ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.

More profile about the speaker
Dan Ariely | Speaker | TED.com
TED2011

Dan Ariely: Beware conflicts of interest

Dan Ariely: Pozor, střet zájmů!

Filmed:
1,284,831 views

Psycholog Dan Ariely vypráví v této krátké prezentaci dva osobní příběhy, které odhalují střet zájmů na poli vědy. Příběh o tom, jak hon za informacemi a výsledky může být ovlivněn, ať už úmyslně nebo ne, krátkodobými cíly jednotlivců. Dan nám připomíná, abychom při hledání odpovědí na velké otázky nezapomínali na to, že jsme stále jenom lidé.
- Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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

00:16
So, I was in the hospitalNEMOCNICE for a long time.
0
1000
3000
Dlouhou dobu jsem strávil v nemocnici.
00:19
And a fewpár yearsroky after I left, I wentšel back,
1
4000
3000
A jen pár let po tom, co mě pustili, jsem se tam zase vrátil
00:22
and the chairmanpředseda of the burnhořet departmentoddělení was very excitedvzrušený to see me --
2
7000
3000
a vedoucí oddělení popálenin byl hrozně šťastný, když mě uviděl --
00:25
said, "DanDan, I have a fantasticfantastický newNový treatmentléčba for you."
3
10000
3000
a říkal: "Dane, mám pro vás úžasnou novou metodu léčení."
00:28
I was very excitedvzrušený. I walkedchodil with him to his officekancelář.
4
13000
2000
Byl jsem z toho nadšený. Šel jsem s ním tedy do jeho kanceláře.
00:30
And he explainedvysvětlil to me that, when I shaveoholit,
5
15000
3000
Tam mi začal vysvětlovat, že když se holím,
00:33
I have little blackČerná dotsDots on the left sideboční of my facetvář where the hairvlasy is,
6
18000
3000
mám na levé tváři, kde mi rostou vousy, malé černé tečky,
00:36
but on the right sideboční of my facetvář
7
21000
2000
ale na pravé tváři,
00:38
I was badlyšpatně burnedspálil so I have no hairvlasy,
8
23000
2000
která byla popálená, nemám žádné vousy
00:40
and this createsvytváří lacknedostatek of symmetrysymetrie.
9
25000
2000
a toto vytváří velmi viditelný rozdíl.
00:42
And what's the brilliantbrilantní ideaidea he had?
10
27000
2000
A co byla ta úžasná nová metoda, kterou měl?
00:44
He was going to tattootetování little blackČerná dotsDots
11
29000
2000
Chtěl mi vytetovat na pravou tvář
00:46
on the right sideboční of my facetvář
12
31000
3000
malé černé tečky
00:49
and make me look very symmetricsymetrické.
13
34000
2000
a tímto ten rozdíl srovnat.
00:51
It soundedznělo to interestingzajímavý. He askedzeptal se me to go and shaveoholit.
14
36000
3000
Znělo to zajímavě. Požádal mě, abych se šel oholit.
00:54
Let me tell you, this was a strangepodivný way to shaveoholit,
15
39000
2000
Musím vám říci, že tohle holení bylo strašně divné,
00:56
because I thought about it
16
41000
2000
protože jsem nad tím přemýšlel
00:58
and I realizeduvědomil that the way I was shavingholení then
17
43000
2000
a došlo mi, že to, jak se oholím dnes,
01:00
would be the way I would shaveoholit for the restodpočinek of my life --
18
45000
2000
bude muset být způsob, jak se budu holit do konce života --
01:02
because I had to keep the widthšířka the samestejný.
19
47000
2000
protože budu muset zachovat stejný styl.
01:04
When I got back to his officekancelář,
20
49000
2000
Když jsem se vrátil do ordinace,
01:06
I wasn'tnebyl really sure.
21
51000
2000
nebyl jsem si tím úplně jistý.
01:08
I said, "Can I see some evidencedůkaz for this?"
22
53000
2000
Zeptal jsem se: "Můžu vidět nějaké důkazy této metody?"
01:10
So he showedukázal me some picturesobrázky
23
55000
2000
Tak mi ukázal pár obrázků
01:12
of little cheekstváře with little blackČerná dotsDots --
24
57000
2000
s tvářemi, které mají malé černé tečky --
01:14
not very informativeinformativní.
25
59000
2000
nic moc informativního.
01:16
I said, "What happensse děje when I growrůst olderstarší and my hairvlasy becomesstává se whitebílý?
26
61000
2000
Zeptal jsem se taky: "Co se stane, až zestárnu a mé vousy začnou šedivět?
01:18
What would happenpřihodit se then?"
27
63000
2000
Co bude potom?"
01:20
"Oh, don't worrytrápit se about it," he said.
28
65000
2000
"Toho se nemusíte bát," řekl.
01:22
"We have laserslasery; we can whitenbělení it out."
29
67000
3000
"Máme lasery, prostě vám ty tečky vybělíme."
01:25
But I was still concernedznepokojený,
30
70000
2000
Ale stále jsem měl otázky,
01:27
so I said, "You know what, I'm not going to do it."
31
72000
3000
tak jsem řekl: "Víte co, já do toho nejdu."
01:30
And then camepřišel one of the biggestnejvětší guiltpocit viny tripsvýlety of my life.
32
75000
4000
Načež přišlo něco, díky čemu jsem cítil snad největší vinu ve svém životě.
01:34
This is comingpříchod from a JewishŽidovský guy, all right, so that meansprostředek a lot.
33
79000
3000
Pamatujte, že jsem Žid, takže to už něco znamená.
01:37
(LaughterSmích)
34
82000
2000
(Smích)
01:39
And he said, "DanDan, what's wrongšpatně with you?
35
84000
3000
Zeptal se mě: "Dane, co je s vámi špatně?
01:42
Do you enjoyužívat si looking non-symmetricsymetrické?
36
87000
2000
Vás baví vypadat takhle rozdílně?
01:44
Do you have some kinddruh of pervertedperverzní pleasurepotěšení from this?
37
89000
5000
Máte z toho snad nějaké zvrácené potěšení?
01:49
Do womenženy feel pityŠkoda for you
38
94000
2000
Litují vás snad ženy
01:51
and have sexsex with you more frequentlyčasto?"
39
96000
3000
a vy s nimi máte díky tomu sex?"
01:54
NoneŽádný of those happenedStalo.
40
99000
3000
Nic z toho nebyla pravda.
01:58
And this was very surprisingpřekvapující to me,
41
103000
2000
Ale tohle vše pro mě bylo velkým překvapením,
02:00
because I've gonepryč throughpřes manymnoho treatmentsléčby --
42
105000
2000
protože jsem prošel mnohým léčením --
02:02
there were manymnoho treatmentsléčby I decidedrozhodl not to do --
43
107000
2000
a spoustu z nich jsem se rozhodl odmítnout --
02:04
and I never got this guiltpocit viny tripvýlet to this extentrozsah.
44
109000
2000
ale nikdy jsem nebyl vystaven takové vině jako tehdy.
02:06
But I decidedrozhodl not to have this treatmentléčba.
45
111000
2000
Ale stejně jsem se rozhodl tuto léčbu nepodstoupit.
02:08
And I wentšel to his deputynáměstek and askedzeptal se him, "What was going on?
46
113000
2000
A šel jsem za zástupcem toho doktora a zeptal se, o co vlastně šlo.
02:10
Where was this guiltpocit viny tripvýlet comingpříchod from?"
47
115000
2000
Proč ten vytvořený pocit, že jsem z něčeho vinen?
02:12
And he explainedvysvětlil that they have doneHotovo this procedurepostup on two patientspacientů alreadyjiž,
48
117000
4000
A ten zástupce mi vysvětlil, že ten doktor už tuhle metodu vyzkoušel na 2 pacientech
02:16
and they need the thirdTřetí patienttrpěliví for a paperpapír they were writingpsaní.
49
121000
3000
a já jsem měl být jeho třetím, kvůli výzkumu, který o tom psal.
02:19
(LaughterSmích)
50
124000
2000
(Smích)
02:21
Now you probablypravděpodobně think that this guy'schlap je a schmuckvůl.
51
126000
2000
Asi vás napadne, že ten doktor je blbec.
02:23
Right, that's what he seemszdá se like.
52
128000
2000
Ano, vypadá to tak.
02:25
But let me give you a differentodlišný perspectiveperspektivní on the samestejný storypříběh.
53
130000
3000
Ale dovolte mi ukázat vám jiný úhel pohledu na ten samý příběh.
02:28
A fewpár yearsroky agopřed, I was runningběh some of my ownvlastní experimentsexperimenty in the lablaboratoř.
54
133000
3000
Před pár lety jsem byl uprostřed svého vlastního výzkumu.
02:31
And when we runběh experimentsexperimenty,
55
136000
2000
A normálně když děláte výzkum,
02:33
we usuallyobvykle hopenaděje that one groupskupina will behavechovat se differentlyjinak than anotherdalší.
56
138000
3000
tak doufáte, že jedna skupina se bude chovat jinak než ta druhá.
02:36
So we had one groupskupina that I hopeddoufal theirjejich performancepředstavení would be very highvysoký,
57
141000
3000
Takže jsme měli skupinu, u které jsem doufal ve velmi dobré výsledky,
02:39
anotherdalší groupskupina that I thought theirjejich performancepředstavení would be very lownízký,
58
144000
3000
a měli jsme jinou skupinu, u které jsem si myslel, že budou hodně slabí.
02:42
and when I got the resultsvýsledky, that's what we got --
59
147000
2000
A když jsme dostali výsledky, tak to dopadlo asi takhle --
02:44
I was very happyšťastný -- asidestranou from one personosoba.
60
149000
3000
byl jsem z nich nadšený -- až na jednoho člověka.
02:47
There was one personosoba in the groupskupina
61
152000
2000
Ve skupině, která měla mít výsledky velmi dobré,
02:49
that was supposedpředpokládané to have very highvysoký performancepředstavení
62
154000
2000
byl jeden člověk,
02:51
that was actuallyvlastně performingprovádět terriblystrašně.
63
156000
2000
který měl výsledky naprosto hrozné.
02:53
And he pulledvytáhl the wholeCelý mean down,
64
158000
2000
A celý výsledek výzkumu tím stáhl dolů
02:55
destroyingničení my statisticalstatistický significancevýznam of the testtest.
65
160000
3000
a zmírnil statistický rozdíl mezi oběma skupinami.
02:59
So I lookedpodíval se carefullyopatrně at this guy.
66
164000
2000
Tak jsem se na tohoto člověka podíval "zblízka".
03:01
He was 20-some-Některé yearsroky olderstarší than anybodyněkdo elsejiný in the samplevzorek.
67
166000
3000
Byl asi o 20 let starší než všichni ostatní ve skupině.
03:04
And I rememberedvzpomněl si that the oldstarý and drunkenopilý guy
68
169000
2000
A pamatoval jsem si jednoho starého a opilého chlápka,
03:06
camepřišel one day to the lablaboratoř
69
171000
2000
který přišel jednoho dne do laboratoře
03:08
wantingchtějí to make some easysnadný cashhotovost
70
173000
2000
pro lehce získané peníze.
03:10
and this was the guy.
71
175000
2000
A tohle byl ten chlápek.
03:12
"FantasticFantastické!" I thought. "Let's throwhod him out.
72
177000
2000
"Skvěle!" pomyslel jsem si. "Prostě ho vyhodíme.
03:14
Who would ever includezahrnout a drunkenopilý guy in a samplevzorek?"
73
179000
3000
Kdo by kdy zahrnul opilého chlápka do výzkumu?"
03:17
But a couplepár of daysdnů laterpozději,
74
182000
2000
Ale o pár dní později
03:19
we thought about it with my studentsstudentů,
75
184000
2000
jsme nad tím přemýšleli s mými studenty
03:21
and we said, "What would have happenedStalo if this drunkenopilý guy was not in that conditionstav?
76
186000
3000
a říkali jsme si: "Co by asi mohlo být jinak, kdyby tenhle chlápek nebyl v takovém stavu?
03:24
What would have happenedStalo if he was in the other groupskupina?
77
189000
2000
Co by se asi stalo, kdyby byl v té druhé skupině?
03:26
Would we have thrownhodil him out then?"
78
191000
2000
Vyhodili bychom ho taky pryč?"
03:28
We probablypravděpodobně wouldn'tby ne have lookedpodíval se at the datadata at all,
79
193000
2000
Nejspíše bychom se nad ničím ani nepozastavovali,
03:30
and if we did look at the datadata,
80
195000
2000
a kdyby ano,
03:32
we'dmy jsme probablypravděpodobně have said, "FantasticFantastické! What a smartchytrý guy who is performingprovádět this lownízký,"
81
197000
3000
nejspíše bychom řekli: "Super! Takhle chytrý chlápek a takové nízké výsledky,"
03:35
because he would have pulledvytáhl the mean of the groupskupina lowerdolní,
82
200000
2000
protože by jenom stáhl výsledek té skupiny níže
03:37
givingposkytující us even strongersilnější statisticalstatistický resultsvýsledky than we could.
83
202000
3000
a tím nám nabídl ještě větší statistický rozdíl, než bychom měli.
03:41
So we decidedrozhodl not to throwhod the guy out and to rerunznovu spustit the experimentexperiment.
84
206000
3000
Takže jsme se rozhodli toho chlápka nevyhodit a vrátit se zpět k výzkumu.
03:44
But you know, these storiespříběhy,
85
209000
3000
Ale faktem je, že tyto příběhy
03:47
and lots of other experimentsexperimenty that we'vejsme doneHotovo on conflictskonflikty of interestzájem,
86
212000
3000
a spousty dalších pokusů, které jsme zatím udělali na střet zájmů,
03:50
basicallyv podstatě kinddruh of bringpřinést two pointsbodů
87
215000
2000
vlastně ukazují dva hlavní body
03:52
to the foregroundpopředí for me.
88
217000
2000
důležité pro mě.
03:54
The first one is that in life we encountersetkání manymnoho people
89
219000
3000
Tím prvním je, že v životě se střetneme se spoustou lidí,
03:57
who, in some way or anotherdalší,
90
222000
3000
kteří, ať už tak či jinak,
04:00
try to tattootetování our facestváře.
91
225000
2000
se budou pokoušet potetovat naše tváře.
04:02
They just have the incentivespobídky that get them to be blindedslepý to realityrealita
92
227000
3000
Mají totiž nějaký svůj cíl či odměnu a ta jim zaslepí zrak
04:05
and give us adviceRada that is inherentlyinherentně biasedzaujatý.
93
230000
3000
a pak nám dají radu, která je naprosto zkreslená jejich zájmem.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognizeuznat,
94
233000
2000
A jsem si jistý, že každý z nás tohle pozná
04:10
and we see that it happensse děje.
95
235000
2000
a uvědomí si to.
04:12
Maybe we don't recognizeuznat it everykaždý time,
96
237000
2000
Možná že to nepoznáme pokaždé,
04:14
but we understandrozumět that it happensse děje.
97
239000
2000
ale časem nám dojde, že se to stalo.
04:16
The mostvětšina difficultobtížný thing, of coursechod, is to recognizeuznat
98
241000
2000
Mnohem náročnější však je poznat,
04:18
that sometimesněkdy we too
99
243000
2000
že občas my sami
04:20
are blindedslepý by our ownvlastní incentivespobídky.
100
245000
2000
jsme zaslepení vlastními cíly.
04:22
And that's a much, much more difficultobtížný lessonlekce to take into accountúčet.
101
247000
3000
A to je mnohem, mnohem náročnější věc, na kterou bychom vždy měli myslet.
04:25
Because we don't see how conflictskonflikty of interestzájem work on us.
102
250000
4000
Protože nevidíme, jak střet zájmů ovlivňuje nás samotné.
04:29
When I was doing these experimentsexperimenty,
103
254000
2000
Když jsem dělal všechny své pokusy,
04:31
in my mindmysl, I was helpingpomáhání scienceVěda.
104
256000
2000
v mém chápání jsem pomáhal vědě.
04:33
I was eliminatingodstranění the datadata
105
258000
2000
Upravoval jsem špatná data,
04:35
to get the trueskutečný patternvzor of the datadata to shinelesk throughpřes.
106
260000
2000
abych získal skutečně viditelný výsledek.
04:37
I wasn'tnebyl doing something badšpatný.
107
262000
2000
Nedělal jsem nic špatného.
04:39
In my mindmysl, I was actuallyvlastně a knightrytíř
108
264000
2000
V mém chápání jsem byl vlastně rytířem,
04:41
tryingzkoušet to help scienceVěda movehýbat se alongpodél.
109
266000
2000
který se snaží pomoci vědě v pokroku.
04:43
But this was not the casepouzdro.
110
268000
2000
Ale tohle nebyl ten případ.
04:45
I was actuallyvlastně interferingzasahovat with the processproces with lots of good intentionszáměry.
111
270000
3000
Ve skutečnosti jsem se spoustou dobrých záměrů manipuloval s procesy.
04:48
And I think the realnemovitý challengevýzva is to figurepostava out
112
273000
2000
A myslím si, že skutečná výzva je pro nás uvědomit si,
04:50
where are the casespřípadů in our livesživoty
113
275000
2000
kde jsou ty momenty v našich životech,
04:52
where conflictskonflikty of interestzájem work on us,
114
277000
2000
kdy nás ovlivnil náš vlastní střet zájmů,
04:54
and try not to trustdůvěra our ownvlastní intuitionintuice to overcomepřekonat it,
115
279000
3000
a snažit se nevěřit vlastní intuici,
04:57
but to try to do things
116
282000
2000
ale dělat věci,
04:59
that preventzabránit us from fallingpadající preykořist to these behaviorschování,
117
284000
2000
které nás budou chránit před podobným chováním,
05:01
because we can createvytvořit lots of undesirablenežádoucí circumstancesokolnosti.
118
286000
3000
protože jím můžeme vytvořit mnoho dalších nemilých věcí.
05:05
I do want to leavezanechat, opustit you with one positivepozitivní thought.
119
290000
2000
Chci vám na závěr dát jednu pozitivní myšlenku.
05:07
I mean, this is all very depressingdepresivní, right --
120
292000
2000
Teda, tohle všechno je docela depresivní, že --
05:09
people have conflictskonflikty of interestzájem, we don't see it, and so on.
121
294000
3000
lidé jednají ve střetu zájmů, my to nepoznáme, a tak dále.
05:12
The positivepozitivní perspectiveperspektivní, I think, of all of this
122
297000
2000
Ten kladný pohled na celou věc
05:14
is that, if we do understandrozumět when we go wrongšpatně,
123
299000
3000
je podle mě, že když pochopíme, že děláme něco špatně,
05:17
if we understandrozumět the deephluboký mechanismsmechanismy
124
302000
2000
když pochopíme komplexně to,
05:19
of why we failselhat and where we failselhat,
125
304000
2000
proč jsme chybovali a kde jsme chybovali,
05:21
we can actuallyvlastně hopenaděje to fixopravit things.
126
306000
2000
můžeme se vlastně pokusit své chyby napravit.
05:23
And that, I think, is the hopenaděje. Thank you very much.
127
308000
2000
A tohle je podle mě ta naděje, kterou máme. Děkuji vám.
05:25
(ApplausePotlesk)
128
310000
4000
(Potlesk)
Translated by Lukáš Měch
Reviewed by Jan Kadlec

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.

More profile about the speaker
Dan Ariely | Speaker | TED.com