TED2011
Dan Ariely: Beware conflicts of interest
Dan Ariely: Pozor, střet zájmů!
Filmed:
Readability: 3.3
1,284,831 views
Psycholog Dan Ariely vypráví v této krátké prezentaci dva osobní příběhy, které odhalují střet zájmů na poli vědy. Příběh o tom, jak hon za informacemi a výsledky může být ovlivněn, ať už úmyslně nebo ne, krátkodobými cíly jednotlivců. Dan nám připomíná, abychom při hledání odpovědí na velké otázky nezapomínali na to, že jsme stále jenom lidé.
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. Full bio
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.
00:16
So, I was in the hospital for a long time.
0
1000
3000
Dlouhou dobu jsem strávil v nemocnici.
00:19
And a few years after I left, I went back,
1
4000
3000
A jen pár let po tom, co mě pustili, jsem se tam zase vrátil
00:22
and the chairman of the burn department was very excited to see me --
2
7000
3000
a vedoucí oddělení popálenin byl hrozně šťastný, když mě uviděl --
00:25
said, "Dan, I have a fantastic new treatment for you."
3
10000
3000
a říkal: "Dane, mám pro vás úžasnou novou metodu léčení."
00:28
I was very excited. I walked with him to his office.
4
13000
2000
Byl jsem z toho nadšený. Šel jsem s ním tedy do jeho kanceláře.
00:30
And he explained to me that, when I shave,
5
15000
3000
Tam mi začal vysvětlovat, že když se holím,
00:33
I have little black dots on the left side of my face where the hair is,
6
18000
3000
mám na levé tváři, kde mi rostou vousy, malé černé tečky,
00:36
but on the right side of my face
7
21000
2000
ale na pravé tváři,
00:38
I was badly burned so I have no hair,
8
23000
2000
která byla popálená, nemám žádné vousy
00:40
and this creates lack of symmetry.
9
25000
2000
a toto vytváří velmi viditelný rozdíl.
00:42
And what's the brilliant idea he had?
10
27000
2000
A co byla ta úžasná nová metoda, kterou měl?
00:44
He was going to tattoo little black dots
11
29000
2000
Chtěl mi vytetovat na pravou tvář
00:46
on the right side of my face
12
31000
3000
malé černé tečky
00:49
and make me look very symmetric.
13
34000
2000
a tímto ten rozdíl srovnat.
00:51
It sounded interesting. He asked me to go and shave.
14
36000
3000
Znělo to zajímavě. Požádal mě, abych se šel oholit.
00:54
Let me tell you, this was a strange way to shave,
15
39000
2000
Musím vám říci, že tohle holení bylo strašně divné,
00:56
because I thought about it
16
41000
2000
protože jsem nad tím přemýšlel
00:58
and I realized that the way I was shaving then
17
43000
2000
a došlo mi, že to, jak se oholím dnes,
01:00
would be the way I would shave for the rest of my life --
18
45000
2000
bude muset být způsob, jak se budu holit do konce života --
01:02
because I had to keep the width the same.
19
47000
2000
protože budu muset zachovat stejný styl.
01:04
When I got back to his office,
20
49000
2000
Když jsem se vrátil do ordinace,
01:06
I wasn't really sure.
21
51000
2000
nebyl jsem si tím úplně jistý.
01:08
I said, "Can I see some evidence for this?"
22
53000
2000
Zeptal jsem se: "Můžu vidět nějaké důkazy této metody?"
01:10
So he showed me some pictures
23
55000
2000
Tak mi ukázal pár obrázků
01:12
of little cheeks with little black dots --
24
57000
2000
s tvářemi, které mají malé černé tečky --
01:14
not very informative.
25
59000
2000
nic moc informativního.
01:16
I said, "What happens when I grow older and my hair becomes white?
26
61000
2000
Zeptal jsem se taky: "Co se stane, až zestárnu a mé vousy začnou šedivět?
01:18
What would happen then?"
27
63000
2000
Co bude potom?"
01:20
"Oh, don't worry about it," he said.
28
65000
2000
"Toho se nemusíte bát," řekl.
01:22
"We have lasers; we can whiten it out."
29
67000
3000
"Máme lasery, prostě vám ty tečky vybělíme."
01:25
But I was still concerned,
30
70000
2000
Ale stále jsem měl otázky,
01:27
so I said, "You know what, I'm not going to do it."
31
72000
3000
tak jsem řekl: "Víte co, já do toho nejdu."
01:30
And then came one of the biggest guilt trips of my life.
32
75000
4000
Načež přišlo něco, díky čemu jsem cítil snad největší vinu ve svém životě.
01:34
This is coming from a Jewish guy, all right, so that means a lot.
33
79000
3000
Pamatujte, že jsem Žid, takže to už něco znamená.
01:37
(Laughter)
34
82000
2000
(Smích)
01:39
And he said, "Dan, what's wrong with you?
35
84000
3000
Zeptal se mě: "Dane, co je s vámi špatně?
01:42
Do you enjoy looking non-symmetric?
36
87000
2000
Vás baví vypadat takhle rozdílně?
01:44
Do you have some kind of perverted pleasure from this?
37
89000
5000
Máte z toho snad nějaké zvrácené potěšení?
01:49
Do women feel pity for you
38
94000
2000
Litují vás snad ženy
01:51
and have sex with you more frequently?"
39
96000
3000
a vy s nimi máte díky tomu sex?"
01:54
None of those happened.
40
99000
3000
Nic z toho nebyla pravda.
01:58
And this was very surprising to me,
41
103000
2000
Ale tohle vše pro mě bylo velkým překvapením,
02:00
because I've gone through many treatments --
42
105000
2000
protože jsem prošel mnohým léčením --
02:02
there were many treatments I decided not to do --
43
107000
2000
a spoustu z nich jsem se rozhodl odmítnout --
02:04
and I never got this guilt trip to this extent.
44
109000
2000
ale nikdy jsem nebyl vystaven takové vině jako tehdy.
02:06
But I decided not to have this treatment.
45
111000
2000
Ale stejně jsem se rozhodl tuto léčbu nepodstoupit.
02:08
And I went to his deputy and asked him, "What was going on?
46
113000
2000
A šel jsem za zástupcem toho doktora a zeptal se, o co vlastně šlo.
02:10
Where was this guilt trip coming from?"
47
115000
2000
Proč ten vytvořený pocit, že jsem z něčeho vinen?
02:12
And he explained that they have done this procedure on two patients already,
48
117000
4000
A ten zástupce mi vysvětlil, že ten doktor už tuhle metodu vyzkoušel na 2 pacientech
02:16
and they need the third patient for a paper they were writing.
49
121000
3000
a já jsem měl být jeho třetím, kvůli výzkumu, který o tom psal.
02:19
(Laughter)
50
124000
2000
(Smích)
02:21
Now you probably think that this guy's a schmuck.
51
126000
2000
Asi vás napadne, že ten doktor je blbec.
02:23
Right, that's what he seems like.
52
128000
2000
Ano, vypadá to tak.
02:25
But let me give you a different perspective on the same story.
53
130000
3000
Ale dovolte mi ukázat vám jiný úhel pohledu na ten samý příběh.
02:28
A few years ago, I was running some of my own experiments in the lab.
54
133000
3000
Před pár lety jsem byl uprostřed svého vlastního výzkumu.
02:31
And when we run experiments,
55
136000
2000
A normálně když děláte výzkum,
02:33
we usually hope that one group will behave differently than another.
56
138000
3000
tak doufáte, že jedna skupina se bude chovat jinak než ta druhá.
02:36
So we had one group that I hoped their performance would be very high,
57
141000
3000
Takže jsme měli skupinu, u které jsem doufal ve velmi dobré výsledky,
02:39
another group that I thought their performance would be very low,
58
144000
3000
a měli jsme jinou skupinu, u které jsem si myslel, že budou hodně slabí.
02:42
and when I got the results, that's what we got --
59
147000
2000
A když jsme dostali výsledky, tak to dopadlo asi takhle --
02:44
I was very happy -- aside from one person.
60
149000
3000
byl jsem z nich nadšený -- až na jednoho člověka.
02:47
There was one person in the group
61
152000
2000
Ve skupině, která měla mít výsledky velmi dobré,
02:49
that was supposed to have very high performance
62
154000
2000
byl jeden člověk,
02:51
that was actually performing terribly.
63
156000
2000
který měl výsledky naprosto hrozné.
02:53
And he pulled the whole mean down,
64
158000
2000
A celý výsledek výzkumu tím stáhl dolů
02:55
destroying my statistical significance of the test.
65
160000
3000
a zmírnil statistický rozdíl mezi oběma skupinami.
02:59
So I looked carefully at this guy.
66
164000
2000
Tak jsem se na tohoto člověka podíval "zblízka".
03:01
He was 20-some years older than anybody else in the sample.
67
166000
3000
Byl asi o 20 let starší než všichni ostatní ve skupině.
03:04
And I remembered that the old and drunken guy
68
169000
2000
A pamatoval jsem si jednoho starého a opilého chlápka,
03:06
came one day to the lab
69
171000
2000
který přišel jednoho dne do laboratoře
03:08
wanting to make some easy cash
70
173000
2000
pro lehce získané peníze.
03:10
and this was the guy.
71
175000
2000
A tohle byl ten chlápek.
03:12
"Fantastic!" I thought. "Let's throw him out.
72
177000
2000
"Skvěle!" pomyslel jsem si. "Prostě ho vyhodíme.
03:14
Who would ever include a drunken guy in a sample?"
73
179000
3000
Kdo by kdy zahrnul opilého chlápka do výzkumu?"
03:17
But a couple of days later,
74
182000
2000
Ale o pár dní později
03:19
we thought about it with my students,
75
184000
2000
jsme nad tím přemýšleli s mými studenty
03:21
and we said, "What would have happened if this drunken guy was not in that condition?
76
186000
3000
a říkali jsme si: "Co by asi mohlo být jinak, kdyby tenhle chlápek nebyl v takovém stavu?
03:24
What would have happened if he was in the other group?
77
189000
2000
Co by se asi stalo, kdyby byl v té druhé skupině?
03:26
Would we have thrown him out then?"
78
191000
2000
Vyhodili bychom ho taky pryč?"
03:28
We probably wouldn't have looked at the data at all,
79
193000
2000
Nejspíše bychom se nad ničím ani nepozastavovali,
03:30
and if we did look at the data,
80
195000
2000
a kdyby ano,
03:32
we'd probably have said, "Fantastic! What a smart guy who is performing this low,"
81
197000
3000
nejspíše bychom řekli: "Super! Takhle chytrý chlápek a takové nízké výsledky,"
03:35
because he would have pulled the mean of the group lower,
82
200000
2000
protože by jenom stáhl výsledek té skupiny níže
03:37
giving us even stronger statistical results than we could.
83
202000
3000
a tím nám nabídl ještě větší statistický rozdíl, než bychom měli.
03:41
So we decided not to throw the guy out and to rerun the experiment.
84
206000
3000
Takže jsme se rozhodli toho chlápka nevyhodit a vrátit se zpět k výzkumu.
03:44
But you know, these stories,
85
209000
3000
Ale faktem je, že tyto příběhy
03:47
and lots of other experiments that we've done on conflicts of interest,
86
212000
3000
a spousty dalších pokusů, které jsme zatím udělali na střet zájmů,
03:50
basically kind of bring two points
87
215000
2000
vlastně ukazují dva hlavní body
03:52
to the foreground for me.
88
217000
2000
důležité pro mě.
03:54
The first one is that in life we encounter many people
89
219000
3000
Tím prvním je, že v životě se střetneme se spoustou lidí,
03:57
who, in some way or another,
90
222000
3000
kteří, ať už tak či jinak,
04:00
try to tattoo our faces.
91
225000
2000
se budou pokoušet potetovat naše tváře.
04:02
They just have the incentives that get them to be blinded to reality
92
227000
3000
Mají totiž nějaký svůj cíl či odměnu a ta jim zaslepí zrak
04:05
and give us advice that is inherently biased.
93
230000
3000
a pak nám dají radu, která je naprosto zkreslená jejich zájmem.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognize,
94
233000
2000
A jsem si jistý, že každý z nás tohle pozná
04:10
and we see that it happens.
95
235000
2000
a uvědomí si to.
04:12
Maybe we don't recognize it every time,
96
237000
2000
Možná že to nepoznáme pokaždé,
04:14
but we understand that it happens.
97
239000
2000
ale časem nám dojde, že se to stalo.
04:16
The most difficult thing, of course, is to recognize
98
241000
2000
Mnohem náročnější však je poznat,
04:18
that sometimes we too
99
243000
2000
že občas my sami
04:20
are blinded by our own incentives.
100
245000
2000
jsme zaslepení vlastními cíly.
04:22
And that's a much, much more difficult lesson to take into account.
101
247000
3000
A to je mnohem, mnohem náročnější věc, na kterou bychom vždy měli myslet.
04:25
Because we don't see how conflicts of interest work on us.
102
250000
4000
Protože nevidíme, jak střet zájmů ovlivňuje nás samotné.
04:29
When I was doing these experiments,
103
254000
2000
Když jsem dělal všechny své pokusy,
04:31
in my mind, I was helping science.
104
256000
2000
v mém chápání jsem pomáhal vědě.
04:33
I was eliminating the data
105
258000
2000
Upravoval jsem špatná data,
04:35
to get the true pattern of the data to shine through.
106
260000
2000
abych získal skutečně viditelný výsledek.
04:37
I wasn't doing something bad.
107
262000
2000
Nedělal jsem nic špatného.
04:39
In my mind, I was actually a knight
108
264000
2000
V mém chápání jsem byl vlastně rytířem,
04:41
trying to help science move along.
109
266000
2000
který se snaží pomoci vědě v pokroku.
04:43
But this was not the case.
110
268000
2000
Ale tohle nebyl ten případ.
04:45
I was actually interfering with the process with lots of good intentions.
111
270000
3000
Ve skutečnosti jsem se spoustou dobrých záměrů manipuloval s procesy.
04:48
And I think the real challenge is to figure out
112
273000
2000
A myslím si, že skutečná výzva je pro nás uvědomit si,
04:50
where are the cases in our lives
113
275000
2000
kde jsou ty momenty v našich životech,
04:52
where conflicts of interest work on us,
114
277000
2000
kdy nás ovlivnil náš vlastní střet zájmů,
04:54
and try not to trust our own intuition to overcome it,
115
279000
3000
a snažit se nevěřit vlastní intuici,
04:57
but to try to do things
116
282000
2000
ale dělat věci,
04:59
that prevent us from falling prey to these behaviors,
117
284000
2000
které nás budou chránit před podobným chováním,
05:01
because we can create lots of undesirable circumstances.
118
286000
3000
protože jím můžeme vytvořit mnoho dalších nemilých věcí.
05:05
I do want to leave you with one positive thought.
119
290000
2000
Chci vám na závěr dát jednu pozitivní myšlenku.
05:07
I mean, this is all very depressing, right --
120
292000
2000
Teda, tohle všechno je docela depresivní, že --
05:09
people have conflicts of interest, we don't see it, and so on.
121
294000
3000
lidé jednají ve střetu zájmů, my to nepoznáme, a tak dále.
05:12
The positive perspective, I think, of all of this
122
297000
2000
Ten kladný pohled na celou věc
05:14
is that, if we do understand when we go wrong,
123
299000
3000
je podle mě, že když pochopíme, že děláme něco špatně,
05:17
if we understand the deep mechanisms
124
302000
2000
když pochopíme komplexně to,
05:19
of why we fail and where we fail,
125
304000
2000
proč jsme chybovali a kde jsme chybovali,
05:21
we can actually hope to fix things.
126
306000
2000
můžeme se vlastně pokusit své chyby napravit.
05:23
And that, I think, is the hope. Thank you very much.
127
308000
2000
A tohle je podle mě ta naděje, kterou máme. Děkuji vám.
05:25
(Applause)
128
310000
4000
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economistThe 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 Irrational, The 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.
Dan Ariely | Speaker | TED.com