TED2011
Dan Ariely: Beware conflicts of interest
Dan Ariely: Hüten Sie sich vor Interessenskonflikten
Filmed:
Readability: 3.3
1,284,831 views
In diesem kurzen Vortrag erzählt der Psychologe Dan Ariely zwei persönliche Geschichten, die Interessenskonflikte im wissenschaftlichen Bereich aufzeigen: Wie das Streben nach Wissen und Einsicht bewusst oder unbewusst durch kurzsichtige persönliche Ziele beeinflusst werden kann. Er ermahnt uns dazu, uns unseres all zu menschlichen Gehirns bewusst zu sein, wenn wir über wichtige Fragen nachdenken.
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
Also, ich war lange Zeit im Krankenhaus.
00:19
And a few years after I left, I went back,
1
4000
3000
Und ein paar Jahre nach der Entlassung kehrte ich zurück,
00:22
and the chairman of the burn department was very excited to see me --
2
7000
3000
und der Vorstand der Abteilung für Brandverletzungen freute sich sehr, mich zu sehen --
00:25
said, "Dan, I have a fantastic new treatment for you."
3
10000
3000
er sagte: "Dan, ich habe eine fantastische neue Behandlung für Sie."
00:28
I was very excited. I walked with him to his office.
4
13000
2000
Ich war sehr aufgeregt und folgte ihm in sein Büro.
00:30
And he explained to me that, when I shave,
5
15000
3000
Und er erklärte mir, dass ich, wenn ich mich rasiere,
00:33
I have little black dots on the left side of my face where the hair is,
6
18000
3000
auf der linken Seite meines Gesichts schwarze Punkte habe, wo das Haar ist,
00:36
but on the right side of my face
7
21000
2000
aber auf der rechten Gesichtshälfte
00:38
I was badly burned so I have no hair,
8
23000
2000
hatte ich starke Verbrennungen und daher kein Haar,
00:40
and this creates lack of symmetry.
9
25000
2000
und das erzeugt eine symmetrische Ungleichheit.
00:42
And what's the brilliant idea he had?
10
27000
2000
Und was war seine brillante Idee?
00:44
He was going to tattoo little black dots
11
29000
2000
Er würde mir kleine schwarze Punkte
00:46
on the right side of my face
12
31000
3000
auf die rechte Seite meines Gesichts tätowieren
00:49
and make me look very symmetric.
13
34000
2000
und mein Aussehen sehr symmetrisch machen.
00:51
It sounded interesting. He asked me to go and shave.
14
36000
3000
Es klang interessant. Er bat mich, mich rasieren zu gehen.
00:54
Let me tell you, this was a strange way to shave,
15
39000
2000
Ich muss sagen, dass das eine seltsame Rasur war,
00:56
because I thought about it
16
41000
2000
weil ich dabei darüber nachdachte
00:58
and I realized that the way I was shaving then
17
43000
2000
und erkannte, dass die Art, wie ich mich gerade rasierte,
01:00
would be the way I would shave for the rest of my life --
18
45000
2000
die Art sein würde, auf die ich mich dann den Rest meines Lebens rasieren würde --
01:02
because I had to keep the width the same.
19
47000
2000
weil ich die Breite gleich halten müsste.
01:04
When I got back to his office,
20
49000
2000
Als ich in sein Büro zurückkehrte,
01:06
I wasn't really sure.
21
51000
2000
war ich mir nicht ganz sicher.
01:08
I said, "Can I see some evidence for this?"
22
53000
2000
Ich sagte: "Kann ich dafür Belege sehen?"
01:10
So he showed me some pictures
23
55000
2000
Also zeigte er mir ein paar Bilder
01:12
of little cheeks with little black dots --
24
57000
2000
kleiner Wangen mit kleinen schwarzen Punkten --
01:14
not very informative.
25
59000
2000
nicht sehr informativ.
01:16
I said, "What happens when I grow older and my hair becomes white?
26
61000
2000
Ich sagte: "Was geschieht, wenn ich älter werde und mein Haar weiß wird?
01:18
What would happen then?"
27
63000
2000
Was würde dann geschehen?"
01:20
"Oh, don't worry about it," he said.
28
65000
2000
"Oh, darüber müssen Sie sich keine Sorgen machen", sagte er.
01:22
"We have lasers; we can whiten it out."
29
67000
3000
"Wir haben Laser, wir können es ausbleichen."
01:25
But I was still concerned,
30
70000
2000
Aber ich hatte noch immer Zweifel,
01:27
so I said, "You know what, I'm not going to do it."
31
72000
3000
also sagte ich: "Wissen Sie was, ich werde es nicht tun."
01:30
And then came one of the biggest guilt trips of my life.
32
75000
4000
Und dann kamen die heftigsten Schuldzuweisungen meines Lebens.
01:34
This is coming from a Jewish guy, all right, so that means a lot.
33
79000
3000
Und das sagte ein jüdischer Mann, also heißt das sehr viel.
01:37
(Laughter)
34
82000
2000
(Lachen)
01:39
And he said, "Dan, what's wrong with you?
35
84000
3000
Und er sagte: "Dan, was stimmt nicht mit Ihnen?
01:42
Do you enjoy looking non-symmetric?
36
87000
2000
Gefällt es Ihnen, asymmetrisch auszusehen?
01:44
Do you have some kind of perverted pleasure from this?
37
89000
5000
Haben Sie eine Art perverses Vergnügen daran?
01:49
Do women feel pity for you
38
94000
2000
Haben Frauen Mitleid mit Ihnen
01:51
and have sex with you more frequently?"
39
96000
3000
und schlafen häufiger mit Ihnen?"
01:54
None of those happened.
40
99000
3000
Nichts davon traf zu.
01:58
And this was very surprising to me,
41
103000
2000
Und das hat mich sehr überrascht,
02:00
because I've gone through many treatments --
42
105000
2000
weil ich viele Behandlungen hinter mir habe --
02:02
there were many treatments I decided not to do --
43
107000
2000
es gab viele Behandlungen, gegen die ich mich entschieden hatte --
02:04
and I never got this guilt trip to this extent.
44
109000
2000
und nie wollte mir jemand in diesem Ausmaß Schuldgefühle bereiten.
02:06
But I decided not to have this treatment.
45
111000
2000
Aber ich habe mich gegen diese Behandlung entschieden.
02:08
And I went to his deputy and asked him, "What was going on?
46
113000
2000
Und ich ging zu seinem Stellvertreter und fragte: "Was ist hier los?
02:10
Where was this guilt trip coming from?"
47
115000
2000
Woher kommen diese Schuldzuweisungen?"
02:12
And he explained that they have done this procedure on two patients already,
48
117000
4000
Und er erklärte mir, dass sie dieses Verfahren bereits bei zwei Patienten angewandt hatten,
02:16
and they need the third patient for a paper they were writing.
49
121000
3000
und dass sie einen dritten Patient für einen Artikel brauchten, den sie schrieben.
02:19
(Laughter)
50
124000
2000
(Lachen)
02:21
Now you probably think that this guy's a schmuck.
51
126000
2000
Nun denken Sie wahrscheinlich, dass dieser Typ ein Schmock ist.
02:23
Right, that's what he seems like.
52
128000
2000
Genau diesen Eindruck macht er.
02:25
But let me give you a different perspective on the same story.
53
130000
3000
Aber lassen Sie mich Ihnen eine andere Sicht auf die gleiche Geschichte geben.
02:28
A few years ago, I was running some of my own experiments in the lab.
54
133000
3000
Vor ein paar Jahren führte ich einige meiner Experimente im Labor durch.
02:31
And when we run experiments,
55
136000
2000
Und bei unseren Experimenten
02:33
we usually hope that one group will behave differently than another.
56
138000
3000
hoffen wir normalerweise, dass eine Gruppe sich anders verhält als die andere.
02:36
So we had one group that I hoped their performance would be very high,
57
141000
3000
Wir hatten also eine Gruppe, bei der ich hoffte, dass ihre Leistung sehr hoch sein würde,
02:39
another group that I thought their performance would be very low,
58
144000
3000
eine andere Gruppe, deren Leistung ich als sehr niedrig einschätzte.
02:42
and when I got the results, that's what we got --
59
147000
2000
Und als ich die Resultate erhielt, kam genau das heraus --
02:44
I was very happy -- aside from one person.
60
149000
3000
ich war sehr glücklich -- abgesehen von einer Person.
02:47
There was one person in the group
61
152000
2000
Es gab in dieser Gruppe eine Person,
02:49
that was supposed to have very high performance
62
154000
2000
die eine sehr hohe Leistung haben sollte,
02:51
that was actually performing terribly.
63
156000
2000
die in Wirklichkeit aber miserabel abschnitt.
02:53
And he pulled the whole mean down,
64
158000
2000
Und er senkte den Mittelwert ab
02:55
destroying my statistical significance of the test.
65
160000
3000
und zerstörte mir damit die statistische Aussagekraft des Tests.
02:59
So I looked carefully at this guy.
66
164000
2000
Also sah ich mir diesen Menschen näher an.
03:01
He was 20-some years older than anybody else in the sample.
67
166000
3000
Er war etwa 20 Jahre älter als die anderen in dieser Gruppe.
03:04
And I remembered that the old and drunken guy
68
169000
2000
Und ich erinnerte mich, dass der alte und betrunkene Kerl
03:06
came one day to the lab
69
171000
2000
eines Tages ins Labor kam,
03:08
wanting to make some easy cash
70
173000
2000
um leichtes Geld zu verdienen,
03:10
and this was the guy.
71
175000
2000
und das war dieser Kerl.
03:12
"Fantastic!" I thought. "Let's throw him out.
72
177000
2000
"Fantastisch!" dachte ich mir. "Werfen wir ihn hinaus.
03:14
Who would ever include a drunken guy in a sample?"
73
179000
3000
Wer würde schon einen betrunkenen Kerl in eine Stichprobe aufnehmen?"
03:17
But a couple of days later,
74
182000
2000
Aber einige Tage später
03:19
we thought about it with my students,
75
184000
2000
dachten wir zusammen mit unseren Studierenden darüber nach
03:21
and we said, "What would have happened if this drunken guy was not in that condition?
76
186000
3000
und wir sagten: "Was wäre geschehen, wenn dieser betrunkene Typ nicht in diesem Zustand gewesen wäre?
03:24
What would have happened if he was in the other group?
77
189000
2000
Was wäre geschehen, wenn er in der anderen Gruppe gewesen wäre?
03:26
Would we have thrown him out then?"
78
191000
2000
Hätten wir ihn dann hinausgeworfen?"
03:28
We probably wouldn't have looked at the data at all,
79
193000
2000
Wir hätten die Daten wahrscheinlich gar nicht angesehen,
03:30
and if we did look at the data,
80
195000
2000
und falls wir sie doch angesehen hätten,
03:32
we'd probably have said, "Fantastic! What a smart guy who is performing this low,"
81
197000
3000
hätten wir vermutlich gesagt: "Fantastisch! Was ist das für ein klasse Kerl, der so schlecht abschneidet",
03:35
because he would have pulled the mean of the group lower,
82
200000
2000
weil er den Mittelwert der Gruppe heruntergezogen hätte
03:37
giving us even stronger statistical results than we could.
83
202000
3000
und uns noch prägnantere statistische Ergebnisse beschert hätte.
03:41
So we decided not to throw the guy out and to rerun the experiment.
84
206000
3000
Also beschlossen wir, den Mann nicht hinauszuwerfen und das Experiment zu wiederholen.
03:44
But you know, these stories,
85
209000
3000
Aber wissen Sie, diese Geschichten
03:47
and lots of other experiments that we've done on conflicts of interest,
86
212000
3000
und viele andere Experimente, die wir zu Interessenskonflikten gemacht haben,
03:50
basically kind of bring two points
87
215000
2000
bringen für mich im Wesentlichen zwei
03:52
to the foreground for me.
88
217000
2000
Dinge in den Vordergrund.
03:54
The first one is that in life we encounter many people
89
219000
3000
Das erste ist, dass wir in unserem Leben vielen Menschen begegnen,
03:57
who, in some way or another,
90
222000
3000
die, auf die eine oder andere Weise,
04:00
try to tattoo our faces.
91
225000
2000
versuchen, unsere Gesichter zu tätowieren.
04:02
They just have the incentives that get them to be blinded to reality
92
227000
3000
Sie haben einfach die Anreize, die sie gegenüber der Realität blind machen,
04:05
and give us advice that is inherently biased.
93
230000
3000
und sie geben uns Ratschläge, die völlig einseitig sind.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognize,
94
233000
2000
Und ich bin mir sicher, das ist etwas, was wir alle kennen,
04:10
and we see that it happens.
95
235000
2000
und wir sehen, dass es geschieht.
04:12
Maybe we don't recognize it every time,
96
237000
2000
Vielleicht erkennen wir es nicht jedes Mal,
04:14
but we understand that it happens.
97
239000
2000
aber wir verstehen, dass es geschieht.
04:16
The most difficult thing, of course, is to recognize
98
241000
2000
Die größte Schwierigkeit ist natürlich zu erkennen,
04:18
that sometimes we too
99
243000
2000
dass auch wir manchmal
04:20
are blinded by our own incentives.
100
245000
2000
durch unsere eigenen Motivationen geblendet werden.
04:22
And that's a much, much more difficult lesson to take into account.
101
247000
3000
Und das ist eine Lektion, der sehr viel schwieriger Rechnung zu tragen ist.
04:25
Because we don't see how conflicts of interest work on us.
102
250000
4000
Weil wir nicht bemerken, dass wir Interessenskonflikten unterliegen.
04:29
When I was doing these experiments,
103
254000
2000
Als ich diese Experimente durchführte,
04:31
in my mind, I was helping science.
104
256000
2000
habe ich in meiner Vorstellung der Wissenschaft gedient.
04:33
I was eliminating the data
105
258000
2000
Ich habe Daten entfernt,
04:35
to get the true pattern of the data to shine through.
106
260000
2000
um das wahre Muster der Daten transparent zu machen.
04:37
I wasn't doing something bad.
107
262000
2000
Ich habe nichts Schlechtes getan.
04:39
In my mind, I was actually a knight
108
264000
2000
In Wirklichkeit war ich in meiner Vorstellung ein Ritter,
04:41
trying to help science move along.
109
266000
2000
der versuchte, der Wissenschaft zu helfen voranzuschreiten.
04:43
But this was not the case.
110
268000
2000
Aber das war nicht der Fall.
04:45
I was actually interfering with the process with lots of good intentions.
111
270000
3000
In Wirklichkeit habe ich den Prozess mit jeder Menge guter Absichten gestört.
04:48
And I think the real challenge is to figure out
112
273000
2000
Und ich denke, die wirkliche Herausforderung ist es herauszufinden,
04:50
where are the cases in our lives
113
275000
2000
an welchen Stellen in unserem Leben
04:52
where conflicts of interest work on us,
114
277000
2000
bei uns Interessenskonflikte auftreten,
04:54
and try not to trust our own intuition to overcome it,
115
279000
3000
und zu versuchen, nicht auf unsere Intuition zu vertrauen, um das zu überwinden,
04:57
but to try to do things
116
282000
2000
und stattdessen zu versuchen, etwas zu tun,
04:59
that prevent us from falling prey to these behaviors,
117
284000
2000
das uns davor schützt, diesen Verhaltensmustern zum Opfer zu fallen,
05:01
because we can create lots of undesirable circumstances.
118
286000
3000
weil wir damit viele unerwünschte Umstände schaffen können.
05:05
I do want to leave you with one positive thought.
119
290000
2000
Ich möchte mit einem positiven Gedanken enden.
05:07
I mean, this is all very depressing, right --
120
292000
2000
Ich meine, das ist alles sehr deprimierend, nicht wahr --
05:09
people have conflicts of interest, we don't see it, and so on.
121
294000
3000
die Leute haben Interessenskonflikte, wir bemerken es nicht, und so weiter.
05:12
The positive perspective, I think, of all of this
122
297000
2000
Die positive Seite von all dem ist, denke ich,
05:14
is that, if we do understand when we go wrong,
123
299000
3000
dass, wenn wir unsere Irrtümer verstehen,
05:17
if we understand the deep mechanisms
124
302000
2000
wenn wir die zugrundeliegenden Mechanismen verstehen,
05:19
of why we fail and where we fail,
125
304000
2000
warum wir scheitern und wo wir scheitern,
05:21
we can actually hope to fix things.
126
306000
2000
dass wir dann darauf hoffen können, das richtigzustellen.
05:23
And that, I think, is the hope. Thank you very much.
127
308000
2000
Und das ist, denke ich, die Hoffnung. Vielen Dank.
05:25
(Applause)
128
310000
4000
(Applaus)
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