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?
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
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As a researcher, every once in a while
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Als Wissenschaftler begegnet man
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you encounter something
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immer wieder Phänomenen
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a little disconcerting.
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die einen etwas verwirren.
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And this is something that changes your understanding of the world around you,
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Und das verändert den eigenen Blick auf die Welt
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and teaches you that you're very wrong
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und man muss erkennen, dass man mit
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about something that you really believed firmly in.
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seinen festen Überzeugungen falsch lag.
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And these are unfortunate moments,
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Das sind schwierige Momente,
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because you go to sleep that night
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denn an solchen Tagen ist man beim Zubettgehen
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dumber than when you woke up.
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dümmer als beim Aufstehen.
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So, that's really the goal of my talk,
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Und das ist Ziel meines Vortrags:
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is to A, communicate that moment to you
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1. diesen Moment zu beschreiben
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and B, have you leave this session
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2. dafür zu sorgen, dass Sie nach meinem Vortrag
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a little dumber than when you entered.
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dümmer sind als davor.
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So, I hope I can really accomplish that.
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Ich hoffe, es gelingt mir.
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So, this incident that I'm going to describe
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Das Ereignis, das ich beschreiben werde
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really began with some diarrhea.
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begann eigentlich mit Durchfall.
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Now, we've known for a long time the cause of diarrhea.
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Die Ursache für Durchfall kennen wir schon seit Langem.
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That's why there's a glass of water up there.
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Deswegen sehen Sie hier ein Glas Wasser.
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For us, it's a problem, the people in this room.
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Für uns, die wir hier sitzen, ist es ein Problem,
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For babies, it's deadly.
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für Babies ist es tödlich.
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They lack nutrients, and diarrhea dehydrates them.
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Durchfall entzieht ihnen Nährstoffe und Flüssigkeit.
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And so, as a result, there is a lot of death,
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Folglich sterben viele daran,
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a lot of death.
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sehr viele.
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In India in 1960,
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61000
2000
1960 lag die Kindersterblichkeit
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there was a 24 percent child mortality rate,
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63000
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in Indien bei 24 Prozent.
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lots of people didn't make it. This is incredibly unfortunate.
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Viele haben es bedauerlicherweise nicht geschafft.
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One of the big reasons this happened was
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Einer der Hauptgründe dafür
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because of diarrhea.
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war Durchfall.
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Now, there was a big effort to solve this problem,
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Mit großen Anstrengungen versuchte man, das Problem zu lösen.
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and there was actually a big solution.
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4000
Und man hatte eine sehr gute Lösung gefunden.
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This solution has been called, by some,
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2000
Einige sahen darin die
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"potentially the most important medical
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"wahrscheinlich wichtigste medizinische
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advance this century."
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Errungenschaft dieses Jahrhunderts"
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Now, the solution turned out to be simple.
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87000
3000
Die Lösung war ganz einfach.
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And what it was was oral rehydration salts.
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Sie bestand aus Elektrolyten.
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Many of you have probably used this.
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Sicher haben viele von Ihnen sie schon genommen.
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It's brilliant. It's a way to get sodium
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Es ist brilliant. Natrium und
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and glucose together so that when you add it to water
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Glukose werden kombiniert. Mit Wasser vermengt
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the child is able to absorb it even during situations of diarrhea.
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versorgt diese Mischung die Kinder auch bei Durchfall mit Nährstoffen.
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Remarkable impact on mortality.
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Bemerkenswerter Effekt auf die Sterblichkeitsrate.
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Massive solution to the problem.
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Großartige Lösung für das Problem.
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Flash forward: 1960, 24 percent child mortality
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Und heute? Die Kindersterblichkeit sank seit
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has dropped to 6.5 percent today.
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1960 von 24 Prozent auf heute 6,5 Prozent.
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Still a big number, but a big drop.
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Noch immer eine hohe Zahl, aber ein starker Rückgang.
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It looks like the technological problem is solved.
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Das technologische Problem scheint gelöst.
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But if you look, even today
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Aber noch immer sterben heute
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there are about 400,000 diarrhea-related deaths
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ca. 400.000 Menschen an Durchfallerkrankungen.
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in India alone.
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2000
Allein in Indien.
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What's going on here?
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Was passiert hier?
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Well the easy answer is, we just haven't gotten those salts
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Die einfachste Antwort wäre: Diese Menschen hatten schlicht
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to those people.
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keinen Zugang zu Elektrolyten.
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That's actually not true.
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Das stimmt aber nicht.
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If you look in areas where these salts are completely available,
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Auch in Gebieten, in denen die Salze flächendeckend zu einem geringen Preis
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the price is low or zero, these deaths still continue abated.
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oder kostenlos zur Verfügung stehen, geht das Sterben weiter.
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Maybe there's a biological answer.
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Vielleicht gibt es eine biologische Antwort.
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Maybe these are the deaths that simple rehydration
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Vielleicht starben diese Menschen nicht an Dehydrierung.
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alone doesn't solve. That's not true either.
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Auch das stimmt nicht.
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Many of these deaths were completely preventable,
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Viele dieser Menschen hätten nicht sterben müssen.
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and this what I want to think of as the disconcerting thing,
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Und genau das verwirrt mich.
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what I want to call "the last mile" problem.
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Ich möchte es das "Problem der letzten Meile" nennen.
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See, we spent a lot of energy, in many domains --
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Wir haben viel Energie in verschiedene Disziplinen gesteckt,
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technological, scientific, hard work,
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Technologie, Wissenschaft, harte Arbeit
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creativity, human ingenuity --
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Kreativität, Erfindergeist,
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to crack important social problems with technology solutions.
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um große soziale Probleme durch Technologie zu beheben.
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That's been the discoveries of the last 2,000 years,
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Dort machten wir die Entdeckungen der letzten 2000 Jahre.
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that's mankind moving forward.
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173000
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Das sorgte für den menschlichen Fortschritt.
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But in this case we cracked it,
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175000
3000
Aber in diesem Fall haben wir das Problem geknackt,
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but a big part of the problem still remains.
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178000
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und trotzdem besteht es zu großen Teilen weiter.
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Nine hundred and ninety-nine miles went well,
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180000
2000
999 Meilen lief es prima.
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the last mile's proving incredibly stubborn.
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182000
3000
Die letzte Meile erweist sich als unglaublich störrisch.
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Now, that's for oral rehydration therapy.
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185000
4000
O.k., das gilt für Elektrolyttherapien.
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Maybe this is something unique about diarrhea.
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189000
2000
Vielleicht gibt es dieses Phänomen nur bei Durchfall.
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Well, it turns out -- and this is where things get really disconcerting --
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191000
2000
Aber, und hier wird es wirklich verwirrend,
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it's not unique to diarrhea.
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193000
2000
es ist keineswegs typisch für Durchfall.
03:30
It's not even unique to poor people in India.
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195000
2000
Es ist noch nicht einmal typisch für arme Menschen in Indien.
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Here's an example from a variety of contexts.
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197000
3000
Ich habe hier eine Reihe von Beispielen
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I've put a bunch of examples up here.
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200000
2000
aus anderen Bereichen zusammengestellt.
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I'll start with insulin, diabetes
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202000
3000
Beginnen wir mit Insulin,
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medication in the U.S.
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205000
2000
der Behandlung von Diabetes in den USA.
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OK, the American population.
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207000
2000
Die amerikanische Bevölkerung.
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On Medicaid -- if you're fairly poor you get Medicaid,
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209000
2000
Wer arm ist bekommt Insulin über Medicaid [staatl.Einrichtung]
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or if you have health insurance -- insulin is pretty straightforward.
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211000
2000
ansonsten über die Krankenversicherung: Insulin ist eine einfache Sache.
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You get it, either in pill form or you get it as an injection;
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213000
4000
Man bekommt es entweder als Pille oder als Spritze.
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you have to take it every day to maintain your blood sugar levels.
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217000
2000
Man muss es jeden Tag nehmen, um den Blutzuckerspiegel zu regulieren.
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Massive technological advance:
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219000
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Ein gewaltiger technologischer Fortschritt,
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took an incredibly deadly disease, made it solvable.
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221000
2000
mit dem wir eine äußerst tödliche Krankheit in den Griff bekamen.
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Adherence rates. How many people are taking their insulin every day?
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223000
3000
Aber wieviele Menschen nehmen ihr Insulin jeden Tag?
04:01
About on average, a typical person is taking it 75 percent of the time.
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226000
4000
Ein typischer Patient nimmt es im Schnitt 75 Prozent der Zeit ein.
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As a result, 25,000 people a year go blind,
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230000
5000
Als Folge davon erblinden jedes Jahr 25.000 Menschen,
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hundreds of thousands lose limbs, every year,
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235000
2000
Hunderttausende verlieren ihre Gliedmaßen.
04:12
for something that's solvable.
90
237000
2000
Jedes Jahr. Unnötigerweise.
04:14
Here I have a bunch of other examples,
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239000
2000
Und ich habe noch weitere Beispiele.
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all suffer from the last mile problem.
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241000
2000
Alle haben das Problem der letzten Meile.
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It's not just medicine.
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243000
2000
Es existiert nicht nur in der Medizin.
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Here's another example from technology:
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245000
2000
Hier noch ein Beispiel aus der Technologie.
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agriculture. We think
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247000
2000
Landwirtschaft. Haben wir
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there's a food problem, so we create new seeds.
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249000
2000
ein Ernährungsproblem, entwickeln wir neue Samen.
04:26
We think there's an income problem, so we create
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251000
2000
Haben wir ein Einkommensproblem, entwickeln wir
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new ways of farming that increase income.
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253000
3000
neue Anbaumethoden, die das Einkommen erhöhen.
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Well, look at some old ways, some ways that we'd already cracked.
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256000
3000
Einige alte Methoden haben wir bereits optimiert. Zum Beispiel durch
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Intercropping. Intercropping really increases income.
100
259000
2000
Mischkulturen. Mischkulturen steigern das Einkommen.
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Sometimes in rice we found incredible increases in yield
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261000
3000
Bei Reis erreichen wir zum Teil unglaubliche Ertragssteigerungen
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when you mix different varieties of rice side by side.
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264000
2000
wenn verschiedene Reisarten nebeneinander angebaut werden.
04:41
Some people are doing that,
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266000
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Einige Bauern tun dies.
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many are not. What's going on?
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268000
2000
Viele tun es nicht. Was passiert hier?
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This is the last mile.
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270000
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Das ist die letzte Meile.
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The last mile is, everywhere, problematic.
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272000
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Die letzte Meile ist überall problematisch.
04:49
Alright, what's the problem?
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274000
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O.k., was ist also das Problem?
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The problem is this little three-pound machine
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276000
3000
Das Problem ist diese kleine, drei Pfund schwere Maschine,
04:54
that's behind your eyes and between your ears.
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279000
4000
die hinter unseren Augen und zwischen unseren Ohren sitzt.
04:58
This machine is really strange,
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283000
2000
Diese Maschine ist wirklich merkwürdig
05:00
and one of the consequences is that people are weird.
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285000
4000
und unter anderem bewirkt sie, dass Menschen komische Dinge tun.
05:04
They do lots of inconsistent things.
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289000
4000
Sie tun viele widersprüchliche Dinge.
05:08
(Applause)
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293000
2000
(Applaus)
05:10
They do lots of inconsistent things.
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295000
3000
Sie tun viele widersprüchliche Dinge.
05:13
And the inconsistencies
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298000
2000
Und durch diese Widersprüchlichkeiten
05:15
create, fundamentally, this last mile problem.
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300000
3000
entsteht das Problem der letzten Meile.
05:18
See, when we were dealing with our biology, bacteria,
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303000
3000
Wenn wir uns mit unserer Biologie befassen, mit Bakterien,
05:21
the genes, the things inside here, the blood?
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306000
3000
Genen, den Dingen hier drin, Blut,
05:24
That's complex, but it's manageable.
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309000
3000
das ist komplex, aber wir haben es im Griff.
05:27
When we're dealing with people like this?
120
312000
3000
Wenn wir es, wie hier, mit Menschen zu tun haben...
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The mind is more complex.
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315000
2000
der Geist ist viel komplizierter.
05:32
That's not as manageable, and that's what we're struggling with.
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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 diarrhea for a second.
123
319000
3000
Kurz zurück zum Durchfall.
05:37
Here's a question that was asked in the National Sample Survey,
124
322000
3000
Die folgende Frage wurde in einer nationalen Umfrage
05:40
which is a survey asked of many Indian women:
125
325000
2000
einer großen Zahl indischer Frauen gestellt:
05:42
"Your child has diarrhea.
126
327000
2000
"Ihr Kind hat Durchfall.
05:44
Should you increase, maintain or decrease the number of fluids?"
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329000
3000
Müssen Sie die Flüssigkeitszufuhr erhöhen, konstant halten oder verringern?"
05:47
Just so you don't embarrass yourselves, I'll give you the right answer:
128
332000
3000
Ich erspare Ihnen eine Blamage und gebe Ihnen gleich die richtige Antwort.
05:50
It's increase.
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335000
2000
Sie lautet: "erhöhen"
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Now, diarrhea's interesting
130
339000
1000
Durchfall ist ein interessantes Beispiel,
05:55
because it's been around for thousands of years,
131
340000
2000
die Krankheit gibt es seit Tausenden von Jahren,
05:57
ever since humankind really
132
342000
3000
seit die Bevölkerungsdichte hoch genug war,
06:00
lived side by side enough to have really polluted water.
133
345000
3000
dass Menschen verschmutztes Wasser konsumieren.
06:03
One Roman strategy that was very interesting
134
348000
2000
Eine interessante römische Strategie,
06:05
was that -- and it really gave them a comparative advantage --
135
350000
2000
die ihnen einen großen Wettbewerbsvorteil brachte,
06:07
they made sure their soldiers didn't drink
136
352000
3000
war es, sicherzustellen, dass ihre Soldaten
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even remotely muddied waters.
137
355000
2000
kein verschmutztes Wasser tranken.
06:12
Because if some of your troops get diarrhea they're not that effective
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357000
3000
Denn mit Durchfall sind die Truppen nicht so wirklich
06:15
on the battlefield.
139
360000
2000
effektiv auf dem Schlachtfeld.
06:17
So, if you think of Roman comparative advantage part of it was the breast shields,
140
362000
2000
Der vergleichsweise Vorteil der Römer beruhte also zum Teil auf Brustpanzern
06:19
the breastplates, but part of it was drinking the right water.
141
364000
4000
und zum Teil darauf, das richtige Wasser zu trinken.
06:23
So, here are these women. They've seen their parents
142
368000
2000
Und nun diese Frauen. Sie haben gesehen, wie ihre Eltern
06:25
have struggled with diarrhea, they've struggled with diarrhea,
143
370000
2000
unter Durchfall litten, sie selbst haben darunter gelitten.
06:27
they've seen lots of deaths. How do they answer this question?
144
372000
3000
Sie haben viele Menschen sterben sehen. Wie also beantworten sie diese Frage?
06:30
In India, 35 to 50 percent say "Reduce."
145
375000
4000
In Indien sagen 35 bis 50 Prozent: "verringern"
06:34
Think about what that means for a second.
146
379000
2000
Denken Sie ein Sekunde darüber nach, was das bedeutet.
06:36
Thirty-five to 50 percent of women
147
381000
2000
35 bis 50 Prozent der Frauen
06:38
forget oral rehydration therapy,
148
383000
2000
vergessen die Elektrolyttherapie,
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they are increasing --
149
385000
2000
erhöhen sogar die
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they are actually making their child
150
387000
3000
Sterbewahrscheinlichkeit ihres Kindes
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more likely to die through their actions.
151
390000
3000
durch ihr Handeln.
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How is that possible?
152
393000
2000
Wie kann das sein?
06:50
Well, one possibility -- I think that's how most people respond to this --
153
395000
3000
Eine mögliche Antwort darauf - ich denke die meisten Menschen reagieren so -
06:53
is to say, "That's just stupid."
154
398000
4000
ist: "Das ist pure Dummheit"
06:57
I don't think that's stupid.
155
402000
2000
Ich glaube nicht, dass es dumm ist.
06:59
I think there is something very profoundly right in what these women 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 water
157
407000
2000
Nämlich: Man gießt einfach kein Wasser
07:04
into a leaky bucket.
158
409000
2000
in einen löchrigen Eimer.
07:06
So, think of the mental model that goes behind reducing the intake.
159
411000
4000
Vergegenwärtigen Sie sich das mentale Modell, das hinter der Reduktion der Flüssigkeitszufuhr steht.
07:10
Just doesn't make sense.
160
415000
2000
Es macht einfach keinen Sinn.
07:12
Now, the model is intuitively right.
161
417000
3000
Intuitiv ist das Modell also richtig.
07:15
It just doesn't happen to be right about the world.
162
420000
4000
Es ist dummerweise nur nicht immer richtig.
07:19
But it makes a whole lot of sense at some deep level.
163
424000
3000
Aber im Grunde ergibt es eine Menge Sinn.
07:22
And that, to me, is the fundamental challenge
164
427000
3000
Das ist meiner Meinung nach die fundamentale Herausforderung
07:25
of the last mile.
165
430000
5000
der letzten Meile.
07:30
This first challenge is what I refer to as the persuasion challenge.
166
435000
3000
Diese erste Herausforderung nenne ich die Herausforderung der Überzeugung.
07:33
Convincing people to do something --
167
438000
2000
Menschen zu überzeugen, etwas zu tun,
07:35
take oral rehydration therapy, intercrop, whatever it might be --
168
440000
2000
Elektolyte zu nehmen, in Mischkulturen anzubauen, was auch immer,
07:37
is not an act of information:
169
442000
3000
erreichen wir nicht durch Information.
07:40
"Let's give them the data,
170
445000
2000
"Geben wir ihnen die Fakten
07:42
and when they have data they'll do the right thing."
171
447000
2000
wenn sie die Fakten haben, werde sie das Richtige tun."
07:44
It's more complex than that.
172
449000
2000
So einfach ist es nicht.
07:46
And if you want to understand how it's more complex
173
451000
2000
Damit Sie verstehen, warum es nicht so einfach ist,
07:48
let me start with something kind of interesting.
174
453000
4000
zeige ich Ihnen etwas Interessantes.
07:52
I'm going to give you a little math problem,
175
457000
2000
Ich werde Ihnen eine kleine mathematische Aufgabe stellen.
07:54
and I want you to just yell out the answer as fast as possible.
176
459000
3000
Und ich möchte, dass Sie die Antwort so schnell wie möglich herausschreien.
07:57
A bat and a ball together cost $1.10.
177
462000
2000
Ein Baseballschläger und ein Ball kosten zusammen 1,10 Dollar.
07:59
The bat costs a dollar more than the ball.
178
464000
3000
Der Schläger kostet einen Dollar mehr als der Ball.
08:02
How much does the ball cost? Quick.
179
467000
3000
Was kostet der Ball? Schnell.
08:05
So, somebody out there says, "Five."
180
470000
2000
O.k., jemand sagte "fünf".
08:07
A lot of you said, "Ten."
181
472000
2000
Viele von Ihnen sagen "zehn".
08:09
Let's think about 10 for a second.
182
474000
3000
Denken wir kurz über "zehn" nach.
08:12
If the ball costs 10, the bat costs...
183
477000
4000
Wenn der Ball zehn kostet, kostet der Schläger...
08:16
this is easy, $1.10.
184
481000
2000
das ist einfach, 1,10 Dollar.
08:18
Yeah. So, together they would cost $1.20.
185
483000
3000
Tja. Zusammen würden sie also 1,20 Dollar kosten.
08:21
So, here you all are, ostensibly educated people.
186
486000
3000
Da sitzen Sie nun. Gebildete Menschen.
08:24
Most of you look smart.
187
489000
3000
Die meisten von Ihnen sehen clever aus.
08:27
The combination of that produces
188
492000
3000
Aber das Ergebnis ist:
08:30
something that is actually, you got this thing wrong.
189
495000
2000
Sie lagen falsch.
08:32
How is that possible? Let's go to something else.
190
497000
3000
Wie ist das möglich? Probieren wir noch etwas anderes.
08:35
I know algebra can be complicated.
191
500000
3000
Ich weiß, Algebra ist manchmal kompliziert.
08:38
So, let's dial this back. That's what? Fifth grade? Fourth grade?
192
503000
3000
Gehen wir also etwas zurück. In die 5. Klasse? 4. Klasse?
08:41
Let's go back to kindergarten. OK?
193
506000
3000
Gehen wir zurück in den Kindergarten. O.k.?
08:44
There's a great show on American television 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 called "Are You Smarter Than a Fifth Grader?"
195
511000
2000
Sie heißt: Sind Sie schlauer als ein Fünftklässler?
08:48
I think we've learned the answer to that here.
196
513000
3000
Ich glaube, die Antwort darauf haben wir gerade erhalten.
08:51
Let's move to kindergarten. Let's see if we can beat five-year-olds.
197
516000
3000
Gehen wir zurück zum Kindergarten. Schauen wir mal, ob wir es mit Fünfjährigen aufnehmen können.
08:54
Here's what I'm going to do: I'm going to put objects on the screen.
198
519000
3000
Ich werde Objekte auf der Leinwand zeigen.
08:57
I just want you to name the color of the object.
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 fast, and say it out loud with me,
201
528000
3000
Sagen Sie es schnell. Und sagen Sie es laut mit mir zusammen.
09:06
and do it quickly. I'll make the first one easy for you.
202
531000
2000
Und machen Sie es schnell. Ich mache das erste ganz einfach.
09:08
Ready? Black.
203
533000
2000
Sind Sie bereit? Schwarz
09:10
Now the next ones I want you to do quickly and say it out loud.
204
535000
2000
Nennen Sie die folgenden schnell und laut.
09:12
Ready? Go.
205
537000
2000
Sind Sie bereit? Dann los.
09:14
Audience: Red. Green.
206
539000
2000
Publikum: Rot. Grün.
09:16
Yellow. Blue. Red.
207
541000
2000
Gelb. Blau. Rot.
09:18
(Laughter)
208
543000
3000
(Lachen)
09:21
Sendhil Mullainathan: That's pretty good.
209
546000
4000
Sendil Mullainathan: Das war schon ganz gut.
09:25
Almost out of kindergarten.
210
550000
2000
Fast raus aus dem Kindergarten.
09:27
What is all this telling us?
211
552000
2000
Was lernen wir daraus?
09:29
You see, what's going on here, and in the bat and ball problem
212
554000
3000
Was hier und beim Schläger-Ball-Problem passiert,
09:32
is that you have some intuitive ways of interacting with the world,
213
557000
3000
ist, dass Sie im Umgang mit der Welt auf intuitive Herangehensweisen zurückgreifen.
09:35
some models that you use to understand the world.
214
560000
2000
Modelle, die Sie heranziehen, um die Welt zu verstehen.
09:37
These models, like the leaky bucket,
215
562000
2000
Diese Modelle funktionieren - wie der löchrige Eimer -
09:39
work well in most situations.
216
564000
2000
in den meisten Fällen sehr gut.
09:41
I suspect most of you --
217
566000
2000
Ich schätze die meisten von Ihnen
09:43
I hope that's true for the rest of you --
218
568000
2000
und ich hoffe es auch für alle anderen,
09:45
actually do pretty well with addition and subtraction in the real world.
219
570000
4000
beherrschen Subtraktion und Addition im Alltag ziemlich gut.
09:49
I found a problem, a specific problem
220
574000
2000
Ich habe ein Problem gefunden, ein spezielles Problem,
09:51
that actually found an error with that.
221
576000
3000
und darin einen Fehler entdeckt.
09:54
Diarrhea, and many last mile problems, are like that.
222
579000
2000
Durchfall und viele Probleme der letzten Meile sind so.
09:56
They are situations where the mental model
223
581000
2000
Es sind Situationen bei denen das mentale Modell
09:58
doesn't match the reality.
224
583000
2000
sich nicht mit der Realität deckt.
10:00
Same thing here:
225
585000
2000
Dasselbe passiert hier.
10:02
You had an intuitive response to this that was very quick.
226
587000
2000
Sie hatten sehr schnell eine intuitive Antwort.
10:04
You read "blue" and you wanted to say "blue," even though you knew your task was red.
227
589000
3000
Sie lasen "blau" und wollten "blau" sagen, obwohl Sie wussten, dass die Aufgabe "rot" war.
10:07
Now, I do this stuff because it's fun.
228
592000
2000
Nun, ich mache diese Dinge, weil sie Spaß machen.
10:09
But it's more profound than fun.
229
594000
4000
Aber es steckt mehr dahinter.
10:13
I'll give you a good example of how it actually effects persuasion.
230
598000
3000
Ich zeige Ihnen ein Beispiel, wie man damit Überzeugungen beeinflusst.
10:16
BMW is a pretty safe car.
231
601000
3000
BMW ist ein sehr sicheres Auto.
10:19
And they are trying to figure out, "Safety is good.
232
604000
2000
Und sie stehen vor dem Problem: "Sicherheit ist gut.
10:21
I want to advertise safety. How am I going to advertise safety?"
233
606000
2000
Ich möchte mit Sicherheit werben. Wie mache ich das""
10:23
"I could give people numbers. We do well on crash tests."
234
608000
3000
"Ich könnte den Leuten Zahlen nennen. Wir schneiden in Crashtests gut ab."
10:26
But the truth of the matter is, you look at that car,
235
611000
2000
Aber die Wahrheit ist, wenn man den Wagen anschaut,
10:28
it doesn't look like a Volvo,
236
613000
2000
er sieht nicht wie ein Volvo aus.
10:30
and it doesn't look like a Hummer.
237
615000
2000
Und auch nicht wie ein Hummer.
10:32
So, what I want you to think about for a few minutes
238
617000
2000
Nun möchte ich, dass Sie ein paar Minuten darüber nachdenken
10:34
is: How would you convey safety of the BMW? Okay?
239
619000
3000
wie Sie Sicherheit bei BMW veranschaulichen würden. O.k.?
10:37
So now, while you're thinking about that let's move to a second task.
240
622000
3000
Während Sie darüber nachdenken, lassen Sie uns noch eine zweite Aufgabe lösen.
10:40
The second task is fuel efficiency. Okay?
241
625000
3000
Die zweite Aufgabe dreht sich um Kraftstoffverbrauch. O.k.?
10:43
Here's another puzzle for all of you.
242
628000
2000
Hier ist ein weiteres Rätsel für Sie.
10:45
One person walks into a car lot,
243
630000
2000
Eine Person geht zum Autohändler.
10:47
and they're thinking about buying this Toyota Yaris.
244
632000
3000
Sie überlegt einen Toyota Yaris zu kaufen.
10:50
They are saying, "This is 35 miles per gallon. I'm going to do
245
635000
2000
Sie sagt: "Dieser schafft 35 Meilen pro Gallone. Ich tue
10:52
the environmentally right thing, I'm going to buy the Prius,
246
637000
2000
lieber das Richtige für die Umwelt und nehme den Prius mit
10:54
50 miles per gallon."
247
639000
2000
50 Meilen pro Gallone."
10:56
Another person walks into the lot,
248
641000
2000
Eine weitere Person kommt in den Laden.
10:58
and they're about to buy a Hummer, nine miles per gallon,
249
643000
2000
Sie überlegt, einen Hummer zu kaufen, 9 Meilen pro Gallone
11:00
fully loaded, luxury.
250
645000
2000
bei voller Ladung. Luxus.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turbo? Do I need this heavyweight car?"
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 environment.
252
651000
2000
Ich tue etwas Gutes für die Umwelt
11:08
I'm going to take off some of that weight,
253
653000
2000
reduziere das Gewicht etwas
11:10
and I'm going to buy a Hummer that's 11 miles per gallon."
254
655000
3000
und kaufe einen Hummer mit 11 Meilen pro Gallone."
11:13
Which one of these people has done more for the environment?
255
658000
3000
Welcher der beiden hat mehr für die Umwelt getan?
11:16
See, you have a mental model.
256
661000
2000
Sehen Sie? Sie haben ein mentales Modell.
11:18
Fifty versus 35, that's a big move. Eleven versus nine? Come on.
257
663000
3000
Von 50 auf 35 ist eine große Differenz. Von 11 auf neun? Naja.
11:21
Turns out, go home and do the math,
258
666000
3000
Tatsächlich aber, Sie können zuhause nachrechnen,
11:24
the nine to 11 is a bigger change. That person has saved more gallons.
259
669000
3000
ist die Reduktion von 11 auf neun größer. Diese Person hat mehr Gallonen gespart.
11:27
Why? Because we don't care about miles per gallon, we care about
260
672000
2000
Warum? Weil es nicht auf Meilen pro Gallone ankommt,
11:29
gallons per mile.
261
674000
2000
sondern auf Gallonen pro Meile.
11:31
Think about how powerful that is if you're trying to encourage fuel efficiency.
262
676000
3000
Sehen Sie wie wirkungsvoll das ist, wenn Sie Menschen zu niedrigerem Kraftstoffverbrauch anregen wollen.
11:34
Miles per gallon is the way we present things.
263
679000
2000
[In den USA] reden wir stets von Meilen pro Gallone.
11:36
If we want to encourage change of behavior,
264
681000
3000
Wenn wir eine Verhaltensänderung bewirken wollen,
11:39
gallons per mile would have far more effectiveness.
265
684000
2000
wäre das Konzept Gallonen pro Meile weit effektiver.
11:41
Researchers have found these type of anomalies.
266
686000
3000
Wissenschaftler beschäftigen sich mit solchen Anomalien.
11:44
Okay, back to BMW. What should they do?
267
689000
3000
O.k., zurück zu BMW. Was sollen sie tun?
11:47
The problem BMW faces is this car looks safe.
268
692000
3000
Das Problem für BMW ist, dieses Auto sieht sicher aus.
11:50
This car, which is my Mini, doesn't look that safe.
269
695000
4000
Dieses Auto, mein Mini, sieht nicht so sicher aus.
11:54
Here was BMW's brilliant insight, which they embodied into an ad campaign.
270
699000
3000
BMW hatte einen brillianter Gedanken, den sie in eine Werbekampagne umsetzten.
11:57
They showed a BMW driving down the street.
271
702000
2000
Sie zeigten einen BMW, der die Straße entlang fährt.
11:59
There's a truck on the right. Boxes fall out of the truck.
272
704000
3000
Rechts fährt ein LKW. Er verliert Kisten.
12:02
The car swerves to avoid it, and therefore doesn't get into an accident.
273
707000
5000
Der Wagen macht plötzlich einen Schlenker, um ihnen auszuweichen. Und vermeidet so einen Unfall.
12:07
BWM realizes safety, in people's minds, has two components.
274
712000
4000
BMW hat erkannt, dass Sicherheit für uns zwei Komponenten hat.
12:11
You can be safe because when you're hit, you survive,
275
716000
4000
Man ist sicher, wenn man einen Aufprall überlebt,
12:15
or you can be safe because you avoid accidents.
276
720000
2000
man ist aber auch sicher, wenn man Unfälle vermeiden kann.
12:17
Remarkably successful campaign, but notice the power of it.
277
722000
2000
Eine bemerkenswert erfolgreiche Kampagne. Sehen Sie wie gut sie wirkt.
12:19
It harnesses something you already believe.
278
724000
3000
Sie baut auf etwas auf, wovon Sie bereits überzeugt sind.
12:22
Now, even if I persuaded you to do something,
279
727000
4000
Auch wenn ich Sie von etwas überzeugen kann,
12:26
it's hard sometimes to actually get action as a result.
280
731000
4000
heißt es noch nicht, dass Sie es auch tun.
12:30
You all probably intended to wake 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 battle we all fight every day,
283
740000
2000
Diesen Kampf kämpfen wir alle jeden Tag
12:37
along with trying to get to the gym.
284
742000
3000
neben dem Versuch, ins Fitnessstudio zu gehen
12:40
Now, this is an example of that battle,
285
745000
3000
Das ist ein gutes Beispiel und zeigt uns
12:43
and makes us realize intentions don't always translate into action,
286
748000
3000
dass Absichten nicht automatisch zu Handlungen werden.
12:46
and so one of the fundamental challenges
287
751000
2000
Eine der fundamentalen Herausforderungen ist daher
12:48
is how we would actually do that. OK?
288
753000
4000
uns dazu bringen, es wirklich zu tun.
12:52
So, let me now talk about the last mile problem.
289
757000
3000
Lassen Sie mich also über das Problem der letzten Meile sprechen.
12:55
So far, I've been pretty negative.
290
760000
3000
Bislang war ich ziemlich negativ.
12:58
I've been trying to show you the oddities of human behavior.
291
763000
3000
Ich habe versucht, Ihnen die Merkwürdigkeiten menschlichen Verhaltens zu zeigen.
13:01
And I think maybe I'm being too negative.
292
766000
2000
Und ich glaube, ich bin zu negativ.
13:03
Maybe it's the diarrhea.
293
768000
2000
Vielleicht ist der Durchfall schuld.
13:05
Maybe the last mile problem really should be thought of
294
770000
2000
Vielleicht sollten wir das Problem der letzten Meile
13:07
as the last mile opportunity.
295
772000
2000
eher als Möglichkeit der letzten Meile sehen.
13:09
Let's go back to diabetes.
296
774000
2000
Kommen wir noch mal auf die Diabetes zurück.
13:11
This is a typical insulin injection.
297
776000
3000
Das ist eine typische Insulinspritze.
13:14
Now, carrying this thing around is complicated.
298
779000
3000
Dieses Ding mit sich herumzutragen ist ziemlich umständlich.
13:17
You gotta carry the bottle, you gotta carry the syringe.
299
782000
4000
Man muss die Flasche und die Spritze mitnehmen.
13:21
It's also painful.
300
786000
2000
Zudem ist es schmerzhaft.
13:23
Now, you may think to yourself, "Well, if my eyes depended on it,
301
788000
4000
Nun werden Sie denken: "Wenn mein Leben davon abhängt
13:27
you know, I would obviously use it every day."
302
792000
2000
würde ich es natürlich jeden Tag benutzen."
13:29
But the pain, the discomfort,
303
794000
2000
Aber der Schmerz, die Umstände,
13:31
you know, paying attention, remembering to put it in your purse
304
796000
2000
stets daran zu denken, nicht zu vergessen es bei längeren
13:33
when you go on a long trip:
305
798000
2000
Reisen mitzunehmen,
13:35
These are the day-to-day of life, and they do pose problems.
306
800000
4000
so sieht der Alltag aus und der macht uns Probleme.
13:39
Here is an innovation, a design innovation.
307
804000
3000
Das ist eine Innovation, eine Designinnovation.
13:42
This is a pen, it's called an insulin pen, preloaded.
308
807000
4000
Es ist ein sogenannter Insulinstift, das Insulin ist bereits enthalten.
13:46
The needle is particularly sharp.
309
811000
1000
Die Nadel ist extrem dünn.
13:47
You just gotta carry this thing around.
310
812000
2000
Alles, was Sie brauchen ist dieses Ding.
13:49
It's much easier to use, much less painful.
311
814000
2000
Es ist viel einfacher anzuwenden und weniger schmerzhaft.
13:51
Anywhere between five and 10 percent increase in adherence,
312
816000
4000
Fünf bis 10 Prozent Steigerung der Anwendungsrate
13:55
just as a result of this.
313
820000
2000
allein durch diesen Stift.
13:57
That's what I'm talking about as a last mile opportunity.
314
822000
3000
Das meine ich, wenn ich über die Möglichkeit der letzten Meile spreche.
14:00
You see, we tend to think the problem is solved
315
825000
3000
Wir glauben, das Problem gelöst zu haben
14:03
when we solve the technology problem.
316
828000
2000
sobald wir die technologische Löung haben.
14:05
But the human innovation, the human problem
317
830000
2000
Aber die menschliche Innovation, das menschliche Problem
14:07
still remains, and that's a great frontier 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 biology of people;
319
836000
2000
Es geht hier nicht um Biologie.
14:13
this is now about the brains, the psychology of people,
320
838000
4000
Es geht um unser Gehirn, die menschliche Psyche.
14:17
and innovation needs to continue all the way through
321
842000
2000
Innovation muss auf allen Ebenen stattfinden,
14:19
the last mile.
322
844000
2000
bis hin zur letzten Meile.
14:21
Here's another example of this.
323
846000
2000
Noch ein Beispiel:
14:23
This is from a company called Positive Energy.
324
848000
3000
Dieses Mal von einem Unternehmen namens Positive Energy.
14:26
This is about energy efficiency.
325
851000
2000
Es geht um Energieeffizienz.
14:28
We're spending a lot of time on fuel cells right now.
326
853000
3000
Wir investieren momentan viel Zeit in Brennstoffzellen.
14:31
What this company does is they send a letter
327
856000
2000
Dieses Unternehmen verschickt Briefe
14:33
to households that say, "Here's your energy use,
328
858000
2000
an Haushalte, in denen steht: "Das ist Ihr Energieverbrauch.
14:35
here's your neighbor's energy use: You're doing well." Smiley face.
329
860000
3000
Ihre Nachbarn verbrauchen mehr." Smiley mit Mundwinkel nach oben
14:38
"You're doing worse." Frown.
330
863000
2000
"Ihre Nachbarn verbrauchen weniger" Smiley mit Mundwinkel nach unten
14:40
And what they find is just this letter, nothing else,
331
865000
3000
Und mit nichst weiter als diesem Brief
14:43
has a two to three percent reduction in electricity use.
332
868000
2000
erreichten sie eine Verringerung des Stromverbrauchs um zwei bis drei Prozent.
14:45
And you want to think about the social value of that
333
870000
2000
Der volkswirtschaftliche Nutzen
14:47
in terms of carbon offsets, reduced electricity,
334
872000
2000
in Form von Energieeinsparung und Co2-Ausgleich
14:49
900 million dollars per year.
335
874000
2000
liegt gar bei 900 Millionen Dollar im Jahr.
14:51
Why? Because for free,
336
876000
2000
Warum? Weil wir ohne große Kosten,
14:53
this isn't a new technology, this is a letter --
337
878000
2000
das ist keine neue Technologie, es ist lediglich ein Brief,
14:55
we're getting a Big Bang in behavior.
338
880000
2000
eine große Wirkung auf das Verhalten erzielen.
14:57
So, how do we tackle the last mile?
339
882000
4000
Wie also schaffen wir die letzte Meile?
15:01
I think this tells us there is an opportunity.
340
886000
3000
Dieses Beispiel zeigt, dass die Möglichkeiten da sind.
15:04
And I think to tackle it, we need to combine
341
889000
2000
Und um sie zu nutzen, müssen wir
15:06
psychology,
342
891000
2000
Psychologie,
15:08
marketing,
343
893000
2000
Marketing,
15:10
art, we've seen that.
344
895000
2000
und Kunst kombinieren. Das kennen wir schon.
15:12
But you know what we need to combine it with?
345
897000
2000
Aber wissen Sie, womit wir diese kombinieren müssen?
15:14
We need to combine this with the scientific method.
346
899000
2000
Wir müssen diese mit einer wissenschaftlichen Methode verbinden.
15:16
See what's really puzzling and frustrating about the last mile, to me,
347
901000
4000
Das wirklich irritierende und frustrierende an der letzten Meile ist für mich,
15:20
is that the first 999 miles are all about science.
348
905000
3000
dass sich in den ersten 999 Meilen alles um Wissenschaft dreht.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicine works, go ahead and use it."
349
908000
4000
Niemand würde sagen: " Ich glaube, dieses Medikament wirkt. Nimm es."
15:27
We have testing, we go to the lab, we try it again, we have refinement.
350
912000
2000
Wir testen, gehen ins Labor, testen nochmals, wir optimieren.
15:29
But you know what we do on the last mile?
351
914000
3000
Aber was tun wir auf der letzten Meile?
15:32
"Oh, this is a good idea. 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 amount of resources we put in are disparate.
353
920000
2000
Die Ressourcen, die wir dafür aufbringen, stehen in keinem Verhältnis.
15:37
We put billions of dollars into fuel-efficient technologies.
354
922000
3000
Wir stecken Milliarden Dollar in kraftstoffsparende Technologien
15:40
How much are we putting into
355
925000
2000
Wieviel stecken wir
15:42
energy behavior change
356
927000
2000
in die Veränderung des Verhaltens,
15:44
in a credible, systematic, testing way?
357
929000
3000
in verlässliche, systematische Tests?
15:47
Now, I think that we're on the verge of something big.
358
932000
3000
Ich glaube, wir stehen am Anfang von etwas Großem.
15:50
We're on the verge of a whole new social science.
359
935000
3000
Wir stehen am Anfang einer ganz neuen Sozialwissenschaft.
15:53
It's a social science that recognizes --
360
938000
2000
Eine Sozialwissenschaft, die,
15:55
much like science recognizes the complexity of the body,
361
940000
3000
ähnlich wie die Biologie
15:58
biology recognizes the complexity of the body -- we'll recognize
362
943000
2000
die Komplexität des Körpers erforscht,
16:00
the complexity of the human mind.
363
945000
2000
die Komplexität des menschlichen Geistes erforscht.
16:02
The careful testing, retesting, design,
364
947000
2000
Sorgsames Testen, nochmals testen, Design.
16:04
are going to open up vistas of understanding,
365
949000
3000
Wir werden neue Einsichten gewinnen,
16:07
complexities, difficult things.
366
952000
2000
Komplexität und schwierige Dinge besser erforschen.
16:09
And those vistas will both create new science,
367
954000
3000
Und diese Einsichten werden eine neue Wissenschaft begründen
16:12
and fundamental change in the world as we see it, in the next hundred years.
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
(Applause)
370
963000
2000
(Applaus)
16:20
Chris Anderson: Sendhil, thank you so much.
371
965000
2000
Chris Anderson: Vielen herzlichen Dank, Sendhil.
16:22
So, this whole area is so fascinating.
372
967000
3000
Dieses ganze Gebiet ist sehr faszinierend.
16:25
I mean, it sometimes feels, listening to behavioral economists
373
970000
3000
Ich meine, wenn man Verhaltensökonomen zuhört,
16:28
that they are kind of putting into place
374
973000
3000
hat man das Gefühl, sie machen eine Wissenschaft aus dem
16:31
academically, what great marketers
375
976000
2000
was die führenden Marketingexperten
16:33
have sort of intuitively known for a long time.
376
978000
3000
schon immer intuitiv praktiziert haben.
16:36
How much is your field talking to great marketers
377
981000
4000
Wie oft spricht Ihre Disziplin mit Marketingexperten
16:40
about their insights into human psychology?
378
985000
2000
über deren Einsichten über die menschliche Psyche?
16:42
Because they've seen it on the ground.
379
987000
2000
Denn Sie arbeiten damit ja im Alltag.
16:44
Sendhil Mullainathan: Yeah, we spend a lot of time talking to marketers,
380
989000
2000
Sendil Mullainathan: Oh ja, wir sprechen viel mit Marketingexperten.
16:46
and I think 60 percent of it is exactly what you say,
381
991000
3000
Und ich denke zu 60 Prozent ist es exakt, wie Sie es sagen.
16:49
there are insights to be gleaned there.
382
994000
2000
Es gibt dort einen großen Erfahrungsschatz, den wir nutzen können.
16:51
Forty percent of it is about what marketing is.
383
996000
2000
Zu 40 Prozent geht es aber darum, was Marketing ist.
16:53
Marketing is selling an ad to a firm.
384
998000
5000
Marketing verkauft Werbung an eine Firma.
16:58
So, in some sense, a lot of marketing is about
385
1003000
2000
Gewissermaßen, geht es im Marketing viel darum,
17:00
convincing a CEO, "This is a good ad campaign."
386
1005000
3000
einen CEO von einer guten Kampagne zu überzeugen.
17:03
So, there is a little bit of slippage there.
387
1008000
2000
Da gibt es also eine kleine Abweichung.
17:05
That's just a caveat. That's different from actually having an effective ad campaign.
388
1010000
4000
Das ist etwas anderes als tatsächlich eine effektive Werbekampagne zu machen.
17:09
And one of the new movements in marketing is: How do we actually
389
1014000
2000
Und einer der neuen Trends im Marketing ist,
17:11
measure effectiveness? Are we effective?
390
1016000
2000
Methoden zu finden, die den Effekt messen. Erzielen wir eine Wirkung?
17:13
CA: How you take your insights here
391
1018000
4000
CA: Wie schaffen Sie es, Ihre Erkenntnisse
17:17
and actually get them integrated
392
1022000
3000
in funktionierende, alltagstaugliche
17:20
into working business models on the ground,
393
1025000
3000
Geschäftsmodelle zu transformieren?
17:23
in Indian villages, for example?
394
1028000
2000
Zum Beispiel in indischen Dörfern.
17:25
SM: So, the scientific method I alluded to is pretty important.
395
1030000
3000
SM: Die wissenschaftliche Methode, die ich erwähnte ist dabei sehr wichtig.
17:28
We work closely with companies that have operational capacity,
396
1033000
2000
Wir arbeiten eng mit Unternehmen oder Non-Profit-Organisationen
17:30
or nonprofits that have operational capacity.
397
1035000
2000
zusammen, die entsprechende Kapazitäten haben.
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behavior change.
398
1037000
2000
Und dann sagen, wir, o.k., wir möchten diese Verhaltensänderung bewirken.
17:34
Let's come up with a few ideas, test them,
399
1039000
3000
Entwickeln wir ein paar Ideen und testen sie.
17:37
see which is working, go back, synthesize,
400
1042000
2000
Schauen wir, was funktioniert, gehen wieder zurück, bauen es weiter aus,
17:39
and try to come up with a thing that works,"
401
1044000
2000
und erhalten am Ende etwas, das funktioniert.
17:41
and then we're able to scale with partners.
402
1046000
2000
Dann können wir das Ganze gemeinsam mit Partnern skalieren.
17:43
It's kind of the model that has worked in other contexts.
403
1048000
2000
Es ist ähnlich wie das Modell, das in anderen Kontexten funktioniert hat.
17:45
If you have biological problems
404
1050000
2000
Wenn man ein biologisches Problem hat
17:47
we try and fix it, see if it works, and then work the scale.
405
1052000
2000
suchen wir eine Lösung, testen sie und skalieren sie dann.
17:49
CA: Alright Sendhil, thanks so much for coming to TED. Thank you.
406
1054000
3000
CA: O.k., Sendhil. Vielen herzlichen Dank für Ihren Vortrag bei TED. Vielen Dank.
17:52
(Applause)
407
1057000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economistSendhil 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."
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com