ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.

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TED2011

Dan Ariely: Beware conflicts of interest

Dan Ariely: Cuidado com os conflitos de interesses.

Filmed:
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Nesta curtapalestra, o psicólogo Dan Ariely conta duas histórias pessoais que exploram o conflito de interesses na ciência. Como a busca de conhecimento e a percepção podem ser afectadas, conscientemente ou não, por metas pessoais de curto prazo. Quando nós pensarmos sobre as grandes questões, ele relembra-nos: vamos ter cuidado com os nossos cérebros demasiado humanos.
- Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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00:16
So, I was in the hospitalhospital for a long time.
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3000
Estive no hospital durante muito tempo.
00:19
And a fewpoucos yearsanos after I left, I wentfoi back,
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4000
3000
E uns anos depois de ter saído, voltei
00:22
and the chairmanpresidente of the burnqueimar departmentdepartamento was very excitedanimado to see me --
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7000
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e o chefe do departamento de queimamos que estava muito excitado por me ver --
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said, "DanDan, I have a fantasticfantástico newNovo treatmenttratamento for you."
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10000
3000
disse, "Dan, tenho um novo tratamento fantástico para ti."
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I was very excitedanimado. I walkedcaminhou with him to his officeescritório.
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13000
2000
Eu estava muito animado. Caminhei com ele até ao seu escritório.
00:30
And he explainedexplicado to me that, when I shavefazer a barba,
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15000
3000
E ele explicou-me que, quando eu me barbeio,
00:33
I have little blackPreto dotspontos on the left sidelado of my facecara where the haircabelo is,
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18000
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tenho pequenos pontos pretos no lado esquerdo da minha face, onde estão os pêlos,
00:36
but on the right sidelado of my facecara
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21000
2000
mas do lado direito da minha face
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I was badlyseriamente burnedqueimou so I have no haircabelo,
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23000
2000
eu estava gravemente queimado logo, não tinha pêlos,
00:40
and this createscria lackfalta of symmetrysimetria.
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25000
2000
e isto cria uma falta de simetria.
00:42
And what's the brilliantbrilhante ideaidéia he had?
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27000
2000
Então qual é a brilhante ideia que ele teve?
00:44
He was going to tattootatuagem little blackPreto dotspontos
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29000
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Ele ia tatuar pequenos pontos pretos
00:46
on the right sidelado of my facecara
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31000
3000
no lado direito da minha face
00:49
and make me look very symmetricsimétrica.
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34000
2000
e fazer-me parecer muito simétrico.
00:51
It soundedsoou interestinginteressante. He askedperguntei me to go and shavefazer a barba.
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36000
3000
Parecia interessante. Ele pediu-me para ir barbear-me.
00:54
Let me tell you, this was a strangeestranho way to shavefazer a barba,
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39000
2000
Deixem-me dizer-vos, este foi um modo estranho de barbear,
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because I thought about it
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2000
porque eu pensei acerca disso
00:58
and I realizedpercebi that the way I was shavingfazer a barba then
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43000
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e apercebi-me que a forma como me estava a barbear
01:00
would be the way I would shavefazer a barba for the restdescansar of my life --
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45000
2000
seria a forma como me iria barbear o resto da vida --
01:02
because I had to keep the widthlargura the samemesmo.
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47000
2000
porque eu tinha de manter o tamanho de pêlo igual.
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When I got back to his officeescritório,
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Quando eu voltei para o seu escritório,
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I wasn'tnão foi really sure.
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não tinha certezas.
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I said, "Can I see some evidenceevidência for this?"
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53000
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E disse, "Posso ver algumas evidências para isto?"
01:10
So he showedmostrou me some picturesAs fotos
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55000
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Ele então mostrou-me algumas imagens
01:12
of little cheeksbochechas with little blackPreto dotspontos --
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2000
de pequenas bochechas com pequenos pontos pretos --
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not very informativeinformativo.
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não muito informativo.
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I said, "What happensacontece when I growcrescer olderMais velho and my haircabelo becomestorna-se whitebranco?
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61000
2000
Eu disse, "O que acontece quando eu ficar mais velho e os meus pêlos ficarem brancos?
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What would happenacontecer then?"
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63000
2000
O que irá acontecer?"
01:20
"Oh, don't worrypreocupação about it," he said.
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65000
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"Oh, não te preocupes com isso", disse ele.
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"We have laserslasers de; we can whitenbranquinhos it out."
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3000
"Nós temos lasers, podemos branquear"
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But I was still concernedpreocupado,
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70000
2000
Mas, eu ainda esta preocupado,
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so I said, "You know what, I'm not going to do it."
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72000
3000
e disse: "Sabes, não vou fazer isso"
01:30
And then cameveio one of the biggestmaior guiltculpa tripsviagens of my life.
32
75000
4000
E depois veio um dos maiores momentos de culpabilização da minha vida.
01:34
This is comingchegando from a JewishJudeu guy, all right, so that meanssignifica a lot.
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79000
3000
Isto vindo de um gajo judeu significa muito.
01:37
(LaughterRiso)
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82000
2000
(Risos)
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And he said, "DanDan, what's wrongerrado with you?
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84000
3000
E ele disse, "Dan, qual é o teu problema?
01:42
Do you enjoyapreciar looking non-symmetricNão-simétrica?
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87000
2000
Gostas de parecer não-simétrico?
01:44
Do you have some kindtipo of pervertedpervertido pleasureprazer from this?
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5000
Tens algum tipo de prazer pervertido nisso?
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Do womenmulheres feel pitypena for you
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2000
As mulheres sentem pena por ti
01:51
and have sexsexo with you more frequentlyfreqüentemente?"
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96000
3000
e fazem sexo contigo mais vezes?"
01:54
NoneNenhum of those happenedaconteceu.
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99000
3000
Nada disso acontecia.
01:58
And this was very surprisingsurpreendente to me,
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103000
2000
E isto foi muito surpreendente para mim,
02:00
because I've gonefoi throughatravés manymuitos treatmentstratamentos --
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2000
porque eu tinha passado por muitos tratamentos --
02:02
there were manymuitos treatmentstratamentos I decideddecidiu not to do --
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houve muitos tratamentos que optei por não fazer --
02:04
and I never got this guiltculpa tripviagem to this extentextensão.
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2000
e nunca me tinham tentado sentir culpado desta forma.
02:06
But I decideddecidiu not to have this treatmenttratamento.
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111000
2000
Mas decidi não fazer este tratamento.
02:08
And I wentfoi to his deputyVice and askedperguntei him, "What was going on?
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113000
2000
E fui ao seu assistente e perguntei-lhe, "O que se está a passar?
02:10
Where was this guiltculpa tripviagem comingchegando from?"
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115000
2000
De onde veio esta culpabilização?"
02:12
And he explainedexplicado that they have donefeito this procedureprocedimento on two patientspacientes already,
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117000
4000
E ele explicou-me que eles já tinham feito este procedimento em outros dois pacientes,
02:16
and they need the thirdterceiro patientpaciente for a paperpapel they were writingescrevendo.
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121000
3000
e precisavam de um terceiro paciente para o artigo que estavam a escrever.
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(LaughterRiso)
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124000
2000
(Risos)
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Now you probablyprovavelmente think that this guy'srapazes a schmuckparvo.
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126000
2000
Agora vocês provavelmente pensam que este tipo é um idiota.
02:23
Right, that's what he seemsparece like.
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128000
2000
Certo, isso é o que parece.
02:25
But let me give you a differentdiferente perspectiveperspectiva on the samemesmo storyhistória.
53
130000
3000
Mas, deixem-me dar-vos uma perspectiva diferente da mesma história.
02:28
A fewpoucos yearsanos agoatrás, I was runningcorrida some of my ownpróprio experimentsexperiências in the lablaboratório.
54
133000
3000
Há alguns anos, eu estava a fazer algumas das minhas experiências no laboratório.
02:31
And when we runcorre experimentsexperiências,
55
136000
2000
E quando fazemos experiências,
02:33
we usuallygeralmente hopeesperança that one groupgrupo will behavecomporte-se differentlydiferente than anotheroutro.
56
138000
3000
normalmente esperamos que um grupo se comporte de maneira diferente do outro.
02:36
So we had one groupgrupo that I hopedesperava theirdeles performancedesempenho would be very highAlto,
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141000
3000
Então nós tínhamos um grupo em que esperávamos que a performance fosse muito alta,
02:39
anotheroutro groupgrupo that I thought theirdeles performancedesempenho would be very lowbaixo,
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144000
3000
e outro grupo em que pensávamos que a sua performance seria muito baixa.
02:42
and when I got the resultsresultados, that's what we got --
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147000
2000
E depois obtivemos os resultados, isto foi o que obtemos --
02:44
I was very happyfeliz -- asidea parte, de lado from one personpessoa.
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149000
3000
eu estava muito contente -- tirando com uma pessoa.
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There was one personpessoa in the groupgrupo
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152000
2000
Havia uma pessoa no grupo
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that was supposedsuposto to have very highAlto performancedesempenho
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154000
2000
que era suposto ter uma grande performance
02:51
that was actuallyna realidade performingrealizando terriblyterrivelmente.
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156000
2000
que na realidade teve uma performance terrível,
02:53
And he pulledpuxado the wholetodo mean down,
64
158000
2000
e que punha toda a média para baixo,
02:55
destroyingdestruindo my statisticalestatística significancesignificado of the testteste.
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160000
3000
destruindo a relevância estatística do teste.
02:59
So I lookedolhou carefullycuidadosamente at this guy.
66
164000
2000
Então eu olhei atentamente para este sujeito.
03:01
He was 20-some-alguns yearsanos olderMais velho than anybodyqualquer pessoa elseoutro in the sampleamostra.
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166000
3000
Ele era aproximadamente 20 anos mais velho que todos os outros na amostra.
03:04
And I rememberedlembrei that the oldvelho and drunkenbêbados guy
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169000
2000
E eu lembrei-me de um sujeito velho e bêbado
03:06
cameveio one day to the lablaboratório
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171000
2000
veio um dia ao laboratório
03:08
wantingquerendo to make some easyfácil cashdinheiro
70
173000
2000
esperando fazer algum dinheiro fácil
03:10
and this was the guy.
71
175000
2000
e este era o tal pessoa.
03:12
"FantasticFantástico!" I thought. "Let's throwlançar him out.
72
177000
2000
"Fantástico!" pensei. "Vamos removê-lo da análise
03:14
Who would ever includeincluir a drunkenbêbados guy in a sampleamostra?"
73
179000
3000
Quem iria alguma vez incluir um tipo bêbado na amostra?"
03:17
But a couplecasal of daysdias latermais tarde,
74
182000
2000
Mas, uns dias depois,
03:19
we thought about it with my studentsalunos,
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184000
2000
pensei sobre isto com os meus alunos,
03:21
and we said, "What would have happenedaconteceu if this drunkenbêbados guy was not in that conditioncondição?
76
186000
3000
e dissemos, "O que teria acontecido se este sujeito bêbado não estivesse nessa condição?
03:24
What would have happenedaconteceu if he was in the other groupgrupo?
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189000
2000
O que teria acontecido se ele estivesse no outro grupo?
03:26
Would we have thrownjogado him out then?"
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191000
2000
Teríamo-lo excluído à mesma?"
03:28
We probablyprovavelmente wouldn'tnão seria have lookedolhou at the datadados at all,
79
193000
2000
Nós provavelmente nem teríamos olhado para os dados,
03:30
and if we did look at the datadados,
80
195000
2000
e se de facto olhássemos
03:32
we'dqua probablyprovavelmente have said, "FantasticFantástico! What a smartinteligente guy who is performingrealizando this lowbaixo,"
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197000
3000
teríamos provavelmente dito, "Fantástico! Que tipo esperto que está a ter resultados tão baixos."
03:35
because he would have pulledpuxado the mean of the groupgrupo lowermais baixo,
82
200000
2000
porque ele teria baixado a média grupo para baixo,
03:37
givingdando us even strongermais forte statisticalestatística resultsresultados than we could.
83
202000
3000
dando-nos resultados com ainda mais relevância estatística.
03:41
So we decideddecidiu not to throwlançar the guy out and to rerunrerun the experimentexperimentar.
84
206000
3000
Então decidimos não excluir a pessoa e voltar a fazer a experiência.
03:44
But you know, these storieshistórias,
85
209000
3000
Mas sabem, estas histórias,
03:47
and lots of other experimentsexperiências that we'venós temos donefeito on conflictsconflitos of interestinteresse,
86
212000
3000
e muitas outras experiências que temos feito sobre conflitos de interesses,
03:50
basicallybasicamente kindtipo of bringtrazer two pointspontos
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215000
2000
basicamente trazem dois pontos
03:52
to the foregroundprimeiro plano for me.
88
217000
2000
à minha atenção.
03:54
The first one is that in life we encounterencontro manymuitos people
89
219000
3000
O primeiro é que na vida nós encontramos muitas pessoas
03:57
who, in some way or anotheroutro,
90
222000
3000
que, de uma forma ou outra,
04:00
try to tattootatuagem our facesrostos.
91
225000
2000
tentam tatuar as nossas caras.
04:02
They just have the incentivesincentivos that get them to be blindedcego to realityrealidade
92
227000
3000
Eles simplesmente têm os incentivos que os levam a ser cegos à realidade
04:05
and give us adviceconselho that is inherentlyinerentemente biasedtendencioso.
93
230000
3000
e dão-nos conselhos que estão inerentemente comprometidos.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognizereconhecer,
94
233000
2000
E estou certo que é uma coisa que todos podemos reconhecer,
04:10
and we see that it happensacontece.
95
235000
2000
e nós vemos que acontece.
04:12
Maybe we don't recognizereconhecer it everycada time,
96
237000
2000
Talvez nós não o reconheçamos de todas as vezes,
04:14
but we understandCompreendo that it happensacontece.
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239000
2000
mas entendemos que acontece.
04:16
The mosta maioria difficultdifícil thing, of coursecurso, is to recognizereconhecer
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241000
2000
A coisa mais complicada, claro, é reconhecer
04:18
that sometimesas vezes we too
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243000
2000
que, algumas vezes, também nós
04:20
are blindedcego by our ownpróprio incentivesincentivos.
100
245000
2000
somos cegos pelos nossos incentivos.
04:22
And that's a much, much more difficultdifícil lessonlição to take into accountconta.
101
247000
3000
E essa é uma lição, muito, muito mais difícil de ter em conta.
04:25
Because we don't see how conflictsconflitos of interestinteresse work on us.
102
250000
4000
Porque nós não vemos como os conflitos de interesses nos afectam.
04:29
When I was doing these experimentsexperiências,
103
254000
2000
Quando eu estava a fazer estas experiências,
04:31
in my mindmente, I was helpingajudando scienceCiência.
104
256000
2000
na minha mente, eu estava a ajudar a ciência.
04:33
I was eliminatingeliminando the datadados
105
258000
2000
Estava a eliminar dados
04:35
to get the trueverdade patternpadronizar of the datadados to shinebrilho throughatravés.
106
260000
2000
para deixar brilhar o verdadeiro padrão dos dados.
04:37
I wasn'tnão foi doing something badmau.
107
262000
2000
Eu não estava a fazer algo mau.
04:39
In my mindmente, I was actuallyna realidade a knightcavaleiro
108
264000
2000
Na minha cabeça, eu era realmente um cavaleiro
04:41
tryingtentando to help scienceCiência movemover alongao longo.
109
266000
2000
a tentar fazer avançar a ciência.
04:43
But this was not the casecaso.
110
268000
2000
Mas este não era o caso.
04:45
I was actuallyna realidade interferinginterferindo with the processprocesso with lots of good intentionsintenções.
111
270000
3000
Eu estava realmente a interferir no processo com muitas boas intenções.
04:48
And I think the realreal challengedesafio is to figurefigura out
112
273000
2000
E eu penso que o verdadeiro desafio é descubrir
04:50
where are the casescasos in our livesvidas
113
275000
2000
onde estão os casos nas nossas vidas
04:52
where conflictsconflitos of interestinteresse work on us,
114
277000
2000
onde os conflitos de interesses nos atingem,
04:54
and try not to trustConfiar em our ownpróprio intuitionintuição to overcomesuperar it,
115
279000
3000
e tentar não confiar na nossa intuição para os ultrapassar,
04:57
but to try to do things
116
282000
2000
mas tentar fazer as coisas
04:59
that preventevita us from fallingqueda preypresa to these behaviorscomportamentos,
117
284000
2000
que nos protegem de sermos presas destes comportamentos,
05:01
because we can createcrio lots of undesirableindesejáveis circumstancescircunstâncias.
118
286000
3000
porque nós podemos criar muitas circunstâncias desagradáveis.
05:05
I do want to leavesair you with one positivepositivo thought.
119
290000
2000
Eu realmente ao menos deixar um pensamento positivo.
05:07
I mean, this is all very depressingdeprimente, right --
120
292000
2000
Quero dizer, isto é tudo muito depressivo, certo --
05:09
people have conflictsconflitos of interestinteresse, we don't see it, and so on.
121
294000
3000
as pessoas têm conflitos de interesses, nós não os vemos, e por ai fora.
05:12
The positivepositivo perspectiveperspectiva, I think, of all of this
122
297000
2000
A perspectiva positiva, acho eu, de tudo isto
05:14
is that, if we do understandCompreendo when we go wrongerrado,
123
299000
3000
é que se nós entendermos quando estamos errados,
05:17
if we understandCompreendo the deepprofundo mechanismsmecanismos
124
302000
2000
se entendermos os mecanismos profundos
05:19
of why we failfalhou and where we failfalhou,
125
304000
2000
do porquê falar-mos e onde nós falamos,
05:21
we can actuallyna realidade hopeesperança to fixconsertar things.
126
306000
2000
podemos realmente ter esperança em corrigir as coisas.
05:23
And that, I think, is the hopeesperança. Thank you very much.
127
308000
2000
E essa, penso eu, é a esperança. Muito obrigado.
05:25
(ApplauseAplausos)
128
310000
4000
(Aplausos)
Translated by Pedro Pinheiro
Reviewed by Rafael Eufrasio

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.

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