TED2015
Dan Ariely: How equal do we want the world to be? You'd be surprised
Dan Ariely: ¿Queremos igualdad en el mundo? ¡Se sorprenderán!
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Las noticias de la creciente desigualdad social nos preocupan a todos. ¿Pero por qué? Dan Ariely revela los resultados de una investigación nueva y sorprendente sobre lo que creemos que es correcto y cómo imaginamos la justa distribución de la riqueza en la sociedad... y luego nos muestra cómo se compara con las estadísticas reales.
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
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Sería bueno ser objetivo en la vida,
00:12
It would be nice to be
objective in life,
objective in life,
0
926
2645
00:15
in many ways.
1
3571
2022
y de muchas maneras.
00:17
The problem is that we have
these color-tinted glasses
these color-tinted glasses
2
5593
3378
El problema es que no tenemos
estas gafas con lentes de colores
estas gafas con lentes de colores
00:20
as we look at all kinds of situations.
3
8971
4679
cuando miramos cada situación.
00:25
For example, think about
something as simple as beer.
something as simple as beer.
4
13650
3716
Por ejemplo, consideren algo
tan simple como una cerveza.
tan simple como una cerveza.
00:29
If I gave you a few beers to taste
5
17366
2182
Si les ofrezco unas cervezas
para degustarlas
para degustarlas
y les pido que evalúen
su intensidad y amargura,
su intensidad y amargura,
00:31
and I asked you to rate them
on intensity and bitterness,
on intensity and bitterness,
6
19548
3808
00:35
different beers would occupy
different space.
different space.
7
23356
3697
diferentes cervezas ocuparían
diferentes espacios.
diferentes espacios.
00:39
But what if we tried
to be objective about it?
to be objective about it?
8
27053
2757
¿Y si tratásemos de ser objetivos?
00:41
In the case of beer,
it would be very simple.
it would be very simple.
9
29810
2160
En el caso de la cerveza
sería muy simple.
sería muy simple.
00:43
What if we did a blind taste?
10
31970
2152
¿Qué pasa si hacemos
una cata a ciegas?
una cata a ciegas?
00:46
Well, if we did the same thing,
you tasted the same beer,
you tasted the same beer,
11
34122
2724
Bueno, si hiciésemos lo mismo,
y catásemos las cervezas,
y catásemos las cervezas,
00:48
now in the blind taste,
things would look slightly different.
things would look slightly different.
12
36846
3971
pero a ciegas, el resultado
sería un poco diferente.
sería un poco diferente.
La mayoría de las cervezas
estarían en un solo lugar.
estarían en un solo lugar.
00:52
Most of the beers will go into one place.
13
40817
2222
00:55
You will basically not
be able to distinguish them,
be able to distinguish them,
14
43039
2445
Básicamente,
no podrían diferenciarlas,
no podrían diferenciarlas,
00:57
and the exception, of course,
will be Guinness.
will be Guinness.
15
45484
3089
excepto, por supuesto,
si se trata de Guinness.
si se trata de Guinness.
01:00
(Laughter)
16
48573
2228
(Risas)
01:02
Similarly, we can think about physiology.
17
50801
2786
Del mismo modo, podemos
pensar en la fisiología.
pensar en la fisiología.
01:05
What happens when people expect
something from their physiology?
something from their physiology?
18
53587
3042
¿Qué sucede cuando la gente
espera algo de su fisiología?
espera algo de su fisiología?
01:08
For example, we sold people
pain medications.
pain medications.
19
56629
2508
Por ejemplo, vendemos
analgésicos a la gente.
analgésicos a la gente.
01:11
Some people, we told them
the medications were expensive.
the medications were expensive.
20
59137
2739
A algunos les hemos dicho
que el fármaco es caro.
que el fármaco es caro.
01:13
Some people, we told them it was cheap.
21
61876
1881
A otros, que es barato.
01:15
And the expensive
pain medication worked better.
pain medication worked better.
22
63757
2972
Y la medicina cara funcionó mejor.
01:18
It relieved more pain from people,
23
66729
2554
Alivió más el dolor de la gente,
01:21
because expectations
do change our physiology.
do change our physiology.
24
69283
3504
porque las expectativas cambian
realmente nuestra fisiología.
realmente nuestra fisiología.
01:24
And of course, we all know that in sports,
25
72787
2062
Y, por supuesto, sabemos
que en el deporte,
que en el deporte,
01:26
if you are a fan of a particular team,
26
74849
1818
si uno es fan de un equipo en particular,
01:28
you can't help but see the game
27
76667
2369
no puede dejar de ver el juego
01:31
develop from the perspective of your team.
28
79036
3505
desde la perspectiva de su equipo.
01:34
So all of those are cases in which
our preconceived notions
our preconceived notions
29
82541
4176
Así que todos son casos de nociones
preconcebidas y expectativas
preconcebidas y expectativas
01:38
and our expectations color our world.
30
86717
3440
que tiñen nuestro mundo.
01:42
But what happened
in more important questions?
in more important questions?
31
90157
3402
Pero ¿qué pasa con los
temas más importantes?
temas más importantes?
01:45
What happened with questions
that had to do with social justice?
that had to do with social justice?
32
93559
3552
¿Qué sucede con las cuestiones que
tienen que ver con la justicia social?
tienen que ver con la justicia social?
01:49
So we wanted to think about
what is the blind tasting version
what is the blind tasting version
33
97111
3405
Tratamos de imaginar cuál sería
la versión de la prueba a ciegas
la versión de la prueba a ciegas
01:52
for thinking about inequality?
34
100516
3065
para reflexionar sobre la desigualdad.
01:55
So we started looking at inequality,
35
103581
2299
Empezamos a mirar a la desigualdad
01:57
and we did some large-scale surveys
36
105880
1950
e investigamos a gran escala
01:59
around the U.S. and other countries.
37
107830
2554
dentro de EE.UU. y otros países.
02:02
So we asked two questions:
38
110384
1951
Y planteamos 2 preguntas:
02:04
Do people know what kind of
level of inequality we have?
level of inequality we have?
39
112335
3366
¿Qué sabe la gente sobre el
nivel de desigualdad actual?
nivel de desigualdad actual?
02:07
And then, what level of inequality
do we want to have?
do we want to have?
40
115701
4111
Y luego, ¿qué nivel de
desigualdad queremos tener?
desigualdad queremos tener?
02:11
So let's think about the first question.
41
119812
2414
Pensemos en la primera pregunta.
Imaginen que selecciono
a todas las personas de EE.UU.
a todas las personas de EE.UU.
02:14
Imagine I took all the people in the U.S.
42
122226
2113
02:16
and I sorted them from
the poorest on the right
the poorest on the right
43
124339
2925
y a los más pobres
les coloco a la derecha
les coloco a la derecha
02:19
to the richest on the left,
44
127264
2392
y a los ricos, a la izquierda,
02:21
and then I divided them into five buckets:
45
129656
2662
y luego los separo en 5 grupos:
El 20 % más pobre,
el siguiente grupo de 20 %,
el siguiente grupo de 20 %,
02:24
the poorest 20 percent,
the next 20 percent,
the next 20 percent,
46
132318
2298
02:26
the next, the next,
and the richest 20 percent.
and the richest 20 percent.
47
134616
2856
el siguiente, el siguiente,
y por fin, el 20 % más rico.
y por fin, el 20 % más rico.
02:29
And then I asked you to tell me
how much wealth do you think
how much wealth do you think
48
137472
2996
Después, les pido que evalúen
la cantidad de riqueza que creen
la cantidad de riqueza que creen
02:32
is concentrated in each of those buckets.
49
140468
2949
que se concentra en cada
uno de estos grupos.
uno de estos grupos.
02:35
So to make it simpler,
imagine I ask you to tell me,
imagine I ask you to tell me,
50
143417
2461
Para simplificar, imaginen
que les pido que me digan
que les pido que me digan
02:37
how much wealth do you think
is concentrated
is concentrated
51
145878
2260
cuánta riqueza piensan que se concentra
02:40
in the bottom two buckets,
52
148138
2260
en los 2 grupos más pobres
02:42
the bottom 40 percent?
53
150398
2261
en el 40 % más pobre.
02:44
Take a second. Think about it
and have a number.
and have a number.
54
152659
2692
Piénsenlo un momento
y defínanlo con un número.
y defínanlo con un número.
02:47
Usually we don't think.
55
155351
1904
Por lo general no pensamos en ello.
Piénsenlo un segundo,
busquen un número.
busquen un número.
02:49
Think for a second,
have a real number in your mind.
have a real number in your mind.
56
157255
2485
02:51
You have it?
57
159740
1625
¿Lo tienen?
02:53
Okay, here's what lots
of Americans tell us.
of Americans tell us.
58
161365
3065
Bueno, esto es lo que nos dicen
muchos estadounidenses.
muchos estadounidenses.
02:56
They think that the bottom 20 percent
59
164430
1927
Piensan que el 20 % más pobre
02:58
has about 2.9 percent of the wealth,
60
166357
2322
reúne alrededor de
un 2,9 % de la riqueza,
un 2,9 % de la riqueza,
03:00
the next group has 6.4,
61
168679
2183
y el siguiente grupo un 6,4 %.
03:02
so together it's slightly more than nine.
62
170862
2507
por lo cual, juntos,
tienen un poco más del 9 %.
tienen un poco más del 9 %.
03:05
The next group, they say, has 12 percent,
63
173369
3413
Dicen que el siguiente grupo
queda en un 12 %
queda en un 12 %
03:08
20 percent,
64
176782
1649
y el último en 20 %,
creen que el 20 % más rico
dispone del 58 % de la riqueza.
dispone del 58 % de la riqueza.
03:10
and the richest 20 percent, people think
has 58 percent of the wealth.
has 58 percent of the wealth.
65
178431
4644
03:15
You can see how this relates
to what you thought.
to what you thought.
66
183075
3135
Pueden ver cómo se compara esto
con lo que pensaban.
con lo que pensaban.
03:18
Now, what's reality?
67
186210
1741
Ahora, ¿cuál es la realidad?
03:19
Reality is slightly different.
68
187951
1811
La realidad es algo diferente.
03:21
The bottom 20 percent
has 0.1 percent of the wealth.
has 0.1 percent of the wealth.
69
189762
3813
El 20 % más pobre tiene
un 0,1 % de la riqueza.
un 0,1 % de la riqueza.
03:25
The next 20 percent
has 0.2 percent of the wealth.
has 0.2 percent of the wealth.
70
193575
3251
El siguiente 20 % tiene
un 0,2 % de la riqueza.
un 0,2 % de la riqueza.
03:28
Together, it's 0.3.
71
196826
2113
y juntos, un 0,3 %.
03:30
The next group has 3.9,
72
198939
3529
Los siguientes grupos tienen un 3,9 %
03:34
11.3,
73
202468
2183
y un 11,3 %.
03:36
and the richest group
has 84-85 percent of the wealth.
has 84-85 percent of the wealth.
74
204651
5741
Y el grupo más rico cuenta
con un 84 % a 85 % de la riqueza.
con un 84 % a 85 % de la riqueza.
03:42
So what we actually have
and what we think we have
and what we think we have
75
210392
2966
Lo que realmente tenemos
y lo que pensamos que tenemos
y lo que pensamos que tenemos
03:45
are very different.
76
213358
1973
es muy diferente.
03:47
What about what we want?
77
215331
2090
¿Y qué queremos?
03:49
How do we even figure this out?
78
217421
1997
¿Cómo nos damos cuenta?
03:51
So to look at this,
79
219418
1411
Para investigar esto,
03:52
to look at what we really want,
80
220829
1578
para averiguar lo que queremos,
03:54
we thought about
the philosopher John Rawls.
the philosopher John Rawls.
81
222407
3065
pensemos en el filósofo John Rawls.
03:57
If you remember John Rawls,
82
225472
1835
Si se acuerdan de John Rawls,
03:59
he had this notion
of what's a just society.
of what's a just society.
83
227307
3250
él tenía esta idea de qué
es una sociedad justa.
es una sociedad justa.
Dijo que una sociedad justa
04:02
He said a just society
84
230557
1482
04:04
is a society that if
you knew everything about it,
you knew everything about it,
85
232039
2715
es una sociedad donde
si uno sabía todo sobre ella,
si uno sabía todo sobre ella,
desearía estar en un lugar al azar.
04:06
you would be willing
to enter it in a random place.
to enter it in a random place.
86
234754
2433
04:09
And it's a beautiful definition,
87
237187
1524
Y es una hermosa definición,
porque si uno es rico, es
posible que desee que los ricos
posible que desee que los ricos
04:10
because if you're wealthy,
you might want the wealthy
you might want the wealthy
88
238711
2478
04:13
to have more money, the poor to have less.
89
241189
2037
tengan más dinero,
y los pobres menos.
y los pobres menos.
Si uno es pobre, será de los
que quieren más igualdad.
que quieren más igualdad.
04:15
If you're poor, you might
want more equality.
want more equality.
90
243226
2109
04:17
But if you're going
to go into that society
to go into that society
91
245335
2004
Pero si tiene que pertenecer
a una sociedad
a una sociedad
04:19
in every possible situation,
and you don't know,
and you don't know,
92
247339
3320
en cualquier posición posible,
y no sabe cuál es,
y no sabe cuál es,
04:22
you have to consider all the aspects.
93
250659
2206
debe tener en cuenta todos los aspectos.
04:24
It's a little bit like blind tasting
in which you don't know
in which you don't know
94
252865
2926
Es como la prueba a ciegas
en las que no sabe
en las que no sabe
04:27
what the outcome will be
when you make a decision,
when you make a decision,
95
255791
2670
cuál será el resultado
al tomar una decisión,
al tomar una decisión,
04:30
and Rawls called this
the "veil of ignorance."
the "veil of ignorance."
96
258461
3715
y Rawls lo llamó
el "velo de la ignorancia".
el "velo de la ignorancia".
04:34
So, we took another group,
a large group of Americans,
a large group of Americans,
97
262176
3607
Así que tomamos otro grupo,
un gran grupo de estadounidenses,
un gran grupo de estadounidenses,
04:37
and we asked them the question
in the veil of ignorance.
in the veil of ignorance.
98
265783
2755
e hicimos esta pregunta
bajo el velo de la ignorancia.
bajo el velo de la ignorancia.
04:40
What are the characteristics of a country
that would make you want to join it,
that would make you want to join it,
99
268538
4110
¿Cuáles son las características de un
país que les harían querer vivir allí
país que les harían querer vivir allí
04:44
knowing that you could end
randomly at any place?
randomly at any place?
100
272648
3158
sabiendo que puede acabar
en cualquier lugar?
en cualquier lugar?
04:47
And here is what we got.
101
275806
1479
Y aquí está el resultado.
¿Cuánto quería la gente
darle al primer grupo,
darle al primer grupo,
04:49
What did people want to give
to the first group,
to the first group,
102
277285
2259
04:51
the bottom 20 percent?
103
279544
2183
al más pobre, al primer 20 %?
04:53
They wanted to give them
about 10 percent of the wealth.
about 10 percent of the wealth.
104
281727
2694
Querían darle un 10 % de la riqueza.
04:56
The next group, 14 percent of the wealth,
105
284421
2600
Al siguiente grupo,
un 14 % de la riqueza,
un 14 % de la riqueza,
04:59
21, 22 and 32.
106
287021
5363
y luego un 21 %, 22 % y 32 %.
05:04
Now, nobody in our sample
wanted full equality.
wanted full equality.
107
292384
3506
Nadie en nuestra muestra
quería igualdad total.
quería igualdad total.
05:07
Nobody thought that socialism
is a fantastic idea in our sample.
is a fantastic idea in our sample.
108
295890
4433
Nadie pensó que el socialismo
es una idea fantástica.
es una idea fantástica.
¿Qué significa esto? Significa que
tenemos una brecha de conocimiento
tenemos una brecha de conocimiento
05:12
But what does it mean?
109
300323
1288
05:13
It means that we have this knowledge gap
110
301611
2038
entre lo que tenemos
y lo que pensamos que tenemos,
y lo que pensamos que tenemos,
05:15
between what we have
and what we think we have,
and what we think we have,
111
303649
2658
05:18
but we have at least as big a gap
between what we think is right
between what we think is right
112
306307
3715
y tenemos una brecha igual de grande
entre lo que pensamos que es justo
entre lo que pensamos que es justo
05:22
to what we think we have.
113
310022
2798
y lo que pensamos que tenemos.
05:24
Now, we can ask these questions,
by the way, not just about wealth.
by the way, not just about wealth.
114
312820
3192
Ahora podemos hacer otras preguntas,
y no solo sobre la riqueza.
y no solo sobre la riqueza.
05:28
We can ask it about other things as well.
115
316012
2415
Podemos preguntar acerca
de otras cosas también.
de otras cosas también.
05:30
So for example, we asked people
from different parts of the world
from different parts of the world
116
318427
4203
Por ejemplo, preguntar a la gente
de diferentes partes del mundo
de diferentes partes del mundo
05:34
about this question,
117
322630
1718
sobre este tema,
05:36
people who are liberals and conservatives,
118
324348
2343
liberales y conservadores,
05:38
and they gave us basically
the same answer.
the same answer.
119
326691
2044
y nos dieron la misma respuesta.
Preguntamos a ricos y pobres,
y nos dieron la misma respuesta,
y nos dieron la misma respuesta,
05:40
We asked rich and poor,
they gave us the same answer,
they gave us the same answer,
120
328735
2482
05:43
men and women,
121
331217
1301
hombres y mujeres,
05:44
NPR listeners and Forbes readers.
122
332518
2693
oyentes de NPR y lectores
de la revista Forbes.
de la revista Forbes.
05:47
We asked people in England,
Australia, the U.S. --
Australia, the U.S. --
123
335211
3229
Preguntamos a gente en
Inglaterra, Australia, EE.UU.;
Inglaterra, Australia, EE.UU.;
05:50
very similar answers.
124
338440
1717
respuestas muy similares.
Preguntamos incluso a los diferentes
departamentos de una universidad.
departamentos de una universidad.
05:52
We even asked different
departments of a university.
departments of a university.
125
340157
2771
05:54
We went to Harvard and we checked
almost every department,
almost every department,
126
342928
2758
Fuimos a Harvard y preguntamos
en casi todos los departamentos,
en casi todos los departamentos,
05:57
and in fact, from Harvard Business School,
127
345686
2012
y, de hecho, en la Escuela
de Negocios de Harvard
de Negocios de Harvard
05:59
where a few people wanted the wealthy
to have more and the [poor] to have less,
to have more and the [poor] to have less,
128
347698
3712
donde algunas personas quisieron
que los ricos sean aún más ricos
que los ricos sean aún más ricos
06:03
the similarity was astonishing.
129
351410
2540
y los pobres más pobres,
la similitud fue algo increíble.
la similitud fue algo increíble.
06:05
I know some of you went
to Harvard Business School.
to Harvard Business School.
130
353950
2824
Sé que algunos de Uds. fueron a
la Escuela de Negocios de Harvard.
la Escuela de Negocios de Harvard.
06:08
We also asked this question
about something else.
about something else.
131
356774
3346
También pusimos otra pregunta
acerca de otra cosa,
acerca de otra cosa,
06:12
We asked, what about the ratio
of CEO pay to unskilled workers?
of CEO pay to unskilled workers?
132
360120
4969
la proporción salarial
entre los miembros del directorio
y los trabajadores sin experiencia.
y los trabajadores sin experiencia.
06:17
So you can see what
people think is the ratio,
people think is the ratio,
133
365089
3157
Se ve que piensan que es esta proporción
06:20
and then we can ask the question,
what do they think should be the ratio?
what do they think should be the ratio?
134
368246
3901
y luego les preguntamos
¿cuál debería ser la proporción?
¿cuál debería ser la proporción?
06:24
And then we can ask, what is reality?
135
372147
2627
Así podemos ver cuál es la realidad.
¿Y cuál es la realidad? Bueno, podemos
decir que no es tan mala, ¿verdad?
decir que no es tan mala, ¿verdad?
06:26
What is reality? And you could say,
well, it's not that bad, right?
well, it's not that bad, right?
136
374774
3278
06:30
The red and the yellow
are not that different.
are not that different.
137
378052
2153
El rojo y el amarillo
no son tan diferentes.
no son tan diferentes.
06:32
But the fact is, it's because
I didn't draw them on the same scale.
I didn't draw them on the same scale.
138
380205
3920
Pero, de hecho, lo son, porque no
los hemos dibujado en la misma escala.
los hemos dibujado en la misma escala.
06:38
It's hard to see, there's yellow
and blue in there.
and blue in there.
139
386105
3910
Es difícil verlo, pero hay
un amarillo y un azul allí.
un amarillo y un azul allí.
Pero ¿qué pasa con las otras
consecuencias de la riqueza?
consecuencias de la riqueza?
06:42
So what about other outcomes of wealth?
140
390015
2345
06:44
Wealth is not just about wealth.
141
392360
1695
La riqueza no es solo riqueza.
¿Qué pasa con otras
cosas como la salud?
cosas como la salud?
06:46
We asked, what about things like health?
142
394055
2624
06:48
What about availability
of prescription medication?
of prescription medication?
143
396679
4133
¿Cuál es la disponibilidad
de los medicamentos recetados?
de los medicamentos recetados?
06:52
What about life expectancy?
144
400812
2020
¿Y la esperanza de vida?
06:54
What about life expectancy of infants?
145
402832
2415
¿Qué hay de la esperanza
de vida de los bebés?
de vida de los bebés?
06:57
How do we want this to be distributed?
146
405247
2345
¿Cómo queremos que estos se distribuyan?
06:59
What about education for young people?
147
407592
2809
¿Y la educación para los jóvenes?
07:02
And for older people?
148
410401
1870
¿Y para las personas mayores?
07:04
And across all of those things,
what we learned was that people
what we learned was that people
149
412271
2983
De todo esto aprendimos
que a la gente no le gusta
que a la gente no le gusta
07:07
don't like inequality of wealth,
150
415254
3158
la desigualdad de la riqueza,
pero hay otras cosas donde la
desigualdad, resultado de la riqueza,
desigualdad, resultado de la riqueza,
07:10
but there's other things where inequality,
which is an outcome of wealth,
which is an outcome of wealth,
151
418412
3506
07:13
is even more aversive to them:
152
421918
2043
parece más grave;
07:15
for example, inequality
in health or education.
in health or education.
153
423961
3971
por ejemplo, la desigualdad
en la salud y la educación.
en la salud y la educación.
También aprendimos que la gente
es especialmente abierta
es especialmente abierta
07:19
We also learned that people
are particularly open
are particularly open
154
427932
2461
a los cambios en la igualdad
cuando se trata de personas
cuando se trata de personas
07:22
to changes in equality
when it comes to people
when it comes to people
155
430393
2554
07:24
who have less agency --
156
432947
2044
que tienen menos autonomía,
07:26
basically, young kids and babies,
157
434991
2345
básicamente los niños
pequeños y los bebés,
pequeños y los bebés,
07:29
because we don't think of them
as responsible for their situation.
as responsible for their situation.
158
437336
4667
porque no los consideran
responsables por su situación.
responsables por su situación.
07:34
So what are some lessons from this?
159
442003
2345
Entonces, ¿qué lecciones
podemos aprender de esto?
podemos aprender de esto?
07:36
We have two gaps:
160
444348
1160
Hay 2 brechas:
tenemos un vacío de conocimiento
y una brecha en lo que se desea.
y una brecha en lo que se desea.
07:37
We have a knowledge gap
and we have a desirability gap
and we have a desirability gap
161
445508
2580
07:40
And the knowledge gap
is something that we think about,
is something that we think about,
162
448088
2622
La brecha del conocimiento tiene
que ver con cómo educar a la gente.
que ver con cómo educar a la gente.
07:42
how do we educate people?
163
450710
1370
Cómo hacer que la gente piense de
manera diferente sobre la desigualdad,
manera diferente sobre la desigualdad,
07:44
How do we get people to think
differently about inequality
differently about inequality
164
452080
2716
07:46
and the consequences of inequality
in terms of health, education,
in terms of health, education,
165
454796
3762
y sus consecuencias
en la salud, la educación,
en la salud, la educación,
la envidia, los índices
de criminalidad, etc.
de criminalidad, etc.
07:50
jealousy, crime rate, and so on?
166
458558
2391
07:52
Then we have the desirability gap.
167
460949
1881
Luego tenemos la brecha
en lo deseable.
en lo deseable.
07:54
How do we get people to think differently
about what we really want?
about what we really want?
168
462830
3823
¿Cómo hacer que la gente piense
en lo que queremos?
en lo que queremos?
07:58
You see, the Rawls definition,
the Rawls way of looking at the world,
the Rawls way of looking at the world,
169
466653
3375
En la definición de Rawls,
de cómo Rawls veía el mundo,
de cómo Rawls veía el mundo,
08:02
the blind tasting approach,
170
470028
1742
su enfoque en la prueba a ciegas
08:03
takes our selfish motivation
out of the picture.
out of the picture.
171
471770
2925
anula nuestra motivación egoísta.
¿Cómo implementamos esto
a un nivel superior,
a un nivel superior,
08:06
How do we implement that
to a higher degree
to a higher degree
172
474695
2577
08:09
on a more extensive scale?
173
477272
2624
a una escala más amplia?
08:11
And finally, we also have an action gap.
174
479896
2856
Y por último, tenemos
un vacío de acción.
un vacío de acción.
08:14
How do we take these things
and actually do something about it?
and actually do something about it?
175
482752
2949
¿Cómo abordamos estas cosas para
darles un enfoque práctico?
darles un enfoque práctico?
08:17
I think part of the answer
is to think about people
is to think about people
176
485701
2902
Creo que parte de la respuesta
es pensar en ciertas personas,
es pensar en ciertas personas,
08:20
like young kids and babies
that don't have much agency,
that don't have much agency,
177
488603
3112
como los niños pequeños y los bebés
que no tienen mucha autonomía,
que no tienen mucha autonomía,
08:23
because people seem to be
more willing to do this.
more willing to do this.
178
491715
3808
porque la gente parece
más dispuesta a hacer eso.
más dispuesta a hacer eso.
08:27
To summarize, I would say,
next time you go to drink beer or wine,
next time you go to drink beer or wine,
179
495523
5270
Para resumir, la próxima vez
que tomen una cerveza o un vino,
que tomen una cerveza o un vino,
08:32
first of all, think about, what is it
in your experience that is real,
in your experience that is real,
180
500793
4087
piensen en ello, ¿qué es
real en su experiencia
real en su experiencia
08:36
and what is it in your experience
that is a placebo effect
that is a placebo effect
181
504880
3274
y qué, en su experiencia,
es un efecto placebo
es un efecto placebo
08:40
coming from expectations?
182
508154
1604
derivado de las expectativas?
08:41
And then think about what it also means
for other decisions in your life,
for other decisions in your life,
183
509758
3529
Después, piensen en lo que eso significa
para otras decisiones de su vida
para otras decisiones de su vida
y quizás también para
cuestiones políticas
cuestiones políticas
08:45
and hopefully also for policy questions
184
513287
2075
que nos afectan a todos.
08:47
that affect all of us.
185
515362
1305
08:48
Thanks a lot.
186
516667
1727
Gracias.
(Aplausos)
08:50
(Applause)
187
518394
2337
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