TED2009
Dan Ariely: Our buggy moral code
Dan Ariely despre codul nostru moral defect
Filmed:
Readability: 3.2
3,509,395 views
Economistul comportamental Dan Ariely studiază defectele din codul nostru moral: motivele ascunse pentru care (câteodată) credem că e în regulă să trişăm sau să furăm. Studii ingenioase îl ajută să demonstreze că suntem iraţionali în mod previzibil -- şi putem fi influenţati în feluri pe care nu le putem sesiza.
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I want to talk to you today a little bit
0
1000
2000
Vreau să vă vorbesc astăzi puţin
00:18
about predictable irrationality.
1
3000
3000
despre iraţionalitatea previzibilă.
00:21
And my interest in irrational behavior
2
6000
4000
Interesul meu faţă de comportamentul iraţional
00:25
started many years ago in the hospital.
3
10000
3000
a început cu mulţi ani în urmă, în spital.
00:28
I was burned very badly.
4
13000
4000
Am suferit arsuri foarte grave.
00:32
And if you spend a lot of time in hospital,
5
17000
3000
Iar când petreci mult timp în spital
00:35
you'll see a lot of types of irrationalities.
6
20000
3000
vezi multe feluri de comportamente iraţionale.
00:38
And the one that particularly bothered me in the burn department
7
23000
5000
Comportamentul care mă supăra cel mai mult în secţia de arşi
00:43
was the process by which the nurses took the bandage off me.
8
28000
4000
era felul în care asistentele îmi scoteau pansamentul.
00:48
Now, you must have all taken a Band-Aid off at some point,
9
33000
2000
Fiecare dintre voi şi-a dat jos măcar o dată un plasture
00:50
and you must have wondered what's the right approach.
10
35000
3000
şi probabil v-aţi întrebat care e cel mai bun mod de a o face.
00:53
Do you rip it off quickly -- short duration but high intensity --
11
38000
4000
Să îl rupi brusc -- durată scurtă dar intensitate mare --
00:57
or do you take your Band-Aid off slowly --
12
42000
2000
sau să îl desfaci încetişor --
00:59
you take a long time, but each second is not as painful --
13
44000
4000
durează mult, dar fiecare secundă nu e atât de dureroasă --
01:03
which one of those is the right approach?
14
48000
3000
care e abordarea corectă?
01:06
The nurses in my department thought that the right approach
15
51000
4000
Asistentele din secţia mea credeau că abordarea corectă
01:10
was the ripping one, so they would grab hold and they would rip,
16
55000
3000
era ruperea, aşa că apucau bandajul şi-l rupeau,
01:13
and they would grab hold and they would rip.
17
58000
2000
şi iar apucau şi iar rupeau.
01:15
And because I had 70 percent of my body burned, it would take about an hour.
18
60000
4000
Şi pentru că aveam arsuri pe 70% din corp, dura cam o oră.
01:19
And as you can imagine,
19
64000
3000
Aşa cum vă imaginaţi,
01:22
I hated that moment of ripping with incredible intensity.
20
67000
4000
uram acel moment al ruperii cu o intensitate incredibilă.
01:26
And I would try to reason with them and say,
21
71000
2000
Încercam să discut cu ele şi le spuneam
01:28
"Why don't we try something else?
22
73000
1000
"De ce să nu încercăm altceva?
01:29
Why don't we take it a little longer --
23
74000
2000
De ce să nu mergem mai încet --
01:31
maybe two hours instead of an hour -- and have less of this intensity?"
24
76000
5000
să zicem două ore în loc de una -- astfel încât intensitatea durerii să fie mai mică?"
01:36
And the nurses told me two things.
25
81000
2000
Iar asistentele mi-au spus două lucruri.
01:38
They told me that they had the right model of the patient --
26
83000
4000
Mi-au spus că ele au modelul corect al pacientului
01:42
that they knew what was the right thing to do to minimize my pain --
27
87000
3000
că ele ştiau ce trebuie să facă pentru a-mi reduce durerea la minimum --
01:45
and they also told me that the word patient doesn't mean
28
90000
3000
şi mi-au mai spus că "pacient" este un cuvânt care nu inseamnă
01:48
to make suggestions or to interfere or ...
29
93000
2000
cineva care face sugestii sau se amestecă sau...
01:50
This is not just in Hebrew, by the way.
30
95000
3000
Şi asta nu numai în ebraică,
01:53
It's in every language I've had experience with so far.
31
98000
3000
ci în fiecare limbă de care ştiu.
01:56
And, you know, there's not much -- there wasn't much I could do,
32
101000
4000
Şi, ştiţi, nu prea e -- nu prea aveam ce să fac,
02:00
and they kept on doing what they were doing.
33
105000
3000
iar ele au continuat să-şi facă treaba.
02:03
And about three years later, when I left the hospital,
34
108000
2000
Dupa vreo trei ani, când am ieşit din spital
02:05
I started studying at the university.
35
110000
3000
am intrat la facultate.
02:08
And one of the most interesting lessons I learned
36
113000
3000
Şi una din lecţiile cele mai interesante pe care le-am învăţat
02:11
was that there is an experimental method
37
116000
2000
a fost existenţa metodei experimentale,
02:13
that if you have a question you can create a replica of this question
38
118000
4000
că dacă ai o întrebare o poţi replica în mod abstract
02:17
in some abstract way, and you can try to examine this question,
39
122000
4000
şi poţi încerca să examinezi întrebarea
02:21
maybe learn something about the world.
40
126000
2000
şi poate să afli ceva despre lume.
02:23
So that's what I did.
41
128000
2000
Aşa că asta am şi făcut.
02:25
I was still interested
42
130000
1000
Eram în continuare interesat
02:26
in this question of how do you take bandages off burn patients.
43
131000
2000
de întrebarea cum să scoţi pansamentele de pe pacienţii arşi.
02:28
So originally I didn't have much money,
44
133000
3000
Iniţial nu prea aveam bani,
02:31
so I went to a hardware store and I bought a carpenter's vice.
45
136000
4000
aşa că m-am dus la un magazin şi am cumpărat o menghină de tâmplărie.
02:35
And I would bring people to the lab and I would put their finger in it,
46
140000
4000
Aduceam oameni în laborator şi le puneam degetul în menghină
02:39
and I would crunch it a little bit.
47
144000
2000
şi îl strângeam puţin.
02:41
(Laughter)
48
146000
2000
(Râsete)
02:43
And I would crunch it for long periods and short periods,
49
148000
3000
Îl strângeam pentru o durată mai lungă sau mai scurtă,
02:46
and pain that went up and pain that went down,
50
151000
2000
cu durere crescândă sau descrescândă,
02:48
and with breaks and without breaks -- all kinds of versions of pain.
51
153000
4000
cu pauze sau fără pauze -- tot felul de variante de durere.
02:52
And when I finished hurting people a little bit, I would ask them,
52
157000
2000
Iar când îi terminam de chinuit puţin, îi întrebam
02:54
so, how painful was this? Or, how painful was this?
53
159000
2000
deci, cât de dureros a fost de data asta? Dar de data asta?
02:56
Or, if you had to choose between the last two,
54
161000
2000
Sau, dacă ar fi să alegi între ultimele două,
02:58
which one would you choose?
55
163000
2000
pe care ai alege-o?
03:00
(Laughter)
56
165000
3000
(Râsete)
03:03
I kept on doing this for a while.
57
168000
3000
Am făcut asta pentru o vreme.
03:06
(Laughter)
58
171000
2000
(Râsete)
03:08
And then, like all good academic projects, I got more funding.
59
173000
4000
Şi apoi, ca orice proiect academic bun, am primit mai multe fonduri.
03:12
I moved to sounds, electrical shocks --
60
177000
2000
Am trecut la sunete, şocuri electrice --
03:14
I even had a pain suit that I could get people to feel much more pain.
61
179000
5000
Am avut pâna şi un costum special care îi face pe oameni să simtă mai multă durere.
03:19
But at the end of this process,
62
184000
4000
Dar la sfârşitul acestui proces
03:23
what I learned was that the nurses were wrong.
63
188000
3000
ceea ce am aflat a fost că asistentele au greşit.
03:26
Here were wonderful people with good intentions
64
191000
3000
Oameni minunaţi şi bine intentionaţi
03:29
and plenty of experience, and nevertheless
65
194000
2000
cu multă experienţă, şi totuşi
03:31
they were getting things wrong predictably all the time.
66
196000
4000
greşeau tot timpul într-un mod previzibil.
03:35
It turns out that because we don't encode duration
67
200000
3000
Se dovedeşte că, deoarece nu percepem durata
03:38
in the way that we encode intensity,
68
203000
2000
în acelaşi mod în care percepem intensitatea,
03:40
I would have had less pain if the duration would have been longer
69
205000
4000
m-ar fi durut mai puţin dacă durata ar fi fost mai mare
03:44
and the intensity was lower.
70
209000
2000
iar intensitatea mai mică.
03:46
It turns out it would have been better to start with my face,
71
211000
3000
Se dovedeşte că ar fi fost mai bine să înceapă cu faţa,
03:49
which was much more painful, and move toward my legs,
72
214000
2000
care era mult mai dureroasă, şi să se îndrepte spre picioare,
03:51
giving me a trend of improvement over time --
73
216000
3000
oferindu-mi o continuă îmbunătăţire --
03:54
that would have been also less painful.
74
219000
1000
asta ar fi fost mai puţin dureros.
03:55
And it also turns out that it would have been good
75
220000
2000
Şi se mai dovedeşte că ar fi fost bine
03:57
to give me breaks in the middle to kind of recuperate from the pain.
76
222000
2000
să-mi dea pauze din timp în timp, pentru a-mi reveni un pic din suferinţă.
03:59
All of these would have been great things to do,
77
224000
2000
Toate astea ar fi fost lucruri foarte bine de făcut,
04:01
and my nurses had no idea.
78
226000
3000
iar asistentele mele habar nu aveau.
04:04
And from that point on I started thinking,
79
229000
1000
Din acel moment am început să mă gândesc
04:05
are the nurses the only people in the world who get things wrong
80
230000
3000
dacă asistentele sunt singurele din lume care greşesc
04:08
in this particular decision, or is it a more general case?
81
233000
3000
în această decizie, sau există un caz mai general?
04:11
And it turns out it's a more general case --
82
236000
2000
Şi se dovedeşte că e un caz mai general --
04:13
there's a lot of mistakes we do.
83
238000
3000
facem o mulţime de greşeli.
04:16
And I want to give you one example of one of these irrationalities,
84
241000
5000
Vreau să vă dau un exemplu de astfel de comportamente iraţionale
04:21
and I want to talk to you about cheating.
85
246000
3000
şi vreau să vă vorbesc despre înşelăciune.
04:24
And the reason I picked cheating is because it's interesting,
86
249000
2000
Iar motivul pentru care am ales înşelăciunea e pentru că e un subiect interesant,
04:26
but also it tells us something, I think,
87
251000
2000
dar şi pentru că ne spune câte ceva, cred,
04:28
about the stock market situation we're in.
88
253000
3000
despre actuala situaţie cu bursa.
04:31
So, my interest in cheating started
89
256000
3000
Deci, interesul meu faţă de înşelăciune a început
04:34
when Enron came on the scene, exploded all of a sudden,
90
259000
2000
când Enron a intrat în scenă, şi a explodat deodată,
04:36
and I started thinking about what is happening here.
91
261000
3000
şi am început să mă gândesc oare ce se întâmplă.
04:39
Is it the case that there was kind of
92
264000
1000
E vorba de o situaţie în care sunt
04:40
a few apples who are capable of doing these things,
93
265000
3000
câteva elemente izolate care sunt capabile de astfel de lucruri,
04:43
or are we talking a more endemic situation,
94
268000
2000
sau e vorba de o situaţie endemică,
04:45
that many people are actually capable of behaving this way?
95
270000
4000
unde mulţi oameni sunt de fapt capabili de un asemenea comportament?
04:49
So, like we usually do, I decided to do a simple experiment.
96
274000
4000
Aşa că, aşa cum fac de obicei, am hotărât să fac un experiment simplu.
04:53
And here's how it went.
97
278000
1000
Şi iată cum s-a desfăşurat.
04:54
If you were in the experiment, I would pass you a sheet of paper
98
279000
3000
Dacă participai la experiment îţi dădeam o foaie de hârtie
04:57
with 20 simple math problems that everybody could solve,
99
282000
4000
cu 20 de probleme simple de matematică pe care oricine le poate rezolva,
05:01
but I wouldn't give you enough time.
100
286000
2000
dar nu îţi dădeam timp destul.
05:03
When the five minutes were over, I would say,
101
288000
2000
La sfârşitul celor cinci minute spuneam
05:05
"Pass me the sheets of paper, and I'll pay you a dollar per question."
102
290000
3000
"Daţi-mi foile şi vă voi plăti un dolar pe întrebare."
05:08
People did this. I would pay people four dollars for their task --
103
293000
4000
Oamenii făceau ce li s-a cerut. Îi plăteam patru dolari pentru treabă --
05:12
on average people would solve four problems.
104
297000
2000
oamenii rezolvau în medie patru probleme.
05:14
Other people I would tempt to cheat.
105
299000
3000
Pe alţii îi tentam să trişeze.
05:17
I would pass their sheet of paper.
106
302000
1000
Le dădeam foaia de hârtie.
05:18
When the five minutes were over, I would say,
107
303000
2000
La sfârşitul celor cinci minute spuneam
05:20
"Please shred the piece of paper.
108
305000
1000
"Distrugeţi, vă rog, foaia de hârtie.
05:21
Put the little pieces in your pocket or in your backpack,
109
306000
3000
Puneţi bucăţelele în buzunar sau în geantă
05:24
and tell me how many questions you got correctly."
110
309000
3000
şi spuneţi-mi câte răspunsuri corecte aţi avut."
05:27
People now solved seven questions on average.
111
312000
3000
Oamenii rezolvau acum în medie şapte întrebări.
05:30
Now, it wasn't as if there was a few bad apples --
112
315000
5000
Acum, nu se întampla să fie doar câteva cazuri izolate --
05:35
a few people cheated a lot.
113
320000
3000
câţiva oameni care să trişeze mult.
05:38
Instead, what we saw is a lot of people who cheat a little bit.
114
323000
3000
Ci aveam de-a face cu mulţi oameni care trişau puţin.
05:41
Now, in economic theory,
115
326000
3000
În teoria economică
05:44
cheating is a very simple cost-benefit analysis.
116
329000
3000
înşelăciunea e o simplă analiză a costurilor şi beneficiiilor.
05:47
You say, what's the probability of being caught?
117
332000
2000
Îţi spui "Care e probabilitatea de a fi prins?
05:49
How much do I stand to gain from cheating?
118
334000
3000
Cât de mult am de câştigat înşelând?
05:52
And how much punishment would I get if I get caught?
119
337000
2000
Şi cât de mare e pedeapsa dacă sunt prins?”
05:54
And you weigh these options out --
120
339000
2000
Pui opţiunile în balanţă --
05:56
you do the simple cost-benefit analysis,
121
341000
2000
faci o simplă analiză a costurilor şi beneficiilor
05:58
and you decide whether it's worthwhile to commit the crime or not.
122
343000
3000
şi decizi dacă merită sau nu să comiţi înşelăciunea.
06:01
So, we try to test this.
123
346000
2000
Aşa că am încercat să testăm acest lucru.
06:03
For some people, we varied how much money they could get away with --
124
348000
4000
Pentru unii oameni am variat cu cât de mulţi bani puteau trece neobservaţi --
06:07
how much money they could steal.
125
352000
1000
cât de mulţi bani puteau să fure.
06:08
We paid them 10 cents per correct question, 50 cents,
126
353000
3000
Îi plăteam 10 cenţi pentru un răspuns corect, 50 de cenţi,
06:11
a dollar, five dollars, 10 dollars per correct question.
127
356000
3000
un dolar, cinci dolari, zece dolari pentru o întrebare corectă.
06:14
You would expect that as the amount of money on the table increases,
128
359000
4000
Te-ai aştepta ca pe masură ce suma de bani disponibilă creşte
06:18
people would cheat more, but in fact it wasn't the case.
129
363000
3000
oamenii vor trişa mai mult, dar nu a fost aşa.
06:21
We got a lot of people cheating by stealing by a little bit.
130
366000
3000
Ce am obţinut au fost mulţi oameni care au înşelat furând doar câte puţin.
06:24
What about the probability of being caught?
131
369000
3000
Dar probabilitatea de a fi prins?
06:27
Some people shredded half the sheet of paper,
132
372000
2000
Unii oameni rupeau în două foaia de hârtie,
06:29
so there was some evidence left.
133
374000
1000
aşa că ramânea o dovadă.
06:30
Some people shredded the whole sheet of paper.
134
375000
2000
Alţi oameni distrugeau foaia în întregime.
06:32
Some people shredded everything, went out of the room,
135
377000
3000
Unii oameni distrugeau întreaga foaie, ieşeau din cameră,
06:35
and paid themselves from the bowl of money that had over 100 dollars.
136
380000
3000
şi îşi luau singuri banii dintr-un vas care conţinea peste 100 de dolari.
06:38
You would expect that as the probability of being caught goes down,
137
383000
3000
Te-ai aştepta ca pe măsură ce probabilitatea de a fi prins scade,
06:41
people would cheat more, but again, this was not the case.
138
386000
3000
oamenii vor trişa mai mult, dar, din nou, nu s-a întâmplat aşa.
06:44
Again, a lot of people cheated by just by a little bit,
139
389000
3000
Din nou, mulţi oameni au trişat doar câte puţin,
06:47
and they were insensitive to these economic incentives.
140
392000
3000
şi au fost insensibili la stimulentele economice.
06:50
So we said, "If people are not sensitive
141
395000
1000
Aşa că am zis: "Dacă oamenii nu sunt sensibili
06:51
to the economic rational theory explanations, to these forces,
142
396000
5000
la explicaţiile teoriei economice raţionale, la aceste forţe,
06:56
what could be going on?"
143
401000
3000
oare ce se petrece?
06:59
And we thought maybe what is happening is that there are two forces.
144
404000
3000
Şi ne-am gândit că poate ceea ce se întâmplă e că există două forţe.
07:02
At one hand, we all want to look at ourselves in the mirror
145
407000
2000
Pe de o parte, cu toţii vrem să ne putem privi în oglindă
07:04
and feel good about ourselves, so we don't want to cheat.
146
409000
3000
şi să ne simţim bine faţă de noi înşine, deci nu vrem să trişăm.
07:07
On the other hand, we can cheat a little bit,
147
412000
2000
Pe de altă parte, putem să trişăm câte puţin,
07:09
and still feel good about ourselves.
148
414000
2000
şi tot să ne simţim bine faţă de noi înşine.
07:11
So, maybe what is happening is that
149
416000
1000
Deci poate ceea ce se întâmplă e că
07:12
there's a level of cheating we can't go over,
150
417000
2000
există un nivel de înşelăciune peste care nu putem trece,
07:14
but we can still benefit from cheating at a low degree,
151
419000
4000
dar tot putem să beneficiem de pe urma unei înşelăciuni mai mici,
07:18
as long as it doesn't change our impressions about ourselves.
152
423000
3000
atâta vreme cât nu ne schimbă părerea despre noi înşine.
07:21
We call this like a personal fudge factor.
153
426000
3000
Lucrul acesta l-am numit factor de corecţie personal.
07:25
Now, how would you test a personal fudge factor?
154
430000
4000
Acum, cum să testezi un factor de corecţie personal?
07:29
Initially we said, what can we do to shrink the fudge factor?
155
434000
4000
La început am spus, ce putem face ca să reducem factorul de corecţie?
07:33
So, we got people to the lab, and we said,
156
438000
2000
Am adus oameni în laborator şi le-am spus
07:35
"We have two tasks for you today."
157
440000
2000
"Avem două sarcini pentru voi astăzi."
07:37
First, we asked half the people
158
442000
1000
Mai întâi am cerut unei jumătăţi dintre ei
07:38
to recall either 10 books they read in high school,
159
443000
2000
să-şi amintească fie 10 cărţi pe care le-au citit în liceu,
07:40
or to recall The Ten Commandments,
160
445000
3000
fie să-şi amintească Cele Zece Porunci.
07:43
and then we tempted them with cheating.
161
448000
2000
şi apoi i-am tentat să trişeze.
07:45
Turns out the people who tried to recall The Ten Commandments --
162
450000
3000
S-a dovedit că cei care au încercat să-şi amintească Cele Zece Porunci --
07:48
and in our sample nobody could recall all of The Ten Commandments --
163
453000
2000
şi în grupul nostru nimeni nu şi-a putut aminti toate Cele Zece Porunci --
07:51
but those people who tried to recall The Ten Commandments,
164
456000
4000
dar cei care au încercat să-şi amintească Cele Zece Porunci
07:55
given the opportunity to cheat, did not cheat at all.
165
460000
3000
având ocazia să trişeze, nu au trişat deloc.
07:58
It wasn't that the more religious people --
166
463000
2000
Nu că oamenii mai religioşi,
08:00
the people who remembered more of the Commandments -- cheated less,
167
465000
1000
cei care şi-au amintit mai multe Porunci - au trişat mai puţin,
08:01
and the less religious people --
168
466000
2000
iar cei mai puţin religioşi,
08:03
the people who couldn't remember almost any Commandments --
169
468000
1000
cei care nu şi-au amintit aproape nicio Poruncă,
08:04
cheated more.
170
469000
2000
au trişat mai mult.
08:06
The moment people thought about trying to recall The Ten Commandments,
171
471000
4000
În momentul în care oamenii s-au gândit să încerce să-şi amintească Cele Zece Porunci
08:10
they stopped cheating.
172
475000
1000
au încetat să trişeze.
08:11
In fact, even when we gave self-declared atheists
173
476000
2000
De fapt, chiar şi când am pus atei marturisiţi
08:13
the task of swearing on the Bible and we give them a chance to cheat,
174
478000
4000
să jure pe Biblie şi le-am dat ocazia să trişeze
08:17
they don't cheat at all.
175
482000
2000
nu au trişat deloc.
08:21
Now, Ten Commandments is something that is hard
176
486000
2000
E greu să introduci Cele Zece Porunci
08:23
to bring into the education system, so we said,
177
488000
2000
în sistemul educaţional, aşa că am spus,
08:25
"Why don't we get people to sign the honor code?"
178
490000
2000
"De ce să nu-i punem pe oameni să semneze codul de onoare?"
08:27
So, we got people to sign,
179
492000
2000
Aşa că i-am pus pe oameni să semneze
08:29
"I understand that this short survey falls under the MIT Honor Code."
180
494000
4000
"Înţeleg că acest scurt chestionar este sub egida Codului de onoare al MIT."
08:33
Then they shredded it. No cheating whatsoever.
181
498000
3000
Apoi au distrus foaia. Niciun fel de trişare.
08:36
And this is particularly interesting,
182
501000
1000
Şi ceea ce e cel mai interesant
08:37
because MIT doesn't have an honor code.
183
502000
2000
e că MIT nici nu are un cod de onoare.
08:39
(Laughter)
184
504000
5000
(Râsete)
08:44
So, all this was about decreasing the fudge factor.
185
509000
4000
Deci toate acestea erau pentru a reduce factorul de corecţie.
08:48
What about increasing the fudge factor?
186
513000
3000
Dar pentru a creşte factorul de corecţie?
08:51
The first experiment -- I walked around MIT
187
516000
2000
Primul experiment - am mers prin MIT
08:53
and I distributed six-packs of Cokes in the refrigerators --
188
518000
3000
şi am pus câte 6 cutii de Coca Cola în frigidere --
08:56
these were common refrigerators for the undergrads.
189
521000
2000
în frigiderele comune ale studenţilor.
08:58
And I came back to measure what we technically call
190
523000
3000
Şi m-am întors ca să măsor ceea ce în termeni tehnici se numeşte
09:01
the half-lifetime of Coke -- how long does it last in the refrigerators?
191
526000
4000
timpul de înjumătăţire al băuturii -- cât timp rămâne în frigidere?
09:05
As you can expect it doesn't last very long; people take it.
192
530000
3000
Dupa cum vă aşteptaţi, Coca Cola n-a rămas acolo pentru mult timp. Oamenii o iau.
09:08
In contrast, I took a plate with six one-dollar bills,
193
533000
4000
Din contră, am luat o farfurie cu şase bancnote de câte un dolar
09:12
and I left those plates in the same refrigerators.
194
537000
3000
şi am lăsat acele farfurii în aceleaşi frigidere.
09:15
No bill ever disappeared.
195
540000
1000
Nicio bancnotă nu a dispărut, niciodată.
09:16
Now, this is not a good social science experiment,
196
541000
3000
Acesta nu e un bun experiment de ştiinţe sociale,
09:19
so to do it better I did the same experiment
197
544000
3000
aşa că pentru a-l îmbunătăţi am făcut acelaşi experiment
09:22
as I described to you before.
198
547000
2000
pe care vi l-am descris mai înainte.
09:24
A third of the people we passed the sheet, they gave it back to us.
199
549000
3000
O treime din persoanele cărora le-am dat chestionarele ni le-au dat înapoi.
09:27
A third of the people we passed it to, they shredded it,
200
552000
3000
O treime din persoane le-au distrus,
09:30
they came to us and said,
201
555000
1000
au venit la noi şi ne-au spus
09:31
"Mr. Experimenter, I solved X problems. Give me X dollars."
202
556000
3000
D-le experimentator, am rezolvat X probleme. Dă-mi X dolari.
09:34
A third of the people, when they finished shredding the piece of paper,
203
559000
3000
O treime din oameni când au terminat de distrus foile de hârtie
09:37
they came to us and said,
204
562000
2000
au venit la noi şi ne-au spus
09:39
"Mr Experimenter, I solved X problems. Give me X tokens."
205
564000
6000
D-le experimentator, am rezolvat X probleme. Dă-mi X fise.
09:45
We did not pay them with dollars; we paid them with something else.
206
570000
3000
Nu i-am plătit cu bani. I-am plătit cu altceva.
09:48
And then they took the something else, they walked 12 feet to the side,
207
573000
3000
Iar ei au luat acel ceva, au mers 4 metri într-o parte
09:51
and exchanged it for dollars.
208
576000
2000
şi l-au schimbat în dolari.
09:53
Think about the following intuition.
209
578000
2000
Gândiţi-vă la ce ştim intuitiv.
09:55
How bad would you feel about taking a pencil from work home,
210
580000
3000
Cât de prost v-aţi simţi luând acasă un creion de la birou,
09:58
compared to how bad would you feel
211
583000
2000
comparativ cu cât de prost v-aţi simţi
10:00
about taking 10 cents from a petty cash box?
212
585000
2000
luând 10 cenţi din cutia cu banii pentru cheltuieli mărunte de la birou?
10:02
These things feel very differently.
213
587000
3000
Percepem foarte diferit aceste două lucruri.
10:05
Would being a step removed from cash for a few seconds
214
590000
3000
Contează că pentru câteva secunde eşti la o oarecare distanţă de bani
10:08
by being paid by token make a difference?
215
593000
3000
pentru că eşti plătit în fise?
10:11
Our subjects doubled their cheating.
216
596000
2000
Subiecţii noştri au trişat de două ori mai mult.
10:13
I'll tell you what I think
217
598000
2000
Vă voi spune în câteva minute
10:15
about this and the stock market in a minute.
218
600000
2000
părerea mea despre acest lucru şi Bursă.
10:18
But this did not solve the big problem I had with Enron yet,
219
603000
4000
Dar aceasta nu explică încă marea mea problemă cu Enron,
10:22
because in Enron, there's also a social element.
220
607000
3000
fiindcă la Enron e vorba şi de elementul social.
10:25
People see each other behaving.
221
610000
1000
Oamenii observă comportamentul celorlalţi.
10:26
In fact, every day when we open the news
222
611000
2000
De fapt, în fiecare zi la ştiri
10:28
we see examples of people cheating.
223
613000
2000
vedem exemple de oameni care trişează.
10:30
What does this cause us?
224
615000
3000
Ce efect produce acest lucru asupra noastră?
10:33
So, we did another experiment.
225
618000
1000
Aşa că am făcut un alt experiment.
10:34
We got a big group of students to be in the experiment,
226
619000
3000
Am luat un grup mare de studenţi pentru a participa la experiment,
10:37
and we prepaid them.
227
622000
1000
şi i-am plătit dinainte.
10:38
So everybody got an envelope with all the money for the experiment,
228
623000
3000
Aşă că fiecare a primit un plic cu toată plata pentru experiment
10:41
and we told them that at the end, we asked them
229
626000
2000
şi le-am spus că la sfârşitul experimentului le cerem
10:43
to pay us back the money they didn't make. OK?
230
628000
4000
să ne înapoieze banii nemeritaţi.
10:47
The same thing happens.
231
632000
1000
S-a întimplat la fel.
10:48
When we give people the opportunity to cheat, they cheat.
232
633000
2000
Când oamenii au ocazia să trişeze, trişează.
10:50
They cheat just by a little bit, all the same.
233
635000
3000
Trişează numai puţin, dar totuşi o fac.
10:53
But in this experiment we also hired an acting student.
234
638000
3000
Dar în acest experiment am angajat şi un student la actorie.
10:56
This acting student stood up after 30 seconds, and said,
235
641000
4000
Studentul la actorie s-a ridicat în picioare după 30 de secunde şi a spus
11:00
"I solved everything. What do I do now?"
236
645000
3000
"Am rezolvat toate problemele. Acum ce fac?"
11:03
And the experimenter said, "If you've finished everything, go home.
237
648000
4000
Iar experimentatorul i-a spus: "Dacă ai terminat totul poţi pleca acasă."
11:07
That's it. The task is finished."
238
652000
1000
Asta e. Ţi-ai terminat treaba.
11:08
So, now we had a student -- an acting student --
239
653000
4000
Deci acum am avut un student -- un student la actorie --
11:12
that was a part of the group.
240
657000
2000
care făcea parte din grup.
11:14
Nobody knew it was an actor.
241
659000
2000
Nimeni nu ştia că era actor.
11:16
And they clearly cheated in a very, very serious way.
242
661000
4000
Şi clar a trişat în mod foarte, foarte serios.
11:20
What would happen to the other people in the group?
243
665000
3000
Ce se va întâmpla cu ceilalţi membri ai grupului?
11:23
Will they cheat more, or will they cheat less?
244
668000
3000
Vor trişa mai mult, sau mai puţin?
11:26
Here is what happens.
245
671000
2000
Iată ce se întâmpla.
11:28
It turns out it depends on what kind of sweatshirt they're wearing.
246
673000
4000
Se dovedeşte că aceasta depinde de puloverul pe care-l poartă.
11:32
Here is the thing.
247
677000
2000
Iată despre ce e vorba.
11:34
We ran this at Carnegie Mellon and Pittsburgh.
248
679000
3000
Am făcut experimentul la Carnegie Mellon şi la Pittsburgh.
11:37
And at Pittsburgh there are two big universities,
249
682000
2000
Iar la Pittsburgh sunt două universităţi mari.
11:39
Carnegie Mellon and University of Pittsburgh.
250
684000
3000
Carnegie Mellon şi Universitatea din Pittsburgh.
11:42
All of the subjects sitting in the experiment
251
687000
2000
Toţi subiecţii experimentului
11:44
were Carnegie Mellon students.
252
689000
2000
erau studenţi la Carnegie Mellon.
11:46
When the actor who was getting up was a Carnegie Mellon student --
253
691000
4000
Când actorul care se ridica în picioare era student la Carnegie Mellon --
11:50
he was actually a Carnegie Mellon student --
254
695000
2000
el chiar era student la Carnegie Mellon --
11:52
but he was a part of their group, cheating went up.
255
697000
4000
dar când făcea parte din grupul lor, trişarea creştea.
11:56
But when he actually had a University of Pittsburgh sweatshirt,
256
701000
4000
Dar atunci când purta un pulover al Universităţii din Pittsburgh
12:00
cheating went down.
257
705000
2000
trişarea scădea.
12:02
(Laughter)
258
707000
3000
(Râsete)
12:05
Now, this is important, because remember,
259
710000
3000
Lucrul acesta e important pentru că, ţineţi minte,
12:08
when the moment the student stood up,
260
713000
2000
atunci când studentul s-a ridicat în picioare,
12:10
it made it clear to everybody that they could get away with cheating,
261
715000
3000
a devenit foarte clar pentru toată lumea că trişarea rămânea nepedepsită,
12:13
because the experimenter said,
262
718000
2000
pentru că experimentatorul a spus
12:15
"You've finished everything. Go home," and they went with the money.
263
720000
2000
"Ai terminat totul. Du-te acasă," iar el a plecat cu banii.
12:17
So it wasn't so much about the probability of being caught again.
264
722000
3000
Deci nu era atât vorba de probabilitatea de a fi prins.
12:20
It was about the norms for cheating.
265
725000
3000
Era vorba de regulile pentru trişare.
12:23
If somebody from our in-group cheats and we see them cheating,
266
728000
3000
Dacă un membru al grupului nostru trişează şi îl vedem trişând
12:26
we feel it's more appropriate, as a group, to behave this way.
267
731000
4000
ni se pare că e potrivit, ca grup, să ne purtăm aşa.
12:30
But if it's somebody from another group, these terrible people --
268
735000
2000
Dar dacă cineva din alt grup, oamenii aceia îngrozitori --
12:32
I mean, not terrible in this --
269
737000
2000
vreau să zic, nu chiar îngrozitori,
12:34
but somebody we don't want to associate ourselves with,
270
739000
2000
dar cineva cu care nu vrem să fim puşi laolaltă,
12:36
from another university, another group,
271
741000
2000
de la o altă universitate, alt grup,
12:38
all of a sudden people's awareness of honesty goes up --
272
743000
3000
dintr-o dată percepţia oamenilor asupra onestităţii creşte,
12:41
a little bit like The Ten Commandments experiment --
273
746000
2000
cam ca şi în experimentul cu Cele Zece Porunci,
12:43
and people cheat even less.
274
748000
4000
iar oamenii trişează şi mai puţin.
12:47
So, what have we learned from this about cheating?
275
752000
4000
Deci, ce am aflat de aici despre trişare?
12:51
We've learned that a lot of people can cheat.
276
756000
3000
Am aflat că mulţi oameni pot să trişeze.
12:54
They cheat just by a little bit.
277
759000
3000
Trişează doar câte puţin.
12:57
When we remind people about their morality, they cheat less.
278
762000
4000
Când le amintim oamenilor despre moralitate, trişează mai puţin.
13:01
When we get bigger distance from cheating,
279
766000
3000
Când distanţa faţă de trişare creşte,
13:04
from the object of money, for example, people cheat more.
280
769000
4000
faţă de bani, de exemplu, oamenii trişează mai mult.
13:08
And when we see cheating around us,
281
773000
2000
Iar când vedem alţi oameni trişând în jurul nostru,
13:10
particularly if it's a part of our in-group, cheating goes up.
282
775000
4000
în special dacă fac parte din grupul nostru, trişarea se intensifică.
13:14
Now, if we think about this in terms of the stock market,
283
779000
3000
Dacă ne gândim la acest lucru în termenii bursei,
13:17
think about what happens.
284
782000
1000
gândiţi-vă ce se întâmplă.
13:18
What happens in a situation when you create something
285
783000
3000
Ce se întâmplă într-o situaţie în care creezi ceva,
13:21
where you pay people a lot of money
286
786000
2000
în care plăteşti oamenii cu o mulţime de bani
13:23
to see reality in a slightly distorted way?
287
788000
3000
ca să vadă realitatea puţin deformat?
13:26
Would they not be able to see it this way?
288
791000
3000
Nu vor fi ei capabili să o vadă astfel?
13:29
Of course they would.
289
794000
1000
Bineînţeles că vor fi.
13:30
What happens when you do other things,
290
795000
1000
Ce se întâmplă când faci alte lucruri,
13:31
like you remove things from money?
291
796000
2000
de exemplu distanţezi lucrurile faţă de bani?
13:33
You call them stock, or stock options, derivatives,
292
798000
3000
Le numeşti fonduri sau acţiuni la bursă, sau derivative,
13:36
mortgage-backed securities.
293
801000
1000
titluri de valoare ipotecare.
13:37
Could it be that with those more distant things,
294
802000
3000
E oare posibil ca aceste lucruri mai îndepărtate,
13:40
it's not a token for one second,
295
805000
2000
nu o fisă pentru o secundă,
13:42
it's something that is many steps removed from money
296
807000
2000
ci ceva care e la mulţi paşi distanţă faţă de bani
13:44
for a much longer time -- could it be that people will cheat even more?
297
809000
4000
pentru un timp mult mai îndelungat -- poate oamenii vor trişa atunci şi mai mult?
13:48
And what happens to the social environment
298
813000
2000
Şi ce se întâmplă cu mediul social
13:50
when people see other people behave around them?
299
815000
3000
atunci când oamenii observă comportamentul celor din jur?
13:53
I think all of those forces worked in a very bad way
300
818000
4000
Cred că toate aceste forţe acţionează într-un mod foarte dăunator
13:57
in the stock market.
301
822000
2000
la bursă.
13:59
More generally, I want to tell you something
302
824000
3000
Mai general, vreau să vă spun ceva
14:02
about behavioral economics.
303
827000
3000
despre economia comportamentală.
14:05
We have many intuitions in our life,
304
830000
4000
În viaţă ştim multe lucruri intuitiv,
14:09
and the point is that many of these intuitions are wrong.
305
834000
3000
şi cheia e că multe dintre aceste convingeri sunt greşite.
14:12
The question is, are we going to test those intuitions?
306
837000
3000
Întrebarea e, avem de gând să verificăm aceste convingeri?
14:15
We can think about how we're going to test this intuition
307
840000
2000
Putem să ne gândim la cum vom testa această convingere
14:17
in our private life, in our business life,
308
842000
2000
în viaţa noastră particulară, în viaţa de afaceri,
14:19
and most particularly when it goes to policy,
309
844000
3000
şi mai ales în ceea ce priveşte politicile,
14:22
when we think about things like No Child Left Behind,
310
847000
3000
când e vorba de lucruri ca legea "Niciun copil lăsat în urmă" (No Child Left Behind)
14:25
when you create new stock markets, when you create other policies --
311
850000
3000
când se crează noi burse, când se crează alte politici --
14:28
taxation, health care and so on.
312
853000
3000
taxe, sănătate, şi aşa mai departe.
14:31
And the difficulty of testing our intuition
313
856000
2000
Iar dificultatea de a verifica lucrurile pe care le ştim intuitiv
14:33
was the big lesson I learned
314
858000
2000
este cea mai importantă lecţie pe care am învăţat-o
14:35
when I went back to the nurses to talk to them.
315
860000
2000
când m-am întors la asistentele medicale ca să discut cu ele.
14:37
So I went back to talk to them
316
862000
2000
Deci, m-am întors să discut cu ele
14:39
and tell them what I found out about removing bandages.
317
864000
3000
şi să le spun ce am aflat despre scosul pansamentelor.
14:42
And I learned two interesting things.
318
867000
2000
Şi am aflat două lucruri interesante.
14:44
One was that my favorite nurse, Ettie,
319
869000
2000
Unul a fost că asistenta mea preferată, Ettie,
14:46
told me that I did not take her pain into consideration.
320
871000
4000
mi-a spus că n-am luat în calcul suferinţa ei.
14:50
She said, "Of course, you know, it was very painful for you.
321
875000
2000
Mi-a spus, "Bineînţeles, era foarte dureros pentru tine.
14:52
But think about me as a nurse,
322
877000
2000
Dar gândeşte-te la mine ca asistentă,
14:54
taking, removing the bandages of somebody I liked,
323
879000
2000
luând, scoţând bandajele de pe cineva de care îmi plăcea,
14:56
and had to do it repeatedly over a long period of time.
324
881000
3000
şi trebuia să fac asta în mod repetat, pentru o lungă perioadă de timp.
14:59
Creating so much torture was not something that was good for me, too."
325
884000
3000
Să provoc atâta tortură nu era un lucru bun nici pentru mine."
15:02
And she said maybe part of the reason was it was difficult for her.
326
887000
5000
Şi a spus, poate că în parte era motivul pentru care era greu pentru ea.
15:07
But it was actually more interesting than that, because she said,
327
892000
3000
Dar a fost de fapt şi mai interesant, fiindcă mi-a spus
15:10
"I did not think that your intuition was right.
328
895000
5000
"N-am crezut că intuiţia ta era corectă.
15:15
I felt my intuition was correct."
329
900000
1000
Am simţit că intuiţia mea era corectă.”
15:16
So, if you think about all of your intuitions,
330
901000
2000
Aşa că dacă te gândeşti la toate intuiţiile tale,
15:18
it's very hard to believe that your intuition is wrong.
331
903000
4000
e foarte greu de crezut că intuiţia ta e greşită.
15:22
And she said, "Given the fact that I thought my intuition was right ..." --
332
907000
3000
Şi mi-a spus, odată ce eu am crezut că intuiţia mea era corectă,
15:25
she thought her intuition was right --
333
910000
2000
ea a crezut că intuiţia ei era corectă --
15:27
it was very difficult for her to accept doing a difficult experiment
334
912000
5000
era foarte greu pentru ea să accepte să facă un experiment dificil
15:32
to try and check whether she was wrong.
335
917000
2000
pentru a încerca să verifice dacă nu avea dreptate.
15:34
But in fact, this is the situation we're all in all the time.
336
919000
4000
Dar de fapt suntem în această situaţie tot timpul.
15:38
We have very strong intuitions about all kinds of things --
337
923000
3000
Avem convingeri foarte puternice despre tot felul de lucruri --
15:41
our own ability, how the economy works,
338
926000
3000
aptitudinile noastre, cum funcţionează economia,
15:44
how we should pay school teachers.
339
929000
2000
cât ar trebui să fie plătiţi profesorii.
15:46
But unless we start testing those intuitions,
340
931000
3000
Dar dacă nu începem să verificăm aceste convingeri
15:49
we're not going to do better.
341
934000
2000
nu vom progresa.
15:51
And just think about how better my life would have been
342
936000
2000
Şi gândiţi-vă doar cu cât mai bine mi-ar fi fost
15:53
if these nurses would have been willing to check their intuition,
343
938000
2000
dacă acele asistente ar fi fost de acord să-şi verifice convingerile
15:55
and how everything would have been better
344
940000
1000
şi cum totul ar fi mai bine
15:56
if we just start doing more systematic experimentation of our intuitions.
345
941000
5000
dacă am începe să experimentăm sistematic cu convingerile noastre.
16:01
Thank you very much.
346
946000
2000
Vă mulţumesc frumos.
ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economistThe dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.
Why you should listen
Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably Irrational, The Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.
Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.
Dan Ariely | Speaker | TED.com