TEDSalon NY2011
Daniel Goldstein: The battle between your present and future self
Daniel Goldstein: A luta entre o seu ser presente e futuro.
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Todos os dias nós tomamos decisões que têm boas e más consequências para o nosso ser futuro. (Eu posso deixar de usar fio dental só uma vez?) Daniel Goldstein produz meios que nos ajudam a imaginar nós mesmos ao longo do tempo, de maneira tal que possamos fazer escolhas mais inteligentes para o nosso eu futuro.
Daniel Goldstein - Behavioral economist
Daniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future, Full bio
Daniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future, Full bio
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Do you remember the story
0
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2000
Vocês se lembram da história
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of Odysseus and the Sirens
1
2000
2000
de Ulisses e as Sereias
00:19
from high school or junior high school?
2
4000
2000
da escola primária ou secundária?
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There was this hero, Odysseus, who's heading back home
3
6000
3000
Havia este herói, Ulisses, que estava voltando para casa
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after the Trojan War.
4
9000
2000
depois da Guerra de Troia.
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And he's standing on the deck of his ship,
5
11000
2000
E ele está parado no convés do navio,
00:28
he's talking to his first mate,
6
13000
2000
conversando com o seu imediato,
00:30
and he's saying,
7
15000
2000
e está dizendo,
00:32
"Tomorrow, we will sail past those rocks,
8
17000
3000
"Amanhã, nós iremos velejar além daqueles rochedos,
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and on those rocks sit some beautiful women
9
20000
2000
e naqueles rochedos ficam sentadas algumas mulheres bonitas
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called Sirens.
10
22000
2000
chamadas sereias.
00:39
And these women sing an enchanting song,
11
24000
3000
E estas mulheres cantam uma música encantada,
00:42
a song so alluring
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uma canção tão sedutora
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that all sailors who hear it
13
29000
2000
que os marinheiros que a ouvem
00:46
crash into the rocks and die."
14
31000
2000
se chocam com as rochas e morrem."
00:48
Now you would expect, given that,
15
33000
2000
Agora você poderia esperar, considerando isto,
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that they would choose an alternate route around the Sirens,
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3000
que eles escolheriam uma rota alternativa além das sereias,
00:53
but instead Odysseus says,
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38000
3000
mas, ao invés disso, Ulisses disse:
00:56
"I want to hear that song.
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41000
2000
"Eu quero ouvir aquela música.
00:58
And so what I'm going to do
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43000
2000
E então o que eu vou fazer
01:00
is I'm going to pour wax in the ears
20
45000
2000
é colocar cera nos teus
01:02
of you and all the men --
21
47000
2000
ouvidos e de todos os homens --
01:04
stay with me --
22
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2000
fiquem comigo --
01:06
so that you can't hear the song,
23
51000
2000
de maneira tal que vocês não poderão ouvir a música
01:08
and then I'm going to have you tie me to the mast
24
53000
3000
e quero que você me amarre no mastro
01:11
so that I can listen
25
56000
2000
para que eu possa ouvir
01:13
and we can all sail by unaffected."
26
58000
2000
e nós possamos velejar sem ser afetados".
01:15
So this is a captain
27
60000
3000
Então este é um capitão
01:18
putting the life of every single person on the ship at risk
28
63000
2000
colocando a vida de cada uma das pessoas no navio em risco
01:20
so that he can hear a song.
29
65000
2000
para que ele possa ouvir a música.
01:22
And I'd like to think if this was the case,
30
67000
2000
E eu gostaria de pensar, se este fosse o caso,
01:24
they probably would have rehearsed it a few times.
31
69000
3000
que eles provavelmente teriam ensaiado isto umas poucas vezes.
01:27
Odysseus would have said, "Okay, let's do a dry run.
32
72000
3000
Ulisses teria dito: "OK, vamos fazer um ensaio.
01:30
You tie me to the mast, and I'm going to beg and plead.
33
75000
3000
Você me amarra no mastro, e eu vou pedir e suplicar.
01:33
And no matter what I say, you cannot untie me from the mast.
34
78000
2000
E não importa o que eu diga, você não pode me desamarrar do mastro.
01:35
All right, so tie me to the mast."
35
80000
2000
Certo, então me amarre no mastro".
01:37
And the first mate takes a rope
36
82000
2000
E o imediato pega uma corda
01:39
and ties Odysseus to the mast in a nice knot.
37
84000
3000
e amarra Ulisses no mastro com um bom nó.
01:42
And Odysseus does his best job playacting
38
87000
2000
E Ulisses faz o melhor que pode na sua encenação
01:44
and says, "Untie me. Untie me.
39
89000
2000
e diz: "Me desamarre. Me desamarre.
01:46
I want to hear that song. Untie me."
40
91000
2000
Eu quero ouvir aquela música. Me desamarre."
01:48
And the first mate wisely resists
41
93000
2000
E o imediato sabiamente resiste
01:50
and doesn't untie Odysseus.
42
95000
2000
e não desamarra Ulisses.
01:52
And then Odysseus says, "I see that you can get it.
43
97000
3000
E então Ulisses diz:"Eu sei que você pode fazer isto.
01:55
All right, untie me now and we'll get some dinner."
44
100000
3000
Certo. me desamarre agora e iremos jantar."
01:58
And the first mate hesitates.
45
103000
2000
E o imediato hesita.
02:00
He's like, "Is this still the rehearsal,
46
105000
2000
Ele pensa. "Isto ainda é um ensaio,
02:02
or should I untie him?"
47
107000
3000
ou eu devo desamarrá-lo?"
02:05
And the first mate thinks,
48
110000
2000
E o imediato pensa,
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"Well, I guess at some point the rehearsal has to end."
49
112000
3000
"Bem, eu acho que em algum momento o ensaio tem que terminar."
02:10
So he unties Odysseus, and Odysseus flips out.
50
115000
3000
Então ele desamarra Ulisses e Ulisses surta.
02:13
He's like, "You idiot. You moron.
51
118000
2000
Ele diz: "Seu idiota estúpido.
02:15
If you do that tomorrow, I'll be dead, you'll be dead,
52
120000
2000
Se você fizer isto amanhã, eu estarei morto, você estará morto,
02:17
every single one of the men will be dead.
53
122000
2000
cada um dos homens irá morrer.
02:19
Now just don't untie me no matter what."
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124000
3000
Então, não me solte não importa o que aconteça."
02:22
He throws the first mate to the ground.
55
127000
2000
Ele joga o imediato no chão.
02:24
This repeats itself through the night --
56
129000
2000
Isto se repete através da noite -
02:26
rehearsal, tying to the mast,
57
131000
2000
ensaiando, sendo amarrado no mastro,
02:28
conning his way out of it,
58
133000
2000
tentando uma maneira de se livrar das cordas,
02:30
beating the poor first mate up mercilessly.
59
135000
3000
batendo sem piedade no pobre imediato.
02:33
Hilarity ensues.
60
138000
3000
Uma continuação hilariante.
02:36
Tying yourself to a mast
61
141000
2000
Amarrar-se a um mastro
02:38
is perhaps the oldest written example
62
143000
2000
é talvez o mais antigo exemplo escrito
02:40
of what psychologists call a commitment device.
63
145000
3000
do que os psicólogos chamam de dispositivo de compromisso.
02:43
A commitment device is a decision that you make
64
148000
3000
Um dispositivo de compromisso é uma decisão que você toma,
02:46
with a cool head to bind yourself
65
151000
3000
de forma sensata, de se comprometer consigo mesmo
02:49
so that you don't do something regrettable
66
154000
2000
de tal maneira que você não faça nada de que venha a se arrepender,
02:51
when you have a hot head.
67
156000
3000
quando estiver de cabeça quente.
02:54
Because there's two heads inside one person
68
159000
2000
Porque existem duas cabeças dentro de uma pessoa
02:56
when you think about it.
69
161000
2000
quando você pensa sobre isto.
02:58
Scholars have long invoked this metaphor of two selves
70
163000
3000
Catedráticos têm há muito tempo mencionado esta metáfora dos dois eus,
03:01
when it comes to questions of temptation.
71
166000
3000
quando vêm as dúvidas ou tentações.
03:04
There is first, the present self.
72
169000
3000
Primeiro há o eu presente.
03:07
This is like Odysseus when he's hearing the song.
73
172000
3000
Isto é como Ulisses quando ele está ouvido a música.
03:10
He just wants to get to the front row.
74
175000
2000
Ele somente quer ficar na linha de frente.
03:12
He just thinks about the here and now and the immediate gratification.
75
177000
3000
Ele apenas pensa no aqui e agora e na gratificação imediata.
03:15
But then there's this other self, the future self.
76
180000
3000
Mas então existe o outro eu, o futuro eu.
03:18
This is Odysseus as an old man
77
183000
2000
Este é Ulisses como um homem velho
03:20
who wants nothing more than to retire in a sunny villa
78
185000
3000
que não quer nada além de se aposentar num belo local ensolarado
03:23
with his wife Penelope
79
188000
2000
com sua esposa Penélope
03:25
outside of Ithaca -- the other one.
80
190000
3000
fora de Ítaca -- a outra ilha.
03:31
So why do we need commitment devices?
81
196000
4000
Então, por que nós precisamos de artifícios de compromisso?
03:35
Well resisting temptation is hard,
82
200000
2000
Bem, resistir às tentações é difícil,
03:37
as the 19th century English economist
83
202000
3000
como o economista inglês do século XIX,
03:40
Nassau William Senior said,
84
205000
2000
Nassau William Senior, disse:
03:42
"To abstain from the enjoyment which is in our power,
85
207000
3000
" Abster-se do prazer que está em nossas mãos
03:45
or to seek distant rather than immediate results,
86
210000
3000
ou procurar resultados distantes e não imediatos
03:48
are among the most painful exertions
87
213000
2000
estão entre os mais dolorosos esforços
03:50
of the human will."
88
215000
2000
da vontade humana."
03:52
If you set goals for yourself and you're like a lot of other people,
89
217000
3000
Se você estabelece metas para você mesmo e você é como muitas outras pessoas
03:55
you probably realize
90
220000
2000
você provavelmente compreende;
03:57
it's not that your goals are physically impossible
91
222000
2000
não é que as suas metas sejam fisicamente impossíveis
03:59
that's keeping you from achieving them,
92
224000
2000
o que te impede de alcançá-las,
04:01
it's that you lack the self-discipline to stick to them.
93
226000
3000
é que te falta disciplina própria para obtê-las.
04:04
It's physically possible to lose weight.
94
229000
2000
É fisicamente possível perder peso.
04:06
It's physically possible to exercise more.
95
231000
3000
É fisicamente possível se exercitar mais.
04:09
But resisting temptation
96
234000
2000
Mas resistir às tentações
04:11
is hard.
97
236000
2000
é difícil.
04:13
The other reason
98
238000
2000
A outra razão
04:15
that it's difficult to resist temptation
99
240000
3000
por que é difícil resistir às tentações
04:18
is because it's an unequal battle
100
243000
3000
é que é uma batalha desigual
04:21
between the present self and the future self.
101
246000
2000
entre o eu presente e o futuro eu.
04:23
I mean, let's face it, the present self is present.
102
248000
2000
Quero dizer, vamos encarar isto, o presente eu é presente.
04:25
It's in control. It's in power right now.
103
250000
3000
Ele está no controle. Ele é poder agora.
04:28
It has these strong, heroic arms
104
253000
2000
Ele tem estes fortes e heróicos braços
04:30
that can lift doughnuts into your mouth.
105
255000
2000
que podem levantar bolinhos deliciosos até sua boca.
04:32
And the future self is not even around.
106
257000
3000
E o futuro eu nem está por perto.
04:35
It's off in the future. It's weak.
107
260000
3000
Ele está fora, no futuro. É fraco.
04:38
It doesn't even have a lawyer present.
108
263000
2000
Ele não tem sequer um advogado presente.
04:40
There's nobody to stick up for the future self.
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265000
2000
Não tem ninguém para apoiar o futuro eu.
04:42
And so the present self can trounce
110
267000
3000
E então o eu presente pode se sobrepor
04:45
all over its dreams.
111
270000
2000
a todos os seus sonhos.
04:47
So there's this battle between the two selves that's being fought,
112
272000
4000
Então existe esta guerra entre os dois eus que está sendo travada
04:51
and we need commitment devices
113
276000
2000
e nós precisamos de dispositivos de compromisso
04:53
to level the playing field between the two.
114
278000
3000
para nivelar o campo de batalha entre os dois.
04:56
Now I'm a big fan of commitment devices actually.
115
281000
3000
Agora, sou um grande fã de dispositivos de compromisso, na verdade.
04:59
Tying yourself to the mast is the oldest one, but there are other ones
116
284000
3000
Amarrar-se ao mastro é o mais antigo deles, mas também há outros,
05:02
such as locking a credit card away with a key
117
287000
4000
como guardar um cartão de crédito a chave,
05:06
or not bringing junk food into the house so you won't eat it
118
291000
3000
ou não trazer alimentos industrializados para casa, assim você não vai comê-los,
05:09
or unplugging your Internet connection
119
294000
2000
ou tirar da tomada a sua conexão com a internet
05:11
so you can use your computer.
120
296000
2000
para que você possa usar o seu computador.
05:13
I was creating commitment devices of my own
121
298000
2000
Eu estava criando dispositivos de compromisso próprios
05:15
long before I knew what they were.
122
300000
2000
muito antes que eu soubesse o que eles eram.
05:17
So when I was a starving post-doc
123
302000
2000
Então, quando estava morrendo de fome com a minha bolsa de pesquisa
05:19
at Columbia University,
124
304000
2000
na Universidade de Colúmbia,
05:21
I was deep in a publish-or-perish phase of my career.
125
306000
3000
eu estava mergulhado numa fase da minha carreira que era publicar ou perecer.
05:24
I had to write five pages a day
126
309000
2000
Eu tinha que escrever cinco páginas por dia
05:26
towards papers
127
311000
2000
para trabalhos
05:28
or I would have to give up five dollars.
128
313000
3000
ou teria que abrir mão de cinco dólares.
05:31
And when you try to execute these commitment devices,
129
316000
3000
E quando você tenta pôr em prática estes dispositivos de compromisso,
05:34
you realize the devil is really in the details.
130
319000
2000
você se dá conta de que o diabo está realmente nos detalhes.
05:36
Because it's not that easy to get rid of five dollars.
131
321000
3000
Por que não é tão fácil abrir mão de cinco dólares.
05:39
I mean, you can't burn it; that's illegal.
132
324000
3000
Quero dizer, você não pode queimá-los, isto é ilegal.
05:42
And I thought, well I could give it to a charity
133
327000
2000
E eu pensei, bem, poderia doar para a caridade
05:44
or give it to my wife or something like that.
134
329000
2000
ou dar para a minha esposa ou alguma coisa do gênero.
05:46
But then I thought, oh, I'm sending myself mixed messages.
135
331000
2000
Mas então eu pensei, oh, eu estou mandando mensagens misturadas a mim mesmo.
05:48
Because not writing is bad, but giving to charity is good.
136
333000
3000
Porque não escrever é ruim, mas doar para a caridade é bom.
05:51
So then I would kind of justify not writing
137
336000
2000
Assim, de certa forma eu poderia justificar o não escrever
05:53
by giving a gift.
138
338000
2000
pelo dar um presente.
05:55
And then I kind of flipped that around and thought,
139
340000
2000
Então, como que revirei aquilo e pensei,
05:57
well I could give it to the neo-Nazis.
140
342000
2000
bem, eu poderia doar para os neo-nazistas.
05:59
But then I was like, that's more bad than writing is good,
141
344000
3000
Daí, pensei, isso é pior do que escrever é bom,
06:02
and so that wouldn't work.
142
347000
2000
e então aquilo não iria funcionar.
06:04
So ultimately, I just decided
143
349000
2000
No fim das contas, eu decidi
06:06
I would leave it in an envelope on the subway.
144
351000
3000
que deixaria o dinheiro em um envelope no metrô.
06:09
Sometimes a good person would find it,
145
354000
2000
Pode ser que uma boa pessoa encontre,
06:11
sometimes a bad person would find it.
146
356000
2000
pode ser que uma má pessoa encontre.
06:13
On average, it was just a completely pointless exchange of money
147
358000
3000
Em média, era apenas uma troca completamente inútil de dinheiro
06:16
that I would regret.
148
361000
2000
da qual eu iria me arrepender.
06:18
(Laughter)
149
363000
3000
(Risos)
06:21
Such it is with commitment devices.
150
366000
3000
Da mesma maneira acontece com os dispositivos de compromisso.
06:24
But despite my like for them,
151
369000
4000
Mas apesar do meu apreço por eles,
06:28
there's two nagging concerns
152
373000
2000
existem duas preocupações ranzinzas
06:30
that I've always had about commitment devices,
153
375000
2000
que eu sempre tive sobre dispositivos de compromisso,
06:32
and you might feel this if you use them yourself.
154
377000
2000
e vocês podem sentir isto se vocês os usarem.
06:34
So the first is,
155
379000
2000
A primeira é,
06:36
when you've got one of these devices going,
156
381000
2000
quando você tem um desses dispositivos funcionando,
06:38
such as this contract to write everyday or pay,
157
383000
3000
como esse do contrato de escrever todos os dias ou pagar,
06:41
it's just a constant reminder
158
386000
2000
ele é um lembrete constante
06:43
that you have no self-control.
159
388000
2000
de que você não tem autocontrole.
06:45
You're just telling yourself, "Without you, commitment device,
160
390000
2000
Você apenas diz para si mesmo, "Sem você, dispositivo de compromisso,
06:47
I am nothing, I have no self-discipline."
161
392000
3000
eu não sou nada, eu não tenho autodisciplina".
06:50
And then when you're ever in a situation
162
395000
2000
Assim, sempre que você está em uma situação
06:52
where you don't have a commitment device in place --
163
397000
3000
para a qual você não tem um dispositivo de compromisso alocado --
06:55
like, "Oh my God, that person's offering me a doughnut,
164
400000
2000
como: "Oh meu Deus, aquela pessoa está me oferecendo uma rosquinha,
06:57
and I have no defense mechanism," --
165
402000
2000
e eu não tenho um mecanismo de defesa" --
06:59
you just eat it.
166
404000
2000
você a come.
07:01
So I don't like the way that they take the power away from you.
167
406000
3000
Então, não gosto da maneira como eles tiram seu poder.
07:04
I think self-discipline is something, it's like a muscle.
168
409000
3000
Acho que autodisciplina é alguma coisa como um músculo.
07:07
The more you exercise it, the stronger it gets.
169
412000
3000
Quanto mais você o exercita, mais forte ele fica.
07:10
The other problem with commitment devices
170
415000
2000
O outro problema com os dispositivos de compromisso
07:12
is that you can always weasel your way out of them.
171
417000
3000
é que você sempre pode encontrar um caminho para contorná-los.
07:15
You say, "Well, of course I can't write today,
172
420000
2000
Você diz: "Bem, sem dúvida, não posso escrever hoje,
07:17
because I'm giving a TEDTalk and I have five media interviews,
173
422000
3000
por que estou dando uma palestra no TEDTalk e tenho cinco entrevistas agendadas para a mídia,
07:20
and then I'm going to a cocktail party and then I'll be drunk after that.
174
425000
3000
então, tenho que ir a um coquetel e estarei bêbado depois disso.
07:23
And so there's no way that this is going to work."
175
428000
3000
E dessa maneira não tem como fazer isso funcionar."
07:26
So in effect, you are like Odysseus and the first mate
176
431000
2000
Na verdade, você é como Ulisses e o imediato
07:28
in one person.
177
433000
2000
em uma só pessoa.
07:30
You're putting yourself, you're binding yourself,
178
435000
3000
Você está se colocando, você está se amarrando,
07:33
and you're weaseling your way out of it,
179
438000
2000
você está arrumando uma maneira de se soltar
07:35
and then you're beating yourself up afterwards.
180
440000
2000
e daí você bate em você mesmo depois.
07:37
So I've been working
181
442000
2000
Então, tenho trabalhado,
07:39
for about a decade now
182
444000
2000
por cerca de uma década agora,
07:41
on finding other ways
183
446000
2000
em encontrar novas maneiras
07:43
to change people's relationship to the future self
184
448000
2000
de mudar a relação das pessoas com seu eu futuro
07:45
without using commitment devices.
185
450000
2000
sem usar dispositivos de compromisso.
07:47
In particular, I'm interested in the relationship
186
452000
3000
Em particular, estou interessado na relação
07:50
to the future financial self.
187
455000
3000
com o próprio futuro financeiro.
07:54
And this is a timely issue.
188
459000
2000
E esta é uma questão de tempo.
07:56
I'm talking about the topic of saving.
189
461000
2000
Eu estou falando sobre o tópico de economizar.
07:58
Now saving is a classic two selves problem.
190
463000
2000
Economizar é um problema clássico de dois eus.
08:00
The present self does not want to save at all.
191
465000
3000
O eu presente não quer economizar nada.
08:03
It wants to consume.
192
468000
2000
Quer consumir.
08:05
Whereas the future self wants the present self to save.
193
470000
3000
Enquanto que o eu futuro quer que o eu presente economize.
08:09
So this is a timely problem.
194
474000
2000
Então isto é um problema oportuno.
08:11
We look at the savings rate
195
476000
2000
Nós olhamos a taxa de economia
08:13
and it has been declining since the 1950s.
196
478000
3000
e ela vem declinando desde os anos 50.
08:16
At the same time, the Retirement Risk Index,
197
481000
3000
Ao mesmo tempo, o Índice de Risco de Aposentadoria,
08:19
the chance of not being able to meet your needs in retirement,
198
484000
3000
as chances de não sermos capazes de satisfazer nossas necessidades na aposentadoria,
08:22
has been increasing.
199
487000
2000
vem crescendo.
08:24
And we're at a situation now
200
489000
2000
E nós estamos em uma situação agora
08:26
where for every three baby boomers,
201
491000
2000
na qual, para cada três pessoas nascidas na década de 50,
08:28
the McKinsey Global Institute predicts
202
493000
2000
o Instituto Global McKinsey prevê
08:30
that two will not be able to meet their pre-retirement needs
203
495000
4000
que dois não serão capazes de satisfazer suas necessidades pré-aposentadoria,
08:34
while they're in retirement.
204
499000
2000
ao se aposentarem.
08:36
So what can we do about this?
205
501000
3000
Então o que nós podemos fazer a respeito disso?
08:39
There's a philosopher, Derek Parfit,
206
504000
3000
Existe um filósofo, Derec Parfit,
08:42
who said some words that were inspiring to my coauthors and I.
207
507000
3000
que disse algumas palavras que inspiraram meus co-autores e a mim.
08:45
He said that, "We might neglect our future selves
208
510000
3000
Ele disse: "Nós podemos negligenciar nosso eu futuro
08:48
because of some failure of belief or imagination."
209
513000
4000
por causa de alguma falha de crença ou imaginação."
08:52
That is to say,
210
517000
2000
Ou seja,
08:54
we somehow might not believe that we're going to get old,
211
519000
3000
nós, de alguma forma, podemos não acreditar que iremos envelhecer,
08:57
or we might not be able to imagine
212
522000
2000
ou podemos não ser capazes de imaginar
08:59
that we're going to get old some day.
213
524000
2000
que iremos ficar velhos algum dia.
09:01
On the one hand, it sounds ridiculous.
214
526000
2000
Por outro lado, isto soa ridículo.
09:03
Of course, we know that we're going to get old.
215
528000
2000
É claro, nós sabemos que iremos envelhecer.
09:05
But aren't there things that we believe and don't believe at the same time?
216
530000
3000
Mas não existem coisas em que acreditamos e não acreditamos ao mesmo tempo?
09:08
So my coauthors and I have used computers,
217
533000
3000
Então eu e meus co-autores temos usado computadores,
09:11
the greatest tool of our time,
218
536000
2000
a maior ferramenta do nosso tempo,
09:13
to assist people's imagination
219
538000
2000
para ajudar a imaginação das pessoas
09:15
and help them imagine what it might be like
220
540000
3000
e auxiliá-las a imaginar o que poderia ser
09:18
to go into the future.
221
543000
2000
ir para o futuro.
09:20
And I'll show you some of these tools right here.
222
545000
3000
Vou mostrar-lhes algumas dessas ferramentas bem aqui.
09:23
The first is called the distribution builder.
223
548000
2000
A primeira é chamada construtor de distribuição.
09:25
It shows people what the future might be like
224
550000
3000
Ela mostra às pessoas como poderá ser o futuro,
09:28
by showing them a hundred equally probable outcomes
225
553000
3000
exibindo igualmente uma centena de prováveis resultados
09:31
that might be obtained in the future.
226
556000
2000
que poderão ser obtidos no futuro.
09:33
Each outcome is shown by one of these markers,
227
558000
3000
Cada resultado é mostrado por um desses marcadores,
09:36
and each sits on a row
228
561000
2000
e cada um fica numa fileira
09:38
that represents a level of wealth and retirement.
229
563000
2000
que representa um nível de riqueza e aposentadoria.
09:40
Being up at the top
230
565000
2000
Ficar no topo
09:42
means that you're enjoying a high income in retirement.
231
567000
2000
significa que você está usufruindo uma alta renda na aposentadoria
09:44
Being down at the bottom
232
569000
2000
Ficar na base
09:46
means that you're struggling to make ends meet.
233
571000
2000
significa que você está lutando para sobreviver.
09:48
When you make an investment,
234
573000
2000
Quando você faz um investimento,
09:50
what you're really saying is, "I accept
235
575000
2000
o que, na verdade, está dizendo é: "Eu aceito
09:52
that any one of these 100 things
236
577000
2000
que qualquer uma dessas 100 coisas
09:54
could happen to me and determine my wealth."
237
579000
2000
possam acontecer comigo e determinar minha riqueza."
09:56
Now you can try to move your outcomes around.
238
581000
3000
Agora você pode tentar mover seus resultados.
09:59
You can try to manipulate your fate, like this person is doing,
239
584000
3000
Você pode tentar manipular o seu destino, como esta pessoa está fazendo,
10:02
but it costs you something to do it.
240
587000
2000
mas isto te custa alguma coisa para fazer.
10:04
It means that you have to save more today.
241
589000
4000
Isto significa que você tem que economizar mais hoje
10:08
Once you find an investment that you're happy with,
242
593000
2000
Uma vez que você encontre um investimento que te agrade
10:10
what people do is they click "done"
243
595000
2000
o que as pessoas fazem é clicar "feito"
10:12
and the markers begin to disappear,
244
597000
2000
e os marcadores começam a desaparecer,
10:14
slowly, one by one.
245
599000
2000
lentamente, um por um.
10:16
It simulates what it is like to invest in something
246
601000
2000
Isto simula o que é investir em alguma coisa
10:18
and to watch that investment pan out.
247
603000
3000
e observar aquele investimento dar resultado.
10:21
At the end, there will only be one marker left standing
248
606000
3000
No fim, haverá somente um marcador de pé
10:24
and it will determine our wealth in retirement.
249
609000
3000
e ele ira determinar a nossa riqueza na aposentadoria.
10:27
Yes, this person retired
250
612000
2000
Sim, esta pessoa se aposentou
10:29
at 150 percent of their working income in retirement.
251
614000
4000
com 150 por cento da sua renda de trabalho na aposentadoria.
10:33
They're making more money while retired
252
618000
2000
Eles estão ganhando mais dinheiro enquanto aposentados
10:35
than they were making while they were working.
253
620000
2000
do que ganhavam quando estavam trabalhando.
10:37
If you're like most people,
254
622000
2000
Se vocês são como a maioria das pessoas
10:39
just seeing that gave you a small sense of elation and joy --
255
624000
4000
que apenas veem o que lhes dá uma pequena sensação de exaltação e alegria
10:43
just to think about making
256
628000
2000
apenas pense sobre ganhar
10:45
50 percent more money in retirement than before.
257
630000
3000
50 por cento mais dinheiro na aposentadoria do que antes.
10:48
However, had you ended up on the very bottom,
258
633000
2000
Entretanto, se vocês terminaram na base,
10:50
it might have given you a slight sense
259
635000
2000
isto pode ter lhes dado uma ligeira sensação
10:52
of dread and/or nausea
260
637000
2000
de pavor e ou náusea,
10:54
thinking about struggling to get by in retirement.
261
639000
4000
pensar na luta para se manter na aposentadoria.
10:58
By using this tool over and over
262
643000
2000
Usando esta ferramenta repetidamente
11:00
and simulating outcome after outcome,
263
645000
3000
e simulando resultados depois de resultados,
11:03
people can understand
264
648000
2000
as pessoas podem entender
11:05
that the investments and savings that they undertake today
265
650000
3000
que os investimentos e economias que elas fazem hoje
11:08
determine their well-being in the future.
266
653000
2000
determinam o seu bem-estar no futuro.
11:10
Now people are motivated through emotions,
267
655000
3000
Agora as pessoas são motivadas pelas emoções,
11:13
but different people find different things motivating.
268
658000
3000
mas pessoas diferentes encontram diferentes tipos de motivações.
11:16
This is a simulation
269
661000
3000
Isto é uma simulação
11:19
that uses graphics,
270
664000
2000
que usa gráficos,
11:21
but other people find motivating what money can buy,
271
666000
2000
mas outras pessoas encontram motivação no que o dinheiro pode comprar,
11:23
not just numbers.
272
668000
2000
não apenas em números.
11:25
So here I made a distribution builder
273
670000
2000
Então aqui eu fiz um construtor de distribuição
11:27
where instead of showing numerical outcomes,
274
672000
3000
em que, ao invés de mostrar resultados numéricos,
11:30
I show people what those outcomes will get you,
275
675000
3000
mostro às pessoas o que estes resultados podem dar a você,
11:33
in particular apartments that you can afford
276
678000
2000
em particular apartamentos que você pode pagar,
11:35
if you're retiring on 3,000, 2,500,
277
680000
3000
se você se aposentar com 3.000 , 2.500,
11:38
2,000 dollars per month and so on.
278
683000
3000
2.000 dólares por mês e assim por diante.
11:41
As you move down the ladder of apartments,
279
686000
2000
À medida que você desce as escadas do apartamento,
11:43
you see that they get worse and worse.
280
688000
3000
você vê que eles vão ficando cada vez piores.
11:46
Some of them look like places I lived in as a graduate student.
281
691000
4000
Alguns deles se parecem com lugares em que morei como estudante de graduação.
11:50
And as you get to the very bottom,
282
695000
4000
E quando você chega à base,
11:54
you're faced with the unfortunate reality
283
699000
2000
você se defronta com a realidade infeliz
11:56
that if you don't save anything for retirement,
284
701000
2000
que, se você não economizar nada para a aposentadoria,
11:58
you won't be able to afford any housing at all.
285
703000
3000
você não terá condições de pagar por nenhuma moradia.
12:01
Those are actual pictures of actual apartments
286
706000
2000
Aquelas são fotografias reais de apartamentos reais,
12:03
renting for that amount
287
708000
2000
alugados por aquela quantia,
12:05
as advertised on the Internet.
288
710000
2000
como anunciado na Internet.
12:07
The last thing I'll show you,
289
712000
2000
A última coisa que eu vou lhes mostrar,
12:09
the last behavioral time machine,
290
714000
2000
o último comportamento da máquina do tempo,
12:11
is something that I created with Hal Hershfield,
291
716000
3000
é alguma coisa que eu criei com Hal Hershfield,
12:14
who was introduced to me by my coauthor on a previous project,
292
719000
3000
que me foi apresentado pelo meu co-autor em um projeto anterior,
12:17
Bill Sharpe.
293
722000
2000
Bill Sharpe.
12:19
And what it is
294
724000
2000
E é
12:21
is an exploration into virtual reality.
295
726000
2000
uma exploração dentro da realidade virtual.
12:23
So what we do is we take pictures of people --
296
728000
3000
Então o que nós fazemos é tirar fotografias de pessoas --
12:26
in this case, college-age people --
297
731000
2000
neste caso, pessoas na idade de universitários -
12:28
and we use software to age them
298
733000
2000
e usamos um software para torná-las mais velhas
12:30
and show these people what they'll look like
299
735000
3000
e mostramos a estas pessoas como elas irão parecer
12:33
when they're 60, 70, 80 years old.
300
738000
2000
quando tiverem 60, 70, 80 anos de idade.
12:35
And we try to test
301
740000
2000
E nós tentamos testar
12:37
whether actually assisting your imagination
302
742000
3000
se, na verdade, auxiliar sua imaginação
12:40
by looking at the face of your future self
303
745000
2000
a olhar na face do seu futuro eu
12:42
can change you investment behavior.
304
747000
2000
pode mudar o seu comportamento de investidor.
12:44
So this is one of our experiments.
305
749000
3000
Então este é um dos nossos experimentos.
12:47
Here we see the face of the young subject on the left.
306
752000
3000
Aqui nós vemos a face desta jovem pessoa à esquerda.
12:50
He's given a control
307
755000
2000
Foi lhe dado um controle
12:52
that allows him to adjust his savings rate.
308
757000
2000
que lhe permite ajustar suas taxas de poupança.
12:54
As he moves his savings rate down,
309
759000
2000
À medida que ele movimenta suas economias com taxas baixas,
12:56
it means that he's saving zero
310
761000
2000
isto significa que ele não está economizando nada
12:58
when it's all the way here at the left.
311
763000
2000
quando percorre todo este trajeto aqui, à esquerda.
13:00
You can see his current annual income --
312
765000
2000
Vocês podem ver sua renda anual de agora --
13:02
this is the percentage of his paycheck that he can take home today --
313
767000
3000
este é o percentual do seu cheque de pagamento que ele pode levar para casa hoje --
13:05
is quite high, 91 percent,
314
770000
2000
é bem alto, 91 por cento,
13:07
but his retirement income is quite low.
315
772000
2000
mas a sua renda de aposentadoria é bem baixa.
13:09
He's going to retire on 44 percent
316
774000
2000
Ele irá se aposentar com 44 por cento
13:11
of what he earned while he was working.
317
776000
3000
do que ele ganhava quando estava trabalhando.
13:14
If he saves the maximum legal amount,
318
779000
3000
Se ele economizar a importância legal máxima,
13:17
his retirement income goes up,
319
782000
2000
a renda da sua aposentadoria cresce,
13:19
but he's unhappy
320
784000
2000
mas ele está infeliz
13:21
because now he has less money on the left-hand side to spend today.
321
786000
3000
porque agora ele tem menos dinheiro, no lado esquerdo, para gastar hoje.
13:25
Other conditions show people the future self.
322
790000
3000
Outras condições mostram às pessoas seu futuro eu.
13:28
And from the future self's point of view, everything is in reverse.
323
793000
3000
E para o ponto de vísta do futuro eu, todas as coisas são ao contrário,
13:31
If you save very little,
324
796000
2000
se você economizar muito pouco,
13:33
the future self is unhappy
325
798000
2000
o futuro eu será infeliz,
13:35
living on 44 percent of the income.
326
800000
3000
vivendo com 44 por cento da sua renda.
13:38
Whereas if the present self saves a lot,
327
803000
3000
De outro modo, se o eu presente economiza muito,
13:41
the future self is delighted,
328
806000
2000
o eu futuro fica encantado,
13:43
where the income is close up near 100 percent.
329
808000
3000
quando a renda se aproxima de 100 por cento.
13:46
To bring this to a wider audience,
330
811000
3000
Para trazer isto a uma audiência maior,
13:49
I've been working with Hal and Allianz
331
814000
3000
eu venho trabalhando com Hal e Allianz
13:52
to create something we call the behavioral time machine,
332
817000
3000
para criar alguma coisa que nós chamamos de máquina do tempo comportamental,
13:55
in which you not only get to see yourself in the future,
333
820000
3000
na qual você não apenas consegue se ver no futuro,
13:58
but you get to see anticipated emotional reactions
334
823000
3000
mas você consegue ver antecipadamente reações emocionais
14:01
to different levels of retirement wealth.
335
826000
3000
a diferentes níveis de riqueza na aposentadoria.
14:04
So for instance,
336
829000
2000
Então, por exemplo,
14:06
here is somebody using the tool.
337
831000
2000
aqui está alguém usando a ferramenta.
14:08
And just watch the facial expressions
338
833000
2000
Apenas observem a expressão facial
14:10
as they move the slider.
339
835000
2000
à medida que ele move o cursor.
14:12
The younger face gets happier and happier, saving nothing.
340
837000
2000
A face jovem fica cada vez mais feliz, não economiza nada.
14:14
The older face is miserable.
341
839000
2000
A face idosa é miserável.
14:16
And slowly, slowly we're bringing it up to a moderate savings rate.
342
841000
2000
E vagarosamente, vagarosamente nós o trazemos para uma taxa de poupança moderada.
14:18
And then it's a high savings rate.
343
843000
2000
E então vamos para uma alta taxa de economia.
14:20
The younger face is getting unhappy.
344
845000
2000
A face jovem demonstra infelicidade.
14:22
The older face is quite pleased
345
847000
2000
A face idosa mostra satisfação
14:24
with the decision.
346
849000
3000
com a decisão.
14:27
We're going to see if this has an effect on what people do.
347
852000
2000
Nós vamos ver se isto provoca um efeito no que as pessoas fazem.
14:29
And what's nice about it
348
854000
2000
E o que é bom nisso
14:31
is it's not something that biasing people actually,
349
856000
3000
é que não é alguma coisa que predispõe as pessoas
14:34
because as one face smiles,
350
859000
2000
por que quando uma face sorri
14:36
the other face frowns.
351
861000
2000
a outra face fica carrancuda.
14:38
It's not telling you which way to put the slider,
352
863000
2000
Não é te dizer como mover o cursor.
14:40
it's just reminding you that you are
353
865000
3000
É somente te lembrar que você está aqui
14:43
connected to and legally tied to
354
868000
2000
conectado e legalmente amarrado a
14:45
this future self.
355
870000
2000
esse futuro eu.
14:47
Your decisions today are going to determine its well-being.
356
872000
3000
Suas decisões de hoje irão determinar o seu bem-estar.
14:50
And that's something that's easy to forget.
357
875000
3000
E isto é alguma coisa que é fácil de esquecer.
14:53
This use of virtual reality
358
878000
3000
Este uso da realidade virtual
14:56
is not just good for making people look older.
359
881000
2000
não é bom apenas para fazer as pessoas parecerem velhas.
14:58
There are programs you can get
360
883000
2000
Existem alguns programas em que se pode conseguir
15:00
to see how people might look
361
885000
2000
ver como as pessoas pareceriam
15:02
if they smoke, if they get too much exposure to the sun,
362
887000
3000
se elas fumassem, se ficassem muito expostas ao sol,
15:05
if they gain weight and so on.
363
890000
2000
se elas aumentassem de peso e assim por diante.
15:07
And what's good is,
364
892000
2000
E o bom é que,
15:09
unlike in the experiments that Hal and myself ran with Russ Smith,
365
894000
3000
diferente dos experimentos que eu e Hal conduzimos com Russ Smith,
15:12
you don't have to program these by yourself
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897000
2000
você tão tem que programar isso por si mesmo
15:14
in order to see the virtual reality.
367
899000
3000
para poder ver a realidade virtual.
15:17
There are applications you can get on smartphones for just a few dollars
368
902000
3000
Existem aplicativos que você pode acessar nos smartphones por uns poucos dólares
15:20
that do the same thing.
369
905000
2000
que fazem a mesma coisa.
15:22
This is actually a picture of Hal, my coauthor.
370
907000
2000
Esta é uma fotografia real de Hal, meu co-autor.
15:24
You might recognize him from the previous demos.
371
909000
3000
Vocês podem reconhecê-lo das demonstrações anteriores.
15:27
And just for kicks we ran his picture
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912000
3000
E apenas por diversão nós usamos esta foto
15:30
through the balding, aging and weight gain software
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915000
3000
com o software para torná-lo calvo, velho e obeso
15:33
to see how he would look.
374
918000
2000
para ver como ele pareceria.
15:35
Hal is here, so I think we owe it to him as well as yourself
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920000
3000
Hal está aqui, então penso que devemos isso a ele como também para vocês
15:38
to disabuse you of that last image.
376
923000
3000
para corrigir a concepção daquela última imagem.
15:42
And I'll close it there.
377
927000
2000
E eu vou terminar por aqui.
15:44
On behalf of Hal and myself,
378
929000
2000
Em meu nome e no de de Hal,
15:46
I wish all the best to your present and future selves.
379
931000
2000
desejo tudo de bom para o eu presente e futuro de vocês.
15:48
Thank you.
380
933000
2000
Muito obrigado.
15:50
(Applause)
381
935000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Goldstein - Behavioral economistDaniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future,
Why you should listen
Daniel Goldstein studies decision-making -- especially how humans make economic and social decisions over the course of our lives, and how we can give ourselves the right incentives, reminders, and rules of thumb to make long-term smart choices rather than short-term fun choices. He runs the blog Decision Science News. Dan is Principal Researcher at Microsoft Research, a former professor at London Business School, and member of the academic advisory board of the Behavioural Insights Team in the UK (aka the Nudge Unit). In 2015, he became President of the Society for Judgment and Decision Making, the largest academic society in Behavioral Economics.
Daniel Goldstein | Speaker | TED.com