TED2015
Dan Ariely: How equal do we want the world to be? You'd be surprised
Dan Ariely: Quanto vogliamo che sia equo il mondo? Vi sorprenderà.
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Le notizie della crescente ineguaglianza del mondo ci mette tutti a disagio. Ma perché? Dan Ariely rivela alcune nuove ricerche sorprendenti su quello che pensiamo sia giusto e come dovrebbe essere distribuita la ricchezza nella società... e poi ci mostra il confronto con le statistiche reali.
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
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00:12
It would be nice to be
objective in life,
objective in life,
0
926
2645
Sarebbe bello essere obiettivi nella vita,
00:15
in many ways.
1
3571
2022
in diversi modi.
00:17
The problem is that we have
these color-tinted glasses
these color-tinted glasses
2
5593
3378
Il problema è che abbiamo
questi occhiali colorati
questi occhiali colorati
00:20
as we look at all kinds of situations.
3
8971
4679
nell'osservare vari tipi di situazioni.
00:25
For example, think about
something as simple as beer.
something as simple as beer.
4
13650
3716
Per esempio, pensate
a una cosa semplice come una birra.
a una cosa semplice come una birra.
00:29
If I gave you a few beers to taste
5
17366
2182
Se vi dessi qualche birra da assaggiare
00:31
and I asked you to rate them
on intensity and bitterness,
on intensity and bitterness,
6
19548
3808
e vi chiedessi di dare un voto
all'intensità e all'amarezza,
all'intensità e all'amarezza,
00:35
different beers would occupy
different space.
different space.
7
23356
3697
diverse birre
si posizionerebbero diversamente.
si posizionerebbero diversamente.
00:39
But what if we tried
to be objective about it?
to be objective about it?
8
27053
2757
Ma se provassimo a essere obiettivi?
00:41
In the case of beer,
it would be very simple.
it would be very simple.
9
29810
2160
Nel caso della birra,
sarebbe molto semplice.
sarebbe molto semplice.
00:43
What if we did a blind taste?
10
31970
2152
Se facessimo un test alla cieca?
00:46
Well, if we did the same thing,
you tasted the same beer,
you tasted the same beer,
11
34122
2724
Se assaggiaste la stessa birra,
00:48
now in the blind taste,
things would look slightly different.
things would look slightly different.
12
36846
3971
nel test alla cieca, le cose
sembrerebbero leggermente diverse.
sembrerebbero leggermente diverse.
Gran parte delle birre
andrebbero da una parte.
andrebbero da una parte.
00:52
Most of the beers will go into one place.
13
40817
2222
00:55
You will basically not
be able to distinguish them,
be able to distinguish them,
14
43039
2445
In pratica non sareste in grado
di distinguerle,
di distinguerle,
00:57
and the exception, of course,
will be Guinness.
will be Guinness.
15
45484
3089
e l'eccezione, naturalmente,
sarebbe la Guiness.
sarebbe la Guiness.
01:00
(Laughter)
16
48573
2228
(Risate)
01:02
Similarly, we can think about physiology.
17
50801
2786
In modo simile,
possiamo vedere la fisiologia.
possiamo vedere la fisiologia.
01:05
What happens when people expect
something from their physiology?
something from their physiology?
18
53587
3042
Cosa succede quando ci si aspetta
qualcosa dalla fisiologia?
qualcosa dalla fisiologia?
01:08
For example, we sold people
pain medications.
pain medications.
19
56629
2508
Per esempio, abbiamo venduto
antidolorifici alla gente.
antidolorifici alla gente.
01:11
Some people, we told them
the medications were expensive.
the medications were expensive.
20
59137
2739
Ad alcuni abbiamo detto
che i medicinali erano costosi.
che i medicinali erano costosi.
01:13
Some people, we told them it was cheap.
21
61876
1881
Ad altri abbiamo detto
che erano economici.
che erano economici.
01:15
And the expensive
pain medication worked better.
pain medication worked better.
22
63757
2972
Gli antidolorifici costosi
erano più efficaci.
erano più efficaci.
01:18
It relieved more pain from people,
23
66729
2554
Hanno fatto passare meglio il dolore,
01:21
because expectations
do change our physiology.
do change our physiology.
24
69283
3504
perché le aspettative
cambiano la fisiologia.
cambiano la fisiologia.
01:24
And of course, we all know that in sports,
25
72787
2062
Naturalmente, sappiamo tutti
che nello sport,
che nello sport,
01:26
if you are a fan of a particular team,
26
74849
1818
se siete tifosi di una squadra,
01:28
you can't help but see the game
27
76667
2369
non potete non guardare la partita
01:31
develop from the perspective of your team.
28
79036
3505
dal punto di vista della vostra squadra.
01:34
So all of those are cases in which
our preconceived notions
our preconceived notions
29
82541
4176
Tutti questi sono casi
in cui i preconcetti
in cui i preconcetti
01:38
and our expectations color our world.
30
86717
3440
e le nostre aspettative
influenzano il nostro mondo.
influenzano il nostro mondo.
01:42
But what happened
in more important questions?
in more important questions?
31
90157
3402
Ma cos'è successo
in questioni più importanti?
in questioni più importanti?
01:45
What happened with questions
that had to do with social justice?
that had to do with social justice?
32
93559
3552
Cos'è successo in questioni
che riguardavano la giustizia sociale?
che riguardavano la giustizia sociale?
01:49
So we wanted to think about
what is the blind tasting version
what is the blind tasting version
33
97111
3405
Volevamo pensare
alla versione alla cieca del test
alla versione alla cieca del test
01:52
for thinking about inequality?
34
100516
3065
sulla ineguaglianza.
Abbiamo cominciato ad analizzare
l'ineguaglianza,
l'ineguaglianza,
01:55
So we started looking at inequality,
35
103581
2299
01:57
and we did some large-scale surveys
36
105880
1950
e abbiamo fatto indagini
su vasta scala
su vasta scala
01:59
around the U.S. and other countries.
37
107830
2554
negli Stati Uniti e in altri paesi.
02:02
So we asked two questions:
38
110384
1951
Abbiamo fatto due domande:
02:04
Do people know what kind of
level of inequality we have?
level of inequality we have?
39
112335
3366
la gente sa che livello
di ineguaglianza ci sia?
di ineguaglianza ci sia?
02:07
And then, what level of inequality
do we want to have?
do we want to have?
40
115701
4111
E poi, quale livello
di ineguaglianza vogliamo?
di ineguaglianza vogliamo?
02:11
So let's think about the first question.
41
119812
2414
Guardiamo la prima domanda.
02:14
Imagine I took all the people in the U.S.
42
122226
2113
Immaginate di prendere
tutti gli americani
tutti gli americani
02:16
and I sorted them from
the poorest on the right
the poorest on the right
43
124339
2925
e di ordinarli dal più povero a destra
02:19
to the richest on the left,
44
127264
2392
al più ricco a sinistra,
02:21
and then I divided them into five buckets:
45
129656
2662
e dividerli in cinque gruppi:
02:24
the poorest 20 percent,
the next 20 percent,
the next 20 percent,
46
132318
2298
il 20 per cento più povero,
il 20 per cento successivo,
02:26
the next, the next,
and the richest 20 percent.
and the richest 20 percent.
47
134616
2856
quello dopo, quello dopo,
e il 20 per cento più ricco.
e il 20 per cento più ricco.
02:29
And then I asked you to tell me
how much wealth do you think
how much wealth do you think
48
137472
2996
E poi ho chiesto di dire
quanta ricchezza pensate
quanta ricchezza pensate
02:32
is concentrated in each of those buckets.
49
140468
2949
sia concentrata in ciascun gruppo.
02:35
So to make it simpler,
imagine I ask you to tell me,
imagine I ask you to tell me,
50
143417
2461
Per farla semplice,
immaginate vi chiedessi,
immaginate vi chiedessi,
02:37
how much wealth do you think
is concentrated
is concentrated
51
145878
2260
quanta ricchezza pensate
sia concentrata
sia concentrata
02:40
in the bottom two buckets,
52
148138
2260
nei primi due gruppi,
02:42
the bottom 40 percent?
53
150398
2261
il 40 per cento?
02:44
Take a second. Think about it
and have a number.
and have a number.
54
152659
2692
Prendetevi un attimo.
Pensateci e ditemi un numero.
Pensateci e ditemi un numero.
02:47
Usually we don't think.
55
155351
1904
Di solito non si pensa.
02:49
Think for a second,
have a real number in your mind.
have a real number in your mind.
56
157255
2485
Pensate per un attimo,
pensate a un numero.
pensate a un numero.
02:51
You have it?
57
159740
1625
Ce l'avete?
02:53
Okay, here's what lots
of Americans tell us.
of Americans tell us.
58
161365
3065
Ok, ecco cosa ci dicono molti americani.
02:56
They think that the bottom 20 percent
59
164430
1927
Pensano che il 20 per cento più povero
02:58
has about 2.9 percent of the wealth,
60
166357
2322
abbia il 2,9 per cento della ricchezza,
03:00
the next group has 6.4,
61
168679
2183
il gruppo successivo il 6,4 per cento,
03:02
so together it's slightly more than nine.
62
170862
2507
quindi insieme fanno poco più di nove.
03:05
The next group, they say, has 12 percent,
63
173369
3413
Il gruppo successivo, dicono,
ha il 12 per cento,
ha il 12 per cento,
03:08
20 percent,
64
176782
1649
20 per cento,
03:10
and the richest 20 percent, people think
has 58 percent of the wealth.
has 58 percent of the wealth.
65
178431
4644
e il 20 per cento più ricco,
pensano che abbiano
il 58 per cento della ricchezza.
il 58 per cento della ricchezza.
03:15
You can see how this relates
to what you thought.
to what you thought.
66
183075
3135
Potete vedere come sia rispetto
a quello che avete pensato.
a quello che avete pensato.
03:18
Now, what's reality?
67
186210
1741
Qual è la realtà?
03:19
Reality is slightly different.
68
187951
1811
La realtà è un po' diversa.
03:21
The bottom 20 percent
has 0.1 percent of the wealth.
has 0.1 percent of the wealth.
69
189762
3813
Il primo 20 per cento ha
lo 0,1 per cento della ricchezza.
lo 0,1 per cento della ricchezza.
03:25
The next 20 percent
has 0.2 percent of the wealth.
has 0.2 percent of the wealth.
70
193575
3251
Il 20 per cento successivo
ha lo 0,2 per cento della ricchezza.
ha lo 0,2 per cento della ricchezza.
03:28
Together, it's 0.3.
71
196826
2113
Insieme, fanno lo 0,3 per cento.
03:30
The next group has 3.9,
72
198939
3529
Il gruppo successivo ha il 3,9 per cento,
03:34
11.3,
73
202468
2183
11,3 per cento,
03:36
and the richest group
has 84-85 percent of the wealth.
has 84-85 percent of the wealth.
74
204651
5741
e il gruppo più ricco
ha l'84-85 per cento della ricchezza.
ha l'84-85 per cento della ricchezza.
03:42
So what we actually have
and what we think we have
and what we think we have
75
210392
2966
Quello che abbiamo
e quello che pensiamo di avere
e quello che pensiamo di avere
03:45
are very different.
76
213358
1973
sono molto diversi.
03:47
What about what we want?
77
215331
2090
E quello che vogliamo?
03:49
How do we even figure this out?
78
217421
1997
Come facciamo a capirlo?
03:51
So to look at this,
79
219418
1411
Per analizzarlo e vedere
03:52
to look at what we really want,
80
220829
1578
cosa vogliamo veramente,
03:54
we thought about
the philosopher John Rawls.
the philosopher John Rawls.
81
222407
3065
abbiamo pensato al filosofo John Rawls.
03:57
If you remember John Rawls,
82
225472
1835
Se ricordate John Rawls,
03:59
he had this notion
of what's a just society.
of what's a just society.
83
227307
3250
aveva quel concetto di società giusta.
04:02
He said a just society
84
230557
1482
Diceva che una società giusta
04:04
is a society that if
you knew everything about it,
you knew everything about it,
85
232039
2715
è una società di cui se sapeste
tutto, sareste disposti
tutto, sareste disposti
04:06
you would be willing
to enter it in a random place.
to enter it in a random place.
86
234754
2433
a entrarci in una posizione
sociale qualunque.
sociale qualunque.
04:09
And it's a beautiful definition,
87
237187
1524
È una bellissima definizione,
04:10
because if you're wealthy,
you might want the wealthy
you might want the wealthy
88
238711
2478
perché se siete ricchi,
vorreste che i ricchi
vorreste che i ricchi
04:13
to have more money, the poor to have less.
89
241189
2037
avessero più soldi, e i poveri meno.
04:15
If you're poor, you might
want more equality.
want more equality.
90
243226
2109
Se siete poveri,
vorreste avere più equità.
vorreste avere più equità.
04:17
But if you're going
to go into that society
to go into that society
91
245335
2004
Ma se siete in quella società
04:19
in every possible situation,
and you don't know,
and you don't know,
92
247339
3320
in qualunque situazione e non sapete,
04:22
you have to consider all the aspects.
93
250659
2206
dovete considerare tutti gli aspetti.
04:24
It's a little bit like blind tasting
in which you don't know
in which you don't know
94
252865
2926
È un po' come un test alla cieca
in cui non sapete
in cui non sapete
04:27
what the outcome will be
when you make a decision,
when you make a decision,
95
255791
2670
quale sarà il risultato
quando prendete una decisione,
quando prendete una decisione,
04:30
and Rawls called this
the "veil of ignorance."
the "veil of ignorance."
96
258461
3715
e Rawls lo ha chiamato
"velo dell'ignoranza".
"velo dell'ignoranza".
04:34
So, we took another group,
a large group of Americans,
a large group of Americans,
97
262176
3607
Abbiamo preso
un altro grande gruppo di Americani,
un altro grande gruppo di Americani,
04:37
and we asked them the question
in the veil of ignorance.
in the veil of ignorance.
98
265783
2755
e abbiamo fatto la domanda
nel velo dell'ignoranza.
nel velo dell'ignoranza.
04:40
What are the characteristics of a country
that would make you want to join it,
that would make you want to join it,
99
268538
4110
Quali sono le caratteristiche
di un paese in cui vorreste vivere,
di un paese in cui vorreste vivere,
04:44
knowing that you could end
randomly at any place?
randomly at any place?
100
272648
3158
sapendo che potreste finire
in qualunque posizione?
in qualunque posizione?
04:47
And here is what we got.
101
275806
1479
Ecco cosa abbiamo ottenuto.
04:49
What did people want to give
to the first group,
to the first group,
102
277285
2259
Cosa ha dato la gente al primo gruppo,
04:51
the bottom 20 percent?
103
279544
2183
il 20 per cento più povero?
04:53
They wanted to give them
about 10 percent of the wealth.
about 10 percent of the wealth.
104
281727
2694
Hanno voluto dare circa
il 10 per cento della ricchezza.
il 10 per cento della ricchezza.
04:56
The next group, 14 percent of the wealth,
105
284421
2600
Il gruppo successivo,
14 per cento della ricchezza,
14 per cento della ricchezza,
04:59
21, 22 and 32.
106
287021
5363
21, 22 e 32.
05:04
Now, nobody in our sample
wanted full equality.
wanted full equality.
107
292384
3506
Nessuno nel nostro campione
ha voluto piena uguaglianza.
ha voluto piena uguaglianza.
05:07
Nobody thought that socialism
is a fantastic idea in our sample.
is a fantastic idea in our sample.
108
295890
4433
Nessuna ha pensato
che il socialismo sia un'idea fantastica.
che il socialismo sia un'idea fantastica.
05:12
But what does it mean?
109
300323
1288
Ma cosa significa?
05:13
It means that we have this knowledge gap
110
301611
2038
Significa che c'è
un divario di conoscenza
un divario di conoscenza
05:15
between what we have
and what we think we have,
and what we think we have,
111
303649
2658
tra quello che abbiamo
e quello che pensiamo di avere,
e quello che pensiamo di avere,
05:18
but we have at least as big a gap
between what we think is right
between what we think is right
112
306307
3715
ma abbiamo almeno un divario simile
tra quello che pensiamo sia giusto
tra quello che pensiamo sia giusto
05:22
to what we think we have.
113
310022
2798
e quello che pensiamo di avere.
05:24
Now, we can ask these questions,
by the way, not just about wealth.
by the way, not just about wealth.
114
312820
3192
Possiamo fare queste domande,
non solo per la ricchezza.
non solo per la ricchezza.
05:28
We can ask it about other things as well.
115
316012
2415
Possiamo farle anche per altri temi.
05:30
So for example, we asked people
from different parts of the world
from different parts of the world
116
318427
4203
Per esempio, abbiamo fatto
questa domanda
questa domanda
05:34
about this question,
117
322630
1718
in diverse parti del mondo,
05:36
people who are liberals and conservatives,
118
324348
2343
liberali e conservatori,
05:38
and they gave us basically
the same answer.
the same answer.
119
326691
2044
e ci hanno dato
la stessa risposta.
la stessa risposta.
05:40
We asked rich and poor,
they gave us the same answer,
they gave us the same answer,
120
328735
2482
L'abbiamo fatta a ricchi e poveri,
e hanno detto lo stesso,
e hanno detto lo stesso,
05:43
men and women,
121
331217
1301
uomini e donne,
05:44
NPR listeners and Forbes readers.
122
332518
2693
ascoltatori di NPR e lettori di Forbes.
05:47
We asked people in England,
Australia, the U.S. --
Australia, the U.S. --
123
335211
3229
Abbiamo chiesto a gente in Inghilterra,
Australia e Stati Uniti --
Australia e Stati Uniti --
05:50
very similar answers.
124
338440
1717
risposte molto simili.
05:52
We even asked different
departments of a university.
departments of a university.
125
340157
2771
Abbiamo chiesto
a molti dipartimenti di un'università.
a molti dipartimenti di un'università.
05:54
We went to Harvard and we checked
almost every department,
almost every department,
126
342928
2758
Abbiamo controllato quasi tutti
i dipartimenti a Harvard,
i dipartimenti a Harvard,
05:57
and in fact, from Harvard Business School,
127
345686
2012
e infatti, dalla Harvard Business School,
05:59
where a few people wanted the wealthy
to have more and the [poor] to have less,
to have more and the [poor] to have less,
128
347698
3712
in cui pochi volevano che i ricchi
avessero di più e i poveri di meno,
avessero di più e i poveri di meno,
le somiglianze erano stupefacenti.
06:03
the similarity was astonishing.
129
351410
2540
06:05
I know some of you went
to Harvard Business School.
to Harvard Business School.
130
353950
2824
So che alcuni di voi ci sono andati.
06:08
We also asked this question
about something else.
about something else.
131
356774
3346
Abbiamo anche fatto
la domanda su qualcos'altro.
la domanda su qualcos'altro.
06:12
We asked, what about the ratio
of CEO pay to unskilled workers?
of CEO pay to unskilled workers?
132
360120
4969
Abbiamo chiesto del rapporto
tra il salario di un amministratore
e quello di impiegati senza qualifica.
e quello di impiegati senza qualifica.
06:17
So you can see what
people think is the ratio,
people think is the ratio,
133
365089
3157
Vedete quale sia il rapporto
che vede la gente,
che vede la gente,
06:20
and then we can ask the question,
what do they think should be the ratio?
what do they think should be the ratio?
134
368246
3901
e poi abbiamo chiesto quale pensavano
dovesse essere il rapporto.
dovesse essere il rapporto.
06:24
And then we can ask, what is reality?
135
372147
2627
Poi ci siamo chiesti qual è la realtà.
06:26
What is reality? And you could say,
well, it's not that bad, right?
well, it's not that bad, right?
136
374774
3278
Qual è la realtà? Pensate
che non sia così male, giusto?
che non sia così male, giusto?
06:30
The red and the yellow
are not that different.
are not that different.
137
378052
2153
Il rosso e il giallo
non sono molto diversi.
non sono molto diversi.
06:32
But the fact is, it's because
I didn't draw them on the same scale.
I didn't draw them on the same scale.
138
380205
3920
Ma il fatto è che non li ho disegnati
con la stessa scala.
con la stessa scala.
06:38
It's hard to see, there's yellow
and blue in there.
and blue in there.
139
386105
3910
È difficile da vedere,
c'è dentro il giallo e il blu.
c'è dentro il giallo e il blu.
06:42
So what about other outcomes of wealth?
140
390015
2345
E altre conseguenze della ricchezza?
06:44
Wealth is not just about wealth.
141
392360
1695
La ricchezza non è solo ricchezza.
06:46
We asked, what about things like health?
142
394055
2624
E questioni come la salute?
06:48
What about availability
of prescription medication?
of prescription medication?
143
396679
4133
La disponibilità di prescrizioni mediche?
06:52
What about life expectancy?
144
400812
2020
L'aspettativa di vita.
06:54
What about life expectancy of infants?
145
402832
2415
L'aspettativa di vita dei bambini?
06:57
How do we want this to be distributed?
146
405247
2345
Come vogliamo che sia distribuita?
06:59
What about education for young people?
147
407592
2809
E l'istruzione per i giovani?
07:02
And for older people?
148
410401
1870
E per le persone anziane?
07:04
And across all of those things,
what we learned was that people
what we learned was that people
149
412271
2983
In tutte queste cose
abbiamo capito che alla gente
abbiamo capito che alla gente
07:07
don't like inequality of wealth,
150
415254
3158
non piace la disuguaglianza di ricchezza,
07:10
but there's other things where inequality,
which is an outcome of wealth,
which is an outcome of wealth,
151
418412
3506
ma ci sono casi in cui l'ineguaglianza
che è conseguenza della ricchezza,
che è conseguenza della ricchezza,
07:13
is even more aversive to them:
152
421918
2043
è considerata anche peggiore:
07:15
for example, inequality
in health or education.
in health or education.
153
423961
3971
per esempio, l'ineguaglianza
nella salute e nell'istruzione.
nella salute e nell'istruzione.
07:19
We also learned that people
are particularly open
are particularly open
154
427932
2461
Abbiamo anche capito
che la gente è aperta
che la gente è aperta
07:22
to changes in equality
when it comes to people
when it comes to people
155
430393
2554
a cambiamenti nell'uguaglianza
quando si tratta di persone
che hanno meno indipendenza --
che hanno meno indipendenza --
07:24
who have less agency --
156
432947
2044
07:26
basically, young kids and babies,
157
434991
2345
in sostanza, ragazzi e bambini,
07:29
because we don't think of them
as responsible for their situation.
as responsible for their situation.
158
437336
4667
perché non li vediamo
responsabili della situazione.
responsabili della situazione.
07:34
So what are some lessons from this?
159
442003
2345
Cosa possiamo imparare da questo?
07:36
We have two gaps:
160
444348
1160
Abbiamo due lacune:
07:37
We have a knowledge gap
and we have a desirability gap
and we have a desirability gap
161
445508
2580
una lacuna nelle conoscenze
e un'altra nei desiderata.
e un'altra nei desiderata.
07:40
And the knowledge gap
is something that we think about,
is something that we think about,
162
448088
2622
Alle lacune di conoscenze
possiamo provvedere:
possiamo provvedere:
07:42
how do we educate people?
163
450710
1370
come formiamo le persone?
07:44
How do we get people to think
differently about inequality
differently about inequality
164
452080
2716
Come spingere le persone a pensare
altrimenti all'ineguaglianza
altrimenti all'ineguaglianza
07:46
and the consequences of inequality
in terms of health, education,
in terms of health, education,
165
454796
3762
e le conseguenze dell'ineguaglianza
in termini di salute, istruzione,
in termini di salute, istruzione,
07:50
jealousy, crime rate, and so on?
166
458558
2391
gelosia, tasso di criminalità, e così via?
07:52
Then we have the desirability gap.
167
460949
1881
Poi c'è la lacuna nei desiderata.
07:54
How do we get people to think differently
about what we really want?
about what we really want?
168
462830
3823
Come portiamo la gente a vedere
diversamente quello che vuole veramente?
diversamente quello che vuole veramente?
07:58
You see, the Rawls definition,
the Rawls way of looking at the world,
the Rawls way of looking at the world,
169
466653
3375
La definizione di Rawls,
il suo modo di vedere il mondo,
il suo modo di vedere il mondo,
08:02
the blind tasting approach,
170
470028
1742
l'approccio alla cieca,
08:03
takes our selfish motivation
out of the picture.
out of the picture.
171
471770
2925
esclude la motivazione egoistica.
08:06
How do we implement that
to a higher degree
to a higher degree
172
474695
2577
Come lo applichiamo
a un livello superiore
a un livello superiore
08:09
on a more extensive scale?
173
477272
2624
su scala più vasta?
08:11
And finally, we also have an action gap.
174
479896
2856
Infine, abbiamo anche
una lacuna nell'azione.
una lacuna nell'azione.
08:14
How do we take these things
and actually do something about it?
and actually do something about it?
175
482752
2949
Come possiamo fare qualcosa
per queste cose?
per queste cose?
08:17
I think part of the answer
is to think about people
is to think about people
176
485701
2902
Parte della risposta
sta nel pensare alle persone
sta nel pensare alle persone
08:20
like young kids and babies
that don't have much agency,
that don't have much agency,
177
488603
3112
come giovani e bambini
che non hanno molta indipendenza,
che non hanno molta indipendenza,
08:23
because people seem to be
more willing to do this.
more willing to do this.
178
491715
3808
perché la gente è più disposta a farlo.
08:27
To summarize, I would say,
next time you go to drink beer or wine,
next time you go to drink beer or wine,
179
495523
5270
Per riassumere, la prossima volta
che andate a bere una birra o del vino,
che andate a bere una birra o del vino,
08:32
first of all, think about, what is it
in your experience that is real,
in your experience that is real,
180
500793
4087
prima di tutto, pensate a
cos'è reale della vostra esperienza,
cos'è reale della vostra esperienza,
08:36
and what is it in your experience
that is a placebo effect
that is a placebo effect
181
504880
3274
e cos'è risultato dell'effetto placebo
08:40
coming from expectations?
182
508154
1604
derivante dalle vostre aspettative?
08:41
And then think about what it also means
for other decisions in your life,
for other decisions in your life,
183
509758
3529
Pensate a cosa significa
per altre decisioni nella vita,
per altre decisioni nella vita,
08:45
and hopefully also for policy questions
184
513287
2075
e anche per questioni politiche
08:47
that affect all of us.
185
515362
1305
che influenzano tutti noi.
08:48
Thanks a lot.
186
516667
1727
Grazie mille.
08:50
(Applause)
187
518394
2337
(Applausi)
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