ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.

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Dan Ariely: Beware conflicts of interest

Dan Ariely: Attenti ai conflitti di interesse

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In questo breve discorso, lo psicologo Dan Ariely racconta due storie personali che esplorano il conflitto di interesse scientifico: come la ricerca della conoscenza e della comprensione possa essere influenzata, consapevolmente o meno, da obiettivi personali a breve termine. Quando pensiamo alle grandi questioni, ci ricorda, stiamo attenti ai nostri cervelli troppo umani.
- Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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00:16
So, I was in the hospitalospedale for a long time.
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Sono stato in ospedale per lungo tempo.
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And a fewpochi yearsanni after I left, I wentandato back,
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E qualche anno dopo esserne uscito, sono tornato,
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and the chairmanpresidente of the burnbruciare departmentDipartimento was very excitedemozionato to see me --
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e il responsabile del reparto ustionati si è emozionato nel vedermi --
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said, "DanDan, I have a fantasticfantastico newnuovo treatmenttrattamento for you."
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ha detto, "Dan, ho un nuovo trattamento fantastico per te."
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I was very excitedemozionato. I walkedcamminava with him to his officeufficio.
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13000
2000
Ero elettrizzato. L'ho accompagnato nel suo ufficio.
00:30
And he explainedha spiegato to me that, when I shaveRasatura,
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3000
E mi ha spiegato che, quando mi rado,
00:33
I have little blacknero dotspunti on the left sidelato of my faceviso where the haircapelli is,
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ho dei puntini neri sulla parte sinistra de viso dove ci sono i peli,
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but on the right sidelato of my faceviso
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ma sulla parte destra del viso
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I was badlymale burnedbruciato so I have no haircapelli,
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sono rimasto ustionato e quindi non ho peli,
00:40
and this createscrea lackmancanza of symmetrysimmetria.
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25000
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e questo crea un'asimmetria.
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And what's the brilliantbrillante ideaidea he had?
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27000
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E qual era l'idea brillante?
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He was going to tattootatuaggio little blacknero dotspunti
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29000
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Avrebbe tatuato dei piccoli puntini neri
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on the right sidelato of my faceviso
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3000
sulla parte destra del viso
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and make me look very symmetricsimmetrica.
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34000
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per farmi sembrare molto simmetrico.
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It soundedsuonava interestinginteressante. He askedchiesto me to go and shaveRasatura.
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36000
3000
Sembrava interessante. Mi ha chiesto di andare a radermi.
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Let me tell you, this was a strangestrano way to shaveRasatura,
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39000
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Lasciatemelo dire, è un modo strano di radersi,
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because I thought about it
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perché ci stavo pensando
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and I realizedrealizzato that the way I was shavingRasatura then
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e mi rendevo conto che il modo in cui mi stavo radendo
01:00
would be the way I would shaveRasatura for the restriposo of my life --
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45000
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sarebbe stato lo stesso per tutto il resto della mia vita --
01:02
because I had to keep the widthlarghezza the samestesso.
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perché avrei dovuto mantenere la stessa lunghezza.
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When I got back to his officeufficio,
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Quando sono tornato nel suo ufficio
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I wasn'tnon era really sure.
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non ero più tanto sicuro.
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I said, "Can I see some evidenceprova for this?"
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Ho detto, "Puoi mostrarmi qualche caso simile?"
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So he showedha mostrato me some picturesimmagini
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Allora mi ha mostrato qualche foto
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of little cheeksguance with little blacknero dotspunti --
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di guance con puntini neri --
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not very informativeInformativa.
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non molto utili.
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I said, "What happensaccade when I growcrescere olderpiù vecchio and my haircapelli becomesdiventa whitebianca?
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61000
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Ho detto, "Cosa succede quando invecchio e i miei peli diventano bianchi?
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What would happenaccadere then?"
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Cosa sarebbe successo?
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"Oh, don't worrypreoccupazione about it," he said.
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65000
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"Oh non ti preoccupare," mi ha detto.
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"We have laserslaser; we can whitenimbianchi it out."
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Abbiamo dei laser; li possiamo sbiancare."
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But I was still concernedha riguardato,
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70000
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Ma ero ancora perplesso,
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so I said, "You know what, I'm not going to do it."
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72000
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così ho detto, "Sai cosa, non lo faccio."
01:30
And then cameè venuto one of the biggestmaggiore guiltsenso di colpa tripsviaggi of my life.
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75000
4000
E poi mi sono sentito terribilmente in colpa.
01:34
This is comingvenuta from a JewishEbraico guy, all right, so that meanssi intende a lot.
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79000
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E se ve lo dice un Ebreo, vuol dire molto.
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(LaughterRisate)
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(Risate)
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And he said, "DanDan, what's wrongsbagliato with you?
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84000
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E mi ha detto, "Dan, cosa c'è che non va?
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Do you enjoygodere looking non-symmetricnon simmetriche?
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2000
Ti piace essere asimmetrico?
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Do you have some kindgenere of pervertedpervertito pleasurepiacere from this?
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5000
Ne provi un piacere perverso?
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Do womendonne feel pitypeccato for you
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Le donne hanno pietà di te
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and have sexsesso with you more frequentlyfrequentemente?"
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3000
e vengono a letto con te più di frequente?"
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NoneNessuno of those happenedè accaduto.
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99000
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Niente di tutto ciò.
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And this was very surprisingsorprendente to me,
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2000
E mi ha molto sorpreso,
02:00
because I've goneandato throughattraverso manymolti treatmentstrattamenti --
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perché ho fatto tanti trattamenti --
02:02
there were manymolti treatmentstrattamenti I decideddeciso not to do --
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ci sono tanti trattamenti che ho deciso di non fare --
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and I never got this guiltsenso di colpa tripviaggio to this extentestensione.
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e non mi sono mai sentito tanto in colpa.
02:06
But I decideddeciso not to have this treatmenttrattamento.
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111000
2000
Ma ho deciso di non fare questo intervento.
02:08
And I wentandato to his deputyVice and askedchiesto him, "What was going on?
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113000
2000
E sono andato dal suo assistente e gli ho chiesto, "Cosa succede?
02:10
Where was this guiltsenso di colpa tripviaggio comingvenuta from?"
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115000
2000
Da dove viene questo senso di colpa?"
02:12
And he explainedha spiegato that they have donefatto this procedureprocedura on two patientspazienti alreadygià,
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117000
4000
E mi ha spiegato che avevano già eseguito questo intervento su due pazienti,
02:16
and they need the thirdterzo patientpaziente for a papercarta they were writingscrittura.
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121000
3000
e che avevano bisogno del terzo per un articolo che stavano scrivendo.
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(LaughterRisate)
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124000
2000
(Risate)
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Now you probablyprobabilmente think that this guy'sragazzo di a schmuckSchmuck.
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126000
2000
Ora penserete che questo tizio sia un idiota.
02:23
Right, that's what he seemssembra like.
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128000
2000
Certo, sembrava proprio di si.
02:25
But let me give you a differentdiverso perspectiveprospettiva on the samestesso storystoria.
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130000
3000
Ma lasciate che vi dia un'altra prospettiva della stessa storia.
02:28
A fewpochi yearsanni agofa, I was runningin esecuzione some of my ownproprio experimentsesperimenti in the lablaboratorio.
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133000
3000
Qualche anno fa, stavo portando avanti degli esperimenti nel mio laboratorio.
02:31
And when we runcorrere experimentsesperimenti,
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136000
2000
E mentre facciamo esperimenti,
02:33
we usuallygeneralmente hopesperanza that one groupgruppo will behavecomportarsi differentlydiversamente than anotherun altro.
56
138000
3000
di solito speriamo che un gruppo si comporti diversamente da un altro.
02:36
So we had one groupgruppo that I hopedsperato theirloro performanceprestazione would be very highalto,
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141000
3000
Quindi c'era un gruppo che speravo ottenesse risultati molto buoni,
02:39
anotherun altro groupgruppo that I thought theirloro performanceprestazione would be very lowBasso,
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144000
3000
e un altro gruppo che pensavo avrebbe avuto risultati molto scarsi.
02:42
and when I got the resultsrisultati, that's what we got --
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147000
2000
E quando ho avuto i risultati, ecco cos'è venuto fuori --
02:44
I was very happycontento -- asidea parte from one personpersona.
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149000
3000
ero molto contento -- eccetto per una persona.
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There was one personpersona in the groupgruppo
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152000
2000
C'era una persona nel gruppo
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that was supposedipotetico to have very highalto performanceprestazione
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154000
2000
che avrebbe dovuto ottenere risultati molto buoni
02:51
that was actuallyin realtà performingl'esecuzione terriblyterribilmente.
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156000
2000
che invece era andata malissimo.
02:53
And he pulledtirato the wholetotale mean down,
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158000
2000
E ha abbassato la media,
02:55
destroyingdistruttivo my statisticalstatistico significancesignificato of the testTest.
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160000
3000
distruggendo il significato statistico del test.
02:59
So I lookedguardato carefullyaccuratamente at this guy.
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164000
2000
Quindi ho osservato attentamente quella persona.
03:01
He was 20-some-alcuni yearsanni olderpiù vecchio than anybodynessuno elsealtro in the samplecampione.
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166000
3000
Aveva una ventina d'anni più degli altri nel gruppo.
03:04
And I rememberedricordato that the oldvecchio and drunkenubriaco guy
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169000
2000
E mi ricordai del tipo vecchio e ubriaco
03:06
cameè venuto one day to the lablaboratorio
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171000
2000
che era venuto un giorno in laboratorio
03:08
wantingvolendo to make some easyfacile cashContanti
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173000
2000
per fare un pò di soldi facili,
03:10
and this was the guy.
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175000
2000
ed era proprio quello.
03:12
"FantasticFantastico!" I thought. "Let's throwgettare him out.
72
177000
2000
"Fantastico!" ho pensato. "Buttiamolo fuori.
03:14
Who would ever includeincludere a drunkenubriaco guy in a samplecampione?"
73
179000
3000
Chi mai includerebbe un ubriaco in un campione?"
03:17
But a couplecoppia of daysgiorni laterdopo,
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182000
2000
Ma un paio di giorni dopo,
03:19
we thought about it with my studentsstudenti,
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184000
2000
ne abbiamo discusso con i miei studenti,
03:21
and we said, "What would have happenedè accaduto if this drunkenubriaco guy was not in that conditioncondizione?
76
186000
3000
e abbiamo detto, "Cosa sarebbe successo se il tizio ubriaco non fosse stato in quella condizione?
03:24
What would have happenedè accaduto if he was in the other groupgruppo?
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189000
2000
Cosa sarebbe successo se fosse stato nell'altro gruppo?
03:26
Would we have throwngettato him out then?"
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191000
2000
L'avremmo buttato fuori lo stesso?
03:28
We probablyprobabilmente wouldn'tno have lookedguardato at the datadati at all,
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193000
2000
Probabilmente non avremmo neanche analizzato i risultati,
03:30
and if we did look at the datadati,
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195000
2000
e se lo avessimo fatto,
03:32
we'dsaremmo probablyprobabilmente have said, "FantasticFantastico! What a smartinteligente guy who is performingl'esecuzione this lowBasso,"
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197000
3000
probabilmente avremmo detto, "Fantastico! Che persona in gamba per dei risultati così bassi,"
03:35
because he would have pulledtirato the mean of the groupgruppo lowerinferiore,
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200000
2000
perché avrebbe abbassato la media del gruppo,
03:37
givingdando us even strongerpiù forte statisticalstatistico resultsrisultati than we could.
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202000
3000
dandoci risultati statistici ancora più forti.
03:41
So we decideddeciso not to throwgettare the guy out and to rerunreplica the experimentsperimentare.
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206000
3000
Quindi abbiamo deciso di non mandare via il tizio e di rifare l'esperimento.
03:44
But you know, these storiesstorie,
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209000
3000
Ma sapete, queste storie,
03:47
and lots of other experimentsesperimenti that we'venoi abbiamo donefatto on conflictsconflitti of interestinteresse,
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212000
3000
e tanti esperimenti che abbiamo portato avanti sui conflitti di interesse,
03:50
basicallyfondamentalmente kindgenere of bringportare two pointspunti
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215000
2000
sostanzialmente mettono in risalto
03:52
to the foregroundprimo piano for me.
88
217000
2000
due punti, secondo me.
03:54
The first one is that in life we encounterincontrare manymolti people
89
219000
3000
Il primo è che nella nostra vita incontriamo molte persone
03:57
who, in some way or anotherun altro,
90
222000
3000
che, in un modo o in un altro,
04:00
try to tattootatuaggio our facesfacce.
91
225000
2000
cercano di tatuarci la faccia.
04:02
They just have the incentivesincentivi that get them to be blindedaccecato to realityla realtà
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227000
3000
Semplicemente hanno stimoli che li rendono ciechi di fronte alla realtà
04:05
and give us adviceconsigli that is inherentlyintrinsecamente biasedparziale.
93
230000
3000
e ci danno consigli che, per loro natura, sono di parte.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognizericonoscere,
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233000
2000
E sono sicuro che è una cosa che tutti riconosciamo,
04:10
and we see that it happensaccade.
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235000
2000
e vediamo che accade.
04:12
Maybe we don't recognizericonoscere it everyogni time,
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237000
2000
Forse non la riconosciamo ogni volta,
04:14
but we understandcapire that it happensaccade.
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239000
2000
ma capiamo che accade.
04:16
The mostmaggior parte difficultdifficile thing, of coursecorso, is to recognizericonoscere
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241000
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La cosa più difficile, ovviamente, è riconoscere
04:18
that sometimesa volte we too
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243000
2000
che qualche volta anche noi
04:20
are blindedaccecato by our ownproprio incentivesincentivi.
100
245000
2000
siamo accecati dai nostri stessi stimoli.
04:22
And that's a much, much more difficultdifficile lessonlezione to take into accountaccount.
101
247000
3000
Ed è una lezione molto, ma molto più difficile da imparare.
04:25
Because we don't see how conflictsconflitti of interestinteresse work on us.
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250000
4000
Perché non vediamo che effetto hanno su di noi i conflitti di interesse.
04:29
When I was doing these experimentsesperimenti,
103
254000
2000
Mentre facevo questi esperimenti,
04:31
in my mindmente, I was helpingporzione sciencescienza.
104
256000
2000
dentro di me, stavo aiutando la scienza.
04:33
I was eliminatingeliminando the datadati
105
258000
2000
Stavo eliminando dati
04:35
to get the truevero patternmodello of the datadati to shinebrillare throughattraverso.
106
260000
2000
per portare alla luce i veri risultati.
04:37
I wasn'tnon era doing something badcattivo.
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262000
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Non stavo facendo niente di male.
04:39
In my mindmente, I was actuallyin realtà a knightcavaliere
108
264000
2000
Nella mia mente, ero un cavaliere
04:41
tryingprovare to help sciencescienza movemossa alonglungo.
109
266000
2000
che cercava di aiutare la scienza ad andare avanti.
04:43
But this was not the casecaso.
110
268000
2000
Ma non era così.
04:45
I was actuallyin realtà interferinginterferendo with the processprocesso with lots of good intentionsintenzioni.
111
270000
3000
In realtà stavo interferendo con il processo con tante buone intenzioni.
04:48
And I think the realvero challengesfida is to figurefigura out
112
273000
2000
E credo che la vera sfida sia scoprire
04:50
where are the casescasi in our livesvite
113
275000
2000
i casi della nostra vita
04:52
where conflictsconflitti of interestinteresse work on us,
114
277000
2000
dove sono coinvolti conflitti di interesse,
04:54
and try not to trustfiducia our ownproprio intuitionintuizione to overcomesuperare it,
115
279000
3000
e cercare di non fidarci delle nostre intuizioni per superarli,
04:57
but to try to do things
116
282000
2000
ma cercare invece di fare le cose
04:59
that preventimpedire us from fallingcaduta preypreda to these behaviorscomportamenti,
117
284000
2000
che ci impediscano di essere preda di questi comportamenti,
05:01
because we can createcreare lots of undesirableindesiderabili circumstancescondizioni.
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286000
3000
perché possiamo creare molte circostanze indesiderate.
05:05
I do want to leavepartire you with one positivepositivo thought.
119
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2000
Voglio lasciarvi con un pensiero positivo.
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I mean, this is all very depressingdeprimente, right --
120
292000
2000
E' tutto molto deprimente, certo --
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people have conflictsconflitti of interestinteresse, we don't see it, and so on.
121
294000
3000
la gente è preda dei conflitti di interesse, non li vediamo, e così via.
05:12
The positivepositivo perspectiveprospettiva, I think, of all of this
122
297000
2000
La prospettiva positiva, credo, di tutto questo
05:14
is that, if we do understandcapire when we go wrongsbagliato,
123
299000
3000
è che, se capiamo quando sbagliamo,
05:17
if we understandcapire the deepin profondità mechanismsmeccanismi
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302000
2000
se capiamo i meccanismi interni
05:19
of why we failfallire and where we failfallire,
125
304000
2000
del perché sbagliamo e dove sbagliamo,
05:21
we can actuallyin realtà hopesperanza to fixfissare things.
126
306000
2000
possiamo in realtà sperare di sistemare le cose.
05:23
And that, I think, is the hopesperanza. Thank you very much.
127
308000
2000
E questa, credo, è la speranza. Grazie infinite.
05:25
(ApplauseApplausi)
128
310000
4000
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Daniele Buratti

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

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Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

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