TEDxBloomington
Shawn Achor: The happy secret to better work
Shawn Achor: Laiminga kokybiškesnio darbo paslaptis
Filmed:
Readability: 4.3
21,573,773 views
Esame įsitikinę, jog turime dirbti, kad būtume laimingi, o ar galėtų būti atvirkščiai? Šiame nuotaikingame greito tempo pranešime iš TEDxBloomington, psichologas Shawn Achor teigia, kad, iš tiesų, būtent laimė įkvepia produktyvumą.
Shawn Achor - Psychologist
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When I was seven years old and my sister was just five years old,
0
0
3000
Kartą, kai man buvo septyneri metai, o mano sesei tebuvo penkeri,
00:18
we were playing on top of a bunk bed.
1
3000
3000
mes žaidėme užsilipę ant dviaukštės lovos.
00:21
I was two years older than my sister at the time --
2
6000
2000
Tuo metu aš buvau dviem metais vyresnis už savo sesę --
00:23
I mean, I'm two years older than her now --
3
8000
3000
Tiesa, aš ir dabar esu dviem metais už ją vyresnis --
00:26
but at the time it meant she had to do everything that I wanted to do,
4
11000
3000
bet tada tai reiškė, kad ji turėjo daryti viską, ką norėjau daryti aš,
00:29
and I wanted to play war.
5
14000
2000
o aš norėjau žaisti karą.
00:31
So we were up on top of our bunk beds.
6
16000
2000
Taigi, mes buvome užsilipę ant savo dviaukštės lovos
00:33
And on one side of the bunk bed,
7
18000
2000
ir vienoje lovos pusėje
00:35
I had put out all of my G.I. Joe soldiers and weaponry.
8
20000
2000
buvo išdėlioti visi mano žaisliniai kareivėliai ir ginklai,
00:37
And on the other side were all my sister's My Little Ponies
9
22000
3000
o kitoje pusėje buvo visi mano sesers žaisliniai poniai,
00:40
ready for a cavalry charge.
10
25000
2000
pasiruošę atakuoti kaip kavalerija.
00:42
There are differing accounts of what actually happened that afternoon,
11
27000
2000
Yra kelios skirtingos tos popietės įvykių versijos,
00:44
but since my sister is not here with us today,
12
29000
3000
bet kadangi mano sesers čia nėra,
00:47
let me tell you the true story --
13
32000
2000
leiskite jums papasakoti, kas iš tiesų įvyko --
00:49
(Laughter) --
14
34000
2000
(Juokas) --
00:51
which is my sister's a little bit on the clumsy side.
15
36000
2000
Mano sesuo yra šiek tiek nerangi.
00:53
Somehow, without any help or push from her older brother at all,
16
38000
3000
Kažkokiu būdu, be jokios pagalbos ar stumtelėjimo iš vyresnio brolio,
00:56
suddenly Amy disappeared off of the top of the bunk bed
17
41000
2000
Amy staiga dingo nuo lovos viršaus
00:58
and landed with this crash on the floor.
18
43000
2000
ir su trenksmu nusileido ant grindų.
01:00
Now I nervously peered over the side of the bed
19
45000
2000
Aš nervingai žvilgtelėjau pro lovos kraštą,
01:02
to see what had befallen my fallen sister
20
47000
3000
norėdamas pamatyti, kas nutiko mano nupuolusiai seseriai,
01:05
and saw that she had landed painfully on her hands and knees
21
50000
2000
ir pamačiau, kad ji, skausmingai nusileidusi ant rankų ir kelių,
01:07
on all fours on the ground.
22
52000
2000
stovėjo "ant keturių kojų" ant grindų.
01:09
I was nervous because my parents had charged me
23
54000
2000
Aš išsigandau, nes mano tėvai buvo man liepę
01:11
with making sure that my sister and I
24
56000
2000
užtikrinti, kad su sese
01:13
played as safely and as quietly as possible.
25
58000
3000
žaisime kiek įmanoma saugiau ir tyliau.
01:16
And seeing as how I had accidentally broken Amy's arm
26
61000
3000
O turint omenyje, kad tik prieš savaitę
01:19
just one week before ...
27
64000
2000
buvau netyčia sulaužęs Amy ranką,
01:21
(Laughter)
28
66000
4000
(Juokas)
01:25
... heroically pushing her out of the way
29
70000
2000
didvyriškai nustumdamas ją šalin
01:27
of an oncoming imaginary sniper bullet,
30
72000
3000
nuo artėjančios įsivaizduojamos snaiperio kulkos
01:30
(Laughter)
31
75000
2000
(Juokas)
01:32
for which I have yet to be thanked,
32
77000
2000
už ką man vis dar niekas nepadėkojo,
01:34
I was trying as hard as I could --
33
79000
2000
aš stengiausi kaip įmanydamas --
01:36
she didn't even see it coming --
34
81000
2000
ji to net nenumanė --
01:38
I was trying as hard as I could to be on my best behavior.
35
83000
2000
Aš kiek įmanydamas stengiausi gerai elgtis.
01:40
And I saw my sister's face,
36
85000
2000
Ir pamačiau savo sesers veidą,
01:42
this wail of pain and suffering and surprise
37
87000
2000
tą raudą, kupiną skausmo, kančios ir nustebimo,
01:44
threatening to erupt from her mouth and threatening to wake
38
89000
2000
grasinančią išsiveržti iš jos burnos ir pažadinti
01:46
my parents from the long winter's nap for which they had settled.
39
91000
3000
mano tėvus iš ilgo žiemos miego, kuriam jie buvo įsitaisę.
01:49
So I did the only thing
40
94000
2000
Taigi, aš padariau vienintelį dalyką,
01:51
my little frantic seven year-old brain could think to do to avert this tragedy.
41
96000
3000
kurį galėjo sugalvoti mano mažos paklaikusios septynmečio smegenėlės, kad išvengtų šios tragedijos.
01:54
And if you have children, you've seen this hundreds of times before.
42
99000
2000
Jei turite vaikų, Jūs tai esatę matę šimtus kartų.
01:56
I said, "Amy, Amy, wait. Don't cry. Don't cry.
43
101000
2000
Pasakiau "Amy, Amy, palauk. Neverk. Neverk.
01:58
Did you see how you landed?
44
103000
2000
Matei kaip tu nusileidai?
02:00
No human lands on all fours like that.
45
105000
3000
Žmonės krisdami nenusileidžia ant keturių kojų.
02:03
Amy, I think this means you're a unicorn."
46
108000
3000
Amy, manau tai reiškia, kad esi vienaragis."
02:06
(Laughter)
47
111000
3000
(Juokas)
02:09
Now that was cheating, because there was nothing in the world my sister would want more
48
114000
3000
Aš sukčiavau, nes mano sesuo labiau už viską pasaulyje norėjo
02:12
than not to be Amy the hurt five year-old little sister,
49
117000
2000
būti ne Amy, sužeista penkiamete jaunesne sesute,
02:14
but Amy the special unicorn.
50
119000
2000
o Amy - nepaprastas vienaragis.
02:16
Of course, this was an option that was open to her brain at no point in the past.
51
121000
3000
Žinoma, tokia galimybė niekada praeityje jos protui nebuvo atvira.
02:19
And you could see how my poor, manipulated sister faced conflict,
52
124000
3000
Matėsi, kaip mano vargšė, manipuliuojama sesuo susidūrė su konfliktu,
02:22
as her little brain attempted to devote resources
53
127000
2000
kai jos mažos smegenėlės bandė paskirstyti savo išteklius
02:24
to feeling the pain and suffering and surprise
54
129000
2000
tarp ką tik patirto skausmo,
02:26
she just experienced,
55
131000
2000
kančios ir nuostabos,
02:28
or contemplating her new-found identity as a unicorn.
56
133000
2000
ir tarp savo naujos tapatybės - vienaragio - kontempliacijos.
02:30
And the latter won out.
57
135000
2000
Pastaroji laimėjo.
02:32
Instead of crying, instead of ceasing our play,
58
137000
2000
Užuot pradėjusi verkti, užuot nutraukusi mūsų žaidimą,
02:34
instead of waking my parents,
59
139000
2000
užuot pažadinusi tėvus,
02:36
with all the negative consequences that would have ensued for me,
60
141000
2000
su visomis neigiamomis pasėkmėmis, kurias tai būtų man užtraukę,
02:38
instead a smile spread across her face
61
143000
2000
vietoje to, jos veide atsirado šypsena
02:40
and she scrambled right back up onto the bunk bed with all the grace of a baby unicorn ...
62
145000
3000
ir ji įsiropštė atgal ant dviaukštės lovos, grakščiai kaip mažytis vienaragis ...
02:43
(Laughter)
63
148000
2000
(Juokas)
02:45
... with one broken leg.
64
150000
2000
...su lūžusia koja.
02:47
What we stumbled across
65
152000
2000
Ką mes atradome
02:49
at this tender age of just five and seven --
66
154000
2000
tokiame trapiame penkių ir septynių metų amžiuje
02:51
we had no idea at the time --
67
156000
2000
tuo metu mes dar nenutuokėme --
02:53
was something that was going be at the vanguard of a scientific revolution
68
158000
3000
kad šis atradimas po dviejų dešimtmečių stovės mokslinės revoliucijos,
02:56
occurring two decades later in the way that we look at the human brain.
69
161000
3000
pakeisiančios mūsų požiūrį į žmogaus smegenis, priešakyje.
02:59
What we had stumbled across is something called positive psychology,
70
164000
3000
Tai, ką mes tada atradome, vadinama pozityviąja psichologija,
03:02
which is the reason that I'm here today
71
167000
2000
kuri yra mano buvimo čia priežastis
03:04
and the reason that I wake up every morning.
72
169000
2000
ir priežastis, dėl kurios aš pabundu kas rytą.
03:06
When I first started talking about this research
73
171000
2000
Kai pradėjau kalbėti apie šiuos tyrimus
03:08
outside of academia, out with companies and schools,
74
173000
2000
už akademinės bendruomenės ribų, su kompanijomis ir mokyklomis,
03:10
the very first thing they said to never do
75
175000
2000
pirmas dalykas, kurio jie man sakė niekada nedaryti -
03:12
is to start your talk with a graph.
76
177000
2000
nepradėti savo pranešimo diagrama.
03:14
The very first thing I want to do is start my talk with a graph.
77
179000
2000
Pirmas dalykas, kurį noriu padaryti - pradėti savo pranešimą diagrama.
03:16
This graph looks boring,
78
181000
2000
Ši diagrama atrodo nuobodžiai,
03:18
but this graph is the reason I get excited and wake up every morning.
79
183000
2000
bet ji yra priežastis, dėl kurios kiekvieną rytą keliuosi.
03:20
And this graph doesn't even mean anything; it's fake data.
80
185000
2000
Ši diagrama net nieko nereiškia; čia išgalvoti duomenys.
03:22
What we found is --
81
187000
2000
Mes atradome--
03:24
(Laughter)
82
189000
4000
(Juokas)
03:28
If I got this data back studying you here in the room, I would be thrilled,
83
193000
3000
Jei aš būčiau surinkęs šiuos duomenis tyrinėdamas Jus šioje salėje, būčiau labai laimingas,
03:31
because there's very clearly a trend that's going on there,
84
196000
2000
nes akivaizdu, kad čia yra kažkokia tendencija,
03:33
and that means that I can get published,
85
198000
2000
o tai reiškia, kad mano darbus išspausdins,
03:35
which is all that really matters.
86
200000
2000
o tik tai ir yra svarbu.
03:37
The fact that there's one weird red dot that's up above the curve,
87
202000
2000
Faktas, kad virš kreivės yra vienas nukrypęs raudonas taškas,
03:39
there's one weirdo in the room --
88
204000
2000
salėje yra vienas keistuolis --
03:41
I know who you are, I saw you earlier --
89
206000
3000
Žinai, kas tu esi, aš tave mačiau --
03:44
that's no problem.
90
209000
2000
tai nėra problema.
03:46
That's no problem, as most of you know,
91
211000
2000
Dauguma iš Jūsų žino, kad tai nėra problema,
03:48
because I can just delete that dot.
92
213000
2000
nes aš galiu tiesiog ištrinti tą tašką.
03:50
I can delete that dot because that's clearly a measurement error.
93
215000
2000
Aš galiu ištrinti tą tašką, nes akivaizdu, kad tai matavimo klaida.
03:52
And we know that's a measurement error
94
217000
2000
O mes žinome, kad tai matavimo klaida,
03:54
because it's messing up my data.
95
219000
3000
nes ji sujaukia mano duomenis.
03:57
So one of the very first things we teach people
96
222000
2000
Taigi, vienas iš pirmųjų dalykų, kurių žmonės mokomi
03:59
in economics and statistics and business and psychology courses
97
224000
3000
per ekonomikos, statistikos, verslo ir psichologijos paskaitas,
04:02
is how, in a statistically valid way, do we eliminate the weirdos.
98
227000
3000
yra kaip, statistiškai leistinu būdu, pašaliname keistuolius.
04:05
How do we eliminate the outliers
99
230000
2000
Kaip pašalinti išskirtis,
04:07
so we can find the line of best fit?
100
232000
2000
kad susidarytų graži kreivė?
04:09
Which is fantastic if I'm trying to find out
101
234000
2000
Tai yra šaunu, jei aš noriu išsiaiškinti,
04:11
how many Advil the average person should be taking -- two.
102
236000
3000
kiek "Advil" tablečių vidutinis asmuo turėtų gerti -- dvi.
04:14
But if I'm interested in potential, if I'm interested in your potential,
103
239000
2000
Bet jei mane domina potencialas, jei mane domina Jūsų potencialas
04:16
or for happiness or productivity
104
241000
2000
laimei ar produktyvumui
04:18
or energy or creativity,
105
243000
2000
ar energijai ar kūrybiškumui,
04:20
what we're doing is we're creating the cult of the average with science.
106
245000
2000
tokiu atveju mes su mokslo pagalba kuriame vidutinybės kultą.
04:22
If I asked a question like,
107
247000
2000
Jei aš aš paklausčiau, pavyzdžiui,
04:24
"How fast can a child learn how to read in a classroom?"
108
249000
2000
"Kaip greitai vaikas gali išmokti skaityti klasėje?"
04:26
scientists change the answer to "How fast does the average child
109
251000
2000
mokslininkai pakeistų klausimą į "Kaip greitai vidutinis vaikas
04:28
learn how to read in that classroom?"
110
253000
2000
išmoksta skaityti šioje klasėje?"
04:30
and then we tailor the class right towards the average.
111
255000
2000
Ir mes pritaikome pamokas prie vidutinybių.
04:32
Now if you fall below the average on this curve,
112
257000
2000
Jei tu patenki žemiau šios vidutinės kreivės,
04:34
then psychologists get thrilled,
113
259000
2000
psichologai apsidžiaugia,
04:36
because that means you're either depressed or you have a disorder,
114
261000
3000
nes tai reiškia, kad tau arba depresija, arba turi kažkokį sutrikimą,
04:39
or hopefully both.
115
264000
2000
arba, geriausiu atveju, abudu.
04:41
We're hoping for both because our business model is,
116
266000
2000
Tikimės, kad abudu, nes mūsų verslo modelis toks:
04:43
if you come into a therapy session with one problem,
117
268000
2000
jei atėjai į terapijos sesiją su viena problema,
04:45
we want to make sure you leave knowing you have 10,
118
270000
2000
mes norime užtikrinti, kad išeisi, žinodamas, jog turi 10,
04:47
so you keep coming back over and over again.
119
272000
2000
kad vėl ir vėl sugrįžtum.
04:49
We'll go back into your childhood if necessary,
120
274000
2000
Jei būtina, mes sugrįšime į tavo vaikystę,
04:51
but eventually what we want to do is make you normal again.
121
276000
2000
bet galiausiai mes norime tave vėl padaryti normaliu.
04:53
But normal is merely average.
122
278000
2000
Bet normalus yra paprasčiausiai vidutinis.
04:55
And what I posit and what positive psychology posits
123
280000
2000
Bet aš teigiu ir pozityvioji psichologija teigia,
04:57
is that if we study what is merely average,
124
282000
2000
kad jei mes tyrinėsime tai, kas yra tik vidutiniška,
04:59
we will remain merely average.
125
284000
2000
mes ir liksime tik vidutiniškais.
05:01
Then instead of deleting those positive outliers,
126
286000
2000
Tai užuot ištrinant tas teigiamas išskirtis,
05:03
what I intentionally do is come into a population like this one
127
288000
2000
aš sąmoningai ateinu į populiaciją kaip ši,
05:05
and say, why?
128
290000
2000
ir paklausiu - kodėl?
05:07
Why is it that some of you are so high above the curve
129
292000
2000
Kodėl kai kurie iš Jūsų yra iškilę taip aukštai virš vidurkio
05:09
in terms of your intellectual ability, athletic ability, musical ability,
130
294000
2000
savo protinių, atletinių ar muzikinių sugebėjimų požiūriu,
05:11
creativity, energy levels,
131
296000
2000
kūrybiškumu, energingumu,
05:13
your resiliency in the face of challenge, your sense of humor?
132
298000
2000
sugebėjimu įveikti iššūkius, humoro jausmu?
05:15
Whatever it is, instead of deleting you, what I want to do is study you.
133
300000
3000
Kad ir kas tai bebūtų, užuot jus ištrindamas, noriu Jus išstudijuoti.
05:18
Because maybe we can glean information --
134
303000
2000
Nes galbūt galime išgryninti informaciją
05:20
not just how to move people up to the average,
135
305000
2000
ne tik apie tai, kaip pritempti žmones prie vidurkio,
05:22
but how we can move the entire average up
136
307000
3000
o apie tai, kaip mes galime pakelti patį vidurkį
05:25
in our companies and schools worldwide.
137
310000
2000
kompanijose ir mokyklose visame pasaulyje.
05:27
The reason this graph is important to me
138
312000
2000
Ši diagrama man tokia svarbi dėl to,
05:29
is, when I turn on the news, it seems like the majority of the information
139
314000
2000
kai įsijungiu žinias, atrodo, kad didžioji informacijos dalis
05:31
is not positive, in fact it's negative.
140
316000
2000
nėra teigiama. Iš tikrųjų, ji neigiama.
05:33
Most of it's about murder, corruption, diseases, natural disasters.
141
318000
3000
Didžioji jos dalis - apie žmogžudystes, korupciją, ligas, stichines nelaimes.
05:36
And very quickly, my brain starts to think
142
321000
2000
Ir labai greitai mano smegenys pradeda galvoti,
05:38
that's the accurate ratio of negative to positive in the world.
143
323000
2000
kad tai yra tikslus neigiamų ir teigiamų dalykų santykis pasaulyje.
05:40
What that's doing is creating something
144
325000
2000
O tai sukuria kai ką,
05:42
called the medical school syndrome --
145
327000
2000
vadinamą medicinos mokyklos sindromu.
05:44
which, if you know people who've been to medical school,
146
329000
2000
Jeigu pažįstate žmonių, baigusių mediciną,
05:46
during the first year of medical training,
147
331000
2000
pirmais medicininių apmokymų metais,
05:48
as you read through a list of all the symptoms and diseases that could happen,
148
333000
2000
beskaitydamas visų galimų ligų ir jų simptomų sąrašą,
05:50
suddenly you realize you have all of them.
149
335000
2000
staiga supranti, kad sergi visomis iš jų.
05:52
I have a brother in-law named Bobo -- which is a whole other story.
150
337000
3000
Turiu svainį vardu Bobo -- tai jau kita istorija --
05:55
Bobo married Amy the unicorn.
151
340000
3000
Bobo vedė vienaragę Amy.
05:58
Bobo called me on the phone
152
343000
3000
Bobo man paskambino
06:01
from Yale Medical School,
153
346000
3000
iš Yale medicinos mokyklos
06:04
and Bobo said, "Shawn, I have leprosy."
154
349000
2000
ir pasakė - "Shawn, man raupsai."
06:06
(Laughter)
155
351000
2000
(Juokas)
06:08
Which, even at Yale, is extraordinarily rare.
156
353000
2000
Kas, netgi Yale universitete, yra neįtikėtinai reta.
06:10
But I had no idea how to console poor Bobo
157
355000
3000
Bet aš nežinojau, kaip paguosti vargšą Bobo,
06:13
because he had just gotten over an entire week of menopause.
158
358000
2000
nes jis buvo ką tik iškentėjęs visą savaitę menopauzės
06:15
(Laughter)
159
360000
2000
(Juokas)
06:17
See what we're finding is it's not necessarily the reality that shapes us,
160
362000
3000
Taigi, matome tai, kad mus formuoja ne realybė,
06:20
but the lens through which your brain views the world that shapes your reality.
161
365000
3000
o prizmė, per kurią mūsų smegenys žvelgia į pasaulį.
06:23
And if we can change the lens, not only can we change your happiness,
162
368000
3000
Jei galėtume pakeisti tą prizmę, galėtume ne tik pakeisti savo laimės jausmą.
06:26
we can change every single educational and business outcome at the same time.
163
371000
3000
Galėtume pakeisti kiekvieną mokslo ir verslo rezultatą tuo pačiu metu.
06:29
When I applied to Harvard, I applied on a dare.
164
374000
2000
Kai stojau į Harvard universitetą, tai dariau dėl lažybų.
06:31
I didn't expect to get in, and my family had no money for college.
165
376000
3000
Nesitikėjau ten patekti, o mano šeima neturėjo pinigų sumokėti už mokslą.
06:34
When I got a military scholarship two weeks later, they allowed me to go.
166
379000
2000
Kai po kelių savaičių gavau karinę stipendiją, man leido ten mokytis.
06:36
Suddenly, something that wasn't even a possibility became a reality.
167
381000
3000
Staiga, kažkas, kas net nebuvo galimybe, tapo realybe.
06:39
When I went there, I assumed everyone else would see it as a privilege as well,
168
384000
3000
Kai ten nuvažiavau, maniau, kad visi kiti irgi į tai žiūrės kaip į privilegiją,
06:42
that they'd be excited to be there.
169
387000
2000
kad juos jaudins buvimas ten.
06:44
Even if you're in a classroom full of people smarter than you,
170
389000
2000
Net jeigu esi auditorijoje, pilnoje žmonių, protingesnių už tave,
06:46
you'd be happy just to be in that classroom, which is what I felt.
171
391000
2000
būtum laimingas vien tik būti toje auditorijoje - taip aš ir jaučiausi.
06:48
But what I found there
172
393000
2000
Bet ten aš atradau, kad
06:50
is, while some people experience that,
173
395000
2000
kol kai kurie žmonės tai patiria,
06:52
when I graduated after my four years
174
397000
2000
kai baigiau po keturių metų
06:54
and then spent the next eight years living in the dorms with the students --
175
399000
2000
ir praleidau sekančius aštuonerius metus gyvendamas bendrabutyje su studentais --
06:56
Harvard asked me to; I wasn't that guy.
176
401000
3000
universitetas manęs paprašė; nesu iš tokių.
06:59
(Laughter)
177
404000
4000
(Juokas)
07:03
I was an officer of Harvard to counsel students through the difficult four years.
178
408000
3000
Buvau Harvard universiteto įgaliotinis konsultuoti studentus per jų sunkius ketverius metus.
07:06
And what I found in my research and my teaching
179
411000
2000
Ir mokydamas bei tyrinėdamas atradau,
07:08
is that these students, no matter how happy they were
180
413000
2000
kad nesvarbu, kaip tie studentai džiaugėsi,
07:10
with their original success of getting into the school,
181
415000
3000
kad jiems pavyko patekti į šį universitetą,
07:13
two weeks later their brains were focused, not on the privilege of being there,
182
418000
3000
po dviejų savaičių jų smegenys buvo susikaupusios ne ties buvimo ten privilegija,
07:16
nor on their philosophy or their physics.
183
421000
2000
ir ne ties filosofija ar fizika.
07:18
Their brain was focused on the competition, the workload,
184
423000
2000
Jų smegenys buvo susitelkusios ties konkurencija, darbo krūviu,
07:20
the hassles, the stresses, the complaints.
185
425000
2000
vargų, rūpesčių, skundų.
07:22
When I first went in there, I walked into the freshmen dining hall,
186
427000
2000
Kai pirmą sykį ten buvau, nuėjau į pirmakursių valgomąjį,
07:24
which is where my friends from Waco, Texas, which is where I grew up --
187
429000
3000
kur mane aplankė mano draugai iš Waco, Teksaso valstijoje -- ten užaugau --
07:27
I know some of you have heard of it.
188
432000
2000
Žinau, kad kai kurie esate girdėję apie šį miestą.
07:29
When they'd come to visit me, they'd look around,
189
434000
2000
Kai jie atvažiavo manęs aplankyti, jie apsižvalgė
07:31
they'd say, "This freshman dining hall looks like something
190
436000
2000
ir pasakė "Šis pirmakursių valgomasis atrodo kaip
07:33
out of Hogwart's from the movie "Harry Potter," which it does.
191
438000
2000
Hogvartse iš filmo "Haris Poteris" - tai tiesa.
07:35
This is Hogwart's from the movie "Harry Potter" and that's Harvard.
192
440000
2000
Čia yra Hogvartsas iš filmo "Haris Poteris", o čia yra Harvard.
07:37
And when they see this,
193
442000
2000
Ir tai pamatę
07:39
they say, "Shawn, why do you waste your time studying happiness at Harvard?
194
444000
2000
jie paklausė: "Shawn, kodėl švaistai laiką studijuodamas laimę Harvard'e"?
07:41
Seriously, what does a Harvard student possibly have
195
446000
2000
Rimtai, dėl ko Harvard studentas
07:43
to be unhappy about?"
196
448000
2000
galėtų būti nelaimingas?
07:45
Embedded within that question
197
450000
2000
Šiame klausime paslėptas
07:47
is the key to understanding the science of happiness.
198
452000
2000
laimės mokslo supratimo raktas.
07:49
Because what that question assumes
199
454000
2000
Nes šiuo klausimu daroma prielaida,
07:51
is that our external world is predictive of our happiness levels,
200
456000
3000
kad mūsų išorinis pasaulis nulemia mūsų laimingumo lygį.
07:54
when in reality, if I know everything about your external world,
201
459000
2000
O iš tiesų, žinodamas viską apie Jūsų išorinį pasaulį,
07:56
I can only predict 10 percent of your long-term happiness.
202
461000
3000
tegaliu numatyti 10 procentų Jūsų ilgalaikio laimės jausmo.
07:59
90 percent of your long-term happiness
203
464000
2000
90 procentų šio jausmo
08:01
is predicted not by the external world,
204
466000
2000
lemia ne išorinis pasaulis,
08:03
but by the way your brain processes the world.
205
468000
2000
o tai, kaip Jūsų smegenys jį suvokia.
08:05
And if we change it,
206
470000
2000
Pakeitę šį suvokimą,
08:07
if we change our formula for happiness and success,
207
472000
2000
pakeitę savo laimės ir sėkmės formules
08:09
what we can do is change the way
208
474000
2000
mes galime pakeisti būdą,
08:11
that we can then affect reality.
209
476000
2000
kuriuo mes paveikiame realybę.
08:13
What we found is that only 25 percent of job successes
210
478000
2000
Atradome, kad tik 25 procentai pasisekimo darbe
08:15
are predicted by I.Q.
211
480000
2000
priklauso nuo I.Q.
08:17
75 percent of job successes
212
482000
2000
75 procentai pasisekimo darbe
08:19
are predicted by your optimism levels, your social support
213
484000
3000
priklauso nuo Jūsų optimizmo lygio, aplinkinių paramos
08:22
and your ability to see stress as a challenge instead of as a threat.
214
487000
3000
ir Jūsų sugebėjimo žvelgti į stresą kaip į iššūkį, o ne kaip į grėsmę.
08:25
I talked to a boarding school up in New England, probably the most prestigious boarding school,
215
490000
3000
Kalbėjausi su vienos privačios, New England mokyklos - turbūt prestižiškiausios privačios mokyklos - valdžia,
08:28
and they said, "We already know that.
216
493000
2000
jie pasakė: "Mes jau tai žinome.
08:30
So every year, instead of just teaching our students, we also have a wellness week.
217
495000
3000
Todėl kasmet, užuot tiktai mokydami savo moksleivius, mes organizuojame gerbūvio savaitę.
08:33
And we're so excited. Monday night we have the world's leading expert
218
498000
3000
Mes labai jos laukiame. Pirmadienio vakarą geriausias pasaulio ekspertas
08:36
coming in to speak about adolescent depression.
219
501000
2000
kalbės apie paauglių depresiją.
08:38
Tuesday night it's school violence and bullying.
220
503000
2000
Antradienį apie smurtą mokykloje ir patyčias.
08:40
Wednesday night is eating disorders.
221
505000
2000
Trečiadienį - valgymo sutrikimai.
08:42
Thursday night is elicit drug use.
222
507000
2000
Ketvirtadienio vakarą iškelsime į viešumą narkotikų vartojimą.
08:44
And Friday night we're trying to decide between risky sex or happiness."
223
509000
3000
O penktadienio vakarą bandysime pasirinkti tarp rizikingo sekso ir laimės."
08:47
(Laughter)
224
512000
3000
(Juokas)
08:50
I said, "That's most people's Friday nights."
225
515000
2000
Aš pasakiau: "Taip dauguma žmonių praleidžia penktadienio vakarą"
08:52
(Laughter)
226
517000
3000
(Juokas)
08:55
(Applause)
227
520000
3000
(Plojimai)
08:58
Which I'm glad you liked, but they did not like that at all.
228
523000
2000
Džiaugiuosi, kad Jums šis atsakymas patiko, bet jiems jis visai nepatiko.
09:00
Silence on the phone.
229
525000
2000
Telefono ragelyje tyla.
09:02
And into the silence, I said, "I'd be happy to speak at your school,
230
527000
2000
Šiai tylai pasakiau: "Man būtų malonu kalbėti Jūsų mokykloje,
09:04
but just so you know, that's not a wellness week, that's a sickness week.
231
529000
3000
bet žinokite, tai ne gerbūvio savaitė - tai ligų savaitė.
09:07
What you've done is you've outlined all the negative things that can happen,
232
532000
2000
Jūs pabrėžėte visus negatyvius dalykus, kurie gali nutikti,
09:09
but not talked about the positive."
233
534000
2000
bet nekalbėjote apie pozityvius.
09:11
The absence of disease is not health.
234
536000
2000
Ligos nebuvimas nėra sveikata.
09:13
Here's how we get to health:
235
538000
2000
Štai kaip pasiekiama sveikata:
09:15
We need to reverse the formula for happiness and success.
236
540000
3000
Reikia atvirkščiai parašyti laimės ir pasisekimo formulę.
09:18
In the last three years, I've traveled to 45 different countries,
237
543000
2000
Per pastaruosius trejus metus nukeliavau į 45 skirtingas šalis,
09:20
working with schools and companies
238
545000
2000
dirbdamas su mokyklomis ir kompanijomis
09:22
in the midst of an economic downturn.
239
547000
2000
ekonomikos nuosmukio metu.
09:24
And what I found is that most companies and schools
240
549000
2000
Ir atradau, kad dauguma kompanijų ir mokyklų
09:26
follow a formula for success, which is this:
241
551000
2000
laikosi sėkmės formulės, kuri yra tokia:
09:28
If I work harder, I'll be more successful.
242
553000
2000
Jei sunkiau dirbsiu, man geriau seksis.
09:30
And if I'm more successful, then I'll be happier.
243
555000
3000
O jeigu man geriau seksis, būsiu laimingesnis.
09:33
That undergirds most of our parenting styles, our managing styles,
244
558000
2000
Tai yra daugumos mūsų vaikų auklėjimo ir darbuotojų stilių valdymo pagrindas,
09:35
the way that we motivate our behavior.
245
560000
2000
juo remdamiesi mes motyvuojame savo elgesį.
09:37
And the problem is it's scientifically broken and backwards for two reasons.
246
562000
3000
Problema tokia, kad ši formulė moksliškai neteisinga ir išvirkščia dėl dviejų priežasčių
09:40
First, every time your brain has a success,
247
565000
3000
Pirma - kaskart kai Jūsų smegenys patiria pasisekimo pojūtį,
09:43
you just changed the goalpost of what success looked like.
248
568000
2000
Jūs pakeičiate savo sėkmės suvokimą.
09:45
You got good grades, now you have to get better grades,
249
570000
2000
Gavote gerus pažymius, dabar turite gauti geresnius pažymius,
09:47
you got into a good school and after you get into a better school,
250
572000
2000
įstojote į gerą universitetą, dabar turite įstoti į dar geresnį,
09:49
you got a good job, now you have to get a better job,
251
574000
2000
gavote gerą darbą, dabar turite gauti dar geresnį,
09:51
you hit your sales target, we're going to change your sales target.
252
576000
2000
pasiekėte savo pardavimų tikslą, dabar mes pakeisime Jūsų pardavimų tikslą.
09:53
And if happiness is on the opposite side of success, your brain never gets there.
253
578000
3000
Ir jei laimė yra priešingoje sėkmės pusėje, Jūsų smegenys ten niekad neatsiduria.
09:56
What we've done is we've pushed happiness
254
581000
2000
Mes, kaip visuomenė, išstūmėme laimę
09:58
over the cognitive horizon as a society.
255
583000
3000
už suvokimo horizonto ribų
10:01
And that's because we think we have to be successful,
256
586000
2000
Taip yra dėl to, kad galvojame, jog turime sulaukti pasisekimo,
10:03
then we'll be happier.
257
588000
2000
tada būsime laimingi.
10:05
But the real problem is our brains work in the opposite order.
258
590000
2000
Bet tikroji problema ta, kad mūsų smegenys veikia priešingai.
10:07
If you can raise somebody's level of positivity in the present,
259
592000
3000
Jei galėtume dabar pat pakelti kažkieno pozityvumo lygį,
10:10
then their brain experiences what we now call a happiness advantage,
260
595000
3000
jų smegenys patirtų kai ką, vadinama laimės pranašumu.
10:13
which is your brain at positive
261
598000
2000
Tai reiškia, kad Jūsų smegenys
10:15
performs significantly better
262
600000
2000
veikia kur kas geriau, kai esate nusiteikęs teigiamai,
10:17
than it does at negative, neutral or stressed.
263
602000
2000
negu kai esatę įsitempęs ar nusiteikęs neigiamai arba neutraliai.
10:19
Your intelligence rises, your creativity rises, your energy levels rise.
264
604000
3000
Pakyla jūsų intelektas, kūrybiškumas, energiškumas.
10:22
In fact, what we've found
265
607000
2000
Iš tiesų, mes atradome, kad
10:24
is that every single business outcome improves.
266
609000
2000
absoliučiai kiekvienas verslo rezultatas pagerėja.
10:26
Your brain at positive is 31 percent more productive
267
611000
2000
Jūsų teigiamai nusiteikusios smegenys yra 31 procentu produktyvesnės
10:28
than your brain at negative, neutral or stressed.
268
613000
3000
negu nusiteikusios neutraliai, neigiamai, ar įsitempusios.
10:31
You're 37 percent better at sales.
269
616000
2000
Jums 37 procentais geriau sekasi pardavimai.
10:33
Doctors are 19 percent faster, more accurate
270
618000
2000
Gydytojai yra 19 procentų greitesni,
10:35
at coming up with the correct diagnosis
271
620000
2000
tiksliau nustato diagnozę,
10:37
when positive instead of negative, neutral or stressed.
272
622000
2000
kai nusiteikę teigiamai, o ne neigiamai, neutraliai, ar įsitempę.
10:39
Which means we can reverse the formula.
273
624000
2000
Tai reiškia, kad galime parašyti formulę atvirkščiai.
10:41
If we can find a way of becoming positive in the present,
274
626000
3000
Jei randame būdą nusiteikti pozityviai,
10:44
then our brains work even more successfully
275
629000
2000
mūsų smegenys dirba dar sėkmingiau,
10:46
as we're able to work harder, faster and more intelligently.
276
631000
3000
nes gebame dirbti našiau, greičiau ir protingiau.
10:49
What we need to be able to do is to reverse this formula
277
634000
3000
Mums reikia sugebėti parašyti formulę iš kito galo,
10:52
so we can start to see what our brains are actually capable of.
278
637000
2000
kad pradėtume matyti, ką mūsų smegenys iš tiesų gali.
10:54
Because dopamine, which floods into your system when you're positive,
279
639000
2000
Nes dopaminas, kuris užlieja Jūsų kraujo sistemą,
10:56
has two functions.
280
641000
2000
atlieka dvi funkcijas.
10:58
Not only does it make you happier,
281
643000
2000
Jis ne tik verčia Jus pasijusti laimingesniais,
11:00
it turns on all of the learning centers in your brain
282
645000
2000
taip pat jis įjungia visus smegenų mokymosi centrus
11:02
allowing you to adapt to the world in a different way.
283
647000
3000
ir taip leidžia prisitaikyti prie pasaulio visiškai kitu būdu.
11:05
We've found that there are ways that you can train your brain
284
650000
2000
Atradome, kad yra trys būdai ištreniruoti savo smegenis
11:07
to be able to become more positive.
285
652000
2000
tapti labiau teigiamomis.
11:09
In just a two-minute span of time done for 21 days in a row,
286
654000
3000
Skiriant tik dvi minutes 21 dieną iš eilės
11:12
we can actually rewire your brain,
287
657000
2000
galima pakeisti Jūsų smegenų architektūrą
11:14
allowing your brain to actually work
288
659000
2000
ir leisti joms iš tiesų dirbti
11:16
more optimistically and more successfully.
289
661000
2000
optimistiškiau ir sėkmingiau.
11:18
We've done these things in research now
290
663000
2000
Mes atlikome šiuos dalykus tyrimuose
11:20
in every single company that I've worked with,
291
665000
2000
kiekvienoje kompanijoje, kurioje man teko dirbti,
11:22
getting them to write down three new things that they're grateful for
292
667000
2000
liepėme žmonėms užsirašyti tris naujus dalykus, už kuriuos jie yra dėkingi,
11:24
for 21 days in a row, three new things each day.
293
669000
2000
21 dieną iš eilės, tris naujus dalykus kasdien.
11:26
And at the end of that,
294
671000
2000
Šioms dienoms pasibaigus,
11:28
their brain starts to retain a pattern
295
673000
2000
jų smegenys pradeda atsiminti modelį, pagal kurį
11:30
of scanning the world, not for the negative, but for the positive first.
296
675000
3000
jos skanuoja pasaulį ieškodamos ne neigiamų, bet, visų pirma, teigiamų dalykų.
11:33
Journaling about one positive experience you've had over the past 24 hours
297
678000
2000
Dienoraštyje aprašydami vieną teigiamą potyrį, kurį turėjai per pastarąsias 24 valandas,
11:35
allows your brain to relive it.
298
680000
2000
leidžiate savo smegenims jį pergyventi iš naujo.
11:37
Exercise teaches your brain that your behavior matters.
299
682000
3000
Pratimai išmoko Jūsų smegenis, kad Jūsų elgesys yra svarbus.
11:40
We find that meditation allows your brain
300
685000
2000
Atradome, kad meditacija leidžia jūsų smegenims
11:42
to get over the cultural ADHD that we've been creating
301
687000
3000
įveikti kultūrinį dėmesio deficito sindromą, kurį sukuriame
11:45
by trying to do multiple tasks at once
302
690000
2000
vis stengdamiesi atlikti keletą užduočių iš karto,
11:47
and allows our brains to focus on the task at hand.
303
692000
3000
ir leidžia mūsų smegenims susikaupti ties dabartine užduotimi.
11:50
And finally, random acts of kindness are conscious acts of kindness.
304
695000
2000
Galiausiai, atsitiktiniai geri darbai yra sąmoningi geri darbai.
11:52
We get people, when they open up their inbox,
305
697000
2000
Mes liepiame žmonėms, kad, atsidarę savo el. paštą,
11:54
to write one positive email
306
699000
2000
parašytų vieną teigiamą laišką,
11:56
praising or thanking somebody in their social support network.
307
701000
2000
pagiriantį arba dėkojanti kam nors iš savo socialinės paramos tinklo.
11:58
And by doing these activities
308
703000
2000
Užsiimdami tokiais pratimais
12:00
and by training your brain just like we train our bodies,
309
705000
2000
ir treniruodami savo smegenys taip pat, kaip treniruojame kūnus,
12:02
what we've found is we can reverse the formula for happiness and success,
310
707000
3000
galime apgręžti laimės ir sėkmės formulę
12:05
and in doing so, not only create ripples of positivity,
311
710000
3000
o taip padarę, ne tik sukurti pozityvumo bangas,
12:08
but create a real revolution.
312
713000
2000
bet sukurti tikrą revoliuciją.
12:10
Thank you very much.
313
715000
2000
Labai jums ačiū.
12:12
(Applause)
314
717000
3000
(Plojimai)
ABOUT THE SPEAKER
Shawn Achor - PsychologistShawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology.
Why you should listen
Shawn Achor is the winner of over a dozen distinguished teaching awards at Harvard University, where he delivered lectures on positive psychology in the most popular class at Harvard.
He is the CEO of Good Think Inc., a Cambridge-based consulting firm which researches positive outliers -- people who are well above average -- to understand where human potential, success and happiness intersect. Based on his research and 12 years of experience at Harvard, he clearly and humorously describes to organizations how to increase happiness and meaning, raise success rates and profitability, and create positive transformations that ripple into more successful cultures. He is also the author of The Happiness Advantage.
Shawn Achor | Speaker | TED.com