TEDxWinnipeg
Jeff Hancock: The future of lying
ジェフ・ハンコック: 嘘つき達の未来
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メールで「今向かっているところです」と嘘をついたり、オンラインデートサイトのプロフィール欄をごまかしたりする人がたくさんいます。しかしジェフ・ハンコックは、インターネットの匿名性が嘘を蔓延させるとは考えません。それどころかインターネットの検索機能やオンライン上で記録される情報の永続性によって私たちは正直さを保っているのだと語ります。
Jeff Hancock - Psychologist
Jeff Hancock studies how we interact by email, text message and social media blips, seeking to understand how technology mediates communication. Full bio
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 fantastic month for deception.
0
381
3713
ここ１か月 「嘘」に関する話題で溢れています
00:19
And I'm not even talking about the American presidential race. (Laughter)
1
4094
4253
アメリカ大統領選挙の話ではありませんよ (笑)
00:24
We have a high-profile journalist caught for plagiarism,
2
8347
4335
著名なジャーナリストの
盗作行為がばれたり
盗作行為がばれたり
00:28
a young superstar writer whose book involves
3
12682
2932
若い大人気作家が書いた本の大半が
00:31
so many made up quotes that they've pulled it from the shelves;
4
15614
3305
でっち上げだったために
売り場から撤去されたり
売り場から撤去されたり
00:34
a New York Times exposé on fake book reviews.
5
18919
2598
ニューヨーク・タイムズ紙が偽の書評を暴いたり
00:37
It's been fantastic.
6
21517
1409
色々ありました
00:38
Now, of course, not all deception hits the news.
7
22926
3851
もちろん 全ての嘘がニュースになるわけではありません
00:42
Much of the deception is everyday. In fact, a lot of research
8
26777
3679
嘘は日常生活にあふれています
事実 多くの調査によって
事実 多くの調査によって
00:46
shows that we all lie once or twice a day, as Dave suggested.
9
30456
4331
誰もが１日に１度か２度 嘘をつくことがわかっています
00:50
So it's about 6:30 now, suggests that most of us should have lied.
10
34787
2933
もう６時半ですね
既にほとんどの人が嘘をついてるはずです
既にほとんどの人が嘘をついてるはずです
00:53
Let's take a look at Winnipeg. How many of you,
11
37720
1900
ウィニペグの皆さんはどうでしょうか
00:55
in the last 24 hours -- think back -- have told a little fib,
12
39620
2927
皆さんの中で24時間以内に小さい嘘
00:58
or a big one? How many have told a little lie out there?
13
42547
3551
あるいは大きい嘘をついた方は何人いるでしょうか？
01:01
All right, good. These are all the liars.
14
46098
1904
そうですか あの人たちは嘘つきです
01:03
Make sure you pay attention to them. (Laughter)
15
48002
3293
皆さん 気をつけてくださいね (笑)
01:07
No, that looked good, it was about two thirds of you.
16
51295
2146
冗談です
全体の３分の２ぐらいでしたね
全体の３分の２ぐらいでしたね
01:09
The other third didn't lie, or perhaps forgot,
17
53441
2852
残りの皆さんは嘘をつかなかったか
忘れてしまったのか
忘れてしまったのか
01:12
or you're lying to me about your lying, which is very,
18
56293
2660
もし嘘をついていない
という嘘をついていれば
という嘘をついていれば
01:14
very devious. (Laughter) This fits with a lot of the research,
19
58953
4050
とっても悪質ですね
でも調査結果には当てはまっています
でも調査結果には当てはまっています
01:18
which suggests that lying is very pervasive.
20
63003
3354
皆 誰もが嘘をつくということです
01:22
It's this pervasiveness, combined with the centrality
21
66357
3961
ということは嘘をつくことは
人間である証であり
人間である証であり
01:26
to what it means to be a human, the fact that we can
22
70318
2440
ということは嘘をつくことは
人間である証であり
人間である証であり
01:28
tell the truth or make something up,
23
72758
1880
真実を話したり嘘をつけることは
01:30
that has fascinated people throughout history.
24
74638
2851
歴史を通して
興味深い問題でした
興味深い問題でした
01:33
Here we have Diogenes with his lantern.
25
77489
2629
古代ギリシャのディオゲネスが
ランプを片手に
ランプを片手に
01:36
Does anybody know what he was looking for?
26
80118
2680
何を探し求めていたのか知っている方はいますか？
01:38
A single honest man, and he died without finding one
27
82798
3784
それは正直な人間です
しかし生涯１人も見つけることなく
しかし生涯１人も見つけることなく
01:42
back in Greece. And we have Confucius in the East
28
86582
3017
亡くなりました
東洋では孔子が
東洋では孔子が
01:45
who was really concerned with sincerity,
29
89599
2377
誠実さを非常に重んじていました
01:47
not only that you walked the walk or talked the talk,
30
91976
3084
有言実行はもちろんのこと
01:50
but that you believed in what you were doing.
31
95060
3154
正しいと信じる行動をすること そして
01:54
You believed in your principles.
32
98214
2006
信念を持つことを重んじました
01:56
Now my first professional encounter with deception
33
100220
2931
私が仕事で初めて「嘘」と対峙したのは
01:59
is a little bit later than these guys, a couple thousand years.
34
103151
3463
彼らの時代よりちょっと後
数千年後のことです
数千年後のことです
02:02
I was a customs officer for Canada back in the mid-'90s.
35
106614
3799
90年代半ば
私はカナダの税関職員として働いていました
私はカナダの税関職員として働いていました
02:06
Yeah. I was defending Canada's borders.
36
110413
2826
僕がカナダの国境を護っていたんですよ
02:09
You may think that's a weapon right there. In fact,
37
113239
3782
武器を手にした姿を想像するかもしれませんが
02:12
that's a stamp. I used a stamp to defend Canada's borders. (Laughter)
38
117021
5030
実際はスタンプで
カナダの国境を護衛していました (笑)
カナダの国境を護衛していました (笑)
02:17
Very Canadian of me. I learned a lot about deception
39
122051
3537
すごくカナダ人らしいでしょ？
嘘に関するたくさんのことを
嘘に関するたくさんのことを
02:21
while doing my duty here in customs,
40
125588
3055
そこで学びました
02:24
one of which was that most of what I thought I knew about deception was wrong,
41
128643
2884
嘘に関する思い込みの多くが
間違いだったこともその一つです
間違いだったこともその一つです
02:27
and I'll tell you about some of that tonight.
42
131527
1752
今夜 いくつかご紹介します
02:29
But even since just 1995, '96, the way we communicate
43
133279
4074
1995､96年以降 私たちのコミュニケーション方法は
02:33
has been completely transformed. We email, we text,
44
137353
3297
すっかり変わりました
電子メール 携帯メール
電子メール 携帯メール
02:36
we skype, we Facebook. It's insane.
45
140650
2613
スカイプにフェイスブック
すごいですよね
すごいですよね
02:39
Almost every aspect of human communication's been changed,
46
143263
3261
コミュニケーション方法のほとんどが変化しました
02:42
and of course that's had an impact on deception.
47
146524
2560
そしてもちろん「嘘」に影響を与えました
02:44
Let me tell you a little bit about a couple of new deceptions
48
149084
2583
ここでご紹介するのは
02:47
we've been tracking and documenting.
49
151667
2376
我われの研究している
新しいタイプの嘘
新しいタイプの嘘
02:49
They're called the Butler, the Sock Puppet
50
154043
4244
「執事」
「自作自演」
「自作自演」
02:54
and the Chinese Water Army.
51
158287
2081
「中国のネット水軍」と呼ぶものです
02:56
It sounds a little bit like a weird book,
52
160368
1897
変な本のタイトルのようですが
02:58
but actually they're all new types of lies.
53
162265
2133
これらは全て新しいタイプの嘘です
03:00
Let's start with the Butlers. Here's an example of one:
54
164398
3045
執事タイプからいきましょう
まず例１
まず例１
03:03
"On my way." Anybody ever written, "On my way?"
55
167443
3113
「今向かってる」
使ったことある人いますか？
使ったことある人いますか？
03:06
Then you've also lied. (Laughter)
56
170556
3763
皆さん嘘をついてたんですよね？(笑)
03:10
We're never on our way. We're thinking about going on our way.
57
174319
4197
「今向かってる」ではなく
「向かおうと思っている」ですよね
「向かおうと思っている」ですよね
03:14
Here's another one: "Sorry I didn't respond to you earlier.
58
178516
2763
次の例です
「返信遅くなってごめん」
「返信遅くなってごめん」
03:17
My battery was dead." Your battery wasn't dead.
59
181279
1965
「電池が切れてた」
ありましたよね？
ありましたよね？
03:19
You weren't in a dead zone.
60
183244
1876
圏内にいましたよね？
03:21
You just didn't want to respond to that person that time.
61
185120
1953
その時返信したくなかっただけでしょう？
03:22
Here's the last one: You're talking to somebody,
62
187073
1797
では最後の例です
03:24
and you say, "Sorry, got work, gotta go."
63
188870
2490
話の途中に使う
「仕事に戻らなきゃ」
「仕事に戻らなきゃ」
03:27
But really, you're just bored. You want to talk to somebody else.
64
191360
3797
でも本当は会話に飽きて立ち去りたくなったのでは？
03:31
Each of these is about a relationship,
65
195157
2416
これらの例は全て
人間関係に関わっています
人間関係に関わっています
03:33
and this is a 24/7 connected world. Once you get my cell phone number,
66
197573
4405
今は24時間いつでも連絡がとれる世界です
私の携帯番号を入手すれば
私の携帯番号を入手すれば
03:37
you can literally be in touch with me 24 hours a day.
67
201978
2965
文字通り24時間いつでも
私に連絡をとれます
私に連絡をとれます
03:40
And so these lies are being used by people
68
204943
2369
ですからこのタイプの嘘は
相手との距離を
相手との距離を
03:43
to create a buffer, like the butler used to do,
69
207312
2826
保つ目的で使われます
かつての執事がしてたように
かつての執事がしてたように
03:46
between us and the connections to everybody else.
70
210138
3407
私たちと相手の間に置く
クッションのようなものです
クッションのようなものです
03:49
But they're very special. They use ambiguity
71
213545
1707
この嘘は非常に特別です
03:51
that comes from using technology. You don't know
72
215252
2061
テクノロジーの曖昧さによって
03:53
where I am or what I'm doing or who I'm with.
73
217313
2948
どこで誰と何をしているか
は相手に分かりません
は相手に分かりません
03:56
And they're aimed at protecting the relationships.
74
220261
2491
この嘘は相手との関係を
守るために使われます
守るために使われます
03:58
These aren't just people being jerks. These are people
75
222752
2581
性格が悪いから
嘘をついているのではなく
嘘をついているのではなく
04:01
that are saying, look, I don't want to talk to you now,
76
225333
2376
そのタイミングで返信はしなかったけれど
04:03
or I didn't want to talk to you then, but I still care about you.
77
227709
2424
あなたとの関係を大事にしたいから
04:06
Our relationship is still important.
78
230133
2400
嘘をつくのです
04:08
Now, the Sock Puppet, on the other hand,
79
232533
1514
一方 「自作自演」タイプは
04:09
is a totally different animal. The sock puppet isn't
80
234047
2343
全く異なります
この「自作自演」は
この「自作自演」は
04:12
about ambiguity, per se. It's about identity.
81
236390
3065
曖昧さとかではなくアイデンティティに関する嘘です
04:15
Let me give you a very recent example,
82
239455
2002
最近起きた例をご紹介します
04:17
as in, like, last week.
83
241457
1514
ちょうど先週のことです
04:18
Here's R.J. Ellory, best-seller author in Britain.
84
242971
3268
英国にR.J. エロリーというベストセラー作家がいます
04:22
Here's one of his bestselling books.
85
246239
2020
彼のベストセラーの１つに対する
04:24
Here's a reviewer online, on Amazon.
86
248259
3413
アマゾンのオンラインレビューがこれです
04:27
My favorite, by Nicodemus Jones, is,
87
251672
2657
ニコデムス・ジョーンズさんによる
素晴らしいレビューです
素晴らしいレビューです
04:30
"Whatever else it might do, it will touch your soul."
88
254329
3808
「いずれにせよ きっとこの本はあなたの魂に触れるだろう」
04:34
And of course, you might suspect
89
258137
1403
皆さんご察しのように
04:35
that Nicodemus Jones is R.J. Ellory.
90
259540
2627
ニコデムス・ジョーンズはR.J.エロリー本人です
04:38
He wrote very, very positive reviews about himself. Surprise, surprise.
91
262167
4687
彼は自分の著書について
非常にポジティブなレビューをしていました
非常にポジティブなレビューをしていました
04:42
Now this Sock Puppet stuff isn't actually that new.
92
266854
3260
この「自作自演」タイプは実は
そんなに新しくありません
そんなに新しくありません
04:46
Walt Whitman also did this back in the day,
93
270114
3167
かつてウォルト・ホイットマンも同じことをしました
04:49
before there was Internet technology. Sock Puppet
94
273281
3055
インターネットが普及する前のことです
「自作自演」タイプは
「自作自演」タイプは
04:52
becomes interesting when we get to scale,
95
276336
2768
規模が拡大すると興味深いことが起こります
04:55
which is the domain of the Chinese Water Army.
96
279104
2518
「中国ネット水軍」の部類になります
04:57
Chinese Water Army refers to thousands of people
97
281622
2436
「中国ネット水軍」とは何千人もの
04:59
in China that are paid small amounts of money
98
284058
3048
報酬を得てネットに書き込みをする
人たちのことです
人たちのことです
05:03
to produce content. It could be reviews. It could be
99
287106
3034
少額で彼らをレビューや宣伝活動のために
05:06
propaganda. The government hires these people,
100
290140
2559
雇うことができます
政府や企業など
政府や企業など
05:08
companies hire them, all over the place.
101
292699
2628
彼らを起用する人はどこにでもいます
05:11
In North America, we call this Astroturfing,
102
295327
3617
北米では「アストロターフィング」
と呼ばれていて
と呼ばれていて
05:14
and Astroturfing is very common now. There's a lot of concerns about it.
103
298944
3438
今では広く普及しています
これには多くの懸念があります
これには多くの懸念があります
05:18
We see this especially with product reviews, book reviews,
104
302382
3227
特に製品レビュー 本のレビュー
05:21
everything from hotels to whether that toaster is a good toaster or not.
105
305609
4795
ホテルからトースターの評価まで
あらゆる場面で目にします
あらゆる場面で目にします
05:26
Now, looking at these three reviews, or these three types of deception,
106
310404
3918
この３つの新しいタイプの嘘の話を聞いて
05:30
you might think, wow, the Internet is really making us
107
314322
2737
皆さんはこう思ったかもしれません
05:32
a deceptive species, especially when you think about
108
317059
3209
「インターネットは私たちを嘘つきにしている」
05:36
the Astroturfing, where we can see deception brought up to scale.
109
320268
4602
「特にアストロターフィングのような嘘を拡大させている」と
05:40
But actually, what I've been finding is very different from that.
110
324870
4738
しかし私の調査結果は全く異なるものになりました
05:45
Now, let's put aside the online anonymous sex chatrooms,
111
329608
3249
皆さんが使ったはずのない
匿名の
匿名の
05:48
which I'm sure none of you have been in.
112
332857
1899
出会い系チャットは例外ですよ
05:50
I can assure you there's deception there.
113
334756
2329
あそこは嘘つきがいます
05:52
And let's put aside the Nigerian prince who's emailed you
114
337085
2709
またナイジェリアの王子様からのメールで
05:55
about getting the 43 million out of the country. (Laughter)
115
339794
3228
「4300万人を助けて」という
のも論外です (笑)
のも論外です (笑)
05:58
Let's forget about that guy, too.
116
343022
1680
こういったものは忘れて
06:00
Let's focus on the conversations between our friends
117
344702
2944
友人や家族 同僚や恋人
06:03
and our family and our coworkers and our loved ones.
118
347646
2147
との会話に焦点を絞りましょう
06:05
Those are the conversations that really matter.
119
349793
2408
これらの大事な会話に焦点を当てます
06:08
What does technology do to deception with those folks?
120
352201
4240
そういった会話でつく嘘に
テクノロジーはどう作用するのか？
テクノロジーはどう作用するのか？
06:12
Here's a couple of studies. One of the studies we do
121
356441
3075
我々の調査結果をいくつかご紹介します
１つめは
１つめは
06:15
are called diary studies, in which we ask people to record
122
359516
3371
ダイアリー調査と呼ぶもので
被験者に全ての会話と
被験者に全ての会話と
06:18
all of their conversations and all of their lies for seven days,
123
362887
3566
その中でついた嘘を７日間
記録してもらいます
記録してもらいます
06:22
and what we can do then is calculate how many lies took place
124
366453
3105
そこから会話に使用した媒体と
ついた嘘の数の
ついた嘘の数の
06:25
per conversation within a medium, and the finding
125
369558
2948
関係がわかります
驚くことに
驚くことに
06:28
that we get that surprises people the most is that email
126
372506
2524
嘘の数は電子メールの会話が
06:30
is the most honest of those three media.
127
375030
3279
１番少なかったのです
06:34
And it really throws people for a loop because we think,
128
378309
2401
この結果にとても驚きました
06:36
well, there's no nonverbal cues, so why don't you lie more?
129
380710
3736
声や動作が伝わらないので
嘘はつきやすいはずです
嘘はつきやすいはずです
06:40
The phone, in contrast, the most lies.
130
384446
4304
逆に最も嘘の数が多かったのは電話でした
06:44
Again and again and again we see the phone is the device
131
388750
1946
何度やっても電話でした
06:46
that people lie on the most, and perhaps because of the Butler Lie ambiguities I was telling you about.
132
390696
4718
恐らく「執事」タイプの嘘による
ごまかしが多いせいだと思います
ごまかしが多いせいだと思います
06:51
This tends to be very different from what people expect.
133
395414
3975
この結果は私たちの予想と大きくかけ離れています
06:55
What about résumés? We did a study in which we had
134
399389
3224
では履歴書はどうでしょうか？
06:58
people apply for a job, and they could apply for a job
135
402613
2544
我々は求職者を対象として
07:01
either with a traditional paper résumé, or on LinkedIn,
136
405157
3514
従来の履歴書とLinkedInを比較しました
07:04
which is a social networking site like Facebook,
137
408671
2822
これはフェイスブックのような
SNSで
SNSで
07:07
but for professionals -- involves the same information as a résumé.
138
411493
3567
ビジネス向けの履歴書と
同じ情報を見ることができます
同じ情報を見ることができます
07:10
And what we found, to many people's surprise,
139
415060
2614
調査の結果 驚くことが分かりました
07:13
was that those LinkedIn résumés were more honest
140
417674
2795
前職での経験やスキルなど
07:16
on the things that mattered to employers, like your
141
420469
1824
雇用者が見たい情報が
07:18
responsibilities or your skills at your previous job.
142
422293
4151
より正確に記入されていたのは
LinkedInだったのです
LinkedInだったのです
07:22
How about Facebook itself?
143
426444
2296
フェイスブックはどうでしょうか？
07:24
You know, we always think that hey, there are these
144
428740
1882
私たちはついこう思いがちです
07:26
idealized versions, people are just showing the best things
145
430622
2129
「みんな良い事だけ載せて
理想を見せている」と
理想を見せている」と
07:28
that happened in their lives. I've thought that many times.
146
432751
2656
私もよくそんな風に思っていました
07:31
My friends, no way they can be that cool and have good of a life.
147
435407
3068
こんなクールで楽しい毎日なんて
ありえないだろうと
ありえないだろうと
07:34
Well, one study tested this by examining people's personalities.
148
438475
3821
そこで対象者の性格調査から
事実を確かめました
事実を確かめました
07:38
They had four good friends of a person judge their personality.
149
442296
4218
まず親しい友人４人に対象者の性格を判定してもらいます
07:42
Then they had strangers, many strangers,
150
446514
1956
そして面識のない人々に
フェイスブックの情報のみから
フェイスブックの情報のみから
07:44
judge the person's personality just from Facebook,
151
448470
2528
対象者の性格を判定してもらいました
07:46
and what they found was those judgments of the personality
152
450998
2429
すると性格判定は両者ともに
07:49
were pretty much identical, highly correlated,
153
453427
2509
ほとんど同じ結果になったのです
07:51
meaning that Facebook profiles really do reflect our actual personality.
154
455936
4373
つまりフェイスブックのプロフィールは
性格が正しく反映されているんです
性格が正しく反映されているんです
07:56
All right, well, what about online dating?
155
460309
2572
では出会い系サイトはどうでしょうか？
07:58
I mean, that's a pretty deceptive space.
156
462881
1500
嘘の多い空間です
08:00
I'm sure you all have "friends" that have used online dating. (Laughter)
157
464381
3535
皆さんの「友人」は出会い系を
使ったことがあるでしょう (笑)
使ったことがあるでしょう (笑)
08:03
And they would tell you about that guy that had no hair
158
467916
2058
来た男性の髪が薄かったとか
08:05
when he came, or the woman that didn't look at all like her photo.
159
469974
3030
来た女性が写真と全然違うとか
08:08
Well, we were really interested in it, and so what we did
160
473004
3136
そういう事例に非常に興味があったので
調査しました
調査しました
08:12
is we brought people, online daters, into the lab,
161
476140
3107
出会い系サイトに登録している
人たちを集めて
人たちを集めて
08:15
and then we measured them. We got their height
162
479247
1480
身体測定をしました
08:16
up against the wall, we put them on a scale, got their weight --
163
480727
3881
彼らの身長や体重を測らせてもらったんです
女性は嫌ですよね
女性は嫌ですよね
08:20
ladies loved that -- and then we actually got their driver's license to get their age.
164
484608
3895
それと運転免許証で
年齢も確認させてもらいました
年齢も確認させてもらいました
08:24
And what we found was very, very interesting.
165
488503
4311
その結果 とても面白いことが分かりました
08:28
Here's an example of the men and the height.
166
492814
3929
これは男性の身長に関するグラフです
08:32
Along the bottom is how tall they said they were in their profile.
167
496743
2470
横軸がプロフィールに書いた身長で
08:35
Along the y-axis, the vertical axis, is how tall they actually were.
168
499213
4862
縦軸が実際の身長です
08:39
That diagonal line is the truth line. If their dot's on it,
169
504075
3076
この斜線上に点があれば
記入された身長は
記入された身長は
08:43
they were telling exactly the truth.
170
507151
1554
正確だということになります
08:44
Now, as you see, most of the little dots are below the line.
171
508705
3113
ご覧のとおり 点のほとんどは
斜線の下です
斜線の下です
08:47
What it means is all the guys were lying about their height.
172
511818
2867
多くの男性が
身長を詐称しているということです
身長を詐称しているということです
08:50
In fact, they lied about their height about nine tenths of an inch,
173
514685
2941
実際 大体１インチ (2.5cm程) は
サバを読んでいました
サバを読んでいました
08:53
what we say in the lab as "strong rounding up." (Laughter)
174
517626
6276
我々はこれを
「強気な切り上げ」と呼んでいます(笑)
「強気な切り上げ」と呼んでいます(笑)
08:59
You get to 5'8" and one tenth, and boom! 5'9".
175
523902
4503
５フィート８インチちょっとを
５フィート９インチにします
５フィート９インチにします
09:04
But what's really important here is, look at all those dots.
176
528405
1998
でもここで注目してほしいのは
09:06
They are clustering pretty close to the truth. What we found
177
530403
2566
点が真実のライン付近にあることです
09:08
was 80 percent of our participants did indeed lie
178
532969
2408
被験者の80%が
身長をごまかしましたが
身長をごまかしましたが
09:11
on one of those dimensions, but they always lied by a little bit.
179
535377
3595
それは小さい嘘でした
09:14
One of the reasons is pretty simple. If you go to a date,
180
538972
3024
その理由はいたって簡単です
09:17
a coffee date, and you're completely different than what you said,
181
541996
3601
デートで実際に会って
身長が全く違っていたら
身長が全く違っていたら
09:21
game over. Right? So people lied frequently, but they lied
182
545597
3619
そこでゲームオーバーですよね？
人は頻繁に嘘をつきますが
人は頻繁に嘘をつきますが
09:25
subtly, not too much. They were constrained.
183
549216
3469
小さい嘘に抑えています
09:28
Well, what explains all these studies? What explains the fact
184
552685
2887
この調査では一体何が分かるのでしょうか？
09:31
that despite our intuitions, mine included,
185
555572
4635
私も含め 皆さんの予想に反して
09:36
a lot of online communication, technologically-mediated
186
560207
3529
テクノロジーを介した
オンライン上のコミュニケーションの多くは
オンライン上のコミュニケーションの多くは
09:39
communication, is more honest than face to face?
187
563736
4028
直接顔を合わすよりも
正直だということでしょうか？
正直だということでしょうか？
09:43
That really is strange. How do we explain this?
188
567764
2489
なんだかしっくりきませんね
09:46
Well, to do that, one thing is we can look at the deception-detection literature.
189
570253
3379
なぜなのか？
虚偽検出を扱った文献を見てみましょう
虚偽検出を扱った文献を見てみましょう
09:49
It's a very old literature by now, it's coming up on 50 years.
190
573632
4345
とても古い文献で50年も前のものです
09:53
It's been reviewed many times. There's been thousands of trials,
191
577977
2662
何度もレビューされ
何千もの実験を行い
何千もの実験を行い
09:56
hundreds of studies, and there's some really compelling findings.
192
580639
3981
何百もの調査から
説得力のある結果が出ました
説得力のある結果が出ました
10:00
The first is, we're really bad at detecting deception,
193
584620
3236
まず私たちは
嘘を見抜くのが非常に下手です
嘘を見抜くのが非常に下手です
10:03
really bad. Fifty-four percent accuracy on average when you have to tell
194
587856
4116
誰かの嘘を見抜くことができる確率は
10:07
if somebody that just said a statement is lying or not.
195
591972
3384
平均で54%だそうです
10:11
That's really bad. Why is it so bad?
196
595356
3192
非常に低いです
なぜでしょうか？
なぜでしょうか？
10:14
Well it has to do with Pinocchio's nose.
197
598548
2530
ピノキオの鼻を思い出してください
10:16
If I were to ask you guys, what do you rely on
198
601078
2359
私が皆さんに
10:19
when you're looking at somebody and you want to find out
199
603437
2245
嘘を見抜く方法を尋ねるとします
10:21
if they're lying? What cue do you pay attention to?
200
605682
2930
嘘を見抜くために
何に着目するかと聞くと
何に着目するかと聞くと
10:24
Most of you would say that one of the cues you look at
201
608612
2430
ほとんどの人は目と
答えませんか？
答えませんか？
10:26
is the eyes. The eyes are the window to the soul.
202
611042
2728
目は心の窓だと言われます
10:29
And you're not alone. Around the world, almost every culture,
203
613770
2403
皆さんだけでなく
世界中の
世界中の
10:32
one of the top cues is eyes. But the research
204
616173
2863
多くの文化圏でも
同じです
同じです
10:34
over the last 50 years says there's actually no reliable cue
205
619036
3824
しかし 過去50年間の調査から
嘘を見抜くポイントなど
嘘を見抜くポイントなど
10:38
to deception, which blew me away, and it's one of
206
622860
2997
無いことがわかり
これにはびっくりしました
これにはびっくりしました
10:41
the hard lessons that I learned when I was customs officer.
207
625857
2355
税関職員時代の
厳しい教訓の１つです
厳しい教訓の１つです
10:44
The eyes do not tell us whether somebody's lying or not.
208
628212
2430
目を見ても嘘は見抜けません
10:46
Some situations, yes -- high stakes, maybe their pupils dilate,
209
630642
3018
ある状況では
その人の瞳孔が拡がったり
その人の瞳孔が拡がったり
10:49
their pitch goes up, their body movements change a little bit,
210
633660
3504
声が上ずったり
動作が少し変化するかもしれません
動作が少し変化するかもしれません
10:53
but not all the time, not for everybody, it's not reliable.
211
637164
4832
しかし 万人に同じことは言えないため
あてにできません
あてにできません
10:57
Strange. The other thing is that just because you can't see me
212
641996
3378
また 相手から見えないからといって
嘘をつくとは
嘘をつくとは
11:01
doesn't mean I'm going to lie. It's common sense,
213
645374
2419
限りません
あたりまえのことですが
あたりまえのことですが
11:03
but one important finding is that we lie for a reason.
214
647793
2907
重要なのは
嘘には理由があるという発見です
嘘には理由があるという発見です
11:06
We lie to protect ourselves or for our own gain
215
650700
2367
自分を守るため 自分の利益のため
11:08
or for somebody else's gain.
216
653067
2827
または他人の利益のために嘘をつきます
11:11
So there are some pathological liars, but they make up
217
655894
1930
中には病的な嘘つきもいますが
11:13
a tiny portion of the population. We lie for a reason.
218
657824
3513
その数はわずかです
人は理由があって嘘をつきます
人は理由があって嘘をつきます
11:17
Just because people can't see us doesn't mean
219
661337
1631
他人に見えないから
11:18
we're going to necessarily lie.
220
662968
2271
必ずしも嘘をつくわけではありません
11:21
But I think there's actually something much more
221
665239
1553
しかし これだけではなく
11:22
interesting and fundamental going on here. The next big
222
666792
3274
もっと興味深く 根本的な
原因があります
原因があります
11:25
thing for me, the next big idea, we can find by going
223
670066
3797
では次に
11:29
way back in history to the origins of language.
224
673863
3139
言語の起源に遡ってみましょう
11:32
Most linguists agree that we started speaking somewhere
225
677002
3887
言語学者によると人間が
言葉を話し始めたのは
言葉を話し始めたのは
11:36
between 50,000 and 100,000 years ago. That's a long time ago.
226
680889
3168
５万年から10万年前とのことです
大昔ですね
大昔ですね
11:39
A lot of humans have lived since then.
227
684057
2616
多くの人間が言葉のある生活の中で
11:42
We've been talking, I guess, about fires and caves
228
686673
2423
火や洞窟 サーベルタイガー
に関して
に関して
11:44
and saber-toothed tigers. I don't know what they talked about,
229
689096
3107
話していたのでしょう
実際は分かりませんが
実際は分かりませんが
11:48
but they were doing a lot of talking, and like I said,
230
692203
2518
彼らはたくさん会話していたはずです
11:50
there's a lot of humans evolving speaking,
231
694721
2545
そう 人間は話しながら進化しました
11:53
about 100 billion people in fact.
232
697266
2806
およそ1000億人がです
11:55
What's important though is that writing only emerged
233
700072
2782
そして重要なのが
筆記が誕生したのが
筆記が誕生したのが
11:58
about 5,000 years ago. So what that means is that
234
702854
3587
たった5000年前だということです
ですから
ですから
12:02
all the people before there was any writing,
235
706441
2392
筆記が登場する以前
12:04
every word that they ever said, every utterance
236
708833
5586
人間が話していた言葉は
12:10
disappeared. No trace. Evanescent. Gone.
237
714419
4752
何１つ記録されてなかった
ということになります
ということになります
12:15
So we've been evolving to talk in a way in which
238
719171
4065
私たちは言葉が記録に残らない状態で
進化してきました
進化してきました
12:19
there is no record. In fact, even the next big change
239
723236
5917
さらに 筆記の歴史の中で
大きな転機となる
大きな転機となる
12:25
to writing was only 500 years ago now,
240
729153
2468
印刷機の登場は
たったの500年前です
たったの500年前です
12:27
with the printing press, which is very recent in our past,
241
731621
2379
印刷機の歴史はまだ浅いのです
12:29
and literacy rates remained incredibly low right up until World War II,
242
734000
4242
それに第２次世界大戦以前の識字率は
非常に低いものでした
非常に低いものでした
12:34
so even the people of the last two millennia,
243
738242
3384
ですからたった200年前の人々が
12:37
most of the words they ever said -- poof! -- disappeared.
244
741626
5032
話した言葉さえ
そのほとんどは記録されていません
そのほとんどは記録されていません
12:42
Let's turn to now, the networked age.
245
746658
3591
ネットワーク時代に話を戻しましょうか
12:46
How many of you have recorded something today?
246
750249
4712
今日１日で何かを記録した人はいますか？
12:50
Anybody do any writing today? Did anybody write a word?
247
754961
3177
文章や文字を書いた人はどれくらいいますか？
12:54
It looks like almost every single person here recorded something.
248
758138
4226
ここにいるほぼ全員が
今日既に何か記録をしていますね
今日既に何か記録をしていますね
12:58
In this room, right now, we've probably recorded more
249
762364
3048
たった今この部屋で行われている
記録の量は
記録の量は
13:01
than almost all of human pre-ancient history.
250
765412
4542
恐らく先史時代の全記録の数を
上回るのではないでしょうか
上回るのではないでしょうか
13:05
That is crazy. We're entering this amazing period
251
769954
3230
すごいことです
今は人間の進化の
今は人間の進化の
13:09
of flux in human evolution where we've evolved to speak
252
773184
4015
節目の時代なのです
私たちは言葉が残らない状態で
私たちは言葉が残らない状態で
13:13
in a way in which our words disappear, but we're in
253
777199
2701
進化を続けて
今は
今は
13:15
an environment where we're recording everything.
254
779900
2903
全てを記録している環境にいます
13:18
In fact, I think in the very near future, it's not just
255
782803
2337
近い将来 私たちの
13:21
what we write that will be recorded, everything we do
256
785140
2349
書くことだけでなくすること全てが
13:23
will be recorded.
257
787489
2333
記録されるようになるでしょう
13:25
What does that mean? What's the next big idea from that?
258
789822
4456
これはどういった意味なのでしょうか？
13:30
Well, as a social scientist, this is the most amazing thing
259
794278
4250
社会学者としては
非常に驚くことべきであり
非常に驚くことべきであり
13:34
I have ever even dreamed of. Now, I can look at
260
798528
3547
喜ばしいことです
今は言葉を見れます
今は言葉を見れます
13:37
all those words that used to, for millennia, disappear.
261
802075
3611
過去数千年の間は
話したそばから消えていました
話したそばから消えていました
13:41
I can look at lies that before were said and then gone.
262
805686
4248
今は嘘を調べることができます
以前は考えられませんでした
以前は考えられませんでした
13:45
You remember those Astroturfing reviews that we were
263
809934
3520
皆さん「アストロターフィング」を
覚えていますか？
覚えていますか？
13:49
talking about before? Well, when they write a fake review,
264
813454
3503
彼らの嘘のレビューは
投稿される必要があります
投稿される必要があります
13:52
they have to post it somewhere, and it's left behind for us.
265
816957
2704
そしてそれは記録されます
13:55
So one thing that we did, and I'll give you an example of
266
819661
2435
１つ 私たちの
調査を紹介します
調査を紹介します
13:57
looking at the language, is we paid people
267
822096
2495
私たちはお金を払って
嘘のレビューを
嘘のレビューを
14:00
to write some fake reviews. One of these reviews is fake.
268
824591
3535
書いてもらいました
どちらかがジェームズホテルに
どちらかがジェームズホテルに
14:04
The person never was at the James Hotel.
269
828126
1943
滞在したことのない人による
嘘のレビューで
嘘のレビューで
14:05
The other review is real. The person stayed there.
270
830069
2922
もう一方は本物です
ホテルに滞在した人が書きました
ホテルに滞在した人が書きました
14:08
Now, your task now is to decide
271
832991
3527
これから皆さんにしていただきたいことは
14:12
which review is fake?
272
836518
4073
どちらが嘘のレビューかを当てることです
14:16
I'll give you a moment to read through them.
273
840591
4186
少し時間を差し上げますので
読み比べてください
読み比べてください
14:20
But I want everybody to raise their hand at some point.
274
844777
2287
どちらかに手を挙げてくださいね
14:22
Remember, I study deception. I can tell if you don't raise your hand.
275
847064
4231
私の専門は「嘘」ですから
誰が手を挙げなかったかすぐ分かりますよ
誰が手を挙げなかったかすぐ分かりますよ
14:27
All right, how many of you believe that A is the fake?
276
851295
4570
ではＡが偽物だと思った方は手を挙げてください
14:33
All right. Very good. About half.
277
857894
2142
いいですね 大体半数でしょうか
14:35
And how many of you think that B is?
278
860036
3615
ではＢが偽物だと思った方は？
14:39
All right. Slightly more for B.
279
863651
2529
Ｂの方のほうが若干多いですね
14:42
Excellent. Here's the answer.
280
866180
2592
正解は
14:44
B is a fake. Well done second group. You dominated the first group. (Laughter)
281
868772
6581
Ｂです
Ｂに手を挙げたグループの勝ちです(笑)
Ｂに手を挙げたグループの勝ちです(笑)
14:51
You're actually a little bit unusual. Every time we demonstrate this,
282
875353
2846
いつもとは少し違いますね
毎回この実験をすると
毎回この実験をすると
14:54
it's usually about a 50-50 split, which fits
283
878199
2746
大体半々に分かれるんです
14:56
with the research, 54 percent. Maybe people here
284
880945
2646
先ほどの54％と一致します
恐らくウィニペグの皆さんは
恐らくウィニペグの皆さんは
14:59
in Winnipeg are more suspicious and better at figuring it out.
285
883591
3770
警戒心が強く嘘を見抜くことに
長けているのかもしれません
長けているのかもしれません
15:03
Those cold, hard winters, I love it.
286
887361
2688
厳しく冷たい冬のせいかもしれませんね
15:05
All right, so why do I care about this?
287
890049
3054
さあ なぜ私を
こんな実験をしたのでしょうか？
こんな実験をしたのでしょうか？
15:09
Well, what I can do now with my colleagues in computer science
288
893103
3268
コンピューターサイエンスを研究する同僚に頼んで
15:12
is we can create computer algorithms that can analyze
289
896371
3232
コンピューターアルゴリズムを作成し
15:15
the linguistic traces of deception.
290
899603
2900
言語による嘘の形跡を
分析してもらいました
分析してもらいました
15:18
Let me highlight a couple of things here
291
902503
1833
いくつかの重要な発見があります
15:20
in the fake review. The first is that liars tend to think
292
904336
3443
まず 嘘のレビューをする人は
15:23
about narrative. They make up a story:
293
907779
1588
ストーリーを作る傾向があります
15:25
Who? And what happened? And that's what happened here.
294
909367
3186
「誰が？」「何が起きた？」
を書きます
を書きます
15:28
Our fake reviewers talked about who they were with
295
912553
2289
この嘘のレビューでも
誰と一緒で
誰と一緒で
15:30
and what they were doing. They also used the first person singular, I,
296
914842
4765
何をしたかを書いています
本物のレビューと比べると
本物のレビューと比べると
15:35
way more than the people that actually stayed there.
297
919607
2469
一人称の「私」を多用する傾向があります
15:37
They were inserting themselves into the hotel review,
298
922076
4696
ホテルのレビューの中に
「私」の存在を挿入するのです
「私」の存在を挿入するのです
15:42
kind of trying to convince you they were there.
299
926772
1696
そこにいたことを強調するように
15:44
In contrast, the people that wrote the reviews that were actually there,
300
928468
4015
対照的に本物のレビューを書いた人は
15:48
their bodies actually entered the physical space,
301
932483
2432
実際その場所にいたので
15:50
they talked a lot more about spatial information.
302
934915
2899
より空間的な情報をレビューしています
15:53
They said how big the bathroom was, or they said,
303
937814
2517
バスルームがどれくらい広かったかとか
15:56
you know, here's how far shopping is from the hotel.
304
940331
4520
買い物の場所がホテルから
どれくらいの距離だったか等の情報です
どれくらいの距離だったか等の情報です
16:00
Now, you guys did pretty well. Most people perform at chance at this task.
305
944851
4161
皆さんは嘘を見抜くのが上手なようですね
16:04
Our computer algorithm is very accurate, much more accurate
306
949012
2758
私たちのコンピューターアルゴリズムは
16:07
than humans can be, and it's not going to be accurate all the time.
307
951770
3291
さらに正確です
でも常にではありません
でも常にではありません
16:10
This isn't a deception-detection machine to tell
308
955061
2030
ガールフレンドの
16:12
if your girlfriend's lying to you on text messaging.
309
957091
2501
メールの嘘は発見できません
16:15
We believe that every lie now, every type of lie --
310
959592
3564
全てのタイプの嘘 例えば
16:19
fake hotel reviews, fake shoe reviews,
311
963156
3787
偽のホテルレビュー 偽の靴レビュー
16:22
your girlfriend cheating on you with text messaging --
312
966943
2914
ガールフレンドの携帯メールの嘘など
16:25
those are all different lies. They're going to have
313
969857
1505
すべてタイプが異なります
16:27
different patterns of language. But because everything's
314
971362
2859
それら 異なるタイプの嘘の
言語パターンが
言語パターンが
16:30
recorded now, we can look at all of those kinds of lies.
315
974221
4689
今 全てが記録されていることによって
比較できます
比較できます
16:34
Now, as I said, as a social scientist, this is wonderful.
316
978910
3993
これは社会科学者として
素晴らしいことです
素晴らしいことです
16:38
It's transformational. We're going to be able to learn
317
982903
2087
全てが記録されることにより
16:40
so much more about human thought and expression,
318
984990
3802
私たちは人間の思考と表現について
16:44
about everything from love to attitudes,
319
988792
4398
愛情と言動について
より深く理解することが
より深く理解することが
16:49
because everything is being recorded now, but
320
993190
1960
できるようになります
16:51
what does it mean for the average citizen?
321
995150
2404
一般市民の つまり 私たちの生活には
16:53
What does it mean for us in our lives?
322
997554
2802
どういう意味を持つのでしょうか？
16:56
Well, let's forget deception for a bit. One of the big ideas,
323
1000356
3673
「嘘」から少し離れてみましょう
重要なことは
重要なことは
16:59
I believe, is that we're leaving these huge traces behind.
324
1004029
3688
私たちが膨大な記録を残している
ことではないでしょうか
ことではないでしょうか
17:03
My outbox for email is massive,
325
1007717
3216
わたしの送信ボックスには
大量のメールがあります
大量のメールがあります
17:06
and I never look at it. I write all the time,
326
1010933
3337
でもチェックしたことはありません
17:10
but I never look at my record, at my trace.
327
1014270
3438
自分の残す記録なんて
確認しないのです
確認しないのです
17:13
And I think we're going to see a lot more of that,
328
1017708
1567
でも そこからわかることが
17:15
where we can reflect on who we are by looking at
329
1019275
3161
たくさんあるはずです
何を書いたか 何を話したか
何を書いたか 何を話したか
17:18
what we wrote, what we said, what we did.
330
1022436
3618
何をしたか
それらから自分が誰なのか考察できます
それらから自分が誰なのか考察できます
17:21
Now, if we bring it back to deception, there's a couple
331
1026054
2272
ここで 話を「嘘」に戻すと
17:24
of take-away things here.
332
1028326
1977
留意点がいくつかあります
17:26
First, lying online can be very dangerous, right?
333
1030303
4488
まずオンラインで嘘をつくのは
とても危険です そうですよね？
とても危険です そうですよね？
17:30
Not only are you leaving a record for yourself on your machine,
334
1034791
2706
自分のPCに記録されるだけでなく
17:33
but you're leaving a record on the person that you were lying to,
335
1037497
4275
あなたが嘘をついている相手にも
その記録が残るからです
その記録が残るからです
17:37
and you're also leaving them around for me to analyze
336
1041772
1760
そして わたしの研究用のデータにもなります
17:39
with some computer algorithms.
337
1043532
1454
コンピューターアルゴリズムでね
17:40
So by all means, go ahead and do that, that's good.
338
1044986
3173
もちろんそうして頂いても構いません
17:44
But when it comes to lying and what we want to do
339
1048159
4154
でも嘘をつく場面で私たちがしたいことは
17:48
with our lives, I think we can go back to
340
1052313
2553
ディオゲネスや孔子を
見習うことではないでしょうか
見習うことではないでしょうか
17:50
Diogenes and Confucius. And they were less concerned
341
1054866
3749
彼らは嘘をつく行為を
懸念していたわけではありません
懸念していたわけではありません
17:54
about whether to lie or not to lie, and more concerned about
342
1058615
2832
それよりも自分自身に正直であることを
17:57
being true to the self, and I think this is really important.
343
1061447
3285
重んじていました
これはとても重要なことだと思います
これはとても重要なことだと思います
18:00
Now, when you are about to say or do something,
344
1064732
4183
皆さんが何か言おうとしたり
何かしようとしたりする時
何かしようとしたりする時
18:04
we can think, do I want this to be part of my legacy,
345
1068915
4560
自分にこう問うことができます
18:09
part of my personal record?
346
1073475
2713
「その行為を
自分の記録として残したいか？」
自分の記録として残したいか？」
18:12
Because in the digital age we live in now,
347
1076188
2657
私たちはデジタル時代に生きています
18:14
in the networked age, we are all leaving a record.
348
1078845
4464
ネットワーク時代に生きる私たちの行いは
全て記録として残るのです
全て記録として残るのです
18:19
Thank you so much for your time,
349
1083309
1695
貴重なお時間をいただきありがとうございました
あなたの記録の幸運を祈っています
あなたの記録の幸運を祈っています
18:20
and good luck with your record. (Applause)
350
1085004
4447
貴重なお時間をいただきありがとうございました
あなたの記録の幸運を祈っています
あなたの記録の幸運を祈っています
ABOUT THE SPEAKER
Jeff Hancock - PsychologistJeff 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.
Jeff Hancock | Speaker | TED.com