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
TED2015

Dan Ariely: How equal do we want the world to be? You'd be surprised

Dan Ariely: Wie viel Gleichheit wünschen wir uns? Sie werden überrascht sein

Filmed:
1,928,125 views

Nachrichten über wachsende Ungleichheit in der Gesellschaft beunruhigen uns alle. Aber warum? Dan Ariely präsentiert neue, überraschende Forschungsergebnisse dazu, was wir für gerecht halten, wenn es um Verteilung von Wohlstand in der Gesellschaft geht ... und wie die Wirklichkeit aussieht.
- 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

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00:12
It would be nicenett to be
objectiveZielsetzung in life,
0
926
2645
In vielerlei Hinsicht wäre es schön
00:15
in manyviele waysWege.
1
3571
2022
im Leben objektiv zu sein.
00:17
The problemProblem is that we have
these color-tintedFarbe getönt glassesBrille
2
5593
3378
Nur sehen wir die Welt leider zu oft
00:20
as we look at all kindsArten of situationsSituationen.
3
8971
4679
durch eine getönte Brille.
00:25
For exampleBeispiel, think about
something as simpleeinfach as beerBier.
4
13650
3716
Denken Sie zum Beispiel
an etwas Einfaches wie Bier.
00:29
If I gavegab you a fewwenige beersBier to tasteGeschmack
5
17366
2182
Wenn Sie zum Beispiel ein paar Biersorten
00:31
and I askedaufgefordert you to ratePreis them
on intensityIntensität and bitternessBitterkeit,
6
19548
3808
nach Geschmacksstärke und
Bitterkeit bewerten sollen,
00:35
differentanders beersBier would occupybesetzen
differentanders spacePlatz.
7
23356
3697
würden verschiedene Biere
an verschiedenen Stellen landen.
00:39
But what if we triedversucht
to be objectiveZielsetzung about it?
8
27053
2757
Wenn wir objektiv sein wollten,
00:41
In the caseFall of beerBier,
it would be very simpleeinfach.
9
29810
2160
wäre das im Fall von Bier sehr einfach.
00:43
What if we did a blindblind tasteGeschmack?
10
31970
2152
Wir testen den Geschmack einfach blind.
00:46
Well, if we did the samegleich thing,
you tastedschmeckte the samegleich beerBier,
11
34122
2724
Wenn wir es noch mal versuchten,
mit denselben Bieren,
00:48
now in the blindblind tasteGeschmack,
things would look slightlyleicht differentanders.
12
36846
3971
aber diesmal blind, würde die Sache
etwas anders aussehen.
00:52
MostDie meisten of the beersBier will go into one placeOrt.
13
40817
2222
Die meisten Biere
wären auf demselben Platz.
00:55
You will basicallyGrundsätzlich gilt not
be ablefähig to distinguishunterscheiden them,
14
43039
2445
Man kann sie im Prinzip
nicht unterscheiden.
00:57
and the exceptionAusnahme, of courseKurs,
will be GuinnessGuinness.
15
45484
3089
Die Ausnahme wäre natürlich Guinness.
01:00
(LaughterLachen)
16
48573
2228
(Lachen)
01:02
SimilarlyIn ähnlicher Weise, we can think about physiologyPhysiologie.
17
50801
2786
Ähnlich können wir uns
Physiologie vorstellen.
01:05
What happensdas passiert when people expecterwarten von
something from theirihr physiologyPhysiologie?
18
53587
3042
Was, wenn wir etwas Bestimmtes
von unserem Körper erwarten?
01:08
For exampleBeispiel, we soldverkauft people
painSchmerz medicationsMedikamente.
19
56629
2508
Wir verkauften Leuten z. B. Schmerzmittel
01:11
Some people, we told them
the medicationsMedikamente were expensiveteuer.
20
59137
2739
und sagten einigen,
die Medikamente wären teuer.
01:13
Some people, we told them it was cheapbillig.
21
61876
1881
Anderen sagten wir, sie wären billig.
01:15
And the expensiveteuer
painSchmerz medicationMedikation workedhat funktioniert better.
22
63757
2972
Ergebnis: Die teuren
Medikamente wirkten besser.
01:18
It relievederleichtert more painSchmerz from people,
23
66729
2554
Sie linderten mehr Schmerzen,
01:21
because expectationsErwartungen
do changeVeränderung our physiologyPhysiologie.
24
69283
3504
weil die Erwartungen
unsere Physiologie beeinflussen.
01:24
And of courseKurs, we all know that in sportsSport,
25
72787
2062
Und wir alle wissen, dass man im Sport
01:26
if you are a fanVentilator of a particularinsbesondere teamMannschaft,
26
74849
1818
ein Spiel immer aus der Perspektive
01:28
you can't help but see the gameSpiel
27
76667
2369
desjenigen Teams sieht,
01:31
developentwickeln from the perspectivePerspektive of your teamMannschaft.
28
79036
3505
von dem man ein Fan ist.
01:34
So all of those are casesFälle in whichwelche
our preconceivedvorgefassten notionsVorstellungen
29
82541
4176
All dies sind Fälle, in denen
unsere Voreingenommenheit
01:38
and our expectationsErwartungen colorFarbe our worldWelt.
30
86717
3440
und unsere Erwartungen
unsere Wahrnehmung beeinflussen.
01:42
But what happenedpassiert
in more importantwichtig questionsFragen?
31
90157
3402
Doch wie steht es mit wichtigeren Fragen,
01:45
What happenedpassiert with questionsFragen
that had to do with socialSozial justiceGerechtigkeit?
32
93559
3552
mit Fragen nach sozialer
Gerechtigkeit zum Beispiel?
01:49
So we wanted to think about
what is the blindblind tastingVerkostung versionVersion
33
97111
3405
Wir wollten die Blindtest-Version
01:52
for thinkingDenken about inequalityUngleichheit?
34
100516
3065
zu Gedanken über
Ungerechtigkeit entwickeln.
01:55
So we startedhat angefangen looking at inequalityUngleichheit,
35
103581
2299
Wir betrachteten also Ungerechtigkeit
01:57
and we did some large-scalegroß angelegte surveysUmfragen
36
105880
1950
und führten groß angelegte Umfragen
01:59
around the U.S. and other countriesLänder.
37
107830
2554
in den USA und anderen Ländern durch.
02:02
So we askedaufgefordert two questionsFragen:
38
110384
1951
Zwei Dinge wollten wir herausfinden:
02:04
Do people know what kindArt of
levelEbene of inequalityUngleichheit we have?
39
112335
3366
Kennen die Menschen das
Ausmaß an Ungerechtigkeit in der Welt?
02:07
And then, what levelEbene of inequalityUngleichheit
do we want to have?
40
115701
4111
Welches Ausmaß an Ungerechtigkeit
möchten sie haben?
02:11
So let's think about the first questionFrage.
41
119812
2414
Nehmen wir die erste Frage.
02:14
ImagineStellen Sie sich vor I tookdauerte all the people in the U.S.
42
122226
2113
Angenommen, ich würde
alle US-Amerikaner aufreihen,
02:16
and I sortedsortiert them from
the poorestärmste on the right
43
124339
2925
vom ärmsten auf der rechten Seite
02:19
to the richestreichste on the left,
44
127264
2392
bis zum reichsten auf der linken Seite,
02:21
and then I dividedgeteilt them into fivefünf bucketsEimer:
45
129656
2662
und sie in fünf gleich
große Gruppen aufteilen:
02:24
the poorestärmste 20 percentProzent,
the nextNächster 20 percentProzent,
46
132318
2298
Die ärmsten 20 Prozent,
die nächsten 20 Prozent,
02:26
the nextNächster, the nextNächster,
and the richestreichste 20 percentProzent.
47
134616
2856
die nächsten, die nächsten
und die reichsten 20 Prozent.
02:29
And then I askedaufgefordert you to tell me
how much wealthReichtum do you think
48
137472
2996
Anschließend meine Frage:
Wie viel Vermögen, denken Sie,
02:32
is concentratedkonzentriert in eachjede einzelne of those bucketsEimer.
49
140468
2949
befindet sich in jeder Gruppe?
02:35
So to make it simplereinfacher,
imaginevorstellen I askFragen you to tell me,
50
143417
2461
Oder um es einfacher zu machen,
02:37
how much wealthReichtum do you think
is concentratedkonzentriert
51
145878
2260
wie viel Vermögen, schätzen Sie,
02:40
in the bottomBoden two bucketsEimer,
52
148138
2260
befindet sich in den
untersten beiden Gruppen,
02:42
the bottomBoden 40 percentProzent?
53
150398
2261
den untersten 40 Prozent?
02:44
Take a secondzweite. Think about it
and have a numberNummer.
54
152659
2692
Überlegen Sie sich kurz eine Zahl.
02:47
UsuallyIn der Regel we don't think.
55
155351
1904
Normalerweise überlegen wir nicht.
02:49
Think for a secondzweite,
have a realecht numberNummer in your mindVerstand.
56
157255
2485
Überlegen Sie,
und haben Sie eine Zahl parat.
02:51
You have it?
57
159740
1625
Bereit?
02:53
Okay, here'shier ist what lots
of AmericansAmerikaner tell us.
58
161365
3065
Viele Amerikaner meinten das hier:
02:56
They think that the bottomBoden 20 percentProzent
59
164430
1927
Die untersten 20 Prozent
02:58
has about 2.9 percentProzent of the wealthReichtum,
60
166357
2322
besitzen 2,9 Prozent allen Vermögens,
03:00
the nextNächster groupGruppe has 6.4,
61
168679
2183
die nächste Gruppe hat 6,4 Prozent,
03:02
so togetherzusammen it's slightlyleicht more than nineneun.
62
170862
2507
zusammen also etwas mehr als ein Neuntel.
03:05
The nextNächster groupGruppe, they say, has 12 percentProzent,
63
173369
3413
Die nächste Gruppe, meinten sie,
besitzt 12 Prozent,
03:08
20 percentProzent,
64
176782
1649
20 Prozent,
03:10
and the richestreichste 20 percentProzent, people think
has 58 percentProzent of the wealthReichtum.
65
178431
4644
und die reichsten 20 Prozent
haben 58 Prozent allen Vermögens.
03:15
You can see how this relatesbezieht sich
to what you thought.
66
183075
3135
Sie sehen selbst, ob dies
Ihre Schätzung widerspiegelt.
03:18
Now, what's realityWirklichkeit?
67
186210
1741
Wie ist es in Wirklichkeit?
03:19
RealityRealität is slightlyleicht differentanders.
68
187951
1811
Die Wirklichkeit ist etwas anders.
03:21
The bottomBoden 20 percentProzent
has 0.1 percentProzent of the wealthReichtum.
69
189762
3813
Die untersten 20 Prozent
besitzen 0,1 Prozent allen Vermögens.
03:25
The nextNächster 20 percentProzent
has 0.2 percentProzent of the wealthReichtum.
70
193575
3251
Die nächsten 20 Prozent haben 0,2 Prozent.
03:28
TogetherZusammen, it's 0.3.
71
196826
2113
Zusammen sind das 0,3 Prozent.
03:30
The nextNächster groupGruppe has 3.9,
72
198939
3529
Die nächste Gruppe hat 3,9 Prozent,
03:34
11.3,
73
202468
2183
11,3 Prozent,
03:36
and the richestreichste groupGruppe
has 84-85 percentProzent of the wealthReichtum.
74
204651
5741
und die reichste Gruppe
hat 84 bis 85 Prozent allen Vermögens.
03:42
So what we actuallytatsächlich have
and what we think we have
75
210392
2966
Die Wirklichkeit und
unsere Vorstellung der Wirklichkeit
03:45
are very differentanders.
76
213358
1973
sind also sehr verschieden.
03:47
What about what we want?
77
215331
2090
Wie ist es mit dem, was wir wollen?
03:49
How do we even figureZahl this out?
78
217421
1997
Wie findet man das überhaupt heraus?
03:51
So to look at this,
79
219418
1411
Um das zu erfahren,
03:52
to look at what we really want,
80
220829
1578
03:54
we thought about
the philosopherPhilosoph JohnJohn RawlsRawls.
81
222407
3065
dachten wir an den Philosophen John Rawls.
03:57
If you remembermerken JohnJohn RawlsRawls,
82
225472
1835
Falls Sie sich erinnern, John Rawls
03:59
he had this notionBegriff
of what's a just societyGesellschaft.
83
227307
3250
entwickelte eine Vorstellung
einer gerechten Gesellschaft.
Eine Gesellschaft ist dann gerecht,
04:02
He said a just societyGesellschaft
84
230557
1482
04:04
is a societyGesellschaft that if
you knewwusste everything about it,
85
232039
2715
wenn jemand, der alles über sie weiß,
bereit ist, jeden beliebigen
Platz darin einzunehmen.
04:06
you would be willingbereit
to entereingeben it in a randomzufällig placeOrt.
86
234754
2433
04:09
And it's a beautifulschön definitionDefinition,
87
237187
1524
Eine wunderbare Definition,
04:10
because if you're wealthywohlhabend,
you mightMacht want the wealthywohlhabend
88
238711
2478
denn wenn man reich ist,
möchte man vielleicht,
04:13
to have more moneyGeld, the poorArm to have lessWeniger.
89
241189
2037
dass Reiche mehr haben und Arme weniger.
04:15
If you're poorArm, you mightMacht
want more equalityGleichberechtigung.
90
243226
2109
Als Armer möchten
Sie eher mehr Gleichheit.
04:17
But if you're going
to go into that societyGesellschaft
91
245335
2004
Steigen Sie aber an einem beliebigen Punkt
04:19
in everyjeden possiblemöglich situationLage,
and you don't know,
92
247339
3320
in eine Gesellschaft ein, ohne
genau zu wissen, wo das sein wird,
04:22
you have to considerErwägen all the aspectsAspekte.
93
250659
2206
müssen Sie alle Optionen
in Betracht ziehen.
04:24
It's a little bitBit like blindblind tastingVerkostung
in whichwelche you don't know
94
252865
2926
Ein bisschen wie beim Blindversuch.
Da wissen Sie auch nicht,
04:27
what the outcomeErgebnis will be
when you make a decisionEntscheidung,
95
255791
2670
welches Bier Sie in Wirklichkeit testen.
04:30
and RawlsRawls callednamens this
the "veilSchleier of ignoranceIgnoranz."
96
258461
3715
Rawls nannte das den
"Schleier des Nichtwissens".
04:34
So, we tookdauerte anotherein anderer groupGruppe,
a largegroß groupGruppe of AmericansAmerikaner,
97
262176
3607
Wir untersuchten also eine
andere, große Gruppe Amerikaner
04:37
and we askedaufgefordert them the questionFrage
in the veilSchleier of ignoranceIgnoranz.
98
265783
2755
und befragten sie unter diesem Aspekt.
04:40
What are the characteristicsCharakteristik of a countryLand
that would make you want to joinbeitreten it,
99
268538
4110
Was für einer Gesellschaft
würden Sie beitreten wollen,
04:44
knowingzu wissen that you could endEnde
randomlynach dem Zufallsprinzip at any placeOrt?
100
272648
3158
in der Sie auf jeder Position
landen könnten?
04:47
And here is what we got.
101
275806
1479
Und das kam dabei heraus.
04:49
What did people want to give
to the first groupGruppe,
102
277285
2259
Was gestanden unsere Teilnehmer
04:51
the bottomBoden 20 percentProzent?
103
279544
2183
den untersten 20 Prozent zu?
04:53
They wanted to give them
about 10 percentProzent of the wealthReichtum.
104
281727
2694
Sie wollten ihnen
10 Prozent allen Reichtums geben.
04:56
The nextNächster groupGruppe, 14 percentProzent of the wealthReichtum,
105
284421
2600
Der nächsten Gruppe
14 Prozent allen Reichtums,
04:59
21, 22 and 32.
106
287021
5363
21, 22 und 32 Prozent.
05:04
Now, nobodyniemand in our sampleSample
wanted fullvoll equalityGleichberechtigung.
107
292384
3506
Keiner in unserer Stichprobe
wollte vollkommene Gleichheit.
05:07
NobodyNiemand thought that socialismSozialismus
is a fantasticfantastisch ideaIdee in our sampleSample.
108
295890
4433
Vom Sozialismus hielt in unserer
Stichprobe also keiner etwas.
05:12
But what does it mean?
109
300323
1288
Doch was bedeutet das?
05:13
It meansmeint that we have this knowledgeWissen gapSpalt
110
301611
2038
Es bedeutet, es gibt eine Wissenslücke
zwischen dem, was wir haben,
und was wir zu haben glauben.
05:15
betweenzwischen what we have
and what we think we have,
111
303649
2658
05:18
but we have at leastam wenigsten as biggroß a gapSpalt
betweenzwischen what we think is right
112
306307
3715
Doch die Lücke ist mindestens ebenso groß
zwischen dem, was wir gerecht finden
05:22
to what we think we have.
113
310022
2798
und dem, was wir zu haben glauben.
05:24
Now, we can askFragen these questionsFragen,
by the way, not just about wealthReichtum.
114
312820
3192
Diese Fragen könnte man
nicht nur über Wohlstand stellen.
05:28
We can askFragen it about other things as well.
115
316012
2415
Wir könnten auch andere Themen erfragen.
05:30
So for exampleBeispiel, we askedaufgefordert people
from differentanders partsTeile of the worldWelt
116
318427
4203
Wir befragten Menschen
aus unterschiedlichen Erdteilen
05:34
about this questionFrage,
117
322630
1718
zu diesen Themen,
05:36
people who are liberalsliberalen and conservativeskonservativen,
118
324348
2343
liberale und konservative Menschen,
05:38
and they gavegab us basicallyGrundsätzlich gilt
the samegleich answerAntworten.
119
326691
2044
und im Grunde gaben uns
alle dieselbe Antwort.
05:40
We askedaufgefordert richReich and poorArm,
they gavegab us the samegleich answerAntworten,
120
328735
2482
Egal ob reich oder arm: dieselbe Antwort.
05:43
menMänner and womenFrau,
121
331217
1301
Männer und Frauen,
05:44
NPRNPR listenersHörer and ForbesForbes readersLeser.
122
332518
2693
NPR-Hörer und Forbes-Leser.
05:47
We askedaufgefordert people in EnglandEngland,
AustraliaAustralien, the U.S. --
123
335211
3229
Wir befragten Menschen in
England, Australien, den USA,
05:50
very similarähnlich answersAntworten.
124
338440
1717
sehr ähnliche Antworten.
05:52
We even askedaufgefordert differentanders
departmentsAbteilungen of a universityUniversität.
125
340157
2771
Wir befragten sogar
unterschiedliche Uni-Institute.
05:54
We wentging to HarvardHarvard and we checkedgeprüft
almostfast everyjeden departmentAbteilung,
126
342928
2758
An der Harvard-Uni waren wir
in fast jedem Institut.
05:57
and in factTatsache, from HarvardHarvard BusinessGeschäft SchoolSchule,
127
345686
2012
Abgesehen von der Harvard Business School,
05:59
where a fewwenige people wanted the wealthywohlhabend
to have more and the [poorArm] to have lessWeniger,
128
347698
3712
wo einige den Wohlhabenden mehr
und den Reichen weniger zugestehen würden,
waren die Ähnlichkeiten erstaunlich.
06:03
the similarityÄhnlichkeit was astonishingerstaunlich.
129
351410
2540
06:05
I know some of you wentging
to HarvardHarvard BusinessGeschäft SchoolSchule.
130
353950
2824
Ich weiß, einige hier besuchten
die Harvard Business School.
06:08
We alsoebenfalls askedaufgefordert this questionFrage
about something elsesonst.
131
356774
3346
Wir befragten die Leute
auch zu etwas anderem.
06:12
We askedaufgefordert, what about the ratioVerhältnis
of CEOCEO payZahlen to unskilledungelernte workersArbeitskräfte?
132
360120
4969
Wie ist wohl das Lohnverhältnis zwischen
Firmenchef und ungelerntem Arbeiter?
06:17
So you can see what
people think is the ratioVerhältnis,
133
365089
3157
Hier sehen Sie,
was unsere Befragten schätzten.
06:20
and then we can askFragen the questionFrage,
what do they think should be the ratioVerhältnis?
134
368246
3901
Und dann fragten wir, wie das Verhältnis
ihrer Meinung nach sein sollte.
06:24
And then we can askFragen, what is realityWirklichkeit?
135
372147
2627
Und schließlich,
wie sieht die Wirklichkeit aus?
06:26
What is realityWirklichkeit? And you could say,
well, it's not that badschlecht, right?
136
374774
3278
Gar nicht so weit entfernt,
könnte man meinen.
06:30
The redrot and the yellowGelb
are not that differentanders.
137
378052
2153
Rot und Gelb sind nicht so verschieden.
06:32
But the factTatsache is, it's because
I didn't drawzeichnen them on the samegleich scaleRahmen.
138
380205
3920
Doch das liegt daran, dass wir sie nicht
im selben Maßstab zeigen.
06:38
It's hardhart to see, there's yellowGelb
and blueblau in there.
139
386105
3910
Kaum zu erkennen, das Gelb und Blau dort.
06:42
So what about other outcomesErgebnisse of wealthReichtum?
140
390015
2345
Wie steht es in anderen Bereichen?
06:44
WealthReichtum is not just about wealthReichtum.
141
392360
1695
Reichtum ist nicht nur Vermögen.
06:46
We askedaufgefordert, what about things like healthGesundheit?
142
394055
2624
Was ist mit der Gesundheit?
06:48
What about availabilityVerfügbarkeit
of prescriptionRezept medicationMedikation?
143
396679
4133
Der Verfügbarkeit von Medikamenten?
06:52
What about life expectancyErwartung?
144
400812
2020
Lebenserwartung?
06:54
What about life expectancyErwartung of infantsKleinkinder?
145
402832
2415
Lebenserwartung von Kleinkindern?
06:57
How do we want this to be distributedverteilt?
146
405247
2345
Wie sollte all das verteilt werden?
06:59
What about educationBildung for youngjung people?
147
407592
2809
Bildung für junge Menschen?
07:02
And for olderälter people?
148
410401
1870
Und für ältere Menschen?
07:04
And acrossüber all of those things,
what we learnedgelernt was that people
149
412271
2983
Egal welchen Aspekt wir
untersuchten, erkannten wir,
07:07
don't like inequalityUngleichheit of wealthReichtum,
150
415254
3158
dass Menschen ungleich verteilten
Wohlstand nicht mochten.
07:10
but there's other things where inequalityUngleichheit,
whichwelche is an outcomeErgebnis of wealthReichtum,
151
418412
3506
In anderen Bereichen war ihnen
Ungleichheit, eine Folge von Wohlstand,
07:13
is even more aversiveaversive to them:
152
421918
2043
aber noch mehr zuwider:
07:15
for exampleBeispiel, inequalityUngleichheit
in healthGesundheit or educationBildung.
153
423961
3971
Zum Beispiel Ungleichheit
in Gesundheit oder Bildung.
07:19
We alsoebenfalls learnedgelernt that people
are particularlyinsbesondere openöffnen
154
427932
2461
Wir fanden auch heraus,
dass Menschen besonders dann
07:22
to changesÄnderungen in equalityGleichberechtigung
when it comeskommt to people
155
430393
2554
offen für eine Änderung
in der Gleichheit sind,
07:24
who have lessWeniger agencyAgentur --
156
432947
2044
wenn es um schwache Menschen geht.
07:26
basicallyGrundsätzlich gilt, youngjung kidsKinder and babiesBabys,
157
434991
2345
Kleinkinder und Babys zum Beispiel,
07:29
because we don't think of them
as responsibleverantwortlich for theirihr situationLage.
158
437336
4667
weil wir annehmen, dass sie
für ihre Situation nichts können.
07:34
So what are some lessonsUnterricht from this?
159
442003
2345
Was sind die Lehren hieraus?
07:36
We have two gapsLücken:
160
444348
1160
Es gibt zwei Klüfte:
07:37
We have a knowledgeWissen gapSpalt
and we have a desirabilityErwünschtheit gapSpalt
161
445508
2580
eine Wissenskluft und eine Wunschkluft.
07:40
And the knowledgeWissen gapSpalt
is something that we think about,
162
448088
2622
In Sachen Wissenskluft
überlegen wir zum Beispiel:
07:42
how do we educateerziehen people?
163
450710
1370
Wie bilden wir Menschen?
07:44
How do we get people to think
differentlyanders about inequalityUngleichheit
164
452080
2716
Wie ändern wir die Einstellung
gegenüber Ungleichheit
07:46
and the consequencesFolgen of inequalityUngleichheit
in termsBegriffe of healthGesundheit, educationBildung,
165
454796
3762
und die Auswirkungen von Ungleichheit
bei Gesundheit, Bildung,
07:50
jealousyEifersucht, crimeKriminalität ratePreis, and so on?
166
458558
2391
Eifersucht, die Verbrechensrate,
und so weiter?
07:52
Then we have the desirabilityErwünschtheit gapSpalt.
167
460949
1881
Dann haben wir eine Wunschkluft.
07:54
How do we get people to think differentlyanders
about what we really want?
168
462830
3823
Wie können wir das Denken der Menschen
ändern zu dem, was wir wirklich wollen?
07:58
You see, the RawlsRawls definitionDefinition,
the RawlsRawls way of looking at the worldWelt,
169
466653
3375
Rawls' Betrachtungsweise,
08:02
the blindblind tastingVerkostung approachAnsatz,
170
470028
1742
der Blindversuch-Ansatz,
08:03
takes our selfishegoistisch motivationMotivation
out of the pictureBild.
171
471770
2925
entfernt unsere egoistischen
Beweggründe aus der Gleichung.
08:06
How do we implementimplementieren that
to a higherhöher degreeGrad
172
474695
2577
Wie wenden wir das im großen Stil an,
08:09
on a more extensiveumfangreiche scaleRahmen?
173
477272
2624
in einem größeren Maßstab?
08:11
And finallyendlich, we alsoebenfalls have an actionAktion gapSpalt.
174
479896
2856
Und schließlich bleibt die Handlungskluft.
08:14
How do we take these things
and actuallytatsächlich do something about it?
175
482752
2949
Wie können wir in Bezug auf
diese Fragen wirklich etwas ändern?
08:17
I think partTeil of the answerAntworten
is to think about people
176
485701
2902
Ich glaube, ein Teil der Lösung
ist es, sich Menschen
08:20
like youngjung kidsKinder and babiesBabys
that don't have much agencyAgentur,
177
488603
3112
wie kleine Kinder und Babys
mit wenig Macht vorzustellen.
08:23
because people seemscheinen to be
more willingbereit to do this.
178
491715
3808
Menschen sind ihnen gegenüber
eher bereit zu handeln.
08:27
To summarizezusammenfassen, I would say,
nextNächster time you go to drinkGetränk beerBier or wineWein,
179
495523
5270
Wenn Sie also das nächste Mal
Bier oder Wein trinken,
08:32
first of all, think about, what is it
in your experienceErfahrung that is realecht,
180
500793
4087
überlegen Sie, welcher Teil
von Ihrem Erlebnis real
08:36
and what is it in your experienceErfahrung
that is a placeboPlacebo effectbewirken
181
504880
3274
und welcher Teil ein Placeboeffekt ist,
08:40
comingKommen from expectationsErwartungen?
182
508154
1604
der von Ihren Erwartungen kommt.
08:41
And then think about what it alsoebenfalls meansmeint
for other decisionsEntscheidungen in your life,
183
509758
3529
Und dann überlegen Sie, welche Rolle das
in anderen Entscheidungen spielt
08:45
and hopefullyhoffentlich alsoebenfalls for policyPolitik questionsFragen
184
513287
2075
und hoffentlich auch bei Maßnahmen,
08:47
that affectbeeinflussen all of us.
185
515362
1305
die uns alle betreffen.
08:48
ThanksVielen Dank a lot.
186
516667
1727
Vielen Dank.
08:50
(ApplauseApplaus)
187
518394
2337
(Applaus)

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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