TED2009
Dan Ariely: Our buggy moral code
Dan Ariely fjallar um villur í siðferðis-kóðanum okkar
Filmed:
Readability: 3.2
3,509,395 views
Atferlishagfræðingurinn Dan Ariely rannsakar villur í siðferðisgildum okkar: földu ástæðurnar á bakvið það af hverju okkur finnst í lagi að svindla eða stela (stundum). Hann notast við snjallar rannsóknir til þess að færa rök fyrir því að við séum fyrirsjáanlega órökræn - að hægt sé að hafa áhrif á okkur á vegu sem okkur gæti ekki órað fyrir.
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I want to talk to you today a little bit
0
1000
2000
Mig langar til þess að ræða við ykkur
00:18
about predictable irrationality.
1
3000
3000
um fyrirsjáanlega rökleysu.
00:21
And my interest in irrational behavior
2
6000
4000
Áhugi minn á órökrænni hegðun byrjaði
00:25
started many years ago in the hospital.
3
10000
3000
fyrir mörgum árum á sjúkrahúsi.
00:28
I was burned very badly.
4
13000
4000
Ég brenndist mjög illa.
00:32
And if you spend a lot of time in hospital,
5
17000
3000
Ef þú eyðir miklum tíma á sjúkrahúsi,
00:35
you'll see a lot of types of irrationalities.
6
20000
3000
þá sérðu margar tegundir af órökrænu.
00:38
And the one that particularly bothered me in the burn department
7
23000
5000
Sú sem angraði mig hvað mest á
brunadeildinni var aðferðin
brunadeildinni var aðferðin
00:43
was the process by which the nurses took the bandage off me.
8
28000
4000
sem hjúkrunarfræðingarnir notuðu við
að fjarlægja af mér sárabindin.
að fjarlægja af mér sárabindin.
00:48
Now, you must have all taken a Band-Aid off at some point,
9
33000
2000
Þið hljótið öll að hafa
tekið af ykkur plástur,
tekið af ykkur plástur,
00:50
and you must have wondered what's the right approach.
10
35000
3000
og þið hljótið að hafa velt því
fyrir ykkur hver sé besta leiðin.
fyrir ykkur hver sé besta leiðin.
00:53
Do you rip it off quickly -- short duration but high intensity --
11
38000
4000
Rífið þið hann fljótt af -- stuttur
tími en mikill sársauki --
tími en mikill sársauki --
00:57
or do you take your Band-Aid off slowly --
12
42000
2000
eða tekurðu plásturinn hægt af --
00:59
you take a long time, but each second is not as painful --
13
44000
4000
það tekur langan tíma, en hver
sekúnda er ekki jafn sársaukafull --
sekúnda er ekki jafn sársaukafull --
01:03
which one of those is the right approach?
14
48000
3000
hvor þessara aðferða er betri?
01:06
The nurses in my department thought that the right approach
15
51000
4000
Hjúkrunarfræðingarnir á deildinni
minni héldu að rétta aðferðin væri að
minni héldu að rétta aðferðin væri að
01:10
was the ripping one, so they would grab hold and they would rip,
16
55000
3000
rífa hann snöggt af, svo þau
tóku í sárabindið og kipptu,
tóku í sárabindið og kipptu,
01:13
and they would grab hold and they would rip.
17
58000
2000
og tóku í næsta og kipptu.
01:15
And because I had 70 percent of my body burned, it would take about an hour.
18
60000
4000
Þar sem um 70 prósent líkamans voru
brunnin þá tók ferlið u.þ.b. klukkutíma.
brunnin þá tók ferlið u.þ.b. klukkutíma.
01:19
And as you can imagine,
19
64000
3000
Eins og þið getið ímyndað ykkur,
01:22
I hated that moment of ripping with incredible intensity.
20
67000
4000
þá hataði ég augnablikið
innilega þegar kippt var.
innilega þegar kippt var.
01:26
And I would try to reason with them and say,
21
71000
2000
Ég reyndi að rökræða við þær og sagði:
01:28
"Why don't we try something else?
22
73000
1000
"Getum við ekki prófað eitthvað annað?
01:29
Why don't we take it a little longer --
23
74000
2000
Tökum okkur aðeins lengri tíma --
01:31
maybe two hours instead of an hour -- and have less of this intensity?"
24
76000
5000
jafnvel tvo klukkutíma í stað eins
-- og þá verður sársaukinn minni?"
-- og þá verður sársaukinn minni?"
01:36
And the nurses told me two things.
25
81000
2000
Hjúkrunarfræðingarnir sögðu mér tvennt.
01:38
They told me that they had the right model of the patient --
26
83000
4000
Þau sögðu mér að þau höfðu
rétt líkan af sjúklingnum --
rétt líkan af sjúklingnum --
01:42
that they knew what was the right thing to do to minimize my pain --
27
87000
3000
að þær vissu hvað væri best að gera
til þess að lágmarka sársaukann --
til þess að lágmarka sársaukann --
01:45
and they also told me that the word patient doesn't mean
28
90000
3000
og þær sögðu mér einnig að
orðið sjúklingur þýðir ekki
orðið sjúklingur þýðir ekki
01:48
to make suggestions or to interfere or ...
29
93000
2000
að hann eigi að koma með tillögur
eða skipta sér af, eða...
eða skipta sér af, eða...
01:50
This is not just in Hebrew, by the way.
30
95000
3000
Þetta er ekki bara í hebresku sjáið til,
01:53
It's in every language I've had experience with so far.
31
98000
3000
þetta er í öllum málum sem
ég hef kynnst hingað til.
ég hef kynnst hingað til.
01:56
And, you know, there's not much -- there wasn't much I could do,
32
101000
4000
Sjáið til, það er ekki mikið -- það
var ekki mikið sem ég gat gert,
var ekki mikið sem ég gat gert,
02:00
and they kept on doing what they were doing.
33
105000
3000
svo þau héldu áfram fyrri iðju.
02:03
And about three years later, when I left the hospital,
34
108000
2000
Svo, um þremur árum seinna,
þegar ég yfirgaf spítalann,
þegar ég yfirgaf spítalann,
02:05
I started studying at the university.
35
110000
3000
þá byrjaði ég í háskóla.
02:08
And one of the most interesting lessons I learned
36
113000
3000
Ein athyglisverðasta lexían sem ég lærði
02:11
was that there is an experimental method
37
116000
2000
var að það er aðferðafræði við tilraunir
02:13
that if you have a question you can create a replica of this question
38
118000
4000
sem er þannig að ef þú hefur
spurningu þá geturðu búið til
spurningu þá geturðu búið til
02:17
in some abstract way, and you can try to examine this question,
39
122000
4000
almennari útgáfu af henni, og þú
getur rannsakað þá spurningu,
getur rannsakað þá spurningu,
02:21
maybe learn something about the world.
40
126000
2000
og jafnvel lært eitthvað
um heiminn í leiðinni.
um heiminn í leiðinni.
02:23
So that's what I did.
41
128000
2000
Þetta varð það sem ég gerði.
02:25
I was still interested
42
130000
1000
Ég var enn mjög áhugasamur
02:26
in this question of how do you take bandages off burn patients.
43
131000
2000
um það hvernig maður tekur
sárabindi af brunasjúklingum.
sárabindi af brunasjúklingum.
02:28
So originally I didn't have much money,
44
133000
3000
Upphaflega byrjaði ég
ekki með mikinn pening,
ekki með mikinn pening,
02:31
so I went to a hardware store and I bought a carpenter's vice.
45
136000
4000
svo ég fór út í verkfærabúð
og keypti mér þvingu.
og keypti mér þvingu.
02:35
And I would bring people to the lab and I would put their finger in it,
46
140000
4000
Ég fékk fólk inn á rannsóknarstofuna og
fékk það til að setja puttann þvinguna
fékk það til að setja puttann þvinguna
02:39
and I would crunch it a little bit.
47
144000
2000
og kramdi hann bara pínulítið.
02:41
(Laughter)
48
146000
2000
(Hlátur)
02:43
And I would crunch it for long periods and short periods,
49
148000
3000
Og ég kramdi hann í
langan og stuttan tíma,
langan og stuttan tíma,
02:46
and pain that went up and pain that went down,
50
151000
2000
og sársaukinn jókst og minnkaði,
02:48
and with breaks and without breaks -- all kinds of versions of pain.
51
153000
4000
með hléum og án - allskonar
tegundir af sársauka.
tegundir af sársauka.
02:52
And when I finished hurting people a little bit, I would ask them,
52
157000
2000
Eftir að ég hafði meitt fólk
smávegis þá spurði ég það,
smávegis þá spurði ég það,
02:54
so, how painful was this? Or, how painful was this?
53
159000
2000
hversu vont var þetta? Eða,
hversu vont var þetta?
hversu vont var þetta?
02:56
Or, if you had to choose between the last two,
54
161000
2000
Eða, ef þú þyrftir að velja
á milli þessara tveggja,
á milli þessara tveggja,
02:58
which one would you choose?
55
163000
2000
hvort myndirðu velja?
03:00
(Laughter)
56
165000
3000
(Hlátur)
03:03
I kept on doing this for a while.
57
168000
3000
Ég hélt þessu áfram í svolítinn tíma.
03:06
(Laughter)
58
171000
2000
(Hlátur)
03:08
And then, like all good academic projects, I got more funding.
59
173000
4000
Síðan, eins og öll verðug vísindaverkefni,
þá fékk ég meira fjármagn.
þá fékk ég meira fjármagn.
03:12
I moved to sounds, electrical shocks --
60
177000
2000
Ég prófaði hljóð, og raflost.
03:14
I even had a pain suit that I could get people to feel much more pain.
61
179000
5000
Ég var jafnvel með sársaukabúning til
þess að geta aukið sársaukann til muna.
þess að geta aukið sársaukann til muna.
03:19
But at the end of this process,
62
184000
4000
En við enda verkefnisins,
þá komst ég að því
þá komst ég að því
03:23
what I learned was that the nurses were wrong.
63
188000
3000
að hjúkrunarfræðingarnir
höfðu rangt fyrir sér.
höfðu rangt fyrir sér.
03:26
Here were wonderful people with good intentions
64
191000
3000
Hér var frábært fólk sem meinti vel,
03:29
and plenty of experience, and nevertheless
65
194000
2000
og með mikla reynslu, en samt sem áður
03:31
they were getting things wrong predictably all the time.
66
196000
4000
höfðu þau rangt fyrir sér,
fyrirsjáanlega, og alltaf.
fyrirsjáanlega, og alltaf.
03:35
It turns out that because we don't encode duration
67
200000
3000
Það reyndist vera vegna
þess að við túlkum tíma
þess að við túlkum tíma
03:38
in the way that we encode intensity,
68
203000
2000
á annann hátt en magn sársauka,
03:40
I would have had less pain if the duration would have been longer
69
205000
4000
hefði ég upplifað minni sársauka
ef við hefðum verið lengur að
ef við hefðum verið lengur að
03:44
and the intensity was lower.
70
209000
2000
og með minni sársauka.
03:46
It turns out it would have been better to start with my face,
71
211000
3000
Það kom í ljós að það hefði verið
betra að byrja á andlitinu,
betra að byrja á andlitinu,
03:49
which was much more painful, and move toward my legs,
72
214000
2000
sem var lang sársaukafyllst, og
vinna sig svo að fótleggjunum,
vinna sig svo að fótleggjunum,
03:51
giving me a trend of improvement over time --
73
216000
3000
þannig að þetta færi batnandi --
03:54
that would have been also less painful.
74
219000
1000
sem hefði einnig gert þetta bærilegra.
03:55
And it also turns out that it would have been good
75
220000
2000
Það kemur líka í ljós
að það hefði verið gott
að það hefði verið gott
03:57
to give me breaks in the middle to kind of recuperate from the pain.
76
222000
2000
að gera hlé inn á milli til
þess að ég geti jafnað mig.
þess að ég geti jafnað mig.
03:59
All of these would have been great things to do,
77
224000
2000
Allt þetta hefði verið mjög til bóta,
04:01
and my nurses had no idea.
78
226000
3000
en hjúkrunarfræðingarnir
gátu ekki ímyndað sér það.
gátu ekki ímyndað sér það.
04:04
And from that point on I started thinking,
79
229000
1000
Á þessum tímapunkti fór ég að hugsa,
04:05
are the nurses the only people in the world who get things wrong
80
230000
3000
eru hjúkrunarfræðingarnir þeir
einu sem hafa rangt fyrir sér
einu sem hafa rangt fyrir sér
04:08
in this particular decision, or is it a more general case?
81
233000
3000
um þennan hlut, eða
er þetta almennt svona?
er þetta almennt svona?
04:11
And it turns out it's a more general case --
82
236000
2000
Þetta reynist almennt vera svona --
04:13
there's a lot of mistakes we do.
83
238000
3000
við gerum mikið af mistökum.
04:16
And I want to give you one example of one of these irrationalities,
84
241000
5000
Mig langar til þess að gefa ykkur
eitt dæmi um svona órökrænu,
eitt dæmi um svona órökrænu,
04:21
and I want to talk to you about cheating.
85
246000
3000
og mig langar að tala við ykkur um svindl.
04:24
And the reason I picked cheating is because it's interesting,
86
249000
2000
Og ástæðan fyrir því að ég valdi
svindl er að það er áhugavert,
svindl er að það er áhugavert,
04:26
but also it tells us something, I think,
87
251000
2000
en einnig segir það okkur
eitthvað, held ég,
eitthvað, held ég,
04:28
about the stock market situation we're in.
88
253000
3000
um ástandið á hlutabréfamörkuðum.
04:31
So, my interest in cheating started
89
256000
3000
Ég fékk fyrst áhuga á svindli þegar
04:34
when Enron came on the scene, exploded all of a sudden,
90
259000
2000
Enron kom til umfjöllunar
og hrundi svo allt í einu,
og hrundi svo allt í einu,
04:36
and I started thinking about what is happening here.
91
261000
3000
og ég fór að velta því fyrir
mér hvað væri að gerast hérna.
mér hvað væri að gerast hérna.
04:39
Is it the case that there was kind of
92
264000
1000
Er þetta dæmi um
04:40
a few apples who are capable of doing these things,
93
265000
3000
nokkur skemmd epli sem voru
fær um að valda þessu hruni,
fær um að valda þessu hruni,
04:43
or are we talking a more endemic situation,
94
268000
2000
eða erum við að tala um landlægt ástand,
04:45
that many people are actually capable of behaving this way?
95
270000
4000
þar sem mikið af fólki er fært
um að haga sér á þennann hátt?
um að haga sér á þennann hátt?
04:49
So, like we usually do, I decided to do a simple experiment.
96
274000
4000
Eins og vanalega, þá ákvað
ég að gera smá tilraun.
ég að gera smá tilraun.
04:53
And here's how it went.
97
278000
1000
Og svona var hún.
04:54
If you were in the experiment, I would pass you a sheet of paper
98
279000
3000
Ef þú værir í tilrauninni þá myndi
ég láta þig hafa blaðsnefil
ég láta þig hafa blaðsnefil
04:57
with 20 simple math problems that everybody could solve,
99
282000
4000
með 20 einföldum stærðfræðidæmum
sem allir geta leyst,
sem allir geta leyst,
05:01
but I wouldn't give you enough time.
100
286000
2000
en ég myndi ekki gefa þér nægan tíma.
05:03
When the five minutes were over, I would say,
101
288000
2000
Að fimm mínútum liðnum myndi ég segja:
05:05
"Pass me the sheets of paper, and I'll pay you a dollar per question."
102
290000
3000
"Réttu mér blaðið og ég skal borga þér
einn dollara fyrir hverja spurningu."
einn dollara fyrir hverja spurningu."
05:08
People did this. I would pay people four dollars for their task --
103
293000
4000
Fólk gerði þetta. Ég borgaði fjóra
dollara fyrir vinnuna þeirra -
dollara fyrir vinnuna þeirra -
05:12
on average people would solve four problems.
104
297000
2000
fólk leysti að meðaltali fjögur vandamál.
05:14
Other people I would tempt to cheat.
105
299000
3000
Ég reyndi að fá annað
fólk til þess að svindla.
fólk til þess að svindla.
05:17
I would pass their sheet of paper.
106
302000
1000
Ég myndi rétta þeim blaðið.
05:18
When the five minutes were over, I would say,
107
303000
2000
Þegar fimm mínútur væru
liðnar þá myndi ég segja:
liðnar þá myndi ég segja:
05:20
"Please shred the piece of paper.
108
305000
1000
"Vinsamlega tætið blaðið.
05:21
Put the little pieces in your pocket or in your backpack,
109
306000
3000
Setjið miðana í vasann eða bakpokann,
05:24
and tell me how many questions you got correctly."
110
309000
3000
og segið mér hvað þið svöruðuð
mörgum spurningum rétt."
mörgum spurningum rétt."
05:27
People now solved seven questions on average.
111
312000
3000
Fólk leysti núna að
meðaltali sjö spurningar.
meðaltali sjö spurningar.
05:30
Now, it wasn't as if there was a few bad apples --
112
315000
5000
Það var ekki eins og það
voru nokkur skemmd epli -
voru nokkur skemmd epli -
05:35
a few people cheated a lot.
113
320000
3000
fáir sem svindluðu mikið.
05:38
Instead, what we saw is a lot of people who cheat a little bit.
114
323000
3000
Heldur sáum við mikið af
fólki sem svindlaði lítið.
fólki sem svindlaði lítið.
05:41
Now, in economic theory,
115
326000
3000
Nú, samkvæmt kenningum hagfræðinnar,
05:44
cheating is a very simple cost-benefit analysis.
116
329000
3000
þá er svindl einföld kostnaðargreining.
05:47
You say, what's the probability of being caught?
117
332000
2000
Maður spyr: "Hverjar eru
líkurnar á því að vera gripinn?
líkurnar á því að vera gripinn?
05:49
How much do I stand to gain from cheating?
118
334000
3000
Hversu mikið get ég hagnast af svindlinu?
05:52
And how much punishment would I get if I get caught?
119
337000
2000
Og hver er refsingin ef ég verð gripinn?"
05:54
And you weigh these options out --
120
339000
2000
Svo vegur maður valkostina -
05:56
you do the simple cost-benefit analysis,
121
341000
2000
maður framkvæmir einfalda
kostnaðargreiningu
kostnaðargreiningu
05:58
and you decide whether it's worthwhile to commit the crime or not.
122
343000
3000
og ákveður sig svo hvort að
glæpurinn borgar sig eða ekki.
glæpurinn borgar sig eða ekki.
06:01
So, we try to test this.
123
346000
2000
Svo við reyndum að prófa þetta.
06:03
For some people, we varied how much money they could get away with --
124
348000
4000
Fyrir suma þá breyttum við því
hversu mikið þau gátu svindlað -
hversu mikið þau gátu svindlað -
06:07
how much money they could steal.
125
352000
1000
hversu miklum peningum
06:08
We paid them 10 cents per correct question, 50 cents,
126
353000
3000
þau gætu stolið. Við borguðum þeim 10
sent fyrir hverja spurningu, 50 sent,
sent fyrir hverja spurningu, 50 sent,
06:11
a dollar, five dollars, 10 dollars per correct question.
127
356000
3000
dollara, fimm dollara, 10 dollara
á hverja rétta spurningu.
á hverja rétta spurningu.
06:14
You would expect that as the amount of money on the table increases,
128
359000
4000
Maður myndi búast við því að þegar
það væru meiri peningar í spilinu,
það væru meiri peningar í spilinu,
06:18
people would cheat more, but in fact it wasn't the case.
129
363000
3000
að fólk myndi svindla meira,
en það reyndist ekki vera raunin.
en það reyndist ekki vera raunin.
06:21
We got a lot of people cheating by stealing by a little bit.
130
366000
3000
Það voru margir sem svindluðu
með því að stela bara litlu.
með því að stela bara litlu.
06:24
What about the probability of being caught?
131
369000
3000
Hvað með líkindin á því að verða gripinn?
06:27
Some people shredded half the sheet of paper,
132
372000
2000
Sumir tættu aðeins hluta af blaðinu,
06:29
so there was some evidence left.
133
374000
1000
og þ.a.l. mikið af sönnunargögnum.
06:30
Some people shredded the whole sheet of paper.
134
375000
2000
Sumir tættu megnið af blaðinu.
06:32
Some people shredded everything, went out of the room,
135
377000
3000
Sumir tættu alltsaman,
fóru út úr herberginu,
fóru út úr herberginu,
06:35
and paid themselves from the bowl of money that had over 100 dollars.
136
380000
3000
og borguðu sjálfum sér úr skál
sem hafði yfir 100 dollara í.
sem hafði yfir 100 dollara í.
06:38
You would expect that as the probability of being caught goes down,
137
383000
3000
Maður myndi ætla að þegar líkindin á
því að verða gripinn myndi lækka,
því að verða gripinn myndi lækka,
06:41
people would cheat more, but again, this was not the case.
138
386000
3000
þá myndi fólk svindla meira, en enn
og aftur, þá var það ekki raunin.
og aftur, þá var það ekki raunin.
06:44
Again, a lot of people cheated by just by a little bit,
139
389000
3000
Aftur var mikið af fólki sem
svindlaði, en aðeins lítið,
svindlaði, en aðeins lítið,
06:47
and they were insensitive to these economic incentives.
140
392000
3000
og þau voru ónæm fyrir þessum
efnahagslegu hvötum. Svo við sögðum:
efnahagslegu hvötum. Svo við sögðum:
06:50
So we said, "If people are not sensitive
141
395000
1000
"Ef fólk er ekki
06:51
to the economic rational theory explanations, to these forces,
142
396000
5000
næmt fyrir þessum útskýringum rökrænu
hagfræðikenningarinnar, fyrir þessum kröftum,
hagfræðikenningarinnar, fyrir þessum kröftum,
06:56
what could be going on?"
143
401000
3000
hvað gæti þá verið á seiði?"
06:59
And we thought maybe what is happening is that there are two forces.
144
404000
3000
Og okkur grunaði að það gætu
verið tveir kraftar að verki.
verið tveir kraftar að verki.
07:02
At one hand, we all want to look at ourselves in the mirror
145
407000
2000
Annarsvegar viljum við geta
horft framan í okkur í spegli
horft framan í okkur í spegli
07:04
and feel good about ourselves, so we don't want to cheat.
146
409000
3000
og verið ánægð með okkur, svo
við viljum ekki vera að stela.
við viljum ekki vera að stela.
07:07
On the other hand, we can cheat a little bit,
147
412000
2000
Hinsvegar þá getum við
svindlað bara pínu lítið
svindlað bara pínu lítið
07:09
and still feel good about ourselves.
148
414000
2000
og samt liðið vel með okkur. Það
sem gæti verið að gerast er að
sem gæti verið að gerast er að
07:11
So, maybe what is happening is that
149
416000
1000
og samt liðið vel með okkur. Það
sem gæti verið að gerast er að
sem gæti verið að gerast er að
07:12
there's a level of cheating we can't go over,
150
417000
2000
það er ákveðinn þröskuldur sem við viljum
07:14
but we can still benefit from cheating at a low degree,
151
419000
4000
ekki stíga yfir, en við getum
samt svindlað á litlum skala,
samt svindlað á litlum skala,
07:18
as long as it doesn't change our impressions about ourselves.
152
423000
3000
svo lengi sem það skaðar
ekki sjálfsmyndina.
ekki sjálfsmyndina.
07:21
We call this like a personal fudge factor.
153
426000
3000
Við köllum þetta
hliðrunarbreytu persónunnar.
hliðrunarbreytu persónunnar.
07:25
Now, how would you test a personal fudge factor?
154
430000
4000
Nú, hvernig fer maður að því að
prófa hliðrunarbreytu persónunnar?
prófa hliðrunarbreytu persónunnar?
07:29
Initially we said, what can we do to shrink the fudge factor?
155
434000
4000
Við spurðum fyrst hvað væri hægt að
gera til að minnka hliðrunarbilið?
gera til að minnka hliðrunarbilið?
07:33
So, we got people to the lab, and we said,
156
438000
2000
Svo við fengum fólk inn á
rannsóknarstofu og sögðum:
rannsóknarstofu og sögðum:
07:35
"We have two tasks for you today."
157
440000
2000
"Við höfum tvö verkefni fyrir ykkur í dag.
07:37
First, we asked half the people
158
442000
1000
Fyrst báðum við fólk
07:38
to recall either 10 books they read in high school,
159
443000
2000
um að rifja upp nöfn 10 bóka
sem þeir lásu í grunnskóla,
sem þeir lásu í grunnskóla,
07:40
or to recall The Ten Commandments,
160
445000
3000
eða að rifja upp Boðorðin Tíu,
07:43
and then we tempted them with cheating.
161
448000
2000
og svo freistuðum við
þeirra til að svindla.
þeirra til að svindla.
07:45
Turns out the people who tried to recall The Ten Commandments --
162
450000
3000
Það kom í ljós að fólkið sem
reyndi að rifja upp Boðorðin Tíu -
reyndi að rifja upp Boðorðin Tíu -
07:48
and in our sample nobody could recall all of The Ten Commandments --
163
453000
2000
og í okkar hópi var enginn
sem gat munað þau öll -
sem gat munað þau öll -
07:51
but those people who tried to recall The Ten Commandments,
164
456000
4000
en þeir sem reyndu að
telja upp Boðorðin Tíu,
telja upp Boðorðin Tíu,
07:55
given the opportunity to cheat, did not cheat at all.
165
460000
3000
þegar þeir fengu tækifæri til að
svindla, þá svindluðu þau alls ekkert.
svindla, þá svindluðu þau alls ekkert.
07:58
It wasn't that the more religious people --
166
463000
2000
Það var ekki það að trúaðra fólkið -
08:00
the people who remembered more of the Commandments -- cheated less,
167
465000
1000
þeir sem mundu flest Boðorðanna -
08:01
and the less religious people --
168
466000
2000
svindluðu minna, og minna trúaða fólkið -
08:03
the people who couldn't remember almost any Commandments --
169
468000
1000
þeir sem mundu næstum ekkert Boðorðanna -
08:04
cheated more.
170
469000
2000
svindluðu meira.
08:06
The moment people thought about trying to recall The Ten Commandments,
171
471000
4000
Þegar fólk reyndi að rifja upp
Boðorðin Tíu þá hættu þau að svindla.
Boðorðin Tíu þá hættu þau að svindla.
08:10
they stopped cheating.
172
475000
1000
Þegar fólk reyndi að rifja upp
Boðorðin Tíu þá hættu þau að svindla.
Boðorðin Tíu þá hættu þau að svindla.
08:11
In fact, even when we gave self-declared atheists
173
476000
2000
Staðreyndin er sú, jafnvel
þótt við létum yfirlýsta
þótt við létum yfirlýsta
08:13
the task of swearing on the Bible and we give them a chance to cheat,
174
478000
4000
guðleysingja sverja við Biblíuna
og gáfum þeim færi á að svindla,
og gáfum þeim færi á að svindla,
08:17
they don't cheat at all.
175
482000
2000
þá svindluðu þeir ekki neitt.
08:21
Now, Ten Commandments is something that is hard
176
486000
2000
Boðorðin Tíu er eitthvað sem er erfitt að
08:23
to bring into the education system, so we said,
177
488000
2000
innleiða inn í menntakerfið,
svo við sögðum:
svo við sögðum:
08:25
"Why don't we get people to sign the honor code?"
178
490000
2000
"Afhverju fáum við ekki fólk til
að undirrita heiðursyfirlýsingu?"
að undirrita heiðursyfirlýsingu?"
08:27
So, we got people to sign,
179
492000
2000
Við fengum fólk til þess að
skrifa undir yfirlýsinguna:
skrifa undir yfirlýsinguna:
08:29
"I understand that this short survey falls under the MIT Honor Code."
180
494000
4000
"Ég skil að þessi stutta könnun
fellur undir siðareglur MIT."
fellur undir siðareglur MIT."
08:33
Then they shredded it. No cheating whatsoever.
181
498000
3000
Svo tættu þau tættu þau blaðið.
Enginn svindlaði.
Enginn svindlaði.
08:36
And this is particularly interesting,
182
501000
1000
Og þetta er sérstaklega áhugavert,
08:37
because MIT doesn't have an honor code.
183
502000
2000
því að MIT hefur engar siðareglur.
08:39
(Laughter)
184
504000
5000
(Hlátur)
08:44
So, all this was about decreasing the fudge factor.
185
509000
4000
Þetta var allt til þess
að minnka hliðrunarbilið.
að minnka hliðrunarbilið.
08:48
What about increasing the fudge factor?
186
513000
3000
En hvað með að auka hliðrunarbilið?
08:51
The first experiment -- I walked around MIT
187
516000
2000
Í fyrstu tilrauninni þá gekk ég um MIT
08:53
and I distributed six-packs of Cokes in the refrigerators --
188
518000
3000
og setti kippur af kóladrykk í ísskápana -
08:56
these were common refrigerators for the undergrads.
189
521000
2000
þetta voru sameiginlegir
ísskápar fyrir nema.
ísskápar fyrir nema.
08:58
And I came back to measure what we technically call
190
523000
3000
Svo kom ég aftur til þess að
mæla það sem er tæknilega kallað
mæla það sem er tæknilega kallað
09:01
the half-lifetime of Coke -- how long does it last in the refrigerators?
191
526000
4000
helmingunartími kóladrykks - hversu
lengi endist hann í ísskápnum?
lengi endist hann í ísskápnum?
09:05
As you can expect it doesn't last very long; people take it.
192
530000
3000
Eins og við má búast þá endist
hann ekki lengi. Fólk tekur hann.
hann ekki lengi. Fólk tekur hann.
09:08
In contrast, I took a plate with six one-dollar bills,
193
533000
4000
Á móti, þá tók ég disk með
sex eins-dollara seðlum
sex eins-dollara seðlum
09:12
and I left those plates in the same refrigerators.
194
537000
3000
og ég skildi þá eftir í sömu ísskápum.
09:15
No bill ever disappeared.
195
540000
1000
Aldrei hvarf neinn seðill.
09:16
Now, this is not a good social science experiment,
196
541000
3000
Þetta er samt ekki góð
félagsvísinda tilraun,
félagsvísinda tilraun,
09:19
so to do it better I did the same experiment
197
544000
3000
og til þess að bæta hana
þá gerði ég sömu tilraun
þá gerði ég sömu tilraun
09:22
as I described to you before.
198
547000
2000
og ég lýsti hér áðan.
09:24
A third of the people we passed the sheet, they gave it back to us.
199
549000
3000
Þriðjungur fólksins sem tók við
blaðinu, skilaði því aftur til okkar.
blaðinu, skilaði því aftur til okkar.
09:27
A third of the people we passed it to, they shredded it,
200
552000
3000
Þriðjungur fólksins sem
tók við því tætti það,
tók við því tætti það,
09:30
they came to us and said,
201
555000
1000
það kom til okkar og sagði:
09:31
"Mr. Experimenter, I solved X problems. Give me X dollars."
202
556000
3000
"Herra Rannsakandi, ég leysti X vandamál.
Láttu mig hafa X dollara."
Láttu mig hafa X dollara."
09:34
A third of the people, when they finished shredding the piece of paper,
203
559000
3000
Þriðjungur fólksins, þegar það
hafði hafði rifið niður pappírinn,
hafði hafði rifið niður pappírinn,
09:37
they came to us and said,
204
562000
2000
þá kom það til okkar og sagði:
09:39
"Mr Experimenter, I solved X problems. Give me X tokens."
205
564000
6000
"Hr. Rannsakandi, ég leysti X vandamál.
Gefðu mér X merki."
Gefðu mér X merki."
09:45
We did not pay them with dollars; we paid them with something else.
206
570000
3000
Við borguðum þeim ekki í dollurum.
Við borguðum í einhverju öðru.
Við borguðum í einhverju öðru.
09:48
And then they took the something else, they walked 12 feet to the side,
207
573000
3000
Þau tóku merkið og gengu
nokkur skref til hliðar,
nokkur skref til hliðar,
09:51
and exchanged it for dollars.
208
576000
2000
og skiptu því fyrir dollara.
09:53
Think about the following intuition.
209
578000
2000
Hugsaðu um eftirfarandi dæmi.
09:55
How bad would you feel about taking a pencil from work home,
210
580000
3000
Hversu illa myndi þér líða með
að stela blýanti úr vinnunni,
að stela blýanti úr vinnunni,
09:58
compared to how bad would you feel
211
583000
2000
samanborið við það hvernig þér liði
10:00
about taking 10 cents from a petty cash box?
212
585000
2000
við að taka 10 sent úr klinkkrukkunni?
10:02
These things feel very differently.
213
587000
3000
Það er tilfinnanlegur munur
á milli þessara hluta.
á milli þessara hluta.
10:05
Would being a step removed from cash for a few seconds
214
590000
3000
Ef bætt yrði við skrefi þannig að
þú fengir ekki peninginn strax
þú fengir ekki peninginn strax
10:08
by being paid by token make a difference?
215
593000
3000
með því að fá platpeninga
skipta einhverju máli?
skipta einhverju máli?
10:11
Our subjects doubled their cheating.
216
596000
2000
Okkar viðfangsefni
svindlaði tvöfalt meira.
svindlaði tvöfalt meira.
10:13
I'll tell you what I think
217
598000
2000
Ég skal segja ykkur hvað ég held
10:15
about this and the stock market in a minute.
218
600000
2000
um þetta og hlutabréfamarkaðinn
eftur smá stund.
eftur smá stund.
10:18
But this did not solve the big problem I had with Enron yet,
219
603000
4000
En þetta leysti samt ekki vandamálið
sem ég hafi með Enron ennþá,
sem ég hafi með Enron ennþá,
10:22
because in Enron, there's also a social element.
220
607000
3000
því að í Enron er einnig
félagslegur þáttur.
félagslegur þáttur.
10:25
People see each other behaving.
221
610000
1000
Fólk sér hvernig aðrir hegða sér.
10:26
In fact, every day when we open the news
222
611000
2000
Í raun, þá sjáum við þetta
daglega í fréttunum,
daglega í fréttunum,
10:28
we see examples of people cheating.
223
613000
2000
við sjáum dæmi um fólk að svindla.
10:30
What does this cause us?
224
615000
3000
Hvaða áhrif hefur það á okkur?
10:33
So, we did another experiment.
225
618000
1000
Svo við framkvæmdum aðra tilraun.
10:34
We got a big group of students to be in the experiment,
226
619000
3000
Við fengum stóran hóp nema til
að taka þátt í tilrauninni,
að taka þátt í tilrauninni,
10:37
and we prepaid them.
227
622000
1000
og við borguðum fyrirfram.
10:38
So everybody got an envelope with all the money for the experiment,
228
623000
3000
Allir fengu umslag sem innihélt
pening fyrir alla tilraunina,
pening fyrir alla tilraunina,
10:41
and we told them that at the end, we asked them
229
626000
2000
og við sögðum þeim að í
endann, þá biðjum við þau
endann, þá biðjum við þau
10:43
to pay us back the money they didn't make. OK?
230
628000
4000
um að skila peningunum sem þeir
unnu sér ekki inn, eruð þið með?
unnu sér ekki inn, eruð þið með?
10:47
The same thing happens.
231
632000
1000
Það sama gerðist.
10:48
When we give people the opportunity to cheat, they cheat.
232
633000
2000
þegar við gáfum þeim færi á
að svindla, þau svindluðuð.
að svindla, þau svindluðuð.
10:50
They cheat just by a little bit, all the same.
233
635000
3000
Þau svindluðu bara lítið,
en samt alveg eins.
en samt alveg eins.
10:53
But in this experiment we also hired an acting student.
234
638000
3000
En í þessari tilraun þá réðum
við einnig leikara sem nema.
við einnig leikara sem nema.
10:56
This acting student stood up after 30 seconds, and said,
235
641000
4000
Þessi leikari stóð upp eftir
30 sekúndur og sagði:
30 sekúndur og sagði:
11:00
"I solved everything. What do I do now?"
236
645000
3000
"Ég hef leyst allt saman.
Hvað geri ég nú?"
Hvað geri ég nú?"
11:03
And the experimenter said, "If you've finished everything, go home.
237
648000
4000
Og rannsakendurnir sögðu: "Ef þú
hefur leyst all, þá geturðu farið."
hefur leyst all, þá geturðu farið."
11:07
That's it. The task is finished."
238
652000
1000
Það var það. Verkinu var lokið.
11:08
So, now we had a student -- an acting student --
239
653000
4000
Svo núna erum við með
nema - sem var að leika -
nema - sem var að leika -
11:12
that was a part of the group.
240
657000
2000
sem var hluti af hópnum.
11:14
Nobody knew it was an actor.
241
659000
2000
Enginn vissi að hann var að leika.
11:16
And they clearly cheated in a very, very serious way.
242
661000
4000
Og þau svindluðu klárlega á
mjög, mjög alvarlegan hátt.
mjög, mjög alvarlegan hátt.
11:20
What would happen to the other people in the group?
243
665000
3000
Hvað gerðist fyrir hitt fólkið í hópnum?
11:23
Will they cheat more, or will they cheat less?
244
668000
3000
Myndu þau svindla meira eða
myndu þau svindla minna?
myndu þau svindla minna?
11:26
Here is what happens.
245
671000
2000
Þetta er það sem gerðist.
11:28
It turns out it depends on what kind of sweatshirt they're wearing.
246
673000
4000
Niðurstaðan reyndist sú að það skiptir
máli í hvernig bol þeir voru í.
máli í hvernig bol þeir voru í.
11:32
Here is the thing.
247
677000
2000
Svona stóðum við að þessu.
11:34
We ran this at Carnegie Mellon and Pittsburgh.
248
679000
3000
Við framkvæmdum tilraunina í
Carnegie Mellon og Pittsburgh.
Carnegie Mellon og Pittsburgh.
11:37
And at Pittsburgh there are two big universities,
249
682000
2000
Og í Pittsburgh eru tveir stórir háskólar,
11:39
Carnegie Mellon and University of Pittsburgh.
250
684000
3000
Carnegie Mellon og Háskólinn í Pittsburgh.
11:42
All of the subjects sitting in the experiment
251
687000
2000
Allir þeir sem sátu í tilrauninni
11:44
were Carnegie Mellon students.
252
689000
2000
voru nemar í Carnegie Mellon.
11:46
When the actor who was getting up was a Carnegie Mellon student --
253
691000
4000
Þegar leikarinn sem stóð upp
var nemi í Carnegie Mellon -
var nemi í Carnegie Mellon -
11:50
he was actually a Carnegie Mellon student --
254
695000
2000
hann var í raun og veru
nemi í Carnegie Mellon -
nemi í Carnegie Mellon -
11:52
but he was a part of their group, cheating went up.
255
697000
4000
en hann var hluti af þeirra
hóp, þá fjölgaði svindlum.
hóp, þá fjölgaði svindlum.
11:56
But when he actually had a University of Pittsburgh sweatshirt,
256
701000
4000
En þegar leikarinn var í bol
frá Háskólanum í Pittsburgh
frá Háskólanum í Pittsburgh
12:00
cheating went down.
257
705000
2000
þá fækkaði svindlum.
12:02
(Laughter)
258
707000
3000
(Hlátur)
12:05
Now, this is important, because remember,
259
710000
3000
Nú, þetta er mikilvægt, því mundu,
12:08
when the moment the student stood up,
260
713000
2000
þegar nemandinn stóð upp,
12:10
it made it clear to everybody that they could get away with cheating,
261
715000
3000
þá var öllum gert það ljóst að þau
gætu komist upp með að svindla,
gætu komist upp með að svindla,
12:13
because the experimenter said,
262
718000
2000
því rannsakandinn sagði:
12:15
"You've finished everything. Go home," and they went with the money.
263
720000
2000
"Þú hefur lokið öllu. Þú getur
farið," og þau fóru með peningana.
farið," og þau fóru með peningana.
12:17
So it wasn't so much about the probability of being caught again.
264
722000
3000
Þannig að þetta snérist ekki um
líkindin á því að vera gripinn aftur.
líkindin á því að vera gripinn aftur.
12:20
It was about the norms for cheating.
265
725000
3000
Þetta snérist um hversu
eðlilegt er að svindla.
eðlilegt er að svindla.
12:23
If somebody from our in-group cheats and we see them cheating,
266
728000
3000
Ef einhver úr okkar hóp svindlar
og við sjáum þá svindla,
og við sjáum þá svindla,
12:26
we feel it's more appropriate, as a group, to behave this way.
267
731000
4000
þá finnst okkur það eðlilegra sem
hópi að haga okkur svoleiðis.
hópi að haga okkur svoleiðis.
12:30
But if it's somebody from another group, these terrible people --
268
735000
2000
En ef það er einhver úr einhverjum
öðrum hópi, þessum skelfilega hópi -
öðrum hópi, þessum skelfilega hópi -
12:32
I mean, not terrible in this --
269
737000
2000
ég meina, ekki skelfilegur þannig -
12:34
but somebody we don't want to associate ourselves with,
270
739000
2000
en einhver sem við viljum
ekki kenna okkur við,
ekki kenna okkur við,
12:36
from another university, another group,
271
741000
2000
frá öðrum háskóla, eða öðrum hóp,
12:38
all of a sudden people's awareness of honesty goes up --
272
743000
3000
allt í einu þá fer
siðferðisvitund hópsins upp -
siðferðisvitund hópsins upp -
12:41
a little bit like The Ten Commandments experiment --
273
746000
2000
svolítið eins og tilraunin
með Boðorðin Tíu -
með Boðorðin Tíu -
12:43
and people cheat even less.
274
748000
4000
og fólk svindlar jafnvel minna.
12:47
So, what have we learned from this about cheating?
275
752000
4000
Hvað höfum við svo lært
af þessu um svindl?
af þessu um svindl?
12:51
We've learned that a lot of people can cheat.
276
756000
3000
Við höfum lært það að mikið
af fólki getur svindlað.
af fólki getur svindlað.
12:54
They cheat just by a little bit.
277
759000
3000
Þau svindla bara lítið.
12:57
When we remind people about their morality, they cheat less.
278
762000
4000
Þegar við minnum fólk á siðferðið
þeirra, þá svindlar það minna.
þeirra, þá svindlar það minna.
13:01
When we get bigger distance from cheating,
279
766000
3000
Þegar við aukum fjarlægðina
á milli svindlsins
á milli svindlsins
13:04
from the object of money, for example, people cheat more.
280
769000
4000
og raunverulegra peninga, til
dæmis, þá svindlar fólk meira.
dæmis, þá svindlar fólk meira.
13:08
And when we see cheating around us,
281
773000
2000
Og þegar við sjáum fólk
svindla í kringum okkur,
svindla í kringum okkur,
13:10
particularly if it's a part of our in-group, cheating goes up.
282
775000
4000
sérstaklega þegar það er hluti af
hópnum okkar, þá eykst svindlið.
hópnum okkar, þá eykst svindlið.
13:14
Now, if we think about this in terms of the stock market,
283
779000
3000
Nú, ef við hugsum um þetta með
tilliti til hlutabréfamarkaðarins,
tilliti til hlutabréfamarkaðarins,
13:17
think about what happens.
284
782000
1000
hugsaðu um afleiðingarnar.
13:18
What happens in a situation when you create something
285
783000
3000
Hvað gerist í þeirri stöðu
þegar þú býrð eitthvað til
þegar þú býrð eitthvað til
13:21
where you pay people a lot of money
286
786000
2000
þar sem fólki er greitt mikið fé
13:23
to see reality in a slightly distorted way?
287
788000
3000
til þess að sjá raunveruleikann
í bjöguðu ljósi?
í bjöguðu ljósi?
13:26
Would they not be able to see it this way?
288
791000
3000
Myndu þau ekki geta séð þetta svona?
13:29
Of course they would.
289
794000
1000
Auðvitað myndu þau það.
13:30
What happens when you do other things,
290
795000
1000
Hvað gerst þegar þú gerir eitthvað eins
og að gera hluti fjarlægari peningum?
og að gera hluti fjarlægari peningum?
13:31
like you remove things from money?
291
796000
2000
Hvað gerst þegar þú gerir eitthvað eins
og að gera hluti fjarlægari peningum?
og að gera hluti fjarlægari peningum?
13:33
You call them stock, or stock options, derivatives,
292
798000
3000
Þú kallar það hlutabréf, eða kaup-/sölu
réttur, afleiður eða húsnæðisbréf.
réttur, afleiður eða húsnæðisbréf.
13:36
mortgage-backed securities.
293
801000
1000
Þú kallar það hlutabréf, eða kaup-/sölu
réttur, afleiður eða húsnæðisbréf.
réttur, afleiður eða húsnæðisbréf.
13:37
Could it be that with those more distant things,
294
802000
3000
Gæti það verið með fjarlægari hluti,
13:40
it's not a token for one second,
295
805000
2000
sem er ekki platpeningur í 1 sekúndu,
13:42
it's something that is many steps removed from money
296
807000
2000
eitthvað sem er mun fjarlægara peningum,
13:44
for a much longer time -- could it be that people will cheat even more?
297
809000
4000
í mun lengri tíma - gæti það verið
að fólk svindli jafnvel ennþá meira?
að fólk svindli jafnvel ennþá meira?
13:48
And what happens to the social environment
298
813000
2000
Og hvaða áhrif hefur það á félagslega
umhverfið að fólk sjái aðra haga sér svona?
umhverfið að fólk sjái aðra haga sér svona?
13:50
when people see other people behave around them?
299
815000
3000
Og hvaða áhrif hefur það á félagslega
umhverfið að fólk sjái aðra haga sér svona?
umhverfið að fólk sjái aðra haga sér svona?
13:53
I think all of those forces worked in a very bad way
300
818000
4000
Ég held að allir þessir kraftar virki á
mjög vonda vegu á hlutabréfamarkaðnum.
mjög vonda vegu á hlutabréfamarkaðnum.
13:57
in the stock market.
301
822000
2000
Ég held að allir þessir kraftar virki á
mjög vonda vegu á hlutabréfamarkaðnum.
mjög vonda vegu á hlutabréfamarkaðnum.
13:59
More generally, I want to tell you something
302
824000
3000
En almennt talað, þá vil ég segja
ykkur svolítið um atferlishagfræði.
ykkur svolítið um atferlishagfræði.
14:02
about behavioral economics.
303
827000
3000
En almennt talað, þá vil ég segja
ykkur svolítið um atferlishagfræði.
ykkur svolítið um atferlishagfræði.
14:05
We have many intuitions in our life,
304
830000
4000
Við höfum ýmiskonar innsæi í lífum okkar,
14:09
and the point is that many of these intuitions are wrong.
305
834000
3000
og málið er að mikið af
þessum innsæjum eru röng.
þessum innsæjum eru röng.
14:12
The question is, are we going to test those intuitions?
306
837000
3000
Spurningin er, ætlum við að prófa innsæin?
14:15
We can think about how we're going to test this intuition
307
840000
2000
Við getum hugsað um hvernig
við getum prófað þessi innsæi
við getum prófað þessi innsæi
14:17
in our private life, in our business life,
308
842000
2000
í einkalífum okkar, í störfum okkar.
14:19
and most particularly when it goes to policy,
309
844000
3000
og sértaklega þegar um
er að ræða löggjöfina,
er að ræða löggjöfina,
14:22
when we think about things like No Child Left Behind,
310
847000
3000
þegar við hugsum um hluti eins
og Ekkert Barn Skilið Eftir,
og Ekkert Barn Skilið Eftir,
14:25
when you create new stock markets, when you create other policies --
311
850000
3000
þegar þú hannar nýja hlutabréfamarkaði,
þegar þú býrð til annarskonar reglur -
þegar þú býrð til annarskonar reglur -
14:28
taxation, health care and so on.
312
853000
3000
sköttun, heilsugæsla og svo framvegis.
14:31
And the difficulty of testing our intuition
313
856000
2000
Og erfiðleikarnir við
að prófa innsæi okkar
að prófa innsæi okkar
14:33
was the big lesson I learned
314
858000
2000
var stærsta lexían sem ég lærði
14:35
when I went back to the nurses to talk to them.
315
860000
2000
þegar ég fór aftur til
hjúkrunarfræðinganna til að spjalla.
hjúkrunarfræðinganna til að spjalla.
14:37
So I went back to talk to them
316
862000
2000
Svo ég fór aftur til þeirra til þess að
14:39
and tell them what I found out about removing bandages.
317
864000
3000
segja þeim frá því hvað ég hefði
lært um að fjarlægja sárabindi.
lært um að fjarlægja sárabindi.
14:42
And I learned two interesting things.
318
867000
2000
Og ég lærði tvennt áhugavert.
14:44
One was that my favorite nurse, Ettie,
319
869000
2000
Eitt var að uppáhalds hjúkkan mín, Ettie,
14:46
told me that I did not take her pain into consideration.
320
871000
4000
sagði mér að ég hefði ekki
pælt í sársaukanum hennar.
pælt í sársaukanum hennar.
14:50
She said, "Of course, you know, it was very painful for you.
321
875000
2000
Hún sagði: "Auðvitað, þú veist,
þetta var þér mjög erfitt.
þetta var þér mjög erfitt.
14:52
But think about me as a nurse,
322
877000
2000
En hugsaðu um mig sem hjúkrunarfræðing,
14:54
taking, removing the bandages of somebody I liked,
323
879000
2000
að fjarlægja sárabindin af
einhverjum sem mér líkaði við,
einhverjum sem mér líkaði við,
14:56
and had to do it repeatedly over a long period of time.
324
881000
3000
og ég þurfti að endurtaka
það oft yfir langan tíma.
það oft yfir langan tíma.
14:59
Creating so much torture was not something that was good for me, too."
325
884000
3000
Að framkalla svona kvalir var eitthvað
sem var ekki gott fyrir mig heldur."
sem var ekki gott fyrir mig heldur."
15:02
And she said maybe part of the reason was it was difficult for her.
326
887000
5000
Og hún sagði, kannski það væri ástæðan
fyrir því að þetta var henni svona erfitt.
fyrir því að þetta var henni svona erfitt.
15:07
But it was actually more interesting than that, because she said,
327
892000
3000
En þetta var reyndar áhugaverðara
en það, því hún sagði:
en það, því hún sagði:
15:10
"I did not think that your intuition was right.
328
895000
5000
"Ég efaðist um innsæi þitt. Ég
hélt að ég hafði rétt fyrir mér."
hélt að ég hafði rétt fyrir mér."
15:15
I felt my intuition was correct."
329
900000
1000
"Ég efaðist um innsæi þitt. Ég
hélt að ég hafði rétt fyrir mér."
hélt að ég hafði rétt fyrir mér."
15:16
So, if you think about all of your intuitions,
330
901000
2000
Ef þú hugsar svo um innsæi þitt,
15:18
it's very hard to believe that your intuition is wrong.
331
903000
4000
það er erfitt að ímynda
sér að það sé ekki rétt.
sér að það sé ekki rétt.
15:22
And she said, "Given the fact that I thought my intuition was right ..." --
332
907000
3000
Og hún sagði, miðað við það að mér
findist innsæi mitt vera rétt -
findist innsæi mitt vera rétt -
15:25
she thought her intuition was right --
333
910000
2000
hélt hún að innsæi sitt væri rétt -
15:27
it was very difficult for her to accept doing a difficult experiment
334
912000
5000
það var erfitt fyrir hana að framkvæma svo
erfiða tilraun til þess að komast að því
erfiða tilraun til þess að komast að því
15:32
to try and check whether she was wrong.
335
917000
2000
hvort hún hefði rangt fyrir sér.
15:34
But in fact, this is the situation we're all in all the time.
336
919000
4000
En í raun, þá er þetta staðan
sem við erum öll alltaf í.
sem við erum öll alltaf í.
15:38
We have very strong intuitions about all kinds of things --
337
923000
3000
Við höfum mjög sterkt innsæi
með fullt af svona hlutum -
með fullt af svona hlutum -
15:41
our own ability, how the economy works,
338
926000
3000
um eiginleika okkar, um
hvernig hagkerfi virka,
hvernig hagkerfi virka,
15:44
how we should pay school teachers.
339
929000
2000
hvernig laun kennarar ættu að hafa.
15:46
But unless we start testing those intuitions,
340
931000
3000
En ef við byrjum ekki á því
að láta reyna á innsæið,
að láta reyna á innsæið,
15:49
we're not going to do better.
341
934000
2000
þá munum við ekki bæta okkur.
15:51
And just think about how better my life would have been
342
936000
2000
Og hugsið ykkur bara hversu betra
líf mitt hefði getað verið
líf mitt hefði getað verið
15:53
if these nurses would have been willing to check their intuition,
343
938000
2000
ef hjúkrunarfræðingarnir
hefðu prófað innsæið þeirra,
hefðu prófað innsæið þeirra,
15:55
and how everything would have been better
344
940000
1000
og hvernig allt hefði getað verið betra
15:56
if we just start doing more systematic experimentation of our intuitions.
345
941000
5000
ef við myndum framkvæma kerfisbundnar
tilraunir á innsæjum okkar.
tilraunir á innsæjum okkar.
16:01
Thank you very much.
346
946000
2000
Þakka ykkur, kærlega.
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