TEDIndia 2009
Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge
Sendhil Mullainathan: Řešení společenských problémů pobídkami
Filmed:
Readability: 3.7
581,215 views
Nositel MacArthurovy ceny Sendhil Mullainathan představuje sadu složitých společenských problémů: takových, které umíme vyřešit, ale nevyřešili jsme. Dívá se na ně očima behaviorální ekonomie. Víme, jak snížit počet dětských úmrtí kvůli průjmu, jak předcházet oslepnutí způsobeném cukrovkou a jak implementovat solární energii... ale stejně se nám to nedaří. Proč?
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
As a researcher, every once in a while
0
0
3000
Jako výzkumník vždy jednou za čas
00:18
you encounter something
1
3000
2000
narazíte na něco
00:20
a little disconcerting.
2
5000
2000
trochu znepokojujícího.
00:22
And this is something that changes your understanding of the world around you,
3
7000
3000
Je to něco, co změní způsob,
jakým chápete svět kolem sebe,
jakým chápete svět kolem sebe,
00:25
and teaches you that you're very wrong
4
10000
2000
a naučí vás to,
že jste se velice mýlili
že jste se velice mýlili
00:27
about something that you really believed firmly in.
5
12000
4000
v něčem, čemu jste pevně věřili.
00:31
And these are unfortunate moments,
6
16000
3000
Jsou to nešťastné momenty,
protože pak jdete spát
00:34
because you go to sleep that night
7
19000
2000
00:36
dumber than when you woke up.
8
21000
3000
hloupější, než jste se probouzeli.
00:39
So, that's really the goal of my talk,
9
24000
2000
Cílem mé přednášky
00:41
is to A, communicate that moment to you
10
26000
2000
je za A, předat vám tento moment,
00:43
and B, have you leave this session
11
28000
2000
a za B, nechat vás, abyste odtud odešli
00:45
a little dumber than when you entered.
12
30000
2000
o něco hloupější, než jsem sem přišli.
00:47
So, I hope I can really accomplish that.
13
32000
3000
Tak doufám, že mi to vyjde.
00:50
So, this incident that I'm going to describe
14
35000
3000
Případ, který vám tady popíšu
00:53
really began with some diarrhea.
15
38000
3000
ve skutečnosti začal průjmem.
00:56
Now, we've known for a long time the cause of diarrhea.
16
41000
3000
Už dlouhou dobu víme,
co je příčinou průjmu.
co je příčinou průjmu.
00:59
That's why there's a glass of water up there.
17
44000
3000
Proto je na obrazovce sklenice vody.
01:02
For us, it's a problem, the people in this room.
18
47000
2000
Pro nás v této místnosti
je průjem problém.
je průjem problém.
01:04
For babies, it's deadly.
19
49000
3000
Pro malé děti může znamenat smrt.
01:07
They lack nutrients, and diarrhea dehydrates them.
20
52000
4000
Přicházejí o živiny, průjem je dehydruje.
01:11
And so, as a result, there is a lot of death,
21
56000
2000
Výsledkem je, že způsobuje smrt.
01:13
a lot of death.
22
58000
3000
Spoustu smrtí.
01:16
In India in 1960,
23
61000
2000
V roce 1960 dosahovala v Indii
01:18
there was a 24 percent child mortality rate,
24
63000
2000
dětská úmrtnost 24 %.
01:20
lots of people didn't make it. This is incredibly unfortunate.
25
65000
4000
Spousta lidí to nezvládla.
Je to velice nešťastné.
Je to velice nešťastné.
01:24
One of the big reasons this happened was
26
69000
2000
Jednou z příčin
01:26
because of diarrhea.
27
71000
2000
byl právě průjem.
01:28
Now, there was a big effort to solve this problem,
28
73000
3000
Byla zde velká snaha
tento problém vyřešit,
tento problém vyřešit,
01:31
and there was actually a big solution.
29
76000
4000
až se nakonec přišlo
s důležitým řešením.
s důležitým řešením.
01:35
This solution has been called, by some,
30
80000
2000
Někteří toto řešení nazývali
01:37
"potentially the most important medical
31
82000
2000
"možná ten nejdůležitější lékařský
01:39
advance this century."
32
84000
3000
pokrok století".
01:42
Now, the solution turned out to be simple.
33
87000
3000
Toto řešení se ukázalo
jako velmi jednoduché.
jako velmi jednoduché.
01:45
And what it was was oral rehydration salts.
34
90000
4000
Byly to orální rehydratační soli.
01:49
Many of you have probably used this.
35
94000
2000
Řada z vás je možná použila.
01:51
It's brilliant. It's a way to get sodium
36
96000
2000
Je to skvělé. Sodík se spojí
01:53
and glucose together so that when you add it to water
37
98000
3000
s glukózu dohromady tak,
že když přidáte vodu,
že když přidáte vodu,
01:56
the child is able to absorb it even during situations of diarrhea.
38
101000
3000
dítě to zvládne přijmout,
i když má průjem.
i když má průjem.
01:59
Remarkable impact on mortality.
39
104000
4000
Ohromný dopad na úmrtnost.
02:03
Massive solution to the problem.
40
108000
2000
Obrovské řešení problému.
02:05
Flash forward: 1960, 24 percent child mortality
41
110000
3000
Přetočme čas dopředu,
1960, 24% dětská úmrtnost
1960, 24% dětská úmrtnost
02:08
has dropped to 6.5 percent today.
42
113000
2000
spadla na dnešních 6.5 procenta.
02:10
Still a big number, but a big drop.
43
115000
3000
Pořád velké číslo, ale velký pokles.
02:13
It looks like the technological problem is solved.
44
118000
3000
Zdá se, že technologický
problém je vyřešen.
problém je vyřešen.
02:16
But if you look, even today
45
121000
2000
Ale když se podíváte,
ještě pořád i dnes,
ještě pořád i dnes,
02:18
there are about 400,000 diarrhea-related deaths
46
123000
2000
dojde jen v Indii
ke 400 000 úmrtí
ke 400 000 úmrtí
02:20
in India alone.
47
125000
2000
spojených s průjmem.
02:22
What's going on here?
48
127000
2000
Proč se to děje?
02:24
Well the easy answer is, we just haven't gotten those salts
49
129000
3000
Nabízí se odpověď, že jsme ty soli
02:27
to those people.
50
132000
2000
nedostali ke všem lidem.
02:29
That's actually not true.
51
134000
2000
To ale není pravda.
02:31
If you look in areas where these salts are completely available,
52
136000
3000
Když se podíváte do oblastí,
kde jsou tyto soli dostupné zdarma
kde jsou tyto soli dostupné zdarma
02:34
the price is low or zero, these deaths still continue abated.
53
139000
3000
nebo za nízkou cenu,
pořád tu dochází k úmrtím.
pořád tu dochází k úmrtím.
02:37
Maybe there's a biological answer.
54
142000
2000
Možná existuje biologická odpověď.
02:39
Maybe these are the deaths that simple rehydration
55
144000
2000
Možná tyto úmrtí samotná
rehydratace nevyřeší.
rehydratace nevyřeší.
02:41
alone doesn't solve. That's not true either.
56
146000
3000
To ale také není pravda.
02:44
Many of these deaths were completely preventable,
57
149000
5000
Řadě z těchto úmrtí se dalo zcela předejít
a to je to, o čem chci uvažovat jako
o znepokojující věci,
o znepokojující věci,
02:49
and this what I want to think of as the disconcerting thing,
58
154000
3000
02:52
what I want to call "the last mile" problem.
59
157000
2000
které říkám
"problém poslední míle".
"problém poslední míle".
02:54
See, we spent a lot of energy, in many domains --
60
159000
4000
V mnoha oborech
spotřebujeme spoustu energie –
spotřebujeme spoustu energie –
02:58
technological, scientific, hard work,
61
163000
2000
technologické, vědecké,
tvrdé práce,
tvrdé práce,
03:00
creativity, human ingenuity --
62
165000
2000
kreativity, lidské vynalézavosti –
03:02
to crack important social problems with technology solutions.
63
167000
4000
abychom vyřešili zásadní sociální
problémy technologickým řešením.
problémy technologickým řešením.
03:06
That's been the discoveries of the last 2,000 years,
64
171000
2000
Takové byly objevy za posledních 2000 let,
03:08
that's mankind moving forward.
65
173000
2000
tak lidstvo postupuje vpřed.
03:10
But in this case we cracked it,
66
175000
3000
Ale v tomto případě jsme to vyřešili,
03:13
but a big part of the problem still remains.
67
178000
2000
jenže velká část problému přetrvává.
03:15
Nine hundred and ninety-nine miles went well,
68
180000
2000
999 mil šlo bez problému,
03:17
the last mile's proving incredibly stubborn.
69
182000
3000
poslední míle ale odolává.
03:20
Now, that's for oral rehydration therapy.
70
185000
4000
Dobře, to je věc orálních
rehydratačních solí.
rehydratačních solí.
03:24
Maybe this is something unique about diarrhea.
71
189000
2000
Možná je tohle unikátní
záležitostí průjmu.
záležitostí průjmu.
03:26
Well, it turns out -- and this is where things get really disconcerting --
72
191000
2000
Ukázalo se – a to
je teprve znepokojivé
je teprve znepokojivé
03:28
it's not unique to diarrhea.
73
193000
2000
– že to není pouze věc průjmu,
03:30
It's not even unique to poor people in India.
74
195000
2000
dokonce ani věc chudých v Indii!
03:32
Here's an example from a variety of contexts.
75
197000
3000
Tady jsou příklady z mnoha
různých prostředí.
různých prostředí.
03:35
I've put a bunch of examples up here.
76
200000
2000
Dal jsem sem řadu příkladů.
03:37
I'll start with insulin, diabetes
77
202000
3000
Začnu s inzulinem,
cukrovkou.
cukrovkou.
03:40
medication in the U.S.
78
205000
2000
Léčba ve spojených státech.
OK, takže americká populace.
03:42
OK, the American population.
79
207000
2000
03:44
On Medicaid -- if you're fairly poor you get Medicaid,
80
209000
2000
Když jste chudí a v
programu Medicaid
programu Medicaid
03:46
or if you have health insurance -- insulin is pretty straightforward.
81
211000
2000
nebo máte zdravotní pojištění,
s inzulinem není problém.
s inzulinem není problém.
03:48
You get it, either in pill form or you get it as an injection;
82
213000
4000
Dostanete ho, buď v pilulce
nebo jako injekci;
nebo jako injekci;
musíte ho brát každý den, abyste
si udrželi hladinu cukru v krvi.
si udrželi hladinu cukru v krvi.
03:52
you have to take it every day to maintain your blood sugar levels.
83
217000
2000
03:54
Massive technological advance:
84
219000
2000
Obrovský technologický pokrok,
03:56
took an incredibly deadly disease, made it solvable.
85
221000
2000
podal si smrtící nemoc
a našel řešení.
a našel řešení.
03:58
Adherence rates. How many people are taking their insulin every day?
86
223000
3000
Jak moc lidí dodržuje dávkování a berou
si svůj inzulin každý den?
si svůj inzulin každý den?
04:01
About on average, a typical person is taking it 75 percent of the time.
87
226000
4000
Průměrný člověk dodržuje
dávkování 75 % času.
dávkování 75 % času.
04:05
As a result, 25,000 people a year go blind,
88
230000
5000
Kvůli tomu ročně 25 000 lidí oslepne,
stovky tisíc přijdou
každý rok o končetiny
každý rok o končetiny
04:10
hundreds of thousands lose limbs, every year,
89
235000
2000
04:12
for something that's solvable.
90
237000
2000
kvůli něčemu, co je řešitelné.
04:14
Here I have a bunch of other examples,
91
239000
2000
Tady je řada dalších příkladů,
04:16
all suffer from the last mile problem.
92
241000
2000
všechny trpící problémem poslední míle.
04:18
It's not just medicine.
93
243000
2000
Není to jenom otázka medicíny.
04:20
Here's another example from technology:
94
245000
2000
Tady máte příklad z techniky.
04:22
agriculture. We think
95
247000
2000
Zemědělství. Myslíme si, že je
problém s jídlem, tak děláme nová semena.
04:24
there's a food problem, so we create new seeds.
96
249000
2000
04:26
We think there's an income problem, so we create
97
251000
2000
Myslíme si, že je problém s příjmem, tak
04:28
new ways of farming that increase income.
98
253000
3000
vytváříme nové způsoby farmaření,
abychom ho zvýšili.
abychom ho zvýšili.
04:31
Well, look at some old ways, some ways that we'd already cracked.
99
256000
3000
Podívejte se, jak jsme to řešili dříve.
04:34
Intercropping. Intercropping really increases income.
100
259000
2000
Smíšená výsadba skutečně
zvyšuje příjmy.
zvyšuje příjmy.
04:36
Sometimes in rice we found incredible increases in yield
101
261000
3000
U rýže dochází k neuvěřitelnému
nárůstu výnosů,
nárůstu výnosů,
04:39
when you mix different varieties of rice side by side.
102
264000
2000
když mícháte různé druhy rýže vedle sebe.
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
Někdo to dělá,
04:43
many are not. What's going on?
104
268000
2000
spousta ne. Proč?
04:45
This is the last mile.
105
270000
2000
Tohle je poslední míle.
Poslední míle je všude problematická.
04:47
The last mile is, everywhere, problematic.
106
272000
2000
04:49
Alright, what's the problem?
107
274000
2000
Dobře, v čem je problém?
04:51
The problem is this little three-pound machine
108
276000
3000
Problém je tahle čtrnáctideková mašinka,
04:54
that's behind your eyes and between your ears.
109
279000
4000
který máte za očima a mezi ušima.
04:58
This machine is really strange,
110
283000
2000
Tenhle stroj je velmi zvláštní,
05:00
and one of the consequences is that people are weird.
111
285000
4000
důsledkem čehož jsou lidé divní.
05:04
They do lots of inconsistent things.
112
289000
4000
Dělají spoustu rozporuplných věcí.
05:08
(Applause)
113
293000
2000
(Potlesk)
05:10
They do lots of inconsistent things.
114
295000
3000
Dělají spoustu rozporuplných věcí.
05:13
And the inconsistencies
115
298000
2000
A tyhle nestálosti v podstatě
05:15
create, fundamentally, this last mile problem.
116
300000
3000
vytvářejí problém poslední míle.
05:18
See, when we were dealing with our biology, bacteria,
117
303000
3000
Víte, když řešíme naší biologii, bakterie
05:21
the genes, the things inside here, the blood?
118
306000
3000
geny, věci uvnitř nás, krev...
05:24
That's complex, but it's manageable.
119
309000
3000
Je to složité, ale dá se to zvládnout.
05:27
When we're dealing with people like this?
120
312000
3000
Když ale řešíme takovéhle lidi?
05:30
The mind is more complex.
121
315000
2000
Mysl je mnohem složitější.
05:32
That's not as manageable, and that's what we're struggling with.
122
317000
2000
Nedá se to zvládnout, a bojujeme s tím.
05:34
Let me go back to diarrhea for a second.
123
319000
3000
S dovolením se na chvíli vrátím k průjmu.
05:37
Here's a question that was asked in the National Sample Survey,
124
322000
3000
Tady je otázka, která byla v
National Sample Survey,
National Sample Survey,
což je průzkum mezi mnoha
indickými ženi.
indickými ženi.
05:40
which is a survey asked of many Indian women:
125
325000
2000
05:42
"Your child has diarrhea.
126
327000
2000
"Vaše dítě má průjem.
05:44
Should you increase, maintain or decrease the number of fluids?"
127
329000
3000
Měla byste zvýšit, zachovat nebo
snížit příjem tekutin?"
snížit příjem tekutin?"
05:47
Just so you don't embarrass yourselves, I'll give you the right answer:
128
332000
3000
Abyste se neztrapnili, tak vám rovnou
řeknu správnou odpověď:
řeknu správnou odpověď:
05:50
It's increase.
129
335000
2000
Je to zvýšení.
05:54
Now, diarrhea's interesting
130
339000
1000
Průjem je zajímavý,
05:55
because it's been around for thousands of years,
131
340000
2000
protože tu je tisíce let,
05:57
ever since humankind really
132
342000
3000
v podstatě od chvíle,
kdy lidstvo žilo pospolu tak moc,
aby znečistilo vodu.
aby znečistilo vodu.
06:00
lived side by side enough to have really polluted water.
133
345000
3000
06:03
One Roman strategy that was very interesting
134
348000
2000
Jedna velice zajímavá římská strategie
06:05
was that -- and it really gave them a comparative advantage --
135
350000
2000
spočívala v tom – a byla
skutečně výhodná –
skutečně výhodná –
06:07
they made sure their soldiers didn't drink
136
352000
3000
že se ujistili, aby jejich
vojáci nepili
vojáci nepili
06:10
even remotely muddied waters.
137
355000
2000
ani trochu kalnou vodu.
06:12
Because if some of your troops get diarrhea they're not that effective
138
357000
3000
Protože když vaši vojáci dostanou průjem
nejsou v bitvě tak moc efektivní.
06:15
on the battlefield.
139
360000
2000
Takže kromě brnění a plátů
bylo komparativní výhodou Římanů
bylo komparativní výhodou Římanů
06:17
So, if you think of Roman comparative advantage part of it was the breast shields,
140
362000
2000
06:19
the breastplates, but part of it was drinking the right water.
141
364000
4000
i pití správné vody.
06:23
So, here are these women. They've seen their parents
142
368000
2000
Takže, máme tu ženy,
které viděly rodiče
které viděly rodiče
06:25
have struggled with diarrhea, they've struggled with diarrhea,
143
370000
2000
bojovat s průjmem,
ony bojovaly s průjmem,
ony bojovaly s průjmem,
06:27
they've seen lots of deaths. How do they answer this question?
144
372000
3000
viděly spoustu úmrtí.
Jak odpoví na tuto otázku?
Jak odpoví na tuto otázku?
06:30
In India, 35 to 50 percent say "Reduce."
145
375000
4000
V Indii, 35 až 50 procent řekne "Snížit".
06:34
Think about what that means for a second.
146
379000
2000
Na chvíli se zamyslete, co to znamená.
06:36
Thirty-five to 50 percent of women
147
381000
2000
35 až 50 procent žen zapomene
06:38
forget oral rehydration therapy,
148
383000
2000
na orální rehydrataci.
06:40
they are increasing --
149
385000
2000
Místo toho vlastně zvyšují
06:42
they are actually making their child
150
387000
3000
pravděpodobnost, že jejich dítě
06:45
more likely to die through their actions.
151
390000
3000
zemře, kvůli tomu, co udělají.
06:48
How is that possible?
152
393000
2000
Jak je to možné?
06:50
Well, one possibility -- I think that's how most people respond to this --
153
395000
3000
Jedna možnost je – myslím,
že tak reaguje většina lidí –
že tak reaguje většina lidí –
06:53
is to say, "That's just stupid."
154
398000
4000
říct: "Za to může hloupost."
06:57
I don't think that's stupid.
155
402000
2000
Nemyslím si, že za to může hloupost.
06:59
I think there is something very profoundly right in what these women are doing.
156
404000
3000
Myslím, na tom, co tyto ženy dělají,
je něco naprosto správně.
je něco naprosto správně.
07:02
And that is, you don't put water
157
407000
2000
Přeci nelijete vodu do kyblíku,
07:04
into a leaky bucket.
158
409000
2000
který je děravý.
07:06
So, think of the mental model that goes behind reducing the intake.
159
411000
4000
Přemýšlejte o mentálním modelu,
který stojí za snížením tekutin.
který stojí za snížením tekutin.
07:10
Just doesn't make sense.
160
415000
2000
To přece nedává smysl!
07:12
Now, the model is intuitively right.
161
417000
3000
Ten model je ale intuitivně správný.
07:15
It just doesn't happen to be right about the world.
162
420000
4000
Jenom není správný v tomhle světě.
07:19
But it makes a whole lot of sense at some deep level.
163
424000
3000
Ale někde hluboko uvnitř dává smysl,
07:22
And that, to me, is the fundamental challenge
164
427000
3000
a to je podle mě zásadní výzva
07:25
of the last mile.
165
430000
5000
poslední míle.
První výzva je to, čemu říkám
přesvědčovací výzva.
přesvědčovací výzva.
07:30
This first challenge is what I refer to as the persuasion challenge.
166
435000
3000
07:33
Convincing people to do something --
167
438000
2000
Přesvědčit lidi, aby něco udělali –
07:35
take oral rehydration therapy, intercrop, whatever it might be --
168
440000
2000
rehydratovali orálně,
pěstovali propojeně, cokoliv –
pěstovali propojeně, cokoliv –
07:37
is not an act of information:
169
442000
3000
není věcí informování.
07:40
"Let's give them the data,
170
445000
2000
"Dejme jim data,
07:42
and when they have data they'll do the right thing."
171
447000
2000
až uvidí data, udělají správnou věc."
07:44
It's more complex than that.
172
449000
2000
Je to ale složitější.
07:46
And if you want to understand how it's more complex
173
451000
2000
A jestli chcete vědět jak,
07:48
let me start with something kind of interesting.
174
453000
4000
nechte mě začít s něčím docela zajímavým.
07:52
I'm going to give you a little math problem,
175
457000
2000
Ukážu vám krátký příklad,
a chci abyste odpověděli,
co nejrychleji to půjde.
co nejrychleji to půjde.
07:54
and I want you to just yell out the answer as fast as possible.
176
459000
3000
07:57
A bat and a ball together cost $1.10.
177
462000
2000
Pálka a míček stojí dohromady $1.10.
07:59
The bat costs a dollar more than the ball.
178
464000
3000
Pálka stojí o dolar více než míček.
08:02
How much does the ball cost? Quick.
179
467000
3000
Kolik stojí míček? Rychle.
08:05
So, somebody out there says, "Five."
180
470000
2000
Někdo tady řekl "pět centů."
08:07
A lot of you said, "Ten."
181
472000
2000
Hodně z vás řeklo "deset."
08:09
Let's think about 10 for a second.
182
474000
3000
Pojďme se zamyslet nad těmi deseti.
08:12
If the ball costs 10, the bat costs...
183
477000
4000
Jestliže míček stojí deset centů,
pálka stojí...
pálka stojí...
08:16
this is easy, $1.10.
184
481000
2000
je to jednoduché, $1.10.
08:18
Yeah. So, together they would cost $1.20.
185
483000
3000
Takže dohromady by stály $1.20.
08:21
So, here you all are, ostensibly educated people.
186
486000
3000
Tady jste, údajně vzdělaní lidé.
08:24
Most of you look smart.
187
489000
3000
Většina z vás vypadá chytře.
08:27
The combination of that produces
188
492000
3000
A výsledkem je,
08:30
something that is actually, you got this thing wrong.
189
495000
2000
že jste odpověděli špatně.
08:32
How is that possible? Let's go to something else.
190
497000
3000
Jak je to možné?
Pojďme se podívat na něco jiného
Pojďme se podívat na něco jiného
08:35
I know algebra can be complicated.
191
500000
3000
Vím, že počítání může být složité.
08:38
So, let's dial this back. That's what? Fifth grade? Fourth grade?
192
503000
3000
Podívejme se zpátky, je to co?
Pátá? Čtvrtá třída?
Pátá? Čtvrtá třída?
08:41
Let's go back to kindergarten. OK?
193
506000
3000
Pojďme zpátky do školky, ok?
08:44
There's a great show on American television that you have to watch.
194
509000
2000
V USA je skvělá show,
podívejte se na ni.
podívejte se na ni.
08:46
It's called "Are You Smarter Than a Fifth Grader?"
195
511000
2000
Jmenuje se "Jste chytřejší než páťák?"
08:48
I think we've learned the answer to that here.
196
513000
3000
Myslím, že už jsme se dnes
dozvěděli odpověď.
dozvěděli odpověď.
Vraťme se až do školky. Schválně, jestli
porazíte pětileté děti.
porazíte pětileté děti.
08:51
Let's move to kindergarten. Let's see if we can beat five-year-olds.
197
516000
3000
08:54
Here's what I'm going to do: I'm going to put objects on the screen.
198
519000
3000
Udělám následující:
promítnu vám objekty.
promítnu vám objekty.
08:57
I just want you to name the color of the object.
199
522000
4000
Chci jenom, abyste řekli barvu
těch objektů.
těch objektů.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
To je všechno, OK?
09:03
I want you to do it fast, and say it out loud with me,
201
528000
3000
Chci, abyste to říkali rychle
a nahlas se mnou,
a nahlas se mnou,
09:06
and do it quickly. I'll make the first one easy for you.
202
531000
2000
První vám zjednoduším.
09:08
Ready? Black.
203
533000
2000
Připraveni? Černá.
09:10
Now the next ones I want you to do quickly and say it out loud.
204
535000
2000
Ty další říkejte nahlas a rychle.
09:12
Ready? Go.
205
537000
2000
Připraveni? Jedeme.
Publikum: Červená. Zelená.
09:14
Audience: Red. Green.
206
539000
2000
09:16
Yellow. Blue. Red.
207
541000
2000
Žlutá. Modrá. Červená.
09:18
(Laughter)
208
543000
3000
(Smích)
09:21
Sendhil Mullainathan: That's pretty good.
209
546000
4000
To je...
...docela slušný.
09:25
Almost out of kindergarten.
210
550000
2000
Skoro jste se dostali ze školky.
09:27
What is all this telling us?
211
552000
2000
Co nám to říká?
09:29
You see, what's going on here, and in the bat and ball problem
212
554000
3000
Víte, o co jde tady a v příkladu
s pálkou a míčkem, je to,
s pálkou a míčkem, je to,
09:32
is that you have some intuitive ways of interacting with the world,
213
557000
3000
že máme určité způsoby intuitivních
reakcí, a modely,
reakcí, a modely,
09:35
some models that you use to understand the world.
214
560000
2000
které používáme, abychom
porozuměli světu.
porozuměli světu.
09:37
These models, like the leaky bucket,
215
562000
2000
Tyhle modely, stejně jako děravý kyblík,
09:39
work well in most situations.
216
564000
2000
fungují ve většině situací dobře.
09:41
I suspect most of you --
217
566000
2000
Myslím, že většina z vás –
09:43
I hope that's true for the rest of you --
218
568000
2000
a doufám, že i ten zbytek –
09:45
actually do pretty well with addition and subtraction in the real world.
219
570000
4000
ve skutečnosti
zvládáte sčítání a odčítání.
zvládáte sčítání a odčítání.
09:49
I found a problem, a specific problem
220
574000
2000
Našel jsem problém,
určitý problém,
určitý problém,
09:51
that actually found an error with that.
221
576000
3000
který poukázal na chybu.
09:54
Diarrhea, and many last mile problems, are like that.
222
579000
2000
Průjem, a další problémy
poslední míle jsou takové.
poslední míle jsou takové.
09:56
They are situations where the mental model
223
581000
2000
Jsou to situace, kdy
mentální model
mentální model
09:58
doesn't match the reality.
224
583000
2000
neodpovídá realitě.
10:00
Same thing here:
225
585000
2000
O to samé jde tady:
10:02
You had an intuitive response to this that was very quick.
226
587000
2000
Měli jste rychlou a intuitivní reakci.
10:04
You read "blue" and you wanted to say "blue," even though you knew your task was red.
227
589000
3000
Četli jste a chtěli říct "modrá"
i když jste věděli, že je to červená
i když jste věděli, že je to červená
10:07
Now, I do this stuff because it's fun.
228
592000
2000
Tohle dělám, protože
mě to baví.
mě to baví.
10:09
But it's more profound than fun.
229
594000
4000
Ale má to větší smysl,
než jenom zábavu.
než jenom zábavu.
10:13
I'll give you a good example of how it actually effects persuasion.
230
598000
3000
Dám vám dobrý příklad, jaký vliv
to vlastně má na přesvědčování.
to vlastně má na přesvědčování.
10:16
BMW is a pretty safe car.
231
601000
3000
BMW je bezpečné auto.
10:19
And they are trying to figure out, "Safety is good.
232
604000
2000
Bezpečnost je dobrá, chci
na bezpečnosti postavit reklamu.
na bezpečnosti postavit reklamu.
10:21
I want to advertise safety. How am I going to advertise safety?"
233
606000
2000
Jak to udělám?
10:23
"I could give people numbers. We do well on crash tests."
234
608000
3000
"Můžu lidem dát čísla!
Jsme dobří v crash testech."
Jsme dobří v crash testech."
10:26
But the truth of the matter is, you look at that car,
235
611000
2000
Nicméně, když se na to auto podíváte,
10:28
it doesn't look like a Volvo,
236
613000
2000
nevypadá jako Volvo,
10:30
and it doesn't look like a Hummer.
237
615000
2000
a nevypadá ani jako Hummer.
10:32
So, what I want you to think about for a few minutes
238
617000
2000
O čem chci, abyste
pár minut přemýšleli, je:
pár minut přemýšleli, je:
10:34
is: How would you convey safety of the BMW? Okay?
239
619000
3000
jak byste vyjádřili bezpečnost BMW.
OK?
OK?
10:37
So now, while you're thinking about that let's move to a second task.
240
622000
3000
Teď, když o tom přemýšlíte, se
posuneme k druhému úkolu.
posuneme k druhému úkolu.
10:40
The second task is fuel efficiency. Okay?
241
625000
3000
Druhý úkol je úspora paliva.
OK?
OK?
10:43
Here's another puzzle for all of you.
242
628000
2000
Tady máte další hádanku.
10:45
One person walks into a car lot,
243
630000
2000
První člověk přijde do prodejny aut,
10:47
and they're thinking about buying this Toyota Yaris.
244
632000
3000
a zvažuje nákup Toyoty Yaris.
10:50
They are saying, "This is 35 miles per gallon. I'm going to do
245
635000
2000
Říká: "Ujede to 35 mil na galon, udělám
10:52
the environmentally right thing, I'm going to buy the Prius,
246
637000
2000
ekologicky správnou věc, koupím si Prius,
10:54
50 miles per gallon."
247
639000
2000
50 mil na galon."
10:56
Another person walks into the lot,
248
641000
2000
Druhý člověk vejde do prodejny,
10:58
and they're about to buy a Hummer, nine miles per gallon,
249
643000
2000
a chce si koupit Hummer, 9 mil na galon.
11:00
fully loaded, luxury.
250
645000
2000
V plné výbavě, luxusní.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turbo? Do I need this heavyweight car?"
251
647000
4000
A říká si: "Potřebuju vůbec turbo?
Potřebuju tohle těžký auto?
Potřebuju tohle těžký auto?
11:06
I'm going to do something good for the environment.
252
651000
2000
Udělám něco pro životní prostředí.
11:08
I'm going to take off some of that weight,
253
653000
2000
Uberu něco z té váhy,
11:10
and I'm going to buy a Hummer that's 11 miles per gallon."
254
655000
3000
koupím si Hummer, který udělá
11 mil na galon."
11 mil na galon."
11:13
Which one of these people has done more for the environment?
255
658000
3000
Který z těch dvou pomohl
životnímu prostředí více?
životnímu prostředí více?
11:16
See, you have a mental model.
256
661000
2000
Zase je tu váš mentální model.
11:18
Fifty versus 35, that's a big move. Eleven versus nine? Come on.
257
663000
3000
50 versus 35, to je velký rozdíl.
11 proti 9? Ale jděte.
11 proti 9? Ale jděte.
11:21
Turns out, go home and do the math,
258
666000
3000
Ukazuje se ale – jděte domů
a spočítejte si to –
a spočítejte si to –
že 9 proti 11 je větší rozdíl.
Druhý člověk ušetří více paliva.
Druhý člověk ušetří více paliva.
11:24
the nine to 11 is a bigger change. That person has saved more gallons.
259
669000
3000
11:27
Why? Because we don't care about miles per gallon, we care about
260
672000
2000
Proč? Protože nás nezajímají
míle na galon,
míle na galon,
11:29
gallons per mile.
261
674000
2000
zajímají nás galony na míli.
11:31
Think about how powerful that is if you're trying to encourage fuel efficiency.
262
676000
3000
Uvědomte si, jak silně to může
povzbuzovat k šetření palivem.
povzbuzovat k šetření palivem.
11:34
Miles per gallon is the way we present things.
263
679000
2000
Všude uvádíme míle na galon.
11:36
If we want to encourage change of behavior,
264
681000
3000
Kdybychom chtěli pobídnout
lidi ke změně,
lidi ke změně,
11:39
gallons per mile would have far more effectiveness.
265
684000
2000
galony na míli by byly
mnohem efektivnější.
mnohem efektivnější.
11:41
Researchers have found these type of anomalies.
266
686000
3000
Výzkumy odhalily
podobné anomálie.
podobné anomálie.
11:44
Okay, back to BMW. What should they do?
267
689000
3000
OK, zpátky k BMW,
co by měli udělat?
co by měli udělat?
11:47
The problem BMW faces is this car looks safe.
268
692000
3000
BMW má problém, protože tohle
auto vypadá bezpečně.
auto vypadá bezpečně.
11:50
This car, which is my Mini, doesn't look that safe.
269
695000
4000
Tohle auto, MINI, nevypadá bezpečně.
11:54
Here was BMW's brilliant insight, which they embodied into an ad campaign.
270
699000
3000
Na co BMW přišlo, a včlenilo
do reklamní kampaně, je toto:
do reklamní kampaně, je toto:
11:57
They showed a BMW driving down the street.
271
702000
2000
Ukázali BMW, jak jede po silnici.
11:59
There's a truck on the right. Boxes fall out of the truck.
272
704000
3000
Vpravo je náklaďák, z něho
vypadnou bedny.
vypadnou bedny.
12:02
The car swerves to avoid it, and therefore doesn't get into an accident.
273
707000
5000
Auto rychle zahne,
aby se jim vyhnulo.
aby se jim vyhnulo.
A tak nedojde k nehodě.
12:07
BWM realizes safety, in people's minds, has two components.
274
712000
4000
BMW si uvědomilo, že v hlavách lidí
má bezpečnost dvě složky.
má bezpečnost dvě složky.
12:11
You can be safe because when you're hit, you survive,
275
716000
4000
Můžete být v bezpečí, protože když
narazíte, tak přežijete.
narazíte, tak přežijete.
12:15
or you can be safe because you avoid accidents.
276
720000
2000
Nebo můžete být v bezpečí,
protože nenarazíte.
protože nenarazíte.
12:17
Remarkably successful campaign, but notice the power of it.
277
722000
2000
Velice úspěšná kampaň, ale
všimněte si, v čem je silná.
všimněte si, v čem je silná.
12:19
It harnesses something you already believe.
278
724000
3000
Využívá něco, v co už věříte.
12:22
Now, even if I persuaded you to do something,
279
727000
4000
I kdybych vás přesvědčil,
abyste něco udělali,
abyste něco udělali,
12:26
it's hard sometimes to actually get action as a result.
280
731000
4000
občas je těžké dojít
až k činům.
až k činům.
12:30
You all probably intended to wake up,
281
735000
2000
Všichni jste se chtěli vzbudit,
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
nevím, v 6:30, 7 ráno.
12:35
This is a battle we all fight every day,
283
740000
2000
Je to každodenní bitva,
12:37
along with trying to get to the gym.
284
742000
3000
stejně jako se snažíme dokopat
do posilovny.
do posilovny.
12:40
Now, this is an example of that battle,
285
745000
3000
Tohle je příklad stejné bitvy,
12:43
and makes us realize intentions don't always translate into action,
286
748000
3000
díky kterému si uvědomíme, že záměry
ne vždy vedou k činům.
ne vždy vedou k činům.
12:46
and so one of the fundamental challenges
287
751000
2000
A proto je jednou z nejzásadnějších výzev:
12:48
is how we would actually do that. OK?
288
753000
4000
"Jak bychom toho dosáhli?"
12:52
So, let me now talk about the last mile problem.
289
757000
3000
Pojďme si promluvit o
problému poslední míle.
problému poslední míle.
12:55
So far, I've been pretty negative.
290
760000
3000
Zatím jsem byl dost negativní.
12:58
I've been trying to show you the oddities of human behavior.
291
763000
3000
Snažil jsem se vám ukázat
zvláštní lidské chování.
zvláštní lidské chování.
13:01
And I think maybe I'm being too negative.
292
766000
2000
A možná jsem byl až moc negativní.
13:03
Maybe it's the diarrhea.
293
768000
2000
Možná je to tím průjmem.
13:05
Maybe the last mile problem really should be thought of
294
770000
2000
Možná bychom o problému
poslední míle
poslední míle
měli přemýšlet jako o
příležitosti poslední míle.
příležitosti poslední míle.
13:07
as the last mile opportunity.
295
772000
2000
13:09
Let's go back to diabetes.
296
774000
2000
Vraťme se k cukrovce.
13:11
This is a typical insulin injection.
297
776000
3000
Tohle je běžná injekce inzulinu.
13:14
Now, carrying this thing around is complicated.
298
779000
3000
Nosit ji s sebou je složité.
13:17
You gotta carry the bottle, you gotta carry the syringe.
299
782000
4000
Musíte nosit lahvičku a ještě injekci.
13:21
It's also painful.
300
786000
2000
Navíc je to bolestivé.
13:23
Now, you may think to yourself, "Well, if my eyes depended on it,
301
788000
4000
Možná si říkáte: "Kdyby na tom
závisel můj zrak,
závisel můj zrak,
13:27
you know, I would obviously use it every day."
302
792000
2000
tak bych to samozřejmě
používal každý den."
používal každý den."
13:29
But the pain, the discomfort,
303
794000
2000
Ale ta bolest, nepříjemnosti,
neustálá pozornost, soustředění,
abyste na to nezapomněli,
abyste na to nezapomněli,
13:31
you know, paying attention, remembering to put it in your purse
304
796000
2000
13:33
when you go on a long trip:
305
798000
2000
když jedete na dlouhou cestu.
13:35
These are the day-to-day of life, and they do pose problems.
306
800000
4000
Jsou to každodenní záležitosti,
které představují problém.
které představují problém.
13:39
Here is an innovation, a design innovation.
307
804000
3000
Tady je inovace, inovativní návrh.
13:42
This is a pen, it's called an insulin pen, preloaded.
308
807000
4000
Je to pero, říká se mu inzulinové pero.
Předem naplněné, s ostrou jehlou.
13:46
The needle is particularly sharp.
309
811000
1000
13:47
You just gotta carry this thing around.
310
812000
2000
Stačí, když to nosíte sebou.
Jednodušší k použití, méně bolestivé.
13:49
It's much easier to use, much less painful.
311
814000
2000
13:51
Anywhere between five and 10 percent increase in adherence,
312
816000
4000
Něco mezi 5 až 10 procentním nárůstem
dodržování dávkování,
dodržování dávkování,
13:55
just as a result of this.
313
820000
2000
jen díky tomuhle.
13:57
That's what I'm talking about as a last mile opportunity.
314
822000
3000
Přesně tomu říkám
příležitost poslední míle.
příležitost poslední míle.
14:00
You see, we tend to think the problem is solved
315
825000
3000
Víte, my si myslíme,
že problém je vyřešen,
že problém je vyřešen,
14:03
when we solve the technology problem.
316
828000
2000
když ho vyřešíme technologicky.
14:05
But the human innovation, the human problem
317
830000
2000
Ale lidské chování, problémy lidí,
14:07
still remains, and that's a great frontier that we have left.
318
832000
4000
dál zůstávají a k jejich
hranicím máme ještě daleko.
hranicím máme ještě daleko.
14:11
This isn't about the biology of people;
319
836000
2000
Tady nejde o lidskou biologii,
14:13
this is now about the brains, the psychology of people,
320
838000
4000
jde o myšlení, lidskou psychologii,
14:17
and innovation needs to continue all the way through
321
842000
2000
a inovace to musí dotáhnout
14:19
the last mile.
322
844000
2000
až do poslední míle.
14:21
Here's another example of this.
323
846000
2000
Tady máte další příklad.
14:23
This is from a company called Positive Energy.
324
848000
3000
Tohle je formulář společnosti
Positive Energy.
Positive Energy.
14:26
This is about energy efficiency.
325
851000
2000
Jde tu o úsporu energie.
14:28
We're spending a lot of time on fuel cells right now.
326
853000
3000
Nyní utrácíme hodně za palivové články.
14:31
What this company does is they send a letter
327
856000
2000
Tahle společnost rozesílá
dopis do domácností,
dopis do domácností,
14:33
to households that say, "Here's your energy use,
328
858000
2000
který říká: Tolik spotřebujete vy,
14:35
here's your neighbor's energy use: You're doing well." Smiley face.
329
860000
3000
tolik spotřebuje váš soused.
Jde vám to dobře." Smajlík.
Jde vám to dobře." Smajlík.
14:38
"You're doing worse." Frown.
330
863000
2000
"Jde vám to hůře." Smutný smajlík.
14:40
And what they find is just this letter, nothing else,
331
865000
3000
A došli k tomu, že
jen tenhle dopis, nic jiného,
jen tenhle dopis, nic jiného,
14:43
has a two to three percent reduction in electricity use.
332
868000
2000
vedl k dvouprocentnímu
snížení spotřeby.
snížení spotřeby.
14:45
And you want to think about the social value of that
333
870000
2000
Abyste věděli, jakou to má
hodnotu pro společnost
hodnotu pro společnost
14:47
in terms of carbon offsets, reduced electricity,
334
872000
2000
z hlediska úspory uhlíku
a elektřiny.
a elektřiny.
14:49
900 million dollars per year.
335
874000
2000
900 milionů dolarů ročně.
14:51
Why? Because for free,
336
876000
2000
Proč? Protože jsme zdarma –
14:53
this isn't a new technology, this is a letter --
337
878000
2000
tohle není nová technologie, je to dopis –
14:55
we're getting a Big Bang in behavior.
338
880000
2000
dosáhli Velkého třesku v lidském chování.
14:57
So, how do we tackle the last mile?
339
882000
4000
Jak se tedy poprat s poslední mílí?
15:01
I think this tells us there is an opportunity.
340
886000
3000
Myslím, že tohle všechno nám říká,
že je tu příležitost.
že je tu příležitost.
15:04
And I think to tackle it, we need to combine
341
889000
2000
Abychom se s ní poprali,
musíme spojit
musíme spojit
15:06
psychology,
342
891000
2000
psychologii,
15:08
marketing,
343
893000
2000
marketing,
15:10
art, we've seen that.
344
895000
2000
umění, to už jsme viděli.
15:12
But you know what we need to combine it with?
345
897000
2000
Ale víte s čím to musíme spojit?
15:14
We need to combine this with the scientific method.
346
899000
2000
S vědeckým přístupem.
15:16
See what's really puzzling and frustrating about the last mile, to me,
347
901000
4000
Co mě na poslední míli zaráží a frustruje,
15:20
is that the first 999 miles are all about science.
348
905000
3000
je, že prvních 999 mil šlo jenom o vědu.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicine works, go ahead and use it."
349
908000
4000
Nikdo by neřekl: "Hej, myslím,
že tenhle lék funguje, jdi a použij ho."
že tenhle lék funguje, jdi a použij ho."
15:27
We have testing, we go to the lab, we try it again, we have refinement.
350
912000
2000
Testujeme je, vylepšujeme je,
zkoušíme to znovu a znovu.
zkoušíme to znovu a znovu.
15:29
But you know what we do on the last mile?
351
914000
3000
Ale co uděláme na poslední míli?
15:32
"Oh, this is a good idea. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"To je dobrý nápad. Lidem
se to bude líbit. Pusťme to na veřejnost."
se to bude líbit. Pusťme to na veřejnost."
15:35
The amount of resources we put in are disparate.
353
920000
2000
Využíváme neodpovídající
množství zdrojů.
množství zdrojů.
15:37
We put billions of dollars into fuel-efficient technologies.
354
922000
3000
Investujeme miliardy dolarů
do úsporných technologií.
do úsporných technologií.
15:40
How much are we putting into
355
925000
2000
Kolik investujeme do
15:42
energy behavior change
356
927000
2000
energie změny chování
15:44
in a credible, systematic, testing way?
357
929000
3000
spolehlivým, plánovaným
a prověřeným způsobem?
a prověřeným způsobem?
15:47
Now, I think that we're on the verge of something big.
358
932000
3000
Myslím, že jsme na pokraji něčeho velkého.
15:50
We're on the verge of a whole new social science.
359
935000
3000
Jsme na pokraji zcela nové sociální vědy.
15:53
It's a social science that recognizes --
360
938000
2000
Je to sociální věda, která uznává –
15:55
much like science recognizes the complexity of the body,
361
940000
3000
podobně jako věda rozpoznává
složitost těla,
složitost těla,
15:58
biology recognizes the complexity of the body -- we'll recognize
362
943000
2000
jako biologie rozpoznává složitost těla –
16:00
the complexity of the human mind.
363
945000
2000
my budeme uznávat složitost
lidské mysli.
lidské mysli.
16:02
The careful testing, retesting, design,
364
947000
2000
Pečlivé, opakované testy a návrhy
16:04
are going to open up vistas of understanding,
365
949000
3000
poskytnou nový pohled na chápání,
16:07
complexities, difficult things.
366
952000
2000
složitosti a obtížné věci.
16:09
And those vistas will both create new science,
367
954000
3000
A tyhle pohledy vytvoří jednak novou vědu
16:12
and fundamental change in the world as we see it, in the next hundred years.
368
957000
4000
a jednak zásadním způsobem
změní svět v příštích 100 letech.
změní svět v příštích 100 letech.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
Tak jo, díky moc.
(Potlesk)
16:18
(Applause)
370
963000
2000
Chris Anderson: Sendhile, mockrát
vám děkujeme.
vám děkujeme.
16:20
Chris Anderson: Sendhil, thank you so much.
371
965000
2000
16:22
So, this whole area is so fascinating.
372
967000
3000
Celá tato oblast je tak fascinující.
16:25
I mean, it sometimes feels, listening to behavioral economists
373
970000
3000
Myslím, když občas člověk poslouchá
behaviorální ekonomy,
behaviorální ekonomy,
16:28
that they are kind of putting into place
374
973000
3000
má pocit, že tak trochu
akademicky ukotvují to,
akademicky ukotvují to,
16:31
academically, what great marketers
375
976000
2000
co velcí marketéři vlastně
16:33
have sort of intuitively known for a long time.
376
978000
3000
intuitivně ví už dlouhou dobu.
16:36
How much is your field talking to great marketers
377
981000
4000
Jak velkou část vašeho oboru
představují rozhovory s marketéry
představují rozhovory s marketéry
16:40
about their insights into human psychology?
378
985000
2000
o jejich vhledech do lidské psychologie?
16:42
Because they've seen it on the ground.
379
987000
2000
Protože oni to viděli v praxi.
16:44
Sendhil Mullainathan: Yeah, we spend a lot of time talking to marketers,
380
989000
2000
Sendhil: Jo, strávíme hodně času
mluvením s marketéry
mluvením s marketéry
16:46
and I think 60 percent of it is exactly what you say,
381
991000
3000
a myslím, že z 60 procent
je to přesně, jak říkáte.
je to přesně, jak říkáte.
Mají spoustu znalostí,
které se snažíme nahromadit.
které se snažíme nahromadit.
16:49
there are insights to be gleaned there.
382
994000
2000
16:51
Forty percent of it is about what marketing is.
383
996000
2000
40 procent zůstává
podstatou marketingu.
podstatou marketingu.
16:53
Marketing is selling an ad to a firm.
384
998000
5000
Marketing je prodávání reklamy firmě.
16:58
So, in some sense, a lot of marketing is about
385
1003000
2000
V určitém směru je marketing
17:00
convincing a CEO, "This is a good ad campaign."
386
1005000
3000
o přesvědčování ředitelů:
"Tohle je dobrá reklamní kampaň."
"Tohle je dobrá reklamní kampaň."
17:03
So, there is a little bit of slippage there.
387
1008000
2000
Takže tam to trochu sklouzává.
17:05
That's just a caveat. That's different from actually having an effective ad campaign.
388
1010000
4000
Na to jsem jen chtěl upozornit, že je
to odlišné od pouhé efektivní kampaně.
to odlišné od pouhé efektivní kampaně.
17:09
And one of the new movements in marketing is: How do we actually
389
1014000
2000
A jedním z nových
směrů v marketingu je:
směrů v marketingu je:
Jak vlastně změříme efektivitu?
Jsme efektivní?
Jsme efektivní?
17:11
measure effectiveness? Are we effective?
390
1016000
2000
17:13
CA: How you take your insights here
391
1018000
4000
CA: Jak vlastně přenášíte znalosti
17:17
and actually get them integrated
392
1022000
3000
odtud a integrujete je v praxi
do fungujících obchodních modelů,
do fungujících obchodních modelů,
17:20
into working business models on the ground,
393
1025000
3000
třeba v indických vesnicích?
17:23
in Indian villages, for example?
394
1028000
2000
17:25
SM: So, the scientific method I alluded to is pretty important.
395
1030000
3000
SM: Ten vědecký přístup,
na který jsem narážel,
na který jsem narážel,
je velmi důležitý.
17:28
We work closely with companies that have operational capacity,
396
1033000
2000
Úzce spolupracujeme s firmami
nebo s neziskovkami,
nebo s neziskovkami,
17:30
or nonprofits that have operational capacity.
397
1035000
2000
které mají operační kapacity.
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behavior change.
398
1037000
2000
A řekneme si: "Dobře, chcete
docílit této změny chování.
docílit této změny chování.
17:34
Let's come up with a few ideas, test them,
399
1039000
3000
Pojďme něco vymyslet,
otestujme to, uvidíme, co bude fungovat,
17:37
see which is working, go back, synthesize,
400
1042000
2000
znovu se nad tím zamyslíme
a přijdeme na něco, co funguje."
a přijdeme na něco, co funguje."
17:39
and try to come up with a thing that works,"
401
1044000
2000
17:41
and then we're able to scale with partners.
402
1046000
2000
A pak to s našimi
partnery rozšíříme.
partnery rozšíříme.
17:43
It's kind of the model that has worked in other contexts.
403
1048000
2000
Je to typ modelu,
který fungoval už jinde.
který fungoval už jinde.
17:45
If you have biological problems
404
1050000
2000
Když máte biologický problém,
zkoušíte najít řešení, které funguje,
a pak to rozšíříte.
a pak to rozšíříte.
17:47
we try and fix it, see if it works, and then work the scale.
405
1052000
2000
17:49
CA: Alright Sendhil, thanks so much for coming to TED. Thank you.
406
1054000
3000
CA: Dobře. Sendhile, mockrát děkuji,
že jsi přišel na TED. Díky.
že jsi přišel na TED. Díky.
17:52
(Applause)
407
1057000
3000
(Potlesk)
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