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

Why you should listen

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

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

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

Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge

סנדהיל מולאינאט'אן: לפתור בעיות חברתיות בדחיפה קלה

Filmed:
581,215 views

זוכה מדליית מק'ארתור, סנדהיל מולאינאט'אן, משתמש במשקפי הכלכלה ההתנהגותית כדי לבחון סדרה מיוחדת של בעיות חברתיות - אלו שאנו יודעים לפתור אבל לא עושים זאת. אנו יודעים כיצד להוריד תמותת ילדים בעקבות שלשולים, כיצד למנוע עיוורון הקשור לסוכרת וכיצד ליישם טכנולוגיה סולארית... אולם אנו לא מצליחים בכך. מדוע?
- Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
As a researcherחוֹקֵר, everyכֹּל onceפַּעַם in a while
0
0
3000
בתור חוקר, מפעם לפעם,
00:18
you encounterפְּגִישָׁה something
1
3000
2000
אתה נתקל במשהו
00:20
a little disconcertingמביך.
2
5000
2000
מעט מטריד.
00:22
And this is something that changesשינויים your understandingהֲבָנָה of the worldעוֹלָם around you,
3
7000
3000
וזה משהו שמשנה את ההבנה שלך לגבי העולם שמסביבך,
00:25
and teachesמלמד you that you're very wrongלא בסדר
4
10000
2000
ומלמד אותך שטעית בגדול
00:27
about something that you really believedהאמינו firmlyבְּתוֹקֶף in.
5
12000
4000
כשהאמנת שמשהו מסוים הוא נכון.
00:31
And these are unfortunateחסר מזל momentsרגעים,
6
16000
3000
ואלו רגעים חסרי מזל,
00:34
because you go to sleepלִישׁוֹן that night
7
19000
2000
מכיוון שאתה הולך לישון באותו הלילה
00:36
dumberמטומטם than when you wokeהתעוררתי up.
8
21000
3000
טיפש יותר משהיית כשקמת.
00:39
So, that's really the goalמטרה of my talk,
9
24000
2000
אז, זוהי למעשה המטרה של ההרצאה שלי,
00:41
is to A, communicateלתקשר that momentרֶגַע to you
10
26000
2000
א', להעביר לכם את הרגע הזה,
00:43
and B, have you leaveלעזוב this sessionמוֹשָׁב
11
28000
2000
ו-ב', לגרום לכם לעזוב את המפגש הזה
00:45
a little dumberמטומטם than when you enteredנכנס.
12
30000
2000
קצת יותר טיפשים משהייתם.
00:47
So, I hopeלְקַווֹת I can really accomplishלְהַשִׂיג that.
13
32000
3000
אז, אני מקווה שאוכל להשיג זאת.
00:50
So, this incidentתַקרִית that I'm going to describeלְתַאֵר
14
35000
3000
התקרית הזו, שאני הולך לתאר
00:53
really beganהחל with some diarrheaשִׁלשׁוּל.
15
38000
3000
התחילה בעצם עם קצת שלשול.
00:56
Now, we'veיש לנו knownידוע for a long time the causeגורם of diarrheaשִׁלשׁוּל.
16
41000
3000
עכשיו, אנו יודעים כבר זמן רב את הסיבה לשלשול.
00:59
That's why there's a glassזכוכית of waterמַיִם up there.
17
44000
3000
זו הסיבה שיש שם תמונה של כוס מים.
01:02
For us, it's a problemבְּעָיָה, the people in this roomחֶדֶר.
18
47000
2000
בשבילנו, האנשים בחדר הזה, זו בעיה.
01:04
For babiesתינוקות, it's deadlyקטלני.
19
49000
3000
אבל בשביל ילדים, זה קטלני.
01:07
They lackחוֹסֶר nutrientsחומרים מזינים, and diarrheaשִׁלשׁוּל dehydratesמייבש them.
20
52000
4000
חסרים להם חומרים מזינים, ושלשול גורם להם להתייבשות.
01:11
And so, as a resultתוֹצָאָה, there is a lot of deathמוות,
21
56000
2000
וכתוצאה מכך, יש תמותה גדולה,
01:13
a lot of deathמוות.
22
58000
3000
תמותה גדולה.
01:16
In Indiaהוֹדוּ in 1960,
23
61000
2000
בהודו של 1960,
01:18
there was a 24 percentאָחוּז childיֶלֶד mortalityתמותה rateציון,
24
63000
2000
שיעור תמותת הילדים היה 24 אחוז,
01:20
lots of people didn't make it. This is incrediblyבצורה מדהימה unfortunateחסר מזל.
25
65000
4000
הרבה אנשים לא שרדו. מצער מאוד.
01:24
One of the bigגָדוֹל reasonsסיבות this happenedקרה was
26
69000
2000
אחת הסיבות העיקריות לזה
01:26
because of diarrheaשִׁלשׁוּל.
27
71000
2000
הייתה שלשול.
01:28
Now, there was a bigגָדוֹל effortמַאֲמָץ to solveלִפְתוֹר this problemבְּעָיָה,
28
73000
3000
כעת, נעשה מאמץ גדול לפתור את הבעיה הזאת.
01:31
and there was actuallyלמעשה a bigגָדוֹל solutionפִּתָרוֹן.
29
76000
4000
ולמעשה נמצא פתרון גדול.
01:35
This solutionפִּתָרוֹן has been calledשקוראים לו, by some,
30
80000
2000
והפתרון הזה כונה, על ידי כמה אנשים,
01:37
"potentiallyפוטנציאל the mostרוב importantחָשׁוּב medicalרְפוּאִי
31
82000
2000
"פוטנציאל ההתקדמות הרפואית החשובה ביותר
01:39
advanceלְקַדֵם this centuryמֵאָה."
32
84000
3000
במאה הנוכחית"
01:42
Now, the solutionפִּתָרוֹן turnedפנה out to be simpleפָּשׁוּט.
33
87000
3000
עכשיו, הפתרון התברר כפשוט.
01:45
And what it was was oralאוראלי rehydrationרעננות saltsמלחים.
34
90000
4000
והוא היה מלחי הזנה לנטילה דרך הפה.
01:49
Manyרב of you have probablyכנראה used this.
35
94000
2000
רבים מכם כנראה השתמשו בהם.
01:51
It's brilliantמַברִיק. It's a way to get sodiumנתרן
36
96000
2000
זה מבריק. זו דרך להכניס נתרן
01:53
and glucoseגלוקוז togetherיַחַד so that when you addלְהוֹסִיף it to waterמַיִם
37
98000
3000
וגלוקוז ביחד כך שכשמוסיפים אותם למים
01:56
the childיֶלֶד is ableיכול to absorbלִסְפּוֹג it even duringבְּמַהֲלָך situationsמצבים of diarrheaשִׁלשׁוּל.
38
101000
3000
הילד יכול לספוג אותם גם במקרה של שלשול.
01:59
Remarkableראוי לציון impactפְּגִיעָה on mortalityתמותה.
39
104000
4000
השפעה משמעותית על התמותה.
02:03
Massiveמַסִיבִי solutionפִּתָרוֹן to the problemבְּעָיָה.
40
108000
2000
פתרון עצום לבעיה.
02:05
Flashהֶבזֵק forwardקָדִימָה: 1960, 24 percentאָחוּז childיֶלֶד mortalityתמותה
41
110000
3000
נרוץ קדימה, 24 אחוזי תמותת הילדים מ-1960
02:08
has droppedירד to 6.5 percentאָחוּז todayהיום.
42
113000
2000
צנחו ל- 6.5 אחוזים כיום.
02:10
Still a bigגָדוֹל numberמספר, but a bigגָדוֹל dropיְרִידָה.
43
115000
3000
עדיין מספר גדול, אבל ירידה חזקה.
02:13
It looksנראה like the technologicalטֶכנוֹלוֹגִי problemבְּעָיָה is solvedנפתרה.
44
118000
3000
נראה שהבעיה הטכנולוגית נפתרה.
02:16
But if you look, even todayהיום
45
121000
2000
אך אם נסתכל, אפילו כיום
02:18
there are about 400,000 diarrhea-relatedשלשולים deathsמוות
46
123000
2000
יש בערך 400,000 מקרי מוות
02:20
in Indiaהוֹדוּ aloneלבד.
47
125000
2000
עקב שלשולים בהודו בלבד.
02:22
What's going on here?
48
127000
2000
מה קורה כאן?
02:24
Well the easyקַל answerתשובה is, we just haven'tלא gottenקיבל those saltsמלחים
49
129000
3000
ובכן, התשובה הקלה היא, פשוט לא הבאנו את המלחים האלה
02:27
to those people.
50
132000
2000
אל האנשים האלה.
02:29
That's actuallyלמעשה not trueנָכוֹן.
51
134000
2000
זה ,לאמיתו של דבר, לא נכון.
02:31
If you look in areasאזורי where these saltsמלחים are completelyלַחֲלוּטִין availableזמין,
52
136000
3000
אם נסתכל באזורים בהם המלחים האלה זמינים לחלוטין
02:34
the priceמחיר is lowנָמוּך or zeroאֶפֶס, these deathsמוות still continueלְהַמשִׁיך abatedשכבו.
53
139000
3000
והמחיר הוא אפסי, מקרי המוות האלו ממשיכים להתרחש שם.
02:37
Maybe there's a biologicalבִּיוֹלוֹגִי answerתשובה.
54
142000
2000
אולי יש תשובה בילוגית לזה.
02:39
Maybe these are the deathsמוות that simpleפָּשׁוּט rehydrationרעננות
55
144000
2000
אולי אלו מקרים בהם השבת נוזלים
02:41
aloneלבד doesn't solveלִפְתוֹר. That's not trueנָכוֹן eitherאוֹ.
56
146000
3000
כשלעצמה אינה יכולה לפתור. אבל גם זה לא ההסבר הנכון.
02:44
Manyרב of these deathsמוות were completelyלַחֲלוּטִין preventableמָנִיעַ,
57
149000
5000
הרבה ממקרי המוות האלה לגמרי ניתנים למניעה.
02:49
and this what I want to think of as the disconcertingמביך thing,
58
154000
3000
ועל זה אני רוצה לחשוב כדבר המציק,
02:52
what I want to call "the last mileמִיל" problemבְּעָיָה.
59
157000
2000
אותו אני רוצה לכנות בעיית "המייל האחרון".
02:54
See, we spentמוּתַשׁ a lot of energyאֵנֶרְגִיָה, in manyרב domainsדומיינים --
60
159000
4000
אתם רואים, אנחנו מבזבזים הרבה אנרגיה , בהרבה תחומים.
02:58
technologicalטֶכנוֹלוֹגִי, scientificמַדָעִי, hardקָשֶׁה work,
61
163000
2000
טכנולוגיים, מדעיים, עבודה קשה,
03:00
creativityיְצִירָתִיוּת, humanבן אנוש ingenuityשְׁנִינוּת --
62
165000
2000
יצירתיות, כושר המצאה אנושי,
03:02
to crackסדק importantחָשׁוּב socialחֶברָתִי problemsבעיות with technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה solutionsפתרונות.
63
167000
4000
כדי לפצח בעיות חברתיות חשובות בעזרת פתרונות טכנולוגיים.
03:06
That's been the discoveriesתגליות of the last 2,000 yearsשנים,
64
171000
2000
אלו היו התגליות של 2,000 השנים האחרונות.
03:08
that's mankindאָדָם movingמעבר דירה forwardקָדִימָה.
65
173000
2000
זהו הגזע האנושי שמתפתח.
03:10
But in this caseמקרה we crackedסדוק it,
66
175000
3000
אבל במקרה זה פיצחנו את זה,
03:13
but a bigגָדוֹל partחֵלֶק of the problemבְּעָיָה still remainsשְׂרִידִים.
67
178000
2000
אבל חלק גדול מהבעיה עדיין קיים.
03:15
Nineתֵשַׁע hundredמֵאָה and ninety-nineתשעים ותשע milesstomach wentהלך well,
68
180000
2000
999 מיילים הלכו טוב.
03:17
the last mile'sקילומטר provingלהוכיח incrediblyבצורה מדהימה stubbornעַקשָׁן.
69
182000
3000
המייל האחרון מוכיח עקשנות מדהימה.
03:20
Now, that's for oralאוראלי rehydrationרעננות therapyתֶרַפּיָה.
70
185000
4000
כעת, זה לגבי טיפול ההזנה בעזרת מלחים.
03:24
Maybe this is something uniqueייחודי about diarrheaשִׁלשׁוּל.
71
189000
2000
אולי יש דבר יחודי בשלשולים
03:26
Well, it turnsפונה out -- and this is where things get really disconcertingמביך --
72
191000
2000
ובכן, מסתבר, וכאן העניינים הופכים להיות מציקים באמת.
03:28
it's not uniqueייחודי to diarrheaשִׁלשׁוּל.
73
193000
2000
זה לא ייחודי רק לשלשולים
03:30
It's not even uniqueייחודי to poorעני people in Indiaהוֹדוּ.
74
195000
2000
זה אפילו לא ייחודי רק לעניים בהודו.
03:32
Here'sהנה an exampleדוגמא from a varietyמגוון of contextsהקשרים.
75
197000
3000
הנה דוגמה מאוסף של הקשרים.
03:35
I've put a bunchצְרוֹר of examplesדוגמאות up here.
76
200000
2000
אני מציג צרור דוגמאות כאן למעלה.
03:37
I'll startהַתחָלָה with insulinאִינסוּלִין, diabetesסוכרת
77
202000
3000
אתחיל באינסולין, התרופה
03:40
medicationתרופות in the U.S.
78
205000
2000
לסוכרת בארה"ב
03:42
OK, the Americanאֲמֶרִיקָאִי populationאוּכְלוֹסִיָה.
79
207000
2000
או.קיי, האוכלוסיה האמריקאית.
03:44
On MedicaidMedicaid -- if you're fairlyלְמַדַי poorעני you get MedicaidMedicaid,
80
209000
2000
אם אתה דל אמצעים יש לך ביטוח בריאות ממלכתי
03:46
or if you have healthבְּרִיאוּת insuranceביטוח -- insulinאִינסוּלִין is prettyיפה straightforwardפָּשׁוּט.
81
211000
2000
או אם יש לך ביטוח בראיות פרטי, אינסולין מאד זמין
03:48
You get it, eitherאוֹ in pillכַּדוּר formטופס or you get it as an injectionזריקה;
82
213000
4000
יש לך את זה או בצורת גלולה או כזריקה.
03:52
you have to take it everyכֹּל day to maintainלְתַחְזֵק your bloodדָם sugarסוכר levelsרמות.
83
217000
2000
אתה צריך לקחת כל כיום כדי לשמור את רמת הסוכר בדם
03:54
Massiveמַסִיבִי technologicalטֶכנוֹלוֹגִי advanceלְקַדֵם:
84
219000
2000
התקדמות טכנולוגית עצומה
03:56
tookלקח an incrediblyבצורה מדהימה deadlyקטלני diseaseמַחֲלָה, madeעָשׂוּי it solvableפָּתִיר.
85
221000
2000
לקחו מחלה קטלנית ביותר, מצאו לה פתרון.
03:58
Adherenceדְבֵקוּת ratesתעריפים. How manyרב people are takingלְקִיחָה theirשֶׁלָהֶם insulinאִינסוּלִין everyכֹּל day?
86
223000
3000
שעורי חדירה. כמה אנשים לוקחים אינסולין כל יום?
04:01
About on averageמְמוּצָע, a typicalאופייני personאדם is takingלְקִיחָה it 75 percentאָחוּז of the time.
87
226000
4000
בממוצע, אדם רגיל לוקח 75 אחוזים מהזמן.
04:05
As a resultתוֹצָאָה, 25,000 people a yearשָׁנָה go blindסומא,
88
230000
5000
כתוצאה מכך, 25,000 איש מתעוורים כל שנה.
04:10
hundredsמאות of thousandsאלפים loseלאבד limbsגפיים, everyכֹּל yearשָׁנָה,
89
235000
2000
מאות אלפים מאבדים איברים, כל שנה
04:12
for something that's solvableפָּתִיר.
90
237000
2000
בעקבות דבר שהוא פתיר.
04:14
Here I have a bunchצְרוֹר of other examplesדוגמאות,
91
239000
2000
הנה עוד כמה דוגמאות אחרות,
04:16
all sufferסובל from the last mileמִיל problemבְּעָיָה.
92
241000
2000
כולן סובלות מבעיית המייל האחרון
04:18
It's not just medicineתרופה.
93
243000
2000
זה לא רק תרופה.
04:20
Here'sהנה anotherאַחֵר exampleדוגמא from technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה:
94
245000
2000
הנה עוד דוגמה טכנולוגית.
04:22
agricultureחַקלָאוּת. We think
95
247000
2000
חקלאות. אנו חושבים
04:24
there's a foodמזון problemבְּעָיָה, so we createלִיצוֹר newחָדָשׁ seedsזרעים.
96
249000
2000
יש לנו בעיית מזון, אז אנו יוצרים זרעים חדשים.
04:26
We think there's an incomeהַכנָסָה problemבְּעָיָה, so we createלִיצוֹר
97
251000
2000
יש לנו בעיית הכנסה, אנו יוצרים
04:28
newחָדָשׁ waysדרכים of farmingחַקלָאוּת that increaseלהגביר incomeהַכנָסָה.
98
253000
3000
דרכי גידול חדשות שיגדילו הכנסות.
04:31
Well, look at some oldישן waysדרכים, some waysדרכים that we'dלהתחתן alreadyכְּבָר crackedסדוק.
99
256000
3000
ובכן, הסתכלו על דרכים ישנות, כאלו שכבר פיצחנו.
04:34
Intercroppingחיתוך. Intercroppingחיתוך really increasesמגביר incomeהַכנָסָה.
100
259000
2000
גידול במקביל. זה באמת מגדיל הכנסה
04:36
Sometimesלִפְעָמִים in riceאורז we foundמצאתי incredibleמדהים increasesמגביר in yieldתְשׁוּאָה
101
261000
3000
לפעמים באורז אנו מוצאים גידול מדהים בתנובה
04:39
when you mixלְעַרְבֵּב differentשונה varietiesזנים of riceאורז sideצַד by sideצַד.
102
264000
2000
כשמערבבים סוגים שונים של אורז זה לצד זה
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
אנשים עושים זאת,
04:43
manyרב are not. What's going on?
104
268000
2000
הרבה מאד לא. מה קורה פה?
04:45
This is the last mileמִיל.
105
270000
2000
זהו המייל האחרון.
04:47
The last mileמִיל is, everywhereבכל מקום, problematicבעייתית.
106
272000
2000
המייל האחרון, בכל מקום, הוא בעייתי.
04:49
Alrightבְּסֵדֶר, what's the problemבְּעָיָה?
107
274000
2000
בסדר. מה הבעיה?
04:51
The problemבְּעָיָה is this little three-poundשלושה קילו machineמְכוֹנָה
108
276000
3000
הבעיה היא המכונה הזו ששוקלת קילו חצי
04:54
that's behindמֵאָחוֹר your eyesעיניים and betweenבֵּין your earsאוזניים.
109
279000
4000
זאת שמאחורי עיניכם ובין אזניכם.
04:58
This machineמְכוֹנָה is really strangeמוּזָר,
110
283000
2000
המכונה הזאת היא באמת מוזרה.
05:00
and one of the consequencesהשלכות is that people are weirdמְשׁוּנֶה.
111
285000
4000
ואחת התוצאות היא שאנשים הם מוזרים.
05:04
They do lots of inconsistentלא עקבי things.
112
289000
4000
הם עושים הרבה מעשים לא עקביים.
05:08
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
113
293000
2000
(מחיאות כפיים)
05:10
They do lots of inconsistentלא עקבי things.
114
295000
3000
הם עושים הרבה מעשים לא עקביים.
05:13
And the inconsistenciesחוסר עקביות
115
298000
2000
וחוסר העקביות
05:15
createלִיצוֹר, fundamentallyבִּיסוֹדוֹ, this last mileמִיל problemבְּעָיָה.
116
300000
3000
יוצרת, בבסיס, את בעיית המייל האחרון.
05:18
See, when we were dealingעסק with our biologyביולוגיה, bacteriaבַּקטֶרִיָה,
117
303000
3000
אתם מבינים, כשעוסקים בביולוגיה שלנו, בקטריה,
05:21
the genesגנים, the things insideבְּתוֹך here, the bloodדָם?
118
306000
3000
הגנים, דברים שכאן בפנים, הדם,
05:24
That's complexמורכב, but it's manageableניתן לניהול.
119
309000
3000
זה מורכב, אבל ניתן להתמודדות.
05:27
When we're dealingעסק with people like this?
120
312000
3000
כשעוסקים באנשים כאלה,
05:30
The mindאכפת is more complexמורכב.
121
315000
2000
המוח יותר מורכב.
05:32
That's not as manageableניתן לניהול, and that's what we're strugglingנאבקת with.
122
317000
2000
זה קשה יותר להתמודדות, ועם זה אנחנו נאבקים.
05:34
Let me go back to diarrheaשִׁלשׁוּל for a secondשְׁנִיָה.
123
319000
3000
בואו נחזור לשילשולים לרגע.
05:37
Here'sהנה a questionשְׁאֵלָה that was askedשאל in the Nationalלאומי Sampleלִטעוֹם Surveyסֶקֶר,
124
322000
3000
לפניכם שאלה שנשאלה בסקר לאומי
05:40
whichאיזה is a surveyסֶקֶר askedשאל of manyרב Indianהוֹדִי womenנשים:
125
325000
2000
זהו סקר שהקיף הרבה נשים הודיות
05:42
"Your childיֶלֶד has diarrheaשִׁלשׁוּל.
126
327000
2000
"לילדך יש שלשול.
05:44
Should you increaseלהגביר, maintainלְתַחְזֵק or decreaseלְהַקְטִין the numberמספר of fluidsנוזלים?"
127
329000
3000
האם תגדילי, תשמרי קבוע או תקטיני את כמות הנוזלים?"
05:47
Just so you don't embarrassלִהַבִיך yourselvesעַצמְכֶם, I'll give you the right answerתשובה:
128
332000
3000
רק כדי שלא תובכו, אגלה לכם את התשובה הנכונה.
05:50
It's increaseלהגביר.
129
335000
2000
התשובה היא להגדיל.
05:54
Now, diarrhea'sשלשולים interestingמעניין
130
339000
1000
כעת, שלשול הוא מעניין
05:55
because it's been around for thousandsאלפים of yearsשנים,
131
340000
2000
כיוון שהוא תופעה קיימת כבר אלפי שנים,
05:57
ever sinceמאז humankindהמין האנושי really
132
342000
3000
מאז שהאנשים
06:00
livedחי sideצַד by sideצַד enoughמספיק to have really pollutedמְזוֹהָם waterמַיִם.
133
345000
3000
גרו בצוותא ויצרו מים מזוהמים
06:03
One Romanרוֹמִי strategyאִסטרָטֶגִיָה that was very interestingמעניין
134
348000
2000
אסטרטגיה רומאית אחת היתה מאד מעניינת,
06:05
was that -- and it really gaveנתן them a comparativeיַחֲסִי advantageיתרון --
135
350000
2000
כזאת שנתנה להם יתרון תחרותי,
06:07
they madeעָשׂוּי sure theirשֶׁלָהֶם soldiersחיילים didn't drinkלִשְׁתוֹת
136
352000
3000
הם וידאו שחייליהם לא ישתו
06:10
even remotelyמרחוק muddiedבוצי watersמים.
137
355000
2000
מים שלוכלכו, אפילו במקצת, בבוץ.
06:12
Because if some of your troopsחיילים get diarrheaשִׁלשׁוּל they're not that effectiveיָעִיל
138
357000
3000
מכיוון שאם חלק מכוחותיך סובלים משלשול, הם לא אפקטיביים
06:15
on the battlefieldשדה קרב.
139
360000
2000
בשדה הקרב
06:17
So, if you think of Romanרוֹמִי comparativeיַחֲסִי advantageיתרון partחֵלֶק of it was the breastשד shieldsמגנים,
140
362000
2000
לכן, אולי חשבתם שהיתרון הרומאי בחלקו נבע ממגיני החזה,
06:19
the breastplatesחושן, but partחֵלֶק of it was drinkingשְׁתִיָה the right waterמַיִם.
141
364000
4000
לוחות המתכת, אבל חלק מזה נבע מכך שהם שתו את המים הנכונים.
06:23
So, here are these womenנשים. They'veהם עשו זאת seenלראות theirשֶׁלָהֶם parentsהורים
142
368000
2000
אז הנה נשים שראו את הוריהן
06:25
have struggledנאבק with diarrheaשִׁלשׁוּל, they'veהם כבר struggledנאבק with diarrheaשִׁלשׁוּל,
143
370000
2000
נאבקים בשלשולים, הם נאבקו בשלשולים.
06:27
they'veהם כבר seenלראות lots of deathsמוות. How do they answerתשובה this questionשְׁאֵלָה?
144
372000
3000
הן ראו המון מיתות. איך הן עונות לשאלה הזאת?
06:30
In Indiaהוֹדוּ, 35 to 50 percentאָחוּז say "Reduceלְהַפחִית."
145
375000
4000
בהודו, 35 עד 50 אחוז אומרות "להקטין."
06:34
Think about what that meansאומר for a secondשְׁנִיָה.
146
379000
2000
תחשבו לשנייה מה זה אומר.
06:36
Thirty-fiveשלושים וחמש to 50 percentאָחוּז of womenנשים
147
381000
2000
35 עד 50 אחוז מהנשים
06:38
forgetלשכוח oralאוראלי rehydrationרעננות therapyתֶרַפּיָה,
148
383000
2000
שוכחים מהזנת המלחים דרך הפה
06:40
they are increasingגָדֵל --
149
385000
2000
הן מעלות,
06:42
they are actuallyלמעשה makingהֲכָנָה theirשֶׁלָהֶם childיֶלֶד
150
387000
3000
הן בעצם גורמות לילדן
06:45
more likelyסָבִיר to dieלָמוּת throughדרך theirשֶׁלָהֶם actionsפעולות.
151
390000
3000
סיכוי גדול יותר למות בגלל פעולתן.
06:48
How is that possibleאפשרי?
152
393000
2000
איך זה יתכן?
06:50
Well, one possibilityאפשרות -- I think that's how mostרוב people respondלְהָגִיב to this --
153
395000
3000
ובכן - אפשרות אחת - אני חושב שרב האנשים מגיבים לכך -
06:53
is to say, "That's just stupidמְטוּפָּשׁ."
154
398000
4000
היא לומר "זוהי טיפשות."
06:57
I don't think that's stupidמְטוּפָּשׁ.
155
402000
2000
אני לא חושב שזוהי טיפשות.
06:59
I think there is something very profoundlyעמוק right in what these womenנשים are doing.
156
404000
3000
אני חושב שזה דבר נכון בבסיסו מה שנשים אלו עושות.
07:02
And that is, you don't put waterמַיִם
157
407000
2000
וזה, שלא מוסיפים מים
07:04
into a leakyדולף bucketדְלִי.
158
409000
2000
לתוך דלי דולף.
07:06
So, think of the mentalנַפשִׁי modelדֶגֶם that goesהולך behindמֵאָחוֹר reducingצמצום the intakeהַכנָסָה.
159
411000
4000
אז תחשבו על מודל מחשבתי שהוא מעבר להקטנת הצריכה.
07:10
Just doesn't make senseלָחוּשׁ.
160
415000
2000
פשוט לא הגיוני
07:12
Now, the modelדֶגֶם is intuitivelyבאופן אינטואיטיבי right.
161
417000
3000
כעת, המודל הוא נכון אינטואיטיבית.
07:15
It just doesn't happenלִקְרוֹת to be right about the worldעוֹלָם.
162
420000
4000
הוא רק לא נכון לגבי העולם.
07:19
But it makesעושה a wholeכֹּל lot of senseלָחוּשׁ at some deepעָמוֹק levelרָמָה.
163
424000
3000
אבל זה מאד הגיוני ברמה עמוקה
07:22
And that, to me, is the fundamentalבסיסי challengeאתגר
164
427000
3000
וזה, בשבילי, הוא האתגר הבסיסי
07:25
of the last mileמִיל.
165
430000
5000
של המייל האחרון.
07:30
This first challengeאתגר is what I referמתייחס to as the persuasionשִׁכנוּעַ challengeאתגר.
166
435000
3000
האתגר הראשון מתייחס לאתגר השכנוע.
07:33
Convincingמשכנע people to do something --
167
438000
2000
לשכנע אנשים לעשות מעשה.
07:35
take oralאוראלי rehydrationרעננות therapyתֶרַפּיָה, intercropintercrop, whateverמה שתגיד it mightאולי be --
168
440000
2000
לקחת הזנת מלחים דרך הפה, לערב גידולים, מה שזה לא יהיה.
07:37
is not an actפעולה of informationמֵידָע:
169
442000
3000
זוהי לא פעולת מידע.
07:40
"Let's give them the dataנתונים,
170
445000
2000
"בוא ניתן להם את הנתונים,
07:42
and when they have dataנתונים they'llהם יהיו do the right thing."
171
447000
2000
וכשיהיו להם הנתונים, הם יעשו את הדבר הנכון."
07:44
It's more complexמורכב than that.
172
449000
2000
זה הרבה יותר מורכב מכך.
07:46
And if you want to understandמבין how it's more complexמורכב
173
451000
2000
ואם ברצונכם להבין איך זה יותר מורכב
07:48
let me startהַתחָלָה with something kindסוג of interestingמעניין.
174
453000
4000
אתחיל עם משהו די מעניין.
07:52
I'm going to give you a little mathמתמטיקה problemבְּעָיָה,
175
457000
2000
אני אתן לכם בעיה מתמטית קטנה.
07:54
and I want you to just yellלִצְעוֹק out the answerתשובה as fastמָהִיר as possibleאפשרי.
176
459000
3000
ואני רוצה שתצעקו את התשובה מהר ככל האפשר.
07:57
A batעטלף and a ballכַּדוּר togetherיַחַד costעֲלוּת $1.10.
177
462000
2000
מחבט וכדור עולים יחד $1.10.
07:59
The batעטלף costsעלויות a dollarדוֹלָר more than the ballכַּדוּר.
178
464000
3000
המחבט עולה דולר אחד יותר מהכדור.
08:02
How much does the ballכַּדוּר costעֲלוּת? Quickמָהִיר.
179
467000
3000
כמה עולה הכדור? מהר.
08:05
So, somebodyמִישֶׁהוּ out there saysאומר, "Fiveחָמֵשׁ."
180
470000
2000
אז מישהו שם אומר חמש.
08:07
A lot of you said, "Tenעשר."
181
472000
2000
הרבה מכם אמרו 10.
08:09
Let's think about 10 for a secondשְׁנִיָה.
182
474000
3000
בואו נחשוב על 10 לשנייה.
08:12
If the ballכַּדוּר costsעלויות 10, the batעטלף costsעלויות...
183
477000
4000
אם הכדור עולה 10, המחבט עולה...
08:16
this is easyקַל, $1.10.
184
481000
2000
זה קל, $1.10.
08:18
Yeah. So, togetherיַחַד they would costעֲלוּת $1.20.
185
483000
3000
כן. אז ביחד זה יעלה $1.20.
08:21
So, here you all are, ostensiblyלִכאוֹרָה educatedמְחוּנָך people.
186
486000
3000
אז הנה אתם כולכם, לכאורה אנשים משכילים.
08:24
Mostרוב of you look smartלִכאוֹב.
187
489000
3000
רובכם נראים חכמים.
08:27
The combinationקוֹמבִּינַצִיָה of that producesייצור
188
492000
3000
הקומבינציה הזאת יוצרת
08:30
something that is actuallyלמעשה, you got this thing wrongלא בסדר.
189
495000
2000
משהו שהוא למעשה, הבנתם זאת לא נכון.
08:32
How is that possibleאפשרי? Let's go to something elseאַחֵר.
190
497000
3000
איך זה יתכן? בואו נלך למשהו אחר.
08:35
I know algebraאַלגֶבּרָה can be complicatedמסובך.
191
500000
3000
אני יודע שאלגברה יכולה להיות מסובכת.
08:38
So, let's dialחוּגָה this back. That's what? Fifthחמישי gradeכיתה? Fourthרביעי gradeכיתה?
192
503000
3000
בואו נסובב את הגלגל לאחור. מה זה יהיה? כיתה ה'? כיתה ד'?
08:41
Let's go back to kindergartenגן ילדים. OK?
193
506000
3000
בואו נחזור לגן הילדים. בסדר?
08:44
There's a great showלְהַצִיג on Americanאֲמֶרִיקָאִי televisionטֵלֶוִיזִיָה that you have to watch.
194
509000
2000
יש תוכנית מעולה בטלויזיה האמריקאית שאתם חייבים לראות.
08:46
It's calledשקוראים לו "Are You Smarterחכם יותר Than a Fifthחמישי Graderגרדר?"
195
511000
2000
היא נקראת "האם אתה חכם יותר מתלמיד כיתה ה'?"
08:48
I think we'veיש לנו learnedמְלוּמָד the answerתשובה to that here.
196
513000
3000
אני חושב שלמדנו את התשובה לכך כאן.
08:51
Let's moveמהלך \ לזוז \ לעבור to kindergartenגן ילדים. Let's see if we can beatלהיות ב five-year-oldsבני חמש.
197
516000
3000
בואו נעבור לגן הילדים. בואו נראה אם תנצחו ילד בן חמש.
08:54
Here'sהנה what I'm going to do: I'm going to put objectsחפצים on the screenמָסָך.
198
519000
3000
הנה מה שאני הולך לעשות. אני הולך להציג עצמים על המסך.
08:57
I just want you to nameשֵׁם the colorצֶבַע of the objectלְהִתְנַגֵד.
199
522000
4000
אני רק רוצה שתגידו מה הצבע של העצם.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
זה הכל. בסדר?
09:03
I want you to do it fastמָהִיר, and say it out loudבְּקוֹל רָם with me,
201
528000
3000
אני רוצה שתעשו את זה מהר. ותגידו לי את זה בקול רם.
09:06
and do it quicklyבִּמְהִירוּת. I'll make the first one easyקַל for you.
202
531000
2000
ותעשו זאת בזריזות. אני אקל עליכם בראשון.
09:08
Readyמוּכָן? Blackשָׁחוֹר.
203
533000
2000
מוכנים? שחור.
09:10
Now the nextהַבָּא onesיחידות I want you to do quicklyבִּמְהִירוּת and say it out loudבְּקוֹל רָם.
204
535000
2000
עכשיו את הבא אני רוצה שתעשו מהר ובקול רם
09:12
Readyמוּכָן? Go.
205
537000
2000
מוכנים? עכשיו.
09:14
Audienceקהל: Redאָדוֹם. Greenירוק.
206
539000
2000
קהל: אדום, ירוק
09:16
Yellowצהוב. Blueכָּחוֹל. Redאָדוֹם.
207
541000
2000
צהוב, כחול, אדום
09:18
(Laughterצחוק)
208
543000
3000
(צחוק)
09:21
SendhilSendhil Mullainathanמולייניאן: That's prettyיפה good.
209
546000
4000
סנדהיל מולאינט'אן: טוב מאד.
09:25
Almostכִּמעַט out of kindergartenגן ילדים.
210
550000
2000
כמעט כמו בגן.
09:27
What is all this tellingאומר us?
211
552000
2000
מה זה אומר לנו?
09:29
You see, what's going on here, and in the batעטלף and ballכַּדוּר problemבְּעָיָה
212
554000
3000
אתם רואים, מה הולך פה, ובעיית המחבט והכדור
09:32
is that you have some intuitiveאינטואיטיבי waysדרכים of interactingאינטראקציה with the worldעוֹלָם,
213
557000
3000
היא שיש לכם דרכים אינטואיטיביות להתמודדות עם העולם,
09:35
some modelsמודלים that you use to understandמבין the worldעוֹלָם.
214
560000
2000
כמה מודלים שאתם משתמשים להבין את העולם.
09:37
These modelsמודלים, like the leakyדולף bucketדְלִי,
215
562000
2000
המודלים האלו, כמו הדלי הדולף,
09:39
work well in mostרוב situationsמצבים.
216
564000
2000
עובדים טוב ברב המקרים.
09:41
I suspectחָשׁוּד mostרוב of you --
217
566000
2000
אני חושש שרובכם,
09:43
I hopeלְקַווֹת that's trueנָכוֹן for the restמנוחה of you --
218
568000
2000
אני מקווה שזה נכון לשאר האנשים שביניכם,
09:45
actuallyלמעשה do prettyיפה well with additionבנוסף and subtractionחִסוּר in the realאמיתי worldעוֹלָם.
219
570000
4000
למעשה מסתדרים יפה עם חיבור וחיסור בעולם האמיתי
09:49
I foundמצאתי a problemבְּעָיָה, a specificספֵּצִיפִי problemבְּעָיָה
220
574000
2000
מצאתי בעיה, בעיה ספציפית
09:51
that actuallyלמעשה foundמצאתי an errorשְׁגִיאָה with that.
221
576000
3000
שלמעשה מצאה טעות במודל.
09:54
Diarrheaשִׁלשׁוּל, and manyרב last mileמִיל problemsבעיות, are like that.
222
579000
2000
שלשול, והרבה בעיות של המייל האחרון, הן כאלה.
09:56
They are situationsמצבים where the mentalנַפשִׁי modelדֶגֶם
223
581000
2000
אלו סיטואציות בהן המודל המחשבתי
09:58
doesn't matchהתאמה the realityמְצִיאוּת.
224
583000
2000
לא תואם את המציאות.
10:00
Sameאותו thing here:
225
585000
2000
אותו הדבר כאן,
10:02
You had an intuitiveאינטואיטיבי responseתְגוּבָה to this that was very quickמָהִיר.
226
587000
2000
היתה לכם תגובה אינטואיטיבית שהייתה מאד מהירה.
10:04
You readלקרוא "blueכָּחוֹל" and you wanted to say "blueכָּחוֹל," even thoughאם כי you knewידע your taskמְשִׁימָה was redאָדוֹם.
227
589000
3000
קראתם כחול ורציתם להגיד כחול, למרות שראיתם שהעצם בצבע אדום.
10:07
Now, I do this stuffדברים because it's funכֵּיף.
228
592000
2000
עכשיו, אני עושה את זה כי זה כיף.
10:09
But it's more profoundעָמוֹק than funכֵּיף.
229
594000
4000
אבל זה יותר עמוק מכיף.
10:13
I'll give you a good exampleדוגמא of how it actuallyלמעשה effectsההשפעות persuasionשִׁכנוּעַ.
230
598000
3000
אני אתן לכם דוגמה טובה איך זה משפיע על שכנוע
10:16
BMWב.מ. וו is a prettyיפה safeבטוח carאוטו.
231
601000
3000
ב.מ.וו. היא מכונית בטוחה למדי.
10:19
And they are tryingמנסה to figureדמות out, "Safetyבְּטִיחוּת is good.
232
604000
2000
והם מנסים להציג, "בטיחות זה טוב.
10:21
I want to advertiseלְפַרְסֵם safetyבְּטִיחוּת. How am I going to advertiseלְפַרְסֵם safetyבְּטִיחוּת?"
233
606000
2000
אני רוצה לפרסם בטיחות. איך אני אפרסם בטיחות?"
10:23
"I could give people numbersמספרים. We do well on crashלְהִתְרַסֵק testsבדיקות."
234
608000
3000
"אני יכול לתת לאנשים מספרים. אנחנו מצליחים במבחני ריסוק."
10:26
But the truthאֶמֶת of the matterחוֹמֶר is, you look at that carאוטו,
235
611000
2000
אבל האמת היא, שכשאתה מסתכל על הרכב הזה,
10:28
it doesn't look like a Volvoוולוו,
236
613000
2000
הוא לא נראה כמו וולוו.
10:30
and it doesn't look like a Hummerהאמר.
237
615000
2000
והוא לא נראה כמו האמר.
10:32
So, what I want you to think about for a fewמְעַטִים minutesדקות
238
617000
2000
ולכן, מה שברצוני לחשוב עליו כמה דקות
10:34
is: How would you conveyלְהַעֲבִיר safetyבְּטִיחוּת of the BMWב.מ. וו? Okay?
239
619000
3000
איך תעביר מסר של הבטיחות של ב.מ.וו? טוב?
10:37
So now, while you're thinkingחושב about that let's moveמהלך \ לזוז \ לעבור to a secondשְׁנִיָה taskמְשִׁימָה.
240
622000
3000
ועכשיו, בזמן שאתם חושבים על זה בואו נעבור למשימה שנייה.
10:40
The secondשְׁנִיָה taskמְשִׁימָה is fuelלתדלק efficiencyיְעִילוּת. Okay?
241
625000
3000
המשימה הבאה היא צריכת דלק יעילה. או קיי?
10:43
Here'sהנה anotherאַחֵר puzzleחִידָה for all of you.
242
628000
2000
הנה עוד חידה בשביל כולכם.
10:45
One personאדם walksהולך into a carאוטו lot,
243
630000
2000
אדם נכנס למגרש מכוניות,
10:47
and they're thinkingחושב about buyingקְנִיָה this Toyotaטויוטה Yarisיאריס.
244
632000
3000
והוא חושב על קנייה של טויוטה יאריס.
10:50
They are sayingפִּתגָם, "This is 35 milesstomach perלְכָל gallonגַלוֹן. I'm going to do
245
635000
2000
הם אומרים: "זה יעשה 35 מייל לגלון. אני אעשה
10:52
the environmentallyלסביבה right thing, I'm going to buyלִקְנוֹת the Priusפריוס,
246
637000
2000
את הדבר הנכון לסביבה, אני אקנה פריוס,
10:54
50 milesstomach perלְכָל gallonגַלוֹן."
247
639000
2000
50 מייל לגלון".
10:56
Anotherאַחֵר personאדם walksהולך into the lot,
248
641000
2000
אדם אחר נכנס למגרש המכוניות.
10:58
and they're about to buyלִקְנוֹת a Hummerהאמר, nineתֵשַׁע milesstomach perלְכָל gallonגַלוֹן,
249
643000
2000
והוא מתכוון לקנות האמר. 9 מייל לגלון.
11:00
fullyלְגַמרֵי loadedעמוס, luxuryמוּתָרוּת.
250
645000
2000
מאובזר לגמרי, מפואר.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turboטורבו? Do I need this heavyweightכָּבֵד מִשְׁקָל carאוטו?"
251
647000
4000
והוא אומר:"יודע מה? אני צריך טורבו? האם אני צריך את המכונית הכבדה הזאת?"
11:06
I'm going to do something good for the environmentסביבה.
252
651000
2000
אני אעשה משהו טוב לסביבה.
11:08
I'm going to take off some of that weightמִשׁקָל,
253
653000
2000
אני אצמצם קצת את המשקל הזה
11:10
and I'm going to buyלִקְנוֹת a Hummerהאמר that's 11 milesstomach perלְכָל gallonגַלוֹן."
254
655000
3000
ואקנה האמר שיעשה 11 מייל לגלון."
11:13
Whichאיזה one of these people has doneבוצע more for the environmentסביבה?
255
658000
3000
מי משני האנשים האלו עשה יותר למען הסביבה?
11:16
See, you have a mentalנַפשִׁי modelדֶגֶם.
256
661000
2000
אתם מבינים, יש לכם מודל מחשבתי.
11:18
Fiftyחמישים versusנגד 35, that's a bigגָדוֹל moveמהלך \ לזוז \ לעבור. Elevenאחד עשר versusנגד nineתֵשַׁע? Come on.
257
663000
3000
50 מול 35, זה צעד גדול. 11 מול 9? בחייך...
11:21
Turnsמסתובב out, go home and do the mathמתמטיקה,
258
666000
3000
יוצא, תעשו את החשבון בבית,
11:24
the nineתֵשַׁע to 11 is a biggerגדול יותר changeשינוי. That personאדם has savedנשמר more gallonsגלונים.
259
669000
3000
שהתשע מול 11 הוא שינוי גדול יותר. האדם חסך יותר גלונים של דלק.
11:27
Why? Because we don't careלְטַפֵּל about milesstomach perלְכָל gallonגַלוֹן, we careלְטַפֵּל about
260
672000
2000
למה? כי לא אכפת לנו ממיילים לגלון, אכפת לנו
11:29
gallonsגלונים perלְכָל mileמִיל.
261
674000
2000
מגלונים למייל.
11:31
Think about how powerfulחָזָק that is if you're tryingמנסה to encourageלְעוֹדֵד fuelלתדלק efficiencyיְעִילוּת.
262
676000
3000
תחשבו על כמה זה עוצמתי אם אתה מנסה לעודד צריכה יעילה של דלק
11:34
Milesמיילס perלְכָל gallonגַלוֹן is the way we presentמתנה things.
263
679000
2000
מיילים לגלון היא הדרך בה אנו מציגים דברים.
11:36
If we want to encourageלְעוֹדֵד changeשינוי of behaviorהִתְנַהֲגוּת,
264
681000
3000
אם אנו רוצים לעודד שינוי בהתנהגות,
11:39
gallonsגלונים perלְכָל mileמִיל would have farרָחוֹק more effectivenessיְעִילוּת.
265
684000
2000
גלונים למייל יהיה הרבה יותר אפקטיבי.
11:41
Researchersחוקרים have foundמצאתי these typeסוּג of anomaliesאנומליות.
266
686000
3000
מחקרים מצאו סוגים כאלו של אנומליות.
11:44
Okay, back to BMWב.מ. וו. What should they do?
267
689000
3000
טוב, חזרה לב.מ.וו.. מה תעשו?
11:47
The problemבְּעָיָה BMWב.מ. וו facesפרצופים is this carאוטו looksנראה safeבטוח.
268
692000
3000
הבעיה שב.מ.וו נתקלו בה שהמכונית נראית בטוחה.
11:50
This carאוטו, whichאיזה is my Miniמיני, doesn't look that safeבטוח.
269
695000
4000
המכונית הזאת. מיני, לא נראית בטוחה.
11:54
Here was BMW'sBMW של brilliantמַברִיק insightתוֹבָנָה, whichאיזה they embodiedמגולם into an adמוֹדָעָה campaignקמפיין.
270
699000
3000
והנה התובנה המבריקה של ב.מ.וו שהם הכלילו בתוך הקמפיין.
11:57
They showedparagraphs a BMWב.מ. וו drivingנְהִיגָה down the streetרְחוֹב.
271
702000
2000
הם הראו ב.מ.וו. נוסעת במורד הרחוב.
11:59
There's a truckמַשָׂאִית on the right. Boxesתיבות fallנפילה out of the truckמַשָׂאִית.
272
704000
3000
יש משאית מימין. קופסאות נופלות מהמשאית.
12:02
The carאוטו swervesסוטה to avoidלְהִמָנַע it, and thereforeלכן doesn't get into an accidentתְאוּנָה.
273
707000
5000
המכונית סוטה על מנת להתחמק מהן ולכן לא נגרמת תאונת דרכים.
12:07
BWMBWM realizesמממש safetyבְּטִיחוּת, in people'sשל אנשים mindsמוחות, has two componentsרכיבים.
274
712000
4000
ב.מ.וו. הבחינה שלבטיחות, במוחות האנשים, יש שני מרכיבים.
12:11
You can be safeבטוח because when you're hitמכה, you surviveלִשְׂרוֹד,
275
716000
4000
אתם יכולים לחוש בטחון כי אתם תשרדו אחרי פגיעה,
12:15
or you can be safeבטוח because you avoidלְהִמָנַע accidentsתאונות.
276
720000
2000
או שאתם יכולים לחוש בטחון כי אתם נמנעים מתאונות.
12:17
Remarkablyלהפליא successfulמוּצלָח campaignקמפיין, but noticeהודעה the powerכּוֹחַ of it.
277
722000
2000
קמפיין מוצלח במיוחד. אבל שימו לב לכוח של זה.
12:19
It harnessesרתמות something you alreadyכְּבָר believe.
278
724000
3000
זה מחזק משהו שאתם כבר מאמינים בו.
12:22
Now, even if I persuadedהשתכנע you to do something,
279
727000
4000
כעת, גם אם אני משכנע אתכם לעשות משהו
12:26
it's hardקָשֶׁה sometimesלִפְעָמִים to actuallyלמעשה get actionפעולה as a resultתוֹצָאָה.
280
731000
4000
לפעמים זה קשה לקבל פעילות כתוצאה מכך.
12:30
You all probablyכנראה intendedהתכוון to wakeלְהִתְעוֹרֵר up,
281
735000
2000
כולכם כנראה מתכוונים לקום
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
אני לא יודע, 6:30, 7 בבוקר.
12:35
This is a battleקרב we all fightמַאֲבָק everyכֹּל day,
283
740000
2000
זהו קרב שכולנו נלחמים בו כל יום,
12:37
alongלְאוֹרֶך with tryingמנסה to get to the gymחדר כושר.
284
742000
3000
יחד עם הליכה למכון הכושר.
12:40
Now, this is an exampleדוגמא of that battleקרב,
285
745000
3000
הנה דוגמה לקרב הזה,
12:43
and makesעושה us realizeלִהַבִין intentionsכוונות don't always translateלתרגם into actionפעולה,
286
748000
3000
שגורמת לנו להבין שכוונות לא בהכרח מביאות לפעולות,
12:46
and so one of the fundamentalבסיסי challengesאתגרים
287
751000
2000
ושאחד האתגרים הבסיסיים
12:48
is how we would actuallyלמעשה do that. OK?
288
753000
4000
הוא איך באמת נעשה זאת. בסדר?
12:52
So, let me now talk about the last mileמִיל problemבְּעָיָה.
289
757000
3000
אז תנו לי לדבר על בעיית המייל האחרון.
12:55
So farרָחוֹק, I've been prettyיפה negativeשלילי.
290
760000
3000
עד כה, הייתי די שלילי.
12:58
I've been tryingמנסה to showלְהַצִיג you the odditiesמוזרויות of humanבן אנוש behaviorהִתְנַהֲגוּת.
291
763000
3000
ניסיתי להראות לכם מוזרויות של ההתנהגות האנושית.
13:01
And I think maybe I'm beingלהיות too negativeשלילי.
292
766000
2000
ואני חושב שאולי הייתי שלילי מדי.
13:03
Maybe it's the diarrheaשִׁלשׁוּל.
293
768000
2000
אולי זה השלשול.
13:05
Maybe the last mileמִיל problemבְּעָיָה really should be thought of
294
770000
2000
אולי בעיית המייל האחרון צריכה להיות
13:07
as the last mileמִיל opportunityהִזדַמְנוּת.
295
772000
2000
מוצגת כהזדמנות המייל האחרון.
13:09
Let's go back to diabetesסוכרת.
296
774000
2000
בואו נחזור לסוכרת.
13:11
This is a typicalאופייני insulinאִינסוּלִין injectionזריקה.
297
776000
3000
זוהי זריקת אינסולין טיפוסית.
13:14
Now, carryingנְשִׂיאָה this thing around is complicatedמסובך.
298
779000
3000
עכשיו, לשאת את זה איתנו זה קצת מסובך.
13:17
You gottaחייב carryלשאת the bottleבקבוק, you gottaחייב carryלשאת the syringeמַזרֵק.
299
782000
4000
צריך לסחוב את הבקבוק, צריך את המחט.
13:21
It's alsoגַם painfulכּוֹאֵב.
300
786000
2000
זה גם כואב.
13:23
Now, you mayמאי think to yourselfעַצמְךָ, "Well, if my eyesעיניים dependedתלוי on it,
301
788000
4000
עכשיו, אתם יכולים לחשוב לעצמכם, "ובכן, אם עיניי תלויות בזה
13:27
you know, I would obviouslyמובן מאליו use it everyכֹּל day."
302
792000
2000
בטח אשתמש בזה כל יום."
13:29
But the painכְּאֵב, the discomfortאִי נוֹחוּת,
303
794000
2000
אבל הכאב, חוסר הנוחות,
13:31
you know, payingמשלמים attentionתשומת הלב, rememberingזוכרת to put it in your purseאַרְנָק
304
796000
2000
לזכור לשים את זה בארנק
13:33
when you go on a long tripטיול:
305
798000
2000
כשאתם יוצאים לנסיעה ארוכה,
13:35
These are the day-to-dayמיום ליום of life, and they do poseפּוֹזָה problemsבעיות.
306
800000
4000
אלו החיים היומיומיים, והם יוצרים בעיות.
13:39
Here is an innovationחדשנות, a designלְעַצֵב innovationחדשנות.
307
804000
3000
הנה המצאה, המצאה עיצובית.
13:42
This is a penעֵט, it's calledשקוראים לו an insulinאִינסוּלִין penעֵט, preloadedטעון מראש.
308
807000
4000
זהו עט, הוא נקרא עט אינסולין, טעון מראש.
13:46
The needleמַחַט is particularlyבִּמְיוּחָד sharpחַד.
309
811000
1000
המחט היא חדה במיוחד.
13:47
You just gottaחייב carryלשאת this thing around.
310
812000
2000
אתם רק צריכים לשאת את זה איתכם
13:49
It's much easierקל יותר to use, much lessפָּחוּת painfulכּוֹאֵב.
311
814000
2000
זה הרבה יותר פשוט לשימוש, הרבה פחות כואב.
13:51
Anywhereבְּכָל מָקוֹם betweenבֵּין fiveחָמֵשׁ and 10 percentאָחוּז increaseלהגביר in adherenceדְבֵקוּת,
312
816000
4000
בין 5 ל 10 אחוז עלייה באחוז החדירה,
13:55
just as a resultתוֹצָאָה of this.
313
820000
2000
רק כתוצאה מכך.
13:57
That's what I'm talkingשִׂיחָה about as a last mileמִיל opportunityהִזדַמְנוּת.
314
822000
3000
לזה אני מתכוון כשאני מדבר על הזדמנות המייל האחרון.
14:00
You see, we tendנוטה to think the problemבְּעָיָה is solvedנפתרה
315
825000
3000
אתם מבינים, אנו נוטים לחשוב שהבעיה פתורה
14:03
when we solveלִפְתוֹר the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה problemבְּעָיָה.
316
828000
2000
כשאנו פותרים את הבעיה הטכנולוגית.
14:05
But the humanבן אנוש innovationחדשנות, the humanבן אנוש problemבְּעָיָה
317
830000
2000
אבל החדשנות האנושית, הבעיה האנושית
14:07
still remainsשְׂרִידִים, and that's a great frontierגְבוּל that we have left.
318
832000
4000
עדיין נשארת, וזוהי התמודדות גדולה שנותרה לנו.
14:11
This isn't about the biologyביולוגיה of people;
319
836000
2000
לא מדובר על הביולוגיה של האנשים,
14:13
this is now about the brainsמוֹחַ, the psychologyפְּסִיכוֹלוֹגִיָה of people,
320
838000
4000
עכשיו מדובר על המוח, על הפסיכולוגיה של האנשים.
14:17
and innovationחדשנות needsצרכי to continueלְהַמשִׁיך all the way throughדרך
321
842000
2000
והחדשנות צריכה להמשיך כל הדרך
14:19
the last mileמִיל.
322
844000
2000
עד למייל האחרון.
14:21
Here'sהנה anotherאַחֵר exampleדוגמא of this.
323
846000
2000
הנה עוד דוגמא לכך.
14:23
This is from a companyחֶברָה calledשקוראים לו Positiveחִיוּבִי Energyאֵנֶרְגִיָה.
324
848000
3000
מחברה שנקראת "אנרגיה חיובית".
14:26
This is about energyאֵנֶרְגִיָה efficiencyיְעִילוּת.
325
851000
2000
מדובר על יעילות באנרגיה.
14:28
We're spendingההוצאה a lot of time on fuelלתדלק cellsתאים right now.
326
853000
3000
אנו משקיעים הרבה זמן על תאי דלק בימים אלו.
14:31
What this companyחֶברָה does is they sendלִשְׁלוֹחַ a letterמִכְתָב
327
856000
2000
מה שהחברה עושה זה לשלוח מכתב
14:33
to householdsמשקי בית that say, "Here'sהנה your energyאֵנֶרְגִיָה use,
328
858000
2000
לבתי אב שאומרים: "זוהי צריכת האנרגיה שלכם,
14:35
here'sהנה your neighbor'sשכנים energyאֵנֶרְגִיָה use: You're doing well." Smileyסמיילי faceפָּנִים.
329
860000
3000
זוהי הצריכה של שכנכם, אתם בסדר". פרצוף של סמיילי.
14:38
"You're doing worseרע יותר." Frownמַבָּט כּוֹעֵס.
330
863000
2000
"אתם פחות טובים" . פרצוף זועף.
14:40
And what they find is just this letterמִכְתָב, nothing elseאַחֵר,
331
865000
3000
והם מצאו שהמכתב לבדו, שום דבר אחר,
14:43
has a two to threeשְׁלוֹשָׁה percentאָחוּז reductionצִמצוּם in electricityחַשְׁמַל use.
332
868000
2000
גרם לשניים שלושה אחוזים של ירידה בצריכת חשמל.
14:45
And you want to think about the socialחֶברָתִי valueערך of that
333
870000
2000
ותחשבו על הערך החברתי של זה
14:47
in termsמונחים of carbonפַּחמָן offsetsקיזוזים, reducedמוּפחָת electricityחַשְׁמַל,
334
872000
2000
במונחי ירידה בפליטת פחמן, ירידה בצריכת החשמל,
14:49
900 millionמִילִיוֹן dollarsדולר perלְכָל yearשָׁנָה.
335
874000
2000
900 מיליון דולר בשנה.
14:51
Why? Because for freeחופשי,
336
876000
2000
למה? בגלל שזוהי
14:53
this isn't a newחָדָשׁ technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה, this is a letterמִכְתָב --
337
878000
2000
אינה טכנולוגיה חדשה. זהו מכתב,
14:55
we're gettingמקבל a Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק in behaviorהִתְנַהֲגוּת.
338
880000
2000
אנו מקבלים מהלומה גדולה להתנהגות.
14:57
So, how do we tackleלְהִתְמוֹדֵד the last mileמִיל?
339
882000
4000
אז איך אנו תוקפים את המייל האחרון?
15:01
I think this tellsאומר us there is an opportunityהִזדַמְנוּת.
340
886000
3000
אני חושב שזה אומר לנו שיש שם הזדמנות.
15:04
And I think to tackleלְהִתְמוֹדֵד it, we need to combineלְשַׁלֵב
341
889000
2000
ואני חושב שלתקוף את זה אנו צריכים לשלב
15:06
psychologyפְּסִיכוֹלוֹגִיָה,
342
891000
2000
פסיכולוגיה,
15:08
marketingשיווק,
343
893000
2000
שיווק,
15:10
artאומנות, we'veיש לנו seenלראות that.
344
895000
2000
אמנות, ראינו זאת.
15:12
But you know what we need to combineלְשַׁלֵב it with?
345
897000
2000
אבל אתם יודעים במה אנחנו עוד צריכים לשלב את זה?
15:14
We need to combineלְשַׁלֵב this with the scientificמַדָעִי methodשִׁיטָה.
346
899000
2000
אנו צריכים לשלב זאת בשיטה מדעית.
15:16
See what's really puzzlingתמוהה and frustratingמתסכל about the last mileמִיל, to me,
347
901000
4000
אתם מבינים, מה שמבלבל ומתסכל אותי במייל האחרון,
15:20
is that the first 999 milesstomach are all about scienceמַדָע.
348
905000
3000
הוא שה 999 מיילים הראשונים הם לגמרי מדע.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicineתרופה worksעובד, go aheadקָדִימָה and use it."
349
908000
4000
אף אחד לא יגיד, "היי, אני חושב שהתרופה עובדת, תתחיל להשתמש."
15:27
We have testingבדיקה, we go to the labמַעבָּדָה, we try it again, we have refinementעֲדִינוּת.
350
912000
2000
אנו בודקים, הולכים למעבדה, מנסים שוב, משפרים.
15:29
But you know what we do on the last mileמִיל?
351
914000
3000
אבל אתם יודעים מה אנו עושים במייל האחרון?
15:32
"Oh, this is a good ideaרַעְיוֹן. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"הו, זה רעיון טוב. אנשים יאהבו את זה. בואו נוציא את זה."
15:35
The amountכמות of resourcesאֶמְצָעִי we put in are disparateמְפוּרָד.
353
920000
2000
כמות המשאבים המושקעים לא דומה בכלל.
15:37
We put billionsמיליארדים of dollarsדולר into fuel-efficientדלק יעיל technologiesטכנולוגיות.
354
922000
3000
אנו משקיעים מיליארדי דולרים במציאת טכנולוגיות ליעילות צריכת דלק
15:40
How much are we puttingלשים into
355
925000
2000
כמה אנו משקיעים
15:42
energyאֵנֶרְגִיָה behaviorהִתְנַהֲגוּת changeשינוי
356
927000
2000
בשינוי התנהגות צריכה,
15:44
in a credibleמְהֵימָן, systematicשִׁיטָתִי, testingבדיקה way?
357
929000
3000
בדרך אמינה, שיטתית, מבוקרת?
15:47
Now, I think that we're on the vergeלִגבּוֹל of something bigגָדוֹל.
358
932000
3000
כעת, אני חושב שאנו על סף של משהו גדול.
15:50
We're on the vergeלִגבּוֹל of a wholeכֹּל newחָדָשׁ socialחֶברָתִי scienceמַדָע.
359
935000
3000
אנו על סיפו של מדע חברתי חדש לגמרי.
15:53
It's a socialחֶברָתִי scienceמַדָע that recognizesמזהה --
360
938000
2000
זהו מדע חברתי שמזהה,
15:55
much like scienceמַדָע recognizesמזהה the complexityמוּרכָּבוּת of the bodyגוּף,
361
940000
3000
כמו שמדע מזהה את מורכבות הגוף,
15:58
biologyביולוגיה recognizesמזהה the complexityמוּרכָּבוּת of the bodyגוּף -- we'llטוֹב recognizeלזהות
362
943000
2000
ביולוגיה מזהה את מורכבות הגוף, אנו נזהה
16:00
the complexityמוּרכָּבוּת of the humanבן אנוש mindאכפת.
363
945000
2000
את מורכבות המוח האנושי
16:02
The carefulזָהִיר testingבדיקה, retestingבחינה חוזרת, designלְעַצֵב,
364
947000
2000
הבדיקה הזהירה, בדיקה חוזרת, תכנון,
16:04
are going to openלִפְתוֹחַ up vistasנופים of understandingהֲבָנָה,
365
949000
3000
אנו הולכים לפתוח נקודות מבט של הבנה,
16:07
complexitiesמורכבות, difficultקָשֶׁה things.
366
952000
2000
מורכבויות, דברים קשים.
16:09
And those vistasנופים will bothשניהם createלִיצוֹר newחָדָשׁ scienceמַדָע,
367
954000
3000
ונקודות מבט אלו ייצרו מדע חדש,
16:12
and fundamentalבסיסי changeשינוי in the worldעוֹלָם as we see it, in the nextהַבָּא hundredמֵאָה yearsשנים.
368
957000
4000
ושינוי בסיסי של העולם כפי שאנו רואים אותו, במאה השנים הבאות.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
בסדר גמור. תודה רבה לכם.
16:18
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
370
963000
2000
(מחיאות כפיים)
16:20
Chrisכריס Andersonאנדרסון: SendhilSendhil, thank you so much.
371
965000
2000
כריס אנדרסון: סנדהיל, תודה רבה לך.
16:22
So, this wholeכֹּל areaאֵזוֹר is so fascinatingמַקסִים.
372
967000
3000
הנושא הזה הוא כל כך מרתק.
16:25
I mean, it sometimesלִפְעָמִים feelsמרגיש, listeningהַקשָׁבָה to behavioralהתנהגותי economistsכלכלנים
373
970000
3000
כלומר, לפעמים אני מרגיש, בהאזנה לכלכלנים התנהגותיים
16:28
that they are kindסוג of puttingלשים into placeמקום
374
973000
3000
שהם מארגנים בצורה
16:31
academicallyאקדמית, what great marketersמשווקים
375
976000
2000
אקדמית, מה שאנשי שיווק גדולים
16:33
have sortסוג of intuitivelyבאופן אינטואיטיבי knownידוע for a long time.
376
978000
3000
יודעים למעשה אינטואיטיבית כבר זמן רב.
16:36
How much is your fieldשדה talkingשִׂיחָה to great marketersמשווקים
377
981000
4000
כמה הנושא מדבר אל אנשי השיווק הגדולים
16:40
about theirשֶׁלָהֶם insightsתובנות into humanבן אנוש psychologyפְּסִיכוֹלוֹגִיָה?
378
985000
2000
לגבי התובנות שלהם על פסיכולוגיה אנושית?
16:42
Because they'veהם כבר seenלראות it on the groundקרקע, אדמה.
379
987000
2000
כי הם ראו זאת בשטח.
16:44
SendhilSendhil Mullainathanמולייניאן: Yeah, we spendלְבַלוֹת a lot of time talkingשִׂיחָה to marketersמשווקים,
380
989000
2000
סנדהיל מולאינאט'אן: כן, השקענו הרבה זמן בשיחות עם אנשי שיווק.
16:46
and I think 60 percentאָחוּז of it is exactlyבְּדִיוּק what you say,
381
991000
3000
ואני חושב ש 60 אחוז מזה הוא בדיוק כמו שאמרת.
16:49
there are insightsתובנות to be gleanedנלמד there.
382
994000
2000
יש כאן תובנות לאסוף,
16:51
Fortyארבעים percentאָחוּז of it is about what marketingשיווק is.
383
996000
2000
40 אחוז זה מהו למעשה שיווק.
16:53
Marketingשיווק is sellingמוכר an adמוֹדָעָה to a firmמוּצָק.
384
998000
5000
שיווק זה למכור מודעה לחברה.
16:58
So, in some senseלָחוּשׁ, a lot of marketingשיווק is about
385
1003000
2000
ולכן, במידה מסויימת, הרבה מהשיווק זה
17:00
convincingמשכנע a CEOמנכ"ל, "This is a good adמוֹדָעָה campaignקמפיין."
386
1005000
3000
לשכנע את המנכ"ל שזה קמפיין מוצלח.
17:03
So, there is a little bitbit of slippageהחלקה there.
387
1008000
2000
אז יש כאן קצת מדרון חלקלק.
17:05
That's just a caveatאזהרה. That's differentשונה from actuallyלמעשה havingשיש an effectiveיָעִיל adמוֹדָעָה campaignקמפיין.
388
1010000
4000
זוהי רק אזהרה. אז זה שונה מלנהל קמפיין מודעות אפקטיבי.
17:09
And one of the newחָדָשׁ movementsתנועות in marketingשיווק is: How do we actuallyלמעשה
389
1014000
2000
ואחת התנועות החדשות בשיווק היא איך למעשה
17:11
measureלִמְדוֹד effectivenessיְעִילוּת? Are we effectiveיָעִיל?
390
1016000
2000
למדוד את האפקטיביות? האם אנו אפקטיביים?
17:13
CACA: How you take your insightsתובנות here
391
1018000
4000
כ.א.: איך אתה מיישם את התובנות כאן
17:17
and actuallyלמעשה get them integratedמְשׁוּלָב
392
1022000
3000
ולמעשה ממזג אותן
17:20
into workingעובד businessעֵסֶק modelsמודלים on the groundקרקע, אדמה,
393
1025000
3000
במודלים עסקיים, בשטח,
17:23
in Indianהוֹדִי villagesכפרים, for exampleדוגמא?
394
1028000
2000
בכפרים הודיים, לדוגמה.
17:25
SMSM: So, the scientificמַדָעִי methodשִׁיטָה I alludedרמז to is prettyיפה importantחָשׁוּב.
395
1030000
3000
ס.מ.: השיטה המדעית שרמזתי עליה היא די חשובה.
17:28
We work closelyמקרוב with companiesחברות that have operationalמִבצָעִי capacityקיבולת,
396
1033000
2000
אנו עובדים צמוד עם חברות עם יכולות תפעוליות,
17:30
or nonprofitsעמותות that have operationalמִבצָעִי capacityקיבולת.
397
1035000
2000
או מלכ"רים עם יכולות תפעוליות.
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behaviorהִתְנַהֲגוּת changeשינוי.
398
1037000
2000
ואז אנו אומרים, ובכן, אתה רוצה לגרום לשינוי ההתנהגותי הזה.
17:34
Let's come up with a fewמְעַטִים ideasרעיונות, testמִבְחָן them,
399
1039000
3000
בוא נעלה כמה רעיונות, נבחן אותם,
17:37
see whichאיזה is workingעובד, go back, synthesizeלסנתז,
400
1042000
2000
נראה מה עובד, נחזור, נבחן
17:39
and try to come up with a thing that worksעובד,"
401
1044000
2000
וננסה לחזור עם משהו שעובד,
17:41
and then we're ableיכול to scaleסוּלָם with partnersשותפים.
402
1046000
2000
ואז נוכל להתקדם עם שותפים.
17:43
It's kindסוג of the modelדֶגֶם that has workedעבד in other contextsהקשרים.
403
1048000
2000
זהו סוג של מודל שעבד בהקשרים אחרים.
17:45
If you have biologicalבִּיוֹלוֹגִי problemsבעיות
404
1050000
2000
אם יש לך בעיות ביולוגיות
17:47
we try and fixלתקן it, see if it worksעובד, and then work the scaleסוּלָם.
405
1052000
2000
אנו מנסים לתקן אותן, רואים אם עובד, ואז מתקדמים.
17:49
CACA: Alrightבְּסֵדֶר SendhilSendhil, thanksתודה so much for comingמגיע to TEDTED. Thank you.
406
1054000
3000
כ.א: בסדר סנדהיל, תודה רבה שבאת ל TED. תודה לך.
17:52
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
407
1057000
3000
(מחיאות כפיים)
Translated by Avi Cohen
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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