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

Why you should listen

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

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

More profile about the speaker
Dan Ariely | Speaker | TED.com
TED2015

Dan Ariely: How equal do we want the world to be? You'd be surprised

Dan Ariely: Akú sociálnu spravodlivosť chceme? Budete prekvapení.

Filmed:
1,928,125 views

Správy o stúpajúcej sociálnej nerovnosti nás všetkých znepokojujú. Ale prečo? Dan Ariely predstavuje prekvapivé závery svojho výskumu o tom, čo považujeme za spravodlivé pri rozdelení bohatstva v spoločnosti. A potom si to porovnáme s reálnymi štatistikami.
- Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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

00:12
It would be nicepekný to be
objectiveobjektívny in life,
0
926
2645
Bolo by v mnohých ohľadoch fajn,
keby sme vnímali svet objektívne.
00:15
in manyveľa waysspôsoby.
1
3571
2022
00:17
The problemproblém is that we have
these color-tintedfarebné-Tónované glassesokuliare
2
5593
3378
My sa však na všetky možné situácie
pozeráme cez farebné okuliare.
00:20
as we look at all kindsdruhy of situationssituácií.
3
8971
4679
00:25
For examplepríklad, think about
something as simpleprostý as beerpivo.
4
13650
3716
Zoberme si niečo také jednoduché ako pivo.
00:29
If I gavedal you a fewmálo beerspivá to tastepríchuť
5
17366
2182
Ak by som vám dal ochutnať rôzne pivá,
00:31
and I askedspýtal you to raterýchlosť them
on intensityintenzita and bitternesshorkosť,
6
19548
3808
aby ste ohodnotili ich silu a horkosť,
00:35
differentrozdielny beerspivá would occupyobsadiť
differentrozdielny spacepriestor.
7
23356
3697
rôzne pivá by dopadli rôzne.
00:39
But what if we triedskúšal
to be objectiveobjektívny about it?
8
27053
2757
Ale čo ak by sme chceli byť objektívni?
00:41
In the casepúzdro of beerpivo,
it would be very simpleprostý.
9
29810
2160
V prípade piva by to šlo
zariadiť jednoducho:
00:43
What if we did a blindslepý tastepríchuť?
10
31970
2152
Čo ak by ste ochutnávali naslepo?
00:46
Well, if we did the samerovnaký thing,
you tastedochutnal the samerovnaký beerpivo,
11
34122
2724
Pivá by boli rovnaké ako predým,
len by ste nevedeli, ktoré je ktoré.
00:48
now in the blindslepý tastepríchuť,
things would look slightlytrochu differentrozdielny.
12
36846
3971
To by už dopadlo trošku inak.
00:52
MostVäčšina of the beerspivá will go into one placemiesto.
13
40817
2222
Väčšina pív by skončila
na rovnakom mieste.
00:55
You will basicallyv podstate not
be ableschopný to distinguishrozlíšiť them,
14
43039
2445
Prakticky by ste ich nevedeli rozlíšiť,
00:57
and the exceptionvýnimka, of coursekurz,
will be GuinnessGuinness.
15
45484
3089
samozrejme s výnimkou …
Guinessa.
01:00
(LaughterSmiech)
16
48573
2228
(smiech)
01:02
SimilarlyPodobne, we can think about physiologyfyziológie.
17
50801
2786
Podobne to funguje aj s fyziológiou.
01:05
What happensdeje when people expectočakávať
something from theirich physiologyfyziológie?
18
53587
3042
Čo sa stane, ak od svojej fyziológie
očakávate určitú vec?
01:08
For examplepríklad, we soldpredávané people
painbolesť medicationslieky.
19
56629
2508
My sme napríklad ľuďom
predávali istý liek proti bolesti.
01:11
Some people, we told them
the medicationslieky were expensivedrahý.
20
59137
2739
Niektorým draho a niektorým lacno.
01:13
Some people, we told them it was cheaplacný.
21
61876
1881
01:15
And the expensivedrahý
painbolesť medicationliečenie workedpracoval better.
22
63757
2972
A ten drahý zaberal lepšie.
01:18
It relieveduľavilo more painbolesť from people,
23
66729
2554
Ľuďom viac pomáhal od bolesti,
01:21
because expectationsočakávania
do changezmena our physiologyfyziológie.
24
69283
3504
lebo očakávanie naozaj
mení ľudskú fyziológiu.
01:24
And of coursekurz, we all know that in sportsšportové,
25
72787
2062
A ako všetci vieme zo športu,
01:26
if you are a fanventilátor of a particularkonkrétny teamtím,
26
74849
1818
ak fandíte určitému tímu,
01:28
you can't help but see the gamehra
27
76667
2369
budete zápas vnímať
z pohľadu vášho mužstva.
01:31
developvypracovať from the perspectiveperspektíva of your teamtím.
28
79036
3505
01:34
So all of those are casesprípady in whichktorý
our preconceivedzaujatosti notionspojmy
29
82541
4176
Vo všetkých týchto prípadoch
naše predstavy a očakávania
01:38
and our expectationsočakávania colorfarba our worldsvet.
30
86717
3440
zafarbujú náš svet.
01:42
But what happenedStalo
in more importantdôležitý questionsotázky?
31
90157
3402
A ako je to s dôležitejšími témami?
01:45
What happenedStalo with questionsotázky
that had to do with socialsociálny justicespravodlivosť?
32
93559
3552
S otázkami týkajúcimi sa
spoločenskej spravodlivosti?
01:49
So we wanted to think about
what is the blindslepý tastingochutnávka versionverzia
33
97111
3405
Rozmýšľali sme, ako by sme
takto „naslepo“ mohli zistiť,
01:52
for thinkingpremýšľanie about inequalitynerovnosť?
34
100516
3065
čo si ľudia myslia o nerovnosti.
01:55
So we startedzahájená looking at inequalitynerovnosť,
35
103581
2299
Zamerali sme sa teda na tému nerovnosti
01:57
and we did some large-scalevo veľkom meradle surveysprieskumy
36
105880
1950
a urobili veľký prieskum
v USA a iných krajinách.
01:59
around the U.S. and other countrieskrajiny.
37
107830
2554
02:02
So we askedspýtal two questionsotázky:
38
110384
1951
Pýtali sme sa dve otázky:
02:04
Do people know what kinddruh of
levelhladina of inequalitynerovnosť we have?
39
112335
3366
Vedia ľudia, akú úroveň nerovnosti máme?
02:07
And then, what levelhladina of inequalitynerovnosť
do we want to have?
40
115701
4111
A potom, akú úroveň nerovnosti
by sme chceli mať.
02:11
So let's think about the first questionotázka.
41
119812
2414
Zastavme sa pri prvej otázke.
02:14
ImaginePredstavte si I tookzobral all the people in the U.S.
42
122226
2113
Predstavte si, že všetkých občanov USA
02:16
and I sortedradené them from
the poorestnajchudobnejšie on the right
43
124339
2925
zoradím sprava doľava
od najchudobnejších po najbohatších.
02:19
to the richestnajbohatší on the left,
44
127264
2392
A potom ich rozdelím do piatich blokov:
02:21
and then I dividedrozdelený them into fivepäť bucketsvedierka:
45
129656
2662
02:24
the poorestnajchudobnejšie 20 percentpercento,
the nextĎalšie 20 percentpercento,
46
132318
2298
najchudobnejších 20 %, ďalších 20 %
02:26
the nextĎalšie, the nextĎalšie,
and the richestnajbohatší 20 percentpercento.
47
134616
2856
ďalších a ďalších,
a potom najbohatších 20 %.
02:29
And then I askedspýtal you to tell me
how much wealthbohatstvo do you think
48
137472
2996
A potom sa vás spýtam, koľko bohatstva
podľa vás je v každom z týchto blokov?
02:32
is concentratedkoncentrovaný in eachkaždý of those bucketsvedierka.
49
140468
2949
02:35
So to make it simplerjednoduchšie,
imaginepredstaviť si I askopýtať sa you to tell me,
50
143417
2461
Zjednoduším to,
predstave si, že sa vás pýtam,
02:37
how much wealthbohatstvo do you think
is concentratedkoncentrovaný
51
145878
2260
koľko bohatstva obsahujú dolné dva bloky,
02:40
in the bottomdno two bucketsvedierka,
52
148138
2260
čo je dolných 40 % ľudí.
02:42
the bottomdno 40 percentpercento?
53
150398
2261
02:44
Take a seconddruhý. Think about it
and have a numberčíslo.
54
152659
2692
Zamyslite sa na chvíľku
a pripravte si číslo.
02:47
UsuallyZvyčajne we don't think.
55
155351
1904
Väčšinou sa príliš nezamýšľame.
02:49
Think for a seconddruhý,
have a realskutočný numberčíslo in your mindmyseľ.
56
157255
2485
Pripravte si konkrétne číslo.
Máte?
02:51
You have it?
57
159740
1625
02:53
Okay, here'stady what lots
of AmericansAmeričania tell us.
58
161365
3065
OK, takto to vidí
priemerný Američan.
02:56
They think that the bottomdno 20 percentpercento
59
164430
1927
Dolných 20 % podľa neho
vlastní 2,9 % bohatstva,
02:58
has about 2.9 percentpercento of the wealthbohatstvo,
60
166357
2322
03:00
the nextĎalšie groupskupina has 6.4,
61
168679
2183
nasledujúci blok 6,4 %,
03:02
so togetherspolu it's slightlytrochu more than ninedeväť.
62
170862
2507
Spolu teda niečo vyše 9 %.
03:05
The nextĎalšie groupskupina, they say, has 12 percentpercento,
63
173369
3413
Ďalšia skupina vlastní 12 %,
03:08
20 percentpercento,
64
176782
1649
potom 20 %,
03:10
and the richestnajbohatší 20 percentpercento, people think
has 58 percentpercento of the wealthbohatstvo.
65
178431
4644
a najbohatších 20 % ľudí
vraj vlastní 58 % bohatstva.
03:15
You can see how this relatessa týka
to what you thought.
66
183075
3135
Môžete si to porovnať s vaším výsledkom.
03:18
Now, what's realityrealita?
67
186210
1741
Aká je skutočnosť?
03:19
RealityReality is slightlytrochu differentrozdielny.
68
187951
1811
Trošku iná.
03:21
The bottomdno 20 percentpercento
has 0.1 percentpercento of the wealthbohatstvo.
69
189762
3813
Dolných 20 % má 0,1 % majetku,
03:25
The nextĎalšie 20 percentpercento
has 0.2 percentpercento of the wealthbohatstvo.
70
193575
3251
ďalších 20 % vlastní 0,2 %.
03:28
TogetherSpolu, it's 0.3.
71
196826
2113
Spolu teda 0,3 %.
03:30
The nextĎalšie groupskupina has 3.9,
72
198939
3529
Ďalšia skupina má 3,9 %,
03:34
11.3,
73
202468
2183
potom 11,3 %
03:36
and the richestnajbohatší groupskupina
has 84-85 percentpercento of the wealthbohatstvo.
74
204651
5741
a najbohatší vlastnia 84 – 85 % bohatstva.
03:42
So what we actuallyvlastne have
and what we think we have
75
210392
2966
Je veľký rozdiel v tom, čo si myslíme,
že máme, a čo máme naozaj.
03:45
are very differentrozdielny.
76
213358
1973
03:47
What about what we want?
77
215331
2090
A ako by sme to chceli mať?
Ako také niečo vôbec zistiť?
03:49
How do we even figurefigúra this out?
78
217421
1997
My sme si pri výskume toho,
čo ľudia naozaj chcú,
03:51
So to look at this,
79
219418
1411
03:52
to look at what we really want,
80
220829
1578
03:54
we thought about
the philosopherfilozof JohnJohn RawlsRawls.
81
222407
3065
pomohli filozofom Johnom Rawlsom.
03:57
If you rememberpamätať JohnJohn RawlsRawls,
82
225472
1835
Ak si spomínate, John Rawls definoval
spravodlivú spoločnosť takto:
03:59
he had this notionpredstava
of what's a just societyspoločnosť.
83
227307
3250
04:02
He said a just societyspoločnosť
84
230557
1482
„Ak by ste o nej všetko vedeli,
boli by ste ochotní vstúpiť do nej
04:04
is a societyspoločnosť that if
you knewvedel everything about it,
85
232039
2715
04:06
you would be willingochotný
to entervstúpiť it in a randomnáhodný placemiesto.
86
234754
2433
v akomkoľvek postavení.“
04:09
And it's a beautifulkrásny definitiondefinícia,
87
237187
1524
Je to krásna definícia,
04:10
because if you're wealthybohatý,
you mightsila want the wealthybohatý
88
238711
2478
lebo ak ste bohatí, budete možno chcieť
04:13
to have more moneypeniaze, the poorchudobný to have lessmenej.
89
241189
2037
bohatým pridať a chudobným ubrať
04:15
If you're poorchudobný, you mightsila
want more equalityrovnosť.
90
243226
2109
a ak ste chudobní, chcete
zrejme väčšiu rovnosť.
04:17
But if you're going
to go into that societyspoločnosť
91
245335
2004
Ale ak neviete,
aká bude vaša nová situácia,
04:19
in everykaždý possiblemožný situationsituácia,
and you don't know,
92
247339
3320
04:22
you have to considerzvážiť all the aspectsaspekty.
93
250659
2206
musíte sa na to pozrieť z každej stránky.
04:24
It's a little bittrocha like blindslepý tastingochutnávka
in whichktorý you don't know
94
252865
2926
Je to niečo ako ochutnávka naslepo,
04:27
what the outcomevýsledok will be
when you make a decisionrozhodnutie,
95
255791
2670
keď sa musíte rozhodnúť predtým,
než zistíte, ako sa veci majú.
04:30
and RawlsRawls calledvolal this
the "veilzávoj of ignoranceneznalosť."
96
258461
3715
Rawls to nazval „závojom neznalosti“.
04:34
So, we tookzobral anotherďalší groupskupina,
a largeveľký groupskupina of AmericansAmeričania,
97
262176
3607
Ďalšej veľkej skupiny
amerických respondentov
04:37
and we askedspýtal them the questionotázka
in the veilzávoj of ignoranceneznalosť.
98
265783
2755
sme sa pýtali cez tento závoj neznalosti:
04:40
What are the characteristicsvlastnosti of a countrykrajina
that would make you want to joinpripojiť it,
99
268538
4110
Aká by mala byť majetková štruktúra
krajiny, v ktorej by ste chceli žiť
04:44
knowingvedomím that you could endkoniec
randomlynáhodne at any placemiesto?
100
272648
3158
bez ohľadu na to,
aké tam bude vaše postavenie?
04:47
And here is what we got.
101
275806
1479
Dostali sme toto:
04:49
What did people want to give
to the first groupskupina,
102
277285
2259
Koľko ľudia chceli dať dolným 20 %?
04:51
the bottomdno 20 percentpercento?
103
279544
2183
04:53
They wanted to give them
about 10 percentpercento of the wealthbohatstvo.
104
281727
2694
Chceli im dať okolo 10 % majetku.
04:56
The nextĎalšie groupskupina, 14 percentpercento of the wealthbohatstvo,
105
284421
2600
Druhej skupine 14 %,
04:59
21, 22 and 32.
106
287021
5363
potom 21, 22 a 32 %.
05:04
Now, nobodynikto in our samplevzorka
wanted fullplne equalityrovnosť.
107
292384
3506
Nikto v celej vzorke
nechcel úplnú rovnosť.
05:07
NobodyNikto thought that socialismsocializmus
is a fantasticfantastický ideanápad in our samplevzorka.
108
295890
4433
Nikto nepovažoval socializmus
za úžasnú myšlienku.
05:12
But what does it mean?
109
300323
1288
Čo to znamená?
05:13
It meansprostriedky that we have this knowledgevedomosti gapmedzera
110
301611
2038
Odhaľuje to vedomostnú medzeru
05:15
betweenmedzi what we have
and what we think we have,
111
303649
2658
medzi tým, čo máme,
a čo si myslíme, že máme.
05:18
but we have at leastnajmenej as bigveľký a gapmedzera
betweenmedzi what we think is right
112
306307
3715
A snáď ešte väčší je rozpor medzi tým,
čo považujeme za spravodlivé,
05:22
to what we think we have.
113
310022
2798
a tým, čo si myslíme, že máme.
05:24
Now, we can askopýtať sa these questionsotázky,
by the way, not just about wealthbohatstvo.
114
312820
3192
Týmto spôsobom sa, mimochodom,
môžeme pýtať nielen na majetok.
05:28
We can askopýtať sa it about other things as well.
115
316012
2415
05:30
So for examplepríklad, we askedspýtal people
from differentrozdielny partsdiely of the worldsvet
116
318427
4203
A môžeme sa pýtať ľudí
z rôznych kútov sveta.
05:34
about this questionotázka,
117
322630
1718
05:36
people who are liberalsliberáli and conservativeskonzervatívci,
118
324348
2343
Pýtali sme sa
liberálov aj konzervatívcov,
05:38
and they gavedal us basicallyv podstate
the samerovnaký answerodpoveď.
119
326691
2044
a ich odpovede boli veľmi podobné.
05:40
We askedspýtal richbohatý and poorchudobný,
they gavedal us the samerovnaký answerodpoveď,
120
328735
2482
Bohatí a chudobní odpovedali
prakticky rovnako.
05:43
menmuži and womenženy,
121
331217
1301
Muži aj ženy,
poslucháči verejnoprávneho rozhlasu
aj čitatelia časopisu Forbes.
05:44
NPRNPR listenersposlucháčov and ForbesForbes readersčitateľovi.
122
332518
2693
05:47
We askedspýtal people in EnglandAnglicko,
AustraliaAustrália, the U.S. --
123
335211
3229
Ľudia z Anglicka, Austrálie, USA –
05:50
very similarpodobný answersodpovede.
124
338440
1717
veľmi podobné odpovede.
05:52
We even askedspýtal differentrozdielny
departmentsútvary of a universityuniverzitnú.
125
340157
2771
Pýtali sme sa dokonca
ľudí z rôznych odborov.
05:54
We wentšiel to HarvardHarvard and we checkedkontrolované
almosttakmer everykaždý departmentoddelenie,
126
342928
2758
Na Harvarde sme obišli všetky katedry
05:57
and in factskutočnosť, from HarvardHarvard BusinessPodnikanie SchoolŠkola,
127
345686
2012
a až na pár ľudí
z Harvard Business School,
05:59
where a fewmálo people wanted the wealthybohatý
to have more and the [poorchudobný] to have lessmenej,
128
347698
3712
ktorí by pridali bohatým
a ubrali chudobným,
bola podobnosť zarážajúca.
06:03
the similaritypodobnosť was astonishingudivujúce.
129
351410
2540
06:05
I know some of you wentšiel
to HarvardHarvard BusinessPodnikanie SchoolŠkola.
130
353950
2824
Niektorí z vás chodili
na Harvard Business School, že?
06:08
We alsotaktiež askedspýtal this questionotázka
about something elseinak.
131
356774
3346
Pýtali sme sa aj na to,
aký je dnes asi
06:12
We askedspýtal, what about the ratiopomer
of CEOGENERÁLNY RIADITEĽ payplatiť to unskillednekvalifikovaných workerspracovníci?
132
360120
4969
pomer príjmov riaditeľa podniku
a nekvalifikovaného robotníka?
06:17
So you can see what
people think is the ratiopomer,
133
365089
3157
Toto si mysleli respondenti.
06:20
and then we can askopýtať sa the questionotázka,
what do they think should be the ratiopomer?
134
368246
3901
A čo považovali za primerané?
06:24
And then we can askopýtať sa, what is realityrealita?
135
372147
2627
A aká je skutočnosť?
06:26
What is realityrealita? And you could say,
well, it's not that badzlý, right?
136
374774
3278
Zdá sa, že v skutočnosti
to nie je také zlé.
06:30
The redčervená and the yellowžltá
are not that differentrozdielny.
137
378052
2153
Červená a žltá sa príliš nelíši.
06:32
But the factskutočnosť is, it's because
I didn't drawkresliť them on the samerovnaký scalemierka.
138
380205
3920
Ale to len preto, že som ich
nenakreslil v rovnakej mierke.
06:38
It's hardusilovne to see, there's yellowžltá
and blueModrá in there.
139
386105
3910
Je ich zle vidieť,
ale aj žltá a modrá tam sú.
06:42
So what about other outcomesvýstupy of wealthbohatstvo?
140
390015
2345
A čo iné veci súvisiace s majetkom?
06:44
WealthBohatstvo is not just about wealthbohatstvo.
141
392360
1695
Majetok nie je len o majetku.
06:46
We askedspýtal, what about things like healthzdravie?
142
394055
2624
Pýtali sme sa napríklad na zdravie,
06:48
What about availabilitydostupnosť
of prescriptionpredpis medicationliečenie?
143
396679
4133
na dostupnosť liekov na predpis,
06:52
What about life expectancyočakávania?
144
400812
2020
na strednú dĺžku života,
06:54
What about life expectancyočakávania of infantskojenci?
145
402832
2415
na dojčenskú úmrtnosť.
06:57
How do we want this to be distributeddistribuované?
146
405247
2345
Tie by ako mali byť rozdelené?
06:59
What about educationvzdelanie for youngmladý people?
147
407592
2809
Čo vzdelanie pre mladých?
07:02
And for olderstaršie people?
148
410401
1870
A čo pre starších?
07:04
And acrossnaprieč all of those things,
what we learnedučený was that people
149
412271
2983
Z toho celého sa ukázalo,
07:07
don't like inequalitynerovnosť of wealthbohatstvo,
150
415254
3158
že ľuďom sa majetková nerovnosť nepáči,
07:10
but there's other things where inequalitynerovnosť,
whichktorý is an outcomevýsledok of wealthbohatstvo,
151
418412
3506
ale nerovnosť v ďalších oblastiach,
ktoré s majetkom súvisia,
07:13
is even more aversiveaverzívna to them:
152
421918
2043
je ešte neprijateľnejšia.
07:15
for examplepríklad, inequalitynerovnosť
in healthzdravie or educationvzdelanie.
153
423961
3971
Napríklad nerovnosť prístupu
k zdraviu alebo ku vzdelaniu.
07:19
We alsotaktiež learnedučený that people
are particularlyobzvlášť openotvorený
154
427932
2461
Tiež sme zistili,
že by ľudia chceli zmeniť
07:22
to changeszmeny in equalityrovnosť
when it comesprichádza to people
155
430393
2554
najmä nerovnosti týkajúce sa tých,
ktorí o sebe nemôžu rozhodnúť:
07:24
who have lessmenej agencykancelária --
156
432947
2044
07:26
basicallyv podstate, youngmladý kidsdeti and babiesbábätká,
157
434991
2345
predovšetkým malých detí,
07:29
because we don't think of them
as responsiblezodpovedný for theirich situationsituácia.
158
437336
4667
lebo tým neprisudzujeme
zodpovednosť za ich situáciu.
07:34
So what are some lessonsvyučovanie from this?
159
442003
2345
Čo z toho pre nás vyplýva?
Sú tu dva rozpory: medzi realitou a tým,
čo si myslíme, a tiež tým, čo si želáme.
07:36
We have two gapsmedzery:
160
444348
1160
07:37
We have a knowledgevedomosti gapmedzera
and we have a desirabilityvhodnosť gapmedzera
161
445508
2580
07:40
And the knowledgevedomosti gapmedzera
is something that we think about,
162
448088
2622
Zamyslime sa nad tým prvým:
07:42
how do we educatevychovávať people?
163
450710
1370
Ako ľudí vzdelávať?
07:44
How do we get people to think
differentlyodlišne about inequalitynerovnosť
164
452080
2716
Ako dosiahnuť, aby inak zmýšľali
o nerovnosti a jej dôsledkoch,
07:46
and the consequencesdôsledky of inequalitynerovnosť
in termspodmienky of healthzdravie, educationvzdelanie,
165
454796
3762
ako je zdravie, vzdelanie,
závisť, kriminalita atď.?
07:50
jealousyžiarlivosť, crimezločin raterýchlosť, and so on?
166
458558
2391
Potom ten rozpor v tom, čo je žiadúce.
07:52
Then we have the desirabilityvhodnosť gapmedzera.
167
460949
1881
07:54
How do we get people to think differentlyodlišne
about what we really want?
168
462830
3823
Aké zmeniť zmýšľanie ľudí o tom,
čo naozaj chcú?
07:58
You see, the RawlsRawls definitiondefinícia,
the RawlsRawls way of looking at the worldsvet,
169
466653
3375
Tá Rawlsova defininícia,
jeho pohľad na svet,
08:02
the blindslepý tastingochutnávka approachprístup,
170
470028
1742
prístup „ochutnávky naslepo“
08:03
takes our selfishsebecký motivationmotivácia
out of the pictureobrázok.
171
471770
2925
z obrázku stiera našu sebeckú motiváciu.
08:06
How do we implementrealizovať that
to a highervyššia degreestupeň
172
474695
2577
Ako dostať tento prístup
do povedomia ľudí,
08:09
on a more extensiverozsiahle scalemierka?
173
477272
2624
a to vo veľkom meradle?
08:11
And finallykonečne, we alsotaktiež have an actionakčné gapmedzera.
174
479896
2856
Je tu ešte jeden rozpor:
08:14
How do we take these things
and actuallyvlastne do something about it?
175
482752
2949
medzi tým, ako tieto veci berieme
a čo s tým robíme.
08:17
I think partčasť of the answerodpoveď
is to think about people
176
485701
2902
Čiastočne to pochopíme,
keď sa na ľudí pozrieme ako na malé deti,
08:20
like youngmladý kidsdeti and babiesbábätká
that don't have much agencykancelária,
177
488603
3112
ktoré o sebe príliš rozhodovať nemôžu,
08:23
because people seempripadať to be
more willingochotný to do this.
178
491715
3808
lebo ľudia sú, zdá sa,
ochotní takto fungovať.
08:27
To summarizezhrnúť, I would say,
nextĎalšie time you go to drinkpiť beerpivo or winevíno,
179
495523
5270
Na záver by som povedal, že keď pôjdete
nabudúce na pivo alebo na víno,
08:32
first of all, think about, what is it
in your experienceskúsenosť that is realskutočný,
180
500793
4087
skúste rozlíšiť, čo z vašich vnemov
je realita a čo je placebo efekt,
08:36
and what is it in your experienceskúsenosť
that is a placeboplacebo effectúčinok
181
504880
3274
plynúci z vášho očakávania.
08:40
comingPrichádza from expectationsočakávania?
182
508154
1604
08:41
And then think about what it alsotaktiež meansprostriedky
for other decisionsrozhodnutie in your life,
183
509758
3529
A skúste to rozlíšiť aj pri iných
rozhodnutiach vo vašom živote
a tiež pri politických otázkach,
08:45
and hopefullydúfajme alsotaktiež for policypolitika questionsotázky
184
513287
2075
ktoré sa týkajú nás všetkých.
08:47
that affectovplyvniť all of us.
185
515362
1305
08:48
Thanksvďaka a lot.
186
516667
1727
Ďakujem pekne.
08:50
(ApplausePotlesk)
187
518394
2337
(potlesk)
Translated by Petra Submarine
Reviewed by Linda Magáthová

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

More profile about the speaker
Dan Ariely | Speaker | TED.com