ABOUT THE SPEAKER
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.

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 speaker
Pamela Meyer | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Pamela Meyer: How to spot a liar

פמלה מאייר: איך לזהות שקרן

Filmed:
28,415,176 views

בכל יום משקרים לנו בין 10 ל-200 פעמים, והסימנים לזיהוי השקרים יכולים להיות עדינים ומנוגדים לאינטואיציה. פמלה מאייר, מחברת הספר Liespotting ("זיהוי שקרים"), מציגה את הסגנון והאזורים הרגישים בהם משתמשים אלו שאומנו לזהות הונאה - וטוענת שכנות היא ערך ראוי לשימור.
- 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

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

00:15
Okay, now I don't want to alarmאזעקה anybodyמִישֶׁהוּ in this roomחֶדֶר,
0
0
5000
טוב, אני לא רוצה להלחיץ אף אחד בחדר,
00:20
but it's just come to my attentionתשומת הלב
1
5000
2000
אבל בדיוק הובא לידיעתי
00:22
that the personאדם to your right is a liarשַׁקרָן.
2
7000
2000
שהיושב לימינכם הוא שקרן.
00:24
(Laughterצחוק)
3
9000
2000
(צחוק)
00:26
Alsoגַם, the personאדם to your left is a liarשַׁקרָן.
4
11000
3000
וגם, האדם לשמאלכם הוא שקרן.
00:29
Alsoגַם the personאדם sittingיְשִׁיבָה in your very seatsמקומות ישיבה is a liarשַׁקרָן.
5
14000
3000
גם האדם שיושב בכסא שלך ממש הוא שקרן.
00:32
We're all liarsשקרנים.
6
17000
2000
כולנו שקרנים.
00:34
What I'm going to do todayהיום
7
19000
2000
מה שאני עומדת לעשות היום
00:36
is I'm going to showלְהַצִיג you what the researchמחקר saysאומר about why we're all liarsשקרנים,
8
21000
3000
הוא להראות לכם מה אומר המחקר לגבי הסיבה שכולנו שקרנים,
00:39
how you can becomeהפכו a liespotterשקר
9
24000
2000
איך אפשר להפוך למזהה שקרים
00:41
and why you mightאולי want to go the extraתוֹסֶפֶת mileמִיל
10
26000
3000
ומדוע תרצו להתאמץ קצת
00:44
and go from liespottingשקרים to truthאֶמֶת seekingמחפש,
11
29000
3000
ולעבור מזיהוי שקרים לרדיפת אמת,
00:47
and ultimatelyבסופו של דבר to trustאמון buildingבִּניָן.
12
32000
2000
ולבסוף, לבניית אמון.
00:49
Now speakingמדבר of trustאמון,
13
34000
3000
אם מדברים על אמון,
00:52
ever sinceמאז I wroteכתבתי this bookסֵפֶר, "Liespottingשקרן,"
14
37000
3000
מאז שכתבתי את הספר "זיהוי שקרים",
00:55
no one wants to meetלִפְגוֹשׁ me in personאדם anymoreיותר, no, no, no, no, no.
15
40000
3000
אף אחד לא רוצה להפגש איתי פנים אל פנים יותר. לא, לא, לא, לא, לא.
00:58
They say, "It's okay, we'llטוֹב emailאֶלֶקטרוֹנִי you."
16
43000
3000
הם אומרים "זה בסדר, נשלח דוא"ל."
01:01
(Laughterצחוק)
17
46000
2000
(צחוק)
01:03
I can't even get a coffeeקָפֶה dateתַאֲרִיך at Starbucksסטארבקס.
18
48000
4000
אני אפילו לא יכולה להיפגש לקפה בסטארבקס.
01:07
My husband'sשל בעלה like, "Honeyדבש, deceptionהונאה?
19
52000
2000
בעלי אומר "מותק, הונאה?
01:09
Maybe you could have focusedמְרוּכָּז on cookingבישול. How about Frenchצָרְפָתִית cookingבישול?"
20
54000
3000
אולי היית צריכה להתמקד בבישול. אולי בישול צרפתי?"
01:12
So before I get startedהתחיל, what I'm going to do
21
57000
2000
אז לפני שאתחיל, מה שאעשה
01:14
is I'm going to clarifyלהבהיר my goalמטרה for you,
22
59000
3000
הוא להבהיר את מטרתי בשבילכם,
01:17
whichאיזה is not to teachלְלַמֵד a gameמִשְׂחָק of Gotchaתופס.
23
62000
2000
והיא לא ללמד את משחק האמת והשקר.
01:19
Liespottersליספוטרס aren'tלא those nitpickyניטיקי kidsילדים,
24
64000
2000
מזהי שקרים אינם הילדים החטטניים האלו,
01:21
those kidsילדים in the back of the roomחֶדֶר that are shoutingצעקות, "Gotchaתופס! Gotchaתופס!
25
66000
3000
הילדים בקצה החדר שצועקים "תפסתי אותך!
01:24
Your eyebrowגַבָּה twitchedהתעוותה. You flaredהתלקחו your nostrilנָחִיר.
26
69000
3000
הגבה שלך קפצה. הנחיר שלך התרחב.
01:27
I watch that TVטֵלֶוִיזִיָה showלְהַצִיג 'Lie'שקר To Me.' I know you're lyingשֶׁקֶר."
27
72000
3000
אני צופה בתוכנית הטלוויזיה 'שקר לי'. אני יודע שאתה משקר."
01:30
No, liespottersשקרנים are armedחָמוּשׁ
28
75000
2000
לא, מזהי שקרים חמושים
01:32
with scientificמַדָעִי knowledgeיֶדַע of how to spotלְזַהוֹת deceptionהונאה.
29
77000
3000
בידע מדעי שמאפשר לזהות הונאה.
01:35
They use it to get to the truthאֶמֶת,
30
80000
2000
הם משתמשים בידע זה כדי להגיע לאמת,
01:37
and they do what matureבּוֹגֵר leadersמנהיגים do everydayכל יום;
31
82000
2000
ועושים מה שמנהיגים בוגרים עושים ביומיום;
01:39
they have difficultקָשֶׁה conversationsשיחות with difficultקָשֶׁה people,
32
84000
3000
מנהלים שיחות קשות עם אנשים קשים,
01:42
sometimesלִפְעָמִים duringבְּמַהֲלָך very difficultקָשֶׁה timesפִּי.
33
87000
2000
לפעמים ברגעים קשים מאד.
01:44
And they startהַתחָלָה up that pathנָתִיב
34
89000
2000
והם מתחילים לפסוע בשביל הזה
01:46
by acceptingלקבל a coreהליבה propositionהצעה,
35
91000
2000
בכך שהם מקבלים הנחה בסיסית
01:48
and that propositionהצעה is the followingהבא:
36
93000
2000
כדלהלן:
01:50
Lyingשֶׁקֶר is a cooperativeשיתופי actפעולה.
37
95000
3000
שקר הוא אקט משותף.
01:53
Think about it, a lieשקר has no powerכּוֹחַ whatsoeverכָּלשֶׁהוּ by its mereסְתָם utteranceאמירה.
38
98000
4000
תחשבו על זה, לשקר אין שום כוח רק מעצם ביטויו.
01:57
Its powerכּוֹחַ emergesמתגלה
39
102000
2000
כוחו נובע
01:59
when someoneמִישֶׁהוּ elseאַחֵר agreesמסכים to believe the lieשקר.
40
104000
2000
מהסכמה של אדם אחר להאמין לשקר.
02:01
So I know it mayמאי soundנשמע like toughקָשֶׁה love,
41
106000
2000
אני יודעת שזה נשמע כמו אהבה נוקשה,
02:03
but look, if at some pointנְקוּדָה you got liedשיקר to,
42
108000
4000
אבל תראו, אם בשלב כלשהו שיקרו לכם,
02:07
it's because you agreedמוסכם to get liedשיקר to.
43
112000
2000
זה משום שהסכמתם שישקרו לכם.
02:09
Truthאֶמֶת numberמספר one about lyingשֶׁקֶר: Lying'sלשקר a cooperativeשיתופי actפעולה.
44
114000
3000
אמת ראשונה לגבי שקרים: שקר הוא אקט משותף.
02:12
Now not all liesשקרים are harmfulמַזִיק.
45
117000
2000
לא כל השקרים הם מזיקים.
02:14
Sometimesלִפְעָמִים we're willingמוּכָן participantsמשתתפים in deceptionהונאה
46
119000
3000
לפעמים אנחנו משתתפים בהסכמה בהונאה
02:17
for the sakeסאקה of socialחֶברָתִי dignityכָּבוֹד,
47
122000
3000
למען שמירה על אצילות חברתית,
02:20
maybe to keep a secretסוֹד that should be keptשמר secretסוֹד, secretסוֹד.
48
125000
3000
אולי כדי לשמור סוד שצריך להישמר בסוד.
02:23
We say, "Niceנֶחְמָד songשִׁיר."
49
128000
2000
אנחנו אומרים "שיר נחמד".
02:25
"Honeyדבש, you don't look fatשמן in that, no."
50
130000
3000
"מותק, אתה לא נראה שמן בזה, לא."
02:28
Or we say, favoriteהכי אהוב of the digirattidigiratti,
51
133000
2000
או שאנחנו אומרים, זה אהוב על פריקים של מחשבים,
02:30
"You know, I just fishedדג that emailאֶלֶקטרוֹנִי out of my spamספאם folderתיקייה.
52
135000
3000
"את יודעת, בדיוק עכשיו מצאתי את הדוא"ל הזה בספאם.
02:33
So sorry."
53
138000
3000
מצטערת כל-כך."
02:36
But there are timesפִּי when we are unwillingמסרב participantsמשתתפים in deceptionהונאה.
54
141000
3000
אבל יש זמנים שאנחנו מסרבים לקחת חלק בהונאה.
02:39
And that can have dramaticדְרָמָטִי costsעלויות for us.
55
144000
3000
ולעתים יש לזה השלכות דרמטיות עבורנו.
02:42
Last yearשָׁנָה saw 997 billionמיליארד dollarsדולר
56
147000
3000
שנה שעברה נרשמו 997 מיליארד דולר
02:45
in corporateתאגידי fraudהונאה aloneלבד in the Unitedמאוחד Statesמדינות.
57
150000
4000
בהונאה תאגידית בארה"ב לבדה.
02:49
That's an eyelashרִיס underתַחַת a trillionטרִילִיוֹן dollarsדולר.
58
154000
2000
זה קצת פחות מטריליון דולר.
02:51
That's sevenשֶׁבַע percentאָחוּז of revenuesההכנסות.
59
156000
2000
זה שבעה אחוזים מהכנסות.
02:53
Deceptionהונאה can costעֲלוּת billionsמיליארדים.
60
158000
2000
הונאה עשויה לעלות מיליארדים.
02:55
Think Enronאנרון, Madoffמאדוף, the mortgageמשכנתא crisisמַשׁבֵּר.
61
160000
3000
תחשבו על אנרון, מיידוף, משבר המשכנתאות.
02:58
Or in the caseמקרה of doubleלְהַכפִּיל agentsסוכנים and traitorsבוגדים,
62
163000
3000
או במקרה של סוכנים כפולים ובוגדים,
03:01
like Robertרוברט Hanssenהנסן or Aldrichאולדריץ' Amesאיימס,
63
166000
2000
כמו רוברט הנסן או אלדריך איימס,
03:03
liesשקרים can betrayלבגוד our countryמדינה,
64
168000
2000
שקרים יכולים להוות בגידה במדינה שלך,
03:05
they can compromiseפְּשָׁרָה our securityבִּטָחוֹן, they can undermineלַחתוֹר democracyדֵמוֹקרָטִיָה,
65
170000
3000
הם יכולים לסכן את הביטחון שלנו, הם יכולים לערער על דמוקרטיה,
03:08
they can causeגורם the deathsמוות of those that defendלְהַגֵן us.
66
173000
3000
הם יכולים לגרום למותם של אלו שמגנים עלינו.
03:11
Deceptionהונאה is actuallyלמעשה seriousרְצִינִי businessעֵסֶק.
67
176000
3000
למעשה הונאה היא עסק רציני.
03:14
This con man, Henryהנרי OberlanderOberlander,
68
179000
2000
הנוכל הזה, הנרי אוברלנדר,
03:16
he was suchכגון an effectiveיָעִיל con man
69
181000
2000
היה נוכל כלכך יעיל
03:18
Britishבריטי authoritiesרָשׁוּיוֹת say
70
183000
2000
רשויות בריטיות אומרות
03:20
he could have underminedהתערער the entireשלם bankingבַּנקָאוּת systemמערכת of the Westernהמערבי worldעוֹלָם.
71
185000
3000
שהוא יכל לערער על כל המערכת הבנקאית בעולם המערבי.
03:23
And you can't find this guy on GoogleGoogle; you can't find him anywhereבְּכָל מָקוֹם.
72
188000
2000
ואי אפשר למצוא את הבחור הזה בגוגל, אי אפשר למצוא אותו בשום מקום.
03:25
He was interviewedראיינו onceפַּעַם, and he said the followingהבא.
73
190000
3000
ראיינו אותו פעם, והוא אמר משהו,
03:28
He said, "Look, I've got one ruleכְּלָל."
74
193000
2000
הוא אמר "תראה, יש לי חוק אחד."
03:30
And this was Henry'sשל הנרי ruleכְּלָל, he said,
75
195000
3000
וזה היה החוק של הנרי, הוא אמר:
03:33
"Look, everyoneכל אחד is willingמוּכָן to give you something.
76
198000
2000
"תראה, כולם מוכנים לתת לך משהו.
03:35
They're readyמוּכָן to give you something for whateverמה שתגיד it is they're hungryרָעֵב for."
77
200000
3000
הם מוכנים לתת לך משהו בעבור מה שהם חושקים בו, מה שזה לא יהיה".
03:38
And that's the cruxעִקָר of it.
78
203000
2000
וזאת המהות של הכל.
03:40
If you don't want to be deceivedמְרוּמֶה, you have to know,
79
205000
2000
אם אינכם רוצים שישקרו לכם, עליכם לדעת,
03:42
what is it that you're hungryרָעֵב for?
80
207000
2000
במה אתם חושקים?
03:44
And we all kindסוג of hateשִׂנאָה to admitלְהוֹדוֹת it.
81
209000
3000
וכולנו די שונאים להודות בזה.
03:47
We wishבַּקָשָׁה we were better husbandsבעלים, better wivesנשים,
82
212000
3000
היינו רוצים להיות בני זוג טובים יותר,
03:50
smarterחכם יותר, more powerfulחָזָק,
83
215000
2000
חכמים יותר, בעלי כוח רב יותר,
03:52
tallerגבוהה יותר, richerעשירה יותר --
84
217000
2000
גבוהים יותר, עשירים יותר-
03:54
the listרשימה goesהולך on.
85
219000
2000
הרשימה הולכת ומתארכת.
03:56
Lyingשֶׁקֶר is an attemptלְנַסוֹת to bridgeלְגַשֵׁר that gapפער,
86
221000
2000
שקר הוא ניסיון לגשר על הפער הזה,
03:58
to connectלְחַבֵּר our wishesמשאלות and our fantasiesפנטזיות
87
223000
2000
לחבר בין המאוויים והפנטזיות שלנו
04:00
about who we wishבַּקָשָׁה we were, how we wishבַּקָשָׁה we could be,
88
225000
3000
לגבי מי שהיינו רוצים להיות, איך שהיינו רוצים להיות,
04:03
with what we're really like.
89
228000
3000
עם מה שאנחנו באמת.
04:06
And boyיֶלֶד are we willingמוּכָן to fillלמלא in those gapsפערים in our livesחיים with liesשקרים.
90
231000
3000
וכמה שאנחנו מוכנים למלא את הפערים בחיינו בשקרים.
04:09
On a givenנָתוּן day, studiesלימודים showלְהַצִיג that you mayמאי be liedשיקר to
91
234000
3000
ביום נתון, מחקר מראה שיתכן וישקרו לך
04:12
anywhereבְּכָל מָקוֹם from 10 to 200 timesפִּי.
92
237000
2000
בין 10 ל-200 פעמים.
04:14
Now grantedשניתנו, manyרב of those are whiteלבן liesשקרים.
93
239000
3000
קחו בחשבון שחלק מאלו הם שקרים לבנים.
04:17
But in anotherאַחֵר studyלימוד,
94
242000
2000
אבל על פי מחקר אחר,
04:19
it showedparagraphs that strangersזרים liedשיקר threeשְׁלוֹשָׁה timesפִּי
95
244000
2000
זרים משקרים שלוש פעמים
04:21
withinבְּתוֹך the first 10 minutesדקות of meetingפְּגִישָׁה eachכל אחד other.
96
246000
2000
ב-10 הדקות הראשונות מרגע הפגישה.
04:23
(Laughterצחוק)
97
248000
2000
(צחוק)
04:25
Now when we first hearלִשְׁמוֹעַ this dataנתונים, we recoilרתע.
98
250000
3000
כשאנחנו שומעים על זה, אנחנו נרתעים מאד.
04:28
We can't believe how prevalentנָפוֹץ lyingשֶׁקֶר is.
99
253000
2000
קשה לנו להאמין כמה שקרים הם נפוצים.
04:30
We're essentiallyלמעשה againstמול lyingשֶׁקֶר.
100
255000
2000
אנחנו נגד שקרים באופן מהותי.
04:32
But if you look more closelyמקרוב,
101
257000
2000
אבל אם תסתכלו יותר מקרוב,
04:34
the plotעלילה actuallyלמעשה thickensמתעבה.
102
259000
2000
העלילה מסתבכת.
04:36
We lieשקר more to strangersזרים than we lieשקר to coworkersעמיתים לעבודה.
103
261000
3000
אנחנו משקרים יותר לזרים מאשר לעמיתים.
04:39
Extrovertsאקסטרוברטים lieשקר more than introvertsמופעים.
104
264000
4000
אנשים מוחצנים משקרים יותר מאשר מופנמים.
04:43
Menגברים lieשקר eightשמונה timesפִּי more about themselvesעצמם
105
268000
3000
גברים משקרים פי שמונה לגבי עצמם
04:46
than they do other people.
106
271000
2000
מאשר לגבי אנשים אחרים.
04:48
Womenנשים lieשקר more to protectלְהַגֵן other people.
107
273000
3000
נשים משקרות יותר כדי להגן על אחרים.
04:51
If you're an averageמְמוּצָע marriedנָשׂוּי coupleזוּג,
108
276000
3000
אם אתם זוג נשוי ממוצע,
04:54
you're going to lieשקר to your spouseבן זוג
109
279000
2000
אתם תשקרו לבן/ בת הזוג שלכם
04:56
in one out of everyכֹּל 10 interactionsאינטראקציות.
110
281000
2000
באחת מתוך 10 אינטראקציות.
04:58
Now you mayמאי think that's badרַע.
111
283000
2000
אולי תחשבו שזה לא טוב.
05:00
If you're unmarriedפְּנוּיָה, that numberמספר dropsטיפות to threeשְׁלוֹשָׁה.
112
285000
2000
אם אתם לא נשואים, המספר הזה יורד לאחת משלוש.
05:02
Lying'sלשקר complexמורכב.
113
287000
2000
שקרים הם דבר מסובך.
05:04
It's wovenארוגים into the fabricבד of our dailyיום יומי and our businessעֵסֶק livesחיים.
114
289000
3000
הם שזורים במרקם החיים והעסקים היומיומי שלנו.
05:07
We're deeplyבאופן מעמיק ambivalentאמביוולנטי about the truthאֶמֶת.
115
292000
2000
אנחנו אמביוולנטיים מאד לגבי האמת.
05:09
We parseלְנַתֵחַ it out on an as-neededלפי צורך basisבָּסִיס,
116
294000
2000
אנחנו משתמשים בו על בסיס הצורך,
05:11
sometimesלִפְעָמִים for very good reasonsסיבות,
117
296000
2000
לפעמים מסיבות טובות מאד,
05:13
other timesפִּי just because we don't understandמבין the gapsפערים in our livesחיים.
118
298000
3000
לפעמים פשוט בגלל שאנחנו לא מבינים את הפערים בחיים שלנו.
05:16
That's truthאֶמֶת numberמספר two about lyingשֶׁקֶר.
119
301000
2000
זו האמת השנייה לגבי שקרים.
05:18
We're againstמול lyingשֶׁקֶר,
120
303000
2000
אנחנו נגד שקרים,
05:20
but we're covertlyבחשאי for it
121
305000
2000
אבל בסודי סודות אנחנו בעדם
05:22
in waysדרכים that our societyחֶברָה has sanctionedאושרה
122
307000
2000
בדרכים שהחברה שלנו מעודדת
05:24
for centuriesמאות שנים and centuriesמאות שנים and centuriesמאות שנים.
123
309000
2000
מאות על מאות של שנים.
05:26
It's as oldישן as breathingנְשִׁימָה.
124
311000
2000
השקר הוא עתיק כמו נשימה.
05:28
It's partחֵלֶק of our cultureתַרְבּוּת, it's partחֵלֶק of our historyהִיסטוֹרִיָה.
125
313000
2000
הוא חלק מהתרבות שלנו, חלק מההיסטוריה.
05:30
Think Danteדנטה, Shakespeareשייקספיר,
126
315000
3000
תחשבו על דנטה, תחשבו על שייקספיר,
05:33
the Bibleכִּתבֵי הַקוֹדֶשׁ, Newsחֲדָשׁוֹת of the Worldעוֹלָם.
127
318000
3000
התנ"ך, הצהובון ניוז אוב דה וורלד.
05:36
(Laughterצחוק)
128
321000
2000
(צחוק)
05:38
Lyingשֶׁקֶר has evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי valueערך to us as a speciesמִין.
129
323000
2000
לשקר יש ערך אבולוציוני עבורנו כמין.
05:40
Researchersחוקרים have long knownידוע
130
325000
2000
חוקרים יודעים מזמן
05:42
that the more intelligentאִינְטֶלִיגֶנְטִי the speciesמִין,
131
327000
2000
שככל שהאינטליגנציה של המין גבוהה יותר,
05:44
the largerיותר גדול the neocortexניוקורטקס,
132
329000
2000
ככל שהנאוקורטקס (קליפת המוח החדשה) גדול,
05:46
the more likelyסָבִיר it is to be deceptiveמטעה.
133
331000
2000
גוברת הסבירות שלו להיות רמאי.
05:48
Now you mightאולי rememberלִזכּוֹר Kokoקוקו.
134
333000
2000
אולי אתם זוכרים את קוקו.
05:50
Does anybodyמִישֶׁהוּ rememberלִזכּוֹר Kokoקוקו the gorillaגוֹרִילָה who was taughtלימד signסִימָן languageשפה?
135
335000
3000
מישהו זוכר את קוקו הגורילה שלימדו אותה שפת סימנים?
05:53
Kokoקוקו was taughtלימד to communicateלתקשר viaבְּאֶמצָעוּת signסִימָן languageשפה.
136
338000
3000
לימדו את קוקו לתקשר באמצעות שפת סימנים.
05:56
Here'sהנה Kokoקוקו with her kittenגור חתולים.
137
341000
2000
הנה קוקו עם החתולה שלה.
05:58
It's her cuteחָמוּד little, fluffyמוֹכִי petחיית מחמד kittenגור חתולים.
138
343000
3000
זוהי החתלתולה הקטנה, החמודה והרכה שלה.
06:01
Kokoקוקו onceפַּעַם blamedהאשים her petחיית מחמד kittenגור חתולים
139
346000
2000
קוקו פעם האשימה את החתלתולה שלה
06:03
for rippingקורע a sinkכִּיוֹר out of the wallקִיר.
140
348000
2000
בכך שתלשה כיור מהקיר.
06:05
(Laughterצחוק)
141
350000
2000
(צחוק)
06:07
We're hardwiredקשה to becomeהפכו leadersמנהיגים of the packחבילה.
142
352000
2000
אנחנו מחווטים להיות מנהיגי הקבוצה.
06:09
It's startsמתחיל really, really earlyמוקדם.
143
354000
2000
זה מתחיל מאד מאד מוקדם.
06:11
How earlyמוקדם?
144
356000
2000
כמה מוקדם?
06:13
Well babiesתינוקות will fakeמְזוּיָף a cryבוכה,
145
358000
2000
ובכן, תינוקות יזייפו בכי,
06:15
pauseהַפסָקָה, wait to see who'sמי זה comingמגיע
146
360000
2000
יחכו, יראו מי מגיע
06:17
and then go right back to cryingבְּכִי.
147
362000
2000
ויחזרו לבכות.
06:19
One-year-oldsילדים בני שנה learnלִלמוֹד concealmentהַסתָרָה.
148
364000
2000
תינוקות בני שנה לומדים להסתיר את האמת.
06:21
(Laughterצחוק)
149
366000
2000
(צחוק)
06:23
Two-year-oldsילדים בני שנתיים bluffבְּלוֹף.
150
368000
2000
בני שנתיים מבלפים.
06:25
Five-year-oldsילדים בני חמש lieשקר outrightמוּחלָט.
151
370000
2000
בני חמש משקרים במצח נחושה.
06:27
They manipulateלְתַפְעֵל viaבְּאֶמצָעוּת flatteryחֲנוּפָה.
152
372000
2000
הם עושים מניפולציות על ידי חנופה.
06:29
Nine-year-oldsבני תשע, mastersאדונים of the coverכיסוי up.
153
374000
3000
בני תשע, אמני הסתרת האמת.
06:32
By the time you enterלהיכנס collegeמִכלָלָה,
154
377000
2000
עד שאתה הולך למכללה,
06:34
you're going to lieשקר to your momאִמָא in one out of everyכֹּל fiveחָמֵשׁ interactionsאינטראקציות.
155
379000
3000
אתה תשקר לאמא שלך באחת מתוך חמש אינטראקציות.
06:37
By the time we enterלהיכנס this work worldעוֹלָם and we're breadwinnersמפרנסים,
156
382000
3000
כשמגיע הזמן להיכנס לעולם העבודה ולהפוך למפרנסים,
06:40
we enterלהיכנס a worldעוֹלָם that is just clutteredמבולבל
157
385000
2000
אנחנו נכנסים לעולם שפשוט מוצף
06:42
with spamספאם, fakeמְזוּיָף digitalדִיגִיטָלי friendsחברים,
158
387000
2000
בספאם, בחברים דיגיטליים מזויפים,
06:44
partisanפָּרטִיזָן mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת,
159
389000
2000
מדיה פרטיזנית,
06:46
ingeniousמְחוּכָּם identityזהות thievesגנבים,
160
391000
2000
גנבי זהות מחוכמים,
06:48
world-classרמה עולמית Ponziפונזי schemersסכימות,
161
393000
2000
גנבי ממון והונאות פונזי ברמה עולמית,
06:50
a deceptionהונאה epidemicמַגֵפָה --
162
395000
2000
מגיפה של הונאה-
06:52
in shortקצר, what one authorמְחַבֵּר callsשיחות
163
397000
2000
בקיצור, מה שקורא לה סופר אחד,
06:54
a post-truthשלאחר האמת societyחֶברָה.
164
399000
3000
חברת פוסט-אמת.
06:57
It's been very confusingמְבַלבֵּל
165
402000
2000
זה הפך להיות מאד מבלבל
06:59
for a long time now.
166
404000
3000
כבר מזמן.
07:03
What do you do?
167
408000
2000
מה עושים?
07:05
Well there are stepsצעדים we can take
168
410000
2000
ובכן, יש מספר צעדים שאפשר לנקוט בהם
07:07
to navigateנווט our way throughדרך the morassבִּצָה.
169
412000
2000
כדי לנווט את דרכנו בביצה.
07:09
Trainedמְאוּמָן liespottersשקרנים get to the truthאֶמֶת 90 percentאָחוּז of the time.
170
414000
3000
מזהי שקרנים מאומנים מגיעים לאמת 90 אחוז מהזמן.
07:12
The restמנוחה of us, we're only 54 percentאָחוּז accurateמְדוּיָק.
171
417000
3000
כל השאר, אנחנו מדייקים רק ב 54 אחוז.
07:15
Why is it so easyקַל to learnלִלמוֹד?
172
420000
2000
למה כלכך קל ללמוד?
07:17
There are good liarsשקרנים and there are badרַע liarsשקרנים. There are no realאמיתי originalמְקוֹרִי liarsשקרנים.
173
422000
3000
יש שקרנים טובים ושקרנים רעים. אין שקרנים מקוריים אמיתיים.
07:20
We all make the sameאותו mistakesטעויות. We all use the sameאותו techniquesטכניקות.
174
425000
3000
כולנו עושים את אותן הטעויות. משתמשים באותן טכניקות.
07:23
So what I'm going to do
175
428000
2000
אז מה שאני הולכת לעשות
07:25
is I'm going to showלְהַצִיג you two patternsדפוסי of deceptionהונאה.
176
430000
2000
זה להראות לכם שני דפוסים של הונאה.
07:27
And then we're going to look at the hotחַם spotsכתמים and see if we can find them ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
177
432000
3000
ואז אנחנו נסתכל על האזורים הרגישים ונסתכל אם אנחנו מוצאים אותם בעצמנו.
07:30
We're going to startהַתחָלָה with speechנְאוּם.
178
435000
3000
נתחיל בצורת הדיבור.
07:33
(Videoוִידֵאוֹ) Billשטר כסף Clintonקלינטון: I want you to listen to me.
179
438000
2000
(ווידאו) ביל קלינטון: אני רוצה שתקשיב לי.
07:35
I'm going to say this again.
180
440000
2000
אני אגיד את זה שוב.
07:37
I did not have sexualמִינִי relationsהיחסים
181
442000
3000
אני לא קיימתי יחסים מיניים
07:40
with that womanאִשָׁה, Missעלמה Lewinskyלוינסקי.
182
445000
4000
עם האישה הזו, גברת לווינסקי.
07:44
I never told anybodyמִישֶׁהוּ to lieשקר,
183
449000
2000
מעולם לא אמרתי לאף אחד לשקר,
07:46
not a singleיחיד time, never.
184
451000
2000
אף לא פעם אחת, מעולם.
07:48
And these allegationsטענות are falseשֶׁקֶר.
185
453000
3000
וההאשמות האלו הן שקריות.
07:51
And I need to go back to work for the Americanאֲמֶרִיקָאִי people.
186
456000
2000
ואני צריך לחזור לעבוד עבור העם האמריקאי.
07:53
Thank you.
187
458000
2000
תודה לכם.
07:58
Pamelaפמלה Meyerמאיר: Okay, what were the telltaleמַלשִׁין signsשלטים?
188
463000
3000
פמלה מאייר: אוקיי, מהם הסימנים המזהים?
08:01
Well first we heardשמע what's knownידוע as a non-contractedללא חוזה denialהַכחָשָׁה.
189
466000
4000
ראשית שמענו את מה שמוכר כהכחשה מורחבת.
08:05
Studiesלימודים showלְהַצִיג that people who are overdeterminedיותר מדי in theirשֶׁלָהֶם denialהַכחָשָׁה
190
470000
3000
מחקרים מראים שאנשים שמראים נחישות יתר בהכחשה שלהם
08:08
will resortאתר נופש to formalרִשְׁמִי ratherבמקום than informalלא רשמי languageשפה.
191
473000
3000
יפנו לשפה פורמלית יותר.
08:11
We alsoגַם heardשמע distancingמרחקים languageשפה: "that womanאִשָׁה."
192
476000
3000
גם שמענו שפה שמרחיקה את הנושא: "האישה הזאת".
08:14
We know that liarsשקרנים will unconsciouslyשלא במודע distanceמֶרְחָק themselvesעצמם
193
479000
2000
אנו יודעים ששקרנים ירחיקו עצמם באופן לא מודע
08:16
from theirשֶׁלָהֶם subjectנושא
194
481000
2000
מהסובייקט שלהם
08:18
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני languageשפה as theirשֶׁלָהֶם toolכְּלִי.
195
483000
3000
על ידי שימוש בשפה.
08:21
Now if Billשטר כסף Clintonקלינטון had said, "Well, to tell you the truthאֶמֶת ... "
196
486000
3000
אם ביל קלינטון היה אומר, "טוב, לומר לך את האמת..."
08:24
or Richardריצ'רד Nixon'sשל ניקסון favoriteהכי אהוב, "In all candorכֵּנוּת ... "
197
489000
2000
או האהוב על ריצ'ארד ניקסון, "בגילוי לב... "
08:26
he would have been a deadמֵת giveawayבְּגִידָה
198
491000
2000
הוא היה נותן רמז שחשוף בקלות
08:28
for any liespotterשקר than knowsיודע
199
493000
2000
לכל מזהה שקרים שיודע
08:30
that qualifyingבמוקדמות languageשפה, as it's calledשקוראים לו, qualifyingבמוקדמות languageשפה like that,
200
495000
3000
ששפה מסויגת, כפי שקוראים לה, שפה מסוגיית כזו,
08:33
furtherנוסף discreditsתעודת עניות the subjectנושא.
201
498000
2000
מטילה עוד ספק על אמיתות הדברים.
08:35
Now if he had repeatedחוזר על עצמו the questionשְׁאֵלָה in its entiretyשְׁלֵמוּת,
202
500000
3000
אם הוא היה חוזר על השאלה כולה,
08:38
or if he had pepperedפלפל his accountחֶשְׁבּוֹן with a little too much detailפרט --
203
503000
4000
או אם היה מטבל את העדות שלו עם יותר מדי פרטים-
08:42
and we're all really gladשַׂמֵחַ he didn't do that --
204
507000
2000
ואנחנו מאד שמחים שהוא לא עשה את זה-
08:44
he would have furtherנוסף discreditedלא ייאמן himselfעַצמוֹ.
205
509000
2000
הוא היה מטיל עוד ספק על דבריו.
08:46
Freudפרויד had it right.
206
511000
2000
פרויד צדק.
08:48
Freudפרויד said, look, there's much more to it than speechנְאוּם:
207
513000
3000
פרויד אמר, תראו, יש הרבה מעבר למילים.
08:51
"No mortalבֶּן תְמוּתָה can keep a secretסוֹד.
208
516000
3000
"אין בן תמותה שיכול לשמור סוד.
08:54
If his lipsהשפתיים are silentשקט, he chattersמפטפטים with his fingertipsקצות אצבעות."
209
519000
3000
אם השפתיים שלו שותקות, הוא מפטפט בקצות האצבעות שלו".
08:57
And we all do it no matterחוֹמֶר how powerfulחָזָק you are.
210
522000
3000
וכולנו עושים את זה, לא משנה כמה חזקים אתם.
09:00
We all chatterלְפַטְפֵט with our fingertipsקצות אצבעות.
211
525000
2000
כולנו מפטפטים עם קצות האצבעות שלנו.
09:02
I'm going to showלְהַצִיג you Dominiqueדומיניק Strauss-Kahnשטראוס-קאהן with Obamaאובמה
212
527000
3000
אני אראה לכם את דומיניק שטראוס-קאהן עם אובמה
09:05
who'sמי זה chatteringמִלמוּל with his fingertipsקצות אצבעות.
213
530000
3000
שמפטפט בקצות האצבעות שלו.
09:08
(Laughterצחוק)
214
533000
3000
(צחוק)
09:11
Now this bringsמביא us to our nextהַבָּא patternתַבְנִית,
215
536000
3000
זה מביא אותנו לדפוס הבא,
09:14
whichאיזה is bodyגוּף languageשפה.
216
539000
3000
שפת גוף.
09:17
With bodyגוּף languageשפה, here'sהנה what you've got to do.
217
542000
3000
עם שפת גוף, זה מה שצריך לעשות.
09:20
You've really got to just throwלזרוק your assumptionsהנחות out the doorדלת.
218
545000
3000
צריך פשוט להשאיר את ההנחות בצד.
09:23
Let the scienceמַדָע temperמזג your knowledgeיֶדַע a little bitbit.
219
548000
2000
תנו למדע לבלבל לכם את הידע קצת.
09:25
Because we think liarsשקרנים fidgetנוּדנִיק all the time.
220
550000
3000
אנחנו חושבים ששקרנים קופצים כל הזמן.
09:28
Well guessלְנַחֵשׁ what, they're knownידוע to freezeהַקפָּאָה theirשֶׁלָהֶם upperעֶלִיוֹן bodiesגופים when they're lyingשֶׁקֶר.
221
553000
3000
אז נחשו מה, ידוע שהם מקפיאים את פלג הגוף העליון כשהם משקרים.
09:31
We think liarsשקרנים won'tרָגִיל look you in the eyesעיניים.
222
556000
3000
אנחנו חושבים ששקרנים לא יסתכלו לנו בעיניים.
09:34
Well guessלְנַחֵשׁ what, they look you in the eyesעיניים a little too much
223
559000
2000
נחשו מה, הם מסתכלים לכם בעיניים קצת יותר מדי
09:36
just to compensateלפצות for that mythמִיתוֹס.
224
561000
2000
רק כדי לפצות על המיתוס.
09:38
We think warmthחוֹם and smilesמחייך
225
563000
2000
אנחנו חושבים שחום וחיוכים
09:40
conveyלְהַעֲבִיר honestyיוֹשֶׁר, sincerityכֵּנוּת.
226
565000
2000
מביעים כנות, יושר.
09:42
But a trainedמְאוּמָן liespotterשקר
227
567000
2000
מזהה שקרים מיומן
09:44
can spotלְזַהוֹת a fakeמְזוּיָף smileחיוך a mileמִיל away.
228
569000
2000
יכול לזהות חיוך מזויף מקילומטר.
09:46
Can you all spotלְזַהוֹת the fakeמְזוּיָף smileחיוך here?
229
571000
3000
כולם יכולים לזהות את החיוך המזויף כאן?
09:50
You can consciouslyבְּיוֹדְעִין contractחוֹזֶה
230
575000
2000
אתם יכולים לכווץ במודע
09:52
the musclesשרירים in your cheeksלחיים.
231
577000
3000
את השרירים בלחיים.
09:55
But the realאמיתי smile'sחיוך in the eyesעיניים, the crow'sעורב feetרגל of the eyesעיניים.
232
580000
3000
אבל החיוך האמתי הוא בעיניים, בקמטי העיניים.
09:58
They cannotלא יכול be consciouslyבְּיוֹדְעִין contractedמְכוּוָץ,
233
583000
2000
אי אפשר לכווץ אותם בצורה מודעת,
10:00
especiallyבמיוחד if you overdidoverdid the Botoxבוטוקס.
234
585000
2000
במיוחד אם הגזמתם עם הבוטוקס.
10:02
Don't overdoלְהַגזִים the Botoxבוטוקס; nobodyאף אחד will think you're honestיָשָׁר.
235
587000
3000
אל תגזימו עם הבוטוקס, אף אחד לא יאמין לכם.
10:05
Now we're going to look at the hotחַם spotsכתמים.
236
590000
2000
עכשיו נסתכל על האזורים הרגישים.
10:07
Can you tell what's happeningמתרחש in a conversationשִׂיחָה?
237
592000
2000
אתם יכולים להבין מה קורה בשיחה?
10:09
Can you startהַתחָלָה to find the hotחַם spotsכתמים
238
594000
3000
אתם יכולים להתחיל למצוא את האזורים הרגישים?
10:12
to see the discrepanciesאי התאמות
239
597000
2000
כדי לראות את הסתירות
10:14
betweenבֵּין someone'sשל מישהו wordsמילים and someone'sשל מישהו actionsפעולות?
240
599000
2000
בין המילים של אדם לפעולותיו?
10:16
Now I know it seemsנראה really obviousברור,
241
601000
2000
אני יודעת שזה נראה מובן מאליו,
10:18
but when you're havingשיש a conversationשִׂיחָה
242
603000
2000
אבל כשאתם מנהלים שיחה
10:20
with someoneמִישֶׁהוּ you suspectחָשׁוּד of deceptionהונאה,
243
605000
3000
עם מישהו שאתם חושדים בכנותו,
10:23
attitudeיַחַס is by farרָחוֹק the mostרוב overlookedלהתעלם but tellingאומר of indicatorsאינדיקטורים.
244
608000
3000
גישה היא האינדיקטור שהכי מתעלמים ממנו, למרות חשיבותו.
10:26
An honestיָשָׁר personאדם is going to be cooperativeשיתופי.
245
611000
2000
אדם כנה ישתף פעולה.
10:28
They're going to showלְהַצִיג they're on your sideצַד.
246
613000
2000
הוא יראה שהוא בצד שלך.
10:30
They're going to be enthusiasticנלהב.
247
615000
2000
הוא יתלהב.
10:32
They're going to be willingמוּכָן and helpfulמוֹעִיל to gettingמקבל you to the truthאֶמֶת.
248
617000
2000
הוא יהיה מוכן לסייע לך להגיע לאמת.
10:34
They're going to be willingמוּכָן to brainstormרַעְיוֹן מַבְרִיק, nameשֵׁם suspectsחשודים,
249
619000
3000
הוא יהיה מוכן להציע רעיונות, להצביע על חשודים,
10:37
provideלְסַפֵּק detailsפרטים.
250
622000
2000
לספק מידע.
10:39
They're going to say, "Hey,
251
624000
2000
הם יגידו, "היי
10:41
maybe it was those guys in payrollגִלְיוֹן שָׂכָר that forgedמזויף those checksהמחאות."
252
626000
3000
אולי אלו האנשים במדור חשבונות שזייפו את הצ'קים."
10:44
They're going to be infuriatedנרגז if they senseלָחוּשׁ they're wronglyבטעות accusedמואשם
253
629000
3000
הם יזעמו אם הם חשים שהם מואשמים על לא-עוול בכפם.
10:47
throughoutבְּמֶשֶך the entireשלם courseקוּרס of the interviewרֵאָיוֹן, not just in flashesהבזקים;
254
632000
2000
במהלך כל הראיון, ולא רק בהבזקים,
10:49
they'llהם יהיו be infuriatedנרגז throughoutבְּמֶשֶך the entireשלם courseקוּרס of the interviewרֵאָיוֹן.
255
634000
3000
הם יזעמו במהלך הראיון כולו.
10:52
And if you askלִשְׁאוֹל someoneמִישֶׁהוּ honestיָשָׁר
256
637000
2000
ואם שואלים אדם ישר
10:54
what should happenלִקְרוֹת to whomeverמי did forgeלהחשיל those checksהמחאות,
257
639000
3000
מה צריך לעשות למי שזייף את הצ'קים,
10:57
an honestיָשָׁר personאדם is much more likelyסָבִיר
258
642000
2000
אדם ישר יענה קרוב לוודאי
10:59
to recommendלְהַמלִיץ strictקַפְּדָנִי ratherבמקום than lenientוַתְרָן punishmentעֲנִישָׁה.
259
644000
4000
שנדרש עונש מחמיר ולא מרחם.
11:03
Now let's say you're havingשיש that exactמְדוּיָק sameאותו conversationשִׂיחָה
260
648000
2000
בואו נניח שאנחנו מנהלים את אותה השיחה בדיוק
11:05
with someoneמִישֶׁהוּ deceptiveמטעה.
261
650000
2000
עם מישהו שמרמה ומטעה.
11:07
That personאדם mayמאי be withdrawnנסוגה,
262
652000
2000
האדם הזה יהיה מסויג,
11:09
look down, lowerנמוך יותר theirשֶׁלָהֶם voiceקוֹל,
263
654000
2000
יביט מטה, ינמיך את קולו,
11:11
pauseהַפסָקָה, be kindסוג of herky-jerkyגיחוך.
264
656000
2000
יעצור, יהיה קופצני כזה.
11:13
Askלִשְׁאוֹל a deceptiveמטעה personאדם to tell theirשֶׁלָהֶם storyכַּתָבָה,
265
658000
2000
אם תבקשו מאדם שמרמה לספר את הסיפור שלו,
11:15
they're going to pepperפלפל it with way too much detailפרט
266
660000
3000
הוא יתבל אותו עם הרבה יותר מידע ממה שנחוץ
11:18
in all kindsמיני of irrelevantלא רלוונטי placesמקומות.
267
663000
3000
בכל מני מקומות לא נחוצים.
11:21
And then they're going to tell theirשֶׁלָהֶם storyכַּתָבָה in strictקַפְּדָנִי chronologicalכּרוֹנוֹלוֹגִי orderלהזמין.
268
666000
3000
הם יספרו את הסיפור שלהם בסדר כרונולוגי מוקפד.
11:24
And what a trainedמְאוּמָן interrogatorחוקר does
269
669000
2000
ומה שעושה חוקר מיומן
11:26
is they come in and in very subtleעָדִין waysדרכים
270
671000
2000
כשהוא נכנס ובצורה מאד עדינה
11:28
over the courseקוּרס of severalכַּמָה hoursשעות,
271
673000
2000
במהלך מספר שעות,
11:30
they will askלִשְׁאוֹל that personאדם to tell that storyכַּתָבָה backwardsאֲחוֹרָה,
272
675000
3000
הוא יבקש מאותו אדם לספר את הסיפור מהסוף להתחלה,
11:33
and then they'llהם יהיו watch them squirmלְהִתְפַּתֵל,
273
678000
2000
ואז יראה אותו מתפתל,
11:35
and trackמַסלוּל whichאיזה questionsשאלות produceליצר the highestהכי גבוה volumeכֶּרֶך of deceptiveמטעה tellsאומר.
274
680000
3000
ויזהה אלו שאלות מפיקות את האמירות המטעות בהיקף הגדול ביותר.
11:38
Why do they do that? Well we all do the sameאותו thing.
275
683000
3000
למה הם עושים את זה? כולנו עושים את אותו הדבר.
11:41
We rehearseחזרות our wordsמילים,
276
686000
2000
אנחנו עושים חזרות על המילים שלנו,
11:43
but we rarelyלעתים רחוקות rehearseחזרות our gesturesמחוות.
277
688000
2000
אבל אנחנו לעתים רחוקות חוזרים על התנועות שלנו.
11:45
We say "yes," we shakeלְנַעֵר our headsראשים "no."
278
690000
2000
אנחנו אומרים "כן", מנענעים ראשנו ל"לא".
11:47
We tell very convincingמשכנע storiesסיפורים, we slightlyמְעַט shrugמושכת בכתפיה our shouldersכתפיים.
279
692000
3000
אנחנו מספרים סיפורים משכנעים מאד, אנחנו מושכים בכתפיים מעט.
11:50
We commitלְבַצֵעַ terribleנורא crimesפשעים,
280
695000
2000
אנחנו מבצעים פשעים איומים,
11:52
and we smileחיוך at the delightתַעֲנוּג in gettingמקבל away with it.
281
697000
3000
ומחייכים בעונג שאיננו נתפסים.
11:55
Now that smileחיוך is knownידוע in the tradeסַחַר as "dupingמטומטם delightתַעֲנוּג."
282
700000
3000
החיוך הזה ידוע בעסק שלנו כ"עונג מטעה".
11:58
And we're going to see that in severalכַּמָה videosסרטונים movingמעבר דירה forwardקָדִימָה,
283
703000
3000
ונראה את זה בכמה קטעי וידאו בהמשך,
12:01
but we're going to startהַתחָלָה -- for those of you who don't know him,
284
706000
2000
אבל נתחיל- לאלו מכם שלא מכירים אותו,
12:03
this is presidentialנְשִׂיאוּתִי candidateמוּעֲמָד Johnג'ון Edwardsאדוארדס
285
708000
3000
זהו המועמד הנשיאותי ג'ון אדוורדס
12:06
who shockedמְזוּעזָע Americaאמריקה by fatheringאבהות a childיֶלֶד out of wedlockנִשׂוּאִים.
286
711000
3000
שהדהים את אמריקה בכך שהיה אב לילד מחוץ לנישואין.
12:09
We're going to see him talk about gettingמקבל a paternityאַבהוּת testמִבְחָן.
287
714000
3000
אנחנו נראה אותו מדבר על ביצוע בדיקת אבהות.
12:12
See now if you can spotלְזַהוֹת him
288
717000
2000
עכשיו תראו אם אתם יכולים לזהות אותו
12:14
sayingפִּתגָם, "yes" while shakingרְעִידָה his headרֹאשׁ "no,"
289
719000
2000
אומר "כן", בזמן שהוא מניע את הראש לאות "לא",
12:16
slightlyמְעַט shruggingמושכת בכתפיה his shouldersכתפיים.
290
721000
2000
קצת מושך בכתפיים.
12:18
(Videoוִידֵאוֹ) Johnג'ון Edwardsאדוארדס: I'd be happyשַׂמֵחַ to participateלְהִשְׂתַתֵף in one.
291
723000
2000
(וידאו) ג'ון אדוורדס: אני אשמח לקחת חלק באחת.
12:20
I know that it's not possibleאפשרי that this childיֶלֶד could be mineשלי,
292
725000
3000
אני יודע שזה לא אפשרי שהילד הזה הוא שלי,
12:23
because of the timingתִזמוּן of eventsאירועים.
293
728000
2000
בגלל התזמון של האירועים.
12:25
So I know it's not possibleאפשרי.
294
730000
2000
אז אני יודע שזה לא אפשרי.
12:27
Happyשַׂמֵחַ to take a paternityאַבהוּת testמִבְחָן,
295
732000
2000
אשמח לעבור בדיקת אבהות,
12:29
and would love to see it happenלִקְרוֹת.
296
734000
2000
והייתי שמח לראות את זה קורה.
12:31
Interviewerמראיין: Are you going to do that soonבקרוב? Is there somebodyמִישֶׁהוּ --
297
736000
3000
מראיין: אתה הולך לעבור אחת בקרוב? האם יש מישהו-
12:34
JEי: Well, I'm only one sideצַד. I'm only one sideצַד of the testמִבְחָן.
298
739000
3000
ג'.א: ובכן, אני רק צד אחד. אני רק צד אחד של הבדיקה.
12:37
But I'm happyשַׂמֵחַ to participateלְהִשְׂתַתֵף in one.
299
742000
3000
אבל אשמח לקחת חלק בבדיקה.
12:40
PMאחר הצהריים: Okay, those headרֹאשׁ shakesרועד are much easierקל יותר to spotלְזַהוֹת
300
745000
2000
פ.מ: אוקיי, תנודות הראש הן קלות הרבה יותר לזיהוי
12:42
onceפַּעַם you know to look for them.
301
747000
2000
ברגע שיודעים לחפש אותן.
12:44
There'reהם going to be timesפִּי
302
749000
2000
יהיו רגעים
12:46
when someoneמִישֶׁהוּ makesעושה one expressionביטוי
303
751000
2000
שמישהו יעשה הבעה אחת
12:48
while maskingמִסוּך anotherאַחֵר that just kindסוג of leaksדליפות throughדרך in a flashהֶבזֵק.
304
753000
3000
שמסווה אחרת, והיא רק זולגת החוצה בהבזק.
12:52
Murderersרוצחים are knownידוע to leakדְלִיפָה sadnessעֶצֶב.
305
757000
2000
ידוע שרוצחים מזילים עצבות.
12:54
Your newחָדָשׁ jointמשותף ventureמיזם partnerבת זוג mightאולי shakeלְנַעֵר your handיד,
306
759000
2000
השותף העסקי החדש שלך אולי לוחץ לך את היד,
12:56
celebrateלַחֲגוֹג, go out to dinnerאֲרוּחַת עֶרֶב with you
307
761000
2000
חוגג, יוצא איתך לארוחת ערב
12:58
and then leakדְלִיפָה an expressionביטוי of angerכַּעַס.
308
763000
3000
ואז תזלוג לו הבעה של כעס.
13:01
And we're not all going to becomeהפכו facialפַּרצוּפִי expressionביטוי expertsמומחים overnightבין לילה here,
309
766000
3000
אנחנו לא נהפוך כולנו למומחים להבעות פנים בן לילה,
13:04
but there's one I can teachלְלַמֵד you that's very dangerousמְסוּכָּן, and it's easyקַל to learnלִלמוֹד,
310
769000
3000
אבל יש אחת שאני אלמד אותכם שהיא מסוכנת מאד, וקלה ללמידה,
13:07
and that's the expressionביטוי of contemptבּוּז.
311
772000
3000
וזו ההבעה של בוז.
13:10
Now with angerכַּעַס, you've got two people on an even playingמשחק fieldשדה.
312
775000
3000
בכעס, יש לך שני אנשים בזירת משחק שווה.
13:13
It's still somewhatבמידה מסוימת of a healthyבָּרִיא relationshipמערכת יחסים.
313
778000
2000
זוהי עדיין מערכת יחסים בריאה באופן כלשהו.
13:15
But when angerכַּעַס turnsפונה to contemptבּוּז,
314
780000
2000
אבל כשכעס הופך לבוז,
13:17
you've been dismissedמְפוּטָר.
315
782000
2000
אתה יצאת מהמשחק.
13:19
It's associatedהמשויך with moralמוסר השכל superiorityעֶליוֹנוּת.
316
784000
2000
זה מתקשר לעליונות מוסרית.
13:21
And for that reasonסיבה, it's very, very hardקָשֶׁה to recoverלְהַחלִים from.
317
786000
3000
ומכיוון שכך, קשה מאד מאד להחלים מזה.
13:24
Here'sהנה what it looksנראה like.
318
789000
2000
ככה זה נראה.
13:26
It's markedמסומן by one lipשָׂפָה cornerפינה
319
791000
2000
זה מסומן בזווית אחת של השפה
13:28
pulledמשך up and in.
320
793000
2000
שמשוכה למעלה ופנימה.
13:30
It's the only asymmetricalא - סימטרי expressionביטוי.
321
795000
3000
זוהי ההבעה הא-סימטרית היחידה.
13:33
And in the presenceנוכחות of contemptבּוּז,
322
798000
2000
ובנוכחותו של בוז,
13:35
whetherהאם or not deceptionהונאה followsהבא --
323
800000
2000
בין אם אחריו מגיעה מרמה-
13:37
and it doesn't always followלעקוב אחר --
324
802000
2000
והיא לא תמיד מגיעה-
13:39
look the other way, go the other directionכיוון,
325
804000
2000
פנה לצד השני, לך לכיוון האחר,
13:41
reconsiderלִשְׁקוֹל שׁוּב the dealעִסקָה,
326
806000
2000
תחשוב שוב על העסקה,
13:43
say, "No thank you. I'm not comingמגיע up for just one more nightcapכּוֹסִית אֲחרוֹנָה. Thank you."
327
808000
4000
תגיד "לא תודה. אני לא עולה לעוד כוסית. תודה"
13:47
Scienceמַדָע has surfacedמְשׁוּטָח
328
812000
2000
המדע חשף
13:49
manyרב, manyרב more indicatorsאינדיקטורים.
329
814000
2000
סממנים נוספים רבים מאד.
13:51
We know, for exampleדוגמא,
330
816000
2000
אנחנו יודעים, לדוגמה,
13:53
we know liarsשקרנים will shiftמִשׁמֶרֶת theirשֶׁלָהֶם blinkלְמַצְמֵץ rateציון,
331
818000
2000
אנחנו יודעים ששקרנים משנים את קצב המצמוץ שלהם,
13:55
pointנְקוּדָה theirשֶׁלָהֶם feetרגל towardsלִקרַאת an exitיְצִיאָה.
332
820000
2000
מכוונים את רגליהם לכיוון היציאה.
13:57
They will take barrierמַחסוֹם objectsחפצים
333
822000
2000
הם ייקחו חפצים חוצצים
13:59
and put them betweenבֵּין themselvesעצמם and the personאדם that is interviewingראיונות them.
334
824000
3000
ויציבו אותם בינם לבין המראיין.
14:02
They'llהם יהיו alterלשנות theirשֶׁלָהֶם vocalווֹקָאלִי toneטוֹן,
335
827000
2000
הם ישנו את טון הקול שלהם,
14:04
oftenלעתים קרובות makingהֲכָנָה theirשֶׁלָהֶם vocalווֹקָאלִי toneטוֹן much lowerנמוך יותר.
336
829000
3000
לעתים קרובות יהפכו את הטון לנמוך הרבה יותר.
14:07
Now here'sהנה the dealעִסקָה.
337
832000
2000
הנה הקטע,
14:09
These behaviorsהתנהגויות are just behaviorsהתנהגויות.
338
834000
3000
ההתנהגויות האלו הן רק התנהגויות.
14:12
They're not proofהוכחה of deceptionהונאה.
339
837000
2000
הן לא מוכיחות מרמה.
14:14
They're redאָדוֹם flagsדגלים.
340
839000
2000
הן דגלים אדומים.
14:16
We're humanבן אנוש beingsישויות.
341
841000
2000
אנחנו בני אנוש.
14:18
We make deceptiveמטעה flailingמתנפנף gesturesמחוות all over the placeמקום all day long.
342
843000
3000
אנחנו מנפנפים בתנועות של מרמה לכל כיוון כל היום.
14:21
They don't mean anything in and of themselvesעצמם.
343
846000
2000
אין להן שום משמעות לכשעצמן.
14:23
But when you see clustersאשכולות of them, that's your signalאוֹת.
344
848000
3000
אבל כשרואים מקבצים שלהן, זה הסימן שלך.
14:26
Look, listen, probeבְּדִיקָה, askלִשְׁאוֹל some hardקָשֶׁה questionsשאלות,
345
851000
3000
תסתכלו, תקשיבו, תחקרו, תשאלו שאלות קשות,
14:29
get out of that very comfortableנוֹחַ modeמצב of knowingיוֹדֵעַ,
346
854000
3000
צאו מהמצב של ידיעה נוחה,
14:32
walkלָלֶכֶת into curiosityסַקרָנוּת modeמצב, askלִשְׁאוֹל more questionsשאלות,
347
857000
3000
כנסו לעמדה של סקרנות, שאלו שאלות נוספות,
14:35
have a little dignityכָּבוֹד, treatטיפול the personאדם you're talkingשִׂיחָה to with rapportזִיקָה.
348
860000
3000
סגלו קצת הגינות, התייחסו לבן השיחה שלכם באהדה.
14:38
Don't try to be like those folksאנשים on "Lawחוֹק & Orderלהזמין" and those other TVטֵלֶוִיזִיָה showsמופעים
349
863000
3000
אל תנסו להיות כמו החבר'ה האלה ב"חוק וסדר" ובסדרות הטלוויזיה האלו
14:41
that pummelpummel theirשֶׁלָהֶם subjectsנושאים into submissionהגשה.
350
866000
2000
שחובטים באחרים עד כניעתם.
14:43
Don't be too aggressiveתוֹקפָּנִי, it doesn't work.
351
868000
3000
אל תהיו אגרסיביים מדי, זה לא עובד.
14:46
Now we'veיש לנו talkedדיבר a little bitbit
352
871000
2000
דיברנו קצת
14:48
about how to talk to someoneמִישֶׁהוּ who'sמי זה lyingשֶׁקֶר
353
873000
2000
על אין לדבר עם מישהו שמשקר
14:50
and how to spotלְזַהוֹת a lieשקר.
354
875000
2000
ואיך לזהות שקר.
14:52
And as I promisedמוּבטָח, we're now going to look at what the truthאֶמֶת looksנראה like.
355
877000
3000
כפי שהבטחתי, אנחנו נדבר על איך נראית האמת.
14:55
But I'm going to showלְהַצִיג you two videosסרטונים,
356
880000
2000
אבל אראה לכם שני קטעי ווידאו,
14:57
two mothersאמהות -- one is lyingשֶׁקֶר, one is tellingאומר the truthאֶמֶת.
357
882000
3000
שתי אמהות- אחת משקרת, אחת דוברת אמת.
15:00
And these were surfacedמְשׁוּטָח
358
885000
2000
ואלו עלו על פני השטח
15:02
by researcherחוֹקֵר Davidדוד Matsumotoמאטסומוטו in Californiaקליפורניה.
359
887000
2000
בעזרת החוקר דוויד מטצומוטו בקליפורניה.
15:04
And I think they're an excellentמְעוּלֶה exampleדוגמא
360
889000
2000
ואני חושבת שהן דוגמאות מעולות
15:06
of what the truthאֶמֶת looksנראה like.
361
891000
2000
של איך נראית האמת.
15:08
This motherאִמָא, Dianeדיאן Downsדאונס,
362
893000
2000
האמא הזו, דיאן דאונס,
15:10
shotבְּעִיטָה her kidsילדים at closeלִסְגוֹר rangeטווח,
363
895000
2000
ירתה בילדים שלה מטווח אפס,
15:12
droveנסע them to the hospitalבית חולים
364
897000
2000
הסיעה אותם לבית החולים
15:14
while they bledדימום all over the carאוטו,
365
899000
2000
בזמן שהם דיממו באוטו,
15:16
claimedנִתבָּע a scraggy-hairedצנום שיער strangerזָר did it.
366
901000
2000
וטענה שזר סתור-שיער עשה את זה.
15:18
And you'llאתה see when you see the videoוִידֵאוֹ,
367
903000
2000
ותראו כשתסכלו על הווידאו,
15:20
she can't even pretendלהעמיד פנים to be an agonizingמתייסר motherאִמָא.
368
905000
2000
היא אפילו לא יכולה לזייף כאילו היא אם מיוסרת.
15:22
What you want to look for here
369
907000
2000
מה שאתם רוצים לחפש פה
15:24
is an incredibleמדהים discrepancyאִי הַתְאָמָה
370
909000
2000
היא סתירה בלתי אפשרית
15:26
betweenבֵּין horrificמַחרִיד eventsאירועים that she describesמתאר
371
911000
2000
בין האירועים המחרידים שהיא מתארת
15:28
and her very, very coolמגניב demeanorהִתְנַהֲגוּת.
372
913000
2000
לבין המזג הקר מאד שלה.
15:30
And if you look closelyמקרוב, you'llאתה see dupingמטומטם delightתַעֲנוּג throughoutבְּמֶשֶך this videoוִידֵאוֹ.
373
915000
3000
ואם תסתכלו מקרוב, תוכלו לראות "עונג מטעה" במהלך הקטע.
15:33
(Videoוִידֵאוֹ) Dianeדיאן Downsדאונס: At night when I closeלִסְגוֹר my eyesעיניים,
374
918000
2000
(וידאו) דיאן דאונס: בלילה כשאני עוצמת את העיניים,
15:35
I can see Christieכריסטי reachingהַגָעָה her handיד out to me while I'm drivingנְהִיגָה,
375
920000
3000
אני יכולה לראות את קריסטי מושיטה יד אלי בזמן שאני נוהגת,
15:38
and the bloodדָם just keptשמר comingמגיע out of her mouthפֶּה.
376
923000
3000
והדם פשוט ממשיך לצאת לה מהפה.
15:41
And that -- maybe it'llזה יהיה fadeלִדעוֹך too with time --
377
926000
2000
וזה- אולי גם זה ידהה עם הזמן-
15:43
but I don't think so.
378
928000
2000
אבל אני לא חושבת.
15:45
That bothersמפריע me the mostרוב.
379
930000
3000
זה הכי מפריע לי.
15:55
PMאחר הצהריים: Now I'm going to showלְהַצִיג you a videoוִידֵאוֹ
380
940000
2000
פ.מ: עכשיו אראה לכם ווידאו
15:57
of an actualמַמָשִׁי grievingמתאבל motherאִמָא, Erinארין RunnionRunnion,
381
942000
2000
של אם שכולה אמתית, ארין רניון,
15:59
confrontingמתמודד her daughter'sשל הבת murdererרוֹצֵחַ and torturerמְעָנֶה in courtבית משפט.
382
944000
4000
שמתעמתת עם מי שרצח ועינה את ביתה בבית משפט.
16:03
Here you're going to see no falseשֶׁקֶר emotionרֶגֶשׁ,
383
948000
2000
פה לא תראו שום רגש מזויף,
16:05
just the authenticאוֹתֶנְטִי expressionביטוי of a mother'sשל אמא agonyיסורים.
384
950000
3000
רק את הביטוי הכנה של יגון של אמא.
16:08
(Videoוִידֵאוֹ) Erinארין RunnionRunnion: I wroteכתבתי this statementהַצהָרָה on the thirdשְׁלִישִׁי anniversaryיוֹם הַשָׁנָה
385
953000
2000
(וידאו) ארין רניון: כתבתי את ההצהרה הזו ביום השנה השלישי
16:10
of the night you tookלקח my babyתִינוֹק,
386
955000
2000
של הלילה שבו לקחת את התינוקת שלי,
16:12
and you hurtכאב her,
387
957000
2000
והכאבת לה,
16:14
and you crushedכָּתוּשׁ her,
388
959000
2000
ומחצת אותה,
16:16
you terrifiedמתה מפחד her untilעד her heartלֵב stoppedעצר.
389
961000
4000
והפחדת אותה עד שהלב שלה הפסיק לפעום.
16:20
And she foughtנלחם, and I know she foughtנלחם you.
390
965000
3000
והיא נאבקה, אני יודעת שהיא נאבקה בך.
16:23
But I know she lookedהביט at you
391
968000
2000
אבל אני יודעת שהיא הסתכלה אליך
16:25
with those amazingמדהים brownחום eyesעיניים,
392
970000
2000
בעיניים החומות המדהימות האלו,
16:27
and you still wanted to killלַהֲרוֹג her.
393
972000
3000
ועדיין רצית להרוג אותה.
16:30
And I don't understandמבין it,
394
975000
2000
ואני לא מבינה את זה,
16:32
and I never will.
395
977000
3000
ולעולם לא אבין.
16:35
PMאחר הצהריים: Okay, there's no doubtingמֵטִיל סָפֵק the veracityאֲמִתוּת of those emotionsרגשות.
396
980000
4000
פ.מ: או.קיי, אי אפשר לפקפק באמיתות של הרגשות האלו.
16:39
Now the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה around what the truthאֶמֶת looksנראה like
397
984000
3000
עכשיו הטכנולוגיה שקיימת לגבי איך נראית האמת
16:42
is progressingמתקדם on, the scienceמַדָע of it.
398
987000
3000
מתקדמת, החלק המדעי של העניין.
16:45
We know for exampleדוגמא
399
990000
2000
אנחנו יודעים לדוגמה
16:47
that we now have specializedהתמחה eyeעַיִן trackersעוקבים and infraredאינפרא אדום brainמוֹחַ scansסורק,
400
992000
3000
שיש מכשירים שעוקבים אחרי העיניים וסקירת מוח אינפרא-אדומה,
16:50
MRI'sMRI של that can decodeלְפַעֲנֵחַ the signalsאותות that our bodiesגופים sendלִשְׁלוֹחַ out
401
995000
3000
אם.אר.איי שמקודד את הסימנים שהגוף שלנו משדר
16:53
when we're tryingמנסה to be deceptiveמטעה.
402
998000
2000
כשאנחנו מנסים לרמות.
16:55
And these technologiesטכנולוגיות are going to be marketedשווקו to all of us
403
1000000
3000
והטכנולוגיות האלה ישווקו לכולנו
16:58
as panaceasתרופות פלא for deceitתַרמִית,
404
1003000
2000
כתרופת פלא למרמה,
17:00
and they will proveלְהוֹכִיחַ incrediblyבצורה מדהימה usefulמוֹעִיל some day.
405
1005000
3000
והן יהיו שימושיות מאד ביום מן הימים.
17:03
But you've got to askלִשְׁאוֹל yourselfעַצמְךָ in the meantimeבינתיים:
406
1008000
2000
אבל אתם צריכים לשאול את עצמכם בינתיים:
17:05
Who do you want on your sideצַד of the meetingפְּגִישָׁה,
407
1010000
2000
את מי אתם רוצים בצד שלכם בפגישה,
17:07
someoneמִישֶׁהוּ who'sמי זה trainedמְאוּמָן in gettingמקבל to the truthאֶמֶת
408
1012000
3000
מישהו שמאומן בחתירה לאמת
17:10
or some guy who'sמי זה going to dragלִגרוֹר a 400-pound-לִירָה electroencephalogramאלקטרואנצפלוגרמה
409
1015000
2000
או מישהו שיגרור מכונת אא"ג ששוקלת מאה שמונים קילו
17:12
throughדרך the doorדלת?
410
1017000
2000
דרך הדלת?
17:14
Liespottersליספוטרס relyלִסְמוֹך on humanבן אנוש toolsכלים.
411
1019000
4000
מזהי שקרים מסתמכים על כלים אנושיים.
17:18
They know, as someoneמִישֶׁהוּ onceפַּעַם said,
412
1023000
2000
הם יודעים, כפי שאמר פעם מישהו,
17:20
"Character'sדמויות who you are in the darkאפל."
413
1025000
2000
"מי אתה בחשכה".
17:22
And what's kindסוג of interestingמעניין
414
1027000
2000
ומה שדי מעניין
17:24
is that todayהיום we have so little darknessחוֹשֶׁך.
415
1029000
2000
הוא שהיום יש מעט מאד חשכה.
17:26
Our worldעוֹלָם is litמוּאָר up 24 hoursשעות a day.
416
1031000
3000
העולם שלנו מואר 24 שעות ביממה.
17:29
It's transparentשָׁקוּף
417
1034000
2000
יש שקיפות
17:31
with blogsבלוגים and socialחֶברָתִי networksרשתות
418
1036000
2000
בעזרת בלוגים ורשתות חברתיות
17:33
broadcastingשידור the buzzזִמזוּם of a wholeכֹּל newחָדָשׁ generationדוֹר of people
419
1038000
2000
שמשדרות את הבאזז של דור שלם חדש
17:35
that have madeעָשׂוּי a choiceבְּחִירָה to liveלחיות theirשֶׁלָהֶם livesחיים in publicפּוּמְבֵּי.
420
1040000
3000
שעשו בחירה לחיות את חייהם בציבור.
17:38
It's a much more noisyרוֹעֵשׁ worldעוֹלָם.
421
1043000
4000
זהו עולם רועש הרבה יותר.
17:42
So one challengeאתגר we have
422
1047000
2000
אז אתגר אחד שיש לנו
17:44
is to rememberלִזכּוֹר,
423
1049000
2000
הוא לזכור,
17:46
oversharing- שיתוף יתר, that's not honestyיוֹשֶׁר.
424
1051000
3000
חשיפת יתר- זו לא כנות.
17:49
Our manicשִׁגָעוֹנִי tweetingציוץ and textingטקסטים
425
1054000
2000
הודעות הטקסט והטוויטים הבלתי-פוסקים
17:51
can blindסומא us to the factעוּבדָה
426
1056000
2000
יכולים להסתיר מפנינו את העובדה
17:53
that the subtletiesדקויות of humanבן אנוש decencyהֲגִינוּת -- characterאופי integrityיושרה --
427
1058000
3000
שהדקויות של הגינות אנושית- יושרה אישית-
17:56
that's still what mattersעניינים, that's always what's going to matterחוֹמֶר.
428
1061000
3000
זה עדיין מה שחשוב, זה תמיד מה שיהיה חשוב.
17:59
So in this much noisierרועש יותר worldעוֹלָם,
429
1064000
2000
אז בעולם הרועש מאד הזה,
18:01
it mightאולי make senseלָחוּשׁ for us
430
1066000
2000
אולי יש היגיון בכך שאנחנו
18:03
to be just a little bitbit more explicitמְפוֹרָשׁ
431
1068000
2000
נהיה קצת יותר ברורים
18:05
about our moralמוסר השכל codeקוד.
432
1070000
3000
לגבי הקוד המוסרי שלנו.
18:08
When you combineלְשַׁלֵב the scienceמַדָע of recognizingזיהוי deceptionהונאה
433
1073000
2000
כשמשלבים בין המדע של זיהוי מרמה,
18:10
with the artאומנות of looking, listeningהַקשָׁבָה,
434
1075000
2000
עם אמנות ההתבוננות וההקשבה,
18:12
you exemptלִפְטוֹר yourselfעַצמְךָ from collaboratingמשתף פעולה in a lieשקר.
435
1077000
3000
אנחנו מוציאים את עצמנו מהכלל שמשתתף בשקר.
18:15
You startהַתחָלָה up that pathנָתִיב
436
1080000
2000
מתחילים בשביל הזה
18:17
of beingלהיות just a little bitbit more explicitמְפוֹרָשׁ,
437
1082000
2000
של להיות קצר יותר ברורים,
18:19
because you signalאוֹת to everyoneכל אחד around you,
438
1084000
2000
בגלל שזה מסמל לכל מי שבסביבה,
18:21
you say, "Hey, my worldעוֹלָם, our worldעוֹלָם,
439
1086000
3000
זאת אמירה "היי, העולם שלי, העולם שלנו,
18:24
it's going to be an honestיָשָׁר one.
440
1089000
2000
הוא הולך להיות עולם כנה.
18:26
My worldעוֹלָם is going to be one where truthאֶמֶת is strengthenedהתחזק
441
1091000
2000
העולם שלי הולך להיות כזה בו האמת מחזקת
18:28
and falsehoodשֶׁקֶר is recognizedמוּכָּר and marginalizedשוליים."
442
1093000
3000
והזיוף מזוהה ומוקע."
18:31
And when you do that,
443
1096000
2000
וכשתעשו את זה,
18:33
the groundקרקע, אדמה around you startsמתחיל to shiftמִשׁמֶרֶת just a little bitbit.
444
1098000
3000
הקרקע מסביבכם תתחיל לנוע רק קצת.
18:36
And that's the truthאֶמֶת. Thank you.
445
1101000
3000
וזו האמת. תודה לכם.
18:39
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
446
1104000
5000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ariella Cwikel
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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 speaker
Pamela Meyer | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee