TED2016
Kang Lee: Can you really tell if a kid is lying?
Kang Lee: Você consegue mesmo dizer se uma criança está mentindo?
Filmed:
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As crianças mentem mal? Você acha que consegue facilmente detectar as mentiras delas? O pesquisador de desenvolvimento Kang Lee estuda o que acontece fisiologicamente com as crianças quando elas mentem. Elas mentem bastante, desde os dois anos de idade, e na verdade são muito boas nisso. Lee explica porque devemos comemorar quando as crianças começam a mentir e apresenta uma nova tecnologia de detecção de mentiras que pode um dia vir a revelar nossas emoções 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
Olá.
00:14
Let me ask the audience a question:
1
2461
2346
Vou fazer uma pergunta para a plateia:
00:16
Did you ever lie as a child?
2
4831
2195
vocês já mentiram quando crianças?
00:19
If you did, could you please
raise your hand?
raise your hand?
3
7050
2667
Se mentiram, podem
levantar a mão por favor?
levantar a mão por favor?
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
Uau! Este é o grupo de pessoas
mais honesto que já encontrei.
mais honesto que já encontrei.
00:26
(Laughter)
5
14623
1957
(Risos)
00:28
So for the last 20 years,
6
16604
1709
Nos últimos 20 anos,
00:30
I've been studying
how children learn to tell lies.
how children learn to tell lies.
7
18337
3415
tenho estudado como as crianças
aprendem a contar mentiras.
aprendem a contar mentiras.
00:33
And today, I'm going to share with you
8
21776
2304
E hoje vou compartilhar com vocês
00:36
some of the discoveries we have made.
9
24104
2162
algumas das descobertas que fiz.
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
Mas, para começar, vou contar a vocês
uma história do Sr. Richard Messina,
uma história do Sr. Richard Messina,
00:43
who is my friend and an elementary
school principal.
school principal.
11
31573
3129
que é meu amigo e diretor
de uma escola de ensino fundamental.
de uma escola de ensino fundamental.
00:47
He got a phone call one day.
12
35266
1561
Um dia ele recebeu um telefonema.
00:51
The caller says,
13
39279
1151
A pessoa disse:
00:52
"Mr. Messina, my son Johnny
will not come to school today
will not come to school today
14
40454
3882
"Sr. Messina, meu filho Johnny
não vai à escola hoje
não vai à escola hoje
00:56
because he's sick."
15
44360
1463
porque ele está doente".
00:58
Mr. Messina asks,
16
46498
1736
O Sr. Messina perguntou:
01:00
"Who am I speaking to, please?"
17
48258
2014
"Por favor, com quem estou falando?"
01:02
And the caller says,
18
50788
1490
E a pessoa respondeu:
01:04
"I am my father."
19
52302
1665
"Eu sou meu pai".
01:05
(Laughter)
20
53991
2787
(Risos)
Essa história...
01:10
So this story --
21
58227
1682
01:11
(Laughter)
22
59933
1532
(Risos)
01:13
sums up very nicely
three common beliefs we have
three common beliefs we have
23
61489
4310
reúne muito bem três crenças comuns
que temos sobre crianças e mentiras.
01:17
about children and lying.
24
65823
1859
01:20
One, children only come to tell lies
25
68140
4631
Um, as crianças só começam a mentir
01:24
after entering elementary school.
26
72795
2268
depois que entram na escola.
01:27
Two, children are poor liars.
27
75552
2311
Dois, crianças mentem mal.
01:29
We adults can easily detect their lies.
28
77887
2857
Nós adultos conseguimos
facilmente detectar suas mentiras.
facilmente detectar suas mentiras.
01:32
And three, if children lie
at a very young age,
at a very young age,
29
80768
4038
E três, se as crianças mentem cedo,
01:36
there must be some
character flaws with them,
character flaws with them,
30
84830
2849
elas devem ter alguma falha de caráter
01:39
and they are going to become
pathological liars for life.
pathological liars for life.
31
87703
4049
e serão mentirosas patológicas
pelo resto da vida.
pelo resto da vida.
01:44
Well, it turns out
32
92720
2194
Bem, acontece
01:46
all of the three beliefs are wrong.
33
94938
2298
que as três crenças estão erradas.
01:50
We have been playing guessing games
34
98617
2710
Nós temos jogado jogos de adivinhação
01:53
with children all over the world.
35
101351
2082
com crianças pelo mundo todo.
01:55
Here is an example.
36
103457
1486
Aqui está um exemplo:
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
neste jogo, pedimos que as crianças
adivinhassem os números nos cartões.
adivinhassem os números nos cartões.
02:01
And we tell them if they win the game,
38
109958
2878
E dissemos que se elas vencessem o jogo
02:04
they are going to get a big prize.
39
112860
2157
ganhariam um grande prêmio.
02:07
But in the middle of the game,
40
115525
1477
Mas, no meio do jogo,
02:09
we make an excuse and leave the room.
41
117026
2760
nós demos uma desculpa e saímos da sala.
02:13
And before we leave the room,
42
121763
1934
Antes de sairmos da sala,
02:15
we tell them not to peek at the cards.
43
123721
2936
dissemos a elas para não espiar.
02:19
Of course,
44
127518
1416
É claro
02:20
we have hidden cameras in the room
45
128958
2161
que tínhamos câmeras escondidas na sala
02:23
to watch their every move.
46
131143
1795
para observar todos os seus movimentos.
02:26
Because the desire
to win the game is so strong,
to win the game is so strong,
47
134216
3417
Como o desejo de vencer é muito forte,
02:29
more than 90 percent of children will peek
48
137657
3486
mais de 90% das crianças vão espiar
02:33
as soon as we leave the room.
49
141167
1437
assim que deixarmos a sala.
02:34
(Laughter)
50
142628
2000
(Risos)
02:37
The crucial question is:
51
145044
1986
A pergunta crucial é:
02:39
When we return and ask the children
52
147054
2748
quando retornarmos
e perguntarmos para as crianças
e perguntarmos para as crianças
02:41
whether or not they have peeked,
53
149826
2309
se elas espiaram ou não,
02:44
will the children who peeked confess
54
152159
3052
as crianças que espiaram vão confessar
02:47
or lie about their transgression?
55
155235
2578
ou mentir sobre sua transgressão?
02:51
We found that regardless
of gender, country, religion,
of gender, country, religion,
56
159525
4773
Descobrimos que independente
de sexo, país ou religião,
de sexo, país ou religião,
aos dois anos de idade,
02:56
at two years of age,
57
164934
1579
02:59
30 percent lie,
58
167188
1927
30% mentem, e 70% contam a verdade
sobre sua transgressão.
sobre sua transgressão.
03:01
70 percent tell the truth
about their transgression.
about their transgression.
59
169139
3809
03:04
At three years of age,
60
172972
2138
Aos três anos de idade,
50% mentem e 70% contam a verdade.
03:07
50 percent lie and 50 percent
tell the truth.
tell the truth.
61
175134
3474
03:11
At four years of age,
62
179302
1899
Aos quatro anos de idade,
03:13
more than 80 percent lie.
63
181225
1947
mais de 80% mentem.
03:16
And after four years of age,
64
184334
2451
E depois dos quatro anos
03:18
most children lie.
65
186809
1389
a maior parte das crianças mente.
03:21
So as you can see,
66
189180
1363
Então, como vocês podem ver,
03:22
lying is really a typical part
of development.
of development.
67
190567
3463
mentir é realmente uma etapa
típica do desenvolvimento.
típica do desenvolvimento.
03:26
And some children begin to tell lies
68
194054
2790
E algumas crianças começam a mentir
03:28
as young as two years of age.
69
196868
2439
aos dois anos de idade.
03:32
So now, let's take a closer look
at the younger children.
at the younger children.
70
200438
3557
Então vamos olhar com mais atenção
para as crianças mais jovens.
para as crianças mais jovens.
03:37
Why do some but not all
young children lie?
young children lie?
71
205336
3813
Por que algumas crianças pequenas,
mas não todas, mentem?
mas não todas, mentem?
03:42
In cooking, you need good ingredients
72
210184
3329
Na culinária, você precisa
de bons ingredientes
de bons ingredientes
03:45
to cook good food.
73
213537
1613
para cozinhar comida boa.
03:47
And good lying requires
two key ingredients.
two key ingredients.
74
215793
4563
E para mentir bem são necessários
dois ingredientes-chave.
dois ingredientes-chave.
03:53
The first key ingredient
is theory of mind,
is theory of mind,
75
221109
4110
O primeiro ingrediente-chave
é a teoria da mente,
é a teoria da mente,
03:57
or the mind-reading ability.
76
225243
1835
ou a habilidade de leitura mental.
03:59
Mind reading is the ability to know
77
227768
2078
Leitura mental é a habilidade
de saber que pessoas diferentes
de saber que pessoas diferentes
04:01
that different people have
different knowledge about the situation
different knowledge about the situation
78
229870
4608
têm conhecimento diferente da situação
e a habilidade de diferenciar
entre o que eu sei e o que você sabe.
entre o que eu sei e o que você sabe.
04:06
and the ability to differentiate
between what I know
between what I know
79
234502
3801
04:10
and what you know.
80
238327
1223
04:11
Mind reading is important for lying
81
239914
2247
Leitura mental é importante para mentir
04:14
because the basis of lying is that I know
82
242185
3847
porque a base da mentira é que eu sei
que você não sabe o que eu sei.
que você não sabe o que eu sei.
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
Portanto eu posso mentir para você.
04:23
The second key ingredient
for good lying is self-control.
for good lying is self-control.
86
251070
4610
O segundo ingrediente-chave
para mentir bem é o autocontrole.
para mentir bem é o autocontrole.
04:27
It is the ability to control your speech,
your facial expression
your facial expression
87
255704
4623
É a habilidade de controlar
sua fala, sua expressão facial
sua fala, sua expressão facial
04:32
and your body language,
88
260351
1540
e sua linguagem corporal,
04:33
so that you can tell a convincing lie.
89
261915
2078
de forma a contar uma mentira convincente.
04:36
And we found that those young children
90
264938
3726
E descobrimos que crianças pequenas,
04:40
who have more advanced mind-reading
and self-control abilities
and self-control abilities
91
268688
4856
com habilidades de leitura mental
e autocontrole mais avançados,
e autocontrole mais avançados,
04:45
tell lies earlier
92
273568
2038
mentem mais cedo
04:47
and are more sophisticated liars.
93
275630
2816
e são mentirosos mais 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
Essas duas habilidades
são essenciais para todos nós
são essenciais para todos nós
04:57
to function well in our society.
95
285530
2522
funcionarmos bem na nossa sociedade.
05:00
In fact, deficits in mind-reading
and self-control abilities
and self-control abilities
96
288848
4335
De fato, déficits nas habilidades
de leitura mental e autocontrole
de leitura mental e autocontrole
05:05
are associated with serious
developmental problems,
developmental problems,
97
293207
3559
estão associados a sérios
problemas de desenvolvimento,
problemas de desenvolvimento,
05:08
such as ADHD and autism.
98
296790
2759
como TDAH e autismo.
Então, se você descobrir
que seu filho de dois anos
que seu filho de dois anos
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
está contando sua primeira mentira,
05:19
instead of being alarmed,
100
307094
1984
em vez de ficar alarmado,
você deveria comemorar,
você deveria comemorar,
05:21
you should celebrate --
101
309102
1492
05:22
(Laughter)
102
310618
1522
(Risos)
05:24
because it signals that your child
has arrived at a new milestone
has arrived at a new milestone
103
312164
5730
pois isso mostra que seu filho atingiu
um novo marco do desenvolvimento normal.
05:29
of typical development.
104
317918
1635
05:33
Now, are children poor liars?
105
321085
3136
Agora, as crianças mentem mal?
05:36
Do you think you can easily
detect their lies?
detect their lies?
106
324878
2994
Vocês acham que podem detectar
facilmente as mentiras delas?
facilmente as mentiras delas?
05:40
Would you like to give it a try?
107
328745
1678
Querem tentar?
05:42
Yes? OK.
108
330921
1480
Sim? OK.
05:44
So I'm going to show you two videos.
109
332425
2139
Vou mostrar dois vídeos.
05:47
In the videos,
110
335024
1151
Nesses vídeos, as crianças respondem
à pergunta do pesquisador:
à pergunta do pesquisador:
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
"Você espiou?"
05:52
So try to tell me
113
340786
1554
Tentem me dizer qual delas está mentindo
05:54
which child is lying
114
342364
1398
05:55
and which child is telling the truth.
115
343786
2110
e qual delas está dizendo a verdade.
Esta é a criança número um.
05:58
Here's child number one.
116
346272
1719
Estão prontos?
06:00
Are you ready?
117
348991
1237
06:03
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
118
351006
1920
(Vídeo) Adulto: "Você Espiou?"
Criança: "Não."
Criança: "Não."
06:05
Kang Lee: And this is child number two.
119
353619
2236
Kang Lee: E esta é a criança número dois.
06:09
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
120
357501
2192
(Vídeo) Adulto: "Você Espiou?"
Criança: "Não."
Criança: "Não."
06:13
KL: OK, if you think
child number one is lying,
child number one is lying,
121
361296
3587
KL: OK. Se você acha que a criança
número um está mentindo, levante sua mão.
número um está mentindo, levante sua mão.
06:16
please raise your hand.
122
364907
1687
06:20
And if you think child number two
is lying, please raise your hand.
is lying, please raise your hand.
123
368401
3552
E se você acha que a criança número dois
está mentindo, levante sua mão.
está mentindo, levante sua mão.
06:25
OK, so as a matter of fact,
124
373593
2474
OK, na verdade a criança número um
está dizendo a verdade,
está dizendo a verdade,
06:28
child number one is telling the truth,
125
376091
2937
06:31
child number two is lying.
126
379052
2029
e a criança número dois está mentindo.
06:34
Looks like many of you are terrible
detectors of children's lies.
detectors of children's lies.
127
382124
3230
Parece que vocês são péssimos
detectores de mentiras de crianças.
detectores de mentiras de crianças.
06:37
(Laughter)
128
385378
2478
(Risos)
06:39
Now, we have played similar kinds of games
129
387880
3384
Aplicamos jogos como esse
a muitos adultos, de diferentes
profissões e classes sociais.
profissões e classes sociais.
06:43
with many, many adults
from all walks of life.
from all walks of life.
130
391288
4625
06:48
And we show them many videos.
131
396714
2158
E mostramos muitos vídeos a eles.
06:51
In half of the videos, the children lied.
132
399347
2549
Na metade dos vídeos as crianças mentiam.
06:53
In the other half of the videos,
the children told the truth.
the children told the truth.
133
401920
3267
Na outra metade, as crianças
falavam a verdade.
falavam a verdade.
06:58
And let's find out
how these adults performed.
how these adults performed.
134
406529
2857
Vamos ver como esses adultos se saíram.
07:02
Because there are as many liars
as truth tellers,
as truth tellers,
135
410319
3855
Como existem tantos mentirosos
quanto os que falam a verdade,
quanto os que falam a verdade,
se você adivinhar aleatoriamente,
07:06
if you guess randomly,
136
414198
2399
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
tem 50% de chance de acertar.
Então se sua precisão for em torno de 50%
07:12
So if your accuracy is around 50 percent,
138
420715
3594
07:16
it means you are a terrible detector
of children's lies.
of children's lies.
139
424333
3441
significa que você é um péssimo
detector de mentiras de crianças.
detector de mentiras de crianças.
07:20
So let's start with undergrads
and law school students,
and law school students,
140
428290
4529
Então vamos começar
com universitários e alunos de direito,
com universitários e alunos de direito,
07:24
who typically have
limited experience with children.
limited experience with children.
141
432843
3672
que tipicamente têm pouca
experiência com crianças.
experiência com crianças.
Não, eles não conseguem
detectar mentiras de crianças.
detectar mentiras de crianças.
07:30
No, they cannot detect children's lies.
142
438038
1962
07:32
Their performance is around chance.
143
440024
2214
A performance deles é próxima do acaso.
07:34
Now how about social workers
and child-protection lawyers,
and child-protection lawyers,
144
442262
5229
E como se saem os assistentes sociais
e os advogados de proteção à criança,
e os advogados de proteção à criança,
07:39
who work with children on a daily basis?
145
447515
2674
que trabalham com crianças diariamente?
07:42
Can they detect children's lies?
146
450213
2087
Eles conseguem detectar
as mentiras das crianças?
as mentiras das crianças?
07:45
No, they cannot.
147
453624
1151
Não, não conseguem.
07:46
(Laughter)
148
454799
1045
(Risos)
07:47
What about judges,
149
455868
1472
E os juízes,
07:49
customs officers
150
457364
1800
agentes alfandegários
07:51
and police officers,
151
459188
1858
e policiais,
07:53
who deal with liars on a daily basis?
152
461070
2643
que lidam com mentirosos diariamente?
07:55
Can they detect children's lies?
153
463737
1917
Eles conseguem detectar
as mentiras das crianças?
as mentiras das crianças?
Não, não conseguem.
07:58
No, they cannot.
154
466800
1214
08:00
What about parents?
155
468430
1186
E os pais?
08:01
Can parents detect other children's lies?
156
469640
3014
Os pais conseguem detectar
as mentiras das outras crianças?
as mentiras das outras crianças?
08:05
No, they cannot.
157
473898
1238
Não, não conseguem.
08:07
What about, can parents
detect their own children's lies?
detect their own children's lies?
158
475821
3585
E os pais conseguem detectar
as mentiras de suas próprias crianças?
as mentiras de suas próprias crianças?
08:13
No, they cannot.
159
481208
1201
Não, não conseguem.
08:14
(Laughter) (Applause)
160
482433
3476
(Risos) (Aplausos)
08:17
So now you may ask
161
485933
1547
Então vocês podem perguntar:
08:20
why children's lies
are so difficult to detect.
are so difficult to detect.
162
488504
3632
"Por que as mentiras das crianças
são tão difíceis de detectar?"
são tão difíceis de detectar?"
Vou ilustrar isso
com meu próprio filho, Nathan.
com meu próprio filho, Nathan.
08:24
Let me illustrate this
with my own son, Nathan.
with my own son, Nathan.
163
492958
3012
08:27
This is his facial expression
164
495994
2169
Esta é a expressão facial dele
quando ele mente.
quando ele mente.
08:30
when he lies.
165
498187
1384
08:31
(Laughter)
166
499595
2206
(Risos)
Então quando as crianças mentem,
08:33
So when children lie,
167
501825
1602
08:35
their facial expression
is typically neutral.
is typically neutral.
168
503451
3156
a expressão facial delas
é tipicamente neutra.
é tipicamente neutra.
08:39
However, behind this neutral expression,
169
507123
3460
No entanto, por trás
dessa expressão neutra,
dessa expressão neutra,
08:42
the child is actually experiencing
a lot of emotions,
a lot of emotions,
170
510607
3326
a criança, na verdade,
está vivenciando muitas emoções,
está vivenciando muitas emoções,
08:45
such as fear, guilt, shame
171
513957
3855
como medo, culpa, vergonha
08:49
and maybe a little bit of liar's delight.
172
517836
3096
e talvez um pouco do prazer de mentir.
08:52
(Laughter)
173
520956
2702
(Risos)
08:55
Unfortunately, such emotions
are either fleeting or hidden.
are either fleeting or hidden.
174
523682
4840
Infelizmente, essas emoções
ou são muito breves, ou são escondidas.
ou são muito breves, ou são escondidas.
09:00
Therefore, it's mostly invisible to us.
175
528546
3099
Portanto, em geral,
elas são invisíveis para nós.
elas são invisíveis para nós.
09:03
So in the last five years,
176
531669
1359
Então nos últimos cinco anos
09:05
we have been trying to figure out a way
to reveal these hidden emotions.
to reveal these hidden emotions.
177
533052
3896
temos tentado descobrir uma forma
de revelar essas emoções escondidas.
de revelar essas emoções escondidas.
09:08
Then we made a discovery.
178
536972
1514
Então fizemos uma descoberta.
09:11
We know that underneath our facial skin,
179
539273
3185
Nós sabemos que por baixo
da pele do nosso rosto
da pele do nosso rosto
09:14
there's a rich network of blood vessels.
180
542482
3394
existe uma rica rede de vasos sanguíneos.
09:17
When we experience different emotions,
181
545900
2417
Quando vivenciamos diferentes emoções
09:20
our facial blood flow changes subtly.
182
548341
2641
o fluxo de nosso sangue facial
se altera sutilmente.
se altera sutilmente.
09:23
And these changes are regulated
by the autonomic system
by the autonomic system
183
551613
3948
E essas mudanças são reguladas
por um sistema automático
por um sistema automático
09:27
that is beyond our conscious control.
184
555585
2169
fora do nosso controle consciente.
09:30
By looking at facial blood flow changes,
185
558159
3823
Observando as mudanças
do fluxo de sangue facial
do fluxo de sangue facial
09:34
we can reveal people's hidden emotions.
186
562006
2697
podemos revelar as emoções
ocultas das pessoas.
ocultas das pessoas.
09:37
Unfortunately, such emotion-related
facial blood flow changes
facial blood flow changes
187
565229
4778
Infelizmente, essas mudanças de fluxo
de sangue facial relacionadas a emoções
de sangue facial relacionadas a emoções
09:42
are too subtle to detect by our naked eye.
188
570031
2625
são muito sutis para serem
percebidas a olho nu.
percebidas a olho nu.
09:45
So to help us reveal
people's facial emotions,
people's facial emotions,
189
573632
3768
Então, para ajudar a revelar
as emoções faciais das pessoas,
as emoções faciais das pessoas,
09:49
we have developed a new imaging technology
190
577424
3034
nós desenvolvemos
uma nova tecnologia de imagem
uma nova tecnologia de imagem
09:52
we call "transdermal optical imaging."
191
580482
3149
chamada "imagem ótica transdérmica".
09:56
To do so, we use a regular
video camera to record people
video camera to record people
192
584679
3953
Para isso, usamos uma câmera
de vídeo normal para gravar pessoas
de vídeo normal para gravar pessoas
10:00
when they experience
various hidden emotions.
various hidden emotions.
193
588656
3086
quando elas vivenciam emoções ocultas.
10:04
And then, using our image
processing technology,
processing technology,
194
592385
4094
Então, usando nossa tecnologia
de processamento de imagens,
de processamento de imagens,
10:08
we can extract transdermal images
of facial blood flow changes.
of facial blood flow changes.
195
596503
5536
conseguimos extrair imagens transdérmicas
da mudança de fluxo sanguíneo.
da mudança de fluxo sanguíneo.
10:16
By looking at transdermal video images,
196
604475
4272
Observando imagens do vídeo transdérmico,
10:20
now we can easily see
197
608771
1787
podemos ver facilmente
10:23
facial blood flow changes associated
with the various hidden emotions.
with the various hidden emotions.
198
611737
5631
a mudança de fluxo sanguíneo
associada às várias emoções ocultas.
associada às várias emoções ocultas.
10:29
And using this technology,
199
617944
1788
E usando essa tecnologia,
10:31
we can now reveal the hidden emotions
associated with lying,
associated with lying,
200
619756
4668
podemos revelar as emoções
ocultas associadas à mentira,
ocultas associadas à mentira,
10:36
and therefore detect people's lies.
201
624448
2910
e assim detectar as mentiras das pessoas.
10:39
We can do so noninvasively,
202
627382
2439
Isso pode ser feito de forma
não invasiva, remota, barata,
não invasiva, remota, barata,
10:41
remotely, inexpensively,
203
629845
2539
10:44
with an accuracy at about 85 percent,
204
632408
3660
e com precisão em torno de 85%,
10:48
which is far better than chance level.
205
636092
2054
o que é bem maior que o nível de acaso.
10:51
And in addition, we discovered
a Pinocchio effect.
a Pinocchio effect.
206
639100
3790
Adicionalmente, descobrimos
um efeito Pinóquio.
um efeito Pinóquio.
10:56
No, not this Pinocchio effect.
207
644336
2055
Não, não este efeito Pinóquio.
10:58
(Laughter)
208
646415
1007
(Risos)
10:59
This is the real Pinocchio effect.
209
647446
2122
Este é o verdadeiro efeito Pinóquio.
11:01
When people lie,
210
649592
1417
Quando a pessoa mente
11:03
the facial blood flow
on the cheeks decreases,
on the cheeks decreases,
211
651033
3779
o fluxo sanguíneo facial
diminui nas bochechas
diminui nas bochechas
11:06
and the facial blood flow
on the nose increases.
on the nose increases.
212
654836
3261
e aumenta no nariz.
11:11
Of course, lying is not the only situation
213
659379
3507
Claro, mentir não é a única situação
11:14
that will evoke our hidden emotions.
214
662910
2848
que evoca nossas emoções ocultas.
11:17
So then we asked ourselves,
215
665782
1874
Então nos perguntamos:
11:19
in addition to detecting lies,
216
667680
2347
"Além de detectar mentiras, no que mais
nossa tecnologia pode ser usada?"
nossa tecnologia pode ser usada?"
11:22
how can our technology be used?
217
670051
2333
11:25
One application is in education.
218
673027
3546
Uma aplicação é na educação.
11:28
For example, using this technology,
we can help this mathematics teacher
we can help this mathematics teacher
219
676597
4661
Por exemplo, com essa tecnologia, podemos
ajudar este professor de matemática
ajudar este professor de matemática
11:33
to identify the student in his classroom
220
681282
2907
a identificar qual aluno na sala
11:36
who may experience high anxiety
about the topic he's teaching
about the topic he's teaching
221
684213
4745
sente altos níveis de ansiedade
em relação ao tópico ensinado
em relação ao tópico ensinado
11:40
so that he can help him.
222
688982
1509
para que ele possa ajudar esse aluno.
11:43
And also we can use this in health care.
223
691337
2740
E também podemos usá-la na saúde.
Por exemplo, todos os dias
falo pelo Skype com meus pais,
falo pelo Skype com meus pais,
11:46
For example, every day I Skype my parents,
224
694101
3368
11:49
who live thousands of miles away.
225
697493
2082
que moram a milhares de milhas de mim.
11:52
And using this technology,
226
700178
1821
Usando essa tecnologia
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
eu posso não só descobrir
o que está acontecendo na vida deles,
o que está acontecendo na vida deles,
11:57
but also simultaneously monitor
their heart rate, their stress level,
their heart rate, their stress level,
228
705529
6302
mas ao mesmo tempo monitorar
sua pulsação, seus níveis de estresse,
sua pulsação, seus níveis de estresse,
12:03
their mood and whether or not
they are experiencing pain.
they are experiencing pain.
229
711855
3225
seu humor e se estão ou não sentindo dor.
12:07
And perhaps in the future,
230
715839
1810
E talvez, no futuro, o risco
de ataque do coração ou de hipertensão.
de ataque do coração ou de hipertensão.
12:09
their risks for heart attack
or hypertension.
or hypertension.
231
717673
3289
12:13
And you may ask:
232
721701
1260
Vocês podem perguntar:
12:15
Can we use this also to reveal
politicians' emotions?
politicians' emotions?
233
723472
5481
"Podemos usar isso
para revelar emoções políticas,
para revelar emoções políticas,
12:20
(Laughter)
234
728977
1540
(Risos)
12:22
For example, during a debate.
235
730541
1854
por exemplo, durante um debate."
12:25
Well, the answer is yes.
236
733220
1453
Bom, a resposta é sim.
12:27
Using TV footage,
237
735167
1944
Usando as cenas da TV
12:29
we could detect
the politicians' heart rate,
the politicians' heart rate,
238
737135
4046
podemos detectar o ritmo cardíaco,
o humor e o nível de stress dos políticos,
o humor e o nível de stress dos políticos,
12:33
mood and stress,
239
741205
2046
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
e talvez, no futuro, se estão ou não
mentindo para nós.
mentindo para nós.
12:39
We can also use this
in marketing research,
in marketing research,
241
747495
2996
Também podemos usar isso
em pesquisas de mercado,
em pesquisas de mercado,
12:42
for example, to find out
242
750515
1851
por exemplo, para descobrir
12:44
whether or not people like
certain consumer products.
certain consumer products.
243
752390
4355
se as pessoas gostam
ou não de certos produtos.
ou não de certos produtos.
12:49
We can even use it in dating.
244
757229
2238
Podemos usar até para namorar.
12:51
So for example,
245
759904
1160
Por exemplo,
12:53
if your date is smiling at you,
246
761088
2594
se a sua namorada
estiver sorrindo para você,
estiver sorrindo para você,
12:55
this technology can help you to determine
247
763706
2794
essa tecnologia pode ajudá-lo a determinar
12:58
whether she actually likes you
248
766524
2607
se ela realmente gosta de você
13:01
or she is just trying to be nice to you.
249
769155
2175
ou se ela só está tentando
ser legal com você.
ser legal com você.
Neste caso,
13:03
And in this case,
250
771864
1695
13:05
she is just trying to be nice to you.
251
773583
1876
ela só está tentando ser legal com você.
13:07
(Laughter)
252
775483
2392
(Risos)
13:11
So transdermal optical imaging technology
253
779244
3709
A tecnologia de imagem ótica transdérmica
13:14
is at a very early stage of development.
254
782977
2578
está num estágio muito inicial
de desenvolvimento.
de desenvolvimento.
13:17
Many new applications will come about
that we don't know today.
that we don't know today.
255
785579
4114
Muitas novas aplicações ainda vão surgir.
13:22
However, one thing I know for sure
256
790293
2778
Entretanto, de uma coisa eu tenho certeza:
13:25
is that lying will never
be the same again.
be the same again.
257
793095
3414
mentir nunca mais será a mesma coisa.
13:28
Thank you very much.
258
796533
1158
Muito obrigado.
Xiè xie.
13:29
Xiè xie.
259
797715
1324
(Aplausos)
13:31
(Applause)
260
799063
3906
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