TEDxRiodelaPlata
Dan Ariely: What makes us feel good about our work?
דן אריאלי: מה גורם לנו להרגיש טוב יותר ביחס לעבודתנו?
Filmed:
Readability: 3.3
6,508,994 views
מה מניע אותנו לעבוד? בניגוד להגיון הפשוט, לא רק הכסף - אבל גם לא בדיוק הנאה. נראה שרובנו פורחים כשאנו מתקדמים באופן קבוע ומרגישים תחושה של מטרה. הכלכלן ההתנהגותי דן אריאלי מציג שני ניסויים מאירי-עיניים שחושפים את גישותינו הבלתי-צפויות והמגוונות כלפי המשמעות בעבודתנו. (צולם ב-TEDxRiodelaPlata.)
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.
00:12
I want to talk a little bit today
0
405
1703
היום אני רוצה לשוחח מעט
00:14
about labor and work.
1
2108
3898
על עמל ועל עבודה.
00:18
When we think about how people work,
2
6006
3164
כשאנו חושבים איך אנשים עובדים,
00:21
the naive intuition we have
3
9170
2469
האינטואיציה הנאיבית שיש לנו
00:23
is that people are like rats in a maze --
4
11639
2166
אומרת שאנשים הם כמו חולדות במבוך-
00:25
that all people care about is money,
5
13805
2379
שכל מה שאכפת לאנשים הוא כסף,
00:28
and the moment we give people money,
6
16184
1312
וברגע שאנחנו נותנים לאנשים כסף,
00:29
we can direct them to work one way,
7
17496
1822
אנו יכולים לכוון אותם לעבוד כך,
00:31
we can direct them to work another way.
8
19318
2104
אנו יכולים לכוון אותם לעבוד אחרת.
00:33
This is why we give bonuses to bankers and pay in all kinds of ways.
9
21422
3301
ולכן אנו נותנים בונוסים לבנקאים
ומשלמים בכל מיני צורות.
ומשלמים בכל מיני צורות.
00:36
And we really have this incredibly simplistic view
10
24723
3381
ובאמת יש לנו השקפה פשטנית מאוד
00:40
of why people work and what the labor market looks like.
11
28104
4358
מדוע אנשים עובדים
וכיצד נראה שוק העבודה .
וכיצד נראה שוק העבודה .
00:44
At the same time, if you think about it,
12
32462
2728
יחד עם זאת, אם חושבים על זה,
00:47
there's all kinds of strange behaviors in the world around us.
13
35190
3333
יש כל מיני התנהגויות מוזרות בעולם סביבנו.
00:50
Think about something like mountaineering and mountain climbing.
14
38523
3132
חישבו על משהו כמו טיפוס הרים,
00:53
If you read books of people who climb mountains, difficult mountains,
15
41655
4536
אם אתם קוראים ספרים על מטפסי הרים,
הרים קשים,
הרים קשים,
00:58
do you think that those books are full of moments of joy and happiness?
16
46191
4997
נראה לכם שספרים אלה מלאים
ברגעי שמחה ואושר?
ברגעי שמחה ואושר?
01:03
No, they are full of misery.
17
51188
2733
לא, הם מלאים באומללות.
01:05
In fact, it's all about frostbite and difficulty to walk
18
53921
3801
למעשה, מדובר על כוויות קור, קשיי הליכה
01:09
and difficulty of breathing --
19
57722
1684
וקשיי נשימה--
01:11
cold, challenging circumstances.
20
59406
2599
קור, נסיבות מאתגרות.
01:14
And if people were just trying to be happy,
21
62005
2698
אילו אנשים ניסו רק להיות מאושרים,
01:16
the moment they would get to the top,
22
64703
2000
אז ברגע שהיו מגיעים לפסגה,
01:18
they would say, "This was a terrible mistake.
23
66703
1769
הם היו אומרים, "זו היתה טעות איומה.
01:20
I'll never do it again."
24
68472
1511
אני לעולם לא אעשה זאת שוב."
01:21
(Laughter)
25
69983
1539
(צחוק)
01:23
"Instead, let me sit on a beach somewhere drinking mojitos."
26
71522
3632
"במקום זה, תנו לי לשבת על החוף
ולשתות מוחיטוס."
ולשתות מוחיטוס."
01:27
But instead, people go down,
27
75154
3260
אך במקום זה, אנשים יורדים,
01:30
and after they recover, they go up again.
28
78414
3024
ולאחר שהם מתאוששים,
הם שוב מטפסים.
הם שוב מטפסים.
01:33
And if you think about mountain climbing as an example,
29
81438
3412
ואם אתם חושבים
על טיפוס הרים כדוגמה,
על טיפוס הרים כדוגמה,
01:36
it suggests all kinds of things.
30
84850
2093
זה מרמז על כל מיני דברים.
01:38
It suggests that we care about reaching the end, a peak.
31
86943
3961
זה מרמז על כך שאכפת לנו להגיע לסוף, לפסגה.
01:42
It suggests that we care about the fight, about the challenge.
32
90904
3534
זה מרמז על כך
שאכפת לנו מהמאבק, מהאתגר.
שאכפת לנו מהמאבק, מהאתגר.
01:46
It suggests that there's all kinds of other things
33
94438
2049
זה מרמז שיש כל מיני
דברים אחרים
דברים אחרים
01:48
that motivate us to work or behave in all kinds of ways.
34
96487
5497
שמניעים אותנו לעבוד
או להתנהג בכל מיני דרכים.
או להתנהג בכל מיני דרכים.
01:53
And for me personally, I started thinking about this
35
101984
2837
אני אישית התחלתי לחשוב על זה
01:56
after a student came to visit me.
36
104821
2818
לאחר שתלמיד בא לבקר אותי.
01:59
This was a student that was one of my students a few years earlier.
37
107639
3999
הוא היה אחד הסטודנטים שלי
כמה שנים קודם לכן.
כמה שנים קודם לכן.
02:03
And he came one day back to campus.
38
111638
2184
והוא שב יום אחד לקמפוס.
02:05
And he told me the following story:
39
113822
2249
וסיפר לי את הסיפור הבא:
02:08
He said that for more than two weeks, he was working on a PowerPoint presentation.
40
116071
5401
הוא סיפר שבמשך יותר משבועיים
הוא עבד על מצגת "פאואר פוינט"
הוא עבד על מצגת "פאואר פוינט"
02:13
He was working in a big bank.
41
121472
1769
הוא עבד בבנק גדול.
02:15
This was in preparation for a merger and acquisition.
42
123241
3897
וזה היה כהכנה לקראת מיזוג ורכישה.
02:19
And he was working very hard on this presentation --
43
127138
2807
והוא עבד קשה מאוד על מצגת זו-
02:21
graphs, tables, information.
44
129945
2009
גרפים, טבלאות, מידע.
02:23
He stayed late at night every day.
45
131954
3067
הוא היה נשאר עד מאוחר בלילה כל יום.
02:27
And the day before it was due,
46
135021
2453
וביום שלפני היום המיועד,
02:29
he sent his PowerPoint presentation to his boss,
47
137474
3214
הוא שלח את מצגת ה"פאואר פוינט"
לבוס שלו,
לבוס שלו,
02:32
and his boss wrote him back and said,
48
140688
2655
והבוס שלו השיב לו במכתב שאמר,
02:35
"Nice presentation, but the merger is canceled."
49
143343
4910
"מצגת נחמדה, אבל המיזוג בוטל."
02:40
And the guy was deeply depressed.
50
148253
2090
והבחור נכנס לדיכאון עמוק.
02:42
Now at the moment when he was working,
51
150343
2430
בזמן שהוא עבד,
02:44
he was actually quite happy.
52
152773
1770
הוא היה למעשה די מאושר.
02:46
Every night he was enjoying his work,
53
154543
2279
בכל לילה הוא היה נהנה מעבודתו,
02:48
he was staying late, he was perfecting this PowerPoint presentation.
54
156822
4650
נשאר ער עד מאוחר, המשיך לשכלל
את מצגת ה"פאואר פוינט" הזו.
את מצגת ה"פאואר פוינט" הזו.
02:53
But knowing that nobody would ever watch that made him quite depressed.
55
161472
5150
אבל כשנודע לו שאיש לא יצפה בה,
זה דיכא אותו מאד.
זה דיכא אותו מאד.
02:58
So I started thinking about how do we experiment
56
166622
2705
אז התחלתי לחשוב איך לערוך ניסויים
03:01
with this idea of the fruits of our labor.
57
169327
3817
עם הרעיון הזה של פרי עמלנו.
03:05
And to start with, we created a little experiment
58
173144
4232
ולשם התחלה, יצרנו ניסוי קטן
03:09
in which we gave people Legos, and we asked them to build with Legos.
59
177376
6028
שבו נתנו לאנשים אבני "לגו",
וביקשנו מהם לבנות איתן.
וביקשנו מהם לבנות איתן.
03:15
And for some people, we gave them Legos and we said,
60
183404
4202
ולאנשים מסוימים, נתנו אבני "לגו" ואמרנו,
03:19
"Hey, would you like to build this Bionicle for three dollars?
61
187606
4715
"מה דעתכם לבנות 'ביוניקל' עבור 3 דולר?
03:24
We'll pay you three dollars for it."
62
192321
2023
אנחנו נשלם לכם 3 דולר עבורו."
03:26
And people said yes, and they built with these Legos.
63
194344
3248
ואנשים אמרו כן, והם בנו עם אבני ה"לגו".
03:29
And when they finished, we took it, we put it under the table,
64
197592
3870
וכאשר הם סיימו, לקחנו אותו
ושמנו אותו מתחת לשולחן,
ושמנו אותו מתחת לשולחן,
03:33
and we said, "Would you like to build another one, this time for $2.70?"
65
201462
5025
ואמרנו, "רוצים לבנות עוד אחד,
הפעם עבור 2.70 דולר?"
הפעם עבור 2.70 דולר?"
03:38
If they said yes, we gave them another one.
66
206487
1709
אם הם אמרו כן, נתנו להם עוד אחד.
03:40
And when they finished, we asked them,
67
208196
1302
וכאשר הם סיימו, שאלנו אותם,
03:41
"Do you want to build another one?" for $2.40, $2.10, and so on,
68
209498
4739
"אתם רוצים לבנות עוד אחד?"
עבור 2.40, 2.10 דולר, וכן הלאה,
עבור 2.40, 2.10 דולר, וכן הלאה,
03:46
until at some point people said, "No more. It's not worth it for me."
69
214237
5448
עד שבשלב מסוים אנשים אמרו,
"די. זה לא משתלם לי."
"די. זה לא משתלם לי."
03:51
This was what we called the meaningful condition.
70
219685
2837
זה היה מה שאנחנו מכנים
"המצב המשמעותי".
"המצב המשמעותי".
03:54
People built one Bionicle after another.
71
222522
3141
אנשים בנו "ביוניקל" בזה אחר זה.
03:57
After they finished every one of them, we put them under the table.
72
225663
3229
לאחר שסיימו כל אחד מהם,
שמנו אותם מתחת לשולחן.
שמנו אותם מתחת לשולחן.
04:00
And we told them that at the end of the experiment,
73
228892
2372
ואמרנו להם בסוף הניסוי
04:03
we will take all these Bionicles, we will disassemble them,
74
231264
3292
שניקח את כל הביוניקלים הללו, נפרק אותם,
04:06
we will put them back in the boxes, and we will use it for the next participant.
75
234556
4657
נחזיר אותם לתיבות,
ונשתמש בהם עבור המשתתף הבא.
ונשתמש בהם עבור המשתתף הבא.
04:11
There was another condition.
76
239213
1794
היה מצב אחר.
04:13
This other condition was inspired by David, my student.
77
241007
4649
מצב אחר זה היה בהשראת דייוויד,
תלמיד שלי.
תלמיד שלי.
04:17
And this other condition we called the Sisyphic condition.
78
245656
3378
ולמצב זה קראנו "המצב הסיזיפי".
04:21
And if you remember the story about Sisyphus,
79
249034
2441
אם אתם זוכרים את הסיפור על סיזיפוס,
04:23
Sisyphus was punished by the gods to push the same rock up a hill,
80
251475
5049
סיזיפוס קיבל עונש מהאלים
לדחוף את אותו סלע במעלה גבעה,
לדחוף את אותו סלע במעלה גבעה,
04:28
and when he almost got to the end,
81
256524
2015
וכשהוא הגיע כמעט עד הפסגה,
04:30
the rock would roll over, and he would have to start again.
82
258539
3058
הסלע התגלגל,
והיה עליו להתחיל מהתחלה.
והיה עליו להתחיל מהתחלה.
04:33
And you can think about this as the essence of doing futile work.
83
261597
5094
ואתם יכולים לראות בכך
את מהותה של עבודה עקרה.
את מהותה של עבודה עקרה.
04:38
You can imagine that if he pushed the rock on different hills,
84
266691
2817
אתם מתארים לעצמכם שאם היה
דוחף את הסלע על גבעות שונות,
דוחף את הסלע על גבעות שונות,
04:41
at least he would have some sense of progress.
85
269508
2808
לפחות היתה לו תחושה כלשהי
של התקדמות.
של התקדמות.
04:44
Also, if you look at prison movies,
86
272316
2538
כמו כן, כשרואים סרטים על בתי סוהר,
04:46
sometimes the way that the guards torture the prisoners
87
274854
3353
לפעמים הדרך
שהסוהרים מענים בה את האסירים
שהסוהרים מענים בה את האסירים
04:50
is to get them to dig a hole
88
278207
2134
היא לדרוש מהם לחפור בור
04:52
and when the prisoner is finished, they ask him to fill the hole back up and then dig again.
89
280341
4466
וכאשר האסיר מסיים, דורשים ממנו
למלא את הבור, ואז לשוב ולחפור.
למלא את הבור, ואז לשוב ולחפור.
04:56
There's something about this cyclical version
90
284807
2288
יש משהו בגרסה המחזורית הזו
04:59
of doing something over and over and over
91
287095
2368
של עשיית משהו שוב ושוב
05:01
that seems to be particularly demotivating.
92
289463
2943
שכנראה הופך זאת למייאש במיוחד.
05:04
So in the second condition of this experiment, that's exactly what we did.
93
292406
3497
ובמצב השני של הניסוי הזה,
זה בדיוק מה שעשינו.
זה בדיוק מה שעשינו.
05:07
We asked people, "Would you like to build one Bionicle for three dollars?"
94
295903
5087
שאלנו אנשים, "האם תרצו לבנות
'ביוניקל' אחד עבור 3 דולר?"
'ביוניקל' אחד עבור 3 דולר?"
05:12
And if they said yes, they built it.
95
300990
1914
ואם הם אמרו "כן", הם בנו את זה.
05:14
Then we asked them, "Do you want to build another one for $2.70?"
96
302904
3487
לאחר מכן שאלנו אותם,
"תרצו לבנות עוד אחד ב-2.70 דולר?"
"תרצו לבנות עוד אחד ב-2.70 דולר?"
05:18
And if they said yes, we gave them a new one,
97
306391
3359
ואם הם אמרו "כן",
נתנו להם אחד חדש,
נתנו להם אחד חדש,
05:21
and as they were building it,
98
309750
1965
ובעודם בונים אותו,
05:23
we took apart the one that they just finished.
99
311715
2868
פירקנו את זה שרק סיימו לבנות.
05:26
And when they finished that,
100
314583
2628
וכאשר הם סיימו זאת
05:29
we said, "Would you like to build another one, this time for 30 cents less?"
101
317211
3667
שאלנו, "תרצו לבנות עוד אחד,
הפעם עבור 30 סנט פחות?"
הפעם עבור 30 סנט פחות?"
05:32
And if they said yes, we gave them the one that they built and we broke.
102
320878
4033
ואם הם אמרו "כן", נתנו להם את זה
שהם בנו ואנו פירקנו.
שהם בנו ואנו פירקנו.
05:36
So this was an endless cycle
103
324911
2300
כך שזה היה מעגל אינסופי
05:39
of them building and us destroying in front of their eyes.
104
327211
4979
שבו הם בונים
ואנו הורסים לנגד עיניהם.
ואנו הורסים לנגד עיניהם.
05:44
Now what happens when you compare these two conditions?
105
332190
4153
מה קורה כשמשווים בין שני מצבים אלה?
05:48
The first thing that happened
106
336343
1086
הדבר הראשון שקרה
05:49
was that people built many more Bionicles -- they built 11 versus seven --
107
337429
3715
היה שאנשים בנו הרבה יותר ביוניקלים--
הם בנו 11 לעומת 7-
הם בנו 11 לעומת 7-
05:53
in the meaningful condition versus the Sisyphus condition.
108
341144
3652
במצב המשמעותי לעומת המצב הסיזיפי.
05:56
And by the way, we should point out that this was not a big meaning.
109
344796
3068
ואגב, יש לציין שהמשמעות לא היתה גדולה.
05:59
People were not curing cancer or building bridges.
110
347864
2414
הם לא עסקו בריפוי סרטן
או בבניית גשרים.
או בבניית גשרים.
06:02
People were building Bionicles for a few cents.
111
350278
4105
אלא בבניית ביוניקלים עבור כמה סנטים.
06:06
And not only that, everybody knew that the Bionicles would be destroyed quite soon.
112
354383
5051
ולא רק זה,
כולם ידעו שהביוניקלים יושמדו די בקרוב.
כולם ידעו שהביוניקלים יושמדו די בקרוב.
06:11
So there was not a real opportunity for big meaning.
113
359434
2894
אז לא היתה כאן הזדמנות אמיתית
למשמעות גדולה.
למשמעות גדולה.
06:14
But even the small meaning made a difference.
114
362328
3885
אבל אפילו המשמעות הקטנה
עשתה את ההבדל.
עשתה את ההבדל.
06:18
Now we had another version of this experiment.
115
366213
2371
היתה לנו גרסה אחרת של הניסוי הזה.
06:20
In this other version of the experiment,
116
368584
1539
בגרסה אחרת זו של הניסוי,
06:22
we didn't put people in this situation,
117
370123
2337
אנחנו לא שמנו אנשים בסיטואציה זו,
06:24
we just described to them the situation, much as I am describing to you now,
118
372460
4419
פשוט תארנו להם את המצב,
כפי שאני מתאר לכם אותו עכשיו,
כפי שאני מתאר לכם אותו עכשיו,
06:28
and we asked them to predict what the result would be.
119
376879
3116
ביקשנו מהם לנבא מה תהיה התוצאה.
06:31
What happened?
120
379995
1096
מה קרה?
06:33
People predicted the right direction but not the right magnitude.
121
381091
4051
אנשים חזו את הכיוון הנכון
אך לא את סדר הגודל הנכון.
אך לא את סדר הגודל הנכון.
06:37
People who were just given the description of the experiment
122
385142
4056
אנשים שקיבלו רק את תיאור הניסוי
06:41
said that in the meaningful condition people would probably build one more Bionicle.
123
389198
4313
אמרו שבמצב המשמעותי
אנשים כנראה יבנו ביוניקל נוסף אחד.
אנשים כנראה יבנו ביוניקל נוסף אחד.
06:45
So people understand that meaning is important,
124
393511
2450
אז אנשים מבינים שמשמעות היא חשובה,
06:47
they just don't understand the magnitude of the importance,
125
395961
2763
הם רק לא מבינים
את סדר הגודל של החשיבות,
את סדר הגודל של החשיבות,
06:50
the extent to which it's important.
126
398724
2154
באיזו מידה זה חשוב.
06:52
There was one other piece of data we looked at.
127
400878
3084
היתה פיסת מידע נוספת שבדקנו.
06:55
If you think about it, there are some people who love Legos and some people who don't.
128
403962
4918
אם תחשבו על זה,
יש אנשים שאוהבים "לגו" ויש אנשים שלא.
יש אנשים שאוהבים "לגו" ויש אנשים שלא.
07:00
And you would speculate that the people who love Legos
129
408880
2082
ואתם תניחו שאנשים שאוהבים "לגו"
07:02
will build more Legos, even for less money,
130
410962
2582
יבנו יותר "לגו", אפילו תמורת פחות כסף,
07:05
because after all, they get more internal joy from it.
131
413544
2934
כי אחרי הכל, הם מפיקים מכך
יותר שמחה פנימית .
יותר שמחה פנימית .
07:08
And the people who love Legos less will build less Legos
132
416478
3305
והאנשים שפחות אוהבים "לגו"
יבנו פחות "לגו"
יבנו פחות "לגו"
07:11
because the enjoyment that they derive from it is lower.
133
419783
2944
כי ההנאה שהם מפיקים ממנו קטנה יותר.
07:14
And that's actually what we found in the meaningful condition.
134
422727
2834
וזה בעצם מה שמצאנו במצב המשמעותי.
07:17
There was a very nice correlation between love of Lego
135
425561
3037
היה מתאם נחמד מאוד בין אהבת ה"לגו"
07:20
and the amount of Legos people built.
136
428598
2129
לכמות ה"לגו" שאנשים בנו.
07:22
What happened in the Sisyphic condition?
137
430727
2551
מה קרה במצב הסיזיפי?
07:25
In that condition the correlation was zero.
138
433278
2905
במצב זה, המתאם היה אפס.
07:28
There was no relationship between the love of Lego and how much people built,
139
436183
4441
לא היה שום קשר בין האהבה ל"לגו"
לכמות שאנשים בנו,
לכמות שאנשים בנו,
07:32
which suggests to me that with this manipulation
140
440624
2921
וזה אומר לי שעם מניפולציה זו
07:35
of breaking things in front of people's eyes,
141
443545
2366
של הריסת דברים
מול העיניים של אנשים,
מול העיניים של אנשים,
07:37
we basically crushed any joy that they could get out of this activity.
142
445911
4669
למעשה ריסקנו את כל השמחה
שהם יכלו להפיק מפעילות זו.
שהם יכלו להפיק מפעילות זו.
07:42
We basically eliminated it.
143
450580
2781
אנחנו בעצם חיסלנו אותה.
07:45
Soon after I finished running this experiment,
144
453361
3717
זמן קצר לאחר שסיימתי
את ביצוע הניסוי הזה,
את ביצוע הניסוי הזה,
07:49
I went to talk to a big software company in Seattle.
145
457078
4064
הלכתי לדבר
עם חברת תוכנה גדולה בסיאטל.
עם חברת תוכנה גדולה בסיאטל.
07:53
I can't tell you who they were, but they were a big company in Seattle.
146
461142
3594
אני לא יכול לומר לכם את שמה,
אבל זו היתה חברה גדולה בסיאטל.
אבל זו היתה חברה גדולה בסיאטל.
07:56
And this was a group within this software company that was put in a different building.
147
464736
4358
וזו היתה קבוצה בתוך חברת תוכנה זו,
שמוקמה בבניין אחר.
שמוקמה בבניין אחר.
08:01
And they asked them to innovate and create the next big product for this company.
148
469094
5183
והם התבקשו להמציא וליצור
את המוצר הגדול הבא עבור חברה זו.
את המוצר הגדול הבא עבור חברה זו.
08:06
And the week before I showed up,
149
474277
1866
ושבוע לפני שהגעתי לשם,
08:08
the CEO of this big software company went to that group, 200 engineers,
150
476143
4067
מנכ "ל חברת התוכנה הגדולה
הזו הלך לקבוצה זו, 200 מהנדסים,
הזו הלך לקבוצה זו, 200 מהנדסים,
08:12
and canceled the project.
151
480210
3101
וביטל את הפרויקט.
08:15
And I stood there in front of 200 of the most depressed people I've ever talked to.
152
483311
5155
ועמדתי שם מול 200 האנשים
המדוכאים ביותר שאי-פעם הרציתי בפניהם.
המדוכאים ביותר שאי-פעם הרציתי בפניהם.
08:20
And I described to them some of these Lego experiments,
153
488466
3195
ותיארתי להם חלק מניסויי ה"לגו" הללו,
08:23
and they said they felt like they had just been through that experiment.
154
491661
4846
והם אמרו שהם חשו כאילו
זה עתה חוו את הניסוי הזה.
זה עתה חוו את הניסוי הזה.
08:28
And I asked them, I said,
155
496507
1622
ושאלתי אותם, אמרתי,
08:30
"How many of you now show up to work later than you used to?"
156
498129
3530
"כמה מכם מגיעים כעת לעבודה
מאוחר יותר מאשר קודם לכן?"
מאוחר יותר מאשר קודם לכן?"
08:33
And everybody raised their hand.
157
501659
2204
וכולם הרימו את היד.
08:35
I said, "How many of you now go home earlier than you used to?"
158
503863
2981
אמרתי, "כמה מכם מקדימים עכשיו
ללכת הביתה מאשר קודם לכן?"
ללכת הביתה מאשר קודם לכן?"
08:38
And everybody raised their hand.
159
506844
1799
וכולם הרימו את היד.
08:40
I asked them, "How many of you now add not-so-kosher things to your expense reports?"
160
508643
5866
שאלתי אותם: "כמה מכם מוסיפים כעת דברים
לא הכי 'כשרים' לדוחות ההוצאות שלכם?"
לא הכי 'כשרים' לדוחות ההוצאות שלכם?"
08:46
And they didn't really raise their hands,
161
514509
1752
והם לא ממש הרימו את ידיהם,
08:48
but they took me out to dinner and showed me what they could do with expense reports.
162
516261
5624
אבל הם הוציאו אותי לארוחת ערב, והראו לי
מה הם יכולים לעשות עם דוחות ההוצאות.
מה הם יכולים לעשות עם דוחות ההוצאות.
08:53
And then I asked them, I said,
163
521885
1699
ואז שאלתי אותם, אמרתי,
08:55
"What could the CEO have done to make you not as depressed?"
164
523584
4600
"מה יכול היה המנכ"ל לעשות כדי לגרום לכם
להיות פחות בדיכאון?"
להיות פחות בדיכאון?"
09:00
And they came up with all kinds of ideas.
165
528184
2364
והם העלו כל מיני רעיונות.
09:02
They said the CEO could have asked them to present to the whole company
166
530548
3238
הם אמרו שהמנכ"ל יכול היה לבקש מהם
להרצות בפני החברה כולה
להרצות בפני החברה כולה
09:05
about their journey over the last two years and what they decided to do.
167
533786
3307
על הדרך שהם עברו בשנתיים האחרונות
ומה הם החליטו לעשות.
ומה הם החליטו לעשות.
09:09
He could have asked them to think about which aspect of their technology
168
537093
3865
הוא יכול היה לבקש מהם לחשוב
איזה היבט של הטכנולוגיה שלהם
איזה היבט של הטכנולוגיה שלהם
09:12
could fit with other parts of the organization.
169
540958
3546
יכול להתאים לחלקים אחרים בארגון,
09:16
He could have asked them to build some prototypes, some next-generation prototypes,
170
544504
3374
או לבקש מהם לבנות כמה אבות-טיפוס,
כמה אבות-טיפוס של הדור הבא,
כמה אבות-טיפוס של הדור הבא,
09:19
and seen how they would work.
171
547878
1871
ולראות איך הם עובדים.
09:21
But the thing is that any one of those
172
549749
1995
אבל העניין הוא שכל אחד מאלה
09:23
would require some effort and motivation.
173
551744
2967
מצריכים קצת מאמץ ומוטיבציה.
09:26
And I think the CEO basically did not understand the importance of meaning.
174
554711
4153
ואני חושב שהמנכ"ל בעצם לא הבין
את חשיבותה של המשמעות.
את חשיבותה של המשמעות.
09:30
If the CEO, just like our participants,
175
558864
2264
אם המנכ"ל, כמו המשתתפים שלנו,
09:33
thought the essence of meaning is unimportant,
176
561128
3101
חשב שאין חשיבות למרכיב המשמעות
09:36
then he [wouldn't] care.
177
564229
1357
אז [לא יהיה] לו אכפת.
09:37
And he would tell them, "At the moment I directed you in this way,
178
565586
2965
והוא יכול היה לומר להם,
"קודם כיוונתי אתכם מכוון אתכם לכאן,
"קודם כיוונתי אתכם מכוון אתכם לכאן,
09:40
and now that I am directing you in this way,
179
568551
1602
"וכעת אני מכוון אתכם לכאן,
09:42
everything will be okay."
180
570153
1960
"והכל יהיה בסדר".
09:44
But if you understood how important meaning is,
181
572113
2548
אבל אילו הבנת
עד כמה חשובה המשמעות,
עד כמה חשובה המשמעות,
09:46
then you would figure out that it's actually important
182
574661
2417
אז היית מבין שבעצם חשוב
09:49
to spend some time, energy and effort
183
577078
1883
להשקיע זמן, אנרגיה ומאמץ
09:50
in getting people to care more about what they're doing.
184
578961
3435
כדי לגרום לכך שלאנשים יהיה
אכפת יותר ממה הם עושים.
אכפת יותר ממה הם עושים.
09:54
The next experiment was slightly different.
185
582396
2708
הניסוי הבא היה שונה במקצת.
09:57
We took a sheet of paper with random letters,
186
585104
2657
לקחנו גליון נייר עם אותיות אקראיות,
09:59
and we asked people to find pairs of letters that were identical next to each other.
187
587761
4471
וביקשנו מאנשים למצוא זוגות
של אותיות זהות סמוכות.
של אותיות זהות סמוכות.
10:04
That was the task.
188
592232
1148
זו היתה המשימה.
10:05
And people did the first sheet.
189
593380
1383
ואנשים עשו את הגליון הראשון.
10:06
And then we asked them if they wanted to do the next sheet for a little bit less money
190
594763
3060
ואז שאלנו אותם אם הם רוצים לעשות
את הגליון הבא עבור קצת פחות כסף
את הגליון הבא עבור קצת פחות כסף
10:09
and the next sheet for a little bit less money, and so on and so forth.
191
597823
2958
ואת הגליון הבא עבור קצת פחות כסף,
וכן הלאה וכן הלאה.
וכן הלאה וכן הלאה.
10:12
And we had three conditions.
192
600781
1883
והיו לנו שלושה מצבים.
10:14
In the first condition, people wrote their name on the sheet,
193
602664
3688
במצב הראשון,
אנשים כתבו את שמם על הגליון,
אנשים כתבו את שמם על הגליון,
10:18
found all the pairs of letters, gave it to the experimenter.
194
606352
3678
מצאו את כל זוגות האותיות,
נתנו זאת לנסיין.
נתנו זאת לנסיין.
10:22
The experimenter would look at it, scan it from top to bottom,
195
610030
3966
הנסיין היה מסתכל על זה,
עובר על זה מלמעלה למטה,
עובר על זה מלמעלה למטה,
10:25
say "uh huh" and put it on the pile next to them.
196
613996
4150
אומר "אהה" ומניח אותו
על הערימה לידו.
על הערימה לידו.
10:30
In the second condition, people did not write their name on it.
197
618146
3699
במצב השני, אנשים לא כתבו
את שמם על הגליון.
את שמם על הגליון.
10:33
The experimenter looked at it,
198
621845
2218
הנסיין הסתכל עליו,
10:36
took the sheet of paper, did not look at it, did not scan it,
199
624063
3133
לקח את גליון הנייר,
לא הביט בו, לא עבר עליו,
לא הביט בו, לא עבר עליו,
10:39
and simply put it on the pile of pages.
200
627196
3599
ופשוט הניח אותו על ערימת דפים.
10:42
So you take a piece, you just put it on the side.
201
630795
2652
פשוט לוקח דף-נייר
ומניח אותו בצד.
ומניח אותו בצד.
10:45
And in the third condition,
202
633447
1146
במצב השלישי,
10:46
the experimenter got the sheet of paper and directly put it into a shredder.
203
634593
8378
הנסיין קיבל את גליון הנייר
והכניס אותו ישירות לתוך מגרסה .
והכניס אותו ישירות לתוך מגרסה .
10:54
What happened in those three conditions?
204
642971
2817
מה קרה בשלושת המצבים האלה?
10:57
In this plot I'm showing you at what pay rate people stopped.
205
645788
4432
בתרשים זה אני מראה לכם
באיזו רמת מחיר האנשים עצרו.
באיזו רמת מחיר האנשים עצרו.
11:02
So low numbers mean that people worked harder. They worked for much longer.
206
650220
4518
מספרים נמוכים אומרים שאנשים
עבדו קשה יותר, זמן רב יותר.
עבדו קשה יותר, זמן רב יותר.
11:06
In the acknowledged condition, people worked all the way down to 15 cents.
207
654738
4916
במצב שבו התוצאה זכתה להתייחסות,
אנשים עבדו עד שהמחיר ירד ל-15 סנט.
אנשים עבדו עד שהמחיר ירד ל-15 סנט.
11:11
At 15 cents per page, they basically stopped these efforts.
208
659654
3744
עקרונית, ב-15 סנט לעמוד הם
הפסיקו מאמצים אלה.
הפסיקו מאמצים אלה.
11:15
In the shredder condition, it was twice as much -- 30 cents per sheet.
209
663398
4755
במצב הגריסה, זה היה פי שניים:
ב-30 סנט לגליון.
ב-30 סנט לגליון.
11:20
And this is basically the result we had before.
210
668153
2173
וזו בעצם התוצאה שהיתה לנו לפני כן.
11:22
You shred people's efforts, output,
211
670326
3478
אם גורסים את המאמצים של האנשים,
את התפוקה,
את התפוקה,
11:25
you get them not to be as happy with what they're doing.
212
673804
2499
גורמים להם לא להיות מאושרים
לגבי מה שהם עושים.
לגבי מה שהם עושים.
11:28
But I should point out, by the way,
213
676303
1535
אבל עלי צריך לציין, אגב,
11:29
that in the shredder condition, people could have cheated.
214
677838
2965
שבמצב הגריסה, אנשים יכלו לרמות.
11:32
They could have done not so good work,
215
680803
2181
הם יכלו לעשות עבודה לא כל כך טובה,
11:34
because they realized that people were just shredding it.
216
682984
2503
כי הם הבינו שפשוט גורסים אותם.
11:37
So maybe the first sheet you would do good work,
217
685487
1867
אז אולי בגליון הראשון הייתם עושים
עבודה טובה,
עבודה טובה,
11:39
but then you see nobody is really testing it,
218
687354
1919
אך אז אתם רואים
שבעצם לא בודקים אותו,
שבעצם לא בודקים אותו,
11:41
so you would do more and more and more.
219
689273
2195
אז תעשו יותר ויותר ויותר.
11:43
So in fact, in the shredder condition,
220
691468
1562
אז למעשה, בתנאי המגרסה,
11:45
people could have submitted more work and gotten more money
221
693030
2874
אנשים יכלו להגיש יותר עבודה,
לקבל יותר כסף
לקבל יותר כסף
11:47
and put less effort into it.
222
695904
2419
ולהשקיע בו פחות מאמץ .
11:50
But what about the ignored condition?
223
698323
2147
אבל מה לגבי מצב ההתעלמות?
11:52
Would the ignored condition be more like the acknowledged or more like the shredder,
224
700470
3513
האם מצב ההתעלמות יהיה יותר כמו
מצב ההכרה בעבודה או יותר כמו המגרסה,
מצב ההכרה בעבודה או יותר כמו המגרסה,
11:55
or somewhere in the middle?
225
703983
2019
או איפשהו באמצע?
11:58
It turns out it was almost like the shredder.
226
706002
3356
מתברר שזה היה כמעט כמו המגרסה.
12:01
Now there's good news and bad news here.
227
709358
2807
ויש כאן בשורות טובות ובשורות רעות .
12:04
The bad news is that ignoring the performance of people
228
712165
4635
הבשורות הרעות הן
שהתעלמות מביצועים של אנשים
שהתעלמות מביצועים של אנשים
12:08
is almost as bad as shredding their effort in front of their eyes.
229
716800
4500
גרועה כמעט כמו גריסת המאמץ שלהם
לנגד עיניהם.
לנגד עיניהם.
12:13
Ignoring gets you a whole way out there.
230
721300
3750
ההתעלמות היא גרועה באותה מידה.
12:17
The good news is that by simply looking at something that somebody has done,
231
725050
4400
הבשורות הטובות הן שמספיק להסתכל
על משהו שמישהו עשה,
על משהו שמישהו עשה,
12:21
scanning it and saying "uh huh,"
232
729450
2215
לעבור על זה ולומר, "אהה",
12:23
that seems to be quite sufficient
233
731665
1404
זה כנראה מספיק
12:25
to dramatically improve people's motivations.
234
733069
3243
כדי לשפר באופן דרמטי את המוטיבציה.
12:28
So the good news is that adding motivation doesn't seem to be so difficult.
235
736312
5481
אז הבשורות הטובות הן שכנראה
לא הכי קשה להגביר את המוטיבציה.
לא הכי קשה להגביר את המוטיבציה.
12:33
The bad news is that eliminating motivations
236
741793
2297
הבשורות הרעות הן שביטול המוטיבציות
12:36
seems to be incredibly easy,
237
744090
1775
נראית כדבר שקל מאד לעשותו,
12:37
and if we don't think about it carefully, we might overdo it.
238
745865
3691
ואם איננו חושבים על זה בזהירות,
אנו עלולים להגזים עם זה.
אנו עלולים להגזים עם זה.
12:41
So this is all in terms of negative motivation
239
749556
3485
אז כל זה הוא במונחים
של מוטיבציה שלילית
של מוטיבציה שלילית
12:45
or eliminating negative motivation.
240
753041
2883
או חיסול מוטיבציה שלילית.
12:47
The next part I want to show you is something about the positive motivation.
241
755924
4490
החלק הבא שאני רוצה להראות לכם
עוסק במוטיבציה החיובית.
עוסק במוטיבציה החיובית.
12:52
So there is a store in the U.S. called IKEA.
242
760414
4128
יש חנות בארה"ב ששמה "איקאה".
12:56
And IKEA is a store with kind of okay furniture that takes a long time to assemble.
243
764542
6848
ו"איקאה" היא חנות עם רהיטים סבירים
שנדרש זמן רב להרכיב אותם.
שנדרש זמן רב להרכיב אותם.
13:03
(Laughter)
244
771390
1950
(צחוק)
13:05
And I don't know about you, but every time I assemble one of those,
245
773340
2840
ואיני יודע מה איתכם, אבל תמיד
כשאני מרכיב אחד מאלה,
כשאני מרכיב אחד מאלה,
13:08
it takes me much longer, it's much more effortful, it's much more confusing.
246
776180
4086
זה דורש ממני הרבה יותר זמן ומאמץ,
זה הרבה יותר מבלבל.
זה הרבה יותר מבלבל.
13:12
I put things in the wrong way.
247
780266
2920
אני מרכיב את הדברים
בצורה לא נכונה.
בצורה לא נכונה.
13:15
I can't say enjoy those pieces.
248
783186
2604
אני לא יכול לומר
שאני נהנה מהחלקים,
שאני נהנה מהחלקים,
13:17
I can't say I enjoy the process.
249
785790
3250
אני לא יכול לומר
שאני נהנה מהתהליך.
שאני נהנה מהתהליך.
13:21
But when I finish it, I seem to like those IKEA pieces of furniture
250
789040
3863
אבל כשאני מסיים אותו, נראה שאני אוהב
את פריטי הריהוט האלה של "איקאה"
את פריטי הריהוט האלה של "איקאה"
13:24
more than I like other ones.
251
792903
2371
יותר מפריטים אחרים.
13:27
And there's an old story about cake mixes.
252
795274
4372
ויש סיפור ישן על תערובות של עוגות.
13:31
So when they started cake mixes in the '40s,
253
799646
3028
כשהתחילו לייצר תערובות עוגה בשנות ה-40,
13:34
they would take this powder and they would put it in a box,
254
802674
3815
היו לוקחים אבקה
ושמים אותה בתוך קופסה,
ושמים אותה בתוך קופסה,
13:38
and they would ask housewives to basically pour it in, stir some water in it,
255
806489
4439
ועקרות הבית היו בעצם נדרשות
לשפוך לבחוש אותה עם מעט מים,
לשפוך לבחוש אותה עם מעט מים,
13:42
mix it, put it in the oven, and -- voila! -- you had cake.
256
810928
4512
לערבב, להכניס לתנור,
והנה - עוגה.
והנה - עוגה.
13:47
But it turns out they were very unpopular.
257
815440
2199
אבל מסתבר שהן היו
מאד לא פופולריות.
מאד לא פופולריות.
13:49
People did not want them.
258
817639
1785
אנשים לא רצו אותן.
13:51
And they thought about all kinds of reasons for that.
259
819424
2299
ניסו לחשוב על כל מיני סיבות לכך.
13:53
Maybe the taste was not good.
260
821723
1433
אולי הטעם לא היה טוב?
13:55
No, the taste was great.
261
823156
1500
לא, הטעם היה מצוין.
13:56
What they figured out was that there was not enough effort involved.
262
824656
5024
הם גילו שלא היה מעורב
מספיק מאמץ.
מספיק מאמץ.
14:01
It was so easy that nobody could serve cake to their guests
263
829680
3401
זה היה כה קל, שאיש לא היה
יכול להגיש עוגה לאורחים,
יכול להגיש עוגה לאורחים,
14:05
and say, "Here is my cake."
264
833081
2308
ולומר, "הנה העוגה שלי."
14:07
No, no, no, it was somebody else's cake.
265
835389
1569
לא, לא, לא,
זו העוגה של מישהו אחר.
זו העוגה של מישהו אחר.
14:08
It was as if you bought it in the store.
266
836958
2015
זה היה כאילו קנו אותה בחנות.
14:10
It didn't really feel like your own.
267
838973
2411
לא היתה באמת הרגשה
שזה משהו משלך.
שזה משהו משלך.
14:13
So what did they do?
268
841384
1659
אז מה הם עשו?
14:15
They took the eggs and the milk out of the powder.
269
843043
3667
הם הוציאו את הביצים ואת החלב מהאבקה.
14:18
(Laughter)
270
846710
1353
(צחוק)
14:20
Now you had to break the eggs and add them.
271
848063
3841
עכשיו היה צריך
לשבור את הביצים ולהוסיף אותן.
לשבור את הביצים ולהוסיף אותן.
14:23
You had to measure the milk and add it, mixing it.
272
851904
2970
היה צריך למדוד את החלב
ולהוסיף אותו ולערבב.
ולהוסיף אותו ולערבב.
14:26
Now it was your cake. Now everything was fine.
273
854874
2815
ועכשיו זו היתה העוגה שלך.
עכשיו הכל היה בסדר.
עכשיו הכל היה בסדר.
14:29
(Applause)
274
857689
9586
(מחיאות כפיים)
14:39
Now I think a little bit like the IKEA effect,
275
867275
2768
ואני חושב שקצת כמו אפקט "איקאה",
14:42
by getting people to work harder,
276
870043
1966
בכך שגורמים לאנשים
לעבוד קשה יותר,
לעבוד קשה יותר,
14:44
they actually got them to love what they're doing to a higher degree.
277
872009
3753
גורמים להם למעשה לאהוב יותר
את מה שהם עושים.
את מה שהם עושים.
14:47
So how do we look at this question experimentally?
278
875762
3022
אז איך אנו בוחנים נושא זה
באופן ניסיוני?
באופן ניסיוני?
14:50
We asked people to build some origami.
279
878784
2439
ביקשנו מאנשים לבנות
כמה דגמי אוריגמי.
כמה דגמי אוריגמי.
14:53
We gave them instructions on how to create origami,
280
881223
2853
נתנו להם הוראות ליצירת אוריגמי,
14:56
and we gave them a sheet of paper.
281
884076
1686
נתנו להם גליון נייר.
14:57
And these were all novices, and they built something that was really quite ugly --
282
885762
4314
וכולם היו חובבנים,
והם בנו משהו די מכוער--
והם בנו משהו די מכוער--
15:02
nothing like a frog or a crane.
283
890076
2667
ממש לא דומה לצפרדע או לעגור.
15:04
But then we told them, we said, "Look, this origami really belongs to us.
284
892743
3532
אבל אז אמרנו להם,
"האוריגמי הזה למעשה שייך לנו.
"האוריגמי הזה למעשה שייך לנו.
15:08
You worked for us, but I'll tell you what, we'll sell it to you.
285
896275
2817
עבדתם עבורנו, אבל יודעים מה?
אנו נמכור לכם אותו.
אנו נמכור לכם אותו.
15:11
How much do you want to pay for it?"
286
899092
2135
כמה תרצו לשלם עבור זה?"
15:13
And we measured how much they were willing to pay for it.
287
901227
2983
ובדקנו כמה הם היו מוכנים לשלם עבורו.
15:16
And we had two types of people.
288
904210
1973
והיו לנו שני סוגים של אנשים.
15:18
We had the people who built it,
289
906183
1927
היו לנו אנשים שבנו אותם,
15:20
and we had the people who did not build it and just looked at it as external observers.
290
908110
4914
והיו לנו אנשים שלא בנו אותם,
אלא רק צפו כמשקיפים חיצוניים.
אלא רק צפו כמשקיפים חיצוניים.
15:25
And what we found was that the builders thought
291
913024
2404
ומה שמצאנו היה שהבונים חשבו
15:27
that these were beautiful pieces of origami,
292
915428
3514
שאלה הן יצירות אוריגמי יפות,
15:30
and they were willing to pay for them five times more
293
918942
2539
והיו מוכנים לשלם עבורם פי חמש
15:33
than the people who just evaluated them externally.
294
921481
3158
מאשר אנשים
שרק העריכו אותם מבחוץ.
שרק העריכו אותם מבחוץ.
15:36
Now you could say, if you were a builder,
295
924639
3025
אפשר לומר שאתה בתור בונה,
15:39
do you think that, "Oh, I love this origami, but I know that nobody else would love it?"
296
927664
6439
האם אתה חושב, "אני אוהב את האוריגמי הזה,
אבל אני יודע שאף אחד אחר לא יאהב אותו."?
אבל אני יודע שאף אחד אחר לא יאהב אותו."?
15:46
Or do you think, "I love this origami, and everybody else will love it as well?"
297
934103
5694
או שאתה חושב, "אני אוהב את האוריגמי הזה,
וגם כל היתר יאהבו אותו."?
וגם כל היתר יאהבו אותו."?
15:51
Which one of those two is correct?
298
939797
2469
איזה מבין שני אלה הוא הנכון?
15:54
Turns out the builders not only loved the origami more,
299
942266
3157
מתברר שהבונים לא רק אהבו יותר
את האוריגמי,
את האוריגמי,
15:57
they thought that everybody would see the world in their view.
300
945423
3498
הם חשבו שכולם יהיו באותה דעה.
16:00
They thought everybody else would love it more as well.
301
948921
3021
הם חשבו שגם כולם
יאהבו את זה יותר.
יאהבו את זה יותר.
16:03
In the next version we tried to do the IKEA effect.
302
951942
3052
בגרסה הבאה ניסינו ליצור
את אפקט "איקאה".
את אפקט "איקאה".
16:06
We tried to make it more difficult.
303
954994
1799
ניסינו לעשות את זה יותר קשה.
16:08
So for some people we gave the same task.
304
956793
2910
לאנשים אחדים נתנו אותה משימה.
16:11
For some people we made it harder by hiding the instructions.
305
959703
4022
ועל אנשים אחדים הקשינו יותר
ע"י הסתרת ההוראות.
ע"י הסתרת ההוראות.
16:15
At the top of the sheet, we had little diagrams of how do you fold origami.
306
963725
4272
בחלק העליון של הגליון היו לנו תרשימים קטנים
שמסבירים איך מקפלים אוריגמי.
שמסבירים איך מקפלים אוריגמי.
16:19
For some people we just eliminated that.
307
967997
2746
עבור כמה אנשים
פשוט סילקנו אותם.
פשוט סילקנו אותם.
16:22
So now this was tougher. What happened?
308
970743
2959
אז כעת זה נהיה יותר קשה.
מה קרה?
מה קרה?
16:25
Well in an objective way, the origami now was uglier, it was more difficult.
309
973702
5907
אובייקטיבית, האוריגמי היה עכשיו יותר מכוער,
זה היה קשה יותר.
זה היה קשה יותר.
16:31
Now when we looked at the easy origami,
310
979609
2102
וכשבדקנו את האוריגמי הקל,
16:33
we saw the same thing: Builders loved it more, evaluators loved it less.
311
981711
4392
מצאנו אותו הדבר: הבונים אהבו אותם יותר,
והמעריכים אהבו אותם פחות.
והמעריכים אהבו אותם פחות.
16:38
When you looked at the hard instructions,
312
986103
2161
כאשר בדקנו את קבוצת ההוראות הקשות,
16:40
the effect was larger.
313
988264
2930
האפקט היה גדול יותר.
16:43
Why? Because now the builders loved it even more.
314
991194
5078
מדוע? כי עכשיו הבונים
אהבו אותם אפילו יותר.
אהבו אותם אפילו יותר.
16:48
They put all this extra effort into it.
315
996272
2654
הם השקיעו בכך מאמץ נוסף.
16:50
And evaluators? They loved it even less.
316
998926
4098
והמעריכים?
הם אהבו את זה אפילו פחות.
הם אהבו את זה אפילו פחות.
16:55
Because in reality it was even uglier than the first version.
317
1003024
4405
כי למעשה זה היה אפילו מכוער יותר
מאשר הגרסה הראשונה.
מאשר הגרסה הראשונה.
16:59
Of course, this tells you something about how we evaluate things.
318
1007429
5097
כמובן, זה אומר לכם משהו על האופן
שבו אנחנו מעריכים דברים.
שבו אנחנו מעריכים דברים.
17:04
Now think about kids.
319
1012526
2205
עכשיו חישבו על ילדים.
17:06
Imagine I asked you, "How much would you sell your kids for?"
320
1014731
4414
נניח שאני שואל אתכם,
"בכמה תמכרו את הילדים שלכם,
"בכמה תמכרו את הילדים שלכם,
17:11
Your memories and associations and so on.
321
1019145
2635
את הזיכרונות שלכם,
האסוציאציות שלכם וכדומה?"
האסוציאציות שלכם וכדומה?"
17:13
Most people would say for a lot, a lot of money --
322
1021780
3423
רוב האנשים יאמרו
שעבור הרבה מאד כסף--
שעבור הרבה מאד כסף--
17:17
on good days.
323
1025203
1836
בימים טובים.
17:19
(Laughter)
324
1027039
1264
(צחוק)
17:20
But imagine this was slightly different.
325
1028303
1768
אבל נניח שזה היה שונה במקצת.
17:22
Imagine if you did not have your kids,
326
1030071
1579
תארו לעצמכם שלא היו לכם
הילדים שלכם,
הילדים שלכם,
17:23
and one day you went to the park and you met some kids,
327
1031650
3334
ויום אחד אתם באים לפארק,
פוגשים כמה ילדים,
פוגשים כמה ילדים,
17:26
and they were just like your kids.
328
1034984
1237
והם בדיוק כמו הילדים שלך.
17:28
And you played with them for a few hours.
329
1036221
1721
אתם משחקים איתם
במשך כמה שעות.
במשך כמה שעות.
17:29
And when you were about to leave, the parents said,
330
1037942
2220
וכשאתם עומדים ללכת,
ההורים אומרים,
ההורים אומרים,
17:32
"Hey, by the way, just before you leave, if you're interested, they're for sale."
331
1040162
4130
"היי, אגב, לפני שתלכו,
אם אתם מעוניינים, הם למכירה."
אם אתם מעוניינים, הם למכירה."
17:36
(Laughter)
332
1044292
2273
(צחוק)
17:38
How much would you pay for them now?
333
1046565
2859
כמה הייתם משלמים תמורתם עכשיו?
17:41
Most people say not that much.
334
1049424
2500
רוב האנשים אומרים שלא ממש הרבה.
17:43
And this is because our kids are so valuable,
335
1051924
4819
וזה כי הילדים שלנו כל-כך רבי ערך,
17:48
not just because of who they are,
336
1056743
2065
לא רק בגלל מי שהם,
17:50
but because of us, because they are so connected to us
337
1058808
3908
אלא בגללנו, משום שהם
כל-כך קשורים אלינו
כל-כך קשורים אלינו
17:54
and because of the time and connection.
338
1062716
2268
ובגלל הזמן והקשר.
17:56
And by the way, if you think that IKEA instructions are not good,
339
1064984
3258
ודרך אגב, אם לדעתכם
ההוראות של "איקאה" אינן טובות,
ההוראות של "איקאה" אינן טובות,
18:00
think about the instructions that come with kids.
340
1068242
1919
חשבו על ההוראות שהגיעו עם הילדים.
18:02
Those are really tough.
341
1070161
1237
אלה באמת קשות.
18:03
(Laughter)
342
1071398
1074
(צחוק)
18:04
By the way, these are my kids, which, of course, are wonderful and so on.
343
1072472
4480
אגב, אלה ילדי,
שהם כמובן נפלאים וכן הלאה.
שהם כמובן נפלאים וכן הלאה.
18:08
Which comes to tell you one more thing,
344
1076952
1948
מה שבא לומר לכם עוד דבר אחד,
18:10
which is, much like our builders,
345
1078900
2316
שהוא, די בדומה לבונים שלנו,
18:13
when they look at the creature of their creation,
346
1081216
3745
כשהם בוחנים את פרי עמלם שלהם,
18:16
we don't see that other people don't see things our way.
347
1084961
4741
אנו לא רואים שאנשים אחרים
לא רואים את הדברים כמונו.
לא רואים את הדברים כמונו.
18:21
Let me say one last comment.
348
1089702
3131
הרשו לי עוד הערה אחת לסיום.
18:24
If you think about Adam Smith versus Karl Marx,
349
1092833
3397
אם תחשבו על אדם סמית
לעומת קרל מרקס,
לעומת קרל מרקס,
18:28
Adam Smith had the very important notion of efficiency.
350
1096230
4116
לאדם סמית היה רעיון חשוב מאוד
בנושא היעילות.
בנושא היעילות.
18:32
He gave an example of a pin factory.
351
1100346
2834
הוא נתן דוגמה של מפעל סיכות.
18:35
He said pins have 12 different steps,
352
1103180
3265
הוא אמר שלייצור סיכות
יש 12 שלבים שונים,
יש 12 שלבים שונים,
18:38
and if one person does all 12 steps, production is very low.
353
1106445
4117
ואם אדם אחד עושה את כל 12 השלבים,
התפוקה נמוכה מאוד.
התפוקה נמוכה מאוד.
18:42
But if you get one person to do step one
354
1110562
2500
אבל אם אתה גורם לאדם אחד
לעשות את השלב הראשון
לעשות את השלב הראשון
18:45
and one person to do step two and step three and so on,
355
1113062
2403
ולאדם שני לעשות את השלב השני,
ולשלישי את השלב השלישי וכן הלאה,
ולשלישי את השלב השלישי וכן הלאה,
18:47
production can increase tremendously.
356
1115465
2798
התפוקה יכולה לגדול מאוד.
18:50
And indeed, this is a great example and the reason for the Industrial Revolution and efficiency.
357
1118263
5534
ואכן, זוהי דוגמה מצוינת וזו הסיבה
למהפכה התעשייתית וליעילות.
למהפכה התעשייתית וליעילות.
18:55
Karl Marx, on the other hand,
358
1123797
2083
קרל מרקס, לעומת זאת,
18:57
said that the alienation of labor is incredibly important
359
1125880
3301
אמר שהזרת העבודה
חשובה במידה שלא תיאמן -
חשובה במידה שלא תיאמן -
19:01
in how people think about the connection to what they are doing.
360
1129181
3604
כיצד אנשים חושבים
על הקשר למה שהם עושים.
על הקשר למה שהם עושים.
19:04
And if you make all 12 steps, you care about the pin.
361
1132785
3294
ואם ביצעת את כל 12 השלבים,
אכפת לך מהסיכה.
אכפת לך מהסיכה.
19:08
But if you make one step every time, maybe you don't care as much.
362
1136079
3824
אבל אם תעשה שלב אחד בכל פעם,
אולי לא יהיה לך אכפת באותה מידה.
אולי לא יהיה לך אכפת באותה מידה.
19:11
And I think that in the Industrial Revolution,
363
1139903
2883
ואני חושב שבמהפכה התעשייתית,
19:14
Adam Smith was more correct than Karl Marx,
364
1142786
3344
אדם סמית צדק יותר מאשר קרל מרקס,
19:18
but the reality is that we've switched
365
1146130
2817
אך המציאות היא שכבר עברנו שינוי
19:20
and now we're in the knowledge economy.
366
1148947
2366
ואנו נמצאים עכשיו בכלכלת ידע.
19:23
And you can ask yourself, what happens in a knowledge economy?
367
1151313
2733
ואתם יכולים לשאול את עצמכם,
מה קורה בכלכלת ידע?
מה קורה בכלכלת ידע?
19:26
Is efficiency still more important than meaning?
368
1154046
3418
האם היעילות עדיין חשובה
יותר מהמשמעות?
יותר מהמשמעות?
19:29
I think the answer is no.
369
1157464
1582
אני חושב שהתשובה היא לא.
19:31
I think that as we move to situations
370
1159046
2167
אני חושב שככל שאנו עוברים למצבים
19:33
in which people have to decide on their own
371
1161213
2983
שבהם אנשים צריכים להחליט בעצמם
19:36
about how much effort, attention, caring, how connected they feel to it,
372
1164196
3788
כמה מאמץ, תשומת-לב, אכפתיות,
כמה הם מרגישים מחוברים לזה,
כמה הם מרגישים מחוברים לזה,
19:39
are they thinking about labor on the way to work and in the shower and so on,
373
1167984
4050
האם הם חושבים על העבודה בדרך אליה,
במקלחת וכן הלאה,
במקלחת וכן הלאה,
19:44
all of a sudden Marx has more things to say to us.
374
1172034
4459
פתאום למרקס יש דברים נוספים
לומר לנו.
לומר לנו.
19:48
So when we think about labor, we usually think about motivation and payment as the same thing,
375
1176493
4937
אז כשאנו חושבים על העבודה,
אנו בד"כ חושבים על מוטיבציה ותשלום כעל אותו הדבר,
אנו בד"כ חושבים על מוטיבציה ותשלום כעל אותו הדבר,
19:53
but the reality is that we should probably add all kinds of things to it --
376
1181430
3758
אך המציאות היא שאנו צריכים כנראה
להוסיף לזה כל מיני דברים--
להוסיף לזה כל מיני דברים--
19:57
meaning, creation, challenges, ownership, identity, pride, etc.
377
1185188
4355
משמעות, יצירה, אתגרים,
בעלות, זהות, גאווה ועוד.
בעלות, זהות, גאווה ועוד.
20:01
And the good news is that if we added all of those components and thought about them,
378
1189543
4307
הבשורות הטובות הן שאם נוסיף
את כל המרכיבים האלה ונחשוב עליהם,
את כל המרכיבים האלה ונחשוב עליהם,
20:05
how do we create our own meaning, pride, motivation,
379
1193850
3398
כיצד נוכל ליצור את המשמעות,
הגאווה והמוטיבציה שלנו,
הגאווה והמוטיבציה שלנו,
20:09
and how do we do it in our workplace and for the employees,
380
1197248
3433
ואיך נוכל לעשות זאת במקום העבודה שלנו
ועבור העובדים,
ועבור העובדים,
20:12
I think we could get people to both be more productive and happier.
381
1200681
3823
אני חושב שנוכל לגרום לאנשים להיות
גם יותר פרודוקטיביים וגם יותר מאושרים.
גם יותר פרודוקטיביים וגם יותר מאושרים.
20:16
Thank you very much.
382
1204504
1680
תודה רבה.
20:18
(Applause)
383
1206184
1800
(מחיאות כפיים)
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