ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.

Why you should listen

Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.

The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.

In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.

More profile about the speaker
Dan Gilbert | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Dan Gilbert: Why we make bad decisions

Dan Gilbert e le nostre aspettative sbagliate

Filmed:
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Dan Gilbert presenta numeri e risultati della sua esplorazione sulla felicità, e ci illustra test ed esperimenti sorprendenti che possiamo provare anche su noi stessi. Godetevi questo interessante discorso e non perdetevi la frizzante parte finale di domande e risposte con alcuni volti familiari di TED.
- Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio

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We all make decisionsdecisioni everyogni day; we want to know
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0
2000
Tutti prendiamo decisioni ogni giorno; vogliamo sapere
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what the right thing is to do -- in domainsdomini from the financialfinanziario
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2000
3000
quale sia la cosa giusta da fare: in campo finanziario,
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to the gastronomicgastronomiche to the professionalprofessionale to the romanticromantico.
2
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4000
gastronomico, professionale e affettivo.
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And surelycertamente, if somebodyqualcuno could really tell us how to do
3
9000
3000
E sicuramente, se qualcuno potesse davvero dirci come fare
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exactlydi preciso the right thing at all possiblepossibile timesvolte,
4
12000
3000
esattamente la cosa giusta tutte le volte,
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that would be a tremendousenorme giftregalo.
5
15000
3000
sarebbe un regalo fenomenale.
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It turnsgiri out that, in factfatto, the worldmondo was givendato this giftregalo in 1738
6
18000
5000
Di fatto, viene fuori che il mondo ha ricevuto questo regalo nel 1783
00:41
by a DutchOlandese polymathPolymath nameddi nome DanielDaniel BernoulliBernoulli.
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23000
3000
da parte di un erudito olandese di nome Daniel Bernoulli.
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And what I want to talk to you about todayoggi is what that giftregalo is,
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26000
3000
Oggi vorrei parlarvi di cos'è questo regalo,
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and I alsoanche want to explainspiegare to you why it is
9
29000
3000
e vorrei anche spiegarvi perché
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that it hasn'tnon ha madefatto a damnDannazione bitpo of differencedifferenza.
10
32000
3000
non ha mai fatto la più piccola dannata differenza.
00:53
Now, this is Bernoulli'sDi Bernoulli giftregalo. This is a directdiretto quotecitazione.
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35000
5000
Ecco il regalo di Bernoulli. Lo sto citando alla lettera.
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And if it lookssembra like GreekGreco to you, it's because, well, it's GreekGreco.
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40000
3000
Se vi sembra greco antico è perché, in effetti, è greco antico.
01:02
But the simplesemplice EnglishInglese translationtraduzione -- much lessDi meno precisepreciso,
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44000
4000
La semplice traduzione in inglese - molto meno precisa,
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but it capturescattura the gistGIST of what BernoulliBernoulli had to say -- was this:
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48000
4000
ma che cattura la sostanza di quello che Bernoulli intendeva, era questa:
01:10
The expectedprevisto valuevalore of any of our actionsAzioni --
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52000
2000
"Il valore che possiamo aspettarci da ogni nostra azione,
01:12
that is, the goodnessbontà that we can countcontare on gettingottenere --
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54000
4000
cioè il buono che possiamo aspettarci di ottenere,
01:16
is the productprodotto of two simplesemplice things:
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58000
2000
è il prodotto di due semplici fattori:
01:18
the oddsprobabilità that this actionazione will allowpermettere us to gainguadagno something,
18
60000
4000
la probabilità che questa azione ci faccia guadagnare qualcosa
01:22
and the valuevalore of that gainguadagno to us.
19
64000
3000
ed il valore che ha questo guadagno per noi".
01:25
In a sensesenso, what BernoulliBernoulli was sayingdetto is,
20
67000
2000
In un certo senso, quello che Bernoulli diceva è,
01:27
if we can estimatestima and multiplymoltiplicare these two things,
21
69000
3000
se riuscissimo a stimare e motiplicare questi due fattori,
01:30
we will always know preciselyprecisamente how we should behavecomportarsi.
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72000
3000
sapremmo sempre con precisione come comportarci.
01:33
Now, this simplesemplice equationequazione, even for those of you
23
75000
3000
Questa semplice equazione, anche per quelli di voi
01:36
who don't like equationsequazioni, is something that you're quiteabbastanza used to.
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78000
3000
che non amano le equazioni, è qualcosa a cui siete piuttosto abituati.
01:39
Here'sQui è an exampleesempio: if I were to tell you, let's playgiocare
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81000
3000
Ecco un esempio: se vi dicessi, giochiamo
01:42
a little coinmoneta tossscossa gamegioco, and I'm going to flipFlip a coinmoneta,
26
84000
3000
a testa o croce, io lancerò una moneta
01:45
and if it comesviene up headsteste, I'm going to paypagare you 10 dollarsdollari,
27
87000
3000
e se esce testa vi pagherò 10 dollari,
01:48
but you have to paypagare fourquattro dollarsdollari for the privilegeprivilegio of playinggiocando with me,
28
90000
4000
ma dovete pagare quattro dollari per il privilegio di giocare con me,
01:52
mostmaggior parte of you would say, sure, I'll take that betscommessa. Because you know
29
94000
3000
la maggior parte di voi dirà "Certo, accetto la scommessa". Perché sapete
01:55
that the oddsprobabilità of you winningvincente are one halfmetà, the gainguadagno if you do is 10 dollarsdollari,
30
97000
5000
che le probabilità di vincere per voi sono il 50% ed il guadagno in quel caso è 10 dollari,
02:00
that multipliesmoltiplica to fivecinque, and that's more
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102000
2000
che è un multiplo di cinque, e questo è più di
02:02
than I'm chargingricarica you to playgiocare. So, the answerrisposta is, yes.
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104000
4000
quanto vi sto chiedendo per giocare. Quindi la risposta è sì.
02:06
This is what statisticiansstatistici technicallytecnicamente call a damnDannazione fine betscommessa.
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108000
4000
Questa è ciò che gli studiosi di statistica chiamano una scommessa maledettamente buona.
02:10
Now, the ideaidea is simplesemplice when we're applyingl'applicazione it to coinmoneta tosseslanci,
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112000
3000
Bene, l'idea è semplice quando la applichiamo ai lanci di moneta,
02:13
but in factfatto, it's not very simplesemplice in everydayogni giorno life.
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115000
4000
ma in effetti non è così semplice nella vita di tutti i giorni.
02:17
People are horribleorribile at estimatingstima bothentrambi of these things,
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119000
4000
Le persone sono pessime nello stimare entrambe queste cose,
02:21
and that's what I want to talk to you about todayoggi.
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123000
2000
e questo è proprio ciò di cui vi voglio parlare oggi.
02:23
There are two kindstipi of errorserrori people make when tryingprovare to decidedecidere
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125000
3000
Ci sono due tipi di errori che le persone fanno quando provano a decidere
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what the right thing is to do, and those are
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128000
2000
quale sia la cosa giusta da fare, e sono
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errorserrori in estimatingstima the oddsprobabilità that they're going to succeedavere successo,
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130000
3000
errori nello stimare le probabilità di avere successo,
02:31
and errorserrori in estimatingstima the valuevalore of theirloro ownproprio successsuccesso.
41
133000
4000
ed errori nello stimare il valore del proprio successo.
02:35
Now, let me talk about the first one first.
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137000
4000
Ora, cominciamo dai primi.
02:39
CalculatingCalcolo oddsprobabilità would seemsembrare to be something ratherpiuttosto easyfacile:
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141000
2000
Calcolare probabilità sembrerebbe una cosa abbastanza facile:
02:41
there are sixsei sideslati to a diemorire, two sideslati to a coinmoneta, 52 cardscarte in a deckponte.
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143000
4000
ci sono sei facce in un dado, due facce in una moneta, 52 carte in un mazzo.
02:45
You all know what the likelihoodprobabilità is of pullingtraino the aceasso of spadespicche
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147000
4000
Tutti voi sapete qual è la probabilità di estrarre l'asso di picche
02:49
or of flippingFlipping a headsteste.
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151000
1000
o che esca testa.
02:50
But as it turnsgiri out, this is not a very easyfacile ideaidea to applyapplicare
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152000
5000
Ma salta fuori che questa non è un'idea facile da applicare
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in everydayogni giorno life. That's why AmericansAmericani spendtrascorrere more --
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157000
3000
nella vita di tutti i giorni. Ecco perché gli americani spendono di più
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I should say, loseperdere more -- gamblinggioco d'azzardo
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160000
3000
- dovrei dire perdono di più - nel gioco d'azzardo
03:01
than on all other formsforme of entertainmentdivertimento combinedcombinato.
50
163000
5000
che in tutte le altre forme di intrattenimento messe insieme.
03:06
The reasonragionare is, this isn't how people do oddsprobabilità.
51
168000
3000
Ecco la ragione: non è così che le persone calcolano le probabilità.
03:09
The way people figurefigura oddsprobabilità
52
171000
1000
Per capire come le persone calcolano le probabilità
03:10
requiresrichiede that we first talk a bitpo about pigsmaiali.
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172000
3000
bisogna che prima parliamo un po' di maiali.
03:13
Now, the questiondomanda I'm going to put to you is whetherse you think
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175000
2000
Ora, la domanda che voglio farvi è se pensate che
03:15
there are more dogscani or pigsmaiali on leashesGuinzagli
55
177000
3000
ci siano più cani o maiali al guinzaglio
03:18
observedosservata in any particularparticolare day in OxfordOxford.
56
180000
3000
in giro per Oxford in un qualsiasi giorno.
03:21
And of coursecorso, you all know that the answerrisposta is dogscani.
57
183000
2000
Naturalmente, sapete tutti che la risposta è cani.
03:23
And the way that you know that the answerrisposta is dogscani is
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185000
3000
E il modo per sapere che la risposta è cani è che
03:26
you quicklyvelocemente reviewedrivisto in memorymemoria the timesvolte
59
188000
2000
avete rapidamente controllato nella memoria le volte
03:28
you've seenvisto dogscani and pigsmaiali on leashesGuinzagli.
60
190000
2000
che avete visto cani e maiali al guinzaglio.
03:30
It was very easyfacile to rememberricorda seeingvedendo dogscani,
61
192000
3000
È stato facile ricordarsi di aver visto dei cani,
03:33
not so easyfacile to rememberricorda pigsmaiali. And eachogni one of you assumedpresupposto
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195000
3000
non altrettanto di aver visto maiali. E ciascuno di voi ha ritenuto
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that if dogscani on leashesGuinzagli cameè venuto more quicklyvelocemente to your mindmente,
63
198000
4000
che se i cani al guinzaglio vengono in mente più in fretta,
03:40
then dogscani on leashesGuinzagli are more probableprobabile.
64
202000
2000
è perché i cani al guinzaglio sono più probabili.
03:42
That's not a badcattivo ruleregola of thumbpollice, excepttranne when it is.
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204000
5000
Non è male come regola generale, tranne quando è sbagliata per davvero.
03:47
So, for exampleesempio, here'secco a wordparola puzzlepuzzle.
66
209000
2000
Dunque, per esempio, eccovi un quiz con le parole.
03:49
Are there more four-letterquattro lettere EnglishInglese wordsparole
67
211000
2000
In inglese, ci sono più parole di quattro lettere
03:51
with R in the thirdterzo placeposto or R in the first placeposto?
68
213000
4000
che hanno la lettera R al terzo posto o con la R al primo posto?
03:55
Well, you checkdai un'occhiata memorymemoria very brieflybrevemente, make a quickveloce scanscansione,
69
217000
3000
Bene, controllate la memoria rapidamente, date una scorsa,
03:58
and it's awfullyterribilmente easyfacile to say to yourselfte stesso, RingAnello, RangHa squillato, RungRung,
70
220000
3000
ed è facilissimo dirsi "Ring" (Suona), "Rang" (Suonò), "Rung" (Suonato),
04:01
and very harddifficile to say to yourselfte stesso, ParePare, ParkParco: they come more slowlylentamente.
71
223000
7000
e molto difficile "Pare" (Pelare), "Park" (Parco): vengono in mente più lentamente.
04:08
But in factfatto, there are manymolti more wordsparole in the EnglishInglese languageLingua
72
230000
2000
Ma in effetti nella lingua inglese ci sono molte più parole
04:10
with R in the thirdterzo than the first placeposto.
73
232000
3000
che hanno la lettera R al terzo posto invece che al primo.
04:13
The reasonragionare wordsparole with R in the thirdterzo placeposto come slowlylentamente to your mindmente
74
235000
4000
La ragione per cui le parole con la R al terzo posto si ricordano più lentamente
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isn't because they're improbableimprobabili, unlikelyimprobabile or infrequentpoco frequenti.
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239000
3000
non è perché esse siano improbabili, insolite, o poco frequenti.
04:20
It's because the mindmente recallsricorda wordsparole by theirloro first letterlettera.
76
242000
4000
perché la mente richiama le parole per la lettera con la quale iniziano.
04:24
You kindgenere of shoutShout out the soundsuono, S -- and the wordparola comesviene.
77
246000
3000
Basta che facciate uscire il suono, S, e la parola arriva.
04:27
It's like the dictionarydizionario;
78
249000
1000
È come nel dizionario:
04:28
it's harddifficile to look things up by the thirdterzo letterlettera.
79
250000
3000
è molto difficile cercare le parole dalla la loro terza lettera.
04:31
So, this is an exampleesempio of how this ideaidea that
80
253000
2000
Ecco, questo è un esempio di come l'idea che
04:33
the quicknessrapidità with whichquale things come to mindmente
81
255000
2000
la velocità con cui le cose vengono in mente
04:35
can give you a sensesenso of theirloro probabilityprobabilità --
82
257000
2000
possa dare un'idea della loro probabilità...
04:37
how this ideaidea could leadcondurre you astrayfuori strada. It's not just puzzlespuzzle, thoughanche se.
83
259000
4000
e di come l'idea sia fuorviante. Non si tratta solo di rebus però.
04:41
For exampleesempio, when AmericansAmericani are askedchiesto to estimatestima the oddsprobabilità
84
263000
3000
Per esempio, quando agli americani viene chiesto di stimare le probabilità
04:44
that they will diemorire in a varietyvarietà of interestinginteressante waysmodi --
85
266000
3000
di morire in una varietà di modi interessanti,
04:47
these are estimatesstime of numbernumero of deathsmorti perper yearanno
86
269000
3000
queste sono stime del numero di morti all'anno
04:50
perper 200 millionmilione U.S. citizenscittadini.
87
272000
2000
su 200 milioni di cittadini degli Stati Uniti.
04:52
And these are just ordinaryordinario people like yourselvesvoi stessi who are askedchiesto
88
274000
2000
E queste sono solo persone come voi alle quali viene chiesto
04:54
to guessindovina how manymolti people diemorire from tornadoTornado, fireworksfuochi d'artificio, asthmaasma, drowningannegamento, etceccetera.
89
276000
4000
di indovinare quante persone muoiano a causa di tornado, fuochi artificiali, asma, annegamento, eccetera.
04:58
CompareConfronta these to the actualeffettivo numbersnumeri.
90
280000
3000
Confrontate questi con i numeri veri.
05:01
Now, you see a very interestinginteressante patternmodello here, whichquale is first of all,
91
283000
3000
E' possibile osservare un modello molto interessante: per prima cosa,
05:04
two things are vastlynotevolmente over-estimatedsopravvalutato, namelycioè tornadoesTornado and fireworksfuochi d'artificio.
92
286000
5000
due cose sono molto sovrastimate, cioè i tornado e i fuochi artificiali;
05:09
Two things are vastlynotevolmente underestimatedsottovalutato:
93
291000
2000
e due cose sono molto sottostimate:
05:11
dyingsta morendo by drowningannegamento and dyingsta morendo by asthmaasma. Why?
94
293000
3000
morire affogati e morire per asma. Perché?
05:14
When was the last time that you pickedraccolto up a newspapergiornale
95
296000
3000
Quando è stata l'ultima volta che avete preso un giornale
05:17
and the headlinetitolo was, "BoyRagazzo diesmuore of AsthmaAsma?"
96
299000
3000
e il titolo era: "Ragazzo muore d'asma"?
05:20
It's not interestinginteressante because it's so commonComune.
97
302000
3000
Non è interessante proprio perché è così comune.
05:23
It's very easyfacile for all of us to bringportare to mindmente instancescasi
98
305000
4000
E' molto facile per tutti noi richiamare alla mente
05:27
of newsnotizia storiesstorie or newsreelscinegiornali where we'venoi abbiamo seenvisto
99
309000
3000
notizie o notiziari dove abbiamo visto
05:30
tornadoesTornado devastatingdevastante citiescittà, or some poorpovero schmuckSchmuck
100
312000
2000
tornado che devastano città, o qualche povero idiota
05:32
who'schi è blownsoffiato his handsmani off with a fireworkfuochi d'artificio on the FourthQuarto of JulyLuglio.
101
314000
4000
che si è fatto saltare via le mani con un fuoco d'artificio il 4 Luglio.
05:36
DrowningsAnnegamenti and asthmaasma deathsmorti don't get much coveragecopertura.
102
318000
3000
Annegamenti e morti d'asma non ricevono molta attenzione.
05:39
They don't come quicklyvelocemente to mindmente, and as a resultrisultato,
103
321000
2000
Non vengono in mente con facilità e, come risultato,
05:41
we vastlynotevolmente underestimatesottovalutare them.
104
323000
2000
li sottostimiamo notevolmente.
05:43
IndeedInfatti, this is kindgenere of like the SesameSesamo StreetVia gamegioco
105
325000
2000
Difatti, questo è una specie di gioco di "Sesame Street"
05:45
of "WhichChe thing doesn't belongappartenere?" And you're right to say
106
327000
4000
del tipo "Scopri l'intruso." E avete ragione a dire
05:49
it's the swimmingnuoto poolpiscina that doesn't belongappartenere, because the swimmingnuoto poolpiscina
107
331000
3000
che è la piscina l'intruso, visto che la piscina
05:52
is the only thing on this slidediapositiva that's actuallyin realtà very dangerouspericoloso.
108
334000
4000
è l'unica cosa in questa schermata ad essere davvero molto pericolosa.
05:56
The way that more of you are likelyprobabile to diemorire than the combinationcombinazione
109
338000
2000
E' il modo in cui è più probabile che qualcuno di voi muoia rispetto all'insieme
05:58
of all threetre of the othersaltri that you see on the slidediapositiva.
110
340000
4000
di tutti gli altri tre che vedete nella diapositiva.
06:02
The lotterylotteria is an excellentEccellente exampleesempio, of coursecorso -- an excellentEccellente test-casetest case
111
344000
4000
La lotteria è un esempio eccellente, ovviamente... un eccellente test
06:06
of people'spersone di abilitycapacità to computecalcolare probabilitiesprobabilità.
112
348000
3000
dell'abilità delle persone nel calcolare le probabilità.
06:09
And economistseconomisti -- forgiveperdonare me, for those of you who playgiocare the lotterylotteria --
113
351000
3000
E gli economisti mi perdonino quelli tra voi che giocano alla lotteria -
06:12
but economistseconomisti, at leastmeno amongtra themselvesloro stessi, referfare riferimento to the lotterylotteria
114
354000
3000
ma gli economisti, almeno fra loro, si riferiscono alla lotteria
06:15
as a stupiditystupidità taxtassa di soggiorno, because the oddsprobabilità of gettingottenere any payoffricompensa
115
357000
5000
come ad una tassa sulla stupidità, poiché le probabilità di ottenere una qualsiasi vincita
06:20
by investinginvestire your moneyi soldi in a lotterylotteria ticketbiglietto
116
362000
2000
investendo il vostro denaro in un biglietto della lotteria
06:22
are approximatelycirca equivalentequivalente to flushingvampate di calore the moneyi soldi
117
364000
2000
sono approssimativamente equivalenti a quelle di buttare i soldi
06:24
directlydirettamente down the toiletgabinetto -- whichquale, by the way,
118
366000
2000
direttamente giù per lo scarico del bagno, il che, fra l'altro,
06:26
doesn't requirerichiedere that you actuallyin realtà go to the storenegozio and buyacquistare anything.
119
368000
4000
non richiede di uscire per andare al negozio a comprare qualcosa.
06:30
Why in the worldmondo would anybodynessuno ever playgiocare the lotterylotteria?
120
372000
3000
Perché mai qualcuno vorrebbe mai giocare alla lotteria?
06:33
Well, there are manymolti answersrisposte, but one answerrisposta surelycertamente is,
121
375000
3000
Bene, ci sono molte risposte, ma una di esse è sicuramente che
06:36
we see a lot of winnersvincitori. Right? When this couplecoppia winsvittorie the lotterylotteria,
122
378000
4000
noi vediamo molti vincitori. Giusto? Come quando quella coppia vince la lotteria,
06:40
or EdEd McMahonMcMahon showsSpettacoli up at your doorporta with this giantgigante checkdai un'occhiata --
123
382000
3000
oppure Ed McMahon compare alla vostra porta come quell'assegno gigante -
06:43
how the hellinferno do you cashContanti things that sizedimensione, I don't know.
124
385000
3000
come diamine si faccia ad incassare cose di quelle dimensioni non lo so proprio.
06:46
We see this on TVTV; we readleggere about it in the papercarta.
125
388000
3000
Vediamo queste cose in TV; le leggiamo sui giornali.
06:49
When was the last time that you saw extensivevasto interviewsinterviste
126
391000
3000
Quando è stata l'ultima volta che avete visto ampie interviste
06:52
with everybodytutti who lostperduto?
127
394000
2000
con tutti quelli che hanno perso?
06:54
IndeedInfatti, if we requirednecessario that televisiontelevisione stationsstazioni runcorrere
128
396000
3000
Infatti, se costringessimo le stazioni televisive
06:57
a 30-second interviewcolloquio with eachogni loserperdente
129
399000
2000
a fare un'intervista di 30 secondi a ciascun perdente
06:59
everyogni time they interviewcolloquio a winnervincitore, the 100 millionmilione losersperdenti
130
401000
4000
per ogni vincitore che intervistano, i 100 milioni di perdenti
07:03
in the last lotterylotteria would requirerichiedere nine-and-a-halfnove-e-un-metà yearsanni
131
405000
3000
nell'ultima lotteria richiederebbero nove anni e mezzo
07:06
of your undividedindivisa attentionAttenzione just to watch them say,
132
408000
3000
della vostra completa attenzione solo per guardarli dire,
07:09
"Me? I lostperduto." "Me? I lostperduto."
133
411000
3000
"Io? Ho perso." "Io? Ho perso."
07:12
Now, if you watch nine-and-a-halfnove-e-un-metà yearsanni of televisiontelevisione --
134
414000
2000
Ora, se guardate nove anni e mezzo di televisione -
07:14
no sleepdormire, no pottyvasino breakspause -- and you saw lossperdita after lossperdita after lossperdita,
135
416000
5000
niente sonno, niente pause per andare al bagno, e vedete perdite dopo perdite,
07:19
and then at the endfine there's 30 secondssecondi of, "and I wonha vinto,"
136
421000
2000
e poi alla fine ci sono 30 secondi di "ed io ho vinto",
07:21
the likelihoodprobabilità that you would playgiocare the lotterylotteria is very smallpiccolo.
137
423000
3000
la probabilità che vogliate giocare alla lotteria sarebbe molto bassa.
07:24
Look, I can provedimostrare this to you: here'secco a little lotterylotteria.
138
426000
3000
Davvero, posso provarvelo: ecco una piccola lotteria.
07:27
There's 10 ticketsBiglietti in this lotterylotteria.
139
429000
2000
Ci sono 10 biglietti in questa lotteria.
07:29
NineNove of them have been soldvenduto to these individualsindividui.
140
431000
3000
Nove sono stati venduti a queste persone.
07:32
It costscosti you a dollardollaro to buyacquistare the ticketbiglietto and, if you winvincere,
141
434000
3000
Vi costa un dollaro comprare il biglietto e, se vincete,
07:35
you get 20 bucksdollari. Is this a good betscommessa?
142
437000
2000
vi prendete 20 dollari. E' una buona scommessa?
07:37
Well, BernoulliBernoulli tellsdice us it is.
143
439000
1000
Beh, Bernoulli ci dice che lo è:
07:38
The expectedprevisto valuevalore of this lotterylotteria is two dollarsdollari;
144
440000
3000
il valore previsto di questa lotteria è di due dollari;
07:41
this is a lotterylotteria in whichquale you should investinvestire your moneyi soldi.
145
443000
3000
questa è una lotteria in cui dovreste investire i vostri soldi.
07:44
And mostmaggior parte people say, "OK, I'll playgiocare."
146
446000
2000
E la maggioranza delle persone dirà, "Ok, gioco."
07:46
Now, a slightlyleggermente differentdiverso versionversione of this lotterylotteria:
147
448000
3000
Ora, una versione leggermente diversa di questa lotteria:
07:49
imagineimmaginare that the ninenove ticketsBiglietti are all ownedDi proprietà
148
451000
2000
immaginate che i nove biglietti siano posseduti tutti
07:51
by one fatGrasso guy nameddi nome LeroyLeroy.
149
453000
2000
da un tizio grasso di nome Leroy.
07:53
LeroyLeroy has ninenove ticketsBiglietti; there's one left.
150
455000
2000
Leroy ha nove biglietti; ne rimane uno.
07:55
Do you want it? MostMaggior parte people won'tnon lo farà playgiocare this lotterylotteria.
151
457000
3000
Lo volete? La maggioranza delle persone non giocherà a questa lotteria.
07:58
Now, you can see the oddsprobabilità of winningvincente haven'tnon hanno changedcambiato,
152
460000
2000
Potete osservare che le probabilità di vincita non sono cambiate,
08:00
but it's now fantasticallyfantasticamente easyfacile to imagineimmaginare who'schi è going to winvincere.
153
462000
5000
ma ora è incredibilmente facile immaginare chi vincerà.
08:05
It's easyfacile to see LeroyLeroy gettingottenere the checkdai un'occhiata, right?
154
467000
3000
E' facile vedere Leroy che prende l'assegno, giusto?
08:08
You can't say to yourselfte stesso, "I'm as likelyprobabile to winvincere as anybodynessuno,"
155
470000
2000
Non riuscite a dire a voi stessi "Ho la stessa probabilità di vincere di chiunque altro",
08:10
because you're not as likelyprobabile to winvincere as LeroyLeroy.
156
472000
3000
perché non avete la stessa probabilità di vincita di Leroy.
08:13
The factfatto that all those ticketsBiglietti are ownedDi proprietà by one guy
157
475000
2000
Il fatto che tutti quei biglietti siano posseduti da una sola persona
08:15
changesi cambiamenti your decisiondecisione to playgiocare,
158
477000
2000
cambia la vostra decisione di giocare,
08:17
even thoughanche se it does nothing whatsoeverqualsiasi to the oddsprobabilità.
159
479000
3000
anche se ciò non ha nulla a che fare con le probabilità.
08:20
Now, estimatingstima oddsprobabilità, as difficultdifficile as it maypuò seemsembrare, is a piecepezzo of caketorta
160
482000
5000
Stimare le probabilità, per quanto difficile possa sembrare, è una passeggiata
08:25
comparedrispetto to tryingprovare to estimatestima valuevalore:
161
487000
2000
in confronto a provare a stimare il valore:
08:27
tryingprovare to say what something is worthdi valore, how much we'llbene enjoygodere it,
162
489000
3000
provare a dire quanto vale qualcosa, quanto ne godremo,
08:30
how much pleasurepiacere it will give us.
163
492000
3000
quanta soddisfazione ci darà.
08:33
I want to talk now about errorserrori in valuevalore.
164
495000
2000
Ora voglio parlarvi degli errori di valore.
08:35
How much is this BigGrande MacMac worthdi valore? Is it worthdi valore 25 dollarsdollari?
165
497000
4000
Quanto vale questo Big Mac? Li vale 25 dollari?
08:39
MostMaggior parte of you have the intuitionintuizione that it's not --
166
501000
3000
Molti di voi intuiscono che non li vale,
08:42
you wouldn'tno paypagare that for it.
167
504000
2000
non paghereste quella cifra.
08:44
But in factfatto, to decidedecidere whetherse a BigGrande MacMac is worthdi valore 25 dollarsdollari requiresrichiede
168
506000
4000
Ma in effetti, per decidere se un Big Mac vale 25 dollari è necessario
08:48
that you askChiedere one, and only one questiondomanda, whichquale is:
169
510000
3000
farsi una e solamente una domanda, che è:
08:51
What elsealtro can I do with 25 dollarsdollari?
170
513000
2000
Che altro posso fare con 25 dollari?
08:53
If you've ever gottenottenuto on one of those long-haullungo raggio flightsvoli to AustraliaAustralia
171
515000
4000
Se siete mai stati su uno di quei voli a lunga percorrenza per l'Australia
08:57
and realizedrealizzato that they're not going to serveservire you any foodcibo,
172
519000
3000
e avete capito che non hanno intenzione di servirvi del cibo,
09:00
but somebodyqualcuno in the rowriga in frontdavanti of you has just openedha aperto
173
522000
2000
ma qualcuno nella fila davanti a voi ha appena aperto
09:02
the McDonald'sMcDonald bagBorsa, and the smellodore of goldend'oro archesarchi
174
524000
3000
il sacchetto di McDonald, e il profumo di archi dorati
09:05
is waftingche si diffonde over the seatposto a sedere, you think,
175
527000
3000
si diffonde fra i posti, voi pensereste:
09:08
I can't do anything elsealtro with this 25 dollarsdollari for 16 hoursore.
176
530000
3000
non posso fare nient'altro con questi 25 dollari per 16 ore.
09:11
I can't even setimpostato it on firefuoco -- they tookha preso my cigarettesigaretta lighteraccendino!
177
533000
3000
Non posso neanche dargli fuoco: mi hanno preso l'accendino!
09:14
SuddenlyImprovvisamente, 25 dollarsdollari for a BigGrande MacMac mightpotrebbe be a good dealaffare.
178
536000
3000
Improvvisamente, 25 dollari per un Big Mac potrebbero essere un buon affare.
09:17
On the other handmano, if you're visitingvisitare an underdevelopedsottosviluppato countrynazione,
179
539000
2000
D'altra parte, se steste visitando un paese sottosviluppato
09:19
and 25 dollarsdollari buysacquista you a gourmetGourmet mealpasto, it's exorbitantesorbitanti for a BigGrande MacMac.
180
541000
4000
e con 25 dollari potreste comprarvi un pranzo da buongustai, sarebbero davvero troppo per un Big Mac.
09:23
Why were you all sure that the answerrisposta to the questiondomanda was no,
181
545000
3000
Come mai eravate tutti sicuri che la risposta alla domanda fosse no,
09:26
before I'd even told you anything about the contextcontesto?
182
548000
3000
prima che io vi dicessi qualcosa sul contesto?
09:29
Because mostmaggior parte of you comparedrispetto the priceprezzo of this BigGrande MacMac
183
551000
4000
Perché la maggior parte di voi ha confrontato il prezzo di questo Big Mac
09:33
to the priceprezzo you're used to payingpagare. RatherPiuttosto than askingchiede,
184
555000
3000
col prezzo che siete abituati a pagare. Invece che chiedervi
09:36
"What elsealtro can I do with my moneyi soldi," comparingconfrontando this investmentinvestimento
185
558000
3000
"Che altro posso fare con i miei soldi", confrontando l'investimento
09:39
to other possiblepossibile investmentsinvestimenti, you comparedrispetto to the pastpassato.
186
561000
4000
con altri possibili investimenti, avete fatto un confronto col passato.
09:43
And this is a systematicsistematica errorerrore people make.
187
565000
2000
Questo è un errore sistematico che fa la gente.
09:45
What you knewconosceva is, you paidpagato threetre dollarsdollari in the pastpassato; 25 is outrageousoltraggioso.
188
567000
5000
Quello che sapevate è che avete pagato tre dollari in passato; 25 è scandaloso.
09:50
This is an errorerrore, and I can provedimostrare it to you by showingmostrando
189
572000
2000
Questo è un errore, e posso provarvelo mostrandovi
09:52
the kindstipi of irrationalitiesirrazionalità to whichquale it leadsconduce.
190
574000
2000
il tipo di irrazionalità al quale esso porta.
09:54
For exampleesempio, this is, of coursecorso,
191
576000
3000
Ad esempio, questo è certamente
09:57
one of the mostmaggior parte deliciousdelizioso trickstrucchi in marketingmarketing,
192
579000
2000
uno dei più deliziosi trucchi nel marketing,
09:59
is to say something used to be higherpiù alto,
193
581000
2000
dire che qualcosa era più costoso prima,
10:01
and suddenlyad un tratto it seemssembra like a very good dealaffare.
194
583000
3000
ed improvvisamente sembra davvero un buon affare.
10:04
When people are askedchiesto about these two differentdiverso jobslavori:
195
586000
3000
Quando alle persone viene chiesto di valutare due lavori diversi:
10:07
a joblavoro where you make 60K, then 50K, then 40K,
196
589000
3000
un lavoro nel quale guadagni sessantamila, poi cinquantamila, poi quarantamila dollari,
10:10
a joblavoro where you're gettingottenere a salarystipendio cuttagliare eachogni yearanno,
197
592000
2000
un lavoro nel quale si ha annualmente una diminuzione di salario,
10:12
and one in whichquale you're gettingottenere a salarystipendio increaseaumentare,
198
594000
2000
ed uno nel quale si ha un aumento,
10:14
people like the secondsecondo joblavoro better than the first, despitenonostante the factfatto
199
596000
4000
la gente preferisce il secondo rispetto al primo, nonostante
10:18
they're all told they make much lessDi meno moneyi soldi. Why?
200
600000
3000
gli venga detto che guadagnerebbero molti meno soldi. Perché?
10:21
Because they had the sensesenso that decliningin calo wagessalari are worsepeggio
201
603000
4000
Perché hanno la sensazione che salari in calo siano peggio
10:25
than risingcrescente wagessalari, even when the totaltotale amountquantità of wagessalari is higherpiù alto
202
607000
4000
dei salari in crescita, anche quando il totale del salario è più alto
10:29
in the decliningin calo periodperiodo. Here'sQui è anotherun altro nicesimpatico exampleesempio.
203
611000
4000
nel periodo calante. Ecco un altro esempio carino.
10:33
Here'sQui è a $2,000 HawaiianHawaiano vacationVacanze packagepacchetto; it's now on salevendita for 1,600.
204
615000
5000
Un pacchetto vacanze alle Hawaii da 2000 dollari, ora è in vendita a 1600.
10:38
AssumingSupponendo che you wanted to go to HawaiiHawaii, would you buyacquistare this packagepacchetto?
205
620000
3000
Considerando che vogliate andare alla Hawaii, comprereste questo pacchetto?
10:41
MostMaggior parte people say they would. Here'sQui è a slightlyleggermente differentdiverso storystoria:
206
623000
4000
Molta gente direbbe di sì. Ecco una storia leggermente diversa:
10:45
$2,000 HawaiianHawaiano vacationVacanze packagepacchetto is now on salevendita for 700 dollarsdollari,
207
627000
4000
il pacchetto vacanze alle Hawaii da 2000 dollari è ora in vendita scontato a 700 dollari,
10:49
so you decidedecidere to mullMull it over for a weeksettimana.
208
631000
2000
quindi decidete di rimuginarci sopra per una settimana.
10:51
By the time you get to the ticketbiglietto agencyagenzia, the bestmigliore faresTariffe are goneandato --
209
633000
2000
Nel momento in cui andate all'agenzia di viaggi, le tariffe migliori sono finite e
10:53
the packagepacchetto now costscosti 1,500. Would you buyacquistare it? MostMaggior parte people say, no.
210
635000
5000
il pacchetto ora costa 1500. Lo comprereste? La maggior parte delle persone direbbe di no.
10:58
Why? Because it used to costcosto 700, and there's no way I'm payingpagare 1,500
211
640000
4000
Perché? Perché costava 700, e per nessun motivo pagherei 1500
11:02
for something that was 700 last weeksettimana.
212
644000
3000
per qualcosa che costava 700 la settimana scorsa.
11:05
This tendencytendenza to compareconfrontare to the pastpassato
213
647000
2000
Questa tendenza a confrontare col passato
11:07
is causingcausando people to passpassaggio up the better dealaffare. In other wordsparole,
214
649000
4000
è la causa per la quale alle persone sfuggono gli affari migliori. In altre parole,
11:11
a good dealaffare that used to be a great dealaffare is not nearlyquasi as good
215
653000
3000
un buon affare che prima era un ottimo affare non è così tanto buono
11:14
as an awfulterribile dealaffare that was onceuna volta a horribleorribile dealaffare.
216
656000
4000
quanto un terribile affare che prima era ancora peggiore.
11:18
Here'sQui è anotherun altro exampleesempio of how comparingconfrontando to the pastpassato
217
660000
2000
Eccovi un altro esempio di come confrontare con il passato
11:20
can befuddleintossicare our decisionsdecisioni.
218
662000
4000
possa confondere le nostre decisioni.
11:24
ImagineImmaginate that you're going to the theaterTeatro.
219
666000
2000
Immaginate che stiate andando a teatro.
11:26
You're on your way to the theaterTeatro.
220
668000
1000
Siete per strada.
11:27
In your walletportafoglio you have a ticketbiglietto, for whichquale you paidpagato 20 dollarsdollari.
221
669000
2000
Nel portafoglio avete un biglietto, che avete pagato 20 dollari.
11:29
You alsoanche have a 20-dollar-dollaro billconto.
222
671000
2000
Avete anche una banconota da 20 dollari.
11:31
When you arrivearrivo at the theaterTeatro,
223
673000
2000
Quando arrivate al teatro,
11:33
you discoverscoprire that somewhereda qualche parte alonglungo the way you've lostperduto the ticketbiglietto.
224
675000
3000
scoprite di aver perso il biglietto da qualche parte lungo la strada.
11:36
Would you spendtrascorrere your remainingresiduo moneyi soldi on replacingsostituzione it?
225
678000
3000
Spendereste i soldi che vi restano per ricomprarne uno?
11:39
MostMaggior parte people answerrisposta, no.
226
681000
3000
La maggior parte delle persone direbbe di no.
11:42
Now, let's just changemodificare one thing in this scenarioscenario.
227
684000
3000
Ora, cambiamo una sola cosa in questo scenario.
11:45
You're on your way to the theaterTeatro,
228
687000
1000
State andando a teatro,
11:46
and in your walletportafoglio you have two 20-dollar-dollaro billsfatture.
229
688000
2000
e nel portafoglio avete due banconote da 20 dollari.
11:48
When you arrivearrivo you discoverscoprire you've lostperduto one of them.
230
690000
2000
Quando arrivate scoprite che ne avete persa una.
11:50
Would you spendtrascorrere your remainingresiduo 20 dollarsdollari on a ticketbiglietto?
231
692000
2000
Spendereste i vostri 20 dollari che vi rimangono per un biglietto?
11:52
Well, of coursecorso, I wentandato to the theaterTeatro to see the playgiocare.
232
694000
3000
Beh, naturalmente: sono venuto qui per vedere lo spettacolo.
11:55
What does the lossperdita of 20 dollarsdollari alonglungo the way have to do?
233
697000
3000
Che c'entra la perdita di 20 dollari nel tragitto?
11:58
Now, just in casecaso you're not gettingottenere it,
234
700000
3000
Ora, solo nel caso in cui non l'aveste afferrato,
12:01
here'secco a schematicschematico of what happenedè accaduto, OK?
235
703000
2000
ecco uno schema di quello che è accaduto, OK?
12:03
(LaughterRisate)
236
705000
1000
(Risate)
12:04
AlongLungo the way, you lostperduto something.
237
706000
2000
Lungo la strada, avete perso qualcosa.
12:06
In bothentrambi casescasi, it was a piecepezzo of papercarta.
238
708000
2000
In entrambi i casi, era un pezzo di carta.
12:08
In one casecaso, it had a U.S. presidentPresidente on it; in the other casecaso it didn't.
239
710000
4000
In un caso, aveva un presidente degli Stati Uniti sopra; nell'altro no.
12:12
What the hellinferno differencedifferenza should it make?
240
714000
2000
Che diamine di differenza dovrebbe fare?
12:14
The differencedifferenza is that when you lostperduto the ticketbiglietto you say to yourselfte stesso,
241
716000
3000
La differenza è che quando avete perso il biglietto vi siete detti,
12:17
I'm not payingpagare twicedue volte for the samestesso thing.
242
719000
2000
non ho intenzione di pagare due volte per la stessa cosa.
12:19
You compareconfrontare the costcosto of the playgiocare now -- 40 dollarsdollari --
243
721000
3000
State confrontando il costo dello spettacolo adesso - 40 dollari -
12:22
to the costcosto that it used to have -- 20 dollarsdollari -- and you say it's a badcattivo dealaffare.
244
724000
5000
con il costo che aveva prima - 20 dollari - e vi dite che è un cattivo affare.
12:27
ComparingConfronto tra with the pastpassato causescause manymolti of the problemsi problemi
245
729000
4000
Confrontare con il passato causa molti dei problemi
12:31
that behavioralcomportamentale economistseconomisti and psychologistspsicologi identifyidentificare
246
733000
3000
che gli economisti comportamentali e gli psicologi riconoscono
12:34
in people'spersone di attemptstentativi to assignassegnare valuevalore.
247
736000
2000
nei tentativi delle persone di assegnare il valore.
12:36
But even when we compareconfrontare with the possiblepossibile, insteadanziché of the pastpassato,
248
738000
5000
Ma anche quando confrontiamo con il possibile, invece che col passato,
12:41
we still make certaincerto kindstipi of mistakeserrori.
249
743000
2000
commettiamo ancora certi tipi di errori.
12:43
And I'm going to showmostrare you one or two of them.
250
745000
2000
E ora ve ne faccio vedere un paio.
12:45
One of the things we know about comparisonconfronto:
251
747000
3000
Una delle cose che sappiamo sul confrontare:
12:48
that when we compareconfrontare one thing to the other, it changesi cambiamenti its valuevalore.
252
750000
3000
quando confrontiamo una cosa con un'altra, questo cambia il suo valore.
12:51
So in 1992, this fellowcompagno, GeorgeGeorge BushBush, for those of us who were
253
753000
4000
Quindi nel 1992, questo tizio, George Bush, per quelli di noi che erano
12:55
kindgenere of on the liberalliberale sidelato of the politicalpolitico spectrumspettro,
254
757000
3000
più o meno sul lato liberale dello spettro politico,
12:58
didn't seemsembrare like suchcome a great guy.
255
760000
2000
non sembrava un granché.
13:00
SuddenlyImprovvisamente, we're almostquasi longingnostalgia for him to returnritorno.
256
762000
4000
Improvvisamente, quasi ci auguriamo che ritorni.
13:04
(LaughterRisate)
257
766000
3000
(Risate)
13:07
The comparisonconfronto changesi cambiamenti how we evaluatevalutare him.
258
769000
3000
Il confronto cambia il modo in cui lo valutiamo.
13:10
Now, retailersrivenditori knewconosceva this long before anybodynessuno elsealtro did, of coursecorso,
259
772000
4000
Ora, i negozianti lo sapevano prima di ogni altro, ovviamente,
13:14
and they use this wisdomsaggezza to help you --
260
776000
2000
e usano questa saggezza per aiutarvi
13:16
sparescorta you the undueindebito burdenfardello of moneyi soldi.
261
778000
2000
e risparmiarvi l'eccessivo fardello del denaro.
13:18
And so a retailerrivenditore, if you were to go into a winevino shopnegozio
262
780000
3000
Un negoziante quindi... se doveste andare in enoteca
13:21
and you had to buyacquistare a bottlebottiglia of winevino,
263
783000
1000
per comprare una bottiglia di vino,
13:22
and you see them here for eightotto, 27 and 33 dollarsdollari, what would you do?
264
784000
4000
e ne vedeste da 8, 27 e 33 dollari, che fareste?
13:26
MostMaggior parte people don't want the mostmaggior parte expensivecostoso,
265
788000
2000
La maggior parte delle persone non vuole la più costosa,
13:28
they don't want the leastmeno expensivecostoso.
266
790000
2000
ma non vuole neanche la meno costosa.
13:30
So, they will optoptare for the itemarticolo in the middlein mezzo.
267
792000
2000
Quindi opterà per quella in mezzo.
13:32
If you're a smartinteligente retailerrivenditore, then, you will put a very expensivecostoso itemarticolo
268
794000
3000
Se siete un negoziante sveglio, quindi, metterete sullo scaffale una bottiglia molto costosa
13:35
that nobodynessuno will ever buyacquistare on the shelfmensola,
269
797000
2000
che nessuno comprerà mai,
13:37
because suddenlyad un tratto the $33 winevino doesn't look as expensivecostoso in comparisonconfronto.
270
799000
6000
perché improvvisamente il vino da 33 dollari non sembrerà così costoso in confronto.
13:43
So I'm tellingraccontare you something you alreadygià knewconosceva:
271
805000
1000
Vi sto dicendo qualcosa che già sapevate:
13:44
namelycioè, that comparisonconfronto changesi cambiamenti the valuevalore of things.
272
806000
4000
il confronto cambia il valore delle cose.
13:48
Here'sQui è why that's a problemproblema:
273
810000
1000
Ecco perché è un problema:
13:49
the problemproblema is that when you get that $33 bottlebottiglia of winevino home,
274
811000
6000
quando portate a casa quella bottiglia di vino da 33 dollari,
13:55
it won'tnon lo farà matterimporta what it used to be sittingseduta on the shelfmensola nextIl prossimo to.
275
817000
4000
non avrà importanza accanto a cosa stava prima sullo scaffale.
13:59
The comparisonsi confronti we make when we are appraisingvalutazione valuevalore,
276
821000
5000
I confronti che facciamo quando stiamo valutando il valore,
14:04
where we're tryingprovare to estimatestima how much we'llbene like things,
277
826000
4000
quando stiamo cercando di stimare quanto ci piacciano delle cose,
14:08
are not the samestesso comparisonsi confronti we'llbene be makingfabbricazione when we consumeconsumare them.
278
830000
3000
non sono gli stessi confronti che faremo quando le consumiamo.
14:11
This problemproblema of shiftingmutevole comparisonsi confronti can bedeviltormentare
279
833000
4000
Questo problema di spostamento dei confronti può intralciare
14:15
our attemptstentativi to make rationalrazionale decisionsdecisioni.
280
837000
3000
i nostri tentativi di prendere decisioni razionali.
14:18
Let me just give you an exampleesempio.
281
840000
1000
Lasciate che vi faccia un esempio.
14:19
I have to showmostrare you something from my ownproprio lablaboratorio, so let me sneakSneak this in.
282
841000
4000
Vi devo mostrare qualcosa dal mio laboratorio, quindi fatemi inserire questo.
14:23
These are subjectssoggetti comingvenuta to an experimentsperimentare to be askedchiesto
283
845000
2000
Questi sono soggetti che vengono per un esperimento nel quale viene posta
14:25
the simplestpiù semplice of all questionsle domande:
284
847000
2000
la più semplice delle domande:
14:27
How much will you enjoygodere eatingmangiare potatopatata chipspatatine fritte one minuteminuto from now?
285
849000
4000
Quanto vi farà piacere mangiare delle patatine tra un minuto da adesso?
14:31
They're sittingseduta in a roomcamera with potatopatata chipspatatine fritte in frontdavanti of them.
286
853000
3000
Stanno seduti in una stanza con le patatine di fronte.
14:34
For some of the subjectssoggetti, sittingseduta in the farlontano cornerangolo of a roomcamera
287
856000
3000
Per alcuni dei soggetti, nell'angolo lontano della stanza c'è
14:37
is a boxscatola of GodivaGodiva chocolatescioccolatini, and for othersaltri is a can of SpamSpam.
288
859000
5000
una scatola di cioccolatini Godiva, per altri c'è una lattina di Spam.
14:42
In factfatto, these itemselementi that are sittingseduta in the roomcamera changemodificare
289
864000
4000
Nei fatti, queste cose all'interno della stanza cambiano
14:46
how much the subjectssoggetti think they're going to enjoygodere the potatopatata chipspatatine fritte.
290
868000
3000
quanto i soggetti pensano che si gusteranno le patatine fritte.
14:49
NamelyVale a dire, those who are looking at SpamSpam
291
871000
2000
In sostanza, quelli che guardano lo Spam
14:51
think potatopatata chipspatatine fritte are going to be quiteabbastanza tastygustoso;
292
873000
2000
pensano che le patatine saranno molto gustose;
14:53
those who are looking at GodivaGodiva chocolatecioccolato
293
875000
2000
quelli che guardano il cioccolato Godiva
14:55
think they won'tnon lo farà be nearlyquasi so tastygustoso.
294
877000
2000
pensano che non sarebbero poi così gustose.
14:57
Of coursecorso, what happensaccade when they eatmangiare the potatopatata chipspatatine fritte?
295
879000
2000
Ovviamente, che succede poi quando mangiano le patatine?
14:59
Well, look, you didn't need a psychologistpsicologo to tell you that
296
881000
3000
Bene, guardate, non c'é bisogno di uno psicologo per dirvi che
15:02
when you have a mouthfulboccone of greasygrassa, saltysalato, crispycroccante, deliciousdelizioso snackssnack,
297
884000
4000
quando avete la bocca piena di snack salati, unti, croccanti e deliziosi,
15:06
what's sittingseduta in the cornerangolo of the roomcamera
298
888000
1000
quello che sta nell'angolo della stanza
15:07
makesfa not a damnDannazione bitpo of differencedifferenza to your gustatorygustativo experienceEsperienza.
299
889000
5000
non fa la minima differenza per vostra esperienza gustativa.
15:12
NonethelessCiò nonostante, theirloro predictionsPrevisioni are pervertedpervertito by a comparisonconfronto
300
894000
4000
Ciononostante, le loro previsioni sono deviate da un confronto
15:16
that then does not carrytrasportare throughattraverso and changemodificare theirloro experienceEsperienza.
301
898000
4000
che poi non viene portato avanti e cambia la loro esperienza.
15:20
You've all experiencedesperto this yourselfte stesso, even if you've never come
302
902000
2000
Tutti voi avete provato questo in prima persona, anche se non siete mai venuti
15:22
into our lablaboratorio to eatmangiare potatopatata chipspatatine fritte. So here'secco a questiondomanda:
303
904000
3000
nel nostro laboratorio a mangiare patatine, quindi ecco una domanda:
15:25
You want to buyacquistare a carauto stereostereo.
304
907000
2000
volete comprare un'autoradio.
15:27
The dealercommerciante nearvicino your housecasa sellsvende this particularparticolare stereostereo for 200 dollarsdollari,
305
909000
5000
Il negozio vicino casa vende proprio questa radio per 200 dollari,
15:32
but if you driveguidare acrossattraverso towncittadina, you can get it for 100 bucksdollari.
306
914000
3000
ma se andate dall'altra parte della città, potete averla per 100.
15:35
So would you driveguidare to get 50 percentper cento off, savingSalvataggio 100 dollarsdollari?
307
917000
3000
Quindi, guidereste per avere il 50% di sconto, risparmiando 100 dollari?
15:38
MostMaggior parte people say they would.
308
920000
2000
La maggior parte delle persone direbbe di si.
15:40
They can't imagineimmaginare buyingacquisto it for twicedue volte the priceprezzo
309
922000
2000
Non potrebbero neanche immaginare di comprarla per il doppio del prezzo
15:42
when, with one tripviaggio acrossattraverso towncittadina, they can get it for halfmetà off.
310
924000
4000
quando, con un solo giro in città, potrebbero averla per la metà.
15:46
Now, let's imagineimmaginare insteadanziché you wanted to buyacquistare a carauto that had a stereostereo,
311
928000
4000
Ora, immaginiamo invece che voleste comprare una macchina con la radio,
15:50
and the dealercommerciante nearvicino your housecasa had it for 31,000.
312
932000
2000
e che il negozio vicino casa la venda a 31000.
15:52
But if you droveguidavo acrossattraverso towncittadina, you could get it for 30,900.
313
934000
5000
Ma se attraversate la città, potete averla per 30900.
15:57
Would you driveguidare to get it? At this pointpunto, 0.003 savingsrisparmi -- the 100 dollarsdollari.
314
939000
4000
Salireste in macchina per averla? A questo punto, 0.003 sconto, i 100 dollari.
16:01
MostMaggior parte people say, no, I'm going to schlepschlep acrossattraverso towncittadina
315
943000
2000
La maggior parte delle persone direbbe, no, devo attraversare tutta la città
16:03
to savesalvare 100 bucksdollari on the purchaseAcquista of a carauto?
316
945000
3000
per risparmiare 100 dollari sull'acquisto di una macchina?
16:06
This kindgenere of thinkingpensiero drivesunità economistseconomisti crazypazzo, and it should.
317
948000
4000
Questo modo di pensare fa impazzire gli economisti, e per un buon motivo.
16:10
Because this 100 dollarsdollari that you savesalvare -- helloCiao! --
318
952000
4000
Perché questi 100 dollari che risparmiate - Buongiorno! -
16:14
doesn't know where it cameè venuto from.
319
956000
2000
non sanno da dove provengono.
16:16
It doesn't know what you savedsalvato it on.
320
958000
2000
Non sanno da dove li avete risparmiati.
16:18
When you go to buyacquistare groceriesSpaccio alimentare with it, it doesn't go,
321
960000
2000
Quando andate a fare la spesa con quei soldi, non è che dicono,
16:20
I'm the moneyi soldi savedsalvato on the carauto stereostereo, or,
322
962000
3000
noi siamo i soldi risparmiati sull'autoradio, o,
16:23
I'm the dumbmuto moneyi soldi savedsalvato on the carauto. It's moneyi soldi.
323
965000
4000
siamo i soldi stupidi risparmiati sulla macchina. Sono soldi.
16:27
And if a driveguidare acrossattraverso towncittadina is worthdi valore 100 bucksdollari, it's worthdi valore 100 bucksdollari
324
969000
3000
E se attraversare la città vale 100 dollari, vale 100 dollari
16:30
no matterimporta what you're savingSalvataggio it on. People don't think that way.
325
972000
3000
indipendentemente da dove li state risparmiando. La gente non pensa in questo modo.
16:33
That's why they don't know whetherse theirloro mutualreciproco fundfondo managermanager
326
975000
2000
Questo è il motivo per cui le persone non sanno se il loro gestore finanziario
16:35
is takingpresa 0.1 percentper cento or 0.15 percentper cento of theirloro investmentinvestimento,
327
977000
5000
sta prendendo lo 0.1 o lo 0.15% del loro investimento,
16:40
but they clipclip couponstagliandi to savesalvare one dollardollaro off of toothpastedentifricio in pasta.
328
982000
3000
ma raccolgono i buoni per risparmiare un dollaro sul dentifricio.
16:43
Now, you can see, this is the problemproblema of shiftingmutevole comparisonsi confronti,
329
985000
3000
Ora, come vedete, questo è il problema di spostare i confronti,
16:46
because what you're doing is, you're comparingconfrontando the 100 bucksdollari
330
988000
3000
perché quello che state facendo è, state confrontando i 100 dollari
16:49
to the purchaseAcquista that you're makingfabbricazione,
331
991000
2000
con l'acquisto che state facendo,
16:51
but when you go to spendtrascorrere that moneyi soldi you won'tnon lo farà be makingfabbricazione that comparisonconfronto.
332
993000
4000
ma quando andrete a spendere quei soldi non farete quel confronto.
16:55
You've all had this experienceEsperienza.
333
997000
2000
Tutti avete provato questa esperienza.
16:57
If you're an AmericanAmericano, for exampleesempio, you've probablyprobabilmente traveledviaggiato in FranceFrancia.
334
999000
4000
Se siete americani, ad esempio, avrete probabilmente viaggiato in Francia.
17:01
And at some pointpunto you maypuò have metincontrato a couplecoppia
335
1003000
2000
E potreste aver incontrato una coppia
17:03
from your ownproprio hometowncittà natale, and you thought,
336
1005000
1000
della vostra città, e aver pensato,
17:04
"Oh, my God, these people are so warmcaldo. They're so nicesimpatico to me.
337
1006000
5000
"Oh mio Dio, queste persone sono così cordiali. Sono molto gentili con me.
17:09
I mean, comparedrispetto to all these people who hateodiare me
338
1011000
2000
Voglio dire, in confronto a tutte queste persone che mi odiano
17:11
when I try to speakparlare theirloro languageLingua and hateodiare me more when I don't,
339
1013000
3000
quando provo a parlare la loro lingua e mi odiano ancora di più quando non lo faccio,
17:14
these people are just wonderfulmeraviglioso." And so you tourgiro FranceFrancia with them,
340
1016000
3000
queste persone sono davvero fantastiche". Quindi girate la Francia con loro,
17:17
and then you get home and you inviteinvitare them over for dinnercena,
341
1019000
2000
quando tornate a casa e le invitate a cena
17:19
and what do you find?
342
1021000
1000
e che cosa scoprite?
17:20
ComparedRispetto to your regularregolare friendsamici,
343
1022000
2000
In confronto ai vostri amici,
17:22
they are boringnoioso and dullnoioso, right? Because in this newnuovo contextcontesto,
344
1024000
4000
questi sono noiosi e monotoni, giusto? Perché in questo nuovo contesto,
17:26
the comparisonconfronto is very, very differentdiverso. In factfatto, you find yourselfte stesso
345
1028000
4000
il confronto è molto, molto diverso. In effetti, vi accorgete
17:30
dislikingantipatia them enoughabbastanza almostquasi to qualifyqualificarsi for FrenchFrancese citizenshipcittadinanza.
346
1032000
3000
che vi piacciono così poco che potreste diventare cittadini francesi.
17:34
Now, you have exactlydi preciso the samestesso problemproblema when you shopnegozio for a stereostereo.
347
1036000
3000
Ora, avete esattamente lo stesso problema quando comprate uno stereo.
17:37
You go to the stereostereo storenegozio, you see two setsimposta of speakersAltoparlanti --
348
1039000
3000
Andate al negozio, vedete due tipi di casse,
17:40
these biggrande, boxyboxy, monolithsmonoliti, and these little, sleekelegante speakersAltoparlanti,
349
1042000
4000
queste monoliti grandi e squadrati e queste casse piccole e lucide,
17:44
and you playgiocare them, and you go, you know, I do hearsentire a differencedifferenza:
350
1046000
2000
le provate, e dite "Sai, sento davvero la differenza",
17:46
the biggrande onesquelli soundsuono a little better.
351
1048000
2000
quelle grandi suonano un po' meglio.
17:48
And so you buyacquistare them, and you bringportare them home,
352
1050000
2000
Quindi le comprate, le portate a casa,
17:50
and you entirelyinteramente violateviolare the décorCdR of your housecasa.
353
1052000
3000
e sconvolgete completamente l'arredamento di casa vostra.
17:53
And the problemproblema, of coursecorso, is that this comparisonconfronto you madefatto in the storenegozio
354
1055000
4000
Il problema, ovviamente, è che il confronto che avete fatto al negozio
17:57
is a comparisonconfronto you'llpotrai never make again.
355
1059000
2000
è un confronto che non rifarete mai più.
17:59
What are the oddsprobabilità that yearsanni laterdopo you'llpotrai turnturno on the stereostereo and go,
356
1061000
2000
Quante sono le probabilità che anni dopo accendiate lo stereo e diciate
18:01
"SoundsSuoni so much better than those little onesquelli,"
357
1063000
3000
"Il suono è decisamente migliore rispetto a quelle altre più piccole"
18:04
whichquale you can't even rememberricorda hearingudito.
358
1066000
2000
che non vi ricordate neanche di aver ascoltato.
18:06
The problemproblema of shiftingmutevole comparisonsi confronti is even more difficultdifficile
359
1068000
3000
Il problema di spostare i confronti è anche più complicato
18:09
when these choicesscelte are arrayedschierati over time.
360
1071000
3000
quando queste scelte sono distribuite nel tempo.
18:12
People have a lot of troubleguaio makingfabbricazione decisionsdecisioni
361
1074000
3000
La gente ha molti problemi a prendere decisioni
18:15
about things that will happenaccadere at differentdiverso pointspunti in time.
362
1077000
3000
riguardo cose che accadranno in diversi momenti nel tempo.
18:18
And what psychologistspsicologi and behavioralcomportamentale economistseconomisti have discoveredscoperto
363
1080000
2000
Quello che gli psicologi e gli economisti comportamentali hanno scoperto
18:20
is that by and largegrande people use two simplesemplice rulesregole.
364
1082000
3000
è che più o meno le persone usano due semplici regole.
18:23
So let me give you one very easyfacile problemproblema, a secondsecondo very easyfacile problemproblema
365
1085000
4000
Ora vi darò un problema molto facile, un secondo problema molto facile
18:27
and then a thirdterzo, harddifficile, problemproblema.
366
1089000
1000
e poi un terzo problema, difficile.
18:28
Here'sQui è the first easyfacile problemproblema:
367
1090000
3000
Ecco il primo problema facile:
18:31
You can have 60 dollarsdollari now or 50 dollarsdollari now. WhichChe would you preferpreferire?
368
1093000
3000
Potete avere 60 dollari adesso oppure 50 dollari adesso. Cosa preferireste?
18:34
This is what we call a one-itemun elemento IQIQ testTest, OK?
369
1096000
3000
E' quello che chiamiamo test di intelligenza ad una variabile, ok?
18:37
All of us, I hopesperanza, preferpreferire more moneyi soldi, and the reasonragionare is,
370
1099000
3000
Tutti noi, spero, preferiamo avere più soldi, e la ragione è
18:40
we believe more is better than lessDi meno.
371
1102000
3000
che crediamo che più sia meglio di meno.
18:43
Here'sQui è the secondsecondo problemproblema:
372
1105000
1000
Ecco il secondo problema:
18:44
You can have 60 dollarsdollari todayoggi or 60 dollarsdollari in a monthmese. WhichChe would you preferpreferire?
373
1106000
4000
Potete avere 60 dollari oggi o 60 dollari tra un mese. Cosa preferireste?
18:48
Again, an easyfacile decisiondecisione,
374
1110000
2000
Di nuovo una decisione facile,
18:50
because we all know that now is better than laterdopo.
375
1112000
4000
perché tutti sappiamo che adesso è meglio di dopo.
18:54
What's harddifficile in our decision-makingil processo decisionale is when these two rulesregole conflictconflitto.
376
1116000
3000
Il difficile nel prendere le decisioni viene fuori quando queste due regole entrano in conflitto.
18:57
For exampleesempio, when you're offeredofferta 50 dollarsdollari now or 60 dollarsdollari in a monthmese.
377
1119000
4000
Ad esempio, quando vi offrono 50 dollari ora o 60 dollari tra un mese.
19:01
This typifiescaratterizza a lot of situationssituazioni in life in whichquale you will gainguadagno
378
1123000
3000
E' un modello di molte situazioni nella vita in cui si ottiene un guadagno
19:04
by waitingin attesa, but you have to be patientpaziente.
379
1126000
3000
dall'attesa, ma bisogna essere pazienti.
19:07
What do we know? What do people do in these kindstipi of situationssituazioni?
380
1129000
3000
Cosa sappiamo? Cosa fanno le persone in situazioni come queste?
19:10
Well, by and largegrande people are enormouslyenormemente impatientimpaziente.
381
1132000
4000
Beh, di solito le persone sono incredibilmente impazienti.
19:14
That is, they requirerichiedere interestinteresse ratesaliquote in the hundredcentinaio
382
1136000
3000
Nel senso che pretendono interessi nell'ordine del cento
19:17
or thousandsmigliaia of percentspercentuali in orderordine to delayritardo gratificationgratificazione
383
1139000
4000
o del mille percento per rimandare la propria gratificazione
19:21
and wait untilfino a nextIl prossimo monthmese for the extraextra 10 dollarsdollari.
384
1143000
4000
ed aspettare il mese prossimo per i 10 dollari extra.
19:25
Maybe that isn't so remarkablenotevole, but what is remarkablenotevole is
385
1147000
3000
Magari questo non è molto stupefacente, ma quello che è stupefacente
19:28
how easyfacile it is to make this impatienceimpazienza go away by simplysemplicemente changingmutevole
386
1150000
4000
è la facilità con cui si può far sparire l'impazienza semplicemente cambiando
19:32
when the deliveryconsegna of these monetarymonetaria unitsunità will happenaccadere.
387
1154000
4000
il momento in cui i soldi vengono consegnati.
19:36
ImagineImmaginate that you can have 50 dollarsdollari in a yearanno -- that's 12 monthsmesi --
388
1158000
3000
Immaginate di poter avere 50 dollari tra un anno - esattamente 12 mesi -
19:39
or 60 dollarsdollari in 13 monthsmesi.
389
1161000
3000
o 60 dollari fra 13 mesi.
19:42
What do we find now?
390
1164000
1000
Cosa scopriamo adesso?
19:43
People are gladlyvolentieri willingdisposto to wait: as long as they're waitingin attesa 12,
391
1165000
3000
Le persone aspettano volentieri: visto che devono aspettare 12,
19:46
they mightpotrebbe as well wait 13.
392
1168000
2000
tanto vale aspettare 13.
19:48
What makesfa this dynamicdinamico inconsistencyincoerenza happenaccadere?
393
1170000
3000
Cosa provoca questa incongruenza dinamica?
19:51
ComparisonConfronto. TroublingPreoccupanti comparisonconfronto. Let me showmostrare you.
394
1173000
4000
Confronto. Confronto problematico. Vi faccio vedere.
19:55
This is just a graphgrafico showingmostrando the resultsrisultati that I just suggestedsuggerito
395
1177000
3000
Questo è un semplice grafico dove sono riportati i risultati che ho suggerito
19:58
you would showmostrare if I gaveha dato you time to respondrispondere, whichquale is,
396
1180000
2000
avreste dato voi se vi avessi dato il tempo di rispondere, e cioè che
20:00
people find that the subjectivesoggettivo valuevalore of 50 is higherpiù alto
397
1182000
3000
le persone pensano che il valore soggettivo di 50 sia più alto
20:03
than the subjectivesoggettivo valuevalore of 60 when they'llfaranno be deliveredconsegnato in now
398
1185000
4000
del valore soggettivo di 60 quando sono consegnati rispettivamente
20:07
or one monthmese, respectivelyrispettivamente -- a 30-day-giorno delayritardo --
399
1189000
2000
subito e tra un mese - un ritardo di 30 giorni -
20:09
but they showmostrare the reverseinverso patternmodello when you pushspingere the entireintero decisiondecisione
400
1191000
4000
ma i risultati sono invertiti quando l'intera decisione è posticipata
20:13
off into the futurefuturo a yearanno.
401
1195000
3000
nel futuro di un anno.
20:16
Now, why in the worldmondo do you get this patternmodello of resultsrisultati?
402
1198000
4000
Ora, come mai otteniamo questa serie di risultati?
20:20
These guys can tell us.
403
1202000
1000
Questi due tipi ce lo possono dire.
20:21
What you see here are two ladsragazzi,
404
1203000
3000
Quello che vedete sono due ragazzi,
20:24
one of them largerpiù grandi than the other: the firemanvigile del fuoco and the fiddlerviolinista.
405
1206000
3000
uno più grande dell'altro: il pompiere ed il musicista.
20:27
They are going to recedesi allontanano towardsin direzione the vanishingdi fuga pointpunto in the horizonorizzonte,
406
1209000
3000
Arretreranno fino al punto di fuga all'orizzonte
20:30
and I want you to noticeAvviso two things.
407
1212000
2000
e voglio che facciate caso a due cose.
20:32
At no pointpunto will the firemanvigile del fuoco look tallerpiù alto than the fiddlerviolinista. No pointpunto.
408
1214000
6000
In nessun punto il pompiere sembrerà più grande del musicista. Mai.
20:38
HoweverTuttavia, the differencedifferenza betweenfra them seemssembra to be gettingottenere smallerpiù piccola.
409
1220000
3000
Però, la differenza tra loro sembra ridursi.
20:41
First it's an inchpollice in your viewvista, then it's a quarter-inchquarto di pollice,
410
1223000
3000
Prima è un paio di centimetri per voi, poi uno,
20:44
then a half-inchmezzo-pollice, and then finallyfinalmente they go off the edgebordo of the earthterra.
411
1226000
4000
poi mezzo, poi spariscono all'orizzonte.
20:48
Here are the resultsrisultati of what I just showedha mostrato you.
412
1230000
3000
Qui ci sono i risultati che vi ho appena mostrato.
20:51
This is the subjectivesoggettivo heightaltezza --
413
1233000
2000
Questa è l'altezza soggettiva,
20:53
the heightaltezza you saw of these guys at variousvario pointspunti.
414
1235000
3000
quella che avete percepito voi alle varie distanze.
20:56
And I want you to see that two things are truevero.
415
1238000
2000
Voglio che vediate che sono vere due cose.
20:58
One, the fartherpiù lontano away they are, the smallerpiù piccola they look;
416
1240000
3000
Uno, più lontani sono più sembrano piccoli;
21:01
and two, the firemanvigile del fuoco is always biggerpiù grande than the fiddlerviolinista.
417
1243000
2000
due, il pompiere è sempre più grande del musicista.
21:03
But watch what happensaccade when we make some of them disappearscomparire. Right.
418
1245000
6000
Guardate cosa succede quando ne facciamo sparire alcuni. Ecco.
21:09
At a very closevicino distancedistanza, the fiddlerviolinista lookssembra tallerpiù alto than the firemanvigile del fuoco,
419
1251000
3000
A distanza ravvicinata, il musicista sembra più alto del pompiere,
21:12
but at a farlontano distancedistanza
420
1254000
2000
a da lontano
21:14
theirloro normalnormale, theirloro truevero, relationsrelazioni are preservedconservati.
421
1256000
3000
le loro relazioni normali, vere, sono conservate.
21:17
As PlatoPlatone said, what spacespazio is to sizedimensione, time is to valuevalore.
422
1259000
5000
L'ha detto Platone "Ciò che lo spazio fa alla dimensione, il tempo lo fa al valore."
21:22
These are the resultsrisultati of the harddifficile problemproblema I gaveha dato you:
423
1264000
5000
Questi sono i risultati del problema difficile che vi ho dato prima:
21:27
60 now or 50 in a monthmese?
424
1269000
2000
60 adesso o 50 tra un mese?
21:29
And these are subjectivesoggettivo valuesvalori,
425
1271000
1000
Questi sono valori soggettivi,
21:30
and what you can see is, our two rulesregole are preservedconservati.
426
1272000
2000
e come potete vedere le nostre due regole si conservano.
21:32
People always think more is better than lessDi meno:
427
1274000
2000
Le persone pensano sempre che più sia meglio di meno:
21:34
60 is always better than 50,
428
1276000
2000
60 è sempre meglio di 50;
21:36
and they always think now is better than laterdopo:
429
1278000
2000
e pensano sempre che adesso è meglio di dopo:
21:38
the barsbarre on this sidelato are higherpiù alto than the barsbarre on this sidelato.
430
1280000
3000
le colonne su questo lato sono più alte di quelle su quest'altro lato.
21:41
Watch what happensaccade when we dropfar cadere some out.
431
1283000
3000
Guardate cosa succede quando ne togliamo alcune.
21:44
SuddenlyImprovvisamente we have the dynamicdinamico inconsistencyincoerenza that puzzledperplesso us.
432
1286000
3000
All'improvviso ecco l'incongruenza dinamica che ci lasciava perplessi.
21:47
We have the tendencytendenza for people to go for 50 dollarsdollari now
433
1289000
4000
C'è la tendenza nelle persone a prendere 50 dollari adesso
21:51
over waitingin attesa a monthmese, but not if that decisiondecisione is farlontano in the futurefuturo.
434
1293000
3000
invece che aspettare un mese, ma non se la decisione è lontana nel futuro.
21:54
NoticeAvviso something interestinginteressante that this impliesimplica -- namelycioè, that
435
1296000
4000
Fate attenzione alla parte interessante che questo implica - cioè che
21:58
when people get to the futurefuturo, they will changemodificare theirloro mindsmenti.
436
1300000
4000
quando le persone arrivano al futuro, cambiano idea.
22:02
That is, as that monthmese 12 approachesapprocci, you will say,
437
1304000
3000
Voglio dire, quando il mese 12 si avvicina diranno,
22:05
what was I thinkingpensiero, waitingin attesa an extraextra monthmese for 60 dollarsdollari?
438
1307000
3000
ma a che stavo pensando... aspettare un mese in più per 60 dollari?
22:08
I'll take the 50 dollarsdollari now.
439
1310000
3000
Prendo i 50 subito.
22:11
Well, the questiondomanda with whichquale I'd like to endfine is this:
440
1313000
3000
Beh... la domanda con cui vorrei concludere è questa:
22:14
If we're so damnDannazione stupidstupido, how did we get to the moonLuna?
441
1316000
3000
se siamo così maledettamente stupidi, come siamo arrivati sulla luna?
22:17
Because I could go on for about two hoursore with evidenceprova
442
1319000
3000
E' che potrei andare avanti un paio d'ore mostrandovi le prove
22:20
of people'spersone di inabilityincapacità to estimatestima oddsprobabilità and inabilityincapacità to estimatestima valuevalore.
443
1322000
6000
dell'incapacità delle persone a calcolare le probabilità e stimare il valore.
22:26
The answerrisposta to this questiondomanda, I think, is an answerrisposta you've alreadygià heardsentito
444
1328000
2000
La risposta a questa domanda, penso, è una risposta che avete già sentito
22:28
in some of the talkstrattativa, and I dareosare say you will hearsentire again:
445
1330000
2000
in alcuni dei discorsi, e scommetto la sentirete ancora:
22:30
namelycioè, that our brainsmente were evolvedevoluto for a very differentdiverso worldmondo
446
1332000
4000
i nostri cervelli si sono evoluti per affrontare un mondo diverso
22:34
than the one in whichquale we are livingvita.
447
1336000
2000
da quello in cui viviamo ora.
22:36
They were evolvedevoluto for a worldmondo
448
1338000
2000
Si sono evoluti per un mondo
22:38
in whichquale people livedha vissuto in very smallpiccolo groupsgruppi,
449
1340000
2000
in cui le persone vivevano in gruppi molto piccoli,
22:40
rarelyraramente metincontrato anybodynessuno who was terriblyterribilmente differentdiverso from themselvesloro stessi,
450
1342000
3000
non incontravano quasi mai qualcuno che fosse molto diverso da loro,
22:43
had ratherpiuttosto shortcorto livesvite in whichquale there were fewpochi choicesscelte
451
1345000
3000
vivevano vite abbastanza corte in cui le scelte erano poche
22:46
and the highestmassimo prioritypriorità was to eatmangiare and mateMate todayoggi.
452
1348000
5000
e le priorità più importanti erano mangiare ed accoppiarsi subito.
22:51
Bernoulli'sDi Bernoulli giftregalo, Bernoulli'sDi Bernoulli little formulaformula, allowsconsente us, it tellsdice us
453
1353000
5000
Il regalo di Bernoulli, la piccola formula di Bernoulli, ci permette... ci dice
22:56
how we should think in a worldmondo for whichquale naturenatura never designedprogettato us.
454
1358000
5000
come dovremmo pensare in un mondo per cui la natura non ci ha programmato.
23:01
That explainsspiega why we are so badcattivo at usingutilizzando it, but it alsoanche explainsspiega
455
1363000
4000
Questo spiega perché siamo pessimi a metterla in pratica, ma spiega anche
23:05
why it is so terriblyterribilmente importantimportante that we becomediventare good, fastveloce.
456
1367000
5000
perché è terribilmente importante che diventiamo bravi in fretta.
23:10
We are the only speciesspecie on this planetpianeta
457
1372000
2000
Siamo l'unica specie su questo pianeta
23:12
that has ever heldheld its ownproprio fatedestino in its handsmani.
458
1374000
4000
che abbia mai avuto il proprio destino tra le mani.
23:16
We have no significantsignificativo predatorspredatori,
459
1378000
2000
Non abbiamo predatori significativi,
23:18
we're the mastersmaestri of our physicalfisico environmentambiente;
460
1380000
2000
siamo i signori del nostro ambiente fisico;
23:20
the things that normallynormalmente causecausa speciesspecie to becomediventare extinctestinto
461
1382000
3000
le cose che normalmente causano l'estinzione di specie
23:23
are no longerpiù a lungo any threatminaccia to us.
462
1385000
3000
non sono più un pericolo per noi.
23:26
The only thing -- the only thing -- that can destroydistruggere us and doomdestino us
463
1388000
5000
L'unica cosa - l'unica - che ci può condannare e distruggere
23:31
are our ownproprio decisionsdecisioni.
464
1393000
2000
sono le nostre stesse decisioni.
23:33
If we're not here in 10,000 yearsanni, it's going to be because
465
1395000
4000
Se non saremo qui tra diecimila anni sarà perché
23:37
we could not take advantagevantaggio of the giftregalo givendato to us
466
1399000
4000
non siamo stati in grado di approfittare di un regalo che ci è stato fatto
23:41
by a younggiovane DutchOlandese fellowcompagno in 1738,
467
1403000
3000
da un giovane olandese nel 1738,
23:44
because we underestimatedsottovalutato the oddsprobabilità of our futurefuturo painsdolori
468
1406000
4000
sarà perché abbiamo sottovalutato le probabilità di dolori futuri
23:48
and overestimatedsopravvalutato the valuevalore of our presentpresente pleasurespiaceri.
469
1410000
4000
e sovrastimato il valore dei nostri piaceri presenti.
23:52
Thank you.
470
1414000
1000
Grazie.
23:53
(ApplauseApplausi)
471
1415000
10000
(Applausi)
24:03
ChrisChris AndersonAnderson: That was remarkablenotevole.
472
1425000
3000
Chris Anderson: E' stato stupefacente.
24:06
We have time for some questionsle domande for DanDan GilbertGilbert. One and two.
473
1428000
5000
Abbiamo tempo per alcune domande a Dan Gilbert. Una e due.
24:11
BillBill LyellLyell: Would you say that this mechanismmeccanismo
474
1433000
3000
Bill Lyell: Diresti che questo meccanismo
24:14
is in partparte how terrorismterrorismo actuallyin realtà workslavori to frightenspaventare us,
475
1436000
4000
è in parte il motivo per cui il terrorismo ci spaventa,
24:18
and is there some way that we could counteractcontrastare that?
476
1440000
4000
e pensi che abbiamo qualche modo per contrastarlo?
24:22
DanDan GilbertGilbert: I actuallyin realtà was consultingconsulenza recentlyrecentemente
477
1444000
1000
Dan Gilbert: Poco tempo fa ho fatto il consulente
24:23
with the DepartmentDipartimento of HomelandPatria SecuritySicurezza, whichquale generallygeneralmente believescrede
478
1445000
3000
per il Department of Homeland Security, che in generale ritiene
24:26
that AmericanAmericano securitysicurezza dollarsdollari should go to makingfabbricazione bordersfrontiere saferpiù sicuro.
479
1448000
4000
che i soldi americani per la sicurezza dovrebbero essere spesi per rendere i confini più sicuri.
24:30
I triedprovato to pointpunto out to them that terrorismterrorismo was a namenome
480
1452000
3000
Ho cercato di far notare che terrorismo è un nome
24:33
basedbasato on people'spersone di psychologicalpsicologico reactionreazione to a setimpostato of eventseventi,
481
1455000
4000
basato sulla reazione psicologica delle persone ad una serie di eventi,
24:37
and that if they were concernedha riguardato about terrorismterrorismo they mightpotrebbe askChiedere
482
1459000
2000
e che se si preoccupavano del terrorismo potevano chiedersi
24:39
what causescause terrorterrore and how can we stop people from beingessere terrifiedterrorizzato,
483
1461000
3000
cosa causa il terrore e come possiamo fare in modo che la gente non sia terrorizzata,
24:42
ratherpiuttosto than -- not ratherpiuttosto than, but in additionaggiunta to
484
1464000
3000
invece che... non invece che... ma in aggiunta a
24:45
stoppingsosta the atrocitiesatrocità that we're all concernedha riguardato about.
485
1467000
3000
fermare le atrocità che ci preoccupano tutti.
24:48
SurelySicuramente the kindstipi of playgiocare that at leastmeno AmericanAmericano mediamedia give to --
486
1470000
6000
Sicuramente il tipo di copertura che almeno i media americani danno...
24:54
and forgiveperdonare me, but in rawcrudo numbersnumeri these are very tinyminuscolo accidentsincidenti.
487
1476000
5000
perdonatemi, ma in numeri puri questo sono incidenti molto piccoli.
24:59
We alreadygià know, for exampleesempio, in the UnitedUniti d'America StatesStati,
488
1481000
2000
Sappiamo già per esempio, che negli Stati Uniti
25:01
more people have diedmorto as a resultrisultato of not takingpresa airplanesaeroplani --
489
1483000
4000
più persone sono morte per non aver preso gli aerei
25:05
because they were scaredimpaurito -- and drivingguida on highwaysautostrade,
490
1487000
2000
- perché avevano paura - ed aver invece guidato in autostrada
25:07
than were killeducciso in 9/11. OK?
491
1489000
2000
di quelle che sono state uccise l'undici settembre. Ok?
25:09
If I told you that there was a plaguepeste
492
1491000
2000
Se vi dicessi che c'è un'epidemia
25:11
that was going to killuccidere 15,000 AmericansAmericani nextIl prossimo yearanno,
493
1493000
3000
che ucciderà 15mila americani l'anno prossimo,
25:14
you mightpotrebbe be alarmedallarmato if you didn't find out it was the fluinfluenza.
494
1496000
3000
sareste allarmati se non scopriste che è la semplice influenza.
25:17
These are small-scalein scala ridotta accidentsincidenti, and we should be wonderingchiedendosi
495
1499000
3000
Questi sono incidenti su piccola scala, e dovremmo chiederci
25:20
whetherse they should get the kindgenere of playgiocare,
496
1502000
2000
se debbano ricevere il tipo di attenzione,
25:22
the kindgenere of coveragecopertura, that they do.
497
1504000
2000
di copertura dai media, che in effetti hanno.
25:24
SurelySicuramente that causescause people to overestimatesopravvalutare the likelihoodprobabilità
498
1506000
3000
Sicuramente questo spinge le persone a sovrastimare la probabilità
25:27
that they'llfaranno be hurtmale in these variousvario waysmodi,
499
1509000
2000
che rimangano ferite in questi modi,
25:29
and gives powerenergia to the very people who want to frightenspaventare us.
500
1511000
2000
alla fine dando potere alle persone che vogliono spaventarci.
25:31
CACA: DanDan, I'd like to hearsentire more on this. So, you're sayingdetto
501
1513000
2000
Chris Anderson: Dan, vorrei saperne di più. Quindi stai dicendo
25:33
that our responserisposta to terrorterrore is, I mean, it's a formmodulo of mentalmentale buginsetto?
502
1515000
4000
che la nostra risposta al terrorismo è, diciamo, una forma di errore mentale?
25:37
Talk more about it.
503
1519000
1000
Parlane ancora un po'.
25:38
DGDG: It's out-sizedout-dimensioni. I mean, look.
504
1520000
3000
Dan Gilbert: E' sproporzionata. Voglio dire,
25:41
If AustraliaAustralia disappearsscompare tomorrowDomani,
505
1523000
2000
se l'Australia scomparisse domani,
25:43
terrorterrore is probablyprobabilmente the right responserisposta.
506
1525000
2000
il terrore sarebbe probabilmente la risposta adeguata.
25:45
That's an awfulterribile largegrande lot of very nicesimpatico people. On the other handmano,
507
1527000
5000
E' un enorme numero di persone molto simpatiche. D'altra parte,
25:50
when a busautobus blowscolpi up and 30 people are killeducciso,
508
1532000
3000
quando un autobus esplode e muoiono 30 persone,
25:53
more people than that were killeducciso
509
1535000
2000
un numero più alto di persone muore
25:55
by not usingutilizzando theirloro seatbeltscinture di sicurezza in the samestesso countrynazione.
510
1537000
3000
per non aver usato le cinture di sicurezza, nello stesso paese.
25:58
Is terrorterrore the right responserisposta?
511
1540000
1000
Il terrore è la risposta giusta?
25:59
CACA: What causescause the buginsetto? Is it the dramaDramma of the eventevento --
512
1541000
4000
Chris Anderson: Cosa provoca questo errore? E' la drammaticità dell'evento,
26:03
that it's so spectacularspettacolare?
513
1545000
1000
il fatto che sia così spettacolare?
26:04
Is it the factfatto that it's an intentionalintenzionale attackattacco by, quotecitazione, outsidersoutsider?
514
1546000
3000
E' il fatto che sia un attacco intenzionale da parte di, tra virgolette, stranieri?
26:07
What is it?
515
1549000
1000
Che cos'è?
26:08
DGDG: Yes. It's a numbernumero of things, and you hitcolpire on severalparecchi of them.
516
1550000
3000
Dan Gilbert: Sì. E' una serie di cose, e tu ne hai indovinate molte.
26:11
First, it's a humanumano agentagente tryingprovare to killuccidere us --
517
1553000
2000
Primo, c'è un agente umano che cerca di ucciderci
26:13
it's not a treealbero fallingcaduta on us by accidentincidente.
518
1555000
3000
- non è un albero che ci cade addosso per caso.
26:16
SecondSecondo, these are enemiesnemici who maypuò want to strikesciopero and hurtmale us again.
519
1558000
3000
Secondo, questi sono nemici che potrebbero colpirci e ferirci di nuovo.
26:19
People are beingessere killeducciso for no reasonragionare insteadanziché of good reasonragionare --
520
1561000
3000
Le persone vengono uccise senza motivo invece che per un motivo valido...
26:22
as if there's good reasonragionare, but sometimesa volte people think there are.
521
1564000
3000
come se ci fosse un motivo valido, ma qualcuno a volte pensa che ci sia.
26:25
So there are a numbernumero of things that togetherinsieme
522
1567000
2000
Quindi ci sono tanti fattori che insieme
26:27
make this seemsembrare like a fantasticfantastico eventevento, but let's not playgiocare down
523
1569000
3000
fanno sembrare questo come un evento fantastico, ma non sottovalutiamo
26:30
the factfatto that newspapersgiornali sellvendere when people see something in it
524
1572000
4000
il fatto che i giornali vendono quando le persone ci trovano dentro qualcosa
26:34
they want to readleggere. So there's a largegrande roleruolo here playedgiocato by the mediamedia,
525
1576000
3000
che vogliono leggere. Quindi c'è un grande ruolo dei media in campo,
26:37
who want these things to be
526
1579000
2000
perché vogliono che queste cose
26:39
as spectacularspettacolare as they possiblypossibilmente can.
527
1581000
4000
siano più spettacolari possibile.
26:43
CACA: I mean, what would it take to persuadepersuadere our culturecultura to downplayminimizzare it?
528
1585000
6000
Chris Anderson: Cosa ci vorrebbe per convincere la nostra cultura a non sopravvalutare il pericolo del terrorismo?
26:49
DGDG: Well, go to IsraelIsraele. You know,
529
1591000
1000
Dan Gilbert: Beh... fate un giro in Israele. Davvero,
26:50
go to IsraelIsraele. And a mallcentro commerciale blowscolpi up,
530
1592000
2000
andate in Israele. Un centro commerciale esplode
26:52
and then everybody'sognuno è unhappyinfelice about it, and an hour-and-a-halfun'ora e mezza laterdopo --
531
1594000
3000
e nessuno è contento di questo, però un'ora e mezzo dopo
26:55
at leastmeno when I was there, and I was 150 feetpiedi from the mallcentro commerciale
532
1597000
3000
- almeno quando io ero là, ed ero a 50 metri dal centro commerciale
26:58
when it blewsoffiò up -- I wentandato back to my hotelHotel
533
1600000
2000
quando è esploso - sono tornato in albergo
27:00
and the weddingmatrimonio that was plannedpianificato was still going on.
534
1602000
3000
ed il matrimonio che era in programma stava andando avanti.
27:03
And as the IsraeliIsraeliano mothermadre said,
535
1605000
1000
E la madre israeliana ha detto:
27:04
she said, "We never let them winvincere by stoppingsosta weddingsmatrimoni."
536
1606000
4000
"Non li lasceremo mai vincere fermando i matrimoni."
27:08
I mean, this is a societysocietà that has learnedimparato --
537
1610000
1000
Voglio dire, questa è una società che ha imparato
27:09
and there are othersaltri too -- that has learnedimparato to livevivere
538
1611000
2000
- e ce ne sono altre - che ha imparato a convivere
27:11
with a certaincerto amountquantità of terrorismterrorismo and not be quiteabbastanza as upsetirritato by it,
539
1613000
5000
con una certa quantità di terrorismo ed a non esserne eccessivamente sconvolta
27:16
shalldeve I say, as those of us who have not had manymolti terrorterrore attacksattacchi.
540
1618000
3000
come, invece, la nostra che non ha avuto così tanti attacchi terroristici.
27:19
CACA: But is there a rationalrazionale fearpaura that actuallyin realtà,
541
1621000
3000
Chris Anderson: C'è anche una paura razionale,
27:22
the reasonragionare we're frightenedspaventato about this is because we think that
542
1624000
3000
può essere che la ragione per cui siamo spaventati è che pensiamo che
27:25
the BigGrande One is to come?
543
1627000
1000
l'attacco grosso deve ancora arrivare.
27:26
DGDG: Yes, of coursecorso. So, if we knewconosceva that this was the worstpeggio attackattacco
544
1628000
4000
Dan Gilbert: Certamente. Se sapessimo che l'undici settembre è stato l'attacco peggiore
27:30
there would ever be, there mightpotrebbe be more and more busesautobus of 30 people --
545
1632000
4000
che ci sarà mai, potrebbero esserci molti più autobus da 30 morti,
27:34
we would probablyprobabilmente not be nearlyquasi so frightenedspaventato.
546
1636000
2000
ma probabilmente non saremmo così spaventati.
27:36
I don't want to say -- please, I'm going to get quotedcitato somewhereda qualche parte
547
1638000
2000
Non voglio dire... per favore, so che qualcuno mi citerà come
27:38
as sayingdetto, "TerrorismTerrorismo is fine and we shouldn'tnon dovrebbe be so distressedeffetto consumato."
548
1640000
4000
se avessi detto "Il terrorismo va bene e non dovremmo preoccuparci troppo."
27:42
That's not my pointpunto at all.
549
1644000
2000
Non è assolutamente il punto.
27:44
What I'm sayingdetto is that, surelycertamente, rationallyrazionalmente,
550
1646000
2000
Quello che voglio dire è che sicuramente, razionalmente,
27:46
our distressangoscia about things that happenaccadere, about threatsminacce,
551
1648000
4000
la nostra preoccupazione per cose che succedono, per i pericoli,
27:50
should be roughlyapprossimativamente proportionalproporzionale to the sizedimensione of those threatsminacce
552
1652000
3000
dovrebbe essere più o meno proporzionata all'entità degli eventi
27:53
and threatsminacce to come.
553
1655000
2000
ed ai pericoli in arrivo.
27:55
I think in the casecaso of terrorismterrorismo, it isn't.
554
1657000
3000
Penso che nel caso del terrorismo non lo sia.
27:58
And manymolti of the things we'venoi abbiamo heardsentito about from our speakersAltoparlanti todayoggi --
555
1660000
2000
E viste alcune cose che sono state dette oggi dagli oratori...
28:00
how manymolti people do you know got up and said,
556
1662000
2000
quante persone hai visto che si sono alzate e hanno detto
28:02
PovertyPovertà! I can't believe what povertypovertà is doing to us.
557
1664000
4000
"La povertà! Non posso credere a quello che la povertà sta causando."
28:06
People get up in the morningmattina; they don't carecura about povertypovertà.
558
1668000
2000
La gente si sveglia al mattino e non si interessa della povertà.
28:08
It's not makingfabbricazione headlinesNotizie, it's not makingfabbricazione newsnotizia, it's not flashyappariscente.
559
1670000
2000
Non è in prima pagina, non è nei notiziari, non è spettacolare.
28:10
There are no gunspistole going off.
560
1672000
2000
Non ci sono pistole che sparano.
28:12
I mean, if you had to solverisolvere one of these problemsi problemi, ChrisChris,
561
1674000
2000
Voglio dire, se tu potessi risolvere uno di questi problemi, Chris,
28:14
whichquale would you solverisolvere? TerrorismTerrorismo or povertypovertà?
562
1676000
2000
quale risolveresti? Terrorismo o povertà?
28:16
(LaughterRisate)
563
1678000
4000
(Risate)
28:20
(ApplauseApplausi)
564
1682000
2000
(Applausi)
28:22
That's a toughdifficile one.
565
1684000
2000
E' una scelta difficile.
28:24
CACA: There's no questiondomanda.
566
1686000
1000
Chris Anderson: Non c'è partita.
28:25
PovertyPovertà, by an orderordine of magnitudemagnitudine, a hugeenorme orderordine of magnitudemagnitudine,
567
1687000
4000
La povertà, per un ordine di grandezza enorme,
28:29
unlesssalvo che someonequalcuno can showmostrare that there's, you know,
568
1691000
3000
a meno che qualcuno non ci dimostri che, per dire,
28:32
terroriststerroristi with a nukeNuke are really likelyprobabile to come.
569
1694000
4000
i terroristi stiano per arrivare con un'atomica.
28:36
The latestpiù recente I've readleggere, seenvisto, thought
570
1698000
2000
Per quello che ho letto, visto e pensato,
28:38
is that it's incrediblyincredibilmente harddifficile for them to do that.
571
1700000
4000
sarebbe molto difficile per loro riuscirci.
28:42
If that turnsgiri out to be wrongsbagliato, we all look sillysciocco,
572
1704000
2000
Se poi si scoprisse che sbagliamo, sembreremo molto sciocchi,
28:44
but with povertypovertà it's a bitpo --
573
1706000
2000
ma con la povertà è un po'...
28:46
DGDG: Even if that were truevero, still more people diemorire from povertypovertà.
574
1708000
3000
Dan Gilbert: Anche se fosse vera l'atomica, comunque morirebbero più persone di povertà.
28:53
CACA: We'veAbbiamo evolvedevoluto to get all excitedemozionato
575
1715000
1000
Chris Anderson: Noi ci siamo evoluti per essere agitati
28:54
about these dramaticdrammatico attacksattacchi. Is that because in the pastpassato,
576
1716000
3000
da questi attacchi drammatici. Non sarà perché in passato,
28:57
in the ancientantico pastpassato, we just didn't understandcapire things like diseasemalattia
577
1719000
3000
in un passato remoto, semplicemente non capivamo cose come le malattie
29:00
and systemssistemi that causecausa povertypovertà and so forthvia,
578
1722000
2000
ed i sistemi che causano la povertà e così via,
29:02
and so it madefatto no sensesenso for us as a speciesspecie to put any energyenergia
579
1724000
4000
quindi non aveva senso per noi come specie lo spendere energie
29:06
into worryingpreoccupante about those things?
580
1728000
2000
per preoccuparci di queste cose?
29:08
People diedmorto; so be it.
581
1730000
2000
Le persone muoiono; succede.
29:10
But if you got attackedattaccato, that was something you could do something about.
582
1732000
2000
Ma se venivi attaccato era qualcosa contro cui potevi agire,
29:12
And so we evolvedevoluto these responsesrisposte.
583
1734000
2000
e quindi abbiamo sviluppato queste reazioni.
29:14
Is that what happenedè accaduto?
584
1736000
1000
E' questo quello che è successo?
29:15
DGDG: Well, you know, the people who are mostmaggior parte skepticalscettico
585
1737000
3000
Dan Gilbert: Sai, le persone più scettiche riguardo
29:18
about leapingche salta to evolutionaryevolutiva explanationsspiegazioni for everything
586
1740000
2000
al ricorrere a spiegazioni in termini evolutivi per tutto
29:20
are the evolutionaryevolutiva psychologistspsicologi themselvesloro stessi.
587
1742000
2000
sono gli stessi psicologi evolutivi.
29:22
My guessindovina is that there's nothing quiteabbastanza that specificspecifica
588
1744000
3000
La mia ipotesi è che non ci sia stato niente di così specifico
29:25
in our evolutionaryevolutiva pastpassato. But ratherpiuttosto, if you're looking for
589
1747000
2000
nel nostro passato evolutivo. Invece, se cerchi
29:27
an evolutionaryevolutiva explanationspiegazione, you mightpotrebbe say
590
1749000
2000
una spiegazione evolutiva, potresti dire che
29:29
that mostmaggior parte organismsorganismi are neo-phobicneo-fobica -- that is, they're a little scaredimpaurito
591
1751000
4000
la maggior parte degli organismi è neo-fobica: in pratica sono un po' spaventati
29:33
of stuffcose that's newnuovo and differentdiverso.
592
1755000
1000
dalle cose nuove e diverse.
29:34
And there's a good reasonragionare to be,
593
1756000
2000
E per un'ottima ragione,
29:36
because oldvecchio stuffcose didn't eatmangiare you. Right?
594
1758000
1000
dato che le cose vecchie non ti hanno mangiato. Giusto?
29:37
Any animalanimale you see that you've seenvisto before is lessDi meno likelyprobabile
595
1759000
3000
Ogni animale che hai già visto prima ha meno probabilità
29:40
to be a predatorPredator than one that you've never seenvisto before.
596
1762000
3000
di essere un predatore di uno che non hai mai visto prima.
29:43
So, you know, when a schoolscuola busautobus is blownsoffiato up and we'venoi abbiamo never seenvisto this before,
597
1765000
3000
Quindi quando un autobus viene fatto esplodere e non l'avevamo mai visto prima,
29:46
our generalgenerale tendencytendenza is to orientOrient towardsin direzione
598
1768000
2000
la nostra tendenza generale di orientarci verso
29:48
that whichquale is newnuovo and novelromanzo is activatedattivato.
599
1770000
5000
ciò che è nuovo ed insolito viene attivata.
29:53
I don't think it's quiteabbastanza as specificspecifica a mechanismmeccanismo
600
1775000
2000
Non penso che sia un meccanismo specifico come
29:55
as the one you alludedha alluso to, but maybe a more fundamentalfondamentale one underlyingsottostanti it.
601
1777000
2000
quello che hai proposto tu, ma forse uno più nascosto al di sotto che fa da base.
30:01
JayJay WalkerWalker: You know, economistseconomisti love to talk about
602
1783000
5000
Jay Walker: Sai, gli economisti amano parlare
30:06
the stupiditystupidità of people who buyacquistare lotterylotteria ticketsBiglietti. But I suspectsospettare
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1788000
4000
della stupidità delle persone che giocano alla lotteria. Ma sospetto
30:10
you're makingfabbricazione the exactesatto samestesso errorerrore you're accusingaccusando those people of,
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1792000
3000
che tu stia commettendo lo stesso errore di cui accusi le persone,
30:13
whichquale is the errorerrore of valuevalore.
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1795000
1000
un errore di valore.
30:14
I know, because I've interviewedintervistato
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1796000
1000
Lo so perché ho intervistato
30:15
about 1,000 lotterylotteria buyersacquirenti over the yearsanni.
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1797000
2000
circa mille giocatori nel corso degli anni.
30:17
It turnsgiri out that the valuevalore of buyingacquisto a lotterylotteria ticketbiglietto is not winningvincente.
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1799000
4000
Viene fuori che il valore di comprare un biglietto della lotteria non è vincere.
30:21
That's what you think it is. All right?
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1803000
2000
Che è invece quello che pensi tu. Ci siamo?
30:23
The averagemedia lotterylotteria buyercompratore buysacquista about 150 ticketsBiglietti a yearanno,
610
1805000
3000
Il giocatore di lotteria medio compra cira 150 biglietti all'anno,
30:26
so the buyercompratore knowsconosce fullpieno well that he or she is going to loseperdere,
611
1808000
4000
quindi chi compra sa perfettamente che lui o lei perderà,
30:30
and yetancora she buysacquista 150 ticketsBiglietti a yearanno. Why is that?
612
1812000
3000
ma comunque compra 150 biglietti all'anno. Perché?
30:33
It's not because she is stupidstupido or he is stupidstupido.
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1815000
4000
Non è perché lui o lei sono stupidi.
30:37
It's because the anticipationanticipazione of possiblypossibilmente winningvincente
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1819000
3000
E' perché l'anticipazione della possibile vittoria
30:40
releasescomunicati serotoninserotonina in the braincervello, and actuallyin realtà providesfornisce a good feelingsensazione
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1822000
4000
rilascia serotonina nel cervello, e questo provoca una sensazione di piacere
30:44
untilfino a the drawingdisegno indicatesindica you've lostperduto.
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1826000
2000
fino a che l'estrazione non conferma che hai perso.
30:46
Or, to put it anotherun altro way, for the dollardollaro investmentinvestimento,
617
1828000
3000
Oppure, per dirla in un altro modo, per l'investimento monetario
30:49
you can have a much better feelingsensazione than flushingvampate di calore the moneyi soldi
618
1831000
3000
puoi ricevere una sensazione molto migliore che dal buttare i soldi
30:52
down the toiletgabinetto, whichquale you cannotnon può have a good feelingsensazione from.
619
1834000
3000
nel gabinetto, da cui certamente non puoi ricevere sensazioni positive.
30:55
Now, economistseconomisti tendtendere to --
620
1837000
2000
Ora, gli economisti tendono...
30:57
(ApplauseApplausi)
621
1839000
3000
(Applausi)
31:00
-- economistseconomisti tendtendere to viewvista the worldmondo
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1842000
1000
gli economisti tendono a vedere il mondo
31:01
throughattraverso theirloro ownproprio lenseslenti, whichquale is:
623
1843000
2000
attraverso i propri occhiali, e dicono:
31:03
this is just a bunchmazzo of stupidstupido people.
624
1845000
2000
questo è solo un branco di stupidi.
31:05
And as a resultrisultato, manymolti people look at economistseconomisti as stupidstupido people.
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1847000
4000
Come risultato, molte persone vedono gli economisti come un branco di stupidi.
31:09
And so fundamentallyfondamentalmente, the reasonragionare we got to the moonLuna is,
626
1851000
3000
Quindi, alla fine, la ragione per cui siamo arrivati sulla luna è
31:12
we didn't listen to the economistseconomisti. Thank you very much.
627
1854000
3000
che non abbiamo ascoltato gli economisti. Grazie mille.
31:15
(ApplauseApplausi)
628
1857000
5000
(Applausi)
31:20
DGDG: Well, no, it's a great pointpunto. It remainsresti to be seenvisto
629
1862000
3000
Dan Gilbert: Beh... è un'ottima osservazione. Resta da capire
31:23
whetherse the joygioia of anticipationanticipazione is exactlydi preciso equaleduguagliato
630
1865000
4000
se la gioia dell'attesa è esattamente uguale
31:27
by the amountquantità of disappointmentdelusione after the lotterylotteria. Because rememberricorda,
631
1869000
3000
alla quantità di disappunto dopo l'estrazione dei numeri. Perché ricordiamoci
31:30
people who didn't buyacquistare ticketsBiglietti don't feel awfulterribile the nextIl prossimo day eithero,
632
1872000
3000
anche che chi non ha comprato i biglietti non sta male il giorno dopo,
31:33
even thoughanche se they don't feel great duringdurante the drawingdisegno.
633
1875000
2000
anche se non hanno provato piacere durante l'estrazione.
31:35
I would disagreedisaccordo that people know they're not going to winvincere.
634
1877000
2000
Non sono d'accordo che le persone sappiano che non vinceranno.
31:37
I think they think it's unlikelyimprobabile, but it could happenaccadere,
635
1879000
3000
Penso che lo ritengano improbabile, ma potrebbe succedere,
31:40
whichquale is why they preferpreferire that to the flushingvampate di calore.
636
1882000
3000
e quindi lo preferiscono al gabinetto.
31:43
But certainlycertamente I see your pointpunto: that there can be
637
1885000
3000
Ma capisco il tuo punto di vista: che ci possa essere
31:46
some utilityutilità to buyingacquisto a lotterylotteria ticketbiglietto other than winningvincente.
638
1888000
4000
una qualche utilità diversa dal vincere nel comprare un biglietto della lotteria.
31:50
Now, I think there's manymolti good reasonsmotivi not to listen to economistseconomisti.
639
1892000
3000
Ora, penso che ci siano molte buone ragioni per non ascoltare gli economisti.
31:53
That isn't one of them, for me, but there's manymolti othersaltri.
640
1895000
3000
Questa però per me non lo è... ma ce ne sono altre.
31:56
CACA: Last questiondomanda.
641
1898000
2000
Chris Anderson: Ultima domanda.
31:58
AubreyAubrey dede GreyGrigio: My name'sdi nome AubreyAubrey dede GreyGrigio, from CambridgeCambridge.
642
1900000
3000
Aubrey de Grey: Mi chiamo Aubrey de Grey, di Cambridge.
32:01
I work on the thing that killsuccide more people than anything elsealtro killsuccide --
643
1903000
4000
Io lavoro sulla cosa che uccide più persone di qualunque altra
32:05
I work on aginginvecchiamento -- and I'm interestedinteressato in doing something about it,
644
1907000
2000
- l'invecchiamento - e vorrei fare qualcosa in proposito,
32:07
as we'llbene all hearsentire tomorrowDomani.
645
1909000
1000
come sentiremo domani.
32:08
I very much resonaterisonare with what you're sayingdetto,
646
1910000
3000
Sono molto d'accordo con quello che dici,
32:11
because it seemssembra to me that the problemproblema
647
1913000
2000
perché sembra che il problema
32:13
with gettingottenere people interestedinteressato in doing anything about aginginvecchiamento
648
1915000
3000
dello spingere le persone a preoccuparsi di fare qualcosa contro l'invecchiamento
32:16
is that by the time aginginvecchiamento is about to killuccidere you it lookssembra like cancercancro
649
1918000
3000
è che nel momento in cui l'età ti sta uccidendo assomiglia al cancro,
32:19
or heartcuore diseasemalattia or whateverqualunque cosa. Do you have any adviceconsigli?
650
1921000
3000
ad un problema al cuore o qualche altra cosa. Hai qualche consiglio?
32:22
(LaughterRisate)
651
1924000
3000
(Risate)
32:25
DGDG: For you or for them?
652
1927000
1000
Dan Gilbert: Per te o per loro?
32:26
AdGAdG: In persuadingpersuadere them.
653
1928000
1000
Aubrey de Grey: Per convincerli.
32:27
DGDG: AhAh, for you in persuadingpersuadere them.
654
1929000
2000
Dan Gilbert: Ah, per aiutare te a convincere loro.
32:29
Well, it's notoriouslynotoriamente difficultdifficile to get people to be farsightedlungimirante.
655
1931000
3000
Beh, è notoriamente difficile spingere le persone ad essere previdenti.
32:32
But one thing that psychologistspsicologi have triedprovato that seemssembra to work
656
1934000
4000
Ma una cosa che gli psicologi hanno provato e che sembra funzionare
32:36
is to get people to imagineimmaginare the futurefuturo more vividlyvividamente.
657
1938000
3000
è spingere le persone ad immaginare il futuro più nel dettaglio.
32:39
One of the problemsi problemi with makingfabbricazione decisionsdecisioni about the farlontano futurefuturo
658
1941000
3000
Uno dei problemi del prendere decisioni sul lontano futuro e su
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and the nearvicino futurefuturo is that we imagineimmaginare the nearvicino futurefuturo
659
1944000
3000
quello più vicino è che noi immaginiamo il futuro prossimo
32:45
much more vividlyvividamente than the farlontano futurefuturo.
660
1947000
2000
molto più vivamente del futuro lontano.
32:47
To the extentestensione that you can equalizepareggiare the amountquantità of detaildettaglio
661
1949000
4000
Quando riesci a bilanciare la quantità di dettagli che
32:51
that people put into the mentalmentale representationsRappresentanze
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1953000
2000
le persone inseriscono nelle rappresentazioni mentali
32:53
of nearvicino and farlontano futurefuturo, people begininizio to make decisionsdecisioni
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1955000
2000
del futuro prossimo e remoto, loro cominciano a prendere le decisioni
32:55
about the two in the samestesso way.
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1957000
2000
su entrambi nello stesso modo.
32:57
So, would you like to have an extraextra 100,000 dollarsdollari when you're 65
665
1959000
5000
Quindi, vorresti avere centomila dollari in più quando avrai 65 anni,
33:02
is a questiondomanda that's very differentdiverso than,
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1964000
1000
è una domanda molto diversa da
33:03
imagineimmaginare who you'llpotrai be when you're 65: will you be livingvita,
667
1965000
4000
immagina come sarai a 65 anni: sarai vivo,
33:07
what will you look like, how much haircapelli will you have,
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1969000
2000
che aspetto avrai, quanti capelli avrai,
33:09
who will you be livingvita with.
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1971000
1000
con chi vivrai.
33:10
OnceVolta we have all the detailsdettagli of that imaginaryimmaginario scenarioscenario,
670
1972000
3000
Una volta che abbiamo tutti i dettagli dello scenario in testa,
33:13
suddenlyad un tratto we feel like it mightpotrebbe be importantimportante to savesalvare
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1975000
2000
improvvisamente pensiamo che potrebbe essere importante risparmiare
33:15
so that that guy has a little retirementpensionamento moneyi soldi.
672
1977000
3000
in modo che quel tizio abbia un po' di soldi per la pensione.
33:18
But these are trickstrucchi around the marginsmargini.
673
1980000
2000
Ma sono trucchetti marginali.
33:20
I think in generalgenerale you're battlingin lotta a very fundamentalfondamentale humanumano tendencytendenza,
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1982000
3000
Penso che tu stia combattendo contro una fondamentale tendenza umana,
33:23
whichquale is to say, "I'm here todayoggi,
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1985000
2000
che è dire "Io sono qui oggi,
33:25
and so now is more importantimportante than laterdopo."
676
1987000
3000
quindi adesso è più importante di dopo."
33:28
CACA: DanDan, thank you. MembersMembri of the audiencepubblico,
677
1990000
2000
Chris Anderson: Dan, grazie. Membri del pubblico,
33:30
that was a fantasticfantastico sessionsessione. Thank you.
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1992000
1000
è stata una sessione fantastica. Grazie.
33:31
(ApplauseApplausi)
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1993000
2000
(Applausi)
Translated by Alberto Pagani
Reviewed by Manuela Patano

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.

Why you should listen

Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.

The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.

In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.

More profile about the speaker
Dan Gilbert | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

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We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

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