TED2007
Daniel Goleman: Why aren't we more compassionate?
Daniel Goleman az együttérzésről
Filmed:
Readability: 3.9
2,222,780 views
Daniel Goleman, az Érzelmi Intelligencia c. könyv szerzője, azt taglalja, vajon miért nem vagyunk többször együttérzőbbek.
Daniel Goleman - Psychologist
Daniel Goleman, psychologist and award-winning author of Emotional Intelligence and other books on EI, challenges traditional measures of intelligence as a predictor of life success. Full bio
Daniel Goleman, psychologist and award-winning author of Emotional Intelligence and other books on EI, challenges traditional measures of intelligence as a predictor of life success. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
You know, I'm struck by how one of the implicit themes of TED
0
1000
4000
Tudják, lenyűgöz, hogy mennyire magától értetődő téma a TED-en
00:17
is compassion, these very moving demonstrations we've just seen:
1
5000
3000
az együttérzés. Mint pl.a tegnapi megindító bemutatók, amiket itt láthattunk:
00:21
HIV in Africa, President Clinton last night.
2
9000
4000
HIV Afrikában, Clinton elnök tegnap este.
00:25
And I'd like to do a little collateral thinking, if you will,
3
13000
5000
Szeretnék egy kis másodlagos gondolkodást eszközölni az együttérzésről,
00:30
about compassion and bring it from the global level to the personal.
4
18000
5000
ha benne vannak, és a globális szintről a személyes szintre hozni.
00:35
I'm a psychologist, but rest assured,
5
23000
2000
Pszichológus vagyok, de nyugodjanak meg,
00:37
I will not bring it to the scrotal.
6
25000
1000
nem fogom véresen komolyra venni.
00:39
(Laughter)
7
27000
4000
(Nevetés)
00:44
There was a very important study done a while ago
8
32000
2000
Készült nemrég egy nagyon fontos tanulmány,
00:46
at Princeton Theological Seminary that speaks to why it is
9
34000
4000
A Princeton Teológiai Szemináriumon, amely azt a kérdést vette célba,
00:51
that when all of us have so many opportunities to help,
10
39000
3000
vajon miért van az, hogy habár mindannyiunknak oly sok lehetősége van
00:54
we do sometimes, and we don't other times.
11
42000
3000
segíteni, néha megtesszük, néha viszont nem.
00:58
A group of divinity students at the Princeton Theological Seminary
12
46000
3000
Egy csoport teológus hallgatónak azt mondták a Princeton Teológiai Szemináriumon,
01:02
were told that they were going to give a practice sermon
13
50000
4000
hogy szentbeszéd gyakorlatot kell tartaniuk,
01:06
and they were each given a sermon topic.
14
54000
3000
és mind kaptak is egy témát ehhez.
01:09
Half of those students were given, as a topic,
15
57000
3000
A hallgatók fele témaként
01:12
the parable of the Good Samaritan:
16
60000
2000
az irgalmas szamaritánusról szóló példázatot kapta:
01:14
the man who stopped the stranger in --
17
62000
2000
a férfiről, aki megállította az idegent --
01:17
to help the stranger in need by the side of the road.
18
65000
2000
hogy segítsen a szükséget szenvedő idegennek, az út szélén.
01:19
Half were given random Bible topics.
19
67000
3000
A másik fele véletlenszerűen választott bibliai történetet kapott.
01:22
Then one by one, they were told they had to go to another building
20
70000
3000
Azután mindnek azt mondták, hogy egy másik épületbe kell menniük,
01:26
and give their sermon.
21
74000
1000
és ott megtartani a szentbeszédet.
01:27
As they went from the first building to the second,
22
75000
3000
Miközben mentek át az egyik épületből a másikba,
01:30
each of them passed a man who was bent over and moaning,
23
78000
3000
mindannyian elhaladtak egy férfi mellett, aki összegörnyedve siránkozott,
01:34
clearly in need. The question is: Did they stop to help?
24
82000
4000
egyértelműen segítségre szorult. A kérdés: Vajon megálltak segíteni?
01:38
The more interesting question is:
25
86000
1000
És még ennél is érdekesebb kérdés:
01:40
Did it matter they were contemplating the parable
26
88000
3000
Vajon számított-e az, hogy éppen azon a történeten morfondíroztak,
01:43
of the Good Samaritan? Answer: No, not at all.
27
91000
4000
ami az irgalmas szamaritánusról szólt? Válasz: Egyáltalán nem!
01:48
What turned out to determine whether someone would stop
28
96000
3000
Az derült ki, hogy mindössze annyi számított ebben a kérdésben,
01:51
and help a stranger in need
29
99000
1000
hogy megállnak-e és segítenek-e egy idegennek,
01:52
was how much of a hurry they thought they were in --
30
100000
3000
hogy mit gondoltak, mennyire kell sietniük --
01:56
were they feeling they were late, or were they absorbed
31
104000
4000
azt érezték, hogy késésben vannak, vagy éppen
02:00
in what they were going to talk about.
32
108000
1000
teljesen elvesztek abban, amiről beszélniük kellett.
02:02
And this is, I think, the predicament of our lives:
33
110000
2000
És azt gondolom, hogy ugyanebbe a kategóriába tartozik az életünk is:
02:05
that we don't take every opportunity to help
34
113000
4000
azért nem ragadunk meg minden alkalmat a segítségadásra,
02:09
because our focus is in the wrong direction.
35
117000
3000
mert a figyelmünk nem jó helyre irányul!
02:12
There's a new field in brain science, social neuroscience.
36
120000
3000
Van az agykutatásnak egy új területe, a szociális neurológia.
02:16
This studies the circuitry in two people's brains
37
124000
4000
Azt taglalja, hogy két ember agyi áramkörei
02:20
that activates while they interact.
38
128000
2000
mi módon aktiválódnak miközben érintkeznek.
02:22
And the new thinking about compassion from social neuroscience
39
130000
4000
És a szociális neurológiából származó újfajta gondolkodás az együttérzésről
02:26
is that our default wiring is to help.
40
134000
4000
az, hogy alapértelmezés szerint a segítségadásra vagyunk "huzalozva".
02:30
That is to say, if we attend to the other person,
41
138000
4000
Ez annyit jelent, hogy amennyiben odafigyelünk egy másik emberre,
02:35
we automatically empathize, we automatically feel with them.
42
143000
3000
automatikusan empátiát gyakorlunk, automatikusan együttérzünk vele.
02:39
There are these newly identified neurons, mirror neurons,
43
147000
2000
Vannak ezek a nemrég felfedezett neuronok, a tükörneuronok,
02:41
that act like a neuro Wi-Fi, activating in our brain
44
149000
4000
amik úgy működnek, mint valami neuro-Wi-Fi, pontosan ugyanazokat a területeket
02:45
exactly the areas activated in theirs. We feel "with" automatically.
45
153000
4000
aktiválják a mi agyunkban, mint ami az övékben aktív. Automatikusan együttérzünk!
02:49
And if that person is in need, if that person is suffering,
46
157000
4000
És amennyiben ez az illető szükséget szenved valamiben, vagy szenved,
02:54
we're automatically prepared to help. At least that's the argument.
47
162000
4000
automatikusan segítőkészen állunk hozzá! Legalábbis így mondják.
02:58
But then the question is: Why don't we?
48
166000
3000
Felmerül azonban a kérdés: Miért nem így működünk?
03:01
And I think this speaks to a spectrum
49
169000
2000
Úgy vélem, ehhez egy egész spektrumot kell megvizsgálnunk,
03:04
that goes from complete self-absorption,
50
172000
2000
ami a teljes önfeláldozástól,
03:07
to noticing, to empathy and to compassion.
51
175000
2000
az észrevevésen át, az empátiához és együttérzéshez vezet.
03:09
And the simple fact is, if we are focused on ourselves,
52
177000
4000
És a helyzet az, hogy amennyiben magunkkal vagyunk elfoglalva,
03:14
if we're preoccupied, as we so often are throughout the day,
53
182000
3000
ha gondolatainkba vagyunk feledkezve, ahogy az oly sokszor előfordul naponta,
03:17
we don't really fully notice the other.
54
185000
3000
tényleg nem veszünk észre másokat.
03:20
And this difference between the self and the other focus
55
188000
2000
És a különbség a közt, hogy a figyelmünket magunkra ill. valaki másra irányítsuk
03:22
can be very subtle.
56
190000
1000
valóban nagyon apró lehet.
03:23
I was doing my taxes the other day, and I got to the point
57
191000
4000
Az adóbevallásomat készítettem a minap, és amikor ahhoz a ponthoz
03:27
where I was listing all of the donations I gave,
58
195000
2000
értem, ahol számbavettem az eddig adott adományaimat,
03:30
and I had an epiphany, it was -- I came to my check
59
198000
3000
látomásom lett, mégpedig -- amikor a Seva Alapítvány
03:33
to the Seva Foundation and I noticed that I thought,
60
201000
3000
csekkje került a kezembe, észrevettem, hogy az a gondolat fut át rajtam:
03:36
boy, my friend Larry Brilliant would really be happy
61
204000
2000
Te jó ég! Larry Brilliant barátom milyen boldog lenne,
03:39
that I gave money to Seva.
62
207000
1000
ha adományt adnék a Sevának.
03:40
Then I realized that what I was getting from giving
63
208000
3000
És akkor arra jöttem rá, hogy amit ebből az adományozásból nyernék
03:43
was a narcissistic hit -- that I felt good about myself.
64
211000
4000
az egy szippantás nárcizmus lenne -- hogy elégedett vagyok magammal.
03:47
Then I started to think about the people in the Himalayas
65
215000
5000
Akkor elkezdtem a Himalájában élő emberekre gondolni,
03:52
whose cataracts would be helped, and I realized
66
220000
2000
akiknek a szürkehályog műtétjét ez támogatná, és akkor beugrott,
03:55
that I went from this kind of narcissistic self-focus
67
223000
3000
hogy ebből a nárcisztikus öntömjénezés-féléből eljutottam
03:59
to altruistic joy, to feeling good
68
227000
3000
egy altruisztikus örömhöz, hogy amiatt érzem jól magam,
04:02
for the people that were being helped. I think that's a motivator.
69
230000
4000
hogy segíthetek embereknek! Szerintem ez egy motiváció.
04:06
But this distinction between focusing on ourselves
70
234000
3000
De én arra bátorítok mindenkit, hogy érdemes odafigyelni
04:09
and focusing on others
71
237000
1000
arra, hogy meg tudjuk különböztetni,
04:10
is one that I encourage us all to pay attention to.
72
238000
3000
mikor koncentrálunk önmagunkra, ill. másokra.
04:13
You can see it at a gross level in the world of dating.
73
241000
3000
Láthatjuk, hogy ez a világ randiszokásaiban tömegszinten is megnyilvánul.
04:17
I was at a sushi restaurant a while back
74
245000
3000
Nemrég jártam egy sushi bárban,
04:20
and I overheard two women talking about the brother of one woman,
75
248000
3000
és hallottam, amint két hölgy az egyikük bátyjáról beszélgetett,
04:24
who was in the singles scene. And this woman says,
76
252000
3000
aki szingli volt. Ez a hölgy a következőt mondta,
04:27
"My brother is having trouble getting dates,
77
255000
2000
"A testvéremnek nehezen megy a randevúzás,
04:29
so he's trying speed dating." I don't know if you know speed dating?
78
257000
2000
ezért felgyorsította a dolgot." Nem tudom mennyire ismerik a gyorsrandizást?
04:31
Women sit at tables and men go from table to table,
79
259000
4000
A nők ülnek az asztalok mellett, a férfiak pedig asztaltól asztalig járkálnak,
04:35
and there's a clock and a bell, and at five minutes, bingo,
80
263000
3000
van egy óra és egy csengő, és az ötödik percnél, bingo,
04:39
the conversation ends and the woman can decide
81
267000
2000
a beszélgetés véget ér és a nő eldöntheti, hogy
04:41
whether to give her card or her email address to the man
82
269000
4000
odaadja-e a névjegyét, vagy e-mail címét a férfinak,
04:45
for follow up. And this woman says,
83
273000
2000
hogy találkozzanak. És a hölgy azt mondta,
04:47
"My brother's never gotten a card, and I know exactly why.
84
275000
4000
"Az öcsém sohasem kap névjegyet. És én pontosan tudom, hogy miért nem.
04:51
The moment he sits down, he starts talking non-stop about himself;
85
279000
5000
Abban a pillanatban, ahogy leül, elkezd non-stop önmagáról beszélni,
04:56
he never asks about the woman."
86
284000
1000
soha nem kérdezi a nőt!"
04:58
And I was doing some research in the Sunday Styles section
87
286000
5000
Végeztem némi kutatást a New York Times, Sunday Styles részlegénél,
05:03
of The New York Times, looking at the back stories of marriages --
88
291000
3000
a házasságok háttértörténeteit megvizsgálandó, --
05:06
because they're very interesting -- and I came to the marriage
89
294000
3000
mert ezek olyan érdekesek -- egyszer csak elértem
05:09
of Alice Charney Epstein. And she said
90
297000
3000
Alice Charney Epstein házasságához. Ő azt mondta,
05:12
that when she was in the dating scene,
91
300000
2000
hogy amikor ő volt ilyen gyorsrandin,
05:15
she had a simple test she put people to.
92
303000
2000
egy igen egyszerű tesztnek vetette alá az embereket.
05:18
The test was: from the moment they got together,
93
306000
2000
A következőből állt: attól a pillanattól fogva, hogy összekerülnek,
05:20
how long it would take the guy to ask her a question
94
308000
3000
mennyi időbe telik a fickónak az, hogy feltegyen neki egy kérdést,
05:23
with the word "you" in it.
95
311000
2000
amiben szerepel a "te" szó.
05:25
And apparently Epstein aced the test, therefore the article.
96
313000
4000
És Epstein nyilvánvalóan elhallgatta, hogy ez egy teszt, így íródott a cikk.
05:29
(Laughter)
97
317000
1000
(Nevetés)
05:30
Now this is a -- it's a little test
98
318000
2000
Hát ilyen ez a kis teszt,
05:32
I encourage you to try out at a party.
99
320000
2000
bátorítom önöket arra, hogy próbálják ki egy bulin!
05:34
Here at TED there are great opportunities.
100
322000
2000
Itt a TED-en hihetetlenül nagy lehetőségeink vannak erre!
05:38
The Harvard Business Review recently had an article called
101
326000
3000
A Harvard Business Review-ban megjelent nemrég egy cikk,
05:41
"The Human Moment," about how to make real contact
102
329000
3000
"Az emberi pillanat" címmel, arról, hogy hogyan lehet valódi
05:44
with a person at work. And they said, well,
103
332000
3000
kapcsolatot teremteni azokkal, akikkel együttdolgozunk. És az állt benne,
05:47
the fundamental thing you have to do is turn off your BlackBerry,
104
335000
3000
hogy a legalapvetőbb ebben a kérdésben, hogy kikapcsold a BlackBerry-det,
05:51
close your laptop, end your daydream
105
339000
3000
csukd össze a laptopodat, fejezd be az ábrándozásodat,
05:55
and pay full attention to the person.
106
343000
2000
és a teljes figyelmedet fordítsd a másik ember felé.
05:58
There is a newly coined word in the English language
107
346000
4000
Van az angolban egy újonnan kialakult szó,
06:03
for the moment when the person we're with whips out their BlackBerry
108
351000
3000
arra a pillanatra, amikor az illető, akivel vagyunk, a BlackBerry-jét mütyürgészi,
06:06
or answers that cell phone, and all of a sudden we don't exist.
109
354000
3000
vagy felveszi a mobilját, és mi hirtelen eltűnünk számára.
06:10
The word is "pizzled": it's a combination of puzzled and pissed off.
110
358000
4000
A szó, a 'pizzled' - a "szétesett és a tele a hócipőm" keveréke.
06:14
(Laughter)
111
362000
3000
(Nevetés)
06:17
I think it's quite apt. It's our empathy, it's our tuning in
112
365000
6000
Szerintem ez helytálló. Az empátiánk, a ráhangolódásunk az,
06:24
which separates us from Machiavellians or sociopaths.
113
372000
3000
ami elválaszt bennünket attól, hogy Machiavellik, vagy szociopaták legyünk.
06:27
I have a brother-in-law who's an expert on horror and terror --
114
375000
5000
Van egy vejem, aki szakértő a horroros, terroros dolgokban --
06:32
he wrote the Annotated Dracula, the Essential Frankenstein --
115
380000
3000
ő írta a Megfejtett Drakula, a lényegi Frankenstein c. könyvet, --
06:35
he was trained as a Chaucer scholar,
116
383000
1000
Chaucer tudósnak nevelték,
06:36
but he was born in Transylvania
117
384000
2000
de Erdélyben született,
06:38
and I think it affected him a little bit.
118
386000
2000
és azt gondolom, ez volt rá némi hatással.
06:40
At any rate, at one point my brother-in-law, Leonard,
119
388000
4000
Mindenesetre, Leonard nevű vejem egyszer csak
06:44
decided to write a book about a serial killer.
120
392000
2000
elhatározta, hogy ír egy könyvet egy sorozatgyilkosról.
06:46
This is a man who terrorized the very vicinity we're in
121
394000
3000
Egy olyan emberről, aki terrorban tartotta éppen ezt a környéket,
06:50
many years ago. He was known as the Santa Cruz strangler.
122
398000
2000
ahol mi most vagyunk, jónéhány évvel ezelőtt. Santa Cruz-i fojtogató néven híresült el.
06:53
And before he was arrested, he had murdered his grandparents,
123
401000
4000
Mielőtt letartóztatták, megölte a nagyszüleit,
06:57
his mother and five co-eds at UC Santa Cruz.
124
405000
3000
anyját, és 5 diáktársát a Santa Cruz-i Egyetemen.
07:01
So my brother-in-law goes to interview this killer
125
409000
2000
Tehát a vejem elment interjút készíteni ezzel a sorozatgyilkossal,
07:04
and he realizes when he meets him
126
412000
2000
és amikor találkozott vele, akkor eszmélt rá,
07:06
that this guy is absolutely terrifying.
127
414000
1000
hogy a fickó totál ijesztő.
07:08
For one thing, he's almost seven feet tall.
128
416000
2000
Először is amiatt, hogy több, mint 2 m magas.
07:10
But that's not the most terrifying thing about him.
129
418000
3000
De nem ez volt a legijesztőbb benne.
07:13
The scariest thing is that his IQ is 160: a certified genius.
130
421000
5000
Hanem az, hogy az IQ-ja 160 volt, azaz igazoltan géniusz!
07:19
But there is zero correlation between IQ and emotional empathy,
131
427000
4000
Semmi összefüggés nincs azonban az IQ és az érzelmi empátia közt,
07:23
feeling with the other person.
132
431000
1000
hogy képesek vagyunk-e együttérezni egy másik emberrel.
07:25
They're controlled by different parts of the brain.
133
433000
2000
Az agy különböző részei felelősek ezekért.
07:28
So at one point, my brother-in-law gets up the courage
134
436000
2000
Tehát a vejem egyszer csak összeszedte a bátorságát,
07:31
to ask the one question he really wants to know the answer to,
135
439000
2000
és feltette azt a kérdést, amire ténylegesen választ akart.
07:33
and that is: how could you have done it?
136
441000
3000
Ami ez volt: Hogy tudta ezt megtenni?
07:36
Didn't you feel any pity for your victims?
137
444000
2000
Nem sajnálta egy kicsit sem az áldozatait?
07:38
These were very intimate murders -- he strangled his victims.
138
446000
3000
Nagyon közeli gyilkosságok voltak ugyanis -- megfojtotta az áldozatait.
07:42
And the strangler says very matter-of-factly,
139
450000
2000
És a fojtogató nagyon tárgyilagosan azt válaszolta,
07:44
"Oh no. If I'd felt the distress, I could not have done it.
140
452000
5000
"Ó egyáltalán nem. Ha éreztem volna bármi nyomort, nem tudtam volna megtenni.
07:49
I had to turn that part of me off. I had to turn that part of me off."
141
457000
6000
Azt a részemet ki kellett kapcsolnom! Ki kellett kapcsolnom azt a részemet!"
07:55
And I think that that is very troubling,
142
463000
5000
És szerintem ez az, ami nagyon aggasztó!
08:01
and in a sense, I've been reflecting on turning that part of us off.
143
469000
4000
És egy bizonyos értelemben én is arra utaltam, amikor így kikapcsoljuk ezt a részünket.
08:05
When we focus on ourselves in any activity,
144
473000
2000
Amikor bármely tevékenységnél magunkra fókuszálunk,
08:08
we do turn that part of ourselves off if there's another person.
145
476000
3000
akkor bizony kikapcsoljuk ezt a részünket, amennyiben egy másik személy is jelen van!
08:12
Think about going shopping and think about the possibilities
146
480000
5000
Gondoljunk csak egy bevásárlásra, és azon belül is
08:17
of a compassionate consumerism.
147
485000
2000
az együttérző fogyasztóiságra!
08:20
Right now, as Bill McDonough has pointed out,
148
488000
2000
Ahogy épp az imént azt Bill McDonough is leszögezte,
08:24
the objects that we buy and use have hidden consequences.
149
492000
4000
a tárgyaknak, amiket megveszünk és használunk rejtett következményei vannak!
08:28
We're all unwitting victims of a collective blind spot.
150
496000
3000
Öntudatlanul is áldozatai vagyunk mindannyian e kollektív vakfoltnak!
08:32
We don't notice and don't notice that we don't notice
151
500000
2000
Nem vesszük észre, sőt azt sem vesszük észre, hogy nem vesszük észre,
08:35
the toxic molecules emitted by a carpet or by the fabric on the seats.
152
503000
6000
hogy a szőnyegünk, vagy a bútoraink kárpitja mérgező molekulákat bocsát ki.
08:42
Or we don't know if that fabric is a technological
153
510000
5000
Vagy annak sem vagyunk tudatában, hogy ez a szövet
08:47
or manufacturing nutrient; it can be reused
154
515000
4000
feldolgozóipari tápanyag; lehet, hogy újra lehet hasznosítani
08:51
or does it just end up at landfill? In other words,
155
519000
2000
vagy egyszerűen csak a szeméttelepen landol? Más szavakkal
08:53
we're oblivious to the ecological and public health
156
521000
5000
megfeledkezünk az ökológiai és a közegészségről
08:59
and social and economic justice consequences
157
527000
3000
és a társadalmi és gazdasági jogi következményekről,
09:02
of the things we buy and use.
158
530000
2000
amikor ezeket a tárgyakat megvesszük és használjuk.
09:06
In a sense, the room itself is the elephant in the room,
159
534000
4000
Bizonyos értelemben maga a szoba, az elefánt a szobában,
09:10
but we don't see it. And we've become victims
160
538000
4000
csak nem látjuk! És egy olyan rendszer áldozataivá válunk,
09:14
of a system that points us elsewhere. Consider this.
161
542000
3000
ami egész máshova mutat! Érdemes ezt megfontolni!
09:18
There's a wonderful book called
162
546000
3000
Van egy nagyszerű könyv, aminek a címe:
09:22
Stuff: The Hidden Life of Everyday Objects.
163
550000
2000
Kacatok: Mindennapi tárgyaink rejtett élete.
09:25
And it talks about the back story of something like a t-shirt.
164
553000
3000
Olyasmikről ír, mint pl. egy póló háttértörténete.
09:28
And it talks about where the cotton was grown
165
556000
3000
Hogy hol termelték a gyapotot,
09:31
and the fertilizers that were used and the consequences
166
559000
2000
a hozzá felhasznált műtrágyákról, és a műtrágyának
09:33
for soil of that fertilizer. And it mentions, for instance,
167
561000
4000
a talajra gyakorolt hatásáról. Azt is megemlíti pl., hogy
09:37
that cotton is very resistant to textile dye;
168
565000
3000
a pamut nagyon ellenálló a textilfestékkel szemben;
09:40
about 60 percent washes off into wastewater.
169
568000
3000
kb. 60 %-a kimosódik a szennyvízzel.
09:43
And it's well known by epidemiologists that kids
170
571000
3000
És a járványügyben pontosan tudják, hogy azok a gyerekek,
09:46
who live near textile works tend to have high rates of leukemia.
171
574000
5000
akik textilgyárak mellett nőnek fel, nagymértékben hajlamosak leukémiára!
09:52
There's a company, Bennett and Company, that supplies Polo.com,
172
580000
4000
Van egy cég, a Bennett és Tsa., akik a Polo.com-ot, és a Victoria's Secretet is ellátják --
09:57
Victoria's Secret -- they, because of their CEO, who's aware of this,
173
585000
5000
ők a vezérigazgatójuknak köszönhetően, aki nagyon tudatos ebben a kérdésben,
10:03
in China formed a joint venture with their dye works
174
591000
4000
Kínában egy olyan vegyesvállalatot hoztak létre a festőüzemükkel,
10:07
to make sure that the wastewater
175
595000
2000
ami bebiztosítja, hogy a szennyvizükről megfelelően gondoskodnak,
10:09
would be properly taken care of before it returned to the groundwater.
176
597000
4000
mielőtt a felszín alatti vizekbe visszavezetik.
10:13
Right now, we don't have the option to choose the virtuous t-shirt
177
601000
4000
Jelenleg nincs meg a lehetőségünk arra, hogy az ilyen értelemben "erkölcsös" pólót válasszuk,
10:18
over the non-virtuous one. So what would it take to do that?
178
606000
4000
a nem erkölcsössel szemben. Mert mibe is kerülne ezt létrehozni?
10:25
Well, I've been thinking. For one thing,
179
613000
3000
Hát, ez elgondolkodtatott. Először is,
10:28
there's a new electronic tagging technology that allows any store
180
616000
5000
van egy új elektronikus címkéző technológia, amely bármelyik áruházban lehetővé teszi,
10:33
to know the entire history of any item on the shelves in that store.
181
621000
4000
hogy az abban az áruházban polcon lévő bármely árucikk teljes történetét lekövessük.
10:38
You can track it back to the factory. Once you can track it
182
626000
2000
Vissza lehet követni a gyárig. Amint ide eljutunk,
10:40
back to the factory, you can look at the manufacturing processes
183
628000
4000
megvizsgálhatjuk az előállítási folyamatot,
10:44
that were used to make it, and if it's virtuous,
184
632000
4000
amivel készült, és amennyiben "erkölcsös",
10:48
you can label it that way. Or if it's not so virtuous,
185
636000
4000
megjelölhetjük annak. Amennyiben azonban nem az,
10:52
you can go into -- today, go into any store,
186
640000
4000
akkor bemehetünk -- ma már bemehetünk bármely áruházba,
10:56
put your scanner on a palm onto a barcode,
187
644000
3000
rátehetjük a leolvasónkat bármely vonalkódra,
10:59
which will take you to a website.
188
647000
2000
és az elvezet az illetékes weboldalra.
11:01
They have it for people with allergies to peanuts.
189
649000
2000
A mogyoróra allergiások számára van ilyen pl.
11:04
That website could tell you things about that object.
190
652000
2000
Az a weboldal meg tudja adni a kért adatokat arról a tárgyról.
11:07
In other words, at point of purchase,
191
655000
1000
Más szavakkal, a vásárlás helyén
11:08
we might be able to make a compassionate choice.
192
656000
4000
képesek lehetünk együttérző döntést hozni!
11:12
There's a saying in the world of information science:
193
660000
6000
Van egy mondás az informatika világában:
11:18
ultimately everybody will know everything.
194
666000
3000
'végül mindenki megtud mindent'.
11:21
And the question is: will it make a difference?
195
669000
2000
És a kérdés az: Fog ez bármin változtatni?
11:25
Some time ago when I was working for The New York Times,
196
673000
3000
Régebben, mikor a New York Timesnál dolgoztam
11:29
it was in the '80s, I did an article
197
677000
2000
a 80-as években, írtam egy cikket
11:31
on what was then a new problem in New York --
198
679000
2000
arról, ami akkoriban újonnan felmerülő probléma volt New Yorkban --
11:33
it was homeless people on the streets.
199
681000
2000
az utcán élő hajléktalanokról.
11:35
And I spent a couple of weeks going around with a social work agency
200
683000
4000
Heteket töltöttem azzal, hogy hajléktalanokkal foglalkozó szociális munkásokkal járkáltam körbe.
11:39
that ministered to the homeless. And I realized seeing the homeless
201
687000
3000
És a hajléktalanok szemébe tekintve azt vettem észre,
11:42
through their eyes that almost all of them were psychiatric patients
202
690000
5000
hogy majdnem mindegyikük pszichiátriai beteg volt,
11:47
that had nowhere to go. They had a diagnosis. It made me --
203
695000
4000
akiknek nem volt hova menniük! Diagnosztizálva voltak!
11:52
what it did was to shake me out of the urban trance where,
204
700000
3000
Ez a felfedezés felrázott engem a nagyvárosi transzból,
11:56
when we see, when we're passing someone who's homeless
205
704000
3000
ami azt eredményezi, hogy amikor elmegyünk egy hajléktalan mellett,
11:59
in the periphery of our vision, it stays on the periphery.
206
707000
3000
aki kiesik a látószögünkből, akkor ott is marad.
12:04
We don't notice and therefore we don't act.
207
712000
2000
Észre sem vesszük, ezért nem is cselekszünk.
12:09
One day soon after that -- it was a Friday -- at the end of the day,
208
717000
5000
Egy nappal ezután -- péntek volt éppen -- a nap végén,
12:14
I went down -- I was going down to the subway. It was rush hour
209
722000
3000
mentem le a metróba éppen. Csúcsforgalom volt,
12:17
and thousands of people were streaming down the stairs.
210
725000
2000
és emberek ezrei ömlöttek lefelé a lépcsőkön.
12:19
And all of a sudden as I was going down the stairs
211
727000
2000
És egyszer csak, ahogy mentem lefelé a lépcsőn,
12:21
I noticed that there was a man slumped to the side,
212
729000
3000
észrevettem egy összeroskadt férfit oldalt,
12:24
shirtless, not moving, and people were just stepping over him --
213
732000
4000
póló nélkül, mozdulatlanul, és az emberek átlépkedtek rajta --
12:29
hundreds and hundreds of people.
214
737000
1000
sok száz ember!
12:31
And because my urban trance had been somehow weakened,
215
739000
3000
S mivel a nagyvárosi transzom már meg volt gyengülve,
12:35
I found myself stopping to find out what was wrong.
216
743000
3000
azon kaptam magam, hogy megállok és próbálom megfejteni, mi lehet a baj.
12:39
The moment I stopped, half a dozen other people
217
747000
2000
Amint megálltam, egy féltucat ember
12:42
immediately ringed the same guy.
218
750000
1000
odagyűlt körbe, a srác köré.
12:44
And we found out that he was Hispanic, he didn't speak any English,
219
752000
2000
Rájöttünk, hogy spanyol ajkú, hogy egyáltalán nem beszél angolul,
12:46
he had no money, he'd been wandering the streets for days, starving,
220
754000
5000
nincs pénze, napok óta az utcákon bolyong, éhezik,
12:51
and he'd fainted from hunger.
221
759000
1000
és az éhségtől ájult el.
12:52
Immediately someone went to get orange juice,
222
760000
2000
Valaki azonnal elment narancsléért,
12:54
someone brought a hotdog, someone brought a subway cop.
223
762000
2000
valaki hotdogot hozott, egy másik hívott egy metrórendőrt.
12:57
This guy was back on his feet immediately.
224
765000
3000
A srác azonnal talpra lett állítva.
13:00
But all it took was that simple act of noticing,
225
768000
4000
És mindez egyszerűen az észrevételnek köszönhetően.
13:05
and so I'm optimistic.
226
773000
1000
Ezért optimista vagyok.
13:06
Thank you very much.
227
774000
1000
Köszönöm Önöknek.
13:07
(Applause)
228
775000
2000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Goleman - PsychologistDaniel Goleman, psychologist and award-winning author of Emotional Intelligence and other books on EI, challenges traditional measures of intelligence as a predictor of life success.
Why you should listen
Daniel Goleman brought the notion of "EI" to prominence as an alternative to more traditional measures of IQ with his 1995 mega-best-seller Emotional Intelligence.
Since the publication of that book, conferences and academic institutes have sprung up dedicated to the idea. EI is taught in public schools, and corporate leaders have adopted it as a new way of thinking about success and leadership. EI, and one's "EIQ," can be an explanation of why some "average" people are incredibly successful, while "geniuses" sometimes fail to live up to their promise.
Daniel Goleman | Speaker | TED.com