TEDGlobal 2011
Pamela Meyer: How to spot a liar
Pamela Meyer: Kaip atpažinti melagį
Filmed:
Readability: 3.8
28,415,176 views
Kasdien mums meluojama nuo 10 iki 200 kartų, ir raktai, kaip aptikti tuos melus gali būti subtilūs ir neintuityvūs. Pamela Meyer, knygos "Melo atpažinimas" autorė, supažindina su būdais, kuriuos naudoja apgavysčių atpažinimo žinovai, ir tvirtina, kad atvirumas yra vertybė, kurią verta saugoti.
Pamela Meyer - Lie detector
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth. Full bio
Pamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Okay, now I don't want to alarm anybody in this room,
0
0
5000
Gerai, aš nenoriu nieko šiame kambaryje išgąsdinti,
00:20
but it's just come to my attention
1
5000
2000
bet aš ką tik pastebėjau,
00:22
that the person to your right is a liar.
2
7000
2000
kad asmuo, sėdintis Jums iš dešinės yra melagis.
00:24
(Laughter)
3
9000
2000
(Juokas)
00:26
Also, the person to your left is a liar.
4
11000
3000
Taip pat, asmuo Jums iš kairės yra melagis.
00:29
Also the person sitting in your very seats is a liar.
5
14000
3000
Taip pat asmuo sėdintis toje pačioje kėdėje, kur Jūs, yra melagis.
00:32
We're all liars.
6
17000
2000
Mes visi melagiai.
00:34
What I'm going to do today
7
19000
2000
Šiandien aš parodysiu Jums
00:36
is I'm going to show you what the research says about why we're all liars,
8
21000
3000
ką moksliniai tyrimai sako, kodėl mes visi esame melagiai,
00:39
how you can become a liespotter
9
24000
2000
kaip gali atpažinti melą
00:41
and why you might want to go the extra mile
10
26000
3000
ir kodėl galbūt norėtum nueiti tą papildomą mylią
00:44
and go from liespotting to truth seeking,
11
29000
3000
ir ne tik mokėti aptikti melą, bet siekti tiesos
00:47
and ultimately to trust building.
12
32000
2000
ir, galų gale, didinti savitarpio pasitikėjimą.
00:49
Now speaking of trust,
13
34000
3000
Kalbant apie pasitikėjimą,
00:52
ever since I wrote this book, "Liespotting,"
14
37000
3000
nuo tada, kai parašiau knyggą "Melo atpažinimas",
00:55
no one wants to meet me in person anymore, no, no, no, no, no.
15
40000
3000
niekas nebenori bendrauti su manimi akis į akį, ne, ne, ne, ne, ne.
00:58
They say, "It's okay, we'll email you."
16
43000
3000
Jie sako: "Viskas gerai, mes tau parašysime el. paštu."
01:01
(Laughter)
17
46000
2000
(Juokas)
01:03
I can't even get a coffee date at Starbucks.
18
48000
4000
Aš net nebeturiu pasimatymų prie kavos Starbucks.
01:07
My husband's like, "Honey, deception?
19
52000
2000
Mano vyras sako: "Mieloji, apgavystė?
01:09
Maybe you could have focused on cooking. How about French cooking?"
20
54000
3000
Galbūt galėjai specializuotis kulinarijoje? Tarkim prancūzų?"
01:12
So before I get started, what I'm going to do
21
57000
2000
Tad prieš pradėdama,
01:14
is I'm going to clarify my goal for you,
22
59000
3000
aš paaiškinsiu, ką su Jumis esu suplanavusi,
01:17
which is not to teach a game of Gotcha.
23
62000
2000
ir tai tikrai nebus mokymasis žaisti "Pagausiu".
01:19
Liespotters aren't those nitpicky kids,
24
64000
2000
Melo atpažintojai nėra tie prie smulkmenų kimbantys vaikai,
01:21
those kids in the back of the room that are shouting, "Gotcha! Gotcha!
25
66000
3000
tie vaikai iš klasės galo šaukiantys "Pastebėjau, pastebėjau!"
01:24
Your eyebrow twitched. You flared your nostril.
26
69000
3000
Tavo antakis trūktelėjo. Tu pajudinai šnervę.
01:27
I watch that TV show 'Lie To Me.' I know you're lying."
27
72000
3000
Žiūriu tą TV laidą "Meluok man. Žinau, kad meluoji."
01:30
No, liespotters are armed
28
75000
2000
Ne, melo atpažintojai pasikaustę
01:32
with scientific knowledge of how to spot deception.
29
77000
3000
mokslinėmis žiniomis kaip pastebėti apgavystę.
01:35
They use it to get to the truth,
30
80000
2000
Jie tai naudoja, kad išgautų tiesą,
01:37
and they do what mature leaders do everyday;
31
82000
2000
ir jie daro tai, ką subrendę vadovai daro kasdien;
01:39
they have difficult conversations with difficult people,
32
84000
3000
jie įsitraukia į sunkius pokalbius su sunkiais žmonėmis,
01:42
sometimes during very difficult times.
33
87000
2000
kartais labais sunkiais laiko momentais.
01:44
And they start up that path
34
89000
2000
Jie pasirenka tokį kelią
01:46
by accepting a core proposition,
35
91000
2000
priimdami esminį teiginį,
01:48
and that proposition is the following:
36
93000
2000
ir tas teiginys yra toks:
01:50
Lying is a cooperative act.
37
95000
3000
Melavimas yra bendradarbiavimu paremtas veiksmas.
01:53
Think about it, a lie has no power whatsoever by its mere utterance.
38
98000
4000
Pagalvok apie tai, juk melas neturi absoliučiai jokios galios vien pasakymu.
01:57
Its power emerges
39
102000
2000
Jo galia iškyla
01:59
when someone else agrees to believe the lie.
40
104000
2000
kai kas nors sutinka tuo melu įtikėti.
02:01
So I know it may sound like tough love,
41
106000
2000
Tad suprantu, kad tai gali skambėti kaip sunki meilė,
02:03
but look, if at some point you got lied to,
42
108000
4000
bet suprask, jei tau kažkada buvo pameluota,
02:07
it's because you agreed to get lied to.
43
112000
2000
tai buvo todėl, kad tu sutikai, kad tau būtų meluojama.
02:09
Truth number one about lying: Lying's a cooperative act.
44
114000
3000
Pirmoji tiesa apie melą: Melavimas yra bendradarbiavimu pagrįstas veiksmas.
02:12
Now not all lies are harmful.
45
117000
2000
Ne visas melas yra žalingas.
02:14
Sometimes we're willing participants in deception
46
119000
3000
Kartais sutinkame būti apgavystės dalyviais
02:17
for the sake of social dignity,
47
122000
3000
vedami noro išlaikyti socialinį orumą,
02:20
maybe to keep a secret that should be kept secret, secret.
48
125000
3000
galbūt išlaikyti paslaptį, kuri turėtų išlikti paslaptimi.
02:23
We say, "Nice song."
49
128000
2000
Sakome "Graži daina."
02:25
"Honey, you don't look fat in that, no."
50
130000
3000
"Ne, neatrodai stora su ta suknele, mieloji, tikrai ne."
02:28
Or we say, favorite of the digiratti,
51
133000
2000
Arba, kaip ypač mėgsta sakyti "digerati",
02:30
"You know, I just fished that email out of my spam folder.
52
135000
3000
"Žinai, ką tik atradau tavo laišką šiukšlių kataloge.
02:33
So sorry."
53
138000
3000
Labai atsiprašau."
02:36
But there are times when we are unwilling participants in deception.
54
141000
3000
Bet pasitaiko, kad esame dalyviai apgavystėje ne savo noru.
02:39
And that can have dramatic costs for us.
55
144000
3000
Ir tai mums labai labai brangiai atsieiti.
02:42
Last year saw 997 billion dollars
56
147000
3000
Praeitais metais vien korporaciniai sukčiavimai
02:45
in corporate fraud alone in the United States.
57
150000
4000
JAV siekė 997 milijardus dolerių.
02:49
That's an eyelash under a trillion dollars.
58
154000
2000
Tai vos vos mažiau nei trilijonas dolerių.
02:51
That's seven percent of revenues.
59
156000
2000
Tai septyni procentai visų pajamų.
02:53
Deception can cost billions.
60
158000
2000
Apgavystė gali kainuoti milijardus.
02:55
Think Enron, Madoff, the mortgage crisis.
61
160000
3000
Pagalvok apie Enron, Madoff'ą ir būsto paskolų krizę.
02:58
Or in the case of double agents and traitors,
62
163000
3000
Arba apie dvigubus agentus ir išdavikus,
03:01
like Robert Hanssen or Aldrich Ames,
63
166000
2000
kaip Robert Hanssen arba Aldrich Ames,
03:03
lies can betray our country,
64
168000
2000
melas gali išduoti mūsų šalį,
03:05
they can compromise our security, they can undermine democracy,
65
170000
3000
sukompromituoti mūsų saugumą, pakirsti demokratiją,
03:08
they can cause the deaths of those that defend us.
66
173000
3000
melas gali lemti mirtį tiems, kurie mus saugo.
03:11
Deception is actually serious business.
67
176000
3000
Apgavystė yra rimtas reikalas.
03:14
This con man, Henry Oberlander,
68
179000
2000
Šis apgavikas, Henry Oberlander,
03:16
he was such an effective con man
69
181000
2000
jis buvo toks geras apgavikas,
03:18
British authorities say
70
183000
2000
anot Britų valdžios,
03:20
he could have undermined the entire banking system of the Western world.
71
185000
3000
jis galėjo pakirsti ištisą vakarų pasaulio bankų sistemą.
03:23
And you can't find this guy on Google; you can't find him anywhere.
72
188000
2000
Ir tu nerasi šio žmogaus per Google; nerasi niekur.
03:25
He was interviewed once, and he said the following.
73
190000
3000
Vienąkart iš jo imta interviu ir jis pasakė štai ką.
03:28
He said, "Look, I've got one rule."
74
193000
2000
Jis pasakė, "Pažiūrėkite, aš turiu vieną taisyklę. "
03:30
And this was Henry's rule, he said,
75
195000
3000
Ir tai buvo Henry'io taisyklė:
03:33
"Look, everyone is willing to give you something.
76
198000
2000
"Kiekvienas žmogus norėtų tau kažką duoti.
03:35
They're ready to give you something for whatever it is they're hungry for."
77
200000
3000
Jie pasiruošę tau kažką duoti už bet ką, ko jie trokšta."
03:38
And that's the crux of it.
78
203000
2000
Ir tai yra esmė.
03:40
If you don't want to be deceived, you have to know,
79
205000
2000
Jei nenori būti apgautas, turi žinoti,
03:42
what is it that you're hungry for?
80
207000
2000
ko būtent tu trokšti?
03:44
And we all kind of hate to admit it.
81
209000
3000
Ir mes visi nenorime to pripažinti.
03:47
We wish we were better husbands, better wives,
82
212000
3000
Norėtume būti geresniai vyrais, geresnėmis žmonomis,
03:50
smarter, more powerful,
83
215000
2000
protingesni, galingesni,
03:52
taller, richer --
84
217000
2000
ar aukštesni, turtingesni --
03:54
the list goes on.
85
219000
2000
sąrašas tęsiasi.
03:56
Lying is an attempt to bridge that gap,
86
221000
2000
Melavimas yra bandymas užpildyti tą skirtumą,
03:58
to connect our wishes and our fantasies
87
223000
2000
sujungti savo norus ir fantazijas,
04:00
about who we wish we were, how we wish we could be,
88
225000
3000
kuo norėtume ar kuo galėtume būti,
04:03
with what we're really like.
89
228000
3000
su tuo, kuo iš tikrųjų esame.
04:06
And boy are we willing to fill in those gaps in our lives with lies.
90
231000
3000
Ir varge, kaip mes linkę užlipdyti šį skirtumą melu.
04:09
On a given day, studies show that you may be lied to
91
234000
3000
Bet kurią dieną, anot tyrimų, tau gali būti pameluota
04:12
anywhere from 10 to 200 times.
92
237000
2000
bet kur nuo 10 iki 200 kartų.
04:14
Now granted, many of those are white lies.
93
239000
3000
Tarkim, kad dauguma jų yra baltas melas.
04:17
But in another study,
94
242000
2000
Bet tuo tarpu kitame tyrime
04:19
it showed that strangers lied three times
95
244000
2000
tvirtinama, kad nepažįstamieji melavo triskart
04:21
within the first 10 minutes of meeting each other.
96
246000
2000
per pirmąsias 10 susitikimo minučių.
04:23
(Laughter)
97
248000
2000
(Juokas)
04:25
Now when we first hear this data, we recoil.
98
250000
3000
Pirmąkart išgirdus šiuos rezultatus, išsigąstame.
04:28
We can't believe how prevalent lying is.
99
253000
2000
Negalime patikėti koks paplitęs yra melavimas.
04:30
We're essentially against lying.
100
255000
2000
Mes iš esmės prieš melavimą.
04:32
But if you look more closely,
101
257000
2000
Bet pažiūrėjus įdėmiau,
04:34
the plot actually thickens.
102
259000
2000
siužetas pasudėtingėja.
04:36
We lie more to strangers than we lie to coworkers.
103
261000
3000
Mes daugiau meluojame nepažįstamiems, nei kolegoms.
04:39
Extroverts lie more than introverts.
104
264000
4000
Ekstravertai meluoja daugiau nei intravertai.
04:43
Men lie eight times more about themselves
105
268000
3000
Vyrai meluoja aštuonis kartus dažniau apie save
04:46
than they do other people.
106
271000
2000
nei apie kitus žmones.
04:48
Women lie more to protect other people.
107
273000
3000
Moterys dažniau meluoja, kad apsaugotų kitus.
04:51
If you're an average married couple,
108
276000
3000
Jei esate vidutinė sutuoktinių pora,
04:54
you're going to lie to your spouse
109
279000
2000
meluosite savo antrajai pusei
04:56
in one out of every 10 interactions.
110
281000
2000
vienąkart per kiekvieną 10 bendravimų.
04:58
Now you may think that's bad.
111
283000
2000
Turbūt galvojate, tai blogai.
05:00
If you're unmarried, that number drops to three.
112
285000
2000
Jei esate nesusituokę, tas skaičius nukrinta iki trijų.
05:02
Lying's complex.
113
287000
2000
Melavimas sudėtingas.
05:04
It's woven into the fabric of our daily and our business lives.
114
289000
3000
Jis įaustas į mūsų kasdienius ir darbo pasaulius.
05:07
We're deeply ambivalent about the truth.
115
292000
2000
Mes labai prieštaringai nusteikę tiesos atžvilgiu.
05:09
We parse it out on an as-needed basis,
116
294000
2000
Mes ją susiinterpretuojame pagal poreikius,
05:11
sometimes for very good reasons,
117
296000
2000
kartais dėl labai rimtų priežasčių,
05:13
other times just because we don't understand the gaps in our lives.
118
298000
3000
kartais vien dėl to, kad nesuprantame tų trūkumų savo gyvenimuose.
05:16
That's truth number two about lying.
119
301000
2000
Tai antroji tiesa apie melavimą.
05:18
We're against lying,
120
303000
2000
Mes prieš melavimą,
05:20
but we're covertly for it
121
305000
2000
bet užsislapstę palaikome jį
05:22
in ways that our society has sanctioned
122
307000
2000
būdais, kuriuos visuomenė priimdavo
05:24
for centuries and centuries and centuries.
123
309000
2000
šimtmečių šimtmečiais.
05:26
It's as old as breathing.
124
311000
2000
Melavimas senas kaip kvėpavimas.
05:28
It's part of our culture, it's part of our history.
125
313000
2000
Tai mūsų kultūros dalis, istorijos dalis.
05:30
Think Dante, Shakespeare,
126
315000
3000
Pagalvok apie Dantę, Šekspyrą,
05:33
the Bible, News of the World.
127
318000
3000
Bibliją, "News of the World".
05:36
(Laughter)
128
321000
2000
(Juokas)
05:38
Lying has evolutionary value to us as a species.
129
323000
2000
Melavimas yra evoliuciškai naudingas mums kaip rūšiai.
05:40
Researchers have long known
130
325000
2000
Mokslininkai ilgai žinojo,
05:42
that the more intelligent the species,
131
327000
2000
kad kuo labiau gyvūno rūšis išsivysčiusi protiškai,
05:44
the larger the neocortex,
132
329000
2000
kuo didesnė jos smegenų naujoji žievė,
05:46
the more likely it is to be deceptive.
133
331000
2000
tuo labiau rūšis linkusi imtis apgavysčių.
05:48
Now you might remember Koko.
134
333000
2000
Galbūt prisimenate Koko.
05:50
Does anybody remember Koko the gorilla who was taught sign language?
135
335000
3000
Ar kas nors atsimenate gorilą Koko, kuri buvo išmokyta ženklų kalbos?
05:53
Koko was taught to communicate via sign language.
136
338000
3000
Koko buvo išmokyta bendrauti ženklais.
05:56
Here's Koko with her kitten.
137
341000
2000
Štai Koko su savo katyte.
05:58
It's her cute little, fluffy pet kitten.
138
343000
3000
Tai jos mielas mažasis naminis gyvūnėlis.
06:01
Koko once blamed her pet kitten
139
346000
2000
Koko kartą ją apkaltino,
06:03
for ripping a sink out of the wall.
140
348000
2000
kad ji išlupo iš sienos praustuvę.
06:05
(Laughter)
141
350000
2000
(Juokas)
06:07
We're hardwired to become leaders of the pack.
142
352000
2000
Mes sukurti būti šios grupelės lyderiais.
06:09
It's starts really, really early.
143
354000
2000
Tai prasideda anksti, labai anksti.
06:11
How early?
144
356000
2000
Kaip anksti?
06:13
Well babies will fake a cry,
145
358000
2000
Na, vaikai gali apsimesti verkiantys,
06:15
pause, wait to see who's coming
146
360000
2000
sustoti, palaukti, kad pamatytų kas ateina
06:17
and then go right back to crying.
147
362000
2000
ir tada vėl toliau verkti.
06:19
One-year-olds learn concealment.
148
364000
2000
Vienų metų amžiaus vaikai išmoksta nuslėpti.
06:21
(Laughter)
149
366000
2000
(Juokas)
06:23
Two-year-olds bluff.
150
368000
2000
Dviejų metų - blefuoja.
06:25
Five-year-olds lie outright.
151
370000
2000
Penkių metų vaikai meluoja drąsiai.
06:27
They manipulate via flattery.
152
372000
2000
Jie manipuliuoja meilikavimu.
06:29
Nine-year-olds, masters of the cover up.
153
374000
3000
Devynių metų vaikai yra apgavystės meistrai.
06:32
By the time you enter college,
154
377000
2000
Tuo metu, kai įstosite į koledžą,
06:34
you're going to lie to your mom in one out of every five interactions.
155
379000
3000
meluosite savo mamai vieną kartą per 5 pokalbius.
06:37
By the time we enter this work world and we're breadwinners,
156
382000
3000
Kai įžengiame į darbo pasaulį ir uždirbame duoną,
06:40
we enter a world that is just cluttered
157
385000
2000
įžengiame į pasaulį tiesiog apšnerkštą
06:42
with spam, fake digital friends,
158
387000
2000
spam'u, netikrais skaitmeniniais draugais,
06:44
partisan media,
159
389000
2000
šališka žiniasklaida,
06:46
ingenious identity thieves,
160
391000
2000
genialiais tapatybės vagimis,
06:48
world-class Ponzi schemers,
161
393000
2000
pasaulinio lygio Ponzi schemų kūrėjais,
06:50
a deception epidemic --
162
395000
2000
apgavystės epidemija -
06:52
in short, what one author calls
163
397000
2000
vienas autorius tai vadina
06:54
a post-truth society.
164
399000
3000
post-tiesos visuomene.
06:57
It's been very confusing
165
402000
2000
Gana ilgą laiką
06:59
for a long time now.
166
404000
3000
tai buvo labai painu.
07:03
What do you do?
167
408000
2000
Ką daryti?
07:05
Well there are steps we can take
168
410000
2000
Na, yra keletas dalykų, kuriuos galima naudoti
07:07
to navigate our way through the morass.
169
412000
2000
norint nepasimesti šioje painiavoje.
07:09
Trained liespotters get to the truth 90 percent of the time.
170
414000
3000
Apmokyti melo atpažintojai pažįstą melavimą 90% tikslumu.
07:12
The rest of us, we're only 54 percent accurate.
171
417000
3000
Likusi mūsų dalis, mes tik 54%.
07:15
Why is it so easy to learn?
172
420000
2000
Kodėl taip lengva išmokti?
07:17
There are good liars and there are bad liars. There are no real original liars.
173
422000
3000
Yra geri melagiai ir yra blogi melagiai. Nėra tikrų apsigimusių melagių.
07:20
We all make the same mistakes. We all use the same techniques.
174
425000
3000
Visi suklystame. Visi naudojame tuos pačius metodus.
07:23
So what I'm going to do
175
428000
2000
Štai ką padarysiu.
07:25
is I'm going to show you two patterns of deception.
176
430000
2000
Parodysiu jums du apgavystės modelius.
07:27
And then we're going to look at the hot spots and see if we can find them ourselves.
177
432000
3000
Tada pažvelgsime į charakteringus pavyzdžius ir juos aptarsime.
07:30
We're going to start with speech.
178
435000
3000
Pradėsime nuo kalbos.
07:33
(Video) Bill Clinton: I want you to listen to me.
179
438000
2000
(Įrašas) Billl Clinton: Noriu, kad manęs klausytumėte.
07:35
I'm going to say this again.
180
440000
2000
Vėl tai pakartosiu.
07:37
I did not have sexual relations
181
442000
3000
Aš neturėjau seksualinių santykių
07:40
with that woman, Miss Lewinsky.
182
445000
4000
su ta moterimi, panele Lewinsky.
07:44
I never told anybody to lie,
183
449000
2000
Niekada niekam neliepiau meluoti,
07:46
not a single time, never.
184
451000
2000
nė karto, niekada.
07:48
And these allegations are false.
185
453000
3000
Ir šie kaltinimai yra neteisingi.
07:51
And I need to go back to work for the American people.
186
456000
2000
Man reikia tęsti darbą Amerikos žmonėms.
07:53
Thank you.
187
458000
2000
Ačiū.
07:58
Pamela Meyer: Okay, what were the telltale signs?
188
463000
3000
Pamela Meyer:Gerai, kurie ženklai yra demaskuojantys?
08:01
Well first we heard what's known as a non-contracted denial.
189
466000
4000
Pirma mes išgirstame tai, kas vadinama nesutartiniu neigimu.
08:05
Studies show that people who are overdetermined in their denial
190
470000
3000
Tyrimai rodo, kad žmonės, kurie pernelyg ryžtingai ginasi
08:08
will resort to formal rather than informal language.
191
473000
3000
dažniau naudos formalią kalbą nei kasdieninę.
08:11
We also heard distancing language: "that woman."
192
476000
3000
Taip pat girdėjome atitolinančią kalbą: 'ta moteris'.
08:14
We know that liars will unconsciously distance themselves
193
479000
2000
Žinome, kad melagiai nesąmoningai tolins save
08:16
from their subject
194
481000
2000
nuo subjekto
08:18
using language as their tool.
195
483000
3000
naudojantis ženklų kalba.
08:21
Now if Bill Clinton had said, "Well, to tell you the truth ... "
196
486000
3000
Jei Bilas Klintonas būtų pasakęs, "Na, tiesą sakant... "
08:24
or Richard Nixon's favorite, "In all candor ... "
197
489000
2000
ar Ričardo Niksono mėgstamas, "Visu atvirumu ..."
08:26
he would have been a dead giveaway
198
491000
2000
tai būtų visiškas išsidavimas
08:28
for any liespotter than knows
199
493000
2000
bet kuriam melo atpažinėjui, kuris žino,
08:30
that qualifying language, as it's called, qualifying language like that,
200
495000
3000
kad apibrėžiamoji kalba, kaip tai vadinama, tokia apibrėžiamoji kalba,
08:33
further discredits the subject.
201
498000
2000
dar labiau diskredituoja subjektą.
08:35
Now if he had repeated the question in its entirety,
202
500000
3000
Jei jis būtų pakartojęs klausimą pilnai
08:38
or if he had peppered his account with a little too much detail --
203
503000
4000
ar jei būtų paaštrinęs savo pasakojimą su pernelyg daug detalių --
08:42
and we're all really glad he didn't do that --
204
507000
2000
ir mums labai pasisekė, kad jis taip nepadarė --
08:44
he would have further discredited himself.
205
509000
2000
jis būtų dar labiau diskreditavęs save.
08:46
Freud had it right.
206
511000
2000
Froidas tai suprato teisingai.
08:48
Freud said, look, there's much more to it than speech:
207
513000
3000
Froidas sakė, pažiūrėkite, tai daug daugiau nei kalba.
08:51
"No mortal can keep a secret.
208
516000
3000
"Joks mirtingasis negali išlaikyti paslapties.
08:54
If his lips are silent, he chatters with his fingertips."
209
519000
3000
Jei lūpos tyli, jis tauškia pirštų galais."
08:57
And we all do it no matter how powerful you are.
210
522000
3000
Ir mes visi tai darome, nesvarbu koks esate galingas.
09:00
We all chatter with our fingertips.
211
525000
2000
Visi plepame savo pirštais.
09:02
I'm going to show you Dominique Strauss-Kahn with Obama
212
527000
3000
Parodysiu jums Dominique Strauss-Kahn su Obama,
09:05
who's chattering with his fingertips.
213
530000
3000
kuris kalba pirštų galais.
09:08
(Laughter)
214
533000
3000
(Juokas)
09:11
Now this brings us to our next pattern,
215
536000
3000
Tai mus atveda prie antrojo modelio,
09:14
which is body language.
216
539000
3000
kuris yra kūno kalba.
09:17
With body language, here's what you've got to do.
217
542000
3000
Štai ką reikia daryti su kūno kalba.
09:20
You've really got to just throw your assumptions out the door.
218
545000
3000
Tu tikrai turi išmesti savo prielaidas lauk.
09:23
Let the science temper your knowledge a little bit.
219
548000
2000
Leisk mokslui truputėlį sutramdyti tavo žinias.
09:25
Because we think liars fidget all the time.
220
550000
3000
Nes galvojame, kad melagiai visą laiką nerimauja.
09:28
Well guess what, they're known to freeze their upper bodies when they're lying.
221
553000
3000
Na ir štai ką, meluodami jie sustingdo viršutinę kūno dalį.
09:31
We think liars won't look you in the eyes.
222
556000
3000
Galvojame, kad melagis nežiūrės tau į akis.
09:34
Well guess what, they look you in the eyes a little too much
223
559000
2000
Na ir štai ką, jie į akis tau žiūrės šiek tiek per daug,
09:36
just to compensate for that myth.
224
561000
2000
kad atsižvelgtų į šį mitą.
09:38
We think warmth and smiles
225
563000
2000
Galvojame, kad šiluma ir šypsenos
09:40
convey honesty, sincerity.
226
565000
2000
perteikia nuoširdumą, tikrumą.
09:42
But a trained liespotter
227
567000
2000
Bet apmokytas melo atpažinėjas
09:44
can spot a fake smile a mile away.
228
569000
2000
gali per mylią aptikti netikrą šypseną.
09:46
Can you all spot the fake smile here?
229
571000
3000
Ar galite čia pamatyti netikrą šypseną?
09:50
You can consciously contract
230
575000
2000
Galima sąmoningai sutraukti
09:52
the muscles in your cheeks.
231
577000
3000
skruostų raumenis.
09:55
But the real smile's in the eyes, the crow's feet of the eyes.
232
580000
3000
Bet tikroji šypsena yra akyse, akių varnos pėdutė.
09:58
They cannot be consciously contracted,
233
583000
2000
Jie negali būti sąmoningai sutraukiami,
10:00
especially if you overdid the Botox.
234
585000
2000
ypač jei persistengėte su Botox.
10:02
Don't overdo the Botox; nobody will think you're honest.
235
587000
3000
Atsargiai su Botox, nes visi abejos Jūsų atvirumu.
10:05
Now we're going to look at the hot spots.
236
590000
2000
Dabar pažvelgsime į ženklus.
10:07
Can you tell what's happening in a conversation?
237
592000
2000
Ar galite pasakyti, kas vyksta pokalbyje?
10:09
Can you start to find the hot spots
238
594000
3000
Ar pradedate matyti ženklus,
10:12
to see the discrepancies
239
597000
2000
matyti skirtumus
10:14
between someone's words and someone's actions?
240
599000
2000
tarp žodžių ir veiksmų?
10:16
Now I know it seems really obvious,
241
601000
2000
Žinau, kad tai atrodo taip akivaizdu,
10:18
but when you're having a conversation
242
603000
2000
bet bendraujant su kažkuo,
10:20
with someone you suspect of deception,
243
605000
3000
ką įtariate apgavyste,
10:23
attitude is by far the most overlooked but telling of indicators.
244
608000
3000
nusiteikimas Jūsų atžvilgiu yra labiausiai pasakantis rodiklis.
10:26
An honest person is going to be cooperative.
245
611000
2000
Sąžiningas bus linkęs bendradarbiauti.
10:28
They're going to show they're on your side.
246
613000
2000
Jie parodys, kad yra Jūsų pusėje.
10:30
They're going to be enthusiastic.
247
615000
2000
Jie bus entuziastingi.
10:32
They're going to be willing and helpful to getting you to the truth.
248
617000
2000
Jie bus norintys ir padedantys Jums pasiekti tiesą.
10:34
They're going to be willing to brainstorm, name suspects,
249
619000
3000
Jie mielai generuos idėjas, vardins įtariamuosius,
10:37
provide details.
250
622000
2000
pateiks detales.
10:39
They're going to say, "Hey,
251
624000
2000
Jie sakys, "Ei,
10:41
maybe it was those guys in payroll that forged those checks."
252
626000
3000
galbūt tai tie vyrykai, kurie dirba ten, padirbo tuos čekius."
10:44
They're going to be infuriated if they sense they're wrongly accused
253
629000
3000
Jie labai pyks, jei jausis, kad yra neteisingai apkaltinti
10:47
throughout the entire course of the interview, not just in flashes;
254
632000
2000
per ištisą interviu, o ne blyksniais;
10:49
they'll be infuriated throughout the entire course of the interview.
255
634000
3000
jie bus įtūžę per visą interviu.
10:52
And if you ask someone honest
256
637000
2000
Ir jei paklausite ko nors sąžiningo,
10:54
what should happen to whomever did forge those checks,
257
639000
3000
kas turi atsitikti su tais, kurie padirbo čekius,
10:57
an honest person is much more likely
258
642000
2000
sąžiningas žmogus daug dažniau
10:59
to recommend strict rather than lenient punishment.
259
644000
4000
patars sunkesnę bausmę.
11:03
Now let's say you're having that exact same conversation
260
648000
2000
Tarkim dalyvaujame visai tokiame pat pokalbyje
11:05
with someone deceptive.
261
650000
2000
su nesąžiningu žmogumi.
11:07
That person may be withdrawn,
262
652000
2000
Tas žmogus gali būti atsitraukęs,
11:09
look down, lower their voice,
263
654000
2000
žiūrėti žemyn, nuleisti balsą,
11:11
pause, be kind of herky-jerky.
264
656000
2000
kalbėti su pauzėmis, vis trūkčioti.
11:13
Ask a deceptive person to tell their story,
265
658000
2000
Paprašykite nesąžiningo žmogaus papasakoti jo istoriją.
11:15
they're going to pepper it with way too much detail
266
660000
3000
Jie pridės daugybę nereikalingų detalių
11:18
in all kinds of irrelevant places.
267
663000
3000
įvairiausiose nereikšmingose vietose.
11:21
And then they're going to tell their story in strict chronological order.
268
666000
3000
Ir jie savo istoriją papsakos griežtai chronologiškai.
11:24
And what a trained interrogator does
269
669000
2000
O apmokytas kvotėjas
11:26
is they come in and in very subtle ways
270
671000
2000
labai subtiliai įsiterps
11:28
over the course of several hours,
271
673000
2000
kelių valandų laikotarpyje
11:30
they will ask that person to tell that story backwards,
272
675000
3000
ir tiesiog paprašys to žmogaus papasakoti tą pačią istoriją atgal
11:33
and then they'll watch them squirm,
273
678000
2000
ir matys, kaip jie muistosi,
11:35
and track which questions produce the highest volume of deceptive tells.
274
680000
3000
ir seks, kuris klausimas grąžins daugiausiai neatitikimų.
11:38
Why do they do that? Well we all do the same thing.
275
683000
3000
Kodėl jie taip daro? Mes visi darome tą patį.
11:41
We rehearse our words,
276
686000
2000
Repetuojame savo žodžius,
11:43
but we rarely rehearse our gestures.
277
688000
2000
bet retai repetuojame savo gestus.
11:45
We say "yes," we shake our heads "no."
278
690000
2000
Sakome "taip", bet kratome galvas "ne".
11:47
We tell very convincing stories, we slightly shrug our shoulders.
279
692000
3000
Pasakojame labai įtaigias istorijas, bet šiek tiek gūžtelime pečiais.
11:50
We commit terrible crimes,
280
695000
2000
Padarome baisius nusikaltimus
11:52
and we smile at the delight in getting away with it.
281
697000
3000
ir šypsomės iš pasigėrėjimo, kad pavyko tai nuslėpti.
11:55
Now that smile is known in the trade as "duping delight."
282
700000
3000
Ši šypsena praktikoje vadinama "apgaulės pasigėrėjimu."
11:58
And we're going to see that in several videos moving forward,
283
703000
3000
Ir mes pamatysime tai keliuose vaizdo įrašuose,
12:01
but we're going to start -- for those of you who don't know him,
284
706000
2000
bet pradėsime nuo -- kas jo dar nepažįsta,
12:03
this is presidential candidate John Edwards
285
708000
3000
tai kandidatas į prezidentus John Edwards,
12:06
who shocked America by fathering a child out of wedlock.
286
711000
3000
kuris sukrėtė Ameriką augindamas nesantuokinį vaiką.
12:09
We're going to see him talk about getting a paternity test.
287
714000
3000
Matysime jį kalbant apie tėvystės testą.
12:12
See now if you can spot him
288
717000
2000
Jei dabar pastebėsite jį sakant
12:14
saying, "yes" while shaking his head "no,"
289
719000
2000
"taip", kai tuo tarpu jo galva juda "ne,"
12:16
slightly shrugging his shoulders.
290
721000
2000
ir šiek tiek gūžteli pečiai.
12:18
(Video) John Edwards: I'd be happy to participate in one.
291
723000
2000
(Įrašas) John Edwards: Aš mielai atliksiu testą.
12:20
I know that it's not possible that this child could be mine,
292
725000
3000
Žinau, kad nėra įmanoma, kad šis vaikas yra mano,
12:23
because of the timing of events.
293
728000
2000
dėl įvykių sekos laike.
12:25
So I know it's not possible.
294
730000
2000
Tad žinau, kad tai neįmanoma.
12:27
Happy to take a paternity test,
295
732000
2000
Mielai atliksiu tėvystės testą.
12:29
and would love to see it happen.
296
734000
2000
Ir pamatysiu rezultatus.
12:31
Interviewer: Are you going to do that soon? Is there somebody --
297
736000
3000
Kalbintojas: Ar tai padarysite greitai? Ar kažas ---
12:34
JE: Well, I'm only one side. I'm only one side of the test.
298
739000
3000
JE: Na, aš tik vienoje testo pusėje.
12:37
But I'm happy to participate in one.
299
742000
3000
Bet mielai atliksiu.
12:40
PM: Okay, those head shakes are much easier to spot
300
745000
2000
PM: Gerai, tie galvos judesiai daug lengviau pastebimi,
12:42
once you know to look for them.
301
747000
2000
kai žinai, ko ieškoti.
12:44
There're going to be times
302
749000
2000
Pasitaikys kai kažkam
12:46
when someone makes one expression
303
751000
2000
atliekant vieną išraišką
12:48
while masking another that just kind of leaks through in a flash.
304
753000
3000
tuo tarpu maskuojant kitą, akimirką bus galima pastebėti ženklus.
12:52
Murderers are known to leak sadness.
305
757000
2000
Yra žinoma, kad žudikai išsiduoda liūdėjimą.
12:54
Your new joint venture partner might shake your hand,
306
759000
2000
Naujojo verslo partneris gali paspausti Jums ranką,
12:56
celebrate, go out to dinner with you
307
761000
2000
džiaugtis, eiti kartu pietauti
12:58
and then leak an expression of anger.
308
763000
3000
ir tada išsiduoti pykčio išraiška.
13:01
And we're not all going to become facial expression experts overnight here,
309
766000
3000
Mes netapsime veido išraiškų ekspertai pernakt,
13:04
but there's one I can teach you that's very dangerous, and it's easy to learn,
310
769000
3000
bet galiu pasakyti Jums kai ką, kas labai pavojinga ir lengvai išmokstama,
13:07
and that's the expression of contempt.
311
772000
3000
ir tai yra paniekos išraiška.
13:10
Now with anger, you've got two people on an even playing field.
312
775000
3000
Kai kalbama apie pyktį, du žmonės yra tame pačiame lygyje.
13:13
It's still somewhat of a healthy relationship.
313
778000
2000
Tai vis dar daugiau mažiau sveiki santykiai.
13:15
But when anger turns to contempt,
314
780000
2000
Bet kai pyktis pavirsta panieka,
13:17
you've been dismissed.
315
782000
2000
Jūs esate atmestas.
13:19
It's associated with moral superiority.
316
784000
2000
Tai siejama su moraliniu pranašumu.
13:21
And for that reason, it's very, very hard to recover from.
317
786000
3000
Ir dėl to iš tos būsenos labai sunku išeiti.
13:24
Here's what it looks like.
318
789000
2000
Štai kaip tai atrodo.
13:26
It's marked by one lip corner
319
791000
2000
Tai atpažįstama vienu įtrauktu
13:28
pulled up and in.
320
793000
2000
lūpos kampučiu.
13:30
It's the only asymmetrical expression.
321
795000
3000
Tai vienintelė asimetrinė išraiška.
13:33
And in the presence of contempt,
322
798000
2000
Ir tai yra paniekos indikacija,
13:35
whether or not deception follows --
323
800000
2000
nesvarbu ar po to seks apgavystė --
13:37
and it doesn't always follow --
324
802000
2000
ir jis bus ne visada --
13:39
look the other way, go the other direction,
325
804000
2000
žiūrėk į kitą pusę, eik į kitą pusę,
13:41
reconsider the deal,
326
806000
2000
pergalvok sandorį,
13:43
say, "No thank you. I'm not coming up for just one more nightcap. Thank you."
327
808000
4000
sakyk, "Ne, ačiū. Aš neateisiu dėl dar vieno stiklelio. Ačiū."
13:47
Science has surfaced
328
812000
2000
Mokslas išaiškino
13:49
many, many more indicators.
329
814000
2000
daug, daug daugiau indikatorių.
13:51
We know, for example,
330
816000
2000
Mes žinome, kad pavyzdžiui,
13:53
we know liars will shift their blink rate,
331
818000
2000
melagiai pakeis savo mirksėjimo dažnį,
13:55
point their feet towards an exit.
332
820000
2000
pėdų galais taikysis į išėjimą.
13:57
They will take barrier objects
333
822000
2000
Jie turės objektus barjerus
13:59
and put them between themselves and the person that is interviewing them.
334
824000
3000
ir padės juos tarp savęs ir žmogaus, kuris veda pokalbį.
14:02
They'll alter their vocal tone,
335
827000
2000
Jie pakeis savo balso toną,
14:04
often making their vocal tone much lower.
336
829000
3000
dažnai padarydami jį daug žemesniu.
14:07
Now here's the deal.
337
832000
2000
Tai štai.
14:09
These behaviors are just behaviors.
338
834000
3000
Toks elgesys yra tik elgesys.
14:12
They're not proof of deception.
339
837000
2000
Tai nėra melo įrodymas.
14:14
They're red flags.
340
839000
2000
Tai raudonos vėliavos.
14:16
We're human beings.
341
841000
2000
Mes juk žmonės.
14:18
We make deceptive flailing gestures all over the place all day long.
342
843000
3000
Mes visąlaik mėtome apgaulingus gestus, visur ir visada.
14:21
They don't mean anything in and of themselves.
343
846000
2000
Jie nieko nereiškia savaime.
14:23
But when you see clusters of them, that's your signal.
344
848000
3000
Bet kai juos sudedi, tai jau signalas.
14:26
Look, listen, probe, ask some hard questions,
345
851000
3000
Žiūrėk, klausykis, tirk, ir užduok sunkius klausimus,
14:29
get out of that very comfortable mode of knowing,
346
854000
3000
išeik iš to labai patogaus žinojimo režimo,
14:32
walk into curiosity mode, ask more questions,
347
857000
3000
įeik į smalsumo režimą, klausk daugiau klausimų,
14:35
have a little dignity, treat the person you're talking to with rapport.
348
860000
3000
turėk orumo, elkis su žmogumi, su kuriuo kalbi, tarytum turėtumėt tarpusavio ryšį.
14:38
Don't try to be like those folks on "Law & Order" and those other TV shows
349
863000
3000
Nebūk kaip tie žmonės laidoje "Law & Order" ir kitose,
14:41
that pummel their subjects into submission.
350
866000
2000
kur iš veikėjų išmušamas paklusimas.
14:43
Don't be too aggressive, it doesn't work.
351
868000
3000
Nebūk pernelyg agresyvus, tai neveikia.
14:46
Now we've talked a little bit
352
871000
2000
Mes šiek tiek aptarėme,
14:48
about how to talk to someone who's lying
353
873000
2000
kaip kalbėti, su kažkuo, kas meluoja
14:50
and how to spot a lie.
354
875000
2000
ir kaip pastebėti melą.
14:52
And as I promised, we're now going to look at what the truth looks like.
355
877000
3000
Ir, kaip prižadėjau, pažiūrėsime, kaip atrodo tiesa.
14:55
But I'm going to show you two videos,
356
880000
2000
Bet parodysiu Jums du vaizdo įrašus,
14:57
two mothers -- one is lying, one is telling the truth.
357
882000
3000
dvi motinas -- viena meluoja, viena sako tiesą.
15:00
And these were surfaced
358
885000
2000
Ir tai buvo išaiškinta
15:02
by researcher David Matsumoto in California.
359
887000
2000
tyrinėtojo David Matsumoto Kalifornijoje.
15:04
And I think they're an excellent example
360
889000
2000
Ir manau, kad tai puikūs pavyzdžiai,
15:06
of what the truth looks like.
361
891000
2000
kaip atrodo tiesa.
15:08
This mother, Diane Downs,
362
893000
2000
Ši motina, Diane Downs,
15:10
shot her kids at close range,
363
895000
2000
iš arti nušovė savo vaikus,
15:12
drove them to the hospital
364
897000
2000
nuvežė juos į ligoninę
15:14
while they bled all over the car,
365
899000
2000
kol jie kraujavo mašinoje,
15:16
claimed a scraggy-haired stranger did it.
366
901000
2000
ir tvirtino, kad tai padarė nepažįstamas žmogus susivėlusiais plaukais.
15:18
And you'll see when you see the video,
367
903000
2000
Ir pamatysite žiūrėdami įrašą,
15:20
she can't even pretend to be an agonizing mother.
368
905000
2000
kad ji net nebando apsimesti sielvartaujančia motina.
15:22
What you want to look for here
369
907000
2000
Į ką turėtumėte atkreipti dėmesį yra
15:24
is an incredible discrepancy
370
909000
2000
neįsivaizduojamas neatitikimas
15:26
between horrific events that she describes
371
911000
2000
tarp siaubingų jos pasakojamų įvykių
15:28
and her very, very cool demeanor.
372
913000
2000
ir jos labai ramios laikysenos.
15:30
And if you look closely, you'll see duping delight throughout this video.
373
915000
3000
Ir jei pažiūrėsite įdėmiau, pamatysite apgaulės pasigėrėjimą viso įrašo metu.
15:33
(Video) Diane Downs: At night when I close my eyes,
374
918000
2000
(Įrašas) Diane Downs: Naktį, kai užsimerkiu,
15:35
I can see Christie reaching her hand out to me while I'm driving,
375
920000
3000
matau Christie siekiančią rankas į mane, vairuojančią,
15:38
and the blood just kept coming out of her mouth.
376
923000
3000
ir kraujas vis srūva jai iš burnos.
15:41
And that -- maybe it'll fade too with time --
377
926000
2000
Ir tai - galbūt tai užsimirš laikui bėgant,
15:43
but I don't think so.
378
928000
2000
bet taip nemanau.
15:45
That bothers me the most.
379
930000
3000
Tai mane labiausiai neramina.
15:55
PM: Now I'm going to show you a video
380
940000
2000
PM: Dabar Jums parodysiu įrašą
15:57
of an actual grieving mother, Erin Runnion,
381
942000
2000
su iš tikrųjų sielvartaujančia motina, Erin Runnion,
15:59
confronting her daughter's murderer and torturer in court.
382
944000
4000
akis į akį susiduriant su savo dukros žudiku ir kankintoju teisme.
16:03
Here you're going to see no false emotion,
383
948000
2000
Čia nematysite jokių netikrų emocijų,
16:05
just the authentic expression of a mother's agony.
384
950000
3000
tik autentišką motiniško sielvarto išraišką.
16:08
(Video) Erin Runnion: I wrote this statement on the third anniversary
385
953000
2000
(Įrašas) Erin Runnion: Aš parašiau šį pareiškimą sukakus trečiosioms metinėms
16:10
of the night you took my baby,
386
955000
2000
nuo tada, kai tu paėmei mano vaikelį,
16:12
and you hurt her,
387
957000
2000
ir ją sužeidei,
16:14
and you crushed her,
388
959000
2000
ir ją traiškei,
16:16
you terrified her until her heart stopped.
389
961000
4000
ir jai kėlei siaubą, kol nebeplakė širdis.
16:20
And she fought, and I know she fought you.
390
965000
3000
Ir ji kovojo su tavim, žinau, kad kovojo.
16:23
But I know she looked at you
391
968000
2000
Bet žinau, kad žiūrėjo į tave
16:25
with those amazing brown eyes,
392
970000
2000
savo nuostabiomis rudomis akimis,
16:27
and you still wanted to kill her.
393
972000
3000
ir tu vistiek norėjai ją nužudyti.
16:30
And I don't understand it,
394
975000
2000
Ir aš to nesuprantu,
16:32
and I never will.
395
977000
3000
ir niekada nesuprasiu.
16:35
PM: Okay, there's no doubting the veracity of those emotions.
396
980000
4000
PM: Gerai, nėra jokios abejonės dėl tų emocijų tikrumo.
16:39
Now the technology around what the truth looks like
397
984000
3000
Na o technologijos tiriančios, kaip atrodo tiesa,
16:42
is progressing on, the science of it.
398
987000
3000
progresuoja kartu su šios srities mokslu.
16:45
We know for example
399
990000
2000
Mes žinome, pavyzdžiui, kad dabar turime
16:47
that we now have specialized eye trackers and infrared brain scans,
400
992000
3000
specializuotus akių sekėjus ir infraraudonųjų spindulių smegenų nuotraukas,
16:50
MRI's that can decode the signals that our bodies send out
401
995000
3000
magnetinio rezonanso reultatus, kurie leidžia atkoduoti signalus,
16:53
when we're trying to be deceptive.
402
998000
2000
kuriuos siunčia mūsų kūnai, kai siekiame apgauti.
16:55
And these technologies are going to be marketed to all of us
403
1000000
3000
Ir šios technologijos bus siūlomos mums visiems
16:58
as panaceas for deceit,
404
1003000
2000
kaip panacėja nuo apgavystės
17:00
and they will prove incredibly useful some day.
405
1005000
3000
ir vieną dieną jos bus neįtikėtinai naudingos.
17:03
But you've got to ask yourself in the meantime:
406
1008000
2000
Bet kol kas turite savęs paklauti:
17:05
Who do you want on your side of the meeting,
407
1010000
2000
Ko norėtumėte su Jumis per susitikimą,
17:07
someone who's trained in getting to the truth
408
1012000
3000
žmogaus, apmokyto nusigauti iki tiesos, ar
17:10
or some guy who's going to drag a 400-pound electroencephalogram
409
1015000
2000
vyruko, kuris įtemps 200 kilogramų elektroencefalografą
17:12
through the door?
410
1017000
2000
pro duris?
17:14
Liespotters rely on human tools.
411
1019000
4000
Melo atpažintojai naudojasi žmogiškais įrankiais.
17:18
They know, as someone once said,
412
1023000
2000
Jie žino kad, kaip kažkas yra pasakęs,
17:20
"Character's who you are in the dark."
413
1025000
2000
"Iš tikrųjų esi toks, koks esi tamsoje"
17:22
And what's kind of interesting
414
1027000
2000
Ir kas yra gana įdomu,
17:24
is that today we have so little darkness.
415
1029000
2000
šiandien mes turime tiek mažai tamsos.
17:26
Our world is lit up 24 hours a day.
416
1031000
3000
Mūsų pasaulis apšviestas 24 valandas per parą.
17:29
It's transparent
417
1034000
2000
Viskas permatoma
17:31
with blogs and social networks
418
1036000
2000
su blogais ir socialiniais tinklais,
17:33
broadcasting the buzz of a whole new generation of people
419
1038000
2000
transliuojančiais visiškai naujos kartos informaciją;
17:35
that have made a choice to live their lives in public.
420
1040000
3000
kartos, kuri apsisprendė gyventi viešai.
17:38
It's a much more noisy world.
421
1043000
4000
Tai daug triukšmingesnis pasaulis.
17:42
So one challenge we have
422
1047000
2000
Tad vienas iš iššūkių
17:44
is to remember,
423
1049000
2000
yra prisiminti,
17:46
oversharing, that's not honesty.
424
1051000
3000
perdėtas dalinimasis nėra nuoširdumas.
17:49
Our manic tweeting and texting
425
1054000
2000
Mūsų manijos apimtas keitimasis žinutėmis
17:51
can blind us to the fact
426
1056000
2000
gali apakinti nuo to, kad
17:53
that the subtleties of human decency -- character integrity --
427
1058000
3000
tinkama žmogiška elgsena - asmens sąžiningumas -
17:56
that's still what matters, that's always what's going to matter.
428
1061000
3000
yra svarbiausia ir visada išliks svarbiausia.
17:59
So in this much noisier world,
429
1064000
2000
Tad šiame triukšmingesniame pasaulyje
18:01
it might make sense for us
430
1066000
2000
mums pridera
18:03
to be just a little bit more explicit
431
1068000
2000
bent truputėlį aiškiau išreikšti
18:05
about our moral code.
432
1070000
3000
savo moralinius principus.
18:08
When you combine the science of recognizing deception
433
1073000
2000
Sudėjus kartu apgavystės aptikimo mokslą,
18:10
with the art of looking, listening,
434
1075000
2000
ir meną matyti, klausytis,
18:12
you exempt yourself from collaborating in a lie.
435
1077000
3000
atleidi save nuo bendradarbiavimo melavimo procese.
18:15
You start up that path
436
1080000
2000
Tu žengi šiuo keliu
18:17
of being just a little bit more explicit,
437
1082000
2000
būdamas truputėlį atviresnis,
18:19
because you signal to everyone around you,
438
1084000
2000
nes visiems aplinkiniams tarsite
18:21
you say, "Hey, my world, our world,
439
1086000
3000
"Ei, mano pasaulis, Jūsų pasaulis,
18:24
it's going to be an honest one.
440
1089000
2000
bus sąžiningumu grįstas pasaulis.
18:26
My world is going to be one where truth is strengthened
441
1091000
2000
Mano pasaulis bus toks, kur tiesa yra stiprinama,
18:28
and falsehood is recognized and marginalized."
442
1093000
3000
o melas atpažįstamas ir marginalizuojamas."
18:31
And when you do that,
443
1096000
2000
Ir kai tai padarysite
18:33
the ground around you starts to shift just a little bit.
444
1098000
3000
viskas aplink Jus pradės šiek tiek keistis.
18:36
And that's the truth. Thank you.
445
1101000
3000
Ir tai yra tiesa. Ačiū Jums.
18:39
(Applause)
446
1104000
5000
(Plojimai)
ABOUT THE SPEAKER
Pamela Meyer - Lie detectorPamela Meyer thinks we’re facing a pandemic of deception, but she’s arming people with tools that can help take back the truth.
Why you should listen
Social media expert Pamela Meyer can tell when you’re lying. If it’s not your words that give you away, it’s your posture, eyes, breathing rate, fidgets, and a host of other indicators. Worse, we are all lied to up to 200 times a day, she says, from the white lies that allow society to function smoothly to the devastating duplicities that bring down corporations and break up families.
Working with a team of researchers over several years, Meyer, who is CEO of social networking company Simpatico Networks, collected and reviewed most of the research on deception that has been published, from such fields as law-enforcement, military, psychology and espionage. She then became an expert herself, receiving advanced training in deception detection, including multiple courses of advanced training in interrogation, microexpression analysis, statement analysis, behavior and body language interpretation, and emotion recognition. Her research is synthetized in her bestselling book Liespotting.
More profile about the speakerWorking with a team of researchers over several years, Meyer, who is CEO of social networking company Simpatico Networks, collected and reviewed most of the research on deception that has been published, from such fields as law-enforcement, military, psychology and espionage. She then became an expert herself, receiving advanced training in deception detection, including multiple courses of advanced training in interrogation, microexpression analysis, statement analysis, behavior and body language interpretation, and emotion recognition. Her research is synthetized in her bestselling book Liespotting.
Pamela Meyer | Speaker | TED.com