TEDSalon NY2011
Daniel Goldstein: The battle between your present and future self
Daniels Goldsteins: Cīņa starp jūsu tagadnes un nākotnes „es”
Filmed:
Readability: 3.7
2,548,111 views
Katru dienu mēs pieņemam lēmumus, kas atstāj labu vai sliktu iespaidu uz mūsu nākotnes „es“ (piemēram: „nekas taču nenotiks, ja šoreiz neiztīrīšu zobus”), Daniels Goldsteins rada programmas, kas palīdz mums iedomāties pašiem sevi laika gaitā, lai mēs varētu izdarīt gudras izvēles nākotnes „es” labā.
Daniel Goldstein - Behavioral economist
Daniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future, Full bio
Daniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future, Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you remember the story
0
0
2000
Vai atceraties stāstu
00:17
of Odysseus and the Sirens
1
2000
2000
par Odiseju un Sirēnām
00:19
from high school or junior high school?
2
4000
2000
no vidusskolas vai pamatskolas gadiem?
00:21
There was this hero, Odysseus, who's heading back home
3
6000
3000
Tajā bija varonis, Odisejs, kurš pēc Trojas kara
00:24
after the Trojan War.
4
9000
2000
dodas mājās.
00:26
And he's standing on the deck of his ship,
5
11000
2000
Viņš stāv uz sava kuģa klāja,
00:28
he's talking to his first mate,
6
13000
2000
viņš runā ar kapteiņa pirmo palīgu
00:30
and he's saying,
7
15000
2000
un saka:
00:32
"Tomorrow, we will sail past those rocks,
8
17000
3000
„Rīt mēs kuģosim garām šīm klintīm,
00:35
and on those rocks sit some beautiful women
9
20000
2000
uz kurām sēž skaistas sievietes,
00:37
called Sirens.
10
22000
2000
sauktas par Sirēnām.
00:39
And these women sing an enchanting song,
11
24000
3000
Tās dzied apburošu dziesmu,
00:42
a song so alluring
12
27000
2000
tik vilinošu dziesmu,
00:44
that all sailors who hear it
13
29000
2000
ka visi jūrnieki, kas to dzird,
00:46
crash into the rocks and die."
14
31000
2000
ietriecas klintīs un iet bojā.”
00:48
Now you would expect, given that,
15
33000
2000
Varētu padomāt, ka to zinot,
00:50
that they would choose an alternate route around the Sirens,
16
35000
3000
viņi izvēlēsies citu ceļu apkārt Sirēnām,
00:53
but instead Odysseus says,
17
38000
3000
taču tā vietā Odisejs saka:
00:56
"I want to hear that song.
18
41000
2000
„Es vēlos dzirdēt šo dziesmu.
00:58
And so what I'm going to do
19
43000
2000
Tādēļ
01:00
is I'm going to pour wax in the ears
20
45000
2000
es aizbāzīšu ausis ar vasku
01:02
of you and all the men --
21
47000
2000
tev un visiem pārējiem vīriem,
01:04
stay with me --
22
49000
2000
palieciet ar mani,
01:06
so that you can't hear the song,
23
51000
2000
lai jūs nevarētu dzirdēt dziesmu,
01:08
and then I'm going to have you tie me to the mast
24
53000
3000
un tad es jums likšu piesiet mani pie masta,
01:11
so that I can listen
25
56000
2000
lai es to varētu klausīties
01:13
and we can all sail by unaffected."
26
58000
2000
un mēs visi varētu droši pakuģot garām.”
01:15
So this is a captain
27
60000
3000
Tas ir kapteinis,
01:18
putting the life of every single person on the ship at risk
28
63000
2000
kurš briesmām pakļauj visu kuģa apkalpi,
01:20
so that he can hear a song.
29
65000
2000
lai tikai varētu dzirdēt dziesmu.
01:22
And I'd like to think if this was the case,
30
67000
2000
Es domāju, ka šis būtu tas gadījums,
01:24
they probably would have rehearsed it a few times.
31
69000
3000
ko viņi, iespējams, būtu izmēģinājuši vairākas reizes.
01:27
Odysseus would have said, "Okay, let's do a dry run.
32
72000
3000
Odisejs būtu teicis: „Labi, veiksim izmēģinājumu.
01:30
You tie me to the mast, and I'm going to beg and plead.
33
75000
3000
Tu piesien mani pie masta, un es lūgšos un prasīšu.
01:33
And no matter what I say, you cannot untie me from the mast.
34
78000
2000
Vienalga, ko es teiktu, tu nedrīksti mani atsiet no masta.
01:35
All right, so tie me to the mast."
35
80000
2000
Labi, sien mani pie masta.”
01:37
And the first mate takes a rope
36
82000
2000
Kapteiņa pirmais palīgs paņem virvi
01:39
and ties Odysseus to the mast in a nice knot.
37
84000
3000
un piesien Odiseju pie masta ar stingru mezglu.
01:42
And Odysseus does his best job playacting
38
87000
2000
Odisejs cenšas cik spēj, tēlodams
01:44
and says, "Untie me. Untie me.
39
89000
2000
un bļauj: „Atsien mani. Atsien mani.
01:46
I want to hear that song. Untie me."
40
91000
2000
Es vēlos dzirdēt šo dziesmu. Atsien mani.”
01:48
And the first mate wisely resists
41
93000
2000
Kapteiņa pirmais palīgs gudri atsakās
01:50
and doesn't untie Odysseus.
42
95000
2000
un neatsien Odiseju.
01:52
And then Odysseus says, "I see that you can get it.
43
97000
3000
Tad Odisejs saka: „Es redzu, ka tiec galā.
01:55
All right, untie me now and we'll get some dinner."
44
100000
3000
Labi, atsien mani, lai varam iet paēst vakariņas.”
01:58
And the first mate hesitates.
45
103000
2000
Kapteiņa pirmais palīgs vilcinās.
02:00
He's like, "Is this still the rehearsal,
46
105000
2000
Viņš domā: „Vai šis vēl joprojām ir mēģinājums,
02:02
or should I untie him?"
47
107000
3000
vai man viņu būtu jāatsien?”
02:05
And the first mate thinks,
48
110000
2000
Viņš domā:
02:07
"Well, I guess at some point the rehearsal has to end."
49
112000
3000
„Laikam jau kaut kad mēģinājumam būtu arī jābeidzas.”
02:10
So he unties Odysseus, and Odysseus flips out.
50
115000
3000
Viņš atsien Odiseju, un Odisejs sāk ārdīties.
02:13
He's like, "You idiot. You moron.
51
118000
2000
Viņš bļauj: „Tu, idiot. Tu, stulbeni.
02:15
If you do that tomorrow, I'll be dead, you'll be dead,
52
120000
2000
Ja tu to izdarīsi rīt, es būšu beigts, tu būsi beigts,
02:17
every single one of the men will be dead.
53
122000
2000
mēs visi būsim beigti!
02:19
Now just don't untie me no matter what."
54
124000
3000
Neatsien mani, lai kas arī notiktu.”
02:22
He throws the first mate to the ground.
55
127000
2000
Viņš nogrūž pirmo palīgu zemē.
02:24
This repeats itself through the night --
56
129000
2000
Tas sev atkārto visu nakti,
02:26
rehearsal, tying to the mast,
57
131000
2000
„mēģinājums, piesiešana pie masta,
02:28
conning his way out of it,
58
133000
2000
veiksmīga izmānīšanās no tā,
02:30
beating the poor first mate up mercilessly.
59
135000
3000
nabaga pirmā palīga nežēlīga sišana.
02:33
Hilarity ensues.
60
138000
3000
Jautrības sākšanās.”
02:36
Tying yourself to a mast
61
141000
2000
Sevis piesiešana pie masta,
02:38
is perhaps the oldest written example
62
143000
2000
iespējams, ir vissenākais rakstītais piemērs,
02:40
of what psychologists call a commitment device.
63
145000
3000
ko psihologi sauc par apņemšanās plānu.
02:43
A commitment device is a decision that you make
64
148000
3000
Apņemšanās plāns ir lēmums, ko pieņemat
02:46
with a cool head to bind yourself
65
151000
3000
ar vēsu prātu, „piesienot” sevi,
02:49
so that you don't do something regrettable
66
154000
2000
lai tādējādi, atrodoties spriedzes situācijā,
02:51
when you have a hot head.
67
156000
3000
jūs neizdarītu ko tādu, ko pēc tam nožēlotu.
02:54
Because there's two heads inside one person
68
159000
2000
Jo, ja tā padomā,
02:56
when you think about it.
69
161000
2000
vienā cilvēkā ir divas galvas.
02:58
Scholars have long invoked this metaphor of two selves
70
163000
3000
Zinātnieki ilgi ir piesaukuši šo metaforu par divām esībām,
03:01
when it comes to questions of temptation.
71
166000
3000
kad runa ir par kārdinājumu.
03:04
There is first, the present self.
72
169000
3000
Pirmais ir tagadnes „es”.
03:07
This is like Odysseus when he's hearing the song.
73
172000
3000
Tas ir kā Odisejs, tiklīdz viņš dzird dziesmu.
03:10
He just wants to get to the front row.
74
175000
2000
Viņš vairs negrib neko citu.
03:12
He just thinks about the here and now and the immediate gratification.
75
177000
3000
Viņš domā tikai par tagadni un tūlītēju apmierinājumu.
03:15
But then there's this other self, the future self.
76
180000
3000
Taču ir arī šis otrs „es”, nākotnes „es”.
03:18
This is Odysseus as an old man
77
183000
2000
Tas ir Odisejs kā vecs vīrs,
03:20
who wants nothing more than to retire in a sunny villa
78
185000
3000
kurš nevēlas neko citu kā atpūsties saulainā vasarnīcā
03:23
with his wife Penelope
79
188000
2000
kopā ar sievu Penelopi
03:25
outside of Ithaca -- the other one.
80
190000
3000
ārpus Itakas — otrs „es”.
03:31
So why do we need commitment devices?
81
196000
4000
Kāpēc tad mums vajag apņemšanās plānus?
03:35
Well resisting temptation is hard,
82
200000
2000
Pretoties kārdinājumam ir grūti,
03:37
as the 19th century English economist
83
202000
3000
kā 19. gadsimta angļu ekonomists
03:40
Nassau William Senior said,
84
205000
2000
Nasavs Viljamss vecākais teica:
03:42
"To abstain from the enjoyment which is in our power,
85
207000
3000
„Atturēties no baudas, kas ir mūsu spēkos,
03:45
or to seek distant rather than immediate results,
86
210000
3000
vai labāk meklēt tālus, nekā tūlītējus rezultātus,
03:48
are among the most painful exertions
87
213000
2000
ir viena no cilvēka gribas
03:50
of the human will."
88
215000
2000
vissāpīgākajām piepūlēm.”
03:52
If you set goals for yourself and you're like a lot of other people,
89
217000
3000
Ja jūs sev izvirzāt mērķus un esat kā vairums cilvēku,
03:55
you probably realize
90
220000
2000
jūs droši vien apzināties,
03:57
it's not that your goals are physically impossible
91
222000
2000
ka nav tā, ka jūsu mērķi ir fiziski neiespējami,
03:59
that's keeping you from achieving them,
92
224000
2000
kas aizkavē jūs no to piepildīšanas,
04:01
it's that you lack the self-discipline to stick to them.
93
226000
3000
bet gan, ka jums trūkst pašdisciplīna, lai pie tiem turētos.
04:04
It's physically possible to lose weight.
94
229000
2000
Zaudēt svaru fiziski ir iespējams.
04:06
It's physically possible to exercise more.
95
231000
3000
Vairāk sportot ir fiziski iespējams.
04:09
But resisting temptation
96
234000
2000
Taču pretoties kārdinājumam
04:11
is hard.
97
236000
2000
ir grūti.
04:13
The other reason
98
238000
2000
Vēl viens iemesls,
04:15
that it's difficult to resist temptation
99
240000
3000
kādēļ ir grūti turēties pretī kārdinājumam
04:18
is because it's an unequal battle
100
243000
3000
ir tādēļ, ka tā ir nevienlīdzīga cīņa
04:21
between the present self and the future self.
101
246000
2000
starp tagadnes „es” un nākotnes „es”.
04:23
I mean, let's face it, the present self is present.
102
248000
2000
Atzīsim to, tagadnes „es” ir tagadne.
04:25
It's in control. It's in power right now.
103
250000
3000
To var kontrolēt. Viņam pašlaik ir vara.
04:28
It has these strong, heroic arms
104
253000
2000
Tam ir šīs stiprās, varonīgās rokas,
04:30
that can lift doughnuts into your mouth.
105
255000
2000
kas var jūsu mutē iebāzt virtuļus.
04:32
And the future self is not even around.
106
257000
3000
Taču nākotnes „es” nav pat redzams.
04:35
It's off in the future. It's weak.
107
260000
3000
Tas ir nākotnē. Tas ir vājš.
04:38
It doesn't even have a lawyer present.
108
263000
2000
Tam nav pat pārstāvošas tagadnes.
04:40
There's nobody to stick up for the future self.
109
265000
2000
Nav neviens, kas aizstāvētu viņa intereses.
04:42
And so the present self can trounce
110
267000
3000
Un tādēļ tagadnes „es” var izcīnīt visus
04:45
all over its dreams.
111
270000
2000
savus sapņus.
04:47
So there's this battle between the two selves that's being fought,
112
272000
4000
Tātad, notiek šī cīņa starp diviem „es”,
04:51
and we need commitment devices
113
276000
2000
un mums vajag apņemšanās plānus,
04:53
to level the playing field between the two.
114
278000
3000
lai spēku samēru padarītu līdzvērtīgāku.
04:56
Now I'm a big fan of commitment devices actually.
115
281000
3000
Es īstenībā esmu liels apņemšanās plānu cienītājs.
04:59
Tying yourself to the mast is the oldest one, but there are other ones
116
284000
3000
Sevis piesiešana pie masta ir visvecākais piemērs, taču ir arī citi,
05:02
such as locking a credit card away with a key
117
287000
4000
piemēram, kredītkartes ieslēgšana
05:06
or not bringing junk food into the house so you won't eat it
118
291000
3000
vai neveselīgas pārtikas neienešana mājā, lai to nevarētu ēst,
05:09
or unplugging your Internet connection
119
294000
2000
vai Interneta atslēgšana,
05:11
so you can use your computer.
120
296000
2000
lai varētu mierīgi strādāt pie datora.
05:13
I was creating commitment devices of my own
121
298000
2000
Es pats radīju apņemšanās plānus
05:15
long before I knew what they were.
122
300000
2000
vēl ilgi pirms tam, kad par tiem uzzināju.
05:17
So when I was a starving post-doc
123
302000
2000
Kad es biju noplucis aspirantūras absolvents
05:19
at Columbia University,
124
304000
2000
Kolumbijas universitātē,
05:21
I was deep in a publish-or-perish phase of my career.
125
306000
3000
es biju dziļi savas karjeras „publicē vai mirsti” fāzē.
05:24
I had to write five pages a day
126
309000
2000
Man dienā bija jāuzraksta piecas lappuses
05:26
towards papers
127
311000
2000
no raksta
05:28
or I would have to give up five dollars.
128
313000
3000
vai arī man bija jāatdod pieci dolāri.
05:31
And when you try to execute these commitment devices,
129
316000
3000
Jums cenšoties izpildīt šos apņemšanās plānus,
05:34
you realize the devil is really in the details.
130
319000
2000
jūs saprotat, ka sliktais tiešām ir detaļās.
05:36
Because it's not that easy to get rid of five dollars.
131
321000
3000
Jo atteikties no pieciem dolāriem nav nemaz tik viegli.
05:39
I mean, you can't burn it; that's illegal.
132
324000
3000
Tos nedrīkst sadedzināt; tas ir nelikumīgi.
05:42
And I thought, well I could give it to a charity
133
327000
2000
Es iedomājos, ka tos varētu ziedot labdarībai
05:44
or give it to my wife or something like that.
134
329000
2000
vai iedot savai sievai, vai kaut ko tamlīdzīgu.
05:46
But then I thought, oh, I'm sending myself mixed messages.
135
331000
2000
Taču tad es sapratu, ka tas rada savstarpējas pretrunas.
05:48
Because not writing is bad, but giving to charity is good.
136
333000
3000
Jo nerakstīšana ir slikti, taču ziedošana labdarībai ir labi.
05:51
So then I would kind of justify not writing
137
336000
2000
Tad es savā ziņā attaisnotu nerakstīšanu
05:53
by giving a gift.
138
338000
2000
ar dāvināšanu.
05:55
And then I kind of flipped that around and thought,
139
340000
2000
Tad man prātā iešāvās cita doma,
05:57
well I could give it to the neo-Nazis.
140
342000
2000
ka varbūt varētu tos atdot neonacistiem.
05:59
But then I was like, that's more bad than writing is good,
141
344000
3000
Taču es sapratu, ka tas ir sliktāk, nekā tas, cik labi ir rakstīšana,
06:02
and so that wouldn't work.
142
347000
2000
un tāpēc tas nedarbotos.
06:04
So ultimately, I just decided
143
349000
2000
Tā galu galā es izlēmu,
06:06
I would leave it in an envelope on the subway.
144
351000
3000
ka es tos aploksnē atstāšu metro stacijā.
06:09
Sometimes a good person would find it,
145
354000
2000
Reizēm to atrod labs cilvēks,
06:11
sometimes a bad person would find it.
146
356000
2000
reizēm slikts cilvēks.
06:13
On average, it was just a completely pointless exchange of money
147
358000
3000
Lielā mēra, tā bija pilnīgi bezjēdzīga naudas apmaiņa,
06:16
that I would regret.
148
361000
2000
ko es nožēlotu.
06:18
(Laughter)
149
363000
3000
(Smiekli)
06:21
Such it is with commitment devices.
150
366000
3000
Tāpat tas ir ar apņemšanās plāniem.
06:24
But despite my like for them,
151
369000
4000
taču neskatoties uz manu patiku pret tiem,
06:28
there's two nagging concerns
152
373000
2000
ir divu veidu piesiešanās,
06:30
that I've always had about commitment devices,
153
375000
2000
ko es vienmēr izjūtu pret apņemšanās plāniem,
06:32
and you might feel this if you use them yourself.
154
377000
2000
un jūs to varētu saprast, ja paši tos izmantojat.
06:34
So the first is,
155
379000
2000
Pirmkārt,
06:36
when you've got one of these devices going,
156
381000
2000
kad jums darbojas viens no šiem plāniem,
06:38
such as this contract to write everyday or pay,
157
383000
3000
piemēram, apņemšanās rakstīt katru dienu vai maksāt,
06:41
it's just a constant reminder
158
386000
2000
tas ir nepārtraukts atgādinātājs,
06:43
that you have no self-control.
159
388000
2000
ka jums nav paškontroles.
06:45
You're just telling yourself, "Without you, commitment device,
160
390000
2000
Jūs tikai sakāt sev, „Bez tevis, apņemšanās plān,
06:47
I am nothing, I have no self-discipline."
161
392000
3000
es neesmu nekas, man nav pašdisciplīnas.”
06:50
And then when you're ever in a situation
162
395000
2000
Un tad, kad gadās situācija,
06:52
where you don't have a commitment device in place --
163
397000
3000
kad jums nav prātā apņemšanās plāna,
06:55
like, "Oh my God, that person's offering me a doughnut,
164
400000
2000
„Ak, mans Dievs, tas cilvēks man piedāvā virtuli,
06:57
and I have no defense mechanism," --
165
402000
2000
un man nav aizsardzības mehānisma,”
06:59
you just eat it.
166
404000
2000
jūs to vienkārši apēdat.
07:01
So I don't like the way that they take the power away from you.
167
406000
3000
Man nepatīk tas, ka tie atņem jums spēku.
07:04
I think self-discipline is something, it's like a muscle.
168
409000
3000
Es uzskatu, ka pašdisciplīna ir līdzīga muskulim.
07:07
The more you exercise it, the stronger it gets.
169
412000
3000
Jo vairāk jūs to trenējat, jo stiprāka tā kļūst.
07:10
The other problem with commitment devices
170
415000
2000
Vēl viena problēma ar apņemšanās plāniem ir,
07:12
is that you can always weasel your way out of them.
171
417000
3000
ka no tiem vienmēr var mēģināt izšmaukt.
07:15
You say, "Well, of course I can't write today,
172
420000
2000
Jūs sakāt: „Nu, protams, ka nevaru šodien rakstīt,
07:17
because I'm giving a TEDTalk and I have five media interviews,
173
422000
3000
es uzstājos TED, un man ir piecas intervijas,
07:20
and then I'm going to a cocktail party and then I'll be drunk after that.
174
425000
3000
un tad es došos uz kokteiļu ballīti, pēc kuras es būšu piedzēries.
07:23
And so there's no way that this is going to work."
175
428000
3000
Tāpēc šodien paredzēto man nesanāks paveikt.”
07:26
So in effect, you are like Odysseus and the first mate
176
431000
2000
Būtībā, jūs esat kā Odisejs un pirmais kapteiņa palīgs
07:28
in one person.
177
433000
2000
vienā personā.
07:30
You're putting yourself, you're binding yourself,
178
435000
3000
Jūs nostādāt mērķi, piesienat sevi,
07:33
and you're weaseling your way out of it,
179
438000
2000
un tad izšmaucat no tā,
07:35
and then you're beating yourself up afterwards.
180
440000
2000
un pēc tam sevi nosodāt.
07:37
So I've been working
181
442000
2000
Apmēram desmit gadus
07:39
for about a decade now
182
444000
2000
es jau meklēju
07:41
on finding other ways
183
446000
2000
citus veidus,
07:43
to change people's relationship to the future self
184
448000
2000
kā mainītu cilvēku attiecības ar nākotnes „es”
07:45
without using commitment devices.
185
450000
2000
bez apņemšanās plānu lietošanas.
07:47
In particular, I'm interested in the relationship
186
452000
3000
Sevišķi ieinteresēts esmu attiecībās
07:50
to the future financial self.
187
455000
3000
ar nākotnes finansiālo „es”.
07:54
And this is a timely issue.
188
459000
2000
Tas ir aktuāls jautājums.
07:56
I'm talking about the topic of saving.
189
461000
2000
Es runāju par taupīšanas tēmu.
07:58
Now saving is a classic two selves problem.
190
463000
2000
Mūsdienās taupīšana ir klasiska divu „es” problēma.
08:00
The present self does not want to save at all.
191
465000
3000
Tagadnes „es” nepavisam nevēlas taupīt.
08:03
It wants to consume.
192
468000
2000
Tas vēlas patērēt.
08:05
Whereas the future self wants the present self to save.
193
470000
3000
Turpretim nākotnes „es” vēlas, lai tagadnes „es” taupītu.
08:09
So this is a timely problem.
194
474000
2000
Tā ir aktuāla problēma.
08:11
We look at the savings rate
195
476000
2000
Mēs skatāmies uz taupības līkni,
08:13
and it has been declining since the 1950s.
196
478000
3000
un tā krītas kopš 1950-jiem gadiem.
08:16
At the same time, the Retirement Risk Index,
197
481000
3000
Tajā pat laikā, pensijas riska rādītājs,
08:19
the chance of not being able to meet your needs in retirement,
198
484000
3000
iespēja pensionētam nebūt spējīgam apmierināt savas vajadzības,
08:22
has been increasing.
199
487000
2000
pieaug.
08:24
And we're at a situation now
200
489000
2000
Un šobrīd mēs esam situācijā,
08:26
where for every three baby boomers,
201
491000
2000
kad uz katriem trim dzimstības buma bērniem,
08:28
the McKinsey Global Institute predicts
202
493000
2000
Makinzija Vispasaules institūts prognozē, ka
08:30
that two will not be able to meet their pre-retirement needs
203
495000
4000
divi nebūs spējīgi apmierināt savas pirmspensijas vajadzības,
08:34
while they're in retirement.
204
499000
2000
kamēr viņi ir pensijā.
08:36
So what can we do about this?
205
501000
3000
Ko mēs šajā sakarā varam darīt?
08:39
There's a philosopher, Derek Parfit,
206
504000
3000
Ir tāds filozofs Dereks Parfits, kurš
08:42
who said some words that were inspiring to my coauthors and I.
207
507000
3000
teica vārdus, kas iedvesmoja manus līdzautorus un arīdzan mani.
08:45
He said that, "We might neglect our future selves
208
510000
3000
Viņš teica: „Mēs varētu izturēties nevērīgi pret nākotnes „es”
08:48
because of some failure of belief or imagination."
209
513000
4000
kādas neveiksmes, vai pārliecības, vai iztēles dēļ.”
08:52
That is to say,
210
517000
2000
Citiem vārdiem sakot,
08:54
we somehow might not believe that we're going to get old,
211
519000
3000
mēs kaut kādā veidā varam nenoticēt, ka kādreiz būsim veci,
08:57
or we might not be able to imagine
212
522000
2000
vai arī, iespējams, mēs nespējam iedomāties,
08:59
that we're going to get old some day.
213
524000
2000
ka mēs paliksim kādreiz veci.
09:01
On the one hand, it sounds ridiculous.
214
526000
2000
No vienas puses, tas izklausās absurdi.
09:03
Of course, we know that we're going to get old.
215
528000
2000
Protams, mēs apzināmies, ka novecojam.
09:05
But aren't there things that we believe and don't believe at the same time?
216
530000
3000
Taču vai nav lietas, kam mēs vienlaikus gan ticam, gan neticam?
09:08
So my coauthors and I have used computers,
217
533000
3000
Mēs ar kolēģiem esam izmantojuši datorus,
09:11
the greatest tool of our time,
218
536000
2000
mūsu laiku lieliskāko ierīci,
09:13
to assist people's imagination
219
538000
2000
lai palīdzētu cilvēku iztēlei
09:15
and help them imagine what it might be like
220
540000
3000
un palīdzētu viņiem iztēloties, kā tas būtu —
09:18
to go into the future.
221
543000
2000
doties nākotnē.
09:20
And I'll show you some of these tools right here.
222
545000
3000
Nu es jums parādīšu dažas no šīm programmām.
09:23
The first is called the distribution builder.
223
548000
2000
Pirmo sauc par izplatības aprēķinātāju.
09:25
It shows people what the future might be like
224
550000
3000
Tas parāda cilvēkiem, kāda varētu būt nākotne,
09:28
by showing them a hundred equally probable outcomes
225
553000
3000
parādot tiem simts vienlīdz iespējamus iznākumus,
09:31
that might be obtained in the future.
226
556000
2000
kas varētu notikt nākotnē.
09:33
Each outcome is shown by one of these markers,
227
558000
3000
Katrs iznākums tiek parādīts ar vienu no šīm zīmēm,
09:36
and each sits on a row
228
561000
2000
un katrs atrodas rindā,
09:38
that represents a level of wealth and retirement.
229
563000
2000
kas attēlo turības un pensijas līmeni.
09:40
Being up at the top
230
565000
2000
Būšana pašā augšā
09:42
means that you're enjoying a high income in retirement.
231
567000
2000
nozīmē, ka jūs, esot pensijā, baudāt augstus ienākumus.
09:44
Being down at the bottom
232
569000
2000
Būšana pašā apakšā
09:46
means that you're struggling to make ends meet.
233
571000
2000
nozīmē, ka jūs cenšaties savilkt galus.
09:48
When you make an investment,
234
573000
2000
Kad jūs veicat ieguldījumu,
09:50
what you're really saying is, "I accept
235
575000
2000
jūs sev sakāt: „Es saprotu,
09:52
that any one of these 100 things
236
577000
2000
ka ikviena no šīm 100 lietām
09:54
could happen to me and determine my wealth."
237
579000
2000
var ar mani notikt un noteikt manu turību.”
09:56
Now you can try to move your outcomes around.
238
581000
3000
Jūs varat censties mainīt savus iznākumus.
09:59
You can try to manipulate your fate, like this person is doing,
239
584000
3000
Jūs varat censties ietekmēt savu likteni, kā šis cilvēks to dara,
10:02
but it costs you something to do it.
240
587000
2000
taču, lai to izdarītu, tas jums kaut ko prasīs.
10:04
It means that you have to save more today.
241
589000
4000
Tas nozīmē, ka jums šobrīd ir vairāk jātaupa.
10:08
Once you find an investment that you're happy with,
242
593000
2000
Tiklīdz atrodat ieguldījumu, ar kuru esat apmierināts,
10:10
what people do is they click "done"
243
595000
2000
jūs uzklikšķināt uz „gatavs”
10:12
and the markers begin to disappear,
244
597000
2000
un zīmes sāk pazust,
10:14
slowly, one by one.
245
599000
2000
lēnām, viena pēc otras.
10:16
It simulates what it is like to invest in something
246
601000
2000
Tas atgādina to, kā tas ir — kaut kur ieguldīt
10:18
and to watch that investment pan out.
247
603000
3000
un vērot, kā ieguldījums atmaksājas.
10:21
At the end, there will only be one marker left standing
248
606000
3000
Beigās paliks tikai viena zīme,
10:24
and it will determine our wealth in retirement.
249
609000
3000
un tā parāda mūsu iespējamo turību vecumdienās.
10:27
Yes, this person retired
250
612000
2000
Jā, šis cilvēks devās pensijā
10:29
at 150 percent of their working income in retirement.
251
614000
4000
saņemot 150% no saviem strādājošā ienākumiem.
10:33
They're making more money while retired
252
618000
2000
Viņi pelna vairāk naudas, esot pensijā,
10:35
than they were making while they were working.
253
620000
2000
nekā tad, kad viņi strādāja.
10:37
If you're like most people,
254
622000
2000
Ja jūs esat kā vairums cilvēku,
10:39
just seeing that gave you a small sense of elation and joy --
255
624000
4000
tikai to redzot, tas deva jums nelielu pacilātības un prieka sajūtu,
10:43
just to think about making
256
628000
2000
tikai padomājot par
10:45
50 percent more money in retirement than before.
257
630000
3000
50% vairāk naudas, esot pensijā, nekā pirms tam.
10:48
However, had you ended up on the very bottom,
258
633000
2000
Tomēr, ja esat palikuši pašā apakšā,
10:50
it might have given you a slight sense
259
635000
2000
tas ir, iespējams, jums devis nelielu
10:52
of dread and/or nausea
260
637000
2000
baiļu sajūtu un/vai nelabumu,
10:54
thinking about struggling to get by in retirement.
261
639000
4000
domājot par grūto dzīvi vecumdienās.
10:58
By using this tool over and over
262
643000
2000
Lietojot šo programmu atkal un atkal
11:00
and simulating outcome after outcome,
263
645000
3000
un simulējot iznākumu pēc iznākuma,
11:03
people can understand
264
648000
2000
cilvēki var saprast,
11:05
that the investments and savings that they undertake today
265
650000
3000
ka ieguldījumi un ietaupījumi, ko viņi veic šodien,
11:08
determine their well-being in the future.
266
653000
2000
nosaka viņu labklājību nākotnē.
11:10
Now people are motivated through emotions,
267
655000
3000
Cilvēki ar emociju palīdzību tiek mudināti,
11:13
but different people find different things motivating.
268
658000
3000
tomēr dažādiem cilvēkiem ir svarīgas dažādas lietas.
11:16
This is a simulation
269
661000
3000
Šī ir simulācija,
11:19
that uses graphics,
270
664000
2000
kur izmanto grafikus,
11:21
but other people find motivating what money can buy,
271
666000
2000
taču citiem cilvēkiem svarīgs ir tas, ko var nopirkt par naudu,
11:23
not just numbers.
272
668000
2000
nevis pliki skaitļi.
11:25
So here I made a distribution builder
273
670000
2000
Šeit es izveidoju sadalījuma aprēķinātāju,
11:27
where instead of showing numerical outcomes,
274
672000
3000
kur tā vietā, lai parādītu rezultātus ar cipariem,
11:30
I show people what those outcomes will get you,
275
675000
3000
es parādu cilvēkiem, ko jums dos šie rezultāti,
11:33
in particular apartments that you can afford
276
678000
2000
konkrētu dzīvokļu veidos, ko jūs varat atļauties,
11:35
if you're retiring on 3,000, 2,500,
277
680000
3000
ja dodaties pensijā, saņemot 3,000, 2,500,
11:38
2,000 dollars per month and so on.
278
683000
3000
2,000 dolārus mēnesī un tā tālāk.
11:41
As you move down the ladder of apartments,
279
686000
2000
Skatoties dzīvokļus no labās uz kreiso pusi,
11:43
you see that they get worse and worse.
280
688000
3000
jūs redzat, ka tie paliek arvien sliktāki un sliktāki.
11:46
Some of them look like places I lived in as a graduate student.
281
691000
4000
Daži no tiem izskatās kā vietas, kur es dzīvoju, kad biju maģistratūras students.
11:50
And as you get to the very bottom,
282
695000
4000
Jums nonākot līdz pašai apakšai,
11:54
you're faced with the unfortunate reality
283
699000
2000
jūs ieraugāt skaudro realitāti,
11:56
that if you don't save anything for retirement,
284
701000
2000
ka, neko netaupot vecumdienām,
11:58
you won't be able to afford any housing at all.
285
703000
3000
jūs vispār nevarēsit atļauties mājokli.
12:01
Those are actual pictures of actual apartments
286
706000
2000
Šie ir īstu dzīvokļu attēli,
12:03
renting for that amount
287
708000
2000
kurus izīrē par attiecīgo naudas summu,
12:05
as advertised on the Internet.
288
710000
2000
kas norādīta Interneta sludinājumā.
12:07
The last thing I'll show you,
289
712000
2000
Pēdējā lieta, ko jums parādīšu,
12:09
the last behavioral time machine,
290
714000
2000
pēdējā uzvedības laika mašīna,
12:11
is something that I created with Hal Hershfield,
291
716000
3000
ir kaut kas, ko es izveidoju kopā ar Helu Heršfīldu,
12:14
who was introduced to me by my coauthor on a previous project,
292
719000
3000
ar kuru mani iepazīstināja iepriekšējā projekta līdzautors
12:17
Bill Sharpe.
293
722000
2000
Bils Šarps.
12:19
And what it is
294
724000
2000
Šī programma
12:21
is an exploration into virtual reality.
295
726000
2000
veido virtuālo realitāti.
12:23
So what we do is we take pictures of people --
296
728000
3000
Mēs nofotografējam cilvēkus,
12:26
in this case, college-age people --
297
731000
2000
šajā gadījumā koledžas vecuma cilvēkus,
12:28
and we use software to age them
298
733000
2000
un izmantojam speciālu programmu,
12:30
and show these people what they'll look like
299
735000
3000
lai padarītu viņus vecākus un parādītu, kā viņi izskatīties,
12:33
when they're 60, 70, 80 years old.
300
738000
2000
kad būs 60, 70, 80 gadus veci.
12:35
And we try to test
301
740000
2000
Mēs mēģinām izpētīt,
12:37
whether actually assisting your imagination
302
742000
3000
vai palīdzēšana jūsu iztēlei,
12:40
by looking at the face of your future self
303
745000
2000
skatoties sava nākotnes „es” sejā
12:42
can change you investment behavior.
304
747000
2000
var mainīt jūsu uzvedību attiecībā pret ieguldījumiem.
12:44
So this is one of our experiments.
305
749000
3000
Šis ir viens no mūsu eksperimentiem.
12:47
Here we see the face of the young subject on the left.
306
752000
3000
Pa kreisi redzama jauna cilvēka seja.
12:50
He's given a control
307
755000
2000
Viņam ir dota iespēja
12:52
that allows him to adjust his savings rate.
308
757000
2000
mainīt savu ietaupījumu likmi.
12:54
As he moves his savings rate down,
309
759000
2000
Viņam samazinot savu ietaupījumu apmēru,
12:56
it means that he's saving zero
310
761000
2000
tas nozīmē, ka viņš neietaupa neko,
12:58
when it's all the way here at the left.
311
763000
2000
tam atrodoties līdz galam pa kreisi.
13:00
You can see his current annual income --
312
765000
2000
Mēs varam redzēt viņa pašreizējos gada ienākumus,
13:02
this is the percentage of his paycheck that he can take home today --
313
767000
3000
lūk, procenti no viņa algas čeka, ko viņš saņem uz rokas,
13:05
is quite high, 91 percent,
314
770000
2000
tie ir diezgan augsti — 91%,
13:07
but his retirement income is quite low.
315
772000
2000
taču viņa pensija būs maza.
13:09
He's going to retire on 44 percent
316
774000
2000
Viņš aizies pensijā ar 44%
13:11
of what he earned while he was working.
317
776000
3000
no tā, ko nopelnīja, kad vēl strādāja.
13:14
If he saves the maximum legal amount,
318
779000
3000
Jo vairāk viņš pašlaik ietaupa,
13:17
his retirement income goes up,
319
782000
2000
jo lielāka būs viņa pensija,
13:19
but he's unhappy
320
784000
2000
taču viņš ir nelaimīgs,
13:21
because now he has less money on the left-hand side to spend today.
321
786000
3000
jo tad viņam ir mazāk naudas, ko tērēt šobrīd.
13:25
Other conditions show people the future self.
322
790000
3000
Ir arī iespēja pārslēgties uz nākotnes „es”.
13:28
And from the future self's point of view, everything is in reverse.
323
793000
3000
Un no nākotnes „es” skatu punkta viss ir otrādi.
13:31
If you save very little,
324
796000
2000
Ja jūs ietaupāt ļoti maz,
13:33
the future self is unhappy
325
798000
2000
nākotnes „es” ir nelaimīgs
13:35
living on 44 percent of the income.
326
800000
3000
dzīvojot ar 44% no ienākumiem.
13:38
Whereas if the present self saves a lot,
327
803000
3000
Turpretim, ja tagadnes „es” ietaupa daudz,
13:41
the future self is delighted,
328
806000
2000
nākotnes „es” ir iepriecināts,
13:43
where the income is close up near 100 percent.
329
808000
3000
jo ienākumi ir tuvu pie 100%.
13:46
To bring this to a wider audience,
330
811000
3000
Lai ar šo iepazīstinātu plašāku publiku,
13:49
I've been working with Hal and Allianz
331
814000
3000
es strādāju kopā ar Helu un „Allianz”,
13:52
to create something we call the behavioral time machine,
332
817000
3000
lai radītu ko tādu, ko mēs saucam par uzvedības laika mašīnu,
13:55
in which you not only get to see yourself in the future,
333
820000
3000
kurā jūs ne tikai varat ieraudzīt sevi nākotnē,
13:58
but you get to see anticipated emotional reactions
334
823000
3000
bet arī redzēt sagaidāmās emocionālās reakcijas
14:01
to different levels of retirement wealth.
335
826000
3000
uz dažādiem pensijas lieluma līmeņiem.
14:04
So for instance,
336
829000
2000
Piemēram,
14:06
here is somebody using the tool.
337
831000
2000
pieskatieties uz
14:08
And just watch the facial expressions
338
833000
2000
cilvēka uz sejas izteiksmēm,
14:10
as they move the slider.
339
835000
2000
pārvietojot bīdni.
14:12
The younger face gets happier and happier, saving nothing.
340
837000
2000
Jaunākā seja kļūst arvien priecīgāka un priecīgāka, neietaupot neko.
14:14
The older face is miserable.
341
839000
2000
Vecākajam ir nelaimīga seja.
14:16
And slowly, slowly we're bringing it up to a moderate savings rate.
342
841000
2000
Un lēnām, lēnām mēs to pārvietojam līdz vidējam ietaupījumu līmenim.
14:18
And then it's a high savings rate.
343
843000
2000
Un tad ir augsts ietaupījumu līmenis.
14:20
The younger face is getting unhappy.
344
845000
2000
Jaunākā seja kļūst nelaimīga.
14:22
The older face is quite pleased
345
847000
2000
Vecākā seja ar lēmumu
14:24
with the decision.
346
849000
3000
ir diezgan apmierināta.
14:27
We're going to see if this has an effect on what people do.
347
852000
2000
Mēs redzēsim, vai tam ir kāda ietekme uz cilvēka rīcību.
14:29
And what's nice about it
348
854000
2000
Jaukākais tajā ir tas,
14:31
is it's not something that biasing people actually,
349
856000
3000
ka tas nav kaut kas, kas patiesībā ietekmē cilvēkus,
14:34
because as one face smiles,
350
859000
2000
jo kad viena seja smaida,
14:36
the other face frowns.
351
861000
2000
otra seja ir sadrūmusi.
14:38
It's not telling you which way to put the slider,
352
863000
2000
Tas jums nepasaka, uz kuru pusi pārvietot bīdni,
14:40
it's just reminding you that you are
353
865000
3000
tas tikai jums atgādina, ka jūs esat
14:43
connected to and legally tied to
354
868000
2000
saistīts ar
14:45
this future self.
355
870000
2000
šo nākotnes „es”.
14:47
Your decisions today are going to determine its well-being.
356
872000
3000
Jūsu šodienas lēmumi noteiks tā labklājību.
14:50
And that's something that's easy to forget.
357
875000
3000
Tas ir kas tāds, ko viegli var aizmirst.
14:53
This use of virtual reality
358
878000
3000
Šī virtuālās realitātes izmantošana
14:56
is not just good for making people look older.
359
881000
2000
nav tikai tādēļ, lai cilvēki redzētu kādi izskatīsies vecumā.
14:58
There are programs you can get
360
883000
2000
Ir programmas, kuras varat dabūt,
15:00
to see how people might look
361
885000
2000
lai redzētu, kā cilvēki varētu izskatīties,
15:02
if they smoke, if they get too much exposure to the sun,
362
887000
3000
ja viņi smēķē, ja viņi pārāk daudz uzturas saulē,
15:05
if they gain weight and so on.
363
890000
2000
ja viņi pieņemas svarā utt.
15:07
And what's good is,
364
892000
2000
Un labi ir tas,
15:09
unlike in the experiments that Hal and myself ran with Russ Smith,
365
894000
3000
ne kā eksperimentos, ko mēs ar Helu veicām ar Rasu Smitu,
15:12
you don't have to program these by yourself
366
897000
2000
ka jums nav pašam tās jāprogrammē,
15:14
in order to see the virtual reality.
367
899000
3000
lai redzētu virtuālo realitāti.
15:17
There are applications you can get on smartphones for just a few dollars
368
902000
3000
Ir programmas, ko jūs varat tikai par dažiem dolāriem iegūt saviem viedtālruņiem,
15:20
that do the same thing.
369
905000
2000
kas dara tieši to pašu.
15:22
This is actually a picture of Hal, my coauthor.
370
907000
2000
Šis ir mana līdzautora Hela attēls.
15:24
You might recognize him from the previous demos.
371
909000
3000
Jūs varat viņu atpazīt no iepriekšējiem piemēriem.
15:27
And just for kicks we ran his picture
372
912000
3000
Tikai intereses pēc mēs šo attēlu izlaidām
15:30
through the balding, aging and weight gain software
373
915000
3000
cauri nosirmošanas, novecošanas un svarā pieņemšanās programmai,
15:33
to see how he would look.
374
918000
2000
lai redzētu, kā viņš varētu izskatīties.
15:35
Hal is here, so I think we owe it to him as well as yourself
375
920000
3000
Hels ir šeit, tāpēc es domāju, ka gan viņam. gan mums jārūpējas par to
15:38
to disabuse you of that last image.
376
923000
3000
lai mēs nekļūtu tādi kā pēdējā attēlā.
15:42
And I'll close it there.
377
927000
2000
Ar to arī es beigšu.
15:44
On behalf of Hal and myself,
378
929000
2000
Hela un manā vārdā,
15:46
I wish all the best to your present and future selves.
379
931000
2000
es vēlu jūsu tagadnes un nākotnes „es” visu to labāko.
15:48
Thank you.
380
933000
2000
Paldies.
15:50
(Applause)
381
935000
3000
(Aplausi)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Goldstein - Behavioral economistDaniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future,
Why you should listen
Daniel Goldstein studies decision-making -- especially how humans make economic and social decisions over the course of our lives, and how we can give ourselves the right incentives, reminders, and rules of thumb to make long-term smart choices rather than short-term fun choices. He runs the blog Decision Science News. Dan is Principal Researcher at Microsoft Research, a former professor at London Business School, and member of the academic advisory board of the Behavioural Insights Team in the UK (aka the Nudge Unit). In 2015, he became President of the Society for Judgment and Decision Making, the largest academic society in Behavioral Economics.
Daniel Goldstein | Speaker | TED.com