TEDIndia 2009
Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge
Sendhil Mullainathan: Como resolver problemas sociais com uma cutucada
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Ganhador do prêmio MacArthur, Sendhil Mullainathan vale-se da economia comportamental para estudar um difícil conjunto de problemas sociais -- aqueles que sabemos resolver, mas não o fazemos. Sabemos reduzir a mortalidade infantil provocada por diarréia, prevenir cegueira relacionada a diabetes e como implementar tecnologia de células solares... contudo ainda não o fazemos ou não o conseguimos. Por que?
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
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00:15
As a researcher, every once in a while
0
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3000
Como pesquisadores, às vezes,
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you encounter something
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3000
2000
nos deparamos com algo
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a little disconcerting.
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5000
2000
um pouco desconcertante.
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And this is something that changes your understanding of the world around you,
3
7000
3000
E isso é algo que muda o nosso entendimento do mundo que nos cerca,
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and teaches you that you're very wrong
4
10000
2000
e nos ensina que estamos totalmente errados
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about something that you really believed firmly in.
5
12000
4000
sobre algo que acreditamos profundamente.
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And these are unfortunate moments,
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16000
3000
Esses são momentos infelizes,
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because you go to sleep that night
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2000
porque vamos dormir naquela noite
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dumber than when you woke up.
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21000
3000
mais ignorantes que quando acordamos.
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So, that's really the goal of my talk,
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24000
2000
Esse é, portanto, o verdadeiro objetivo da minha palestra,
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is to A, communicate that moment to you
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2000
em primeiro lugar, informá-los desse momento,
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and B, have you leave this session
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e em segundo lugar, fazer com que deixem esta sessão
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a little dumber than when you entered.
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30000
2000
um pouco mais ignorantes que quando entraram.
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So, I hope I can really accomplish that.
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32000
3000
Espero conseguir fazer isso.
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So, this incident that I'm going to describe
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35000
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O incidente que descreverei
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really began with some diarrhea.
15
38000
3000
realmente começou com uma diarréia.
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Now, we've known for a long time the cause of diarrhea.
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41000
3000
Faz muito tempo que conhecemos a causa da diarréia.
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That's why there's a glass of water up there.
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44000
3000
É por isso que temos um copo de água lá em cima.
01:02
For us, it's a problem, the people in this room.
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47000
2000
Para nós, nesta sala, é um problema;
01:04
For babies, it's deadly.
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3000
para bebês, é mortal.
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They lack nutrients, and diarrhea dehydrates them.
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52000
4000
Faltam-lhes nutrientes e a diarréia os desidrata.
01:11
And so, as a result, there is a lot of death,
21
56000
2000
O resultado de tudo isso é uma alta mortalidade,
01:13
a lot of death.
22
58000
3000
muita mortalidade.
01:16
In India in 1960,
23
61000
2000
Na Índia, em 1960,
01:18
there was a 24 percent child mortality rate,
24
63000
2000
a taxa de mortalidade infantil era 24%;
01:20
lots of people didn't make it. This is incredibly unfortunate.
25
65000
4000
muita gente morria. Isso era muito triste.
01:24
One of the big reasons this happened was
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69000
2000
Um dos maiores motivos dessa mortalidade
01:26
because of diarrhea.
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71000
2000
era a diarréia.
01:28
Now, there was a big effort to solve this problem,
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73000
3000
Houve um grande empenho para resolver esse problema.
01:31
and there was actually a big solution.
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76000
4000
E apareceu uma grande solução.
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This solution has been called, by some,
30
80000
2000
Essa solução já foi chamada de
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"potentially the most important medical
31
82000
2000
"Possivelmente o mais importante
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advance this century."
32
84000
3000
avanço médico deste século."
01:42
Now, the solution turned out to be simple.
33
87000
3000
A solução acabou sendo simples.
01:45
And what it was was oral rehydration salts.
34
90000
4000
Era o chamado soro caseiro.
01:49
Many of you have probably used this.
35
94000
2000
Muitos de vocês provavelmente já usaram isso.
01:51
It's brilliant. It's a way to get sodium
36
96000
2000
É genial. É uma forma de reunir sódio
01:53
and glucose together so that when you add it to water
37
98000
3000
e glicose. Quando se acrescenta água,
01:56
the child is able to absorb it even during situations of diarrhea.
38
101000
3000
a criança consegue absorver a mistura, mesmo se tiver diarréia.
01:59
Remarkable impact on mortality.
39
104000
4000
Isso teve um impacto extraordinário na mortalidade.
02:03
Massive solution to the problem.
40
108000
2000
Uma grande solução para o problema.
02:05
Flash forward: 1960, 24 percent child mortality
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110000
3000
Vamos saltar alguns anos. De 24% de mortalidade infantil em 1960,
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has dropped to 6.5 percent today.
42
113000
2000
chegamos a 6,5% hoje.
02:10
Still a big number, but a big drop.
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115000
3000
Um grande número, uma queda imensa.
02:13
It looks like the technological problem is solved.
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118000
3000
Parece que o problema tecnológico foi resolvido.
02:16
But if you look, even today
45
121000
2000
Contudo, mesmo assim, hoje ainda temos
02:18
there are about 400,000 diarrhea-related deaths
46
123000
2000
cerca de 400 mil mortes relacionadas a diarréia.
02:20
in India alone.
47
125000
2000
Isso apenas na Índia.
02:22
What's going on here?
48
127000
2000
O que está acontecendo?
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Well the easy answer is, we just haven't gotten those salts
49
129000
3000
A resposta fácil é que simplesmente o soro caseiro não está
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to those people.
50
132000
2000
chegando a essas pessoas.
02:29
That's actually not true.
51
134000
2000
Isso não é bem verdade.
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If you look in areas where these salts are completely available,
52
136000
3000
Se analisarmos as regiões onde há ampla disponibilidade do soro caseiro,
02:34
the price is low or zero, these deaths still continue abated.
53
139000
3000
isso é, o preço é zero ou quase zero, a mortalidade ainda está presente.
02:37
Maybe there's a biological answer.
54
142000
2000
Talvez exista uma resposta biológica.
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Maybe these are the deaths that simple rehydration
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144000
2000
Talvez esses sejam casos que não podem ser resolvidos
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alone doesn't solve. That's not true either.
56
146000
3000
apenas pela reidratação. Mas isso também não é verdade.
02:44
Many of these deaths were completely preventable,
57
149000
5000
Muitas dessas mortes poderiam ter sido totalmente evitadas.
02:49
and this what I want to think of as the disconcerting thing,
58
154000
3000
E é isso que considero o aspecto desconcertante,
02:52
what I want to call "the last mile" problem.
59
157000
2000
o chamado problema da "última milha".
02:54
See, we spent a lot of energy, in many domains --
60
159000
4000
Vejam, gastamos muita energia em muitas áreas.
02:58
technological, scientific, hard work,
61
163000
2000
Tecnológica, científica, muito empenho,
03:00
creativity, human ingenuity --
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165000
2000
criatividade, engenhosidade humana,
03:02
to crack important social problems with technology solutions.
63
167000
4000
para resolver importantes problemas sociais com tecnologia.
03:06
That's been the discoveries of the last 2,000 years,
64
171000
2000
Essas foram as descobertas dos últimos 2.000 anos.
03:08
that's mankind moving forward.
65
173000
2000
É a humanidade avançando.
03:10
But in this case we cracked it,
66
175000
3000
Neste caso, achamos a solução,
03:13
but a big part of the problem still remains.
67
178000
2000
mas uma grande parte do problema permanece.
03:15
Nine hundred and ninety-nine miles went well,
68
180000
2000
Tudo foi bem por 999 milhas.
03:17
the last mile's proving incredibly stubborn.
69
182000
3000
Mas a última milha está se revelando extremamente teimosa.
03:20
Now, that's for oral rehydration therapy.
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185000
4000
Estamos falando do soro caseiro.
03:24
Maybe this is something unique about diarrhea.
71
189000
2000
Talvez seja algo peculiar à diarréia.
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Well, it turns out -- and this is where things get really disconcerting --
72
191000
2000
O problema é que as coisas ficam ainda mais desconcertantes,
03:28
it's not unique to diarrhea.
73
193000
2000
porque o problema não é peculiar à diarréia.
03:30
It's not even unique to poor people in India.
74
195000
2000
Não é peculiar mesmo aos pobres da Índia.
03:32
Here's an example from a variety of contexts.
75
197000
3000
Temos um exemplo de vários contextos.
03:35
I've put a bunch of examples up here.
76
200000
2000
Tenho vários exemplos.
03:37
I'll start with insulin, diabetes
77
202000
3000
Posso começar com insulina,
03:40
medication in the U.S.
78
205000
2000
medicamente contra diabete nos EUA.
03:42
OK, the American population.
79
207000
2000
Tudo bem, população americana.
03:44
On Medicaid -- if you're fairly poor you get Medicaid,
80
209000
2000
Se você é pobre, tem o sistema de saúde pública.
03:46
or if you have health insurance -- insulin is pretty straightforward.
81
211000
2000
Se tiver um plano de saúde, é simples obter insulina.
03:48
You get it, either in pill form or you get it as an injection;
82
213000
4000
É disponível em comprimidos ou injeções.
03:52
you have to take it every day to maintain your blood sugar levels.
83
217000
2000
É preciso tomá-la todos os dias, para manter o nível de açúcar no sangue.
03:54
Massive technological advance:
84
219000
2000
Grande avanço tecnológico.
03:56
took an incredibly deadly disease, made it solvable.
85
221000
2000
Transformou uma doença mortal em algo administrável.
03:58
Adherence rates. How many people are taking their insulin every day?
86
223000
3000
Taxas de aderência. Quantas pessoas tomam insulina todos os dias?
04:01
About on average, a typical person is taking it 75 percent of the time.
87
226000
4000
Na média, uma pessoa típica a toma 75% das vezes.
04:05
As a result, 25,000 people a year go blind,
88
230000
5000
Com isso, 25 mil pessoas ficam cegas a cada ano,
04:10
hundreds of thousands lose limbs, every year,
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235000
2000
centenas de milhares perdem membros,a cada ano,
04:12
for something that's solvable.
90
237000
2000
em razão de algo que é administrável.
04:14
Here I have a bunch of other examples,
91
239000
2000
Tenho vários outros exemplos.
04:16
all suffer from the last mile problem.
92
241000
2000
Todos sofrem do problema da última milha.
04:18
It's not just medicine.
93
243000
2000
Não é uma questão apenas da medicina.
04:20
Here's another example from technology:
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245000
2000
Temos um outro exemplo da tecnologia.
04:22
agriculture. We think
95
247000
2000
Agricultura. Acreditamos que
04:24
there's a food problem, so we create new seeds.
96
249000
2000
existe um problema de alimentos. Portanto, criamos novas sementes.
04:26
We think there's an income problem, so we create
97
251000
2000
Pensamos que existe um problema de renda. Portanto criamos
04:28
new ways of farming that increase income.
98
253000
3000
novas formas de agricultura que aumenta a renda.
04:31
Well, look at some old ways, some ways that we'd already cracked.
99
256000
3000
Veremos as formas antigas, que já foram solucionadas.
04:34
Intercropping. Intercropping really increases income.
100
259000
2000
Lavoura consorciada realmente aumenta a renda.
04:36
Sometimes in rice we found incredible increases in yield
101
261000
3000
Já foram obtidos tremendos aumentos na produtividade do arroz
04:39
when you mix different varieties of rice side by side.
102
264000
2000
quando diferentes tipos são cultivados lado a lado.
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
Muitas pessoas já fazem isso,
04:43
many are not. What's going on?
104
268000
2000
outras não. O que está acontecendo?
04:45
This is the last mile.
105
270000
2000
É a última milha.
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The last mile is, everywhere, problematic.
106
272000
2000
Em todos os casos, a última milha é problemática.
04:49
Alright, what's the problem?
107
274000
2000
OK, qual é o problema?
04:51
The problem is this little three-pound machine
108
276000
3000
O problema é essa máquina de menos de 1.400 gramas
04:54
that's behind your eyes and between your ears.
109
279000
4000
atrás de seus olhos e entre suas orelhas.
04:58
This machine is really strange,
110
283000
2000
É uma máquina muito estranha,
05:00
and one of the consequences is that people are weird.
111
285000
4000
e uma consequência disso é que as pessoas são esquisitas.
05:04
They do lots of inconsistent things.
112
289000
4000
Fazem um monte de coisas inconsistentes.
05:08
(Applause)
113
293000
2000
(Aplausos)
05:10
They do lots of inconsistent things.
114
295000
3000
Fazem um monte de coisas inconsistentes.
05:13
And the inconsistencies
115
298000
2000
E essas inconsistências
05:15
create, fundamentally, this last mile problem.
116
300000
3000
criam, essencialmente, esse problema da última milha.
05:18
See, when we were dealing with our biology, bacteria,
117
303000
3000
Quando lidamos com nossa biologia, bactérias,
05:21
the genes, the things inside here, the blood?
118
306000
3000
genética, as coisas aqui dentro, o sangue,
05:24
That's complex, but it's manageable.
119
309000
3000
isso tudo é complexo, mas administrável.
05:27
When we're dealing with people like this?
120
312000
3000
Mas quando estamos lidando com este povo aqui,
05:30
The mind is more complex.
121
315000
2000
a mente é mais complexa.
05:32
That's not as manageable, and that's what we're struggling with.
122
317000
2000
Isso não é administrável. E é este o nosso problema.
05:34
Let me go back to diarrhea for a second.
123
319000
3000
Vamos falar novamente sobre a diarréia.
05:37
Here's a question that was asked in the National Sample Survey,
124
322000
3000
Esta é uma pergunta feita na Pesquisa Nacional por Amostragem,
05:40
which is a survey asked of many Indian women:
125
325000
2000
feita junto a muitas mulheres na Índia.
05:42
"Your child has diarrhea.
126
327000
2000
"Seu filho tem diarréia.
05:44
Should you increase, maintain or decrease the number of fluids?"
127
329000
3000
Você deve aumentar, manter ou reduzir a quantidade de fluídos?"
05:47
Just so you don't embarrass yourselves, I'll give you the right answer:
128
332000
3000
Para vocês não passarem vergonha, vou dar a resposta certa.
05:50
It's increase.
129
335000
2000
É aumentar.
05:54
Now, diarrhea's interesting
130
339000
1000
Diarréia é interessante
05:55
because it's been around for thousands of years,
131
340000
2000
porque existe há milhares de anos,
05:57
ever since humankind really
132
342000
3000
desde quando a humanidade
06:00
lived side by side enough to have really polluted water.
133
345000
3000
passou a viver aglomerada suficiente para haver água poluída.
06:03
One Roman strategy that was very interesting
134
348000
2000
Uma estratégia romana muito interessante,
06:05
was that -- and it really gave them a comparative advantage --
135
350000
2000
e que lhes dava uma boa vantagem comparativa,
06:07
they made sure their soldiers didn't drink
136
352000
3000
era proibir que seus soldados bebessem
06:10
even remotely muddied waters.
137
355000
2000
águas mesmo ligeiramente turvas.
06:12
Because if some of your troops get diarrhea they're not that effective
138
357000
3000
Porque se as suas tropas estão com diarréia, elas não são muito eficientes
06:15
on the battlefield.
139
360000
2000
no campo de batalha.
06:17
So, if you think of Roman comparative advantage part of it was the breast shields,
140
362000
2000
Portanto, a vantagem comparativa dos romanos eram as suas couraças e
06:19
the breastplates, but part of it was drinking the right water.
141
364000
4000
seus escudos, mas também beber a água certa.
06:23
So, here are these women. They've seen their parents
142
368000
2000
Portanto, temos essas mulheres, que viram seus pais
06:25
have struggled with diarrhea, they've struggled with diarrhea,
143
370000
2000
lutarem com diarréia, elas mesmas lutarem com diarréia.
06:27
they've seen lots of deaths. How do they answer this question?
144
372000
3000
Viram muitas mortes. Como devem responder a pergunta?
06:30
In India, 35 to 50 percent say "Reduce."
145
375000
4000
Na Índia, entre 35 e 50% respondem "reduzir".
06:34
Think about what that means for a second.
146
379000
2000
Por um momento, pensem no que isso representa.
06:36
Thirty-five to 50 percent of women
147
381000
2000
Entre 35 e 50% das mulheres
06:38
forget oral rehydration therapy,
148
383000
2000
esquecem-se do soro caseiro,
06:40
they are increasing --
149
385000
2000
elas estão aumentando,
06:42
they are actually making their child
150
387000
3000
estão aumentando a possibilidade
06:45
more likely to die through their actions.
151
390000
3000
de seus filhos morrerem por suas ações.
06:48
How is that possible?
152
393000
2000
Como isso é possível?
06:50
Well, one possibility -- I think that's how most people respond to this --
153
395000
3000
Bem, uma possibilidade -- penso que é assim que a maioria das pessoas reagem --
06:53
is to say, "That's just stupid."
154
398000
4000
é dizer: "É muita burrice".
06:57
I don't think that's stupid.
155
402000
2000
Não penso que é burrice.
06:59
I think there is something very profoundly right in what these women are doing.
156
404000
3000
Penso que há algo profundamente certo no raciocínio dessas mulheres.
07:02
And that is, you don't put water
157
407000
2000
O raciocínio é: não se coloca água
07:04
into a leaky bucket.
158
409000
2000
em um balde que está vazando.
07:06
So, think of the mental model that goes behind reducing the intake.
159
411000
4000
Considerem o modelo mental por trás da redução de líquidos.
07:10
Just doesn't make sense.
160
415000
2000
Não faz sentido.
07:12
Now, the model is intuitively right.
161
417000
3000
O modelo é intuitivamente correto.
07:15
It just doesn't happen to be right about the world.
162
420000
4000
Embora não seja certo para o mundo.
07:19
But it makes a whole lot of sense at some deep level.
163
424000
3000
Mas faz muito sentido em um nível muito profundo.
07:22
And that, to me, is the fundamental challenge
164
427000
3000
E, para mim, este é o desafio fundamental.
07:25
of the last mile.
165
430000
5000
A última milha.
07:30
This first challenge is what I refer to as the persuasion challenge.
166
435000
3000
O primeiro desafio é o que chamo de desafio da persuasão.
07:33
Convincing people to do something --
167
438000
2000
Persuadir as pessoas a fazer algo,
07:35
take oral rehydration therapy, intercrop, whatever it might be --
168
440000
2000
usar o soro caseiro, plantar em consórcio, qualquer coisa.
07:37
is not an act of information:
169
442000
3000
Não é um gesto de informação.
07:40
"Let's give them the data,
170
445000
2000
"Vamos dar-lhes os dados
07:42
and when they have data they'll do the right thing."
171
447000
2000
e quando tiverem os dados farão a coisa certa."
07:44
It's more complex than that.
172
449000
2000
Não é tão simples.
07:46
And if you want to understand how it's more complex
173
451000
2000
Se quiserem entender como é mais complexo,
07:48
let me start with something kind of interesting.
174
453000
4000
vou começar com algo bastante interessante.
07:52
I'm going to give you a little math problem,
175
457000
2000
Vou dar-lhes um problema de matemática.
07:54
and I want you to just yell out the answer as fast as possible.
176
459000
3000
E quero que vocês gritem a resposta o mais rápido possível.
07:57
A bat and a ball together cost $1.10.
177
462000
2000
Um taco e uma bola custam juntos $ 1,10.
07:59
The bat costs a dollar more than the ball.
178
464000
3000
O taco custa um dólar a mais que a bola.
08:02
How much does the ball cost? Quick.
179
467000
3000
Quando custa a bola? Rápido, vamos.
08:05
So, somebody out there says, "Five."
180
470000
2000
Alguém disso cinco.
08:07
A lot of you said, "Ten."
181
472000
2000
Muitos disseram 10.
08:09
Let's think about 10 for a second.
182
474000
3000
Vamos pensar um pouco sobre os 10.
08:12
If the ball costs 10, the bat costs...
183
477000
4000
Se a bola custa 10, o taco custa...
08:16
this is easy, $1.10.
184
481000
2000
é fácil, $ 1,10.
08:18
Yeah. So, together they would cost $1.20.
185
483000
3000
Sim. Juntos custariam $ 1,20.
08:21
So, here you all are, ostensibly educated people.
186
486000
3000
Que tal, todos vocês, com boa escolaridade, em teoria.
08:24
Most of you look smart.
187
489000
3000
A maioria parece inteligente.
08:27
The combination of that produces
188
492000
3000
A combinação disso produz
08:30
something that is actually, you got this thing wrong.
189
495000
2000
algo que, na verdade, vocês erraram.
08:32
How is that possible? Let's go to something else.
190
497000
3000
Como isso é possível? Vamos ver outro problema.
08:35
I know algebra can be complicated.
191
500000
3000
Sei que álgebra pode ser complicada.
08:38
So, let's dial this back. That's what? Fifth grade? Fourth grade?
192
503000
3000
Vamos voltar, então. Que tal quinta ou quarta séries?
08:41
Let's go back to kindergarten. OK?
193
506000
3000
Vamos voltar ao jardim de infância. Tudo bem?
08:44
There's a great show on American television that you have to watch.
194
509000
2000
Existe um ótimo programa na televisão americana que vocês deveriam assistir.
08:46
It's called "Are You Smarter Than a Fifth Grader?"
195
511000
2000
Chama-se "Você é mais inteligente que um aluno da quinta série?"
08:48
I think we've learned the answer to that here.
196
513000
3000
Acho que agora já sabemos a resposta.
08:51
Let's move to kindergarten. Let's see if we can beat five-year-olds.
197
516000
3000
Vamos para o jardim de infância. Vamos ver se somos mais inteligentes que crianças de cinco anos.
08:54
Here's what I'm going to do: I'm going to put objects on the screen.
198
519000
3000
Vou fazer o seguinte. Vou colocar objetos na tela.
08:57
I just want you to name the color of the object.
199
522000
4000
Quero que vocês me digam a cor do objeto.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
É só isso. Tudo bem?
09:03
I want you to do it fast, and say it out loud with me,
201
528000
3000
Quero que o façam rápido. E respondam alto comigo.
09:06
and do it quickly. I'll make the first one easy for you.
202
531000
2000
E o façam rapidamente. Vou dar uma fácil para começar.
09:08
Ready? Black.
203
533000
2000
Pronto? Preto.
09:10
Now the next ones I want you to do quickly and say it out loud.
204
535000
2000
Nos próximos, façam rapidamente e respondam em voz alta.
09:12
Ready? Go.
205
537000
2000
Prontos? Já.
09:14
Audience: Red. Green.
206
539000
2000
Público: Vermelho. Verde.
09:16
Yellow. Blue. Red.
207
541000
2000
Amarelo. Azul. Vermelho.
09:18
(Laughter)
208
543000
3000
(Risos)
09:21
Sendhil Mullainathan: That's pretty good.
209
546000
4000
Sendhil Mullainathan: Está ótimo.
09:25
Almost out of kindergarten.
210
550000
2000
Quase saindo do jardim de infância.
09:27
What is all this telling us?
211
552000
2000
O que isso nos diz?
09:29
You see, what's going on here, and in the bat and ball problem
212
554000
3000
Aqui, e no problema do taco e da bola, o que está acontecendo
09:32
is that you have some intuitive ways of interacting with the world,
213
557000
3000
é que temos formas intuitivas de interagir com o mundo,
09:35
some models that you use to understand the world.
214
560000
2000
existem alguns modelos que usamos para entender o mundo.
09:37
These models, like the leaky bucket,
215
562000
2000
Assim como um balde furado, esses modelos
09:39
work well in most situations.
216
564000
2000
funcionam bem na maioria das situações.
09:41
I suspect most of you --
217
566000
2000
Penso que a maioria de vocês,
09:43
I hope that's true for the rest of you --
218
568000
2000
espero que seja o seu caso,
09:45
actually do pretty well with addition and subtraction in the real world.
219
570000
4000
sabem adicionar e subtrair bem no mundo real.
09:49
I found a problem, a specific problem
220
574000
2000
Encontrei um problema, um problema específico
09:51
that actually found an error with that.
221
576000
3000
que encontrou um erro nesse modelo.
09:54
Diarrhea, and many last mile problems, are like that.
222
579000
2000
Diarréia, e muitos outros problemas da última milha, são assim.
09:56
They are situations where the mental model
223
581000
2000
São situações nas quais o modelo mental
09:58
doesn't match the reality.
224
583000
2000
não combina com a realidade.
10:00
Same thing here:
225
585000
2000
Mesma coisa aqui,
10:02
You had an intuitive response to this that was very quick.
226
587000
2000
sua resposta intuitiva foi muito rápida.
10:04
You read "blue" and you wanted to say "blue," even though you knew your task was red.
227
589000
3000
Vocês leram azul e queriam dizer azul, mesmo sabendo que a sua pergunta era vermelho.
10:07
Now, I do this stuff because it's fun.
228
592000
2000
Faço isso porque é divertido.
10:09
But it's more profound than fun.
229
594000
4000
Mas é mais profundo que isso.
10:13
I'll give you a good example of how it actually effects persuasion.
230
598000
3000
Vou dar-lhes um bom exemplo de como afeta a persuasão.
10:16
BMW is a pretty safe car.
231
601000
3000
Uma BMW é um carro bem seguro.
10:19
And they are trying to figure out, "Safety is good.
232
604000
2000
Estão pensando: "Segurança é bom.
10:21
I want to advertise safety. How am I going to advertise safety?"
233
606000
2000
Queremos anunciar segurança. Com devemos anunciar segurança?"
10:23
"I could give people numbers. We do well on crash tests."
234
608000
3000
"Poderíamos dar estatísticas. Nossos carros se saem bem em testes de colisões."
10:26
But the truth of the matter is, you look at that car,
235
611000
2000
Mas para falar a verdade, vocês olham para o carro,
10:28
it doesn't look like a Volvo,
236
613000
2000
e ele não se parece com um Volvo.
10:30
and it doesn't look like a Hummer.
237
615000
2000
Não se parece com um Hummer.
10:32
So, what I want you to think about for a few minutes
238
617000
2000
Portanto, nos próximos minutos quero que pensem como
10:34
is: How would you convey safety of the BMW? Okay?
239
619000
3000
transmitir a segurança de uma BMW. Tudo bem?
10:37
So now, while you're thinking about that let's move to a second task.
240
622000
3000
Enquanto estão pensando, vou dar-lhes uma segunda tarefa.
10:40
The second task is fuel efficiency. Okay?
241
625000
3000
A segunda tarefa é economia de combustível. Tudo bem?
10:43
Here's another puzzle for all of you.
242
628000
2000
Tenho outro problema para vocês.
10:45
One person walks into a car lot,
243
630000
2000
Uma pessoa entra em uma concessionária,
10:47
and they're thinking about buying this Toyota Yaris.
244
632000
3000
pensando em comprar um Toyota Yaris.
10:50
They are saying, "This is 35 miles per gallon. I'm going to do
245
635000
2000
Pensa: "Este carro faz 15 km por litro de gasolina.
10:52
the environmentally right thing, I'm going to buy the Prius,
246
637000
2000
Vou pensar no meio ambiente e comprar um Prius,
10:54
50 miles per gallon."
247
639000
2000
que faz 21 km por litro."
10:56
Another person walks into the lot,
248
641000
2000
Outra pessoa entra na concessionária.
10:58
and they're about to buy a Hummer, nine miles per gallon,
249
643000
2000
Pensa em comprar um Hummer, que faz menos de 4 km por litro,
11:00
fully loaded, luxury.
250
645000
2000
cheio dos opcionais, luxo puro.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turbo? Do I need this heavyweight car?"
251
647000
4000
E diz: "Pensando melhor, será que preciso de um turbo? ... de um carro deste tamanho?"
11:06
I'm going to do something good for the environment.
252
651000
2000
Vou fazer algo de bom para o meio ambiente,
11:08
I'm going to take off some of that weight,
253
653000
2000
e vou comprar um Hummer menor,
11:10
and I'm going to buy a Hummer that's 11 miles per gallon."
254
655000
3000
que faz quase 5 km por litro."
11:13
Which one of these people has done more for the environment?
255
658000
3000
Quais destas pessoas fez mais pelo meio ambiente?
11:16
See, you have a mental model.
256
661000
2000
Vocês têm um modelo mental.
11:18
Fifty versus 35, that's a big move. Eleven versus nine? Come on.
257
663000
3000
21 para 15 é uma grande coisa; menos de 4 para quase 5? Calma lá.
11:21
Turns out, go home and do the math,
258
666000
3000
Vão para casa e façam as contas.
11:24
the nine to 11 is a bigger change. That person has saved more gallons.
259
669000
3000
Menos de 4 para quase 5 é uma mudança maior. Essa pessoa economizou mais combustível.
11:27
Why? Because we don't care about miles per gallon, we care about
260
672000
2000
Por que? Porque o importante não são km por litro; são
11:29
gallons per mile.
261
674000
2000
litros por km.
11:31
Think about how powerful that is if you're trying to encourage fuel efficiency.
262
676000
3000
Pensem na importância disso se quiserem estimular economia de combustível.
11:34
Miles per gallon is the way we present things.
263
679000
2000
Quilômetros por litro é como deve ser apresentado.
11:36
If we want to encourage change of behavior,
264
681000
3000
Se quisermos estimular uma mudança de comportamento,
11:39
gallons per mile would have far more effectiveness.
265
684000
2000
litros por quilômetro é mais eficaz.
11:41
Researchers have found these type of anomalies.
266
686000
3000
Pesquisadores já acharam este tipo de anomalia.
11:44
Okay, back to BMW. What should they do?
267
689000
3000
Tudo bem, de volta à BMW. O que eles devem fazer?
11:47
The problem BMW faces is this car looks safe.
268
692000
3000
O problema da BMW é que este carro parece seguro.
11:50
This car, which is my Mini, doesn't look that safe.
269
695000
4000
Este outro carro, que é o meu Mini, não parece tão seguro.
11:54
Here was BMW's brilliant insight, which they embodied into an ad campaign.
270
699000
3000
Mas a BMW teve uma idéia brilhante que incorporou à sua campanha.
11:57
They showed a BMW driving down the street.
271
702000
2000
Mostraram uma BMW descendo a rua.
11:59
There's a truck on the right. Boxes fall out of the truck.
272
704000
3000
Há um caminhão à direita. Caixas caem do caminhão.
12:02
The car swerves to avoid it, and therefore doesn't get into an accident.
273
707000
5000
O carro desvia para evitar as caixas e portanto não se acidenta.
12:07
BWM realizes safety, in people's minds, has two components.
274
712000
4000
A BMW sabe que na mente das pessoas, a segurança tem dois componentes.
12:11
You can be safe because when you're hit, you survive,
275
716000
4000
Você fica seguro porque sobrevive em uma colisão,
12:15
or you can be safe because you avoid accidents.
276
720000
2000
ou fica seguro porque evita um acidente.
12:17
Remarkably successful campaign, but notice the power of it.
277
722000
2000
Uma campanha de muito sucesso. Mas reparem na sua força.
12:19
It harnesses something you already believe.
278
724000
3000
Conseguiu captar algo que vocês acreditam.
12:22
Now, even if I persuaded you to do something,
279
727000
4000
Contudo, mesmo se os convenci a fazer algo,
12:26
it's hard sometimes to actually get action as a result.
280
731000
4000
às vezes é difícil obter uma ação em resultado.
12:30
You all probably intended to wake up,
281
735000
2000
Provavelmente vocês quiseram acordar,
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
digamos, 6:30, 7:00.
12:35
This is a battle we all fight every day,
283
740000
2000
É uma luta de todos nós, todos os dias,
12:37
along with trying to get to the gym.
284
742000
3000
juntamente com o esforço de ir à academia.
12:40
Now, this is an example of that battle,
285
745000
3000
Isso é um exemplo dessa luta,
12:43
and makes us realize intentions don't always translate into action,
286
748000
3000
e nos ajuda a lembrar que intenções nem sempre acabam em ações,
12:46
and so one of the fundamental challenges
287
751000
2000
Portanto, um dos principais desafios
12:48
is how we would actually do that. OK?
288
753000
4000
é como devemos realmente fazer isso. Tudo bem?
12:52
So, let me now talk about the last mile problem.
289
757000
3000
Vou falar sobre o problema da última milha.
12:55
So far, I've been pretty negative.
290
760000
3000
Até agora, fui bem negativo.
12:58
I've been trying to show you the oddities of human behavior.
291
763000
3000
Tentei mostrar a vocês as singularidades do comportamento humano.
13:01
And I think maybe I'm being too negative.
292
766000
2000
Talvez esteja sendo muito negativo.
13:03
Maybe it's the diarrhea.
293
768000
2000
Talvez seja a diarréia.
13:05
Maybe the last mile problem really should be thought of
294
770000
2000
Talvez o problema da última milha deva ser encarado como
13:07
as the last mile opportunity.
295
772000
2000
oportunidade da última milha.
13:09
Let's go back to diabetes.
296
774000
2000
Vamos voltar à diabetes.
13:11
This is a typical insulin injection.
297
776000
3000
Esta é uma típica injeção de insulina.
13:14
Now, carrying this thing around is complicated.
298
779000
3000
Levar isso para lá e para cá é complicado.
13:17
You gotta carry the bottle, you gotta carry the syringe.
299
782000
4000
É preciso levar o frasco, a seringa.
13:21
It's also painful.
300
786000
2000
Também é doloroso.
13:23
Now, you may think to yourself, "Well, if my eyes depended on it,
301
788000
4000
Talvez vocês pensem: "Se a minha visão dependesse disso,
13:27
you know, I would obviously use it every day."
302
792000
2000
obviamente eu usaria isso todo dia."
13:29
But the pain, the discomfort,
303
794000
2000
Mas a dor, o desconforto,
13:31
you know, paying attention, remembering to put it in your purse
304
796000
2000
prestar atenção, lembrar de colocar isso na bolsa,
13:33
when you go on a long trip:
305
798000
2000
quando viajamos,
13:35
These are the day-to-day of life, and they do pose problems.
306
800000
4000
isso é uma questão do dia-a-dia, e isso representa um problema.
13:39
Here is an innovation, a design innovation.
307
804000
3000
Temos aqui uma inovação, uma inovação de design.
13:42
This is a pen, it's called an insulin pen, preloaded.
308
807000
4000
É uma caneta, uma caneta de insulina, pré-carregada.
13:46
The needle is particularly sharp.
309
811000
1000
A agulha é especialmente afiada.
13:47
You just gotta carry this thing around.
310
812000
2000
Basta levar esta caneta.
13:49
It's much easier to use, much less painful.
311
814000
2000
É mais fácil de usar, menos dolorosa.
13:51
Anywhere between five and 10 percent increase in adherence,
312
816000
4000
Existe um aumento na aderência entre 5 e 10%,
13:55
just as a result of this.
313
820000
2000
apenas em resultado disto.
13:57
That's what I'm talking about as a last mile opportunity.
314
822000
3000
É disto que estou falando, quando falo da oportunidade da última milha.
14:00
You see, we tend to think the problem is solved
315
825000
3000
Costumamos achar que o problema foi resolvido,
14:03
when we solve the technology problem.
316
828000
2000
quando resolvemos o problema tecnológico.
14:05
But the human innovation, the human problem
317
830000
2000
Mas a inovação humana, o problema humano
14:07
still remains, and that's a great frontier that we have left.
318
832000
4000
ainda permanece, e essa é a grande fronteira que resta.
14:11
This isn't about the biology of people;
319
836000
2000
Não estamos falando da biologia das pessoas,
14:13
this is now about the brains, the psychology of people,
320
838000
4000
Estamos falando da mente, da psicologia das pessoas.
14:17
and innovation needs to continue all the way through
321
842000
2000
As inovações precisam continuar,
14:19
the last mile.
322
844000
2000
até a última milha.
14:21
Here's another example of this.
323
846000
2000
Tenho outro exemplo.
14:23
This is from a company called Positive Energy.
324
848000
3000
Isso vem de uma empresa chamada Positive Energy.
14:26
This is about energy efficiency.
325
851000
2000
É para eficiência energética.
14:28
We're spending a lot of time on fuel cells right now.
326
853000
3000
Estamos investindo muito tempo em células de combustível.
14:31
What this company does is they send a letter
327
856000
2000
Essa empresa manda cartas
14:33
to households that say, "Here's your energy use,
328
858000
2000
para as casas das pessoas dizendo: "Este é o seu uso de energia,
14:35
here's your neighbor's energy use: You're doing well." Smiley face.
329
860000
3000
este é o uso do seu vizinho, você está indo bem." Carinha de sorriso.
14:38
"You're doing worse." Frown.
330
863000
2000
"Você não está indo tão bem." Carinha carrancuda.
14:40
And what they find is just this letter, nothing else,
331
865000
3000
A casa recebe apenas esta carta, nada mais.
14:43
has a two to three percent reduction in electricity use.
332
868000
2000
E isso resulta em uma redução de 3% no uso de energia.
14:45
And you want to think about the social value of that
333
870000
2000
Pensem no valor social disso,
14:47
in terms of carbon offsets, reduced electricity,
334
872000
2000
em termos de compensação de carbono, redução no uso de eletricidade,
14:49
900 million dollars per year.
335
874000
2000
900 milhões de dólares por ano.
14:51
Why? Because for free,
336
876000
2000
Por que? Porque é gratuito,
14:53
this isn't a new technology, this is a letter --
337
878000
2000
não é uma nova tecnologia. É uma carta,
14:55
we're getting a Big Bang in behavior.
338
880000
2000
que produz um grande efeito no comportamento.
14:57
So, how do we tackle the last mile?
339
882000
4000
Como resolvemos a última milha?
15:01
I think this tells us there is an opportunity.
340
886000
3000
Penso que isso nos dá uma oportunidade.
15:04
And I think to tackle it, we need to combine
341
889000
2000
Acredito que para tomar essa oportunidade, precisamos combinar
15:06
psychology,
342
891000
2000
psicologia,
15:08
marketing,
343
893000
2000
marketing,
15:10
art, we've seen that.
344
895000
2000
e arte; já vimos isso.
15:12
But you know what we need to combine it with?
345
897000
2000
Mas sabem do que precisamos para combinar com isso?
15:14
We need to combine this with the scientific method.
346
899000
2000
Precisamos combinar isso com o método científico.
15:16
See what's really puzzling and frustrating about the last mile, to me,
347
901000
4000
O que realmente me intriga e frusta na última milha,
15:20
is that the first 999 miles are all about science.
348
905000
3000
é que as primeiras 999 milhas são pura ciência.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicine works, go ahead and use it."
349
908000
4000
Ninguém diz: "Acho que esse remédio funciona, vamos usá-lo."
15:27
We have testing, we go to the lab, we try it again, we have refinement.
350
912000
2000
Temos testes, laboratórios, novos testes, refinamento.
15:29
But you know what we do on the last mile?
351
914000
3000
Mas sabem o que fazemos na última milha?
15:32
"Oh, this is a good idea. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"Isso é uma ótima idéia. As pessoas vão gostar. Vamos vendê-la."
15:35
The amount of resources we put in are disparate.
353
920000
2000
É um absurdo o volume de recursos que empenhamos.
15:37
We put billions of dollars into fuel-efficient technologies.
354
922000
3000
Investimos bilhões de dólares em tecnologias de eficiência de combustível.
15:40
How much are we putting into
355
925000
2000
Mas quanto estamos investindo em
15:42
energy behavior change
356
927000
2000
mudança do comportamento de energia,
15:44
in a credible, systematic, testing way?
357
929000
3000
de forma crível, sistemática e testada?
15:47
Now, I think that we're on the verge of something big.
358
932000
3000
Penso que estamos prestes a ver algo grande.
15:50
We're on the verge of a whole new social science.
359
935000
3000
Prestes a ver uma nova ciência social.
15:53
It's a social science that recognizes --
360
938000
2000
Uma ciência social que reconhece,
15:55
much like science recognizes the complexity of the body,
361
940000
3000
assim como a ciência reconheceu a complexidade do corpo,
15:58
biology recognizes the complexity of the body -- we'll recognize
362
943000
2000
a biologia reconheceu a complexidade do corpo, reconheceremos
16:00
the complexity of the human mind.
363
945000
2000
a complexidade da mente humana.
16:02
The careful testing, retesting, design,
364
947000
2000
Testes, retestes, projetos cuidadosos.
16:04
are going to open up vistas of understanding,
365
949000
3000
Vamos abrir panoramas de entendimento,
16:07
complexities, difficult things.
366
952000
2000
complexidades, coisas difíceis.
16:09
And those vistas will both create new science,
367
954000
3000
E essas vistas criarão uma nova ciência,
16:12
and fundamental change in the world as we see it, in the next hundred years.
368
957000
4000
e uma mudança fundamental em como vemos o mundo, nos próximos cem anos.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
Muito bem. Muito obrigado.
16:18
(Applause)
370
963000
2000
(Aplausos)
16:20
Chris Anderson: Sendhil, thank you so much.
371
965000
2000
Chris Anderson: Sendhil, muito obrigado.
16:22
So, this whole area is so fascinating.
372
967000
3000
Essa nova era é tão fascinante.
16:25
I mean, it sometimes feels, listening to behavioral economists
373
970000
3000
Às vezes penso que, ao ouvir economistas comportamentais,
16:28
that they are kind of putting into place
374
973000
3000
eles estão criando,
16:31
academically, what great marketers
375
976000
2000
no mundo acadêmico, o que os grandes profissionais de marketing
16:33
have sort of intuitively known for a long time.
376
978000
3000
sabem intuitivamente há muito tempo.
16:36
How much is your field talking to great marketers
377
981000
4000
O seu campo está falando com os grandes profissionais de marketing
16:40
about their insights into human psychology?
378
985000
2000
sobre suas idéias da psicologia humana?
16:42
Because they've seen it on the ground.
379
987000
2000
Porque eles já notaram isso.
16:44
Sendhil Mullainathan: Yeah, we spend a lot of time talking to marketers,
380
989000
2000
Sendhil Mullainathan: Sim, falamos muito com profissionais de marketing.
16:46
and I think 60 percent of it is exactly what you say,
381
991000
3000
E penso que 60% disso é exatamente o que você disse.
16:49
there are insights to be gleaned there.
382
994000
2000
Existem idéias a serem vislumbradas.
16:51
Forty percent of it is about what marketing is.
383
996000
2000
40% disso é marketing.
16:53
Marketing is selling an ad to a firm.
384
998000
5000
Marketing é vender um anúncio a uma empresa.
16:58
So, in some sense, a lot of marketing is about
385
1003000
2000
Assim, de certa forma, muito do marketing é
17:00
convincing a CEO, "This is a good ad campaign."
386
1005000
3000
convencer um presidente que essa é uma boa campanha publicitária.
17:03
So, there is a little bit of slippage there.
387
1008000
2000
Há uma certa discrepância.
17:05
That's just a caveat. That's different from actually having an effective ad campaign.
388
1010000
4000
Mas isto é apenas um aviso. É diferente de uma campanha realmente eficaz.
17:09
And one of the new movements in marketing is: How do we actually
389
1014000
2000
E uma das novas tendências de marketing é
17:11
measure effectiveness? Are we effective?
390
1016000
2000
medir a eficácia. Estamos sendo eficazes?
17:13
CA: How you take your insights here
391
1018000
4000
CA: Você traz as suas idéias
17:17
and actually get them integrated
392
1022000
3000
e as integra
17:20
into working business models on the ground,
393
1025000
3000
nos modelos de negócios existentes,
17:23
in Indian villages, for example?
394
1028000
2000
nas vilas da Índia, por exemplo.
17:25
SM: So, the scientific method I alluded to is pretty important.
395
1030000
3000
SM: O método científico do qual falei é muito importante.
17:28
We work closely with companies that have operational capacity,
396
1033000
2000
Colaboramos com empresas que têm capacidade operacional,
17:30
or nonprofits that have operational capacity.
397
1035000
2000
ou entidades sem fins lucrativos que têm capacidade operacional.
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behavior change.
398
1037000
2000
E dizemos a elas: "Vocês querem mudar o comportamento.
17:34
Let's come up with a few ideas, test them,
399
1039000
3000
Vamos pensar em algumas idéias, testá-las,
17:37
see which is working, go back, synthesize,
400
1042000
2000
ver quais funcionam, testá-las novamente, sintetizá-las,
17:39
and try to come up with a thing that works,"
401
1044000
2000
e tentar achar algo que funcione."
17:41
and then we're able to scale with partners.
402
1046000
2000
E então conseguimos ampliar a escala com parceiros.
17:43
It's kind of the model that has worked in other contexts.
403
1048000
2000
É um modelo que tem funcionado em outros contextos.
17:45
If you have biological problems
404
1050000
2000
Se existem problemas biológicos,
17:47
we try and fix it, see if it works, and then work the scale.
405
1052000
2000
tentamos corrigi-los, ver se funciona e ampliar a escala.
17:49
CA: Alright Sendhil, thanks so much for coming to TED. Thank you.
406
1054000
3000
CA: Obrigado, Sendhil, por vir ao TED. Muito obrigado.
17:52
(Applause)
407
1057000
3000
(Aplausos)
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