TED2012
Tali Sharot: The optimism bias
Tali Sharot: Az elfogult optimizmus
Filmed:
Readability: 4.4
2,387,106 views
Inkább születünk optimistának mint realistának? Tali Sharot
beavat új kutatási eredményeibe, amelyek azt sugallják, hogy agyunk úgy van beállítva, hogy inkább a napos oldalt lássuk, és beszél arról is, hogy ennek mik a veszélyei és melyek a jótékony hatásai.
Tali Sharot - Cognitive neuroscientist
Tali Sharot studies why our brains are biased toward optimism. Full bio
Tali Sharot studies why our brains are biased toward optimism. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'm going to talk to you about optimism --
0
148
3382
Az optimizmusról fogok beszélni --
00:19
or more precisely, the optimism bias.
1
3530
2483
pontosabban, a túlzott optimizmusra való hajlamról.
00:21
It's a cognitive illusion
2
6013
1645
Ez egy kognitív illúzió, amit
00:23
that we've been studying in my lab for the past few years,
3
7658
2742
évek óta tanulmányozunk a laboratóriumomban,
00:26
and 80 percent of us have it.
4
10400
1735
és ami a 80 százalékunkban megvan.
00:28
It's our tendency to overestimate
5
12135
2734
Következetesen túlbecsüljük annak az esélyét,
00:30
our likelihood of experiencing good events in our lives
6
14869
2923
hogy jó dolgok következzenek be az életünkben,
00:33
and underestimate our likelihood of experiencing bad events.
7
17792
4108
és alábecsüljük a kellemetlen dolgokét.
00:37
So we underestimate our likelihood of suffering from cancer,
8
21900
3017
Tehát alábecsüljük annak a valószínűségét, hogy rákosak legyünk,
00:40
being in a car accident.
9
24917
1506
hogy autóbaleset érjen bennünket.
00:42
We overestimate our longevity, our career prospects.
10
26423
3186
Túlbecsüljük a hosszú életre való kilátásunkat és a karrieresélyeinket.
00:45
In short, we're more optimistic than realistic,
11
29609
3445
Röviden: inkább vagyunk optimisták, mint realisták,
00:48
but we are oblivious to the fact.
12
33054
2162
de nem tudunk erről a tényről.
00:51
Take marriage for example.
13
35216
2227
Vegyük például a házasságot.
00:53
In the Western world, divorce rates are about 40 percent.
14
37443
3534
A nyugati világban a válások száma 40 százalék körül mozog.
00:56
That means that out of five married couples,
15
40977
3469
Ez azt jelenti, hogy 5 házaspárból
01:00
two will end up splitting their assets.
16
44446
2721
kettő végül megosztozik a közös vagyonon.
01:03
But when you ask newlyweds about their own likelihood of divorce,
17
47167
3375
De ha megkérdezzük a friss házasokat, hogy mi a valószínűsége annak, hogy elváljanak,
01:06
they estimate it at zero percent.
18
50542
3692
akkor azt nulla százalékra becsülik.
01:10
And even divorce lawyers, who should really know better,
19
54234
3729
Még a válóperes ügyvédek is, akik pedig csak tudhatnák,
01:13
hugely underestimate their own likelihood of divorce.
20
57963
3849
jóval alábecsülik annak az esélyét, hogy ők maguk elváljanak.
01:17
So it turns out that optimists are not less likely to divorce,
21
61812
3126
Végeredményképp az optimisták nem kevésbé valószínű, hogy elváljanak,
01:20
but they are more likely to remarry.
22
64938
2530
de valószínűbb, hogy újraházasodnak.
01:23
In the words of Samuel Johnson,
23
67468
2303
Samual Johnson szavaival,
01:25
"Remarriage is the triumph of hope over experience."
24
69771
3997
"Az újraházasodás a remény diadala a tapasztalatok felett."
01:29
(Laughter)
25
73768
1962
(Nevetés)
01:31
So if we're married, we're more likely to have kids.
26
75730
4574
Ha házasok vagyunk, valószínűbb, hogy vannak gyerekeink.
01:36
And we all think our kids will be especially talented.
27
80304
3265
És mindannyian úgy gondoljuk, hogy a mi gyerekeink aztán különösen tehetségesek lesznek.
01:39
This, by the way, is my two-year-old nephew, Guy.
28
83569
2598
Igaz is, ez itt Guy, a két éves unokaöcsém .
01:42
And I just want to make it absolutely clear
29
86167
2375
Csak hogy világos legyen,
01:44
that he's a really bad example of the optimism bias,
30
88542
2771
ő rossz példa az alaptalan optimizmusra,
01:47
because he is in fact uniquely talented.
31
91313
2812
mert ő tényleg különleges tehetség.
01:50
(Laughter)
32
94125
1435
(Nevetés)
01:51
And I'm not alone.
33
95560
1607
És nem vagyok egyedül.
01:53
Out of four British people, three said
34
97167
2475
Négy angolból három mondta azt,
01:55
that they were optimistic about the future of their own families.
35
99642
3739
hogy optimista a saját családjának a jövőjét illetően.
01:59
That's 75 percent.
36
103381
1751
Ez 75 százalék.
02:01
But only 30 percent said
37
105132
2058
De csak 30 százalék vélte úgy,
02:03
that they thought families in general
38
107190
2560
hogy úgy általában a családoknak
02:05
are doing better than a few generations ago.
39
109750
2412
jobban megy, mint néhány generációval korábban.
02:08
And this is a really important point,
40
112162
2021
És ez valóban lényeges vonás ,
02:10
because we're optimistic about ourselves,
41
114183
1888
mert hogy optimisták vagyunk magunkkal kapcsolatban,
02:11
we're optimistic about our kids,
42
116071
1818
a gyerekeinkkel kapcsolatban,
02:13
we're optimistic about our families,
43
117889
1788
a családunkat illetően,
02:15
but we're not so optimistic about the guy sitting next to us,
44
119677
3183
de már kevésbé vagyunk azok a melletünk ülővel szemben,
02:18
and we're somewhat pessimistic
45
122860
2229
és valamelyest pesszimisták vagyunk
02:20
about the fate of our fellow citizens and the fate of our country.
46
125089
3879
a honfitársaink és a hazánk sorsát illetően.
02:24
But private optimism about our own personal future
47
128968
4036
De magánoptimizmusunk a saját személyes jövőnkre vonatkozólag
02:28
remains persistent.
48
133004
2011
töretlen marad.
02:30
And it doesn't mean that we think things will magically turn out okay,
49
135015
4066
És ez nem azt jelenti, hogy azt gondolnánk, hogy a dolgok úgy általában csodálatos módon jóra fordulnának,
02:34
but rather that we have the unique ability to make it so.
50
139081
4032
inkább azt, hogy nekünk van különleges képességünk ezt elérni.
02:39
Now I'm a scientist, I do experiments.
51
143113
2841
Tudós vagyok, kísérleteket végzek.
02:41
So to show you what I mean,
52
145954
1792
Hogy megmutassam, mire gondolok,
02:43
I'm going to do an experiment here with you.
53
147746
2802
mindjárt elvégzek itt egy kísérletet Önökkel.
02:46
So I'm going to give you a list of abilities and characteristics,
54
150548
3850
Felsorolok néhány képességet és a jellemvonást,,
02:50
and I want you to think for each of these abilities
55
154398
2894
és megkérem Önöket, hogy mindegyik tekintetében
02:53
where you stand relative to the rest of the population.
56
157292
4393
helyezzék el magukat a többi emberhez viszonyítva.
02:57
The first one is getting along well with others.
57
161685
3786
Az első, hogy mennyire jövünk ki másokkal.
03:01
Who here believes they're at the bottom 25 percent?
58
165471
5652
Ki gondolja azt, hogy az alsó 25 százalékban van?
03:07
Okay, that's about 10 people out of 1,500.
59
171123
4322
Tehát kb. 10 ember az 1500-ból.
03:11
Who believes they're at the top 25 percent?
60
175445
4013
Ki gondolja, hogy a felső 25 százalékban?
03:15
That's most of us here.
61
179458
2710
A többségünk itt van.
03:18
Okay, now do the same for your driving ability.
62
182168
4930
Na, és mennyire vagyunk jó autóvezetők?
03:22
How interesting are you?
63
187098
2583
Mennyire vagyunk érdekes emberek?
03:25
How attractive are you?
64
189681
2844
Mennyire vagyunk vonzóak?
03:28
How honest are you?
65
192525
2954
Milyen becsületesek vagyunk?
03:31
And finally, how modest are you?
66
195479
5000
És végül: mennyire vagyunk szerények?
03:36
So most of us put ourselves above average
67
200479
2688
Szóval, a többségünk az átlag fölé teszi magát
03:39
on most of these abilities.
68
203167
2029
ezen tulajdonságok többségében.
03:41
Now this is statistically impossible.
69
205196
2131
Ez pedig statisztikai képtelenség.
03:43
We can't all be better than everyone else.
70
207327
3229
Nem lehetünk valamennyien jobbak mint mindenki más.
03:46
(Laughter)
71
210556
1642
(Nevetés)
03:48
But if we believe we're better than the other guy,
72
212198
2677
De ha azt képzeljük, hogy jobbak vagyunk, mint a másik,
03:50
well that means that we're more likely to get that promotion, to remain married,
73
214875
4083
az azt jelenti, hogy nagyobb eséllyel kapjuk meg azt az előléptetést, vagy marad meg a házasságunk,
03:54
because we're more social, more interesting.
74
218958
2598
mert alkalmazkodóbbak vagyunk és érdekesebbek.
03:57
And it's a global phenomenon.
75
221556
2163
És ez általános jelenség.
03:59
The optimism bias has been observed
76
223719
2468
Az optimizmus felé hajlást
04:02
in many different countries --
77
226187
1719
számtalan különböző országban figyelték meg --
04:03
in Western cultures, in non-Western cultures,
78
227906
3104
nyugati és nem nyugati kultúrákban,
04:06
in females and males,
79
231010
1506
nők és férfiak,
04:08
in kids, in the elderly.
80
232516
1724
gyerekek és idősek között egyaránt.
04:10
It's quite widespread.
81
234240
1783
Nagyon elterjedt dolog.
04:11
But the question is, is it good for us?
82
236023
3500
A kérdés az, hogy ez jó-e számunkra.
04:15
So some people say no.
83
239523
2454
Vannak, akik azt mondják, hogy nem.
04:17
Some people say the secret to happiness
84
241977
2518
Azt mondják, hogy a boldogság titka
04:20
is low expectations.
85
244495
2753
hogy ne legyenek túlzott elvárásaink.
04:23
I think the logic goes something like this:
86
247248
2504
Én azt hiszem hogy a dolog logikája a következő:
04:25
If we don't expect greatness,
87
249752
2258
Ha nem törünk nagyra,
04:27
if we don't expect to find love and be healthy and successful,
88
252010
3880
ha nem remélünk szeretetet, egészséget és sikert,
04:31
well we're not going to be disappointed when these things don't happen.
89
255890
3098
akkor persze nem leszünk csalódottak, ha ezeket nem kapjuk meg.
04:34
And if we're not disappointed when good things don't happen,
90
258988
3408
És ha nem leszünk elégedetlenek, amikor nem történnek velünk jó dolgok,
04:38
and we're pleasantly surprised when they do,
91
262396
1979
és kellemesen meglepődünk, ha mégis,
04:40
we will be happy.
92
264375
1781
akkor boldogok leszünk.
04:42
So it's a very good theory,
93
266156
1702
Tehát ez elméletileg nagyon jó,
04:43
but it turns out to be wrong for three reasons.
94
267858
3027
de a gyakorlatban három okból is rossznak bizonyul.
04:46
Number one: Whatever happens, whether you succeed or you fail,
95
270885
4615
Először: Bármi is történik, akár sikerül végül, akár nem,
04:51
people with high expectations always feel better.
96
275500
3858
a nagy elvárásokkal teli emberek mindig jobban érzik magukat.
04:55
Because how we feel when we get dumped or win employee of the month
97
279358
3932
Mert az, hogy hogyan érezzük magunkat amikor ejtenek vagy a hónap dolgozója leszünk,
04:59
depends on how we interpret that event.
98
283290
3030
az attól függ, hogy hogyan értelmezzük az eseményt.
05:02
The psychologists Margaret Marshall and John Brown
99
286320
4050
Margaret Marshall és John Brown pszichológusok
05:06
studied students with high and low expectations.
100
290370
2994
tanulmányoztak olyan diákokat, akiknek nagy, és olyanokat, akiknek kicsi volt az elvárásuk.
05:09
And they found that when people with high expectations succeed,
101
293364
4184
És azt találták, hogy amikor a nagy reményekkel teli emberek sikeresek,
05:13
they attribute that success to their own traits.
102
297548
2910
akkor a sikert saját maguknak tulajdonítják.
05:16
"I'm a genius, therefore I got an A,
103
300458
2196
"Zseni vagyok, azért kaptam jelest.,
05:18
therefore I'll get an A again and again in the future."
104
302654
2675
így hát a jövőben is mindig ötöst fogok kapni."
05:21
When they failed, it wasn't because they were dumb,
105
305329
2973
Ha nem sikerül nekik valami, annak nem az az oka, hogy buták lennének,
05:24
but because the exam just happened to be unfair.
106
308302
3173
hanem hogy a vizsga történetesen igazságtalan volt.
05:27
Next time they will do better.
107
311475
2283
Legközelebb jobban fog nekik sikerülni.
05:29
People with low expectations do the opposite.
108
313758
3077
Akik keveset várnak, azok épp az ellenkezőjét csinálják.
05:32
So when they failed it was because they were dumb,
109
316835
2832
Ha megbuknak, az azért volt, mert buták voltak,
05:35
and when they succeeded
110
319667
1500
és amikor sikerül nekik,
05:37
it was because the exam just happened to be really easy.
111
321167
3317
az azért volt, mert a vizsga történetesen nagyon könnyű volt.
05:40
Next time reality would catch up with them.
112
324484
2401
Legközelebb a papírforma jön be.
05:42
So they felt worse.
113
326885
2073
Így hát rosszabbul érzik magukat.
05:44
Number two: Regardless of the outcome,
114
328958
3240
Másodszor: Függetlenül attól, hogy mi lesz a dolog kimenetele,
05:48
the pure act of anticipation makes us happy.
115
332198
4047
maga a várakozás is boldoggá tesz.
05:52
The behavioral economist George Lowenstein
116
336245
3176
George Lowenstein viselkedési közgazdász
05:55
asked students in his university
117
339421
1719
megkérte az egyetemén a hallgatókat,
05:57
to imagine getting a passionate kiss from a celebrity, any celebrity.
118
341140
4362
hogy képzeljék el, hogy valamelyik hírességtől -- bárkitől -- egy szenvedélyes csókot fognak kapni.
06:01
Then he said, "How much are you willing to pay
119
345502
2885
És azt kérdezte, mennyit lennének hajlandóak fizetni,
06:04
to get a kiss from a celebrity
120
348387
1988
hogy csókot kapjanak egy hírességtől,
06:06
if the kiss was delivered immediately,
121
350375
2227
ha a csókot azonnal megkapnák,
06:08
in three hours, in 24 hours, in three days,
122
352602
5023
ha három órán belül, ha 24 órán belül, ha három napon belül,
06:13
in one year, in 10 years?
123
357625
2433
egy éven belül, 10 éven belül?
06:15
He found that the students were willing to pay the most
124
360058
3130
Azt találta, hogy akkor fizetnének a legtöbbet a hallgatók,
06:19
not to get a kiss immediately,
125
363188
1999
ha nem azonnal kapnák meg a csókot,
06:21
but to get a kiss in three days.
126
365187
2980
hanem három napon belül.
06:24
They were willing to pay extra in order to wait.
127
368167
4247
Tehát hajlandóak lennének külön fizetni a várakozásért.
06:28
Now they weren't willing to wait a year or 10 years;
128
372414
3003
De nem lennének hajlandóak várni egy évet vagy 10 évet;
06:31
no one wants an aging celebrity.
129
375417
1421
senki nem akar egy öregedő hírességet.
06:32
But three days seemed to be the optimum amount.
130
376838
4789
De a három nap optimálisnak tűnik.
06:37
So why is that?
131
381627
2303
Vajon miért van ez?
06:39
Well if you get the kiss now, it's over and done with.
132
383930
3424
Ha most azonnal megkapjuk a csókat, akkor túl vagyunk rajta, megtörtént már.
06:43
But if you get the kiss in three days,
133
387354
1950
De ha 3 napon belül kapjuk meg,
06:45
well that's three days of jittery anticipation, the thrill of the wait.
134
389304
4154
az 3 nap izgatott készülődés, a várakozás borzongása.
06:49
The students wanted that time
135
393458
1869
A hallgatók időt akartak arra,
06:51
to imagine where is it going to happen,
136
395327
2381
hogy elképzeljék, hol fog megtörténni
06:53
how is it going to happen.
137
397708
1629
és hogyan.
06:55
Anticipation made them happy.
138
399337
2211
A várakozás boldoggá tette őket.
06:57
This is, by the way, why people prefer Friday to Sunday.
139
401548
3869
Ez az oka annak, hogy miért szeretik jobban az emberek a pénteket a vasárnapnál.
07:01
It's a really curious fact,
140
405417
2083
Ez valóban érdekes,
07:03
because Friday is a day of work and Sunday is a day of pleasure,
141
407500
3417
mivel a péntek munkanap, a vasárnap meg a szórakozásé,
07:06
so you'd assume that people will prefer Sunday,
142
410917
2904
így azt feltételeznénk, hogy az emberek jobban szeretik a vasárnapot a pénteknél,
07:09
but they don't.
143
413821
1721
de ez nem így van.
07:11
It's not because they really, really like being in the office
144
415542
2875
Ennek nem az az oka, hogy annyira szeretnek a munkahelyükön lenni,
07:14
and they can't stand strolling in the park
145
418417
1967
és ki nem állhatnak a parkban kószálni
07:16
or having a lazy brunch.
146
420384
1661
vagy ráérősen reggelizni.
07:17
We know that, because when you ask people
147
422045
2136
Tudjuk, hogy azért van ez, mert amikor megkérdezzük az embereket,
07:20
about their ultimate favorite day of the week,
148
424181
2704
hogy melyik a hét legeslegjobb napja
07:22
surprise, surprise, Saturday comes in at first,
149
426885
2820
akkor, bármilyen meglepő, a szombat lesz az első helyen,
07:25
then Friday, then Sunday.
150
429705
2920
azután a péntek, és csak utána a vasárnap.
07:28
People prefer Friday
151
432625
1869
Az emberek jobban szeretik a pénteket,
07:30
because Friday brings with it the anticipation of the weekend ahead,
152
434494
3964
mert a pénteken lehet várakozni az előttünk álló hétvégére,
07:34
all the plans that you have.
153
438458
1917
az összes tervünkre.
07:36
On Sunday, the only thing you can look forward to
154
440375
2704
Vasárnap az egyetlen dolog, amire számíthatunk,
07:38
is the work week.
155
443079
2254
az a munkahét.
07:41
So optimists are people who expect more kisses in their future,
156
445333
4877
Tehát azok az optimista emberek, akik több csókot várnak a jövőben,
07:46
more strolls in the park.
157
450210
1921
többet sétálnak a parkban.
07:48
And that anticipation enhances their wellbeing.
158
452131
3907
És attól a várakozástól jobban érzik magukat..
07:51
In fact, without the optimism bias,
159
456038
2964
Az optimizmusra való hajlam nélkül valójában
07:54
we would all be slightly depressed.
160
459002
2750
mindannyian kissé depressziósak lennénk.
07:57
People with mild depression,
161
461752
2267
Az enyhén depressziósak
07:59
they don't have a bias when they look into the future.
162
464019
2979
elfogulatlanul tekintenek a jövőbe.
08:02
They're actually more realistic than healthy individuals.
163
466998
4222
Sokkal realistábbak, mint az egészséges egyének.
08:07
But individuals with severe depression,
164
471220
2101
De a súlyosan depressziósak
08:09
they have a pessimistic bias.
165
473321
1829
a pesszimizmus felé hajlanak.
08:11
So they tend to expect the future
166
475150
2463
Így hajlamosak a jövőt
08:13
to be worse than it ends up being.
167
477613
2477
sötétebben látni, mint amilyen végül is lesz.
08:15
So optimism changes subjective reality.
168
480090
3243
Így az optimizmus megváltoztatja a szubjektív valóságot.
08:19
The way we expect the world to be changes the way we see it.
169
483333
3750
Az, hogy mit várunk a világtól, befolyásolja, hogy hogyan látjuk.
08:22
But it also changes objective reality.
170
487083
3242
De megváltoztatja az objektív valóságot is.
08:26
It acts as a self-fulfilling prophecy.
171
490325
2727
Úgy működik, mint az önbeteljesítő jóslat.
08:28
And that is the third reason
172
493052
2068
És ez a harmadik ok,
08:31
why lowering your expectations will not make you happy.
173
495120
3180
hogy várakozásaink mérséklése miért nem tesz minket boldoggá.
08:34
Controlled experiments have shown
174
498300
1835
Ellenőrzött kísérletek kimutatták,
08:36
that optimism is not only related to success,
175
500135
2917
hogy az optimizmus nem csak kapcsolatban van a sikerrel,
08:38
it leads to success.
176
503052
1807
hanem maga is sikerhez vezet.
08:40
Optimism leads to success in academia and sports and politics.
177
504859
4870
Az optimizmus sikerhez vezet a tudományban, a sportban és a politikában egyaránt.
08:45
And maybe the most surprising benefit of optimism is health.
178
509729
4475
És talán a legmeglepőbb előnye az optimizmusnak az egészség.
08:50
If we expect the future to be bright,
179
514204
3325
Ha derüsen látjuk a jövőt,
08:53
stress and anxiety are reduced.
180
517529
2740
a stressz és az idegesség csökken.
08:56
So all in all, optimism has lots of benefits.
181
520269
4220
Tehát összességében sok előnye van az optimizmusnak.
09:00
But the question that was really confusing to me was,
182
524489
3011
Ami számomra valóban zavaró kérdés,
09:03
how do we maintain optimism in the face of reality?
183
527500
4669
hogy hogyan tarthatjuk fenn az optimizmust a realitással szemben?
09:08
As an neuroscientist, this was especially confusing,
184
532169
3018
Neurológusként ez azért különösen zavaró számomra,
09:11
because according to all the theories out there,
185
535187
2896
mert az összes erre vonatkozó elmélet szerint
09:13
when your expectations are not met, you should alter them.
186
538083
4188
amikor az elvárásaink nem teljesülnek, akkor változtatni kellene rajtuk.
09:18
But this is not what we find.
187
542271
1552
De mi nem erre az eredményre jutottunk.
09:19
We asked people to come into our lab
188
543823
3483
Bekértünk embereket a laboratóriumunkba,
09:23
in order to try and figure out what was going on.
189
547306
2810
hogy kipróbáljuk és megértsük, mi történik.
09:26
We asked them to estimate their likelihood
190
550116
2547
Azt kértük, becsüljék meg annak a lehetőségét,
09:28
of experiencing different terrible events in their lives.
191
552663
2504
hogy bizonyos rémes események bekövetkeznek az életükben.
09:31
So, for example, what is your likelihood of suffering from cancer?
192
555167
4375
Például, hogy mi az esélye annak, hogy rákosak leszünk?
09:35
And then we told them the average likelihood
193
559542
2352
Azután megmondtuk nekik az átlagos esélyét
09:37
of someone like them to suffer these misfortunes.
194
561894
2981
annak, hogy valakivel ezek a szerencsétlen dolgok megtörténjenek.
09:40
So cancer, for example, is about 30 percent.
195
564875
3565
Például a ráké kb. 30 százalék.
09:44
And then we asked them again,
196
568440
2935
És akkor újra megkérdeztük őket,
09:47
"How likely are you to suffer from cancer?"
197
571375
2875
"Mi a valószínűsége annak, hogy rákos lesz?"
09:50
What we wanted to know was
198
574250
2248
Azt akartuk tudni,
09:52
whether people will take the information that we gave them
199
576498
2669
hogy vajon az emberek a kapott információ alapján
09:55
to change their beliefs.
200
579167
2131
megváltoztatják-e a vélekedésüket.
09:57
And indeed they did --
201
581298
2369
És valóban ezt tették --
09:59
but mostly when the information we gave them
202
583667
2581
de jobbára akkor, ha az általunk adott információ jobb volt,
10:02
was better than what they expected.
203
586248
2831
mint amit vártak,
10:04
So for example,
204
589079
1361
Például,
10:06
if someone said, "My likelihood of suffering from cancer
205
590440
2910
ha valakii azt mondta, "Annak a valószínűsége, hogy rákom lesz
10:09
is about 50 percent,"
206
593350
2381
kb. 50 százalék,"
10:11
and we said, "Hey, good news.
207
595731
2521
és mi azt mondtuk, "Jó hírem van.
10:14
The average likelihood is only 30 percent,"
208
598252
2581
Az átlagos valószínűség csak 30 százalék,"
10:16
the next time around they would say,
209
600833
2046
a következő alkalommal olyasmit mondtak,
10:18
"Well maybe my likelihood is about 35 percent."
210
602879
2715
"Lehetséges, hogy az esetemben a valószínűség kb. 35 százalék."
10:21
So they learned quickly and efficiently.
211
605594
2636
Tehát gyorsan és hatékonyan tanultak.
10:24
But if someone started off saying,
212
608230
2550
De ha valaki azt kezdte mondani,
10:26
"My average likelihood of suffering from cancer is about 10 percent,"
213
610780
3403
"Az esetemben annak az esélye, hogy rákom lesz, kb. 10 százalék,"
10:30
and we said, "Hey, bad news.
214
614183
2692
és azt mondtuk, "Rossz hírem van.
10:32
The average likelihood is about 30 percent,"
215
616875
3073
Az átlagos esély kb. 30 százalék,"
10:35
the next time around they would say,
216
619948
2058
a következő alkalommal hajlamos volt az illető azt mondani,
10:37
"Yep. Still think it's about 11 percent."
217
622006
3119
"Igen, én azért még mindig azt gondolom, hogy 11 százalék."
10:41
(Laughter)
218
625125
1690
(Nevetés)
10:42
So it's not that they didn't learn at all -- they did --
219
626815
3319
Nem arról van szó, hogy egyáltalán ne tanultak volna, mert tanultak,
10:46
but much, much less than when we gave them
220
630134
2336
de sokkal de sokkal kevesebbet, mint azok, akiknek pozitív
10:48
positive information about the future.
221
632470
2473
információt adtunk a jövőről.
10:50
And it's not that they didn't remember the numbers that we gave them;
222
634943
3034
És nem azért, mert ne emlékeztek volna a számokra, amiket mondtunk,
10:53
everyone remembers that the average likelihood of cancer
223
637977
3073
mindenki emlékezett rá, hogy a rák átlagos esélye
10:56
is about 30 percent
224
641050
1500
kb. 30 százalék
10:58
and the average likelihood of divorce is about 40 percent.
225
642550
2779
a válások átlagos esélye 40 százalék.
11:01
But they didn't think that those numbers were related to them.
226
645329
4631
De nem gondolták, hogy azoknak a számoknak lenne valami közük hozzájuk.
11:05
What this means is that warning signs such as these
227
649960
4148
Ez azt jelenti, hogy az ilyen figyelmeztetéseknek
11:10
may only have limited impact.
228
654108
2892
csak korlátozott a hatásuk.
11:12
Yes, smoking kills, but mostly it kills the other guy.
229
657000
4159
Igen a dohányzás öl, de többnyire másokat.
11:17
What I wanted to know was
230
661159
1883
Arra voltam kíváncsi,
11:18
what was going on inside the human brain
231
663042
2860
mi játszódik le az emberi agyban,
11:21
that prevented us from taking these warning signs personally.
232
665902
4094
ami megakadályozza, hogy ezeket a figyelmeztető jeleket magunkra vegyük.
11:25
But at the same time,
233
669996
1487
De ugyanakkor,
11:27
when we hear that the housing market is hopeful,
234
671483
1978
ha azt halljuk, hogy a lakáspiac kedvezően alakul,
11:29
we think, "Oh, my house is definitely going to double in price."
235
673461
4116
akkor azt gondoljuk, "Ó, az én lakásom bizonyára a dupláját fogja érni."
11:33
To try and figure that out,
236
677577
2085
Hogy kipróbáljam és próbáljam megérteni
11:35
I asked the participants in the experiment
237
679662
2473
megkértem a kísérlet résztvevőit,
11:38
to lie in a brain imaging scanner.
238
682135
2161
hogy feküdjenek be egy agyi szkenner alá.
11:40
It looks like this.
239
684296
1527
Ez valahogy így néz ki.
11:41
And using a method called functional MRI,
240
685823
3031
Az úgy nevezett fMRI módszert használva
11:44
we were able to identify regions in the brain
241
688854
3606
azonosítani tudtuk az agynak azokat a területeit
11:48
that were responding to positive information.
242
692460
2817
amelyek a pozitív információkra reagáltak.
11:51
One of these regions is called the left inferior frontal gyrus.
243
695277
3579
Ezen régiók egyikét úgy nevezik, hogy bal oldali gyrus frontalis inferior.
11:54
So if someone said, "My likelihood of suffering from cancer is 50 percent,"
244
698856
3788
Ha valaki azt mondja tehát, hogy annak az esélye, hogy rákos leszek, 50 százalék",
11:58
and we said, "Hey, good news.
245
702644
1856
és mi azt mondjuk, "Van egy jó hírünk,
12:00
Average likelihood is 30 percent,"
246
704500
2290
Az átlagos esély 30 százalék,"
12:02
the left inferior frontal gyrus would respond fiercely.
247
706790
3572
akkor a bal oldali gyrus frontalis inferior erre hevesen reagál.
12:06
And it didn't matter if you're an extreme optimist, a mild optimist
248
710362
4732
És az nem számít, hogy nagyon optimisták vagy mérsékelten optimisták vagyunk,
12:10
or slightly pessimistic,
249
715094
1821
vagy egy csöppet pesszimisták,
12:12
everyone's left inferior frontal gyrus
250
716915
2585
mindenkinek a bal oldali gyrus frontalis inferiorja
12:15
was functioning perfectly well,
251
719500
1844
tökéletesen működik ilyenkor,
12:17
whether you're Barack Obama or Woody Allen.
252
721344
2906
lehetünk akár Barack Obama vagy Woody Allen is.
12:20
On the other side of the brain,
253
724250
1644
Az agy másik oldalán
12:21
the right inferior frontal gyrus was responding to bad news.
254
725894
4786
a jobb oldali gyrus frontalis inferior reagált a rossz hírekre.
12:26
And here's the thing: it wasn't doing a very good job.
255
730680
3726
És van itt egy dolog: az nem működött valami fényesen.
12:30
The more optimistic you were,
256
734406
2015
Minél optimistább valaki,
12:32
the less likely this region was
257
736421
2337
annál kevésbé valószínű, hogy ez a terület
12:34
to respond to unexpected negative information.
258
738758
2982
reagáljon a váratlan negatív információra.
12:37
And if your brain is failing
259
741740
3058
És ha az agyunk nem képes feldolgozni
12:40
at integrating bad news about the future,
260
744798
3225
a jövőre vonatkozó rossz híreket,
12:43
you will constantly leave your rose-tinted spectacles on.
261
748023
4623
továbbra is rózsaszín szemüvegen át nézzük a világot.
12:48
So we wanted to know, could we change this?
262
752646
4969
Arra voltunk kíváncsiak, hogy vajon lehet-e ezt befolyásolni?
12:53
Could we alter people's optimism bias
263
757615
3443
Meg lehet-e változtatni az emberek optimista beállítottságát azzal,
12:56
by interfering with the brain activity in these regions?
264
761058
3932
hogy beavatkozunk az agy e területeinek működésébe?
13:00
And there's a way for us to do that.
265
764990
2595
Van egy módszer, hogy ezt megtegyük.
13:03
This is my collaborator Ryota Kanai.
266
767585
2627
Ez itt Ryota Kanai, a munkatársam.
13:06
And what he's doing is he's passing a small magnetic pulse
267
770212
3955
Egy kis mágneses impulzust ad
13:10
through the skull of the participant in our study
268
774167
2119
az egyik kísérleti személy koponyáján keresztül
13:12
into their inferior frontal gyrus.
269
776286
2245
a gyrus frontalis inferior-oknak.
13:14
And by doing that,
270
778531
1927
És azzal, hogy ezt teszi
13:16
he's interfering with the activity of this brain region
271
780458
2904
beavatkozik ezeknek az agyi területeknek a működésébe.
13:19
for about half an hour.
272
783362
1215
kb. egy fél órán keresztül.
13:20
After that everything goes back to normal, I assure you.
273
784577
2921
Megnyugatom Önöket, hogy utána helyreáll minden a normális állapotra.
13:23
(Laughter)
274
787498
1993
(Nevetés)
13:25
So let's see what happens.
275
789491
3154
Lássuk hát, hogy mi történik.
13:28
First of all, I'm going to show you
276
792645
2097
Először is, megmutatom Önöknek
13:30
the average amount of bias that we see.
277
794742
2704
az elfogultság átlagos szintjét, ahogyan látjuk.
13:33
So if I was to test all of you now,
278
797446
2823
Tehát ha itt mindannyiukat tesztelni akarnám,
13:36
this is the amount that you would learn
279
800269
1794
ez a mennyiség az, amennyivel jobban tudomásul vesszük
13:37
more from good news relative to bad news.
280
802063
3120
a jó híreket, mint a rosszakat.
13:41
Now we interfere with the region
281
805183
2484
Most ha beavatkozunk abba a régióba,
13:43
that we found to integrate negative information in this task,
282
807667
4467
aminél azt találtuk, hogy az integrálja a negatív információt,
13:48
and the optimism bias grew even larger.
283
812134
3564
akkor az elhajlás az optimizmus felé még nagyobbra nő.
13:51
We made people more biased in the way that they process information.
284
815698
5470
Még elfogultabbak lettek az emberek az információ feldolgozásában.
13:57
Then we interfered with the brain region
285
821168
2897
Ekkor blokkoltuk azt az agyi területet,
13:59
that we found to integrate good news in this task,
286
824065
3518
amelyről megállapítottuk, hogy a jó hírek beépítését végzi,
14:03
and the optimism bias disappeared.
287
827583
4471
és az optimista elfogultság eltűnt.
14:07
We were quite amazed by these results
288
832054
2008
Nagyon meglepődtünk ezen az eredményen
14:09
because we were able to eliminate
289
834062
2192
mert képesek voltunk kikapcsolni
14:12
a deep-rooted bias in humans.
290
836254
3196
az emberben meggyökeresedett elfogultságot.
14:15
And at this point we stopped and we asked ourselves,
291
839450
4773
Ezen a ponton megálltunk, és azt kérdeztük magunktól,
14:20
would we want to shatter the optimism illusion into tiny little bits?
292
844223
5102
valóban apró darabokra akarjuk törni az optimista illúziót?
14:25
If we could do that, would we want to take people's optimism bias away?
293
849325
5044
Ha meg tudnánk tenni, el akarnánk-e venni az emberektől az elfogult optimizmust?
14:30
Well I've already told you about all of the benefits of the optimism bias,
294
854369
4600
Beszéltünk már az optimista elfogultság előnyeiről,
14:34
which probably makes you want to hold onto it for dear life.
295
858969
4321
ami valószínűleg arra késztet minket, hogy vigyázzunk rá, mint a szemünk fényére.
14:39
But there are, of course, pitfalls,
296
863290
2085
De persze vannak csapdák is,
14:41
and it would be really foolish of us to ignore them.
297
865375
3120
és tényleg ostobaság lenne figyelmen kívül hagyni őket.
14:44
Take for example this email I recieved
298
868495
3546
Vegyük pédául ezt az e-mailt, amit kaptam
14:47
from a firefighter here in California.
299
872041
2694
innen, Kaliforniából, egy tűzoltótól.
14:50
He says, "Fatality investigations for firefighters
300
874735
3304
Azt mondja, "A tűzoltóságnál a végzetes esetek kivizsgálásakor
14:53
often include 'We didn't think the fire was going to do that,'
301
878039
4142
gyakran szerepel, hogy "Nem gondoltuk volna, hogy ezt teszi a tűz,"
14:58
even when all of the available information
302
882181
2302
még akkor is, ha az összes elérhető információ
15:00
was there to make safe decisions."
303
884483
2255
megvolt ahhoz, hogy biztos döntést hozzunk."
15:02
This captain is going to use our findings on the optimism bias
304
886738
3874
Ez a parancsnok fel fogja használni az optimista előítéletekre vonatkozó eredményeinket,
15:06
to try to explain to the firefighters
305
890612
2192
hogy elmagyarázza a tűzoltóknak,
15:08
why they think the way they do,
306
892804
2209
hogy miért gondolkodnak ilyen módon,
15:10
to make them acutely aware of this very optimistic bias in humans.
307
895013
7126
hogy fokozottan óvatossá tegye őket a túlzott optimizmussal szemben.
15:18
So unrealistic optimism can lead to risky behavior,
308
902139
5119
Tehát az irreális optimizmus vakmerő viselkedéshez vezethet,
15:23
to financial collapse, to faulty planning.
309
907258
3638
gazdasági összeomláshoz, hibás tervezéshez.
15:26
The British government, for example,
310
910896
2138
Például a brit kormány
15:28
has acknowledged that the optimism bias
311
913034
2674
elismerte, hogy a túlzott optimizmus
15:31
can make individuals more likely
312
915708
3287
az egyéneket arra készteti,
15:34
to underestimate the costs and durations of projects.
313
918995
4026
hogy alábecsüljék a projektek költségét és időigényét.
15:38
So they have adjusted the 2012 Olympic budget
314
923021
4254
Éppen most igazították ki a 2012-es olimpia költségvetését
15:43
for the optimism bias.
315
927275
2111
az elfogult optimizmus figyelembe vételével.
15:45
My friend who's getting married in a few weeks
316
929386
2187
A barátom, aki néhány héten belül megnősül,
15:47
has done the same for his wedding budget.
317
931573
2434
ugyanezt tette az esküvői költségvetéssel.
15:49
And by the way, when I asked him about his own likelihood of divorce,
318
934007
3062
És ha már itt tartunk, amikor megkérdeztem, hogy mennyire valószínű, hogy el fog válni,
15:52
he said he was quite sure it was zero percent.
319
937069
3560
azt mondta, egészen biztos a nulla százalékban.
15:56
So what we would really like to do,
320
940629
2417
Amit tényleg szeretnénk elérni, hogy
15:58
is we would like to protect ourselves from the dangers of optimism,
321
943046
4161
megvédjük magunkat az optimizmus veszélyeitől.
16:03
but at the same time remain hopeful,
322
947207
3228
de ugyanakkor megmaradjunk bizakodónak,
16:06
benefiting from the many fruits of optimism.
323
950435
2844
élvezve az optimizmus gyümölcseit.
16:09
And I believe there's a way for us to do that.
324
953279
2804
És azt hiszem, van rá mód, hogy ezt tegyük.
16:11
The key here really is knowledge.
325
956083
2060
A kulcs itt valóban a tudás.
16:14
We're not born with an innate understanding of our biases.
326
958143
3311
Nem születtünk azzal a képességgel, hogy értsük előítéleteinket.
16:17
These have to be identified by scientific investigation.
327
961454
3841
Ezeket tudományos vizsgálatokkal kell felmérni.
16:21
But the good news is that becoming aware of the optimism bias
328
965295
4184
De jó hír, hogy az, hogy kezelni tudjuk az elfogult optimizmusunkat,
16:25
does not shatter the illusion.
329
969479
1775
nem zúzza szét az illúziókat.
16:27
It's like visual illusions,
330
971254
1548
Olyan ez, mint az optikai csalódás,
16:28
in which understanding them does not make them go away.
331
972802
3490
ami attól, hogy megérti az ember, még nem tűnik el.
16:32
And this is good because it means
332
976292
2237
És ez jó dolog, mert azt jelenti,
16:34
we should be able to strike a balance,
333
978529
2473
hogy képeseknek kéne lennünk megtalálni az egyensúlyt
16:36
to come up with plans and rules
334
981002
2427
és kialakítani szabályokat arra,
16:39
to protect ourselves from unrealistic optimism,
335
983429
2783
hogy megvédjük magunkat az túlzott optimizmustól,
16:42
but at the same time remain hopeful.
336
986212
3152
de ugyanakkor reményekkel teli maradjunk.
16:45
I think this cartoon portrays it nicely.
337
989364
3424
Azt hiszem, ez a karikatúra jól illusztrálja ezt.
16:48
Because if you're one of these pessimistic penguins up there
338
992788
3526
Mert ha az egyik pesszimista pingvin vagyunk ezen a képen,
16:52
who just does not believe they can fly,
339
996314
2119
aki nem hiszi el, hogy tud röpülni,
16:54
you certainly never will.
340
998433
2359
akkor nyilván nem is fogunk soha.
16:56
Because to make any kind of progress,
341
1000792
1831
Mert ahhoz, hogy bármilyen haladást elérjünk,
16:58
we need to be able to imagine a different reality,
342
1002623
2350
arra van szükségünk, hogy el tudjunk képzelni egy másmilyen valóságot,
17:00
and then we need to believe that that reality is possible.
343
1004973
3731
és el is kell higyjük, hogy az a valóság lehetséges.
17:04
But if you are an extreme optimistic penguin
344
1008714
3524
De ha végletesen optimista pingvin vagyunk,
17:08
who just jumps down blindly hoping for the best,
345
1012238
2762
aki csak leugrik, vakon bízva a legjobbakban,
17:10
you might find yourself in a bit of a mess when you hit the ground.
346
1015000
4781
akkor esetleg bajban leszünk, amikor földet érünk.
17:15
But if you're an optimistic penguin
347
1019781
1889
De ha optimista pingvin vagyunk,
17:17
who believes they can fly,
348
1021670
1796
aki hisz abban, hogy tud repülni,
17:19
but then adjusts a parachute to your back
349
1023466
2663
de egy ejtőernyőt szerel a hátára arra az esetre,
17:22
just in case things don't work out exactly as you had planned,
350
1026129
3017
ha a dolgok nem pontosan a terv szerint alakulnak,
17:25
you will soar like an eagle,
351
1029146
1863
akkor sasként lebegünk,
17:26
even if you're just a penguin.
352
1031009
3049
még ha csak pingvin vagyunk is.
17:29
Thank you.
353
1034058
1762
Köszönöm.
17:31
(Applause)
354
1035820
2936
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Tali Sharot - Cognitive neuroscientistTali Sharot studies why our brains are biased toward optimism.
Why you should listen
Optimism bias is the belief that the future will be better, much better, than the past or present. And most of us display this bias. Neuroscientist Tali Sharot wants to know why: What is it about our brains that makes us overestimate the positive? She explores the question in her book The Optimism Bias: A Tour of the Irrationally Positive Brain.
In the book (and a 2011 TIME magazine cover story), she reviewed findings from both social science and neuroscience that point to an interesting conclusion: "our brains aren't just stamped by the past. They are constantly being shaped by the future." In her own work, she's interested in how our natural optimism actually shapes what we remember, and her interesting range of papers encompasses behavioral research (how likely we are to misremember major events) as well as medical findings -- like searching for the places in the brain where optimism lives. Sharot is a faculty member of the Department of Cognitive, Perceptual and Brain Sciences at University College London.
Tali Sharot | Speaker | TED.com