ABOUT THE SPEAKER
Philip Zimbardo - Psychologist
Philip Zimbardo was the leader of the notorious 1971 Stanford Prison Experiment -- and an expert witness at Abu Ghraib. His book The Lucifer Effect explores the nature of evil; now, in his new work, he studies the nature of heroism.

Why you should listen

Philip Zimbardo knows what evil looks like. After serving as an expert witness during the Abu Ghraib trials, he wrote The Lucifer Effect: Understanding How Good People Turn Evil. From Nazi comic books to the tactics of used-car salesmen, he explores a wealth of sources in trying to explain the psychology of evil.

A past president of the American Psychological Association and a professor emeritus at Stanford, Zimbardo retired in 2008 from lecturing, after 50 years of teaching his legendary introductory course in psychology. In addition to his work on evil and heroism, Zimbardo recently published The Time Paradox, exploring different cultural and personal perspectives on time.

Still well-known for his controversial Stanford Prison Experiment, Zimbardo in his new research looks at the psychology of heroism. He asks, "What pushes some people to become perpetrators of evil, while others act heroically on behalf of those in need?"

More profile about the speaker
Philip Zimbardo | Speaker | TED.com
TED2011

Philip Zimbardo: The demise of guys?

Philip Zimbardo: ကောင်လေးတွေရဲ့ ကျဆုံးခြင်းများလား။

Filmed:
2,470,575 views

စိတ်ပညာရှင် Philip ZimBardo မေးတာက "ဘာကြောင့် ကောင်လေးတွေဟာ ရုန်းကန်နေရတာလဲ" တဲ့။ သူဟာ ကိန်းဂဏန်းတွေ( ဘွဲ့ရနှုန်း နိမ့်ကျနေခြင်း၊ ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှုနဲ့ ဆက်ဆံရေးနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ပိုကြီးမားတဲ့ ပူပန်မှုတွေ) ကို မျှဝေထားပြီး အကြောင်းပြချက် အနည်းငယ်ကို အကြုံပြုထားပါတယ်။ ပြီးတော့ အားလုံးဆီက အကြံဉာဏ်တောင်းထားပါတယ်။ ဒီဟောပြောချက်ကို ကြည့်လိုက်ပါ၊ ပြီးရင် http://on.ted..com/PZSurvey က သူ့ရဲ့ ဆန်းစစ်မေးခွန်းလွာ ၁၀ခုကို ဖြေကြည့်ပေးလိုက်ပါဦး။
- Psychologist
Philip Zimbardo was the leader of the notorious 1971 Stanford Prison Experiment -- and an expert witness at Abu Ghraib. His book The Lucifer Effect explores the nature of evil; now, in his new work, he studies the nature of heroism. Full bio

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

00:15
So today, I want us to reflect
0
0
2000
ဒီတော့ ဒီကနေ့ ကျွန်တော် ဆွေးနွေးချင်တာက
00:17
on the demise of guys.
1
2000
2000
ကောင်လေးတွေရဲ့ ကျဆုံးခြင်း ကိစ္စပါ။
00:19
Guys are flaming out academically;
2
4000
2000
ကောင်လေးတွေဟာ အမှတ်မထင် ကျဆုံးနေပါတယ်။
00:21
they're wiping out socially with girls
3
6000
2000
သူတို့ဟာ မိန်းကလေးတွေနဲ့ လူမှုရေးမှာ၊
00:23
and sexually with women.
4
8000
2000
မိန်းမတွေနဲ့ လိင်ပိုင်းမှာ ပျက်သုဉ်းနေတယ်။
00:25
Other than that, there's not much of a problem.
5
10000
3000
ကျန်တာက သိပ်ပြဿနာ မရှိလှဘူး။
00:28
So what's the data?
6
13000
2000
ဒီတော့ အချက်အလက် အနေနဲ့ရော။
00:30
So the data on dropping out is amazing.
7
15000
2000
ကျောင်းထွက်တဲ့ ကိန်းတွေက အံ့ဩစရာပါ။
00:32
Boys are 30 percent more likely than girls
8
17000
2000
ကောင်လေးတွေဟာ မိန်းကလေးတွေထက်
00:34
to drop out of school.
9
19000
2000
ကျောင်းထွက်နိုင်ခြေ ၃၀% ပိုများတယ်။
00:36
In Canada, five boys drop out for every three girls.
10
21000
3000
ကနေဒါမှာ မိန်းကလေး ၂ ဦးဆို
ယောကျ်ားလေး ၅ ဦး ကျောင်းထွက်တယ်။
00:39
Girls outperform boys now at every level,
11
24000
2000
အခု မူလတန်းကနေ ဘွဲ့ကျောင်း
အထိအဆင့်တိုင်း
00:41
from elementary school to graduate school.
12
26000
2000
မိန်းကလေးတွေက ကောင်လေးတွေထက် ပိုသာတယ်။
00:43
There's a 10 percent differential
13
28000
2000
BA ဘွဲ့ရတာနဲ့ ဘွဲ့ရသင်တန်းအားလုံး
အကြားမှာ
00:45
between getting BA's and all graduate programs,
14
30000
3000
မိန်းကလေးတွေထက် နောက်ကောက်
ကျနေတဲ့ ကောင်လေးတွေ
00:48
with guys falling behind girls.
15
33000
3000
ကွာခြားချက်က ၁၀% ရှိတယ်။
00:51
Two-thirds of all students in special ed. remedial programs are guys.
16
36000
4000
အထူး ပညာရေးကုစားမှု အစီအစဉ်တွေမှာ
ယောက်ျားလေးက အားလုံးရဲ့ ၃ ပုံ ၂ပုံရှိတယ်။
00:55
And as you all know,
17
40000
2000
ပြီးတော့ အားလုံးသိတဲ့အတိုင်း
00:57
boys are five times more likely than girls
18
42000
2000
ကောင်လေးတွေဟာ ကောင်မလေးတွေထက်
00:59
to be labeled as having attention deficit disorder --
19
44000
2000
အာရုံချွတ်ယွင်းမှုမှာ ၅ဆ ပိုများတယ်လို့
01:01
and therefore we drug them with Ritalin.
20
46000
3000
သမုတ်ခံရဖွယ်ရှိတာကြောင့် သူတို့ကို
Ritalin တိုက်ရတာပေါ့။
01:04
What's the evidence of wiping out?
21
49000
2000
ပျောက်ကွယ်ခြင်းရဲ့ သက်သေက ဘာပါလိမ့်။
01:06
First, it's a new fear of intimacy.
22
51000
2000
ပထမ၊ ဒါက ရင်းနှီးမှုရဲ့ ကြောက်စိတ် အသစ်ပါ။
01:08
Intimacy means physical, emotional connection
23
53000
3000
ရင်းနီးမှုဆိုတာက အခြားတစ်ယောက်
ယောက်နဲ့ ရုပ်ပိုင်း၊
01:11
with somebody else --
24
56000
2000
စိတ်ပိုင်း ဆက်သွယ်ချက်ပါ၊
01:13
and especially with somebody of the opposite sex
25
58000
3000
အထူးသဖြင့် ဒွိဟ၊ဝိရောဓိတွေနဲ့
နွေးထွေးတောက်ပမှု
01:16
who gives off ambiguous, contradictory,
26
61000
2000
အချက်ပြမှုတွေ ထုတ်လွှင့်ပေးတဲ့
01:18
phosphorescent signals.
27
63000
2000
ဆန့်ကျင်ဘက် လိင်တစ်ယောက်နဲ့ပေါ့။
01:20
(Laughter)
28
65000
4000
(ရယ်သံများ)
01:24
And every year there's research done
29
69000
2000
ဒါနဲ နစ်စဉ် ကောလိပ်
ကျောင်းသားတွေကြားမှာ
01:26
on self-reported shyness among college students.
30
71000
3000
ရှက်ရွံ့မှုကို ကိုယ်တိုင်
သတင်းပို့တဲ့ လေ့လာမှုလုပ်ထားတယ်။
01:29
And we're seeing a steady increase among males.
31
74000
2000
ယောကျ်ားတွေကြားမှာ ပုံမှန်တိုးတာ
တွေ့ရတယ်။
01:31
And this is two kinds.
32
76000
2000
ဒါက ၂ မျိုး ၂စားပါ။
01:33
It's a social awkwardness.
33
78000
2000
ဒါက လူမှုရေး ကိုးရိုးကားယားဖြစ်မှုပါ။
01:35
The old shyness was a fear of rejection.
34
80000
2000
ရှက်ရွံ့မှု အဟောင်းက ပယ်ချတာ
ကြောက်စိတ်ပါ။
01:37
It's a social awkwardness like you're a stranger in a foreign land.
35
82000
2000
တိုင်းတပါးရောက် သူစိမ်းလို
လူမှုရေး ဂွကျမှုပါ။
01:39
They don't know what to say, they don't know what to do,
36
84000
3000
ဘာပြောရမှန်း၊ ဘာလုပ်ရမှန်း
မသိကြဘူး၊
01:42
especially one-on-one [with the] opposite sex.
37
87000
3000
အထူးသဖြင့် ဆန့်ကျင်ဘက်လိင်နဲ့
တစ်ယောက်ချင်းတွေတဲ့ အခါပေါ့။
01:45
They don't know the language of face contact,
38
90000
3000
မျက်နှာပြင် ဆက်သွယ်မှုရဲ့ ဘာသာစကားကို
မသိကြဘူး၊
01:48
the non-verbal and verbal set of rules
39
93000
2000
အခြားတစ်သူတစ်ယောက်ကို သက်တောင့်သက်သာနဲ့
01:50
that enable you to comfortably talk to somebody else,
40
95000
3000
ပြောဖို့၊ နားထောင်ဖို့ နှုတ်ရေးမဟုတ်တာနဲ့
01:53
listen to somebody else.
41
98000
2000
နှုတ်ရေး စည်းမျဉ်းတွေပေါ့့။
01:55
There's something I'm developing here called social intensity syndrome,
42
100000
3000
ဒီမှာ ကျွန်တော်လုပ်နေတဲ့ လူမှုရေး
ပြင်းပြမှု လက္ခဏာလို့ခေါ်တဲ့
01:58
which tries to account for why guys really prefer
43
103000
2000
ဘာလို့ ကောင်လေးတွေဟာ အမပေါင်းဖော်ခြင်းထက်
02:00
male bonding over female mating.
44
105000
3000
အထီးမိတ်ဖွဲတာ လိုလားတဲ့
အကြောင်း ကြိုးပမ်းတာတော့ ရှိတယ်။
02:03
It turns out, from earliest childhood,
45
108000
2000
ဖြစ်သွားတာက ကလေးဘဝကနေ၊
02:05
boys, and then men,
46
110000
2000
ကောင်လေးတွေ ပြီးတော့ လူကြီးတွေ
02:07
prefer the company of guys --
47
112000
2000
ကောင်လေးတွေနဲ အဖွဲ့ကျတာ ပိုကြိုက်တယ်၊
02:09
physical company.
48
114000
2000
ကာယကံမြောက် အဖော်ပြုတာပေါ့။
02:11
And there's actually a cortical arousal we're looking at,
49
116000
3000
ကျွန်တော်တို့ကြည့်နေတဲ့ တကယ့်
အပြင်လွှာ နှိုးကြွမှု တစ်ခုရှိတယ်
02:14
because guys have been with guys
50
119000
2000
အကြောင်းက ကောင်လေးတွေက ကောင်လေးတွေနဲ့ပဲ
02:16
in teams, in clubs, in gangs, in fraternities,
51
121000
3000
အသင်းတွေ၊ ကလပ်တွေ၊ ဂိုဏ်းတွေ၊
လူမှုရေးအသင်းတွေမှာ ရှိဖူးတာလေ
02:19
especially in the military, and then in pubs.
52
124000
3000
အထူးသဖြင့် စစ်တပ်တွေ
ပြီးတော့ အရက်ဆိုင်တွေမှာပေါ့။
02:22
And this peaks at Super Bowl Sunday
53
127000
2000
ဒါက Super Bowl Sunday မှာ အမြင့်ဆုံးပါ။
02:24
when guys would rather be in a bar with strangers,
54
129000
3000
အိပ်ခန်းထဲက Jennifer Lopez ကို
ကိုယ်လုံးတီး ကြည့်တာထက်
02:27
watching a totally overdressed Aaron Rodgers of the Green Bay Packers,
55
132000
4000
ကောင်လေးတွေက ဘားတစ်ခုမှာ
သူစိမ်းတွေနဲ့အတူ Green Bay Rogers က
02:31
rather than Jennifer Lopez totally naked in the bedroom.
56
136000
3000
အပျံစား ဝတ်ထားတဲ့ Aron
Roger ကိုကြည့်ရတာ ပိုကြိုက်ချိန်ပါ။
02:34
The problem is they now prefer
57
139000
2000
ပြဿနာက သူတို့ဟာ လူမှုဆက်ဆံရေးတွေမှာ
02:36
[the] asynchronistic Internet world
58
141000
2000
သဘာဝကျတဲ့ တုံ့ပြန်မှုထက်
02:38
to the spontaneous interaction
59
143000
2000
အချိန်ကိုမဟုတ်တဲ့ အင်တာနက်ကမ္ဘာကို
02:40
in social relationships.
60
145000
2000
ပိုလိုလားနေကြတာပါ။
02:42
What are the causes? Well, it's an unintended consequence.
61
147000
3000
အကြောင်းရင်းတွေက ဘာတွေလဲ။ အင်းလေ
ဒါက မရည်ရွယ်တဲ့ အကျိုးဆက်ပါ။
02:45
I think it's excessive Internet use in general, excessive video gaming,
62
150000
3000
ယေဘုယျတော့ အင်တာနက်
တရားလွန်သုံးတာ၊ ဗီဒီယိုဂိမ်း အရမ်းကစားတာ၊
02:48
excessive new access to pornography.
63
153000
4000
အပြာကားတွေကို အလွန်အကျွံ
ကြည့်ခွင့် ရနေတာတွေလို့ထင်ပါတယ်။
02:52
The problem is these are arousal addictions.
64
157000
3000
ပြဿနာက နိုးကြွမှုဆိုင်ရာ
စွဲလန်းမှုတွေရှိနေတာပါ။
02:55
Drug addiction, you simply want more.
65
160000
2000
ဆေးစွဲမှု၊ ပိုကို လိုချင်နေတာပဲလေ။
02:57
Arousal addiction, you want different.
66
162000
2000
နိုးကြွမှု အစွဲ၊ မတူတာကို လိုချင်တယ်။
02:59
Drugs, you want more of the same -- different.
67
164000
2000
ဆေးဝါး၊ တူတာကို ပိုလိုချင်တယ်၊
ခြားနားပါတယ်
03:01
So you need the novelty in order for the arousal to be sustained.
68
166000
3000
ဒီတော့ ဆက်လက် နိုးကြွနေစေဖို့
အသစ်အဆန်းလိုပါတယ်။
03:04
And the problem is the industry is supplying it.
69
169000
3000
ပြဿနာက ထုပ်လုပ်မှုက ဒါကို ပံ့ပိုး
ပေးနေတာပါ။
03:07
Jane McGonigal told us last year
70
172000
2000
Jane McGonigal မနှစ်က ပြောခဲ့တာက
03:09
that by the time a boy is 21,
71
174000
2000
၂၁ နှစ်မတိုင်မီ ကောင်လေး
တစ်ယောက်ဟာ
03:11
he's played 10,000 hours of video games,
72
176000
2000
ဗီဒီယိုဂိမ်းကို နာရီ တစ်သောင်း ကစားဖူးတယ်၊
03:13
most of that in isolation.
73
178000
2000
အများစုက တစ်ယောက်တည်းပါတဲ့။
03:15
As you remember, Cindy Gallop said
74
180000
2000
မှတ်မိရင်ပေါ့၊ Cindy Gallop ပြောခဲ့တာက
03:17
men don't know the difference
75
182000
3000
ယောကျာ်းတွေဟာ ချစ်တင်းနှောတာနဲ့
03:20
between making love and doing porn.
76
185000
2000
အပျော်ကြူးတာရဲ့ ကွဲပြားမှုကို မသိကြဘူးတဲ့။
03:22
The average boy now watches 50 porn video clips a week.
77
187000
3000
အခု သာမန်ကောင်လေးဟာ
တစ်ပတ်ကို အပြာကား ၅၀ ကြည့်တယ်။
03:25
And there's some guy watching a hundred, obviously.
78
190000
3000
သိသာတာက တစ်ချို့ကောင်ဆို ကား ၁၀၀
လောက်ကြည့်တာနော်။
03:28
(Laughter)
79
193000
2000
(ရယ်သံများ)
03:30
And the porn industry is the fastest growing industry in America --
80
195000
3000
အပြာလုပ်ငန်းက အမေရိကမှာ တိုးတက်မှု
အမြန်ဆုံးလုပ်ငန်းပဲ၊
03:33
15 billion annually.
81
198000
2000
နှစ်စဉ် ၁၅ ဘီလီယံပါ။
03:35
For every 400 movies made in Hollywood,
82
200000
2000
Hollywood မှာ ရုပ်ရှင် ၄၀၀ ထုတ်တိုင်း
03:37
there are 11,000 now made porn videos.
83
202000
3000
အခုဆို အပြာဗီဒီယိုက ၁၁၀၀၀ ထုတ်တယ်။
03:40
So the effect, very quickly,
84
205000
2000
ဒီတော့ ဒီသက်ရောက်မှုက အလျှင်အမြန်ကို
03:42
is it's a new kind of arousal.
85
207000
2000
နှိုးဆွမှု အသစ်လိုမျိုး ဖြစ်တော့တာပေါ့။
03:44
Boys' brains are being digitally rewired in a totally new way
86
209000
3000
ကောင်လေးတွေရဲ့ ဦးနှောက်ဟာ
ပြောင်းလဲမှု၊သစ်ဆန်းမှု၊ ပျော်ရွှင်မှု
03:47
for change, novelty, excitement and constant arousal.
87
212000
3000
အတောမသတ် နိုးကြွမှုအတွက်
ဒစ်ဂျစ်တယ်နဲ့ လုံးဝ အသစ်သွယ်ခံနေရတယ်။
03:50
That means they're totally out of sync in traditional classes,
88
215000
3000
သူတို့ဟာ ဆင်တူမှု၊ တည်ငြိမ်မှု
တုံပြန်မှုတွေပါတဲ​့ သမရိုးကျ
03:53
which are analog, static, interactively passive.
89
218000
2000
လူတန်းစားနဲ့ လုံးဝ မကိုက်ညီတာ ပြောတာပါ။
03:55
They're also totally out of sync
90
220000
2000
သူတို့ဟာ ဖြည်းဖြည်းနဲ့ သိမ်သိမ်မွေ့မွေ့
03:57
in romantic relationships,
91
222000
2000
တည်ဆောက်တဲ့ ချစ်သံယောဇဉ်မှာလည်း
03:59
which build gradually and subtly.
92
224000
2000
လုံးဝ ချိန်သားမကိုက်တော့ဘူး။
04:01
So what's the solution? It's not my job.
93
226000
2000
ဒီတော့ အဖြေကဘာလဲ၊ ဒါ ကျွန်တော့
အလုပ်မဟုတ်ပဲ
04:03
I'm here to alarm. It's your job to solve.
94
228000
2000
ဒီမှာက နှိုးဆော်ဖို့
ဖြေရှင်းရမှာ ခင်ဗျားတို့ပါ။
04:05
(Laughter)
95
230000
3000
(ရယ်သံများ)
04:08
(Applause)
96
233000
2000
(လက်ခုပ်သံများ)
04:10
But who should care? The only people who should care about this
97
235000
3000
ဒါပေမဲ့ ဘယ်သူ ဂရုစိုက်သင့်လဲ၊
ဂရုစိုက်သင့်သူတွေက
04:13
is parents of boys and girls,
98
238000
2000
ကောင်လေး၊ ကောင်မလေးတွေရဲ့မိဘတွေ၊
04:15
educators, gamers, filmmakers
99
240000
2000
ဆရာတွေ၊ ကစားသမားတွေ၊
ရုပ်ရှင်ရိုက်သူတွေ
04:17
and women who would like a real man
100
242000
2000
စကားပြောတ်သူ၊ ကတတ်သူ တကယ့်
ယောကျ်ားကို
04:19
who they can talk to, who can dance,
101
244000
2000
ကြိုက်မယ့် မိန်းမတွေ
04:21
who can make love slowly
102
246000
2000
ဖြေးဖြေး ချစ်တင်းနှောသူတွေ၊
04:23
and contribute to the evolutionary pressures
103
248000
2000
ငှက်ပျောဖူးအထက်
မျိုးစိပ်ကို ထိန်းဖို့
04:25
to keep our species above banana slugs.
104
250000
3000
တိုးတက်တဲ့ သာယာမှုတွေကို
ထောက်ပံ့သူတွေပါ။
04:28
No offense to banana slug owners. Thank you.
105
253000
2000
ငှက်ပျောဖူးရှင်တွေကို ဗွေမယူနဲ့။
ကျေးဇူးပါ။
04:30
(Applause)
106
255000
10000
(လက်ခုပ်သံများ)
Translated by sann tint
Reviewed by Myo Aung

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Philip Zimbardo - Psychologist
Philip Zimbardo was the leader of the notorious 1971 Stanford Prison Experiment -- and an expert witness at Abu Ghraib. His book The Lucifer Effect explores the nature of evil; now, in his new work, he studies the nature of heroism.

Why you should listen

Philip Zimbardo knows what evil looks like. After serving as an expert witness during the Abu Ghraib trials, he wrote The Lucifer Effect: Understanding How Good People Turn Evil. From Nazi comic books to the tactics of used-car salesmen, he explores a wealth of sources in trying to explain the psychology of evil.

A past president of the American Psychological Association and a professor emeritus at Stanford, Zimbardo retired in 2008 from lecturing, after 50 years of teaching his legendary introductory course in psychology. In addition to his work on evil and heroism, Zimbardo recently published The Time Paradox, exploring different cultural and personal perspectives on time.

Still well-known for his controversial Stanford Prison Experiment, Zimbardo in his new research looks at the psychology of heroism. He asks, "What pushes some people to become perpetrators of evil, while others act heroically on behalf of those in need?"

More profile about the speaker
Philip Zimbardo | Speaker | TED.com