ABOUT THE SPEAKER
Jeff Hancock - Psychologist
Jeff Hancock studies how we interact by email, text message and social media blips, seeking to understand how technology mediates communication.

Why you should listen

Jeff Hancock is fascinated by the words we choose when sending text messages, composing emails and writing online profiles. An Associate Professor of Cognitive Science and Communications at Cornell University, his research has focused on how people use deception and irony when communicating through cell phones and online platforms. His idea: that while the impersonality of online interaction can encourage mild fibbing, the fact that it leaves a permanent record of verifiable facts actually keeps us on the straight and narrow.

Hancock has also studied how we form impressions of others online, how we manage others' impressions of ourselves, and how individual personalities interact with online groups.

 

More profile about the speaker
Jeff Hancock | Speaker | TED.com
TEDxWinnipeg

Jeff Hancock: The future of lying

Jeff Hancock: 3 tipos de mentiras (digitales)

Filmed:
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¿Quién no ha enviado un mensaje de texto diciendo “estoy en camino” cuando no era cierto o falseado un poco los datos de su perfil en línea? Pero Jeff Hancock no cree que el anonimato en Internet aliente la deshonestidad. De hecho, dice que la facilidad de búsqueda y la permanencia de la información en línea puede mantenernos honestos.
- Psychologist
Jeff Hancock studies how we interact by email, text message and social media blips, seeking to understand how technology mediates communication. Full bio

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00:16
Let me tell you, it has been a fantasticfantástico monthmes for deceptionengaño.
0
381
3713
Permítanme decirles que ha sido
un fantástico mes para el engaño.
00:19
And I'm not even talkinghablando about the Americanamericano presidentialpresidencial racecarrera. (LaughterRisa)
1
4094
4253
Y ni siquiera estoy hablando de la campaña
a la presidencia de los EE.UU. (Risas)
00:24
We have a high-profilede alto perfil journalistperiodista caughtatrapado for plagiarismplagio,
2
8347
4335
Tenemos a un eminente periodista
arrestado por plagio,
00:28
a youngjoven superstarsuperestrella writerescritor whosecuyo booklibro involvesinvolucra
3
12682
2932
a un joven escritor famoso
cuyo libro contiene
00:31
so manymuchos madehecho up quotescitas that they'veellos tienen pulledtirado it from the shelvesestantería;
4
15614
3305
tantas citas ficticias
que lo retiraron de la venta;
00:34
a NewNuevo YorkYork TimesVeces exposexposé on fakefalso booklibro reviewsopiniones.
5
18919
2598
un artículo del New York Times
denuncia falsas críticas literarias.
00:37
It's been fantasticfantástico.
6
21517
1409
Ha sido fantástico.
00:38
Now, of coursecurso, not all deceptionengaño hitsgolpes the newsNoticias.
7
22926
3851
Pero por supuesto, no todo
el engaño llega a la prensa.
00:42
Much of the deceptionengaño is everydaycada día. In facthecho, a lot of researchinvestigación
8
26777
3679
Mayormente el engaño es cotidiano.
De hecho, muchos estudios
00:46
showsmuestra that we all liementira onceuna vez or twicedos veces a day, as DaveDave suggestedsugirió.
9
30456
4331
muestran que todos mentimos una o
dos veces al día, como Dave sugirió.
00:50
So it's about 6:30 now, suggestssugiere that mostmás of us should have liedmintió.
10
34787
2933
O sea que siendo ahora las 18:30, podemos pensar
que la mayoría de nosotros debe haber mentido.
00:53
Let's take a look at WinnipegWinnipeg. How manymuchos of you,
11
37720
1900
Veamos qué pasa con Winnipeg.
¿Cuántos de Uds.,
00:55
in the last 24 hourshoras -- think back -- have told a little fibmentira,
12
39620
2927
en las últimas 24 horas —recuerden—
han dicho una mentirita,
00:58
or a biggrande one? How manymuchos have told a little liementira out there?
13
42547
3551
o una grande? ¿Cuántos aquí
han dicho una pequeña mentira?
01:01
All right, good. These are all the liarsmentirosos.
14
46098
1904
Bien. Estos son todos los mentirosos.
01:03
Make sure you paypaga attentionatención to them. (LaughterRisa)
15
48002
3293
Asegúrense de ponerles atención.
(Risas)
01:07
No, that lookedmirado good, it was about two thirdstercios of you.
16
51295
2146
No, se vio bien, fueron alrededor
de dos tercios de Uds.
01:09
The other thirdtercero didn't liementira, or perhapsquizás forgotolvidó,
17
53441
2852
El otro tercio no mintió,
o tal vez se le olvidó,
01:12
or you're lyingacostado to me about your lyingacostado, whichcual is very,
18
56293
2660
o me está mintiendo sobre
su mentira, lo cual es muy,
01:14
very devioustortuoso. (LaughterRisa) This fitsencaja with a lot of the researchinvestigación,
19
58953
4050
muy enrevesado (Risas).
Esto concuerda con muchos estudios,
01:18
whichcual suggestssugiere that lyingacostado is very pervasivepenetrante.
20
63003
3354
que sugieren que mentir es bastante común.
01:22
It's this pervasivenesspenetrabilidad, combinedconjunto with the centralitycentralidad
21
66357
3961
Esta omnipresencia,
combinada con la importancia
01:26
to what it meansmedio to be a humanhumano, the facthecho that we can
22
70318
2440
de lo que significa ser un ser humano,
el hecho de que podamos
01:28
tell the truthverdad or make something up,
23
72758
1880
decir la verdad o inventar algo,
01:30
that has fascinatedfascinado people throughouten todo historyhistoria.
24
74638
2851
ha fascinado a la gente
a lo largo de la historia.
01:33
Here we have DiogenesDiógenes with his lanternlinterna.
25
77489
2629
Aquí tenemos a
Diógenes con su linterna.
01:36
Does anybodynadie know what he was looking for?
26
80118
2680
¿Alguien sabe lo que estaba buscando?
01:38
A singlesoltero honesthonesto man, and he diedmurió withoutsin findinghallazgo one
27
82798
3784
Un hombre honesto que murió
sin encontrar uno solo
01:42
back in GreeceGrecia. And we have ConfuciusConfucio in the EastEste
28
86582
3017
allá en Grecia. Y tenemos a
Confucio en el Oriente
01:45
who was really concernedpreocupado with sinceritysinceridad,
29
89599
2377
que estaba realmente
interesado en la sinceridad,
01:47
not only that you walkedcaminado the walkcaminar or talkedhabló the talk,
30
91976
3084
no solo en los hechos
o en las palabras,
01:50
but that you believedcreído in what you were doing.
31
95060
3154
sino en creer en lo
que se estaba haciendo.
01:54
You believedcreído in your principlesprincipios.
32
98214
2006
Creer en los principios.
01:56
Now my first professionalprofesional encounterencuentro with deceptionengaño
33
100220
2931
Mi primer encuentro
profesional con el engaño
01:59
is a little bitpoco laterluego than these guys, a couplePareja thousandmil yearsaños.
34
103151
3463
se dio algo después que el de
esta gente, hace un par de miles de años.
02:02
I was a customsaduana officeroficial for CanadaCanadá back in the mid-'medio-'90s.
35
106614
3799
Yo era un funcionario de aduanas
de Canadá allá por la mitad de los 90.
02:06
Yeah. I was defendingdefendiendo Canada'sCanadá bordersfronteras.
36
110413
2826
Sí. Defendía las fronteras de Canadá.
02:09
You maymayo think that's a weaponarma right there. In facthecho,
37
113239
3782
Podrían pensar que tenía
un arma allí. En realidad
02:12
that's a stampsello. I used a stampsello to defenddefender Canada'sCanadá bordersfronteras. (LaughterRisa)
38
117021
5030
tenía un sello. Usaba un sello para
defender las fronteras del Canadá. (Risas)
02:17
Very Canadiancanadiense of me. I learnedaprendido a lot about deceptionengaño
39
122051
3537
Muy canadiense de mi parte.
Aprendí mucho sobre el engaño
02:21
while doing my dutydeber here in customsaduana,
40
125588
3055
cuando trabajaba en la aduana,
02:24
one of whichcual was that mostmás of what I thought I knewsabía about deceptionengaño was wrongincorrecto,
41
128643
2884
como que gran parte de lo que creía
saber sobre el engaño era erróneo,
02:27
and I'll tell you about some of that tonightesta noche.
42
131527
1752
les hablaré algo sobre eso esta noche.
02:29
But even sinceya que just 1995, '96, the way we communicatecomunicar
43
133279
4074
Pero desde 1995, 96, la manera
en que nos comunicamos
02:33
has been completelycompletamente transformedtransformado. We emailcorreo electrónico, we texttexto,
44
137353
3297
se ha transformado totalmente. Utilizamos
correo electrónico, mensajes de texto,
02:36
we skypeskype, we FacebookFacebook. It's insaneinsano.
45
140650
2613
Skype, Facebook. Es una locura.
02:39
AlmostCasi everycada aspectaspecto of humanhumano communication'scomunicación been changedcambiado,
46
143263
3261
Casi todos los aspectos de la
comunicación humana han cambiado,
02:42
and of coursecurso that's had an impactimpacto on deceptionengaño.
47
146524
2560
y por supuesto hay
un impacto sobre el engaño.
02:44
Let me tell you a little bitpoco about a couplePareja of newnuevo deceptionsdecepciones
48
149084
2583
Quiero hablarles algo sobre
nuevos tipos de engaño
02:47
we'venosotros tenemos been trackingrastreo and documentingdocumentando.
49
151667
2376
que hemos seguido y documentado.
02:49
They're calledllamado the ButlerMayordomo, the SockCalcetín PuppetMarioneta
50
154043
4244
Los denominamos: "el mayordomo",
"el títere de media"
02:54
and the Chinesechino WaterAgua ArmyEjército.
51
158287
2081
y "el ejército chino de agua".
02:56
It soundssonidos a little bitpoco like a weirdextraño booklibro,
52
160368
1897
Suenan parecido a libros raros,
02:58
but actuallyactualmente they're all newnuevo typestipos of liesmentiras.
53
162265
2133
pero en realidad son
nuevos tipos de mentiras.
03:00
Let's startcomienzo with the ButlersMayordomos. Here'sAquí está an exampleejemplo of one:
54
164398
3045
Vamos a empezar con "el mayordomo".
Aquí tenemos un ejemplo:
03:03
"On my way." AnybodyNadie ever writtenescrito, "On my way?"
55
167443
3113
"Estoy en camino". ¿Alguna vez
han escrito, "Estoy en camino"?
03:06
Then you've alsoademás liedmintió. (LaughterRisa)
56
170556
3763
Entonces, también
han mentido. (Risas)
03:10
We're never on our way. We're thinkingpensando about going on our way.
57
174319
4197
Nunca estamos en camino.
Estamos pensando en tomar el camino.
03:14
Here'sAquí está anotherotro one: "Sorry I didn't respondresponder to you earliermás temprano.
58
178516
2763
Aquí hay otro:
"Lamento no haberle respondido antes".
03:17
My batterybatería was deadmuerto." Your batterybatería wasn'tno fue deadmuerto.
59
181279
1965
"Mi batería estaba descargada".
La batería no estaba descargada.
03:19
You weren'tno fueron in a deadmuerto zonezona.
60
183244
1876
No estaban en una zona sin cobertura.
03:21
You just didn't want to respondresponder to that personpersona that time.
61
185120
1953
Simplemente no querían contestarle
a esa persona en aquel momento.
03:22
Here'sAquí está the last one: You're talkinghablando to somebodyalguien,
62
187073
1797
Esta es la última:
están hablando con alguien,
03:24
and you say, "Sorry, got work, gottatengo que go."
63
188870
2490
y dicen: "Lo siento,
tengo trabajo, me tengo que ir".
03:27
But really, you're just boredaburrido. You want to talk to somebodyalguien elsemás.
64
191360
3797
Pero en realidad, están aburridos.
Quieren hablar con otra persona.
03:31
EachCada of these is about a relationshiprelación,
65
195157
2416
Cada uno de estos casos trata de una relación,
03:33
and this is a 24/7 connectedconectado worldmundo. OnceUna vez you get my cellcelda phoneteléfono numbernúmero,
66
197573
4405
y este es un mundo conectado las 24 horas.
Ni bien consigues mi número de teléfono celular,
03:37
you can literallyliteralmente be in touchtoque with me 24 hourshoras a day.
67
201978
2965
literalmente puedes estar en
contacto conmigo las 24 horas del día.
03:40
And so these liesmentiras are beingsiendo used by people
68
204943
2369
La gente utiliza estas mentiras
03:43
to createcrear a bufferbuffer, like the butlermayordomo used to do,
69
207312
2826
para crear un intermediario,
como lo era el mayordomo,
03:46
betweenEntre us and the connectionsconexiones to everybodytodos elsemás.
70
210138
3407
entre nosotros y el vínculo con los demás.
03:49
But they're very specialespecial. They use ambiguityambigüedad
71
213545
1707
Pero se hace de manera muy especial.
Se utiliza la ambigüedad
03:51
that comesproviene from usingutilizando technologytecnología. You don't know
72
215252
2061
que proviene del uso
de tecnología. No sabes
03:53
where I am or what I'm doing or who I'm with.
73
217313
2948
dónde estoy, lo que hago,
ni con quién estoy.
03:56
And they're aimeddirigido at protectingprotector the relationshipsrelaciones.
74
220261
2491
Y el objetivo es proteger las relaciones.
03:58
These aren'tno son just people beingsiendo jerkstirones. These are people
75
222752
2581
La gente no quiere ser chocante.
Lo que estas personas dicen
04:01
that are sayingdiciendo, look, I don't want to talk to you now,
76
225333
2376
es: "Mira, no quiero hablar contigo ahora",
04:03
or I didn't want to talk to you then, but I still carecuidado about you.
77
227709
2424
o "No quise hablarte en ese momento,
pero todavía me interesas.
04:06
Our relationshiprelación is still importantimportante.
78
230133
2400
Nuestra relación es todavía importante".
04:08
Now, the SockCalcetín PuppetMarioneta, on the other handmano,
79
232533
1514
Ahora, el "títere de media", por el contrario,
04:09
is a totallytotalmente differentdiferente animalanimal. The sockcalcetín puppetmarioneta isn't
80
234047
2343
es un animal totalmente diferente.
El "títere de media" no apunta
04:12
about ambiguityambigüedad, perpor sese. It's about identityidentidad.
81
236390
3065
a la ambigüedad, por sí mismo.
Se refiere a la identidad.
04:15
Let me give you a very recentreciente exampleejemplo,
82
239455
2002
Permítanme darles un ejemplo muy reciente,
04:17
as in, like, last weeksemana.
83
241457
1514
tanto, como de la semana pasada.
04:18
Here'sAquí está R.J. ElloryEllory, best-sellerMejor vendido authorautor in BritainGran Bretaña.
84
242971
3268
Tenemos a R.J. Ellory, un autor
"best seller" en Gran Bretaña.
04:22
Here'sAquí está one of his bestsellingmás vendido bookslibros.
85
246239
2020
Aquí está uno de sus libros más vendidos.
04:24
Here'sAquí está a reviewercrítico onlineen línea, on AmazonAmazonas.
86
248259
3413
Y aquí hay comentarios
en línea, en Amazon.
04:27
My favoritefavorito, by NicodemusNicodemo JonesJones, is,
87
251672
2657
Mi favorito, el de Nicodemus Jones dice:
04:30
"WhateverLo que sea elsemás it mightpodría do, it will touchtoque your soulalma."
88
254329
3808
"En cualquier caso, te tocará el alma".
04:34
And of coursecurso, you mightpodría suspectsospechar
89
258137
1403
Y por supuesto, se podría sospechar
04:35
that NicodemusNicodemo JonesJones is R.J. ElloryEllory.
90
259540
2627
que Nicodemus Jones es R.J. Ellory.
04:38
He wroteescribió very, very positivepositivo reviewsopiniones about himselfél mismo. SurpriseSorpresa, surprisesorpresa.
91
262167
4687
Él escribió críticas muy, muy positivas
sobre sí mismo. Sorpresa, sorpresa.
04:42
Now this SockCalcetín PuppetMarioneta stuffcosas isn't actuallyactualmente that newnuevo.
92
266854
3260
Apelar al "títere de media"
realmente no es novedoso.
04:46
WaltWalt WhitmanWhitman alsoademás did this back in the day,
93
270114
3167
Walt Whitman también lo hizo en su momento,
04:49
before there was InternetInternet technologytecnología. SockCalcetín PuppetMarioneta
94
273281
3055
antes de que existiera Internet.
El "títere de media"
04:52
becomesse convierte interestinginteresante when we get to scaleescala,
95
276336
2768
se torna interesante cuando
lo llevamos a gran escala,
04:55
whichcual is the domaindominio of the Chinesechino WaterAgua ArmyEjército.
96
279104
2518
entrando en el dominio
del "ejército chino de agua".
04:57
Chinesechino WaterAgua ArmyEjército refersse refiere to thousandsmiles of people
97
281622
2436
Se refiere a miles de personas
04:59
in ChinaChina that are paidpagado smallpequeña amountscantidades of moneydinero
98
284058
3048
en China a las que se les paga muy poco
05:03
to produceProduce contentcontenido. It could be reviewsopiniones. It could be
99
287106
3034
para producir contenidos.
Podrían ser comentarios, podría ser
05:06
propagandapropaganda. The governmentgobierno hirescontrata these people,
100
290140
2559
propaganda. El gobierno
contrata a estas personas,
05:08
companiescompañías hirealquiler them, all over the placelugar.
101
292699
2628
las empresas las contratan,
por todos lados.
05:11
In Northnorte AmericaAmerica, we call this AstroturfingAstroturfing,
102
295327
3617
En Norteamérica, lo llamamos
"astroturfing" [césped artificial].
05:14
and AstroturfingAstroturfing is very commoncomún now. There's a lot of concernspreocupaciones about it.
103
298944
3438
El "astroturfing" es ahora bastante común.
Hay mucha preocupación por él.
05:18
We see this especiallyespecialmente with productproducto reviewsopiniones, booklibro reviewsopiniones,
104
302382
3227
Lo vemos especialmente en comentarios
sobre productos, reseñas de libros,
05:21
everything from hotelshoteles to whethersi that toastertostadora is a good toastertostadora or not.
105
305609
4795
en todo, desde hoteles hasta
si tal tostadora es buena o no.
05:26
Now, looking at these threeTres reviewsopiniones, or these threeTres typestipos of deceptionengaño,
106
310404
3918
Al repasar estos tres tipos de engaño,
05:30
you mightpodría think, wowGuau, the InternetInternet is really makingfabricación us
107
314322
2737
se podría pensar, que Internet
realmente nos está convirtiendo en
05:32
a deceptiveengañoso speciesespecies, especiallyespecialmente when you think about
108
317059
3209
una especie que engaña,
especialmente cuando se piensa en
05:36
the AstroturfingAstroturfing, where we can see deceptionengaño broughttrajo up to scaleescala.
109
320268
4602
el "astroturfing", donde podemos ver
el engaño llevado a gran escala.
05:40
But actuallyactualmente, what I've been findinghallazgo is very differentdiferente from that.
110
324870
4738
Pero en realidad, lo que
he encontrado es muy distinto.
05:45
Now, let's put asideaparte the onlineen línea anonymousanónimo sexsexo chatroomssalas de chat,
111
329608
3249
Dejemos de lado las salas de charla
de sexo anónimo en línea,
05:48
whichcual I'm sure noneninguna of you have been in.
112
332857
1899
en las que estoy seguro
que ninguno de Uds. ha estado.
05:50
I can assureasegurar you there's deceptionengaño there.
113
334756
2329
Les puedo asegurar que allí hay engaño.
05:52
And let's put asideaparte the Nigeriannigeriano princePríncipe who'squien es emailedenviado por correo electrónico you
114
337085
2709
Y dejemos de lado al príncipe nigeriano
que les envió un email
05:55
about gettingconsiguiendo the 43 millionmillón out of the countrypaís. (LaughterRisa)
115
339794
3228
sobre cómo sacar
43 millones del país. (Risas)
05:58
Let's forgetolvidar about that guy, too.
116
343022
1680
Olvidémonos de ese tipo, también.
06:00
Let's focusatención on the conversationsconversaciones betweenEntre our friendsamigos
117
344702
2944
Concentrémonos en las
conversaciones con nuestros amigos,
06:03
and our familyfamilia and our coworkerscompañeros de trabajo and our lovedamado onesunos.
118
347646
2147
nuestra familia, nuestros compañeros
de trabajo y nuestros seres queridos.
06:05
Those are the conversationsconversaciones that really matterimportar.
119
349793
2408
Esas son las conversaciones
que realmente importan.
06:08
What does technologytecnología do to deceptionengaño with those folksamigos?
120
352201
4240
¿Qué hace la tecnología para
mentirle a esas personas?
06:12
Here'sAquí está a couplePareja of studiesestudios. One of the studiesestudios we do
121
356441
3075
Aquí tenemos algunos estudios.
En uno de los que realizamos,
06:15
are calledllamado diarydiario studiesestudios, in whichcual we askpedir people to recordgrabar
122
359516
3371
llamados estudios diarios,
le pedimos a la gente que registre
06:18
all of theirsu conversationsconversaciones and all of theirsu liesmentiras for sevensiete daysdías,
123
362887
3566
todas sus conversaciones y
todas sus mentiras durante siete días,
06:22
and what we can do then is calculatecalcular how manymuchos liesmentiras tooktomó placelugar
124
366453
3105
y luego calculamos cuántas mentiras dijeron
06:25
perpor conversationconversacion withindentro a mediummedio, and the findinghallazgo
125
369558
2948
en cada conversación por cada
medio de comunicación y encontramos
06:28
that we get that surprisessorpresas people the mostmás is that emailcorreo electrónico
126
372506
2524
que lo más sorprendente es
que el correo electrónico
06:30
is the mostmás honesthonesto of those threeTres mediamedios de comunicación.
127
375030
3279
es el más honesto de esos tres medios.
06:34
And it really throwstiros people for a looplazo because we think,
128
378309
2401
Y realmente es sorprendente
porque pensamos,
06:36
well, there's no nonverbalno verbal cuesseñales, so why don't you liementira more?
129
380710
3736
bueno, al no haber señales no verbales,
¿por qué no se miente más?
06:40
The phoneteléfono, in contrastcontraste, the mostmás liesmentiras.
130
384446
4304
En el teléfono, por el contrario,
es donde se miente más.
06:44
Again and again and again we see the phoneteléfono is the devicedispositivo
131
388750
1946
Una y otra vez vemos que
el teléfono es el medio
06:46
that people liementira on the mostmás, and perhapsquizás because of the ButlerMayordomo LieMentira ambiguitiesambigüedades I was tellingnarración you about.
132
390696
4718
donde más se miente, tal vez por las ambigüedades
de la mentira del "mayordomo" de las que hablé.
06:51
This tendstiende to be very differentdiferente from what people expectesperar.
133
395414
3975
Tiende a ser muy diferente
de lo que se espera.
06:55
What about résumsumaés? We did a studyestudiar in whichcual we had
134
399389
3224
¿Qué pasa con los currículos?
Hicimos un estudio en el que
06:58
people applyaplicar for a jobtrabajo, and they could applyaplicar for a jobtrabajo
135
402613
2544
las personas se postulaban
para un empleo y podían hacerlo
07:01
eitherya sea with a traditionaltradicional paperpapelsumsumaé, or on LinkedInLinkedIn,
136
405157
3514
mediante un currículo tradicional
en papel o por LinkedIn,
07:04
whichcual is a socialsocial networkingredes sitesitio like FacebookFacebook,
137
408671
2822
que es un sitio de redes
sociales como Facebook,
07:07
but for professionalsprofesionales -- involvesinvolucra the samemismo informationinformación as a résumsumaé.
138
411493
3567
pero para profesionales
—contiene la misma información que un currículo—.
07:10
And what we foundencontró, to manymuchos people'sla gente surprisesorpresa,
139
415060
2614
Y lo que encontramos,
para sorpresa de muchos,
07:13
was that those LinkedInLinkedInsumsumaés were more honesthonesto
140
417674
2795
fue que los currículos
de LinkedIn eran más honestos
07:16
on the things that matteredimportado to employersempleadores, like your
141
420469
1824
en lo que le importaba a
los empleadores, como las
07:18
responsibilitiesresponsabilidades or your skillshabilidades at your previousanterior jobtrabajo.
142
422293
4151
responsabilidades y competencias
en el trabajo anterior.
07:22
How about FacebookFacebook itselfsí mismo?
143
426444
2296
¿Y qué decir del propio Facebook?
07:24
You know, we always think that hey, there are these
144
428740
1882
Siempre pensamos que en estas
07:26
idealizedidealizado versionsversiones, people are just showingdemostración the bestmejor things
145
430622
2129
versiones idealizadas,
la gente muestra lo mejor
07:28
that happenedsucedió in theirsu livesvive. I've thought that manymuchos timesveces.
146
432751
2656
que le ha pasado en su vida.
Muchas veces he pensado así.
07:31
My friendsamigos, no way they can be that coolguay and have good of a life.
147
435407
3068
Mis amigos, no pueden ser
tan geniales y tener tan buena vida.
07:34
Well, one studyestudiar testedprobado this by examiningexaminando people'sla gente personalitiesalusiones personales.
148
438475
3821
Bien, un estudio probó esto examinando
las personalidades de la gente.
07:38
They had fourlas cuatro good friendsamigos of a personpersona judgejuez theirsu personalitypersonalidad.
149
442296
4218
Cuatro buenos amigos del individuo
debían juzgar su personalidad.
07:42
Then they had strangersextraños, manymuchos strangersextraños,
150
446514
1956
Luego muchos desconocidos, tenían que
07:44
judgejuez the person'spersona personalitypersonalidad just from FacebookFacebook,
151
448470
2528
juzgar su personalidad
a través de Facebook,
07:46
and what they foundencontró was those judgmentsjuicios of the personalitypersonalidad
152
450998
2429
y lo que se descubrió fue que
los juicios de la personalidad
07:49
were prettybonita much identicalidéntico, highlyaltamente correlatedcorrelacionado,
153
453427
2509
eran prácticamente idénticos,
altamente correlacionados,
07:51
meaningsentido that FacebookFacebook profilesperfiles really do reflectreflejar our actualreal personalitypersonalidad.
154
455936
4373
lo que significa que los perfiles de Facebook
realmente reflejan nuestra verdadera personalidad.
07:56
All right, well, what about onlineen línea datingcitas?
155
460309
2572
Bien, ¿qué decir de las citas en línea?
07:58
I mean, that's a prettybonita deceptiveengañoso spaceespacio.
156
462881
1500
Es decir, es un ambiente que
se presta bastante para el engaño.
08:00
I'm sure you all have "friendsamigos" that have used onlineen línea datingcitas. (LaughterRisa)
157
464381
3535
Estoy seguro de que todos Uds. tienen "amigos"
que han utilizado citas en línea. (Risas)
08:03
And they would tell you about that guy that had no haircabello
158
467916
2058
Y te deben haber contado
del tipo que no tenía pelo
08:05
when he camevino, or the womanmujer that didn't look at all like her photofoto.
159
469974
3030
cuando se presentó, o de la mujer
que no se parecía en absoluto a su foto.
08:08
Well, we were really interestedinteresado in it, and so what we did
160
473004
3136
Bien, esto nos interesaba realmente, así que
08:12
is we broughttrajo people, onlineen línea datersdaters, into the lablaboratorio,
161
476140
3107
trajimos personas que hacen
citas en línea, al laboratorio,
08:15
and then we measuredmesurado them. We got theirsu heightaltura
162
479247
1480
y luego los medimos. Tomamos su altura
08:16
up againsten contra the wallpared, we put them on a scaleescala, got theirsu weightpeso --
163
480727
3881
contra la pared, los pusimos
en una balanza, obtuvimos su peso
08:20
ladiesseñoras lovedamado that -- and then we actuallyactualmente got theirsu driver'sconductor licenselicencia to get theirsu ageaños.
164
484608
3895
—a las señoras les encantó— y les pedimos
la licencia de conducir para saber su edad.
08:24
And what we foundencontró was very, very interestinginteresante.
165
488503
4311
Y lo que descubrimos
fue muy, muy interesante.
08:28
Here'sAquí está an exampleejemplo of the menhombres and the heightaltura.
166
492814
3929
Aquí hay un ejemplo de
los hombres y la altura.
08:32
AlongA lo largo the bottomfondo is how tallalto they said they were in theirsu profileperfil.
167
496743
2470
En la parte inferior está la altura
que ellos declararon en su perfil.
08:35
AlongA lo largo the y-axiseje y, the verticalvertical axiseje, is how tallalto they actuallyactualmente were.
168
499213
4862
En el eje vertical, tenemos la altura real.
08:39
That diagonaldiagonal linelínea is the truthverdad linelínea. If theirsu dot'spunto on it,
169
504075
3076
Esa línea diagonal es la línea de la verdad.
Si el punto está sobre ella
08:43
they were tellingnarración exactlyexactamente the truthverdad.
170
507151
1554
decían exactamente la verdad.
08:44
Now, as you see, mostmás of the little dotspuntos are belowabajo the linelínea.
171
508705
3113
Ahora, como pueden ver, la mayoría de
los puntos está por debajo de la línea.
08:47
What it meansmedio is all the guys were lyingacostado about theirsu heightaltura.
172
511818
2867
Lo cual significa que todos los hombres
han mentido sobre su altura.
08:50
In facthecho, they liedmintió about theirsu heightaltura about ninenueve tenthsdécimas of an inchpulgada,
173
514685
2941
De hecho, mintieron sobre
su altura en poco más de 2,3 cm,
08:53
what we say in the lablaboratorio as "strongfuerte roundingredondeo up." (LaughterRisa)
174
517626
6276
lo que en el laboratorio llamamos
"fuerte redondeo hacia arriba". (Risas)
08:59
You get to 5'8" and one tenthdécimo, and boomauge! 5'9".
175
523902
4503
Mides casi 1,73 m
y ¡bum!, 1,75 m.
09:04
But what's really importantimportante here is, look at all those dotspuntos.
176
528405
1998
Pero lo que es realmente importante
aquí es, miren todos esos puntos.
09:06
They are clusteringagrupamiento prettybonita closecerca to the truthverdad. What we foundencontró
177
530403
2566
Se agrupan bastante cerca de la verdad.
Lo que descubrimos
09:08
was 80 percentpor ciento of our participantsParticipantes did indeeden efecto liementira
178
532969
2408
fue que el 80% de
nuestros participantes mintió
09:11
on one of those dimensionsdimensiones, but they always liedmintió by a little bitpoco.
179
535377
3595
sobre una de esas dimensiones,
pero siempre mentían por poco.
09:14
One of the reasonsrazones is prettybonita simplesencillo. If you go to a datefecha,
180
538972
3024
Una de las razones es bastante simple.
Si acudes a una cita,
09:17
a coffeecafé datefecha, and you're completelycompletamente differentdiferente than what you said,
181
541996
3601
a tomar un café y eres completamente
diferente a lo que dijiste ser,
09:21
gamejuego over. Right? So people liedmintió frequentlyfrecuentemente, but they liedmintió
182
545597
3619
se terminó ¿no? Entonces las personas
mintieron con frecuencia, pero mintieron
09:25
subtlysutilmente, not too much. They were constrainedconstreñido.
183
549216
3469
sutilmente, no demasiado. Se contuvieron.
09:28
Well, what explainsexplica all these studiesestudios? What explainsexplica the facthecho
184
552685
2887
Bien, ¿qué explican todos estos estudios?
¿Cómo se explica el hecho de
09:31
that despiteA pesar de our intuitionsintuiciones, minemía includedincluido,
185
555572
4635
que a pesar de nuestra intuición, incluso la mía,
09:36
a lot of onlineen línea communicationcomunicación, technologically-mediatedtecnológicamente mediado
186
560207
3529
mucha de la comunicación en línea,
a través de un medio tecnológico,
09:39
communicationcomunicación, is more honesthonesto than facecara to facecara?
187
563736
4028
sea más honesta que
la comunicación cara a cara?
09:43
That really is strangeextraño. How do we explainexplique this?
188
567764
2489
Es realmente extraño.
¿Cómo podemos explicar esto?
09:46
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detectiondetección de engaño literatureliteratura.
189
570253
3379
Bueno, para ello, podemos observar
la literatura de detección del engaño.
09:49
It's a very oldantiguo literatureliteratura by now, it's comingviniendo up on 50 yearsaños.
190
573632
4345
Es una literatura muy antigua,
surgió hace 50 años.
09:53
It's been reviewedrevisado manymuchos timesveces. There's been thousandsmiles of trialsensayos,
191
577977
2662
Ha sido revisada varias veces.
Ha habido miles de ensayos,
09:56
hundredscientos of studiesestudios, and there's some really compellingirresistible findingsrecomendaciones.
192
580639
3981
cientos de estudios, y hay algunos
resultados realmente convincentes.
10:00
The first is, we're really badmalo at detectingdetector deceptionengaño,
193
584620
3236
El primero es que somos bastante
malos para la detección del engaño,
10:03
really badmalo. Fifty-fourCincuenta y cuatro percentpor ciento accuracyexactitud on averagepromedio when you have to tell
194
587856
4116
realmente malos. 54% de exactitud,
en promedio cuando se trata de decir
10:07
if somebodyalguien that just said a statementdeclaración is lyingacostado or not.
195
591972
3384
si alguien que acaba de hacer
una declaración está mintiendo o no.
10:11
That's really badmalo. Why is it so badmalo?
196
595356
3192
Eso es muy malo. ¿Por qué es tan malo?
10:14
Well it has to do with Pinocchio'sPinocho nosenariz.
197
598548
2530
Bueno, tiene que ver con la nariz de Pinocho.
10:16
If I were to askpedir you guys, what do you relyconfiar on
198
601078
2359
Si les preguntara a Uds., ¿de qué fiarse
10:19
when you're looking at somebodyalguien and you want to find out
199
603437
2245
cuando miran a alguien y quieren averiguar
10:21
if they're lyingacostado? What cueseñal do you paypaga attentionatención to?
200
605682
2930
si está mintiendo? ¿A qué indicio
deben prestar atención?
10:24
MostMás of you would say that one of the cuesseñales you look at
201
608612
2430
La mayoría de Uds. diría que
una señal a tener en cuenta
10:26
is the eyesojos. The eyesojos are the windowventana to the soulalma.
202
611042
2728
son los ojos. Los ojos son
la ventana del alma.
10:29
And you're not alonesolo. Around the worldmundo, almostcasi everycada culturecultura,
203
613770
2403
Y Uds. no serían los únicos.
En todo el mundo, en casi todas las culturas,
10:32
one of the topparte superior cuesseñales is eyesojos. But the researchinvestigación
204
616173
2863
una de las claves principales son los ojos.
Pero la investigación
10:34
over the last 50 yearsaños saysdice there's actuallyactualmente no reliablede confianza cueseñal
205
619036
3824
durante los últimos 50 años, dice que
no hay realmente ninguna señal confiable
10:38
to deceptionengaño, whichcual blewsopló me away, and it's one of
206
622860
2997
para detectar el engaño, lo que
me ha sorprendido, y es una de
10:41
the harddifícil lessonslecciones that I learnedaprendido when I was customsaduana officeroficial.
207
625857
2355
las duras lecciones que aprendí
cuando era funcionario de aduana.
10:44
The eyesojos do not tell us whethersi somebody'salguien es lyingacostado or not.
208
628212
2430
Los ojos no nos dicen
si alguien está mintiendo o no.
10:46
Some situationssituaciones, yes -- highalto stakesapuestas, maybe theirsu pupilsalumnos dilatedilatar,
209
630642
3018
En algunas situaciones, sí, cuando el riesgo
es alto, tal vez las pupilas se dilaten,
10:49
theirsu pitchtono goesva up, theirsu bodycuerpo movementsmovimientos changecambio a little bitpoco,
210
633660
3504
el tono de voz sube y los movimientos
corporales cambien un poco,
10:53
but not all the time, not for everybodytodos, it's not reliablede confianza.
211
637164
4832
pero no siempre, ni para todos.
No es algo confiable.
10:57
StrangeExtraño. The other thing is that just because you can't see me
212
641996
3378
Extraño. Además solo
porque no puedas verme
11:01
doesn't mean I'm going to liementira. It's commoncomún sensesentido,
213
645374
2419
no significa que voy a mentir.
Es de sentido común,
11:03
but one importantimportante findinghallazgo is that we liementira for a reasonrazón.
214
647793
2907
pero un hallazgo importante es
que mentimos por alguna razón.
11:06
We liementira to protectproteger ourselvesNosotros mismos or for our ownpropio gainganancia
215
650700
2367
Mentimos para protegernos,
en nuestro propio beneficio
11:08
or for somebodyalguien else'sde otra manera gainganancia.
216
653067
2827
o en el de alguien más.
11:11
So there are some pathologicalpatológico liarsmentirosos, but they make up
217
655894
1930
Hay mentirosos patológicos,
pero representan
11:13
a tinyminúsculo portionparte of the populationpoblación. We liementira for a reasonrazón.
218
657824
3513
una pequeña parte de la población.
Mentimos por alguna razón.
11:17
Just because people can't see us doesn't mean
219
661337
1631
El hecho de que la gente
no pueda vernos no significa
11:18
we're going to necessarilynecesariamente liementira.
220
662968
2271
necesariamente que vayamos a mentir.
11:21
But I think there's actuallyactualmente something much more
221
665239
1553
Pero creo que en realidad
hay algo mucho más
11:22
interestinginteresante and fundamentalfundamental going on here. The nextsiguiente biggrande
222
666792
3274
interesante y fundamental
que pasa aquí.
11:25
thing for me, the nextsiguiente biggrande ideaidea, we can find by going
223
670066
3797
La próxima gran idea,
podemos encontrarla yendo
11:29
way back in historyhistoria to the originsorígenes of languageidioma.
224
673863
3139
atrás en la historia hasta
los orígenes del lenguaje.
11:32
MostMás linguistslingüistas agreede acuerdo that we startedempezado speakingHablando somewherealgun lado
225
677002
3887
La mayoría de los lingüistas coincide en
que empezamos a hablar en alguna parte
11:36
betweenEntre 50,000 and 100,000 yearsaños agohace. That's a long time agohace.
226
680889
3168
entre 50 000 y 100 000 años atrás.
Eso es mucho tiempo.
11:39
A lot of humanshumanos have livedvivió sinceya que then.
227
684057
2616
Gran cantidad de seres humanos
ha vivido desde entonces.
11:42
We'veNosotros tenemos been talkinghablando, I guessadivinar, about firesincendios and cavescuevas
228
686673
2423
Hemos estado hablando,
me imagino, sobre fuegos, cuevas
11:44
and saber-tootheddientes de sable tigerstigres. I don't know what they talkedhabló about,
229
689096
3107
y tigres dientes de sable.
No sé de qué hablaban,
11:48
but they were doing a lot of talkinghablando, and like I said,
230
692203
2518
pero hablaban mucho, y como he dicho,
11:50
there's a lot of humanshumanos evolvingevolucionando speakingHablando,
231
694721
2545
fue enorme la cantidad de seres humanos
que hizo evolucionar el habla,
11:53
about 100 billionmil millones people in facthecho.
232
697266
2806
alrededor de 100 mil millones de personas.
11:55
What's importantimportante thoughaunque is that writingescritura only emergedsurgió
233
700072
2782
Lo importante sin embargo es
que la escritura solo surgió
11:58
about 5,000 yearsaños agohace. So what that meansmedio is that
234
702854
3587
hace unos 5000 años. Lo cual significa que
12:02
all the people before there was any writingescritura,
235
706441
2392
todas las personas anteriores
a la aparición de la escritura,
12:04
everycada wordpalabra that they ever said, everycada utterancedeclaración
236
708833
5586
cada palabra que hayan dicho, toda expresión,
12:10
disappeareddesapareció. No tracerastro. EvanescentEvanescente. GoneIdo.
237
714419
4752
desapareció. Sin rastro.
Se evanesció. Se fue.
12:15
So we'venosotros tenemos been evolvingevolucionando to talk in a way in whichcual
238
719171
4065
Así que hemos evolucionado
para hablar de una manera en
12:19
there is no recordgrabar. In facthecho, even the nextsiguiente biggrande changecambio
239
723236
5917
la que no hay registro. De hecho,
el siguiente gran cambio
12:25
to writingescritura was only 500 yearsaños agohace now,
240
729153
2468
a la escritura se produjo
hace solo 500 años,
12:27
with the printingimpresión pressprensa, whichcual is very recentreciente in our pastpasado,
241
731621
2379
con la imprenta, que es bastante
reciente en nuestro pasado,
12:29
and literacyalfabetismo ratestasas remainedse mantuvo incrediblyincreíblemente lowbajo right up untilhasta WorldMundo WarGuerra IIII,
242
734000
4242
y las tasas de alfabetización permanecieron
muy bajas hasta la Segunda Guerra Mundial,
12:34
so even the people of the last two millenniamilenios,
243
738242
3384
por lo que incluso la gente
de los dos últimos milenios,
12:37
mostmás of the wordspalabras they ever said -- poofmaricón! -- disappeareddesapareció.
244
741626
5032
la mayoría de las palabras que
han dicho - ¡puf! - desaparecieron.
12:42
Let's turngiro to now, the networkeden red ageaños.
245
746658
3591
Pasemos al presente, la era de Internet.
12:46
How manymuchos of you have recordedgrabado something todayhoy?
246
750249
4712
¿Cuántos de Uds. han grabado algo hoy?
12:50
AnybodyNadie do any writingescritura todayhoy? Did anybodynadie writeescribir a wordpalabra?
247
754961
3177
¿Alguien ha escrito algo hoy?
¿Alguien escribió alguna palabra?
12:54
It looksmiradas like almostcasi everycada singlesoltero personpersona here recordedgrabado something.
248
758138
4226
Parece que casi todos aquí han grabado algo.
12:58
In this roomhabitación, right now, we'venosotros tenemos probablyprobablemente recordedgrabado more
249
762364
3048
En esta sala, ahora mismo,
probablemente hemos registrado más
13:01
than almostcasi all of humanhumano pre-ancientpre-antiguo historyhistoria.
250
765412
4542
que casi toda la prehistoria de la humanidad.
13:05
That is crazyloca. We're enteringentrando this amazingasombroso periodperíodo
251
769954
3230
Es una locura. Estamos entrando
en un período increíble
13:09
of fluxflujo in humanhumano evolutionevolución where we'venosotros tenemos evolvedevolucionado to speakhablar
252
773184
4015
de cambio continuo en la evolución humana
por el que hemos pasado de hablar
13:13
in a way in whichcual our wordspalabras disappeardesaparecer, but we're in
253
777199
2701
de una manera en que
nuestras palabras desaparecen,
13:15
an environmentambiente where we're recordinggrabación everything.
254
779900
2903
a un entorno en el que
estamos grabando todo.
13:18
In facthecho, I think in the very nearcerca futurefuturo, it's not just
255
782803
2337
De hecho, creo que en
un futuro muy próximo, no solo
13:21
what we writeescribir that will be recordedgrabado, everything we do
256
785140
2349
se grabará lo que escribimos,
todo lo que hacemos
13:23
will be recordedgrabado.
257
787489
2333
será registrado.
13:25
What does that mean? What's the nextsiguiente biggrande ideaidea from that?
258
789822
4456
¿Qué significa eso?
¿Cuál es la próxima gran idea?
13:30
Well, as a socialsocial scientistcientífico, this is the mostmás amazingasombroso thing
259
794278
4250
Bien, como científico social,
esto es lo más asombroso
13:34
I have ever even dreamedsoñado of. Now, I can look at
260
798528
3547
que ni siquiera he soñado.
Ahora, puedo mirar
13:37
all those wordspalabras that used to, for millenniamilenios, disappeardesaparecer.
261
802075
3611
a todas estas palabras que
durante milenios desaparecieron.
13:41
I can look at liesmentiras that before were said and then goneido.
262
805686
4248
Puedo observar las mentiras que primero
fueron dichas y luego desaparecieron.
13:45
You rememberrecuerda those AstroturfingAstroturfing reviewsopiniones that we were
263
809934
3520
¿Recuerdan esos comentarios
de "astroturfing" de los que
13:49
talkinghablando about before? Well, when they writeescribir a fakefalso reviewrevisión,
264
813454
3503
hablamos antes? Bueno, cuando
se escribe una reseña falsa,
13:52
they have to postenviar it somewherealgun lado, and it's left behinddetrás for us.
265
816957
2704
tiene que publicarse en algún lugar,
quedando a nuestra disposición.
13:55
So one thing that we did, and I'll give you an exampleejemplo of
266
819661
2435
Algo que hicimos y les daré un ejemplo
13:57
looking at the languageidioma, is we paidpagado people
267
822096
2495
en relación con el habla, es
que le pagamos a la gente
14:00
to writeescribir some fakefalso reviewsopiniones. One of these reviewsopiniones is fakefalso.
268
824591
3535
para escribir algunas opiniones falsas.
Uno de estos comentarios es falso.
14:04
The personpersona never was at the JamesJames HotelHotel.
269
828126
1943
La persona nunca estuvo en el Hotel James.
14:05
The other reviewrevisión is realreal. The personpersona stayedse quedó there.
270
830069
2922
El otro comentario es real.
La persona estuvo allí.
14:08
Now, your tasktarea now is to decidedecidir
271
832991
3527
Ahora, la tarea de Uds. es decidir
14:12
whichcual reviewrevisión is fakefalso?
272
836518
4073
cuál de ellos es falso.
14:16
I'll give you a momentmomento to readleer throughmediante them.
273
840591
4186
Les daré un momento para leerlos.
14:20
But I want everybodytodos to raiseaumento theirsu handmano at some pointpunto.
274
844777
2287
Pero quiero que levanten
la mano en determinado momento.
14:22
RememberRecuerda, I studyestudiar deceptionengaño. I can tell if you don't raiseaumento your handmano.
275
847064
4231
Recuerden, yo estudio el engaño.
Me daré cuenta si no levantan la mano.
14:27
All right, how manymuchos of you believe that A is the fakefalso?
276
851295
4570
Bien, ¿cuántos de Uds. creen
que "A" es el comentario falso?
14:33
All right. Very good. About halfmitad.
277
857894
2142
Muy bien. Muy bien.
Aproximadamente la mitad.
14:35
And how manymuchos of you think that B is?
278
860036
3615
Y ¿cuántos de Uds. piensan que "B" lo es?
14:39
All right. SlightlyLigeramente more for B.
279
863651
2529
Muy bien. Un poco más para "B".
14:42
ExcellentExcelente. Here'sAquí está the answerresponder.
280
866180
2592
Excelente. Aquí está la respuesta.
14:44
B is a fakefalso. Well donehecho secondsegundo groupgrupo. You dominateddominado the first groupgrupo. (LaughterRisa)
281
868772
6581
"B" es el falso. Bien hecho segundo grupo.
Le ganaron al primer grupo. (Risas)
14:51
You're actuallyactualmente a little bitpoco unusualraro. EveryCada time we demonstratedemostrar this,
282
875353
2846
En realidad es un poco inusual.
Cada vez que hacemos esta demostración,
14:54
it's usuallygeneralmente about a 50-50 splitdivisión, whichcual fitsencaja
283
878199
2746
normalmente la división
es de 50-50, lo cual concuerda
14:56
with the researchinvestigación, 54 percentpor ciento. Maybe people here
284
880945
2646
con la investigación, 54%.
Tal vez la gente aquí
14:59
in WinnipegWinnipeg are more suspicioussuspicaz and better at figuringfigurando it out.
285
883591
3770
en Winnipeg sea más suspicaz
y más hábil para darse cuenta.
15:03
Those coldfrío, harddifícil wintersinviernos, I love it.
286
887361
2688
Esos inviernos fríos, rigurosos, me encantan.
15:05
All right, so why do I carecuidado about this?
287
890049
3054
Muy bien, ¿por qué me interesa esto?
15:09
Well, what I can do now with my colleaguescolegas in computercomputadora scienceciencia
288
893103
3268
Bueno, con mis colegas informáticos
15:12
is we can createcrear computercomputadora algorithmsAlgoritmos that can analyzeanalizar
289
896371
3232
creamos algoritmos que analizan
15:15
the linguisticlingüístico traceshuellas of deceptionengaño.
290
899603
2900
las huellas lingüísticas del engaño.
15:18
Let me highlightrealce a couplePareja of things here
291
902503
1833
Permítanme destacar un par de cosas
15:20
in the fakefalso reviewrevisión. The first is that liarsmentirosos tendtender to think
292
904336
3443
sobre el comentario falso. La primera es
que los mentirosos ponen el foco
15:23
about narrativenarrativa. They make up a storyhistoria:
293
907779
1588
en la narrativa. Inventan un relato:
15:25
Who? And what happenedsucedió? And that's what happenedsucedió here.
294
909367
3186
¿Quién? ¿Y qué pasó?
Y eso fue lo que pasó aquí.
15:28
Our fakefalso reviewersrevisores talkedhabló about who they were with
295
912553
2289
Nuestros falsos opinadores
contaron con quién estaban
15:30
and what they were doing. They alsoademás used the first personpersona singularsingular, I,
296
914842
4765
y lo que estaban haciendo. También utilizaban
la primera persona del singular, "yo",
15:35
way more than the people that actuallyactualmente stayedse quedó there.
297
919607
2469
en mayor medida que las personas
que realmente estuvieron allí.
15:37
They were insertinginsertando themselvessí mismos into the hotelhotel reviewrevisión,
298
922076
4696
Fueron introduciéndose en
los comentarios sobre el hotel,
15:42
kindtipo of tryingmolesto to convinceconvencer you they were there.
299
926772
1696
como tratando de convencerte
de que estuvieron allí.
15:44
In contrastcontraste, the people that wroteescribió the reviewsopiniones that were actuallyactualmente there,
300
928468
4015
Por el contrario, la gente que dejó
comentarios habiendo estado realmente allí,
15:48
theirsu bodiescuerpos actuallyactualmente enteredingresó the physicalfísico spaceespacio,
301
932483
2432
los que en realidad ingresaron
en el espacio físico,
15:50
they talkedhabló a lot more about spatialespacial informationinformación.
302
934915
2899
dieron mucha más información
referida al espacio.
15:53
They said how biggrande the bathroombaño was, or they said,
303
937814
2517
Dijeron de qué tamaño era el baño,
15:56
you know, here'saquí está how farlejos shoppingcompras is from the hotelhotel.
304
940331
4520
o la distancia a la que estaba
el centro comercial.
16:00
Now, you guys did prettybonita well. MostMás people performrealizar at chanceoportunidad at this tasktarea.
305
944851
4161
Ahora, Uds. lo hicieron bastante bien.
La mayoría prueban suerte con esta tarea.
16:04
Our computercomputadora algorithmalgoritmo is very accuratepreciso, much more accuratepreciso
306
949012
2758
Nuestro algoritmo es muy preciso,
mucho más preciso
16:07
than humanshumanos can be, and it's not going to be accuratepreciso all the time.
307
951770
3291
que los seres humanos,
pero no siempre lo será.
16:10
This isn't a deception-detectiondetección de engaño machinemáquina to tell
308
955061
2030
No se trata de un detector
de mentiras que dice
16:12
if your girlfriend'snovias lyingacostado to you on texttexto messagingmensajería.
309
957091
2501
si tu novia te está mintiendo
en los mensajes de texto.
16:15
We believe that everycada liementira now, everycada typetipo of liementira --
310
959592
3564
Creemos que la mentira,
cualquier tipo de mentira
16:19
fakefalso hotelhotel reviewsopiniones, fakefalso shoezapato reviewsopiniones,
311
963156
3787
—opiniones falsas de hoteles, de calzados,
16:22
your girlfriendNovia cheatingengañando on you with texttexto messagingmensajería --
312
966943
2914
de tu novia engañándote
con mensajes de texto—
16:25
those are all differentdiferente liesmentiras. They're going to have
313
969857
1505
son mentiras diferentes. Van a tener
16:27
differentdiferente patternspatrones of languageidioma. But because everything'stodo es
314
971362
2859
diferentes patrones de lenguaje.
Pero como ahora todo
16:30
recordedgrabado now, we can look at all of those kindsclases of liesmentiras.
315
974221
4689
queda registrado, podemos analizar esas mentiras.
16:34
Now, as I said, as a socialsocial scientistcientífico, this is wonderfulmaravilloso.
316
978910
3993
Como he dicho, como científico social,
esto es una maravilla.
16:38
It's transformationaltransformacional. We're going to be ablepoder to learnaprender
317
982903
2087
Es transformacional. Seremos capaces de aprender
16:40
so much more about humanhumano thought and expressionexpresión,
318
984990
3802
mucho más sobre el pensamiento
humano y la expresión,
16:44
about everything from love to attitudesactitudes,
319
988792
4398
sobre cualquier materia desde
el amor a las actitudes,
16:49
because everything is beingsiendo recordedgrabado now, but
320
993190
1960
porque ahora todo se registra, pero,
16:51
what does it mean for the averagepromedio citizenciudadano?
321
995150
2404
¿qué significado tiene
para el ciudadano común?
16:53
What does it mean for us in our livesvive?
322
997554
2802
¿Qué significa en nuestras vidas?
16:56
Well, let's forgetolvidar deceptionengaño for a bitpoco. One of the biggrande ideasideas,
323
1000356
3673
Bueno, dejemos un poco de lado el engaño.
Una de las grandes ideas,
16:59
I believe, is that we're leavingdejando these hugeenorme traceshuellas behinddetrás.
324
1004029
3688
creo, es que estamos dejando
enormes rastros detrás nuestro.
17:03
My outboxbandeja de salida for emailcorreo electrónico is massivemasivo,
325
1007717
3216
Mi buzón de salida de
correo electrónico es enorme,
17:06
and I never look at it. I writeescribir all the time,
326
1010933
3337
y nunca me fijo. Escribo todo el tiempo,
17:10
but I never look at my recordgrabar, at my tracerastro.
327
1014270
3438
pero nunca me fijo en los rastros que quedan.
17:13
And I think we're going to see a lot more of that,
328
1017708
1567
Y creo que vamos a ver mucho más de eso,
17:15
where we can reflectreflejar on who we are by looking at
329
1019275
3161
en que podamos reflexionar
sobre quiénes somos mirando
17:18
what we wroteescribió, what we said, what we did.
330
1022436
3618
lo que escribimos, lo que dijimos,
lo que hicimos.
17:21
Now, if we bringtraer it back to deceptionengaño, there's a couplePareja
331
1026054
2272
Ahora, volviendo al tema
del engaño, hay un par
17:24
of take-awaypara llevar things here.
332
1028326
1977
de cosas para resaltar.
17:26
First, lyingacostado onlineen línea can be very dangerouspeligroso, right?
333
1030303
4488
En primer lugar, mentir en línea
puede ser muy peligroso, ¿verdad?
17:30
Not only are you leavingdejando a recordgrabar for yourselftú mismo on your machinemáquina,
334
1034791
2706
No solo queda un registro
de ti mismo en tu máquina,
17:33
but you're leavingdejando a recordgrabar on the personpersona that you were lyingacostado to,
335
1037497
4275
también estás dejando un registro en
la persona a quien le estabas mintiendo
17:37
and you're alsoademás leavingdejando them around for me to analyzeanalizar
336
1041772
1760
y además los estás dejando
para que yo los analice
17:39
with some computercomputadora algorithmsAlgoritmos.
337
1043532
1454
con algunos algoritmos de computación.
17:40
So by all meansmedio, go aheadadelante and do that, that's good.
338
1044986
3173
Así que por supuesto, sigue
adelante y hazlo, está bien.
17:44
But when it comesproviene to lyingacostado and what we want to do
339
1048159
4154
Pero cuando se trata de la mentira
y lo que queremos hacer
17:48
with our livesvive, I think we can go back to
340
1052313
2553
con nuestras vidas, creo
que podemos volver a
17:50
DiogenesDiógenes and ConfuciusConfucio. And they were lessMenos concernedpreocupado
341
1054866
3749
Diógenes y Confucio.
Estaban menos preocupados
17:54
about whethersi to liementira or not to liementira, and more concernedpreocupado about
342
1058615
2832
sobre mentir o no mentir
y más preocupados por
17:57
beingsiendo truecierto to the selfyo, and I think this is really importantimportante.
343
1061447
3285
el ser fiel a sí mismo, y creo
que esto es realmente importante.
18:00
Now, when you are about to say or do something,
344
1064732
4183
Ahora, cuando estén a punto
de decir o hacer algo,
18:04
we can think, do I want this to be partparte of my legacylegado,
345
1068915
4560
podemos pensar, "¿quiero que
esto sea parte de mi legado,
18:09
partparte of my personalpersonal recordgrabar?
346
1073475
2713
de mi expediente personal?"
18:12
Because in the digitaldigital ageaños we livevivir in now,
347
1076188
2657
Porque en la era digital
que vivimos ahora,
18:14
in the networkeden red ageaños, we are all leavingdejando a recordgrabar.
348
1078845
4464
en la era de la red, todos
estamos dejando un registro.
18:19
Thank you so much for your time,
349
1083309
1695
Muchas gracias por su tiempo,
18:20
and good lucksuerte with your recordgrabar. (ApplauseAplausos)
350
1085004
4447
y buena suerte con su registro.
(Aplausos)
Translated by Néstor Noziglia
Reviewed by Ciro Gomez

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ABOUT THE SPEAKER
Jeff Hancock - Psychologist
Jeff Hancock studies how we interact by email, text message and social media blips, seeking to understand how technology mediates communication.

Why you should listen

Jeff Hancock is fascinated by the words we choose when sending text messages, composing emails and writing online profiles. An Associate Professor of Cognitive Science and Communications at Cornell University, his research has focused on how people use deception and irony when communicating through cell phones and online platforms. His idea: that while the impersonality of online interaction can encourage mild fibbing, the fact that it leaves a permanent record of verifiable facts actually keeps us on the straight and narrow.

Hancock has also studied how we form impressions of others online, how we manage others' impressions of ourselves, and how individual personalities interact with online groups.

 

More profile about the speaker
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