ABOUT THE SPEAKER
Kang Lee - Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior.

Why you should listen

With an international team based at the University of Toronto, Kang Lee investigates the neurological and social basis of emerging social behaviors in young children. His two­-pronged research focuses first on how and when children develop the capacity to lie, to detect liesand to feel guilty about it afterwards.

The second focus of Lee's research is facial recognition, which has led to revelations of when children develop the ability to distinguish races ­­and has helped explain why some people occasionally see Jesus' face on a piece of toast.

More profile about the speaker
Kang Lee | Speaker | TED.com
TED2016

Kang Lee: Can you really tell if a kid is lying?

Kang Lee: Conseguimos mesmo dizer se uma criança está a mentir?

Filmed:
7,395,442 views

Serão as crianças pouco talentosas a mentir? Acham que conseguem detetar facilmente as suas mentiras? Kang Lee, investigador do desenvolvimento, estuda o que acontece às crianças a nível psicológico quando mentem. Mentem bastante, começando a mentir aos dois anos de idade, e são de facto muito boas nisso. Lee explica porque devemos festejar quando as crianças começam a mentir e apresenta uma nova tecnologia de deteção de mentiras que poderá um dia revelar as nossas emoções escondidas.
- Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior. Full bio

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00:13
HiOi.
0
1112
1325
Olá.
00:14
Let me askpergunte the audiencepúblico a questionquestão:
1
2461
2346
Permitam-me que lhes faça
uma pergunta:
00:16
Did you ever liementira as a childcriança?
2
4831
2195
Alguma vez mentiram quando eram crianças?
00:19
If you did, could you please
raiselevantar your handmão?
3
7050
2667
Se a resposta for sim,
por favor levantem a mão.
00:23
WowUau! This is the mosta maioria honesthonesto
groupgrupo of people I've ever metconheceu.
4
11145
3454
Uau! Este é o grupo de pessoas
mais honesto que já conheci.
00:26
(LaughterRiso)
5
14623
1957
(Risos)
00:28
So for the last 20 yearsanos,
6
16604
1709
Nos últimos 20 anos
00:30
I've been studyingestudando
how childrencrianças learnaprender to tell liesmentiras.
7
18337
3415
tenho vindo a estudar a forma
como as crianças aprendem a mentir.
00:33
And todayhoje, I'm going to sharecompartilhar with you
8
21776
2304
E hoje vou partilhar convosco
00:36
some of the discoveriesdescobertas we have madefeito.
9
24104
2162
algumas das descobertas que fizemos.
00:38
But to begininício, I'm going to tell you
a storyhistória from MrSenhor deputado. RichardRichard MessinaMessina,
10
26624
4925
Mas para começar, vou contar-lhes
uma história do Sr. Richard Messina,
00:43
who is my friendamigos and an elementaryelementar
schoolescola principalDiretor.
11
31573
3129
que é meu amigo e diretor
de uma escola primária.
00:47
He got a phonetelefone call one day.
12
35266
1561
Um dia ele recebeu uma chamada.
A pessoa diz:
00:51
The callerchamador saysdiz,
13
39279
1151
00:52
"MrSenhor deputado. MessinaMessina, my sonfilho JohnnyJohnny
will not come to schoolescola todayhoje
14
40454
3882
"Sr. Messina, o meu filho Johnny
não vai à escola hoje
00:56
because he's sickdoente."
15
44360
1463
"porque está doente."
00:58
MrSenhor deputado. MessinaMessina askspergunta,
16
46498
1736
O Sr. Messina pergunta:
01:00
"Who am I speakingFalando to, please?"
17
48258
2014
"Com quem estou a falar, por favor?"
01:02
And the callerchamador saysdiz,
18
50788
1490
E a pessoa diz:
01:04
"I am my fatherpai."
19
52302
1665
"Sou o meu pai."
01:05
(LaughterRiso)
20
53991
2787
(Risos)
01:10
So this storyhistória --
21
58227
1682
Esta história...
01:11
(LaughterRiso)
22
59933
1532
(Risos)
01:13
sumssomas up very nicelyagradável
threetrês commoncomum beliefscrenças we have
23
61489
4310
... resume muito bem
três das ideias que temos
sobre as crianças e a mentira.
01:17
about childrencrianças and lyingdeitado.
24
65823
1859
01:20
One, childrencrianças only come to tell liesmentiras
25
68140
4631
Primeiro, as crianças
só começam a dizer mentiras
01:24
after enteringentrando elementaryelementar schoolescola.
26
72795
2268
depois de entrarem
para a escola primária.
Segundo, as crianças
não são boas a mentir.
01:27
Two, childrencrianças are poorpobre liarsmentirosos.
27
75552
2311
01:29
We adultsadultos can easilyfacilmente detectdetectar theirdeles liesmentiras.
28
77887
2857
Nós adultos, podemos detetar
facilmente as suas mentiras.
01:32
And threetrês, if childrencrianças liementira
at a very youngjovem ageera,
29
80768
4038
E terceiro, se as crianças
mentem muito cedo,
é porque deve haver alguma
falha de caráter,
01:36
there mustdevo be some
characterpersonagem flawsfalhas with them,
30
84830
2849
01:39
and they are going to becometornar-se
pathologicalpatológico liarsmentirosos for life.
31
87703
4049
e vão tornar-se mentirosos patológicos
toda a vida.
01:44
Well, it turnsgira out
32
92720
2194
Bem, o que acontece
01:46
all of the threetrês beliefscrenças are wrongerrado.
33
94938
2298
é que estas três ideias estão erradas.
Temos vindo a brincar
ao jogo das adivinhas
01:50
We have been playingjogando guessingSupondo que gamesjogos
34
98617
2710
01:53
with childrencrianças all over the worldmundo.
35
101351
2082
com crianças de todo o mundo.
01:55
Here is an exampleexemplo.
36
103457
1486
Eis um exemplo:
01:56
So in this gamejogos, we askedperguntei childrencrianças
to guessacho the numbersnúmeros on the cardscartões.
37
104967
4365
Neste jogo, pedimos às crianças
que adivinhem os números das cartas.
02:01
And we tell them if they winganhar the gamejogos,
38
109958
2878
E dizemos-lhes que, se ganharem o jogo,
02:04
they are going to get a biggrande prizeprêmio.
39
112860
2157
vão receber um grande prémio.
Mas a meio do jogo,
02:07
But in the middlemeio of the gamejogos,
40
115525
1477
02:09
we make an excuseDesculpa and leavesair the roomquarto.
41
117026
2760
damos uma desculpa e saímos da sala.
Antes de sairmos da sala,
02:13
And before we leavesair the roomquarto,
42
121763
1934
02:15
we tell them not to peekPeek at the cardscartões.
43
123721
2936
dizemos-lhes para não espreitarem
as cartas.
02:19
Of coursecurso,
44
127518
1416
Claro,
02:20
we have hiddenescondido camerascâmeras in the roomquarto
45
128958
2161
temos câmaras escondidas na sala
02:23
to watch theirdeles everycada movemover.
46
131143
1795
para observarmos todos os movimentos.
Uma vez que a vontade
de ganhar o jogo é enorme,
02:26
Because the desiredesejo
to winganhar the gamejogos is so strongForte,
47
134216
3417
02:29
more than 90 percentpor cento of childrencrianças will peekPeek
48
137657
3486
mais de 90% das crianças irá espreitar
02:33
as soonem breve as we leavesair the roomquarto.
49
141167
1437
mal saiamos da sala.
02:34
(LaughterRiso)
50
142628
2000
(Risos)
02:37
The crucialcrucial questionquestão is:
51
145044
1986
A questão fundamental é:
02:39
When we returnRetorna and askpergunte the childrencrianças
52
147054
2748
quando voltarmos
e perguntarmos às crianças
02:41
whetherse or not they have peekedespiei,
53
149826
2309
se espreitaram ou não,
02:44
will the childrencrianças who peekedespiei confessconfessar
54
152159
3052
será que aquelas que espreitaram
vão confessar
02:47
or liementira about theirdeles transgressiontransgressão?
55
155235
2578
ou vão mentir acerca da transgressão?
02:51
We foundencontrado that regardlessindependentemente
of gendergênero, countrypaís, religionreligião,
56
159525
4773
Descobrimos que, independentemente
do sexo, do país ou da religião,
aos dois anos,
02:56
at two yearsanos of ageera,
57
164934
1579
30% mentem,
02:59
30 percentpor cento liementira,
58
167188
1927
03:01
70 percentpor cento tell the truthverdade
about theirdeles transgressiontransgressão.
59
169139
3809
e 70% dizem a verdade
quanto à transgressão.
03:04
At threetrês yearsanos of ageera,
60
172972
2138
Aos três anos,
03:07
50 percentpor cento liementira and 50 percentpor cento
tell the truthverdade.
61
175134
3474
50% mentem e 50% dizem a verdade.
03:11
At fourquatro yearsanos of ageera,
62
179302
1899
Aos quatro anos,
03:13
more than 80 percentpor cento liementira.
63
181225
1947
mais de 80% mentem.
E depois dos quatro anos,
03:16
And after fourquatro yearsanos of ageera,
64
184334
2451
03:18
mosta maioria childrencrianças liementira.
65
186809
1389
a maior parte das crianças mente.
03:21
So as you can see,
66
189180
1363
Por isso, como podem ver,
03:22
lyingdeitado is really a typicaltípica partparte
of developmentdesenvolvimento.
67
190567
3463
mentir é mesmo uma característica
do desenvolvimento.
03:26
And some childrencrianças begininício to tell liesmentiras
68
194054
2790
Algumas crianças começam a dizer mentiras
03:28
as youngjovem as two yearsanos of ageera.
69
196868
2439
aos dois anos de idade.
Então agora, vamos olhar com mais atenção
para os mais novos.
03:32
So now, let's take a closermais perto look
at the youngermais jovem childrencrianças.
70
200438
3557
03:37
Why do some but not all
youngjovem childrencrianças liementira?
71
205336
3813
Por que motivo há crianças que mentem,
embora não todas?
Na cozinha, precisamos
de bons ingredientes
03:42
In cookingcozinhando, you need good ingredientsingredientes
72
210184
3329
03:45
to cookcozinhar good foodComida.
73
213537
1613
para cozinharmos boa comida.
03:47
And good lyingdeitado requiresexige
two keychave ingredientsingredientes.
74
215793
4563
E para bem mentir
são precisos dois ingredientes-chave.
03:53
The first keychave ingredientingrediente
is theoryteoria of mindmente,
75
221109
4110
O primeiro-ingrediente chave
é a teoria da mente,
03:57
or the mind-readingleitura da mente abilityhabilidade.
76
225243
1835
ou a capacidade de ler a mente.
03:59
MindMente readingleitura is the abilityhabilidade to know
77
227768
2078
Ler a mente tem a ver
com a capacidade de saber
04:01
that differentdiferente people have
differentdiferente knowledgeconhecimento about the situationsituação
78
229870
4608
que pessoas diferentes têm um
conhecimento diferente da situação
04:06
and the abilityhabilidade to differentiatediferenciar
betweenentre what I know
79
234502
3801
e a capacidade para distinguir
entre o que eu sei
e o que os outros sabem.
04:10
and what you know.
80
238327
1223
A leitura da mente é importante
para a mentira
04:11
MindMente readingleitura is importantimportante for lyingdeitado
81
239914
2247
04:14
because the basisbase of lyingdeitado is that I know
82
242185
3847
porque a base da mentira
é que eu sei que os outros
não sabem que eu sei.
04:18
you don't know
83
246056
1151
04:19
what I know.
84
247231
1151
04:20
ThereforePor conseguinte, I can liementira to you.
85
248406
1371
Logo, eu posso mentir.
04:23
The secondsegundo keychave ingredientingrediente
for good lyingdeitado is self-controlautocontrole.
86
251070
4610
O segundo ingrediente-chave
para bem mentir é o autocontrolo.
04:27
It is the abilityhabilidade to controlao controle your speechdiscurso,
your facialtratamento facial expressionexpressão
87
255704
4623
É a capacidade de controlar o discurso,
a expressão facial
04:32
and your bodycorpo languagelíngua,
88
260351
1540
e a linguagem corporal,
04:33
so that you can tell a convincingconvincente liementira.
89
261915
2078
para podermos dizer
uma mentira convincente.
04:36
And we foundencontrado that those youngjovem childrencrianças
90
264938
3726
Descobrimos que os miúdos
que possuem uma leitura mental
mais avançada e maior autocontrolo
04:40
who have more advancedavançado mind-readingleitura da mente
and self-controlautocontrole abilitieshabilidades
91
268688
4856
04:45
tell liesmentiras earliermais cedo
92
273568
2038
dizem mentiras mais cedo
04:47
and are more sophisticatedsofisticado liarsmentirosos.
93
275630
2816
e são mentirosos mais sofisticados.
04:51
As it turnsgira out, these two abilitieshabilidades
are alsoAlém disso essentialessencial for all of us
94
279887
5619
Acontece que estas duas capacidades
também são essenciais
para funcionarmos bem na nossa sociedade.
04:57
to functionfunção well in our societysociedade.
95
285530
2522
05:00
In factfacto, deficitsdéfices in mind-readingleitura da mente
and self-controlautocontrole abilitieshabilidades
96
288848
4335
De facto, os défices na capacidade
de leitura da mente e de autocontrolo
05:05
are associatedassociado with seriousgrave
developmentaldo desenvolvimento problemsproblemas,
97
293207
3559
estão associados a sérios
problemas de desenvolvimento,
05:08
suchtal as ADHDADHD and autismautismo.
98
296790
2759
tais como o Transtorno de Deficit
de Atenção e Hiperatividade e o autismo.
05:13
So if you discoverdescobrir your two-year-olddois anos de idade
is tellingdizendo his or her first liementira,
99
301893
5177
Por isso, se descobrirem que o vosso filho
de dois anos diz a sua primeira mentira,
05:19
insteadem vez de of beingser alarmedalarmado,
100
307094
1984
em vez de ficarem alarmados,
05:21
you should celebratecomemoro --
101
309102
1492
deviam festejar...
05:22
(LaughterRiso)
102
310618
1522
(Risos)
05:24
because it signalssinais that your childcriança
has arrivedchegou at a newNovo milestoneMarco histórico
103
312164
5730
... porque isso é um sinal
de que o vosso filho
atingiu uma nova etapa
característica do desenvolvimento.
05:29
of typicaltípica developmentdesenvolvimento.
104
317918
1635
05:33
Now, are childrencrianças poorpobre liarsmentirosos?
105
321085
3136
Serão as crianças pouco talentosas
a mentir?
05:36
Do you think you can easilyfacilmente
detectdetectar theirdeles liesmentiras?
106
324878
2994
Acham que conseguem detetar
as suas mentiras facilmente?
05:40
Would you like to give it a try?
107
328745
1678
Querem experimentar?
Sim? Está bem.
05:42
Yes? OK.
108
330921
1480
05:44
So I'm going to showexposição you two videosvídeos.
109
332425
2139
Então vou mostrar-vos dois vídeos.
Nesses vídeos,
05:47
In the videosvídeos,
110
335024
1151
05:48
the childrencrianças are going to respondresponder
to a researcher'sdo pesquisador questionquestão,
111
336199
3057
as crianças vão responder
a uma pergunta do investigador:
05:51
"Did you peekPeek?"
112
339280
1482
"Espreitaste?"
05:52
So try to tell me
113
340786
1554
Por isso tentem dizer-me
05:54
whichqual childcriança is lyingdeitado
114
342364
1398
qual a criança que está a mentir
05:55
and whichqual childcriança is tellingdizendo the truthverdade.
115
343786
2110
e qual a criança
que está a dizer a verdade.
05:58
Here'sAqui é childcriança numbernúmero one.
116
346272
1719
Eis a criança número um.
Estão preparados?
06:00
Are you readypronto?
117
348991
1237
06:03
(VideoVídeo) AdultAdulto: Did you peekPeek? ChildCriança: No.
118
351006
1920
(Vídeo) Adulto: Espreitaste?
Criança: Não.
Kang Lee: Esta é a criança número dois.
06:05
KangKang LeeLee: And this is childcriança numbernúmero two.
119
353619
2236
(Vídeo) Adulto: Espreitaste?
Criança: Não.
06:09
(VideoVídeo) AdultAdulto: Did you peekPeek? ChildCriança: No.
120
357501
2192
KL: OK, se acham que a criança
número um está a mentir,
06:13
KLKL: OK, if you think
childcriança numbernúmero one is lyingdeitado,
121
361296
3587
06:16
please raiselevantar your handmão.
122
364907
1687
por favor levantem a mão.
06:20
And if you think childcriança numbernúmero two
is lyingdeitado, please raiselevantar your handmão.
123
368401
3552
Se acham que a criança número dois
está a mentir, levantem a mão.
OK, na verdade,
06:25
OK, so as a matterimportam of factfacto,
124
373593
2474
06:28
childcriança numbernúmero one is tellingdizendo the truthverdade,
125
376091
2937
a criança número um
está a dizer a verdade
06:31
childcriança numbernúmero two is lyingdeitado.
126
379052
2029
e a criança número dois está a mentir.
06:34
LooksParece like manymuitos of you are terribleterrivel
detectorsdetectores de of children'scrianças liesmentiras.
127
382124
3230
Parece que muitos de vocês
não são bons a detetar mentiras.
06:37
(LaughterRiso)
128
385378
2478
(Risos)
06:39
Now, we have playedreproduziu similarsemelhante kindstipos of gamesjogos
129
387880
3384
Fizemos diferentes tipos de jogos
06:43
with manymuitos, manymuitos adultsadultos
from all walksanda em of life.
130
391288
4625
com inúmeros adultos
de todos os estratos sociais.
E mostrámos-lhes vários vídeos.
06:48
And we showexposição them manymuitos videosvídeos.
131
396714
2158
Em metade dos vídeos,
as crianças mentiram.
06:51
In halfmetade of the videosvídeos, the childrencrianças liedmentiu.
132
399347
2549
06:53
In the other halfmetade of the videosvídeos,
the childrencrianças told the truthverdade.
133
401920
3267
Na outra metade dos vídeos,
as crianças disseram a verdade.
Vamos agora descobrir
como se portaram estes adultos.
06:58
And let's find out
how these adultsadultos performedrealizado.
134
406529
2857
07:02
Because there are as manymuitos liarsmentirosos
as truthverdade tellerscontadores de histórias,
135
410319
3855
Como há tantos que mentem,
e outros tantos que dizem a verdade,
07:06
if you guessacho randomlyaleatoriamente,
136
414198
2399
se adivinharem ao acaso,
07:08
there's a 50 percentpor cento chancechance
you're going to get it right.
137
416621
4070
há 50% de hipóteses de acertarem.
07:12
So if your accuracyprecisão is around 50 percentpor cento,
138
420715
3594
Portanto se a vossa precisão
é de cerca de 50%,
07:16
it meanssignifica you are a terribleterrivel detectordetector de
of children'scrianças liesmentiras.
139
424333
3441
isso quer dizer que vocês são
péssimos detetores de mentiras de crianças.
07:20
So let's startcomeçar with undergradsgraduandos
and lawlei schoolescola studentsalunos,
140
428290
4529
Vamos começar com estudantes
universitários e alunos de Direito,
07:24
who typicallytipicamente have
limitedlimitado experienceexperiência with childrencrianças.
141
432843
3672
que normalmente têm pouca
experiência com crianças.
07:30
No, they cannotnão podes detectdetectar children'scrianças liesmentiras.
142
438038
1962
Não, não conseguem detetar
as mentiras das crianças.
07:32
TheirSeus performancedesempenho is around chancechance.
143
440024
2214
O seu desempenho é fruto do acaso.
07:34
Now how about socialsocial workerstrabalhadores
and child-protectionproteção infantil lawyersadvogados,
144
442262
5229
E agora, que tal assistentes sociais
e advogados de proteção infantil,
07:39
who work with childrencrianças on a dailydiariamente basisbase?
145
447515
2674
que trabalham com crianças diariamente?
07:42
Can they detectdetectar children'scrianças liesmentiras?
146
450213
2087
Conseguem eles detetar
as mentiras das crianças?
Não, não conseguem.
07:45
No, they cannotnão podes.
147
453624
1151
07:46
(LaughterRiso)
148
454799
1045
07:47
What about judgesjuízes,
149
455868
1472
E que tal juízes,
07:49
customsaduaneira officersoficiais
150
457364
1800
agentes aduaneiros,
07:51
and policepolícia officersoficiais,
151
459188
1858
agentes policiais,
07:53
who dealacordo with liarsmentirosos on a dailydiariamente basisbase?
152
461070
2643
que lidam com mentirosos diariamente?
07:55
Can they detectdetectar children'scrianças liesmentiras?
153
463737
1917
Conseguem eles detetar
as mentiras das crianças?
07:58
No, they cannotnão podes.
154
466800
1214
Não, não conseguem.
08:00
What about parentsparentes?
155
468430
1186
E os pais?
08:01
Can parentsparentes detectdetectar other children'scrianças liesmentiras?
156
469640
3014
Conseguem os pais detetar
as mentiras de outras crianças?
08:05
No, they cannotnão podes.
157
473898
1238
Não, não conseguem.
Será que os pais conseguem detetar
as mentiras dos próprios filhos?
08:07
What about, can parentsparentes
detectdetectar theirdeles ownpróprio children'scrianças liesmentiras?
158
475821
3585
Não, não conseguem.
08:13
No, they cannotnão podes.
159
481208
1201
08:14
(LaughterRiso) (ApplauseAplausos)
160
482433
3476
(Risos) (Aplausos)
08:17
So now you maypode askpergunte
161
485933
1547
Então agora podem perguntar:
Por que razão as mentiras das crianças
são tão difíceis de detetar?
08:20
why children'scrianças liesmentiras
are so difficultdifícil to detectdetectar.
162
488504
3632
08:24
Let me illustrateilustrar this
with my ownpróprio sonfilho, NathanNathan.
163
492958
3012
Vou ilustrar isso
com o meu próprio filho, Nathan.
08:27
This is his facialtratamento facial expressionexpressão
164
495994
2169
Esta é a sua expressão facial
08:30
when he liesmentiras.
165
498187
1384
quando diz mentiras.
08:31
(LaughterRiso)
166
499595
2206
(Risos)
Logo, quando as crianças mentem,
08:33
So when childrencrianças liementira,
167
501825
1602
08:35
theirdeles facialtratamento facial expressionexpressão
is typicallytipicamente neutralneutro.
168
503451
3156
a sua expressão facial
é normalmente neutra.
08:39
HoweverNo entanto, behindatrás this neutralneutro expressionexpressão,
169
507123
3460
Contudo, por trás desta
expressão facial,
08:42
the childcriança is actuallyna realidade experiencingexperimentando
a lot of emotionsemoções,
170
510607
3326
a criança está na verdade
a sentir muitas emoções,
08:45
suchtal as fearmedo, guiltculpa, shamevergonha
171
513957
3855
tais como medo, culpa, vergonha
08:49
and maybe a little bitpouco of liar'sdo mentiroso delightdeleite.
172
517836
3096
e talvez um pouco do deleite do mentiroso.
08:52
(LaughterRiso)
173
520956
2702
(Risos)
08:55
UnfortunatelyInfelizmente, suchtal emotionsemoções
are eitherou fleetingfugaz or hiddenescondido.
174
523682
4840
Infelizmente, tais emoções
são fugazes ou camufladas.
09:00
ThereforePor conseguinte, it's mostlyna maioria das vezes invisibleinvisível to us.
175
528546
3099
Por isso, na sua maioria,
não conseguimos vê-las.
Assim, nos últimos cinco anos,
09:03
So in the last fivecinco yearsanos,
176
531669
1359
09:05
we have been tryingtentando to figurefigura out a way
to revealrevelar these hiddenescondido emotionsemoções.
177
533052
3896
temos tentado descobrir uma maneira
de revelar essas emoções escondidas.
09:08
Then we madefeito a discoverydescoberta.
178
536972
1514
Então fizemos uma descoberta.
09:11
We know that underneathpor baixo our facialtratamento facial skinpele,
179
539273
3185
Sabemos que
por baixo da nossa pele facial,
09:14
there's a richrico networkrede of bloodsangue vesselsembarcações.
180
542482
3394
há um conjunto muito rico
de vasos sanguíneos.
09:17
When we experienceexperiência differentdiferente emotionsemoções,
181
545900
2417
Quando sentimos diferentes emoções,
09:20
our facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo changesalterar subtlysutilmente.
182
548341
2641
o fluxo sanguíneo facial
muda subtilmente.
09:23
And these changesalterar are regulatedregulamentado
by the autonomicautonômica systemsistema
183
551613
3948
Essas mudanças são reguladas
pelo sistema autónomo
09:27
that is beyondalém our consciousconsciente controlao controle.
184
555585
2169
que está para além do nosso
controlo consciente.
09:30
By looking at facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo changesalterar,
185
558159
3823
Observando as mudanças
do fluxo sanguíneo facial,
09:34
we can revealrevelar people'spovos hiddenescondido emotionsemoções.
186
562006
2697
conseguimos revelar as emoções
escondidas das pessoas.
09:37
UnfortunatelyInfelizmente, suchtal emotion-relatedrelacionados com emoção
facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo changesalterar
187
565229
4778
Infelizmente, tais mudanças do fluxo
sanguíneo facial ligado às emoções,
09:42
are too subtlesutil to detectdetectar by our nakednu eyeolho.
188
570031
2625
são muito subtis e difíceis
de detetar a olho nu.
09:45
So to help us revealrevelar
people'spovos facialtratamento facial emotionsemoções,
189
573632
3768
Então, para nos ajudar a revelar
as emoções faciais das pessoas,
09:49
we have developeddesenvolvido a newNovo imagingimagem latente technologytecnologia
190
577424
3034
desenvolvemos uma nova
tecnologia de imagem
09:52
we call "transdermalTransdermal opticalóptico imagingimagem latente."
191
580482
3149
a que chamamos
"imagem ótica transdermal."
09:56
To do so, we use a regularregular
videovídeo cameraCâmera to recordregistro people
192
584679
3953
Para isso, utilizamos uma câmara
de vídeo normal para gravar as pessoas
10:00
when they experienceexperiência
variousvários hiddenescondido emotionsemoções.
193
588656
3086
no momento em que sentem
várias emoções escondidas.
10:04
And then, usingusando our imageimagem
processingem processamento technologytecnologia,
194
592385
4094
Depois, recorrendo ao nosso
processamento tecnológico de imagem,
10:08
we can extractextrair transdermalTransdermal imagesimagens
of facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo changesalterar.
195
596503
5536
podemos extrair imagens transdermais
das mudanças do fluxo sanguíneo facial.
10:16
By looking at transdermalTransdermal videovídeo imagesimagens,
196
604475
4272
Ao olharmos para as imagens vídeo
transdermais,
10:20
now we can easilyfacilmente see
197
608771
1787
conseguimos ver facilmente
10:23
facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo changesalterar associatedassociado
with the variousvários hiddenescondido emotionsemoções.
198
611737
5631
mudanças do fluxo sanguíneo facial
associadas às várias emoções escondidas.
10:29
And usingusando this technologytecnologia,
199
617944
1788
Utilizando esta tecnologia,
10:31
we can now revealrevelar the hiddenescondido emotionsemoções
associatedassociado with lyingdeitado,
200
619756
4668
podemos agora revelar as emoções
escondidas associadas à mentira,
10:36
and thereforeassim sendo detectdetectar people'spovos liesmentiras.
201
624448
2910
e assim detetar quando as pessoas mentem.
10:39
We can do so noninvasivelyforma não invasiva,
202
627382
2439
Podemos fazer isso
de maneira não invasiva,
10:41
remotelyremotamente, inexpensivelyde baixo custo,
203
629845
2539
à distância, sem custos,
10:44
with an accuracyprecisão at about 85 percentpor cento,
204
632408
3660
com uma precisão de cerca de 85%,
10:48
whichqual is farlonge better than chancechance levelnível.
205
636092
2054
o que é muito melhor do que o fator sorte.
10:51
And in additionAdição, we discovereddescobriu
a PinocchioPinóquio effectefeito.
206
639100
3790
Além disso, descobrimos
um efeito Pinóquio.
10:56
No, not this PinocchioPinóquio effectefeito.
207
644336
2055
Não, não é esse efeito Pinóquio.
10:58
(LaughterRiso)
208
646415
1007
(Risos)
10:59
This is the realreal PinocchioPinóquio effectefeito.
209
647446
2122
Este é o verdadeiro efeito Pinóquio.
11:01
When people liementira,
210
649592
1417
Quando as pessoas mentem,
11:03
the facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo
on the cheeksbochechas decreasesdiminui,
211
651033
3779
o fluxo sanguíneo facial
das bochechas diminui,
11:06
and the facialtratamento facial bloodsangue flowfluxo
on the nosenariz increasesaumenta.
212
654836
3261
e o fluxo sanguíneo facial
no nariz aumenta.
11:11
Of coursecurso, lyingdeitado is not the only situationsituação
213
659379
3507
Claro, mentir não é a única situação
11:14
that will evokeevocar our hiddenescondido emotionsemoções.
214
662910
2848
que evocará as nossas emoções escondidas.
11:17
So then we askedperguntei ourselvesnós mesmos,
215
665782
1874
Então perguntámos a nós mesmos:
11:19
in additionAdição to detectingdetecção de liesmentiras,
216
667680
2347
além de detetar mentiras,
11:22
how can our technologytecnologia be used?
217
670051
2333
de que forma podemos usar
a nossa tecnologia?
11:25
One applicationaplicação is in educationEducação.
218
673027
3546
Uma das aplicações é no ensino.
11:28
For exampleexemplo, usingusando this technologytecnologia,
we can help this mathematicsmatemática teacherprofessor
219
676597
4661
Por exemplo, com esta tecnologia,
podemos ajudar o professor de matemática
11:33
to identifyidentificar the studentaluna in his classroomSala de aula
220
681282
2907
a identificar o aluno da sua aula
11:36
who maypode experienceexperiência highAlto anxietyansiedade
about the topictema he's teachingensino
221
684213
4745
que possa estar a sentir ansiedade
acerca do tópico que ele está a ensinar
11:40
so that he can help him.
222
688982
1509
para assim poder ajudá-lo.
11:43
And alsoAlém disso we can use this in healthsaúde careCuidado.
223
691337
2740
Também a podemos utilizar
nos cuidados de saúde.
11:46
For exampleexemplo, everycada day I SkypeSkype my parentsparentes,
224
694101
3368
Por exemplo, todos os dias
falo no Skype com os meus pais,
11:49
who liveviver thousandsmilhares of milesmilhas away.
225
697493
2082
que vivem a milhares de quilómetros
de distância.
11:52
And usingusando this technologytecnologia,
226
700178
1821
Com esta tecnologia,
11:54
I can not only find out
what's going on in theirdeles livesvidas
227
702023
3482
posso não só descobrir
o que se passa na vida deles,
11:57
but alsoAlém disso simultaneouslysimultaneamente monitormonitor
theirdeles heartcoração ratetaxa, theirdeles stressestresse levelnível,
228
705529
6302
mas também acompanhar em simultâneo
o seu ritmo cardíaco e nível de stress,
12:03
theirdeles moodhumor and whetherse or not
they are experiencingexperimentando paindor.
229
711855
3225
o seu estado de espírito
e se estão ou não a sentir dor.
12:07
And perhapspossivelmente in the futurefuturo,
230
715839
1810
E talvez no futuro,
12:09
theirdeles risksriscos for heartcoração attackataque
or hypertensionhipertensão.
231
717673
3289
os seus riscos de ataque cardíaco
ou hipertensão.
12:13
And you maypode askpergunte:
232
721701
1260
Vocês podem perguntar:
12:15
Can we use this alsoAlém disso to revealrevelar
politicians'dos políticos emotionsemoções?
233
723472
5481
Podemos também usar isso
para revelar as emoções dos políticos?
12:20
(LaughterRiso)
234
728977
1540
(Risos)
12:22
For exampleexemplo, duringdurante a debatedebate.
235
730541
1854
Por exemplo, durante um debate.
12:25
Well, the answerresponda is yes.
236
733220
1453
Bem, a resposta é sim.
12:27
UsingUsando TVTV footagecenas,
237
735167
1944
Usando imagens de TV,
12:29
we could detectdetectar
the politicians'dos políticos heartcoração ratetaxa,
238
737135
4046
poderemos detetar
o ritmo cardíaco dos políticos,
12:33
moodhumor and stressestresse,
239
741205
2046
o seu estado de espírito
e nível de stress,
12:35
and perhapspossivelmente in the futurefuturo,
whetherse or not they are lyingdeitado to us.
240
743275
3578
e talvez no futuro,
se estão ou não a mentir.
12:39
We can alsoAlém disso use this
in marketingmarketing researchpesquisa,
241
747495
2996
Também podemos utilizar isso
na pesquisa de mercado,
12:42
for exampleexemplo, to find out
242
750515
1851
por exemplo para descobrir
12:44
whetherse or not people like
certaincerto consumerconsumidor productsprodutos.
243
752390
4355
se as pessoas gostam ou não
de determinados produtos.
12:49
We can even use it in datingnamoro.
244
757229
2238
Até a podemos utilizar
nos encontros amorosos.
Por exemplo,
12:51
So for exampleexemplo,
245
759904
1160
12:53
if your dateencontro is smilingsorridente at you,
246
761088
2594
se a nossa acompanhante nos sorri,
12:55
this technologytecnologia can help you to determinedeterminar
247
763706
2794
a tecnologia pode ajudar-nos a determinar
12:58
whetherse she actuallyna realidade likesgosta you
248
766524
2607
se ela na verdade gosta de nós
13:01
or she is just tryingtentando to be nicebom to you.
249
769155
2175
ou se está apenas a ser simpática.
13:03
And in this casecaso,
250
771864
1695
E neste caso,
13:05
she is just tryingtentando to be nicebom to you.
251
773583
1876
ela apenas está a ser simpática connosco.
13:07
(LaughterRiso)
252
775483
2392
(Risos)
13:11
So transdermalTransdermal opticalóptico imagingimagem latente technologytecnologia
253
779244
3709
A tecnologia de imagem ótica transdermal
13:14
is at a very earlycedo stageetapa of developmentdesenvolvimento.
254
782977
2578
está numa fase muito inicial
de desenvolvimento.
13:17
ManyMuitos newNovo applicationsaplicações will come about
that we don't know todayhoje.
255
785579
4114
Hão de surgir muitas outras aplicações
que hoje desconhecemos.
13:22
HoweverNo entanto, one thing I know for sure
256
790293
2778
Contudo, de uma coisa tenho a certeza
13:25
is that lyingdeitado will never
be the samemesmo again.
257
793095
3414
mentir nunca mais será a mesma coisa.
13:28
Thank you very much.
258
796533
1158
Muito obrigado.
13:29
XiXIè xieXie.
259
797715
1324
Xiè xie.
13:31
(ApplauseAplausos)
260
799063
3906
(Aplausos)
Translated by Silvia Nunes
Reviewed by Margarida Ferreira

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ABOUT THE SPEAKER
Kang Lee - Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior.

Why you should listen

With an international team based at the University of Toronto, Kang Lee investigates the neurological and social basis of emerging social behaviors in young children. His two­-pronged research focuses first on how and when children develop the capacity to lie, to detect liesand to feel guilty about it afterwards.

The second focus of Lee's research is facial recognition, which has led to revelations of when children develop the ability to distinguish races ­­and has helped explain why some people occasionally see Jesus' face on a piece of toast.

More profile about the speaker
Kang Lee | Speaker | TED.com