိုများ
တင်ဆက်လဲဆိုတာ လေ့လာရအောင်။

07:02

Because there are as many liars
as truth tellers,

135

410319

3855

အကြောင်းက တကယ့်လူလိမ်တွေလောက်ကို
အမှန်ပြောသူတွေရှိလို့ပါ။

07:06

if you guess randomly,

136

414198

2399

ကျပန်းမှန်းကြည့်ရင်

07:08

there's a 50 percent chance
you're going to get it right.

137

416621

4070

ငါးဆယ် ရာခိုင်နှုန်းလောက်ကို
မှန်ဖို့ အခွင့်အလမ်းရှိပါတယ်။

07:12

So if your accuracy is around 50 percent,

138

420715

3594

ဒီတော့ သင့်ရဲ့တိကျမှုဟာ
၅၀ ရာခိုင်နှုန်းဆိုရင်

07:16

it means you are a terrible detector
of children's lies.

139

424333

3441

ကလေးတွေရဲ့ လိမ်ညာမှုတွေမှာ
သင်ဟာ ဆိုးဝါးတဲ့အလိမ်ဖော်သူပေါ့။

07:20

So let's start with undergrads
and law school students,

140

428290

4529

ကဲ ကလေးတွေနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ပုံမှန်အရတော့
အတွေ့အကြုံ အကန့်အသတ်ပဲရှိတဲ့

07:24

who typically have
limited experience with children.

141

432843

3672

ဘွဲ့ကြိုနဲ့ ဥပဒေကျောင်းသားတွေနဲ့
စလိုက်ရအောင်။

07:30

No, they cannot detect children's lies.

142

438038

1962

နိုး၊ ကလေးလိမ်တာတွေ သူတို့ မမြင်နိုင်ဘူး။

07:32

Their performance is around chance.

143

440024

2214

သူတိုလုပ်ဆောင်ချက်က ကံစွပ်တာလောက်ပါ။

07:34

Now how about social workers
and child-protection lawyers,

144

442262

5229

ကဲ ကလေးတွေနဲ့ နေ့စဉ်တွဲလုပ်တဲ့
လူမှုလုပ်သားတွေနဲ့

07:39

who work with children on a daily basis?

145

447515

2674

ကလေးကာကွယ်ရေး ရှေ့နေတွေဆိုရင်ရော။

07:42

Can they detect children's lies?

146

450213

2087

ကလေး လိမ်တာတွေကို သူတို့ဖော်ထုတ်နိုင်မလား။

07:45

No, they cannot.

147

453624

1151

နိုး၊ မလုပ်နိုင်ကြပါဘူး။

07:46

(Laughter)

148

454799

1045

(ရယ်သံများ)

07:47

What about judges,

149

455868

1472

တရားသူကြီးတွေ၊

07:49

customs officers

150

457364

1800

အကောက်ခွန် အရာရှိတွေနဲ့

07:51

and police officers,

151

459188

1858

ရဲအရာရှိတွေကျတော့ရော၊

07:53

who deal with liars on a daily basis?

152

461070

2643

လိမ်တဲ့သူတွေနဲ့ နေ့စဉ် ပတ်သက်နေသူတွေလေ။

07:55

Can they detect children's lies?

153

463737

1917

ကလေးလိမ်တာတွေ သူတို့သိမြင်နိုင်လား။

07:58

No, they cannot.

154

466800

1214

နိုး၊ မတတ်နိုင်ပါဘူး။

08:00

What about parents?

155

468430

1186

မိဘတွေကျတော့ရော။

08:01

Can parents detect other children's lies?

156

469640

3014

မိဘတွေ သူများရဲ့ကလေးတွေ
လိမ်တာတွေကို သိမြင်နိုင်လား။

08:05

No, they cannot.

157

473898

1238

နိုး။ မသိမြင်နိုင်ပါဘူး။

08:07

What about, can parents
detect their own children's lies?

158

475821

3585

မိဘတွေ ကိုယ့်ကလေးတွေရဲ့
လိမ်တာတွေကို သိမြင်နိုင်လားဆိုတော့

08:13

No, they cannot.

159

481208

1201

နိုး၊ မသိမြင်နိုင်ပါဘူး။

08:14

(Laughter) (Applause)

160

482433

3476

(ရယ်သံများ) (လက်ခုပ်သံများ)

08:17

So now you may ask

161

485933

1547

ဒီတော့ သင်တို့ မေးနိုင်တာက

08:20

why children's lies
are so difficult to detect.

162

488504

3632

ဘာလို့ ကလေးတွေရဲ့ လိမ်တာတွေက
ဒီလောက် သိမြင်ဖို့ ခက်တာလဲ။

08:24

Let me illustrate this
with my own son, Nathan.

163

492958

3012

ဒါကို ကျွန်တော့သား Nathan နဲ့
ဥဒဟာရုဏ် ဆောင်ပါရစေ။

08:27

This is his facial expression

164

495994

2169

ဒါက သူလိမ်တဲ့အခါ သူ့ရဲ့

08:30

when he lies.

165

498187

1384

မျက်နှာ အမူအရာပါ။

08:31

(Laughter)

166

499595

2206

(ရယ်သံများ)

08:33

So when children lie,

167

501825

1602

ဒီတော့ ကလေးတွေ လိမ်တဲ့အခါ

08:35

their facial expression
is typically neutral.

168

503451

3156

သူတို့ရဲ့ မျက်နှာပြင်က တကယ့် ရုပ်တည်နဲ့ပါ။

08:39

However, behind this neutral expression,

169

507123

3460

ဒါပေမဲ့ ဒီရုပ်တည်တည် မျက်နှာပေးနောက်မှာ

08:42

the child is actually experiencing
a lot of emotions,

170

510607

3326

ကလေးဟာ တကယ်ပဲ စိတ်ခံစားမှု
အများကြီး တွေ့ကြုံခံစားနေရတယ်။

08:45

such as fear, guilt, shame

171

513957

3855

ကြောက်တာ၊ စိတ်မသန့်တာ၊ ရှက်တာမျိုးတွေနဲ့

08:49

and maybe a little bit of liar's delight.

172

517836

3096

လိမ်သူရဲ့ မဆိုစလောက်
ဝမ်းမြောက်မှု ဆိုတာမျိုးပေါ့။

08:52

(Laughter)

173

520956

2702

(ရယ်သံများ)

08:55

Unfortunately, such emotions
are either fleeting or hidden.

174

523682

4840

ကံဆိုးချင်တော့ ဒီလို ခံစားမှုတွေက
မြန်တာ (သို့) ပုန်းကွယ်နေတယ်လေ။

09:00

Therefore, it's mostly invisible to us.

175

528546

3099

ဒါကြောင့် အများစုကို
ကျွန်တော်တို့ မမြင်နိုင်တာပါ။

09:03

So in the last five years,

176

531669

1359

ဒါနဲ့ ပြီးခဲ့တဲ့ ငါးနှစ်မှာ

09:05

we have been trying to figure out a way
to reveal these hidden emotions.

177

533052

3896

ဒီပုန်းကွယ်နေတဲ့ စိတ်ခံစားမှုတွေကို
မှန်းဆဖို့ အားထုတ်နေခဲ့တယ်။

09:08

Then we made a discovery.

178

536972

1514

နောက် ရှာဖွေမှု တစ်ခုလုပ်တယ်။

09:11

We know that underneath our facial skin,

179

539273

3185

မျက်နှာပြင် အရေပြားအောက်မှာ သွေးကြောတွေရဲ့

09:14

there's a rich network of blood vessels.

180

542482

3394

ကြွယ်ဝတဲ့ ကွန်ရက်တစ်ခုရှိတာ သိကြပါတယ်။

09:17

When we experience different emotions,

181

545900

2417

ခံစားမှုအမျိုးမျိုး တွေ့ကြုံခံစားရတဲ့အခါ

09:20

our facial blood flow changes subtly.

182

548341

2641

မျက်နှာပြင် သွေးစီးဆင်းမှုဟာ
မသိမသာလေး ပြောင်းလဲပါတယ်။

09:23

And these changes are regulated
by the autonomic system

183

551613

3948

ဒီပြောင်းလဲမှုတွေကို
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ သိစိတ်အလွန်က

09:27

that is beyond our conscious control.

184

555585

2169

အလိုအလျောက် စနစ်က ထိန်းညှိပေးပါတယ်။

09:30

By looking at facial blood flow changes,

185

558159

3823

မျက်နှာပြင် သွေးစီဆင်းမှု
အပြောင်းအလဲတွေကို ကြည့်ခြင်းအားဖြင့်

09:34

we can reveal people's hidden emotions.

186

562006

2697

လူတွေရဲ့ ပုန်းနေတဲ့ စိတ်ခံစားမှုတွေကို
ဖော်ထုတ်နိုင်တယ်။

09:37

Unfortunately, such emotion-related
facial blood flow changes

187

565229

4778

ကံဆိုးတာက ဒီလို ခံစားမှုနဲ့ ဆက်စပ်တဲ့ မျက်
နှာပြင် သွေးစီးဆင်းမှု အပြောင်းအလဲတွေက

09:42

are too subtle to detect by our naked eye.

188

570031

2625

သာမန်မျက်စိနဲ့ သိမြင်ဖို့
သိမ်မွေ့လွန်းတာပါ။

09:45

So to help us reveal
people's facial emotions,

189

573632

3768

ဒီတော့ လူတွေရဲ့ မျက်နှာပြင် ခံစားမှု
တွေ ဖော်ထုတ်ရာမှာ ကူညီဖို့

09:49

we have developed a new imaging technology

190

577424

3034

ရုပ်ပုံဖမ်းခြင်း နည်းပညာသစ်တစ်ခုကို
ထွင်ထားပါတယ်။

09:52

we call "transdermal optical imaging."

191

580482

3149

"Transdermal Optical Imaging "
လို့ခေါ်ပါတယ်။

09:56

To do so, we use a regular
video camera to record people

192

584679

3953

ဒီလိုလုပ်ဖို့ လူတွေ ပုန်းကွယ်နေတဲ့
စိတ်ခံစားမှု အမျိုမျိုး ခံစားချိန်မှာ

10:00

when they experience
various hidden emotions.

193

588656

3086

သူတို့ကို မှတ်တမ်းတင်ဖို့ ရိုးရိုး
ဗီဒီယိုကင်မရာကို သုံးပါတယ်။

10:04

And then, using our image
processing technology,

194

592385

4094

နောက် ရုပ်ပုံထုတ်တဲ့ နည်းပညာကိုသုံးပြီး

10:08

we can extract transdermal images
of facial blood flow changes.

195

596503

5536

မျက်နှာသွေးစီးဆင်းမှု အပြောင်းအလဲတွေရဲ့
ဆေးကွက်ထားတဲ့ ရုပ်ပုံတွေ ထုတ်ယူနိုင်တယ်။

10:16

By looking at transdermal video images,

196

604475

4272

ဆေးကွက်ထားတဲ့ ဗီဒီယို ရုပ်ပုံတွေကို
ကြည့်ခြင်းဖြင့်

10:20

now we can easily see

197

608771

1787

မျက်နှာပြင် သွေးစီးဆင်းမှု

10:23

facial blood flow changes associated
with the various hidden emotions.

198

611737

5631

အပြောင်းအလဲတွေဟာ ပုန်းနေတဲ့ စိတ်ခံစားမှု
တွေနဲ့ ဆက်စပ်တာကို အလွယ် မြင်ရပါတယ်။

10:29

And using this technology,

199

617944

1788

ဒီနည်းပညာ သုံးခြင်းအားဖြင့်

10:31

we can now reveal the hidden emotions
associated with lying,

200

619756

4668

လိမ်တာနဲ့ ဆက်စပ်နေတဲ့ ပုန်းကွယ်နေတဲ့ စိတ်
ခံစားမှုတွေကို အခု ထုတ်ဖော်နိုင်တာကြောင့်

10:36

and therefore detect people's lies.

201

624448

2910

လူတွေလိမ်တာကို သိမြင်နိုင်ပါတယ်။

10:39

We can do so noninvasively,

202

627382

2439

ဒီလိုလုပ်တာကို အနှောက်အယှက်မပေးပဲ

10:41

remotely, inexpensively,

203

629845

2539

အဝေးကနေ အကုန်အကျ သက်သာစွာနဲ့

10:44

with an accuracy at about 85 percent,

204

632408

3660

၈၅ ရာခိုင်နှုန်းလောက်
တိကျမှုနဲ့ လုပ်နိုင်ပါတယ်။

10:48

which is far better than chance level.

205

636092

2054

ဒါဟာ ကံစွပ်တဲ့အဆင့်ထက်
အပုံကြီးသာပါတယ်။

10:51

And in addition, we discovered
a Pinocchio effect.

206

639100

3790

ထပ်ပြီးတော့ Pinocchio
သက်ရောက်မှုကို ရှာတွေ့ခဲ့တယ်။

10:56

No, not this Pinocchio effect.

207

644336

2055

နိုး၊ ဒီ Pinocchio သက်ရောက်မှု မဟုတ်ဘူး။

10:58

(Laughter)

208

646415

1007

(ရယ်သံများ)

10:59

This is the real Pinocchio effect.

209

647446

2122

ဒါက တကယ့် Pinocchio သက်ရောက်မှုပါ။

11:01

When people lie,

210

649592

1417

လူတွေ လိမ်တဲ့အခါ

11:03

the facial blood flow
on the cheeks decreases,

211

651033

3779

မျက်နှာပြင် သွေးစီးဆင်းမှုက
ပါးပြင်ပေါ်မှာ လျော့သွားပြီး

11:06

and the facial blood flow
on the nose increases.

212

654836

3261

နှာခေါင်းပေါ်က မျက်နှာပြင်
သွေးစီးဆင်းမှုက တိုးလာတယ်။

11:11

Of course, lying is not the only situation

213

659379

3507

တကယ်တမ်းက လိမ်ညာခြင်းဟာ
ပုန်းကွယ်နေတဲ့ စိတ်ခံစားမှုတွေ

11:14

that will evoke our hidden emotions.

214

662910

2848

ပေါ်လာစေမယ့် အခြေအနေပဲ မဟုတ်ပါဘူး။

11:17

So then we asked ourselves,

215

665782

1874

ဒီနောက်မှာ ကိုယ့်ကိုကိုယ် မေးထဲ့တာက

11:19

in addition to detecting lies,

216

667680

2347

လိမ်တာတွေကို သိအောင်လုပ်တာအပြင်

11:22

how can our technology be used?

217

670051

2333

ကျွန်တော်တို့ နည်းပညာကို
ဘယ်လို သုံးနိုင်မလဲပေါ့။

11:25

One application is in education.

218

673027

3546

အပ်ပလီကေးရှင်း တစ်ခုက ပညာရေးမှာပါ။

11:28

For example, using this technology,
we can help this mathematics teacher

219

676597

4661

ဥပမာ၊ ဒီနည်းပညာကို သုံးခြင်းနဲ့
ဒီသင်္ချာဆရာကို သူ့အတန်းထဲက

11:33

to identify the student in his classroom

220

681282

2907

ကျောင်းသားကို ရှာဖို့ကူညီနိုင်တယ်။

11:36

who may experience high anxiety
about the topic he's teaching

221

684213

4745

ဒီကျောင်းသားက သူသင်တဲ့ အကြောင်းအရာနဲ့
ပတ်သက်ပြီး စိုးရိမ်စိတ် မြင့်နေနိုင်တော့

11:40

so that he can help him.

222

688982

1509

သူ့ကို ကူညီနိုင်အောင်ပေါ့။

11:43

And also we can use this in health care.

223

691337

2740

ဒါကို ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်
မှုမှာပါ သုံးနိုင်ပါတယ်။

11:46

For example, every day I Skype my parents,

224

694101

3368

ဥပမာ နေ့တိုင်း မိုင်ထောင်ချီမှာ ရှိနေတဲ့
ကျွန်တောလူနာတွေကို

11:49

who live thousands of miles away.

225

697493

2082

Skype နဲ့တွေ့ဆုံ ပြောဆိုတယ်။

11:52

And using this technology,

226

700178

1821

ဒီနည်းပညာကို သုံးခြင်းအားဖြင့်

11:54

I can not only find out
what's going on in their lives

227

702023

3482

သူတို့ဘဝတွေမှာ ဖြစ်ပျက်နေတာတွေ
သိရှိနိုင်ရုံမက

11:57

but also simultaneously monitor
their heart rate, their stress level,

228

705529

6302

တစ်ပြိုင်နက် သူတို့ရဲ့ နှလုံးခုန်နှုန်း၊
စိတ်ဖိစီးမှုအဆင့်၊ စိတ်နေစိတ်ထား၊

12:03

their mood and whether or not
they are experiencing pain.

229

711855

3225

နာကျင်နေ မနေဆိုတာကိုပါ
စောင့်ကြည့်မှတ်သားနိုင်ပါတယ်။

12:07

And perhaps in the future,

230

715839

1810

ဖြစ်နိုင်တာက အနာဂတ်မှာ

12:09

their risks for heart attack
or hypertension.

231

717673

3289

သူတို့ရဲ့ နှလုံးဖောက်ပြန်မှု (သို့) သွေး
တိုးတာအတွက် အန္တရာယ်တွေပေါ့။

12:13

And you may ask:

232

721701

1260

သင်တို့ မေးနိုင်တာက

12:15

Can we use this also to reveal
politicians' emotions?

233

723472

5481

ဒါကို နိုင်ငံရေးသမားတွေရဲ့ စိတ်
ခံစားမှုကို ဖော်ပြဖို့ သုံးနိုင်လားပေါ့။

12:20

(Laughter)

234

728977

1540

(ရယ်သံများ)

12:22

For example, during a debate.

235

730541

1854

ဥပမာ၊ စကားစစ်ထိုးပွဲအတွင်းမှာပေါ့။

12:25

Well, the answer is yes.

236

733220

1453

အဖြေကတော့ ရပါတယ်ပေါ့။

12:27

Using TV footage,

237

735167

1944

TV ရိုက်ကွက်ကို သုံးရင်းနဲ့

12:29

we could detect
the politicians' heart rate,

238

737135

4046

နိုင်ငံရေးသမားတွေရဲ့
နှလုံးခုန်နှုန်း၊ စိတ်ထားနဲ့

12:33

mood and stress,

239

741205

2046

စိတ်ဖိစီးမှုကို သိမြင်နိုင်ပြီး

12:35

and perhaps in the future,
whether or not they are lying to us.

240

743275

3578

ဖြစ်နိုင်တာက အနာဂတ်မှာ ကျွန်တော်တို့ကို
သူတို့ လိမ်နေတာ ဟုတ်မဟုတ်ကိုပါ။

12:39

We can also use this
in marketing research,

241

747495

2996

ဒါကို စျေးကွက်သုသေသနမှာလည်း
သုံးနိုင်ပါတယ်။

12:42

for example, to find out

242

750515

1851

ဥပမာ လူတွေဟာ

12:44

whether or not people like
certain consumer products.

243

752390

4355

တစ်ချို့ စားသုံးကုန်တွေကို
ကြိုက်၊ မကြိုက်ဆိုတာ သိရှိဖို့ပါ။

12:49

We can even use it in dating.

244

757229

2238

ချိန်းတွေ့တာမှာတောင် ဒါကိုသုံးနိုင်ပါတယ်။

12:51

So for example,

245

759904

1160

ဒီတော့ ဥပမာအနေနဲ့

12:53

if your date is smiling at you,

246

761088

2594

ကိုယ်ချိန်းတဲ့လူက ပြုံးနေတယ်ဆိုရင်

12:55

this technology can help you to determine

247

763706

2794

ဒီနည်းပညာက သူမဟာ သင့်ကို
တကယ်ပဲနှစ်သက်လားး ဒါမှမဟုတ်

12:58

whether she actually likes you

248

766524

2607

သင့်ကို အားတင်းပြီး
ချိုသာပြနေတာလားဆိုတာကို

13:01

or she is just trying to be nice to you.

249

769155

2175

ဆုံးဖြတ်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။

13:03

And in this case,

250

771864

1695

ဒီအခြေအနေမှာတော့

13:05

she is just trying to be nice to you.

251

773583

1876

သူမက အားတင်းပြီး ချိုသာပြနေတာပါ။

13:07

(Laughter)

252

775483

2392

(ရယ်သံများ)

13:11

So transdermal optical imaging technology

253

779244

3709

ဒီတော့ Transdermal Optical Imaging
နည်းပညာဟာ

13:14

is at a very early stage of development.

254

782977

2578

ဖွံ့ဖြိုးမှုရဲ့ အရမ်း အစောပိုင်း
အဆင့်မှာပဲ ရှိပါတယ်။

13:17

Many new applications will come about
that we don't know today.

255

785579

4114

ဒီနေ့မှာ ကျွန်တော်တို့မသိတဲ့ အပ်ပလီ
ကေးရှင်းသစ်တွေ ပေါ်နေပါလိမ့်မယ်။

13:22

However, one thing I know for sure

256

790293

2778

ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော် အသေအချာသိတာက

13:25

is that lying will never
be the same again.

257

793095

3414

လိမ်တာဟာ ဘယ်တော့မှ
တူမှာ မဟုတ်ဘူးဆိုတာပါ။

13:28

Thank you very much.

258

796533

1158

ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်

13:29

Xiè xie.

259

797715

1324

ရှဲ ရှဲပါ။

13:31

(Applause)

260

799063

3906

(လက်ခုပ်သံများ)

Translated by sann tint
Reviewed by Myo Aung

ABOUT THE SPEAKER

Kang Lee - Developmental researcher
Kang 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.

More profile about the speaker
Kang Lee | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

Kang Lee:: ကလေးတစ်ယောက် လိမ်ပြောနေလားဆိုသိတာ တကယ်သိနိုင်လား။ | TED Talk | TED.com