TEDxBloomington
Shawn Achor: The happy secret to better work
Shawn Achor: O segredo feliz para trabalhar melhor
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Acreditamos que devemos trabalhar para sermos felizes, mas será que poderia ser o contrário? Nesta palestra de fala rápida e divertida do TEDxBloomington, o psicólogo Shawn Achor argumenta que, na verdade, a felicidade inspira a produtividade.
Shawn Achor - Psychologist
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
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00:15
When I was seven years old and my sister was just five years old,
0
0
3000
Quando eu tinha sete anos
e minha irmã apenas cinco,
e minha irmã apenas cinco,
00:18
we were playing on top of a bunk bed.
1
3000
3000
estávamos brincando
na cama de cima de um beliche.
na cama de cima de um beliche.
00:21
I was two years older than my sister at the time --
2
6000
2000
Eu era dois anos mais velho do que ela;
00:23
I mean, I'm two years older than her now --
3
8000
3000
quero dizer, continuo dois anos
mais velho agora;
mais velho agora;
00:26
but at the time it meant she had to do everything that I wanted to do,
4
11000
3000
mas na época, isso significava que ela
tinha que fazer tudo que eu mandava,
tinha que fazer tudo que eu mandava,
00:29
and I wanted to play war.
5
14000
2000
e eu queria brincar de guerra.
00:31
So we were up on top of our bunk beds.
6
16000
2000
Estávamos na cama de cima do beliche.
00:33
And on one side of the bunk bed,
7
18000
2000
E num lado da cama,
eu tinha colocado todos
os meus soldadinhos e arminhas.
os meus soldadinhos e arminhas.
00:35
I had put out all of my G.I. Joe soldiers and weaponry.
8
20000
2000
00:37
And on the other side were all my sister's My Little Ponies
9
22000
3000
E do outro lado estavam os
My Little Ponies da minha irmã
My Little Ponies da minha irmã
00:40
ready for a cavalry charge.
10
25000
2000
prontos para um ataque da cavalaria.
Há diferentes versões
do que aconteceu naquela tarde,
do que aconteceu naquela tarde,
00:42
There are differing accounts of what actually happened that afternoon,
11
27000
2000
00:44
but since my sister is not here with us today,
12
29000
3000
mas como minha irmã não está aqui hoje,
00:47
let me tell you the true story --
13
32000
2000
eu vou lhes contar
a verdadeira historia:
a verdadeira historia:
00:49
(Laughter) --
14
34000
2000
(Risos)
00:51
which is my sister's a little bit on the clumsy side.
15
36000
2000
minha irmã é um pouquinho desajeitada.
De algum jeito, sem ajuda ou um empurrão
de seu irmão mais velho,
de seu irmão mais velho,
00:53
Somehow, without any help or push from her older brother at all,
16
38000
3000
00:56
suddenly Amy disappeared off of the top of the bunk bed
17
41000
2000
de repente Amy desapareceu
de cima da cama beliche
de cima da cama beliche
00:58
and landed with this crash on the floor.
18
43000
2000
e aterrissou no chão com um estrondo.
01:00
Now I nervously peered over the side of the bed
19
45000
2000
E eu, nervoso, espiei do lado da cama
01:02
to see what had befallen my fallen sister
20
47000
3000
para ver o que havia acontecido
com a minha irmã
com a minha irmã
01:05
and saw that she had landed painfully on her hands and knees
21
50000
2000
e vi que ela aterrissada
sobre suas mãos e joelhos,
sobre suas mãos e joelhos,
01:07
on all fours on the ground.
22
52000
2000
de quatro no chão.
01:09
I was nervous because my parents had charged me
23
54000
2000
Eu estava nervoso porque
meus pais tinham me feito
meus pais tinham me feito
01:11
with making sure that my sister and I
24
56000
2000
prometer que minha irmã e eu
01:13
played as safely and as quietly as possible.
25
58000
3000
brincaríamos com segurança
e sem fazer muito barulho.
e sem fazer muito barulho.
01:16
And seeing as how I had accidentally broken Amy's arm
26
61000
3000
E sabendo que acidentalmente
eu tinha quebrado o braço de Amy
eu tinha quebrado o braço de Amy
01:19
just one week before ...
27
64000
2000
somente uma semana antes ...
01:21
(Laughter)
28
66000
4000
(Risos)
01:25
... heroically pushing her out of the way
29
70000
2000
heroicamente tirando-a do caminho
01:27
of an oncoming imaginary sniper bullet,
30
72000
3000
de um tiro iminente e imaginário
01:30
(Laughter)
31
75000
2000
(Risos)
01:32
for which I have yet to be thanked,
32
77000
2000
pelo qual ainda não me agradeceram,
01:34
I was trying as hard as I could --
33
79000
2000
Eu tentava fazer tudo o possível --
01:36
she didn't even see it coming --
34
81000
2000
ela não esperava por aquilo.
01:38
I was trying as hard as I could to be on my best behavior.
35
83000
2000
Eu estava tentando me comportar
da melhor maneira possível.
da melhor maneira possível.
01:40
And I saw my sister's face,
36
85000
2000
E vi seu rosto,
01:42
this wail of pain and suffering and surprise
37
87000
2000
um grito de dor, sofrimento e surpresa
01:44
threatening to erupt from her mouth and threatening to wake
38
89000
2000
ameaçando entrar em erupção
em sua boca e acordar
em sua boca e acordar
01:46
my parents from the long winter's nap for which they had settled.
39
91000
3000
meus pais do longo cochilo
de inverno no qual estavam.
de inverno no qual estavam.
01:49
So I did the only thing
40
94000
2000
Então fiz a única coisa que
minha frenética cabecinha de sete anos
podia pensar para evitar uma tragédia.
podia pensar para evitar uma tragédia.
01:51
my little frantic seven year-old brain could think to do to avert this tragedy.
41
96000
3000
01:54
And if you have children, you've seen this hundreds of times before.
42
99000
2000
Se tiverem filhos, já devem
ter visto isso várias vezes
ter visto isso várias vezes
01:56
I said, "Amy, Amy, wait. Don't cry. Don't cry.
43
101000
2000
Eu disse: “Amy, espera.
Não chore. Não chore.
Não chore. Não chore.
01:58
Did you see how you landed?
44
103000
2000
Você viu como você caiu?
02:00
No human lands on all fours like that.
45
105000
3000
Nenhum ser humano cai de quatro assim.
02:03
Amy, I think this means you're a unicorn."
46
108000
3000
Amy, acho que isso significa
que você é um unicórnio.”
que você é um unicórnio.”
02:06
(Laughter)
47
111000
3000
(Risos)
02:09
Now that was cheating, because there was nothing in the world my sister would want more
48
114000
3000
Foi trapaça porque não havia nada
neste mundo que minha irmã queria mais
neste mundo que minha irmã queria mais
02:12
than not to be Amy the hurt five year-old little sister,
49
117000
2000
do que não ser Amy, a irmãzinha machucada,
02:14
but Amy the special unicorn.
50
119000
2000
mas Amy, o unicórnio especial.
02:16
Of course, this was an option that was open to her brain at no point in the past.
51
121000
3000
Claro que em sua cabeça essa era
uma opção que lhe parecia impossível.
uma opção que lhe parecia impossível.
02:19
And you could see how my poor, manipulated sister faced conflict,
52
124000
3000
E podia-se ver como minha
manipulada irmã encarava o conflito,
manipulada irmã encarava o conflito,
02:22
as her little brain attempted to devote resources
53
127000
2000
enquanto sua cabecinha
tentava prestar atenção
tentava prestar atenção
02:24
to feeling the pain and suffering and surprise
54
129000
2000
ao sofrimento e a dor
que sentia e a surpresa
que sentia e a surpresa
02:26
she just experienced,
55
131000
2000
que ela tinha acabado de vivenciar,
02:28
or contemplating her new-found identity as a unicorn.
56
133000
2000
ou contemplar sua recém descoberta
identidade de unicórnio.
identidade de unicórnio.
02:30
And the latter won out.
57
135000
2000
E a última venceu.
02:32
Instead of crying, instead of ceasing our play,
58
137000
2000
Em vez de chorar,
em vez de parar nossa brincadeira,
em vez de parar nossa brincadeira,
02:34
instead of waking my parents,
59
139000
2000
em vez de acordar meus pais,
02:36
with all the negative consequences that would have ensued for me,
60
141000
2000
com todas as consequências
negativas para mim,
negativas para mim,
02:38
instead a smile spread across her face
61
143000
2000
em vez disso, um sorriso cobriu seu rosto
02:40
and she scrambled right back up onto the bunk bed with all the grace of a baby unicorn ...
62
145000
3000
e ela voltou para cima do beliche
com a graça de um bebê unicórnio ...
com a graça de um bebê unicórnio ...
02:43
(Laughter)
63
148000
2000
(Risos)
02:45
... with one broken leg.
64
150000
2000
… com uma perna quebrada.
02:47
What we stumbled across
65
152000
2000
O que descobrimos
02:49
at this tender age of just five and seven --
66
154000
2000
na tenra idade de cinco e sete --
02:51
we had no idea at the time --
67
156000
2000
não tínhamos a mínima ideia na época --
02:53
was something that was going be at the vanguard of a scientific revolution
68
158000
3000
é algo que estaria na vanguarda
de uma revolução científica,
de uma revolução científica,
02:56
occurring two decades later in the way that we look at the human brain.
69
161000
3000
que viria 20 anos depois, no modo
de observar o cérebro humano.
de observar o cérebro humano.
02:59
What we had stumbled across is something called positive psychology,
70
164000
3000
O que descobrimos
foi algo chamado psicologia positiva,
foi algo chamado psicologia positiva,
03:02
which is the reason that I'm here today
71
167000
2000
que é a razão de eu estar aqui hoje
03:04
and the reason that I wake up every morning.
72
169000
2000
e de eu acordar toda manhã.
03:06
When I first started talking about this research
73
171000
2000
Quando comecei a falar sobre essa pesquisa
03:08
outside of academia, out with companies and schools,
74
173000
2000
fora do mundo acadêmico,
com empresas e escolas,
com empresas e escolas,
03:10
the very first thing they said to never do
75
175000
2000
a primeira coisa que me disseram
para nunca fazer
para nunca fazer
03:12
is to start your talk with a graph.
76
177000
2000
era começar uma palestra com um gráfico.
03:14
The very first thing I want to do is start my talk with a graph.
77
179000
2000
A primeira coisa, vou começar
a palestra com um gráfico.
a palestra com um gráfico.
03:16
This graph looks boring,
78
181000
2000
Esse gráfio parece chato,
03:18
but this graph is the reason I get excited and wake up every morning.
79
183000
2000
mas é a razão de eu me animar
todo dia de manhã.
todo dia de manhã.
03:20
And this graph doesn't even mean anything; it's fake data.
80
185000
2000
E ele não significa nada,
são dados falsos.
são dados falsos.
03:22
What we found is --
81
187000
2000
O que descobrimos foi...
03:24
(Laughter)
82
189000
4000
(Risos)
Se eu tivesse esses dados num estudo
neste salão eu ficaria emocionado,
neste salão eu ficaria emocionado,
03:28
If I got this data back studying you here in the room, I would be thrilled,
83
193000
3000
porque há uma tendência
óbvia acontecendo aqui,
óbvia acontecendo aqui,
03:31
because there's very clearly a trend that's going on there,
84
196000
2000
03:33
and that means that I can get published,
85
198000
2000
e isso significa que posso
conseguir uma publicação,
conseguir uma publicação,
03:35
which is all that really matters.
86
200000
2000
que é o que realmente importa.
03:37
The fact that there's one weird red dot that's up above the curve,
87
202000
2000
O fato de que há um ponto vermelho
esquisito acima da curva,
esquisito acima da curva,
03:39
there's one weirdo in the room --
88
204000
2000
há uma pessoa esquisita no salão;
03:41
I know who you are, I saw you earlier --
89
206000
3000
eu sei quem é, eu o vi antes;
03:44
that's no problem.
90
209000
2000
não é um problema.
Não importa, como a maioria sabe,
03:46
That's no problem, as most of you know,
91
211000
2000
porque eu bem posso apagar aquele ponto.
03:48
because I can just delete that dot.
92
213000
2000
03:50
I can delete that dot because that's clearly a measurement error.
93
215000
2000
Posso apagar porque claramente
é um erro de medição
é um erro de medição
03:52
And we know that's a measurement error
94
217000
2000
E sabemos que é um erro de medição
03:54
because it's messing up my data.
95
219000
3000
porque está atrapalhando meus dados.
(Risos)
03:57
So one of the very first things we teach people
96
222000
2000
Uma das primeiras coisas que ensinamos
03:59
in economics and statistics and business and psychology courses
97
224000
3000
nos cursos de economia,
estatística, administração e psicologia
estatística, administração e psicologia
04:02
is how, in a statistically valid way, do we eliminate the weirdos.
98
227000
3000
é como eliminar os esquisitos
de uma forma estatisticamente válida.
de uma forma estatisticamente válida.
04:05
How do we eliminate the outliers
99
230000
2000
Como eliminamos essas discrepâncias
04:07
so we can find the line of best fit?
100
232000
2000
para encontrar a linha de melhor ajuste?
04:09
Which is fantastic if I'm trying to find out
101
234000
2000
O que é fantástico se eu quiser saber
04:11
how many Advil the average person should be taking -- two.
102
236000
3000
quantos Advil uma pessoa comum
deveria tomar: dois.
deveria tomar: dois.
04:14
But if I'm interested in potential, if I'm interested in your potential,
103
239000
2000
Mas se estou interessado no potencial,
04:16
or for happiness or productivity
104
241000
2000
ou na felicidade, ou na produtividade
04:18
or energy or creativity,
105
243000
2000
ou na energia ou na criatividade,
04:20
what we're doing is we're creating the cult of the average with science.
106
245000
2000
estamos criando
um culto científico dos medianos.
um culto científico dos medianos.
04:22
If I asked a question like,
107
247000
2000
Se eu fizer uma pergunta tipo,
04:24
"How fast can a child learn how to read in a classroom?"
108
249000
2000
"Quanto uma criança demora
para aprender a ler em sala de aula?"
para aprender a ler em sala de aula?"
04:26
scientists change the answer to "How fast does the average child
109
251000
2000
cientistas mudam a pergunta para
“Quanto uma criança demora,
“Quanto uma criança demora,
04:28
learn how to read in that classroom?"
110
253000
2000
04:30
and then we tailor the class right towards the average.
111
255000
2000
em média, para aprender
a ler em sala de aula?”
a ler em sala de aula?”
04:32
Now if you fall below the average on this curve,
112
257000
2000
e ajustamos as classes
de acordo com a média.
de acordo com a média.
04:34
then psychologists get thrilled,
113
259000
2000
Agora, se caem abaixo
da média nesta curva,
da média nesta curva,
04:36
because that means you're either depressed or you have a disorder,
114
261000
3000
aí os psicólogos se animam,
porque significa que você
está deprimido ou tem um problema,
está deprimido ou tem um problema,
04:39
or hopefully both.
115
264000
2000
ou, com sorte, ambos.
04:41
We're hoping for both because our business model is,
116
266000
2000
(Risos)
Esperamos ambos porque
nosso modelo de negócios
nosso modelo de negócios
04:43
if you come into a therapy session with one problem,
117
268000
2000
se você vem a uma sessão
com um problema,
com um problema,
04:45
we want to make sure you leave knowing you have 10,
118
270000
2000
fazemos questão que
saia sabendo que tem 10,
saia sabendo que tem 10,
04:47
so you keep coming back over and over again.
119
272000
2000
para que volte muitas vezes.
04:49
We'll go back into your childhood if necessary,
120
274000
2000
Vamos levá-lo de volta
a sua infância, se necessário,
a sua infância, se necessário,
04:51
but eventually what we want to do is make you normal again.
121
276000
2000
mas, no final, só queremos
deixá-lo normal de novo.
deixá-lo normal de novo.
04:53
But normal is merely average.
122
278000
2000
04:55
And what I posit and what positive psychology posits
123
280000
2000
Mas normal é meramente mediano.
E o que eu a psicologia positiva propomos
04:57
is that if we study what is merely average,
124
282000
2000
é que estudando o meramente mediano,
04:59
we will remain merely average.
125
284000
2000
nós vamos continuar meramente medianos.
05:01
Then instead of deleting those positive outliers,
126
286000
2000
Em vez de apagar
essas discrepâncias positivas,
essas discrepâncias positivas,
05:03
what I intentionally do is come into a population like this one
127
288000
2000
eu vejo uma população como essa
05:05
and say, why?
128
290000
2000
e pergunto: por quê?
05:07
Why is it that some of you are so high above the curve
129
292000
2000
Por que alguns estão tão acima da curva
05:09
in terms of your intellectual ability, athletic ability, musical ability,
130
294000
2000
em termos de habilidade
intelectual, atlética e musical,
intelectual, atlética e musical,
05:11
creativity, energy levels,
131
296000
2000
criatividade, níveis de energia,
05:13
your resiliency in the face of challenge, your sense of humor?
132
298000
2000
resiliência em frente a desafios,
senso de humor?
senso de humor?
05:15
Whatever it is, instead of deleting you, what I want to do is study you.
133
300000
3000
Seja o que for, em vez de deletá-lo,
prefiro estudá-lo.
prefiro estudá-lo.
05:18
Because maybe we can glean information --
134
303000
2000
Pois talvez obtenhamos informação;
05:20
not just how to move people up to the average,
135
305000
2000
não só como levantar
as pessoas até a média,
as pessoas até a média,
05:22
but how we can move the entire average up
136
307000
3000
mas como podemos levantar todo a média
05:25
in our companies and schools worldwide.
137
310000
2000
em nossas empresas
e escolas do mundo inteiro.
e escolas do mundo inteiro.
05:27
The reason this graph is important to me
138
312000
2000
Esse gráfico é importante porque
05:29
is, when I turn on the news, it seems like the majority of the information
139
314000
2000
quando ouço o noticiário,
parece que a maioria da informação
parece que a maioria da informação
05:31
is not positive, in fact it's negative.
140
316000
2000
não é positiva, na verdade, é negativa.
05:33
Most of it's about murder, corruption, diseases, natural disasters.
141
318000
3000
A maioria é sobre assassinato,
corrupção, doenças, desastres naturais.
corrupção, doenças, desastres naturais.
05:36
And very quickly, my brain starts to think
142
321000
2000
E rapidamente meu cérebro
começa a pensar,
começa a pensar,
05:38
that's the accurate ratio of negative to positive in the world.
143
323000
2000
é a proporção correta de negativo
para positivo no mundo.
para positivo no mundo.
05:40
What that's doing is creating something
144
325000
2000
05:42
called the medical school syndrome --
145
327000
2000
O que está fazendo é criar algo
chamado de síndrome
da faculdade de medicina;
da faculdade de medicina;
05:44
which, if you know people who've been to medical school,
146
329000
2000
05:46
during the first year of medical training,
147
331000
2000
que se conhecem estudante de medicina,
no primeiro ano de treinamento médico,
05:48
as you read through a list of all the symptoms and diseases that could happen,
148
333000
2000
lendo a lista de sintomas
e doenças que poderiam ser,
e doenças que poderiam ser,
05:50
suddenly you realize you have all of them.
149
335000
2000
05:52
I have a brother in-law named Bobo -- which is a whole other story.
150
337000
3000
de repente percebem que têm todos.
Tenho um cunhado
chamado Bobo; outra história.
chamado Bobo; outra história.
05:55
Bobo married Amy the unicorn.
151
340000
3000
Bobo casou-se com Amy, o unicórnio.
05:58
Bobo called me on the phone
152
343000
3000
Bobo me ligou
06:01
from Yale Medical School,
153
346000
3000
da Faculdade de Medicina de Yale
06:04
and Bobo said, "Shawn, I have leprosy."
154
349000
2000
e disse: Shawn, tenho lepra.”
06:06
(Laughter)
155
351000
2000
(Risos)
Que, até em Yale, é bastante raro.
06:08
Which, even at Yale, is extraordinarily rare.
156
353000
2000
Mas não sabia como consolar
o pobre do Bobo
o pobre do Bobo
06:10
But I had no idea how to console poor Bobo
157
355000
3000
pois ele tinha acabado de se recuperar
de uma semana com menopausa.
de uma semana com menopausa.
06:13
because he had just gotten over an entire week of menopause.
158
358000
2000
06:15
(Laughter)
159
360000
2000
(Risos)
Descobrimos que a realidade
não necessariamente nos molda ,
não necessariamente nos molda ,
06:17
See what we're finding is it's not necessarily the reality that shapes us,
160
362000
3000
mas as lentes pelas quais o cérebro
vê o mundo que moldam sua realidade.
vê o mundo que moldam sua realidade.
06:20
but the lens through which your brain views the world that shapes your reality.
161
365000
3000
06:23
And if we can change the lens, not only can we change your happiness,
162
368000
3000
E se conseguirmos mudar as lentes,
não só podemos mudar a felicidade,
não só podemos mudar a felicidade,
06:26
we can change every single educational and business outcome at the same time.
163
371000
3000
mas também cada resultado educacional
e empresarial, ao mesmo tempo.
e empresarial, ao mesmo tempo.
06:29
When I applied to Harvard, I applied on a dare.
164
374000
2000
Quando me candidatei a Harvard,
me inscrevi como um desafio.
me inscrevi como um desafio.
06:31
I didn't expect to get in, and my family had no money for college.
165
376000
3000
Não esperava entrar e minha família
não podia pagar faculdade.
não podia pagar faculdade.
06:34
When I got a military scholarship two weeks later, they allowed me to go.
166
379000
2000
Duas semanas depois, consegui uma bolsa
de estudos militar e me admitiram.
de estudos militar e me admitiram.
06:36
Suddenly, something that wasn't even a possibility became a reality.
167
381000
3000
Então, o que nem era
uma possibilidade, tornou-se realidade.
uma possibilidade, tornou-se realidade.
06:39
When I went there, I assumed everyone else would see it as a privilege as well,
168
384000
3000
Quando cheguei, achei que todos
considerariam um privilégio,
considerariam um privilégio,
06:42
that they'd be excited to be there.
169
387000
2000
06:44
Even if you're in a classroom full of people smarter than you,
170
389000
2000
que estariam animados.
Mesmo estando numa sala cheia
de gente mais esperta que você,
de gente mais esperta que você,
06:46
you'd be happy just to be in that classroom, which is what I felt.
171
391000
2000
06:48
But what I found there
172
393000
2000
você estaria feliz só de estar
naquela sala, foi isso que senti.
naquela sala, foi isso que senti.
06:50
is, while some people experience that,
173
395000
2000
Mas o que descobri
06:52
when I graduated after my four years
174
397000
2000
é que algumas pessoas sentem isso,
06:54
and then spent the next eight years living in the dorms with the students --
175
399000
2000
quando me formei em quatro anos
e passei os próximos oito
em dormitórios com os estudantes;
em dormitórios com os estudantes;
06:56
Harvard asked me to; I wasn't that guy.
176
401000
3000
Harvard me pediu, eu não era esse cara.
06:59
(Laughter)
177
404000
4000
(Risos)
Eu trabalhava em Harvard aconselhando
estudantes nos difíceis quatro anos.
estudantes nos difíceis quatro anos.
07:03
I was an officer of Harvard to counsel students through the difficult four years.
178
408000
3000
E o que encontrei
em pesquisas e dando aulas
em pesquisas e dando aulas
07:06
And what I found in my research and my teaching
179
411000
2000
é que esses estudantes,
por mais felizes que sejam
por mais felizes que sejam
07:08
is that these students, no matter how happy they were
180
413000
2000
com o sucesso de entrar na universidade,
07:10
with their original success of getting into the school,
181
415000
3000
duas semanas depois, não focavam
o privilégio de estar lá,
o privilégio de estar lá,
07:13
two weeks later their brains were focused, not on the privilege of being there,
182
418000
3000
nem na filosofia ou na física.
07:16
nor on their philosophy or their physics.
183
421000
2000
Eles focavam a competição,
o trabalho acadêmico,
o trabalho acadêmico,
07:18
Their brain was focused on the competition, the workload,
184
423000
2000
os problemas, as pressões, as reclamações.
07:20
the hassles, the stresses, the complaints.
185
425000
2000
Quando fui lá pela primeira vez,
entrei no salão de jantar dos calouros,
entrei no salão de jantar dos calouros,
07:22
When I first went in there, I walked into the freshmen dining hall,
186
427000
2000
que era onde meus amigos
de Waco, Texas, onde eu cresci;
de Waco, Texas, onde eu cresci;
07:24
which is where my friends from Waco, Texas, which is where I grew up --
187
429000
3000
sei que alguns de vocês já ouviram falar;
07:27
I know some of you have heard of it.
188
432000
2000
Quando vinham me visitar,
olhavam ao redor,
olhavam ao redor,
07:29
When they'd come to visit me, they'd look around,
189
434000
2000
e diziam: “Este salão parece algo
07:31
they'd say, "This freshman dining hall looks like something
190
436000
2000
de Hogwarts do filme “Harry Potter”
e parece mesmo.
e parece mesmo.
07:33
out of Hogwart's from the movie "Harry Potter," which it does.
191
438000
2000
Este é Hogwarts do filme
"Harry Potter" e este é Harvard.
"Harry Potter" e este é Harvard.
07:35
This is Hogwart's from the movie "Harry Potter" and that's Harvard.
192
440000
2000
07:37
And when they see this,
193
442000
2000
E quando veem isso,
dizem: “Shawn, por que você perde tempo
estudando felicidade em Harvard?
estudando felicidade em Harvard?
07:39
they say, "Shawn, why do you waste your time studying happiness at Harvard?
194
444000
2000
07:41
Seriously, what does a Harvard student possibly have
195
446000
2000
Sério, o que pode fazer
um estudante de Harvard
um estudante de Harvard
07:43
to be unhappy about?"
196
448000
2000
se sentir infeliz?”
07:45
Embedded within that question
197
450000
2000
Implícito nessa pergunta
está a chave para o entendimento
da ciência da felicidade.
da ciência da felicidade.
07:47
is the key to understanding the science of happiness.
198
452000
2000
07:49
Because what that question assumes
199
454000
2000
Porque o que ela presume
é que o nosso mundo externo
pode prever nossos níveis de felicidade,
pode prever nossos níveis de felicidade,
07:51
is that our external world is predictive of our happiness levels,
200
456000
3000
quando na realidade,
se sei tudo sobre seu mundo externo,
se sei tudo sobre seu mundo externo,
07:54
when in reality, if I know everything about your external world,
201
459000
2000
07:56
I can only predict 10 percent of your long-term happiness.
202
461000
3000
só posso prever 10%
da sua felicidade a longo prazo.
da sua felicidade a longo prazo.
90% da sua felicidade a longo prazo
07:59
90 percent of your long-term happiness
203
464000
2000
não é prevista pelo mundo externo,
08:01
is predicted not by the external world,
204
466000
2000
mas pela maneira como seu cérebro
processa o mundo.
processa o mundo.
08:03
but by the way your brain processes the world.
205
468000
2000
E se mudarmos,
08:05
And if we change it,
206
470000
2000
se mudarmos nossa fórmula
da felicidade e sucesso,
da felicidade e sucesso,
08:07
if we change our formula for happiness and success,
207
472000
2000
08:09
what we can do is change the way
208
474000
2000
o que podemos fazer é mudar a forma
08:11
that we can then affect reality.
209
476000
2000
que podemos então afetar a realidade.
08:13
What we found is that only 25 percent of job successes
210
478000
2000
Descobrimos que somente
25% do sucesso profissional
25% do sucesso profissional
08:15
are predicted by I.Q.
211
480000
2000
são previstos por QI.
08:17
75 percent of job successes
212
482000
2000
75% do sucesso profissional
são previstos pelo seus níveis
de otimismo, seu suporte social
de otimismo, seu suporte social
08:19
are predicted by your optimism levels, your social support
213
484000
3000
e sua capacidade de ver o estresse
como desafio, e não como ameaça.
como desafio, e não como ameaça.
08:22
and your ability to see stress as a challenge instead of as a threat.
214
487000
3000
Falei em um colégio em New England,
talvez o de maior prestigio
talvez o de maior prestigio
08:25
I talked to a boarding school up in New England, probably the most prestigious boarding school,
215
490000
3000
08:28
and they said, "We already know that.
216
493000
2000
e disseram: “Já sabemos disso.
Todo ano, não só ensinamos os alunos,
mas também temos uma semana do bem-estar
mas também temos uma semana do bem-estar
08:30
So every year, instead of just teaching our students, we also have a wellness week.
217
495000
3000
08:33
And we're so excited. Monday night we have the world's leading expert
218
498000
3000
É fantástico. Na noite de segunda-feira
temos um expert e líder mundial
temos um expert e líder mundial
08:36
coming in to speak about adolescent depression.
219
501000
2000
que vai falar sobre depressão adolescente.
08:38
Tuesday night it's school violence and bullying.
220
503000
2000
Na terça-feira é sobre violência
e bullying na escola.
e bullying na escola.
08:40
Wednesday night is eating disorders.
221
505000
2000
Na quarta, distúrbios alimentares.
08:42
Thursday night is elicit drug use.
222
507000
2000
Quinta, como evitar o uso das drogas.
08:44
And Friday night we're trying to decide between risky sex or happiness."
223
509000
3000
E na sexta estamos decidindo
entre riscos do sexo ou felicidade."
entre riscos do sexo ou felicidade."
08:47
(Laughter)
224
512000
3000
(Risos)
Eu disse: "Isso é a noite de sexta
para a maioria das pessoas."
para a maioria das pessoas."
08:50
I said, "That's most people's Friday nights."
225
515000
2000
08:52
(Laughter)
226
517000
3000
(Risos)
(Aplausos)
08:55
(Applause)
227
520000
3000
Fico feliz por vocês terem gostado,
eles não gostaram nem um pouco.
eles não gostaram nem um pouco.
08:58
Which I'm glad you liked, but they did not like that at all.
228
523000
2000
Silêncio no telefone.
09:00
Silence on the phone.
229
525000
2000
E no silêncio, eu disse: “Ficaria feliz
de dar uma palestra em sua escola,
de dar uma palestra em sua escola,
09:02
And into the silence, I said, "I'd be happy to speak at your school,
230
527000
2000
09:04
but just so you know, that's not a wellness week, that's a sickness week.
231
529000
3000
Mas saiba que isso não é uma semana
do bem-estar, é uma semana da doença.
do bem-estar, é uma semana da doença.
09:07
What you've done is you've outlined all the negative things that can happen,
232
532000
2000
Delineou todas as coisas
negativas que podem acontecer,
negativas que podem acontecer,
09:09
but not talked about the positive."
233
534000
2000
mas não falou das positivas.”
09:11
The absence of disease is not health.
234
536000
2000
A ausência da doença não é saúde.
09:13
Here's how we get to health:
235
538000
2000
Aqui está como chegamos à saúde:
09:15
We need to reverse the formula for happiness and success.
236
540000
3000
Precisamos inverter a fórmula
da felicidade e do sucesso.
da felicidade e do sucesso.
Nos últimos três anos viajei
a 45 países diferentes,
a 45 países diferentes,
09:18
In the last three years, I've traveled to 45 different countries,
237
543000
2000
09:20
working with schools and companies
238
545000
2000
trabalhando em escolas e empresas
no meio de um declínio econômico.
09:22
in the midst of an economic downturn.
239
547000
2000
E, o que vi é que a maior parte
das empresas e escolas
das empresas e escolas
09:24
And what I found is that most companies and schools
240
549000
2000
09:26
follow a formula for success, which is this:
241
551000
2000
segue uma fórmula do sucesso, que é:
09:28
If I work harder, I'll be more successful.
242
553000
2000
se eu trabalhar mais duro
serei mais bem-sucedido.
serei mais bem-sucedido.
09:30
And if I'm more successful, then I'll be happier.
243
555000
3000
E se eu for mais bem-sucedido,
então serei mais feliz.
então serei mais feliz.
09:33
That undergirds most of our parenting styles, our managing styles,
244
558000
2000
É base para nosso estilo
parental, de gestão,
parental, de gestão,
09:35
the way that we motivate our behavior.
245
560000
2000
e para a maneira como motivamos
nosso comportamento.
nosso comportamento.
09:37
And the problem is it's scientifically broken and backwards for two reasons.
246
562000
3000
O problema é que é cientificamente
incorreta e retrógrada por duas razões.
incorreta e retrógrada por duas razões.
09:40
First, every time your brain has a success,
247
565000
3000
Primeiro, cada vez
que seu cérebro tem um sucesso
que seu cérebro tem um sucesso
09:43
you just changed the goalpost of what success looked like.
248
568000
2000
você acabou de alterar a meta do sucesso.
09:45
You got good grades, now you have to get better grades,
249
570000
2000
Você teve boas notas,
agora precisa de notas melhores,
agora precisa de notas melhores,
09:47
you got into a good school and after you get into a better school,
250
572000
2000
entrou numa boa escola
e depois, numa escola melhor,
e depois, numa escola melhor,
09:49
you got a good job, now you have to get a better job,
251
574000
2000
conseguiu um bom emprego,
agora, um emprego melhor,
agora, um emprego melhor,
09:51
you hit your sales target, we're going to change your sales target.
252
576000
2000
atingiu sua meta das vendas,
vamos mudar sua meta.
vamos mudar sua meta.
09:53
And if happiness is on the opposite side of success, your brain never gets there.
253
578000
3000
Se a felicidade estiver oposta ao sucesso,
seu cérebro nunca chega.
seu cérebro nunca chega.
09:56
What we've done is we've pushed happiness
254
581000
2000
09:58
over the cognitive horizon as a society.
255
583000
3000
Nós empurramos a felicidade,
além do horizonte cognitivo,
como sociedade.
como sociedade.
10:01
And that's because we think we have to be successful,
256
586000
2000
E é porque pensamos
que precisamos ser bem sucedidos,
que precisamos ser bem sucedidos,
10:03
then we'll be happier.
257
588000
2000
e seremos mais felizes.
10:05
But the real problem is our brains work in the opposite order.
258
590000
2000
O problema é que nosso cérebro
funciona no sentido oposto.
funciona no sentido oposto.
10:07
If you can raise somebody's level of positivity in the present,
259
592000
3000
Se elevarmos o positivismo
de alguém no presente,
de alguém no presente,
10:10
then their brain experiences what we now call a happiness advantage,
260
595000
3000
seu cérebro vivencia o que
chamamos de vantagem da felicidade,
chamamos de vantagem da felicidade,
10:13
which is your brain at positive
261
598000
2000
ou seja, o cérebro no positivo
10:15
performs significantly better
262
600000
2000
tem um desmpenho significativamente melhor
10:17
than it does at negative, neutral or stressed.
263
602000
2000
do que no negativo, neutro ou estressado.
10:19
Your intelligence rises, your creativity rises, your energy levels rise.
264
604000
3000
Sua inteligência, criatividade,
seu nível de energia aumentam.
seu nível de energia aumentam.
10:22
In fact, what we've found
265
607000
2000
De fato, descobrimos
10:24
is that every single business outcome improves.
266
609000
2000
que todos os resultados
em negócios melhoram.
em negócios melhoram.
10:26
Your brain at positive is 31 percent more productive
267
611000
2000
Um cérebro no positivo
é 31% mais produtivo
é 31% mais produtivo
10:28
than your brain at negative, neutral or stressed.
268
613000
3000
que no negativo, neutro ou estressado
Você é 37% melhor nas vendas.
10:31
You're 37 percent better at sales.
269
616000
2000
Os médicos são 19%
mais rápidos e precisos,
mais rápidos e precisos,
10:33
Doctors are 19 percent faster, more accurate
270
618000
2000
para identificar o diagnóstico correto
10:35
at coming up with the correct diagnosis
271
620000
2000
quando positivo em vez de negativo,
neutro ou estressado.
neutro ou estressado.
10:37
when positive instead of negative, neutral or stressed.
272
622000
2000
Isso indica que nós podemos
inverter a fórmula.
inverter a fórmula.
10:39
Which means we can reverse the formula.
273
624000
2000
Se acharmos um jeito
de ficar positivo no presente,
de ficar positivo no presente,
10:41
If we can find a way of becoming positive in the present,
274
626000
3000
nossos cérebros funcionariam
com mais sucesso ainda
com mais sucesso ainda
10:44
then our brains work even more successfully
275
629000
2000
pois somos capazes de trabalhar mais,
mais rápido e mais inteligentemente.
mais rápido e mais inteligentemente.
10:46
as we're able to work harder, faster and more intelligently.
276
631000
3000
10:49
What we need to be able to do is to reverse this formula
277
634000
3000
Precisamos aprender
como inverter esta fórmula
como inverter esta fórmula
para começar a ver o que nosso cérebro
é realmente capaz de fazer.
é realmente capaz de fazer.
10:52
so we can start to see what our brains are actually capable of.
278
637000
2000
10:54
Because dopamine, which floods into your system when you're positive,
279
639000
2000
Porque a dopamina, que inunda seu sistema
quando você está positivo,
quando você está positivo,
10:56
has two functions.
280
641000
2000
tem duas funções.
10:58
Not only does it make you happier,
281
643000
2000
Ela não só deixa mais feliz,
11:00
it turns on all of the learning centers in your brain
282
645000
2000
ela aciona todos os centros
de aprendizagem do seu cérebro
de aprendizagem do seu cérebro
11:02
allowing you to adapt to the world in a different way.
283
647000
3000
permitindo-lhe se adaptar
ao mundo de forma diferente.
ao mundo de forma diferente.
11:05
We've found that there are ways that you can train your brain
284
650000
2000
Descobrimos que há maneiras
de treinar o cérebro
de treinar o cérebro
11:07
to be able to become more positive.
285
652000
2000
para que se torne mais positivo.
11:09
In just a two-minute span of time done for 21 days in a row,
286
654000
3000
Em intervalos de dois minutos
durante 21 dias consecutivos,
durante 21 dias consecutivos,
11:12
we can actually rewire your brain,
287
657000
2000
podemos reprogramar seu cérebro,
11:14
allowing your brain to actually work
288
659000
2000
permitindo que ele trabalhe,
11:16
more optimistically and more successfully.
289
661000
2000
com mais otimismo e com mais sucesso.
11:18
We've done these things in research now
290
663000
2000
Fizemos isso nas pesquisas
11:20
in every single company that I've worked with,
291
665000
2000
em todas as empresas com que trabalhei,
11:22
getting them to write down three new things that they're grateful for
292
667000
2000
pedindo-lhes que escrevessem
três coisas novas pelas quais são gratos.
três coisas novas pelas quais são gratos.
11:24
for 21 days in a row, three new things each day.
293
669000
2000
durante 21 dias consecutivos,
três coisas novas todo dia.
três coisas novas todo dia.
11:26
And at the end of that,
294
671000
2000
11:28
their brain starts to retain a pattern
295
673000
2000
No final desse período,
o cérebro começou a reter um padrão
11:30
of scanning the world, not for the negative, but for the positive first.
296
675000
3000
de buscar no mundo, não o negativo,
mas primeiro o positivo.
mas primeiro o positivo.
11:33
Journaling about one positive experience you've had over the past 24 hours
297
678000
2000
Escrever uma experiência positiva
que tenha tido nas últimas 24 horas
que tenha tido nas últimas 24 horas
11:35
allows your brain to relive it.
298
680000
2000
11:37
Exercise teaches your brain that your behavior matters.
299
682000
3000
possibilita a seu cérebro revivê-la.
Exercícios ensinam seu cérebro
que o comportamento é importante.
que o comportamento é importante.
11:40
We find that meditation allows your brain
300
685000
2000
Vemos que a meditação ajuda o cérebro
11:42
to get over the cultural ADHD that we've been creating
301
687000
3000
a superar o TDAH cultural que criamos
11:45
by trying to do multiple tasks at once
302
690000
2000
ao tentar realizar
múltiplas tarefas de uma vez
múltiplas tarefas de uma vez
11:47
and allows our brains to focus on the task at hand.
303
692000
3000
e ajuda o cérebro
a se concentrar em uma tarefa.
a se concentrar em uma tarefa.
11:50
And finally, random acts of kindness are conscious acts of kindness.
304
695000
2000
E finalmente, atos aleatórios de gentileza
são atos conscientes de gentileza.
são atos conscientes de gentileza.
11:52
We get people, when they open up their inbox,
305
697000
2000
Pedimos às pessoas,
quando acessarem seu email,
quando acessarem seu email,
11:54
to write one positive email
306
699000
2000
escrever um email positivo
11:56
praising or thanking somebody in their social support network.
307
701000
2000
elogiando ou agradecendo alguém.
11:58
And by doing these activities
308
703000
2000
E ao fazer essas atividades
12:00
and by training your brain just like we train our bodies,
309
705000
2000
e treinar nosso cérebro
tal como treinamos o nosso físico,
tal como treinamos o nosso físico,
12:02
what we've found is we can reverse the formula for happiness and success,
310
707000
3000
descobrimos que podemos inverter
a fórmula da felicidade e sucesso,
a fórmula da felicidade e sucesso,
12:05
and in doing so, not only create ripples of positivity,
311
710000
3000
e ao fazê-lo, não só criamos
ondas de positividade,
ondas de positividade,
12:08
but create a real revolution.
312
713000
2000
mas criamos uma verdadeira revolução.
12:10
Thank you very much.
313
715000
2000
Muito obrigado.
12:12
(Applause)
314
717000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Shawn Achor - PsychologistShawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology.
Why you should listen
Shawn Achor is the winner of over a dozen distinguished teaching awards at Harvard University, where he delivered lectures on positive psychology in the most popular class at Harvard.
He is the CEO of Good Think Inc., a Cambridge-based consulting firm which researches positive outliers -- people who are well above average -- to understand where human potential, success and happiness intersect. Based on his research and 12 years of experience at Harvard, he clearly and humorously describes to organizations how to increase happiness and meaning, raise success rates and profitability, and create positive transformations that ripple into more successful cultures. He is also the author of The Happiness Advantage.
Shawn Achor | Speaker | TED.com