TED2016
Kang Lee: Can you really tell if a kid is lying?
Kang Lee: Sieht man, ob ein Kind lügt?
Filmed:
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Sind Kinder schlechte Lügner? Glauben Sie, Sie können ihre Lügen leicht erkennen? Der Entwicklungsforscher Kang Lee hat nachgeforscht, was bei lügenden Kindern auf physiologischer Ebene passiert. Kinder lügen oft und früh, selbst wenn sie erst zwei Jahre alt sind, und in Wahrheit sind sie ganz gut darin. Lee erklärt, warum wir es feiern sollten, wenn unsere Kinder anfangen zu lügen. Gleichzeitig präsentiert er eine neue Technologie, um den Lügen kurze Beine zu machen, die aber in Zukunft auch dafür eingesetzt werden kann, unsere versteckten Emotionen sichtbar zu machen.
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
Hallo.
00:14
Let me ask the audience a question:
1
2461
2346
Ich möchte Ihnen eine Frage stellen:
00:16
Did you ever lie as a child?
2
4831
2195
Haben Sie als Kind je gelogen?
00:19
If you did, could you please
raise your hand?
raise your hand?
3
7050
2667
Wenn ja, heben Sie bitte die Hand.
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
Wow! Das ist das ehrlichste Publikum,
das ich je gehabt habe!
das ich je gehabt habe!
00:26
(Laughter)
5
14623
1957
(Lachen)
00:28
So for the last 20 years,
6
16604
1709
In den letzten 20 Jahren
00:30
I've been studying
how children learn to tell lies.
how children learn to tell lies.
7
18337
3415
habe ich erforscht,
wie Kinder das Lügen lernen.
wie Kinder das Lügen lernen.
Heute werde ich einige der
gewonnen Erkenntnisse mit Ihnen teilen.
gewonnen Erkenntnisse mit Ihnen teilen.
00:33
And today, I'm going to share with you
8
21776
2304
00:36
some of the discoveries we have made.
9
24104
2162
00:38
But to begin, I'm going to tell you
a story from Mr. Richard Messina,
a story from Mr. Richard Messina,
10
26624
4925
Aber erst erzähle ich Ihnen
die Geschichte von Richard Messina,
die Geschichte von Richard Messina,
00:43
who is my friend and an elementary
school principal.
school principal.
11
31573
3129
einem Freund und Grundschulleiter.
00:47
He got a phone call one day.
12
35266
1561
Er bekam einen Anruf.
00:51
The caller says,
13
39279
1151
Der Anrufer sagte:
00:52
"Mr. Messina, my son Johnny
will not come to school today
will not come to school today
14
40454
3882
"Herr Messina, mein Sohn Johnny
kann heute nicht in die Schule kommen,
kann heute nicht in die Schule kommen,
00:56
because he's sick."
15
44360
1463
er ist krank."
00:58
Mr. Messina asks,
16
46498
1736
Herr Messina fragte:
01:00
"Who am I speaking to, please?"
17
48258
2014
"Mit wem spreche ich denn?"
01:02
And the caller says,
18
50788
1490
Und bekam als Antwort:
01:04
"I am my father."
19
52302
1665
"Ich bin mein Vater."
01:05
(Laughter)
20
53991
2787
(Lachen)
01:10
So this story --
21
58227
1682
Diese Geschichte --
01:11
(Laughter)
22
59933
1532
(Lachen)
01:13
sums up very nicely
three common beliefs we have
three common beliefs we have
23
61489
4310
fasst die drei Dinge gut zusammen,
die wir über Kinder und Lügen glauben.
01:17
about children and lying.
24
65823
1859
01:20
One, children only come to tell lies
25
68140
4631
Erstens: Kinder fangen erst an zu lügen,
nachdem sie eingeschult wurden.
nachdem sie eingeschult wurden.
01:24
after entering elementary school.
26
72795
2268
01:27
Two, children are poor liars.
27
75552
2311
Zweitens: Kinder sind schlechte Lügner.
01:29
We adults can easily detect their lies.
28
77887
2857
Wir Erwachsene bemerken ihre Lügen leicht.
01:32
And three, if children lie
at a very young age,
at a very young age,
29
80768
4038
Und drittens: Wenn noch
sehr junge Kinder lügen,
sehr junge Kinder lügen,
01:36
there must be some
character flaws with them,
character flaws with them,
30
84830
2849
müssen sie charakterlich
irgendwelche Probleme haben
irgendwelche Probleme haben
01:39
and they are going to become
pathological liars for life.
pathological liars for life.
31
87703
4049
und werden ihr Leben lang
krankhafte Lügner sein.
krankhafte Lügner sein.
01:44
Well, it turns out
32
92720
2194
Alle drei Überzeugungen sind falsch.
01:46
all of the three beliefs are wrong.
33
94938
2298
01:50
We have been playing guessing games
34
98617
2710
Wir haben Ratespiele
01:53
with children all over the world.
35
101351
2082
mit Kindern überall auf der Welt gespielt.
01:55
Here is an example.
36
103457
1486
Hier ist ein Beispiel:
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
In diesem Spiel baten wir die Kinder,
die Nummern auf den Karten zu raten.
die Nummern auf den Karten zu raten.
02:01
And we tell them if they win the game,
38
109958
2878
Wenn sie das Spiel gewinnen,
würden sie eine große Belohnung erhalten.
02:04
they are going to get a big prize.
39
112860
2157
02:07
But in the middle of the game,
40
115525
1477
Zwischendrin verließen wir aber
unter einem Vorwand den Raum.
unter einem Vorwand den Raum.
02:09
we make an excuse and leave the room.
41
117026
2760
02:13
And before we leave the room,
42
121763
1934
Davor sagten wir ihnen,
02:15
we tell them not to peek at the cards.
43
123721
2936
sie sollten nicht in die Karten schauen.
02:19
Of course,
44
127518
1416
Natürlich gab es versteckte Kameras
02:20
we have hidden cameras in the room
45
128958
2161
02:23
to watch their every move.
46
131143
1795
um die Kinder zu beobachten.
02:26
Because the desire
to win the game is so strong,
to win the game is so strong,
47
134216
3417
Weil sie unbedingt gewinnen wollten,
02:29
more than 90 percent of children will peek
48
137657
3486
haben über 90 Prozent geschummelt,
02:33
as soon as we leave the room.
49
141167
1437
sobald wir den Raum verließen.
02:34
(Laughter)
50
142628
2000
(Lachen)
02:37
The crucial question is:
51
145044
1986
Die wichtigste Frage ist:
02:39
When we return and ask the children
52
147054
2748
Was passiert, wenn wir zurückkommen
02:41
whether or not they have peeked,
53
149826
2309
und die Kinder fragen,
ob sie geschummelt haben;
ob sie geschummelt haben;
02:44
will the children who peeked confess
54
152159
3052
werden sie es zugeben
02:47
or lie about their transgression?
55
155235
2578
oder über ihren Regelverstoß lügen?
02:51
We found that regardless
of gender, country, religion,
of gender, country, religion,
56
159525
4773
Wir fanden heraus,
dass ungeachtet des Geschlechts,
dass ungeachtet des Geschlechts,
des Landes oder der Religion
02:56
at two years of age,
57
164934
1579
bei den Zweijährigen 30 Prozent lügen
02:59
30 percent lie,
58
167188
1927
03:01
70 percent tell the truth
about their transgression.
about their transgression.
59
169139
3809
und 70 Prozent ihr Schummeln zugeben.
03:04
At three years of age,
60
172972
2138
Bei den Dreijährigen lügen 50 Prozent
03:07
50 percent lie and 50 percent
tell the truth.
tell the truth.
61
175134
3474
und 50 Prozent sagen die Wahrheit.
03:11
At four years of age,
62
179302
1899
Bei den Vierjährigen
03:13
more than 80 percent lie.
63
181225
1947
lügen mehr als 80 Prozent.
03:16
And after four years of age,
64
184334
2451
Und bei allen älteren
03:18
most children lie.
65
186809
1389
lügen die meisten.
03:21
So as you can see,
66
189180
1363
Man kann sehen,
03:22
lying is really a typical part
of development.
of development.
67
190567
3463
dass Lügen ein typischer Schritt
in der Entwicklung ist.
in der Entwicklung ist.
03:26
And some children begin to tell lies
68
194054
2790
Manche Kinder lügen schon
03:28
as young as two years of age.
69
196868
2439
im zarten Alter von zwei Jahren.
03:32
So now, let's take a closer look
at the younger children.
at the younger children.
70
200438
3557
Schauen wir uns die jüngeren
mal etwas genauer an.
mal etwas genauer an.
03:37
Why do some but not all
young children lie?
young children lie?
71
205336
3813
Warum lügen hier nur relativ wenige?
03:42
In cooking, you need good ingredients
72
210184
3329
Man braucht gute Zutaten,
03:45
to cook good food.
73
213537
1613
um gutes Essen zu machen.
03:47
And good lying requires
two key ingredients.
two key ingredients.
74
215793
4563
Und auch gutes Lügen
braucht zwei wichtige Zutaten.
braucht zwei wichtige Zutaten.
03:53
The first key ingredient
is theory of mind,
is theory of mind,
75
221109
4110
Die erste Zutat ist die "Theory of mind",
03:57
or the mind-reading ability.
76
225243
1835
oder die Fähigkeit, Gedanken zu lesen.
03:59
Mind reading is the ability to know
77
227768
2078
Es ist die Fähigkeit zu wissen,
04:01
that different people have
different knowledge about the situation
different knowledge about the situation
78
229870
4608
dass verschiedene Menschen
Verschiedenes über eine Situation wissen,
Verschiedenes über eine Situation wissen,
04:06
and the ability to differentiate
between what I know
between what I know
79
234502
3801
und die Fähigkeit
zu unterscheiden, was ich weiß,
zu unterscheiden, was ich weiß,
04:10
and what you know.
80
238327
1223
und was du weißt.
04:11
Mind reading is important for lying
81
239914
2247
Das ist wichtig zum Lügen,
04:14
because the basis of lying is that I know
82
242185
3847
weil die Grundlage hierfür ist,
dass ich weiß,
dass ich weiß,
04:18
you don't know
83
246056
1151
dass du nicht weißt,
04:19
what I know.
84
247231
1151
was ich weiß.
04:20
Therefore, I can lie to you.
85
248406
1371
Nur so kann ich dich anlügen.
04:23
The second key ingredient
for good lying is self-control.
for good lying is self-control.
86
251070
4610
Die zweite Zutat ist Selbstkontrolle.
04:27
It is the ability to control your speech,
your facial expression
your facial expression
87
255704
4623
Das ist die Fähigkeit, seine Sprache,
seinen Gesichtsausdruck
seinen Gesichtsausdruck
04:32
and your body language,
88
260351
1540
und seine Körpersprache zu beherrschen,
04:33
so that you can tell a convincing lie.
89
261915
2078
sodass man überzeugend lügen kann.
04:36
And we found that those young children
90
264938
3726
Wir fanden heraus, dass die jungen Kinder,
04:40
who have more advanced mind-reading
and self-control abilities
and self-control abilities
91
268688
4856
bei denen beide Fähigkeiten
weiter fortgeschritten waren,
weiter fortgeschritten waren,
04:45
tell lies earlier
92
273568
2038
früher anfangen zu lügen
04:47
and are more sophisticated liars.
93
275630
2816
und die besseren Lügner sind.
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
Wie sich herausstellt,
sind diese beiden Fähigkeiten
sind diese beiden Fähigkeiten
für uns alle sehr wichtig, um in
der Gesellschaft gut zu funktionieren.
der Gesellschaft gut zu funktionieren.
04:57
to function well in our society.
95
285530
2522
05:00
In fact, deficits in mind-reading
and self-control abilities
and self-control abilities
96
288848
4335
Defizite in den beiden Bereichen
05:05
are associated with serious
developmental problems,
developmental problems,
97
293207
3559
hängen mit ernsthaften
Entwicklungsstörungen,
Entwicklungsstörungen,
05:08
such as ADHD and autism.
98
296790
2759
wie ADHS und Autismus, zusammen.
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
Wenn Sie also herausfinden, dass
Ihr Zweijähriger seine erste Lüge erzählt,
Ihr Zweijähriger seine erste Lüge erzählt,
05:19
instead of being alarmed,
100
307094
1984
sollten Sie nicht beunruhigt sein,
05:21
you should celebrate --
101
309102
1492
sondern feiern --
05:22
(Laughter)
102
310618
1522
(Lachen)
05:24
because it signals that your child
has arrived at a new milestone
has arrived at a new milestone
103
312164
5730
weil es signalisiert, dass Ihr Kind
einen nächsten, normalen
Entwicklungsschritt gemacht hat.
Entwicklungsschritt gemacht hat.
05:29
of typical development.
104
317918
1635
05:33
Now, are children poor liars?
105
321085
3136
Sind Kinder schlechte Lügner?
05:36
Do you think you can easily
detect their lies?
detect their lies?
106
324878
2994
Glauben Sie, Sie können sie
leicht enttarnen?
leicht enttarnen?
05:40
Would you like to give it a try?
107
328745
1678
Wollen wir das ausprobieren?
05:42
Yes? OK.
108
330921
1480
Ja? Okay.
05:44
So I'm going to show you two videos.
109
332425
2139
Ich werde Ihnen zwei Videos zeigen.
05:47
In the videos,
110
335024
1151
In diesen Videos
05:48
the children are going to respond
to a researcher's question,
to a researcher's question,
111
336199
3057
beantworten die Kinder die Frage:
05:51
"Did you peek?"
112
339280
1482
"Hast du geschummelt?"
05:52
So try to tell me
113
340786
1554
Also versuchen Sie, mir zu sagen,
05:54
which child is lying
114
342364
1398
welches Kind lügt,
05:55
and which child is telling the truth.
115
343786
2110
und welches die Wahrheit sagt.
05:58
Here's child number one.
116
346272
1719
Hier ist Kind Nummer eins.
06:00
Are you ready?
117
348991
1237
Bereit?
06:03
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
118
351006
1920
(Video) Hast du geschummelt?
Kind: Nein.
Kind: Nein.
06:05
Kang Lee: And this is child number two.
119
353619
2236
Und Kind Nummer zwei.
06:09
(Video) Adult: Did you peek? Child: No.
120
357501
2192
(Video) Hast du geschummelt?
Kind: Nein.
Kind: Nein.
06:13
KL: OK, if you think
child number one is lying,
child number one is lying,
121
361296
3587
KL: Okay, wenn Kind Nummer eins lügt,
06:16
please raise your hand.
122
364907
1687
heben Sie jetzt die Hand.
06:20
And if you think child number two
is lying, please raise your hand.
is lying, please raise your hand.
123
368401
3552
Und wenn Kind
Nummer zwei lügt, bitte jetzt.
Nummer zwei lügt, bitte jetzt.
06:25
OK, so as a matter of fact,
124
373593
2474
Also, tatsächlich ist es so ...
06:28
child number one is telling the truth,
125
376091
2937
Kind Nummer eins sagt die Wahrheit,
06:31
child number two is lying.
126
379052
2029
Kind Nummer zwei lügt.
06:34
Looks like many of you are terrible
detectors of children's lies.
detectors of children's lies.
127
382124
3230
Viele von Ihnen sind wohl schlechte
Kinder-Lügen-Detektoren.
Kinder-Lügen-Detektoren.
06:37
(Laughter)
128
385378
2478
(Lachen)
06:39
Now, we have played similar kinds of games
129
387880
3384
Wir haben ähnliche Spiele
06:43
with many, many adults
from all walks of life.
from all walks of life.
130
391288
4625
mit vielen Erwachsenen
aus allen Gesellschaftsschichten gespielt.
aus allen Gesellschaftsschichten gespielt.
06:48
And we show them many videos.
131
396714
2158
Wir zeigten ihnen viele Videos.
06:51
In half of the videos, the children lied.
132
399347
2549
In einer Hälfte logen die Kinder.
06:53
In the other half of the videos,
the children told the truth.
the children told the truth.
133
401920
3267
In der anderen Hälfte
sagten sie die Wahrheit.
sagten sie die Wahrheit.
06:58
And let's find out
how these adults performed.
how these adults performed.
134
406529
2857
Schauen wir die Ergebnisse an.
07:02
Because there are as many liars
as truth tellers,
as truth tellers,
135
410319
3855
Weil es genauso viele Lügner
wie Nicht-Lügner gibt,
wie Nicht-Lügner gibt,
07:06
if you guess randomly,
136
414198
2399
liegt Ihre Chance bei 50:50,
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
bloß richtig zu raten.
07:12
So if your accuracy is around 50 percent,
138
420715
3594
Wenn man also 50 Prozent richtig bekommt,
07:16
it means you are a terrible detector
of children's lies.
of children's lies.
139
424333
3441
bedeutet dies, dass man
die Lügen schlecht erkennt.
die Lügen schlecht erkennt.
07:20
So let's start with undergrads
and law school students,
and law school students,
140
428290
4529
Fangen wir mit den Bachelor-
und Jurastudenten an,
und Jurastudenten an,
07:24
who typically have
limited experience with children.
limited experience with children.
141
432843
3672
die normalerweise
nicht viel Erfahrung mit Kindern haben.
nicht viel Erfahrung mit Kindern haben.
07:30
No, they cannot detect children's lies.
142
438038
1962
Die können die Lügen nicht enttarnen.
07:32
Their performance is around chance.
143
440024
2214
Die Ergebnisse sind ähnlich
wie beim Raten.
wie beim Raten.
07:34
Now how about social workers
and child-protection lawyers,
and child-protection lawyers,
144
442262
5229
Wie sieht es bei Sozialarbeitern
und Kinderschutz-Anwälten aus,
und Kinderschutz-Anwälten aus,
07:39
who work with children on a daily basis?
145
447515
2674
die täglich mit Kindern zu tun haben?
07:42
Can they detect children's lies?
146
450213
2087
Können sie die Lügen enttarnen?
07:45
No, they cannot.
147
453624
1151
Nein, können sie nicht.
07:46
(Laughter)
148
454799
1045
(Lachen)
07:47
What about judges,
149
455868
1472
Was ist mit Richtern,
07:49
customs officers
150
457364
1800
Zollbeamten
07:51
and police officers,
151
459188
1858
und Polizisten,
07:53
who deal with liars on a daily basis?
152
461070
2643
die täglich mit Lügnern zu tun haben?
07:55
Can they detect children's lies?
153
463737
1917
Können sie die Lügen enttarnen?
07:58
No, they cannot.
154
466800
1214
Nein, können sie nicht.
08:00
What about parents?
155
468430
1186
Und Eltern?
08:01
Can parents detect other children's lies?
156
469640
3014
Können sie die Lügen
anderer Kinder erkennen?
anderer Kinder erkennen?
08:05
No, they cannot.
157
473898
1238
Nein, können sie nicht.
08:07
What about, can parents
detect their own children's lies?
detect their own children's lies?
158
475821
3585
Können Eltern die Lügen
ihrer eigenen Kinder erkennen?
ihrer eigenen Kinder erkennen?
08:13
No, they cannot.
159
481208
1201
Nein, können sie nicht.
08:14
(Laughter) (Applause)
160
482433
3476
(Lachen) (Applaus)
08:17
So now you may ask
161
485933
1547
Sie mögen sich jetzt fragen,
08:20
why children's lies
are so difficult to detect.
are so difficult to detect.
162
488504
3632
warum die Lügen der Kinder
so schwer zu erkennen sind.
so schwer zu erkennen sind.
08:24
Let me illustrate this
with my own son, Nathan.
with my own son, Nathan.
163
492958
3012
Ich zeige Ihnen das an meinem Sohn Nathan.
08:27
This is his facial expression
164
495994
2169
Das ist sein Gesichtsausdruck,
08:30
when he lies.
165
498187
1384
wenn er lügt.
08:31
(Laughter)
166
499595
2206
(Lachen)
08:33
So when children lie,
167
501825
1602
Wenn Kinder lügen,
08:35
their facial expression
is typically neutral.
is typically neutral.
168
503451
3156
ist ihr Ausdruck typischerweise neutral.
08:39
However, behind this neutral expression,
169
507123
3460
Hinter dieser neutralen Maske
08:42
the child is actually experiencing
a lot of emotions,
a lot of emotions,
170
510607
3326
verstecken sich viele Emotionen,
08:45
such as fear, guilt, shame
171
513957
3855
wie Angst, Schuld, Scham
08:49
and maybe a little bit of liar's delight.
172
517836
3096
und vielleicht etwas Vergnügen.
08:52
(Laughter)
173
520956
2702
(Lachen)
08:55
Unfortunately, such emotions
are either fleeting or hidden.
are either fleeting or hidden.
174
523682
4840
Leider sind diese Emotionen
entweder flüchtig oder versteckt.
entweder flüchtig oder versteckt.
09:00
Therefore, it's mostly invisible to us.
175
528546
3099
Daher können wir sie meist nicht sehen.
09:03
So in the last five years,
176
531669
1359
In den letzten fünf Jahren
09:05
we have been trying to figure out a way
to reveal these hidden emotions.
to reveal these hidden emotions.
177
533052
3896
haben wir einen Weg gesucht,
sie doch sichtbar zu machen.
sie doch sichtbar zu machen.
09:08
Then we made a discovery.
178
536972
1514
Wir haben eine Entdeckung gemacht.
09:11
We know that underneath our facial skin,
179
539273
3185
Wir wissen, dass unter unserer Haut
09:14
there's a rich network of blood vessels.
180
542482
3394
ein Netzwerk an Blutgefäßen ist.
09:17
When we experience different emotions,
181
545900
2417
Wenn wir Emotionen spüren,
09:20
our facial blood flow changes subtly.
182
548341
2641
ändert sich die Durchblutung im Gesicht ein wenig.
09:23
And these changes are regulated
by the autonomic system
by the autonomic system
183
551613
3948
Diese Veränderungen
werden autonom gesteuert
werden autonom gesteuert
09:27
that is beyond our conscious control.
184
555585
2169
und können von uns
nicht bewusst beeinflusst werden.
nicht bewusst beeinflusst werden.
09:30
By looking at facial blood flow changes,
185
558159
3823
Wenn wir uns also
diese Veränderungen anschauen,
diese Veränderungen anschauen,
09:34
we can reveal people's hidden emotions.
186
562006
2697
können wir die versteckten Emotionen
sichtbar machen.
sichtbar machen.
09:37
Unfortunately, such emotion-related
facial blood flow changes
facial blood flow changes
187
565229
4778
Leider geht dies nicht mit bloßem Auge,
09:42
are too subtle to detect by our naked eye.
188
570031
2625
da die Unterschiede fast unmerklich sind.
09:45
So to help us reveal
people's facial emotions,
people's facial emotions,
189
573632
3768
Wir brauchen also Hilfe.
09:49
we have developed a new imaging technology
190
577424
3034
Daher haben wir
eine Bildgebungstechnologie entwickelt,
eine Bildgebungstechnologie entwickelt,
09:52
we call "transdermal optical imaging."
191
580482
3149
die "transdermale optische Bildgebung".
09:56
To do so, we use a regular
video camera to record people
video camera to record people
192
584679
3953
Hierfür benutzen wir normale Videokameras
und filmen die Leute,
und filmen die Leute,
10:00
when they experience
various hidden emotions.
various hidden emotions.
193
588656
3086
während sie versteckte Emotionen erleben.
10:04
And then, using our image
processing technology,
processing technology,
194
592385
4094
Dann benutzen wir
unser Bildgebungsprogramm
unser Bildgebungsprogramm
10:08
we can extract transdermal images
of facial blood flow changes.
of facial blood flow changes.
195
596503
5536
und bekommen die transdermalen Bilder
mit den Veränderungen des Blutflusses.
mit den Veränderungen des Blutflusses.
10:16
By looking at transdermal video images,
196
604475
4272
Wenn wir uns diese Bilder anschauen,
10:20
now we can easily see
197
608771
1787
können wir leicht die Veränderungen sehen,
10:23
facial blood flow changes associated
with the various hidden emotions.
with the various hidden emotions.
198
611737
5631
die mit den versteckten
Emotionen zusammenhängen.
Emotionen zusammenhängen.
10:29
And using this technology,
199
617944
1788
Das kann auch dazu genutzt werden,
10:31
we can now reveal the hidden emotions
associated with lying,
associated with lying,
200
619756
4668
um die Emotionen zu enttarnen,
die mit Lügen zusammenhängen,
die mit Lügen zusammenhängen,
10:36
and therefore detect people's lies.
201
624448
2910
also auch die Lügen selbst enttarnen.
10:39
We can do so noninvasively,
202
627382
2439
Das alles ist nicht-invasiv,
10:41
remotely, inexpensively,
203
629845
2539
von weiter weg, nicht teuer
10:44
with an accuracy at about 85 percent,
204
632408
3660
und mit 85 Prozent Trefferquote machbar.
10:48
which is far better than chance level.
205
636092
2054
Das ist sehr viel besser als Raten.
10:51
And in addition, we discovered
a Pinocchio effect.
a Pinocchio effect.
206
639100
3790
Außerdem haben wir
einen Pinocchio-Effekt entdeckt.
einen Pinocchio-Effekt entdeckt.
10:56
No, not this Pinocchio effect.
207
644336
2055
Nein, nicht diesen Pinocchio-Effekt.
10:58
(Laughter)
208
646415
1007
(Lachen)
10:59
This is the real Pinocchio effect.
209
647446
2122
Das hier ist der richtige.
11:01
When people lie,
210
649592
1417
Wenn Leute lügen,
11:03
the facial blood flow
on the cheeks decreases,
on the cheeks decreases,
211
651033
3779
wird die Durchblutung der Wangen weniger,
11:06
and the facial blood flow
on the nose increases.
on the nose increases.
212
654836
3261
und die der Nase höher.
11:11
Of course, lying is not the only situation
213
659379
3507
Natürlich ist Lügen nicht das einzige,
11:14
that will evoke our hidden emotions.
214
662910
2848
das versteckte Emotionen hervorruft.
11:17
So then we asked ourselves,
215
665782
1874
Also haben wir uns gefragt,
11:19
in addition to detecting lies,
216
667680
2347
wie wir unsere Technologie
noch anwenden können,
noch anwenden können,
11:22
how can our technology be used?
217
670051
2333
außer als Lügendetektor.
11:25
One application is in education.
218
673027
3546
Eine Möglichkeit wäre in der Schule.
11:28
For example, using this technology,
we can help this mathematics teacher
we can help this mathematics teacher
219
676597
4661
Zum Beispiel können wir
diesem Mathe-Lehrer helfen,
diesem Mathe-Lehrer helfen,
11:33
to identify the student in his classroom
220
681282
2907
die Schüler zu erkennen,
11:36
who may experience high anxiety
about the topic he's teaching
about the topic he's teaching
221
684213
4745
die bei diesem Thema große Angst haben,
11:40
so that he can help him.
222
688982
1509
sodass er ihnen helfen kann.
11:43
And also we can use this in health care.
223
691337
2740
Auch im Gesundheitssystem
könnte man so etwas verwenden.
könnte man so etwas verwenden.
11:46
For example, every day I Skype my parents,
224
694101
3368
Ich skype jeden Tag mit meinen Eltern,
11:49
who live thousands of miles away.
225
697493
2082
die tausende Kilometer entfernt wohnen.
11:52
And using this technology,
226
700178
1821
Mithilfe unserer Technologie
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
kann ich nicht nur herausfinden,
was bei ihnen so passiert,
was bei ihnen so passiert,
11:57
but also simultaneously monitor
their heart rate, their stress level,
their heart rate, their stress level,
228
705529
6302
sondern auch ihre Herzfrequenz,
den Stresspegel,
den Stresspegel,
12:03
their mood and whether or not
they are experiencing pain.
they are experiencing pain.
229
711855
3225
ihre Stimmung und Schmerz herausfinden.
12:07
And perhaps in the future,
230
715839
1810
Und in der Zukunft vielleicht auch
12:09
their risks for heart attack
or hypertension.
or hypertension.
231
717673
3289
ihr Risiko für einen Herzinfarkt
oder Bluthochdruck.
oder Bluthochdruck.
12:13
And you may ask:
232
721701
1260
Sie fragen sich vielleicht:
12:15
Can we use this also to reveal
politicians' emotions?
politicians' emotions?
233
723472
5481
Können wir das auch bei Politikern machen?
12:20
(Laughter)
234
728977
1540
(Lachen)
12:22
For example, during a debate.
235
730541
1854
Zum Beispiel während einer Debatte?
12:25
Well, the answer is yes.
236
733220
1453
Die Antwort ist: Ja.
12:27
Using TV footage,
237
735167
1944
Mithilfe von Fernsehaufzeichnungen
12:29
we could detect
the politicians' heart rate,
the politicians' heart rate,
238
737135
4046
können wir die Herzfrequenz,
12:33
mood and stress,
239
741205
2046
Stimmung und Stress entdecken,
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
und vielleicht auch irgendwann,
ob sie lügen oder nicht.
ob sie lügen oder nicht.
12:39
We can also use this
in marketing research,
in marketing research,
241
747495
2996
Wir können es auch
für Marktforschung einsetzen,
für Marktforschung einsetzen,
12:42
for example, to find out
242
750515
1851
beispielsweise um herauszufinden,
12:44
whether or not people like
certain consumer products.
certain consumer products.
243
752390
4355
ob die Menschen bestimmte Produkte
mögen oder nicht mögen.
mögen oder nicht mögen.
12:49
We can even use it in dating.
244
757229
2238
Wir können es sogar für Dating nutzen.
12:51
So for example,
245
759904
1160
Hier,
12:53
if your date is smiling at you,
246
761088
2594
wenn Ihr Date Sie anlächelt,
12:55
this technology can help you to determine
247
763706
2794
kann unsere Technologie Ihnen helfen,
12:58
whether she actually likes you
248
766524
2607
zu erkennen, ob sie Sie wirklich mag,
13:01
or she is just trying to be nice to you.
249
769155
2175
oder bloß nett zu Ihnen ist.
13:03
And in this case,
250
771864
1695
Hier will sie bloß nett sein.
13:05
she is just trying to be nice to you.
251
773583
1876
13:07
(Laughter)
252
775483
2392
(Lachen)
13:11
So transdermal optical imaging technology
253
779244
3709
Unsere transdermale optische
Bildgebungstechnologie
Bildgebungstechnologie
13:14
is at a very early stage of development.
254
782977
2578
steckt noch in den Kinderschuhen.
13:17
Many new applications will come about
that we don't know today.
that we don't know today.
255
785579
4114
Es wird noch viel entwickelt,
das wir heute noch nicht kennen.
das wir heute noch nicht kennen.
13:22
However, one thing I know for sure
256
790293
2778
Aber wir wissen ganz sicher,
13:25
is that lying will never
be the same again.
be the same again.
257
793095
3414
dass Lügen nie wieder dasselbe sein wird.
13:28
Thank you very much.
258
796533
1158
Danke sehr.
13:29
Xiè xie.
259
797715
1324
Xiè xie.
13:31
(Applause)
260
799063
3906
(Applaus)
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