TEDIndia 2009
Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge
Sendhil Mullainathan: Maatschappelijke problemen oplossen met een duwtje
Filmed:
Readability: 3.7
581,215 views
MacArthur winnaar Sendhil Mullainathan bestudeert vanuit het oogpunt van de gedragseconomie een lastige reeks van maatschappelijke problemen. We weten hoe we ze moeten oplossen, maar slagen er toch niet in. We weten hoe we kindersterfte door diarree kunnen tegengaan, hoe we diabetesgerelateerde blindheid kunnen voorkomen en hoe we zonneceltechnologie moeten aanwenden ... maar op een of andere manier doen of kunnen we het niet. Waarom niet?
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
As a researcher, every once in a while
0
0
3000
Als onderzoeker
00:18
you encounter something
1
3000
2000
kom je af en toe
00:20
a little disconcerting.
2
5000
2000
iets verontrustends tegen.
00:22
And this is something that changes your understanding of the world around you,
3
7000
3000
Het verandert je begrip van de wereld om je heen
00:25
and teaches you that you're very wrong
4
10000
2000
en leert je dat je heel erg verkeerd was
00:27
about something that you really believed firmly in.
5
12000
4000
over iets waar je echt vast in geloofde.
00:31
And these are unfortunate moments,
6
16000
3000
Dit zijn van die ongelukkige momenten
00:34
because you go to sleep that night
7
19000
2000
omdat je die nacht dommer slapen gaat
00:36
dumber than when you woke up.
8
21000
3000
dan toen je wakker werd.
00:39
So, that's really the goal of my talk,
9
24000
2000
De bedoeling van mijn verhaal is
00:41
is to A, communicate that moment to you
10
26000
2000
A, jullie dat moment mede te delen,
00:43
and B, have you leave this session
11
28000
2000
en B, jullie deze sessie
00:45
a little dumber than when you entered.
12
30000
2000
een beetje dommer te laten verlaten dan toen je binnenkwam.
00:47
So, I hope I can really accomplish that.
13
32000
3000
Ik hoop dat ik daarin slaag.
00:50
So, this incident that I'm going to describe
14
35000
3000
Het geval dat ik ga beschrijven
00:53
really began with some diarrhea.
15
38000
3000
begon met wat diarree.
00:56
Now, we've known for a long time the cause of diarrhea.
16
41000
3000
Nu kennen we de oorzaak van diarree al lang.
00:59
That's why there's a glass of water up there.
17
44000
3000
Daarom zie je daar een glas water.
01:02
For us, it's a problem, the people in this room.
18
47000
2000
Voor ons, voor de mensen in deze zaal is dat een probleem,
01:04
For babies, it's deadly.
19
49000
3000
maar voor baby's is het dodelijk.
01:07
They lack nutrients, and diarrhea dehydrates them.
20
52000
4000
Ze verliezen voedingsstoffen en diarree dehydrateert hen.
01:11
And so, as a result, there is a lot of death,
21
56000
2000
Als gevolg daarvan krijg je
01:13
a lot of death.
22
58000
3000
hopen sterfgevallen.
01:16
In India in 1960,
23
61000
2000
In India was er in 1960,
01:18
there was a 24 percent child mortality rate,
24
63000
2000
een kindersterfte van 24 procent.
01:20
lots of people didn't make it. This is incredibly unfortunate.
25
65000
4000
Veel mensen hebben het niet gehaald. Ongelooflijk jammer.
01:24
One of the big reasons this happened was
26
69000
2000
Een van de grote oorzaken hiervan
01:26
because of diarrhea.
27
71000
2000
was diarree.
01:28
Now, there was a big effort to solve this problem,
28
73000
3000
Er kwam een grote inspanning om dit probleem op te lossen.
01:31
and there was actually a big solution.
29
76000
4000
En het werd eigenlijk ook opgelost.
01:35
This solution has been called, by some,
30
80000
2000
Deze oplossing werd door sommigen,
01:37
"potentially the most important medical
31
82000
2000
"Potentieel de belangrijkste medische
01:39
advance this century."
32
84000
3000
vooruitgang van de eeuw" genoemd.
01:42
Now, the solution turned out to be simple.
33
87000
3000
De oplossing bleek erg simpel.
01:45
And what it was was oral rehydration salts.
34
90000
4000
De toepassing van orale rehydratatiezouten.
01:49
Many of you have probably used this.
35
94000
2000
Velen van jullie hebben ze waarschijnlijk ooit gebruikt.
01:51
It's brilliant. It's a way to get sodium
36
96000
2000
Het is briljant. Ze bevatten natrium
01:53
and glucose together so that when you add it to water
37
98000
3000
en glucose. Als je ze vermengt met water kan
01:56
the child is able to absorb it even during situations of diarrhea.
38
101000
3000
het kind ze zelfs bij diarree opnemen.
01:59
Remarkable impact on mortality.
39
104000
4000
Opmerkelijke invloed op de mortaliteit.
02:03
Massive solution to the problem.
40
108000
2000
Solide oplossing voor het probleem.
02:05
Flash forward: 1960, 24 percent child mortality
41
110000
3000
En van 1960 tot nu is de kindersterfte van 24 procent
02:08
has dropped to 6.5 percent today.
42
113000
2000
tot 6,5 procent gedaald.
02:10
Still a big number, but a big drop.
43
115000
3000
Nog steeds een groot aantal maar toch een grote vermindering.
02:13
It looks like the technological problem is solved.
44
118000
3000
Het lijkt erop dat het technologische probleem is opgelost.
02:16
But if you look, even today
45
121000
2000
Maar dat houdt in dat zelfs vandaag de dag
02:18
there are about 400,000 diarrhea-related deaths
46
123000
2000
er ongeveer 400.000 sterfgevallen door diarree zijn
02:20
in India alone.
47
125000
2000
alleen al in India.
02:22
What's going on here?
48
127000
2000
Wat is er aan de hand?
02:24
Well the easy answer is, we just haven't gotten those salts
49
129000
3000
Het meest voor de hand liggende antwoord zou zijn dat we die zouten
02:27
to those people.
50
132000
2000
niet bij die mensen hebben gekregen.
02:29
That's actually not true.
51
134000
2000
Dat is niet zo.
02:31
If you look in areas where these salts are completely available,
52
136000
3000
Als je kijkt naar gebieden waar deze zouten volledig beschikbaar zijn
02:34
the price is low or zero, these deaths still continue abated.
53
139000
3000
en de prijs laag of nul is, zijn er nog steeds sterfgevallen.
02:37
Maybe there's a biological answer.
54
142000
2000
Misschien is er een biologisch antwoord.
02:39
Maybe these are the deaths that simple rehydration
55
144000
2000
Misschien zijn dit sterfgevallen die door eenvoudige rehydratatie
02:41
alone doesn't solve. That's not true either.
56
146000
3000
alleen niet zijn op te lossen. Dat is ook niet zo.
02:44
Many of these deaths were completely preventable,
57
149000
5000
Veel van deze sterfgevallen waren volledig te voorkomen.
02:49
and this what I want to think of as the disconcerting thing,
58
154000
3000
En dit onthutsende ding
02:52
what I want to call "the last mile" problem.
59
157000
2000
noem ik nu het laatste-mijl-probleem.
02:54
See, we spent a lot of energy, in many domains --
60
159000
4000
We steken veel energie in allerlei gebieden.
02:58
technological, scientific, hard work,
61
163000
2000
Technologie, wetenschap, hard werken,
03:00
creativity, human ingenuity --
62
165000
2000
creativiteit, menselijke vindingrijkheid,
03:02
to crack important social problems with technology solutions.
63
167000
4000
om belangrijke maatschappelijke problemen technologisch aan te pakken.
03:06
That's been the discoveries of the last 2,000 years,
64
171000
2000
Dat zijn de ontdekkingen van de afgelopen 2.000 jaar.
03:08
that's mankind moving forward.
65
173000
2000
Dat is de vooruitgang van de mensheid.
03:10
But in this case we cracked it,
66
175000
3000
In dit geval hebben we het opgelost
03:13
but a big part of the problem still remains.
67
178000
2000
en toch blijft een groot stuk van het probleem bestaan.
03:15
Nine hundred and ninety-nine miles went well,
68
180000
2000
999 mijl ging het goed.
03:17
the last mile's proving incredibly stubborn.
69
182000
3000
De laatste mijl blijkt ongelooflijk koppig.
03:20
Now, that's for oral rehydration therapy.
70
185000
4000
Dat wat orale rehydratetietherapie aangaat.
03:24
Maybe this is something unique about diarrhea.
71
189000
2000
Misschien is dit iets unieks aan diarree.
03:26
Well, it turns out -- and this is where things get really disconcerting --
72
191000
2000
Maar het blijkt, en dit is pas echt verontrustend,
03:28
it's not unique to diarrhea.
73
193000
2000
dat het niet uniek is voor diarree.
03:30
It's not even unique to poor people in India.
74
195000
2000
Het is zelfs niet uniek voor de arme mensen in India.
03:32
Here's an example from a variety of contexts.
75
197000
3000
Hier voorbeelden in een verscheidenheid van contexten.
03:35
I've put a bunch of examples up here.
76
200000
2000
Een aantal voorbeelden.
03:37
I'll start with insulin, diabetes
77
202000
3000
Ik begin met insuline, diabetesmedicatie
03:40
medication in the U.S.
78
205000
2000
in de VS.
03:42
OK, the American population.
79
207000
2000
Oké, de Amerikaanse bevolking.
03:44
On Medicaid -- if you're fairly poor you get Medicaid,
80
209000
2000
Bij Medicaid krijg je als je arm bent medicaid,
03:46
or if you have health insurance -- insulin is pretty straightforward.
81
211000
2000
of als je een ziektekostenverzekering hebt, kan je vrij eenvoudig aan insuline komen.
03:48
You get it, either in pill form or you get it as an injection;
82
213000
4000
Je krijgt het, hetzij in de vorm van pillen of als een injectie.
03:52
you have to take it every day to maintain your blood sugar levels.
83
217000
2000
Je moet het elke dag nemen om je bloedsuikerspiegel op peil te houden.
03:54
Massive technological advance:
84
219000
2000
Enorme technologische vooruitgang
03:56
took an incredibly deadly disease, made it solvable.
85
221000
2000
bracht een oplossing voor een ongelooflijk dodelijke ziekte.
03:58
Adherence rates. How many people are taking their insulin every day?
86
223000
3000
Therapietrouw nu. Hoeveel mensen nemen hun insuline elke dag?
04:01
About on average, a typical person is taking it 75 percent of the time.
87
226000
4000
De gemiddelde persoon neemt het 75 procent van de tijd.
04:05
As a result, 25,000 people a year go blind,
88
230000
5000
Als gevolg daarvan worden 25.000 mensen per jaar blind,
04:10
hundreds of thousands lose limbs, every year,
89
235000
2000
honderdduizenden per jaar verliezen ledematen
04:12
for something that's solvable.
90
237000
2000
voor iets dat oplosbaar is.
04:14
Here I have a bunch of other examples,
91
239000
2000
Hier nog wat voorbeelden
04:16
all suffer from the last mile problem.
92
241000
2000
die allemaal lijden aan het probleem van de laatste mijl.
04:18
It's not just medicine.
93
243000
2000
Het is niet alleen in de geneeskunde zo.
04:20
Here's another example from technology:
94
245000
2000
Hier is een ander voorbeeld van technologie.
04:22
agriculture. We think
95
247000
2000
De landbouw. Wij denken dat
04:24
there's a food problem, so we create new seeds.
96
249000
2000
er een voedselprobleem is, dus creëren we nieuwe zaden.
04:26
We think there's an income problem, so we create
97
251000
2000
Wij denken dat er een inkomensprobleem bestaat, dus zoeken we
04:28
new ways of farming that increase income.
98
253000
3000
naar nieuwe manieren van landbouw om die inkomsten te verhogen.
04:31
Well, look at some old ways, some ways that we'd already cracked.
99
256000
3000
Voor een aantal oude problemen hebben we al oplossingen gevonden.
04:34
Intercropping. Intercropping really increases income.
100
259000
2000
Tussenbouw bijvoorbeeld. Tussenbouw verhoogt echt het inkomen.
04:36
Sometimes in rice we found incredible increases in yield
101
261000
3000
Soms vonden we bij rijst een ongelooflijke toename van de opbrengst
04:39
when you mix different varieties of rice side by side.
102
264000
2000
wanneer je verschillende soorten rijst naast elkaar verbouwt.
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
Sommige mensen doen het,
04:43
many are not. What's going on?
104
268000
2000
maar velen niet. Wat is er aan de hand?
04:45
This is the last mile.
105
270000
2000
Dit is de laatste mijl.
04:47
The last mile is, everywhere, problematic.
106
272000
2000
Die laatste mijl is overal problematisch.
04:49
Alright, what's the problem?
107
274000
2000
Wat is het probleem?
04:51
The problem is this little three-pound machine
108
276000
3000
Het probleem is deze kleine machine van anderhalve kilogram
04:54
that's behind your eyes and between your ears.
109
279000
4000
die achter je ogen en tussen je oren zit.
04:58
This machine is really strange,
110
283000
2000
Deze machine is echt vreemd
05:00
and one of the consequences is that people are weird.
111
285000
4000
en een van de gevolgen is dat mensen raar zijn.
05:04
They do lots of inconsistent things.
112
289000
4000
Ze doen heel veel inconsistente dingen.
05:08
(Applause)
113
293000
2000
(Applaus)
05:10
They do lots of inconsistent things.
114
295000
3000
Ze doen heel veel inconsistente dingen.
05:13
And the inconsistencies
115
298000
2000
Die inconsistenties
05:15
create, fundamentally, this last mile problem.
116
300000
3000
veroorzaken fundamenteel dit laatste-mijl-probleem.
05:18
See, when we were dealing with our biology, bacteria,
117
303000
3000
Wanneer het gaat over onze biologie, bacteriën,
05:21
the genes, the things inside here, the blood?
118
306000
3000
de genen, de dingen hierbinnen, het bloed,
05:24
That's complex, but it's manageable.
119
309000
3000
dat is complex, maar beheersbaar.
05:27
When we're dealing with people like this?
120
312000
3000
Maar als het gaat om mensen zoals deze,
05:30
The mind is more complex.
121
315000
2000
is de geest complexer.
05:32
That's not as manageable, and that's what we're struggling with.
122
317000
2000
Niet zo beheersbaar. Dat is waar we mee worstelen.
05:34
Let me go back to diarrhea for a second.
123
319000
3000
Laat me even teruggaan naar die diarree.
05:37
Here's a question that was asked in the National Sample Survey,
124
322000
3000
Hier een vraag die werd gesteld in de Nationale Sample Survey.
05:40
which is a survey asked of many Indian women:
125
325000
2000
Dit is een enquête van een groot aantal Indiase vrouwen.
05:42
"Your child has diarrhea.
126
327000
2000
"Uw kind heeft diarree.
05:44
Should you increase, maintain or decrease the number of fluids?"
127
329000
3000
Gaat u dan de hoeveelheid vloeistof verhogen, behouden of verlagen?”
05:47
Just so you don't embarrass yourselves, I'll give you the right answer:
128
332000
3000
Om jullie niet in verlegenheid te brengen, geef ik het juiste antwoord.
05:50
It's increase.
129
335000
2000
Het is ‘verhogen’.
05:54
Now, diarrhea's interesting
130
339000
1000
Nu is diarree interessant
05:55
because it's been around for thousands of years,
131
340000
2000
want ze bestaat al duizenden jaren,
05:57
ever since humankind really
132
342000
3000
sinds de mensen dicht genoeg op elkaar
06:00
lived side by side enough to have really polluted water.
133
345000
3000
gingen leven om echt vervuild water te hebben.
06:03
One Roman strategy that was very interesting
134
348000
2000
Hier een erg interessante Romeinse strategie die
06:05
was that -- and it really gave them a comparative advantage --
135
350000
2000
hen in het gevecht een comparatief voordeel gaf.
06:07
they made sure their soldiers didn't drink
136
352000
3000
Zij zorgden ervoor dat hun soldaten nooit
06:10
even remotely muddied waters.
137
355000
2000
ook maar enigszins vertroebeld water dronken.
06:12
Because if some of your troops get diarrhea they're not that effective
138
357000
3000
Want als je troepen diarree krijgen, zijn ze lang niet zo effectief
06:15
on the battlefield.
139
360000
2000
op het slagveld.
06:17
So, if you think of Roman comparative advantage part of it was the breast shields,
140
362000
2000
Het Romeinse comparatieve voordeel zat dus deels in de borstschilden,
06:19
the breastplates, but part of it was drinking the right water.
141
364000
4000
de borstplaten, maar ook in het drinken van het juiste water.
06:23
So, here are these women. They've seen their parents
142
368000
2000
Deze vrouwen hebben hun ouders en zichzelf zien
06:25
have struggled with diarrhea, they've struggled with diarrhea,
143
370000
2000
worstelen met diarree.
06:27
they've seen lots of deaths. How do they answer this question?
144
372000
3000
Ze hebben veel sterfgevallen gezien. Hoe beantwoorden ze deze vraag?
06:30
In India, 35 to 50 percent say "Reduce."
145
375000
4000
In India zegt 35 tot 50 procent ”verlagen".
06:34
Think about what that means for a second.
146
379000
2000
Denk daar even over na.
06:36
Thirty-five to 50 percent of women
147
381000
2000
35 tot 50 procent van de vrouwen
06:38
forget oral rehydration therapy,
148
383000
2000
vergeet de orale rehydratietherapie.
06:40
they are increasing --
149
385000
2000
Ze verhogen de kans,
06:42
they are actually making their child
150
387000
3000
ze dragen er toe bij dat hun kind
06:45
more likely to die through their actions.
151
390000
3000
meer kans heeft om te sterven.
06:48
How is that possible?
152
393000
2000
Hoe is dat mogelijk?
06:50
Well, one possibility -- I think that's how most people respond to this --
153
395000
3000
Een mogelijkheid - ik denk dat de meeste mensen hierop zo reageren -
06:53
is to say, "That's just stupid."
154
398000
4000
is om te zeggen: ”Dat is gewoon dom."
06:57
I don't think that's stupid.
155
402000
2000
Ik denk niet dat het dom is.
06:59
I think there is something very profoundly right in what these women are doing.
156
404000
3000
Ik denk dat er heel diep iets logisch zit in wat deze vrouwen doen.
07:02
And that is, you don't put water
157
407000
2000
En dat is: in een lekkende emmer
07:04
into a leaky bucket.
158
409000
2000
doe je geen water.
07:06
So, think of the mental model that goes behind reducing the intake.
159
411000
4000
Denk aan het mentale model achter het verlagen van de inname.
07:10
Just doesn't make sense.
160
415000
2000
Het heeft gewoon geen zin.
07:12
Now, the model is intuitively right.
161
417000
3000
Dat model is intuïtief goed.
07:15
It just doesn't happen to be right about the world.
162
420000
4000
Maar het klopt niet met de werkelijkheid.
07:19
But it makes a whole lot of sense at some deep level.
163
424000
3000
Maar op een bepaald diep niveau lijkt het zeer logisch.
07:22
And that, to me, is the fundamental challenge
164
427000
3000
Dat is voor mij de fundamentele uitdaging
07:25
of the last mile.
165
430000
5000
van de laatste mijl.
07:30
This first challenge is what I refer to as the persuasion challenge.
166
435000
3000
Deze eerste uitdaging is wat ik de overtuigingsuitdaging noem.
07:33
Convincing people to do something --
167
438000
2000
Mensen overtuigen om iets te doen,
07:35
take oral rehydration therapy, intercrop, whatever it might be --
168
440000
2000
het innemen van orale rehydratatiezouten, tussenbouw, wat dan ook,
07:37
is not an act of information:
169
442000
3000
is geen informatiedaad.
07:40
"Let's give them the data,
170
445000
2000
"Laten we hen de gegevens geven
07:42
and when they have data they'll do the right thing."
171
447000
2000
en als ze de gegevens hebben, zullen ze het juiste doen.”
07:44
It's more complex than that.
172
449000
2000
Het is complexer dan dat.
07:46
And if you want to understand how it's more complex
173
451000
2000
Als je wilt begrijpen hoeveel complexer het is,
07:48
let me start with something kind of interesting.
174
453000
4000
laat ik dan beginnen met iets interessants.
07:52
I'm going to give you a little math problem,
175
457000
2000
Ik ga jullie een wiskundig probleempje voorschotelen.
07:54
and I want you to just yell out the answer as fast as possible.
176
459000
3000
Roep het antwoord zo snel mogelijk.
07:57
A bat and a ball together cost $1.10.
177
462000
2000
Een bat en een bal samen kosten 1,10 dollar.
07:59
The bat costs a dollar more than the ball.
178
464000
3000
De bat kost één dollar meer dan de bal.
08:02
How much does the ball cost? Quick.
179
467000
3000
Hoeveel cent kost de bal? Snel.
08:05
So, somebody out there says, "Five."
180
470000
2000
Iemand hier zegt 5.
08:07
A lot of you said, "Ten."
181
472000
2000
Veel van jullie zeiden 10.
08:09
Let's think about 10 for a second.
182
474000
3000
Laten we even aan 10 denken.
08:12
If the ball costs 10, the bat costs...
183
477000
4000
Als de bal 10 kost, dan kost de bat...
08:16
this is easy, $1.10.
184
481000
2000
Dit is eenvoudig, 1,10 dollar.
08:18
Yeah. So, together they would cost $1.20.
185
483000
3000
Ja. Dus, samen zouden ze $1,20 kosten.
08:21
So, here you all are, ostensibly educated people.
186
486000
3000
Jullie zijn hier allemaal zogenaamd opgeleide mensen.
08:24
Most of you look smart.
187
489000
3000
De meeste van jullie zien er slim uit.
08:27
The combination of that produces
188
492000
3000
Maar toch hebben
08:30
something that is actually, you got this thing wrong.
189
495000
2000
velen dit mis.
08:32
How is that possible? Let's go to something else.
190
497000
3000
Hoe is dat mogelijk? Laten we naar iets anders gaan.
08:35
I know algebra can be complicated.
191
500000
3000
Ik weet dat algebra ingewikkeld kan zijn.
08:38
So, let's dial this back. That's what? Fifth grade? Fourth grade?
192
503000
3000
Waar hoort dit thuis? 5e klas? 4e klas?
08:41
Let's go back to kindergarten. OK?
193
506000
3000
Laten we teruggaan naar de kleuterschool. Oké?
08:44
There's a great show on American television that you have to watch.
194
509000
2000
Er loopt een grote show op de Amerikaanse televisie die je eens moet bekijken.
08:46
It's called "Are You Smarter Than a Fifth Grader?"
195
511000
2000
Hij heet ‘Ben je slimmer dan een 5e klasser’?
08:48
I think we've learned the answer to that here.
196
513000
3000
Ik denk dat we het antwoord hierop hier geleerd hebben.
08:51
Let's move to kindergarten. Let's see if we can beat five-year-olds.
197
516000
3000
Nu naar de kleuterschool. Laten we eens kijken of we vijfjarigen kunnen verslaan.
08:54
Here's what I'm going to do: I'm going to put objects on the screen.
198
519000
3000
Hier is wat ik ga doen. Ik ga objecten op het scherm tonen.
08:57
I just want you to name the color of the object.
199
522000
4000
Ik wil dat je de kleur van het object noemt.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
Dat is alles. Oké?
09:03
I want you to do it fast, and say it out loud with me,
201
528000
3000
Het moet snel gaan. Zeg het hardop met mij.
09:06
and do it quickly. I'll make the first one easy for you.
202
531000
2000
En snel. De eerste is een makkie.
09:08
Ready? Black.
203
533000
2000
Klaar? Zwart.
09:10
Now the next ones I want you to do quickly and say it out loud.
204
535000
2000
Nu de volgende: snel en hardop zeggen.
09:12
Ready? Go.
205
537000
2000
Klaar? Go.
09:14
Audience: Red. Green.
206
539000
2000
Publiek: Rood. Groen.
09:16
Yellow. Blue. Red.
207
541000
2000
Geel. Blauw. Rood.
09:18
(Laughter)
208
543000
3000
(Gelach)
09:21
Sendhil Mullainathan: That's pretty good.
209
546000
4000
Sendhil Mullainathan: Dat is vrij goed.
09:25
Almost out of kindergarten.
210
550000
2000
Bijna uit de kleuterschool.
09:27
What is all this telling us?
211
552000
2000
Wat vertelt ons dit alles?
09:29
You see, what's going on here, and in the bat and ball problem
212
554000
3000
Jullie zien dat je hier en bij het bat-en-bal-probleem
09:32
is that you have some intuitive ways of interacting with the world,
213
557000
3000
op een aantal intuïtieve manieren met de wereld interageert,
09:35
some models that you use to understand the world.
214
560000
2000
dat je bepaalde modellen gebruikt om de wereld te begrijpen.
09:37
These models, like the leaky bucket,
215
562000
2000
Deze modellen, zoals de lekkende emmer,
09:39
work well in most situations.
216
564000
2000
werken goed in de meeste situaties.
09:41
I suspect most of you --
217
566000
2000
Ik vermoed dat de meesten van jullie,
09:43
I hope that's true for the rest of you --
218
568000
2000
ik hoop dat dat voor de rest van jullie klopt,
09:45
actually do pretty well with addition and subtraction in the real world.
219
570000
4000
in de echte wereld eigenlijk best goed kunt omgaan met optellen en aftrekken.
09:49
I found a problem, a specific problem
220
574000
2000
Ik vond een probleem, een specifiek probleem
09:51
that actually found an error with that.
221
576000
3000
waardoor we daadwerkelijk in de fout gingen.
09:54
Diarrhea, and many last mile problems, are like that.
222
579000
2000
Diarree, en veel ‘laatste mijl’ problemen, zijn van die aard.
09:56
They are situations where the mental model
223
581000
2000
Het zijn situaties waarin het mentale model
09:58
doesn't match the reality.
224
583000
2000
niet overeen komt met de werkelijkheid.
10:00
Same thing here:
225
585000
2000
Hetzelfde hier,
10:02
You had an intuitive response to this that was very quick.
226
587000
2000
je had er erg snel een intuïtief antwoord op.
10:04
You read "blue" and you wanted to say "blue," even though you knew your task was red.
227
589000
3000
Je las blauw en je wilde blauw zeggen, hoewel je wist dat je rood moest zeggen.
10:07
Now, I do this stuff because it's fun.
228
592000
2000
Nu doe ik dit omdat het leuk is.
10:09
But it's more profound than fun.
229
594000
4000
Maar het gaat om meer.
10:13
I'll give you a good example of how it actually effects persuasion.
230
598000
3000
Ik geef je een goed voorbeeld van hoe het daadwerkelijk overtuiging beïnvloedt.
10:16
BMW is a pretty safe car.
231
601000
3000
Een BMW is een redelijk veilige auto.
10:19
And they are trying to figure out, "Safety is good.
232
604000
2000
Ze proberen iets te weten te komen. ”Veiligheid is goed.
10:21
I want to advertise safety. How am I going to advertise safety?"
233
606000
2000
Ik wil met veiligheid adverteren. Hoe doe ik dat?”
10:23
"I could give people numbers. We do well on crash tests."
234
608000
3000
"Ik kon mensen de cijfers geven. We doen het goed op crashtests."
10:26
But the truth of the matter is, you look at that car,
235
611000
2000
Maar de waarheid is dat als je naar die auto kijkt,
10:28
it doesn't look like a Volvo,
236
613000
2000
hij niet op een Volvo lijkt.
10:30
and it doesn't look like a Hummer.
237
615000
2000
En ook niet op een Hummer.
10:32
So, what I want you to think about for a few minutes
238
617000
2000
Denk er even over na hoe je
10:34
is: How would you convey safety of the BMW? Okay?
239
619000
3000
het idee van de veiligheid van de BMW zou overbrengen? Oké?
10:37
So now, while you're thinking about that let's move to a second task.
240
622000
3000
Terwijl je daarover nadenkt, beginnen we met een tweede taak.
10:40
The second task is fuel efficiency. Okay?
241
625000
3000
De tweede taak is brandstofverbruik. Oké?
10:43
Here's another puzzle for all of you.
242
628000
2000
Hier nog een raadsel voor jullie allemaal.
10:45
One person walks into a car lot,
243
630000
2000
Iemand loopt een autozaak binnen,
10:47
and they're thinking about buying this Toyota Yaris.
244
632000
3000
met het idee om deze Toyota Yaris te kopen.
10:50
They are saying, "This is 35 miles per gallon. I'm going to do
245
635000
2000
Ze zeggen: ”Deze doet 15 kilometer per liter. Ik ga
10:52
the environmentally right thing, I'm going to buy the Prius,
246
637000
2000
de juiste dingen doen voor het milieu en de Prius te kopen,
10:54
50 miles per gallon."
247
639000
2000
met 21 kilometer per liter.”
10:56
Another person walks into the lot,
248
641000
2000
Er komt nog iemand binnen.
10:58
and they're about to buy a Hummer, nine miles per gallon,
249
643000
2000
Hij wil een Hummer kopen, 4 kilometer per liter,
11:00
fully loaded, luxury.
250
645000
2000
alles erop en eraan, luxe auto.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turbo? Do I need this heavyweight car?"
251
647000
4000
En zij zeggen: ”Weet je wat? Heb ik die turbo nodig? Heb ik deze zware auto nodig?"
11:06
I'm going to do something good for the environment.
252
651000
2000
Ik ga iets goeds voor het milieu doen.
11:08
I'm going to take off some of that weight,
253
653000
2000
Ik ga een lichtere wagen nemen,
11:10
and I'm going to buy a Hummer that's 11 miles per gallon."
254
655000
3000
een Hummer die 4,5 kilometer per liter doet.”
11:13
Which one of these people has done more for the environment?
255
658000
3000
Wie van deze mensen heeft meer gedaan voor het milieu?
11:16
See, you have a mental model.
256
661000
2000
Je hebt een mentaal model.
11:18
Fifty versus 35, that's a big move. Eleven versus nine? Come on.
257
663000
3000
Van 15 naar 21, dat is toch een grote verandering vergeleken met van 4 naar 4,5? Kom nou.
11:21
Turns out, go home and do the math,
258
666000
3000
Als ik thuis de berekening maak,
11:24
the nine to 11 is a bigger change. That person has saved more gallons.
259
669000
3000
dan is van 4,5 naar de 4 de grotere verandering. Die persoon spaart meer liters uit.
11:27
Why? Because we don't care about miles per gallon, we care about
260
672000
2000
Waarom? Omdat ons het aantal kilometer per liter niet kan schelen, we geven om
11:29
gallons per mile.
261
674000
2000
het aantal liter per kilometer.
11:31
Think about how powerful that is if you're trying to encourage fuel efficiency.
262
676000
3000
Denk na over hoe belangrijk dat is als je probeert om je brandstofverbruik te verminderen.
11:34
Miles per gallon is the way we present things.
263
679000
2000
Kilometer per liter is de manier waarop wij hier de dingen presenteren.
11:36
If we want to encourage change of behavior,
264
681000
3000
Als we gedragsverandering willen bevorderen,
11:39
gallons per mile would have far more effectiveness.
265
684000
2000
zou liter per kilometer veel meer effect hebben.
11:41
Researchers have found these type of anomalies.
266
686000
3000
Onderzoekers stuiten op dit soort anomalieën.
11:44
Okay, back to BMW. What should they do?
267
689000
3000
Oké, terug naar de BMW. Wat moeten ze doen?
11:47
The problem BMW faces is this car looks safe.
268
692000
3000
Het probleem voor BWM is dat deze auto er veilig moet uitzien.
11:50
This car, which is my Mini, doesn't look that safe.
269
695000
4000
Deze auto, mijn Mini, ziet er niet zo veilig uit.
11:54
Here was BMW's brilliant insight, which they embodied into an ad campaign.
270
699000
3000
Hier dan het briljante inzicht van BMW, toegepast in een advertentiecampagne.
11:57
They showed a BMW driving down the street.
271
702000
2000
Ze toonden een BMW rijdend in een straat.
11:59
There's a truck on the right. Boxes fall out of the truck.
272
704000
3000
Aan de rechterkant is er een vrachtwagen. Er vallen dozen uit.
12:02
The car swerves to avoid it, and therefore doesn't get into an accident.
273
707000
5000
De auto wijkt uit om ze te vermijden en krijgt dus geen ongeval.
12:07
BWM realizes safety, in people's minds, has two components.
274
712000
4000
BWM realiseerde zich dat veiligheid in de hoofden van mensen twee componenten heeft.
12:11
You can be safe because when you're hit, you survive,
275
716000
4000
Je wordt geraakt en je overleeft het, dus je bent veilig,
12:15
or you can be safe because you avoid accidents.
276
720000
2000
of je kunt veilig zijn omdat je ongevallen kan vermijden.
12:17
Remarkably successful campaign, but notice the power of it.
277
722000
2000
Opmerkelijk succesvolle campagne. Maar let op de kracht ervan.
12:19
It harnesses something you already believe.
278
724000
3000
Ze maakt gebruik van iets dat je al gelooft.
12:22
Now, even if I persuaded you to do something,
279
727000
4000
Zelfs als ik je kan overtuigen dat je iets moet doen
12:26
it's hard sometimes to actually get action as a result.
280
731000
4000
is het soms moeilijk om dat daadwerkelijk ook te doen.
12:30
You all probably intended to wake up,
281
735000
2000
Jullie hadden waarschijnlijk allemaal de bedoeling om
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
bijvoorbeeld tussen 6 en 7 wakker te worden.
12:35
This is a battle we all fight every day,
283
740000
2000
Dat is een gevecht dat wij elke dag moeten leveren.
12:37
along with trying to get to the gym.
284
742000
3000
Evenals onze pogingen om aan fitness te doen.
12:40
Now, this is an example of that battle,
285
745000
3000
Dit is een voorbeeld van die strijd
12:43
and makes us realize intentions don't always translate into action,
286
748000
3000
en het doet ons beseffen dat intenties niet altijd vertaald worden in acties.
12:46
and so one of the fundamental challenges
287
751000
2000
Een van de fundamentele uitdagingen
12:48
is how we would actually do that. OK?
288
753000
4000
is hoe we dit eigenlijk zouden moeten doen. Oké?
12:52
So, let me now talk about the last mile problem.
289
757000
3000
Daarom praat ik nu over dat laatste-mijl-probleem.
12:55
So far, I've been pretty negative.
290
760000
3000
Tot nu toe ben ik nogal negatief geweest.
12:58
I've been trying to show you the oddities of human behavior.
291
763000
3000
Ik heb geprobeerd jullie de eigenaardigheden van het menselijk gedrag aan te tonen.
13:01
And I think maybe I'm being too negative.
292
766000
2000
Ik denk dat ik misschien al te negatief was.
13:03
Maybe it's the diarrhea.
293
768000
2000
Misschien is het de diarree.
13:05
Maybe the last mile problem really should be thought of
294
770000
2000
Misschien moet het laatste-mijl-probleem
13:07
as the last mile opportunity.
295
772000
2000
als de laatste-mijl-kans worden gezien.
13:09
Let's go back to diabetes.
296
774000
2000
Laten we teruggaan naar diabetes.
13:11
This is a typical insulin injection.
297
776000
3000
Dit is een typische insuline-injectie.
13:14
Now, carrying this thing around is complicated.
298
779000
3000
Het valt niet mee om dit ding altijd bij te hebben.
13:17
You gotta carry the bottle, you gotta carry the syringe.
299
782000
4000
Altijd die capsule en spuit bij hebben.
13:21
It's also painful.
300
786000
2000
Het is ook pijnlijk.
13:23
Now, you may think to yourself, "Well, if my eyes depended on it,
301
788000
4000
Nu denk je misschien bij jezelf: ”Nou, als mijn ogen ervan afhingen,
13:27
you know, I would obviously use it every day."
302
792000
2000
zou ik het zeker elke dag gebruiken.”
13:29
But the pain, the discomfort,
303
794000
2000
Maar de pijn, het ongemak,
13:31
you know, paying attention, remembering to put it in your purse
304
796000
2000
er altijd aan denken, onthouden om het in je tas te steken
13:33
when you go on a long trip:
305
798000
2000
wanneer je op reis gaat,
13:35
These are the day-to-day of life, and they do pose problems.
306
800000
4000
zijn dagelijkse beslommeringen van het leven. En die maken het moeilijk.
13:39
Here is an innovation, a design innovation.
307
804000
3000
Hier een innovatie, een nieuw ontwerp.
13:42
This is a pen, it's called an insulin pen, preloaded.
308
807000
4000
Dit is een pen, het heet een insulinepen, klaar voor gebruik.
13:46
The needle is particularly sharp.
309
811000
1000
De naald is bijzonder scherp.
13:47
You just gotta carry this thing around.
310
812000
2000
Je hoeft slechts dit ding bij te hebben.
13:49
It's much easier to use, much less painful.
311
814000
2000
Veel gemakkelijker te gebruiken, veel minder pijnlijk.
13:51
Anywhere between five and 10 percent increase in adherence,
312
816000
4000
Ergens tussen de vijf en tien procent verhoging van de therapietrouw,
13:55
just as a result of this.
313
820000
2000
alleen maar hierdoor.
13:57
That's what I'm talking about as a last mile opportunity.
314
822000
3000
Dat is waar ik het over heb als een kans van de laatste mijl.
14:00
You see, we tend to think the problem is solved
315
825000
3000
Je ziet dat we de neiging hebben te denken dat het probleem is opgelost
14:03
when we solve the technology problem.
316
828000
2000
als we de technische kant onder de knie hebben.
14:05
But the human innovation, the human problem
317
830000
2000
Maar de menselijke innovatie, het menselijk probleem
14:07
still remains, and that's a great frontier that we have left.
318
832000
4000
blijft bestaan en dat is nog een groot onontgonnen gebied.
14:11
This isn't about the biology of people;
319
836000
2000
Dit gaat niet over de menselijke biologie,
14:13
this is now about the brains, the psychology of people,
320
838000
4000
Dit gaat nu over de hersenen, de menselijke psychologie.
14:17
and innovation needs to continue all the way through
321
842000
2000
Innovatie moet ook
14:19
the last mile.
322
844000
2000
die laatste mijl afleggen.
14:21
Here's another example of this.
323
846000
2000
Hier nog een voorbeeld.
14:23
This is from a company called Positive Energy.
324
848000
3000
Dit bedrijf heet Positive Energy.
14:26
This is about energy efficiency.
325
851000
2000
Dit gaat over energie-efficiency.
14:28
We're spending a lot of time on fuel cells right now.
326
853000
3000
We besteden op dit moment veel tijd aan brandstofcellen.
14:31
What this company does is they send a letter
327
856000
2000
Dit bedrijf stuurt een brief
14:33
to households that say, "Here's your energy use,
328
858000
2000
aan huishoudens met de boodschap: ”Hier is jullie energiegebruik
14:35
here's your neighbor's energy use: You're doing well." Smiley face.
329
860000
3000
en hier dat van jullie buurman, je bent goed bezig.” Smiley-icoontje.
14:38
"You're doing worse." Frown.
330
863000
2000
of: "Je doet het slechter." En Frons-icoontje.
14:40
And what they find is just this letter, nothing else,
331
865000
3000
Door niets anders dan deze brief
14:43
has a two to three percent reduction in electricity use.
332
868000
2000
stellen ze twee tot drie procent vermindering van het elektriciteitsverbruik vast.
14:45
And you want to think about the social value of that
333
870000
2000
Als je wil nadenken over de maatschappelijke waarde hiervan
14:47
in terms of carbon offsets, reduced electricity,
334
872000
2000
op het gebied van vermindering van koolstofuitstoot, minder elektriciteitsverbruik
14:49
900 million dollars per year.
335
874000
2000
dan komt dat op 900 miljoen dollar per jaar.
14:51
Why? Because for free,
336
876000
2000
Waarom? Want gratis,
14:53
this isn't a new technology, this is a letter --
337
878000
2000
zonder nieuwe technologie, met een brief
14:55
we're getting a Big Bang in behavior.
338
880000
2000
veroorzaken we een enorme omslag in het gedrag.
14:57
So, how do we tackle the last mile?
339
882000
4000
Hoe pakken we dus de laatste mijl aan?
15:01
I think this tells us there is an opportunity.
340
886000
3000
Dit vertelt ons dat het kan.
15:04
And I think to tackle it, we need to combine
341
889000
2000
Om het aan te pakken, moeten we
15:06
psychology,
342
891000
2000
psychologie,
15:08
marketing,
343
893000
2000
marketing,
15:10
art, we've seen that.
344
895000
2000
en kunst combineren, dat hebben we gezien.
15:12
But you know what we need to combine it with?
345
897000
2000
Maar weet je waar we het mee moeten combineren?
15:14
We need to combine this with the scientific method.
346
899000
2000
We moeten dit combineren met de wetenschappelijke methode.
15:16
See what's really puzzling and frustrating about the last mile, to me,
347
901000
4000
Wat er echt zo moeilijk en frustrerend is aan die laatste mijl
15:20
is that the first 999 miles are all about science.
348
905000
3000
is dat volgens mij de eerste 999 mijl allemaal met wetenschap te maken heeft.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicine works, go ahead and use it."
349
908000
4000
Niemand zou zeggen: ”He, ik denk dat dit medicijn werkt, ga je gang en gebruik het maar."
15:27
We have testing, we go to the lab, we try it again, we have refinement.
350
912000
2000
We testen het, we gaan terug naar het lab, we het proberen weer, we verfijnen het.
15:29
But you know what we do on the last mile?
351
914000
3000
Maar weet je wat wij doen op die laatste mijl? We zeggen:
15:32
"Oh, this is a good idea. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"Oh, dit is een goed idee. De mensen zullen er van houden. We brengen het op de markt."
15:35
The amount of resources we put in are disparate.
353
920000
2000
De hoeveelheid middelen die we ervoor inzetten, is niet in verhouding.
15:37
We put billions of dollars into fuel-efficient technologies.
354
922000
3000
We steken miljarden dollars in brandstofefficiënte technologieën.
15:40
How much are we putting into
355
925000
2000
Hoeveel geven we uit om het
15:42
energy behavior change
356
927000
2000
energiegedrag op een geloofwaardige,
15:44
in a credible, systematic, testing way?
357
929000
3000
systematische, testbare manier te veranderen?
15:47
Now, I think that we're on the verge of something big.
358
932000
3000
Ik denk dat we aan het begin van iets groots staan.
15:50
We're on the verge of a whole new social science.
359
935000
3000
We staan op de rand van een geheel nieuwe sociale wetenschap.
15:53
It's a social science that recognizes --
360
938000
2000
Het is een sociale wetenschap die,
15:55
much like science recognizes the complexity of the body,
361
940000
3000
net als de wetenschap de complexiteit van het lichaam inziet,
15:58
biology recognizes the complexity of the body -- we'll recognize
362
943000
2000
hoe biologie de complexiteit van het lichaam erkent,
16:00
the complexity of the human mind.
363
945000
2000
nu de complexiteit van de menselijke geest inziet.
16:02
The careful testing, retesting, design,
364
947000
2000
Het wordt zorgvuldig testen, hertesten, ontwerpen.
16:04
are going to open up vistas of understanding,
365
949000
3000
We gaan vergezichten van inzicht,
16:07
complexities, difficult things.
366
952000
2000
complexiteit en moeilijke dingen ontdekken.
16:09
And those vistas will both create new science,
367
954000
3000
Die vergezichten zullen in de komende honderd jaar aan de basis liggen
16:12
and fundamental change in the world as we see it, in the next hundred years.
368
957000
4000
van zowel nieuwe wetenschap als van fundamentele veranderingen in onze kijk op de wereld.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
Heel hartelijk bedankt.
16:18
(Applause)
370
963000
2000
(Applaus)
16:20
Chris Anderson: Sendhil, thank you so much.
371
965000
2000
Chris Anderson: Sendhil, dank je wel.
16:22
So, this whole area is so fascinating.
372
967000
3000
Dit hele gebied is zo fascinerend.
16:25
I mean, it sometimes feels, listening to behavioral economists
373
970000
3000
Het luisteren naar gedragseconomen geeft soms de indruk
16:28
that they are kind of putting into place
374
973000
3000
dat ze het soort dingen
16:31
academically, what great marketers
375
976000
2000
die aan grote marktonderzoekers al lang
16:33
have sort of intuitively known for a long time.
376
978000
3000
intuïtief bekend waren nu academisch gaan benaderen.
16:36
How much is your field talking to great marketers
377
981000
4000
Hoeveel contact hebben jullie met marktonderzoekers
16:40
about their insights into human psychology?
378
985000
2000
over hun inzichten in de menselijke psychologie?
16:42
Because they've seen it on the ground.
379
987000
2000
Zij zijn dat in de praktijk tegengekomen.
16:44
Sendhil Mullainathan: Yeah, we spend a lot of time talking to marketers,
380
989000
2000
Sendhil Mullainathan: Ja, we hebben veel tijd besteed aan gesprekken met marktonderzoekers.
16:46
and I think 60 percent of it is exactly what you say,
381
991000
3000
Ongeveer 60 procent ervan is, precies zoals je zegt,
16:49
there are insights to be gleaned there.
382
994000
2000
dat er daar inzichten kunnen worden verworven,
16:51
Forty percent of it is about what marketing is.
383
996000
2000
40 procent daarvan gaat over wat marketing is.
16:53
Marketing is selling an ad to a firm.
384
998000
5000
Marketing gaat over de verkoop van een advertentie aan een bedrijf.
16:58
So, in some sense, a lot of marketing is about
385
1003000
2000
Dus, in zekere zin, gaat veel marketing over
17:00
convincing a CEO, "This is a good ad campaign."
386
1005000
3000
het overtuigen van een CEO dat dit een goede reclamecampagne is.
17:03
So, there is a little bit of slippage there.
387
1008000
2000
Daar gaat het wat uit elkaar lopen.
17:05
That's just a caveat. That's different from actually having an effective ad campaign.
388
1010000
4000
Dat is een waarschuwing. Het is dus iets anders dan een effectieve advertentiecampagne opzetten.
17:09
And one of the new movements in marketing is: How do we actually
389
1014000
2000
Een van de nieuwe bewegingen in marketing is, hoe je nu eigenlijk
17:11
measure effectiveness? Are we effective?
390
1016000
2000
effectiviteit meet? Zijn we effectief?
17:13
CA: How you take your insights here
391
1018000
4000
CA: Hoe kan je uitgaande van deze inzichten
17:17
and actually get them integrated
392
1022000
3000
ze integreren
17:20
into working business models on the ground,
393
1025000
3000
in werkende businessmodellen,
17:23
in Indian villages, for example?
394
1028000
2000
in Indiase dorpen, bijvoorbeeld.
17:25
SM: So, the scientific method I alluded to is pretty important.
395
1030000
3000
SM: De wetenschappelijke methode waarop ik zinspeelde, is erg belangrijk.
17:28
We work closely with companies that have operational capacity,
396
1033000
2000
We werken nauw samen met bedrijven met operationele capaciteit
17:30
or nonprofits that have operational capacity.
397
1035000
2000
of non-profitorganisaties met operationele capaciteit.
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behavior change.
398
1037000
2000
Dan zeggen we, nou ja, we willen dit gedrag veranderen.
17:34
Let's come up with a few ideas, test them,
399
1039000
3000
Laten we een paar ideeën testen,
17:37
see which is working, go back, synthesize,
400
1042000
2000
kijken wat werkt, teruggaan, een synthese maken
17:39
and try to come up with a thing that works,"
401
1044000
2000
en een ding dat werkt proberen te vinden.
17:41
and then we're able to scale with partners.
402
1046000
2000
Dan zijn we in staat om dat met partners op te schalen.
17:43
It's kind of the model that has worked in other contexts.
403
1048000
2000
Het is een beetje het model dat gewerkt heeft in een andere context.
17:45
If you have biological problems
404
1050000
2000
Als je biologische problemen hebt
17:47
we try and fix it, see if it works, and then work the scale.
405
1052000
2000
proberen we ze in orde te krijgen, zien of het werkt, en vervolgens schalen we het op.
17:49
CA: Alright Sendhil, thanks so much for coming to TED. Thank you.
406
1054000
3000
CA: Oké Sendhil, erg bedankt voor je komst naar TED. Dank je.
17:52
(Applause)
407
1057000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economistSendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination?
Why you should listen
To study big questions such as "What are the measurable effects of corruption?"" Sendhil Mullainathan and his collaborators look at the day-to-day decisions made by real people, running deep-data studies on groups around the world to tease out patterns. Awarded a MacArthur ""genius"" grant in 2002, he has produced and collaborated on a string of research papers that make for a must-read CV -- including a fascinating, if dispiriting, study of the corruption involved in getting a driver's license in India.
Lately he and his team have been studying women who sell fruit and vegetables on the streets in developing countries. They're usually in debt to a moneylender in the market, who takes about half their profits each day as interest. Some of the women have figured a simple way to get out of debt and keep all their profits. But most of the women make a choice every day that keeps them in debt. How would these businesswomen behave, he wondered, if the slate was wiped clean? So he got a grant, paid off their debt, and waits to see what happens next."
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com