ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination?

Why you should listen

To study big questions such as "What are the measurable effects of corruption?"" Sendhil Mullainathan and his collaborators look at the day-to-day decisions made by real people, running deep-data studies on groups around the world to tease out patterns. Awarded a MacArthur ""genius"" grant in 2002, he has produced and collaborated on a string of research papers that make for a must-read CV -- including a fascinating, if dispiriting, study of the corruption involved in getting a driver's license in India.

Lately he and his team have been studying women who sell fruit and vegetables on the streets in developing countries. They're usually in debt to a moneylender in the market, who takes about half their profits each day as interest. Some of the women have figured a simple way to get out of debt and keep all their profits. But most of the women make a choice every day that keeps them in debt. How would these businesswomen behave, he wondered, if the slate was wiped clean? So he got a grant, paid off their debt, and waits to see what happens next."

More profile about the speaker
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge

Sendil Mullainathan: Ein Denkanstoß zur Lösung sozialer Probleme

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Sendil Mullainathan, Gewinner des "Genius Grant" der amerikanischen Mac Arthur Stiftung, nimmt mit dem Blick des Verhaltensökonomen eine besondere Form sozialer Probleme unter die Lupe - jene, die wir lösen könnten, es aber nicht tun. Wir können Kindersterblichkeit verursacht durch Durchfallerkrankungen reduzieren, wir können Blindheit bei Diabetikern verhindern, wir wissen, wie man Solartechnik einsetzen kann... aber wir tun es nicht. Warum?
- Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio

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00:15
As a researcherForscher, everyjeden onceEinmal in a while
0
0
3000
Als Wissenschaftler begegnet man
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you encounterBegegnung something
1
3000
2000
immer wieder Phänomenen
00:20
a little disconcertingbeunruhigend.
2
5000
2000
die einen etwas verwirren.
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And this is something that changesÄnderungen your understandingVerstehen of the worldWelt around you,
3
7000
3000
Und das verändert den eigenen Blick auf die Welt
00:25
and teacheslehrt you that you're very wrongfalsch
4
10000
2000
und man muss erkennen, dass man mit
00:27
about something that you really believedglaubte firmlyfest in.
5
12000
4000
seinen festen Überzeugungen falsch lag.
00:31
And these are unfortunateunglücklich momentsMomente,
6
16000
3000
Das sind schwierige Momente,
00:34
because you go to sleepSchlaf that night
7
19000
2000
denn an solchen Tagen ist man beim Zubettgehen
00:36
dumberdümmer than when you wokeerwachte up.
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21000
3000
dümmer als beim Aufstehen.
00:39
So, that's really the goalTor of my talk,
9
24000
2000
Und das ist Ziel meines Vortrags:
00:41
is to A, communicatekommunizieren that momentMoment to you
10
26000
2000
1. diesen Moment zu beschreiben
00:43
and B, have you leaveverlassen this sessionSession
11
28000
2000
2. dafür zu sorgen, dass Sie nach meinem Vortrag
00:45
a little dumberdümmer than when you enteredtrat ein.
12
30000
2000
dümmer sind als davor.
00:47
So, I hopeHoffnung I can really accomplisherreichen that.
13
32000
3000
Ich hoffe, es gelingt mir.
00:50
So, this incidentVorfall that I'm going to describebeschreiben
14
35000
3000
Das Ereignis, das ich beschreiben werde
00:53
really beganbegann with some diarrheaDurchfall.
15
38000
3000
begann eigentlich mit Durchfall.
00:56
Now, we'vewir haben knownbekannt for a long time the causeUrsache of diarrheaDurchfall.
16
41000
3000
Die Ursache für Durchfall kennen wir schon seit Langem.
00:59
That's why there's a glassGlas of waterWasser up there.
17
44000
3000
Deswegen sehen Sie hier ein Glas Wasser.
01:02
For us, it's a problemProblem, the people in this roomZimmer.
18
47000
2000
Für uns, die wir hier sitzen, ist es ein Problem,
01:04
For babiesBabys, it's deadlytötlich.
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49000
3000
für Babies ist es tödlich.
01:07
They lackMangel nutrientsNährstoffe, and diarrheaDurchfall dehydratestrocknet them.
20
52000
4000
Durchfall entzieht ihnen Nährstoffe und Flüssigkeit.
01:11
And so, as a resultErgebnis, there is a lot of deathTod,
21
56000
2000
Folglich sterben viele daran,
01:13
a lot of deathTod.
22
58000
3000
sehr viele.
01:16
In IndiaIndien in 1960,
23
61000
2000
1960 lag die Kindersterblichkeit
01:18
there was a 24 percentProzent childKind mortalityMortalität ratePreis,
24
63000
2000
in Indien bei 24 Prozent.
01:20
lots of people didn't make it. This is incrediblyunglaublich unfortunateunglücklich.
25
65000
4000
Viele haben es bedauerlicherweise nicht geschafft.
01:24
One of the biggroß reasonsGründe dafür this happenedpassiert was
26
69000
2000
Einer der Hauptgründe dafür
01:26
because of diarrheaDurchfall.
27
71000
2000
war Durchfall.
01:28
Now, there was a biggroß effortAnstrengung to solvelösen this problemProblem,
28
73000
3000
Mit großen Anstrengungen versuchte man, das Problem zu lösen.
01:31
and there was actuallytatsächlich a biggroß solutionLösung.
29
76000
4000
Und man hatte eine sehr gute Lösung gefunden.
01:35
This solutionLösung has been callednamens, by some,
30
80000
2000
Einige sahen darin die
01:37
"potentiallymöglicherweise the mostdie meisten importantwichtig medicalmedizinisch
31
82000
2000
"wahrscheinlich wichtigste medizinische
01:39
advanceVoraus this centuryJahrhundert."
32
84000
3000
Errungenschaft dieses Jahrhunderts"
01:42
Now, the solutionLösung turnedgedreht out to be simpleeinfach.
33
87000
3000
Die Lösung war ganz einfach.
01:45
And what it was was oralOral rehydrationRehydrierung saltsSalze.
34
90000
4000
Sie bestand aus Elektrolyten.
01:49
ManyViele of you have probablywahrscheinlich used this.
35
94000
2000
Sicher haben viele von Ihnen sie schon genommen.
01:51
It's brilliantGenial. It's a way to get sodiumNatrium
36
96000
2000
Es ist brilliant. Natrium und
01:53
and glucoseGlucose togetherzusammen so that when you addhinzufügen it to waterWasser
37
98000
3000
Glukose werden kombiniert. Mit Wasser vermengt
01:56
the childKind is ablefähig to absorbabsorbieren it even duringwährend situationsSituationen of diarrheaDurchfall.
38
101000
3000
versorgt diese Mischung die Kinder auch bei Durchfall mit Nährstoffen.
01:59
RemarkableBemerkenswerte impactEinfluss on mortalityMortalität.
39
104000
4000
Bemerkenswerter Effekt auf die Sterblichkeitsrate.
02:03
MassiveMassive solutionLösung to the problemProblem.
40
108000
2000
Großartige Lösung für das Problem.
02:05
FlashBlitz forwardVorwärts-: 1960, 24 percentProzent childKind mortalityMortalität
41
110000
3000
Und heute? Die Kindersterblichkeit sank seit
02:08
has droppedfallen gelassen to 6.5 percentProzent todayheute.
42
113000
2000
1960 von 24 Prozent auf heute 6,5 Prozent.
02:10
Still a biggroß numberNummer, but a biggroß dropfallen.
43
115000
3000
Noch immer eine hohe Zahl, aber ein starker Rückgang.
02:13
It lookssieht aus like the technologicaltechnologisch problemProblem is solvedgelöst.
44
118000
3000
Das technologische Problem scheint gelöst.
02:16
But if you look, even todayheute
45
121000
2000
Aber noch immer sterben heute
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there are about 400,000 diarrhea-relatedim Zusammenhang mit Durchfall deathsTodesfälle
46
123000
2000
ca. 400.000 Menschen an Durchfallerkrankungen.
02:20
in IndiaIndien aloneallein.
47
125000
2000
Allein in Indien.
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What's going on here?
48
127000
2000
Was passiert hier?
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Well the easyeinfach answerAntworten is, we just haven'thabe nicht gottenbekommen those saltsSalze
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129000
3000
Die einfachste Antwort wäre: Diese Menschen hatten schlicht
02:27
to those people.
50
132000
2000
keinen Zugang zu Elektrolyten.
02:29
That's actuallytatsächlich not truewahr.
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134000
2000
Das stimmt aber nicht.
02:31
If you look in areasBereiche where these saltsSalze are completelyvollständig availableverfügbar,
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136000
3000
Auch in Gebieten, in denen die Salze flächendeckend zu einem geringen Preis
02:34
the pricePreis is lowniedrig or zeroNull, these deathsTodesfälle still continuefortsetzen abatednachgelassen.
53
139000
3000
oder kostenlos zur Verfügung stehen, geht das Sterben weiter.
02:37
Maybe there's a biologicalbiologisch answerAntworten.
54
142000
2000
Vielleicht gibt es eine biologische Antwort.
02:39
Maybe these are the deathsTodesfälle that simpleeinfach rehydrationRehydrierung
55
144000
2000
Vielleicht starben diese Menschen nicht an Dehydrierung.
02:41
aloneallein doesn't solvelösen. That's not truewahr eitherentweder.
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146000
3000
Auch das stimmt nicht.
02:44
ManyViele of these deathsTodesfälle were completelyvollständig preventablevermeidbar,
57
149000
5000
Viele dieser Menschen hätten nicht sterben müssen.
02:49
and this what I want to think of as the disconcertingbeunruhigend thing,
58
154000
3000
Und genau das verwirrt mich.
02:52
what I want to call "the last mileMeile" problemProblem.
59
157000
2000
Ich möchte es das "Problem der letzten Meile" nennen.
02:54
See, we spentverbraucht a lot of energyEnergie, in manyviele domainsDomänen --
60
159000
4000
Wir haben viel Energie in verschiedene Disziplinen gesteckt,
02:58
technologicaltechnologisch, scientificwissenschaftlich, hardhart work,
61
163000
2000
Technologie, Wissenschaft, harte Arbeit
03:00
creativityKreativität, humanMensch ingenuityEinfallsreichtum --
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165000
2000
Kreativität, Erfindergeist,
03:02
to crackRiss importantwichtig socialSozial problemsProbleme with technologyTechnologie solutionsLösungen.
63
167000
4000
um große soziale Probleme durch Technologie zu beheben.
03:06
That's been the discoveriesEntdeckungen of the last 2,000 yearsJahre,
64
171000
2000
Dort machten wir die Entdeckungen der letzten 2000 Jahre.
03:08
that's mankindMenschheit movingbewegend forwardVorwärts-.
65
173000
2000
Das sorgte für den menschlichen Fortschritt.
03:10
But in this caseFall we crackedgeknackt it,
66
175000
3000
Aber in diesem Fall haben wir das Problem geknackt,
03:13
but a biggroß partTeil of the problemProblem still remainsbleibt bestehen.
67
178000
2000
und trotzdem besteht es zu großen Teilen weiter.
03:15
NineNeun hundredhundert and ninety-nineNeunundneunzig milesMeilen wentging well,
68
180000
2000
999 Meilen lief es prima.
03:17
the last mile'sdie Meile provingbewiesen incrediblyunglaublich stubbornstur.
69
182000
3000
Die letzte Meile erweist sich als unglaublich störrisch.
03:20
Now, that's for oralOral rehydrationRehydrierung therapyTherapie.
70
185000
4000
O.k., das gilt für Elektrolyttherapien.
03:24
Maybe this is something uniqueeinzigartig about diarrheaDurchfall.
71
189000
2000
Vielleicht gibt es dieses Phänomen nur bei Durchfall.
03:26
Well, it turnswendet sich out -- and this is where things get really disconcertingbeunruhigend --
72
191000
2000
Aber, und hier wird es wirklich verwirrend,
03:28
it's not uniqueeinzigartig to diarrheaDurchfall.
73
193000
2000
es ist keineswegs typisch für Durchfall.
03:30
It's not even uniqueeinzigartig to poorArm people in IndiaIndien.
74
195000
2000
Es ist noch nicht einmal typisch für arme Menschen in Indien.
03:32
Here'sHier ist an exampleBeispiel from a varietyVielfalt of contextsKontexten.
75
197000
3000
Ich habe hier eine Reihe von Beispielen
03:35
I've put a bunchBündel of examplesBeispiele up here.
76
200000
2000
aus anderen Bereichen zusammengestellt.
03:37
I'll startAnfang with insulinInsulin, diabetesDiabetes
77
202000
3000
Beginnen wir mit Insulin,
03:40
medicationMedikation in the U.S.
78
205000
2000
der Behandlung von Diabetes in den USA.
03:42
OK, the AmericanAmerikanische populationBevölkerung.
79
207000
2000
Die amerikanische Bevölkerung.
03:44
On MedicaidMedicaid -- if you're fairlyziemlich poorArm you get MedicaidMedicaid,
80
209000
2000
Wer arm ist bekommt Insulin über Medicaid [staatl.Einrichtung]
03:46
or if you have healthGesundheit insuranceVersicherung -- insulinInsulin is prettyziemlich straightforwardeinfach.
81
211000
2000
ansonsten über die Krankenversicherung: Insulin ist eine einfache Sache.
03:48
You get it, eitherentweder in pillPille formbilden or you get it as an injectionInjektion;
82
213000
4000
Man bekommt es entweder als Pille oder als Spritze.
03:52
you have to take it everyjeden day to maintainpflegen your bloodBlut sugarZucker levelsEbenen.
83
217000
2000
Man muss es jeden Tag nehmen, um den Blutzuckerspiegel zu regulieren.
03:54
MassiveMassive technologicaltechnologisch advanceVoraus:
84
219000
2000
Ein gewaltiger technologischer Fortschritt,
03:56
tookdauerte an incrediblyunglaublich deadlytötlich diseaseKrankheit, madegemacht it solvablelösbar.
85
221000
2000
mit dem wir eine äußerst tödliche Krankheit in den Griff bekamen.
03:58
AdherenceEinhaltung der ratesPreise. How manyviele people are takingunter theirihr insulinInsulin everyjeden day?
86
223000
3000
Aber wieviele Menschen nehmen ihr Insulin jeden Tag?
04:01
About on averagedurchschnittlich, a typicaltypisch personPerson is takingunter it 75 percentProzent of the time.
87
226000
4000
Ein typischer Patient nimmt es im Schnitt 75 Prozent der Zeit ein.
04:05
As a resultErgebnis, 25,000 people a yearJahr go blindblind,
88
230000
5000
Als Folge davon erblinden jedes Jahr 25.000 Menschen,
04:10
hundredsHunderte of thousandsTausende loseverlieren limbsGliedmaßen, everyjeden yearJahr,
89
235000
2000
Hunderttausende verlieren ihre Gliedmaßen.
04:12
for something that's solvablelösbar.
90
237000
2000
Jedes Jahr. Unnötigerweise.
04:14
Here I have a bunchBündel of other examplesBeispiele,
91
239000
2000
Und ich habe noch weitere Beispiele.
04:16
all sufferleiden from the last mileMeile problemProblem.
92
241000
2000
Alle haben das Problem der letzten Meile.
04:18
It's not just medicineMedizin.
93
243000
2000
Es existiert nicht nur in der Medizin.
04:20
Here'sHier ist anotherein anderer exampleBeispiel from technologyTechnologie:
94
245000
2000
Hier noch ein Beispiel aus der Technologie.
04:22
agricultureLandwirtschaft. We think
95
247000
2000
Landwirtschaft. Haben wir
04:24
there's a foodLebensmittel problemProblem, so we createerstellen newneu seedsSaat.
96
249000
2000
ein Ernährungsproblem, entwickeln wir neue Samen.
04:26
We think there's an incomeEinkommen problemProblem, so we createerstellen
97
251000
2000
Haben wir ein Einkommensproblem, entwickeln wir
04:28
newneu waysWege of farmingLandwirtschaft that increaseerhöhen, ansteigen incomeEinkommen.
98
253000
3000
neue Anbaumethoden, die das Einkommen erhöhen.
04:31
Well, look at some oldalt waysWege, some waysWege that we'dheiraten alreadybereits crackedgeknackt.
99
256000
3000
Einige alte Methoden haben wir bereits optimiert. Zum Beispiel durch
04:34
IntercroppingZwischenfruchtbau. IntercroppingZwischenfruchtbau really increaseserhöht sich incomeEinkommen.
100
259000
2000
Mischkulturen. Mischkulturen steigern das Einkommen.
04:36
SometimesManchmal in riceReis we foundgefunden incredibleunglaublich increaseserhöht sich in yieldAusbeute
101
261000
3000
Bei Reis erreichen wir zum Teil unglaubliche Ertragssteigerungen
04:39
when you mixmischen differentanders varietiesSorten of riceReis sideSeite by sideSeite.
102
264000
2000
wenn verschiedene Reisarten nebeneinander angebaut werden.
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
Einige Bauern tun dies.
04:43
manyviele are not. What's going on?
104
268000
2000
Viele tun es nicht. Was passiert hier?
04:45
This is the last mileMeile.
105
270000
2000
Das ist die letzte Meile.
04:47
The last mileMeile is, everywhereüberall, problematicproblematisch.
106
272000
2000
Die letzte Meile ist überall problematisch.
04:49
AlrightIn Ordnung, what's the problemProblem?
107
274000
2000
O.k., was ist also das Problem?
04:51
The problemProblem is this little three-pound3 Pfund machineMaschine
108
276000
3000
Das Problem ist diese kleine, drei Pfund schwere Maschine,
04:54
that's behindhinter your eyesAugen and betweenzwischen your earsOhren.
109
279000
4000
die hinter unseren Augen und zwischen unseren Ohren sitzt.
04:58
This machineMaschine is really strangekomisch,
110
283000
2000
Diese Maschine ist wirklich merkwürdig
05:00
and one of the consequencesFolgen is that people are weirdseltsam.
111
285000
4000
und unter anderem bewirkt sie, dass Menschen komische Dinge tun.
05:04
They do lots of inconsistentinkonsistent things.
112
289000
4000
Sie tun viele widersprüchliche Dinge.
05:08
(ApplauseApplaus)
113
293000
2000
(Applaus)
05:10
They do lots of inconsistentinkonsistent things.
114
295000
3000
Sie tun viele widersprüchliche Dinge.
05:13
And the inconsistenciesInkonsistenzen
115
298000
2000
Und durch diese Widersprüchlichkeiten
05:15
createerstellen, fundamentallygrundlegend, this last mileMeile problemProblem.
116
300000
3000
entsteht das Problem der letzten Meile.
05:18
See, when we were dealingUmgang with our biologyBiologie, bacteriaBakterien,
117
303000
3000
Wenn wir uns mit unserer Biologie befassen, mit Bakterien,
05:21
the genesGene, the things insideinnen here, the bloodBlut?
118
306000
3000
Genen, den Dingen hier drin, Blut,
05:24
That's complexKomplex, but it's manageableüberschaubare.
119
309000
3000
das ist komplex, aber wir haben es im Griff.
05:27
When we're dealingUmgang with people like this?
120
312000
3000
Wenn wir es, wie hier, mit Menschen zu tun haben...
05:30
The mindVerstand is more complexKomplex.
121
315000
2000
der Geist ist viel komplizierter.
05:32
That's not as manageableüberschaubare, and that's what we're strugglingkämpfend with.
122
317000
2000
Er ist nicht so einfach in den Griff zu kriegen. Und damit haben wir zu kämpfen.
05:34
Let me go back to diarrheaDurchfall for a secondzweite.
123
319000
3000
Kurz zurück zum Durchfall.
05:37
Here'sHier ist a questionFrage that was askedaufgefordert in the NationalNationalen SampleProbe SurveyUmfrage,
124
322000
3000
Die folgende Frage wurde in einer nationalen Umfrage
05:40
whichwelche is a surveyUmfrage askedaufgefordert of manyviele IndianIndian womenFrau:
125
325000
2000
einer großen Zahl indischer Frauen gestellt:
05:42
"Your childKind has diarrheaDurchfall.
126
327000
2000
"Ihr Kind hat Durchfall.
05:44
Should you increaseerhöhen, ansteigen, maintainpflegen or decreaseverringern the numberNummer of fluidsFlüssigkeiten?"
127
329000
3000
Müssen Sie die Flüssigkeitszufuhr erhöhen, konstant halten oder verringern?"
05:47
Just so you don't embarrassin Verlegenheit bringen yourselveseuch, I'll give you the right answerAntworten:
128
332000
3000
Ich erspare Ihnen eine Blamage und gebe Ihnen gleich die richtige Antwort.
05:50
It's increaseerhöhen, ansteigen.
129
335000
2000
Sie lautet: "erhöhen"
05:54
Now, diarrhea'sder Durchfall interestinginteressant
130
339000
1000
Durchfall ist ein interessantes Beispiel,
05:55
because it's been around for thousandsTausende of yearsJahre,
131
340000
2000
die Krankheit gibt es seit Tausenden von Jahren,
05:57
ever sinceschon seit humankindMenschheit really
132
342000
3000
seit die Bevölkerungsdichte hoch genug war,
06:00
livedlebte sideSeite by sideSeite enoughgenug to have really pollutedverschmutzt waterWasser.
133
345000
3000
dass Menschen verschmutztes Wasser konsumieren.
06:03
One RomanRoman strategyStrategie that was very interestinginteressant
134
348000
2000
Eine interessante römische Strategie,
06:05
was that -- and it really gavegab them a comparativevergleichende advantageVorteil --
135
350000
2000
die ihnen einen großen Wettbewerbsvorteil brachte,
06:07
they madegemacht sure theirihr soldiersSoldaten didn't drinkGetränk
136
352000
3000
war es, sicherzustellen, dass ihre Soldaten
06:10
even remotelyaus der Ferne muddiedgetrübt watersWasser.
137
355000
2000
kein verschmutztes Wasser tranken.
06:12
Because if some of your troopsTruppen get diarrheaDurchfall they're not that effectiveWirksam
138
357000
3000
Denn mit Durchfall sind die Truppen nicht so wirklich
06:15
on the battlefieldSchlachtfeld.
139
360000
2000
effektiv auf dem Schlachtfeld.
06:17
So, if you think of RomanRoman comparativevergleichende advantageVorteil partTeil of it was the breastBrust shieldsSchilde,
140
362000
2000
Der vergleichsweise Vorteil der Römer beruhte also zum Teil auf Brustpanzern
06:19
the breastplatesHornissen, but partTeil of it was drinkingTrinken the right waterWasser.
141
364000
4000
und zum Teil darauf, das richtige Wasser zu trinken.
06:23
So, here are these womenFrau. They'veSie haben seengesehen theirihr parentsEltern
142
368000
2000
Und nun diese Frauen. Sie haben gesehen, wie ihre Eltern
06:25
have struggledkämpfte with diarrheaDurchfall, they'veSie haben struggledkämpfte with diarrheaDurchfall,
143
370000
2000
unter Durchfall litten, sie selbst haben darunter gelitten.
06:27
they'veSie haben seengesehen lots of deathsTodesfälle. How do they answerAntworten this questionFrage?
144
372000
3000
Sie haben viele Menschen sterben sehen. Wie also beantworten sie diese Frage?
06:30
In IndiaIndien, 35 to 50 percentProzent say "ReduceReduzieren."
145
375000
4000
In Indien sagen 35 bis 50 Prozent: "verringern"
06:34
Think about what that meansmeint for a secondzweite.
146
379000
2000
Denken Sie ein Sekunde darüber nach, was das bedeutet.
06:36
Thirty-fiveFünfunddreißig to 50 percentProzent of womenFrau
147
381000
2000
35 bis 50 Prozent der Frauen
06:38
forgetvergessen oralOral rehydrationRehydrierung therapyTherapie,
148
383000
2000
vergessen die Elektrolyttherapie,
06:40
they are increasingsteigend --
149
385000
2000
erhöhen sogar die
06:42
they are actuallytatsächlich makingHerstellung theirihr childKind
150
387000
3000
Sterbewahrscheinlichkeit ihres Kindes
06:45
more likelywahrscheinlich to diesterben throughdurch theirihr actionsAktionen.
151
390000
3000
durch ihr Handeln.
06:48
How is that possiblemöglich?
152
393000
2000
Wie kann das sein?
06:50
Well, one possibilityMöglichkeit -- I think that's how mostdie meisten people respondreagieren to this --
153
395000
3000
Eine mögliche Antwort darauf - ich denke die meisten Menschen reagieren so -
06:53
is to say, "That's just stupidblöd."
154
398000
4000
ist: "Das ist pure Dummheit"
06:57
I don't think that's stupidblöd.
155
402000
2000
Ich glaube nicht, dass es dumm ist.
06:59
I think there is something very profoundlyzutiefst right in what these womenFrau are doing.
156
404000
3000
Ich glaube, es ist etwas tiefgreifend Richtiges am Verhalten dieser Frauen.
07:02
And that is, you don't put waterWasser
157
407000
2000
Nämlich: Man gießt einfach kein Wasser
07:04
into a leakyundichte bucketEimer.
158
409000
2000
in einen löchrigen Eimer.
07:06
So, think of the mentalgeistig modelModell- that goesgeht behindhinter reducingreduzierend the intakeAufnahme.
159
411000
4000
Vergegenwärtigen Sie sich das mentale Modell, das hinter der Reduktion der Flüssigkeitszufuhr steht.
07:10
Just doesn't make senseSinn.
160
415000
2000
Es macht einfach keinen Sinn.
07:12
Now, the modelModell- is intuitivelyintuitiv right.
161
417000
3000
Intuitiv ist das Modell also richtig.
07:15
It just doesn't happengeschehen to be right about the worldWelt.
162
420000
4000
Es ist dummerweise nur nicht immer richtig.
07:19
But it makesmacht a wholeganze lot of senseSinn at some deeptief levelEbene.
163
424000
3000
Aber im Grunde ergibt es eine Menge Sinn.
07:22
And that, to me, is the fundamentalgrundlegend challengeHerausforderung
164
427000
3000
Das ist meiner Meinung nach die fundamentale Herausforderung
07:25
of the last mileMeile.
165
430000
5000
der letzten Meile.
07:30
This first challengeHerausforderung is what I referverweisen to as the persuasionÜberzeugung challengeHerausforderung.
166
435000
3000
Diese erste Herausforderung nenne ich die Herausforderung der Überzeugung.
07:33
ConvincingÜberzeugend people to do something --
167
438000
2000
Menschen zu überzeugen, etwas zu tun,
07:35
take oralOral rehydrationRehydrierung therapyTherapie, intercropZwischenfrüchten, whateverwas auch immer it mightMacht be --
168
440000
2000
Elektolyte zu nehmen, in Mischkulturen anzubauen, was auch immer,
07:37
is not an actHandlung of informationInformation:
169
442000
3000
erreichen wir nicht durch Information.
07:40
"Let's give them the dataDaten,
170
445000
2000
"Geben wir ihnen die Fakten
07:42
and when they have dataDaten they'llsie werden do the right thing."
171
447000
2000
wenn sie die Fakten haben, werde sie das Richtige tun."
07:44
It's more complexKomplex than that.
172
449000
2000
So einfach ist es nicht.
07:46
And if you want to understandverstehen how it's more complexKomplex
173
451000
2000
Damit Sie verstehen, warum es nicht so einfach ist,
07:48
let me startAnfang with something kindArt of interestinginteressant.
174
453000
4000
zeige ich Ihnen etwas Interessantes.
07:52
I'm going to give you a little mathMathe problemProblem,
175
457000
2000
Ich werde Ihnen eine kleine mathematische Aufgabe stellen.
07:54
and I want you to just yellSchrei out the answerAntworten as fastschnell as possiblemöglich.
176
459000
3000
Und ich möchte, dass Sie die Antwort so schnell wie möglich herausschreien.
07:57
A batFledermaus and a ballBall togetherzusammen costKosten $1.10.
177
462000
2000
Ein Baseballschläger und ein Ball kosten zusammen 1,10 Dollar.
07:59
The batFledermaus costsKosten a dollarDollar more than the ballBall.
178
464000
3000
Der Schläger kostet einen Dollar mehr als der Ball.
08:02
How much does the ballBall costKosten? QuickSchnell.
179
467000
3000
Was kostet der Ball? Schnell.
08:05
So, somebodyjemand out there sayssagt, "FiveFünf."
180
470000
2000
O.k., jemand sagte "fünf".
08:07
A lot of you said, "TenZehn."
181
472000
2000
Viele von Ihnen sagen "zehn".
08:09
Let's think about 10 for a secondzweite.
182
474000
3000
Denken wir kurz über "zehn" nach.
08:12
If the ballBall costsKosten 10, the batFledermaus costsKosten...
183
477000
4000
Wenn der Ball zehn kostet, kostet der Schläger...
08:16
this is easyeinfach, $1.10.
184
481000
2000
das ist einfach, 1,10 Dollar.
08:18
Yeah. So, togetherzusammen they would costKosten $1.20.
185
483000
3000
Tja. Zusammen würden sie also 1,20 Dollar kosten.
08:21
So, here you all are, ostensiblyvordergründig educatedgebildet people.
186
486000
3000
Da sitzen Sie nun. Gebildete Menschen.
08:24
MostDie meisten of you look smartsmart.
187
489000
3000
Die meisten von Ihnen sehen clever aus.
08:27
The combinationKombination of that producesproduziert
188
492000
3000
Aber das Ergebnis ist:
08:30
something that is actuallytatsächlich, you got this thing wrongfalsch.
189
495000
2000
Sie lagen falsch.
08:32
How is that possiblemöglich? Let's go to something elsesonst.
190
497000
3000
Wie ist das möglich? Probieren wir noch etwas anderes.
08:35
I know algebraAlgebra can be complicatedkompliziert.
191
500000
3000
Ich weiß, Algebra ist manchmal kompliziert.
08:38
So, let's dialWählen Sie this back. That's what? FifthFünfte gradeKlasse? FourthVierte gradeKlasse?
192
503000
3000
Gehen wir also etwas zurück. In die 5. Klasse? 4. Klasse?
08:41
Let's go back to kindergartenKindergarten. OK?
193
506000
3000
Gehen wir zurück in den Kindergarten. O.k.?
08:44
There's a great showShow on AmericanAmerikanische televisionFernsehen that you have to watch.
194
509000
2000
Es gibt eine großartige Sendung im amerikanischen Fernsehen, die Sie unbedingt ansehen sollten.
08:46
It's callednamens "Are You SmarterIntelligenter Than a FifthFünfte GraderGrader?"
195
511000
2000
Sie heißt: Sind Sie schlauer als ein Fünftklässler?
08:48
I think we'vewir haben learnedgelernt the answerAntworten to that here.
196
513000
3000
Ich glaube, die Antwort darauf haben wir gerade erhalten.
08:51
Let's moveBewegung to kindergartenKindergarten. Let's see if we can beatschlagen five-year-oldsfünf-jährigen.
197
516000
3000
Gehen wir zurück zum Kindergarten. Schauen wir mal, ob wir es mit Fünfjährigen aufnehmen können.
08:54
Here'sHier ist what I'm going to do: I'm going to put objectsObjekte on the screenBildschirm.
198
519000
3000
Ich werde Objekte auf der Leinwand zeigen.
08:57
I just want you to nameName the colorFarbe of the objectObjekt.
199
522000
4000
Nennen Sie einfach die Farbe des Objekts.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
Das ist schon alles. O.k.?
09:03
I want you to do it fastschnell, and say it out loudlaut with me,
201
528000
3000
Sagen Sie es schnell. Und sagen Sie es laut mit mir zusammen.
09:06
and do it quicklyschnell. I'll make the first one easyeinfach for you.
202
531000
2000
Und machen Sie es schnell. Ich mache das erste ganz einfach.
09:08
ReadyBereit? BlackSchwarz.
203
533000
2000
Sind Sie bereit? Schwarz
09:10
Now the nextNächster onesEinsen I want you to do quicklyschnell and say it out loudlaut.
204
535000
2000
Nennen Sie die folgenden schnell und laut.
09:12
ReadyBereit? Go.
205
537000
2000
Sind Sie bereit? Dann los.
09:14
AudiencePublikum: RedRot. GreenGrün.
206
539000
2000
Publikum: Rot. Grün.
09:16
YellowGelb. BlueBlau. RedRot.
207
541000
2000
Gelb. Blau. Rot.
09:18
(LaughterLachen)
208
543000
3000
(Lachen)
09:21
SendhilSendhil MullainathanMullainathan: That's prettyziemlich good.
209
546000
4000
Sendil Mullainathan: Das war schon ganz gut.
09:25
AlmostFast out of kindergartenKindergarten.
210
550000
2000
Fast raus aus dem Kindergarten.
09:27
What is all this tellingErzählen us?
211
552000
2000
Was lernen wir daraus?
09:29
You see, what's going on here, and in the batFledermaus and ballBall problemProblem
212
554000
3000
Was hier und beim Schläger-Ball-Problem passiert,
09:32
is that you have some intuitiveintuitiv waysWege of interactinginteragierend with the worldWelt,
213
557000
3000
ist, dass Sie im Umgang mit der Welt auf intuitive Herangehensweisen zurückgreifen.
09:35
some modelsModelle that you use to understandverstehen the worldWelt.
214
560000
2000
Modelle, die Sie heranziehen, um die Welt zu verstehen.
09:37
These modelsModelle, like the leakyundichte bucketEimer,
215
562000
2000
Diese Modelle funktionieren - wie der löchrige Eimer -
09:39
work well in mostdie meisten situationsSituationen.
216
564000
2000
in den meisten Fällen sehr gut.
09:41
I suspectvermuten mostdie meisten of you --
217
566000
2000
Ich schätze die meisten von Ihnen
09:43
I hopeHoffnung that's truewahr for the restsich ausruhen of you --
218
568000
2000
und ich hoffe es auch für alle anderen,
09:45
actuallytatsächlich do prettyziemlich well with additionZusatz and subtractionSubtraktion in the realecht worldWelt.
219
570000
4000
beherrschen Subtraktion und Addition im Alltag ziemlich gut.
09:49
I foundgefunden a problemProblem, a specificspezifisch problemProblem
220
574000
2000
Ich habe ein Problem gefunden, ein spezielles Problem,
09:51
that actuallytatsächlich foundgefunden an errorError with that.
221
576000
3000
und darin einen Fehler entdeckt.
09:54
DiarrheaDurchfall, and manyviele last mileMeile problemsProbleme, are like that.
222
579000
2000
Durchfall und viele Probleme der letzten Meile sind so.
09:56
They are situationsSituationen where the mentalgeistig modelModell-
223
581000
2000
Es sind Situationen bei denen das mentale Modell
09:58
doesn't matchSpiel the realityWirklichkeit.
224
583000
2000
sich nicht mit der Realität deckt.
10:00
SameGleichen thing here:
225
585000
2000
Dasselbe passiert hier.
10:02
You had an intuitiveintuitiv responseAntwort to this that was very quickschnell.
226
587000
2000
Sie hatten sehr schnell eine intuitive Antwort.
10:04
You readlesen "blueblau" and you wanted to say "blueblau," even thoughobwohl you knewwusste your taskAufgabe was redrot.
227
589000
3000
Sie lasen "blau" und wollten "blau" sagen, obwohl Sie wussten, dass die Aufgabe "rot" war.
10:07
Now, I do this stuffSachen because it's funSpaß.
228
592000
2000
Nun, ich mache diese Dinge, weil sie Spaß machen.
10:09
But it's more profoundtiefsinnig than funSpaß.
229
594000
4000
Aber es steckt mehr dahinter.
10:13
I'll give you a good exampleBeispiel of how it actuallytatsächlich effectsAuswirkungen persuasionÜberzeugung.
230
598000
3000
Ich zeige Ihnen ein Beispiel, wie man damit Überzeugungen beeinflusst.
10:16
BMWBMW is a prettyziemlich safeSafe carAuto.
231
601000
3000
BMW ist ein sehr sicheres Auto.
10:19
And they are tryingversuchen to figureZahl out, "SafetySicherheit is good.
232
604000
2000
Und sie stehen vor dem Problem: "Sicherheit ist gut.
10:21
I want to advertisewerben safetySicherheit. How am I going to advertisewerben safetySicherheit?"
233
606000
2000
Ich möchte mit Sicherheit werben. Wie mache ich das""
10:23
"I could give people numbersNummern. We do well on crashAbsturz testsTests."
234
608000
3000
"Ich könnte den Leuten Zahlen nennen. Wir schneiden in Crashtests gut ab."
10:26
But the truthWahrheit of the matterAngelegenheit is, you look at that carAuto,
235
611000
2000
Aber die Wahrheit ist, wenn man den Wagen anschaut,
10:28
it doesn't look like a VolvoVolvo,
236
613000
2000
er sieht nicht wie ein Volvo aus.
10:30
and it doesn't look like a HummerHummer.
237
615000
2000
Und auch nicht wie ein Hummer.
10:32
So, what I want you to think about for a fewwenige minutesProtokoll
238
617000
2000
Nun möchte ich, dass Sie ein paar Minuten darüber nachdenken
10:34
is: How would you conveyvermitteln safetySicherheit of the BMWBMW? Okay?
239
619000
3000
wie Sie Sicherheit bei BMW veranschaulichen würden. O.k.?
10:37
So now, while you're thinkingDenken about that let's moveBewegung to a secondzweite taskAufgabe.
240
622000
3000
Während Sie darüber nachdenken, lassen Sie uns noch eine zweite Aufgabe lösen.
10:40
The secondzweite taskAufgabe is fuelTreibstoff efficiencyEffizienz. Okay?
241
625000
3000
Die zweite Aufgabe dreht sich um Kraftstoffverbrauch. O.k.?
10:43
Here'sHier ist anotherein anderer puzzlePuzzle for all of you.
242
628000
2000
Hier ist ein weiteres Rätsel für Sie.
10:45
One personPerson walksSpaziergänge into a carAuto lot,
243
630000
2000
Eine Person geht zum Autohändler.
10:47
and they're thinkingDenken about buyingKauf this ToyotaToyota YarisYaris.
244
632000
3000
Sie überlegt einen Toyota Yaris zu kaufen.
10:50
They are sayingSprichwort, "This is 35 milesMeilen perpro gallonGallone. I'm going to do
245
635000
2000
Sie sagt: "Dieser schafft 35 Meilen pro Gallone. Ich tue
10:52
the environmentallyUmwelt right thing, I'm going to buykaufen the PriusPrius,
246
637000
2000
lieber das Richtige für die Umwelt und nehme den Prius mit
10:54
50 milesMeilen perpro gallonGallone."
247
639000
2000
50 Meilen pro Gallone."
10:56
AnotherEin weiterer personPerson walksSpaziergänge into the lot,
248
641000
2000
Eine weitere Person kommt in den Laden.
10:58
and they're about to buykaufen a HummerHummer, nineneun milesMeilen perpro gallonGallone,
249
643000
2000
Sie überlegt, einen Hummer zu kaufen, 9 Meilen pro Gallone
11:00
fullyvöllig loadedgeladen, luxuryLuxus.
250
645000
2000
bei voller Ladung. Luxus.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turboTurbo? Do I need this heavyweightim Schwergewicht carAuto?"
251
647000
4000
Sie sagt: "Weißt du was? Brauche ich Turbo? Brauche ich dieses schwere Auto?"
11:06
I'm going to do something good for the environmentUmwelt.
252
651000
2000
Ich tue etwas Gutes für die Umwelt
11:08
I'm going to take off some of that weightGewicht,
253
653000
2000
reduziere das Gewicht etwas
11:10
and I'm going to buykaufen a HummerHummer that's 11 milesMeilen perpro gallonGallone."
254
655000
3000
und kaufe einen Hummer mit 11 Meilen pro Gallone."
11:13
WhichDie one of these people has doneerledigt more for the environmentUmwelt?
255
658000
3000
Welcher der beiden hat mehr für die Umwelt getan?
11:16
See, you have a mentalgeistig modelModell-.
256
661000
2000
Sehen Sie? Sie haben ein mentales Modell.
11:18
FiftyFünfzig versusgegen 35, that's a biggroß moveBewegung. ElevenElf versusgegen nineneun? Come on.
257
663000
3000
Von 50 auf 35 ist eine große Differenz. Von 11 auf neun? Naja.
11:21
TurnsDreht sich out, go home and do the mathMathe,
258
666000
3000
Tatsächlich aber, Sie können zuhause nachrechnen,
11:24
the nineneun to 11 is a biggergrößer changeVeränderung. That personPerson has savedGerettet more gallonsGallonen.
259
669000
3000
ist die Reduktion von 11 auf neun größer. Diese Person hat mehr Gallonen gespart.
11:27
Why? Because we don't carePflege about milesMeilen perpro gallonGallone, we carePflege about
260
672000
2000
Warum? Weil es nicht auf Meilen pro Gallone ankommt,
11:29
gallonsGallonen perpro mileMeile.
261
674000
2000
sondern auf Gallonen pro Meile.
11:31
Think about how powerfulmächtig that is if you're tryingversuchen to encourageermutigen fuelTreibstoff efficiencyEffizienz.
262
676000
3000
Sehen Sie wie wirkungsvoll das ist, wenn Sie Menschen zu niedrigerem Kraftstoffverbrauch anregen wollen.
11:34
MilesMeilen perpro gallonGallone is the way we presentGeschenk things.
263
679000
2000
[In den USA] reden wir stets von Meilen pro Gallone.
11:36
If we want to encourageermutigen changeVeränderung of behaviorVerhalten,
264
681000
3000
Wenn wir eine Verhaltensänderung bewirken wollen,
11:39
gallonsGallonen perpro mileMeile would have farweit more effectivenessWirksamkeit.
265
684000
2000
wäre das Konzept Gallonen pro Meile weit effektiver.
11:41
ResearchersForscher have foundgefunden these typeArt of anomaliesAnomalien.
266
686000
3000
Wissenschaftler beschäftigen sich mit solchen Anomalien.
11:44
Okay, back to BMWBMW. What should they do?
267
689000
3000
O.k., zurück zu BMW. Was sollen sie tun?
11:47
The problemProblem BMWBMW facesGesichter is this carAuto lookssieht aus safeSafe.
268
692000
3000
Das Problem für BMW ist, dieses Auto sieht sicher aus.
11:50
This carAuto, whichwelche is my MiniMini, doesn't look that safeSafe.
269
695000
4000
Dieses Auto, mein Mini, sieht nicht so sicher aus.
11:54
Here was BMW'sBMWs brilliantGenial insightEinblick, whichwelche they embodiedverkörpert into an adAnzeige campaignKampagne.
270
699000
3000
BMW hatte einen brillianter Gedanken, den sie in eine Werbekampagne umsetzten.
11:57
They showedzeigte a BMWBMW drivingFahren down the streetStraße.
271
702000
2000
Sie zeigten einen BMW, der die Straße entlang fährt.
11:59
There's a truckLKW on the right. BoxesBoxen fallfallen out of the truckLKW.
272
704000
3000
Rechts fährt ein LKW. Er verliert Kisten.
12:02
The carAuto swervesRollenbahnen to avoidvermeiden it, and thereforedeswegen doesn't get into an accidentUnfall.
273
707000
5000
Der Wagen macht plötzlich einen Schlenker, um ihnen auszuweichen. Und vermeidet so einen Unfall.
12:07
BWMBWM realizesrealisiert safetySicherheit, in people'sMenschen mindsKöpfe, has two componentsKomponenten.
274
712000
4000
BMW hat erkannt, dass Sicherheit für uns zwei Komponenten hat.
12:11
You can be safeSafe because when you're hitschlagen, you surviveüberleben,
275
716000
4000
Man ist sicher, wenn man einen Aufprall überlebt,
12:15
or you can be safeSafe because you avoidvermeiden accidentsUnfälle.
276
720000
2000
man ist aber auch sicher, wenn man Unfälle vermeiden kann.
12:17
RemarkablyBemerkenswert successfulerfolgreich campaignKampagne, but noticebeachten the powerLeistung of it.
277
722000
2000
Eine bemerkenswert erfolgreiche Kampagne. Sehen Sie wie gut sie wirkt.
12:19
It harnessesKabelbäume something you alreadybereits believe.
278
724000
3000
Sie baut auf etwas auf, wovon Sie bereits überzeugt sind.
12:22
Now, even if I persuadedüberredet you to do something,
279
727000
4000
Auch wenn ich Sie von etwas überzeugen kann,
12:26
it's hardhart sometimesmanchmal to actuallytatsächlich get actionAktion as a resultErgebnis.
280
731000
4000
heißt es noch nicht, dass Sie es auch tun.
12:30
You all probablywahrscheinlich intendedbeabsichtigt to wakeaufwachen up,
281
735000
2000
Wahrscheinlich wollen Sie morgens gegen
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
6 Uhr 30 oder 7 Uhr aufstehen.
12:35
This is a battleSchlacht we all fightKampf everyjeden day,
283
740000
2000
Diesen Kampf kämpfen wir alle jeden Tag
12:37
alongeine lange with tryingversuchen to get to the gymFitness-Studio.
284
742000
3000
neben dem Versuch, ins Fitnessstudio zu gehen
12:40
Now, this is an exampleBeispiel of that battleSchlacht,
285
745000
3000
Das ist ein gutes Beispiel und zeigt uns
12:43
and makesmacht us realizerealisieren intentionsAbsichten don't always translateÜbersetzen into actionAktion,
286
748000
3000
dass Absichten nicht automatisch zu Handlungen werden.
12:46
and so one of the fundamentalgrundlegend challengesHerausforderungen
287
751000
2000
Eine der fundamentalen Herausforderungen ist daher
12:48
is how we would actuallytatsächlich do that. OK?
288
753000
4000
uns dazu bringen, es wirklich zu tun.
12:52
So, let me now talk about the last mileMeile problemProblem.
289
757000
3000
Lassen Sie mich also über das Problem der letzten Meile sprechen.
12:55
So farweit, I've been prettyziemlich negativeNegativ.
290
760000
3000
Bislang war ich ziemlich negativ.
12:58
I've been tryingversuchen to showShow you the odditiesMerkwürdigkeiten of humanMensch behaviorVerhalten.
291
763000
3000
Ich habe versucht, Ihnen die Merkwürdigkeiten menschlichen Verhaltens zu zeigen.
13:01
And I think maybe I'm beingSein too negativeNegativ.
292
766000
2000
Und ich glaube, ich bin zu negativ.
13:03
Maybe it's the diarrheaDurchfall.
293
768000
2000
Vielleicht ist der Durchfall schuld.
13:05
Maybe the last mileMeile problemProblem really should be thought of
294
770000
2000
Vielleicht sollten wir das Problem der letzten Meile
13:07
as the last mileMeile opportunityGelegenheit.
295
772000
2000
eher als Möglichkeit der letzten Meile sehen.
13:09
Let's go back to diabetesDiabetes.
296
774000
2000
Kommen wir noch mal auf die Diabetes zurück.
13:11
This is a typicaltypisch insulinInsulin injectionInjektion.
297
776000
3000
Das ist eine typische Insulinspritze.
13:14
Now, carryingTragen this thing around is complicatedkompliziert.
298
779000
3000
Dieses Ding mit sich herumzutragen ist ziemlich umständlich.
13:17
You gottamuss carrytragen the bottleFlasche, you gottamuss carrytragen the syringeSpritze.
299
782000
4000
Man muss die Flasche und die Spritze mitnehmen.
13:21
It's alsoebenfalls painfulschmerzlich.
300
786000
2000
Zudem ist es schmerzhaft.
13:23
Now, you maykann think to yourselfdich selber, "Well, if my eyesAugen dependedhing on it,
301
788000
4000
Nun werden Sie denken: "Wenn mein Leben davon abhängt
13:27
you know, I would obviouslyoffensichtlich use it everyjeden day."
302
792000
2000
würde ich es natürlich jeden Tag benutzen."
13:29
But the painSchmerz, the discomfortBeschwerden,
303
794000
2000
Aber der Schmerz, die Umstände,
13:31
you know, payingzahlend attentionAufmerksamkeit, rememberingErinnern to put it in your purseGeldbörse
304
796000
2000
stets daran zu denken, nicht zu vergessen es bei längeren
13:33
when you go on a long tripAusflug:
305
798000
2000
Reisen mitzunehmen,
13:35
These are the day-to-dayTäglich, von Tag zu Tag of life, and they do posePose problemsProbleme.
306
800000
4000
so sieht der Alltag aus und der macht uns Probleme.
13:39
Here is an innovationInnovation, a designEntwurf innovationInnovation.
307
804000
3000
Das ist eine Innovation, eine Designinnovation.
13:42
This is a penStift, it's callednamens an insulinInsulin penStift, preloadedvorgespannt.
308
807000
4000
Es ist ein sogenannter Insulinstift, das Insulin ist bereits enthalten.
13:46
The needleNadel is particularlyinsbesondere sharpscharf.
309
811000
1000
Die Nadel ist extrem dünn.
13:47
You just gottamuss carrytragen this thing around.
310
812000
2000
Alles, was Sie brauchen ist dieses Ding.
13:49
It's much easiereinfacher to use, much lessWeniger painfulschmerzlich.
311
814000
2000
Es ist viel einfacher anzuwenden und weniger schmerzhaft.
13:51
AnywhereÜberall betweenzwischen fivefünf and 10 percentProzent increaseerhöhen, ansteigen in adherenceAdhärenz,
312
816000
4000
Fünf bis 10 Prozent Steigerung der Anwendungsrate
13:55
just as a resultErgebnis of this.
313
820000
2000
allein durch diesen Stift.
13:57
That's what I'm talkingim Gespräch about as a last mileMeile opportunityGelegenheit.
314
822000
3000
Das meine ich, wenn ich über die Möglichkeit der letzten Meile spreche.
14:00
You see, we tendneigen to think the problemProblem is solvedgelöst
315
825000
3000
Wir glauben, das Problem gelöst zu haben
14:03
when we solvelösen the technologyTechnologie problemProblem.
316
828000
2000
sobald wir die technologische Löung haben.
14:05
But the humanMensch innovationInnovation, the humanMensch problemProblem
317
830000
2000
Aber die menschliche Innovation, das menschliche Problem
14:07
still remainsbleibt bestehen, and that's a great frontierFrontier that we have left.
318
832000
4000
ist immer noch da, und das ist ein wichtiger Bereich, den wir noch zu bearbeiten haben.
14:11
This isn't about the biologyBiologie of people;
319
836000
2000
Es geht hier nicht um Biologie.
14:13
this is now about the brainsGehirne, the psychologyPsychologie of people,
320
838000
4000
Es geht um unser Gehirn, die menschliche Psyche.
14:17
and innovationInnovation needsBedürfnisse to continuefortsetzen all the way throughdurch
321
842000
2000
Innovation muss auf allen Ebenen stattfinden,
14:19
the last mileMeile.
322
844000
2000
bis hin zur letzten Meile.
14:21
Here'sHier ist anotherein anderer exampleBeispiel of this.
323
846000
2000
Noch ein Beispiel:
14:23
This is from a companyUnternehmen callednamens PositivePositive EnergyEnergie.
324
848000
3000
Dieses Mal von einem Unternehmen namens Positive Energy.
14:26
This is about energyEnergie efficiencyEffizienz.
325
851000
2000
Es geht um Energieeffizienz.
14:28
We're spendingAusgaben a lot of time on fuelTreibstoff cellsZellen right now.
326
853000
3000
Wir investieren momentan viel Zeit in Brennstoffzellen.
14:31
What this companyUnternehmen does is they sendsenden a letterBrief
327
856000
2000
Dieses Unternehmen verschickt Briefe
14:33
to householdsHaushalte that say, "Here'sHier ist your energyEnergie use,
328
858000
2000
an Haushalte, in denen steht: "Das ist Ihr Energieverbrauch.
14:35
here'shier ist your neighbor'sNachbars energyEnergie use: You're doing well." SmileySmiley faceGesicht.
329
860000
3000
Ihre Nachbarn verbrauchen mehr." Smiley mit Mundwinkel nach oben
14:38
"You're doing worseschlechter." FrownDie Stirn runzeln.
330
863000
2000
"Ihre Nachbarn verbrauchen weniger" Smiley mit Mundwinkel nach unten
14:40
And what they find is just this letterBrief, nothing elsesonst,
331
865000
3000
Und mit nichst weiter als diesem Brief
14:43
has a two to threedrei percentProzent reductiondie Ermäßigung in electricityElektrizität use.
332
868000
2000
erreichten sie eine Verringerung des Stromverbrauchs um zwei bis drei Prozent.
14:45
And you want to think about the socialSozial valueWert of that
333
870000
2000
Der volkswirtschaftliche Nutzen
14:47
in termsBegriffe of carbonKohlenstoff offsetsVersätze, reducedreduziert electricityElektrizität,
334
872000
2000
in Form von Energieeinsparung und Co2-Ausgleich
14:49
900 millionMillion dollarsDollar perpro yearJahr.
335
874000
2000
liegt gar bei 900 Millionen Dollar im Jahr.
14:51
Why? Because for freefrei,
336
876000
2000
Warum? Weil wir ohne große Kosten,
14:53
this isn't a newneu technologyTechnologie, this is a letterBrief --
337
878000
2000
das ist keine neue Technologie, es ist lediglich ein Brief,
14:55
we're gettingbekommen a BigGroß BangKnall in behaviorVerhalten.
338
880000
2000
eine große Wirkung auf das Verhalten erzielen.
14:57
So, how do we tackleangehen the last mileMeile?
339
882000
4000
Wie also schaffen wir die letzte Meile?
15:01
I think this tellserzählt us there is an opportunityGelegenheit.
340
886000
3000
Dieses Beispiel zeigt, dass die Möglichkeiten da sind.
15:04
And I think to tackleangehen it, we need to combinekombinieren
341
889000
2000
Und um sie zu nutzen, müssen wir
15:06
psychologyPsychologie,
342
891000
2000
Psychologie,
15:08
marketingMarketing,
343
893000
2000
Marketing,
15:10
artKunst, we'vewir haben seengesehen that.
344
895000
2000
und Kunst kombinieren. Das kennen wir schon.
15:12
But you know what we need to combinekombinieren it with?
345
897000
2000
Aber wissen Sie, womit wir diese kombinieren müssen?
15:14
We need to combinekombinieren this with the scientificwissenschaftlich methodMethode.
346
899000
2000
Wir müssen diese mit einer wissenschaftlichen Methode verbinden.
15:16
See what's really puzzlingrätselhafte and frustratingfrustrierend about the last mileMeile, to me,
347
901000
4000
Das wirklich irritierende und frustrierende an der letzten Meile ist für mich,
15:20
is that the first 999 milesMeilen are all about scienceWissenschaft.
348
905000
3000
dass sich in den ersten 999 Meilen alles um Wissenschaft dreht.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicineMedizin worksWerke, go aheadvoraus and use it."
349
908000
4000
Niemand würde sagen: " Ich glaube, dieses Medikament wirkt. Nimm es."
15:27
We have testingtesten, we go to the labLabor, we try it again, we have refinementRaffinesse.
350
912000
2000
Wir testen, gehen ins Labor, testen nochmals, wir optimieren.
15:29
But you know what we do on the last mileMeile?
351
914000
3000
Aber was tun wir auf der letzten Meile?
15:32
"Oh, this is a good ideaIdee. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"Oh, gute Idee. Die Leute werden es mögen. Bringen wir es raus"
15:35
The amountMenge of resourcesRessourcen we put in are disparatedisparat.
353
920000
2000
Die Ressourcen, die wir dafür aufbringen, stehen in keinem Verhältnis.
15:37
We put billionsMilliarden of dollarsDollar into fuel-efficientsparsame technologiesTechnologien.
354
922000
3000
Wir stecken Milliarden Dollar in kraftstoffsparende Technologien
15:40
How much are we puttingPutten into
355
925000
2000
Wieviel stecken wir
15:42
energyEnergie behaviorVerhalten changeVeränderung
356
927000
2000
in die Veränderung des Verhaltens,
15:44
in a credibleglaubwürdig, systematicsystematische, testingtesten way?
357
929000
3000
in verlässliche, systematische Tests?
15:47
Now, I think that we're on the vergeRand of something biggroß.
358
932000
3000
Ich glaube, wir stehen am Anfang von etwas Großem.
15:50
We're on the vergeRand of a wholeganze newneu socialSozial scienceWissenschaft.
359
935000
3000
Wir stehen am Anfang einer ganz neuen Sozialwissenschaft.
15:53
It's a socialSozial scienceWissenschaft that recognizeserkennt --
360
938000
2000
Eine Sozialwissenschaft, die,
15:55
much like scienceWissenschaft recognizeserkennt the complexityKomplexität of the bodyKörper,
361
940000
3000
ähnlich wie die Biologie
15:58
biologyBiologie recognizeserkennt the complexityKomplexität of the bodyKörper -- we'llGut recognizeerkenne
362
943000
2000
die Komplexität des Körpers erforscht,
16:00
the complexityKomplexität of the humanMensch mindVerstand.
363
945000
2000
die Komplexität des menschlichen Geistes erforscht.
16:02
The carefulvorsichtig testingtesten, retestingdie Wiederholung der Prüfungen, designEntwurf,
364
947000
2000
Sorgsames Testen, nochmals testen, Design.
16:04
are going to openöffnen up vistasAusblicke of understandingVerstehen,
365
949000
3000
Wir werden neue Einsichten gewinnen,
16:07
complexitiesKomplexitäten, difficultschwer things.
366
952000
2000
Komplexität und schwierige Dinge besser erforschen.
16:09
And those vistasAusblicke will bothbeide createerstellen newneu scienceWissenschaft,
367
954000
3000
Und diese Einsichten werden eine neue Wissenschaft begründen
16:12
and fundamentalgrundlegend changeVeränderung in the worldWelt as we see it, in the nextNächster hundredhundert yearsJahre.
368
957000
4000
und unsere Weltsicht in den nächsten 100 Jahren grundlegend ändern.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
Vielen Dank.
16:18
(ApplauseApplaus)
370
963000
2000
(Applaus)
16:20
ChrisChris AndersonAnderson: SendhilSendhil, thank you so much.
371
965000
2000
Chris Anderson: Vielen herzlichen Dank, Sendhil.
16:22
So, this wholeganze areaBereich is so fascinatingfaszinierend.
372
967000
3000
Dieses ganze Gebiet ist sehr faszinierend.
16:25
I mean, it sometimesmanchmal feelsfühlt sich, listeningHören to behavioralVerhaltens- economistsÖkonomen
373
970000
3000
Ich meine, wenn man Verhaltensökonomen zuhört,
16:28
that they are kindArt of puttingPutten into placeOrt
374
973000
3000
hat man das Gefühl, sie machen eine Wissenschaft aus dem
16:31
academicallyakademisch, what great marketersVermarkter
375
976000
2000
was die führenden Marketingexperten
16:33
have sortSortieren of intuitivelyintuitiv knownbekannt for a long time.
376
978000
3000
schon immer intuitiv praktiziert haben.
16:36
How much is your fieldFeld talkingim Gespräch to great marketersVermarkter
377
981000
4000
Wie oft spricht Ihre Disziplin mit Marketingexperten
16:40
about theirihr insightsEinblicke into humanMensch psychologyPsychologie?
378
985000
2000
über deren Einsichten über die menschliche Psyche?
16:42
Because they'veSie haben seengesehen it on the groundBoden.
379
987000
2000
Denn Sie arbeiten damit ja im Alltag.
16:44
SendhilSendhil MullainathanMullainathan: Yeah, we spendverbringen a lot of time talkingim Gespräch to marketersVermarkter,
380
989000
2000
Sendil Mullainathan: Oh ja, wir sprechen viel mit Marketingexperten.
16:46
and I think 60 percentProzent of it is exactlygenau what you say,
381
991000
3000
Und ich denke zu 60 Prozent ist es exakt, wie Sie es sagen.
16:49
there are insightsEinblicke to be gleanedaufgesammelt there.
382
994000
2000
Es gibt dort einen großen Erfahrungsschatz, den wir nutzen können.
16:51
FortyVierzig percentProzent of it is about what marketingMarketing is.
383
996000
2000
Zu 40 Prozent geht es aber darum, was Marketing ist.
16:53
MarketingMarketing is sellingVerkauf an adAnzeige to a firmFirma.
384
998000
5000
Marketing verkauft Werbung an eine Firma.
16:58
So, in some senseSinn, a lot of marketingMarketing is about
385
1003000
2000
Gewissermaßen, geht es im Marketing viel darum,
17:00
convincingüberzeugend a CEOCEO, "This is a good adAnzeige campaignKampagne."
386
1005000
3000
einen CEO von einer guten Kampagne zu überzeugen.
17:03
So, there is a little bitBit of slippageSchlupf there.
387
1008000
2000
Da gibt es also eine kleine Abweichung.
17:05
That's just a caveatVorbehalt. That's differentanders from actuallytatsächlich havingmit an effectiveWirksam adAnzeige campaignKampagne.
388
1010000
4000
Das ist etwas anderes als tatsächlich eine effektive Werbekampagne zu machen.
17:09
And one of the newneu movementsBewegungen in marketingMarketing is: How do we actuallytatsächlich
389
1014000
2000
Und einer der neuen Trends im Marketing ist,
17:11
measuremessen effectivenessWirksamkeit? Are we effectiveWirksam?
390
1016000
2000
Methoden zu finden, die den Effekt messen. Erzielen wir eine Wirkung?
17:13
CACA: How you take your insightsEinblicke here
391
1018000
4000
CA: Wie schaffen Sie es, Ihre Erkenntnisse
17:17
and actuallytatsächlich get them integratedintegriert
392
1022000
3000
in funktionierende, alltagstaugliche
17:20
into workingArbeiten businessGeschäft modelsModelle on the groundBoden,
393
1025000
3000
Geschäftsmodelle zu transformieren?
17:23
in IndianIndian villagesDörfer, for exampleBeispiel?
394
1028000
2000
Zum Beispiel in indischen Dörfern.
17:25
SMSM: So, the scientificwissenschaftlich methodMethode I alludedangespielt to is prettyziemlich importantwichtig.
395
1030000
3000
SM: Die wissenschaftliche Methode, die ich erwähnte ist dabei sehr wichtig.
17:28
We work closelyeng with companiesFirmen that have operationalbetriebs capacityKapazität,
396
1033000
2000
Wir arbeiten eng mit Unternehmen oder Non-Profit-Organisationen
17:30
or nonprofitsgemeinnützige Organisationen that have operationalbetriebs capacityKapazität.
397
1035000
2000
zusammen, die entsprechende Kapazitäten haben.
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behaviorVerhalten changeVeränderung.
398
1037000
2000
Und dann sagen, wir, o.k., wir möchten diese Verhaltensänderung bewirken.
17:34
Let's come up with a fewwenige ideasIdeen, testTest them,
399
1039000
3000
Entwickeln wir ein paar Ideen und testen sie.
17:37
see whichwelche is workingArbeiten, go back, synthesizesynthetisieren,
400
1042000
2000
Schauen wir, was funktioniert, gehen wieder zurück, bauen es weiter aus,
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and try to come up with a thing that worksWerke,"
401
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2000
und erhalten am Ende etwas, das funktioniert.
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and then we're ablefähig to scaleRahmen with partnersPartner.
402
1046000
2000
Dann können wir das Ganze gemeinsam mit Partnern skalieren.
17:43
It's kindArt of the modelModell- that has workedhat funktioniert in other contextsKontexten.
403
1048000
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Es ist ähnlich wie das Modell, das in anderen Kontexten funktioniert hat.
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If you have biologicalbiologisch problemsProbleme
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2000
Wenn man ein biologisches Problem hat
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we try and fixFix it, see if it worksWerke, and then work the scaleRahmen.
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suchen wir eine Lösung, testen sie und skalieren sie dann.
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CACA: AlrightIn Ordnung SendhilSendhil, thanksVielen Dank so much for comingKommen to TEDTED. Thank you.
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1054000
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CA: O.k., Sendhil. Vielen herzlichen Dank für Ihren Vortrag bei TED. Vielen Dank.
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(ApplauseApplaus)
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(Applaus)
Translated by Heidi Schall
Reviewed by Annegret Krueppel

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ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination?

Why you should listen

To study big questions such as "What are the measurable effects of corruption?"" Sendhil Mullainathan and his collaborators look at the day-to-day decisions made by real people, running deep-data studies on groups around the world to tease out patterns. Awarded a MacArthur ""genius"" grant in 2002, he has produced and collaborated on a string of research papers that make for a must-read CV -- including a fascinating, if dispiriting, study of the corruption involved in getting a driver's license in India.

Lately he and his team have been studying women who sell fruit and vegetables on the streets in developing countries. They're usually in debt to a moneylender in the market, who takes about half their profits each day as interest. Some of the women have figured a simple way to get out of debt and keep all their profits. But most of the women make a choice every day that keeps them in debt. How would these businesswomen behave, he wondered, if the slate was wiped clean? So he got a grant, paid off their debt, and waits to see what happens next."

More profile about the speaker
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com