ABOUT THE SPEAKER
Baba Shiv - Neuroeconomist
Baba Shiv studies how “liking” and “wanting” shape the choices we make, and what that means in the world of marketing.

Why you should listen

Does a bottle of wine’s price tag price affect the pleasure one experiences in buying and drinking it? Does getting immediate feedback on a choice lead a person to doubt their decision? Does being denied something make people pursue it more hotly while simultaneously liking it less? Over his academic career, Baba Shiv has researched these questions in neuroeconomics, winning awards like the William O’Dell prize for an article that made a significant, long-term contribution to marketing theory and practice. Two of Professor Shiv's publications have received the Citation of Excellence from Emerald Management Reviews, and his research has been been featured on "The Tonight Show with Jay Leno" and on NPR's "Radiolab," as well as in the Financial Times, The New York Times, and The Wall Street Journal.

A professor at Stanford's Graduate School of Busines , Shiv is the director of the Strategic Marketing Management Executive Program and teaches several popular MBA courses including “The Frinky Science of the Mind” and “Entrepreneurial Ventures in Luxury Markets.” He served as the editor of the Journal of Consumer Research and is also on the editorial boards of the Journal of Consumer Psychology, Journal of Retailing, Journal of Marketing and the Journal of Marketing Research.

More profile about the speaker
Baba Shiv | Speaker | TED.com
TEDxStanford

Baba Shiv: Sometimes it's good to give up the driver's seat

Baba Shiv: Às vezes é bom ceder seu lugar ao volante

Filmed:
901,458 views

Ao longo dos anos, pesquisas têm mostrado um fator contra-intuitivo sobre a natureza humana: que às vezes, ter muita opção nos deixa menos felizes. Isso pode ser verdade quando se trata de tratamento médico. Baba Shiv compartilha um estudo fascinante que calcula porque as escolhas abrem portas para as dúvidas e sugere que ceder o controle -- especialmente em decisões de vida e morte -- pode ser o melhor para nós.
- Neuroeconomist
Baba Shiv studies how “liking” and “wanting” shape the choices we make, and what that means in the world of marketing. Full bio

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

00:16
I want to start on a slightly somber note.
0
542
3132
Quero começar com uma notícia triste.
00:19
Two thousand and seven, five years ago,
1
3674
3773
Cinco anos atrás, em 2007,
00:23
my wife gets diagnosed with breast cancer,
2
7447
3046
minha mulher recebeu o diagnóstico de câncer de mama,
00:26
stage IIB.
3
10493
3050
estágio B2.
00:29
Now, looking back, the most harrowing
4
13543
2151
Agora, olhando para trás, a parte mais
00:31
part of that experience
5
15694
1144
assustadora dessa experiência
00:32
was not just the hospital visits --
6
16838
2112
não foram apenas as visitas hospitalares --
00:34
these were very painful for my wife, understandably so.
7
18950
3212
elas eram bem dolorosas para minha mulher.
00:38
It was not even the initial shock of knowing
8
22162
1822
Também não foi o choque inicial de saber
00:39
that she had breast cancer, just 39 years old,
9
23984
2104
que ela tinha câncer de mama, com apenas 39 anos,
00:41
absolutely no history of cancer in her family.
10
26088
4040
e nenhum histórico familiar.
00:46
The most horrifying and agonizing part
11
30128
3069
A parte mais horrível e agonizante
00:49
of the whole experience was we were making
12
33197
2664
de toda a experiência era a tomada de decisão,
00:51
decisions after decisions after decisions
13
35861
1905
uma após a outra,
00:53
that were being thrust upon us.
14
37766
2068
sob nossa responsabilidade.
00:55
Should it be a mastectomy? Should it be a lumpectomy?
15
39834
3186
Deveria ser uma mastectomia? Uma tumorectomia?
00:58
Should it be a more aggressive form of treatment,
16
43020
2376
Um tratamento mais agressivo,
01:01
given that it was stage IIB?
17
45396
1881
já que era estágio B2?
01:03
With all the side effects?
18
47277
1536
Com todos os efeitos colaterais?
01:04
Or should it be a less aggressive form of treatment?
19
48813
2888
Ou deveria ser um tratamento menos agressivo?
01:07
And these were being pressed upon us
20
51701
2198
Os médicos nos pressionavam a tomar
01:09
by the doctors.
21
53899
2276
essas decisões.
01:12
Now, you could ask this question,
22
56175
1467
Agora, vocês poderiam perguntar,
01:13
why were the doctors doing this?
23
57642
1666
por que os médicos fazem isso?
01:15
Now, a simplistic answer would be,
24
59308
1783
Uma resposta simplista seria,
01:16
the doctors are doing this because they want to protect themselves legally.
25
61091
4368
fazem isso para se proteger legalmente.
01:21
I think that is too simplistic.
26
65459
1723
Acho isso simplista demais.
01:23
These are well-meaning doctors,
27
67182
1477
Esses são médicos bem-intencionados,
01:24
some of them have gone on to become very good friends.
28
68659
2039
alguns acabaram se tornando bons amigos.
01:26
They probably were simply following the wisdom
29
70698
2137
Eles provavelmente estavam seguindo a sabedoria
01:28
that has come down the ages, this adage that when you're making decisions,
30
72835
3808
popular, essa máxima de que ao tomar decisões,
01:32
especially decisions of importance,
31
76643
2423
em especial, as importantes,
01:34
it's best to be in charge, it's best to be in control,
32
79066
2939
é melhor estar no comando, no controle,
01:37
it's best to be in the driver's seat.
33
82005
2993
é melhor estar no banco do motorista.
01:40
And we were certainly in the driver's seat,
34
84998
2057
E estávamos, certamente, no banco do motorista,
01:42
making all these decisions, and let me tell you,
35
87055
1830
tomando todas essas decisões, e deixem-me dizer,
01:44
if some of you had been there,
36
88885
1535
se algum de vocês estivesse lá,
01:46
it was a most agonizing and harrowing experience.
37
90420
3872
foi a experiência mais agonizante e assustadora.
01:50
Which got me thinking.
38
94292
1449
E me fez pensar.
01:51
I said, is there any validity to
39
95741
1562
Há algum fundamento nessa
01:53
this whole adage that when you're making decisions,
40
97303
3590
máxima de que quando você está tomando decisões
01:56
it's best to take the driver's seat,
41
100893
2392
é melhor estar no assento do motorista,
01:59
be in charge, be in control?
42
103285
1264
estar no comando, no controle?
02:00
Or are there contexts where we're far better off
43
104549
3544
Ou há situações em que é muito melhor
02:03
taking the passenger's seat and have someone else drive?
44
108093
3073
sentar no lugar do passageiro e deixar alguém conduzir?
02:07
For example, a trusted financial advisor,
45
111166
1755
Por exemplo, um conselheiro financeiro confiável,
02:08
could be a trusted doctor, etc.
46
112921
3060
um médico confiável, etc.
02:11
And since I study human decision making,
47
115981
2152
E como estudo o processo de tomada de decisão,
02:14
I said, I'm going to run some studies
48
118133
3184
pensei, vou fazer uns estudos
02:17
to find some answers.
49
121317
1480
para achar respostas.
02:18
And I'm going to share one of these studies with you today.
50
122797
2232
E quero compartilhar um desses estudos com vocês.
02:20
So, imagine that all of you are participants in the study.
51
125029
4248
Imaginem que todos vocês participam do estudo.
02:25
I want to tell you that what you're going to do in the study is
52
129277
3177
E o que farão no estudo é
02:28
you're going to drink a cup of tea.
53
132454
2535
beber uma xícara de chá.
02:30
If you're wondering why, I'll tell you why in a few seconds from now.
54
134989
4133
Se estão se perguntando por quê, vou dizer-lhes em alguns segundos.
02:35
You are going to solve a series of puzzles,
55
139122
2620
Vocês vão resolver vários enigmas,
02:37
and I'm going to show you examples of these puzzles momentarily.
56
141742
3929
e mostrarei, a seguir, exemplos desses enigmas.
02:41
And the more puzzles you solve,
57
145671
1615
Quanto mais enigmas resolverem,
02:43
the greater the chances that you'll win some prizes.
58
147286
3390
maior a chance de ganharem alguns prêmios.
02:46
Now, why do you have to consume the tea?
59
150676
2208
Agora, por que precisam consumir o chá?
02:48
Why? Because it makes a lot of sense.
60
152884
1504
Por quê? Porque faz muito sentido.
02:50
In order to solve these puzzles effectively,
61
154388
2736
Para resolver esses enigmas com eficiência,
02:53
if you think about it, your mind needs to be in two states simultaneously.
62
157124
3648
a mente de vocês precisa estar em dois estados simultaneamente.
02:56
Right? It needs to be alert,
63
160772
3075
Certo? Ela precisa estar alerta,
02:59
for which caffeine is very good.
64
163847
2862
e cafeína é muito bom para isso.
03:02
Simultaneously, it needs to be calm.
65
166709
2944
Ao mesmo tempo, precisa estar calma.
03:05
Not agitated, calm. For which chamomile is very good.
66
169653
5688
Agitada não, calma. Camomila é bom para isso.
03:11
Now comes the between-subjects design,
67
175341
2855
Agora, o projeto entre-sujeitos,
03:14
the AB design, the AB testing.
68
178196
1480
o projeto AB, o teste AB.
03:15
So what I'm going to do is randomly assign you
69
179676
1776
Então vou distribuir vocês, aleatoriamente
03:17
to one of two groups.
70
181452
2001
em dois grupos.
03:19
So imagine that there is an imaginary line out here,
71
183453
2743
Imaginem que há uma linha imaginária aqui,
03:22
so everyone here will be group A,
72
186196
3033
todos aqui serão do grupo A,
03:25
everyone out here will be group B.
73
189229
2535
e todos lá, serão do grupo B.
03:27
Now, for you folks, what I'm going to do is
74
191764
3209
Agora, o que vou fazer com vocês, pessoal,
03:30
I'm going to show you these two teas,
75
194973
1903
é mostrar esses dois chás,
03:32
and I'm asking you, I'll go ahead and ask you,
76
196876
2128
e perguntar-lhes, vou adiante e peço
03:34
to choose your tea. So you can choose which of the two tea you want.
77
199004
2761
que escolham seu chá. Vocês podem escolher um dos dois.
03:37
You can decide, what is your mental state:
78
201765
2280
Vocês decidem, o que está na mente de vocês é:
03:39
Okay, I'm going to choose the caffeinated tea,
79
204045
2013
Ok, vou escolher o chá cafeinado,
03:41
I'm going to choose the chamomile tea.
80
206058
1208
vou escolher o chá de camomila.
03:43
So you're going to be in charge,
81
207266
1422
Vocês estarão no comando,
03:44
you're going to be in control, you're going to be in the driver's seat.
82
208688
3821
no controle, no lugar do condutor.
03:48
You folks, I'm going to show you these two teas,
83
212509
3219
Pessoal, vou mostrar-lhes esses dois chás,
03:51
but you don't have a choice.
84
215728
2093
mas vocês não têm escolha.
03:53
I'm going to give you one of these two teas,
85
217821
2251
Darei um dos dois,
03:55
and keep in mind, I'm going to pick one of these
86
220072
2224
e tenham em mente, vou pegar um deles
03:58
two teas at random for you.
87
222296
1942
aleatoriamente para vocês.
04:00
And you know that.
88
224238
1732
E vocês sabem disso.
04:01
So if you think about it, this is an extreme case scenario,
89
225970
2649
Se pensarem nisso, é um cenário de caso extremo,
04:04
because in the real world,
90
228619
1248
porque no mundo real,
04:05
whenever you are taking passenger's seat,
91
229867
2151
quando vocês ficam no lugar do passageiro,
04:07
very often the driver is going to be someone you trust,
92
232018
2521
quase sempre o condutor será alguém em quem confiam,
04:10
an expert, etc. So this is an extreme case scenario.
93
234539
4520
um perito, etc. Assim, esse é um caso extremo.
04:14
Now, you're all going to consume the tea.
94
239059
4961
Agora, vocês vão beber o chá.
04:19
So imagine that you are taking the tea now,
95
244020
1390
Imaginem que estão bebendo o chá agora,
04:21
we'll wait for you to finish the tea.
96
245410
1953
vamos esperar todos terminarem.
04:23
We'll give another five minutes for the ingredient to have its effects.
97
247363
3866
Vamos dar mais cinco minutos para que os ingredientes surtam efeito.
04:27
Now you're going to have 30 minutes to solve 15 puzzles.
98
251229
5658
Agora, vocês terão 30 minutos para resolver 15 enigmas.
04:32
Here's an example of the puzzle you're going to solve.
99
256887
3066
Eis um exemplo do enigma que vocês vão resolver.
04:35
Anyone in the audience want to take a stab?
100
259953
2321
Alguém na plateia quer tentar?
04:38
(Audience: Pulpit.) Baba Shiv: Whoa!
101
262274
2015
(Plateia: pódio) Baba Shiv: Uau!
04:40
Okay, that's cool.
102
264289
1609
Ok, legal.
04:41
Yeah, so what we do if we had you, who will get the answer,
103
265898
2593
Então se tivéssemos vocês
04:44
as a participant, we would have calibrated the difficulty level
104
268491
4143
como participantes, teríamos ajustado o nível de dificuldade
04:48
of the puzzles to your expertise.
105
272634
1959
dos enigmas à sua destreza.
04:50
Because we want these puzzles to be difficult.
106
274593
2080
Pois queremos que esses enigmas sejam difíceis.
04:52
These are tricky puzzles because your first instinct
107
276673
2512
Há enigmas ardilosos pois seu primeiro instinto
04:55
is to say "tulip," and then you have to unstick yourself.
108
279185
4604
é dizer "tulipa" e aí você precisa se libertar.
04:59
Right? So these have been calibrated to your level of expertise.
109
283789
3497
Certo? Então ajustamos para o nível de sua destreza.
05:03
Because we want this to be difficult, and I'll tell you why momentarily.
110
287286
4024
Pois queremos que seja difícil e lhes direi porque em um instante.
05:07
Now, here's another example.
111
291310
2480
Bom, eis outro exemplo.
05:09
Anyone? It's much more difficult.
112
293790
2251
Alguém? É muito mais difícil.
05:11
(Audience: Embark.) BS: Yeah, wow. Okay.
113
296041
2208
(Plateia: Aventurar-se) BS: Sim, uau! Ok.
05:14
So, yeah, so this is again difficult.
114
298249
1937
Bom, esse também é bem difícil.
05:16
You will say "kambar," then you will have to go, "maker,"
115
300186
1710
Você dirá "kambar" e depois "criador",
05:17
and all that, and then you can unstick yourself.
116
301896
2025
e tudo isso, e aí você tem que se libertar.
05:19
Okay, so you have 30 minutes now to solve these 15 puzzles.
117
303921
4402
Ok, então você tem 30 minutos para resolver esses 15 enigmas.
05:24
Now, the question we're asking here
118
308323
2424
Bom, a pergunta que fazemos aqui,
05:26
is in terms of the outcome,
119
310747
2078
em termos de resultado,
05:28
in terms of the number of puzzles solved,
120
312825
1808
em termos de número de enigmas resolvidos,
05:30
will you in the driver's seat
121
314633
2992
se você estiver no comando
05:33
end up solving more puzzles,
122
317625
1840
irá resolver mais enigmas,
05:35
because you are in control, you could decide which tea you will choose,
123
319465
2984
porque está no controle, você pode decidir qual chá tomar,
05:38
or would you be better off,
124
322449
2265
ou você se sairia melhor,
05:40
in terms of the number of puzzles solved?
125
324714
2470
em termos de números de enigmas resolvidos?
05:43
And systemically what we will show,
126
327184
2868
Sistematicamente o que vamos mostrar,
05:45
across a series of studies,
127
330052
1440
por meio de uma série de estudos,
05:47
is that you, the passengers,
128
331492
2183
é que vocês, os passageiros,
05:49
even though the tea was picked for you at random,
129
333675
3630
mesmo que o chá tenha sido escolhido aleatoriamente,
05:53
will end up solving more puzzles than you, the drivers.
130
337305
4186
acabaram resolvendo mais questões que os condutores.
05:57
We also observe another thing,
131
341491
3025
Também observamos outras coisas,
06:00
and that is, you folks not only are solving fewer puzzles,
132
344516
2248
que é: pessoal, vocês não só estão resolvendo menos enigmas,
06:02
you're also putting less juice into the task.
133
346764
2951
como estão se esforçando menos na tarefa.
06:05
Less effort, you're less persistent, and so on.
134
349715
2896
Menos esforço, menos persistência e por aí vai.
06:08
How do you know that?
135
352611
1143
Como saber isso?
06:09
Well we have two objective measures.
136
353754
2569
Temos duas medidas objetivas.
06:12
One is, what is the time, on average, you're taking
137
356323
2871
Uma é, qual é o tempo, em média, que você leva
06:15
in attempting to solve these puzzles?
138
359194
1929
tentando resolver essas questões?
06:17
You will spend less time compared to you.
139
361123
3656
Vocês gastarão menos tempo comparado a vocês.
06:20
Second, you have 30 minutes to solve these,
140
364779
2048
Segundo, vocês têm 30 minutos para resolver,
06:22
are you taking the entire 30 minutes, or are you giving up
141
366827
1968
vocês estão usando os 30 minutos ou estão desistindo
06:24
before the 30 minutes elapse?
142
368795
1529
antes que acabem os 30 minutos?
06:26
You will be more likely to give up before the 30 minutes elapse compared to you.
143
370324
5005
Vocês estarão mais propensos a desistir antes dos 30 minutos comparando com vocês.
06:31
So, you're putting in less juice, and therefore the outcome:
144
375337
2909
Então, vocês estão se esforçando menos, e assim o resultado:
06:34
fewer puzzles solved.
145
378246
3600
menos enigmas resolvidos.
06:37
Now, that brings us now to, why does this happen?
146
381846
4201
E por que isso acontece?
06:41
And under what situations, when would we see this pattern of results
147
386047
4200
E sob quais situações, quando veríamos esse padrão de resultados
06:46
where the passenger is going to show better, more favorable outcomes
148
390247
3881
em que o passageiro terá melhores resultados,
06:50
compared to the driver?
149
394128
2740
comparado ao condutor?
06:52
It all has to do with when you face what I call the INCA.
150
396868
4960
Tudo tem a ver com enfrentar o que chamo de INCA.
06:57
It's an acronym that stands for
151
401828
2119
é um acrônimo para dizer
06:59
the nature of the feedback you're getting after you've made the decision.
152
403947
4089
a natureza do feedback que você tem depois de tomar uma decisão.
07:03
So, if you think about it, in this particular puzzle task,
153
408036
2615
Se pensarem nisso, nessa tarefa em particular,
07:06
it could happen in investing in the stock market,
154
410651
1880
poderia acontecer ao investir no mercado de ações,
07:08
very volatile out there, it could be the medical situation --
155
412531
2512
que é muito volátil ou numa situação médica --
07:10
the feedback here is immediate.
156
415043
2843
o feedback aqui é imediato.
07:13
You know the feedback, whether you're solving the puzzles or not.
157
417886
3453
Vocês conhecem o feedback, resolvendo ou não as questões.
07:17
Right? Second, it is negative.
158
421339
2514
Certo? Segundo, é negativo.
07:19
Remember, the deck was stacked against you.
159
423853
2579
Lembrem-se, as cartas não estavam a seu favor.
07:22
In terms of the difficulty level of these puzzles.
160
426432
2567
Em termos de nível de dificuldade desses enigmas.
07:24
And this can happen in the medical domain.
161
428999
1720
E isso pode acontecer numa situação médica.
07:26
For example, very early on in the treatment,
162
430719
2088
Por exemplo, muito cedo no tratamento,
07:28
things are negative, the feedback, before things become positive.
163
432807
3416
as coisas são negativas, o feedback, antes que se tornem positivas.
07:32
Right? It can happen in the stock market.
164
436223
1881
Certo? Pode acontecer no mercado de ações.
07:34
Volatile stock market, getting negative feedback that's also immediate.
165
438104
3623
Mercado de ações volátil, dando feedback negativo também é imediato.
07:37
And the feedback in all these cases is concrete.
166
441727
2856
E o feedback em todos esses casos é concreto.
07:40
It's not ambiguous; you know if you've solved the puzzles or not.
167
444583
3218
Não é ambíguo, você sabe se resolveu ou não as questões.
07:43
Now, the added one, apart from this immediacy,
168
447801
3954
Agora, o adicionado, fora dessa urgência,
07:47
negative, this concreteness,
169
451755
3353
negativo, essa concretude,
07:51
now you have a sense of agency.
170
455108
3896
você tem uma sensação de autoridade.
07:54
You were responsible for your decision.
171
459004
2970
Você foi responsável pela sua decisão.
07:57
So what do you do?
172
461974
1394
O que você faz?
07:59
You focus on the foregone option.
173
463368
2664
Foca na opção anterior.
08:01
You say, you know what? I should have chosen the other tea.
174
466032
3680
Você pensa, sabe do que mais? Devia ter escolhido o outro chá.
08:05
(Laughter)
175
469712
3196
(Risos)
08:08
That casts your decision in doubt,
176
472908
2746
O que põe a sua decisão em dúvida,
08:11
reduces the confidence you have in the decision,
177
475654
2493
reduz a confiança que teve na decisão,
08:14
reduces the confidence you have in the performance,
178
478147
2376
reduz a confiança que tem na performance
08:16
the performance in terms of solving the puzzles.
179
480523
1976
em termos de resolver os enigmas.
08:18
And therefore less juice into the task,
180
482499
2328
E assim, menos esforço na tarefa,
08:20
fewer puzzles solved, a less favorable outcome compared to you folks.
181
484827
4912
menos enigmas resolvidos, um resultado menos favorável comparado a seus colegas.
08:25
And this can happen in the medical domain, if you think about it.
182
489739
2408
E isso pode acontecer no campo médico, pensem nisso.
08:28
Right? A patient in the driver's seat, for example.
183
492147
2264
Certo? Um paciente no comando, por exemplo.
08:30
Less juice, which means keeping herself or himself
184
494411
3439
Menos esforço, o que significa manter ele ou ela
08:33
less physically fit, physically active to hasten the recovery process,
185
497850
4089
menos preparado e ativo fisicamente para aguentar o processo de recuperação,
08:37
which is what is often advocated. You probably wouldn't do that.
186
501939
3717
o que é muito defendido. Você provavelmente não faria isso.
08:41
And therefore, there are times when you're facing the INCA,
187
505656
5139
E assim, há momentos em que você enfrenta o INCA,
08:46
when the feedback is going to be immediate, negative,
188
510795
3856
quando o feedback será imediato, negativo,
08:50
concrete, and you have the sense of agency,
189
514651
2456
concreto, e você tem a sensação de urgência,
08:53
where you're far better off taking the passenger's seat
190
517107
2984
quando estaria muito melhor como um passageiro
08:55
and have someone else drive.
191
520091
3585
tendo outra pessoa para conduzir.
08:59
Now, I started off
192
523676
1168
Bom, eu comecei
09:00
on the somber note.
193
524844
1984
com a notícia triste..
09:02
I want to finish up on a more upbeat note.
194
526828
1672
Quero terminar com uma bem mais alegre.
09:04
It has now been five years, slightly more than five years,
195
528500
3412
Já faz cinco anos, pouco mais de cinco,
09:07
and the good news, thank God,
196
531912
1728
e a boa notícia, graças a Deus,
09:09
is that the cancer is still in remission.
197
533640
4784
é que o câncer está em remissão.
09:14
So it all ends well,
198
538424
2137
Tudo termina bem,
09:16
but one thing I didn't mention was
199
540561
2560
uma coisa que não disse foi
09:19
that very early on into her treatment,
200
543121
3807
que no ínicio do tratamento,
09:22
my wife and I decided that we will take the passenger's seat.
201
546928
3810
minha mulher e eu decidimos ser passageiros.
09:26
And that made so much of a difference
202
550738
2244
E isso fez tanta diferença,
09:28
in terms of the peace of mind that came with that,
203
552982
2756
pois com a paz de espírito que adveio,
09:31
we could focus on her recovery.
204
555738
1743
pudemos focar em sua recuperação.
09:33
We let the doctors make all the decisions,
205
557481
2968
Deixamos os médicos tomarem todas as decisões,
09:36
take the driver's seat.
206
560449
2097
tomarem o lugar do condutor.
09:38
Thank you.
207
562546
1743
Obrigado.
09:40
(Applause)
208
564289
2803
(Aplausos)
Translated by Mariangela Andrade
Reviewed by Viviane Ferraz Matos

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Baba Shiv - Neuroeconomist
Baba Shiv studies how “liking” and “wanting” shape the choices we make, and what that means in the world of marketing.

Why you should listen

Does a bottle of wine’s price tag price affect the pleasure one experiences in buying and drinking it? Does getting immediate feedback on a choice lead a person to doubt their decision? Does being denied something make people pursue it more hotly while simultaneously liking it less? Over his academic career, Baba Shiv has researched these questions in neuroeconomics, winning awards like the William O’Dell prize for an article that made a significant, long-term contribution to marketing theory and practice. Two of Professor Shiv's publications have received the Citation of Excellence from Emerald Management Reviews, and his research has been been featured on "The Tonight Show with Jay Leno" and on NPR's "Radiolab," as well as in the Financial Times, The New York Times, and The Wall Street Journal.

A professor at Stanford's Graduate School of Busines , Shiv is the director of the Strategic Marketing Management Executive Program and teaches several popular MBA courses including “The Frinky Science of the Mind” and “Entrepreneurial Ventures in Luxury Markets.” He served as the editor of the Journal of Consumer Research and is also on the editorial boards of the Journal of Consumer Psychology, Journal of Retailing, Journal of Marketing and the Journal of Marketing Research.

More profile about the speaker
Baba Shiv | Speaker | TED.com