TED2007
Daniel Goleman: Why aren't we more compassionate?
Daniel Goleman habla sobre la compasión
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Daniel Goleman, autor de Inteligencia emocional, pregunta por qué la mayoría del tiempo no somos más compasivos.
Daniel Goleman - Psychologist
Daniel Goleman, psychologist and award-winning author of Emotional Intelligence and other books on EI, challenges traditional measures of intelligence as a predictor of life success. Full bio
Daniel Goleman, psychologist and award-winning author of Emotional Intelligence and other books on EI, challenges traditional measures of intelligence as a predictor of life success. Full bio
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00:13
You know, I'm struck by how one of the implicit themes of TED
0
1000
4000
¿Saben?, me sorprende que uno de los temas implícitos de TED
00:17
is compassion, these very moving demonstrations we've just seen:
1
5000
3000
sea la compasión. Acabamos de ver demostraciones muy emotivas:
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HIV in Africa, President Clinton last night.
2
9000
4000
como la de anoche del Presidente Clinton, sobre el VIH en África.
00:25
And I'd like to do a little collateral thinking, if you will,
3
13000
5000
Y me gustaría hacer un poco de pensamiento colateral, por así llamarlo,
00:30
about compassion and bring it from the global level to the personal.
4
18000
5000
sobre la compasión, y llevarlo de lo global a lo personal.
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I'm a psychologist, but rest assured,
5
23000
2000
Soy psicólogo, pero tranquilos,
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I will not bring it to the scrotal.
6
25000
1000
que no lo llevaré al plano sexual.
00:39
(Laughter)
7
27000
4000
(Risas)
00:44
There was a very important study done a while ago
8
32000
2000
Hace tiempo se realizó un estudio muy importante
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at Princeton Theological Seminary that speaks to why it is
9
34000
4000
en el Semirario Teológico de Princeton que nos habla de por qué
00:51
that when all of us have so many opportunities to help,
10
39000
3000
cuando todos nosotros tenemos tantas oportunidades de ayudar,
00:54
we do sometimes, and we don't other times.
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42000
3000
a veces lo hacemos y a veces no.
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A group of divinity students at the Princeton Theological Seminary
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46000
3000
A un grupo de estudiantes de teología en el Seminario de Teología en Princeton
01:02
were told that they were going to give a practice sermon
13
50000
4000
se les dijo que iban a dar un sermón de práctica,
01:06
and they were each given a sermon topic.
14
54000
3000
y a cada uno se le dio un tema para el sermón.
01:09
Half of those students were given, as a topic,
15
57000
3000
A la mitad de esos alumnos se les dio como tema,
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the parable of the Good Samaritan:
16
60000
2000
la parábola del buen samaritano:
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the man who stopped the stranger in --
17
62000
2000
el hombre que se paró para ayudar al desconocido --
01:17
to help the stranger in need by the side of the road.
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65000
2000
al necesitado que estaba en un lado de la carretera.
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Half were given random Bible topics.
19
67000
3000
A la otra mitad se les dio temas bíblicos aleatorios.
01:22
Then one by one, they were told they had to go to another building
20
70000
3000
Luego, uno a uno, se les dijo que tenían que ir a otro edificio
01:26
and give their sermon.
21
74000
1000
y dar el sermón.
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As they went from the first building to the second,
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75000
3000
Mientras iban desde el primer edificio hasta el segundo,
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each of them passed a man who was bent over and moaning,
23
78000
3000
todos se cruzaron con un hombre que estaba encogido, se quejaba y estaba
01:34
clearly in need. The question is: Did they stop to help?
24
82000
4000
claramente necesitado. La pregunta es: ¿se detuvieron a ayudarlo?
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The more interesting question is:
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86000
1000
La pregunta más interesante es:
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Did it matter they were contemplating the parable
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88000
3000
¿Importó que estuvieran pensando en la parábola
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of the Good Samaritan? Answer: No, not at all.
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91000
4000
del buen samaritano? Respuesta: no, en lo absoluto.
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What turned out to determine whether someone would stop
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96000
3000
Lo que resultó determinar si alguien se detendría
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and help a stranger in need
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99000
1000
a ayudar a un desconocido necesitado
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was how much of a hurry they thought they were in --
30
100000
3000
fue cuánta prisa creían que tenían --
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were they feeling they were late, or were they absorbed
31
104000
4000
¿pensaban que llegaban tarde, o estaban absortos
02:00
in what they were going to talk about.
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108000
1000
pensando en lo que iban a hablar?
02:02
And this is, I think, the predicament of our lives:
33
110000
2000
Y este es, según creo, el problema de nuestras vidas:
02:05
that we don't take every opportunity to help
34
113000
4000
que no aprovechamos todas las oportunidades para ayudar,
02:09
because our focus is in the wrong direction.
35
117000
3000
porque nuestro foco apunta en la dirección equivocada.
02:12
There's a new field in brain science, social neuroscience.
36
120000
3000
Hay una nueva disciplina en neurociencia, la neurociencia social.
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This studies the circuitry in two people's brains
37
124000
4000
Estudia los circuitos en los cerebros de dos personas
02:20
that activates while they interact.
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128000
2000
que se activan cuando éstas interactúan.
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And the new thinking about compassion from social neuroscience
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130000
4000
Y la nueva manera de pensar sobre la compasión en neurociencia social
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is that our default wiring is to help.
40
134000
4000
es que nuestra reacción, por defecto, es ayudar.
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That is to say, if we attend to the other person,
41
138000
4000
Es decir, si prestamos atención a la otra persona,
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we automatically empathize, we automatically feel with them.
42
143000
3000
automáticamente nos identificamos, automáticamente sentimos como él.
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There are these newly identified neurons, mirror neurons,
43
147000
2000
Existen unas neuronas identificadas recientemente, neuronas espejo,
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that act like a neuro Wi-Fi, activating in our brain
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149000
4000
que actúan como una conexión inhálambrica neuronal, al activar en nuestro cerebro
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exactly the areas activated in theirs. We feel "with" automatically.
45
153000
4000
exactamente las áreas activadas en el cerebro de otro. Nos identificamos automáticamente.
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And if that person is in need, if that person is suffering,
46
157000
4000
Y si esa persona está necesitada, si esa persona está sufriendo,
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we're automatically prepared to help. At least that's the argument.
47
162000
4000
automáticamente estamos listos para ayudar. Por lo menos esa es la idea.
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But then the question is: Why don't we?
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166000
3000
Pero entonces la pregunta es: ¿por qué no lo hacemos?
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And I think this speaks to a spectrum
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169000
2000
Y creo que esto tiene que ver con un espectro
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that goes from complete self-absorption,
50
172000
2000
que va desde el ensimismamiento absoluto,
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to noticing, to empathy and to compassion.
51
175000
2000
hasta el hecho de darse cuenta y tener empatía y compasión.
03:09
And the simple fact is, if we are focused on ourselves,
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177000
4000
Y el simple hecho es que, si nos centramos en nosotros mismos,
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if we're preoccupied, as we so often are throughout the day,
53
182000
3000
si estamos preocupados, como tantas veces lo estamos a lo largo del día,
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we don't really fully notice the other.
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185000
3000
realmente no percibimos al otro del todo.
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And this difference between the self and the other focus
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188000
2000
Y esta diferencia entre centrarse en uno mismo o en el otro
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can be very subtle.
56
190000
1000
puede ser muy sutil.
03:23
I was doing my taxes the other day, and I got to the point
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191000
4000
Estaba haciendo la declaración de los impuestos hace unos días, y llegué al punto
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where I was listing all of the donations I gave,
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195000
2000
en que tenía que declarar todas las donaciones que había hecho,
03:30
and I had an epiphany, it was -- I came to my check
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198000
3000
y tuve una epifanía, fue -- llegué al cheque que mandé
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to the Seva Foundation and I noticed that I thought,
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201000
3000
a la Fundación Seva y me di cuenta de que pensé,
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boy, my friend Larry Brilliant would really be happy
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204000
2000
vaya, mi amigo Larry Brilliant estaría muy contento
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that I gave money to Seva.
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207000
1000
de que yo haya dado dinero a Seva.
03:40
Then I realized that what I was getting from giving
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208000
3000
Entonces me di cuenta de que lo que yo estaba recibiendo por dar
03:43
was a narcissistic hit -- that I felt good about myself.
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211000
4000
era una dosis de narcisismo -- de sentirme bien conmigo mismo.
03:47
Then I started to think about the people in the Himalayas
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215000
5000
Entonces empecé a pensar en la gente en el Himalaya
03:52
whose cataracts would be helped, and I realized
66
220000
2000
cuyas cataratas mejorarían, y me di cuenta
03:55
that I went from this kind of narcissistic self-focus
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223000
3000
de que fui de una clase de ensimismamiento narcisista
03:59
to altruistic joy, to feeling good
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227000
3000
a una alegría altruísta, a sentirme bien
04:02
for the people that were being helped. I think that's a motivator.
69
230000
4000
por la gente a la que estaba ayudando. Creo que eso motiva.
04:06
But this distinction between focusing on ourselves
70
234000
3000
Pero esta distinción entre centrarnos en nosotros mismos
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and focusing on others
71
237000
1000
y centrarnos en otros,
04:10
is one that I encourage us all to pay attention to.
72
238000
3000
es a la que los animo a prestar atención.
04:13
You can see it at a gross level in the world of dating.
73
241000
3000
Lo pueden ver de manera generalizada en el mundo de las citas amorosas.
04:17
I was at a sushi restaurant a while back
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245000
3000
Hace un tiempo estaba en un restaurante de sushi
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and I overheard two women talking about the brother of one woman,
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248000
3000
y escuché a dos mujeres hablar sobre el hermano de una de ellas,
04:24
who was in the singles scene. And this woman says,
76
252000
3000
que estaba soltero. Y una mujer dice:
04:27
"My brother is having trouble getting dates,
77
255000
2000
"A mi hermano le está resultando difícil salir con alguien,
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so he's trying speed dating." I don't know if you know speed dating?
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257000
2000
así que está intentándolo con citas rápidas". No sé si conocen las citas rápidas.
04:31
Women sit at tables and men go from table to table,
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259000
4000
Las mujeres se sientan en mesas y los hombres van de mesa en mesa,
04:35
and there's a clock and a bell, and at five minutes, bingo,
80
263000
3000
y hay un reloj y una campana, y a los cinco minutos, bingo,
04:39
the conversation ends and the woman can decide
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267000
2000
la conversación termina y la mujer decide
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whether to give her card or her email address to the man
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269000
4000
si darle su tarjeta o su correo electrónico al hombre
04:45
for follow up. And this woman says,
83
273000
2000
para continuar. Y la mujer dice:
04:47
"My brother's never gotten a card, and I know exactly why.
84
275000
4000
"A mi hermano nunca le han dado ninguna tarjeta. Y sé exactamente por qué.
04:51
The moment he sits down, he starts talking non-stop about himself;
85
279000
5000
En cuanto se sienta, empieza a hablar sin parar sobre sí mismo,
04:56
he never asks about the woman."
86
284000
1000
y nunca le pregunta sobre ella".
04:58
And I was doing some research in the Sunday Styles section
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286000
5000
Yo estaba estudiando la sección "Sunday Styles" (Estilos de domingo) del New York Times,
05:03
of The New York Times, looking at the back stories of marriages --
88
291000
3000
mirando la historia detrás de algunos matrimonios
05:06
because they're very interesting -- and I came to the marriage
89
294000
3000
porque son muy interesantes -- y llegué al matrimonio de
05:09
of Alice Charney Epstein. And she said
90
297000
3000
Alice Charney Epstein. Y decía
05:12
that when she was in the dating scene,
91
300000
2000
que cuando ella estaba buscando pareja,
05:15
she had a simple test she put people to.
92
303000
2000
tenía una prueba sencilla que ella aplicaba.
05:18
The test was: from the moment they got together,
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306000
2000
La prueba era: desde el momento en el que se conocieran,
05:20
how long it would take the guy to ask her a question
94
308000
3000
¿cuánto tiempo le llevaría al hombre hacerle una pregunta
05:23
with the word "you" in it.
95
311000
2000
con la palabra "tú" en ella?
05:25
And apparently Epstein aced the test, therefore the article.
96
313000
4000
Y aparentemente Epstein lo hizo muy bien, de ahí el artículo.
05:29
(Laughter)
97
317000
1000
(Risas)
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Now this is a -- it's a little test
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318000
2000
Ahora éste es un-- es un pequeño test
05:32
I encourage you to try out at a party.
99
320000
2000
que les animo a que usen en una fiesta.
05:34
Here at TED there are great opportunities.
100
322000
2000
En TED hay grandes oportunidades.
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The Harvard Business Review recently had an article called
101
326000
3000
La Harvard Business Review tenía un artículo hace poco titulado
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"The Human Moment," about how to make real contact
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329000
3000
"El momento humano", sobre cómo crear contacto real
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with a person at work. And they said, well,
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332000
3000
con una persona en el trabajo. Y decía que
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the fundamental thing you have to do is turn off your BlackBerry,
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335000
3000
lo más importante que tienes que hacer es apagar tu Blackberry,
05:51
close your laptop, end your daydream
105
339000
3000
cerrar tu computadora portátil, dejar de soñar despierto
05:55
and pay full attention to the person.
106
343000
2000
y prestar toda tu atención a la persona.
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There is a newly coined word in the English language
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346000
4000
Hay una palabra acuñada recientemente en el idioma inglés
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for the moment when the person we're with whips out their BlackBerry
108
351000
3000
para describir el momento en el que la persona con la que estamos saca su Blackberry
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or answers that cell phone, and all of a sudden we don't exist.
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354000
3000
o responde a una llamada en el móvil y de repente no existimos.
06:10
The word is "pizzled": it's a combination of puzzled and pissed off.
110
358000
4000
La palabra es "pizzled": una combinación entre confundido y enojado.
06:14
(Laughter)
111
362000
3000
(Risas)
06:17
I think it's quite apt. It's our empathy, it's our tuning in
112
365000
6000
Me parece bastante apropiada. Es nuestra empatía, nuestra capacidad para conectar
06:24
which separates us from Machiavellians or sociopaths.
113
372000
3000
lo que nos separa de la gente maquiavélica o de los sociópatas.
06:27
I have a brother-in-law who's an expert on horror and terror --
114
375000
5000
Tengo un cuñado que es experto en horror y terror-
06:32
he wrote the Annotated Dracula, the Essential Frankenstein --
115
380000
3000
escribió "Drácula Anotado", "Frankenstein Esencial" --
06:35
he was trained as a Chaucer scholar,
116
383000
1000
fue entrenado como especialista en Chaucer,
06:36
but he was born in Transylvania
117
384000
2000
pero nació en Transilvania
06:38
and I think it affected him a little bit.
118
386000
2000
y creo que eso le afectó un poco.
06:40
At any rate, at one point my brother-in-law, Leonard,
119
388000
4000
De todos modos, en cierto momento mi cuñado, Leonardo,
06:44
decided to write a book about a serial killer.
120
392000
2000
decidió escribir un libro sobre un asesino en serie.
06:46
This is a man who terrorized the very vicinity we're in
121
394000
3000
Se trata de un hombre que hace muchos años sembró el pánico en esta zona.
06:50
many years ago. He was known as the Santa Cruz strangler.
122
398000
2000
Se le conocía como el estrangulador de Santa Cruz.
06:53
And before he was arrested, he had murdered his grandparents,
123
401000
4000
Y antes de que fuera arrestado, había asesinado a sus abuelos,
06:57
his mother and five co-eds at UC Santa Cruz.
124
405000
3000
a su madre y a cinco chicas en la universidad de UC Santa Cruz.
07:01
So my brother-in-law goes to interview this killer
125
409000
2000
Así que mi cuñado va a entrevistar a este asesino
07:04
and he realizes when he meets him
126
412000
2000
y se da cuenta cuando lo conoce que
07:06
that this guy is absolutely terrifying.
127
414000
1000
el hombre es absolutamente aterrador.
07:08
For one thing, he's almost seven feet tall.
128
416000
2000
Por un lado, mide casi siete pies de alto.
07:10
But that's not the most terrifying thing about him.
129
418000
3000
Pero eso no es lo peor.
07:13
The scariest thing is that his IQ is 160: a certified genius.
130
421000
5000
Lo que más miedo da es que su coeficiente intelectual es de 160: un genio acreditado.
07:19
But there is zero correlation between IQ and emotional empathy,
131
427000
4000
Pero la correlación entre el coeficiente intelectual y la empatía emocional,
07:23
feeling with the other person.
132
431000
1000
el sentir con la otra persona, es nula.
07:25
They're controlled by different parts of the brain.
133
433000
2000
Están controlados por diferentes partes del cerebro.
07:28
So at one point, my brother-in-law gets up the courage
134
436000
2000
Así que en un momento determinado, mi cuñado se arma de valor
07:31
to ask the one question he really wants to know the answer to,
135
439000
2000
y le hace una pregunta cuya respuesta realmente quiere saber.
07:33
and that is: how could you have done it?
136
441000
3000
Y la pregunta es: ¿cómo pudo hacerlo?
07:36
Didn't you feel any pity for your victims?
137
444000
2000
¿No sintió lástima alguna por sus víctimas?
07:38
These were very intimate murders -- he strangled his victims.
138
446000
3000
Fueron asesinatos muy íntimos -- extranguló a sus víctimas.
07:42
And the strangler says very matter-of-factly,
139
450000
2000
Y el extrangulador le dice impasible:
07:44
"Oh no. If I'd felt the distress, I could not have done it.
140
452000
5000
"Oh, no. Si me hubiera afligido, no podría haberlo hecho.
07:49
I had to turn that part of me off. I had to turn that part of me off."
141
457000
6000
Tuve que desconectar esa parte de mí. Tuve que desconectar esa parte de mí".
07:55
And I think that that is very troubling,
142
463000
5000
Y creo que eso es muy preocupante.
08:01
and in a sense, I've been reflecting on turning that part of us off.
143
469000
4000
Y, en cierto sentido, he estado reflexionando sobre el hecho de desconectar esa parte de nosotros.
08:05
When we focus on ourselves in any activity,
144
473000
2000
Cuando nos centramos en nosotros, en cualquier actividad,
08:08
we do turn that part of ourselves off if there's another person.
145
476000
3000
desconectamos esa parte de nosotros si hay otra persona.
08:12
Think about going shopping and think about the possibilities
146
480000
5000
Piensen en ir de compras y piensen en las posibilidades
08:17
of a compassionate consumerism.
147
485000
2000
de un consumismo compasivo.
08:20
Right now, as Bill McDonough has pointed out,
148
488000
2000
Ahora mismo, como señaló Bill McDonough,
08:24
the objects that we buy and use have hidden consequences.
149
492000
4000
los objetos que compramos y usamos esconden consecuencias.
08:28
We're all unwitting victims of a collective blind spot.
150
496000
3000
Todos somos víctimas involuntarias de un talón de Aquiles colectivo.
08:32
We don't notice and don't notice that we don't notice
151
500000
2000
No percibimos y no nos damos cuenta de que no percibimos
08:35
the toxic molecules emitted by a carpet or by the fabric on the seats.
152
503000
6000
las moléculas tóxicas emitidas por una alfombra o por el tejido de los asientos.
08:42
Or we don't know if that fabric is a technological
153
510000
5000
O no sabemos si ese tejido es un nutriente tecnológico
08:47
or manufacturing nutrient; it can be reused
154
515000
4000
o de manufactura; ¿puede reutilizarse
08:51
or does it just end up at landfill? In other words,
155
519000
2000
o se va directamente a un vertedero? En otras palabras,
08:53
we're oblivious to the ecological and public health
156
521000
5000
somos ajenos a las consecuencias ecológicas, de salud pública,
08:59
and social and economic justice consequences
157
527000
3000
sociales y de justicia económica
09:02
of the things we buy and use.
158
530000
2000
de las cosas que compramos y usamos.
09:06
In a sense, the room itself is the elephant in the room,
159
534000
4000
En cierto sentido, lo tenemos a la vista,
09:10
but we don't see it. And we've become victims
160
538000
4000
pero no lo vemos. Y nos hemos convertido en víctimas
09:14
of a system that points us elsewhere. Consider this.
161
542000
3000
de un sistema que nos distrae. Consideren esto.
09:18
There's a wonderful book called
162
546000
3000
Hay un libro maravilloso llamado:
09:22
Stuff: The Hidden Life of Everyday Objects.
163
550000
2000
"Cosas: la vida oculta de los objetos cotidianos".
09:25
And it talks about the back story of something like a t-shirt.
164
553000
3000
Y habla de la historia detrás de una camiseta.
09:28
And it talks about where the cotton was grown
165
556000
3000
Y habla de dónde se cultivó el algodón,
09:31
and the fertilizers that were used and the consequences
166
559000
2000
y de los fertilizantes que se usaron y de las consecuencias
09:33
for soil of that fertilizer. And it mentions, for instance,
167
561000
4000
de ese fertilizante para la tierra. Y menciona, por ejemplo,
09:37
that cotton is very resistant to textile dye;
168
565000
3000
que el algodón es muy resistente a los tintes textiles;
09:40
about 60 percent washes off into wastewater.
169
568000
3000
alrededor del 60 por ciento se convierte en agua residual.
09:43
And it's well known by epidemiologists that kids
170
571000
3000
Y los epidemiólogos saben bien que los niños
09:46
who live near textile works tend to have high rates of leukemia.
171
574000
5000
que viven cerca de fábricas textiles son más propensos a la leucemia.
09:52
There's a company, Bennett and Company, that supplies Polo.com,
172
580000
4000
Hay una compañía, Bennett and Company, que abastece a Polo.com,
09:57
Victoria's Secret -- they, because of their CEO, who's aware of this,
173
585000
5000
a Victoria's Secret -- ellos, gracias a su director ejecutivo, que es consciente de esto,
10:03
in China formed a joint venture with their dye works
174
591000
4000
hicieron una alianza estratégica en China, para trabajar conjuntamente sus trabajos con tintes
10:07
to make sure that the wastewater
175
595000
2000
para asegurarse que sus aguas residuales
10:09
would be properly taken care of before it returned to the groundwater.
176
597000
4000
serían depuradas antes de volver a los canales subterráneos.
10:13
Right now, we don't have the option to choose the virtuous t-shirt
177
601000
4000
Ahora mismo, no tenemos la opción de decidir entre la camiseta elaborada con consciencia social
10:18
over the non-virtuous one. So what would it take to do that?
178
606000
4000
y la que no lo ha sido. ¿Qué se requeriría para tener esa opción?
10:25
Well, I've been thinking. For one thing,
179
613000
3000
Bueno, he estado pensando. Por un lado,
10:28
there's a new electronic tagging technology that allows any store
180
616000
5000
hay una nueva tecnología de etiquetado electrónico que permite que cualquier tienda
10:33
to know the entire history of any item on the shelves in that store.
181
621000
4000
sepa la historia completa de cualquier objeto en los estantes de esa tienda.
10:38
You can track it back to the factory. Once you can track it
182
626000
2000
Puedes rastrearlo hasta la fábrica. Una vez que lo has rastreado hasta la fábrica
10:40
back to the factory, you can look at the manufacturing processes
183
628000
4000
puedes fijarte en los procesos de manufactura
10:44
that were used to make it, and if it's virtuous,
184
632000
4000
que se usaron para hacerlo, y si se ha confeccionado con compasión
10:48
you can label it that way. Or if it's not so virtuous,
185
636000
4000
lo puedes etiquetar de ese modo. O, si no,
10:52
you can go into -- today, go into any store,
186
640000
4000
puedes entrar -- hoy, entrar en cualquier tienda,
10:56
put your scanner on a palm onto a barcode,
187
644000
3000
poner tu escáner en la palma de la mano y aplicarlo a un código de barras
10:59
which will take you to a website.
188
647000
2000
que te llevará a una página web.
11:01
They have it for people with allergies to peanuts.
189
649000
2000
Lo tienen para gente con alergia a los cacahuates.
11:04
That website could tell you things about that object.
190
652000
2000
Esa página podría decirte cosas sobre ese objeto.
11:07
In other words, at point of purchase,
191
655000
1000
En otras palabras, al momento de comprar,
11:08
we might be able to make a compassionate choice.
192
656000
4000
quizás podamos hacer una elección compasiva.
11:12
There's a saying in the world of information science:
193
660000
6000
Hay un dicho en el mundo de la ciencia de la información:
11:18
ultimately everybody will know everything.
194
666000
3000
Al final, todos sabrán todo.
11:21
And the question is: will it make a difference?
195
669000
2000
Y la pregunta es: ¿hará esto una diferencia?
11:25
Some time ago when I was working for The New York Times,
196
673000
3000
Hace algún tiempo cuando trabajaba para el New York Times,
11:29
it was in the '80s, I did an article
197
677000
2000
en los años 80, escribí un artículo
11:31
on what was then a new problem in New York --
198
679000
2000
sobre lo que entonces era un nuevo problema en Nueva York --
11:33
it was homeless people on the streets.
199
681000
2000
las personas sin hogar que estaban en la calle.
11:35
And I spent a couple of weeks going around with a social work agency
200
683000
4000
Y pasé un par de semanas dando vueltas por ahí con una agencia de trabajo social
11:39
that ministered to the homeless. And I realized seeing the homeless
201
687000
3000
que se dedicaba a los desamparados. Y me di cuenta al mirar a los desamparados a los ojos,
11:42
through their eyes that almost all of them were psychiatric patients
202
690000
5000
de que casi todos eran pacientes psiquiátricos
11:47
that had nowhere to go. They had a diagnosis. It made me --
203
695000
4000
sin un lugar adonde ir. Estaban diagnosticados. Me hizo --
11:52
what it did was to shake me out of the urban trance where,
204
700000
3000
lo que hizo fue sacarme del trance urbano por el cual,
11:56
when we see, when we're passing someone who's homeless
205
704000
3000
cuando miramos, cuando pasamos al lado de una persona sin hogar
11:59
in the periphery of our vision, it stays on the periphery.
206
707000
3000
en la periferia de nuestra visión, se queda en la periferia.
12:04
We don't notice and therefore we don't act.
207
712000
2000
No nos fijamos, y, en consecuencia, no actuamos.
12:09
One day soon after that -- it was a Friday -- at the end of the day,
208
717000
5000
Un día próximo a eso -- era un viernes -- al final del día,
12:14
I went down -- I was going down to the subway. It was rush hour
209
722000
3000
bajé -- iba al tren subterráneo. Era una hora crucial
12:17
and thousands of people were streaming down the stairs.
210
725000
2000
y miles de personas bajaban las escaleras como una corriente.
12:19
And all of a sudden as I was going down the stairs
211
727000
2000
Y de repente al yo bajar las escaleras
12:21
I noticed that there was a man slumped to the side,
212
729000
3000
me fijé en que había un hombre inclinado hacia un costado,
12:24
shirtless, not moving, and people were just stepping over him --
213
732000
4000
sin camisa, sin moverse, y la gente estaba pasando por encima de él --
12:29
hundreds and hundreds of people.
214
737000
1000
cientos y cientos de personas.
12:31
And because my urban trance had been somehow weakened,
215
739000
3000
Y como mi trance urbano se había delibitado de alguna manera,
12:35
I found myself stopping to find out what was wrong.
216
743000
3000
me vi a mí mismo deteniéndome para averiguar qué le pasaba.
12:39
The moment I stopped, half a dozen other people
217
747000
2000
En cuanto me detuve, media docena de personas más
12:42
immediately ringed the same guy.
218
750000
1000
rodearon al tipo inmediatamente.
12:44
And we found out that he was Hispanic, he didn't speak any English,
219
752000
2000
Y averiguamos que era hispano, que no hablaba nada de inglés,
12:46
he had no money, he'd been wandering the streets for days, starving,
220
754000
5000
que no tenía dinero, que llevaba días deambulando por las calles, hambriento,
12:51
and he'd fainted from hunger.
221
759000
1000
y que se había desmayado de hambre.
12:52
Immediately someone went to get orange juice,
222
760000
2000
Inmediatamente alguien fue a conseguir un jugo de naranja,
12:54
someone brought a hotdog, someone brought a subway cop.
223
762000
2000
alguien le consiguió un "hotdog", alguien trajo a un policía del tren.
12:57
This guy was back on his feet immediately.
224
765000
3000
El tipo estaba en pie inmediatamente.
13:00
But all it took was that simple act of noticing,
225
768000
4000
Pero todo lo que hizo falta fue el simple hecho de fijarse.
13:05
and so I'm optimistic.
226
773000
1000
Así que soy optimista.
13:06
Thank you very much.
227
774000
1000
Muchas gracias.
13:07
(Applause)
228
775000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Goleman - PsychologistDaniel Goleman, psychologist and award-winning author of Emotional Intelligence and other books on EI, challenges traditional measures of intelligence as a predictor of life success.
Why you should listen
Daniel Goleman brought the notion of "EI" to prominence as an alternative to more traditional measures of IQ with his 1995 mega-best-seller Emotional Intelligence.
Since the publication of that book, conferences and academic institutes have sprung up dedicated to the idea. EI is taught in public schools, and corporate leaders have adopted it as a new way of thinking about success and leadership. EI, and one's "EIQ," can be an explanation of why some "average" people are incredibly successful, while "geniuses" sometimes fail to live up to their promise.
Daniel Goleman | Speaker | TED.com