TED2004
Dan Gilbert: The surprising science of happiness
Dan Gilbert pregunta: ¿por qué somos felices?
Filmed:
Readability: 3.7
18,394,509 views
Dan Gilbert, autor de "Tropezando con la Felicidad", desafía la idea de que somos desdichados si no tenemos lo que queremos. Nuestro "sistema inmunológico psicológico" nos hace sentir verdaderamente felices incluso si las cosas no salen como lo planeado.
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When you have 21 minutes to speak,
0
0
2000
Cuando tenés 21 minutos para hablar
00:17
two million years seems like a really long time.
1
2000
3000
Dos millones de años se ven como un tiempo muy largo
00:20
But evolutionarily, two million years is nothing.
2
5000
3000
Pero, evolutivamente, dos millones de años es nada
00:23
And yet in two million years the human brain has nearly tripled in mass,
3
8000
6000
Y sin embargo, en dos millones de años el cerebro humano prácticamente triplicó su masa
00:29
going from the one-and-a-quarter pound brain of our ancestor here, Habilis,
4
14000
3000
yendo de más o menos 600 gramos de nuestro antecesor, Habilis
00:32
to the almost three-pound meatloaf that everybody here has between their ears.
5
17000
6000
al pedazo de carne de kilo trescientos que todos tenemos entre las orejas
00:38
What is it about a big brain that nature was so eager for every one of us to have one?
6
23000
7000
¿Qué es lo que tiene un cerebro grande que la naturaleza tanto quería que tuviésemos uno?
00:45
Well, it turns out when brains triple in size,
7
30000
3000
Bueno, pasa que cuando el cerebro triplica su tamaño
00:48
they don't just get three times bigger; they gain new structures.
8
33000
4000
no sólo se hace tres veces más grande sino también gana nuevas estructuras
00:52
And one of the main reasons our brain got so big is because it got a new part,
9
37000
4000
Y una de las muchas razones por las cuales nuestro cerebro se hizo tan grande es que hay una nueva parte,
00:56
called the "frontal lobe." And particularly, a part called the "pre-frontal cortex."
10
41000
4000
llamada el lóbulo frontal, Y particularmente, una parte llamada corteza prefrontal
01:00
Now what does a pre-frontal cortex do for you that should justify
11
45000
4000
ahora, ¿qué hace la corteza prefrontal por vos que justifique
01:04
the entire architectural overhaul of the human skull in the blink of evolutionary time?
12
49000
5000
la entera remodelación del cráneo humano en un pestañeo evolutivo?
01:09
Well, it turns out the pre-frontal cortex does lots of things,
13
54000
3000
Bueno, resulta que la corteza prefrontal hace un montón de cosas
01:12
but one of the most important things it does
14
57000
2000
una de las cosas más importantes que hace
01:14
is it is an experience simulator.
15
59000
4000
es que es un simulador de experiencias
01:18
Flight pilots practice in flight simulators
16
63000
4000
Los pilotos practican en simuladores de vuelo
01:22
so that they don't make real mistakes in planes.
17
67000
2000
para no cometer errores reales en los aviones
01:24
Human beings have this marvelous adaptation
18
69000
3000
Los seres humanos tienen esta maravillosa adaptación
01:27
that they can actually have experiences in their heads
19
72000
4000
de poder, de hecho, tener experiencias en su cabeza
01:31
before they try them out in real life.
20
76000
2000
antes de probarlas en la vida real
01:33
This is a trick that none of our ancestors could do,
21
78000
3000
Este es un truco que ninguno de nuestros antepasados podía hacer
01:36
and that no other animal can do quite like we can. It's a marvelous adaptation.
22
81000
5000
y que ningún otro animal puede hacer igual a nosotros. Es una adaptación maravillosa
01:41
It's up there with opposable thumbs and standing upright and language
23
86000
4000
Está ahí a lado de los pulgares oponibles y pararse erguido y el lenguaje
01:45
as one of the things that got our species out of the trees
24
90000
3000
como una de las cosas que bajó a nuestra especie de los árboles
01:48
and into the shopping mall.
25
93000
2000
y la llevó a los centros comerciales
01:50
Now -- (Laughter) -- all of you have done this.
26
95000
3000
Ahora, todos ustedes hicieron esto
01:53
I mean, you know,
27
98000
1000
Me refiero a, ustedes saben
01:54
Ben and Jerry's doesn't have liver-and-onion ice cream,
28
99000
4000
Ben and Jerry's no tiene un helado de hígado y cebolla
01:58
and it's not because they whipped some up, tried it and went, "Yuck."
29
103000
3000
No porque probaron un poco y dijeron "yuck"
02:01
It's because, without leaving your armchair,
30
106000
3000
Es porque, sin dejar sus asientos
02:04
you can simulate that flavor and say "yuck" before you make it.
31
109000
4000
Pueden simular el sabor y decir yuck antes de hacerlo
02:08
Let's see how your experience simulators are working.
32
113000
5000
Vamos a ver como están funcionando sus simuladores de experiencia
02:13
Let's just run a quick diagnostic
before I proceed with the rest of the talk.
before I proceed with the rest of the talk.
33
118000
4000
Vamos a hacer un diagnóstico rápido. Antes de seguir con la charla
02:17
Here's two different futures that I invite you to contemplate,
34
122000
4000
Les muestro dos futuros que quiero contemplen
02:21
and you can try to simulate them and tell me which one you think you might prefer.
35
126000
4000
pueden tratar de simularlos y díganme cuál prefieren
02:25
One of them is winning the lottery. This is about 314 million dollars.
36
130000
5000
Uno de ellos es ganar la lotería. Son más o menos 314 millones de dólares
02:30
And the other is becoming paraplegic.
37
135000
3000
Y el otro es quedar parapléjico
02:33
So, just give it a moment of thought.
38
138000
3000
Piénsenlo un momento
02:36
You probably don't feel like you need a moment of thought.
39
141000
3000
Probablemente sientan que ni siquiera necesitan un momento
02:39
Interestingly, there are data on these two groups of people,
40
144000
4000
Interesantemente, estos son los datos de estos dos grupos de personas
02:43
data on how happy they are.
41
148000
2000
datos sobre que tan felices son
02:45
And this is exactly what you expected, isn't it?
42
150000
3000
Y es exactamente como lo esperaban, ¿no?
02:48
But these aren't the data. I made these up!
43
153000
3000
Pero estos no son los datos! Estos los inventé yo
02:51
These are the data. You failed the pop quiz, and you're hardly five minutes into the lecture.
44
156000
5000
Estos son los datos. Fallaron la prueba sorpresa, y difícilmente han pasado 5 minutos de charla
02:56
Because the fact is that a year after losing the use of their legs,
45
161000
4000
Porque el hecho es que después de un año de haber perdido las piernas,
03:00
and a year after winning the lotto, lottery winners and paraplegics
46
165000
5000
y un año después de ganar la lotería, los ganadores de lotería y los parapléjicos
03:05
are equally happy with their lives.
47
170000
2000
están igualmente felices con sus vidas
03:07
Now, don't feel too bad about failing the first pop quiz,
48
172000
3000
Ahora, no se sientan mal por haber fallado la prueba,
03:10
because everybody fails all of the pop quizzes all of the time.
49
175000
3000
porque todos fallamos en todas las pruebas sorpresa todo el tiempo
03:13
The research that my laboratory has been doing,
50
178000
3000
La investigación que ha estado haciendo mi laboratorio
03:16
that economists and psychologists around the country have been doing,
51
181000
3000
que los economistas y psicólogos del país han estado haciendo
03:19
have revealed something really quite startling to us,
52
184000
3000
reveló algo muy asombroso para nosotros
03:22
something we call the "impact bias,"
53
187000
3000
algo que llamamos el prejuicio de impacto
03:25
which is the tendency for the simulator to work badly.
54
190000
3000
que es la tendencia del simulador a funcionar mal
03:28
For the simulator to make you believe that different outcomes
55
193000
4000
el simulador te hace creer que resultados diferentes
03:32
are more different than in fact they really are.
56
197000
3000
son mucho más diferentes de lo que en realidad son
03:35
From field studies to laboratory studies,
57
200000
2000
De estudios de campo a estudios de laboratorio
03:37
we see that winning or losing an election, gaining or losing a romantic partner,
58
202000
4000
vemos que ganar o perder una elección, ganar o perder un compañero romántico
03:41
getting or not getting a promotion, passing or not passing a college test,
59
206000
5000
tener o no tener ese ascenso, pasar o no pasar ese examen en la universidad
03:46
on and on, have far less impact, less intensity and much less duration
60
211000
5000
progresivamente, tiene mucho menos impacto, menos intensidad y mucho menos duración
03:51
than people expect them to have.
61
216000
3000
de la que la gente espera que tenga
03:54
In fact, a recent study -- this almost floors me --
62
219000
3000
De hecho, un estudio reciente. Esto casi me deja en el suelo
03:57
a recent study showing how major life traumas affect people
63
222000
5000
un estudio reciente mostrando como los grandes eventos traumáticos afectan a la gente
04:02
suggests that if it happened over three months ago,
64
227000
3000
sugiere que si sucedió hace más de tres meses
04:05
with only a few exceptions,
65
230000
1000
con pocas excepciones
04:06
it has no impact whatsoever on your happiness.
66
231000
3000
no tiene ningún impacto en nuestra felicidad
04:09
Why?
67
234000
3000
¿Por qué?
04:12
Because happiness can be synthesized.
68
237000
4000
porque la felicidad puede ser sintetizada
04:16
Sir Thomas Brown wrote in 1642, "I am the happiest man alive.
69
241000
4000
Sir Thomas Brown escribió en 1642 "Soy el hombre vivo más feliz
04:20
I have that in me that can convert poverty to riches, adversity to prosperity.
70
245000
6000
tengo en mí lo que convierte la pobreza en riqueza, adversidad en prosperidad
04:26
I am more invulnerable than Achilles; fortune hath not one place to hit me."
71
251000
4000
Soy más invulnerable que Aquiles; la fortuna no tiene lugar alguno donde golpearme"
04:30
What kind of remarkable machinery does this guy have in his head?
72
255000
4000
¿Qué clase de singular maquinaria tiene este tipo en la cabeza?
04:34
Well, it turns out it's precisely the same remarkable machinery that all off us have.
73
259000
5000
Bueno, sucede que es precisamente la misma singular maquinaria que todos tenemos.
04:39
Human beings have something that we might think of as a "psychological immune system."
74
264000
6000
Los seres humanos tienen algo que podemos entender como un sistema inmunológico psicológico
04:45
A system of cognitive processes, largely non-conscious cognitive processes,
75
270000
5000
Un sistema de procesos cognitivos, principalmente procesos cognitivos no-conscientes
04:50
that help them change their views of the world,
76
275000
4000
que les ayudan a cambiar sus visiones del mundo
04:54
so that they can feel better about the worlds in which they find themselves.
77
279000
4000
para poder sentirse mejor acerca del mundo en el que se encuentran
04:58
Like Sir Thomas, you have this machine.
78
283000
2000
Como Sir Thomas ustedes tienen esta máquina
05:00
Unlike Sir Thomas, you seem not to know it. (Laughter)
79
285000
4000
A diferencia de Sir Thomas, parece que ustedes no lo saben
05:04
We synthesize happiness, but we think happiness is a thing to be found.
80
289000
6000
Nosotros sintetizamos la felicidad, pero pensamos que la felicidad es algo que se encuentra
05:10
Now, you don't need me to give you too many examples of people synthesizing happiness,
81
295000
5000
Ahora, no necesitan que les dé muchos ejemplos de personas sintetizando felicidad
05:15
I suspect. Though I'm going to show you some experimental evidence,
82
300000
3000
Yo sospecho. Sin embargo les voy a mostrar alguna evidencia experimental
05:18
you don't have to look very far for evidence.
83
303000
3000
no tienen que buscar mucho para encontrar evidencia
05:21
As a challenge to myself, since I say this once in a while in lectures,
84
306000
3000
Como me desafié a mí mismo, ya que dije esto hace un tiempo en unas charlas
05:24
I took a copy of the New York Times and tried to find some instances of people synthesizing happiness.
85
309000
4000
Agarré una copia del New York Times y traté de encontrar ejemplos de personas sintetizando felicidad
05:28
And here are three guys synthesizing happiness.
86
313000
2000
Y acá hay tres personas sintetizando felicidad
05:30
"I am so much better off physically, financially, emotionally, mentally
87
315000
3000
"Estoy mucho mejor física, financiera, emocional y mentalmente
05:33
and almost every other way." "I don't have one minute's regret.
88
318000
4000
y en casi todo otro sentido". "No tengo un minuto de arrepentimiento
05:37
It was a glorious experience." "I believe it turned out for the best."
89
322000
3000
fue una experiencia gloriosa". "Creo que fue para bien"
05:40
Who are these characters who are so damn happy?
90
325000
2000
¿Quiénes son estas personas tan condenadamente felices?
05:42
Well, the first one is Jim Wright.
91
327000
2000
Bueno, el primero es Jim Wright
05:44
Some of you are old enough to remember: he was the chairman of the House of Representatives
92
329000
4000
Algunos de ustedes son lo suficientemente viejos como para recordar: él era el presidente de la cámara baja estadounidense.
05:48
and he resigned in disgrace when this young Republican named Newt Gingrich
93
333000
4000
y él renunció con vergüenza cuando este joven republicano llamado Newt Gingrich
05:52
found out about a shady book deal he had done.
94
337000
3000
descubrió un trato turbio que había hecho
05:55
He lost everything. The most powerful Democrat in the country,
95
340000
2000
Lo perdió todo. El demócrata más poderoso del país,
05:57
he lost everything.
96
342000
1000
lo perdió todo.
05:58
He lost his money; he lost his power.
97
343000
3000
perdió su dinero, perdió su poder
06:01
What does he have to say all these years later about it?
98
346000
2000
¿Qué dice sobre eso después de todos estos años?
06:03
"I am so much better off physically, financially, mentally
99
348000
3000
"Estoy mucho mejor física, financiera, emocional y mentalmente
06:06
and in almost every other way."
100
351000
2000
y en casi todo otro sentido"
06:08
What other way would there be to be better off?
101
353000
2000
¿En qué otro sentido podría estar mejor?
06:10
Vegetably? Minerally? Animally? He's pretty much covered them there.
102
355000
4000
¿Vegetal? ¿Mineral? ¿Animalmente? Ya lo tiene todo cubierto
06:14
Moreese Bickham is somebody you've never heard of.
103
359000
2000
Moreese Bickham es alguien sobre quien no han escuchado
06:16
Moreese Bickham uttered these words upon being released.
104
361000
4000
Moreese Bickham pronunció estas palabras luego de ser liberado
06:20
He was 78 years old. He spent 37 years
105
365000
2430
Él tenía 78 años. Él pasó 37 años
en una prisión en Louisiana por un crimen que no cometió
06:22
in a Louisiana State Penitentiary
for a crime he didn't commit.
for a crime he didn't commit.
106
367430
2790
Al final fue exonerado
06:25
[He was ultimately
107
370220
1780
06:27
released for good behavior
halfway through his sentence.]
halfway through his sentence.]
108
372000
3000
a los 78 años gracias a evidencia de ADN
06:30
And what did he have to say about his experience?
109
375000
2000
¿Y qué es lo que tiene para decir acerca de esta experiencia?
06:32
"I don't have one minute's regret. It was a glorious experience."
110
377000
2000
"No tengo un minuto de arrepentimiento. Fue una experiencia gloriosa"
06:34
Glorious! This guy is not saying,
111
379000
2000
¡Gloriosa! El no está diciendo,
06:36
"Well, you know, there were some nice guys. They had a gym."
112
381000
2000
Bueno, había algunas buenas personas. Tenían un gimnasio
06:38
It's "glorious,"
113
383000
1000
Fue "gloriosa"
06:39
a word we usually reserve for something like a religious experience.
114
384000
4000
una palabra que generalmente reservamos para algo como una experiencia religiosa
06:43
Harry S. Langerman uttered these words, and he's somebody you might have known
115
388000
4000
Harry S. Langerman pronunció esas palabras, y el es alguien que podrían haber conocido
06:47
but didn't, because in 1949 he read a little article in the paper
116
392000
3000
pero no, porque en 1949 leyó este pequeño artículo en el periódico
06:50
about a hamburger stand owned by these two brothers named McDonalds.
117
395000
4000
acerca de un puesto de hamburguesas de estos hermanos McDonalds
06:54
And he thought, "That's a really neat idea!"
118
399000
2000
Y pensó "Esa es una muy buena idea!"
06:56
So he went to find them. They said,
119
401000
2000
Entonces fue y los buscó. Ellos dijeron
06:58
"We can give you a franchise on this for 3,000 bucks."
120
403000
2000
"Podemos darle la franquicia por 3000 dólares"
07:00
Harry went back to New York, asked his brother who's an investment banker
121
405000
4000
Harry fue de vuelta a New York, le preguntó a su hermano que era inversionista
07:04
to loan him the 3,000 dollars,
122
409000
1000
si le podía prestar los 3000 dólares
07:05
and his brother's immortal words were,
123
410000
2000
y las inmortales palabras de su hermano fueron
07:07
"You idiot, nobody eats hamburgers."
124
412000
1000
"Idiota, nadie come hamburguesas"
07:08
He wouldn't lend him the money, and of course six months later
125
413000
3000
Y no le prestó el dinero, por supuesto seis meses después
07:11
Ray Croc had exactly the same idea.
126
416000
2000
Ray Croc tuvo exactamente la misma idea
07:13
It turns out people do eat hamburgers,
127
418000
2000
Resulta que la gente sí come hamburguesas
07:15
and Ray Croc, for a while, became the richest man in America.
128
420000
4000
y Ray Croc, por un tiempo, se volvió el hombre más rico de Estados Unidos
07:20
And then finally -- you know, the best of all possible worlds --
129
425000
2000
Y finalmente, ustedes saben, el mejor de los mundos posibles
07:22
some of you recognize this young photo of Pete Best,
130
427000
5000
algunos reconocen esta foto del joven Pete Best
07:27
who was the original drummer for the Beatles,
131
432000
2000
quien es el baterista original de los Beatles,
07:29
until they, you know, sent him out on an errand and snuck away
132
434000
3000
hasta que, ustedes saben, le mandaron hacer algún mandado y se escabulleron
07:32
and picked up Ringo on a tour.
133
437000
3000
y recogieron a Ringo en un tour
07:35
Well, in 1994, when Pete Best was interviewed
134
440000
2000
bueno, en 1994 cuando entrevistaron a Pete Best
07:37
-- yes, he's still a drummer; yes, he's a studio musician --
135
442000
3000
sí, todavía es un baterista, sí, es un músico de estudio
07:40
he had this to say: "I'm happier than I would have been with the Beatles."
136
445000
3000
y tiene esto que decir "Estoy más feliz que lo que hubiese estado con los Beatles"
07:43
Okay. There's something important to be learned from these people,
137
448000
3000
Ok. Hay algo importante que aprender de estas personas
07:46
and it is the secret of happiness.
138
451000
2000
y este es el secreto de la felicidad
07:48
Here it is, finally to be revealed.
139
453000
2000
Acá está, finalmente será revelada
07:50
First: accrue wealth, power, and prestige,
140
455000
3000
Primero: Acumular riquezas, poder y prestigio,
07:53
then lose it. (Laughter)
141
458000
3000
luego, perderlo.
07:56
Second: spend as much of your life in prison as you possibly can.
142
461000
3000
Segundo: Pasá el mayor tiempo posible en la cárcel
07:59
(Laughter) Third: make somebody else really, really rich. (Laughter)
143
464000
5000
Tercero: Hacer a alguien más muy, muy rico
08:04
And finally: never ever join the Beatles. (Laughter)
144
469000
4000
Y último: nunca jamás te unas a los Beatles
08:08
OK. Now I, like Ze Frank, can predict your next thought,
145
473000
5000
Ok. Ahora yo, como Ze Frank, puedo predecir su siguiente pensamiento
08:13
which is, "Yeah, right." Because when
146
478000
2000
que es, "Sí, claro" porque cuando
08:15
people synthesize happiness, as these gentlemen seem to have done,
147
480000
4000
las personas sintetizan la felicidad, como al parecer estos hombres han hecho
08:19
we all smile at them, but we kind of roll our eyes and say,
148
484000
4000
todos les sonreímos, pero ponemos los ojos en blanco diciendo,
08:23
"Yeah right, you never really wanted the job."
149
488000
3000
"Sí claro, no querías luego ese trabajo"
08:26
"Oh yeah, right. You really didn't
150
491000
1000
"Ajá, claro, en serio no
08:27
have that much in common with her,
151
492000
3000
tenían tanto en común con ella
08:30
and you figured that out just about the time
152
495000
2000
y te diste cuenta de eso justo en el momento
08:32
she threw the engagement ring in your face."
153
497000
2000
en que te tiró el anillo de compromiso a la cara"
08:34
We smirk because we believe that synthetic happiness
154
499000
4000
Sonreímos con soberbia porque pensamos que la felicidad sintética
08:38
is not of the same quality as what we might call "natural happiness."
155
503000
3000
No es de la misma calidad que lo que podríamos llamar felicidad natural
08:41
What are these terms?
156
506000
1000
¿Qué son estos términos?
08:42
Natural happiness is what we get when we get what we wanted,
157
507000
4000
La felicidad natural es lo que tenés cuando obtenés lo que querías,
08:46
and synthetic happiness is what we make when we don't get what we wanted.
158
511000
5000
y la felicidad sintética es lo que hacemos cuando no tenemos lo que queríamos
08:51
And in our society, we have a strong belief
159
516000
3000
Y es nuestra sociedad tenemos la fuerte creencia
08:54
that synthetic happiness is of an inferior kind.
160
519000
3000
que la felicidad sintética es de un tipo inferior
08:57
Why do we have that belief?
161
522000
2000
¿Por qué tenemos esa creencia?
08:59
Well, it's very simple. What kind of economic engine
162
524000
4000
Bueno, es muy simple. ¿Qué tipo de maquinaria económica
09:03
would keep churning
163
528000
1000
seguiría girando
09:04
if we believed that not getting what we want could make us just as happy as getting it?
164
529000
6000
si creyésemos que no tener lo que queremos nos hará igualmente felices que tenerlo?
09:10
With all apologies to my friend Matthieu Ricard,
165
535000
4000
Con mis disculpas a Matthieu Ricard
09:14
a shopping mall full of Zen monks
166
539000
2000
un centro comercial lleno de monjes Zen
09:16
is not going to be particularly profitable
167
541000
2000
no será particularmente productivo
09:18
because they don't want stuff enough.
168
543000
4000
porque ellos no quieren cosas lo suficiente.
09:22
I want to suggest to you that synthetic happiness
169
547000
3000
Quiero sugerirles que la felicidad sintética
09:25
is every bit as real and enduring
170
550000
3000
es tan real y duradera
09:28
as the kind of happiness you stumble upon
171
553000
3000
como el tipo de felicidad contra la cual te chocas
09:31
when you get exactly what you were aiming for.
172
556000
3000
cuando obtenés exactamente lo que estabas buscando
09:34
Now, I'm a scientist, so I'm going to do this not with rhetoric,
173
559000
1000
Ahora, yo soy un científico, entonces no voy a hacer esto con retórica
09:35
but by marinating you in a little bit of data.
174
560000
2000
sino marinándolos en un poco de datos
09:38
Let me first show you an experimental paradigm that is used
175
563000
2000
primero déjenme mostrarles un paradigma experimental que se usa
09:40
to demonstrate the synthesis of happiness
176
565000
4000
para demostrar la síntesis de felicidad
09:44
among regular old folks. And this isn't mine.
177
569000
2000
entre personas regulares. Y esto no es mío.
09:46
This is a 50-year-old paradigm called the "free choice paradigm."
178
571000
3000
Este en un paradigma de 50 años llamado el paradigma de la libre elección
09:49
It's very simple.
179
574000
2000
Es muy simple
09:51
You bring in, say, six objects,
180
576000
3000
Traés, digamos, seis objetos
09:54
and you ask a subject to rank them from the most to the least liked.
181
579000
2000
pedís a un sujeto que los ordene por preferencia del más al menos atractivo
09:56
In this case, because the experiment I'm going to tell you about uses them,
182
581000
3000
en este caso, porque el experimento del cual les voy a contar los usa,
09:59
these are Monet prints.
183
584000
2000
estas son impresiones de Monet
10:01
So, everybody can rank these Monet prints
184
586000
2000
Entonces, todos pueden ordenarlas
10:03
from the one they like the most, to the one they like the least.
185
588000
2000
desde la que les gusta más a la que les gusta menos
10:05
Now we give you a choice:
186
590000
2000
Ahora te damos una elección:
10:07
"We happen to have some extra prints in the closet.
187
592000
3000
“De casualidad tenemos algunas impresiones extras en el clóset
10:10
We're going to give you one as your prize to take home.
188
595000
2000
Te vamos a dar una como premio para que lleves a casa
10:12
We happen to have number three and number four,"
189
597000
3000
Sucede que tenemos la número tres y la número cuatro,”
10:15
we tell the subject. This is a bit of a difficult choice,
190
600000
3000
le decimos al sujeto. La elección es un poco difícil,
10:18
because neither one is preferred strongly to the other,
191
603000
3000
porque ninguna se prefiere mucho sobre la otra,
10:21
but naturally, people tend to pick number three
192
606000
3000
pero naturalmente, la gente tiende a elegir la número tres
10:24
because they liked it a little better than number four.
193
609000
2000
porque les gusta un poco más que la cuatro
10:27
Sometime later -- it could be 15 minutes; it could be 15 days --
194
612000
3000
Algún tiempo después (puede ser 15 minutos o 15 días)
10:30
the same stimuli are put before the subject,
195
615000
3000
El mismo estímulo se le es mostrado
10:33
and the subject is asked to re-rank the stimuli.
196
618000
2000
Y al sujeto se le pide re ordenar el estímulo
10:35
"Tell us how much you like them now."
197
620000
2000
“Decinos cuál te gusta más ahora”
10:37
What happens? Watch as happiness is synthesized.
198
622000
3000
¿Qué pasa? Miren como es sintetizada la felicidad
10:40
This is the result that has been replicated over and over again.
199
625000
4000
Este es el resultado que se ha replicado una y otra vez
10:44
You're watching happiness be synthesized.
200
629000
1000
Están viendo como la felicidad se sintetiza
10:45
Would you like to see it again? Happiness!
201
630000
5000
¿Quiéren verlo de nuevo? ¡Felicidad!
10:50
"The one I got is really better than I thought!
202
635000
2000
“El que me dieron es realmente mejor de lo que pensé
10:52
That other one I didn't get sucks!"
203
637000
2000
¡El que no me dieron apesta!!
10:54
(Laughter) That's the synthesis of happiness.
204
639000
2000
Esa es la síntesis de la felicidad
10:56
Now what's the right response to that? "Yeah, right!"
205
641000
6000
Ahora, ¿cuál es la respuesta correcta a eso? “¡Sí, claro!”
11:02
Now, here's the experiment we did,
206
647000
3000
Este es el experimento que hicimos,
11:05
and I would hope this is going to convince you that
207
650000
1000
y espero que esto los convenza de que
11:06
"Yeah, right!" was not the right response.
208
651000
3000
“¡Sí, claro!” no era la respuesta correcta.
11:09
We did this experiment with a group of patients
209
654000
2000
Hicimos este experimento con un grupo de pacientes
11:11
who had anterograde amnesia. These are hospitalized patients.
210
656000
3000
que tenían amnesia anterógrada. Son pacientes hospitalizados
11:14
Most of them have Korsakoff's syndrome,
211
659000
2000
La mayoría tiene el síndrome de Korsakoff,
11:16
a polyneuritic psychosis that -- they drank way too much,
212
661000
5000
una psicosis multi-neurítica, porque tomaron demasiado
11:21
and they can't make new memories.
213
666000
2000
no pueden formar nuevos recuerdos.
11:23
OK? They remember their childhood, but if you walk in and introduce yourself,
214
668000
4000
¿Ok? Recuerdan su niñez, pero si entrás y te presentas
11:27
and then leave the room,
215
672000
1000
y después dejás la habitación
11:28
when you come back, they don't know who you are.
216
673000
2000
cuando regresas ya no recuerdan quien sos.
11:31
We took our Monet prints to the hospital.
217
676000
3000
Llevamos nuestras impresiones de Monet al hospital.
11:34
And we asked these patients to rank them
218
679000
4000
Y les pedimos a los pacientes que las ordenen
11:38
from the one they liked the most to the one they liked the least.
219
683000
3000
desde la que más les gustaba a la que menos.
11:41
We then gave them the choice between number three and number four.
220
686000
4000
Les dimos a elegir entre la tres y la cuatro
11:45
Like everybody else, they said,
221
690000
2000
Como todos los demás, dijeron,
11:47
"Gee, thanks Doc! That's great! I could use a new print.
222
692000
2000
Gracias doctor! Eso es genial, podría usar una nueva impresión.
11:49
I'll take number three."
223
694000
2000
Me llevo la número tres
11:51
We explained we would have number three mailed to them.
224
696000
4000
Les explicamos que se las enviaríamos por correo.
11:55
We gathered up our materials and we went out of the room,
225
700000
3000
Juntamos nuestros materiales y dejamos la habitación,
11:58
and counted to a half hour.
226
703000
2000
esperamos media hora.
12:00
Back into the room, we say, "Hi, we're back."
227
705000
3000
De vuelta en la habitación, dijimos, “hola, estamos de regreso”.
12:03
The patients, bless them, say, "Ah, Doc, I'm sorry,
228
708000
4000
Los pacientes dijeron, “ah, doctor, lo siento,
12:07
I've got a memory problem; that's why I'm here.
229
712000
2000
tengo un problema de memoria, por eso estoy acá.
12:09
If I've met you before, I don't remember."
230
714000
2000
si lo conocí antes, no lo recuerdo”.
12:11
"Really, Jim, you don't remember? I was just here with the Monet prints?"
231
716000
3000
“En serio Jim, ¿no te acordás? Recién estuve acá con las impresiones de Monet”
12:14
"Sorry, Doc, I just don't have a clue."
232
719000
3000
“Lo siento doctor, no tengo idea.”
12:17
"No problem, Jim. All I want you to do is rank these for me
233
722000
3000
“No importa Jim. Todo lo que quiero que hagas es ordenar esto
12:20
from the one you like the most to the one you like the least."
234
725000
5000
desde la que más te gusta a la que menos”.
12:25
What do they do? Well, let's first check and make sure
235
730000
2000
¿Y qué hicieron? Bueno, primero vamos a asegurarnos
12:27
they're really amnesiac. We ask these
236
732000
2000
de que realmente tienen amnesia. Preguntamos a estos
12:29
amnesiac patients to tell us which one they own,
237
734000
4000
pacientes amnésicos cual era la que ellos tenían,
12:33
which one they chose last time, which one is theirs.
238
738000
3000
cuál eligieron la última vez, cuál era suya.
12:36
And what we find is amnesiac patients just guess.
239
741000
4000
Y los pacientes amnésicos sencillamente adivinaban
12:40
These are normal controls, where if I did this with you,
240
745000
2000
Estos son controles normales, donde si te pregunto a cualquiera de ustedes,
12:42
all of you would know which print you chose.
241
747000
2000
todos van a saber cuál es.
12:44
But if I do this with amnesiac patients,
242
749000
2000
Pero si lo haces con pacientes amnésicos,
12:46
they don't have a clue. They can't pick their print out of a lineup.
243
751000
6000
no tienen idea. No pueden elegir una de la línea.
12:52
Here's what normal controls do: they synthesize happiness.
244
757000
4000
Esto es lo que los controles normales hacen: sintetizan la felicidad.
12:56
Right? This is the change in liking score,
245
761000
2000
¿Verdad? Éste es el cambio en el orden,
12:58
the change from the first time they ranked to the second time they ranked.
246
763000
3000
el cambio de la primera vez que ordenaron y la segunda
13:01
Normal controls show
247
766000
1000
Los controles normales muestran
13:02
-- that was the magic I showed you;
248
767000
2000
- Esa es la magia que les mostré,
13:04
now I'm showing it to you in graphical form --
249
769000
3000
ahora se las muestro de esta forma gráfica --
13:07
"The one I own is better than I thought. The one I didn't own,
250
772000
3000
“El que yo tengo es mejor de lo que pensaba. El que no tengo,
13:10
the one I left behind, is not as good as I thought."
251
775000
3000
el que dejé atrás, no era tan bueno como lo pensé.”
13:13
Amnesiacs do exactly the same thing. Think about this result.
252
778000
5000
Los amnésicos hacen exactamente la misma cosa. Piensen en este resultado.
13:18
These people like better the one they own,
253
783000
3000
A estas personas les gusta más el que tienen,
13:21
but they don't know they own it.
254
786000
3000
pero ellos no saben que lo tienen.
13:25
"Yeah, right" is not the right response!
255
790000
3000
“Sí, claro”, ¡no es la respuesta correcta!
13:29
What these people did when they synthesized happiness
256
794000
3000
Lo que estas personas hicieron cuando sintetizaron felicidad
13:32
is they really, truly changed
257
797000
3000
es realmente cambiar
13:35
their affective, hedonic, aesthetic reactions to that poster.
258
800000
5000
su reacción afectiva, hedónica, estética con la impresión.
13:40
They're not just saying it because they own it,
259
805000
3000
No sólo lo dicen porque lo tienen
13:43
because they don't know they own it.
260
808000
3000
porque no saben que lo tienen
13:47
Now, when psychologists show you bars,
261
812000
3000
Ahora, los psicólogos te muestran barras,
13:50
you know that they are showing you averages of lots of people.
262
815000
3000
vos sabés que te muestran promedios de mucha gente.
13:53
And yet, all of us have this psychological immune system,
263
818000
4000
Y sin embargo, todos nosotros tenemos este sistema inmunológico psicológico,
13:57
this capacity to synthesize happiness,
264
822000
2000
esta capacidad de sintetizar la felicidad,
13:59
but some of us do this trick better than others.
265
824000
3000
pero algunos de nosotros hacemos este truco mejor que otros
14:02
And some situations allow anybody to do it more effectively
266
827000
4000
Y algunas situaciones permiten a todos hacerlo más eficientemente
14:06
than other situations do.
267
831000
3000
que en otras situaciones.
14:10
It turns out that freedom
268
835000
4000
Resulta que la libertad
14:14
-- the ability to make up your mind and change your mind --
269
839000
3000
– la habilidad de decidirte y cambiar de opinión –
14:17
is the friend of natural happiness, because it allows you to choose
270
842000
3000
es la amiga natural de la felicidad, porque te permite elegir
14:20
among all those delicious futures and find the one that you would most enjoy.
271
845000
5000
entre todos esos deliciosos futuros y encontrar el que más vas a disfrutar.
14:25
But freedom to choose
272
850000
2000
Pero la libertad de elección
14:27
-- to change and make up your mind -- is the enemy of synthetic happiness.
273
852000
4000
– tomar decisiones y cambiar de idea – es la enemiga de la felicidad sintética.
14:31
And I'm going to show you why.
274
856000
2000
Y les voy a mostrar por que.
14:33
Dilbert already knows, of course.
275
858000
1000
Dilbert ya lo sabe por supuesto.
14:34
You're reading the cartoon as I'm talking.
276
859000
2000
Están leyendo la caricatura mientras hablo.
14:36
"Dogbert's tech support. How may I abuse you?"
277
861000
2000
“Soporte técnico de Dogbert. ¿Cómo puedo abusarlo?”
14:38
"My printer prints a blank page after every document."
278
863000
3000
“Mi impresora imprime una página en blanco después de cada documento.”
14:41
"Why would you complain about getting free paper?"
279
866000
2000
“¿Por qué se quejaría de tener papel gratis?”
14:43
"Free? Aren't you just giving me my own paper?"
280
868000
2000
“¿Gratis? ¿No me están dando mi propio papel?”
14:45
"Egad, man! Look at the quality of the free paper
281
870000
2000
¡hombre! ¡Mirá la calidad del papel gratis
14:47
compared to your lousy regular paper!
282
872000
1000
comparando con tu feo papel regular!
14:48
Only a fool or a liar would say that they look the same!"
283
873000
3000
¡Sólo un tonto o un mentiroso diría que se ven igual!“
14:51
"Ah! Now that you mention it, it does seem a little silkier!"
284
876000
3000
“¡Ah! Ahora que lo mencionas, sí se ve un poco más sedoso”
14:54
"What are you doing?"
285
879000
2000
“¿Qué estas haciendo?”
14:56
"I'm helping people accept the things they cannot change." Indeed.
286
881000
3000
“Estoy ayudando a las personas a aceptar cosas que no pueden cambiar”. Ciertamente
14:59
The psychological immune system works best
287
884000
3000
El sistema inmunológico psicológico funciona mejor
15:02
when we are totally stuck, when we are trapped.
288
887000
4000
Cuando estamos totalmente atascados, cuando estamos atrapados.
15:06
This is the difference between dating and marriage, right?
289
891000
2000
Esa es la diferencia entre noviazgo y matrimonio, ¿verdad?
15:08
I mean, you go out on a date with a guy,
290
893000
2000
Me refiero a que, cuando salís con un tipo,
15:10
and he picks his nose; you don't go out on another date.
291
895000
2000
y se mete el dedo en la nariz; no volvés a salir con él
15:12
You're married to a guy and he picks his nose?
292
897000
2000
¿Estas casada con un tipo que se mete el dedo en la nariz?
15:14
Yeah, he has a heart of gold;
293
899000
1000
Sí, pero tiene un corazón de oro;
15:15
don't touch the fruitcake. Right? (Laughter)
294
900000
2000
no toques la torta. ¿Sí?
15:17
You find a way to be happy with what's happened.
295
902000
4000
Vas a encontrar una manera de estar feliz con lo que sucedió.
15:21
Now what I want to show you is that
296
906000
3000
Ahora lo que quiero mostrarles es que
15:24
people don't know this about themselves,
297
909000
3000
la gente no sabe esto acerca de sí mismos,
15:27
and not knowing this can work to our supreme disadvantage.
298
912000
3000
y no saber esto puede volverse una suprema desventaja.
15:30
Here's an experiment we did at Harvard.
299
915000
2000
Acá está un experimento que hice en Harvard.
15:32
We created a photography course, a black-and-white photography course,
300
917000
3000
Hicimos un curso de fotografía, un curso de fotografía en blanco y negro,
15:35
and we allowed students to come in and learn how to use a darkroom.
301
920000
3000
y permitimos que los alumnos que vengan y aprendan a usar el cuarto oscuro
15:39
So we gave them cameras; they went around campus;
302
924000
2000
Entonces les dimos cámaras, fueron por el campus,
15:41
they took 12 pictures of their favorite professors and their dorm room and their dog,
303
926000
5000
tomaron doce fotos de sus profesores favoritos, sus dormitorios, su perro.
15:46
and all the other things they wanted to have Harvard memories of.
304
931000
2000
Y todas esas otras cosas de las cuales querían recuerdos.
15:48
They bring us the camera; we make up a contact sheet;
305
933000
3000
Nos trajeron la cámara, hicimos las hojas de contacto
15:51
they figure out which are the two best pictures;
306
936000
2000
decidieron cuales eran las dos mejores,
15:53
and we now spend six hours teaching them about darkrooms.
307
938000
2000
y estuvimos seis horas enseñándoles sobre cuartos oscuros,
15:55
And they blow two of them up,
308
940000
2000
e imprimieron dos,
15:57
and they have two gorgeous eight-by-10 glossies of
309
942000
2000
y tuvieron dos glossies de 8 por 10 de
15:59
meaningful things to them, and we say,
310
944000
2000
cosas de significaban algo para ellos, y dijimos,
16:01
"Which one would you like to give up?"
311
946000
3000
“¿Cuál te gustaría dejar?”
16:04
They say, "I have to give one up?"
312
949000
1000
Ellos dijeron, “¿Tengo que dejar una?”
16:05
"Oh, yes. We need one as evidence of the class project.
313
950000
3000
“Oh, sí. Necesitamos una como evidencia del proyecto de aula.
16:08
So you have to give me one. You have to make a choice.
314
953000
3000
Entonces tenés que darme una. Tenés que tomar una decisión
16:11
You get to keep one, and I get to keep one."
315
956000
3000
Vos te quedás con una, y yo me quedo con una.”
16:14
Now, there are two conditions in this experiment.
316
959000
3000
Ahora, hay dos condiciones en este experimento.
16:17
In one case, the students are told, "But you know,
317
962000
3000
En un caso, al estudiante se le dice, “Pero, sabes,
16:20
if you want to change your mind, I'll always have the other one here,
318
965000
3000
si querés cambiar de idea, siempre voy a tener la otra acá,
16:23
and in the next four days, before I actually mail it to headquarters,
319
968000
4000
y en los próximos cuatro días, antes de que las mande a la central,
16:27
I'll be glad to" -- (Laughter) -- yeah, "headquarters" --
320
972000
3000
estaría encantado” sí, “central”
16:30
"I'll be glad to swap it out with you. In fact,
321
975000
3000
“Estaría encantado de cambiarla contigo. De hecho,
16:33
I'll come to your dorm room and give
322
978000
1000
voy a ir a dejártela en tu dormitorio
16:34
-- just give me an email. Better yet, I'll check with you.
323
979000
3000
sólo mandame un email. Mejor, voy a checarlo contigo
16:37
You ever want to change your mind, it's totally returnable."
324
982000
3000
Si querés cambiar de opinión, es totalmente retornable.
16:40
The other half of the students are told exactly the opposite:
325
985000
3000
A la otra mitad de los estudiantes se les dijo exactamente lo contrario:
16:43
"Make your choice. And by the way,
326
988000
2000
“Elegí, y por cierto,
16:45
the mail is going out, gosh, in two minutes, to England.
327
990000
3000
se esta mandando el correo, dios, en dos minutos, a Inglaterra.
16:48
Your picture will be winging its way over the Atlantic.
328
993000
2000
Tu fotografía estará volando a través del Atlántico
16:50
You will never see it again."
329
995000
2000
Nunca más vas a verla”.
16:52
Now, half of the students in each of these conditions
330
997000
3000
Ahora, a la mitad de los estudiantes en cada una de estas condiciones
16:55
are asked to make predictions about how much
331
1000000
2000
Se les pide hacer predicciones sobre que tanto
16:57
they're going to come to like the picture that they keep
332
1002000
3000
van a gustar de las fotos que van a conservar
17:00
and the picture they leave behind.
333
1005000
2000
y la que van a dejar atrás.
17:02
Other students are just sent back to their little dorm rooms
334
1007000
3000
A otros estudiantes sencillamente son enviados de vuelta a sus dormitorios
17:05
and they are measured over the next three to six days
335
1010000
5000
Y se les mide durante los siguientes tres a seis días
17:10
on their liking, satisfaction with the pictures.
336
1015000
2000
En su gusto, su satisfacción con la fotografía
17:12
And look at what we find.
337
1017000
1000
Y miren lo que encontramos
17:13
First of all, here's what students think is going to happen.
338
1018000
3000
Primero, esto es lo que los estudiantes piensan que va a pasar
17:16
They think they're going to maybe come to like the picture they chose
339
1021000
4000
Ellos piensan que va a llegar a gustarles la fotografía que eligieron
17:20
a little more than the one they left behind,
340
1025000
3000
un poco más que la que dejaron atrás,
17:23
but these are not statistically significant differences.
341
1028000
3000
pero estas diferencias no son significativas estadísticamente
17:27
It's a very small increase, and it doesn't much matter
342
1032000
2000
hay un pequeño incremento, y no importa mucho
17:29
whether they were in the reversible or irreversible condition.
343
1034000
3000
si estaban es la condición reversible o irreversible
17:32
Wrong-o. Bad simulators. Because here's what's really happening.
344
1037000
5000
Mal-o. Malos simuladores. Porque esto es lo que realmente está pasando.
17:37
Both right before the swap and five days later,
345
1042000
3000
Justo antes del cambio y cinco días después
17:40
people who are stuck with that picture,
346
1045000
2000
a la gente que está atorada con su fotografía,
17:42
who have no choice,
347
1047000
1000
que no tiene opción
17:43
who can never change their mind, like it a lot!
348
1048000
5000
que nunca puede cambiar de opinión, realmente le gusta!
17:48
And people who are deliberating -- "Should I return it?
349
1053000
3000
Y la gente que esta deliberando “¿Debería devolverla?”
17:51
Have I gotten the right one? Maybe this isn't the good one?
350
1056000
2000
¿Será que elegí la correcta? ¿Quizá esta no sea la buena?
17:53
Maybe I left the good one?" -- have killed themselves.
351
1058000
2000
Quizá dejé la buena. Se suicidó
17:55
They don't like their picture, and in fact
352
1060000
2000
no les gusta su fotografía, y de hecho
17:57
even after the opportunity to swap has expired,
353
1062000
2000
incluso después de que el tiempo de cambiarla expiró,
17:59
they still don't like their picture. Why?
354
1064000
6000
todavía no les gusta su fotografía. ¿Por qué?
18:05
Because the reversible condition is not conducive
355
1070000
3000
Porque la condición reversible no es propicia
18:08
to the synthesis of happiness.
356
1073000
2000
a la síntesis de la felicidad.
18:10
So here's the final piece of this experiment.
357
1075000
3000
Entonces esta es la pieza final del experimento
18:13
We bring in a whole new group of naive Harvard students
358
1078000
4000
Trajimos todo un grupo nuevo de inocentes estudiantes de Harvard
18:17
and we say, "You know, we're doing a photography course,
359
1082000
3000
y dijimos, “Saben, estamos haciendo un curso de fotografía,
18:20
and we can do it one of two ways.
360
1085000
2000
y podemos hacerlo de dos formas.
18:22
We could do it so that when you take the two pictures,
361
1087000
3000
Podemos hacerlo de tal forma que cuando toman las dos fotografías,
18:25
you'd have four days to change your mind,
362
1090000
2000
van a tener cuatro días para cambiar de opinión
18:27
or we're doing another course where you take the two pictures
363
1092000
2000
O vamos a hacer otro curso donde toman dos fotografías
18:29
and you make up your mind right away
364
1094000
2000
y deciden ahí mismo
18:31
and you can never change it. Which course would you like to be in?"
365
1096000
2000
y nunca más pueden cambiar de opinión. ¿En que curso quieren estar?”
18:33
Duh! 66 percent of the students, two-thirds,
366
1098000
5000
¡Dah! 66 porciento de los estudiantes, dos tercios,
18:38
prefer to be in the course where they have the opportunity to change their mind.
367
1103000
4000
prefirieron estar en el curso donde podrían cambiar de opinión.
18:42
Hello? 66 percent of the students choose to be in the course in which they will
368
1107000
4000
¿Hola? 66 porciento de los estudiantes eligieron el curso en el que
18:46
ultimately be deeply dissatisfied with the picture.
369
1111000
4000
van a estar profundamente insatisfechos con la fotografía
18:50
Because they do not know the conditions under which synthetic happiness grows.
370
1115000
6000
Porque no saben en que condiciones crece la felicidad sintética
18:56
The Bard said everything best, of course, and he's making my point here
371
1121000
5000
El Bard lo dijo mejor, claro, y está probando mi punto acá
19:01
but he's making it hyperbolically:
372
1126000
3000
pero lo está haciendo hiperbólicamente:
19:04
"'Tis nothing good or bad / But thinking makes it so."
373
1129000
3000
“No hay nada bueno o malo / pero pensarlo lo hace así”
19:07
It's nice poetry, but that can't exactly be right.
374
1132000
3000
Es linda poesía, pero no puede ser exactamente correcto.
19:10
Is there really nothing good or bad?
375
1135000
3000
¿Realmente no hay nada bueno o malo?
19:13
Is it really the case that gall bladder surgery and a trip to Paris
376
1138000
3000
En serio ¿operarse de la vesícula y viajar a París
19:16
are just the same thing? That seems like a one-question IQ test.
377
1141000
7000
son la misma cosa? Eso se ve como un test de CI de una sóla pregunta
19:23
They can't be exactly the same.
378
1148000
2000
No pueden ser exactamente lo mismo
19:25
In more turgid prose, but closer to the truth,
379
1150000
3000
En una prosa más pomposa, pero más cerca de la verdad,
19:28
was the father of modern capitalism, Adam Smith, and he said this.
380
1153000
3000
está el padre del capitalismo moderno, Adam Smith, y el dijo.
19:31
This is worth contemplating:
381
1156000
2000
Vale la pena pensar en esto:
19:33
"The great source of both the misery and disorders of human life
382
1158000
4000
“Esta gran fuente de tanto miseria como desorden en la vida humana
19:37
seems to arise from overrating the difference
383
1162000
3000
parece venir de la sobrevaluada diferencia
19:40
between one permanent situation and another ...
384
1165000
3000
entre una situación permanente y otra…
19:43
Some of these situations may, no doubt, deserve to be preferred to others,
385
1168000
5000
Algunas de estas situaciones pueden, sin duda, merecerse ser preferidas a otras,
19:48
but none of them can deserve to be pursued
386
1173000
6000
pero ninguna puede merecerse que se la persiga
19:54
with that passionate ardor which drives us to violate the rules
387
1179000
4000
con tal ardor apasionado que nos lleve a violar las reglas
19:58
either of prudence or of justice, or to corrupt the future tranquility of our minds,
388
1183000
5000
de la prudencia o la justicia, o corromper la futura tranquilidad de nuestras mentes
20:03
either by shame from the remembrance of our own folly,
389
1188000
4000
por la vergüenza que acarrea el recuerdo de nuestra propia insensatez
20:07
or by remorse for the horror of our own injustice."
390
1192000
4000
o por el remordimiento del horror de nuestra propia injusticia”.
20:11
In other words: yes, some things are better than others.
391
1196000
5000
En otras palabras: sí, algunas cosas son mejores que otras.
20:16
We should have preferences that lead us into one future over another.
392
1201000
5000
Tenemos que tener preferencias que nos lleven a un futuro en lugar del otro.
20:21
But when those preferences drive us too hard and too fast
393
1206000
4000
Pero cuando estas preferencias nos arrastran demasiado fuerte y demasiado rápido
20:25
because we have overrated the difference between these futures,
394
1210000
4000
porque sobrevaluamos las diferencias entre esos futuros,
20:29
we are at risk.
395
1214000
3000
estamos en riesgo.
20:32
When our ambition is bounded, it leads us to work joyfully.
396
1217000
3000
Cuando nuestra ambición está atada, nos lleva a trabajar alegremente
20:35
When our ambition is unbounded, it leads us to lie, to cheat, to steal, to hurt others,
397
1220000
6000
Cuando nuestra ambición no está atada, nos lleva a mentir, engañar, robar, lastimar a otros,
20:41
to sacrifice things of real value. When our fears are bounded,
398
1226000
4000
a sacrificar cosas de verdadero valor. Cuando nuestros miedos están atados,
20:45
we're prudent; we're cautious; we're thoughtful.
399
1230000
4000
somos prudentes, cautelosos, atentos.
20:49
When our fears are unbounded and overblown,
400
1234000
3000
Cuando nuestros miedos no están atados y son pretenciosos,
20:52
we're reckless, and we're cowardly.
401
1237000
3000
somos impudentes y cobardes.
20:55
The lesson I want to leave you with from these data
402
1240000
3000
La lección con la que quiero dejarles de estos datos
20:58
is that our longings and our worries are both to some degree overblown,
403
1243000
5000
es que nuestros anhelos y preocupaciones son hasta cierto punto pretenciosos
21:03
because we have within us the capacity to manufacture the very commodity
404
1248000
6000
porque dentro nuestro tenemos la capacidad de hacer la materia misma
21:09
we are constantly chasing when we choose experience.
405
1254000
4000
que estamos constantemente buscando cuando escogemos una experiencia
21:13
Thank you.
406
1258000
1000
Gracias
ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expertHarvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.
Why you should listen
Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.
The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.
In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.
Dan Gilbert | Speaker | TED.com