ABOUT THE SPEAKER
Paul Zak - Neuroeconomist
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business.

Why you should listen

What’s behind the human instinct to trust and to put each other’s well-being first? When you think about how much of the world works on a handshake or on holding a door open for somebody, why people cooperate is a huge question. Paul Zak researches oxytocin, a neuropeptide that affects our everyday social interactions and our ability to behave altruistically and cooperatively, applying his findings to the way we make decisions. A pioneer in a new field of study called neuroeconomics, Zak has demonstrated that oxytocin is responsible for a variety of virtuous behaviors in humans such as empathy, generosity and trust. Amazingly, he has also discovered that social networking triggers the same release of oxytocin in the brain -- meaning that e-connections are interpreted by the brain like in-person connections.

A professor at Claremont Graduate University in Southern California, Zak believes most humans are biologically wired to cooperate, but that business and economics ignore the biological foundations of human reciprocity, risking loss: when oxytocin levels are high in subjects, people’s generosity to strangers increases up to 80 percent; and countries with higher levels of trust – lower crime, better education – fare better economically.

He says: "Civilization is dependent on oxytocin. You can't live around people you don't know intimately unless you have something that says: Him I can trust, and this one I can't trust."

More profile about the speaker
Paul Zak | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Paul Zak: Trust, morality -- and oxytocin?

Paul Zak: Confiança, moralidade -- e ocitocina

Filmed:
1,741,186 views

O que move nosso desejo de nos comportarmos moralmente? O neuroeconomista Paul Zak mostra por que ele acredita que a ocitocina (que ele chama de "a molécula moral") é responsável pela confiança, empatia e outros sentimentos que ajudam a construir uma sociedade estável.
- Neuroeconomist
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio

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

00:15
Is there anything unique about human beings?
0
0
3000
Existe algo único sobre os seres humanos?
00:18
There is.
1
3000
2000
Existe.
00:20
We're the only creatures
2
5000
2000
Somos as únicas criaturas
00:22
with fully developed moral sentiments.
3
7000
2000
com sentimentos morais plenamente desenvolvidos.
00:24
We're obsessed with morality as social creatures.
4
9000
3000
Somos obcecados com a moralidade como criaturas sociais.
00:27
We need to know why people are doing what they're doing.
5
12000
3000
Precisamos saber por que as pessoas estão fazendo o que estão fazendo.
00:30
And I personally am obsessed with morality.
6
15000
3000
E pessoalmente, sou obcecado pela moralidade.
00:33
It was all due to this woman,
7
18000
2000
Isto tudo por causa desta mulher,
00:35
Sister Mary Marastela,
8
20000
2000
Irmã Mary Marastela,
00:37
also known as my mom.
9
22000
3000
também conhecida como minha mãe.
00:41
As an altar boy, I breathed in a lot of incense,
10
26000
3000
Como coroinha, respirei muito incenso,
00:44
and I learned to say phrases in Latin,
11
29000
2000
e aprendi a falar frases em latim,
00:46
but I also had time to think
12
31000
2000
mas também tinha tempo para pensar
00:48
about whether my mother's top-down morality
13
33000
2000
sobre se a moralidade de cima para baixo da minha mãe
00:50
applied to everybody.
14
35000
2000
aplicava-se para todos.
00:52
I saw that people who were religious and non-religious
15
37000
3000
Eu via que pessoas religiosas e não-religiosas
00:55
were equally obsessed with morality.
16
40000
2000
eram igualmente obcecadas pela moralidade.
00:57
I thought, maybe there's some earthly basis
17
42000
2000
Eu pensava, talvez exista alguma base terrena
00:59
for moral decisions.
18
44000
2000
para as decisões morais.
01:01
But I wanted to go further
19
46000
2000
Mas eu queria ir além
01:03
than to say our brains make us moral.
20
48000
2000
de simplesmente dizer que nossos cérebros nos fazem morais.
01:05
I want to know if there's a chemistry of morality.
21
50000
3000
Eu quero saber se existe uma química da moralidade.
01:08
I want to know
22
53000
2000
Quero saber
01:10
if there was a moral molecule.
23
55000
2000
se existe uma molécula moral.
01:12
After 10 years of experiments,
24
57000
2000
Após 10 anos de experimentos,
01:14
I found it.
25
59000
2000
Eu a encontrei.
01:16
Would you like to see it? I brought some with me.
26
61000
3000
Vocês gostariam de vê-la? Eu trouxe algumas comigo.
01:20
This little syringe
27
65000
2000
Esta pequena seringa
01:22
contains the moral molecule.
28
67000
3000
contém a molécula moral.
01:31
(Laughter)
29
76000
3000
(Risos)
01:34
It's called oxytocin.
30
79000
2000
Ela é chamada de ocitocina.
01:36
So oxytocin is a simple and ancient molecule
31
81000
3000
Pois bem, a ocitocina é uma simples e antiga molécula
01:39
found only in mammals.
32
84000
2000
encontrada apenas em mamíferos.
01:41
In rodents, it was known
33
86000
2000
Em roedores, sabe-se que ela
01:43
to make mothers care for their offspring,
34
88000
2000
faz as mães cuidarem de suas proles,
01:45
and in some creatures,
35
90000
2000
e em algumas espécies,
01:47
allowed for toleration of burrowmates.
36
92000
2000
é responsável pela tolerância aos colegas de toca.
01:49
But in humans, it was only known
37
94000
2000
Mas em humanos, sabe-se apenas que
01:51
to facilitate birth and breastfeeding in women,
38
96000
2000
facilitam o parto e a amamentação nas mulheres,
01:53
and is released by both sexes during sex.
39
98000
3000
e que é liberada, por ambos os sexos, durante o sexo.
01:57
So I had this idea that oxytocin might be the moral molecule.
40
102000
3000
Então eu tive o palpite que a ocitocina poderia ser a molécula moral.
02:00
I did what most of us do -- I tried it on some colleagues.
41
105000
3000
Fiz o que a maioria de nós faz -- eu a apliquei em alguns colegas.
02:03
One of them told me,
42
108000
2000
Um deles me disse:
02:05
"Paul, that is the world's stupidist idea.
43
110000
3000
"Paul, esta é a ideia mais idiota do mundo.
02:08
It is," he said, "only a female molecule.
44
113000
2000
E é," ele disse: "apenas uma molécula feminina.
02:10
It can't be that important."
45
115000
2000
Não pode ser tão importante."
02:12
But I countered, "Well men's brains make this too.
46
117000
3000
Mas eu respondi: "Bem, cérebros masculinos produzem isto também.
02:15
There must be a reason why."
47
120000
2000
Tem de haver uma razão para isto."
02:17
But he was right, it was a stupid idea.
48
122000
3000
Mas ele estava certo, era uma ideia estúpida.
02:20
But it was testably stupid.
49
125000
2000
Mas era estupidamente testável.
02:22
In other words, I thought I could design an experiment
50
127000
3000
Em outras palavras, pensei que poderia bolar um experimento
02:25
to see if oxytocin made people moral.
51
130000
3000
para ver se a ocitocina tornava as pessoas morais.
02:29
Turns out it wasn't so easy.
52
134000
2000
Acontece que não era tão fácil.
02:31
First of all, oxytocin is a shy molecule.
53
136000
3000
Em primeiro lugar, a ocitocina é uma molécula tímida.
02:34
Baseline levels are near zero,
54
139000
2000
Os níveis basais são perto de zero,
02:36
without some stimulus to cause its release.
55
141000
3000
sem estímulos para causar sua liberação.
02:39
And when it's produced, it has a three-minute half-life,
56
144000
2000
E quando ela é produzida, tem uma meia-vida de 03 minutos,
02:41
and degrades rapidly at room temperature.
57
146000
3000
e degrada-se rapidamente à temperatura ambiente.
02:44
So this experiment would have to cause a surge of oxytocin,
58
149000
2000
Então, este experimento teria que causar a liberação de ocitocina,
02:46
have to grab it fast and keep it cold.
59
151000
2000
tinha que agarrá-la rápido e mantê-la fria.
02:48
I think I can do that.
60
153000
2000
Eu acho que posso fazer isto.
02:50
Now luckily, oxytocin is produced
61
155000
2000
Agora, felizmente, a ocitocina é produzida
02:52
both in the brain and in the blood,
62
157000
3000
tanto no cérebro quanto no sangue,
02:55
so I could do this experiment without learning neurosurgery.
63
160000
3000
assim, eu poderia fazer este experimento sem precisar aprender neurocirurgia.
02:59
Then I had to measure morality.
64
164000
3000
Depois eu tinha que medir a moralidade.
03:02
So taking on Morality with a capital M is a huge project.
65
167000
3000
Então, considerando a Moralidade com M maiúsculo, é um enorme projeto.
03:05
So I started smaller.
66
170000
2000
Portanto, comecei menor.
03:07
I studied one single virtue:
67
172000
3000
Estudei uma única virtude:
03:10
trustworthiness.
68
175000
2000
confiabilidade.
03:12
Why? I had shown in the early 2000s
69
177000
3000
Por quê? Eu havia mostrado no ínicio dos anos 2000
03:15
that countries with a higher proportion of trustworthy people
70
180000
3000
que países com altas proporções de pessoas confiáveis
03:18
are more prosperous.
71
183000
2000
são mais prósperos.
03:20
So in these countries, more economic transactions occur
72
185000
3000
Nestes países, mais transações econômicas ocorrem
03:23
and more wealth is created,
73
188000
2000
e mais riqueza é criada,
03:25
alleviating poverty.
74
190000
2000
diminuindo a pobreza.
03:27
So poor countries are by and large low trust countries.
75
192000
3000
Assim, países pobres são, em geral, países de baixa confiança.
03:30
So if I understood the chemistry of trustworthiness,
76
195000
3000
Então, se eu entendesse a química da confiabilidade,
03:33
I might help alleviate poverty.
77
198000
2000
Eu talvez pudesse ajudar a diminuir a pobreza.
03:35
But I'm also a skeptic.
78
200000
2000
Mas eu também sou um cético.
03:37
I don't want to just ask people, "Are you trustworthy?"
79
202000
2000
Eu não quero apenas perguntar às pessoas: "Você é confiável?"
03:39
So instead I use
80
204000
2000
Então, ao invés disso usei
03:41
the Jerry Maguire approach to research.
81
206000
2000
a estratégia Jerry Maguire de pesquisa.
03:43
If you're so virtuous,
82
208000
2000
Se você é tão virtuoso,
03:45
show me the money.
83
210000
2000
mostre-me o dinheiro.
03:47
So what we do in my lab
84
212000
2000
Assim, o que fazemos no meu laboratório
03:49
is we tempt people with virtue and vice by using money.
85
214000
2000
é testarmos pessoas com virtude e vício usando dinheiro.
03:51
Let me show you how we do that.
86
216000
2000
Deixem-me mostrar-lhes como fazemos isso.
03:53
So we recruit some people for an experiment.
87
218000
2000
Pois bem, recrutamos algumas pessoas para um experimento.
03:55
They all get $10 if they agree to show up.
88
220000
3000
Todos ganham 10 dólares, caso concordem participar.
03:58
We give them lots of instruction, and we never ever deceive them.
89
223000
3000
Damos a eles várias instruções e nunca jamais os enganamos.
04:01
Then we match them in pairs by computer.
90
226000
3000
Em seguida, colocamos uma dupla por computador.
04:04
And in that pair, one person gets a message saying,
91
229000
2000
E naquela dupla, uma pessoa recebe uma mensagem dizendo:
04:06
"Do you want to give up some of your $10
92
231000
2000
"Você quer desistir de alguns dos seus 10 dólares
04:08
you earned for being here
93
233000
2000
que ganhou por estar aqui
04:10
and ship it to someone else in the lab?"
94
235000
2000
e enviá-los para outra pessoa no laboratório?"
04:12
The trick is you can't see them,
95
237000
2000
O truque é que você não pode vê-los,
04:14
you can't talk to them.
96
239000
2000
não pode falar com eles.
04:16
You only do it one time.
97
241000
2000
Você só faz isso uma vez.
04:18
Now whatever you give up
98
243000
2000
Agora, a quantia da qual você desistir
04:20
gets tripled in the other person's account.
99
245000
3000
triplica na conta da outra pessoa.
04:23
You're going to make them a lot wealthier.
100
248000
2000
Você os fará muito mais ricos.
04:25
And they get a message by computer saying
101
250000
2000
E eles recebem uma mensagem pelo computador dizendo:
04:27
person one sent you this amount of money.
102
252000
2000
"A pessoa 01 enviou para você esta quantia de dinheiro.
04:29
Do you want to keep it all,
103
254000
2000
Você quer ficar com tudo,
04:31
or do you want to send some amount back?
104
256000
3000
ou você quer devolver alguma quantia?
04:34
So think about this experiment for minute.
105
259000
2000
Pois bem, pense sobre este experimento por um minuto.
04:36
You're going to sit on these hard chairs for an hour and a half.
106
261000
3000
Você ficará sentado nestas cadeiras duras por uma hora e meia.
04:39
Some mad scientist is going to jab your arm with a needle
107
264000
2000
Algum cientista maluco vai espetar seu braço com uma agulha
04:41
and take four tubes of blood.
108
266000
2000
e tirar quatro tubos de sangue.
04:43
And now you want me to give up this money and ship it to a stranger?
109
268000
3000
E agora, você quer que eu desista deste dinheiro e o envie a um estranho?
04:46
So this was the birth of vampire economics.
110
271000
3000
Então, este foi o nascimento da economia vampiro.
04:49
Make a decision and give me some blood.
111
274000
3000
Tome uma decisão e me dê um pouco de sangue.
04:52
So in fact, experimental economists
112
277000
2000
Então, na verdade, economistas experimentais
04:54
had run this test around the world,
113
279000
2000
executaram este teste ao redor do mundo,
04:56
and for much higher stakes,
114
281000
2000
e apostando quantias muito mais altas,
04:58
and the consensus view
115
283000
2000
e a visão consensual
05:00
was that the measure from the first person to the second was a measure of trust,
116
285000
3000
foi que, a medida da primeira pessoa para a segunda era uma medida de confiança,
05:03
and the transfer from the second person back to the first
117
288000
3000
e a devolução da segunda pessoa para a primeira
05:06
measured trustworthiness.
118
291000
2000
media a confiabilidade.
05:08
But in fact, economists were flummoxed
119
293000
2000
Mas, na verdade, os economistas estavam fixados
05:10
on why the second person would ever return any money.
120
295000
3000
no porquê que a segunda pessoa jamais devolveria qualquer dinheiro.
05:13
They assumed money is good,
121
298000
2000
Eles presumiam que dinheiro é bom,
05:15
why not keep it all?
122
300000
2000
por que não ficar com ele todo?
05:17
That's not what we found.
123
302000
2000
Não foi isso que encontramos.
05:19
We found 90 percent of the first decision-makers sent money,
124
304000
3000
Descobrimos que 90 por cento dos primeiros tomadores de decisão enviaram dinheiro,
05:22
and of those who received money,
125
307000
2000
e dentre aqueles que receberam dinheiro,
05:24
95 percent returned some of it.
126
309000
2000
95 por cento devolveu alguma quantia.
05:26
But why?
127
311000
2000
Mas por quê?
05:28
Well by measuring oxytocin
128
313000
2000
Bem, através da mensuração da ocitocina
05:30
we found that the more money the second person received,
129
315000
2000
descobrimos que quanto mais dinheiro a segunda pessoa recebia,
05:32
the more their brain produced oxytocin,
130
317000
2000
mais seus cérebros produziam ocitocina,
05:34
and the more oxytocin on board,
131
319000
2000
e quanto mais ocitocina à bordo,
05:36
the more money they returned.
132
321000
3000
mais dinheiro eles devolviam.
05:39
So we have a biology of trustworthiness.
133
324000
3000
Assim, temos a biologia da confiabilidade.
05:42
But wait. What's wrong with this experiment?
134
327000
3000
Mas espere. O que há de errado com este experimento?
05:45
Two things.
135
330000
2000
Duas coisas.
05:47
One is that nothing in the body happens in isolation.
136
332000
3000
Uma é que: nada no corpo acontece isoladamente.
05:50
So we measured nine other molecules that interact with oxytocin,
137
335000
3000
Então, medimos outras nove moléculas que interagem com a ocitocina,
05:53
but they didn't have any effect.
138
338000
2000
mas elas não tiveram qualquer efeito.
05:55
But the second is
139
340000
2000
Em segundo lugar é
05:57
that I still only had this indirect relationship
140
342000
2000
que eu ainda só tinha essa relação indireta
05:59
between oxytocin and trustworthiness.
141
344000
2000
entre ocitocina e confiabilidade.
06:01
I didn't know for sure
142
346000
2000
Eu não sabia ao certo se
06:03
oxytocin caused trustworthiness.
143
348000
2000
a ocitocina causava confiabilidade.
06:05
So to make the experiment,
144
350000
2000
Então, para testar isso,
06:07
I knew I'd have to go into the brain
145
352000
2000
Eu sabia que teria que entrar no cérebro
06:09
and manipulate oxytocin directly.
146
354000
2000
e manipular diretamente a ocitocina.
06:11
I used everything short of a drill
147
356000
2000
Usei tudo ao alcance de uma furadeira
06:13
to get oxytocin into my own brain.
148
358000
3000
para coletar ocitocina do meu próprio cérebro.
06:16
And I found I could do it
149
361000
2000
E eu encontrei, eu poderia fazê-lo
06:18
with a nasal inhaler.
150
363000
2000
com um inalador nasal.
06:20
So along with colleagues in Zurich,
151
365000
2000
Então, junto com colegas em Zurique,
06:22
we put 200 men on oxytocin or placebo,
152
367000
2000
colocamos 200 homens com ocitocina ou placebo,
06:24
had that same trust test with money,
153
369000
2000
fizemos o mesmo teste de confiança com dinheiro,
06:26
and we found that those on oxytocin not only showed more trust,
154
371000
3000
e descobrimos que aqueles sob efeito da ocitocina não apenas exibiam mais confiança,
06:29
we can more than double the number of people
155
374000
3000
[mas também] podíamos mais do que dobrar o número de pessoas
06:32
who sent all their money to a stranger --
156
377000
2000
que enviavam todo seu dinheiro para um desconhecido --
06:34
all without altering mood or cognition.
157
379000
3000
tudo, sem alterar o humor ou a cognição.
06:38
So oxytocin is the trust molecule,
158
383000
4000
Então, a ocitocina é a molécula da confiança,
06:42
but is it the moral molecule?
159
387000
3000
mas ela é a molécula moral?
06:45
Using the oxytocin inhaler,
160
390000
2000
Usando um inalador com ocitocina,
06:47
we ran more studies.
161
392000
2000
conduzimos mais estudos.
06:49
We showed that oxytocin infusion
162
394000
2000
Demonstramos que a infusão de ocitocina
06:51
increases generosity
163
396000
2000
aumenta a generosidade
06:53
in unilateral monetary transfers
164
398000
2000
em transferências monetárias unilaterais
06:55
by 80 percent.
165
400000
2000
em 80 por cento.
06:57
We showed it increases donations to charity
166
402000
2000
Mostramos que ela aumenta doações de caridade
06:59
by 50 percent.
167
404000
2000
em 50 por cento.
07:01
We've also investigated
168
406000
2000
Também investigamos
07:03
non-pharmacologic ways to raise oxytocin.
169
408000
2000
meios não-farmacológicos de elevar a ocitocina.
07:05
These include massage,
170
410000
2000
Estes incluem massagem,
07:07
dancing and praying.
171
412000
2000
dança e oração.
07:09
Yes, my mom was happy about that last one.
172
414000
3000
Sim, minha mãe ficou feliz em relação a este último ponto.
07:12
And whenever we raise oxytocin,
173
417000
2000
E sempre que elevamos a ocitocina,
07:14
people willingly open up their wallets
174
419000
2000
as pessoas de bom grado abrem suas carteiras
07:16
and share money with strangers.
175
421000
2000
e compartilham dinheiro com estranhos.
07:18
But why do they do this?
176
423000
2000
Mas por que elas fazem isto?
07:20
What does it feel like
177
425000
2000
Como é a sensação
07:22
when your brain is flooded with oxytocin?
178
427000
2000
quando seu cérebro está inundado com ocitocina?
07:24
To investigate this question, we ran an experiment
179
429000
3000
Para investigar esta questão, conduzimos um experimento
07:27
where we had people watch a video
180
432000
2000
no qual tínhamos pessoas assistindo a um vídeo
07:29
of a father and his four year-old son,
181
434000
2000
de um pai e seu filho de quatro anos,
07:31
and his son has terminal brain cancer.
182
436000
2000
e o filho dele tinha um tumor cerebral terminal.
07:33
After they watched the video, we had them rate their feelings
183
438000
3000
Depois que assistiam ao vídeo, colocávamos eles para pontuar seus sentimentos
07:36
and took blood before and after to measure oxytocin.
184
441000
3000
e coletávamos sangue antes e depois para medir a ocitocina.
07:39
The change in oxytocin
185
444000
2000
A mudança na ocitocina
07:41
predicted their feelings of empathy.
186
446000
3000
predizia seus sentimentos de empatia.
07:45
So it's empathy
187
450000
2000
Então, é a empatia
07:47
that makes us connect to other people.
188
452000
2000
que nos conecta às outras pessoas.
07:49
It's empathy that makes us help other people.
189
454000
3000
É a empatia que nos faz ajudar outras pessoas.
07:52
It's empathy that makes us moral.
190
457000
4000
É a empatia que nos faz morais.
07:56
Now this idea is not new.
191
461000
2000
Agora, esta ideia não é nova.
07:58
A then unknown philosopher named Adam Smith
192
463000
2000
Um então desconhecido filósofo chamado Adam Smith
08:00
wrote a book in 1759
193
465000
2000
escreveu um livro em 1759
08:02
called "The Theory of Moral Sentiments."
194
467000
2000
intitulado "A Teoria dos Sentimentos Morais."
08:04
In this book, Smith argued
195
469000
3000
Neste livro, Smith sustentava
08:07
that we are moral creatures, not because of a top-down reason,
196
472000
3000
que somos criaturas morais, não por causa de uma razão de cima para baixo,
08:10
but for a bottom-up reason.
197
475000
2000
mas por uma razão de baixo para cima.
08:12
He said we're social creatures,
198
477000
2000
Ele disse que somos criaturas sociais,
08:14
so we share the emotions of others.
199
479000
2000
então, compartilhamos as emoções de outros.
08:16
So if I do something that hurts you, I feel that pain.
200
481000
3000
Assim, se faço algo que machuca você, eu sinto aquela dor.
08:19
So I tend to avoid that.
201
484000
2000
Portanto, tendo a evitar aquilo.
08:21
If I do something that makes you happy, I get to share your joy.
202
486000
3000
Se faço algo que faz você feliz, compartilho da sua alegria.
08:24
So I tend to do those things.
203
489000
2000
Assim, tendo a fazer aquelas coisas.
08:26
Now this is the same Adam Smith who, 17 years later,
204
491000
2000
Agora, este é o mesmo Adam Smith que, 17 anos depois,
08:28
would write a little book called "The Wealth of Nations" --
205
493000
3000
escreveria um pequeno livro chamado "A Riqueza das Nações" --
08:31
the founding document of economics.
206
496000
2000
o documento fundador da Economia.
08:33
But he was, in fact, a moral philosopher,
207
498000
3000
Mas ele era, na verdade, um filósofo moral,
08:36
and he was right on why we're moral.
208
501000
2000
e estava certo sobre o porquê de sermos morais.
08:38
I just found the molecule behind it.
209
503000
3000
Eu apenas encontrei a molécula por trás disto.
08:41
But knowing that molecule is valuable,
210
506000
3000
Mas conhecer esta molécula é valioso,
08:44
because it tells us how to turn up this behavior
211
509000
3000
pois ela nos diz como aumentar este comportamento
08:47
and what turns it off.
212
512000
2000
e o que o desliga.
08:49
In particular, it tells us
213
514000
2000
Em especial, ela nos diz
08:51
why we see immorality.
214
516000
3000
porque vemos imoralidade.
08:54
So to investigate immorality,
215
519000
2000
Então, para investigar a imoralidade,
08:56
let me bring you back now to 1980.
216
521000
2000
permita-me levar-lhe de volta a 1980.
08:58
I'm working at a gas station
217
523000
2000
Estou trabalhando em um posto de gasolina
09:00
on the outskirts of Santa Barbara, California.
218
525000
3000
nos arredores de Santa Barbara, Califórnia.
09:03
You sit in a gas station all day,
219
528000
2000
Você fica sentado no posto o dia todo,
09:05
you see lots of morality and immorality, let me tell you.
220
530000
2000
você vê bons bocados de moralidade e de imoralidade, deixe-me contar-lhe.
09:07
So one Sunday afternoon, a man walks into my cashier's booth
221
532000
3000
Pois bem, um domingo à tarde, um homem vai até meu caixa
09:10
with this beautiful jewelry box.
222
535000
2000
com esta linda caixa de jóias.
09:12
Opens it up and there's a pearl necklace inside.
223
537000
2000
Abre a caixa e dentro há um colar de pérolas.
09:14
And he said, "Hey, I was in the men's room.
224
539000
2000
E ele diz: "Ei, eu estava no banheiro masculino.
09:16
I just found this. What do you think we should do with it?"
225
541000
3000
E acabei de achar isto. O que você acha que devemos fazer com ele?"
09:19
"I don't know, put it in the lost and found."
226
544000
2000
"Não sei, coloque-o nos achados e perdidos."
09:21
"Well this is very valuable.
227
546000
2000
"Bem isto é muito valioso.
09:23
We have to find the owner for this." I said, "Yea."
228
548000
2000
Temos que encontrar o dono disto". Eu disse: "Sim."
09:25
So we're trying to decide what to do with this,
229
550000
2000
Então, estamos tentando decidir o que fazer com isto,
09:27
and the phone rings.
230
552000
2000
e o telefone toca.
09:29
And a man says very excitedly,
231
554000
2000
E um homem fala muito ansioso,
09:31
"I was in your gas station a while ago,
232
556000
2000
"Eu estava no seu posto instantes atrás,
09:33
and I bought this jewelry for my wife, and I can't find it."
233
558000
2000
e comprei uma jóia para minha esposa, e não a estou encontrando."
09:35
I said, "Pearl necklace?" "Yeah."
234
560000
2000
Eu disse: "Um colar de pérolas?" "Sim."
09:37
"Hey, a guy just found it."
235
562000
2000
"Ei, um sujeito acaba de encontrá-lo."
09:39
"Oh, you're saving my life. Here's my phone number.
236
564000
2000
"Ah, você está salvando minha vida. Aqui está meu telefone.
09:41
Tell that guy to wait half an hour.
237
566000
2000
Diga ao indivíduo para aguardar por meia hora.
09:43
I'll be there and I'll give him a $200 reward."
238
568000
2000
Estarei aí e lhe darei 200 dólares de recompensa."
09:45
Great, so I tell the guy, "Look, relax.
239
570000
2000
Ótimo, então, eu disse ao sujeito: "Olha, relaxa.
09:47
Get yourself a fat reward. Life's good."
240
572000
3000
Pegue uma gorda recompensa. A vida é boa."
09:50
He said, "I can't do it.
241
575000
2000
Ele disse: "Não posso."
09:52
I have this job interview in Galena in 15 minutes,
242
577000
2000
Tenho uma entrevista de emprego em Galena em 15 minutos,
09:54
and I need this job, I've got to go."
243
579000
3000
e preciso deste trabalho, tenho que ir."
09:57
Again he asked me, "What do you think we should do?"
244
582000
2000
Novamente ele me perguntou: "O que acha que nós devemos fazer?
09:59
I'm in high school. I have no idea.
245
584000
3000
Estou no colegial. Não tenho ideia."
10:02
So I said, "I'll hold it for you."
246
587000
2000
Então eu disse: "Eu guardo para você."
10:04
He said, "You know, you've been so nice, let's split the reward."
247
589000
3000
Ele disse: "Sabe, você foi tão legal, vamos dividir a recompensa.
10:07
I'll give you the jewelry, you give me a hundred dollars,
248
592000
2000
Eu lhe dou a jóia e você me dá 100 dólares,
10:09
and when the guy comes ... "
249
594000
2000
e quando o cara chegar..."
10:11
You see it. I was conned.
250
596000
2000
Vejam vocês. Eu estava sendo enganado.
10:13
So this is a classic con called the pigeon drop,
251
598000
3000
Pois bem, este é um clássico golpe (de confiança) chamado "queda de pombo"
10:16
and I was the pigeon.
252
601000
2000
e eu era o pombo.
10:18
So the way many cons work
253
603000
2000
Então, o modo como muitos golpes funcionam
10:20
is not that the conman gets the victim to trust him,
254
605000
3000
não é o golpista fazer a vítima a confiar nele,
10:23
it's that he shows he trusts the victim.
255
608000
3000
mas demonstrar que ele confia na vítima.
10:26
Now we know what happens.
256
611000
2000
Agora, sabemos o que acontece.
10:28
The victim's brain releases oxytocin,
257
613000
2000
O cérebro da vítima libera ocitocina,
10:30
and you're opening up your wallet or purse, giving away the money.
258
615000
3000
e você vai abrindo sua carteira, ou bolsa, e perdendo o dinheiro.
10:33
So who are these people
259
618000
2000
Então, quem são estas pessoas
10:35
who manipulate our oxytocin systems?
260
620000
3000
que manipulam nossos sistemas de ocitocina?
10:38
We found, testing thousands of individuals,
261
623000
3000
Descobrimos, testando milhares de indivíduos,
10:41
that five percent of the population
262
626000
2000
que 5 por cento da população
10:43
don't release oxytocin on stimulus.
263
628000
3000
não libera ocitocina através de estímulos.
10:47
So if you trust them, their brains don't release oxytocin.
264
632000
3000
Então, se você confiar neles, os cérebros deles não liberam ocitocina.
10:50
If there's money on the table, they keep it all.
265
635000
3000
Se houver dinheiro na mesa, eles ficarão com tudo.
10:53
So there's a technical word for these people in my lab.
266
638000
2000
Existe um termo técnico para estas pessoas no meu laboratório.
10:55
We call them bastards.
267
640000
3000
Nós os chamamos de canalhas.
10:58
(Laughter)
268
643000
2000
(Risos)
11:00
These are not people you want to have a beer with.
269
645000
2000
Estas não são pessoas com as quais você quer tomar uma cerveja.
11:02
They have many of the attributes of psychopaths.
270
647000
3000
Elas têm muitos dos atributos dos psicopatas.
11:06
Now there are other ways the system can be inhibited.
271
651000
2000
Agora, existem outras formas de inibir o sistema.
11:08
One is through improper nurturing.
272
653000
3000
Uma é através de criação inadequada.
11:11
So we've studied sexually abused women,
273
656000
3000
Pois bem, estudamos mulheres que sofreram abuso sexual,
11:14
and about half those don't release oxytocin on stimulus.
274
659000
3000
e cerca de metade delas não liberam ocitocina sob estímulos.
11:17
You need enough nurturing
275
662000
2000
Você precisa de um mínimo de carinho
11:19
for this system to develop properly.
276
664000
2000
para este sistema desenvolver-se adequadamente.
11:21
Also, high stress inhibits oxytocin.
277
666000
3000
E ainda, alto estresse inibe a ocitocina.
11:24
So we all know this, when we're really stressed out,
278
669000
2000
Todos sabemos disto, quando estamos realmente estressados,
11:26
we're not acting our best.
279
671000
3000
não agimos da melhor forma.
11:29
There's another way oxytocin is inhibited, which is interesting --
280
674000
3000
Há um outro modo de inibir a ocitocina, que é interessante --
11:32
through the action of testosterone.
281
677000
3000
através da ação da testosterona.
11:35
So we, in experiments, have administered testosterone to men.
282
680000
3000
Então, em experimentos, administramos testosterona em homens.
11:38
And instead of sharing money,
283
683000
2000
E ao invés de compartilhar dinheiro,
11:40
they become selfish.
284
685000
2000
tornaram-se egoístas.
11:42
But interestingly,
285
687000
3000
Mas interessantemente,
11:45
high testosterone males are also more likely
286
690000
2000
homens com altos níveis de testosterona são mais inclinados
11:47
to use their own money to punish others for being selfish.
287
692000
3000
a usar o próprio dinheiro para punir outros por serem egoístas.
11:50
(Laughter)
288
695000
2000
(Risos)
11:52
Now think about this. It means, within our own biology,
289
697000
3000
Agora, pensem sobre isto. Significa que, dentro da nossa biologia,
11:55
we have the yin and yang of morality.
290
700000
3000
temos o yin e o yang da moralidade.
11:58
We have oxytocin that connects us to others,
291
703000
2000
Temos a ocitocina que nos conecta aos outros,
12:00
makes us feel what they feel.
292
705000
2000
nos faz sentir o que os outros sentem.
12:02
And we have testosterone.
293
707000
2000
E temos a testosterona.
12:04
And men have 10 times the testosterone as women,
294
709000
2000
E os homens têm 10 vezes mais testosterona que as mulheres,
12:06
so men do this more than women --
295
711000
2000
então, homens fazem isto mais do que mulheres --
12:08
we have testosterone that makes us want to punish
296
713000
3000
temos a testosterona que nos faz querer punir
12:11
people who behave immorally.
297
716000
2000
pessoas que se comportam imoralmente.
12:13
We don't need God or government telling us what to do.
298
718000
2000
Não precisamos de Deus ou do Governo nos dizendo o que fazer.
12:15
It's all inside of us.
299
720000
3000
Está tudo dentro de nós.
12:18
So you may be wondering:
300
723000
2000
Então, vocês devem estar pensando:
12:20
these are beautiful laboratory experiments,
301
725000
2000
estes são belos experimentos laboratoriais,
12:22
do they really apply to real life?
302
727000
2000
eles realmente se aplicam à vida real?
12:24
Yeah, I've been worrying about that too.
303
729000
2000
Sim, andei preocupado com isto também.
12:26
So I've gone out of the lab
304
731000
2000
Então, saí do laboratório
12:28
to see if this really holds in our daily lives.
305
733000
2000
para ver se isto realmente se mantém em nosso cotidiano.
12:30
So last summer, I attended a wedding in Southern England.
306
735000
3000
No verão passado fui a um casamento no sul da Inglaterra.
12:33
200 people in this beautiful Victorian mansion.
307
738000
3000
Duzentas pessoas nesta linda mansão vitoriana.
12:36
I didn't know a single person.
308
741000
2000
Eu não conhecia uma única pessoa.
12:38
And I drove up in my rented Vauxhall.
309
743000
2000
Viajei no meu Vauxhall alugado.
12:40
And I took out a centrifuge and dry ice
310
745000
2000
E levei uma centrífuga e gelo seco
12:42
and needles and tubes.
311
747000
2000
e agulhas e tubos.
12:44
And I took blood from the bride and the groom
312
749000
2000
E colhi sangue da noiva e do noivo
12:46
and the wedding party and the family and the friends
313
751000
2000
e da festa de casamento, da família e dos amigos
12:48
before and immediately after the vows.
314
753000
2000
antes e imediatamente depois dos votos.
12:50
(Laughter)
315
755000
2000
(Risos)
12:52
And guess what?
316
757000
2000
E adivinha?
12:54
Weddings cause a release of oxytocin,
317
759000
2000
Casamentos causam liberação de ocitocina,
12:56
but they do so in a very particular way.
318
761000
3000
mas o fazem, de um modo muito particular.
12:59
Who is the center of the wedding solar system?
319
764000
2000
Quem está no centro do sistema solar do casamento?
13:01
The bride.
320
766000
2000
A noiva.
13:03
She had the biggest increase in oxytocin.
321
768000
2000
Ela teve o maior aumento na ocitocina.
13:05
Who loves the wedding almost as much as the bride?
322
770000
3000
Quem ama o casamento quase tanto quanto a noiva?
13:08
Her mother, that's right.
323
773000
2000
A mãe dela, correto.
13:10
Her mother was number two.
324
775000
2000
A mãe dela ficou em segundo lugar.
13:12
Then the groom's father, then the groom,
325
777000
2000
Depois o pai do noivo, depois o noivo,
13:14
then the family, then the friends --
326
779000
2000
depois a família, a seguir os amigos --
13:16
arrayed around the bride
327
781000
2000
dispostos ao redor da noiva
13:18
like planets around the Sun.
328
783000
2000
como planetas ao redor do sol.
13:20
So I think it tells us that we've designed this ritual
329
785000
3000
Então, acho que isso nos diz que concebemos este ritual
13:23
to connect us to this new couple,
330
788000
2000
para nos conectar a este novo casal,
13:25
connect us emotionally.
331
790000
2000
conectar-nos emocionalmente.
13:27
Why? Because we need them to be successful at reproducing
332
792000
3000
Por quê? Porque precisamos deles para ter sucesso na reprodução
13:30
to perpetuate the species.
333
795000
3000
para perpetuar as espécies.
13:33
I also worried that my trust experiments with small amounts of money
334
798000
3000
Também me preocupei com que minhas experiências sobre confiança, com pequenas quantias de dinheiro,
13:36
didn't really capture how often we actually trust our lives to strangers.
335
801000
4000
não capturassem de fato quantas vezes realmente confiamos nossas vidas a estranhos.
13:40
So even though I have a fear of heights,
336
805000
2000
Então, mesmo tendo medo de alturas,
13:42
I recently strapped myself to another human being
337
807000
2000
Eu recentemente me amarrei a outro ser humano
13:44
and stepped out of an airplane at 12,000 ft.
338
809000
3000
e saltei de um avião a 12.000 pés.
13:47
I took my blood before and after,
339
812000
2000
Coletei meu sangue antes e depois,
13:49
and I had a huge spike of oxytocin.
340
814000
3000
e tive um enorme pico de ocitocina.
13:52
And there are so many ways we can connect to people.
341
817000
3000
E existem tantas formas de nos conectarmos às pessoas.
13:55
For example, through social media.
342
820000
2000
Por exemplo, através de mídias sociais.
13:57
Many people are Tweeting right now.
343
822000
2000
Muitas pessoas estão tuitando neste exato momento.
13:59
So we investigated the role of social media
344
824000
2000
Então investigamos o papel das mídias sociais
14:01
and found the using social media
345
826000
2000
e descobrimos que o uso de mídias sociais
14:03
produced a solid double-digit increase in oxytocin.
346
828000
3000
produziu um sólido aumento de dois dígitos na ocitocina.
14:06
So I ran this experiment recently for the Korean Broadcasting System.
347
831000
3000
Recentemente conduzi este experimento para o Sistema de Radiodifusão coreano.
14:09
And they had the reporters and their producers participate.
348
834000
4000
E nele participaram seus repórteres e produtores.
14:13
And one of these guys, he must have been 22,
349
838000
2000
E um destes caras, ele devia ter uns 22 anos,
14:15
he had 150 percent spike in oxytocin.
350
840000
3000
ele teve um pico de 150 por cento na ocitocina.
14:18
I mean, astounding; no one has this.
351
843000
2000
Quer dizer, impressionante; ninguém teve isto.
14:20
So he was using social media in private.
352
845000
2000
Ele acessava mídias sociais às escondidas.
14:22
When I wrote my report to the Koreans,
353
847000
2000
Quando escrevi meu relatório para os coreanos,
14:24
I said, "Look, I don't know what this guy was doing,"
354
849000
2000
eu disse: "Olha, não sei o que este cara estava fazendo,
14:26
but my guess was interacting with his mother or his girlfriend.
355
851000
3000
mas meu palpite é interação com sua mãe ou namorada.
14:29
They checked.
356
854000
2000
Eles checaram.
14:31
He was interacting on his girlfriend's Facebook page.
357
856000
2000
Ele estava interagindo com a página da namorada, no Facebook.
14:33
There you go. That's connection.
358
858000
3000
Lá vai você. Isto que é conexão!
14:36
So there's tons of ways that we can connect to other people,
359
861000
3000
Existem milhares de formas de nos conectarmos a outras pessoas,
14:39
and it seems to be universal.
360
864000
2000
e elas parecem ser universais.
14:41
Two weeks ago,
361
866000
2000
Duas semanas atrás,
14:43
I just got back from Papua New Guinea
362
868000
2000
tinha acabado de chegar da Papua Nova Guiné
14:45
where I went up to the highlands --
363
870000
2000
onde fui às montanhas --
14:47
very isolated tribes of subsistence farmers
364
872000
3000
tribos muito isoladas de agricultores de subsistência
14:50
living as they have lived for millenia.
365
875000
3000
vivendo como eles têm vivido há milênios.
14:53
There are 800 different languages in the highlands.
366
878000
3000
Existem 800 diferentes línguas nas montanhas.
14:56
These are the most primitive people in the world.
367
881000
3000
Estas são as pessoas mais primitivas do mundo.
14:59
And they indeed also release oxytocin.
368
884000
3000
E eles de fato também liberam ocitocina.
15:02
So oxytocin connects us to other people.
369
887000
4000
A ocitocina nos conecta às pessoas.
15:06
Oxytocin makes us feel what other people feel.
370
891000
2000
Ocitocina nos faz sentir o que outras pessoas sentem.
15:08
And it's so easy to cause people's brains
371
893000
3000
E é tão fácil promover, no cérebro das pessoas,
15:11
to release oxytocin.
372
896000
2000
a liberação de ocitocina.
15:13
I know how to do it,
373
898000
2000
Sei como fazê-lo,
15:15
and my favorite way to do it is, in fact, the easiest.
374
900000
2000
e meu modo favorito de fazer isto é, na verdade, o mais fácil.
15:17
Let me show it to you.
375
902000
2000
Deixem-me mostrá-lo para vocês.
15:24
Come here. Give me a hug.
376
909000
2000
Vem cá. Me dê um abraço.
15:26
(Laughter)
377
911000
2000
(Risos)
15:28
There you go.
378
913000
2000
É isto aí.
15:30
(Applause)
379
915000
9000
(Aplausos)
15:39
So my penchant for hugging other people
380
924000
2000
Por isso, minha tendência de abraçar outras pessoas
15:41
has earned me the nickname Dr. Love.
381
926000
2000
rendeu-me o apelido Dr. Amor.
15:43
I'm happy to share a little more love in the world,
382
928000
2000
Estou feliz em compartilhar um pouco mais de amor no mundo,
15:45
it's great,
383
930000
2000
é ótimo,
15:47
but here's your prescription from Dr. Love:
384
932000
2000
mas aqui está sua receita, do Dr. Amor:
15:49
eight hugs a day.
385
934000
3000
oito abraço por dia.
15:52
We have found that people who release more oxytocin
386
937000
2000
Descobrimos que as pessoas que liberam mais ocitocina
15:54
are happier.
387
939000
2000
são mais felizes.
15:56
And they're happier
388
941000
2000
E são mais felizes
15:58
because they have better relationships of all types.
389
943000
3000
porque têm melhores relacionamentos de todos os tipos.
16:01
Dr. Love says eight hugs a day.
390
946000
3000
Dr. Amor recomenda oito abraços por dia.
16:04
Eight hugs a day -- you'll be happier
391
949000
2000
Oito abraços por dia -- vocês serão mais felizes
16:06
and the world will be a better place.
392
951000
2000
e o mundo será um lugar melhor.
16:08
Of course, if you don't like to touch people, I can always shove this up your nose.
393
953000
3000
E claro, se você não gosta de tocar as pessoas, eu poderei sempre enfiar isto no seu nariz.
16:11
(Laughter)
394
956000
2000
(Risos)
16:13
Thank you.
395
958000
2000
Obrigado.
16:15
(Applause)
396
960000
13000
(Aplausos)
Translated by Paulo Melillo
Reviewed by Nadja Nathan

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Paul Zak - Neuroeconomist
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business.

Why you should listen

What’s behind the human instinct to trust and to put each other’s well-being first? When you think about how much of the world works on a handshake or on holding a door open for somebody, why people cooperate is a huge question. Paul Zak researches oxytocin, a neuropeptide that affects our everyday social interactions and our ability to behave altruistically and cooperatively, applying his findings to the way we make decisions. A pioneer in a new field of study called neuroeconomics, Zak has demonstrated that oxytocin is responsible for a variety of virtuous behaviors in humans such as empathy, generosity and trust. Amazingly, he has also discovered that social networking triggers the same release of oxytocin in the brain -- meaning that e-connections are interpreted by the brain like in-person connections.

A professor at Claremont Graduate University in Southern California, Zak believes most humans are biologically wired to cooperate, but that business and economics ignore the biological foundations of human reciprocity, risking loss: when oxytocin levels are high in subjects, people’s generosity to strangers increases up to 80 percent; and countries with higher levels of trust – lower crime, better education – fare better economically.

He says: "Civilization is dependent on oxytocin. You can't live around people you don't know intimately unless you have something that says: Him I can trust, and this one I can't trust."

More profile about the speaker
Paul Zak | Speaker | TED.com