TEDGlobal 2011
Paul Zak: Trust, morality -- and oxytocin?
Paul Zak: confianza, moral... y oxitocina
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¿Qué mueve nuestro deseo de actuar moralmente? El neuroeconomista Paul Zak muestra por qué cree él que la oxitocina, a la que denomina "molécula moral", es la responsable de la confianza, la empatía y otros sentimientos que ayudan a construir una sociedad estable.
Paul Zak - Neuroeconomist
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio
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00:15
Is there anything unique about human beings?
0
0
3000
¿Existe un rasgo distintivo del ser humano?
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There is.
1
3000
2000
Sí.
00:20
We're the only creatures
2
5000
2000
Somos los únicos seres
00:22
with fully developed moral sentiments.
3
7000
2000
que desarrollamos sentimientos morales.
00:24
We're obsessed with morality as social creatures.
4
9000
3000
Como seres sociales, nos obsesiona la moral.
00:27
We need to know why people are doing what they're doing.
5
12000
3000
Necesitamos saber por qué la gente se comporta como lo hace.
00:30
And I personally am obsessed with morality.
6
15000
3000
En lo personal, me obsesiona la moral.
00:33
It was all due to this woman,
7
18000
2000
Se lo debo a esta mujer,
00:35
Sister Mary Marastela,
8
20000
2000
la hermana Mary Marastela,
00:37
also known as my mom.
9
22000
3000
conocida como mi madre.
00:41
As an altar boy, I breathed in a lot of incense,
10
26000
3000
Como monaguillo aspiré mucho incienso
00:44
and I learned to say phrases in Latin,
11
29000
2000
y aprendí a decir frases en latín
00:46
but I also had time to think
12
31000
2000
pero también tuve tiempo de pensar
00:48
about whether my mother's top-down morality
13
33000
2000
si la moralidad vertical de mi madre
00:50
applied to everybody.
14
35000
2000
se aplica a todo el mundo.
00:52
I saw that people who were religious and non-religious
15
37000
3000
Veía que las personas, religiosas o no,
00:55
were equally obsessed with morality.
16
40000
2000
tenían una obsesión por la moral.
00:57
I thought, maybe there's some earthly basis
17
42000
2000
Pensé que quizá hay un fundamento terrenal
00:59
for moral decisions.
18
44000
2000
en las decisiones morales.
01:01
But I wanted to go further
19
46000
2000
Quería ir más allá de la idea
01:03
than to say our brains make us moral.
20
48000
2000
de que los cerebros nos hacen morales.
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I want to know if there's a chemistry of morality.
21
50000
3000
Quería saber si existe una química de la moralidad.
01:08
I want to know
22
53000
2000
Quería saber
01:10
if there was a moral molecule.
23
55000
2000
si existía una molécula moral.
01:12
After 10 years of experiments,
24
57000
2000
Tras 10 años de experimentos
01:14
I found it.
25
59000
2000
la encontré.
01:16
Would you like to see it? I brought some with me.
26
61000
3000
¿Quieren verla? Traje un poco.
01:20
This little syringe
27
65000
2000
Esta jeringa
01:22
contains the moral molecule.
28
67000
3000
contiene la molécula moral.
01:31
(Laughter)
29
76000
3000
(Risas)
01:34
It's called oxytocin.
30
79000
2000
Es oxitocina,
01:36
So oxytocin is a simple and ancient molecule
31
81000
3000
una molécula ancestral simple,
01:39
found only in mammals.
32
84000
2000
propia de los mamíferos.
01:41
In rodents, it was known
33
86000
2000
Conocida en los roedores
01:43
to make mothers care for their offspring,
34
88000
2000
por hacer que las madres cuiden a su prole
01:45
and in some creatures,
35
90000
2000
y en algunos animales
01:47
allowed for toleration of burrowmates.
36
92000
2000
por permitir tolerar la "infidelidad".
01:49
But in humans, it was only known
37
94000
2000
En los humanos sólo se sabía que
01:51
to facilitate birth and breastfeeding in women,
38
96000
2000
facilita el parto y la lactancia en las mujeres
01:53
and is released by both sexes during sex.
39
98000
3000
y que ambos sexos la liberan durante la cópula.
01:57
So I had this idea that oxytocin might be the moral molecule.
40
102000
3000
Yo sostenía que la oxitocina podía ser la molécula moral
02:00
I did what most of us do -- I tried it on some colleagues.
41
105000
3000
y la comenté con mis colegas, como hace la mayoría.
02:03
One of them told me,
42
108000
2000
Un colega me dijo:
02:05
"Paul, that is the world's stupidist idea.
43
110000
3000
"Paul, es la idea más tonta del mundo.
02:08
It is," he said, "only a female molecule.
44
113000
2000
Es una molécula solo mujer —dijo—
02:10
It can't be that important."
45
115000
2000
No puede ser tan importante".
02:12
But I countered, "Well men's brains make this too.
46
117000
3000
Le respondí: "El cerebro de los hombres también la produce.
02:15
There must be a reason why."
47
120000
2000
Tiene que haber una razón".
02:17
But he was right, it was a stupid idea.
48
122000
3000
Pero tenía razón, era una idea tonta.
02:20
But it was testably stupid.
49
125000
2000
Tonta, pero experimentable.
02:22
In other words, I thought I could design an experiment
50
127000
3000
O sea, pensé que podía diseñar un experimento
02:25
to see if oxytocin made people moral.
51
130000
3000
para estudiar el efecto moral de la oxitocina.
02:29
Turns out it wasn't so easy.
52
134000
2000
Resultó no ser tan fácil.
02:31
First of all, oxytocin is a shy molecule.
53
136000
3000
Ante todo, la oxitocina es una molécula tímida.
02:34
Baseline levels are near zero,
54
139000
2000
El valor de referencia es casi nulo
02:36
without some stimulus to cause its release.
55
141000
3000
si no hay estímulos que provoquen la liberación.
02:39
And when it's produced, it has a three-minute half-life,
56
144000
2000
Y luego de producida vive tres minutos
02:41
and degrades rapidly at room temperature.
57
146000
3000
y se degrada rápidamente a temperatura ambiente.
02:44
So this experiment would have to cause a surge of oxytocin,
58
149000
2000
Por eso el experimento tenía que generar oxitocina,
02:46
have to grab it fast and keep it cold.
59
151000
2000
recolectarla rápidamente y almacenarla en frío.
02:48
I think I can do that.
60
153000
2000
Pensé que podía lograrlo.
02:50
Now luckily, oxytocin is produced
61
155000
2000
Por suerte la oxitocina se produce
02:52
both in the brain and in the blood,
62
157000
3000
tanto en el cerebro como en la sangre
02:55
so I could do this experiment without learning neurosurgery.
63
160000
3000
por eso pude hacer el experimento sin aprender neurocirugía.
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Then I had to measure morality.
64
164000
3000
Después tuve que medir la moralidad.
03:02
So taking on Morality with a capital M is a huge project.
65
167000
3000
Abordar la Moral, con mayúsculas, es un proyecto colosal.
03:05
So I started smaller.
66
170000
2000
Por eso empecé con algo pequeño.
03:07
I studied one single virtue:
67
172000
3000
Estudié una sola virtud:
03:10
trustworthiness.
68
175000
2000
la confiabilidad.
03:12
Why? I had shown in the early 2000s
69
177000
3000
¿Por qué? A comienzos de los años 2000
03:15
that countries with a higher proportion of trustworthy people
70
180000
3000
demostré que los países con más gente confiable
03:18
are more prosperous.
71
183000
2000
son más prósperos.
03:20
So in these countries, more economic transactions occur
72
185000
3000
En estos países hay más transacciones económicas,
03:23
and more wealth is created,
73
188000
2000
y más riqueza,
03:25
alleviating poverty.
74
190000
2000
lo que alivia la pobreza.
03:27
So poor countries are by and large low trust countries.
75
192000
3000
Los países pobres en general son de baja confianza.
03:30
So if I understood the chemistry of trustworthiness,
76
195000
3000
Así, si entendía la química de la confiabilidad
03:33
I might help alleviate poverty.
77
198000
2000
podía aliviar la pobreza.
03:35
But I'm also a skeptic.
78
200000
2000
Pero soy escéptico
03:37
I don't want to just ask people, "Are you trustworthy?"
79
202000
2000
y por eso no quiero preguntar: "¿Eres confiable?"
03:39
So instead I use
80
204000
2000
En vez de eso uso
03:41
the Jerry Maguire approach to research.
81
206000
2000
el enfoque de Jerry McGuire:
03:43
If you're so virtuous,
82
208000
2000
si eres tan virtuoso,
03:45
show me the money.
83
210000
2000
muéstrame el dinero.
03:47
So what we do in my lab
84
212000
2000
En mi laboratorio tentamos
03:49
is we tempt people with virtue and vice by using money.
85
214000
2000
a las personas con dinero hacia el vicio y la virtud.
03:51
Let me show you how we do that.
86
216000
2000
Les mostraré qué hacemos.
03:53
So we recruit some people for an experiment.
87
218000
2000
Convocamos algunas personas para un experimento
03:55
They all get $10 if they agree to show up.
88
220000
3000
y reciben $10 si quieren participar.
03:58
We give them lots of instruction, and we never ever deceive them.
89
223000
3000
Les damos muchas instrucciones y jamás los engañamos.
04:01
Then we match them in pairs by computer.
90
226000
3000
Luego los agrupamos en pares por computadora.
04:04
And in that pair, one person gets a message saying,
91
229000
2000
Y en ese par, a uno le damos un mensaje que dice:
04:06
"Do you want to give up some of your $10
92
231000
2000
"¿Quieres reasignar parte de los $10
04:08
you earned for being here
93
233000
2000
que ganaste por estar aquí
04:10
and ship it to someone else in the lab?"
94
235000
2000
y enviárselo a otra persona del laboratorio?"
04:12
The trick is you can't see them,
95
237000
2000
El truco es que no puedes ver a esa persona,
04:14
you can't talk to them.
96
239000
2000
no puedes hablar con ella.
04:16
You only do it one time.
97
241000
2000
Sólo lo haces una vez.
04:18
Now whatever you give up
98
243000
2000
La suma enviada
04:20
gets tripled in the other person's account.
99
245000
3000
se triplica en la cuenta de la otra persona.
04:23
You're going to make them a lot wealthier.
100
248000
2000
El otro se vuelve mucho más rico
04:25
And they get a message by computer saying
101
250000
2000
y recibe un mensaje que dice:
04:27
person one sent you this amount of money.
102
252000
2000
la persona uno te envió esta suma de dinero.
04:29
Do you want to keep it all,
103
254000
2000
¿Quieres quedarte con todo
04:31
or do you want to send some amount back?
104
256000
3000
o quieres enviarle algo en compensación?
04:34
So think about this experiment for minute.
105
259000
2000
Piensen en el experimento por un momento.
04:36
You're going to sit on these hard chairs for an hour and a half.
106
261000
3000
Me siento en esta silla dura durante una hora y media.
04:39
Some mad scientist is going to jab your arm with a needle
107
264000
2000
Un científico loco me pinchará el brazo con una aguja
04:41
and take four tubes of blood.
108
266000
2000
para sacarme cuatro tubos de sangre.
04:43
And now you want me to give up this money and ship it to a stranger?
109
268000
3000
¿Y ahora quieres que reasigne el dinero y se lo dé a un desconocido?
04:46
So this was the birth of vampire economics.
110
271000
3000
Así nació la economía vampiresca:
04:49
Make a decision and give me some blood.
111
274000
3000
toma una decisión y dame sangre.
04:52
So in fact, experimental economists
112
277000
2000
De hecho, los economistas experimentales
04:54
had run this test around the world,
113
279000
2000
hicieron el experimento en el mundo
04:56
and for much higher stakes,
114
281000
2000
con riesgos mucho mayores
04:58
and the consensus view
115
283000
2000
y la opinión consensuada
05:00
was that the measure from the first person to the second was a measure of trust,
116
285000
3000
indicó que la métrica de la primera a la segunda persona fue la confianza
05:03
and the transfer from the second person back to the first
117
288000
3000
y que la respuesta de la segunda a la primera
05:06
measured trustworthiness.
118
291000
2000
midió la confiabilidad.
05:08
But in fact, economists were flummoxed
119
293000
2000
Los economistas quedaron desconcertados:
05:10
on why the second person would ever return any money.
120
295000
3000
¿por qué devolvería dinero la segunda persona?
05:13
They assumed money is good,
121
298000
2000
Suponían que el dinero es bueno,
05:15
why not keep it all?
122
300000
2000
¿por qué no quedárselo todo?
05:17
That's not what we found.
123
302000
2000
No es eso lo que hallamos.
05:19
We found 90 percent of the first decision-makers sent money,
124
304000
3000
Encontramos que el 90% decidió enviar dinero
05:22
and of those who received money,
125
307000
2000
y, de los que recibieron el dinero,
05:24
95 percent returned some of it.
126
309000
2000
el 95% devolvió algo.
05:26
But why?
127
311000
2000
¿Por qué?
05:28
Well by measuring oxytocin
128
313000
2000
Bueno, al medir la oxitocina
05:30
we found that the more money the second person received,
129
315000
2000
encontramos que cuanto más dinero recibía la segunda persona
05:32
the more their brain produced oxytocin,
130
317000
2000
más oxitocina generaba su cerebro
05:34
and the more oxytocin on board,
131
319000
2000
y cuanto más oxitocina generaba
05:36
the more money they returned.
132
321000
3000
más dinero devolvían.
05:39
So we have a biology of trustworthiness.
133
324000
3000
Asi que existe una biología de la confiabilidad.
05:42
But wait. What's wrong with this experiment?
134
327000
3000
Un momento. ¿Qué hay de malo en este experimento?
05:45
Two things.
135
330000
2000
Dos cosas.
05:47
One is that nothing in the body happens in isolation.
136
332000
3000
Una es que en el cuerpo nada sucede de forma aislada.
05:50
So we measured nine other molecules that interact with oxytocin,
137
335000
3000
Por eso medimos otras nueve moléculas que interactúan con la oxitocina
05:53
but they didn't have any effect.
138
338000
2000
pero sin efectos.
05:55
But the second is
139
340000
2000
La segunda es
05:57
that I still only had this indirect relationship
140
342000
2000
que todavía tenía esta relación indirecta
05:59
between oxytocin and trustworthiness.
141
344000
2000
entre la oxitocina y la confiabilidad.
06:01
I didn't know for sure
142
346000
2000
No sabía a ciencia cierta
06:03
oxytocin caused trustworthiness.
143
348000
2000
que la oxitocina provocara confiabilidad.
06:05
So to make the experiment,
144
350000
2000
Para el experimento
06:07
I knew I'd have to go into the brain
145
352000
2000
sabía que tenía que acceder al cerebro
06:09
and manipulate oxytocin directly.
146
354000
2000
y suministrar oxitocina en forma directa.
06:11
I used everything short of a drill
147
356000
2000
Usé de todo, menos un taladro,
06:13
to get oxytocin into my own brain.
148
358000
3000
para llevar oxitocina a mi propio cerebro.
06:16
And I found I could do it
149
361000
2000
Y descubrí que era posible
06:18
with a nasal inhaler.
150
363000
2000
con un inhalador nasal.
06:20
So along with colleagues in Zurich,
151
365000
2000
Así, con unos colegas de Zúrich
06:22
we put 200 men on oxytocin or placebo,
152
367000
2000
pusimos 200 hombres ante oxitocina o placebo,
06:24
had that same trust test with money,
153
369000
2000
hicimos la misma prueba con dinero,
06:26
and we found that those on oxytocin not only showed more trust,
154
371000
3000
y vimos que los expuestos a la oxitocina no solo mostraron más confianza
06:29
we can more than double the number of people
155
374000
3000
conseguimos duplicar más la cantidad de personas
06:32
who sent all their money to a stranger --
156
377000
2000
que enviaron todo su dinero a un extraño;
06:34
all without altering mood or cognition.
157
379000
3000
sin alterar el humor o la cognición.
06:38
So oxytocin is the trust molecule,
158
383000
4000
Así, la oxitocina es la molécula de la confianza
06:42
but is it the moral molecule?
159
387000
3000
pero, ¿es la molécula moral?
06:45
Using the oxytocin inhaler,
160
390000
2000
Con el inhalador de oxitocina
06:47
we ran more studies.
161
392000
2000
hicimos más estudios.
06:49
We showed that oxytocin infusion
162
394000
2000
Demostramos que la infusión de oxitocina
06:51
increases generosity
163
396000
2000
aumenta la generosidad
06:53
in unilateral monetary transfers
164
398000
2000
en transferencias de dinero unilaterales
06:55
by 80 percent.
165
400000
2000
en un 80%.
06:57
We showed it increases donations to charity
166
402000
2000
Demostramos que aumenta las donaciones caritativas
06:59
by 50 percent.
167
404000
2000
en un 50%.
07:01
We've also investigated
168
406000
2000
También investigamos
07:03
non-pharmacologic ways to raise oxytocin.
169
408000
2000
formas no farmacológicas de aumentar la oxitocina,
07:05
These include massage,
170
410000
2000
como los masajes,
07:07
dancing and praying.
171
412000
2000
el baile y los rezos.
07:09
Yes, my mom was happy about that last one.
172
414000
3000
Sí, mi madre estaba feliz por los rezos.
07:12
And whenever we raise oxytocin,
173
417000
2000
Y con cada incremento de oxitocina
07:14
people willingly open up their wallets
174
419000
2000
las personas abrían con ganas sus billeteras
07:16
and share money with strangers.
175
421000
2000
para compartir el dinero con extraños.
07:18
But why do they do this?
176
423000
2000
¿Por qué lo hacen?
07:20
What does it feel like
177
425000
2000
¿Qué se siente cuando
07:22
when your brain is flooded with oxytocin?
178
427000
2000
la oxitocina inunda el cerebro?
07:24
To investigate this question, we ran an experiment
179
429000
3000
Para averiguarlo hicimos un experimento
07:27
where we had people watch a video
180
432000
2000
en el que las personas miraban el video
07:29
of a father and his four year-old son,
181
434000
2000
de un padre y su hijo de cuatro años;
07:31
and his son has terminal brain cancer.
182
436000
2000
el hijo tiene cáncer cerebral terminal.
07:33
After they watched the video, we had them rate their feelings
183
438000
3000
Después de ver el video les pedimos que evalúen sus sentimientos
07:36
and took blood before and after to measure oxytocin.
184
441000
3000
y les sacamos sangre antes y después para medir la oxitocina.
07:39
The change in oxytocin
185
444000
2000
Los niveles de oxitocina
07:41
predicted their feelings of empathy.
186
446000
3000
predijeron sentimientos de empatía.
07:45
So it's empathy
187
450000
2000
La empatía es lo que
07:47
that makes us connect to other people.
188
452000
2000
nos conecta con otras personas.
07:49
It's empathy that makes us help other people.
189
454000
3000
La empatía nos hace ayudar a otras personas.
07:52
It's empathy that makes us moral.
190
457000
4000
La empatía nos hace seres morales.
07:56
Now this idea is not new.
191
461000
2000
Esta no es una idea nueva.
07:58
A then unknown philosopher named Adam Smith
192
463000
2000
Un filósofo llamado Adam Smith, desconocido en ese entonces,
08:00
wrote a book in 1759
193
465000
2000
escribió un libro en 1759
08:02
called "The Theory of Moral Sentiments."
194
467000
2000
llamado "Teoría de los sentimientos morales".
08:04
In this book, Smith argued
195
469000
3000
En este libro Smith sostiene
08:07
that we are moral creatures, not because of a top-down reason,
196
472000
3000
que somos seres morales, no por una razón impuesta
08:10
but for a bottom-up reason.
197
475000
2000
sino por convicción.
08:12
He said we're social creatures,
198
477000
2000
Él dice que somos seres sociales
08:14
so we share the emotions of others.
199
479000
2000
y por eso compartimos las emociones de otros.
08:16
So if I do something that hurts you, I feel that pain.
200
481000
3000
Así, si hago algo que te hace daño, siento dolor.
08:19
So I tend to avoid that.
201
484000
2000
Por eso trato de evitarlo.
08:21
If I do something that makes you happy, I get to share your joy.
202
486000
3000
Si hago algo que te hace feliz, comparto tu alegría.
08:24
So I tend to do those things.
203
489000
2000
Por eso trato de hacerlo.
08:26
Now this is the same Adam Smith who, 17 years later,
204
491000
2000
Es el mismo Adam Smith que, 17 años después,
08:28
would write a little book called "The Wealth of Nations" --
205
493000
3000
escribiría un librito llamado "La riqueza de las naciones";
08:31
the founding document of economics.
206
496000
2000
el primer libro moderno de economía.
08:33
But he was, in fact, a moral philosopher,
207
498000
3000
Smith fue, de hecho, un filósofo moral
08:36
and he was right on why we're moral.
208
501000
2000
y tenía razón en que somos morales.
08:38
I just found the molecule behind it.
209
503000
3000
Y hallé la molécula subyacente.
08:41
But knowing that molecule is valuable,
210
506000
3000
Conocer esa molécula es muy valioso
08:44
because it tells us how to turn up this behavior
211
509000
3000
porque nos dice como activar este comportamiento
08:47
and what turns it off.
212
512000
2000
y qué lo desactiva.
08:49
In particular, it tells us
213
514000
2000
En particular, nos dice
08:51
why we see immorality.
214
516000
3000
por qué vemos inmoralidad.
08:54
So to investigate immorality,
215
519000
2000
Y para investigar la inmoralidad
08:56
let me bring you back now to 1980.
216
521000
2000
los llevaré al 1980.
08:58
I'm working at a gas station
217
523000
2000
Trabajaba en una gasolinera
09:00
on the outskirts of Santa Barbara, California.
218
525000
3000
en las afueras de Santa Bárbara, California.
09:03
You sit in a gas station all day,
219
528000
2000
En una gasolinera todo el día
09:05
you see lots of morality and immorality, let me tell you.
220
530000
2000
uno ve mucha moralidad e inmoralidad, créanme.
09:07
So one Sunday afternoon, a man walks into my cashier's booth
221
532000
3000
Así, un domingo por la tarde viene un hombre a la caja
09:10
with this beautiful jewelry box.
222
535000
2000
con esta hermoso joyero.
09:12
Opens it up and there's a pearl necklace inside.
223
537000
2000
Lo abre y dentro hay un collar de perlas.
09:14
And he said, "Hey, I was in the men's room.
224
539000
2000
Dice: "Oye, estaba en el baño de hombres.
09:16
I just found this. What do you think we should do with it?"
225
541000
3000
La encontré. ¿Qué crees que deberíamos hacer?"
09:19
"I don't know, put it in the lost and found."
226
544000
2000
"No sé, llévela a objetos perdidos".
09:21
"Well this is very valuable.
227
546000
2000
"Es algo de mucho valor.
09:23
We have to find the owner for this." I said, "Yea."
228
548000
2000
Tenemos que averiguar de quién es". Dije: "Sí".
09:25
So we're trying to decide what to do with this,
229
550000
2000
Intentábamos decidir qué hacer y en eso
09:27
and the phone rings.
230
552000
2000
suena el teléfono.
09:29
And a man says very excitedly,
231
554000
2000
Un hombre, muy exaltado, dice:
09:31
"I was in your gas station a while ago,
232
556000
2000
"Estuve en su gasolinera hace poco;
09:33
and I bought this jewelry for my wife, and I can't find it."
233
558000
2000
compré una joya para mi esposa y no puedo encontrarla".
09:35
I said, "Pearl necklace?" "Yeah."
234
560000
2000
Le dije: "¿Un collar de perlas?" "Sí".
09:37
"Hey, a guy just found it."
235
562000
2000
"Oye, un tipo lo encontró".
09:39
"Oh, you're saving my life. Here's my phone number.
236
564000
2000
"Oh, me salvas la vida. Este es mi teléfono.
09:41
Tell that guy to wait half an hour.
237
566000
2000
Dile a ese tipo que espere media hora.
09:43
I'll be there and I'll give him a $200 reward."
238
568000
2000
Iré para allí y le daré $200 de recompensa".
09:45
Great, so I tell the guy, "Look, relax.
239
570000
2000
Genial, le digo al tipo: "Mira, relájate.
09:47
Get yourself a fat reward. Life's good."
240
572000
3000
Te recompensarán muy bien. La vida es buena".
09:50
He said, "I can't do it.
241
575000
2000
Me dijo: "No puedo.
09:52
I have this job interview in Galena in 15 minutes,
242
577000
2000
Tengo una entrevista de trabajo en Galena, en 15 minutos,
09:54
and I need this job, I've got to go."
243
579000
3000
necesito el trabajo, tengo que irme".
09:57
Again he asked me, "What do you think we should do?"
244
582000
2000
Dice otra vez: "¿Qué crees que deberíamos hacer?"
09:59
I'm in high school. I have no idea.
245
584000
3000
Estoy en la secundaria, no tengo idea.
10:02
So I said, "I'll hold it for you."
246
587000
2000
Le dije: "Te lo guardo".
10:04
He said, "You know, you've been so nice, let's split the reward."
247
589000
3000
Me dijo: "Has sido tan bueno conmigo, dividamos la recompensa".
10:07
I'll give you the jewelry, you give me a hundred dollars,
248
592000
2000
Te daré la joya, me das cien dólares,
10:09
and when the guy comes ... "
249
594000
2000
y cuando venga el tipo..."
10:11
You see it. I was conned.
250
596000
2000
Ya ven. Fui engañado.
10:13
So this is a classic con called the pigeon drop,
251
598000
3000
Esta es una estafa clásica llamada "cazabobo"
10:16
and I was the pigeon.
252
601000
2000
y yo fui el "bobo".
10:18
So the way many cons work
253
603000
2000
La dinámica de muchas estafas
10:20
is not that the conman gets the victim to trust him,
254
605000
3000
no consiste en hacer que la víctima confíe en el estafador;
10:23
it's that he shows he trusts the victim.
255
608000
3000
el estafador muestra que confía en la víctima.
10:26
Now we know what happens.
256
611000
2000
Ahora sabemos qué sucede.
10:28
The victim's brain releases oxytocin,
257
613000
2000
El cerebro de la víctima libera oxitocina
10:30
and you're opening up your wallet or purse, giving away the money.
258
615000
3000
y ésta abre la billetera de par en par, regalando el dinero.
10:33
So who are these people
259
618000
2000
¿Quiénes son las personas
10:35
who manipulate our oxytocin systems?
260
620000
3000
que manipulan nuestra oxitocina?
10:38
We found, testing thousands of individuals,
261
623000
3000
Hallamos, en pruebas con miles de personas,
10:41
that five percent of the population
262
626000
2000
que el 5% de la población
10:43
don't release oxytocin on stimulus.
263
628000
3000
no libera oxitocina ante el estímulo.
10:47
So if you trust them, their brains don't release oxytocin.
264
632000
3000
Así, aunque uno confíe en ellos, sus cerebros no liberan oxitocina.
10:50
If there's money on the table, they keep it all.
265
635000
3000
Si hay dinero sobre la mesa, se lo quedan todo.
10:53
So there's a technical word for these people in my lab.
266
638000
2000
En mi laboratorio usamos una palabra técnica para esta gente.
10:55
We call them bastards.
267
640000
3000
Les llamamos bastardos.
10:58
(Laughter)
268
643000
2000
(Risas)
11:00
These are not people you want to have a beer with.
269
645000
2000
No es gente que uno invitaría a tomar una cerveza.
11:02
They have many of the attributes of psychopaths.
270
647000
3000
Tienen mucho de psicópatas.
11:06
Now there are other ways the system can be inhibited.
271
651000
2000
Pero hay otras maneras de inhibir la oxitocina.
11:08
One is through improper nurturing.
272
653000
3000
Una es la nutrición insuficiente.
11:11
So we've studied sexually abused women,
273
656000
3000
Hemos estudiado a mujeres abusadas sexualmente
11:14
and about half those don't release oxytocin on stimulus.
274
659000
3000
y la mitad de ellas no liberan oxitocina ante el estímulo.
11:17
You need enough nurturing
275
662000
2000
Hace falta suficiente nutrición
11:19
for this system to develop properly.
276
664000
2000
para desarrollar el sistema.
11:21
Also, high stress inhibits oxytocin.
277
666000
3000
Además, el estrés inhibe la oxitocina.
11:24
So we all know this, when we're really stressed out,
278
669000
2000
Todos sabemos que cuando estamos muy estresados
11:26
we're not acting our best.
279
671000
3000
no rendimos al máximo.
11:29
There's another way oxytocin is inhibited, which is interesting --
280
674000
3000
Hay otra manera de inhibir la oxitocina, y es interesante...
11:32
through the action of testosterone.
281
677000
3000
por la acción de la testosterona.
11:35
So we, in experiments, have administered testosterone to men.
282
680000
3000
En experimentos hemos suministrado testosterona a hombres
11:38
And instead of sharing money,
283
683000
2000
que, en vez de compartir dinero,
11:40
they become selfish.
284
685000
2000
se volvieron egoístas.
11:42
But interestingly,
285
687000
3000
Pero, curiosamente,
11:45
high testosterone males are also more likely
286
690000
2000
los hombres con mucha testosterona son más propensos
11:47
to use their own money to punish others for being selfish.
287
692000
3000
a usar su propio dinero para castigar a otros por ser egoístas.
11:50
(Laughter)
288
695000
2000
(Risas)
11:52
Now think about this. It means, within our own biology,
289
697000
3000
Piénsenlo. Significa que en nuestra propia biología
11:55
we have the yin and yang of morality.
290
700000
3000
tenemos el yin y el yang de la moralidad.
11:58
We have oxytocin that connects us to others,
291
703000
2000
Tenemos la oxitocina que nos conecta con los otros,
12:00
makes us feel what they feel.
292
705000
2000
que nos hace sentir lo que ellos sienten.
12:02
And we have testosterone.
293
707000
2000
Y tenemos testosterona.
12:04
And men have 10 times the testosterone as women,
294
709000
2000
Los hombres tenemos 10 veces más testosterona que las mujeres
12:06
so men do this more than women --
295
711000
2000
por eso los hombres, con más frecuencia,
12:08
we have testosterone that makes us want to punish
296
713000
3000
queremos castigar a quienes
12:11
people who behave immorally.
297
716000
2000
tienen comportamientos inmorales.
12:13
We don't need God or government telling us what to do.
298
718000
2000
No hace falta Dios ni un gobierno que nos lo diga.
12:15
It's all inside of us.
299
720000
3000
Está en nuestro interior.
12:18
So you may be wondering:
300
723000
2000
Quizá se pregunten:
12:20
these are beautiful laboratory experiments,
301
725000
2000
estos experimentos de laboratorio
12:22
do they really apply to real life?
302
727000
2000
¿se aplican en la vida cotidiana?
12:24
Yeah, I've been worrying about that too.
303
729000
2000
Sí, me preocupé por eso también.
12:26
So I've gone out of the lab
304
731000
2000
Salí del laboratorio
12:28
to see if this really holds in our daily lives.
305
733000
2000
para constatar que se cumple en la vida cotidiana.
12:30
So last summer, I attended a wedding in Southern England.
306
735000
3000
El verano pasado fui a una boda en el sur de Inglaterra.
12:33
200 people in this beautiful Victorian mansion.
307
738000
3000
Había 200 personas en esta hermosa mansión victoriana.
12:36
I didn't know a single person.
308
741000
2000
Yo no conocía a nadie.
12:38
And I drove up in my rented Vauxhall.
309
743000
2000
Llegué allí en mi Vauxhall alquilado.
12:40
And I took out a centrifuge and dry ice
310
745000
2000
Llevé una centrifugadora, hielo seco,
12:42
and needles and tubes.
311
747000
2000
agujas y tubos de ensayo.
12:44
And I took blood from the bride and the groom
312
749000
2000
Les saqué sangre a la novia y al novio;
12:46
and the wedding party and the family and the friends
313
751000
2000
la ceremonia, la familia, los amigos,
12:48
before and immediately after the vows.
314
753000
2000
antes e inmediatamente después de la ceremonia.
12:50
(Laughter)
315
755000
2000
(Risas)
12:52
And guess what?
316
757000
2000
Y, ¿adivinen qué?
12:54
Weddings cause a release of oxytocin,
317
759000
2000
Las bodas provocan liberación de oxitocina
12:56
but they do so in a very particular way.
318
761000
3000
pero de manera muy particular.
12:59
Who is the center of the wedding solar system?
319
764000
2000
¿Quién es el centro del sistema solar nupcial?
13:01
The bride.
320
766000
2000
La novia.
13:03
She had the biggest increase in oxytocin.
321
768000
2000
Ella tuvo el mayor aumento de oxitocina.
13:05
Who loves the wedding almost as much as the bride?
322
770000
3000
¿A quién le gusta la boda casi tanto como a la novia?
13:08
Her mother, that's right.
323
773000
2000
A su madre, correcto.
13:10
Her mother was number two.
324
775000
2000
Su madre fue la segunda.
13:12
Then the groom's father, then the groom,
325
777000
2000
Luego vino el padre del novio, el novio,
13:14
then the family, then the friends --
326
779000
2000
luego la familia, luego los amigos,
13:16
arrayed around the bride
327
781000
2000
dispuestos en torno a la novia
13:18
like planets around the Sun.
328
783000
2000
como planetas alrededor del sol.
13:20
So I think it tells us that we've designed this ritual
329
785000
3000
Creo que esto nos dice que hemos diseñado este ritual
13:23
to connect us to this new couple,
330
788000
2000
para conectarnos con la nueva pareja
13:25
connect us emotionally.
331
790000
2000
a nivel emocional.
13:27
Why? Because we need them to be successful at reproducing
332
792000
3000
¿Por qué? Porque los necesitamos para reproducirse,
13:30
to perpetuate the species.
333
795000
3000
para perpetuar la especie.
13:33
I also worried that my trust experiments with small amounts of money
334
798000
3000
También me preocupaba que mis experimentos de confianza con pequeñas sumas de dinero
13:36
didn't really capture how often we actually trust our lives to strangers.
335
801000
4000
no capturaran realmente la frecuencia con la que confiamos en extraños.
13:40
So even though I have a fear of heights,
336
805000
2000
Por eso, aunque tengo miedo a las alturas,
13:42
I recently strapped myself to another human being
337
807000
2000
hace poco me até a otro ser humano
13:44
and stepped out of an airplane at 12,000 ft.
338
809000
3000
y salté de un avión a 4.000 metros;
13:47
I took my blood before and after,
339
812000
2000
me saqué sangre antes y después
13:49
and I had a huge spike of oxytocin.
340
814000
3000
y tuve un gran aumento de oxitocina.
13:52
And there are so many ways we can connect to people.
341
817000
3000
Hay muchas formas de conectarnos con las personas.
13:55
For example, through social media.
342
820000
2000
Por ejemplo, mediante los medios sociales.
13:57
Many people are Tweeting right now.
343
822000
2000
Hay mucha gente que tuitea.
13:59
So we investigated the role of social media
344
824000
2000
Por eso investigamos el papel de los medios sociales
14:01
and found the using social media
345
826000
2000
y hallamos que el uso de medios sociales
14:03
produced a solid double-digit increase in oxytocin.
346
828000
3000
produce un aumento de dos dígitos en la oxitocina.
14:06
So I ran this experiment recently for the Korean Broadcasting System.
347
831000
3000
Hace poco hice este experimento en el Sistema de Radiodifusión Coreano.
14:09
And they had the reporters and their producers participate.
348
834000
4000
Participaron periodistas y productores.
14:13
And one of these guys, he must have been 22,
349
838000
2000
Uno de estos tipos, tendría 22,
14:15
he had 150 percent spike in oxytocin.
350
840000
3000
midió 150% en el pico de oxitocina.
14:18
I mean, astounding; no one has this.
351
843000
2000
Sorprendente; nadie tenía tanto.
14:20
So he was using social media in private.
352
845000
2000
Él usaba medios sociales en privado.
14:22
When I wrote my report to the Koreans,
353
847000
2000
Cuando escribí el informe para los coreanos
14:24
I said, "Look, I don't know what this guy was doing,"
354
849000
2000
dije: "Miren, no sé qué hacía este tipo",
14:26
but my guess was interacting with his mother or his girlfriend.
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851000
3000
pero supongo que interactuaba con su madre o con su novia.
14:29
They checked.
356
854000
2000
Verificaron
14:31
He was interacting on his girlfriend's Facebook page.
357
856000
2000
y estaba interactuando con su novia en Facebook.
14:33
There you go. That's connection.
358
858000
3000
Ahí tienen. Eso es conexión.
14:36
So there's tons of ways that we can connect to other people,
359
861000
3000
Hay mil maneras de conectarse con otras personas
14:39
and it seems to be universal.
360
864000
2000
y parece ser universal.
14:41
Two weeks ago,
361
866000
2000
Hace dos semanas
14:43
I just got back from Papua New Guinea
362
868000
2000
acabo de regresar de Papúa Nueva Guinea
14:45
where I went up to the highlands --
363
870000
2000
donde subí a las tierras altas;
14:47
very isolated tribes of subsistence farmers
364
872000
3000
allí las tribus aisladas de agricultores de subsistencia
14:50
living as they have lived for millenia.
365
875000
3000
viven como hace milenios.
14:53
There are 800 different languages in the highlands.
366
878000
3000
Se hablan 800 lenguas distintas en las tierras altas.
14:56
These are the most primitive people in the world.
367
881000
3000
Son las personas más primitivas del mundo.
14:59
And they indeed also release oxytocin.
368
884000
3000
Y ellos también liberan oxitocina.
15:02
So oxytocin connects us to other people.
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887000
4000
La oxitocina nos conecta con los otros.
15:06
Oxytocin makes us feel what other people feel.
370
891000
2000
Nos hace sentir lo que sienten los demás.
15:08
And it's so easy to cause people's brains
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893000
3000
Es muy fácil hacer que los cerebros
15:11
to release oxytocin.
372
896000
2000
liberen oxitocina.
15:13
I know how to do it,
373
898000
2000
Sé cómo hacerlo
15:15
and my favorite way to do it is, in fact, the easiest.
374
900000
2000
y mi manera favorita de hacerlo, de hecho, es la más fácil.
15:17
Let me show it to you.
375
902000
2000
Se los mostraré.
15:24
Come here. Give me a hug.
376
909000
2000
Ven aquí. Dame un abrazo.
15:26
(Laughter)
377
911000
2000
(Risas)
15:28
There you go.
378
913000
2000
Aquí vamos.
15:30
(Applause)
379
915000
9000
(Aplausos)
15:39
So my penchant for hugging other people
380
924000
2000
Mi afición por abrazar a otros
15:41
has earned me the nickname Dr. Love.
381
926000
2000
me he ganado el apodo de Dr. Amor.
15:43
I'm happy to share a little more love in the world,
382
928000
2000
Estoy feliz de compartir amor con el mundo,
15:45
it's great,
383
930000
2000
es genial.
15:47
but here's your prescription from Dr. Love:
384
932000
2000
Esta es la receta del Dr. Amor:
15:49
eight hugs a day.
385
934000
3000
ocho abrazos al día.
15:52
We have found that people who release more oxytocin
386
937000
2000
Vimos que la gente que libera más oxitocina
15:54
are happier.
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939000
2000
es más feliz.
15:56
And they're happier
388
941000
2000
Son más felices
15:58
because they have better relationships of all types.
389
943000
3000
porque tienen mejores relaciones de todo tipo.
16:01
Dr. Love says eight hugs a day.
390
946000
3000
El Dr. Amor receta ocho abrazos al día.
16:04
Eight hugs a day -- you'll be happier
391
949000
2000
Ocho abrazos al día... y serán más felices
16:06
and the world will be a better place.
392
951000
2000
y el mundo será un lugar mejor.
16:08
Of course, if you don't like to touch people, I can always shove this up your nose.
393
953000
3000
Claro, si no les gusta tocar a la gente, les pongo esto en la nariz.
16:11
(Laughter)
394
956000
2000
(Risas)
16:13
Thank you.
395
958000
2000
Gracias.
16:15
(Applause)
396
960000
13000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Zak - NeuroeconomistA pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business.
Why you should listen
What’s behind the human instinct to trust and to put each other’s well-being first? When you think about how much of the world works on a handshake or on holding a door open for somebody, why people cooperate is a huge question. Paul Zak researches oxytocin, a neuropeptide that affects our everyday social interactions and our ability to behave altruistically and cooperatively, applying his findings to the way we make decisions. A pioneer in a new field of study called neuroeconomics, Zak has demonstrated that oxytocin is responsible for a variety of virtuous behaviors in humans such as empathy, generosity and trust. Amazingly, he has also discovered that social networking triggers the same release of oxytocin in the brain -- meaning that e-connections are interpreted by the brain like in-person connections.
A professor at Claremont Graduate University in Southern California, Zak believes most humans are biologically wired to cooperate, but that business and economics ignore the biological foundations of human reciprocity, risking loss: when oxytocin levels are high in subjects, people’s generosity to strangers increases up to 80 percent; and countries with higher levels of trust – lower crime, better education – fare better economically.
He says: "Civilization is dependent on oxytocin. You can't live around people you don't know intimately unless you have something that says: Him I can trust, and this one I can't trust."
Paul Zak | Speaker | TED.com