TED2004
Dan Gilbert: The surprising science of happiness
Dan Gilbert domanda, Perché siamo felici?
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Dan Gilbert, l'autore di Stumbling on Happiness (Inciampando nella felicità), sfida l'idea che saremo infelici se non otteniamo quel che vogliamo. Il nostro "sistema immunitario psicologico" ci permette di sentirci davvero felici anche quando le cose non vanno come avevamo programmato.
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio
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When you have 21 minutes to speak,
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Quando hai solo 21 minuti a disposizione,
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two million years seems like a really long time.
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2 milioni di anni possono sembrare un tempo lunghissimo.
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But evolutionarily, two million years is nothing.
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5000
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Ma in termini evoluzionistici, 2 milioni di anni non sono niente.
00:23
And yet in two million years the human brain has nearly tripled in mass,
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8000
6000
Eppure in 2 milioni di anni la massa del cervello dell'uomo si è quasi triplicata,
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going from the one-and-a-quarter pound brain of our ancestor here, Habilis,
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14000
3000
passando dal cervello da poco più di mezzo chilo del nostro antenato homo Habilis,
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to the almost three-pound meatloaf that everybody here has between their ears.
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6000
al polpettone da più di un chilo e mezzo che tutti qui abbiamo tra le nostre orecchie.
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What is it about a big brain that nature was so eager for every one of us to have one?
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Cosa ha di speciale un grosso cervello che madre natura era così ansiosa che avessimo?
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Well, it turns out when brains triple in size,
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Beh, si da il caso che quando i cervelli diventano tre volte più grandi,
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they don't just get three times bigger; they gain new structures.
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4000
non diventano solo tre volte più grandi, ma acquisiscono nuove strutture.
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And one of the main reasons our brain got so big is because it got a new part,
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E una delle ragioni principali per cui il nostro cervello si è ingrandito è perché ha acquisito una nuova parte,
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called the "frontal lobe." And particularly, a part called the "pre-frontal cortex."
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chiamata lobo frontale. E, in particolare, una parte chiamata corteccia pre-frontale.
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Now what does a pre-frontal cortex do for you that should justify
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Ora, cosa fa una corteccia pre-frontale per noi che giustifichi
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the entire architectural overhaul of the human skull in the blink of evolutionary time?
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la totale revisione architettonica del cranio umano in un attimo di tempo evolutivo?
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Well, it turns out the pre-frontal cortex does lots of things,
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Beh, si da il caso che la corteccia pre-frontale faccia un sacco di cose,
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but one of the most important things it does
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ma una delle cose più importanti che fa
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is it is an experience simulator.
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è che è un simulatore di esperienze.
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Flight pilots practice in flight simulators
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63000
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I piloti di aerei si esercitano con i simulatori di volo
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so that they don't make real mistakes in planes.
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per evitare di commettere errori quando volano davvero.
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Human beings have this marvelous adaptation
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69000
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Gli esseri umani hanno questa straordinaria capacità di adattamento,
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that they can actually have experiences in their heads
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per cui possono vivere esperienze nella loro testa
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before they try them out in real life.
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76000
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prima di sperimentarle nella vita vera.
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This is a trick that none of our ancestors could do,
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78000
3000
Questo è un trucco che nessuno dei nostri antenati era in grado di fare,
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and that no other animal can do quite like we can. It's a marvelous adaptation.
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81000
5000
e che nessun altro animale può fare nello stesso modo. È un meraviglioso adattamento.
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It's up there with opposable thumbs and standing upright and language
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Insieme ai pollici opponibili e allo stare eretti e al linguaggio
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as one of the things that got our species out of the trees
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90000
3000
è una delle cose che ha aiutato la nostra specie a scendere dagli alberi
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and into the shopping mall.
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93000
2000
ed entrare nei centri commerciali.
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Now -- (Laughter) -- all of you have done this.
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Ora -- (risate) -- tutti voi avete fatto questo.
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I mean, you know,
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98000
1000
Voglio dire...
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Ben and Jerry's doesn't have liver-and-onion ice cream,
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Perché l'algida non ha creato un gelato al fegato e cipolla?
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and it's not because they whipped some up, tried it and went, "Yuck."
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103000
3000
Non è che qualcuno ne abbia fatto su un po', l'abbia assaggiato e abbia detto "Che schifo!"
02:01
It's because, without leaving your armchair,
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È perché, senza alzarvi dalla vostra poltrona,
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you can simulate that flavor and say "yuck" before you make it.
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109000
4000
potete simulare il sapore del gelato e capire che fa schifo prima di farlo.
02:08
Let's see how your experience simulators are working.
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113000
5000
Proviamo a vedere come funziona il vostro simulatore di esperienza.
02:13
Let's just run a quick diagnostic
before I proceed with the rest of the talk.
before I proceed with the rest of the talk.
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118000
4000
Prima di andare avanti con il discorso facciamo un piccolo controllo.
02:17
Here's two different futures that I invite you to contemplate,
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122000
4000
Ecco due diversi futuri possibili che vi invito a prendere in considerazione
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and you can try to simulate them and tell me which one you think you might prefer.
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126000
4000
provate a simularli e ditemi quali pensate che preferireste.
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One of them is winning the lottery. This is about 314 million dollars.
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130000
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Uno è vincere la lotteria. Parliamo di 314 milioni di dollari.
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And the other is becoming paraplegic.
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3000
L'altro è diventare paraplegico.
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So, just give it a moment of thought.
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3000
Quindi, pensateci su per un istante.
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You probably don't feel like you need a moment of thought.
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141000
3000
Probabilmente non ne avete neanche bisogno.
02:39
Interestingly, there are data on these two groups of people,
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144000
4000
Si da il caso che esistano dei dati su questi due gruppi di persone,
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data on how happy they are.
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148000
2000
dati su quanto sono felici.
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And this is exactly what you expected, isn't it?
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150000
3000
E questo è esattamente quello che vi aspettavate, vero?
02:48
But these aren't the data. I made these up!
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3000
Ma questi non sono i veri dati. Me li sono inventati!
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These are the data. You failed the pop quiz, and you're hardly five minutes into the lecture.
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I dati veri sono questi. Avete sbagliato il primo quiz, e non siamo nemmeno a cinque minuti di lezione
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Because the fact is that a year after losing the use of their legs,
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161000
4000
Perché di fatto, un anno dopo aver perso l'uso delle gambe,
03:00
and a year after winning the lotto, lottery winners and paraplegics
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e un anno dopo aver vinto la lotteria, sia i vincitori della lotteria che i paraplegici
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are equally happy with their lives.
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170000
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sono felici allo stesso modo della loro vita.
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Now, don't feel too bad about failing the first pop quiz,
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Ora, non abbattetevi troppo per aver fallito la prima verifica a sorpresa,
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because everybody fails all of the pop quizzes all of the time.
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perché tutti falliscono tutte le verifiche a sorpresa tutto il tempo.
03:13
The research that my laboratory has been doing,
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3000
La ricerca che il mio laboratorio sta compiendo,
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that economists and psychologists around the country have been doing,
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181000
3000
che stanno compiendo economisti e psicologi in tutta la nazione,
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have revealed something really quite startling to us,
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184000
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ha rivelato qualcosa di veramente sorprendente.
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something we call the "impact bias,"
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Una cosa che chiamiamo "impact bias" o pregiudizio sull'impatto
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which is the tendency for the simulator to work badly.
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190000
3000
che è la tendenza del simulatore a funzionare male.
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For the simulator to make you believe that different outcomes
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4000
Il simulatore può farvi credere che vari esiti
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are more different than in fact they really are.
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3000
saranno più diversi di quanto in realtà non siano.
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From field studies to laboratory studies,
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200000
2000
Da studi sul campo e studi in laboratorio,
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we see that winning or losing an election, gaining or losing a romantic partner,
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202000
4000
vediamo che vincere o perdere un'elezione, conquistare o perdere un amante,
03:41
getting or not getting a promotion, passing or not passing a college test,
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206000
5000
avere o meno quella promozione, passare o non passare un esame all'università,
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on and on, have far less impact, less intensity and much less duration
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211000
5000
e così via, hanno molto meno impatto, meno intensità e molta meno durata
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than people expect them to have.
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216000
3000
di quello che le persone si aspettano che avranno.
03:54
In fact, a recent study -- this almost floors me --
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219000
3000
In effetti, uno studio recente -- questo quasi mi stende --
03:57
a recent study showing how major life traumas affect people
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222000
5000
uno studio recente che mostra come traumi importanti incidano sulle persone
04:02
suggests that if it happened over three months ago,
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227000
3000
suggerisce che se è successo più di tre mesi fa,
04:05
with only a few exceptions,
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230000
1000
a parte poche eccezioni,
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it has no impact whatsoever on your happiness.
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231000
3000
non ha alcun impatto sulla tua felicità.
04:09
Why?
67
234000
3000
Perché?
04:12
Because happiness can be synthesized.
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237000
4000
Perché la felicità può essere sintetizzata.
04:16
Sir Thomas Brown wrote in 1642, "I am the happiest man alive.
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241000
4000
Sir Thomas Brown scrisse nel 1642: "Sono l'uomo più felice al mondo.
04:20
I have that in me that can convert poverty to riches, adversity to prosperity.
70
245000
6000
Ho in me la capacità di convertire la povertà in ricchezza, l'avversità in prosperità.
04:26
I am more invulnerable than Achilles; fortune hath not one place to hit me."
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251000
4000
Sono più invulnerabile di Achille; la fortuna non ha un singolo posto dove colpirmi."
04:30
What kind of remarkable machinery does this guy have in his head?
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255000
4000
Che razza di macchinario eccezionale ha questo tizio nella testa?
04:34
Well, it turns out it's precisely the same remarkable machinery that all off us have.
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259000
5000
Beh, si dà il caso che sia esattamente lo stesso macchinario eccezionale che abbiamo tutti.
04:39
Human beings have something that we might think of as a "psychological immune system."
74
264000
6000
Gli esseri umani hanno qualcosa che potremmo definire un sistema immunitario psicologico.
04:45
A system of cognitive processes, largely non-conscious cognitive processes,
75
270000
5000
Un sistema di processi cognitivi, processi cognitivi largamente non-consapevoli,
04:50
that help them change their views of the world,
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275000
4000
che li aiutano a cambiare la loro visione del mondo,
04:54
so that they can feel better about the worlds in which they find themselves.
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279000
4000
perché possano sentirsi meglio riguardo ai mondi in cui si trovano.
04:58
Like Sir Thomas, you have this machine.
78
283000
2000
Come Sir Thomas, avete questa macchina.
05:00
Unlike Sir Thomas, you seem not to know it. (Laughter)
79
285000
4000
Ma a differenza di Sir Thomas, sembrate non saperlo.
05:04
We synthesize happiness, but we think happiness is a thing to be found.
80
289000
6000
Sintetizziamo la felicità, ma pensiamo che la felicità sia una cosa da trovare.
05:10
Now, you don't need me to give you too many examples of people synthesizing happiness,
81
295000
5000
Ora, non avete bisogno di me per darvi troppi esempi di gente che sintetizza la felicità,
05:15
I suspect. Though I'm going to show you some experimental evidence,
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300000
3000
penso. Anche se vi mostrerò delle prove sperimentali,
05:18
you don't have to look very far for evidence.
83
303000
3000
non dovete guardare molto lontano per delle prove.
05:21
As a challenge to myself, since I say this once in a while in lectures,
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306000
3000
Come sfida a me stesso, dal momento che dico questo di quando in quando durante le mie lezioni,
05:24
I took a copy of the New York Times and tried to find some instances of people synthesizing happiness.
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309000
4000
ho preso una copia del New York Times e ho cercato degli esempi di gente che sintetizza la felicità.
05:28
And here are three guys synthesizing happiness.
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313000
2000
Ed ecco dei tipi che sintetizzano la felicità.
05:30
"I am so much better off physically, financially, emotionally, mentally
87
315000
3000
"Sto davvero molto meglio fisicamente, finanziariamente, emotivamente, mentalmente
05:33
and almost every other way." "I don't have one minute's regret.
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318000
4000
e in quasi ogni altro modo." "Non ho un singolo minuto di rimpianto.
05:37
It was a glorious experience." "I believe it turned out for the best."
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3000
È stata un'esperienza gloriosa." "Sono certo che sia stata la cosa migliore."
05:40
Who are these characters who are so damn happy?
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325000
2000
Chi sono questi personaggi che sono così dannatamente felici?
05:42
Well, the first one is Jim Wright.
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327000
2000
Bene, il primo è Jim Wright.
05:44
Some of you are old enough to remember: he was the chairman of the House of Representatives
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329000
4000
Alcuni di voi lo ricorderanno ancora: era il presidente della Camera dei Rappresentanti.
05:48
and he resigned in disgrace when this young Republican named Newt Gingrich
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333000
4000
e diede le dimissioni in disgrazia quando un giovane Repubblicano che si chiamava Newt Gingrich
05:52
found out about a shady book deal he had done.
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337000
3000
scoprì un losco affare relativo all'edizione di un suo libro.
05:55
He lost everything. The most powerful Democrat in the country,
95
340000
2000
Perse tutto. Il più potente Democratico nella nazione,
05:57
he lost everything.
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342000
1000
perse tutto.
05:58
He lost his money; he lost his power.
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343000
3000
perse i soldi, perse il potere,
06:01
What does he have to say all these years later about it?
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346000
2000
Che cosa ha da dire al riguardo dopo tutti questi anni?
06:03
"I am so much better off physically, financially, mentally
99
348000
3000
"Sto davvero molto meglio fisicamente, finanziariamente, mentalmente
06:06
and in almost every other way."
100
351000
2000
e in quasi ogni altro modo."
06:08
What other way would there be to be better off?
101
353000
2000
Quale altro modo ci può essere di stare meglio?
06:10
Vegetably? Minerally? Animally? He's pretty much covered them there.
102
355000
4000
Vegetalmente? Mineralmente? Animalmente? Credo le abbia coperte tutte.
06:14
Moreese Bickham is somebody you've never heard of.
103
359000
2000
Moreese Bickham non l'avrete mai sentito nominare.
06:16
Moreese Bickham uttered these words upon being released.
104
361000
4000
Moreese Bickham enunciò queste parole quando fu rilasciato.
06:20
He was 78 years old. He spent 37 years
105
365000
2430
Aveva 78 anni. Passò 37 anni
in a Prigione di Stato della Louisiana per un crimine che non commise.
06:22
in a Louisiana State Penitentiary
for a crime he didn't commit.
for a crime he didn't commit.
106
367430
2790
Alla fine fu prosciolto,
06:25
[He was ultimately
107
370220
1780
06:27
released for good behavior
halfway through his sentence.]
halfway through his sentence.]
108
372000
3000
all'età di 78 anni, grazie al test del DNA.
06:30
And what did he have to say about his experience?
109
375000
2000
E cosa ebbe da dire riguardo a questa esperienza?
06:32
"I don't have one minute's regret. It was a glorious experience."
110
377000
2000
"Non ho un singolo minuto di rimpianto. È stata un'esperienza gloriosa."
06:34
Glorious! This guy is not saying,
111
379000
2000
Gloriosa! Questo tizio non sta dicendo,
06:36
"Well, you know, there were some nice guys. They had a gym."
112
381000
2000
"Beh, sai, c'erano dei tipi simpatici. Avevano una palestra."
06:38
It's "glorious,"
113
383000
1000
È "gloriosa,"
06:39
a word we usually reserve for something like a religious experience.
114
384000
4000
una parola che normalmente riserviamo a qualcosa come un'esperienza religiosa.
06:43
Harry S. Langerman uttered these words, and he's somebody you might have known
115
388000
4000
Harry S. Langerman enunciò queste parole, ed è qualcuno che avreste potuto conoscere
06:47
but didn't, because in 1949 he read a little article in the paper
116
392000
3000
ma non lo avete conosciuto, perché nel 1949 lesse un articoletto sul giornale
06:50
about a hamburger stand owned by these two brothers named McDonalds.
117
395000
4000
riguardo una postazione per hamburger di proprietà di due fratelli chiamati McDonalds.
06:54
And he thought, "That's a really neat idea!"
118
399000
2000
E pensò, "Che bell'idea!"
06:56
So he went to find them. They said,
119
401000
2000
Così andò a trovarli. Dissero
06:58
"We can give you a franchise on this for 3,000 bucks."
120
403000
2000
"Possiamo darti un'affiliazione su questo per 3,000 dollari."
07:00
Harry went back to New York, asked his brother who's an investment banker
121
405000
4000
Harry tornò a New York, chiese a suo fratello, banchiere d'investimento,
07:04
to loan him the 3,000 dollars,
122
409000
1000
di prestargli i 3.000 dollari,
07:05
and his brother's immortal words were,
123
410000
2000
e le parole immortali di suo fratello furono:
07:07
"You idiot, nobody eats hamburgers."
124
412000
1000
"Idiota, nessuno mangia gli hamburger."
07:08
He wouldn't lend him the money, and of course six months later
125
413000
3000
Non gli prestò il denaro, e naturalmente sei mesi dopo
07:11
Ray Croc had exactly the same idea.
126
416000
2000
Ray Croc ebbe esattamente la stessa idea.
07:13
It turns out people do eat hamburgers,
127
418000
2000
Risultò che la gente li mangia, gli hamburger,
07:15
and Ray Croc, for a while, became the richest man in America.
128
420000
4000
e Ray Croc, per un periodo, diventò l'uomo più ricco d'America.
07:20
And then finally -- you know, the best of all possible worlds --
129
425000
2000
E poi per ultimo -- sapete, il migliore di tutti i mondi possibili --
07:22
some of you recognize this young photo of Pete Best,
130
427000
5000
alcuni di voi riconosceranno questa foto da giovane di Pete Best,
07:27
who was the original drummer for the Beatles,
131
432000
2000
che era il batterista originale dei Beatles,
07:29
until they, you know, sent him out on an errand and snuck away
132
434000
3000
finché loro, sapete, lo mandarono via a fare una commissione e se la sono svignata
07:32
and picked up Ringo on a tour.
133
437000
3000
e tirarono su Ringo in un tour.
07:35
Well, in 1994, when Pete Best was interviewed
134
440000
2000
Bene, nel 1994 quando Pete Best fu intervistato
07:37
-- yes, he's still a drummer; yes, he's a studio musician --
135
442000
3000
-- si, è tuttora un batterista; si, è un musicista di studio di registrazione --
07:40
he had this to say: "I'm happier than I would have been with the Beatles."
136
445000
3000
ebbe da dire questo" "Sono più felice di quanto sarei stato con i Beatles."
07:43
Okay. There's something important to be learned from these people,
137
448000
3000
Okay. C'è qualcosa di importante da imparare da queste persone,
07:46
and it is the secret of happiness.
138
451000
2000
ed è il segreto della felicità.
07:48
Here it is, finally to be revealed.
139
453000
2000
Ecco, finalmente rivelato.
07:50
First: accrue wealth, power, and prestige,
140
455000
3000
Primo: accumula ricchezze, potere e prestigio,
07:53
then lose it. (Laughter)
141
458000
3000
poi perdili. (Risate)
07:56
Second: spend as much of your life in prison as you possibly can.
142
461000
3000
Secondo: passa più tempo della tua vita che puoi in prigione.
07:59
(Laughter) Third: make somebody else really, really rich. (Laughter)
143
464000
5000
(Risate) Terzo: rendi qualcun altro davvero, davvero ricco. (Risate)
08:04
And finally: never ever join the Beatles. (Laughter)
144
469000
4000
E, infine: non fare mai e poi mai parte dei Beatles. (Risate)
08:08
OK. Now I, like Ze Frank, can predict your next thought,
145
473000
5000
OK. Ora io, come Ze Frank, posso predire il vostro prossimo pensiero,
08:13
which is, "Yeah, right." Because when
146
478000
2000
che è, "Si, vabbeh." Perché quando
08:15
people synthesize happiness, as these gentlemen seem to have done,
147
480000
4000
la gente sintetizza la felicità, come sembrano aver fatto questi signori,
08:19
we all smile at them, but we kind of roll our eyes and say,
148
484000
4000
tutti sorridiamo loro, ma facciamo roteare gli occhi come dire,
08:23
"Yeah right, you never really wanted the job."
149
488000
3000
"Si, vabbeh, non volevi veramente il lavoro."
08:26
"Oh yeah, right. You really didn't
150
491000
1000
"Ah si, certo. Non avevi davvero
08:27
have that much in common with her,
151
492000
3000
così tanto in comune con lei,
08:30
and you figured that out just about the time
152
495000
2000
e te ne sei reso conto proprio nel momento in cui
08:32
she threw the engagement ring in your face."
153
497000
2000
in cui ti tirò l'anello di fidanzamento in faccia."
08:34
We smirk because we believe that synthetic happiness
154
499000
4000
Sorridiamo con compiacimento perché crediamo che la felicità sintetica
08:38
is not of the same quality as what we might call "natural happiness."
155
503000
3000
non sia della stessa qualità di quella che chiameremmo felicità naturale.
08:41
What are these terms?
156
506000
1000
Quali sono queste condizioni?
08:42
Natural happiness is what we get when we get what we wanted,
157
507000
4000
La felicità naturale è quella che otteniamo quando otteniamo ciò che vogliamo
08:46
and synthetic happiness is what we make when we don't get what we wanted.
158
511000
5000
e la felicità sintetica è quella che creiamo quando non otteniamo ciò che vogliamo.
08:51
And in our society, we have a strong belief
159
516000
3000
E nella nostra società, crediamo fortemente
08:54
that synthetic happiness is of an inferior kind.
160
519000
3000
che la felicità sintetica sia di tipo inferiore.
08:57
Why do we have that belief?
161
522000
2000
Perché crediamo questo?
08:59
Well, it's very simple. What kind of economic engine
162
524000
4000
Beh, è molto semplice. Che tipo di motore economico
09:03
would keep churning
163
528000
1000
continuerebbe a produrre
09:04
if we believed that not getting what we want could make us just as happy as getting it?
164
529000
6000
se credessimo che il non ottenere ciò che vogliamo potrebbe renderci altrettanto felici dell'ottenerlo?
09:10
With all apologies to my friend Matthieu Ricard,
165
535000
4000
Con tutte le mie scuse al mio amico Matthieu Ricard,
09:14
a shopping mall full of Zen monks
166
539000
2000
un centro commerciale pieno di monaci Zen
09:16
is not going to be particularly profitable
167
541000
2000
non sarà particolarmente profittevole
09:18
because they don't want stuff enough.
168
543000
4000
perché non desiderano abbastanza la roba.
09:22
I want to suggest to you that synthetic happiness
169
547000
3000
Voglio proporvi l'idea che la felicità sintetica
09:25
is every bit as real and enduring
170
550000
3000
sia per ogni verso altrettanto reale e duratura
09:28
as the kind of happiness you stumble upon
171
553000
3000
del tipo di felicità in cui ci si ritrova
09:31
when you get exactly what you were aiming for.
172
556000
3000
quando ottieni esattamente quello a cui ambivi.
09:34
Now, I'm a scientist, so I'm going to do this not with rhetoric,
173
559000
1000
Ora, io sono uno scienziato, quindi farò questa cosa non con la retorica,
09:35
but by marinating you in a little bit of data.
174
560000
2000
ma marinandovi in un po' di dati.
09:38
Let me first show you an experimental paradigm that is used
175
563000
2000
Permettetemi prima di mostrarvi un paradigma sperimentale che viene usato
09:40
to demonstrate the synthesis of happiness
176
565000
4000
per dimostrare la sintesi della felicità
09:44
among regular old folks. And this isn't mine.
177
569000
2000
tra comuni anziani. E questo non è mio.
09:46
This is a 50-year-old paradigm called the "free choice paradigm."
178
571000
3000
Questo è un paradigma vecchio di 50 anni che si chiama il paradigma di libera scelta.
09:49
It's very simple.
179
574000
2000
È molto semplice.
09:51
You bring in, say, six objects,
180
576000
3000
Si portano dentro, ad esempio, sei oggetti,
09:54
and you ask a subject to rank them from the most to the least liked.
181
579000
2000
e si chiede a un soggetto di classificarli da quello che piace di più a quello che piace di meno.
09:56
In this case, because the experiment I'm going to tell you about uses them,
182
581000
3000
In questo caso, siccome l'esperimento di cui vi voglio parlare li utilizza,
09:59
these are Monet prints.
183
584000
2000
queste sono stampe di Monet.
10:01
So, everybody can rank these Monet prints
184
586000
2000
Quindi, ognuno può classificare queste stampe di Monet
10:03
from the one they like the most, to the one they like the least.
185
588000
2000
da quella che piace loro di più a quella che piace loro di meno.
10:05
Now we give you a choice:
186
590000
2000
Ora vi diamo una scelta:
10:07
"We happen to have some extra prints in the closet.
187
592000
3000
"Abbiamo delle stampe in più nell'armadio.
10:10
We're going to give you one as your prize to take home.
188
595000
2000
Ve ne daremo una come premio da portare a casa.
10:12
We happen to have number three and number four,"
189
597000
3000
Abbiamo la numero tre e la numero quattro,"
10:15
we tell the subject. This is a bit of a difficult choice,
190
600000
3000
diciamo al soggetto. Questa è una scelta un po' difficile,
10:18
because neither one is preferred strongly to the other,
191
603000
3000
perché nessuna è fortemente preferita all'altra,
10:21
but naturally, people tend to pick number three
192
606000
3000
ma naturalmente, la gente tende a scegliere la numero tre
10:24
because they liked it a little better than number four.
193
609000
2000
perché gli è piaciuta un pochino di più della numero quattro.
10:27
Sometime later -- it could be 15 minutes; it could be 15 days --
194
612000
3000
Un po' di tempo dopo -- potrebbero essere 15 minuti, potrebbero essere 15 giorni --
10:30
the same stimuli are put before the subject,
195
615000
3000
gli stessi stimoli vengono messi davanti al soggetto,
10:33
and the subject is asked to re-rank the stimuli.
196
618000
2000
e al soggetto viene chiesto di ri-classificare gli stimoli.
10:35
"Tell us how much you like them now."
197
620000
2000
"Dicci quanto ti piacciono ora."
10:37
What happens? Watch as happiness is synthesized.
198
622000
3000
Che succede? Osservate mentre la felicità viene sintetizzata.
10:40
This is the result that has been replicated over and over again.
199
625000
4000
Questo è il risultato che è stato replicato più e più volte.
10:44
You're watching happiness be synthesized.
200
629000
1000
State osservando la felicità che viene sintetizzata
10:45
Would you like to see it again? Happiness!
201
630000
5000
Volete vederla ancora? Felicità!
10:50
"The one I got is really better than I thought!
202
635000
2000
"Quella che ho preso è più bella di quanto pensassi!
10:52
That other one I didn't get sucks!"
203
637000
2000
L'altra che non ho preso fa schifo!"
10:54
(Laughter) That's the synthesis of happiness.
204
639000
2000
(Risate) Questa è la sintesi della felicità.
10:56
Now what's the right response to that? "Yeah, right!"
205
641000
6000
Ora, qual'è la reazione giusta a questo? "Si, vabbeh!"
11:02
Now, here's the experiment we did,
206
647000
3000
Ora, ecco l'esperimento che abbiamo fatto,
11:05
and I would hope this is going to convince you that
207
650000
1000
e spero che questo vi convincerà che
11:06
"Yeah, right!" was not the right response.
208
651000
3000
"Si, vabbeh!" non era la risposta giusta.
11:09
We did this experiment with a group of patients
209
654000
2000
Abbiamo fatto questo esperimento con un gruppo di pazienti.
11:11
who had anterograde amnesia. These are hospitalized patients.
210
656000
3000
che soffrivano di amnesia anterograda. Questi sono pazienti ospitalizzati..
11:14
Most of them have Korsakoff's syndrome,
211
659000
2000
La maggior parte di loro avevano la sindrome di Korsakoff,
11:16
a polyneuritic psychosis that -- they drank way too much,
212
661000
5000
una psicosi polineuritica che -- hanno bevuto davvero troppo,
11:21
and they can't make new memories.
213
666000
2000
non possono formare nuovi ricordi.
11:23
OK? They remember their childhood, but if you walk in and introduce yourself,
214
668000
4000
OK? Si ricordano della loro infanzia, ma se entri e ti presenti,
11:27
and then leave the room,
215
672000
1000
e poi lasci la stanza,
11:28
when you come back, they don't know who you are.
216
673000
2000
quando rientri non sanno chi sei.
11:31
We took our Monet prints to the hospital.
217
676000
3000
Abbiamo portato le nostre stampe di Monet all'ospedale.
11:34
And we asked these patients to rank them
218
679000
4000
E abbiamo chiesto a questi pazienti di classificarli
11:38
from the one they liked the most to the one they liked the least.
219
683000
3000
da quello che piaceva loro di più a quello che piaceva loro di meno.
11:41
We then gave them the choice between number three and number four.
220
686000
4000
Dopodiché abbiamo dato loro la scelta tra numero tre e numero quattro.
11:45
Like everybody else, they said,
221
690000
2000
Come tutti gli altri, dissero,
11:47
"Gee, thanks Doc! That's great! I could use a new print.
222
692000
2000
"Wow, grazie Dottore! Grandioso! Mi piacerebbe una nuova stampa.
11:49
I'll take number three."
223
694000
2000
Prenderò la numero tre."
11:51
We explained we would have number three mailed to them.
224
696000
4000
Spiegammo che gli avremmo fatto spedire la numero tre.
11:55
We gathered up our materials and we went out of the room,
225
700000
3000
Raccogliemmo i nostri materiali e uscimmo dalla stanza,
11:58
and counted to a half hour.
226
703000
2000
e calcolammo una mezz'ora.
12:00
Back into the room, we say, "Hi, we're back."
227
705000
3000
Rientrati nella stanza, dicemmo, "Ciao, siamo tornati."
12:03
The patients, bless them, say, "Ah, Doc, I'm sorry,
228
708000
4000
I pazienti, dio li benedica, dissero, "Ah, dottore, mi dispiace,
12:07
I've got a memory problem; that's why I'm here.
229
712000
2000
Ho un problema di memoria, è per questo che sono qua.
12:09
If I've met you before, I don't remember."
230
714000
2000
Se l'ho incontrata prima, non lo ricordo."
12:11
"Really, Jim, you don't remember? I was just here with the Monet prints?"
231
716000
3000
"Davvero, Jim, non ti ricordi? Ero qua poco fa con le stampe di Monet?"
12:14
"Sorry, Doc, I just don't have a clue."
232
719000
3000
"Mi spiace Dottore, non ne ho proprio idea."
12:17
"No problem, Jim. All I want you to do is rank these for me
233
722000
3000
"Non c'è problema, Jim. Tutto quello che voglio è che mi classifichi questi
12:20
from the one you like the most to the one you like the least."
234
725000
5000
da quello che ti piace di più a quello che piace di meno."
12:25
What do they do? Well, let's first check and make sure
235
730000
2000
Che cosa fecero? Beh, controlliamo prima e assicuriamoci
12:27
they're really amnesiac. We ask these
236
732000
2000
che soffrano davvero di amnesia. Chiediamo a questi pazienti
12:29
amnesiac patients to tell us which one they own,
237
734000
4000
che soffrono di amnesia di dirci quale possiedono,
12:33
which one they chose last time, which one is theirs.
238
738000
3000
quale hanno scelto la volta scorsa, quale è loro.
12:36
And what we find is amnesiac patients just guess.
239
741000
4000
E quel che scopriamo è che i pazienti che soffrono di amnesia si limitano ad indovinare.
12:40
These are normal controls, where if I did this with you,
240
745000
2000
Questi sono normali gruppi di controllo, dove se facessi questo con voi,
12:42
all of you would know which print you chose.
241
747000
2000
ognuno di voi saprebbe quale stampa scegliere.
12:44
But if I do this with amnesiac patients,
242
749000
2000
Ma se faccio questo con pazienti che soffrono di amnesia,
12:46
they don't have a clue. They can't pick their print out of a lineup.
243
751000
6000
non ne hanno idea. Non possono scegliere la loro stampa dalla selezione.
12:52
Here's what normal controls do: they synthesize happiness.
244
757000
4000
Ecco cosa fa un normale gruppo di controllo: sintetizzano la felicità.
12:56
Right? This is the change in liking score,
245
761000
2000
Giusto? Questo è il cambiamento del punteggio di gradimento,
12:58
the change from the first time they ranked to the second time they ranked.
246
763000
3000
il cambiamento dalla prima volta che hanno fatto la classifica alla seconda classifica.
13:01
Normal controls show
247
766000
1000
Un normale gruppo di controllo indica
13:02
-- that was the magic I showed you;
248
767000
2000
-- fu questa la magia che vi ho mostrato,
13:04
now I'm showing it to you in graphical form --
249
769000
3000
ora ve la mostro in forma grafica --
13:07
"The one I own is better than I thought. The one I didn't own,
250
772000
3000
"Quella che conosco è meglio di quel che pensavo. Quella che non conoscevo,
13:10
the one I left behind, is not as good as I thought."
251
775000
3000
quella che ho lasciato, non è bella come pensavo."
13:13
Amnesiacs do exactly the same thing. Think about this result.
252
778000
5000
Chi soffre di amnesia fa esattamente la stessa cosa. Pensate a questi risultati.
13:18
These people like better the one they own,
253
783000
3000
Queste persone preferiscono quella che posseggono,
13:21
but they don't know they own it.
254
786000
3000
ma non sanno di possederla.
13:25
"Yeah, right" is not the right response!
255
790000
3000
"Si, vabbeh," non è la reazione giusta!
13:29
What these people did when they synthesized happiness
256
794000
3000
Quel che hanno fatto queste persone quando hanno sintetizzato la felicita'
13:32
is they really, truly changed
257
797000
3000
e' stato di veramente, effettivamente cambiare
13:35
their affective, hedonic, aesthetic reactions to that poster.
258
800000
5000
le loro reazioni affettive, edonistiche ed estetiche a quel poster.
13:40
They're not just saying it because they own it,
259
805000
3000
Non lo stanno solo dicendo perché lo posseggono,
13:43
because they don't know they own it.
260
808000
3000
perché non sanno di possederlo.
13:47
Now, when psychologists show you bars,
261
812000
3000
Ora, quando gli psicologici vi mostrano delle colonne,
13:50
you know that they are showing you averages of lots of people.
262
815000
3000
sapete che vi stanno mostrando le medie di molte persone.
13:53
And yet, all of us have this psychological immune system,
263
818000
4000
Eppure, tutti noi abbiamo questo sistema immunitario psicologico,
13:57
this capacity to synthesize happiness,
264
822000
2000
questa capacità di sintetizzare la felicità,
13:59
but some of us do this trick better than others.
265
824000
3000
ma alcuni di noi fanno questo trucco meglio di altri.
14:02
And some situations allow anybody to do it more effectively
266
827000
4000
Ed alcune situazioni permettono a chiunque di farlo con più efficienza
14:06
than other situations do.
267
831000
3000
che in altre situazioni.
14:10
It turns out that freedom
268
835000
4000
Si scopre quindi che la libertà
14:14
-- the ability to make up your mind and change your mind --
269
839000
3000
-- la possibilità di prendere una decisione da solo e cambiare idea --
14:17
is the friend of natural happiness, because it allows you to choose
270
842000
3000
è amica della felicità naturale, perché ti permette di scegliere
14:20
among all those delicious futures and find the one that you would most enjoy.
271
845000
5000
tra tutti quei deliziosi futuri e trovare quello che ti aggrada di più.
14:25
But freedom to choose
272
850000
2000
Ma la libertà di scegliere
14:27
-- to change and make up your mind -- is the enemy of synthetic happiness.
273
852000
4000
-- di cambiare idea e prendere una decisione -- è la nemica della felicità sintetica.
14:31
And I'm going to show you why.
274
856000
2000
E vi mostrerò perché.
14:33
Dilbert already knows, of course.
275
858000
1000
Dilbert (pers di fumetto, n.d.t.) già lo sa, naturalmente.
14:34
You're reading the cartoon as I'm talking.
276
859000
2000
State leggendo il fumetto mentre parlo.
14:36
"Dogbert's tech support. How may I abuse you?"
277
861000
2000
"Assistenza tecnica di Dogbert. Come posso abusare di voi?"
14:38
"My printer prints a blank page after every document."
278
863000
3000
"La mia stampante stampa una pagina vuota dopo ogni documento."
14:41
"Why would you complain about getting free paper?"
279
866000
2000
"Perchè mai dovrebbe lamentarsi di ottenere della carta gratis?"
14:43
"Free? Aren't you just giving me my own paper?"
280
868000
2000
"Gratis? Non mi sta semplicemente dando la mia stessa carta?"
14:45
"Egad, man! Look at the quality of the free paper
281
870000
2000
"Accipicchia, che dice! Guardi la qualità della carta gratis
14:47
compared to your lousy regular paper!
282
872000
1000
la confronti alla sua scadente carta normale!
14:48
Only a fool or a liar would say that they look the same!"
283
873000
3000
Solo un pazzo o un bugiardo direbbe che sembrano uguali!"
14:51
"Ah! Now that you mention it, it does seem a little silkier!"
284
876000
3000
"Ah! Ora che lo dice, mi pare effettivamente che sia più vellutata!"
14:54
"What are you doing?"
285
879000
2000
"Che cosa sta facendo?"
14:56
"I'm helping people accept the things they cannot change." Indeed.
286
881000
3000
"Sto aiutando le persone ad accettare le cose che non possono cambiare". Davvero.
14:59
The psychological immune system works best
287
884000
3000
Il sistema immunitario psicologico lavora al suo meglio
15:02
when we are totally stuck, when we are trapped.
288
887000
4000
quando siamo completamente bloccati, quando siamo intrappolati.
15:06
This is the difference between dating and marriage, right?
289
891000
2000
Questa è la differenza tra vedersi e il matrimonio, giusto?
15:08
I mean, you go out on a date with a guy,
290
893000
2000
Voglio dire, esci con un tipo,
15:10
and he picks his nose; you don't go out on another date.
291
895000
2000
e si mette le dita nel naso; non uscirai più con lui.
15:12
You're married to a guy and he picks his nose?
292
897000
2000
Sei sposato a un tipo e si mette le dita nel naso?
15:14
Yeah, he has a heart of gold;
293
899000
1000
Si, ha un cuore d'oro;
15:15
don't touch the fruitcake. Right? (Laughter)
294
900000
2000
non toccare la torta di frutta. Giusto? (Risate)
15:17
You find a way to be happy with what's happened.
295
902000
4000
Trovi un modo di essere felice di quello che è successo.
15:21
Now what I want to show you is that
296
906000
3000
Ora quello che voglio mostrarvi è che
15:24
people don't know this about themselves,
297
909000
3000
la gente non sa questo di sé stessa,
15:27
and not knowing this can work to our supreme disadvantage.
298
912000
3000
e non sapere questo può essere un assoluto svantaggio per noi.
15:30
Here's an experiment we did at Harvard.
299
915000
2000
Ecco un esperimento che abbiamo fatto ad Harvard.
15:32
We created a photography course, a black-and-white photography course,
300
917000
3000
Abbiamo creato un corso di fotografia, un corso di fotografia in bianco e nero,
15:35
and we allowed students to come in and learn how to use a darkroom.
301
920000
3000
e abbiamo permesso agli studenti di entrare e imparare ad usare una camera oscura.
15:39
So we gave them cameras; they went around campus;
302
924000
2000
Quindi abbiamo dato loro delle macchine fotografiche, loro hanno girato per il campus,
15:41
they took 12 pictures of their favorite professors and their dorm room and their dog,
303
926000
5000
hanno fatto 12 foto dei loro professori preferiti e dei loro dormitori e del loro cane,
15:46
and all the other things they wanted to have Harvard memories of.
304
931000
2000
e di tutte le altre cose di Harvard di cui volevano avere ricordi.
15:48
They bring us the camera; we make up a contact sheet;
305
933000
3000
Ci portano la macchina fotografica, facciamo un provino a contatto,
15:51
they figure out which are the two best pictures;
306
936000
2000
loro scelgono le due immagini migliori,
15:53
and we now spend six hours teaching them about darkrooms.
307
938000
2000
e poi impieghiamo sei ore a insegnar loro di camere oscure,
15:55
And they blow two of them up,
308
940000
2000
e ne ingrandiscono due,
15:57
and they have two gorgeous eight-by-10 glossies of
309
942000
2000
e hanno due bellissime stampe glossy 20x25 di
15:59
meaningful things to them, and we say,
310
944000
2000
cose che significano molto per loro, e noi diciamo,
16:01
"Which one would you like to give up?"
311
946000
3000
"A quali di queste due sei disposto a rinunciare?"
16:04
They say, "I have to give one up?"
312
949000
1000
Loro dicono, "Devo rinunciare ad una di loro?"
16:05
"Oh, yes. We need one as evidence of the class project.
313
950000
3000
"Oh si. Abbiamo bisogno di una di loro come testimonianza del progetto di classe.
16:08
So you have to give me one. You have to make a choice.
314
953000
3000
Quindi devi darmene una. Devi fare una scelta.
16:11
You get to keep one, and I get to keep one."
315
956000
3000
Tu puoi tenerne una, e io ne tengo una."
16:14
Now, there are two conditions in this experiment.
316
959000
3000
Ora, ci sono due condizioni in questo esperimento.
16:17
In one case, the students are told, "But you know,
317
962000
3000
In un caso, agli studenti viene detto, "Ma sapete,
16:20
if you want to change your mind, I'll always have the other one here,
318
965000
3000
se volete cambiare idea, terrò sempre l'altra qui,
16:23
and in the next four days, before I actually mail it to headquarters,
319
968000
4000
e nei prossimi quattro giorni, prima di spedirla al quartier generale,
16:27
I'll be glad to" -- (Laughter) -- yeah, "headquarters" --
320
972000
3000
sarò felice di" -- (Risate) -- si, "quartier generale" --
16:30
"I'll be glad to swap it out with you. In fact,
321
975000
3000
"Sarò felice di scambiarla con te. Anzi,
16:33
I'll come to your dorm room and give
322
978000
1000
verrò alla tua stanza nel dormitorio e ti dò
16:34
-- just give me an email. Better yet, I'll check with you.
323
979000
3000
-- dammi solo la tua mail. Ancora meglio, te lo chiedo prima.
16:37
You ever want to change your mind, it's totally returnable."
324
982000
3000
Se mai vuoi cambiare idea, te la posso ridare in qualsiasi momento."
16:40
The other half of the students are told exactly the opposite:
325
985000
3000
All'altra metà degli studenti viene detto esattamente il contrario:
16:43
"Make your choice. And by the way,
326
988000
2000
"Fai la tua scelta. E a proposito,
16:45
the mail is going out, gosh, in two minutes, to England.
327
990000
3000
la posta partirà, accidenti, tra un paio di minuti, verso l'Inghilterra.
16:48
Your picture will be winging its way over the Atlantic.
328
993000
2000
La tua foto stara' volando sopra l'Atlantico.
16:50
You will never see it again."
329
995000
2000
Non la vedrai mai più."
16:52
Now, half of the students in each of these conditions
330
997000
3000
Ora, alla metà degli studenti in ognuna di queste condizioni
16:55
are asked to make predictions about how much
331
1000000
2000
viene chiesto di fare previsioni su quanto
16:57
they're going to come to like the picture that they keep
332
1002000
3000
finirà per piacer loro la foto che hanno tenuto
17:00
and the picture they leave behind.
333
1005000
2000
e la foto che hanno lasciato.
17:02
Other students are just sent back to their little dorm rooms
334
1007000
3000
Altri studenti vengono semplicemente rimandati alle loro stanzette nel dormitorio
17:05
and they are measured over the next three to six days
335
1010000
5000
e vengono monitorati per i prossimi da tre a sei giorni
17:10
on their liking, satisfaction with the pictures.
336
1015000
2000
sul loro gradimento, e soddisfazione con le foto.
17:12
And look at what we find.
337
1017000
1000
E guardate cosa scopriamo.
17:13
First of all, here's what students think is going to happen.
338
1018000
3000
Prima di tutto, ecco cosa gli studenti pensano che succederà.
17:16
They think they're going to maybe come to like the picture they chose
339
1021000
4000
Credono che forse piacerà loro la foto che hanno scelto
17:20
a little more than the one they left behind,
340
1025000
3000
un pochino di più di quella che hanno lasciato,
17:23
but these are not statistically significant differences.
341
1028000
3000
ma queste non sono differenze statisticamente importanti.
17:27
It's a very small increase, and it doesn't much matter
342
1032000
2000
È una piccolissima crescita, e non ha molta importanza
17:29
whether they were in the reversible or irreversible condition.
343
1034000
3000
che siano nella condizione reversibile o irreversibile.
17:32
Wrong-o. Bad simulators. Because here's what's really happening.
344
1037000
5000
Sbagliato. Cattivi simulatori. Perché ecco che cosa sta davvero succedendo.
17:37
Both right before the swap and five days later,
345
1042000
3000
Sia subito prima lo scambio che cinque giorni dopo,
17:40
people who are stuck with that picture,
346
1045000
2000
alla gente che e' incastrata con quella foto,
17:42
who have no choice,
347
1047000
1000
che non ha scelta,
17:43
who can never change their mind, like it a lot!
348
1048000
5000
che non potrà mai cambiare idea, piace un sacco!
17:48
And people who are deliberating -- "Should I return it?
349
1053000
3000
E la gente che sta deliberando -- "Dovrei riportarla?
17:51
Have I gotten the right one? Maybe this isn't the good one?
350
1056000
2000
Ho preso quella giusta? Magari questa non è quella buona?
17:53
Maybe I left the good one?" -- have killed themselves.
351
1058000
2000
Magari ho lasciato quella buona? -- si sono ammazzati.
17:55
They don't like their picture, and in fact
352
1060000
2000
Non gli piace la loro foto, e anzi,
17:57
even after the opportunity to swap has expired,
353
1062000
2000
anche dopo che l'opportunità di scambiarla è scaduta,
17:59
they still don't like their picture. Why?
354
1064000
6000
ancora non gli piace la foto. Perché?
18:05
Because the reversible condition is not conducive
355
1070000
3000
Perché la condizione reversibile non conduce
18:08
to the synthesis of happiness.
356
1073000
2000
alla sintesi di felicità.
18:10
So here's the final piece of this experiment.
357
1075000
3000
Quindi ecco il pezzo finale dell'esperimento.
18:13
We bring in a whole new group of naive Harvard students
358
1078000
4000
Portiamo un nuovo gruppo di ingenui studenti di Harvard
18:17
and we say, "You know, we're doing a photography course,
359
1082000
3000
e diciamo loro, "Sapete, stiamo facendo un corso di fotografia,
18:20
and we can do it one of two ways.
360
1085000
2000
e possiamo farlo in due modi.
18:22
We could do it so that when you take the two pictures,
361
1087000
3000
Potremmo farlo in modo che quando fate le due foto,
18:25
you'd have four days to change your mind,
362
1090000
2000
avreste quattro giorni per cambiare idea,
18:27
or we're doing another course where you take the two pictures
363
1092000
2000
o possiamo fare un altro corso dove fate le due foto
18:29
and you make up your mind right away
364
1094000
2000
e dovete decidere immediatamente
18:31
and you can never change it. Which course would you like to be in?"
365
1096000
2000
e non potete mai cambiare idea. In quale corso vorreste essere?
18:33
Duh! 66 percent of the students, two-thirds,
366
1098000
5000
"Facile! Il 66 percento degli studenti, due terzi,
18:38
prefer to be in the course where they have the opportunity to change their mind.
367
1103000
4000
preferisce essere nel corso dove avranno la possibilità di cambiare idea.
18:42
Hello? 66 percent of the students choose to be in the course in which they will
368
1107000
4000
Che cosa? 66 percento degli studenti scelgono di essere nel corso in cui saranno
18:46
ultimately be deeply dissatisfied with the picture.
369
1111000
4000
alla fine profondamente insoddisfatti della loro foto.
18:50
Because they do not know the conditions under which synthetic happiness grows.
370
1115000
6000
Questo perché non conoscono le condizioni in cui cresce la felicità sintetica.
18:56
The Bard said everything best, of course, and he's making my point here
371
1121000
5000
Il Bardo disse tutto meglio, naturalmente, ed esprime il mio pensiero qui
19:01
but he's making it hyperbolically:
372
1126000
3000
ma lo fa in maniera iperbolica:
19:04
"'Tis nothing good or bad / But thinking makes it so."
373
1129000
3000
"niente è buono o cattivo / se non è tale nel nostro pensiero."
19:07
It's nice poetry, but that can't exactly be right.
374
1132000
3000
È bella poesia, ma non può essere proprio giusto.
19:10
Is there really nothing good or bad?
375
1135000
3000
Davvero niente è davvero buono o cattivo?
19:13
Is it really the case that gall bladder surgery and a trip to Paris
376
1138000
3000
Davvero un'operazione alla cistifellea e un viaggio a Parigi
19:16
are just the same thing? That seems like a one-question IQ test.
377
1141000
7000
sono semplicemente la stessa cosa? Sembra un quiz del Q.I. a una domanda sola.
19:23
They can't be exactly the same.
378
1148000
2000
Non possono essere esattamente la stessa cosa.
19:25
In more turgid prose, but closer to the truth,
379
1150000
3000
In prosa più turgida, ma più vicino alla verità,
19:28
was the father of modern capitalism, Adam Smith, and he said this.
380
1153000
3000
era il padre del capitalismo moderno, Adam Smith, e disse questo.
19:31
This is worth contemplating:
381
1156000
2000
Questo vale la pena di rifletterci su:
19:33
"The great source of both the misery and disorders of human life
382
1158000
4000
"La grande fonte sia della miseria che dei disordini della vita umana
19:37
seems to arise from overrating the difference
383
1162000
3000
sembra provenire dal sovrastimare la differenza
19:40
between one permanent situation and another ...
384
1165000
3000
tra una situazione permanente e un altra ...
19:43
Some of these situations may, no doubt, deserve to be preferred to others,
385
1168000
5000
Alcune di queste situazioni potrebbero, senza dubbio, meritare di esser preferite ad altre,
19:48
but none of them can deserve to be pursued
386
1173000
6000
ma nessuna di loro può meritare di essere inseguita
19:54
with that passionate ardor which drives us to violate the rules
387
1179000
4000
con quel ardore appassionato che ci spinge a violare le regole
19:58
either of prudence or of justice, or to corrupt the future tranquility of our minds,
388
1183000
5000
siano esse di prudenza o giustizia, o di corrompere la futura tranquillità del nostro spirito,
20:03
either by shame from the remembrance of our own folly,
389
1188000
4000
che sia per vergogna dal ricordo della nostra debolezza,
20:07
or by remorse for the horror of our own injustice."
390
1192000
4000
o per rimorso per l'orrore della nostra stessa ingiustizia."
20:11
In other words: yes, some things are better than others.
391
1196000
5000
In altre parole: si, alcune cose sono migliori di altre.
20:16
We should have preferences that lead us into one future over another.
392
1201000
5000
Dovremmo avere preferenze che ci portano verso un futuro piuttosto che verso un altro.
20:21
But when those preferences drive us too hard and too fast
393
1206000
4000
Ma quando queste preferenze ci spingono troppo forte e troppo velocemente
20:25
because we have overrated the difference between these futures,
394
1210000
4000
perché abbiamo sovrastimato la differenza tra questi futuri,
20:29
we are at risk.
395
1214000
3000
siamo a rischio.
20:32
When our ambition is bounded, it leads us to work joyfully.
396
1217000
3000
Quando la nostra ambizione è entro certi confini, ci porta a lavorare con gioia.
20:35
When our ambition is unbounded, it leads us to lie, to cheat, to steal, to hurt others,
397
1220000
6000
Quando la nostra ambizione è sconfinata, ci porta a mentire, ingannare, rubare, ferire gli altri,
20:41
to sacrifice things of real value. When our fears are bounded,
398
1226000
4000
a sacrificare le cose che hanno vero valore. Quando le nostre paure sono entro certi confini,
20:45
we're prudent; we're cautious; we're thoughtful.
399
1230000
4000
siamo prudenti, cauti, riflessivi.
20:49
When our fears are unbounded and overblown,
400
1234000
3000
Quando le nostre paure sono sconfinate e fuori misura,
20:52
we're reckless, and we're cowardly.
401
1237000
3000
siamo imprudenti, e siamo vigliacchi.
20:55
The lesson I want to leave you with from these data
402
1240000
3000
La lezione con cui vi voglio lasciare da questi dati
20:58
is that our longings and our worries are both to some degree overblown,
403
1243000
5000
è che i nostri desideri e le nostre preoccupazioni sono entrambi in certa misura esagerati,
21:03
because we have within us the capacity to manufacture the very commodity
404
1248000
6000
perché abbiamo dentro di noi la capacità di costruire artigianalmente lo stesso prodotto
21:09
we are constantly chasing when we choose experience.
405
1254000
4000
che stiamo costantemente inseguendo quando scegliamo l'esperienza.
21:13
Thank you.
406
1258000
1000
Grazie.
ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expertHarvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.
Why you should listen
Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.
The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.
In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.
Dan Gilbert | Speaker | TED.com