TEDGlobal 2011
Paul Zak: Trust, morality -- and oxytocin?
Paul Zak: Confiança, moralidade -- e oxitocina
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O que motiva o nosso desejo de nos comportarmos moralmente? O neuroeconomista Paul Zak mostra porque acredita que a oxitocina (chama-lhe a "molécula moral") é responsável pela confiança, pela empatia e por outras emoções que ajudam a construir uma sociedade estável.
Paul Zak - Neuroeconomist
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio
A pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business. Full bio
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00:15
Is there anything unique about human beings?
0
0
3000
Haverá algo de único nos seres humanos?
00:18
There is.
1
3000
2000
Há.
00:20
We're the only creatures
2
5000
2000
Somos as únicas criaturas
00:22
with fully developed moral sentiments.
3
7000
2000
com sentimentos morais completamente desenvolvidos.
00:24
We're obsessed with morality as social creatures.
4
9000
3000
Somos obcecados com a moralidade, enquanto criaturas sociais.
00:27
We need to know why people are doing what they're doing.
5
12000
3000
Precisamos de saber porque estão as pessoas a fazer o que estão a fazer.
00:30
And I personally am obsessed with morality.
6
15000
3000
E eu, pessoalmente, estou obcecado com a moralidade.
00:33
It was all due to this woman,
7
18000
2000
Foi tudo devido a esta mulher,
00:35
Sister Mary Marastela,
8
20000
2000
A Irmã Mary Marastela,
00:37
also known as my mom.
9
22000
3000
também conhecida por minha mãe.
00:41
As an altar boy, I breathed in a lot of incense,
10
26000
3000
Como acólito, respirei muito incenso,
00:44
and I learned to say phrases in Latin,
11
29000
2000
e aprendi a dizer frases em Latim,
00:46
but I also had time to think
12
31000
2000
mas também tive tempo para pensar
00:48
about whether my mother's top-down morality
13
33000
2000
sobre se a moralidade vinda de cima da minha mãe
00:50
applied to everybody.
14
35000
2000
se aplicava a toda a gente.
00:52
I saw that people who were religious and non-religious
15
37000
3000
Pude ver que as pessoas religiosas e não religiosas
00:55
were equally obsessed with morality.
16
40000
2000
eram igualmente obcecadas com a moralidade.
00:57
I thought, maybe there's some earthly basis
17
42000
2000
Pensava, talvez haja alguma base mundana
00:59
for moral decisions.
18
44000
2000
para as decisões morais.
01:01
But I wanted to go further
19
46000
2000
Mas queria ir mais longe
01:03
than to say our brains make us moral.
20
48000
2000
do que dizer que os nossos cérebros fazem-nos morais.
01:05
I want to know if there's a chemistry of morality.
21
50000
3000
Queria saber se existe uma química da moralidade.
01:08
I want to know
22
53000
2000
Queria saber
01:10
if there was a moral molecule.
23
55000
2000
se existe uma molécula moral.
01:12
After 10 years of experiments,
24
57000
2000
Depois de 10 anos de experiências,
01:14
I found it.
25
59000
2000
descobri-a.
01:16
Would you like to see it? I brought some with me.
26
61000
3000
Gostariam de a ver? Trouxe um pouco comigo.
01:20
This little syringe
27
65000
2000
Esta pequena seringa
01:22
contains the moral molecule.
28
67000
3000
contém a molécula moral.
01:31
(Laughter)
29
76000
3000
(Risos)
01:34
It's called oxytocin.
30
79000
2000
Chama-se oxitocina.
01:36
So oxytocin is a simple and ancient molecule
31
81000
3000
Então a oxitocina é uma molécula simples e antiga
01:39
found only in mammals.
32
84000
2000
que se encontra apenas nos mamíferos.
01:41
In rodents, it was known
33
86000
2000
Nos roedores, era conhecida
01:43
to make mothers care for their offspring,
34
88000
2000
por fazer as mães tomar conta da sua prole,
01:45
and in some creatures,
35
90000
2000
e em algumas criaturas,
01:47
allowed for toleration of burrowmates.
36
92000
2000
por permitir que fossem tolerados os parceiros de toca.
01:49
But in humans, it was only known
37
94000
2000
Mas nos humanos, era apenas conhecida
01:51
to facilitate birth and breastfeeding in women,
38
96000
2000
por facilitar o parto e a amamentação nas mulheres
01:53
and is released by both sexes during sex.
39
98000
3000
e ser libertada por ambos os sexos durante o sexo.
01:57
So I had this idea that oxytocin might be the moral molecule.
40
102000
3000
Por isso eu tinha esta ideia de que a oxitocina poderia ser a molécula moral.
02:00
I did what most of us do -- I tried it on some colleagues.
41
105000
3000
Fiz o que a maioria de nós faz -- experimentei-a em alguns colegas.
02:03
One of them told me,
42
108000
2000
Um deles disse-me,
02:05
"Paul, that is the world's stupidist idea.
43
110000
3000
"Paul, essa é a ideia mais estúpida do mundo.
02:08
It is," he said, "only a female molecule.
44
113000
2000
É," disse, "apenas uma molécula feminina.
02:10
It can't be that important."
45
115000
2000
Não pode ser assim tão importante."
02:12
But I countered, "Well men's brains make this too.
46
117000
3000
Mas eu contrapus, "Bem, os cérebros masculinos também a produzem.
02:15
There must be a reason why."
47
120000
2000
Deve haver uma razão para isso."
02:17
But he was right, it was a stupid idea.
48
122000
3000
Mas ele tinha razão, era uma ideia estúpida.
02:20
But it was testably stupid.
49
125000
2000
Mas era testavelmente estúpida.
02:22
In other words, I thought I could design an experiment
50
127000
3000
Por outras palavras, pensei que poderia conceber uma experiência
02:25
to see if oxytocin made people moral.
51
130000
3000
para ver se a oxitocina fazia as pessoas morais.
02:29
Turns out it wasn't so easy.
52
134000
2000
Acontece que não era assim tão fácil.
02:31
First of all, oxytocin is a shy molecule.
53
136000
3000
Antes de mais, a oxitocina é uma molécula tímida.
02:34
Baseline levels are near zero,
54
139000
2000
Os níveis basais são próximos de zero,
02:36
without some stimulus to cause its release.
55
141000
3000
sem algum estímulo que provoque a sua libertação.
02:39
And when it's produced, it has a three-minute half-life,
56
144000
2000
E quando é produzida, tem uma meia-vida de três minutos,
02:41
and degrades rapidly at room temperature.
57
146000
3000
e decai rapidamente à temperatura ambiente.
02:44
So this experiment would have to cause a surge of oxytocin,
58
149000
2000
Por isso esta experiência teria de provocar um surto de oxitocina,
02:46
have to grab it fast and keep it cold.
59
151000
2000
teria de a recolher rapidamente e preservá-la no frio.
02:48
I think I can do that.
60
153000
2000
Penso que consigo fazer isso.
02:50
Now luckily, oxytocin is produced
61
155000
2000
Ora, por sorte, a oxitocina é produzida
02:52
both in the brain and in the blood,
62
157000
3000
quer no cérebro quer no sangue,
02:55
so I could do this experiment without learning neurosurgery.
63
160000
3000
por isso eu pude fazer esta experiência sem aprender neurocirurgia.
02:59
Then I had to measure morality.
64
164000
3000
Depois tinha de medir a moralidade.
03:02
So taking on Morality with a capital M is a huge project.
65
167000
3000
Ora, atirar-me à Moralidade com M grande é um projecto imenso.
03:05
So I started smaller.
66
170000
2000
Por isso comecei por baixo.
03:07
I studied one single virtue:
67
172000
3000
Estudei uma única virtude:
03:10
trustworthiness.
68
175000
2000
a confiabilidade.
03:12
Why? I had shown in the early 2000s
69
177000
3000
Porquê? Tinha mostrado no início dos anos 2000
03:15
that countries with a higher proportion of trustworthy people
70
180000
3000
que os países com maior proporção de pessoas confiáveis
03:18
are more prosperous.
71
183000
2000
são mais prósperos.
03:20
So in these countries, more economic transactions occur
72
185000
3000
Por isso nesses países, ocorrem mais transacções económicas
03:23
and more wealth is created,
73
188000
2000
e mais riqueza é criada,
03:25
alleviating poverty.
74
190000
2000
aliviando a pobreza.
03:27
So poor countries are by and large low trust countries.
75
192000
3000
Por isso os países pobres são, de longe, países de pouca confiança.
03:30
So if I understood the chemistry of trustworthiness,
76
195000
3000
Por isso, se eu compreendia a química da confiabilidade,
03:33
I might help alleviate poverty.
77
198000
2000
eu poderia ajudar a aliviar a pobreza.
03:35
But I'm also a skeptic.
78
200000
2000
Mas eu sou também um céptico.
03:37
I don't want to just ask people, "Are you trustworthy?"
79
202000
2000
Não quero simplesmente perguntar às pessoas, "És de confiança?"
03:39
So instead I use
80
204000
2000
Em vez disso uso
03:41
the Jerry Maguire approach to research.
81
206000
2000
a abordagem Jerry Maguire à pesquisa.
03:43
If you're so virtuous,
82
208000
2000
Se és assim tão virtuoso,
03:45
show me the money.
83
210000
2000
mostra-me o dinheiro.
03:47
So what we do in my lab
84
212000
2000
Então o que fazemos no meu laboratório
03:49
is we tempt people with virtue and vice by using money.
85
214000
2000
é tentar as pessoas com virtude e vício usando dinheiro.
03:51
Let me show you how we do that.
86
216000
2000
Deixem-me mostrar-vos como o fazemos.
03:53
So we recruit some people for an experiment.
87
218000
2000
Então, recrutamos algumas pessoas para uma experiência.
03:55
They all get $10 if they agree to show up.
88
220000
3000
Todos recebem 10 dólares se concordarem em aparecer.
03:58
We give them lots of instruction, and we never ever deceive them.
89
223000
3000
Damos-lhes imensas instruções, e nunca, nunca as enganamos.
04:01
Then we match them in pairs by computer.
90
226000
3000
Depois, juntamo-las aos pares, por computador.
04:04
And in that pair, one person gets a message saying,
91
229000
2000
E naquele par, uma pessoa recebe uma mensagem que diz,
04:06
"Do you want to give up some of your $10
92
231000
2000
"Queres dar uma parte dos 10 dólares
04:08
you earned for being here
93
233000
2000
que ganhaste por estar aqui
04:10
and ship it to someone else in the lab?"
94
235000
2000
e enviá-lo a outra pessoa no laboratório?"
04:12
The trick is you can't see them,
95
237000
2000
O truque é que não os consegues ver,
04:14
you can't talk to them.
96
239000
2000
não consegues falar com eles.
04:16
You only do it one time.
97
241000
2000
Apenas o fazes uma vez.
04:18
Now whatever you give up
98
243000
2000
Seja qual for a quantia que dás,
04:20
gets tripled in the other person's account.
99
245000
3000
é triplicada na conta da outra pessoa.
04:23
You're going to make them a lot wealthier.
100
248000
2000
Vais torná-los muito mais ricos.
04:25
And they get a message by computer saying
101
250000
2000
E eles recebem uma mensagem por computador que diz
04:27
person one sent you this amount of money.
102
252000
2000
pessoa um enviou esta quantia de dinheiro.
04:29
Do you want to keep it all,
103
254000
2000
Queres ficar com tudo,
04:31
or do you want to send some amount back?
104
256000
3000
ou queres enviar algum?
04:34
So think about this experiment for minute.
105
259000
2000
Então, pensem nesta experiência por um minuto.
04:36
You're going to sit on these hard chairs for an hour and a half.
106
261000
3000
Irão ficar sentados nestas cadeiras duras por uma hora e meia.
04:39
Some mad scientist is going to jab your arm with a needle
107
264000
2000
Um cientista maluco qualquer vai picar o vosso braço com uma agulha
04:41
and take four tubes of blood.
108
266000
2000
e tirar quatro tubos de sangue.
04:43
And now you want me to give up this money and ship it to a stranger?
109
268000
3000
E agora querem que desistam do vosso dinheiro e o entreguem a um estranho?
04:46
So this was the birth of vampire economics.
110
271000
3000
Então, isto foi o nascimento da economia vampiro.
04:49
Make a decision and give me some blood.
111
274000
3000
Toma uma decisão e dá-me algum sangue.
04:52
So in fact, experimental economists
112
277000
2000
Ora, de facto, economistas experimentais
04:54
had run this test around the world,
113
279000
2000
tinham feito este teste em todo o mundo,
04:56
and for much higher stakes,
114
281000
2000
e com quantias muito maiores,
04:58
and the consensus view
115
283000
2000
e a ideia consensual
05:00
was that the measure from the first person to the second was a measure of trust,
116
285000
3000
era que a medida da primeira pessoa para a segunda era uma medida de confiança,
05:03
and the transfer from the second person back to the first
117
288000
3000
e a transferência da segunda para a primeira
05:06
measured trustworthiness.
118
291000
2000
media a confiabilidade.
05:08
But in fact, economists were flummoxed
119
293000
2000
Mas, de facto, os economistas ficaram desconcertados,
05:10
on why the second person would ever return any money.
120
295000
3000
quanto à razão de a segunda pessoa devolver dinheiro.
05:13
They assumed money is good,
121
298000
2000
Partiram do princípio que, se o dinheiro é bom,
05:15
why not keep it all?
122
300000
2000
porque não ficar com ele todo?
05:17
That's not what we found.
123
302000
2000
Não foi isso que descobrimos.
05:19
We found 90 percent of the first decision-makers sent money,
124
304000
3000
Descobrimos que 90% dos primeiros decisores enviaram dinheiro,
05:22
and of those who received money,
125
307000
2000
e daqueles que receberam dinheiro,
05:24
95 percent returned some of it.
126
309000
2000
95% devolveram algum.
05:26
But why?
127
311000
2000
Mas porquê?
05:28
Well by measuring oxytocin
128
313000
2000
Bem, ao medir a oxitocina
05:30
we found that the more money the second person received,
129
315000
2000
descobrimos que quanto mais dinheiro a segunda pessoa recebia,
05:32
the more their brain produced oxytocin,
130
317000
2000
mais o seu cérebro produzia oxitocina,
05:34
and the more oxytocin on board,
131
319000
2000
e quanto mais oxitocina a bordo,
05:36
the more money they returned.
132
321000
3000
mais dinheiro a pessoa devolvia.
05:39
So we have a biology of trustworthiness.
133
324000
3000
Por isso temos uma biologia da confiabilidade.
05:42
But wait. What's wrong with this experiment?
134
327000
3000
Mas esperem. O que está errado nesta experiência?
05:45
Two things.
135
330000
2000
Duas coisas.
05:47
One is that nothing in the body happens in isolation.
136
332000
3000
Uma é que nada no corpo acontece de forma isolada.
05:50
So we measured nine other molecules that interact with oxytocin,
137
335000
3000
Por isso medimos outras nove moléculas que interagem com a oxitocina,
05:53
but they didn't have any effect.
138
338000
2000
mas não tiveram qualquer efeito.
05:55
But the second is
139
340000
2000
Mas a segunda é que
05:57
that I still only had this indirect relationship
140
342000
2000
eu ainda só tinha esta relação indirecta
05:59
between oxytocin and trustworthiness.
141
344000
2000
entre a oxitocina e a confiabilidade.
06:01
I didn't know for sure
142
346000
2000
Não tinha a certeza que
06:03
oxytocin caused trustworthiness.
143
348000
2000
a oxitocina provocava a confiabilidade.
06:05
So to make the experiment,
144
350000
2000
Por isso para fazer a experiência,
06:07
I knew I'd have to go into the brain
145
352000
2000
sabia que tinha de ir até ao cérebro
06:09
and manipulate oxytocin directly.
146
354000
2000
e manipular a oxitocina directamente.
06:11
I used everything short of a drill
147
356000
2000
Usei tudo menos uma broca
06:13
to get oxytocin into my own brain.
148
358000
3000
para introduzir oxitocina no meu próprio cérebro.
06:16
And I found I could do it
149
361000
2000
E descobri que o conseguia fazer
06:18
with a nasal inhaler.
150
363000
2000
com um inalador nasal.
06:20
So along with colleagues in Zurich,
151
365000
2000
Por isso, juntamente com colegas em Zurique,
06:22
we put 200 men on oxytocin or placebo,
152
367000
2000
pusemos 200 homens a tomar oxitocina ou placebo,
06:24
had that same trust test with money,
153
369000
2000
naquele mesmo teste de confiança com dinheiro,
06:26
and we found that those on oxytocin not only showed more trust,
154
371000
3000
e descobrimos que os que tomavam oxitocina não só mostravam mais confiança,
06:29
we can more than double the number of people
155
374000
3000
conseguimos mais do que duplicar o número de pessoas
06:32
who sent all their money to a stranger --
156
377000
2000
que enviam todo o seu dinheiro a um estranho --
06:34
all without altering mood or cognition.
157
379000
3000
tudo sem alterar humor ou cognição.
06:38
So oxytocin is the trust molecule,
158
383000
4000
Então a oxitocina é a molécula da confiança,
06:42
but is it the moral molecule?
159
387000
3000
mas será a molécula moral?
06:45
Using the oxytocin inhaler,
160
390000
2000
Usando o inalador de oxitocina,
06:47
we ran more studies.
161
392000
2000
fizemos mais estudos.
06:49
We showed that oxytocin infusion
162
394000
2000
Mostrámos que a infusão de oxitocina
06:51
increases generosity
163
396000
2000
aumenta a generosidade
06:53
in unilateral monetary transfers
164
398000
2000
em transferências monetárias unilaterais
06:55
by 80 percent.
165
400000
2000
em 80 por cento.
06:57
We showed it increases donations to charity
166
402000
2000
Mostrámos que aumenta os donativos para a caridade
06:59
by 50 percent.
167
404000
2000
em 50 por cento.
07:01
We've also investigated
168
406000
2000
Também investigámos
07:03
non-pharmacologic ways to raise oxytocin.
169
408000
2000
formas não farmacológicas de aumentar a oxitocina.
07:05
These include massage,
170
410000
2000
Que incluem massagens,
07:07
dancing and praying.
171
412000
2000
dança e orações.
07:09
Yes, my mom was happy about that last one.
172
414000
3000
Sim, a minha mãe ficou feliz por saber da última.
07:12
And whenever we raise oxytocin,
173
417000
2000
E sempre que aumentámos a oxitocina,
07:14
people willingly open up their wallets
174
419000
2000
as pessoas abriram as suas carteiras voluntariamente
07:16
and share money with strangers.
175
421000
2000
e partilharam dinheiro com estranhos.
07:18
But why do they do this?
176
423000
2000
Mas porque é que fazem isso?
07:20
What does it feel like
177
425000
2000
O que é que sentem
07:22
when your brain is flooded with oxytocin?
178
427000
2000
quando o cérebro é inundado de oxitocina?
07:24
To investigate this question, we ran an experiment
179
429000
3000
Para investigar esta questão, fizemos uma experiência
07:27
where we had people watch a video
180
432000
2000
em que as pessoas viam um vídeo
07:29
of a father and his four year-old son,
181
434000
2000
de um pai e do seu filho de quatro anos,
07:31
and his son has terminal brain cancer.
182
436000
2000
e o seu filho tem cancro terminal no cérebro.
07:33
After they watched the video, we had them rate their feelings
183
438000
3000
Depois de verem o vídeo, eles avaliaram as suas emoções
07:36
and took blood before and after to measure oxytocin.
184
441000
3000
e deram amostras de sangue antes e depois para medir a oxitocina.
07:39
The change in oxytocin
185
444000
2000
A mudança na oxitocina
07:41
predicted their feelings of empathy.
186
446000
3000
previu as suas emoções de empatia.
07:45
So it's empathy
187
450000
2000
Por isso é a empatia
07:47
that makes us connect to other people.
188
452000
2000
que nos liga às outras pessoas.
07:49
It's empathy that makes us help other people.
189
454000
3000
É a empatia que nos faz ajudar as outras pessoas.
07:52
It's empathy that makes us moral.
190
457000
4000
É a empatia que nos faz morais.
07:56
Now this idea is not new.
191
461000
2000
Ora, esta ideia não é nova.
07:58
A then unknown philosopher named Adam Smith
192
463000
2000
Um, então desconhecido, filósofo chamado Adam Smith
08:00
wrote a book in 1759
193
465000
2000
escreveu um livro em 1759
08:02
called "The Theory of Moral Sentiments."
194
467000
2000
chamado "Teoria dos sentimentos morais."
08:04
In this book, Smith argued
195
469000
3000
Neste livro, Smith argumentava
08:07
that we are moral creatures, not because of a top-down reason,
196
472000
3000
que somos criaturas morais, não por causa de uma razão que vem de cima,
08:10
but for a bottom-up reason.
197
475000
2000
mas por causa de uma razão que vem de baixo.
08:12
He said we're social creatures,
198
477000
2000
Disse que somos criaturas sociais,
08:14
so we share the emotions of others.
199
479000
2000
por isso partilhamos as emoções dos outros.
08:16
So if I do something that hurts you, I feel that pain.
200
481000
3000
Por isso se eu fizer algo que te magoa, sinto essa dor.
08:19
So I tend to avoid that.
201
484000
2000
Por isso tendo a evitá-lo.
08:21
If I do something that makes you happy, I get to share your joy.
202
486000
3000
Se eu fizer algo que te faz feliz, tenho a oportunidade de partilhar a tua alegria.
08:24
So I tend to do those things.
203
489000
2000
Por isso tendo a fazer essas coisas.
08:26
Now this is the same Adam Smith who, 17 years later,
204
491000
2000
Ora, este é o mesmo Adam Smith que, 17 anos mais tarde,
08:28
would write a little book called "The Wealth of Nations" --
205
493000
3000
escreveria um pequeno livro chamado "A Riqueza das Nações" --
08:31
the founding document of economics.
206
496000
2000
o documento fundador da economia.
08:33
But he was, in fact, a moral philosopher,
207
498000
3000
Mas ele era, de facto, um filósofo moral,
08:36
and he was right on why we're moral.
208
501000
2000
e ele estava certo quanto à razão por que somos morais.
08:38
I just found the molecule behind it.
209
503000
3000
Eu apenas descobri a molécula por detrás disso.
08:41
But knowing that molecule is valuable,
210
506000
3000
Mas conhecer a molécula é valioso,
08:44
because it tells us how to turn up this behavior
211
509000
3000
porque nos diz como trazer ao de cima este comportamento
08:47
and what turns it off.
212
512000
2000
e o que o faz desaparecer.
08:49
In particular, it tells us
213
514000
2000
Em particular, diz-nos
08:51
why we see immorality.
214
516000
3000
porque vemos imoralidade.
08:54
So to investigate immorality,
215
519000
2000
Por isso, para investigar a imoralidade,
08:56
let me bring you back now to 1980.
216
521000
2000
deixem-me agora levá-los até 1980.
08:58
I'm working at a gas station
217
523000
2000
Estou a trabalhar numa estação de gasolina
09:00
on the outskirts of Santa Barbara, California.
218
525000
3000
à saída de Santa Barbara, na Califórnia.
09:03
You sit in a gas station all day,
219
528000
2000
Ficando parado numa estação de gasolina o dia inteiro,
09:05
you see lots of morality and immorality, let me tell you.
220
530000
2000
vê-se imensa moralidade e imoralidade, deixem-me dizer-vos.
09:07
So one Sunday afternoon, a man walks into my cashier's booth
221
532000
3000
Então, num domingo solarengo, um homem entra na minha cabine de pagamento
09:10
with this beautiful jewelry box.
222
535000
2000
com uma bela caixa de jóias.
09:12
Opens it up and there's a pearl necklace inside.
223
537000
2000
Abre-a e lá dentro está um colar de pérolas.
09:14
And he said, "Hey, I was in the men's room.
224
539000
2000
E diz, "Estive na casa-de-banho dos homens.
09:16
I just found this. What do you think we should do with it?"
225
541000
3000
E encontrei isto. O que achas que devemos fazer com isto?"
09:19
"I don't know, put it in the lost and found."
226
544000
2000
"Não sei, é pôr nos perdidos e achados."
09:21
"Well this is very valuable.
227
546000
2000
"Bem, isto é muito valioso.
09:23
We have to find the owner for this." I said, "Yea."
228
548000
2000
Temos de encontrar o dono disto". Disse eu, "Sim."
09:25
So we're trying to decide what to do with this,
229
550000
2000
Então, estamos a tentar decidir o que fazer com aquilo,
09:27
and the phone rings.
230
552000
2000
e o telefone toca.
09:29
And a man says very excitedly,
231
554000
2000
E diz um homem, muito nervoso,
09:31
"I was in your gas station a while ago,
232
556000
2000
"Estive na vossa estação de gasolina há pouco
09:33
and I bought this jewelry for my wife, and I can't find it."
233
558000
2000
e comprei uma jóia para a minha mulher, e não a consigo encontrar."
09:35
I said, "Pearl necklace?" "Yeah."
234
560000
2000
E eu disse, "Colar de pérolas?" "Sim."
09:37
"Hey, a guy just found it."
235
562000
2000
"Ei, um tipo acabou de o encontrar."
09:39
"Oh, you're saving my life. Here's my phone number.
236
564000
2000
"Oh, salvou-me a vida. Aqui está o meu número de telefone.
09:41
Tell that guy to wait half an hour.
237
566000
2000
Diga a esse tipo para esperar meia-hora.
09:43
I'll be there and I'll give him a $200 reward."
238
568000
2000
Vou aí e dou-lhe uma recompensa de 200 dólares."
09:45
Great, so I tell the guy, "Look, relax.
239
570000
2000
Excelente, então eu digo ao tipo, "Olha, tranquilo.
09:47
Get yourself a fat reward. Life's good."
240
572000
3000
Conseguiste uma bela recompensa. A vida é bela."
09:50
He said, "I can't do it.
241
575000
2000
Ele disse, "Não pode ser.
09:52
I have this job interview in Galena in 15 minutes,
242
577000
2000
Tenho uma entrevista de emprego em Galena daqui a 15 minutos,
09:54
and I need this job, I've got to go."
243
579000
3000
e preciso deste emprego, tenho de ir."
09:57
Again he asked me, "What do you think we should do?"
244
582000
2000
Perguntou-me de novo, "O que achas que devemos fazer?"
09:59
I'm in high school. I have no idea.
245
584000
3000
Eu ando no liceu. Não faço ideia.
10:02
So I said, "I'll hold it for you."
246
587000
2000
Então disse. "Eu guardo-a por si."
10:04
He said, "You know, you've been so nice, let's split the reward."
247
589000
3000
Ele disse, "Sabes, foste tão porreiro, vamos dividir a recompensa."
10:07
I'll give you the jewelry, you give me a hundred dollars,
248
592000
2000
Dou-te a jóia, dás-me 100 dólares,
10:09
and when the guy comes ... "
249
594000
2000
e quando o tipo vier..."
10:11
You see it. I was conned.
250
596000
2000
Estão a ver. Fui enganado.
10:13
So this is a classic con called the pigeon drop,
251
598000
3000
Ora isto é um conto do vigário clássico, chamado "pigeon drop",
10:16
and I was the pigeon.
252
601000
2000
e eu fui o "pigeon" (pombo).
10:18
So the way many cons work
253
603000
2000
Então a forma como muitos contos do vigário funcionam
10:20
is not that the conman gets the victim to trust him,
254
605000
3000
não é que o vigarista consiga que a vítima confie nele,
10:23
it's that he shows he trusts the victim.
255
608000
3000
é que ele mostra confiar na vítima.
10:26
Now we know what happens.
256
611000
2000
Bem, sabemos o que aconteceu.
10:28
The victim's brain releases oxytocin,
257
613000
2000
O cérebro da vítima liberta oxitocina,
10:30
and you're opening up your wallet or purse, giving away the money.
258
615000
3000
e estamos a abrir a carteira, oferecendo dinheiro.
10:33
So who are these people
259
618000
2000
Então quem são estas pessoas
10:35
who manipulate our oxytocin systems?
260
620000
3000
que manipulam os nossos sistemas de oxitocina?
10:38
We found, testing thousands of individuals,
261
623000
3000
Descobrimos, testando milhares de indivíduos,
10:41
that five percent of the population
262
626000
2000
que cinco por cento da população
10:43
don't release oxytocin on stimulus.
263
628000
3000
não liberta oxitocina quando estimulada.
10:47
So if you trust them, their brains don't release oxytocin.
264
632000
3000
Por isso, se confiarem neles, os seus cérebros não libertam oxitocina.
10:50
If there's money on the table, they keep it all.
265
635000
3000
Se houver dinheiro na mesa, eles ficam com ele todo.
10:53
So there's a technical word for these people in my lab.
266
638000
2000
No meu laboratório, existe uma palavra técnica para estas pessoas.
10:55
We call them bastards.
267
640000
3000
Chamamos-lhes sacanas.
10:58
(Laughter)
268
643000
2000
(Risos)
11:00
These are not people you want to have a beer with.
269
645000
2000
Estas não são pessoas com quem queremos beber uma cerveja.
11:02
They have many of the attributes of psychopaths.
270
647000
3000
Têm muitos dos atributos dos psicopatas.
11:06
Now there are other ways the system can be inhibited.
271
651000
2000
Ora, há outras formas de o sistema ser inibido.
11:08
One is through improper nurturing.
272
653000
3000
Uma é através de cuidados afectivos inadequados.
11:11
So we've studied sexually abused women,
273
656000
3000
Estudámos mulheres abusadas sexualmente,
11:14
and about half those don't release oxytocin on stimulus.
274
659000
3000
e cerca de metade não libertam oxitocina quando estimuladas.
11:17
You need enough nurturing
275
662000
2000
Precisamos de cuidados afectivos suficientes
11:19
for this system to develop properly.
276
664000
2000
para este sistema se desenvolver devidamente.
11:21
Also, high stress inhibits oxytocin.
277
666000
3000
Além disso, o stress elevado inibe a oxitocina.
11:24
So we all know this, when we're really stressed out,
278
669000
2000
Todos nós sabemos isto, quando estamos mesmo muito stressados,
11:26
we're not acting our best.
279
671000
3000
não estamos a agir no nosso melhor.
11:29
There's another way oxytocin is inhibited, which is interesting --
280
674000
3000
Há outra forma de a oxitocina ser inibida, que é interessante --
11:32
through the action of testosterone.
281
677000
3000
através da acção da testosterona.
11:35
So we, in experiments, have administered testosterone to men.
282
680000
3000
Em experiências, administrámos testosterona a homens.
11:38
And instead of sharing money,
283
683000
2000
E em vez de partilharem dinheiro,
11:40
they become selfish.
284
685000
2000
eles tornaram-se egoístas.
11:42
But interestingly,
285
687000
3000
Mas, é interessante,
11:45
high testosterone males are also more likely
286
690000
2000
os homens com níveis altos de testosterona também são mais susceptíveis de
11:47
to use their own money to punish others for being selfish.
287
692000
3000
usar o seu próprio dinheiro para punir os outros por serem egoístas.
11:50
(Laughter)
288
695000
2000
(Risos)
11:52
Now think about this. It means, within our own biology,
289
697000
3000
Agora pensem nisto. Significa que, dentro na nossa biologia,
11:55
we have the yin and yang of morality.
290
700000
3000
temos o yin e o yang da moralidade.
11:58
We have oxytocin that connects us to others,
291
703000
2000
Temos a oxitocina que nos liga aos outros,
12:00
makes us feel what they feel.
292
705000
2000
que nos faz sentir o que eles sentem.
12:02
And we have testosterone.
293
707000
2000
E temos a testosterona.
12:04
And men have 10 times the testosterone as women,
294
709000
2000
E os homens têm 10 vezes mais testosterona que as mulheres,
12:06
so men do this more than women --
295
711000
2000
por isso os homens fazem isto mais que as mulheres --
12:08
we have testosterone that makes us want to punish
296
713000
3000
temos testosterona que nos faz querer punir
12:11
people who behave immorally.
297
716000
2000
as pessoas que se comportam imoralmente.
12:13
We don't need God or government telling us what to do.
298
718000
2000
Não precisamos de Deus ou do governo para nos dizer o que fazer.
12:15
It's all inside of us.
299
720000
3000
Está tudo dentro de nós.
12:18
So you may be wondering:
300
723000
2000
Talvez se perguntem:
12:20
these are beautiful laboratory experiments,
301
725000
2000
estas são belas experiências de laboratório,
12:22
do they really apply to real life?
302
727000
2000
será que realmente se aplicam à vida real?
12:24
Yeah, I've been worrying about that too.
303
729000
2000
Pois, também me tenho preocupado com isso.
12:26
So I've gone out of the lab
304
731000
2000
Por isso tenho saído do laboratório
12:28
to see if this really holds in our daily lives.
305
733000
2000
para ver se isto realmente tem aplicação na nossa vida quotidiana.
12:30
So last summer, I attended a wedding in Southern England.
306
735000
3000
No verão passado, fui a um casamento no Sul de Inglaterra.
12:33
200 people in this beautiful Victorian mansion.
307
738000
3000
200 pessoas numa bela mansão victoriana.
12:36
I didn't know a single person.
308
741000
2000
Não conhecia uma única pessoa.
12:38
And I drove up in my rented Vauxhall.
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743000
2000
E conduzi até lá no meu Vauxhall alugado.
12:40
And I took out a centrifuge and dry ice
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745000
2000
E tirei um centrifugador e gelo seco
12:42
and needles and tubes.
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747000
2000
e agulhas e tubos.
12:44
And I took blood from the bride and the groom
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749000
2000
E recolhi sangue da noiva e do noivo
12:46
and the wedding party and the family and the friends
313
751000
2000
e dos convidados e da família e dos amigos
12:48
before and immediately after the vows.
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753000
2000
antes e imediatamente a seguir aos votos.
12:50
(Laughter)
315
755000
2000
(Risos)
12:52
And guess what?
316
757000
2000
E adivinhem?
12:54
Weddings cause a release of oxytocin,
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759000
2000
O casamento provocou uma libertação de oxitocina,
12:56
but they do so in a very particular way.
318
761000
3000
mas fê-lo de uma forma muito particular.
12:59
Who is the center of the wedding solar system?
319
764000
2000
Quem é o centro do sistema solar do casamento?
13:01
The bride.
320
766000
2000
A noiva.
13:03
She had the biggest increase in oxytocin.
321
768000
2000
Ela teve o maior aumento de oxitocina.
13:05
Who loves the wedding almost as much as the bride?
322
770000
3000
Quem ama o casamento quase tanto como a noiva?
13:08
Her mother, that's right.
323
773000
2000
A sua mãe, está certo.
13:10
Her mother was number two.
324
775000
2000
A sua mãe foi o número dois.
13:12
Then the groom's father, then the groom,
325
777000
2000
A seguir o pai do noivo, depois o noivo,
13:14
then the family, then the friends --
326
779000
2000
depois a família, depois os amigos --
13:16
arrayed around the bride
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781000
2000
dispostos à volta da noiva
13:18
like planets around the Sun.
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783000
2000
como planetas à volta do Sol.
13:20
So I think it tells us that we've designed this ritual
329
785000
3000
Penso que isso nos diz que concebemos este ritual
13:23
to connect us to this new couple,
330
788000
2000
para nos ligar a este novo casal,
13:25
connect us emotionally.
331
790000
2000
para nos ligar emocionalmente.
13:27
Why? Because we need them to be successful at reproducing
332
792000
3000
Porquê? Porque precisamos que eles tenham sucesso na reprodução
13:30
to perpetuate the species.
333
795000
3000
para perpetuar a espécie.
13:33
I also worried that my trust experiments with small amounts of money
334
798000
3000
Também estava preocupado que as minhas experiência com a confiança com pequenas quantias de dinheiro
13:36
didn't really capture how often we actually trust our lives to strangers.
335
801000
4000
não captassem realmente quão frequentemente nós realmente confiamos as nossas vidas a estranhos.
13:40
So even though I have a fear of heights,
336
805000
2000
Então, embora eu tenha medo das alturas,
13:42
I recently strapped myself to another human being
337
807000
2000
recentemente amarrei-me a outro ser humano
13:44
and stepped out of an airplane at 12,000 ft.
338
809000
3000
e saí de um avião a 12.000 pés.
13:47
I took my blood before and after,
339
812000
2000
Recolhi amostras do meu sangue antes e depois,
13:49
and I had a huge spike of oxytocin.
340
814000
3000
e tive um enorme pico de oxitocina.
13:52
And there are so many ways we can connect to people.
341
817000
3000
E há tantas formas de nos ligarmos às pessoas.
13:55
For example, through social media.
342
820000
2000
Por exemplo através dos media sociais.
13:57
Many people are Tweeting right now.
343
822000
2000
Muitas pessoas estão a tuítar neste preciso momento.
13:59
So we investigated the role of social media
344
824000
2000
Nós investigámos o papel dos media sociais
14:01
and found the using social media
345
826000
2000
e descobrimos que usar os media sociais
14:03
produced a solid double-digit increase in oxytocin.
346
828000
3000
produzia um sólido aumento de dois dígitos na oxitocina.
14:06
So I ran this experiment recently for the Korean Broadcasting System.
347
831000
3000
Fiz esta experiência recentemente para a Korean Broadcasting System.
14:09
And they had the reporters and their producers participate.
348
834000
4000
E participaram os repórteres e os produtores.
14:13
And one of these guys, he must have been 22,
349
838000
2000
E um deles, devia ter uns 22 anos,
14:15
he had 150 percent spike in oxytocin.
350
840000
3000
teve um pico de oxitocina de 150 por cento.
14:18
I mean, astounding; no one has this.
351
843000
2000
Quer dizer, espantoso; ninguém tinha tanto.
14:20
So he was using social media in private.
352
845000
2000
Ele estava a usar media sociais em privado.
14:22
When I wrote my report to the Koreans,
353
847000
2000
Quando escrevi o meu relatório para os coreanos,
14:24
I said, "Look, I don't know what this guy was doing,"
354
849000
2000
dosse, "olhem, não sei o que este tipo estava a fazer,"
14:26
but my guess was interacting with his mother or his girlfriend.
355
851000
3000
mas o meu palpite era que estava a interagir com a mãe ou a namorada.
14:29
They checked.
356
854000
2000
Eles verificaram.
14:31
He was interacting on his girlfriend's Facebook page.
357
856000
2000
Ele estava a interagir com a página do Facebook da sua namorada.
14:33
There you go. That's connection.
358
858000
3000
Aí está. Isso é ligação.
14:36
So there's tons of ways that we can connect to other people,
359
861000
3000
Então existem montes de formas de nos ligarmos às outras pessoas,
14:39
and it seems to be universal.
360
864000
2000
e isso parece ser universal.
14:41
Two weeks ago,
361
866000
2000
Há duas semanas,
14:43
I just got back from Papua New Guinea
362
868000
2000
tinha acabado de voltar da Papua Nova Guiné
14:45
where I went up to the highlands --
363
870000
2000
onde tinha subido aos planaltos --
14:47
very isolated tribes of subsistence farmers
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872000
3000
tribos muito isoladas de agricultores de subsistência
14:50
living as they have lived for millenia.
365
875000
3000
vivendo como vivem há milénios.
14:53
There are 800 different languages in the highlands.
366
878000
3000
Há 800 línguas diferentes nos planaltos.
14:56
These are the most primitive people in the world.
367
881000
3000
Estes são os povos mais primitivos do mundo.
14:59
And they indeed also release oxytocin.
368
884000
3000
E de facto também libertam oxitocina.
15:02
So oxytocin connects us to other people.
369
887000
4000
Então a oxitocina liga-nos às outras pessoas.
15:06
Oxytocin makes us feel what other people feel.
370
891000
2000
A oxitocina faz-nos sentir o que os outros sentem.
15:08
And it's so easy to cause people's brains
371
893000
3000
E é tão fácil fazer com que os cérebros das pessoas
15:11
to release oxytocin.
372
896000
2000
libertem oxitocina.
15:13
I know how to do it,
373
898000
2000
Sei como fazê-lo,
15:15
and my favorite way to do it is, in fact, the easiest.
374
900000
2000
e a minha maneira favorita de o fazer é, de facto, a mais fácil.
15:17
Let me show it to you.
375
902000
2000
Deixem-me mostrar-vos.
15:24
Come here. Give me a hug.
376
909000
2000
Vem cá. Dá-me um abraço.
15:26
(Laughter)
377
911000
2000
(Risos)
15:28
There you go.
378
913000
2000
Pronto.
15:30
(Applause)
379
915000
9000
(Aplausos)
15:39
So my penchant for hugging other people
380
924000
2000
A minha inclinação para abraçar outras pessoas
15:41
has earned me the nickname Dr. Love.
381
926000
2000
valeu-me a alcunha Dr. Amor.
15:43
I'm happy to share a little more love in the world,
382
928000
2000
Fico feliz em partilhar um pouco de amor no mundo,
15:45
it's great,
383
930000
2000
é óptimo,
15:47
but here's your prescription from Dr. Love:
384
932000
2000
mas aqui fica a receita do Dr. Amor:
15:49
eight hugs a day.
385
934000
3000
oito abraços por dia.
15:52
We have found that people who release more oxytocin
386
937000
2000
Descobrimos que as pessoas que libertam mais oxitocina
15:54
are happier.
387
939000
2000
são mais felizes.
15:56
And they're happier
388
941000
2000
E são mais felizes
15:58
because they have better relationships of all types.
389
943000
3000
porque têm melhores relacionamentos de todos os tipos.
16:01
Dr. Love says eight hugs a day.
390
946000
3000
O Dr. Amor recomenda oito abraços por dia.
16:04
Eight hugs a day -- you'll be happier
391
949000
2000
Oito abraços por dia -- serão mais felizes
16:06
and the world will be a better place.
392
951000
2000
e o mundo será um lugar melhor.
16:08
Of course, if you don't like to touch people, I can always shove this up your nose.
393
953000
3000
Claro, se não gostam de tocar nas pessoas, posso sempre esfregar isto na vossa cara.
16:11
(Laughter)
394
956000
2000
(Risos)
16:13
Thank you.
395
958000
2000
Obrigado.
16:15
(Applause)
396
960000
13000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Zak - NeuroeconomistA pioneer in the field of neuroeconomics, Paul Zak is uncovering how the hormone oxytocin promotes trust, and proving that love is good for business.
Why you should listen
What’s behind the human instinct to trust and to put each other’s well-being first? When you think about how much of the world works on a handshake or on holding a door open for somebody, why people cooperate is a huge question. Paul Zak researches oxytocin, a neuropeptide that affects our everyday social interactions and our ability to behave altruistically and cooperatively, applying his findings to the way we make decisions. A pioneer in a new field of study called neuroeconomics, Zak has demonstrated that oxytocin is responsible for a variety of virtuous behaviors in humans such as empathy, generosity and trust. Amazingly, he has also discovered that social networking triggers the same release of oxytocin in the brain -- meaning that e-connections are interpreted by the brain like in-person connections.
A professor at Claremont Graduate University in Southern California, Zak believes most humans are biologically wired to cooperate, but that business and economics ignore the biological foundations of human reciprocity, risking loss: when oxytocin levels are high in subjects, people’s generosity to strangers increases up to 80 percent; and countries with higher levels of trust – lower crime, better education – fare better economically.
He says: "Civilization is dependent on oxytocin. You can't live around people you don't know intimately unless you have something that says: Him I can trust, and this one I can't trust."
Paul Zak | Speaker | TED.com