TEDxBloomington
Shawn Achor: The happy secret to better work
Shawn Achor: O ingrediente secreto para trabalhar melhor
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Acreditamos que devemos trabalhar para sermos felizes, mas poderá ser o contrário? Nesta rápida e lúdica conversa no TEDxBloomington, o psicólogo Shawn Achor argumenta que, na realidade, a felicidade é que pode levar à produtividade.
Shawn Achor - Psychologist
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
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00:15
When I was seven years old and my sister was just five years old,
0
0
3000
Tinha eu sete anos
e a minha irmã apenas cinco,
e a minha irmã apenas cinco,
00:18
we were playing on top of a bunk bed.
1
3000
3000
estávamos a brincar em cima de um beliche.
00:21
I was two years older than my sister at the time --
2
6000
2000
Era dois anos mais velho
que a minha irmã, na altura
que a minha irmã, na altura
00:23
I mean, I'm two years older than her now --
3
8000
3000
— ainda hoje sou
dois anos mais velho que ela —
dois anos mais velho que ela —
00:26
but at the time it meant she had to do everything that I wanted to do,
4
11000
3000
(Risos)
mas na altura ela tinha de fazer
tudo o que eu queria
tudo o que eu queria
00:29
and I wanted to play war.
5
14000
2000
e eu queria brincar às guerras.
00:31
So we were up on top of our bunk beds.
6
16000
2000
Estávamos em cima do beliche.
00:33
And on one side of the bunk bed,
7
18000
2000
E de um dos lados do mesmo
00:35
I had put out all of my G.I. Joe soldiers and weaponry.
8
20000
2000
eu tinha disposto os meus
soldados e as suas armas.
soldados e as suas armas.
00:37
And on the other side were all my sister's My Little Ponies
9
22000
3000
Do outro lado estavam todos os
Pequenos Póneis da minha irmã,
Pequenos Póneis da minha irmã,
00:40
ready for a cavalry charge.
10
25000
2000
prontos para uma carga de cavalaria.
00:42
There are differing accounts of what actually happened that afternoon,
11
27000
2000
Há diferentes relatos para o que
aconteceu naquela tarde,
aconteceu naquela tarde,
00:44
but since my sister is not here with us today,
12
29000
3000
mas, uma vez que a minha irmã
não está aqui hoje,
não está aqui hoje,
00:47
let me tell you the true story --
13
32000
2000
vou contar a história verdadeira.
00:49
(Laughter) --
14
34000
2000
(Risos)
00:51
which is my sister's a little bit on the clumsy side.
15
36000
2000
A minha irmã é um pouco
para o desastrado.
para o desastrado.
00:53
Somehow, without any help or push from her older brother at all,
16
38000
3000
Sem qualquer ajuda
ou empurrão do seu irmão mais velho,
ou empurrão do seu irmão mais velho,
00:56
suddenly Amy disappeared off of the top of the bunk bed
17
41000
2000
de repente a Amy desapareceu
de cima do beliche
de cima do beliche
00:58
and landed with this crash on the floor.
18
43000
2000
e aterrou estrondosamente no chão.
01:00
Now I nervously peered over the side of the bed
19
45000
2000
Eu espreitei nervosamente do lado da cama
01:02
to see what had befallen my fallen sister
20
47000
3000
para ver o que havia acontecido
à minha irmã caída
à minha irmã caída
01:05
and saw that she had landed painfully on her hands and knees
21
50000
2000
e vi que ela tinha aterrado
sobre as mãos e os joelhos,
sobre as mãos e os joelhos,
01:07
on all fours on the ground.
22
52000
2000
de gatas no chão.
01:09
I was nervous because my parents had charged me
23
54000
2000
Fiquei nervoso porque os meus pais
me tinham encarregado
me tinham encarregado
01:11
with making sure that my sister and I
24
56000
2000
de garantir que a minha irmã e eu
01:13
played as safely and as quietly as possible.
25
58000
3000
brincávamos da maneira mais segura
e silenciosa possível.
e silenciosa possível.
01:16
And seeing as how I had accidentally broken Amy's arm
26
61000
3000
E como eu tinha acidentalmente
partido o braço da Amy
partido o braço da Amy
01:19
just one week before ...
27
64000
2000
apenas uma semana antes...
01:21
(Laughter)
28
66000
4000
(Risos)
01:25
... heroically pushing her out of the way
29
70000
2000
... ao empurrá-la heroicamente
01:27
of an oncoming imaginary sniper bullet,
30
72000
3000
para fora da trajectória
de uma bala furtiva imaginária...
de uma bala furtiva imaginária...
01:30
(Laughter)
31
75000
2000
(Risos)
01:32
for which I have yet to be thanked,
32
77000
2000
... o que ainda ninguém me agradeceu.
01:34
I was trying as hard as I could --
33
79000
2000
Eu estava a tentar o mais que conseguia...
01:36
she didn't even see it coming --
34
81000
2000
(Risos)
01:38
I was trying as hard as I could to be on my best behavior.
35
83000
2000
— ela nem a tinha visto —
... ter o melhor comportamento possível.
01:40
And I saw my sister's face,
36
85000
2000
Olhei para a minha irmã.
01:42
this wail of pain and suffering and surprise
37
87000
2000
Um lamento de dor, sofrimento e surpresa
01:44
threatening to erupt from her mouth and threatening to wake
38
89000
2000
ameaçava irromper da sua boca
01:46
my parents from the long winter's nap for which they had settled.
39
91000
3000
e acordar os meus pais
da sua longa sesta de inverno.
da sua longa sesta de inverno.
01:49
So I did the only thing
40
94000
2000
Então fiz a única coisa
de que o meu frenético cérebro de 7 anos
01:51
my little frantic seven year-old brain could think to do to avert this tragedy.
41
96000
3000
se pôde lembrar para evitar essa tragédia.
01:54
And if you have children, you've seen this hundreds of times before.
42
99000
2000
Se têm crianças,
já viram isto muitas vezes.
já viram isto muitas vezes.
01:56
I said, "Amy, Amy, wait. Don't cry. Don't cry.
43
101000
2000
Disse: "Amy, espera.
Não chores. Não chores.
Não chores. Não chores.
01:58
Did you see how you landed?
44
103000
2000
"Viste como aterraste?
02:00
No human lands on all fours like that.
45
105000
3000
"Nenhum ser humano aterra de gatas assim.
02:03
Amy, I think this means you're a unicorn."
46
108000
3000
"Amy, acho que isto quer dizer
que és um unicórnio."
que és um unicórnio."
02:06
(Laughter)
47
111000
3000
(Risos)
02:09
Now that was cheating, because there was nothing in the world my sister would want more
48
114000
3000
Aquilo era batota, porque não havia nada
que a minha irmã mais quisesse
que a minha irmã mais quisesse
02:12
than not to be Amy the hurt five year-old little sister,
49
117000
2000
do que não ser Amy,
a irmãzinha de 5 anos magoada,
a irmãzinha de 5 anos magoada,
02:14
but Amy the special unicorn.
50
119000
2000
mas sim Amy, o unicórnio especial.
02:16
Of course, this was an option that was open to her brain at no point in the past.
51
121000
3000
Claro que esta opção nunca
lhe tinha passado pela cabeça.
lhe tinha passado pela cabeça.
02:19
And you could see how my poor, manipulated sister faced conflict,
52
124000
3000
Era visível que a minha pobre
e manipulada irmã se sentia num conflito,
e manipulada irmã se sentia num conflito,
02:22
as her little brain attempted to devote resources
53
127000
2000
enquanto o seu pequeno cérebro
tentava focar-se
tentava focar-se
02:24
to feeling the pain and suffering and surprise
54
129000
2000
na sensação de dor,
sofrimento e surpresa
sofrimento e surpresa
02:26
she just experienced,
55
131000
2000
que acabara de sentir,
02:28
or contemplating her new-found identity as a unicorn.
56
133000
2000
ou na sua nova identidade como unicórnio.
02:30
And the latter won out.
57
135000
2000
(Risos)
02:32
Instead of crying, instead of ceasing our play,
58
137000
2000
E a última ganhou.
Em vez de chorar, de acabar
com a brincadeira,
com a brincadeira,
02:34
instead of waking my parents,
59
139000
2000
e de acordar os meus pais,
02:36
with all the negative consequences that would have ensued for me,
60
141000
2000
com todas as consequências
negativas para mim,
negativas para mim,
02:38
instead a smile spread across her face
61
143000
2000
a cara abriu-se num sorriso
02:40
and she scrambled right back up onto the bunk bed with all the grace of a baby unicorn ...
62
145000
3000
e trepou pelo beliche acima com
todo o encanto de um unicórnio bebé...
todo o encanto de um unicórnio bebé...
02:43
(Laughter)
63
148000
2000
(Risos)
02:45
... with one broken leg.
64
150000
2000
... com uma perna partida.
02:47
What we stumbled across
65
152000
2000
Aquilo com que nos deparamos
02:49
at this tender age of just five and seven --
66
154000
2000
nestas tenras idades de cinco e sete anos
02:51
we had no idea at the time --
67
156000
2000
– na altura não fazíamos ideia –
02:53
was something that was going be at the vanguard of a scientific revolution
68
158000
3000
foi algo que viria a estar na vanguarda
duma revolução científica,
duma revolução científica,
02:56
occurring two decades later in the way that we look at the human brain.
69
161000
3000
que ocorreria 20 anos depois, no modo
como olhamos para o cérebro humano.
como olhamos para o cérebro humano.
02:59
What we had stumbled across is something called positive psychology,
70
164000
3000
Era uma coisa chamada
psicologia positiva,
psicologia positiva,
03:02
which is the reason that I'm here today
71
167000
2000
o motivo por que estou aqui hoje
03:04
and the reason that I wake up every morning.
72
169000
2000
e a razão pela qual acordo
todas as manhãs.
todas as manhãs.
03:06
When I first started talking about this research
73
171000
2000
Quando comecei a falar desta investigação
03:08
outside of academia, out with companies and schools,
74
173000
2000
fora dos meios académicos,
em empresas e escolas,
em empresas e escolas,
03:10
the very first thing they said to never do
75
175000
2000
disseram-me para nunca começar
a palestra com um gráfico.
a palestra com um gráfico.
03:12
is to start your talk with a graph.
76
177000
2000
03:14
The very first thing I want to do is start my talk with a graph.
77
179000
2000
Mas vou começar com um gráfico.
03:16
This graph looks boring,
78
181000
2000
Este gráfico parece aborrecido,
03:18
but this graph is the reason I get excited and wake up every morning.
79
183000
2000
mas é o que me entusiasma e
me faz acordar todas as manhãs.
me faz acordar todas as manhãs.
03:20
And this graph doesn't even mean anything; it's fake data.
80
185000
2000
E este gráfico nem significa nada;
é informação falsa.
é informação falsa.
03:22
What we found is --
81
187000
2000
03:24
(Laughter)
82
189000
4000
(Risos)
03:28
If I got this data back studying you here in the room, I would be thrilled,
83
193000
3000
Se eu obtivesse estes resultados
a estudar-vos nesta sala,
a estudar-vos nesta sala,
ficaria estarrecido, porque há aqui
claramente uma tendência.
claramente uma tendência.
03:31
because there's very clearly a trend that's going on there,
84
196000
2000
03:33
and that means that I can get published,
85
198000
2000
Isso significa que posso
publicar o meu trabalho,
publicar o meu trabalho,
03:35
which is all that really matters.
86
200000
2000
que é o mais importante.
03:37
The fact that there's one weird red dot that's up above the curve,
87
202000
2000
Porque é que há um ponto vermelho
esquisito acima da curva?
esquisito acima da curva?
03:39
there's one weirdo in the room --
88
204000
2000
Há um esquisitóide nesta sala.
03:41
I know who you are, I saw you earlier --
89
206000
3000
Eu sei quem é, vi-o há bocado.
03:44
that's no problem.
90
209000
2000
Mas não é um problema.
03:46
That's no problem, as most of you know,
91
211000
2000
Como muitos de vocês sabem,
03:48
because I can just delete that dot.
92
213000
2000
posso pura e simplesmente
apagar aquele ponto.
apagar aquele ponto.
03:50
I can delete that dot because that's clearly a measurement error.
93
215000
2000
Posso apagá-lo porque se trata claramente
dum erro de medida.
dum erro de medida.
03:52
And we know that's a measurement error
94
217000
2000
Sabemos que isto é um erro de medida
03:54
because it's messing up my data.
95
219000
3000
porque está a baralhar os meus dados.
03:57
So one of the very first things we teach people
96
222000
2000
(Risos)
Uma das primeiras coisas
que ensinamos às pessoas
que ensinamos às pessoas
03:59
in economics and statistics and business and psychology courses
97
224000
3000
em economia, estatística,
gestão e psicologia
gestão e psicologia
04:02
is how, in a statistically valid way, do we eliminate the weirdos.
98
227000
3000
é como, de uma forma válida,
eliminar estes esquisitóides.
eliminar estes esquisitóides.
04:05
How do we eliminate the outliers
99
230000
2000
Como eliminar os dados atípicos
04:07
so we can find the line of best fit?
100
232000
2000
para encontrarmos a linha
que melhor se ajusta.
que melhor se ajusta.
04:09
Which is fantastic if I'm trying to find out
101
234000
2000
O que é fantástico, se quero descobrir
04:11
how many Advil the average person should be taking -- two.
102
236000
3000
quantos Advil uma pessoa comum
deve tomar – dois.
deve tomar – dois.
04:14
But if I'm interested in potential, if I'm interested in your potential,
103
239000
2000
Mas, se estiver interessando
no vosso potencial,
no vosso potencial,
04:16
or for happiness or productivity
104
241000
2000
para felicidade ou produtividade
ou energia ou criatividade,
ou energia ou criatividade,
04:18
or energy or creativity,
105
243000
2000
04:20
what we're doing is we're creating the cult of the average with science.
106
245000
2000
estamos a criar o culto da média
com a ciência.
com a ciência.
04:22
If I asked a question like,
107
247000
2000
Se eu fizer esta pergunta:
04:24
"How fast can a child learn how to read in a classroom?"
108
249000
2000
"Quão rápido é que uma criança
aprende a ler na escola?"
aprende a ler na escola?"
04:26
scientists change the answer to "How fast does the average child
109
251000
2000
os cientistas mudam-na para:
04:28
learn how to read in that classroom?"
110
253000
2000
"Quão rápido a criança média
aprende a ler na escola?"
aprende a ler na escola?"
04:30
and then we tailor the class right towards the average.
111
255000
2000
e depois formatamos a turma para a média.
04:32
Now if you fall below the average on this curve,
112
257000
2000
Se vocês ficam abaixo
da média nesta curva,
da média nesta curva,
04:34
then psychologists get thrilled,
113
259000
2000
os psicólogos ficam entusiasmados
04:36
because that means you're either depressed or you have a disorder,
114
261000
3000
porque significa que estão deprimidos
ou têm algum distúrbio
ou têm algum distúrbio
04:39
or hopefully both.
115
264000
2000
ou, melhor ainda, as duas coisas.
04:41
We're hoping for both because our business model is,
116
266000
2000
Porque o nosso modelo é:
04:43
if you come into a therapy session with one problem,
117
268000
2000
se vier a uma sessão de terapia
com um problema,
com um problema,
04:45
we want to make sure you leave knowing you have 10,
118
270000
2000
nós certificamo-nos de que sai com dez,
04:47
so you keep coming back over and over again.
119
272000
2000
para que volte outra e outra vez.
04:49
We'll go back into your childhood if necessary,
120
274000
2000
Voltaremos à vossa infância,
se necessário,
se necessário,
04:51
but eventually what we want to do is make you normal again.
121
276000
2000
mas queremos
é pô-lo normal de novo.
é pô-lo normal de novo.
04:53
But normal is merely average.
122
278000
2000
Mas normal é apenas a média.
04:55
And what I posit and what positive psychology posits
123
280000
2000
O que eu e os psicólogos
positivos argumentamos
positivos argumentamos
04:57
is that if we study what is merely average,
124
282000
2000
é que, se estudarmos somente a média,
04:59
we will remain merely average.
125
284000
2000
permaneceremos na média.
05:01
Then instead of deleting those positive outliers,
126
286000
2000
Em vez de apagar estas discrepâncias,
05:03
what I intentionally do is come into a population like this one
127
288000
2000
eu abordo uma população como esta
e pergunto: porquê?
e pergunto: porquê?
05:05
and say, why?
128
290000
2000
05:07
Why is it that some of you are so high above the curve
129
292000
2000
Porque é que alguns de vocês
estão tão acima da curva
estão tão acima da curva
05:09
in terms of your intellectual ability, athletic ability, musical ability,
130
294000
2000
em termos de capacidade
intelectual, atlética e musical,
intelectual, atlética e musical,
05:11
creativity, energy levels,
131
296000
2000
de criatividade, níveis de energia,
05:13
your resiliency in the face of challenge, your sense of humor?
132
298000
2000
resiliência face a um desafio,
do vosso sentido de humor?
do vosso sentido de humor?
05:15
Whatever it is, instead of deleting you, what I want to do is study you.
133
300000
3000
Em vez de vos apagar,
eu quero estudar-vos.
eu quero estudar-vos.
05:18
Because maybe we can glean information --
134
303000
2000
Talvez possamos recolher informações
05:20
not just how to move people up to the average,
135
305000
2000
não só em como mover pessoas
para cima da média,
para cima da média,
05:22
but how we can move the entire average up
136
307000
3000
mas como mover toda a média
para um nível acima,
para um nível acima,
05:25
in our companies and schools worldwide.
137
310000
2000
nas empresas e escolas
no mundo inteiro.
no mundo inteiro.
05:27
The reason this graph is important to me
138
312000
2000
Este gráfico é importante
05:29
is, when I turn on the news, it seems like the majority of the information
139
314000
2000
porque, segundo as notícias,
parece que a maioria da informação
parece que a maioria da informação
05:31
is not positive, in fact it's negative.
140
316000
2000
não é positiva mas sim negativa.
05:33
Most of it's about murder, corruption, diseases, natural disasters.
141
318000
3000
Grande parte é sobre assassínios,
corrupção, doenças, catástrofes.
corrupção, doenças, catástrofes.
05:36
And very quickly, my brain starts to think
142
321000
2000
O meu cérebro começa logo a pensar
05:38
that's the accurate ratio of negative to positive in the world.
143
323000
2000
que é esse o rácio certo entre
o positivo e o negativo no mundo.
o positivo e o negativo no mundo.
05:40
What that's doing is creating something
144
325000
2000
Isso criar o chamado
Síndroma da Escola de Medicina.
Síndroma da Escola de Medicina.
05:42
called the medical school syndrome --
145
327000
2000
05:44
which, if you know people who've been to medical school,
146
329000
2000
As pessoas que estudam medicina,
05:46
during the first year of medical training,
147
331000
2000
no primeiro ano de formação médica,
ao lerem a lista de sintomas e doenças
05:48
as you read through a list of all the symptoms and diseases that could happen,
148
333000
2000
05:50
suddenly you realize you have all of them.
149
335000
2000
de repente apercebem-se
que as têm todas.
que as têm todas.
(Risos)
05:52
I have a brother in-law named Bobo -- which is a whole other story.
150
337000
3000
Tenho um cunhado chamado Bobo.
05:55
Bobo married Amy the unicorn.
151
340000
3000
Bobo casou com Amy, o unicórnio.
05:58
Bobo called me on the phone
152
343000
3000
O Bobo telefonou-me para casa,
06:01
from Yale Medical School,
153
346000
3000
da Faculdade de Medicina de Yale, e disse:
06:04
and Bobo said, "Shawn, I have leprosy."
154
349000
2000
"Shawn, tenho lepra."
06:06
(Laughter)
155
351000
2000
(Risos)
06:08
Which, even at Yale, is extraordinarily rare.
156
353000
2000
O que, mesmo em Yale,
é extraordinariamente raro.
é extraordinariamente raro.
06:10
But I had no idea how to console poor Bobo
157
355000
3000
Mas eu não sabia
como consolar o pobre Bobo
como consolar o pobre Bobo
06:13
because he had just gotten over an entire week of menopause.
158
358000
2000
porque ele tinha acabado de recuperar
de uma semana inteira de menopausa.
de uma semana inteira de menopausa.
06:15
(Laughter)
159
360000
2000
06:17
See what we're finding is it's not necessarily the reality that shapes us,
160
362000
3000
(Risos)
Descobrimos que não é necessariamente
a realidade que nos molda.
a realidade que nos molda.
06:20
but the lens through which your brain views the world that shapes your reality.
161
365000
3000
As lentes com que o cérebro vê o mundo
é que moldam a realidade.
é que moldam a realidade.
06:23
And if we can change the lens, not only can we change your happiness,
162
368000
3000
Mudando as lentes
mudamos a nossa felicidade,
mudamos a nossa felicidade,
06:26
we can change every single educational and business outcome at the same time.
163
371000
3000
e, ao mesmo tempo, todos os resultados
educativos ou empresariais.
educativos ou empresariais.
06:29
When I applied to Harvard, I applied on a dare.
164
374000
2000
Candidatei-me a Harvard por uma aposta.
06:31
I didn't expect to get in, and my family had no money for college.
165
376000
3000
Não esperava entrar e
não tinha dinheiro para a universidade.
não tinha dinheiro para a universidade.
06:34
When I got a military scholarship two weeks later, they allowed me to go.
166
379000
2000
Duas semanas depois, ganhei uma bolsa
de estudos e pude ir.
de estudos e pude ir.
06:36
Suddenly, something that wasn't even a possibility became a reality.
167
381000
3000
Algo que nem possibilidade era
tornou-se numa realidade.
tornou-se numa realidade.
06:39
When I went there, I assumed everyone else would see it as a privilege as well,
168
384000
3000
Assumi que todos o veriam
igualmente como um privilégio,
igualmente como um privilégio,
06:42
that they'd be excited to be there.
169
387000
2000
que estariam contentes de ali estar.
06:44
Even if you're in a classroom full of people smarter than you,
170
389000
2000
Mesmo numa aula cheia de
gente mais inteligente,
gente mais inteligente,
06:46
you'd be happy just to be in that classroom, which is what I felt.
171
391000
2000
sentia-me feliz por estar
naquela sala de aula.
naquela sala de aula.
06:48
But what I found there
172
393000
2000
Mas descobri que só alguns sentem isso.
06:50
is, while some people experience that,
173
395000
2000
06:52
when I graduated after my four years
174
397000
2000
Quando me licenciei ao fim de quatro anos
06:54
and then spent the next eight years living in the dorms with the students --
175
399000
2000
e passei os oito seguintes a viver
nos dormitórios com os alunos
nos dormitórios com os alunos
06:56
Harvard asked me to; I wasn't that guy.
176
401000
3000
— foi Harvard que me pediu...
eu não era esse tipo.
eu não era esse tipo.
06:59
(Laughter)
177
404000
4000
(Risos)
07:03
I was an officer of Harvard to counsel students through the difficult four years.
178
408000
3000
Em Harvard havia um psicólogo a apoiar
os alunos nesses quatro anos difíceis.
os alunos nesses quatro anos difíceis.
07:06
And what I found in my research and my teaching
179
411000
2000
Descobri que estes estudantes,
por mais felizes que se sentissem
por mais felizes que se sentissem
07:08
is that these students, no matter how happy they were
180
413000
2000
07:10
with their original success of getting into the school,
181
415000
3000
por terem entrado na escola,
duas semanas depois
os seus cérebros estavam concentrados,
os seus cérebros estavam concentrados,
07:13
two weeks later their brains were focused, not on the privilege of being there,
182
418000
3000
não no privilégio de lá estar,
nem na Filosofia ou na Física,
nem na Filosofia ou na Física,
07:16
nor on their philosophy or their physics.
183
421000
2000
07:18
Their brain was focused on the competition, the workload,
184
423000
2000
mas estava concentrado
na competição, nos trabalhos,
na competição, nos trabalhos,
07:20
the hassles, the stresses, the complaints.
185
425000
2000
nas chatices, nas tensões, nas queixas.
07:22
When I first went in there, I walked into the freshmen dining hall,
186
427000
2000
Quando lá cheguei,
entrei na sala de jantar dos caloiros,
entrei na sala de jantar dos caloiros,
07:24
which is where my friends from Waco, Texas, which is where I grew up --
187
429000
3000
— onde os meus amigos e eu crescemos —
07:27
I know some of you have heard of it.
188
432000
2000
já devem ter ouvido falar.
07:29
When they'd come to visit me, they'd look around,
189
434000
2000
Quando vinham visitar-me e a viam, diziam:
07:31
they'd say, "This freshman dining hall looks like something
190
436000
2000
"Esta sala de jantar
parece saída de Hogwarts"
parece saída de Hogwarts"
07:33
out of Hogwart's from the movie "Harry Potter," which it does.
191
438000
2000
do filme Harry Potter, e é mesmo.
07:35
This is Hogwart's from the movie "Harry Potter" and that's Harvard.
192
440000
2000
Isto é Hogwarts
e aquilo é Harvard.
e aquilo é Harvard.
07:37
And when they see this,
193
442000
2000
Quando vêem isto, perguntam:
07:39
they say, "Shawn, why do you waste your time studying happiness at Harvard?
194
444000
2000
"Shawn, porque perdes tempo
a estudar a felicidade em Harvard?
a estudar a felicidade em Harvard?
07:41
Seriously, what does a Harvard student possibly have
195
446000
2000
"Que motivos tem um estudante
de Harvard para ser infeliz?"
de Harvard para ser infeliz?"
07:43
to be unhappy about?"
196
448000
2000
07:45
Embedded within that question
197
450000
2000
Escondida nesta pergunta
07:47
is the key to understanding the science of happiness.
198
452000
2000
está a chave para perceber
a ciência da felicidade.
a ciência da felicidade.
07:49
Because what that question assumes
199
454000
2000
Porque o que essa pergunta assume
07:51
is that our external world is predictive of our happiness levels,
200
456000
3000
é que o mundo exterior é indicador
do nosso nível de felicidade,
do nosso nível de felicidade,
07:54
when in reality, if I know everything about your external world,
201
459000
2000
quando, na realidade, se eu souber tudo
acerca do vosso mundo exterior,
acerca do vosso mundo exterior,
07:56
I can only predict 10 percent of your long-term happiness.
202
461000
3000
só posso prever 10%
da vossa felicidade a longo prazo.
da vossa felicidade a longo prazo.
07:59
90 percent of your long-term happiness
203
464000
2000
90% da vossa felicidade a longo prazo
08:01
is predicted not by the external world,
204
466000
2000
não é determinada pelo mundo exterior,
08:03
but by the way your brain processes the world.
205
468000
2000
mas pela maneira como o vosso cérebro
processa esse mundo.
processa esse mundo.
08:05
And if we change it,
206
470000
2000
E se mudarmos a fórmula
para a felicidade e para o sucesso,
para a felicidade e para o sucesso,
08:07
if we change our formula for happiness and success,
207
472000
2000
08:09
what we can do is change the way
208
474000
2000
mudamos a forma
como podemos afectar a realidade.
como podemos afectar a realidade.
08:11
that we can then affect reality.
209
476000
2000
08:13
What we found is that only 25 percent of job successes
210
478000
2000
Descobrimos que
só 25% do sucesso profissional
só 25% do sucesso profissional
08:15
are predicted by I.Q.
211
480000
2000
pode ser explicado pelo QI.
08:17
75 percent of job successes
212
482000
2000
75% do sucesso profissional
08:19
are predicted by your optimism levels, your social support
213
484000
3000
é explicado pelos níveis de optimismo,
apoio social
apoio social
08:22
and your ability to see stress as a challenge instead of as a threat.
214
487000
3000
e a capacidade de encarar o stress
mais como um desafio do que uma ameaça.
mais como um desafio do que uma ameaça.
08:25
I talked to a boarding school up in New England, probably the most prestigious boarding school,
215
490000
3000
Falei com um prestigiado colégio interno
em Nova Inglaterra, que me disse:
em Nova Inglaterra, que me disse:
08:28
and they said, "We already know that.
216
493000
2000
"Nós já sabemos isso.
08:30
So every year, instead of just teaching our students, we also have a wellness week.
217
495000
3000
"Todos os anos, além das aulas,
temos a semana do bem-estar.
temos a semana do bem-estar.
08:33
And we're so excited. Monday night we have the world's leading expert
218
498000
3000
"2.ª-feira, vem cá
o maior perito do mundo
o maior perito do mundo
08:36
coming in to speak about adolescent depression.
219
501000
2000
"falar sobre a depressão adolescente.
08:38
Tuesday night it's school violence and bullying.
220
503000
2000
"3.ª-feira é sobre a violência
na escola e do "bullying".
na escola e do "bullying".
08:40
Wednesday night is eating disorders.
221
505000
2000
"4.ª-feira é sobre distúrbios alimentares.
08:42
Thursday night is elicit drug use.
222
507000
2000
"5.ª-feira é sobre drogas ilícitas.
08:44
And Friday night we're trying to decide between risky sex or happiness."
223
509000
3000
"6.ª-feira será sobre sexo inconsequente
ou a felicidade."
ou a felicidade."
08:47
(Laughter)
224
512000
3000
(Risos)
08:50
I said, "That's most people's Friday nights."
225
515000
2000
Eu disse-lhes: "Isso é a noite
de sexta-feira de muita gente."
de sexta-feira de muita gente."
08:52
(Laughter)
226
517000
3000
(Risos)
08:55
(Applause)
227
520000
3000
(Aplausos)
08:58
Which I'm glad you liked, but they did not like that at all.
228
523000
2000
Ainda bem que gostaram
mas eles não gostaram nada.
mas eles não gostaram nada.
09:00
Silence on the phone.
229
525000
2000
Silêncio ao telefone.
09:02
And into the silence, I said, "I'd be happy to speak at your school,
230
527000
2000
E eu: "Gostava de fazer
uma palestra na vossa escola
uma palestra na vossa escola
09:04
but just so you know, that's not a wellness week, that's a sickness week.
231
529000
3000
"mas não é uma semana do bem-estar,
é uma semana de doenças.
é uma semana de doenças.
09:07
What you've done is you've outlined all the negative things that can happen,
232
532000
2000
"Destacaram tudo
o que pode acontecer de negativo
o que pode acontecer de negativo
09:09
but not talked about the positive."
233
534000
2000
"mas não falaram no positivo."
09:11
The absence of disease is not health.
234
536000
2000
A ausência de doença não é saúde.
09:13
Here's how we get to health:
235
538000
2000
Para chegarmos à saúde
09:15
We need to reverse the formula for happiness and success.
236
540000
3000
precisamos de reverter a fórmula
para a felicidade e para o sucesso.
para a felicidade e para o sucesso.
09:18
In the last three years, I've traveled to 45 different countries,
237
543000
2000
Nos últimos três anos,
visitei 45 países diferentes,
visitei 45 países diferentes,
09:20
working with schools and companies
238
545000
2000
trabalhando com escolas e empresas
09:22
in the midst of an economic downturn.
239
547000
2000
em plena crise económica.
09:24
And what I found is that most companies and schools
240
549000
2000
A maioria das empresas e escolas
09:26
follow a formula for success, which is this:
241
551000
2000
segue uma fórmula para o sucesso, que é:
09:28
If I work harder, I'll be more successful.
242
553000
2000
se eu trabalhar mais, terei mais sucesso.
09:30
And if I'm more successful, then I'll be happier.
243
555000
3000
E se tiver mais sucesso, serei mais feliz.
09:33
That undergirds most of our parenting styles, our managing styles,
244
558000
2000
Isto sustenta as formas de educação,
os estilos de gestão,
os estilos de gestão,
09:35
the way that we motivate our behavior.
245
560000
2000
aa forma do nosso comportamento.
09:37
And the problem is it's scientifically broken and backwards for two reasons.
246
562000
3000
Mas é cientificamente inválido
e está ao contrário por duas razões.
e está ao contrário por duas razões.
09:40
First, every time your brain has a success,
247
565000
3000
Primeiro, sempre
que o cérebro tem um êxito,
que o cérebro tem um êxito,
09:43
you just changed the goalpost of what success looked like.
248
568000
2000
muda-se o objectivo do êxito.
09:45
You got good grades, now you have to get better grades,
249
570000
2000
Têm boas notas?
Têm de ter melhores notas.
Têm de ter melhores notas.
09:47
you got into a good school and after you get into a better school,
250
572000
2000
Depois duma boa escola
outra ainda melhor.
outra ainda melhor.
09:49
you got a good job, now you have to get a better job,
251
574000
2000
Depois dum bom emprego, outro melhor.
09:51
you hit your sales target, we're going to change your sales target.
252
576000
2000
Atingiram a meta de vendas? Mudam-na.
09:53
And if happiness is on the opposite side of success, your brain never gets there.
253
578000
3000
Se a felicidade está do outro lado do êxito,
o cérebro nunca lá chega.
o cérebro nunca lá chega.
09:56
What we've done is we've pushed happiness
254
581000
2000
A sociedade empurra a felicidade
para além do horizonte cognitivo,
para além do horizonte cognitivo,
09:58
over the cognitive horizon as a society.
255
583000
3000
porque pensamos que temos
de ser bem sucedidos
de ser bem sucedidos
10:01
And that's because we think we have to be successful,
256
586000
2000
10:03
then we'll be happier.
257
588000
2000
para sermos felizes.
10:05
But the real problem is our brains work in the opposite order.
258
590000
2000
O problema é que o cérebro
funciona ao contrário.
funciona ao contrário.
10:07
If you can raise somebody's level of positivity in the present,
259
592000
3000
Se aumentarmos o nível de
pensamentos positivos no presente,
pensamentos positivos no presente,
10:10
then their brain experiences what we now call a happiness advantage,
260
595000
3000
o cérebro experiencia o que chamamos
de "vantagem da felicidade",
de "vantagem da felicidade",
10:13
which is your brain at positive
261
598000
2000
que é o cérebro em modo positivo
10:15
performs significantly better
262
600000
2000
a trabalhar muito melhor
10:17
than it does at negative, neutral or stressed.
263
602000
2000
do que em modo negativo,
neutro ou em stress.
neutro ou em stress.
10:19
Your intelligence rises, your creativity rises, your energy levels rise.
264
604000
3000
A inteligência, a criatividade
e os níveis de energia aumentam.
e os níveis de energia aumentam.
10:22
In fact, what we've found
265
607000
2000
Na verdade, descobrimos
que qualquer resultado melhora.
que qualquer resultado melhora.
10:24
is that every single business outcome improves.
266
609000
2000
10:26
Your brain at positive is 31 percent more productive
267
611000
2000
O cérebro em modo positivo
é 31% mais produtivo
é 31% mais produtivo
10:28
than your brain at negative, neutral or stressed.
268
613000
3000
do que em modo negativo,
neutro ou em stress.
neutro ou em stress.
10:31
You're 37 percent better at sales.
269
616000
2000
São 37% melhores em vendas.
10:33
Doctors are 19 percent faster, more accurate
270
618000
2000
Os médicos são 19% mais rápidos
e mais precisos,
e mais precisos,
10:35
at coming up with the correct diagnosis
271
620000
2000
a chegar ao diagnóstico correcto
10:37
when positive instead of negative, neutral or stressed.
272
622000
2000
do que em modo negativo,
neutro ou em stress.
neutro ou em stress.
10:39
Which means we can reverse the formula.
273
624000
2000
Assim, podemos inverter a fórmula.
10:41
If we can find a way of becoming positive in the present,
274
626000
3000
Se arranjarmos forma
de sermos positivos no presente,
de sermos positivos no presente,
10:44
then our brains work even more successfully
275
629000
2000
o nosso cérebro funcionará ainda melhor,
10:46
as we're able to work harder, faster and more intelligently.
276
631000
3000
somos capazes de trabalhar
mais rápida e inteligentemente.
mais rápida e inteligentemente.
10:49
What we need to be able to do is to reverse this formula
277
634000
3000
Precisamos de inverter esta fórmula
10:52
so we can start to see what our brains are actually capable of.
278
637000
2000
para podermos ver do que
o nosso cérebro é capaz.
o nosso cérebro é capaz.
10:54
Because dopamine, which floods into your system when you're positive,
279
639000
2000
A dopamina, que inunda o
organismo quando somos positivos,
organismo quando somos positivos,
10:56
has two functions.
280
641000
2000
tem duas funções.
10:58
Not only does it make you happier,
281
643000
2000
Faz-nos sentir mais felizes,
11:00
it turns on all of the learning centers in your brain
282
645000
2000
e activa todos os centros
de aprendizagem do cérebro,
de aprendizagem do cérebro,
11:02
allowing you to adapt to the world in a different way.
283
647000
3000
permitindo-nos adaptar ao mundo
de forma diferente.
de forma diferente.
11:05
We've found that there are ways that you can train your brain
284
650000
2000
Encontrámos formas
de treinar o cérebro
de treinar o cérebro
11:07
to be able to become more positive.
285
652000
2000
para nos tornarmos mais positivos.
11:09
In just a two-minute span of time done for 21 days in a row,
286
654000
3000
Em apenas 2 minutos
durante 21 dias seguidos,
durante 21 dias seguidos,
11:12
we can actually rewire your brain,
287
657000
2000
podemos reorganizar o nosso cérebro,
11:14
allowing your brain to actually work
288
659000
2000
permitindo que ele trabalhe
11:16
more optimistically and more successfully.
289
661000
2000
de maneira mais optimista
e com mais sucesso.
e com mais sucesso.
11:18
We've done these things in research now
290
663000
2000
Fizemos estas coisas
com a nossa investigação
com a nossa investigação
11:20
in every single company that I've worked with,
291
665000
2000
em cada uma das empresas
com que trabalhei.
com que trabalhei.
11:22
getting them to write down three new things that they're grateful for
292
667000
2000
Anotamos três coisas gratificantes
11:24
for 21 days in a row, three new things each day.
293
669000
2000
durante 21 dias seguidos,
três coisas novas cada dia.
três coisas novas cada dia.
11:26
And at the end of that,
294
671000
2000
No fim disso,
o cérebro retém um padrão
o cérebro retém um padrão
11:28
their brain starts to retain a pattern
295
673000
2000
11:30
of scanning the world, not for the negative, but for the positive first.
296
675000
3000
de observar o mundo
não pelo negativo mas pelo positivo.
não pelo negativo mas pelo positivo.
11:33
Journaling about one positive experience you've had over the past 24 hours
297
678000
2000
Fazer um diário sobre uma experiência
positiva nas últimas 24 horas
positiva nas últimas 24 horas
11:35
allows your brain to relive it.
298
680000
2000
permite ao cérebro revivê-la.
11:37
Exercise teaches your brain that your behavior matters.
299
682000
3000
O exercício ensina o cérebro que
o vosso comportamento importa.
o vosso comportamento importa.
11:40
We find that meditation allows your brain
300
685000
2000
A meditação permite
que o cérebro recupere
que o cérebro recupere
11:42
to get over the cultural ADHD that we've been creating
301
687000
3000
da hiperactividade cultural que criamos
11:45
by trying to do multiple tasks at once
302
690000
2000
ao tentarmos realizar
várias tarefas simultâneas
várias tarefas simultâneas
11:47
and allows our brains to focus on the task at hand.
303
692000
3000
e permite ao cérebro
concentrar-se numa só tarefa.
concentrar-se numa só tarefa.
11:50
And finally, random acts of kindness are conscious acts of kindness.
304
695000
2000
Por fim, os gestos de bondade conscientes.
11:52
We get people, when they open up their inbox,
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697000
2000
Escrever um "email" positivo
11:54
to write one positive email
306
699000
2000
quando abrimos o correio electrónico,
11:56
praising or thanking somebody in their social support network.
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701000
2000
elogiando ou agradecendo
a alguém da rede social.
a alguém da rede social.
11:58
And by doing these activities
308
703000
2000
Ao desempenharmos estas actividades
12:00
and by training your brain just like we train our bodies,
309
705000
2000
e ao treinarmos o cérebro
tal como treinamos o corpo,
tal como treinamos o corpo,
12:02
what we've found is we can reverse the formula for happiness and success,
310
707000
3000
podemos inverter esta fórmula
para a felicidade e para o sucesso
para a felicidade e para o sucesso
12:05
and in doing so, not only create ripples of positivity,
311
710000
3000
Ao fazê-lo, não só criamos
ondas de optimismo,
ondas de optimismo,
12:08
but create a real revolution.
312
713000
2000
como também uma verdadeira revolução.
12:10
Thank you very much.
313
715000
2000
Muito obrigado.
12:12
(Applause)
314
717000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Shawn Achor - PsychologistShawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology.
Why you should listen
Shawn Achor is the winner of over a dozen distinguished teaching awards at Harvard University, where he delivered lectures on positive psychology in the most popular class at Harvard.
He is the CEO of Good Think Inc., a Cambridge-based consulting firm which researches positive outliers -- people who are well above average -- to understand where human potential, success and happiness intersect. Based on his research and 12 years of experience at Harvard, he clearly and humorously describes to organizations how to increase happiness and meaning, raise success rates and profitability, and create positive transformations that ripple into more successful cultures. He is also the author of The Happiness Advantage.
Shawn Achor | Speaker | TED.com