TED2004
Malcolm Gladwell: Choice, happiness and spaghetti sauce
Malcom Gladwell über Spaghetti-Sauce
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Der Autor des Buches Tipping Point gewährt uns einen Einblick, wie die Lebenmittelindustrie versucht, die perfekte Spaghetti-Sauce zu finden - und gelangt darüber zu der allgemeinen Frage nach dem Wesen von Wahlmöglichkeiten und Glücklichsein.
Malcolm Gladwell - Writer
Detective of fads and emerging subcultures, chronicler of jobs-you-never-knew-existed, Malcolm Gladwell's work is toppling the popular understanding of bias, crime, food, marketing, race, consumers and intelligence. Full bio
Detective of fads and emerging subcultures, chronicler of jobs-you-never-knew-existed, Malcolm Gladwell's work is toppling the popular understanding of bias, crime, food, marketing, race, consumers and intelligence. Full bio
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Ich glaube, ich sollte eigentlich über mein neues Buch sprechen,
00:25
I think I was supposed
to talk about my new book,
to talk about my new book,
0
515
2461
00:27
which is called "Blink,"
1
3000
1879
das "Blink" heisst und von Bauchentscheidungen und dem ersten Eindruck handelt.
00:29
and it's about snap judgments
and first impressions.
and first impressions.
2
4903
2744
00:32
And it comes out in January,
and I hope you all buy it in triplicate.
and I hope you all buy it in triplicate.
3
8000
3791
Es wird im Januar erscheinen und ich hoffe, Sie alle kaufen es - mehrfach!
00:36
(Laughter)
4
11815
1474
Aber dann habe ich nochmal überlegt
00:38
But I was thinking about this,
5
13313
1663
00:39
and I realized that although
my new book makes me happy,
my new book makes me happy,
6
15000
4210
und festgestellt, dass, auch wenn mich mein neues Buch glücklich macht
und ich auch glaube, dass es meine Mutter glücklich machen wird,
00:44
and I think would make my mother happy,
7
19234
2636
00:46
it's not really about happiness.
8
21894
2458
es darin trotzdem nicht ums Glücklichsein geht.
Also habe ich entschieden, stattdessen über jemanden zu sprechen,
00:49
So I decided instead,
I would talk about someone
I would talk about someone
9
24376
3600
00:52
who I think has done as much
to make Americans happy
to make Americans happy
10
28000
3679
von dem ich denke, dass er so viel getan hat, um uns Amerikaner glücklich zu machen
wie vielleicht sonst niemand in den letzten 20 Jahren.
00:56
as perhaps anyone over the last 20 years,
11
31703
3273
00:59
a man who is a great
personal hero of mine:
personal hero of mine:
12
35000
2976
Ein Mann, der einer meiner größten persönlichen Helden ist.
01:02
someone by the name of Howard Moskowitz,
13
38000
2976
Jemand mit dem Namen Howard Moskowitz,
01:05
who is most famous
for reinventing spaghetti sauce.
for reinventing spaghetti sauce.
14
41000
3100
der vor allem dafür berühmt ist, Spaghetti-Sauce neu erfunden zu haben.
Howard ist ungefähr so groß und kugelrund,
01:10
Howard's about this high, and he's round,
15
45323
4653
01:14
and he's in his 60s,
and he has big huge glasses
and he has big huge glasses
16
50000
5089
er ist in den Sechzigern und trägt eine dicke Brille.
Er hat schütteres graues Haar und eine wundervolle Lebensfreude und Vitalität,
01:19
and thinning gray hair,
17
55113
1793
01:21
and he has a kind of wonderful
exuberance and vitality,
exuberance and vitality,
18
56930
3824
und er hat einen Papagei, und er liebt Oper,
01:25
and he has a parrot,
and he loves the opera,
and he loves the opera,
19
60778
3008
01:28
and he's a great aficionado
of medieval history.
of medieval history.
20
63810
4091
und er begeistert sich für mittelalterliche Geschichte.
Von Beruf ist er Psychophsyiker.
01:33
And by profession, he's a psychophysicist.
21
68203
2604
01:35
Now, I should tell you that I have no idea
what psychophysics is,
what psychophysics is,
22
70831
4637
Jetzt muss ich zugeben, dass ich keine Ahnung habe, was Psychophysik ist,
obwohl ich zwei Jahre meines Lebens mit einer Frau zusammen war, die dabei war
01:40
although at some point in my life,
23
75492
1690
01:42
I dated a girl for two years
24
77206
1446
01:43
who was getting
her doctorate in psychophysics.
her doctorate in psychophysics.
25
78676
2240
einen Doktorgrad in Psychophysik zu erlangen.
01:45
Which should tell you something
about that relationship.
about that relationship.
26
80940
3544
Das sollte Ihnen einiges über diese Beziehung verraten. (Gelächter.)
01:49
(Laughter)
27
84508
2297
01:51
As far as I know, psychophysics
is about measuring things.
is about measuring things.
28
86829
3147
Soweit ich weiss, geht es in der Psychophysik darum, etwas zu messen.
01:54
And Howard is very interested
in measuring things.
in measuring things.
29
90000
2631
Und Howard ist sehr interessiert daran, etwas zu messen.
Nach seiner Promotion in Harvard
01:57
And he graduated
with his doctorate from Harvard,
with his doctorate from Harvard,
30
92655
2373
hat er eine kleine Beratungsfirma im Ort White Plains, New York eröffnet.
01:59
and he set up a little consulting shop
in White Plains, New York.
in White Plains, New York.
31
95052
3248
Und einer seiner ersten Kunden war - das ist schon viele Jahre her, etwa in den frühen Siebzigern -
02:03
And one of his first clients was Pepsi.
32
99055
2358
02:06
This is many years ago,
back in the early 70s.
back in the early 70s.
33
101437
3078
-- damals war einer seiner ersten Kunden Pepsi.
Und Pepsi kam zu Howard und sie sagten:
02:10
And Pepsi came to Howard and they said,
34
105444
1912
"Wie Sie wissen, gibt's da dieses neue Zeug, das Aspartam heisst,
02:12
"You know, there's this new
thing called aspartame,
thing called aspartame,
35
107380
2398
und wir würden gerne eine Pepsi light damit herstellen.
02:14
and we would like to make Diet Pepsi.
36
109802
1884
02:16
We'd like you to figure out
37
111710
1977
Nun hätten wir gerne, dass Sie herausfinden, wie viel Aspartam wir in jede Dose
02:18
how much aspartame we should put
in each can of Diet Pepsi
in each can of Diet Pepsi
38
113711
3506
Pepsi light geben sollten, damit das perfekte Getränk rauskommt." Klar?
02:22
in order to have the perfect drink."
39
117241
1757
02:24
Now that sounds like an incredibly
straightforward question to answer,
straightforward question to answer,
40
119721
4255
Diese Frage scheint schnell beantwortet zu sein,
02:28
and that's what Howard thought.
41
124000
1477
und so dachte auch Howard. Denn Pepsi hatte ihm gesagt:
02:30
Because Pepsi told him,
42
125501
1301
"Sehen Sie, wir arbeiten in einem Bereich zwischen acht und zwölf Prozent.
02:31
"We're working with a band
between eight and 12 percent.
between eight and 12 percent.
43
126826
2683
Alles unter acht Prozent Süße ist nicht süß genug,
02:34
Anything below eight percent
sweetness is not sweet enough;
sweetness is not sweet enough;
44
129533
2919
alles über zwölf Prozent Süße ist zu süß.
02:37
anything above 12 percent
sweetness is too sweet.
sweetness is too sweet.
45
132476
3239
02:40
We want to know: what's the sweet
spot between 8 and 12?"
spot between 8 and 12?"
46
135739
3083
Wir wollen wissen, wo liegt das Optimum zwischen acht und zwölf?"
02:44
Now, if I gave you this problem to do,
you would all say, it's very simple.
you would all say, it's very simple.
47
139372
3961
Wenn ich Ihnen jetzt diese Aufgabe gäbe, würden Sie alle sagen, das sei sehr einfach.
Wir stellen eine große experimentelle Charge Pepsi her,
02:48
What we do is you make up
a big experimental batch of Pepsi,
a big experimental batch of Pepsi,
48
143357
3619
02:51
at every degree of sweetness --
eight percent, 8.1, 8.2, 8.3,
eight percent, 8.1, 8.2, 8.3,
49
147000
4486
eine für jeden Süßegrad - 8%, 8.1%, 8.2%, 8.3%,
bis ganz rauf zu 12% - und das prüfen wir dann mit Tausenden von Leuten
02:56
all the way up to 12 --
50
151510
1281
02:57
and we try this out
with thousands of people,
with thousands of people,
51
152815
2489
und als Ergebnis zeichen wir eine Kurve
03:00
and we plot the results on a curve,
52
155328
2206
03:02
and we take the most popular
concentration, right?
concentration, right?
53
157558
2981
und dann nehmen wir die beliebteste Konzentration. Richtig? Wirklich einfach.
03:05
Really simple.
54
160563
1255
03:06
Howard does the experiment,
and he gets the data back,
and he gets the data back,
55
161842
2540
Howard macht dieses Experiment und als er die Daten bekommt, zeichnet er eine Kurve,
03:09
and he plots it on a curve,
56
164406
1341
und plötzlich erkennt er, dass sich keine schöne Glockenkurve ergibt.
03:10
and all of a sudden he realizes
it's not a nice bell curve.
it's not a nice bell curve.
57
165771
2864
03:13
In fact, the data doesn't make any sense.
58
168659
1954
Tatsächlich ergeben die Daten keinen Sinn.
Es ist ein völliges Durcheinander, so sehr streuen die Daten.
03:15
It's a mess. It's all over the place.
59
170637
1782
03:17
Now, most people in that business,
in the world of testing food and such,
in the world of testing food and such,
60
173000
4613
Jetzt macht es den meisten Leuten in dieser Brache, in der Welt des Lebensmitteltestens und so,
03:22
are not dismayed
when the data comes back a mess.
when the data comes back a mess.
61
177637
2817
nicht allzu viel aus, wenn die Daten ein solches Durcheinander ergeben.
03:25
They think, "Well, you know,
62
180478
1492
Sie denken sich, also gut, es ist nicht so leicht rauszufinden, was die Leute von Cola halten.
03:26
figuring out what people think
about cola's not that easy."
about cola's not that easy."
63
181994
2834
03:29
"You know, maybe we made an error
somewhere along the way."
somewhere along the way."
64
184852
2825
Man kann nie wissen, vielleicht haben wir zwischendurch einen Fehler gemacht.
Also müssen wir einfach eine begründete Schätzung treffen,
03:32
"You know, let's just
make an educated guess,"
make an educated guess,"
65
187701
2197
03:34
and they simply point
and they go for 10 percent,
and they go for 10 percent,
66
189922
2385
und dann zeigen sie einfach in die Mitte und nehmen zehn Prozent, ganz in der Mitte.
03:37
right in the middle.
67
192331
1075
03:38
Howard is not so easily placated.
68
194000
1976
Howard ist nicht so leicht abzuwiegeln.
03:40
Howard is a man of a certain degree
of intellectual standards.
of intellectual standards.
69
196000
2912
Howard ist ein Mann mit einem gewissen intellektuellen Standard.
03:43
And this was not good enough for him,
70
198936
2040
Und das Ergebnis war ihm nicht gut genug,
03:45
and this question bedeviled him for years.
71
201000
2282
so dass er von dieser Frage für viele Jahre besessen blieb.
Er würde darüber nachdenken und sich fragen, was ist falsch gelaufen?
03:48
And he would think it through
and say, "What was wrong?
and say, "What was wrong?
72
203306
2670
03:50
Why could we not make sense
of this experiment with Diet Pepsi?"
of this experiment with Diet Pepsi?"
73
206000
3685
Warum konnten wir keinen Sinn in diesem Experiment mit Pepsi light erkennen?
Und eines Tages, er saß in einem Imbiss in White Plains,
03:55
And one day, he was sitting
in a diner in White Plains,
in a diner in White Plains,
74
210360
2616
03:57
about to go trying to dream up
some work for Nescafé.
some work for Nescafé.
75
213000
2976
gerade dabei zu versuchen, sich ein Projekt für Nescafe zu erträumen.
Und plötzlich trifft ihn die Antwort wie der Blitz.
04:01
And suddenly, like a bolt of lightning,
the answer came to him.
the answer came to him.
76
216336
3484
Und diese lautet: Als sie die Daten für Pepsi light analysiert haben,
04:04
And that is, that when they analyzed
the Diet Pepsi data,
the Diet Pepsi data,
77
220153
2674
04:07
they were asking the wrong question.
78
222851
1722
haben sie die falsche Frage gestellt.
04:09
They were looking for the perfect Pepsi,
79
224597
2130
Sie suchten nach der perfekten Pepsi,
04:11
and they should have been
looking for the perfect Pepsis.
looking for the perfect Pepsis.
80
226751
2963
aber sie hätten nach den perfekten Pepsis suchen sollen. Glauben Sie mir.
04:15
Trust me.
81
230814
1011
04:16
This was an enormous revelation.
82
231849
2127
Dies war eine enorme Offenbarung.
04:18
This was one of the most brilliant
breakthroughs in all of food science.
breakthroughs in all of food science.
83
234000
3675
Dies war einer der brillantesten Durchbrüche in der Nahrungsmittel-Forschung.
Und Howard machte sich sofort auf,
04:22
Howard immediately went on the road,
84
237699
1718
und er reiste zu Konferenzen im ganzen Land,
04:24
and he would go to conferences
around the country,
around the country,
85
239441
2358
er stand auf und würde sagen:
04:26
and he would stand up and say,
86
241823
1558
"Sie waren auf der Suche nach der perfekten Pepsi. Aber damit liegen Sie falsch.
04:28
"You had been looking
for the perfect Pepsi.
for the perfect Pepsi.
87
243405
2063
04:30
You're wrong.
88
245492
1230
04:31
You should be looking
for the perfect Pepsis."
for the perfect Pepsis."
89
246746
2508
Sie hätten besser nach den perfekten Pepsis suchen sollen."
04:34
And people would look at him
blankly and say,
blankly and say,
90
249857
2436
Und die Leute sahen ihn mit einem leeren Ausdruck an und würden sagen:
"Worauf wollen Sie hinaus? Das ist doch Wahnsinn."
04:37
"What are you talking about? Craziness."
91
252317
2063
Und sie würden sagen, Sie wissen schon, "Weiter! Der Nächste!"
04:39
And they would say, "Move! Next!"
92
254404
1572
04:40
Tried to get business,
nobody would hire him --
nobody would hire him --
93
256000
2214
Er versuchte, Aufträge zu bekommen, doch niemand würde ihn anheuern - trotzdem war er wie besessen
04:43
he was obsessed, though,
94
258238
1384
und er redete weiter und weiter und weiter darüber.
04:44
and he talked about it
and talked about it.
and talked about it.
95
259646
2007
04:46
Howard loves the Yiddish expression
96
261677
1793
Howard liebt den Jiddischen Ausdruck
"Für den Wurm im Meerrettich, ist die ganze Welt Meerrettich."
04:48
"To a worm in horseradish,
the world is horseradish."
the world is horseradish."
97
263494
2482
Dies war sein Meerrettich. (Gelächter.) Er war davon besessen.
04:51
This was his horseradish.
98
266541
1600
04:52
(Laughter)
99
268165
1662
04:54
He was obsessed with it!
100
269851
1439
04:56
And finally, he had a breakthrough.
101
272000
2811
Und dann endlich erzielte er einen Durchbruch. "Vlasic Pickles" kam zu ihm
04:59
Vlasic Pickles came to him,
102
274835
2141
05:01
and they said, "Doctor Moskowitz,
we want to make the perfect pickle."
we want to make the perfect pickle."
103
277000
4649
und die sagten: "Mr. Moskowitz -- Dr. Moskowitz --
wir wollen das perfekte eingelegte Gemüse herstellen." Worauf er antwortete,
05:06
And he said,
104
281673
1024
"Das perfekte eingelegte Gemüse gibt es nicht - es gibt nur die perfekten eingelegten Gemüse."
05:07
"There is no perfect pickle;
there are only perfect pickles."
there are only perfect pickles."
105
282721
2929
Weiter sagte er: "Sie müssen nicht nur ihr reguläres Produkt verbessern,
05:11
And he came back to them and he said,
106
286331
1770
05:12
"You don't just need
to improve your regular;
to improve your regular;
107
288125
2210
Sie müssen auch noch eine pikante Variante erschaffen."
05:15
you need to create zesty."
108
290359
1493
05:16
And that's where we got zesty pickles.
109
291876
1825
Und daher bekamen wir das pikant eingelegte Gemüse.
05:19
Then the next person came to him:
Campbell's Soup.
Campbell's Soup.
110
294516
2460
Und dann kam sein nächster Kunde, diesmal "Campbell's Soup".
05:21
And this was even more important.
111
297000
2000
Und das war sogar noch wichtiger. Tatsächlich war es
Campbell's Soup, mit denen Howard sich seinen Ruf erarbeitet hat.
05:23
In fact, Campbell's Soup
is where Howard made his reputation.
is where Howard made his reputation.
112
299024
3046
05:27
Campbell's made Prego,
113
302420
1393
Campbell's produzierte "Prego", und in den frühen Achtzigern konkurrierte Prego mit "Ragu",
05:28
and Prego, in the early 80s,
was struggling next to Ragù,
was struggling next to Ragù,
114
303837
3868
05:32
which was the dominant
spaghetti sauce of the 70s and 80s.
spaghetti sauce of the 70s and 80s.
115
307729
3365
welches die dominante Spaghetti-Sauce der Siebziger und Achtziger war.
In der Branche war es nun so - ich weiß nicht, ob Sie das interessiert
05:36
In the industry -- I don't
know whether you care about this,
know whether you care about this,
116
311546
2843
oder wie viel Zeit mir bleibt, das auszuführen.
05:39
or how much time I have to go into this.
117
314413
2000
Aber es war so, technisch ausgedrückt -- als Randbemerkung --
05:41
But it was, technically speaking
-- this is an aside --
-- this is an aside --
118
316437
2630
dass Prego als Tomatensauce Ragu überlegen ist.
05:43
Prego is a better tomato sauce than Ragù.
119
319091
2060
Die Qualität des Tomatenmarks ist viel besser, die Gewürzmischung weit überlegen,
05:45
The quality of the tomato paste
is much better;
is much better;
120
321175
2281
05:48
the spice mix is far superior;
121
323480
1820
es haftet viel gefälliger an der Pasta. Denn tatsächlich machten Sie
05:50
it adheres to the pasta
in a much more pleasing way.
in a much more pleasing way.
122
325324
2486
05:52
In fact, they would do
the famous bowl test
the famous bowl test
123
327834
2077
damals in den Siebzigern den berühmten Schüsseltest mit Ragu und Prego.
05:54
back in the 70s with Ragù and Prego.
124
329935
2645
05:57
You'd have a plate of spaghetti,
and you would pour it on, right?
and you would pour it on, right?
125
332604
3492
Man hatte einen Teller Spaghetti und man würde sie darüber geben, richtig?
Und Ragu wäre dann ganz unten am Boden, aber Prego bliebe obenauf.
06:01
And the Ragù would all go to the bottom,
and the Prego would sit on top.
and the Prego would sit on top.
126
336460
4645
Das nennt man "Haftvermögen".
06:05
That's called "adherence."
127
341129
1531
06:07
And, anyway, despite the fact
that they were far superior in adherence,
that they were far superior in adherence,
128
342684
4540
Und, naja, trotz der Tatsache, dass das Haftvermögen und die Qualität
des Tomatenmarks überlegen waren, war Prego angeschlagen.
06:12
and the quality of their tomato paste,
129
347248
2771
06:14
Prego was struggling.
130
350043
1369
06:16
So they came to Howard,
and they said, fix us.
and they said, fix us.
131
351436
3002
Also kamen sie zu Howard und baten ihn, alles in Ordnung zu bringen.
06:19
And Howard looked
at their product line, and he said,
at their product line, and he said,
132
354811
2499
Und Howard sah sich ihre Produktlinie an und meinte:
Sie haben einen Club der toten Tomaten.
06:22
what you have is a dead tomato society.
133
357334
3103
Also, sagte er, das ist, was ich machen möchte.
06:25
So he said, this is what I want to do.
134
361183
2182
Woraufhin er sich mit Campbell's Laborküche kurzschloss
06:28
And he got together
with the Campbell's soup kitchen,
with the Campbell's soup kitchen,
135
363389
2556
und 45 Varianten Spaghetti-Sauce herstellen ließ. Und er variierte sie
06:30
and he made 45 varieties
of spaghetti sauce.
of spaghetti sauce.
136
365969
3461
06:34
And he varied them according
to every conceivable way
to every conceivable way
137
369454
2853
auf jede nur denkbare Art, in der man Tomantensauce variieren kann.
06:37
that you can vary tomato sauce:
138
372331
1645
06:38
by sweetness, by level of garlic,
139
374000
1858
In der Süße, im Knoblauch-Anteil, in Herbheit und Säure, in der "Tomatigkeit"
06:40
by tomatoey-ness,
by tartness, by sourness,
by tartness, by sourness,
140
375882
3215
und in der Menge sichtbarer Stückchen - mein Lieblingsausdruck in den Spaghetti-Saucen-Geschäft. (Gelächter.)
06:43
by visible solids --
141
379121
1340
06:45
my favorite term
in the spaghetti sauce business.
in the spaghetti sauce business.
142
380485
3261
06:48
(Laughter)
143
383770
1001
06:49
Every conceivable way
you can vary spaghetti sauce,
you can vary spaghetti sauce,
144
384795
3538
In jeder nur vorstellbaren Art Spaghetti-Sauce zu variieren, variierte er Spaghetti-Sauce.
06:53
he varied spaghetti sauce.
145
388357
1779
Dann nahm er diese Menge von 45 Spaghetti-Saucen und reiste herum.
06:54
And then he took this whole raft
of 45 spaghetti sauces,
of 45 spaghetti sauces,
146
390160
3733
06:58
and he went on the road.
147
393917
1157
Er reiste nach New York, nach Chicago, er reiste nach Jacksonville
06:59
He went to New York, to Chicago,
148
395098
1879
und nach Los Angeles. Und er brachte Wagenladungen Leute zusammen, in großen Hallen.
07:01
he went to Jacksonville, to Los Angeles.
149
397001
1929
07:03
And he brought in people
by the truckload into big halls.
by the truckload into big halls.
150
398954
3762
07:07
And he sat them down for two hours,
151
402740
1725
Dort setzte er sie für zwei Stunden hin, und er gab ihnen
07:09
and over the course of that two hours,
he gave them ten bowls.
he gave them ten bowls.
152
404489
3327
im Verlauf von diesen 2 Stunden zehn Schüsseln zu essen.
07:12
Ten small bowls of pasta,
153
407840
1258
Zehn kleine Schüsseln mit Pasta, jeweils mit einer anderen Spaghetti-Sauce.
07:13
with a different spaghetti
sauce on each one.
sauce on each one.
154
409122
2458
Und nachdem sie alle Portionen gegessen hatten, sollten sie diese bewerten von 0 bis 100,
07:16
And after they ate each bowl,
they had to rate, from 0 to 100,
they had to rate, from 0 to 100,
155
412185
4146
je nachdem, für wie gut sie die Spaghetti-Sauce hielten.
07:21
how good they thought
the spaghetti sauce was.
the spaghetti sauce was.
156
416355
2621
Am Ende dieses Verfahren, nach Monaten und Monaten,
07:24
At the end of that process,
after doing it for months and months,
after doing it for months and months,
157
419490
3071
hatte er einen Riesenberg von Daten
07:27
he had a mountain of data
158
422585
1543
darüber, wie die US-Amerikaner über Spaghetti-Sauce denken.
07:28
about how the American people
feel about spaghetti sauce.
feel about spaghetti sauce.
159
424152
3824
07:32
And then he analyzed the data.
160
428000
1467
Und dann analysierte er diese Daten.
07:34
Did he look for the most popular
variety of spaghetti sauce?
variety of spaghetti sauce?
161
429491
3977
Suchte er jetzt nach der beliebtesten Sorte Spaghetti-Sauce? Keineswegs!
07:38
No! Howard doesn't believe
that there is such a thing.
that there is such a thing.
162
433492
2754
Howard glaubt nicht, dass es diese überhaupt gibt.
Statt dessen sah er sich seine Daten an und sagte:
07:41
Instead, he looked
at the data, and he said,
at the data, and he said,
163
436270
2063
"Mal sehen, ob wir all diese unterschiedlichen Datenpunkte zu Clustern gruppieren können."
07:43
let's see if we can group all these
different data points into clusters.
different data points into clusters.
164
438357
5619
07:48
Let's see if they congregate
around certain ideas.
around certain ideas.
165
444000
2452
Mal sehen, ob sie sich um bestimmte Konzepte scharen lassen."
07:51
And sure enough, if you sit down,
166
447000
2205
Und tatsächlich, wenn man sich hinsetzt und all diese Daten zu Spaghetti-Saucen analysiert,
07:54
and you analyze all this data
on spaghetti sauce,
on spaghetti sauce,
167
449229
3565
07:57
you realize that all Americans
fall into one of three groups.
fall into one of three groups.
168
452818
3110
dann erkennt man, dass alle Amerikaner in eine von drei Gruppen fallen.
Da gibt es Leute, die mögen ihre Spaghetti-Sauce am liebsten einfach,
08:01
There are people
who like their spaghetti sauce plain;
who like their spaghetti sauce plain;
169
456340
2913
andere mögen ihre Spaghetti-Sauce lieber würzig-scharf
08:04
there are people
who like their spaghetti sauce spicy;
who like their spaghetti sauce spicy;
170
459277
2699
08:06
and there are people
who like it extra chunky.
who like it extra chunky.
171
462000
2244
und schließlich gibt es Leute, die mögen sie extra-grob.
08:09
And of those three facts,
the third one was the most significant,
the third one was the most significant,
172
464929
4047
Und von diesen drei Tatsachen war die dritte die wichtigste.
08:13
because at the time, in the early 1980s,
173
469000
2654
Denn zu jener Zeit, in den frühen 1980er Jahren,
wenn man da in einen Supermarkt ging,
08:16
if you went to a supermarket,
174
471678
1500
konnte man keine extra-grobe Spaghetti-Sauce finden.
08:18
you would not find
extra-chunky spaghetti sauce.
extra-chunky spaghetti sauce.
175
473202
3315
08:21
And Prego turned to Howard, and they said,
176
476987
2013
Also fragte Prego nochmals bei Howard nach, und sie sagten:
"Wollen Sie mir sagen, dass es ein Drittel aller Amerikaner nach extra-grober Spaghetti-Sauce verlangt,
08:23
"You're telling me
that one third of Americans
that one third of Americans
177
479024
2697
08:26
crave extra-chunky spaghetti sauce
178
481745
3231
08:29
and yet no one is servicing their needs?"
179
485000
2499
und dennoch niemand dieses Bedürfnis befriedigt?" Und er antwortete: "Ja!"
08:32
And he said "Yes!"
180
487523
1024
08:33
(Laughter)
181
488571
1292
(Gelächter.) Also zog Prego los
08:34
And Prego then went back,
182
489887
1342
und erfand seine Spaghetti-Sauche komplett neu,
08:36
and completely reformulated
their spaghetti sauce,
their spaghetti sauce,
183
491253
2372
und sie brachten eine Variante einer extra-groben Sauce raus, die sofort und komplett
08:38
and came out with a line of extra chunky
that immediately and completely
that immediately and completely
184
493649
3654
den Spaghetti-Saucen-Markt in diesem Land eroberte.
08:42
took over the spaghetti sauce
business in this country.
business in this country.
185
497327
2984
Und im Lauf der nächsten zehn Jahre machten sie 600 Millionen Dollar
08:45
And over the next 10 years,
they made 600 million dollars
they made 600 million dollars
186
500335
4403
mit ihrer Linie extra-grober Saucen.
08:49
off their line of extra-chunky sauces.
187
504762
2397
08:52
Everyone else in the industry looked
at Howard had done, and they said,
at Howard had done, and they said,
188
508000
3490
Und jeder andere in der Branche betrachtete, was Howard gemacht hatte, und sie sagten:
"Oh mein Gott! Wir haben die ganze Zeit über falsch gelegen!"
08:56
"Oh my god! We've been
thinking all wrong!"
thinking all wrong!"
189
511514
2407
08:58
And that's when you started to get
seven different kinds of vinegar,
seven different kinds of vinegar,
190
513945
3270
Und das war der Punkt, ab dem man sieben verschiedene Essigsorten bekommen konnte,
14 verschiedene Arten Senf und 71 Sorten Olivenöl --
09:02
and 14 different kinds of mustard,
and 71 different kinds of olive oil.
and 71 different kinds of olive oil.
191
517239
5466
und schließlich hat sogar Ragu Howard angeworben,
09:07
And then eventually
even Ragù hired Howard,
even Ragù hired Howard,
192
522729
3247
09:10
and Howard did the exact same thing
for Ragù that he did for Prego.
for Ragù that he did for Prego.
193
526000
3191
und Howard tat exakt das gleiche für Ragu, was er für Prego gemacht hatte.
Und heute, wenn Sie in einen wirklich guten Supermarkt gehen,
09:14
And today, if you go
to a really good supermarket,
to a really good supermarket,
194
529215
2351
und darauf achten, wie viele Ragus es gibt --
09:16
do you know how many Ragùs there are?
195
531590
2143
Wissen Sie, wie viele es gibt? 36!
09:18
36!
196
533757
1000
09:20
In six varieties:
197
535967
1570
In 6 Varianten: mit Käse, leicht, deftig,
09:22
Cheese, Light,
198
537561
3050
09:25
Robusto, Rich & Hearty,
199
540635
3102
herzhaft, klassisch, extra-grob. (Gelächter)
09:28
Old World Traditional --
200
543761
1310
09:32
Extra-Chunky Garden.
201
547483
1717
09:34
(Laughter)
202
549224
1752
09:35
That's Howard's doing.
203
551000
1744
Das macht Howard. - Das ist Howards Geschenk an die Amerikaner.
09:37
That is Howard's gift
to the American people.
to the American people.
204
552768
2208
09:39
Now why is that important?
205
555000
1681
Warum ist das so interessant?
09:41
(Laughter)
206
556705
2271
09:43
It is, in fact, enormously important.
207
559000
2081
Es ist in der Tat sehr wichtig. Ich erkläre Ihnen, warum.
09:45
I'll explain to you why.
208
561105
1370
09:47
What Howard did is he fundamentally
changed the way the food industry thinks
changed the way the food industry thinks
209
562499
4121
Howard veränderte grundlegend die Denkart der Industrie darüber,
wie man Sie glücklich macht.
09:51
about making you happy.
210
566644
1421
09:53
Assumption number one
in the food industry used to be
in the food industry used to be
211
569000
2976
Die 1. Annahme der Nahrungsmittelindustrie war,
09:56
that the way to find out
what people want to eat,
what people want to eat,
212
572000
2700
dass die Art, wie man herausfindet, was Kunden essen wollen --
09:59
what will make people happy,
is to ask them.
is to ask them.
213
574724
2337
was Kunden glücklich macht -- ist, sie zu fragen.
10:02
And for years and years and years,
214
577628
1658
Und über viele Jahre hinweg haben Ragu und Prego
10:04
Ragù and Prego would have focus groups,
215
579310
2238
Gruppen ausgesucht und haben sie gefragt:
10:06
and they would sit you down,
and they would say,
and they would say,
216
581572
2460
Was muss eine Spaghetti-Sauce enthalten? Sagen Sie uns, was Sie in einer Spaghetti-Sauce haben wollen.
10:08
"What do you want in a spaghetti sauce?
217
584056
1873
10:10
Tell us what you want
in a spaghetti sauce."
in a spaghetti sauce."
218
585953
2075
Und in all diesen Jahren -- 20, 30 Jahre --
10:12
And for all those years -- 20, 30 years --
219
588052
2924
10:15
through all those focus group sessions,
220
591000
1976
während all dieser Gruppensitzungen,
10:17
no one ever said they wanted extra-chunky.
221
593000
3021
sagte nie jemand, dass er gerne ganze Gemüsestücke mag.
10:21
Even though at least a third of them,
deep in their hearts, actually did.
deep in their hearts, actually did.
222
596754
3451
Obwohl ein Drittel der Kunden diese eigentlich mögen.
(Lachen)
10:25
(Laughter)
223
600229
1793
10:27
People don't know what they want!
224
602696
2012
Die Leute wissen nicht, was sie wollen! Oder?
10:29
As Howard loves to say,
225
604732
1446
Wie Howard gerne sagt: "Der Verstand weiss nicht, was die Zunge mag."
10:31
"The mind knows not
what the tongue wants."
what the tongue wants."
226
606202
2752
Es ist ein Geheimnis!
10:33
It's a mystery!
227
608978
1152
10:34
(Laughter)
228
610154
1004
Ein wichtiger Schritt zum Verständnis unserer Wünsche
10:35
And a critically important step
229
611182
2406
10:38
in understanding
our own desires and tastes
our own desires and tastes
230
613612
3331
und Geschmäcker ist, zu verstehen, dass wir nicht alles in unserem Innern erklären können.
10:41
is to realize that we cannot always
explain what we want, deep down.
explain what we want, deep down.
231
616967
3632
Wenn ich jeden von Ihnen fragen würde, wie Sie sich Ihren Kaffee wünschen,
10:46
If I asked all of you, for example,
in this room, what you want in a coffee,
in this room, what you want in a coffee,
232
621242
4036
wüßten Sie eine Antwort? Jeder würde sagen: "Ich mag ihn schwarz, vollmundig, gut geröstet."
10:50
you know what you'd say?
233
625302
1328
10:51
Every one of you would say,
"I want a dark, rich, hearty roast."
"I want a dark, rich, hearty roast."
234
626654
4239
Das sagen die Leute immer, wenn man sie fragt, wie sie sich ihren Kaffee wünschen.
10:56
It's what people always say
when you ask them.
when you ask them.
235
631555
2158
Wie möchten Sie ihn? Schwarz, vollmundig, gut geröstet!
10:58
"What do you like?"
"Dark, rich, hearty roast!"
"Dark, rich, hearty roast!"
236
633737
2532
Wie hoch ist aber eigentlich der Prozensatz von Ihnen, die ihn so mögen?
11:01
What percentage of you actually
like a dark, rich, hearty roast?
like a dark, rich, hearty roast?
237
636293
3513
11:04
According to Howard, somewhere
between 25 and 27 percent of you.
between 25 and 27 percent of you.
238
639830
3048
Nach Howard liegt er so zwischen 25 und 27 Prozent.
Die meisten mögen milden Milchkaffee.
11:08
Most of you like milky, weak coffee.
239
643567
2195
11:10
(Laughter)
240
645786
1001
11:11
But you will never, ever say
to someone who asks you what you want
to someone who asks you what you want
241
646811
3332
Aber Sie werden das niemals sagen, wenn man Sie danach fragt --
dieses: "Ich mag im liebsten milden Milchkaffee." (Gelächter)
11:14
that "I want a milky, weak coffee."
242
650167
2191
Das war also das erste, was Howard tat.
11:17
So that's number one thing
that Howard did.
that Howard did.
243
652382
2899
11:21
Number two thing that Howard did
is he made us realize --
is he made us realize --
244
656528
3448
Zum zweiten machte Howard uns bewusst --
11:24
it's another very critical point --
245
660000
1976
das ist ein weiterer kritischer Punkt -
11:26
he made us realize the importance
246
662000
2174
er machte uns bewusst, wie wichtig die von ihm so genannte Breite im Warensegment ist.
11:28
of what he likes to call
"horizontal segmentation."
"horizontal segmentation."
247
664198
2999
11:32
Why is this critical?
248
668000
1015
Warum ist sie so wichtig? Weil
11:33
Because this is the way the food industry
thought before Howard.
thought before Howard.
249
669039
3698
dies die Denk-Richtung der Nahrungsmittelindustrie war, bevor Howard kam.
Wovon waren sie in den frühen 80ern besessen? Sie waren besessen von Senf.
11:37
What were they obsessed with
in the early 80s?
in the early 80s?
250
672761
2310
11:39
They were obsessed with mustard.
251
675095
1540
11:41
In particular, they were obsessed
with the story of Grey Poupon.
with the story of Grey Poupon.
252
676659
3317
Genauer: Sie waren besessen von der Grey Poupon-Story. Richtig?
11:44
Used to be, there were two mustards:
French's and Gulden's.
French's and Gulden's.
253
680000
3201
Damals gab es zwei Senf-Sorten: Frenchs und Guldens.
Wie waren sie? Gelber Senf. Was ist in gelbem Senf?
11:48
What were they? Yellow mustard.
254
683225
1493
11:49
What's in it?
255
684742
1015
Gelbe Senfkörner, Kurkuma und Paprika. Das war Senf.
11:50
Yellow mustard seeds,
turmeric, and paprika.
turmeric, and paprika.
256
685781
2054
11:52
That was mustard.
257
687859
1074
11:53
Grey Poupon came along, with a Dijon.
258
688957
2525
Grey Poupon kam mit Dijon daher. Richtig?
11:56
Right?
259
691506
1188
Viel mehr ätherische braune Senfkörner, etwas Weißwein, ein toller Duft,
11:57
Much more volatile brown mustard seed,
some white wine, a nose hit,
some white wine, a nose hit,
260
692718
5663
ein viel besseres Aroma. Und was tun sie?
12:03
much more delicate aromatics.
261
698405
1938
12:05
And what do they do?
262
700367
1015
Sie füllen ihn in ein kleines Einmachglas mit einem wundervollen Etikett darauf,
12:06
They put it in a little tiny glass jar,
with a wonderful enameled label on it,
with a wonderful enameled label on it,
263
701406
4799
was ihm ein französiches Aussehen gab, obwohl er aus Oxnard, Kalifornien kam.
12:11
made it look French,
264
706229
1074
12:12
even though it's made
in Oxnard, California.
in Oxnard, California.
265
707327
2101
12:14
(Laughter)
266
709452
1001
Und anstatt einen Dollar fünfzig für ein Glas zu nehmen,
12:15
And instead of charging a dollar fifty
for the eight-ounce bottle,
for the eight-ounce bottle,
267
710477
4499
12:19
the way that French's and Gulden's did,
268
715000
1973
so wie es die Frenchs und Guldens taten, verkauften sie es für 4 Dollar.
12:21
they decided to charge four dollars.
269
716997
1727
Und dann machten sie Werbung, nicht wahr? Mit dem Typen im Rolls Royce,
12:23
And they had those ads.
270
718748
1212
12:24
With the guy in the Rolls Royce,
eating the Grey Poupon.
eating the Grey Poupon.
271
719984
2635
der Grey Poupon-Senf isst, der andere Rolls Royce kommt,
12:27
Another pulls up, and says,
"Do you have any Grey Poupon?"
"Do you have any Grey Poupon?"
272
722643
2786
und er fragt: Haben Sie Grey Poupon?
Und gleich danach hebt Grey Poupon ab!
12:30
And the whole thing, after they did that,
Grey Poupon takes off!
Grey Poupon takes off!
273
725453
3184
Sie übernehmen das Senfgeschäft!
12:33
Takes over the mustard business!
274
728661
1524
Was jeder daraus gelernt hat, ist,
12:35
And everyone's take-home lesson from that
275
730209
2008
12:37
was that the way to make people happy
276
732241
4735
dass der einzige Weg, Menschen glücklich zu machen, darin besteht,
12:41
is to give them something
that is more expensive,
that is more expensive,
277
737000
3394
ihnen etwas teureres anzubieten, etwas das erstrebenswert ist . Nicht wahr?
12:45
something to aspire to.
278
740418
2067
So dass sie ihrem üblichen Geschmack den Rücken kehren
12:47
It's to make them turn their back
on what they think they like now,
on what they think they like now,
279
742509
4143
12:51
and reach out for something
higher up the mustard hierarchy.
higher up the mustard hierarchy.
280
746676
3419
und nach etwas höherem in der Senf-Hierarchie streben.
12:54
(Laughter)
281
750119
1001
Ein besserer Senf. Ein teurerer Senf!
12:55
A better mustard!
A more expensive mustard!
A more expensive mustard!
282
751144
2212
Ein Senf mit mehr Eleganz und Kultur und Bedeutung.
12:58
A mustard of more sophistication
and culture and meaning.
and culture and meaning.
283
753380
3163
Howard schaute sich das an und sagte: Das ist falsch!
13:01
And Howard looked to that
and said, "That's wrong!"
and said, "That's wrong!"
284
756567
2409
Bei Senf gibt es keine Hierarchie.
13:04
Mustard does not exist on a hierarchy.
285
759639
2118
Senf gibt es wie Tomatensauce in einem gleichrangigen Angebot.
13:07
Mustard exists, just like tomato sauce,
on a horizontal plane.
on a horizontal plane.
286
762218
4101
13:11
There is no good mustard or bad mustard.
287
766779
2739
Es gibt keinen guten oder schlechten Senf.
13:14
There is no perfect mustard
or imperfect mustard.
or imperfect mustard.
288
769542
2526
Es gibt keinen perfekten oder nicht perfekten Senf.
Es gibt nur unterschiedliche Arten von Senf, passend für unterschiedliche Menschen.
13:16
There are only different kinds of mustards
that suit different kinds of people.
that suit different kinds of people.
289
772092
3745
Er hat die Art und Weise demokratisiert, wie wir über Geschmack denken.
13:21
He fundamentally democratized
the way we think about taste.
the way we think about taste.
290
776358
4835
Und dafür gebührt Howard Moskowitz ebenfalls unser Dank.
13:26
And for that, as well, we owe
Howard Moskowitz a huge vote of thanks.
Howard Moskowitz a huge vote of thanks.
291
781217
4219
Das dritte, was Howard tat, das vielleicht wichtigste,
13:31
Third thing that Howard did,
and perhaps the most important,
and perhaps the most important,
292
786201
3493
13:34
is Howard confronted the notion
of the Platonic dish.
of the Platonic dish.
293
789718
2839
ist, dass Howard den Begriff des "platonischen Gerichts" erfunden hat. (Gelächter)
13:37
(Laughter)
294
792581
1001
Was meine ich damit?
13:38
What do I mean by that?
295
793606
1142
13:39
(Laughter)
296
794772
1556
Seit Anbeginn der Nahrungsmittelindustrie
13:41
For the longest time in the food industry,
297
796352
2100
ging man davon aus, dass es immer nur ein perfektes Rezept gibt.
13:43
there was a sense that there was one way,
298
798476
2580
13:45
a perfect way, to make a dish.
299
801080
2728
13:49
You go to Chez Panisse,
300
804570
1715
Sie gehen zu Chez Panisse und hier wird Ihnen ein red-tail sashimi serviert,
13:51
they give you the red-tail sashimi
with roasted pumpkin seeds
with roasted pumpkin seeds
301
806309
5283
mit gerösteten Kürbiskernen in einer was-auch-immer Sauce.
13:56
in a something something reduction.
302
811616
1853
Sie geben Ihnen nicht die Wahl zwischen 5 verschiedenen Sorten, richtig?
13:58
They don't give you five options
on the reduction.
on the reduction.
303
813493
2483
14:00
They don't say, "Do you want
the extra-chunky reduction, or ...?"
the extra-chunky reduction, or ...?"
304
816000
3594
Sie fragen Sie nicht, ob Sie die Gemüse-Sauce dazu mögen -- nein!
14:04
No!
305
819618
1008
Sie müssen diese Sauce nehmen. Warum? Weil der Chef von Chez Panisse
14:05
You just get the reduction. Why?
306
820650
1547
14:07
Because the chef at Chez Panisse
307
822221
1562
eine platonische Vorstellung zu red-tail sashimi hat.
14:08
has a Platonic notion
about red-tail sashimi.
about red-tail sashimi.
308
823807
2588
So hat es zu sein.
14:11
"This is the way it ought to be."
309
826419
1882
14:13
And she serves it that way
time and time again,
time and time again,
310
828920
4056
Und sie serviert es immer wieder auf diese Art,
14:17
and if you quarrel with her, she will say,
311
833000
2262
und wenn Sie sich beschweren, wird sie sagen:
"Was wissen Sie schon? In diesem Restaurant gibt es das Gericht auf die beste Art."
14:20
"You know what? You're wrong!
312
835286
1602
14:22
This is the best way it ought to be
in this restaurant."
in this restaurant."
313
837468
2720
Den gleichen Gedanken fand man auch in der Lebensmittelindustrie.
14:25
Now that same idea fueled
the commercial food industry as well.
the commercial food industry as well.
314
840212
3439
Sie hatten eine platonische Vorstellung davon, wie Tomaten-Sauce zu sein hat.
14:29
They had a Platonic notion
of what tomato sauce was.
of what tomato sauce was.
315
844294
3217
Und woher kam diese? Aus Italien.
14:32
And where did that come from?
It came from Italy.
It came from Italy.
316
847535
2441
14:34
Italian tomato sauce is what?
317
850000
2019
Wie ist eine italienische Tomatensauce? Sie ist ein Gemisch, sie ist dünn.
14:37
It's blended; it's thin.
318
852375
1600
Tomaten-Sauce hatte dünnflüssig zu sein.
14:39
The culture of tomato sauce was thin.
319
854531
2309
14:41
When we talked about "authentic
tomato sauce" in the 1970s,
tomato sauce" in the 1970s,
320
856864
2977
Wenn wir in den 1970ern über richtige Tomatensauce sprachen,
14:44
we talked about Italian tomato sauce,
321
859865
1809
meinten wir italienische Tomatensauce. Wir sprechen von den ersten Ragus.
14:46
we talked about the earliest Ragùs,
322
861698
1779
Diese hatten keine sichtbaren Stücke.
14:48
which had no visible solids, right?
323
863501
2152
14:50
Which were thin, you just put a little bit
324
866000
2117
Sie war dünn und man verwendete nur ein wenig davon,
und sie sank nach unten auf den Tellerboden.
14:52
and it sunk down to the bottom
of the pasta.
of the pasta.
325
868141
2048
So war's. Und warum gefiel uns das?
14:55
That's what it was.
326
870213
1192
14:56
And why were we attached to that?
327
871429
1661
Weil wir glaubten, dass es die Leute glücklich macht,
14:57
Because we thought
that what it took to make people happy
that what it took to make people happy
328
873114
2738
1. wenn wir ihnen originale Tomatensauce anbieten
15:00
was to provide them with the most
culturally authentic tomato sauce, A.
culturally authentic tomato sauce, A.
329
875876
4594
15:05
And B, we thought that if we gave them
the culturally authentic tomato sauce,
the culturally authentic tomato sauce,
330
880494
5084
und 2. weil wir glaubten, wenn wir ihnen authentische Toamtensauce anbieten,
würden sie sie mit Kußhand nehmen.
15:10
then they would embrace it.
331
885602
1428
Das würde den meisten Menschen gefallen.
15:11
And that's what would please
the maximum number of people.
the maximum number of people.
332
887054
2734
Und der Grund, warum wir das glaubten, ist -- mit anderen Worten,
15:15
In other words,
333
890288
2286
weil alle Köche ständig nach dem ultimativen Rezept suchten.
15:17
people in the cooking world
were looking for cooking universals.
were looking for cooking universals.
334
892598
3399
Sie suchten nach dem einen, das uns allen schmeckt.
15:21
They were looking for one way
to treat all of us.
to treat all of us.
335
896336
2438
15:23
And it's good reason for them
to be obsessed
to be obsessed
336
898798
2580
Und es gibt eine guten Grund für diese Annahme, dass es ein Universal-Rezept gibt,
15:26
with the idea of universals,
337
901402
1382
weil die komplette Wissenschaft des 19. und 20. Jahrhunderts
15:27
because all of science,
338
902808
1397
15:29
through the 19th century
and much of the 20th,
and much of the 20th,
339
904229
2249
von der Annahme einer Universalität besessen war.
15:31
was obsessed with universals.
340
906502
1669
Psychologen, Mediziner, Ökonomen waren alle daran interessiert
15:32
Psychologists, medical scientists,
economists
economists
341
908195
3988
15:37
were all interested
in finding out the rules
in finding out the rules
342
912207
2088
die allgemein gültige Regel für menschliches Verhalten zu finden.
15:39
that govern the way all of us behave.
343
914319
2190
Aber so ist es nicht mehr, nicht wahr?
15:42
But that changed, right?
344
917259
1398
15:43
What is the great revolution
in science of the last 10, 15 years?
in science of the last 10, 15 years?
345
918681
3611
Was ist die größte Revolution der Wissenschaft in den letzten 10, 15 Jahren?
Es ist der Ruck von der Suche nach Universalien zum Verständnis der Variabilität.
15:47
It is the movement
from the search for universals
from the search for universals
346
922316
3515
15:50
to the understanding of variability.
347
925855
1849
Heute in der Medizin wollen wir nicht wissen, wie normalerweise
15:53
Now in medical science,
we don't want to know, necessarily,
we don't want to know, necessarily,
348
928339
3637
15:56
just how cancer works,
349
932000
1701
eine Krebserkrankung verläuft. Wir wollen die unterschiedlichen Krankkeitsverläufe wissen.
15:58
we want to know how your cancer
is different from my cancer.
is different from my cancer.
350
933725
3251
16:01
I guess my cancer different
from your cancer.
from your cancer.
351
937000
2747
Inwiefern verläuft meine Krebserkrankung anders als Ihre.
16:04
Genetics has opened the door
to the study of human variability.
to the study of human variability.
352
939771
4088
Die Genetik hat uns die Tür zum Studium der menschlichen Variabilität geöffnet.
16:08
What Howard Moskowitz
was doing was saying,
was doing was saying,
353
943883
2095
Howard Moskowitz hat zur gleichen Revolution
16:10
"This same revolution needs to happen
in the world of tomato sauce."
in the world of tomato sauce."
354
946002
4111
in der Welt der Tomatensauce aufgerufen.
16:15
And for that, we owe him
a great vote of thanks.
a great vote of thanks.
355
951000
2572
Und dafür schulden wir ihm Dank.
Ich gebe Ihnen ein letztes Beispiel für Variabilität -- oh, es tut mir leid.
16:20
I'll give you one last
illustration of variability,
illustration of variability,
356
955201
2842
16:22
and that is -- oh, I'm sorry.
357
958067
1841
16:24
Howard not only believed that,
but he took it a second step,
but he took it a second step,
358
959932
3488
Howard wußte es nicht nur, er tat es im 2. Schritt,
als er sagte, dass, wenn wir nach Universalrezepten streben,
16:28
which was to say that when we pursue
universal principles in food,
universal principles in food,
359
963444
5152
16:33
we aren't just making an error;
360
968620
1620
machen wir nicht nur einen Fehler, sondern wir erweisen uns auch einen Bärendienst.
16:35
we are actually doing ourselves
a massive disservice.
a massive disservice.
361
970264
3348
16:38
And the example he used was coffee.
362
974000
1810
Und als Beispiel führte er Kaffee an.
Er beschäftigte sich sehr stark mit Kaffee, mit Nescafe.
16:41
And coffee is something he did
a lot of work with, with Nescafé.
a lot of work with, with Nescafé.
363
976223
4045
16:45
If I were to ask all of you to try
and come up with a brand of coffee --
and come up with a brand of coffee --
364
980746
3498
Wenn ich Sie alle bitten würde, mir Ihre Kaffee-Marke zu nennen
-- einen Kaffee-Typen, ein Gebräu -- die Sie alle glücklich macht,
16:49
a type of coffee, a brew --
that made all of you happy,
that made all of you happy,
365
984268
3022
und sie dann bitte, den Kaffee zu bewerten,
16:52
and then I asked you to rate that coffee,
366
987314
1953
würde der Durchschnittswert auf einer Skala von 0 bis 100 bei 60 liegen.
16:54
the average score in this room for coffee
would be about 60 on a scale of 0 to 100.
would be about 60 on a scale of 0 to 100.
367
989291
4057
16:58
If, however, you allowed me
to break you into coffee clusters,
to break you into coffee clusters,
368
993825
3623
Wenn Sie mir aber erlaubten, Sie in Kaffee-Gruppen einzuteilen,
vielleicht drei oder vier Kaffee-Gruppen,
17:02
maybe three or four coffee clusters,
369
997472
1785
und ich könnte für jede Gruppe einen spezifischen Kaffee zubereiten,
17:04
and I could make coffee just
for each of those individual clusters,
for each of those individual clusters,
370
999281
4695
17:08
your scores would go from 60 to 75 or 78.
371
1004000
3555
dann würde der Wert von 60 auf 75 oder 78 steigen.
17:12
The difference between coffee
at 60 and coffee at 78
at 60 and coffee at 78
372
1008000
5237
Der Unterschied zwischen Kaffee bei 60 und Kaffee bei 78
ist der Unterschied zwischen Kaffee, bei dem ihr Mundwinkel zuckt,
17:18
is a difference between coffee
that makes you wince,
that makes you wince,
373
1013261
2715
17:20
and coffee that makes you
deliriously happy.
deliriously happy.
374
1016000
3004
und Kaffee, der Sie überglücklich macht.
17:24
That is the final, and I think
most beautiful lesson,
most beautiful lesson,
375
1019690
3194
Das ist, wie ich finde, Howard Moskowitz' beste und schönste Lektion.
17:27
of Howard Moskowitz:
376
1022908
1335
Wenn man sich auf die Vielfalt der Menschen einlässt,
17:29
that in embracing the diversity
of human beings,
of human beings,
377
1024267
3709
17:32
we will find a surer way
to true happiness.
to true happiness.
378
1028000
2365
man bestimmt einen besseren Weg zum wahren Glück findet.
17:35
Thank you.
379
1030769
1017
Danke.
17:36
(Applause)
380
1031810
1166
ABOUT THE SPEAKER
Malcolm Gladwell - WriterDetective of fads and emerging subcultures, chronicler of jobs-you-never-knew-existed, Malcolm Gladwell's work is toppling the popular understanding of bias, crime, food, marketing, race, consumers and intelligence.
Why you should listen
Malcolm Gladwell searches for the counterintuitive in what we all take to be the mundane: cookies, sneakers, pasta sauce. A New Yorker staff writer since 1996, he visits obscure laboratories and infomercial set kitchens as often as the hangouts of freelance cool-hunters -- a sort of pop-R&D gumshoe -- and for that has become a star lecturer and bestselling author.
Sparkling with curiosity, undaunted by difficult research (yet an eloquent, accessible writer), his work uncovers truths hidden in strange data. His always-delightful blog tackles topics from serial killers to steroids in sports, while provocative recent work in the New Yorker sheds new light on the Flynn effect -- the decades-spanning rise in I.Q. scores.
Gladwell has written four books. The Tipping Point, which began as a New Yorker piece, applies the principles of epidemiology to crime (and sneaker sales), while Blink examines the unconscious processes that allow the mind to "thin slice" reality -- and make decisions in the blink of an eye. His third book, Outliers, questions the inevitabilities of success and identifies the relation of success to nature versus nurture. The newest work, What the Dog Saw and Other Adventures, is an anthology of his New Yorker contributions.
He says: "There is more going on beneath the surface than we think, and more going on in little, finite moments of time than we would guess."
Malcolm Gladwell | Speaker | TED.com