TEDGlobal 2011
Pamela Meyer: How to spot a liar
Pamela Meyer: Wie man einen Lügner entdeckt.
Filmed:
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Täglich werden wir zehn bis zweihundert Mal angelogen, und die Hinweise zum Aufspüren dieser Lügen können subtil sein und der Intuition widersprechen. Pamela Meyer, Autorin von "Liespotting", zeigt das Methoden und Signale, die von Menschen benutzt werden, die auf das Erkennen von Täuschung ausgebildet wurden -- und erklärt, dass Ehrlichkeit eine bewahrenswerte Tugend ist.
Pamela Meyer - Lie detector
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth. Full bio
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth. Full bio
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00:15
Okay, now I don't want to alarm anybody in this room,
0
0
5000
Okay, ich möchte hier niemanden alarmieren,
00:20
but it's just come to my attention
1
5000
2000
aber mir ist gerade aufgefallen,
00:22
that the person to your right is a liar.
2
7000
2000
dass die Person rechts neben Ihnen ein Lügner ist.
00:24
(Laughter)
3
9000
2000
(Lachen)
00:26
Also, the person to your left is a liar.
4
11000
3000
Auch links neben Ihnen sitzt ein Lügner.
00:29
Also the person sitting in your very seats is a liar.
5
14000
3000
Und genau auf Ihrem Sitz ist auch einer.
00:32
We're all liars.
6
17000
2000
Wir alle sind Lügner.
00:34
What I'm going to do today
7
19000
2000
Heute möchte ich Ihnen die
00:36
is I'm going to show you what the research says about why we're all liars,
8
21000
3000
wissenschaftliche Sicht zur Frage zeigen, warum wir alle Lügner sind,
00:39
how you can become a liespotter
9
24000
2000
wie Sie zu einem Lügenentdecker werden können
00:41
and why you might want to go the extra mile
10
26000
3000
und warum Sie vielleicht einen Schritt weiter gehen möchten
00:44
and go from liespotting to truth seeking,
11
29000
3000
vom Lügenentdecken zum Suchen der Wahrheit,
00:47
and ultimately to trust building.
12
32000
2000
und letzten Endes zum Aufbau von Vertrauen.
00:49
Now speaking of trust,
13
34000
3000
Wo wir gerade von Vertrauen sprechen,
00:52
ever since I wrote this book, "Liespotting,"
14
37000
3000
seit ich das Buch "Liespotting" geschrieben habe,
00:55
no one wants to meet me in person anymore, no, no, no, no, no.
15
40000
3000
will mich niemand mehr persönlich treffen, auf keinen Fall.
00:58
They say, "It's okay, we'll email you."
16
43000
3000
Sie sagen: "Geht klar, wir schicken Ihnen eine E-Mail,"
01:01
(Laughter)
17
46000
2000
(Lachen)
01:03
I can't even get a coffee date at Starbucks.
18
48000
4000
Nicht mal mehr eine Verabredung bei Starbucks.
01:07
My husband's like, "Honey, deception?
19
52000
2000
Mein Mann sagt: "Schatz, Täuschung?
01:09
Maybe you could have focused on cooking. How about French cooking?"
20
54000
3000
Vielleicht wäre Kochen besser gewesen. Vielleich französische Küche?"
01:12
So before I get started, what I'm going to do
21
57000
2000
Zunächst möchte ich mit Ihnen erst einmal
01:14
is I'm going to clarify my goal for you,
22
59000
3000
mein Ziel abklären.
01:17
which is not to teach a game of Gotcha.
23
62000
2000
Hier geht es nicht um eine Runde Wahrheit oder Lüge.
01:19
Liespotters aren't those nitpicky kids,
24
64000
2000
Lügenentdecker sind keine pedantischen Kinder,
01:21
those kids in the back of the room that are shouting, "Gotcha! Gotcha!
25
66000
3000
die von hinten "Erwischt" schreien. "Erwischt!
01:24
Your eyebrow twitched. You flared your nostril.
26
69000
3000
Deine Augenbraue hat gezuckt. Dein Nasenflügel hat sich bewegt.
01:27
I watch that TV show 'Lie To Me.' I know you're lying."
27
72000
3000
Ich schau "Lie to Me" im Fernsehen. Ich weiß, dass du lügst."
01:30
No, liespotters are armed
28
75000
2000
Nein, Lügenensucher sind mit wissenschaftlichen
01:32
with scientific knowledge of how to spot deception.
29
77000
3000
Erkenntnissen zur Entdeckung von Lügen gewappnet.
01:35
They use it to get to the truth,
30
80000
2000
Sie nutzen sie, um an die Wahrheit zu gelangen,
01:37
and they do what mature leaders do everyday;
31
82000
2000
und tun, was mündige Führer jeden Tag tun:
01:39
they have difficult conversations with difficult people,
32
84000
3000
Sie führen schwierige Unterhaltungen mit schwierigen Menschen,
01:42
sometimes during very difficult times.
33
87000
2000
manchmal in sehr schwierigen Zeiten.
01:44
And they start up that path
34
89000
2000
Sie gehen diesen Weg,
01:46
by accepting a core proposition,
35
91000
2000
indem sie eine Kernthese anerkennen.
01:48
and that proposition is the following:
36
93000
2000
Diese Kernthese lautet folgendermaßen:
01:50
Lying is a cooperative act.
37
95000
3000
Lügen ist ein kooperativer Akt.
01:53
Think about it, a lie has no power whatsoever by its mere utterance.
38
98000
4000
Überlegen Sie, durch bloßes Aussprechen hat Lüge nicht die geringste Macht.
01:57
Its power emerges
39
102000
2000
Sie entfaltet ihre Macht,
01:59
when someone else agrees to believe the lie.
40
104000
2000
wenn jemand anders zustimmt, sie zu glauben.
02:01
So I know it may sound like tough love,
41
106000
2000
Ich weiß, es klingt nach strenger Liebe,
02:03
but look, if at some point you got lied to,
42
108000
4000
aber sehen Sie, wenn Sie angelogen werden,
02:07
it's because you agreed to get lied to.
43
112000
2000
dann weil Sie damit einverstanden sind.
02:09
Truth number one about lying: Lying's a cooperative act.
44
114000
3000
Die erste Wahrheit über das Lügen: Lügen ist ein kooperativer Akt.
02:12
Now not all lies are harmful.
45
117000
2000
Nicht alle Lügen sind schädlich.
02:14
Sometimes we're willing participants in deception
46
119000
3000
Manchmal nehmen wir allzu gern an einer Täuschung teil
02:17
for the sake of social dignity,
47
122000
3000
um gesellschaftlicher Würde willen,
02:20
maybe to keep a secret that should be kept secret, secret.
48
125000
3000
vielleicht um ein Geheimnis zu bewahren.
02:23
We say, "Nice song."
49
128000
2000
Wir sagen "Hübsches Lied."
02:25
"Honey, you don't look fat in that, no."
50
130000
3000
"Schatz, du siehst darin nicht fett aus, nein."
02:28
Or we say, favorite of the digiratti,
51
133000
2000
Oder, beliebt bei den Digiratti:
02:30
"You know, I just fished that email out of my spam folder.
52
135000
3000
"Ich angle Ihre Mail gerade aus dem Spamordner.
02:33
So sorry."
53
138000
3000
Tut mir schrecklich leid."
02:36
But there are times when we are unwilling participants in deception.
54
141000
3000
Doch gibt es Situationen, in denen wir unwillentlich an Täuschung teilnehmen.
02:39
And that can have dramatic costs for us.
55
144000
3000
Das kann für uns dramatische Kosten haben.
02:42
Last year saw 997 billion dollars
56
147000
3000
Letztes Jahr hatten wir 997 Milliarden Dollar
02:45
in corporate fraud alone in the United States.
57
150000
4000
durch Unternehmensbetrug alleine in den USA.
02:49
That's an eyelash under a trillion dollars.
58
154000
2000
Eine Haaresbreite unter einer Billion.
02:51
That's seven percent of revenues.
59
156000
2000
Das sind 7% der Staatseinnahmen.
02:53
Deception can cost billions.
60
158000
2000
Täuschung kann Milliarden kosten.
02:55
Think Enron, Madoff, the mortgage crisis.
61
160000
3000
Denken Sie an Enron, Madoff, die Hypothekenkrise.
02:58
Or in the case of double agents and traitors,
62
163000
3000
Oder in den Fällen von Doppelagenten und Verrätern
03:01
like Robert Hanssen or Aldrich Ames,
63
166000
2000
wie Robert Hanssen oder Aldrich Ames,
03:03
lies can betray our country,
64
168000
2000
können Lügen unser Land verraten,
03:05
they can compromise our security, they can undermine democracy,
65
170000
3000
unsere Sicherheit aufs Spiel setzen, Demokratie untergraben,
03:08
they can cause the deaths of those that defend us.
66
173000
3000
den Tod derer, die uns verteidigen, verursachen.
03:11
Deception is actually serious business.
67
176000
3000
Täuschung ist eine wirklich ernste Sache.
03:14
This con man, Henry Oberlander,
68
179000
2000
Der Betrüger, Henry Oberlander,
03:16
he was such an effective con man
69
181000
2000
war so effektiv,
03:18
British authorities say
70
183000
2000
dass die britischen Behörden sagen,
03:20
he could have undermined the entire banking system of the Western world.
71
185000
3000
er hätte das gesamte Bankensystem der westlichen Welt untergraben können.
03:23
And you can't find this guy on Google; you can't find him anywhere.
72
188000
2000
Sie können ihn nicht bei Google finden, Sie finden ihn nirgends.
03:25
He was interviewed once, and he said the following.
73
190000
3000
Einmal wurde er interviewed und sagte Folgendes:
03:28
He said, "Look, I've got one rule."
74
193000
2000
"Sehen Sie, ich habe eine Regel."
03:30
And this was Henry's rule, he said,
75
195000
3000
Hier ist Henrys Regel. Er sagte:
03:33
"Look, everyone is willing to give you something.
76
198000
2000
"Schauen Sie, jeder ist bereit, Ihnen etwas zu geben,
03:35
They're ready to give you something for whatever it is they're hungry for."
77
200000
3000
um zu erhalten, wonach er oder sie auch immer hungrig ist."
03:38
And that's the crux of it.
78
203000
2000
Das ist der Haken.
03:40
If you don't want to be deceived, you have to know,
79
205000
2000
Wenn Sie nicht belogen werden wollen, müssen Sie wissen,
03:42
what is it that you're hungry for?
80
207000
2000
wonach Sie hungrig sind.
03:44
And we all kind of hate to admit it.
81
209000
3000
Das geben wir nicht gern zu.
03:47
We wish we were better husbands, better wives,
82
212000
3000
Wir wären gern bessere Ehemänner, bessere Ehefrauen,
03:50
smarter, more powerful,
83
215000
2000
gescheiter, mächtiger,
03:52
taller, richer --
84
217000
2000
größer, reicher --
03:54
the list goes on.
85
219000
2000
die Liste ist lang.
03:56
Lying is an attempt to bridge that gap,
86
221000
2000
Mit Lügen wollen wir diese Lücke überbrücken,
03:58
to connect our wishes and our fantasies
87
223000
2000
unsere Wünsche und Fantasien über,
04:00
about who we wish we were, how we wish we could be,
88
225000
3000
wer und wie wir gern wären,
04:03
with what we're really like.
89
228000
3000
mit unserer Wirklichkeit verbinden.
04:06
And boy are we willing to fill in those gaps in our lives with lies.
90
231000
3000
Nur allzu gern schließen wir diese Lücken mit Lügen.
04:09
On a given day, studies show that you may be lied to
91
234000
3000
Studien zeigen, dass man jeden Tag
04:12
anywhere from 10 to 200 times.
92
237000
2000
10 bis 200 mal belogen werden kann.
04:14
Now granted, many of those are white lies.
93
239000
3000
Zugegeben sind viele davon harmlos.
04:17
But in another study,
94
242000
2000
Eine andere Studie zeigte jedoch,
04:19
it showed that strangers lied three times
95
244000
2000
dass Fremde drei Mal innerhalb der ersten
04:21
within the first 10 minutes of meeting each other.
96
246000
2000
zehn Minuten ihres Treffens lügen.
04:23
(Laughter)
97
248000
2000
(Lachen)
04:25
Now when we first hear this data, we recoil.
98
250000
3000
Beim ersten Hören sind diese Daten erschreckend.
04:28
We can't believe how prevalent lying is.
99
253000
2000
Wir können nicht glauben, wie verbreitet das Lügen ist.
04:30
We're essentially against lying.
100
255000
2000
Grundsätzlich sind wir gegen Lügen.
04:32
But if you look more closely,
101
257000
2000
Wenn Sie sich das einmal näher anschauen,
04:34
the plot actually thickens.
102
259000
2000
wird's interessant.
04:36
We lie more to strangers than we lie to coworkers.
103
261000
3000
Wir lügen Fremde mehr an als Kollegen.
04:39
Extroverts lie more than introverts.
104
264000
4000
Extrovertierte lügen mehr als Introvertierte.
04:43
Men lie eight times more about themselves
105
268000
3000
Männer lügen acht mal mehr über sich selbst
04:46
than they do other people.
106
271000
2000
als über andere.
04:48
Women lie more to protect other people.
107
273000
3000
Frauen lügen mehr, um andere zu schützen.
04:51
If you're an average married couple,
108
276000
3000
Als durchschnittliches Ehepaar
04:54
you're going to lie to your spouse
109
279000
2000
lügen Sie Ihren Partner einmal
04:56
in one out of every 10 interactions.
110
281000
2000
alle 10 Interaktionen an.
04:58
Now you may think that's bad.
111
283000
2000
Sicher finden Sie das schlecht.
05:00
If you're unmarried, that number drops to three.
112
285000
2000
Bei unverheirateten fällt die Zahl auf drei.
05:02
Lying's complex.
113
287000
2000
Lügen ist komplex.
05:04
It's woven into the fabric of our daily and our business lives.
114
289000
3000
Es durchfließt unser Alltags- und Berufsleben.
05:07
We're deeply ambivalent about the truth.
115
292000
2000
Der Wahrheit stehen wir äußerst ambivalent gegenüber.
05:09
We parse it out on an as-needed basis,
116
294000
2000
Nach Bedarf lassen wir sie aus,
05:11
sometimes for very good reasons,
117
296000
2000
manchmal aus sehr guten Gründen,
05:13
other times just because we don't understand the gaps in our lives.
118
298000
3000
manchmal, weil wir Lücken in unseren Leben nicht verstehen.
05:16
That's truth number two about lying.
119
301000
2000
Das ist die zweite Wahrheit über die Lüge.
05:18
We're against lying,
120
303000
2000
Wir sind gegen lügen,
05:20
but we're covertly for it
121
305000
2000
aber insgeheim sind wir dafür,
05:22
in ways that our society has sanctioned
122
307000
2000
da unsere Gesellschaft es
05:24
for centuries and centuries and centuries.
123
309000
2000
seit vielen Jahrhunderten sanktioniert hat.
05:26
It's as old as breathing.
124
311000
2000
Es ist so alt wie Atmen.
05:28
It's part of our culture, it's part of our history.
125
313000
2000
Es gehört zu unserer Kultur und Geschichte.
05:30
Think Dante, Shakespeare,
126
315000
3000
Denken Sie an Dante, Shakespeare,
05:33
the Bible, News of the World.
127
318000
3000
die Bibel, News of the World.
05:36
(Laughter)
128
321000
2000
(Lachen)
05:38
Lying has evolutionary value to us as a species.
129
323000
2000
Lügen hat für unsere Spezies evolutionäre Bedeutung.
05:40
Researchers have long known
130
325000
2000
Forscher wissen schon lange,
05:42
that the more intelligent the species,
131
327000
2000
dass je intelligenter eine Spezies ist und
05:44
the larger the neocortex,
132
329000
2000
um so größer ihr Neocortex ist,
05:46
the more likely it is to be deceptive.
133
331000
2000
sie um so wahrscheinlicher betrügerisch ist.
05:48
Now you might remember Koko.
134
333000
2000
Vielleicht können Sie sich an Koko erinnern.
05:50
Does anybody remember Koko the gorilla who was taught sign language?
135
335000
3000
Erinnert sich jemand an Koko den Gorilla, der Zeichensprache beherrschte?
05:53
Koko was taught to communicate via sign language.
136
338000
3000
Man hatte ihr Kommunikation über Zeichensprache beigebracht.
05:56
Here's Koko with her kitten.
137
341000
2000
Hier ist Koko mit ihrem Kätzchen,
05:58
It's her cute little, fluffy pet kitten.
138
343000
3000
einem niedlichen, kleinen, flauschigen Kätzchen.
06:01
Koko once blamed her pet kitten
139
346000
2000
Einmal bezichtigte Koko das Kätzchen,
06:03
for ripping a sink out of the wall.
140
348000
2000
es hätte ein Waschbecken aus der Wand gerissen.
06:05
(Laughter)
141
350000
2000
(Lachen)
06:07
We're hardwired to become leaders of the pack.
142
352000
2000
Wir haben die Veranlagung zum zum Rudelführer.
06:09
It's starts really, really early.
143
354000
2000
Es fängt auch wirklich früh an.
06:11
How early?
144
356000
2000
Wie früh?
06:13
Well babies will fake a cry,
145
358000
2000
Nun Babies geben vor zu weinen,
06:15
pause, wait to see who's coming
146
360000
2000
machen eine Pause, um zu sehen wer kommt,
06:17
and then go right back to crying.
147
362000
2000
und schreien dann sofort weiter.
06:19
One-year-olds learn concealment.
148
364000
2000
Einjährige lernen Verschleierung
06:21
(Laughter)
149
366000
2000
(Lachen)
06:23
Two-year-olds bluff.
150
368000
2000
Zweijährige bluffen.
06:25
Five-year-olds lie outright.
151
370000
2000
Fünfjährige lügen Ihnen ins Gesicht.
06:27
They manipulate via flattery.
152
372000
2000
Sie manipulieren mit Schmeicheln.
06:29
Nine-year-olds, masters of the cover up.
153
374000
3000
Neunjährige sind Meister des Verbergens.
06:32
By the time you enter college,
154
377000
2000
Wenn Sie zur Uni gehen,
06:34
you're going to lie to your mom in one out of every five interactions.
155
379000
3000
werden Sie Ihre Mutter bei jeder fünften Interaktion anlügen.
06:37
By the time we enter this work world and we're breadwinners,
156
382000
3000
Beim Eintitt ins Arbeitsleben, als Verdiener,
06:40
we enter a world that is just cluttered
157
385000
2000
betreten wir eine Welt, in der es geradezu wimmelt
06:42
with spam, fake digital friends,
158
387000
2000
vor Spam, falschen digitalen Freunden,
06:44
partisan media,
159
389000
2000
parteiischen Medien,
06:46
ingenious identity thieves,
160
391000
2000
genialen Identitätsdieben,
06:48
world-class Ponzi schemers,
161
393000
2000
erstklassigen Pyramidenspielern,
06:50
a deception epidemic --
162
395000
2000
eine Epidemie der Täuschung --
06:52
in short, what one author calls
163
397000
2000
kurz, was ein Autor als
06:54
a post-truth society.
164
399000
3000
Gesellschaft der Postwahrheit bezeichnet hat.
06:57
It's been very confusing
165
402000
2000
Es ist schon seit langem
06:59
for a long time now.
166
404000
3000
sehr verwirrend.
07:03
What do you do?
167
408000
2000
Was tun wir also?
07:05
Well there are steps we can take
168
410000
2000
Nun wir können Schritte ergreifen
07:07
to navigate our way through the morass.
169
412000
2000
und durch diesen Sumpf steuern.
07:09
Trained liespotters get to the truth 90 percent of the time.
170
414000
3000
Geübte Lügensucher erfahren in 90 % der Fälle die Wahrheit.
07:12
The rest of us, we're only 54 percent accurate.
171
417000
3000
Der Rest von uns ist nur etwa 54% akkurat.
07:15
Why is it so easy to learn?
172
420000
2000
Warum kann man das so einfach lernen?
07:17
There are good liars and there are bad liars. There are no real original liars.
173
422000
3000
Es gibt gute und schlechte Lügner. Originelle Lügner gibt es nicht.
07:20
We all make the same mistakes. We all use the same techniques.
174
425000
3000
Wir machen alle dieselben Fehler. Wir nutzen alle dieselben Techniken.
07:23
So what I'm going to do
175
428000
2000
Ich werde Ihnen
07:25
is I'm going to show you two patterns of deception.
176
430000
2000
zwei Täuschungsmuster vorführen.
07:27
And then we're going to look at the hot spots and see if we can find them ourselves.
177
432000
3000
Dann betrachten wir die Signale und schauen, ob wir sie selbst herausfinden.
07:30
We're going to start with speech.
178
435000
3000
Fangen wir mit Sprache an.
07:33
(Video) Bill Clinton: I want you to listen to me.
179
438000
2000
(Video) Bill Clinton: Ich möchte, dass Sie mir zuhören.
07:35
I'm going to say this again.
180
440000
2000
Ich werde es noch einmal sagen.
07:37
I did not have sexual relations
181
442000
3000
Ich hatte keine sexuelle Beziehung
07:40
with that woman, Miss Lewinsky.
182
445000
4000
mit dieser Frau, Miss Lewinsky.
07:44
I never told anybody to lie,
183
449000
2000
Ich habe nie jemandem gesagt, dass er lügen soll,
07:46
not a single time, never.
184
451000
2000
nicht ein einziges Mal, nie
07:48
And these allegations are false.
185
453000
3000
Diese Anschuldigungen sind falsch.
07:51
And I need to go back to work for the American people.
186
456000
2000
Ich muss jetzt zurück und für das amerikanische Volk arbeiten.
07:53
Thank you.
187
458000
2000
Vielen Dank.
07:58
Pamela Meyer: Okay, what were the telltale signs?
188
463000
3000
Pamela Meyer: Ok, wo sind die verräterischen Signale?
08:01
Well first we heard what's known as a non-contracted denial.
189
466000
4000
Zunächst hören wir eine nicht kontrahierte Verneinung.
08:05
Studies show that people who are overdetermined in their denial
190
470000
3000
Studien belegen, dass Menschen, die ihre Verneinung überbetonen,
08:08
will resort to formal rather than informal language.
191
473000
3000
eher auf formelle Sprache zurückgreifen.
08:11
We also heard distancing language: "that woman."
192
476000
3000
Wir haben auch distanzierende Sprache gehört: "Diese Frau."
08:14
We know that liars will unconsciously distance themselves
193
479000
2000
Wir wissen, dass Lügner sich unbewusst von ihrem
08:16
from their subject
194
481000
2000
Gegenstand distanzieren
08:18
using language as their tool.
195
483000
3000
und dabei Sprache als Werkzeug benutzen.
08:21
Now if Bill Clinton had said, "Well, to tell you the truth ... "
196
486000
3000
Wenn Bill Clinton gesagt hätte "in Wahrheit..." "
08:24
or Richard Nixon's favorite, "In all candor ... "
197
489000
2000
oder Richard Nixon's Liebling "offen gesagt..." "
08:26
he would have been a dead giveaway
198
491000
2000
hätte er sich sofort verraten
08:28
for any liespotter than knows
199
493000
2000
gegenüber einem Lügensucher, der weiß
08:30
that qualifying language, as it's called, qualifying language like that,
200
495000
3000
dass qualifizierende Sprache, wie man sie nennt, dieser Art
08:33
further discredits the subject.
201
498000
2000
das Subjekt noch weiter diskreditiert.
08:35
Now if he had repeated the question in its entirety,
202
500000
3000
Wenn er die Frage ganz wiederholt hätte
08:38
or if he had peppered his account with a little too much detail --
203
503000
4000
oder wenn er seine Aussage mit etwas zu vielen Einzelheiten gewürzt hätte, --
08:42
and we're all really glad he didn't do that --
204
507000
2000
und wir sind froh, dass er das nicht getan hat --
08:44
he would have further discredited himself.
205
509000
2000
hätte er sich noch mehr diskreditiert.
08:46
Freud had it right.
206
511000
2000
Freud hatte Recht.
08:48
Freud said, look, there's much more to it than speech:
207
513000
3000
Freud sagte, es gibt viel mehr als Sprache:
08:51
"No mortal can keep a secret.
208
516000
3000
"Kein Sterblicher kann ein Geheimnis bewahren.
08:54
If his lips are silent, he chatters with his fingertips."
209
519000
3000
Sind seine Lippen still, spricht er mit den Fingerspitzen.
08:57
And we all do it no matter how powerful you are.
210
522000
3000
Wir alle tun es, egal wie mächtig wir sind.
09:00
We all chatter with our fingertips.
211
525000
2000
Wir alle reden mit unseren Fingerspitzen.
09:02
I'm going to show you Dominique Strauss-Kahn with Obama
212
527000
3000
Ich zeige Ihnen Dominque Straus-Kahn mit Obama,
09:05
who's chattering with his fingertips.
213
530000
3000
der mit seinen Fingerspitzen spricht.
09:08
(Laughter)
214
533000
3000
(Lachen)
09:11
Now this brings us to our next pattern,
215
536000
3000
Damit kommen wir zu unserem nächsten Muster,
09:14
which is body language.
216
539000
3000
der Körpersprache.
09:17
With body language, here's what you've got to do.
217
542000
3000
Mit Körpersprache verfahren Sie folgendermaßen.
09:20
You've really got to just throw your assumptions out the door.
218
545000
3000
Sie müssen wirklich Ihre Annahmen über Bord werfen.
09:23
Let the science temper your knowledge a little bit.
219
548000
2000
Lassen Sie sich da von der Wissenschaft zügeln.
09:25
Because we think liars fidget all the time.
220
550000
3000
Lügner zappeln angeblich immer herum.
09:28
Well guess what, they're known to freeze their upper bodies when they're lying.
221
553000
3000
Sieh an, es ist bekannt, dass sie ihre Oberkörper beim Lügen still halten.
09:31
We think liars won't look you in the eyes.
222
556000
3000
Angeblich schauen Lügner einem nicht in die Augen.
09:34
Well guess what, they look you in the eyes a little too much
223
559000
2000
Tatsächlich ist da ein bisschen zu viel Blickkontakt,
09:36
just to compensate for that myth.
224
561000
2000
nur um diesem Mythos entgegenzuwirken.
09:38
We think warmth and smiles
225
563000
2000
Wir denken, dass Wärme und Lächeln
09:40
convey honesty, sincerity.
226
565000
2000
Ehrlichkeit, Aufrichtigkeit verraten.
09:42
But a trained liespotter
227
567000
2000
ein geübter Lügenentdecker jedoch
09:44
can spot a fake smile a mile away.
228
569000
2000
erkennt ein falsches Lächeln auf einen Kilometer.
09:46
Can you all spot the fake smile here?
229
571000
3000
Können Sie hier alle das falsche Lächeln erkennen?
09:50
You can consciously contract
230
575000
2000
Ihre Wangenmuskeln können Sie
09:52
the muscles in your cheeks.
231
577000
3000
bewusst zusammenziehen.
09:55
But the real smile's in the eyes, the crow's feet of the eyes.
232
580000
3000
Wahres Lächeln passiert in den Augen.
09:58
They cannot be consciously contracted,
233
583000
2000
Lachfalten lassen sich nicht bewusst zusammenziehen,
10:00
especially if you overdid the Botox.
234
585000
2000
besonders nicht mit zu viel Botox.
10:02
Don't overdo the Botox; nobody will think you're honest.
235
587000
3000
Wenn Sie da übertreiben, hält Sie keiner mehr für ehrlich.
10:05
Now we're going to look at the hot spots.
236
590000
2000
Schauen wir uns die Signale an.
10:07
Can you tell what's happening in a conversation?
237
592000
2000
Können Sie sagen, was bei einer Unterhaltung passiert?
10:09
Can you start to find the hot spots
238
594000
3000
Finden Sie schon die Signale,
10:12
to see the discrepancies
239
597000
2000
sehen Sie die Diskrepanzen
10:14
between someone's words and someone's actions?
240
599000
2000
zwischen Wort und Tat einer Person?
10:16
Now I know it seems really obvious,
241
601000
2000
Ich weiß, dass es offensichtlich scheint,
10:18
but when you're having a conversation
242
603000
2000
aber wenn Sie eine Unterhaltung mit jemandem führen,
10:20
with someone you suspect of deception,
243
605000
3000
den Sie der Täuschung verdächtigen,
10:23
attitude is by far the most overlooked but telling of indicators.
244
608000
3000
ist Haltung der am meisten übersehene aber auch aufschlussreichste Hinweis.
10:26
An honest person is going to be cooperative.
245
611000
2000
Ehrliche Personen werden kooperieren.
10:28
They're going to show they're on your side.
246
613000
2000
Sie werden Ihnen zeigen, dass Sie auf Ihrer Seite sind.
10:30
They're going to be enthusiastic.
247
615000
2000
Sie werden begeistert sein.
10:32
They're going to be willing and helpful to getting you to the truth.
248
617000
2000
Sie sind bemüht und hilfsbereit bei der Suche nach der Wahrheit.
10:34
They're going to be willing to brainstorm, name suspects,
249
619000
3000
Sie werden gern Ideen sammeln, Verdächtige benennen,
10:37
provide details.
250
622000
2000
Einzelheiten angeben.
10:39
They're going to say, "Hey,
251
624000
2000
Sie werden sagen "Hey,
10:41
maybe it was those guys in payroll that forged those checks."
252
626000
3000
vielleicht haben die Leute aus der Lohnbuchabteilung diese Schecks gefälscht."
10:44
They're going to be infuriated if they sense they're wrongly accused
253
629000
3000
Wenn sie merken, dass sie zu Unrecht verdächtigt werden, sind sie
10:47
throughout the entire course of the interview, not just in flashes;
254
632000
2000
das gesamte Gespräch über wütend, nicht nur hin und wieder;
10:49
they'll be infuriated throughout the entire course of the interview.
255
634000
3000
Sie werden während der gesamten Befragung wütend sein.
10:52
And if you ask someone honest
256
637000
2000
Wenn man jemand Ehrlichen fragt,
10:54
what should happen to whomever did forge those checks,
257
639000
3000
was mit den Scheckfälschern passieren soll,
10:57
an honest person is much more likely
258
642000
2000
dann fordert eine ehrliche Person viel eher
10:59
to recommend strict rather than lenient punishment.
259
644000
4000
strenge als milde Strafe.
11:03
Now let's say you're having that exact same conversation
260
648000
2000
Nehmen wir an, dass Sie dieselbe Unterhaltung
11:05
with someone deceptive.
261
650000
2000
mit einer betrügerischen Person führen.
11:07
That person may be withdrawn,
262
652000
2000
Die Person kann zurückhaltend sein,
11:09
look down, lower their voice,
263
654000
2000
nach unten schauen, ihre Stimme senken,
11:11
pause, be kind of herky-jerky.
264
656000
2000
eine Pause einlegen, herumdrucksen.
11:13
Ask a deceptive person to tell their story,
265
658000
2000
Fragen Sie jemand Betrügerischen nach seiner Version,
11:15
they're going to pepper it with way too much detail
266
660000
3000
wird er sie mit zu vielen Einzelheiten würzen,
11:18
in all kinds of irrelevant places.
267
663000
3000
an allen möglichen unwichtigen Stellen.
11:21
And then they're going to tell their story in strict chronological order.
268
666000
3000
Er wird seine Geschichte streng chronologisch erzählen.
11:24
And what a trained interrogator does
269
669000
2000
Ein geübter Befrager
11:26
is they come in and in very subtle ways
270
671000
2000
kommt und wird die Person
11:28
over the course of several hours,
271
673000
2000
bei einem Gespräch über mehrere Stunden
11:30
they will ask that person to tell that story backwards,
272
675000
3000
subtil dazu bringen, ihre Geschichte rückwärts zu erzählen.
11:33
and then they'll watch them squirm,
273
678000
2000
Der Befrager sieht, wie sich der Betrüger windet, und
11:35
and track which questions produce the highest volume of deceptive tells.
274
680000
3000
passt auf, welche Fragen die meisten verräterischen Signale hervorrufen.
11:38
Why do they do that? Well we all do the same thing.
275
683000
3000
Warum tun sie das? Nun, wir tun alle dasselbe.
11:41
We rehearse our words,
276
686000
2000
Unsere Worte üben wir,
11:43
but we rarely rehearse our gestures.
277
688000
2000
unsere Gesten nur selten.
11:45
We say "yes," we shake our heads "no."
278
690000
2000
Wir sagen "Ja", während wir den Kopf schütteln.
11:47
We tell very convincing stories, we slightly shrug our shoulders.
279
692000
3000
Wir erzählen überzeugende Geschichten, und zucken die Schultern.
11:50
We commit terrible crimes,
280
695000
2000
Wir begehen fürchterliche Verbrechen
11:52
and we smile at the delight in getting away with it.
281
697000
3000
und lächeln froh, wenn wir damit davonkommen.
11:55
Now that smile is known in the trade as "duping delight."
282
700000
3000
In Fachkreisen "duping delight", verräterisches Lächeln.
11:58
And we're going to see that in several videos moving forward,
283
703000
3000
Wir werden uns noch ein paar Videos anschauen,
12:01
but we're going to start -- for those of you who don't know him,
284
706000
2000
aber wir wollen anfangen mit -- für alle die ihn nicht kennen,
12:03
this is presidential candidate John Edwards
285
708000
3000
das ist Präsidentschaftskandidat John Edwards;
12:06
who shocked America by fathering a child out of wedlock.
286
711000
3000
er schockierte Amerika mit einem außerehelichen Kind.
12:09
We're going to see him talk about getting a paternity test.
287
714000
3000
Wir sehen, wie er von einem geplanten Vaterschaftstest spricht.
12:12
See now if you can spot him
288
717000
2000
Sehen Sie, ob Sie erkennen können, dass er "Ja"
12:14
saying, "yes" while shaking his head "no,"
289
719000
2000
sagt, während er den Kopf schüttelt und
12:16
slightly shrugging his shoulders.
290
721000
2000
leicht die Schultern zuckt.
12:18
(Video) John Edwards: I'd be happy to participate in one.
291
723000
2000
(Video) John Edwards: Liebend gern werde ich mich einem Test unterziehen.
12:20
I know that it's not possible that this child could be mine,
292
725000
3000
Ich weiß, dass das nicht mein Kind sein kann
12:23
because of the timing of events.
293
728000
2000
wegen der zeitlichen Einordnung.
12:25
So I know it's not possible.
294
730000
2000
Ich weiß, dass es unmöglich ist.
12:27
Happy to take a paternity test,
295
732000
2000
Ich freue mich auf den Vaterschaftstest,
12:29
and would love to see it happen.
296
734000
2000
das hätte ich wirklich gern.
12:31
Interviewer: Are you going to do that soon? Is there somebody --
297
736000
3000
Interviewer: Werden Sie das bald tun? Gibt es jemanden --
12:34
JE: Well, I'm only one side. I'm only one side of the test.
298
739000
3000
JE: Ich bin ja nur die eine Seite. Ich bin nur eine Seite des Tests.
12:37
But I'm happy to participate in one.
299
742000
3000
Aber ich mache gern mit.
12:40
PM: Okay, those head shakes are much easier to spot
300
745000
2000
PM: Das Kopfschütteln findet sich leichter,
12:42
once you know to look for them.
301
747000
2000
wenn man weiß, dass man danach Ausschau halten muss.
12:44
There're going to be times
302
749000
2000
Wenn jemand einen bestimmten Ausdruck aufsetzt,
12:46
when someone makes one expression
303
751000
2000
um damit einen anderen zu maskieren,
12:48
while masking another that just kind of leaks through in a flash.
304
753000
3000
kann der versteckte Ausdruck hier und da aufblitzen.
12:52
Murderers are known to leak sadness.
305
757000
2000
Von Mördern weiß man, dass sie Traurigkeit aufblitzen lassen.
12:54
Your new joint venture partner might shake your hand,
306
759000
2000
Ihr neuer Geschäftspartner mag Ihnen die Hand schütteln
12:56
celebrate, go out to dinner with you
307
761000
2000
mit Ihnen feiern, Essen gehen,
12:58
and then leak an expression of anger.
308
763000
3000
und dann einen Ausdruck des Ärgers zeigen.
13:01
And we're not all going to become facial expression experts overnight here,
309
766000
3000
Wir werden hier nicht über Nacht zu Experten für Gesichtsausdrücke,
13:04
but there's one I can teach you that's very dangerous, and it's easy to learn,
310
769000
3000
aber hier ist ein sehr gefährlicher, den Sie einfach lernen können,
13:07
and that's the expression of contempt.
311
772000
3000
und das ist der Ausdruck von Verachtung.
13:10
Now with anger, you've got two people on an even playing field.
312
775000
3000
Bei Ärger haben zwei Menschen die gleichen Voraussetzungen.
13:13
It's still somewhat of a healthy relationship.
313
778000
2000
Irgendwo ist immer noch eine gesunde Beziehung.
13:15
But when anger turns to contempt,
314
780000
2000
Wenn aber Ärger zu Verachtung wird,
13:17
you've been dismissed.
315
782000
2000
war's das für Sie.
13:19
It's associated with moral superiority.
316
784000
2000
Sie bezieht sich auf moralische Überlegenheit.
13:21
And for that reason, it's very, very hard to recover from.
317
786000
3000
Davon kann man sich nur sehr schwer erholen.
13:24
Here's what it looks like.
318
789000
2000
So sieht Verachtung aus.
13:26
It's marked by one lip corner
319
791000
2000
Dabei wird ein Lippenwinkel
13:28
pulled up and in.
320
793000
2000
nach oben und innen gezogen.
13:30
It's the only asymmetrical expression.
321
795000
3000
Es ist der einzige asymmetrische Ausdruck.
13:33
And in the presence of contempt,
322
798000
2000
Wenn Verachtung im Spiel ist,
13:35
whether or not deception follows --
323
800000
2000
ob sie nun von Täuschung gefolgt wird oder nicht --
13:37
and it doesn't always follow --
324
802000
2000
und sie folgt nicht immer --
13:39
look the other way, go the other direction,
325
804000
2000
drehen Sie sich um, gehen Sie in die andere Richtung,
13:41
reconsider the deal,
326
806000
2000
überdenken Sie Ihre Abmachung,
13:43
say, "No thank you. I'm not coming up for just one more nightcap. Thank you."
327
808000
4000
sagen Sie: "Nein danke. Ich komme nicht auf einen Schlummertrunk mit. Vielen Dank."
13:47
Science has surfaced
328
812000
2000
Die Wissenschaft hat sehr viel mehr
13:49
many, many more indicators.
329
814000
2000
Indikatoren ans Tageslicht gebracht.
13:51
We know, for example,
330
816000
2000
Wir wissen zum Beispiel,
13:53
we know liars will shift their blink rate,
331
818000
2000
dass Lügner die Häufigkeit ihres Zwinkerns ändern
13:55
point their feet towards an exit.
332
820000
2000
und ihre Füße in Richtung Ausgang stellen.
13:57
They will take barrier objects
333
822000
2000
Sie werden Gegenstände als Barrieren
13:59
and put them between themselves and the person that is interviewing them.
334
824000
3000
zwischen sich und ihrem Befrager aufstellen.
14:02
They'll alter their vocal tone,
335
827000
2000
Sie werden ihre Stimmlage ändern,
14:04
often making their vocal tone much lower.
336
829000
3000
oft indem sie viel leiser werden.
14:07
Now here's the deal.
337
832000
2000
Hier ist der Deal.
14:09
These behaviors are just behaviors.
338
834000
3000
Diese Verhaltensmuster sind nur Verhaltensmuster.
14:12
They're not proof of deception.
339
837000
2000
Sie sind kein Beleg für Täuschung.
14:14
They're red flags.
340
839000
2000
Sie sind Warnsignale.
14:16
We're human beings.
341
841000
2000
Wir sind Menschen.
14:18
We make deceptive flailing gestures all over the place all day long.
342
843000
3000
Wir machen den ganzen Tag über verräterische Gesten.
14:21
They don't mean anything in and of themselves.
343
846000
2000
An und für sich haben sie keine Bedeutung.
14:23
But when you see clusters of them, that's your signal.
344
848000
3000
Aber wenn sie gehäuft vorkommen, ist das Ihr Signal.
14:26
Look, listen, probe, ask some hard questions,
345
851000
3000
Schauen Sie, horchen Sie, bohren Sie mit ein paar harten Fragen nach,
14:29
get out of that very comfortable mode of knowing,
346
854000
3000
verlassen Sie die bequeme Haltung des Wissens und
14:32
walk into curiosity mode, ask more questions,
347
857000
3000
schalten Sie um auf Neugierde, stellen Sie mehr Fragen.
14:35
have a little dignity, treat the person you're talking to with rapport.
348
860000
3000
Zeigen Sie Würde, gehen Sie auf Ihren Gesprächspartner ein.
14:38
Don't try to be like those folks on "Law & Order" and those other TV shows
349
863000
3000
Nicht wie bei "Law & Order" oder anderen Fernsehserien,
14:41
that pummel their subjects into submission.
350
866000
2000
die ihn zur Unterwerfung prügeln.
14:43
Don't be too aggressive, it doesn't work.
351
868000
3000
Seien Sie nicht zu aggressiv, es funktioniert nicht.
14:46
Now we've talked a little bit
352
871000
2000
Wir haben also gehört,
14:48
about how to talk to someone who's lying
353
873000
2000
wie man mit lügenden Menschen spricht
14:50
and how to spot a lie.
354
875000
2000
und wie man eine Lüge entdeckt.
14:52
And as I promised, we're now going to look at what the truth looks like.
355
877000
3000
Wie versprochen, wollen wir uns jetzt anschauen, wie die Wahrheit aussieht.
14:55
But I'm going to show you two videos,
356
880000
2000
Dazu werde ich Ihnen zwei Videos zeigen.
14:57
two mothers -- one is lying, one is telling the truth.
357
882000
3000
Zwei Mütter - die eine lügt, die andere sagt die Wahrheit.
15:00
And these were surfaced
358
885000
2000
Sie wurden von dem Forscher David Matsumoto
15:02
by researcher David Matsumoto in California.
359
887000
2000
in Kalifornien zu Tage gebracht.
15:04
And I think they're an excellent example
360
889000
2000
Ich glaube sie sind hervorragende Beispiele
15:06
of what the truth looks like.
361
891000
2000
dafür wie Wahrheit aussieht.
15:08
This mother, Diane Downs,
362
893000
2000
Diese Mutter, Diane Downs,
15:10
shot her kids at close range,
363
895000
2000
erschoss ihre Kinder aus nächster Nähe,
15:12
drove them to the hospital
364
897000
2000
brachte sie ins Krankenhaus,
15:14
while they bled all over the car,
365
899000
2000
während sie das ganze Auto verbluteten
15:16
claimed a scraggy-haired stranger did it.
366
901000
2000
und bezichtigte einen unbekannten blonden Mann.
15:18
And you'll see when you see the video,
367
903000
2000
Im Video werden Sie merken,
15:20
she can't even pretend to be an agonizing mother.
368
905000
2000
dass sie nicht einmal so tun kann, als wäre sie eine trauernde Mutter.
15:22
What you want to look for here
369
907000
2000
Hier sollten Sie auf die
15:24
is an incredible discrepancy
370
909000
2000
unglaubliche Diskrepanz zwischen
15:26
between horrific events that she describes
371
911000
2000
den schrecklichen Dingen, die sie beschreibt,
15:28
and her very, very cool demeanor.
372
913000
2000
und ihrem überaus lässigen Auftreten achten.
15:30
And if you look closely, you'll see duping delight throughout this video.
373
915000
3000
Schauen Sie genau hin und Sie werden im ganzen Video das verräterische Lächeln sehen.
15:33
(Video) Diane Downs: At night when I close my eyes,
374
918000
2000
(Video) Diane Downs: Wenn ich Nachts meine Augen schließe,
15:35
I can see Christie reaching her hand out to me while I'm driving,
375
920000
3000
sehe ich, wie Christine ihre Hand nach mir ausstreckt, während ich fahre,
15:38
and the blood just kept coming out of her mouth.
376
923000
3000
und ihr das Blut immer weiter aus dem Mund läuft.
15:41
And that -- maybe it'll fade too with time --
377
926000
2000
Vielleicht wird das auch mit der Zeit verblassen --
15:43
but I don't think so.
378
928000
2000
aber ich glaube nicht.
15:45
That bothers me the most.
379
930000
3000
Das stört mich am meisten.
15:55
PM: Now I'm going to show you a video
380
940000
2000
PM: Jetzt werde ich Ihnen ein Video
15:57
of an actual grieving mother, Erin Runnion,
381
942000
2000
von einer Mutter zeigen, die wirklich trauert, Erin Runnion
15:59
confronting her daughter's murderer and torturer in court.
382
944000
4000
die den Mörder und Peiniger ihrer Tochter vor Gericht konfrontiert.
16:03
Here you're going to see no false emotion,
383
948000
2000
Hier werden Sie keine falschen Emotionen sehen,
16:05
just the authentic expression of a mother's agony.
384
950000
3000
ausschließlich den authentischen Ausdruck des Schmerzes einer Mutter.
16:08
(Video) Erin Runnion: I wrote this statement on the third anniversary
385
953000
2000
(Video) Erin Runnion: Ich verfasste diese Stellungnahme zum dritten Jahrestag
16:10
of the night you took my baby,
386
955000
2000
der Nacht, in der Sie mir mein Baby weggenommen haben.
16:12
and you hurt her,
387
957000
2000
Sie haben ihr wehgetan,
16:14
and you crushed her,
388
959000
2000
Sie haben sie zerdrückt,
16:16
you terrified her until her heart stopped.
389
961000
4000
Sie haben sie gequält, bis ihr Herz stehen blieb.
16:20
And she fought, and I know she fought you.
390
965000
3000
Sie kämpfte, ich weiß, dass sie gegen Sie kämpfte.
16:23
But I know she looked at you
391
968000
2000
Aber ich weiß auch, dass sie Sie angeschaut hat
16:25
with those amazing brown eyes,
392
970000
2000
mit diesen umwerfenden braunen Augen
16:27
and you still wanted to kill her.
393
972000
3000
und Sie wollten sie immer noch töten.
16:30
And I don't understand it,
394
975000
2000
Ich verstehe es nicht,
16:32
and I never will.
395
977000
3000
ich werde es niemals verstehen.
16:35
PM: Okay, there's no doubting the veracity of those emotions.
396
980000
4000
PM: Ok, die Wahrhaftigkeit dieser Emotionen lässt sich nicht bezweifeln.
16:39
Now the technology around what the truth looks like
397
984000
3000
Derzeit schreitet die Technologie der Wahrheit
16:42
is progressing on, the science of it.
398
987000
3000
weiter fort, die wissenschaftliche Seite.
16:45
We know for example
399
990000
2000
Zum Beispiel wissen wir,
16:47
that we now have specialized eye trackers and infrared brain scans,
400
992000
3000
dass es spezielle Augenmonitore gibt und Infrarot-Gehirnscans,
16:50
MRI's that can decode the signals that our bodies send out
401
995000
3000
MRIs, die von unserem Körper ausgesendete Signale kodieren können,
16:53
when we're trying to be deceptive.
402
998000
2000
wenn wir einen Täuschungsversuch machen.
16:55
And these technologies are going to be marketed to all of us
403
1000000
3000
Bald werden uns allen diese Technologien angeboten
16:58
as panaceas for deceit,
404
1003000
2000
als Wundermittel gegen Täuschung.
17:00
and they will prove incredibly useful some day.
405
1005000
3000
Sie werden sich eines Tages als unglaublich nützlich erweisen.
17:03
But you've got to ask yourself in the meantime:
406
1008000
2000
Aber in der Zwischenzeit müssen Sie sich Folgendes fragen:
17:05
Who do you want on your side of the meeting,
407
1010000
2000
Wen wollen Sie bei einem Treffen neben sich sitzen haben,
17:07
someone who's trained in getting to the truth
408
1012000
3000
jemanden, der ausgebildet wurde, der Wahrheit auf den Grund zu gehen,
17:10
or some guy who's going to drag a 400-pound electroencephalogram
409
1015000
2000
oder jemanden, der ein 200 Kilo schweres Elektroenzephalogramm
17:12
through the door?
410
1017000
2000
durch die Tür schleppt?
17:14
Liespotters rely on human tools.
411
1019000
4000
Lügenentdecker verlassen sich auf menschliches Werkzeug.
17:18
They know, as someone once said,
412
1023000
2000
Sie wissen, wie mal jemand gesagt hat,
17:20
"Character's who you are in the dark."
413
1025000
2000
"den Charakter erkennt man im Dunkeln".
17:22
And what's kind of interesting
414
1027000
2000
Das Interessante ist,
17:24
is that today we have so little darkness.
415
1029000
2000
dass wir heute so wenig Dunkelheit haben.
17:26
Our world is lit up 24 hours a day.
416
1031000
3000
Unsere Welt ist 24 Stunden am Tag beleuchtet.
17:29
It's transparent
417
1034000
2000
Sie ist transparent
17:31
with blogs and social networks
418
1036000
2000
mit Blogs und sozialen Networks,
17:33
broadcasting the buzz of a whole new generation of people
419
1038000
2000
die das Geschwirr einer ganzen Generation von Menschen
17:35
that have made a choice to live their lives in public.
420
1040000
3000
sendet, die sich zu einem öffentlichen Leben entschieden haben
17:38
It's a much more noisy world.
421
1043000
4000
Die Welt ist sehr viel lauter geworden.
17:42
So one challenge we have
422
1047000
2000
Eine Herausforderung,
17:44
is to remember,
423
1049000
2000
an die wir denken müssen, ist,
17:46
oversharing, that's not honesty.
424
1051000
3000
dass ein Zuviel an Mitteilen nicht Ehrlichkeit ist.
17:49
Our manic tweeting and texting
425
1054000
2000
Unser manisches Twittern und SMS-Schreiben
17:51
can blind us to the fact
426
1056000
2000
kann uns blind machen dafür,
17:53
that the subtleties of human decency -- character integrity --
427
1058000
3000
dass das Subtile menschlichen Anstandes - charakterliche Integrität -
17:56
that's still what matters, that's always what's going to matter.
428
1061000
3000
das wirklich Wichtige ist, was immer wichtig bleiben wird.
17:59
So in this much noisier world,
429
1064000
2000
In dieser so viel lauteren Welt
18:01
it might make sense for us
430
1066000
2000
kann es für uns sinnvoll sein,
18:03
to be just a little bit more explicit
431
1068000
2000
ein bisschen deutlicher zu werden
18:05
about our moral code.
432
1070000
3000
im Hinblick auf unser moralisches Regelwerk.
18:08
When you combine the science of recognizing deception
433
1073000
2000
Wenn Sie die Wissenschaft der Erkenntnis von Täuschung
18:10
with the art of looking, listening,
434
1075000
2000
mit der Kunst von Sehen und Zuhören kombinieren,
18:12
you exempt yourself from collaborating in a lie.
435
1077000
3000
sind Sie von der Unterstützung der Lüge befreit.
18:15
You start up that path
436
1080000
2000
Sie machen sich auf den Weg
18:17
of being just a little bit more explicit,
437
1082000
2000
und sind nur ein bisschen deutlicher,
18:19
because you signal to everyone around you,
438
1084000
2000
weil Sie damit jedem signalisieren und
18:21
you say, "Hey, my world, our world,
439
1086000
3000
sagen: "Hey, meine Welt, unsere Welt
18:24
it's going to be an honest one.
440
1089000
2000
soll eine ehrliche sein.
18:26
My world is going to be one where truth is strengthened
441
1091000
2000
Meine Welt soll eine Welt sein, in der Wahrheit gestärkt wird
18:28
and falsehood is recognized and marginalized."
442
1093000
3000
und Falschheit erkannt und ausgegrenzt wird."
18:31
And when you do that,
443
1096000
2000
Wenn Sie das tun,
18:33
the ground around you starts to shift just a little bit.
444
1098000
3000
wird sich der Boden um Sie herum ein klein wenig verwerfen.
18:36
And that's the truth. Thank you.
445
1101000
3000
Und das ist die Wahrheit. Vielen Dank.
18:39
(Applause)
446
1104000
5000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Pamela Meyer - Lie detectorPamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth.
Why you should listen
Social media expert Pamela Meyer can tell when you’re lying. If it’s not your words that give you away, it’s your posture, eyes, breathing rate, fidgets, and a host of other indicators. Worse, we are all lied to up to 200 times a day, she says, from the white lies that allow society to function smoothly to the devastating duplicities that bring down corporations and break up families.
Working with a team of researchers over several years, Meyer, who is CEO of social networking company Simpatico Networks, collected and reviewed most of the research on deception that has been published, from such fields as law-enforcement, military, psychology and espionage. She then became an expert herself, receiving advanced training in deception detection, including multiple courses of advanced training in interrogation, microexpression analysis, statement analysis, behavior and body language interpretation, and emotion recognition. Her research is synthetized in her bestselling book Liespotting.
More profile about the speakerWorking with a team of researchers over several years, Meyer, who is CEO of social networking company Simpatico Networks, collected and reviewed most of the research on deception that has been published, from such fields as law-enforcement, military, psychology and espionage. She then became an expert herself, receiving advanced training in deception detection, including multiple courses of advanced training in interrogation, microexpression analysis, statement analysis, behavior and body language interpretation, and emotion recognition. Her research is synthetized in her bestselling book Liespotting.
Pamela Meyer | Speaker | TED.com