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
TED2009

Dan Ariely: Our buggy moral code

דן אריאלי על הקוד המוסרי המשובש שלנו

Filmed:
3,509,395 views

הכלכלן ההתנהגותי דן אריאלי חוקר את השיבושים בקוד המוסרי שלנו: הסיבות החבויות שבעטיין אנו חושבים כי זה "בסדר" לרמות או לגנוב (לפעמים). מחקרים חכמים עוזרים להדגיש את הטענה שלו, שאנחנו בלתי הגיוניים באופן צפוי מראש -- ושאנו ניתנים להשפעה בדרכים שאיננו יכולים לתפוס.
- 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
I want to talk to you todayהיום a little bitbit
0
1000
2000
אני רוצה לדבר היום מעט
00:18
about predictableצָפוּי irrationalityאי-רציונליות.
1
3000
3000
על אי רציונאליות צפויה מראש.
00:21
And my interestריבית in irrationalלא הגיוני behaviorהִתְנַהֲגוּת
2
6000
4000
והעניין שלי בהתנהגות אי-רציונאלית
00:25
startedהתחיל manyרב yearsשנים agoלִפנֵי in the hospitalבית חולים.
3
10000
3000
התחיל לפני שנים רבות בבית החולים.
00:28
I was burnedנשרף very badlyרע.
4
13000
4000
נכוויתי קשה מאוד.
00:32
And if you spendלְבַלוֹת a lot of time in hospitalבית חולים,
5
17000
3000
ואם תבלו הרבה זמן בבית חולים,
00:35
you'llאתה see a lot of typesסוגים of irrationalitiesאי-רציונליות.
6
20000
3000
תראו הרבה סוגים של חוסר הגיון.
00:38
And the one that particularlyבִּמְיוּחָד botheredטרח me in the burnלשרוף departmentמַחלָקָה
7
23000
5000
והסוג שהפריע לי ביותר במחלקת הכוויות
00:43
was the processתהליך by whichאיזה the nursesאחיות tookלקח the bandageתַחְבּוֹשֶׁת off me.
8
28000
4000
היה התהליך שבו האחיות הסירו מעליי את התחבושות.
00:48
Now, you mustצריך have all takenנלקח a Band-Aidפלסטר off at some pointנְקוּדָה,
9
33000
2000
וודאי יצא לכם להוריד פלסטר,
00:50
and you mustצריך have wonderedתהה what's the right approachגִישָׁה.
10
35000
3000
ותהיתם, בוודאי, מהי הגישה הנכונה.
00:53
Do you ripז"ל it off quicklyבִּמְהִירוּת -- shortקצר durationמֶשֶׁך but highגָבוֹהַ intensityעָצמָה --
11
38000
4000
האם לתלוש אותו במהירות -- משך זמן קצר, אך עוצמת כאב גבוהה --
00:57
or do you take your Band-Aidפלסטר off slowlyלאט --
12
42000
2000
או להוריד את הפלסטר לאט --
00:59
you take a long time, but eachכל אחד secondשְׁנִיָה is not as painfulכּוֹאֵב --
13
44000
4000
לוקח יותר זמן, אך כל שנייה כואבת פחות --
01:03
whichאיזה one of those is the right approachגִישָׁה?
14
48000
3000
מהי הגישה הנכונה?
01:06
The nursesאחיות in my departmentמַחלָקָה thought that the right approachגִישָׁה
15
51000
4000
אחיות המחלקה חשבו שהגישה הנכונה
01:10
was the rippingקורע one, so they would grabלִתְפּוֹס holdלְהַחזִיק and they would ripז"ל,
16
55000
3000
היא גישת התלישה, אז הן היו אוחזות ותולשות.
01:13
and they would grabלִתְפּוֹס holdלְהַחזִיק and they would ripז"ל.
17
58000
2000
ואוחזות ותולשות.
01:15
And because I had 70 percentאָחוּז of my bodyגוּף burnedנשרף, it would take about an hourשָׁעָה.
18
60000
4000
ובגלל ש70 אחוזים מגופי היו שרופים, זה לקח כשעה.
01:19
And as you can imagineלדמיין,
19
64000
3000
כמו שניתן לדמיין,
01:22
I hatedשָׂנוּא that momentרֶגַע of rippingקורע with incredibleמדהים intensityעָצמָה.
20
67000
4000
שנאתי את רגע התלישה בעל עוצמת הכאב הגבוהה.
01:26
And I would try to reasonסיבה with them and say,
21
71000
2000
ניסיתי לדבר איתן בהגיון ואמרתי,
01:28
"Why don't we try something elseאַחֵר?
22
73000
1000
"למה שלא ננסה משהו אחר?
01:29
Why don't we take it a little longerארוך יותר --
23
74000
2000
למה שלא נעשה את זה מעט ממושך יותר --
01:31
maybe two hoursשעות insteadבמקום זאת of an hourשָׁעָה -- and have lessפָּחוּת of this intensityעָצמָה?"
24
76000
5000
אולי שעתיים במקום שעה -- ונסבול פחות מעוצמת הכאב הזאת?
01:36
And the nursesאחיות told me two things.
25
81000
2000
והאחיות אמרו לי שני דברים:
01:38
They told me that they had the right modelדֶגֶם of the patientסבלני --
26
83000
4000
הן אמרו שיש להן את המודל הנכון של החולה --
01:42
that they knewידע what was the right thing to do to minimizeלְצַמְצֵם my painכְּאֵב --
27
87000
3000
שהן יודעות מה צריך לעשות על-מנת להקטין את הכאב שלי --
01:45
and they alsoגַם told me that the wordמִלָה patientסבלני doesn't mean
28
90000
3000
והן גם אמרו לי שהמילה "חולה", פירושה אינו
01:48
to make suggestionsהצעות or to interfereלְהַפְרִיעַ or ...
29
93000
2000
להציע הצעות או להפריע או ...
01:50
This is not just in Hebrewעִברִית, by the way.
30
95000
3000
זה לא רק בעברית, אגב.
01:53
It's in everyכֹּל languageשפה I've had experienceניסיון with so farרָחוֹק.
31
98000
3000
זה בכל שפה שפגשתי עד כה.
01:56
And, you know, there's not much -- there wasn'tלא היה much I could do,
32
101000
4000
ואתם יודעים, אין הרבה -- לא היה הרבה שיכלתי לעשות,
02:00
and they keptשמר on doing what they were doing.
33
105000
3000
והן המשיכו לעשות מה שהן עשו.
02:03
And about threeשְׁלוֹשָׁה yearsשנים laterיותר מאוחר, when I left the hospitalבית חולים,
34
108000
2000
וכ-3 שנים לאחר מכן, כשעזבתי את בית החולים,
02:05
I startedהתחיל studyingלומד at the universityאוּנִיבֶרְסִיטָה.
35
110000
3000
התחלתי ללמוד באוניברסיטה.
02:08
And one of the mostרוב interestingמעניין lessonsשיעורים I learnedמְלוּמָד
36
113000
3000
ואחד השיעורים המעניינים ביותר שלמדתי
02:11
was that there is an experimentalנִסיוֹנִי methodשִׁיטָה
37
116000
2000
היה כי ישנה שיטה ניסיונית
02:13
that if you have a questionשְׁאֵלָה you can createלִיצוֹר a replicaהֶעתֵק מְדוּיָק of this questionשְׁאֵלָה
38
118000
4000
שאם יש לך שאלה, אתה יכול ליצור עותק של אותה שאלה
02:17
in some abstractתַקצִיר way, and you can try to examineלִבחוֹן this questionשְׁאֵלָה,
39
122000
4000
באופן מופשט, ואתה יכול לבחון את השאלה,
02:21
maybe learnלִלמוֹד something about the worldעוֹלָם.
40
126000
2000
ואולי ללמוד משהו על העולם.
02:23
So that's what I did.
41
128000
2000
אז זה מה שעשיתי.
02:25
I was still interestedמעוניין
42
130000
1000
עדיין התעניינתי
02:26
in this questionשְׁאֵלָה of how do you take bandagesתחבושות off burnלשרוף patientsחולים.
43
131000
2000
בשאלה הזו של איך להוריד תחבושות מפצועי כוויות.
02:28
So originallyבְּמָקוֹר I didn't have much moneyכֶּסֶף,
44
133000
3000
אז לא היה לי הרבה כסף,
02:31
so I wentהלך to a hardwareחוּמרָה storeחֲנוּת and I boughtקנה a carpenter'sנגר viceסְגָן.
45
136000
4000
אז הלכתי לחנות חומרי בניין וקניתי מלחציים, כמו של נגרים.
02:35
And I would bringלְהָבִיא people to the labמַעבָּדָה and I would put theirשֶׁלָהֶם fingerאֶצבַּע in it,
46
140000
4000
והבאתי אנשים למעבדה והכנסתי את האצבע שלהם אל תוך המלחציים,
02:39
and I would crunchלִכסוֹס it a little bitbit.
47
144000
2000
ומעכתי אותה קצת.
02:41
(Laughterצחוק)
48
146000
2000
(צחוק)
02:43
And I would crunchלִכסוֹס it for long periodsתקופות and shortקצר periodsתקופות,
49
148000
3000
ומעכתי אותה למשכי זמן ארוכים ומשכי זמן קצרים,
02:46
and painכְּאֵב that wentהלך up and painכְּאֵב that wentהלך down,
50
151000
2000
וכאב שעלה וכאב שירד,
02:48
and with breaksהפסקות and withoutלְלֹא breaksהפסקות -- all kindsמיני of versionsגרסאות of painכְּאֵב.
51
153000
4000
ועם הפסקות וללא הפסקות -- מבחר גרסאות של כאב.
02:52
And when I finishedגָמוּר hurtingכואב people a little bitbit, I would askלִשְׁאוֹל them,
52
157000
2000
וכשסיימתי להכאיב לאנשים קצת, הייתי שואל אותם,
02:54
so, how painfulכּוֹאֵב was this? Or, how painfulכּוֹאֵב was this?
53
159000
2000
ובכן, כמה זה כאב? או כמה זה כאב?
02:56
Or, if you had to chooseבחר betweenבֵּין the last two,
54
161000
2000
או, אם היית צריך לבחור מבין שני האחרונים,
02:58
whichאיזה one would you chooseבחר?
55
163000
2000
במה היית בוחר?
03:00
(Laughterצחוק)
56
165000
3000
(צחוק)
03:03
I keptשמר on doing this for a while.
57
168000
3000
המשכתי לעשות את זה במשך זמן מה.
03:06
(Laughterצחוק)
58
171000
2000
(צחוק)
03:08
And then, like all good academicאקדמי projectsפרויקטים, I got more fundingמימון.
59
173000
4000
ואז, כמו בכל מחקר אקדמאי מוצלח, קיבלתי עוד מימון.
03:12
I movedנִרגָשׁ to soundsקולות, electricalחַשׁמַלִי shocksזעזועים --
60
177000
2000
התקדמתי לצליל, שוק חשמלי --
03:14
I even had a painכְּאֵב suitחליפה that I could get people to feel much more painכְּאֵב.
61
179000
5000
אפילו היתה לי חליפת כאב שיכלה לגרום לאנשים הרבה יותר כאב.
03:19
But at the endסוֹף of this processתהליך,
62
184000
4000
אבל בסוף התהליך,
03:23
what I learnedמְלוּמָד was that the nursesאחיות were wrongלא בסדר.
63
188000
3000
מה שלמדתי היה שהאחיות טעו.
03:26
Here were wonderfulנִפלָא people with good intentionsכוונות
64
191000
3000
הן היו נשים מדהימות עם כוונות טובות
03:29
and plentyשפע of experienceניסיון, and neverthelessעל כל פנים
65
194000
2000
ושפע של ניסיון, אבל בכל-זאת
03:31
they were gettingמקבל things wrongלא בסדר predictablyכצפוי all the time.
66
196000
4000
הן טעו באופן ניתן לחיזוי כל הזמן.
03:35
It turnsפונה out that because we don't encodeלְהַצְפִּין durationמֶשֶׁך
67
200000
3000
מסתבר, שבגלל שאנחנו לא מודדים משך זמן
03:38
in the way that we encodeלְהַצְפִּין intensityעָצמָה,
68
203000
2000
באותה דרך בה אנחנו מודדים עוצמה,
03:40
I would have had lessפָּחוּת painכְּאֵב if the durationמֶשֶׁך would have been longerארוך יותר
69
205000
4000
הייתי חווה פחות כאב אם משך הזמן היה ארוך יותר
03:44
and the intensityעָצמָה was lowerנמוך יותר.
70
209000
2000
והעוצמה נמוכה יותר.
03:46
It turnsפונה out it would have been better to startהַתחָלָה with my faceפָּנִים,
71
211000
3000
מסתבר, שהיה טוב יותר אילו היו מתחילים מהפנים שלי,
03:49
whichאיזה was much more painfulכּוֹאֵב, and moveמהלך \ לזוז \ לעבור towardלקראת my legsרגליים,
72
214000
2000
שהיה הרבה יותר כואב ואז היו מתקדמים לכיוון הרגליים,
03:51
givingמַתָן me a trendמְגַמָה of improvementהַשׁבָּחָה over time --
73
216000
3000
והייתי חווה מגמת שיפור עם הזמן.
03:54
that would have been alsoגַם lessפָּחוּת painfulכּוֹאֵב.
74
219000
1000
זה גם היה כואב פחות.
03:55
And it alsoגַם turnsפונה out that it would have been good
75
220000
2000
ובנוסף, מסתבר שהיה טוב אילו
03:57
to give me breaksהפסקות in the middleאֶמצַע to kindסוג of recuperateלְהַברִיא from the painכְּאֵב.
76
222000
2000
היו עושים הפסקות באמצע כדי להתאושש מהכאב.
03:59
All of these would have been great things to do,
77
224000
2000
כל אלה היו דברים שהיו מאוד רצויים,
04:01
and my nursesאחיות had no ideaרַעְיוֹן.
78
226000
3000
ולאחיות שלי לא היה מושג.
04:04
And from that pointנְקוּדָה on I startedהתחיל thinkingחושב,
79
229000
1000
ומהנקודה הזאת התחלתי לחשוב,
04:05
are the nursesאחיות the only people in the worldעוֹלָם who get things wrongלא בסדר
80
230000
3000
האם האחיות הן האנשים היחידים בעולם אשר יטעו
04:08
in this particularמיוחד decisionהַחְלָטָה, or is it a more generalכללי caseמקרה?
81
233000
3000
בהחלטה הספציפית הזאת, או האם מדובר במקרה כללי יותר?
04:11
And it turnsפונה out it's a more generalכללי caseמקרה --
82
236000
2000
ומסתבר שמדובר במקרה כללי יותר --
04:13
there's a lot of mistakesטעויות we do.
83
238000
3000
ישנן הרבה טעויות שאנחנו עושים.
04:16
And I want to give you one exampleדוגמא of one of these irrationalitiesאי-רציונליות,
84
241000
5000
ואני רוצה לתת לכם דוגמה של אחת מאותן החלטות לא הגיוניות,
04:21
and I want to talk to you about cheatingרַמָאוּת.
85
246000
3000
ואני רוצה לדבר איתכם על רמאות.
04:24
And the reasonסיבה I pickedהרים cheatingרַמָאוּת is because it's interestingמעניין,
86
249000
2000
והסיבה שבחרתי ברמאות היא כי זה נושא מעניין,
04:26
but alsoגַם it tellsאומר us something, I think,
87
251000
2000
אבל גם מגלה לנו דבר מה, אני חושב,
04:28
about the stockהמניה marketשׁוּק situationמַצָב we're in.
88
253000
3000
על מצב הבורסה הנוכחי.
04:31
So, my interestריבית in cheatingרַמָאוּת startedהתחיל
89
256000
3000
אז העניין שלי ברמאות התחיל
04:34
when Enronאנרון cameבא on the sceneסְצֵינָה, explodedהתפוצצה all of a suddenפִּתְאוֹמִי,
90
259000
2000
כש"אנרון" עלתה לבמה, התפוצצה לפתע,
04:36
and I startedהתחיל thinkingחושב about what is happeningמתרחש here.
91
261000
3000
ואני התחלתי לחשוב על מה שקורה.
04:39
Is it the caseמקרה that there was kindסוג of
92
264000
1000
האם זה מקרה של
04:40
a fewמְעַטִים applesתפוחים who are capableבעל יכולת of doing these things,
93
265000
3000
כמה תפוחים רקובים שהיו מסוגלים לעשות את כל זה?
04:43
or are we talkingשִׂיחָה a more endemicאֶנדֵמִי situationמַצָב,
94
268000
2000
או שמדובר במצב יותר מהותי,
04:45
that manyרב people are actuallyלמעשה capableבעל יכולת of behavingמתנהג this way?
95
270000
4000
שבו הרבה אנשים מסוגלים להתנהג באופן כזה?
04:49
So, like we usuallyבְּדֶרֶך כְּלַל do, I decidedהחליט to do a simpleפָּשׁוּט experimentלְנַסוֹת.
96
274000
4000
אז, כמו שבד"כ אנחנו עושים, החלטתי לערוך ניסוי פשוט.
04:53
And here'sהנה how it wentהלך.
97
278000
1000
וכך הוא התנהל:
04:54
If you were in the experimentלְנַסוֹת, I would passלַעֲבוֹר you a sheetדַף of paperעיתון
98
279000
3000
אם הייתם משתתפים בניסוי, הייתי נותן לכם פיסת נייר
04:57
with 20 simpleפָּשׁוּט mathמתמטיקה problemsבעיות that everybodyכולם could solveלִפְתוֹר,
99
282000
4000
עם 20 בעיות פשוטות במתמטיקה שכל אחד יכול לפתור,
05:01
but I wouldn'tלא give you enoughמספיק time.
100
286000
2000
אבל לא הייתי נותן לכם מספיק זמן.
05:03
When the fiveחָמֵשׁ minutesדקות were over, I would say,
101
288000
2000
אחרי ש5 הדקות היו עוברות
05:05
"Passלַעֲבוֹר me the sheetsגיליונות of paperעיתון, and I'll payלְשַׁלֵם you a dollarדוֹלָר perלְכָל questionשְׁאֵלָה."
102
290000
3000
"החזירו את הניירות ואשלם לכם דולר לכל שאלה."
05:08
People did this. I would payלְשַׁלֵם people fourארבעה dollarsדולר for theirשֶׁלָהֶם taskמְשִׁימָה --
103
293000
4000
אנשים עשו כן, ושילמתי להם 4 דולרים על המשימה -
05:12
on averageמְמוּצָע people would solveלִפְתוֹר fourארבעה problemsבעיות.
104
297000
2000
בממוצע, אנשים פתרו 4 שאלות.
05:14
Other people I would temptלפתות to cheatלְרַמוֹת.
105
299000
3000
לאחרים ניסיתי לגרום לרמות.
05:17
I would passלַעֲבוֹר theirשֶׁלָהֶם sheetדַף of paperעיתון.
106
302000
1000
חילקתי את ניירות הבחינה שלהם
05:18
When the fiveחָמֵשׁ minutesדקות were over, I would say,
107
303000
2000
ואחרי 5 דקות, אמרתי:
05:20
"Please shredשמץ the pieceלְחַבֵּר of paperעיתון.
108
305000
1000
"בבקשה, קרעו את הניירות שלכם.
05:21
Put the little piecesחתיכות in your pocketכִּיס or in your backpackתיק גב,
109
306000
3000
שימו את חתיכות הנייר בכיס או בתיק שלכם.
05:24
and tell me how manyרב questionsשאלות you got correctlyבצורה נכונה."
110
309000
3000
ואמרו לי, בכמה תשובות צדקתם."
05:27
People now solvedנפתרה sevenשֶׁבַע questionsשאלות on averageמְמוּצָע.
111
312000
3000
עכשיו אנשים פתרו 7 שאלות בממוצע.
05:30
Now, it wasn'tלא היה as if there was a fewמְעַטִים badרַע applesתפוחים --
112
315000
5000
וזה לא שכביכול היו כמה תפוחים רקובים --
05:35
a fewמְעַטִים people cheatedמְרוּמֶה a lot.
113
320000
3000
מעט אנשים שרימו הרבה,
05:38
Insteadבמקום זאת, what we saw is a lot of people who cheatלְרַמוֹת a little bitbit.
114
323000
3000
במקום זאת, ראינו הרבה אנשים שרימו מעט.
05:41
Now, in economicכַּלְכָּלִי theoryתֵאוֹרִיָה,
115
326000
3000
עכשיו, בתיאוריה כלכלית,
05:44
cheatingרַמָאוּת is a very simpleפָּשׁוּט cost-benefitעלות - תועלת analysisאָנָלִיזָה.
116
329000
3000
רמאות היא חישוב פשוט מאוד של עלות-תועלת.
05:47
You say, what's the probabilityהִסתַבְּרוּת of beingלהיות caughtנתפס?
117
332000
2000
אתה חושב, מה הסיכוי להיתפס?
05:49
How much do I standלַעֲמוֹד to gainלְהַשִׂיג from cheatingרַמָאוּת?
118
334000
3000
כמה אני צפוי להרוויח מהרמאות?
05:52
And how much punishmentעֲנִישָׁה would I get if I get caughtנתפס?
119
337000
2000
וכמה איענש אם אתפס?
05:54
And you weighלשקול these optionsאפשרויות out --
120
339000
2000
ואתה שוקל את האפשרויות האלה --
05:56
you do the simpleפָּשׁוּט cost-benefitעלות - תועלת analysisאָנָלִיזָה,
121
341000
2000
אתה עורך את החישוב הפשוט של עלות-תועלת,
05:58
and you decideלְהַחלִיט whetherהאם it's worthwhileכְּדַאי to commitלְבַצֵעַ the crimeפֶּשַׁע or not.
122
343000
3000
ואתה מחליט אם משתלם לך לבצע את הפשע או לא.
06:01
So, we try to testמִבְחָן this.
123
346000
2000
אז אנחנו מנסים לבחון את זה.
06:03
For some people, we variedמגוון how much moneyכֶּסֶף they could get away with --
124
348000
4000
לחלק מהאנשים, שינינו את כמות הכסף שהם יכלו להרוויח --
06:07
how much moneyכֶּסֶף they could stealלִגנוֹב.
125
352000
1000
כמה כסף הם יוכלו לגנוב.
06:08
We paidשילם them 10 centsסנט perלְכָל correctנכון questionשְׁאֵלָה, 50 centsסנט,
126
353000
3000
שילמנו להם 10 סנט עבור כל תשובה נכונה, 50 סנט,
06:11
a dollarדוֹלָר, fiveחָמֵשׁ dollarsדולר, 10 dollarsדולר perלְכָל correctנכון questionשְׁאֵלָה.
127
356000
3000
דולר אחד, 5 דולרים, 10 דולרים עבור תשובה נכונה.
06:14
You would expectלְצַפּוֹת that as the amountכמות of moneyכֶּסֶף on the tableשולחן increasesמגביר,
128
359000
4000
ניתן לצפות שככל שהסכום "על השולחן" עולה,
06:18
people would cheatלְרַמוֹת more, but in factעוּבדָה it wasn'tלא היה the caseמקרה.
129
363000
3000
אנשים ירמו יותר. אבל למעשה, לא כך היה.
06:21
We got a lot of people cheatingרַמָאוּת by stealingגניבה by a little bitbit.
130
366000
3000
קיבלנו הרבה אנשים שמרמים ע"י גניבת מעט.
06:24
What about the probabilityהִסתַבְּרוּת of beingלהיות caughtנתפס?
131
369000
3000
מה לגבי הסבירות להיתפס?
06:27
Some people shreddedגרוס halfחֲצִי the sheetדַף of paperעיתון,
132
372000
2000
חלק מהאנשים קרעו חצי מהנייר שלהם,
06:29
so there was some evidenceעֵדוּת left.
133
374000
1000
כך שנשארו ראיות.
06:30
Some people shreddedגרוס the wholeכֹּל sheetדַף of paperעיתון.
134
375000
2000
חלק מהאנשים קרעו את כל הנייר שלהם.
06:32
Some people shreddedגרוס everything, wentהלך out of the roomחֶדֶר,
135
377000
3000
חלק מהאנשים קרעו הכל, יצאו מהחדר,
06:35
and paidשילם themselvesעצמם from the bowlקְעָרָה of moneyכֶּסֶף that had over 100 dollarsדולר.
136
380000
3000
ושילמו לעצמם מקערת הכסף שהכילה יותר מ100 דולר.
06:38
You would expectלְצַפּוֹת that as the probabilityהִסתַבְּרוּת of beingלהיות caughtנתפס goesהולך down,
137
383000
3000
ניתן היה לצפות, שככל שהסבירות להיתפס יורדת,
06:41
people would cheatלְרַמוֹת more, but again, this was not the caseמקרה.
138
386000
3000
אנשים ירמו יותר, אבל, שוב, לא כך היה.
06:44
Again, a lot of people cheatedמְרוּמֶה by just by a little bitbit,
139
389000
3000
שוב, הרבה אנשים רימו אך במעט.
06:47
and they were insensitiveלֹא רָגִישׁ to these economicכַּלְכָּלִי incentivesתמריצים.
140
392000
3000
והם היו אדישים לתמריצים הכלכליים האלה.
06:50
So we said, "If people are not sensitiveרָגִישׁ
141
395000
1000
אז אמרנו, "אם אנשים אדישים
06:51
to the economicכַּלְכָּלִי rationalרַצִיוֹנָלִי theoryתֵאוֹרִיָה explanationsהסברים, to these forcesכוחות,
142
396000
5000
להסברים ההגיוניים של התורה הכלכלית, לכוחות האלה,
06:56
what could be going on?"
143
401000
3000
מה בעצם קורה פה?"
06:59
And we thought maybe what is happeningמתרחש is that there are two forcesכוחות.
144
404000
3000
וחשבנו שאולי מה שקורה זה שישנם שני כוחות.
07:02
At one handיד, we all want to look at ourselvesבְּעָצמֵנוּ in the mirrorמַרְאָה
145
407000
2000
מצד אחד, כולנו רוצים להביט במראה
07:04
and feel good about ourselvesבְּעָצמֵנוּ, so we don't want to cheatלְרַמוֹת.
146
409000
3000
ולהרגיש טוב עם עצמנו, אז אנחנו לא רוצים לרמות.
07:07
On the other handיד, we can cheatלְרַמוֹת a little bitbit,
147
412000
2000
מצד שני, אנחנו יכולים לרמות קצת,
07:09
and still feel good about ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
148
414000
2000
ועדיין להרגיש טוב עם עצמנו.
07:11
So, maybe what is happeningמתרחש is that
149
416000
1000
אז אולי, מה שקורה הוא
07:12
there's a levelרָמָה of cheatingרַמָאוּת we can't go over,
150
417000
2000
שיש רמת רמאות שאנחנו לא יכולים לעבור,
07:14
but we can still benefitתועלת from cheatingרַמָאוּת at a lowנָמוּך degreeתוֹאַר,
151
419000
4000
אבל אנחנו בכ"ז יכולים להרוויח מרמאות ברמה נמוכה,
07:18
as long as it doesn't changeשינוי our impressionsהופעות about ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
152
423000
3000
כל עוד הרמאות לא משנה את הדימוי העצמי שלנו.
07:21
We call this like a personalאישי fudgeמַמְתָק שׁוֹקוֹלָד factorגורם.
153
426000
3000
אנחנו קוראים לזה "גורם אלתור".
07:25
Now, how would you testמִבְחָן a personalאישי fudgeמַמְתָק שׁוֹקוֹלָד factorגורם?
154
430000
4000
עכשיו, איך בודקים גורם אלתור אישי?
07:29
Initiallyבהתחלה we said, what can we do to shrinkלצמק the fudgeמַמְתָק שׁוֹקוֹלָד factorגורם?
155
434000
4000
בתחילה שאלנו איך נוכל לצמצם את גורם האלתור?
07:33
So, we got people to the labמַעבָּדָה, and we said,
156
438000
2000
אז הבאנו אנשים למעבדה ואמרנו:
07:35
"We have two tasksמשימות for you todayהיום."
157
440000
2000
"יש לנו שתי משימות בשבילכם היום."
07:37
First, we askedשאל halfחֲצִי the people
158
442000
1000
ראשית, ביקשנו ממחצית מהאנשים
07:38
to recallלִזכּוֹר eitherאוֹ 10 booksספרים they readלקרוא in highגָבוֹהַ schoolבית ספר,
159
443000
2000
להיזכר ב10 ספרים שקראו בתיכון,
07:40
or to recallלִזכּוֹר The Tenעשר Commandmentsמצוות,
160
445000
3000
או להיזכר ב10 הדיברות,
07:43
and then we temptedמתפתה them with cheatingרַמָאוּת.
161
448000
2000
ואז פיתינו אותם עם רמאות.
07:45
Turnsמסתובב out the people who triedניסה to recallלִזכּוֹר The Tenעשר Commandmentsמצוות --
162
450000
3000
הסתבר, שהאנשים שניסו להיזכר ב10 הדיברות --
07:48
and in our sampleלִטעוֹם nobodyאף אחד could recallלִזכּוֹר all of The Tenעשר Commandmentsמצוות --
163
453000
2000
ובמקרה שלנו אף-אחד לא הצליח להיזכר ב10 הדיברות --
07:51
but those people who triedניסה to recallלִזכּוֹר The Tenעשר Commandmentsמצוות,
164
456000
4000
אבל, אותם אנשים שניסו להיזכר ב10 הדיברות
07:55
givenנָתוּן the opportunityהִזדַמְנוּת to cheatלְרַמוֹת, did not cheatלְרַמוֹת at all.
165
460000
3000
בהינתן ההזדמנות לרמות - לא רימו כלל.
07:58
It wasn'tלא היה that the more religiousדָתִי people --
166
463000
2000
זה לא שהאנשים הדתיים יותר --
08:00
the people who rememberedנזכר more of the Commandmentsמצוות -- cheatedמְרוּמֶה lessפָּחוּת,
167
465000
1000
אלה שזכרו יותר מהדיברות -- רימו פחות,
08:01
and the lessפָּחוּת religiousדָתִי people --
168
466000
2000
ושהאנשים הדתיים פחות --
08:03
the people who couldn'tלא יכול rememberלִזכּוֹר almostכִּמעַט any Commandmentsמצוות --
169
468000
1000
אלה שכמעט ולא הצליחו להיזכר בדיברות --
08:04
cheatedמְרוּמֶה more.
170
469000
2000
רימו יותר.
08:06
The momentרֶגַע people thought about tryingמנסה to recallלִזכּוֹר The Tenעשר Commandmentsמצוות,
171
471000
4000
ברגע שאנשים חשבו על לנסות ולהיזכר ב10 הדיברות
08:10
they stoppedעצר cheatingרַמָאוּת.
172
475000
1000
הם הפסיקו לרמות.
08:11
In factעוּבדָה, even when we gaveנתן self-declaredהכריז על עצמו atheistsאתאיסטים
173
476000
2000
למעשה, אפילו כשנתנו לאתיאיסטים מוצהרים
08:13
the taskמְשִׁימָה of swearingשְׁבוּעָה on the Bibleכִּתבֵי הַקוֹדֶשׁ and we give them a chanceהִזדַמְנוּת to cheatלְרַמוֹת,
174
478000
4000
את המשימה להישבע על ספר התנ"ך ואז נתנו להם הזדמנות לרמות,
08:17
they don't cheatלְרַמוֹת at all.
175
482000
2000
הם לא רימו כלל.
08:21
Now, Tenעשר Commandmentsמצוות is something that is hardקָשֶׁה
176
486000
2000
עכשיו, 10 הדיברות הן דבר שקשה
08:23
to bringלְהָבִיא into the educationהַשׂכָּלָה systemמערכת, so we said,
177
488000
2000
להכניס למערכת החינוך, אז אמרנו
08:25
"Why don't we get people to signסִימָן the honorכָּבוֹד codeקוד?"
178
490000
2000
"למה שלא נגרום לאנשים לחתום על 'קוד אתי'?"
08:27
So, we got people to signסִימָן,
179
492000
2000
אז גרמנו להם לחתום:
08:29
"I understandמבין that this shortקצר surveyסֶקֶר fallsנופל underתַחַת the MITMIT Honorכָּבוֹד Codeקוד."
180
494000
4000
"אני מבין שהסקר הקצר הזה יערך בהתאם לקוד האתי של MIT ."
08:33
Then they shreddedגרוס it. No cheatingרַמָאוּת whatsoeverכָּלשֶׁהוּ.
181
498000
3000
ואז הם קרעו את זה לגזרים. שום רמאות בכלל.
08:36
And this is particularlyבִּמְיוּחָד interestingמעניין,
182
501000
1000
וזה מאוד מעניין
08:37
because MITMIT doesn't have an honorכָּבוֹד codeקוד.
183
502000
2000
כי לאוניברסיטת MIT כלל אין "קוד אתי".
08:39
(Laughterצחוק)
184
504000
5000
(צחוק)
08:44
So, all this was about decreasingפּוֹחֵת the fudgeמַמְתָק שׁוֹקוֹלָד factorגורם.
185
509000
4000
אז, כל זה מקטין את "גורם האלתור."
08:48
What about increasingגָדֵל the fudgeמַמְתָק שׁוֹקוֹלָד factorגורם?
186
513000
3000
ומה בדבר הגדלת "גורם האלתור"?
08:51
The first experimentלְנַסוֹת -- I walkedהלך around MITMIT
187
516000
2000
הניסוי הראשון -- הסתובבתי בMIT
08:53
and I distributedמופץ six-packsשש חבילות of Cokesקולה in the refrigeratorsמקררים --
188
518000
3000
ופיזרתי שישיות של קולה במקררים --
08:56
these were commonמשותף refrigeratorsמקררים for the undergradsתלמידי שנה.
189
521000
2000
אלה היו מקררים משותפים לתלמידי התואר הראשון.
08:58
And I cameבא back to measureלִמְדוֹד what we technicallyבאופן טכני call
190
523000
3000
וחזרתי למדוד את מה שאנחנו קוראים לו
09:01
the half-lifetimeמחצית חיים of Cokeקוֹקָה קוֹלָה -- how long does it last in the refrigeratorsמקררים?
191
526000
4000
"זמן מחצית החיים" של קולה -- כמה זמן היא תשרוד במקררים?
09:05
As you can expectלְצַפּוֹת it doesn't last very long; people take it.
192
530000
3000
וכמו שניתן לצפות, היא לא שורדת הרבה זמן. אנשים לוקחים אותה.
09:08
In contrastבניגוד, I tookלקח a plateצַלַחַת with sixשֵׁשׁ one-dollarדולר אחד billsשטרות,
193
533000
4000
להבדיל, לקחתי צלחת עם 6 שטרות בני דולר אחד,
09:12
and I left those platesצלחות in the sameאותו refrigeratorsמקררים.
194
537000
3000
והשארתי אותם באותם מקררים.
09:15
No billשטר כסף ever disappearedנעלם.
195
540000
1000
אף שטר לא נעלם.
09:16
Now, this is not a good socialחֶברָתִי scienceמַדָע experimentלְנַסוֹת,
196
541000
3000
אבל, זה אינו ניסוי טוב במדעי החברה,
09:19
so to do it better I did the sameאותו experimentלְנַסוֹת
197
544000
3000
אז כדי לשפר אותו, ערכתי את אותו הניסוי
09:22
as I describedמְתוּאָר to you before.
198
547000
2000
כפי שתיארתי לכם הרגע.
09:24
A thirdשְׁלִישִׁי of the people we passedעבר the sheetדַף, they gaveנתן it back to us.
199
549000
3000
שליש מהאנשים שקיבלו את דפי הנייר - החזירו אותם,
09:27
A thirdשְׁלִישִׁי of the people we passedעבר it to, they shreddedגרוס it,
200
552000
3000
שליש מהאנשים שקיבלו את הדפים - קרעו אותם, 202 00:09:15,000 --> 00:09:16,000 הם פנו אלינו ואמרו:
09:30
they cameבא to us and said,
201
555000
1000
הם פנו אלינו ואמרו
09:31
"Mrאדון. Experimenterנסיין, I solvedנפתרה X problemsבעיות. Give me X dollarsדולר."
202
556000
3000
"מר נסיין, פתרתי X שאלות. תן לי X דולרים."
09:34
A thirdשְׁלִישִׁי of the people, when they finishedגָמוּר shreddingרִטוּשׁ the pieceלְחַבֵּר of paperעיתון,
203
559000
3000
שליש מהאנשים כשסיימו לקרוע את הניירות
09:37
they cameבא to us and said,
204
562000
2000
באו אלינו ואמרו:
09:39
"Mrאדון Experimenterנסיין, I solvedנפתרה X problemsבעיות. Give me X tokensאסימונים."
205
564000
6000
"מר נסיין, פתרתי X שאלות, תן לי X אסימונים."
09:45
We did not payלְשַׁלֵם them with dollarsדולר; we paidשילם them with something elseאַחֵר.
206
570000
3000
לא שילמנו להם בדולרים. שילמנו להם במשהו אחר.
09:48
And then they tookלקח the something elseאַחֵר, they walkedהלך 12 feetרגל to the sideצַד,
207
573000
3000
ואז הם לקחו את המשהו האחר, הלכו 4 מטר הצידה,
09:51
and exchangedהחליפו it for dollarsדולר.
208
576000
2000
והחליפו את המשהו הזה בדולרים.
09:53
Think about the followingהבא intuitionאינטואיציה.
209
578000
2000
תחשבו על התפיסה האינטואיטיבית הבאה:
09:55
How badרַע would you feel about takingלְקִיחָה a pencilעִפָּרוֹן from work home,
210
580000
3000
כמה רע תרגישו אם תיקחו עיפרון מהעבודה הביתה,
09:58
comparedבהשוואה to how badרַע would you feel
211
583000
2000
בהשוואה לכמה רע תרגישו
10:00
about takingלְקִיחָה 10 centsסנט from a pettyקַטנוּנִי cashכסף מזומן boxקופסא?
212
585000
2000
אם תיקחו 10 סנט מהקופה הקטנה במשרד?
10:02
These things feel very differentlyבאופן שונה.
213
587000
3000
הדברים הללו נותנים תחושה שונה לגמרי.
10:05
Would beingלהיות a stepשלב removedהוסר from cashכסף מזומן for a fewמְעַטִים secondsשניות
214
590000
3000
האם הרחקת האנשים מהכסף המזומן למשך כמה שניות
10:08
by beingלהיות paidשילם by tokenאֲסִימוֹן make a differenceהֶבדֵל?
215
593000
3000
ע"י תשלום באסימונים תשפיע?
10:11
Our subjectsנושאים doubledמוּכפָּל theirשֶׁלָהֶם cheatingרַמָאוּת.
216
596000
2000
המשתתפים הכפילו את הרמאות שלהם.
10:13
I'll tell you what I think
217
598000
2000
אומר לכם מה אני חושב
10:15
about this and the stockהמניה marketשׁוּק in a minuteדַקָה.
218
600000
2000
לגבי זה והבורסה בעוד רגע.
10:18
But this did not solveלִפְתוֹר the bigגָדוֹל problemבְּעָיָה I had with Enronאנרון yetעדיין,
219
603000
4000
אבל זה עדיין לא פתר את הבעיה הגדולה שהיתה לי עם "אנרון,"
10:22
because in Enronאנרון, there's alsoגַם a socialחֶברָתִי elementאֵלֵמֶנט.
220
607000
3000
כיוון שב"אנרון" ישנו גם מרכיב חברתי.
10:25
People see eachכל אחד other behavingמתנהג.
221
610000
1000
אנשים רואים את ההתנהגות של השאר.
10:26
In factעוּבדָה, everyכֹּל day when we openלִפְתוֹחַ the newsחֲדָשׁוֹת
222
611000
2000
למעשה, בכל יום, כשאנחנו פותחים את העיתון
10:28
we see examplesדוגמאות of people cheatingרַמָאוּת.
223
613000
2000
אנחנו רואים דוגמאות של אנשים מרמים.
10:30
What does this causeגורם us?
224
615000
3000
איך זה משפיע עלינו?
10:33
So, we did anotherאַחֵר experimentלְנַסוֹת.
225
618000
1000
אז ערכנו ניסוי נוסף.
10:34
We got a bigגָדוֹל groupקְבוּצָה of studentsסטודנטים to be in the experimentלְנַסוֹת,
226
619000
3000
אירגנו קבוצת סטודנטים גדולה לניסוי
10:37
and we prepaidשׁוּלָם מִרֹאשׁ them.
227
622000
1000
ושילמנו להם מראש,
10:38
So everybodyכולם got an envelopeמַעֲטָפָה with all the moneyכֶּסֶף for the experimentלְנַסוֹת,
228
623000
3000
כך שכל אחד קיבל מעטפה עם התשלום עבור הניסוי.
10:41
and we told them that at the endסוֹף, we askedשאל them
229
626000
2000
ואמרנו להם שבסוף, ביקשנו מהם
10:43
to payלְשַׁלֵם us back the moneyכֶּסֶף they didn't make. OK?
230
628000
4000
לשלם לנו בחזרה את הכסף שלא הרוויחו. יש?
10:47
The sameאותו thing happensקורה.
231
632000
1000
אותו הדבר קרה.
10:48
When we give people the opportunityהִזדַמְנוּת to cheatלְרַמוֹת, they cheatלְרַמוֹת.
232
633000
2000
כשאנחנו נותנים לאנשים את ההזדמנות לרמות, הם מרמים.
10:50
They cheatלְרַמוֹת just by a little bitbit, all the sameאותו.
233
635000
3000
הם מרמים בקצת, אבל מרמים.
10:53
But in this experimentלְנַסוֹת we alsoגַם hiredנשכר an actingמשחק studentתלמיד.
234
638000
3000
אבל במקרה הזה שכרנו גם סטודנט למשחק.
10:56
This actingמשחק studentתלמיד stoodקם up after 30 secondsשניות, and said,
235
641000
4000
הסטודנט למשחק נעמד לאחר 30 שניות ואמר:
11:00
"I solvedנפתרה everything. What do I do now?"
236
645000
3000
"פתרתי הכל, מה לעשות?"
11:03
And the experimenterנסיין said, "If you've finishedגָמוּר everything, go home.
237
648000
4000
והנסיין אמר: "אם פתרת הכל, לך הביתה,
11:07
That's it. The taskמְשִׁימָה is finishedגָמוּר."
238
652000
1000
זהו זה, המשימה נגמרה."
11:08
So, now we had a studentתלמיד -- an actingמשחק studentתלמיד --
239
653000
4000
אז עכשיו היה לנו סטודנט -- סטודנט למשחק --
11:12
that was a partחֵלֶק of the groupקְבוּצָה.
240
657000
2000
שהיה חלק מהקבוצה.
11:14
Nobodyאף אחד knewידע it was an actorשַׂחְקָן.
241
659000
2000
אף אחד לא ידע שהוא שחקן.
11:16
And they clearlyבְּבִירוּר cheatedמְרוּמֶה in a very, very seriousרְצִינִי way.
242
661000
4000
והיה ברור שהוא רימה בדרך מאוד מאוד חמורה.
11:20
What would happenלִקְרוֹת to the other people in the groupקְבוּצָה?
243
665000
3000
מה יקרה לשאר חברי הקבוצה?
11:23
Will they cheatלְרַמוֹת more, or will they cheatלְרַמוֹת lessפָּחוּת?
244
668000
3000
האם ירמו יותר או שמא פחות?
11:26
Here is what happensקורה.
245
671000
2000
הנה מה שקרה:
11:28
It turnsפונה out it dependsתלוי on what kindסוג of sweatshirtסווטשירט they're wearingלובש.
246
673000
4000
מסתבר שזה תלוי באיזו חולצה הם לבשו.
11:32
Here is the thing.
247
677000
2000
הנה הקטע,
11:34
We ranרץ this at Carnegieקרנגי Mellonמלון and Pittsburghפיטסבורג.
248
679000
3000
העברנו את הניסוי בקרנגי-מלון ובפיטסבורג.
11:37
And at Pittsburghפיטסבורג there are two bigגָדוֹל universitiesאוניברסיטאות,
249
682000
2000
בפיטסבורג יש שתי אוניברסיטאות גדולות:
11:39
Carnegieקרנגי Mellonמלון and Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Pittsburghפיטסבורג.
250
684000
3000
קרנגי-מלון והאוניברסיטה של פיטסבורג.
11:42
All of the subjectsנושאים sittingיְשִׁיבָה in the experimentלְנַסוֹת
251
687000
2000
כל המשתתפים בניסוי
11:44
were Carnegieקרנגי Mellonמלון studentsסטודנטים.
252
689000
2000
היו תלמידי קרנגי-מלון
11:46
When the actorשַׂחְקָן who was gettingמקבל up was a Carnegieקרנגי Mellonמלון studentתלמיד --
253
691000
4000
וכאשר השחקן אשר נעמד היה גם תלמיד של קרמגי-מלון --
11:50
he was actuallyלמעשה a Carnegieקרנגי Mellonמלון studentתלמיד --
254
695000
2000
הוא באמת היה תלמיד של קרנגי-מלון --
11:52
but he was a partחֵלֶק of theirשֶׁלָהֶם groupקְבוּצָה, cheatingרַמָאוּת wentהלך up.
255
697000
4000
אבל הוא היה חלק מהקבוצה, הרמאות עלתה.
11:56
But when he actuallyלמעשה had a Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Pittsburghפיטסבורג sweatshirtסווטשירט,
256
701000
4000
אבל כאשר הוא לבש חולצה של אוניברסיטת פיטסבורג
12:00
cheatingרַמָאוּת wentהלך down.
257
705000
2000
הרמאות ירדה.
12:02
(Laughterצחוק)
258
707000
3000
(צחוק)
12:05
Now, this is importantחָשׁוּב, because rememberלִזכּוֹר,
259
710000
3000
עכשיו, זה חשוב, כיוון שיש לזכור
12:08
when the momentרֶגַע the studentתלמיד stoodקם up,
260
713000
2000
שברגע שהסטודנט נעמד
12:10
it madeעָשׂוּי it clearברור to everybodyכולם that they could get away with cheatingרַמָאוּת,
261
715000
3000
היה ברור לכולם שהם יכולים להתחמק עם הרמאות,
12:13
because the experimenterנסיין said,
262
718000
2000
כיוון שהנסיין אמר:
12:15
"You've finishedגָמוּר everything. Go home," and they wentהלך with the moneyכֶּסֶף.
263
720000
2000
"סיימת הכל. לך הביתה" והשחקן הלך עם הכסף.
12:17
So it wasn'tלא היה so much about the probabilityהִסתַבְּרוּת of beingלהיות caughtנתפס again.
264
722000
3000
אז העניין לא היה ממש הסיכון להיתפס.
12:20
It was about the normsהנורמות for cheatingרַמָאוּת.
265
725000
3000
זה היה יותר על הנורמות של רמאות.
12:23
If somebodyמִישֶׁהוּ from our in-groupבקבוצה cheatsבגידות and we see them cheatingרַמָאוּת,
266
728000
3000
אם מישהו מתוך הקבוצה שלנו מרמה ואנחנו רואים אותו מרמה
12:26
we feel it's more appropriateמתאים, as a groupקְבוּצָה, to behaveלְהִתְנַהֵג this way.
267
731000
4000
אנחנו מרגישים שזה יותר ראוי, כקבוצה, להתנהג כך.
12:30
But if it's somebodyמִישֶׁהוּ from anotherאַחֵר groupקְבוּצָה, these terribleנורא people --
268
735000
2000
אבל אם זה מישהו מקבוצה אחרת, אותם אנשים נוראיים --
12:32
I mean, not terribleנורא in this --
269
737000
2000
אני מתכוון, לא נוראיים ב --
12:34
but somebodyמִישֶׁהוּ we don't want to associateחָבֵר ourselvesבְּעָצמֵנוּ with,
270
739000
2000
אבל אנשים שאנחנו לא רוצים להזדהות איתם
12:36
from anotherאַחֵר universityאוּנִיבֶרְסִיטָה, anotherאַחֵר groupקְבוּצָה,
271
741000
2000
מאוניברסיטה אחרת, קבוצה אחרת,
12:38
all of a suddenפִּתְאוֹמִי people'sשל אנשים awarenessמוּדָעוּת of honestyיוֹשֶׁר goesהולך up --
272
743000
3000
לפתע פתאום המודעות של האנשים ליושר עולה --
12:41
a little bitbit like The Tenעשר Commandmentsמצוות experimentלְנַסוֹת --
273
746000
2000
קצת כמו הניסוי עם 10 הדיברות --
12:43
and people cheatלְרַמוֹת even lessפָּחוּת.
274
748000
4000
והם מרמים עוד פחות.
12:47
So, what have we learnedמְלוּמָד from this about cheatingרַמָאוּת?
275
752000
4000
אז מה למדנו על רמאות מכל זה?
12:51
We'veללא שם: יש לנו learnedמְלוּמָד that a lot of people can cheatלְרַמוֹת.
276
756000
3000
למדנו שהרבה אנשים יכולים לרמות.
12:54
They cheatלְרַמוֹת just by a little bitbit.
277
759000
3000
הם מרמים רק במעט.
12:57
When we remindלְהַזכִּיר people about theirשֶׁלָהֶם moralityמוּסָרִיוּת, they cheatלְרַמוֹת lessפָּחוּת.
278
762000
4000
כשאנחנו מזכירים להם את המוסר שלהם, הם מרמים פחות.
13:01
When we get biggerגדול יותר distanceמֶרְחָק from cheatingרַמָאוּת,
279
766000
3000
כשאנחנו מתרחקים מהרמאות,
13:04
from the objectלְהִתְנַגֵד of moneyכֶּסֶף, for exampleדוגמא, people cheatלְרַמוֹת more.
280
769000
4000
מאובייקט הכסף, למשל, הם מרמים יותר.
13:08
And when we see cheatingרַמָאוּת around us,
281
773000
2000
וכשאנחנו רואים רמאות מסביבנו,
13:10
particularlyבִּמְיוּחָד if it's a partחֵלֶק of our in-groupבקבוצה, cheatingרַמָאוּת goesהולך up.
282
775000
4000
בייחוד אם זה מתוך הקבוצה שלנו, הרמאות עולה.
13:14
Now, if we think about this in termsמונחים of the stockהמניה marketשׁוּק,
283
779000
3000
עכשיו, אם נחשוב על זה במונחים של הבורסה,
13:17
think about what happensקורה.
284
782000
1000
חשבו מה קורה.
13:18
What happensקורה in a situationמַצָב when you createלִיצוֹר something
285
783000
3000
מה קורה כשיוצרים משהו,
13:21
where you payלְשַׁלֵם people a lot of moneyכֶּסֶף
286
786000
2000
כשמשלמים לאנשים הרבה כסף
13:23
to see realityמְצִיאוּת in a slightlyמְעַט distortedמְעוּוָת way?
287
788000
3000
כדי לראות את המציאות בצורה מעט מעוותת.
13:26
Would they not be ableיכול to see it this way?
288
791000
3000
האם הם לא יצליחו לראות את המציאות כך?
13:29
Of courseקוּרס they would.
289
794000
1000
בוודאי שיצליחו.
13:30
What happensקורה when you do other things,
290
795000
1000
מה קורה כשעושים דברים אחרים,
13:31
like you removeלְהַסִיר things from moneyכֶּסֶף?
291
796000
2000
כשמפרידים דברים מכסף?
13:33
You call them stockהמניה, or stockהמניה optionsאפשרויות, derivatives- נגזרים,
292
798000
3000
קוראים לזה מניות, אופציות, נגזרים,
13:36
mortgage-backedמשכנתא מגובה securitiesניירות ערך.
293
801000
1000
ניירות ערך מגובי משכנתאות.
13:37
Could it be that with those more distantרָחוֹק things,
294
802000
3000
היתכן שעם דברים יותר מרוחקים כאלה,
13:40
it's not a tokenאֲסִימוֹן for one secondשְׁנִיָה,
295
805000
2000
שאינם אסימון לשנייה אחת,
13:42
it's something that is manyרב stepsצעדים removedהוסר from moneyכֶּסֶף
296
807000
2000
אלא דבר שמרוחק צעדים רבים מכסף
13:44
for a much longerארוך יותר time -- could it be that people will cheatלְרַמוֹת even more?
297
809000
4000
למשך זמן ארוך הרבה יותר -- הייתכן שאנשים ירמו אפילו יותר?
13:48
And what happensקורה to the socialחֶברָתִי environmentסביבה
298
813000
2000
ומה קורה לסביבה החברתית
13:50
when people see other people behaveלְהִתְנַהֵג around them?
299
815000
3000
כשאנשים רואים אחרים מתנהגים כך סביבם?
13:53
I think all of those forcesכוחות workedעבד in a very badרַע way
300
818000
4000
אני חושב שכל הכוחות האלה פועלים בצורה רעה
13:57
in the stockהמניה marketשׁוּק.
301
822000
2000
בבורסה.
13:59
More generallyבדרך כלל, I want to tell you something
302
824000
3000
ובאופן כללי, אני רוצה להגיד לכם משהו
14:02
about behavioralהתנהגותי economicsכלכלה.
303
827000
3000
על כלכלה התנהגותית.
14:05
We have manyרב intuitionsאינטואיציות in our life,
304
830000
4000
יש בחיינו הרבה אינטואיציות,
14:09
and the pointנְקוּדָה is that manyרב of these intuitionsאינטואיציות are wrongלא בסדר.
305
834000
3000
והנקודה היא שהרבה מהאינטואיציות הללו שגויות.
14:12
The questionשְׁאֵלָה is, are we going to testמִבְחָן those intuitionsאינטואיציות?
306
837000
3000
השאלה היא, האם נבחן את האינטואיציות האלה?
14:15
We can think about how we're going to testמִבְחָן this intuitionאינטואיציה
307
840000
2000
אנחנו יכולים לחשוב איך לבחון את האינטואיציות האלה
14:17
in our privateפְּרָטִי life, in our businessעֵסֶק life,
308
842000
2000
בחיינו הפרטיים, בחיינו העסקיים,
14:19
and mostרוב particularlyבִּמְיוּחָד when it goesהולך to policyמְדִינִיוּת,
309
844000
3000
ובייחוד כשזה נוגע לנושאי מדיניות,
14:22
when we think about things like No Childיֶלֶד Left Behindמֵאָחוֹר,
310
847000
3000
כשאנחנו חושבים על דברים כמו "לא משאירים אף ילד מאחור,"
14:25
when you createלִיצוֹר newחָדָשׁ stockהמניה marketsשווקים, when you createלִיצוֹר other policiesמדיניות --
311
850000
3000
כשיוצרים שווקי מניות חדשים, יוצרים מדיניות חדשה --
14:28
taxationמיסוי, healthבְּרִיאוּת careלְטַפֵּל and so on.
312
853000
3000
מיסוי, ביטוח בריאות ועוד.
14:31
And the difficultyקושי of testingבדיקה our intuitionאינטואיציה
313
856000
2000
והקושי שבבחינת האינטואיציה שלנו
14:33
was the bigגָדוֹל lessonשיעור I learnedמְלוּמָד
314
858000
2000
היה השיעור שלמדתי
14:35
when I wentהלך back to the nursesאחיות to talk to them.
315
860000
2000
כשחזרתי לדבר עם האחיות.
14:37
So I wentהלך back to talk to them
316
862000
2000
אז חזרתי לדבר איתן,
14:39
and tell them what I foundמצאתי out about removingמסיר bandagesתחבושות.
317
864000
3000
ולספר להן מה שגיליתי לגבי הסרת התחבושות.
14:42
And I learnedמְלוּמָד two interestingמעניין things.
318
867000
2000
ולמדתי שני דברים מעניינים,
14:44
One was that my favoriteהכי אהוב nurseאָחוֹת, Ettieאתי,
319
869000
2000
אחד היה, שהאחות החביבה עלי ביותר, אתי,
14:46
told me that I did not take her painכְּאֵב into considerationהִתחַשְׁבוּת.
320
871000
4000
אמרה לי שלא החשבתי את הכאב שלה בשיקולי.
14:50
She said, "Of courseקוּרס, you know, it was very painfulכּוֹאֵב for you.
321
875000
2000
היא אמרה: "כמובן, אתה יודע, זה היה מאוד כואב עבורך.
14:52
But think about me as a nurseאָחוֹת,
322
877000
2000
אבל חשוב עלי כאחות,
14:54
takingלְקִיחָה, removingמסיר the bandagesתחבושות of somebodyמִישֶׁהוּ I likedאהב,
323
879000
2000
להלביש ולהוריד תחבושות ממישהו שחיבבתי,
14:56
and had to do it repeatedlyשוב ושוב over a long periodפרק זמן of time.
324
881000
3000
והייתי צריכה לעשות זאת שוב ושוב לאורך זמן רב.
14:59
Creatingיוצר so much tortureלַעֲנוֹת was not something that was good for me, too."
325
884000
3000
יצירת סבל כה רב היא משהו שקשה גם לי."
15:02
And she said maybe partחֵלֶק of the reasonסיבה was it was difficultקָשֶׁה for her.
326
887000
5000
והיא אמרה, אולי זה חלק מהסיבה שבגללה זה היה קשה עבורה
15:07
But it was actuallyלמעשה more interestingמעניין than that, because she said,
327
892000
3000
אבל זה היה יותר מעניין מזה, כי היא אמרה:
15:10
"I did not think that your intuitionאינטואיציה was right.
328
895000
5000
"אני לא חשבתי שהאינטואיציה שלך היתה נכונה.
15:15
I feltהרגיש my intuitionאינטואיציה was correctנכון."
329
900000
1000
אני הרגשתי שהאינטואיציה שלי נכונה."
15:16
So, if you think about all of your intuitionsאינטואיציות,
330
901000
2000
אז אם תחשבו על כל האינטואיציות שיש לכם,
15:18
it's very hardקָשֶׁה to believe that your intuitionאינטואיציה is wrongלא בסדר.
331
903000
4000
זה מאוד קשה לחשוב שהאינטואיציה שלכם שגויה.
15:22
And she said, "Givenנָתוּן the factעוּבדָה that I thought my intuitionאינטואיציה was right ..." --
332
907000
3000
והיא אמרה: "בהתחשב בעובדה שחשבתי שהאינטואיציה שלי נכונה" --
15:25
she thought her intuitionאינטואיציה was right --
333
910000
2000
היא חשבה שהאינטואיציה שלה נכונה --
15:27
it was very difficultקָשֶׁה for her to acceptלְקַבֵּל doing a difficultקָשֶׁה experimentלְנַסוֹת
334
912000
5000
היה לה מאוד קשה לקבל את הצורך לערוך ניסוי קשה
15:32
to try and checkלבדוק whetherהאם she was wrongלא בסדר.
335
917000
2000
שיבדוק אם היא טועה.
15:34
But in factעוּבדָה, this is the situationמַצָב we're all in all the time.
336
919000
4000
אבל למעשה, זה המצב שבו אנחנו נמצאים כל הזמן.
15:38
We have very strongחָזָק intuitionsאינטואיציות about all kindsמיני of things --
337
923000
3000
יש לנו אינטואיציות חזקות לגבי כל מיני דברים --
15:41
our ownשֶׁלוֹ abilityיְכוֹלֶת, how the economyכַּלְכָּלָה worksעובד,
338
926000
3000
היכולות שלנו, איך שהכלכלה עובדת,
15:44
how we should payלְשַׁלֵם schoolבית ספר teachersמורים.
339
929000
2000
כמה צריך לשלם למורים בבתי הספר.
15:46
But unlessאֶלָא אִם we startהַתחָלָה testingבדיקה those intuitionsאינטואיציות,
340
931000
3000
אבל אם לא נתחיל לבדוק את האינטואיציות האלה
15:49
we're not going to do better.
341
934000
2000
אנחנו לא נשתפר.
15:51
And just think about how better my life would have been
342
936000
2000
ותחשבו כמה חיי היו יכולים להיות יותר טובים
15:53
if these nursesאחיות would have been willingמוּכָן to checkלבדוק theirשֶׁלָהֶם intuitionאינטואיציה,
343
938000
2000
אם אותן אחיות היו מוכנות לבדוק את האינטואיציות שלהן
15:55
and how everything would have been better
344
940000
1000
ואיך הכל היה יותר טוב
15:56
if we just startהַתחָלָה doing more systematicשִׁיטָתִי experimentationניסוי of our intuitionsאינטואיציות.
345
941000
5000
אם רק היינו עושים יותר בדיקות שיטתיות של האינטואיציות שלנו
16:01
Thank you very much.
346
946000
2000
תודה רבה.
Translated by ran amitay
Reviewed by Sigal Tifferet

▲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