ABOUT THE SPEAKER
Baba Shiv - Neuroeconomist
Baba Shiv studies how “liking” and “wanting” shape the choices we make, and what that means in the world of marketing.

Why you should listen

Does a bottle of wine’s price tag price affect the pleasure one experiences in buying and drinking it? Does getting immediate feedback on a choice lead a person to doubt their decision? Does being denied something make people pursue it more hotly while simultaneously liking it less? Over his academic career, Baba Shiv has researched these questions in neuroeconomics, winning awards like the William O’Dell prize for an article that made a significant, long-term contribution to marketing theory and practice. Two of Professor Shiv's publications have received the Citation of Excellence from Emerald Management Reviews, and his research has been been featured on "The Tonight Show with Jay Leno" and on NPR's "Radiolab," as well as in the Financial Times, The New York Times, and The Wall Street Journal.

A professor at Stanford's Graduate School of Busines , Shiv is the director of the Strategic Marketing Management Executive Program and teaches several popular MBA courses including “The Frinky Science of the Mind” and “Entrepreneurial Ventures in Luxury Markets.” He served as the editor of the Journal of Consumer Research and is also on the editorial boards of the Journal of Consumer Psychology, Journal of Retailing, Journal of Marketing and the Journal of Marketing Research.

More profile about the speaker
Baba Shiv | Speaker | TED.com
TEDxStanford

Baba Shiv: Sometimes it's good to give up the driver's seat

Baba Shiv: Manchmal ist es gut, das Ruder aus der Hand zu geben

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Über Jahre hinweg haben Untersuchungen eine der Logik widersprechende Tatsache des menschlichen Wesens ans Licht gebracht: Manchmal macht es uns weniger glücklicher, wenn wir mehr Auswahlmöglichkeiten haben. Das kann auch dann zutreffen, wenn es um medizinsche Behandlungen geht. Baba Shiv stellt eine faszinierende Studie vor, die misst, inwiefern große Auswahl die Tür zu Zweifeln öffnet und legt dar, dass die Abgabe von Kontrolle — besonders bei Entscheidungen über Leben und Tod — das Beste für uns sein könnte.
- Neuroeconomist
Baba Shiv studies how “liking” and “wanting” shape the choices we make, and what that means in the world of marketing. Full bio

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00:16
I want to startAnfang on a slightlyleicht somberdüstere noteHinweis.
0
542
3132
Ich möchte mit einem ernsten Thema beginnen.
00:19
Two thousandtausend and sevenSieben, fivefünf yearsJahre agovor,
1
3674
3773
Im Jahr 2007, also vor 5 Jahren,
00:23
my wifeEhefrau getsbekommt diagnoseddiagnostiziert with breastBrust cancerKrebs,
2
7447
3046
erhielt meine Frau die Diagnose Brustkrebs,
00:26
stageStufe IIBIIB.
3
10493
3050
Stadium II B.
00:29
Now, looking back, the mostdie meisten harrowingEggen
4
13543
2151
Zurückschauend waren das Kummervollste
00:31
partTeil of that experienceErfahrung
5
15694
1144
an dieser Erfahrung
00:32
was not just the hospitalKrankenhaus visitsBesuche --
6
16838
2112
nicht nur die Klinikbesuche –
00:34
these were very painfulschmerzlich for my wifeEhefrau, understandablyverständlicherweise so.
7
18950
3212
diese waren verständlicherweise
sehr schmerzhaft für meine Frau.
00:38
It was not even the initialInitiale shockSchock of knowingzu wissen
8
22162
1822
Es war nicht einmal der erste Schock,
00:39
that she had breastBrust cancerKrebs, just 39 yearsJahre oldalt,
9
23984
2104
dass sie mit nur 39 Jahren Brustkrebs hat,
00:41
absolutelyunbedingt no historyGeschichte of cancerKrebs in her familyFamilie.
10
26088
4040
obwohl es keine Vorerkrankungen
in ihrer Familie gab.
00:46
The mostdie meisten horrifyingerschreckend and agonizingquälend partTeil
11
30128
3069
Das Schlimmste und Quälendste an
00:49
of the wholeganze experienceErfahrung was we were makingHerstellung
12
33197
2664
der ganzen Erfahrung war, dass wir
00:51
decisionsEntscheidungen after decisionsEntscheidungen after decisionsEntscheidungen
13
35861
1905
eine Entscheidung nach der anderen trafen,
00:53
that were beingSein thrustSchub uponauf us.
14
37766
2068
die uns aufgezwängt wurden.
00:55
Should it be a mastectomyMastektomie? Should it be a lumpectomyLumpektomie?
15
39834
3186
Sollte man die Brust entfernen?
Sollte man sie erhalten?
00:58
Should it be a more aggressiveaggressiv formbilden of treatmentBehandlung,
16
43020
2376
Sollte man eine aggressivere
Behandlungsform wählen,
01:01
givengegeben that it was stageStufe IIBIIB?
17
45396
1881
wo es doch schon Stadium II B war?
01:03
With all the sideSeite effectsAuswirkungen?
18
47277
1536
Mit all den Nebenwirkungen?
01:04
Or should it be a lessWeniger aggressiveaggressiv formbilden of treatmentBehandlung?
19
48813
2888
Oder sollte man eine weniger aggressive Therapie wählen?
01:07
And these were beingSein pressedgedrückt uponauf us
20
51701
2198
Und diese Fragen wurden uns aufgezwängt
01:09
by the doctorsÄrzte.
21
53899
2276
von den Ärzten.
01:12
Now, you could askFragen this questionFrage,
22
56175
1467
Jetzt könnte man sich fragen,
01:13
why were the doctorsÄrzte doing this?
23
57642
1666
warum taten die Ärzte das?
01:15
Now, a simplisticvereinfachende answerAntworten would be,
24
59308
1783
Eine vereinfachende Antwort wäre,
01:16
the doctorsÄrzte are doing this because they want to protectschützen themselvessich legallyrechtlich.
25
61091
4368
dass die Ärzte so handeln, weil sie
sich juristisch absichern wollen.
01:21
I think that is too simplisticvereinfachende.
26
65459
1723
Ich denke, das ist allzu simpel.
01:23
These are well-meaningwohlmeinend doctorsÄrzte,
27
67182
1477
Das sind gutmeinende Ärzte,
01:24
some of them have goneWeg on to becomewerden very good friendsFreunde.
28
68659
2039
einige von ihnen sind inzwischen sehr gute Freunde.
01:26
They probablywahrscheinlich were simplyeinfach followinges folgen the wisdomWeisheit
29
70698
2137
Wahrscheinlich verließen sie sich einfach
01:28
that has come down the agesAlter, this adageSprichwort that when you're makingHerstellung decisionsEntscheidungen,
30
72835
3808
auf ihre jahrelange Erfahrung,
die besagt, dass, wenn man
01:32
especiallyinsbesondere decisionsEntscheidungen of importanceBedeutung,
31
76643
2423
wichtige Entscheidungen trifft,
01:34
it's bestBeste to be in chargeberechnen, it's bestBeste to be in controlsteuern,
32
79066
2939
es das Beste ist, die Verantwortung
und die Kontrolle zu haben,
01:37
it's bestBeste to be in the driver'sFahrer seatSitz.
33
82005
2993
das Steuer in der Hand zu halten.
01:40
And we were certainlybestimmt in the driver'sFahrer seatSitz,
34
84998
2057
Und wir hatten ganz sicherlich
das Steuer in der Hand,
01:42
makingHerstellung all these decisionsEntscheidungen, and let me tell you,
35
87055
1830
als wir all diese Entscheidungen trafen,
01:44
if some of you had been there,
36
88885
1535
und lassen Sie mich Ihnen sagen,
01:46
it was a mostdie meisten agonizingquälend and harrowingEggen experienceErfahrung.
37
90420
3872
es war eine äußerst quälende
und kummervolle Erfahrung.
01:50
WhichDie got me thinkingDenken.
38
94292
1449
Sie brachte mich zum Nachdenken.
01:51
I said, is there any validityGültigkeit to
39
95741
1562
Ich dachte: "Gibt es irgendwelche Beweise
01:53
this wholeganze adageSprichwort that when you're makingHerstellung decisionsEntscheidungen,
40
97303
3590
für diese Redensart, dass,
wenn man Entscheidungen trifft,
01:56
it's bestBeste to take the driver'sFahrer seatSitz,
41
100893
2392
es das Beste ist, das Steuer
in der Hand zu halten,
01:59
be in chargeberechnen, be in controlsteuern?
42
103285
1264
die Kontrolle zu haben?"
02:00
Or are there contextsKontexten where we're farweit better off
43
104549
3544
Oder gibt es Situationen, in
denen wir besser dran sind,
02:03
takingunter the passenger'sdes Passagiers seatSitz and have someonejemand elsesonst driveFahrt?
44
108093
3073
wenn wir das Steuer jemand anderem überlassen?
02:07
For exampleBeispiel, a trustedVertrauenswürdige financialfinanziell advisorBerater,
45
111166
1755
Zum Beispiel einem renommierten Finanzberater
02:08
could be a trustedVertrauenswürdige doctorArzt, etcetc.
46
112921
3060
oder einem vertrauenswürdigen Arzt, usw.
02:11
And sinceschon seit I studyStudie humanMensch decisionEntscheidung makingHerstellung,
47
115981
2152
Und da ich die menschliche
Entscheidungsfindung untersuche,
02:14
I said, I'm going to runLauf some studiesStudien
48
118133
3184
überlegte ich mir, einige Studien vorzunehmen,
02:17
to find some answersAntworten.
49
121317
1480
um Antworten zu finden.
02:18
And I'm going to shareAktie one of these studiesStudien with you todayheute.
50
122797
2232
Heute möchte ich Ihnen eine
dieser Studien vorstellen.
02:20
So, imaginevorstellen that all of you are participantsTeilnehmer in the studyStudie.
51
125029
4248
Stellen Sie sich vor, Sie wären
alle Teilnehmer dieser Studie.
02:25
I want to tell you that what you're going to do in the studyStudie is
52
129277
3177
Ich sage Ihnen, was Sie in dieser Studie tun werden:
02:28
you're going to drinkGetränk a cupTasse of teaTee.
53
132454
2535
Sie werden eine Tasse Tee trinken.
02:30
If you're wonderingwundernd why, I'll tell you why in a fewwenige secondsSekunden from now.
54
134989
4133
Falls Sie sich fragen warum, das
werde ich Ihnen gleich sagen.
02:35
You are going to solvelösen a seriesSerie of puzzlesRätsel,
55
139122
2620
Sie werden eine Reihe Rätsel lösen,
02:37
and I'm going to showShow you examplesBeispiele of these puzzlesRätsel momentarilymomentan.
56
141742
3929
und ich werde Ihnen gleich
Beispiele dieser Rätsel zeigen.
02:41
And the more puzzlesRätsel you solvelösen,
57
145671
1615
Je mehr Rätsel Sie lösen,
02:43
the greatergrößer the chancesChancen that you'lldu wirst winSieg some prizesPreise.
58
147286
3390
desto größer ist die Chance,
dass Sie einen Preis gewinnen.
02:46
Now, why do you have to consumeverbrauchen the teaTee?
59
150676
2208
Warum müssen Sie also den Tee trinken?
02:48
Why? Because it makesmacht a lot of senseSinn.
60
152884
1504
Warum? Weil es sehr sinnvoll ist.
02:50
In orderAuftrag to solvelösen these puzzlesRätsel effectivelyeffektiv,
61
154388
2736
Um diese Rätsel tatsächlich lösen zu können,
02:53
if you think about it, your mindVerstand needsBedürfnisse to be in two statesZustände simultaneouslygleichzeitig.
62
157124
3648
muss Ihr Gehirn gleichzeitig zwei Zustände aufweisen.
02:56
Right? It needsBedürfnisse to be alertaufmerksam,
63
160772
3075
Richtig? Es muss wachsam sein,
02:59
for whichwelche caffeineKoffein is very good.
64
163847
2862
dafür ist Koffein besonders gut.
03:02
SimultaneouslyGleichzeitig, it needsBedürfnisse to be calmruhig.
65
166709
2944
Gleichzeitig muss es gelassen sein.
03:05
Not agitatedaufgeregt, calmruhig. For whichwelche chamomileKamille is very good.
66
169653
5688
Nicht aufgeregt, sondern gelassen.
Dafür ist Kamille besonders gut.
03:11
Now comeskommt the between-subjectszwischen den Themen designEntwurf,
67
175341
2855
Nun kommt der Versuchsaufbau,
03:14
the ABAB designEntwurf, the ABAB testingtesten.
68
178196
1480
mit den Versuchsgruppen A und B.
03:15
So what I'm going to do is randomlynach dem Zufallsprinzip assignzuordnen you
69
179676
1776
Ich werde Sie nun zufällig einer
03:17
to one of two groupsGruppen.
70
181452
2001
der beiden Gruppen zuordnen.
03:19
So imaginevorstellen that there is an imaginaryimaginäre lineLinie out here,
71
183453
2743
Stellen Sie sich hier eine Linie vor,
03:22
so everyonejeder here will be groupGruppe A,
72
186196
3033
jeder hier gehört zur Gruppe A,
03:25
everyonejeder out here will be groupGruppe B.
73
189229
2535
jeder da drüben gehört zur Gruppe B.
03:27
Now, for you folksLeute, what I'm going to do is
74
191764
3209
Was Sie betrifft: Ich werde Ihnen
03:30
I'm going to showShow you these two teasTees,
75
194973
1903
diese zwei Tees zeigen
03:32
and I'm askingfragen you, I'll go aheadvoraus and askFragen you,
76
196876
2128
und danach werde ich Sie bitten,
03:34
to choosewählen your teaTee. So you can choosewählen whichwelche of the two teaTee you want.
77
199004
2761
Ihren Tee zu wählen. Sie können aussuchen,
welchen Tee Sie haben wollen.
03:37
You can decideentscheiden, what is your mentalgeistig stateBundesland:
78
201765
2280
Sie können nach Ihrem Gemütszustand wählen:
03:39
Okay, I'm going to choosewählen the caffeinatedkoffeinhaltigen teaTee,
79
204045
2013
Okay, ich nehme den Tee mit Koffein,
03:41
I'm going to choosewählen the chamomileKamille teaTee.
80
206058
1208
ich nehme den Kamillentee.
03:43
So you're going to be in chargeberechnen,
81
207266
1422
Es liegt in Ihrer Verantwortung,
03:44
you're going to be in controlsteuern, you're going to be in the driver'sFahrer seatSitz.
82
208688
3821
Sie werden die Kontrolle haben, Sie
werden das Steuer in der Hand halten.
03:48
You folksLeute, I'm going to showShow you these two teasTees,
83
212509
3219
Ihnen werde ich dagegen die zwei Tees zeigen,
03:51
but you don't have a choiceWahl.
84
215728
2093
aber Sie haben keine Wahl.
03:53
I'm going to give you one of these two teasTees,
85
217821
2251
Ich werde Ihnen einen der beiden Tees geben,
03:55
and keep in mindVerstand, I'm going to pickwähle one of these
86
220072
2224
und denken Sie daran, ich werde einen der
03:58
two teasTees at randomzufällig for you.
87
222296
1942
beiden Tees zufällig für Sie auswählen.
04:00
And you know that.
88
224238
1732
Und Sie wissen das.
04:01
So if you think about it, this is an extremeextrem caseFall scenarioSzenario,
89
225970
2649
Wenn man darüber nachdenkt,
ist das ein extremes Szenario,
04:04
because in the realecht worldWelt,
90
228619
1248
denn in der realen Welt,
04:05
wheneverwann immer you are takingunter passenger'sdes Passagiers seatSitz,
91
229867
2151
wenn man das Ruder aus der Hand gibt,
04:07
very oftenhäufig the driverTreiber is going to be someonejemand you trustVertrauen,
92
232018
2521
dann ist der Verantwortliche
jemand, dem man vertraut,
04:10
an expertExperte, etcetc. So this is an extremeextrem caseFall scenarioSzenario.
93
234539
4520
ein Experte, usw. Dies ist also ein extremes Beispiel.
04:14
Now, you're all going to consumeverbrauchen the teaTee.
94
239059
4961
Sie trinken nun also alle den
Tee. Stellen Sie sich vor,
04:19
So imaginevorstellen that you are takingunter the teaTee now,
95
244020
1390
Sie trinken jetzt den Tee,
04:21
we'llGut wait for you to finishFertig the teaTee.
96
245410
1953
wir warten, bis Sie den Tee getrunken haben.
04:23
We'llWir werden give anotherein anderer fivefünf minutesProtokoll for the ingredientZutat to have its effectsAuswirkungen.
97
247363
3866
Wir warten weitere 5 Minuten, damit
sich die Inhaltsstoffe entfalten können.
04:27
Now you're going to have 30 minutesProtokoll to solvelösen 15 puzzlesRätsel.
98
251229
5658
Jetzt haben Sie 30 Minuten
Zeit, um 15 Rätsel zu lösen.
04:32
Here'sHier ist an exampleBeispiel of the puzzlePuzzle you're going to solvelösen.
99
256887
3066
Hier ist ein Beispiel der zu lösenden Rätsel.
04:35
AnyoneWer in the audiencePublikum want to take a stabStich?
100
259953
2321
Möchte es jemand aus dem Publikum versuchen?
04:38
(AudiencePublikum: PulpitKanzel.) BabaBaba ShivShiv: WhoaWhoa!
101
262274
2015
(Publikum: Kanzel ("pulpit")) Baba Shiv: Boah!
04:40
Okay, that's coolcool.
102
264289
1609
Okay, das ist cool.
04:41
Yeah, so what we do if we had you, who will get the answerAntworten,
103
265898
2593
Ja, wenn jemand so schnell die Antwort weiß,
04:44
as a participantTeilnehmer, we would have calibratedkalibriert the difficultySchwierigkeit levelEbene
104
268491
4143
dann würden wir den Schwierigkeitsgrad
04:48
of the puzzlesRätsel to your expertiseSachverstand.
105
272634
1959
der Rätsel an Ihren Wissensstand anpassen.
04:50
Because we want these puzzlesRätsel to be difficultschwer.
106
274593
2080
Denn wir möchten, dass die Rätsel schwierig sind.
04:52
These are trickyschwierig puzzlesRätsel because your first instinctInstinkt
107
276673
2512
Dies hier sind knifflige Rätsel,
denn der erste Instinkt ist,
04:55
is to say "tulipTulpe," and then you have to unstickunstick yourselfdich selber.
108
279185
4604
"Tulpe" (tulip) zu sagen, und dann
müssen Sie sich davon lösen.
04:59
Right? So these have been calibratedkalibriert to your levelEbene of expertiseSachverstand.
109
283789
3497
Richtig? Wir haben sie also
Ihrem Wissensstand angepasst.
05:03
Because we want this to be difficultschwer, and I'll tell you why momentarilymomentan.
110
287286
4024
Denn wir wollen, dass es schwierig ist
und ich sage Ihnen auch gleich, warum.
05:07
Now, here'shier ist anotherein anderer exampleBeispiel.
111
291310
2480
Hier ist ein weiteres Beispiel.
05:09
AnyoneWer? It's much more difficultschwer.
112
293790
2251
Irgendjemand? Es ist viel schwieriger.
05:11
(AudiencePublikum: EmbarkBegeben Sie sich.) BSBS: Yeah, wowBeeindruckend. Okay.
113
296041
2208
(Publikum: An Bord gehen ("embark").)
Baba Shiv: Ja, gut. Okay.
05:14
So, yeah, so this is again difficultschwer.
114
298249
1937
Also, das hier ist auch wieder schwierig.
05:16
You will say "kambarKambar," then you will have to go, "makerHersteller,"
115
300186
1710
Man sagt erst "kambar" und dann "maker"
05:17
and all that, and then you can unstickunstick yourselfdich selber.
116
301896
2025
und so weiter, bis man sich davon löst.
05:19
Okay, so you have 30 minutesProtokoll now to solvelösen these 15 puzzlesRätsel.
117
303921
4402
Okay, jetzt haben Sie 30 Minuten,
um diese 15 Rätsel zu lösen.
05:24
Now, the questionFrage we're askingfragen here
118
308323
2424
Die Frage, die wir hierbei stellen
05:26
is in termsBegriffe of the outcomeErgebnis,
119
310747
2078
betrifft das Ergebnis,
05:28
in termsBegriffe of the numberNummer of puzzlesRätsel solvedgelöst,
120
312825
1808
bezogen auf die Anzahl der gelösten Rätsel.
05:30
will you in the driver'sFahrer seatSitz
121
314633
2992
Werden Sie, die Sie das Ruder in der Hand halten,
05:33
endEnde up solvingLösung more puzzlesRätsel,
122
317625
1840
am Ende mehr Rätsel lösen,
05:35
because you are in controlsteuern, you could decideentscheiden whichwelche teaTee you will choosewählen,
123
319465
2984
weil Sie die Kontrolle haben,
weil Sie Ihren Tee wählten,
05:38
or would you be better off,
124
322449
2265
oder wären Sie besser dran,
05:40
in termsBegriffe of the numberNummer of puzzlesRätsel solvedgelöst?
125
324714
2470
was die Anzahl der gelösten Rätsel betrifft?
05:43
And systemicallysystemisch what we will showShow,
126
327184
2868
Und was wir systematisch nachweisen werden,
05:45
acrossüber a seriesSerie of studiesStudien,
127
330052
1440
in einer ganzen Reihe von Studien,
05:47
is that you, the passengersPassagiere,
128
331492
2183
ist, dass Sie als "Beifahrer",
05:49
even thoughobwohl the teaTee was pickedabgeholt for you at randomzufällig,
129
333675
3630
obwohl der Tee für Sie zufällig gewählt wurde,
05:53
will endEnde up solvingLösung more puzzlesRätsel than you, the driversTreiber.
130
337305
4186
am Ende mehr Rätsel lösen werden
als Sie, die "Steuermänner".
05:57
We alsoebenfalls observebeobachten anotherein anderer thing,
131
341491
3025
Wir beobachten auch etwas anderes
06:00
and that is, you folksLeute not only are solvingLösung fewerweniger puzzlesRätsel,
132
344516
2248
und zwar, dass Sie nicht nur
weniger Rätsel lösen werden,
06:02
you're alsoebenfalls puttingPutten lessWeniger juiceSaft into the taskAufgabe.
133
346764
2951
Sie werden sich auch weniger bemühen.
06:05
LessWeniger effortAnstrengung, you're lessWeniger persistentpersistent, and so on.
134
349715
2896
Weniger Anstrengung, weniger
hartnäckig und so weiter.
06:08
How do you know that?
135
352611
1143
Woher man das weiß?
06:09
Well we have two objectiveZielsetzung measuresMaßnahmen.
136
353754
2569
Wir haben zwei objektive Messgrößen.
06:12
One is, what is the time, on averagedurchschnittlich, you're takingunter
137
356323
2871
Die erste ist, wieviel Zeit benötigen Sie durchschnittlich,
06:15
in attemptingversuchend to solvelösen these puzzlesRätsel?
138
359194
1929
um diese Rätsel zu lösen?
06:17
You will spendverbringen lessWeniger time comparedverglichen to you.
139
361123
3656
Sie werden weniger Zeit brauchen als Sie.
06:20
SecondSekunde, you have 30 minutesProtokoll to solvelösen these,
140
364779
2048
Zweitens, Sie haben 30 Minuten Zeit.
06:22
are you takingunter the entireganz 30 minutesProtokoll, or are you givinggeben up
141
366827
1968
Werden Sie die 30 Minuten
ausschöpfen, oder geben Sie auf,
06:24
before the 30 minutesProtokoll elapseVergehen?
142
368795
1529
bevor die 30 Minuten vorbei sind?
06:26
You will be more likelywahrscheinlich to give up before the 30 minutesProtokoll elapseVergehen comparedverglichen to you.
143
370324
5005
Sie werden eher aufgeben, bevor die 30
Minuten vorbei sind, verglichen mit Ihnen.
06:31
So, you're puttingPutten in lessWeniger juiceSaft, and thereforedeswegen the outcomeErgebnis:
144
375337
2909
Das heißt, Sie bemühen sich weniger
und deshalb ist das Ergebnis:
06:34
fewerweniger puzzlesRätsel solvedgelöst.
145
378246
3600
weniger Rätsel gelöst.
06:37
Now, that bringsbringt us now to, why does this happengeschehen?
146
381846
4201
Das führt uns zu der Frage: Warum ist das so?
06:41
And underunter what situationsSituationen, when would we see this patternMuster of resultsErgebnisse
147
386047
4200
Und in welchen Situationen, wann
sehen wir dieses Phänomen,
06:46
where the passengerPKW is going to showShow better, more favorablegünstig outcomesErgebnisse
148
390247
3881
wo der "Beifahrer" bessere,
positivere Resultate erzielt
06:50
comparedverglichen to the driverTreiber?
149
394128
2740
im Vergleich zum "Steuermann"?
06:52
It all has to do with when you faceGesicht what I call the INCAINKA.
150
396868
4960
Das hat alles mit dem zu tun, was ich INCA nenne.
06:57
It's an acronymAkronym that standssteht for
151
401828
2119
Das ist ein Akronym, das für
06:59
the natureNatur of the feedbackFeedback you're gettingbekommen after you've madegemacht the decisionEntscheidung.
152
403947
4089
die Art des Feedbacks steht, das
man nach einer Entscheidung erhält.
07:03
So, if you think about it, in this particularinsbesondere puzzlePuzzle taskAufgabe,
153
408036
2615
Wenn Sie also an diese Rätsel-Aufgabe denken,
07:06
it could happengeschehen in investinginvestierend in the stockStock marketMarkt,
154
410651
1880
es könnte auch eine Investition an der Börse sein,
07:08
very volatileflüchtig out there, it could be the medicalmedizinisch situationLage --
155
412531
2512
es könnte auch eine medizinische Situation sein –
07:10
the feedbackFeedback here is immediateSofort.
156
415043
2843
Das Feedback erfolgt hier unmittelbar.
07:13
You know the feedbackFeedback, whetherob you're solvingLösung the puzzlesRätsel or not.
157
417886
3453
Sie kennen das Feedback, je nachdem,
ob Sie das Rätsel lösen oder nicht.
07:17
Right? SecondSekunde, it is negativeNegativ.
158
421339
2514
Richtig? Außerdem ist das Feedback negativ.
07:19
RememberDenken Sie daran, the deckDeck was stackedgestapelt againstgegen you.
159
423853
2579
Das Ergebnis war bereits negativ beeinflusst,
07:22
In termsBegriffe of the difficultySchwierigkeit levelEbene of these puzzlesRätsel.
160
426432
2567
was den Schwierigkeitsgrad dieser Rätsel betrifft.
07:24
And this can happengeschehen in the medicalmedizinisch domainDomain.
161
428999
1720
Das kann in einem medizinischen Umfeld passieren.
07:26
For exampleBeispiel, very earlyfrüh on in the treatmentBehandlung,
162
430719
2088
So ist das Feedback zu Beginn der Behandlung
07:28
things are negativeNegativ, the feedbackFeedback, before things becomewerden positivepositiv.
163
432807
3416
negativ, bevor die Dinge sich zum Positiven entwickeln.
07:32
Right? It can happengeschehen in the stockStock marketMarkt.
164
436223
1881
Richtig? Das kann an der Börse passieren.
07:34
VolatileVolatile stockStock marketMarkt, gettingbekommen negativeNegativ feedbackFeedback that's alsoebenfalls immediateSofort.
165
438104
3623
Die flüchtige Börse; negatives Feedback
bekommt man auch ganz unmittelbar.
07:37
And the feedbackFeedback in all these casesFälle is concreteBeton.
166
441727
2856
Und das Feedback in all diesen Fällen ist konkret.
07:40
It's not ambiguousnicht eindeutig; you know if you've solvedgelöst the puzzlesRätsel or not.
167
444583
3218
Es ist nicht zweideutig; Sie wissen, ob
Sie das Rätsel gelöst haben oder nicht.
07:43
Now, the addedhinzugefügt one, apartein Teil from this immediacyUnmittelbarkeit,
168
447801
3954
Neben der Unmittelbarkeit, Negativität,
07:47
negativeNegativ, this concretenessKonkretheit,
169
451755
3353
dieser Konkretheit,
07:51
now you have a senseSinn of agencyAgentur.
170
455108
3896
haben Sie nun ein Gefühl des Aktivseins.
07:54
You were responsibleverantwortlich for your decisionEntscheidung.
171
459004
2970
Sie waren für Ihre Entscheidung verantwortlich.
07:57
So what do you do?
172
461974
1394
Was tun Sie also?
07:59
You focusFokus on the foregoneverzichtet optionMöglichkeit.
173
463368
2664
Sie besinnen sich auf die
abgelehnte Alternative.
08:01
You say, you know what? I should have chosengewählt the other teaTee.
174
466032
3680
Sie sagen: "Wissen Sie was? Ich hätte
den anderen Tee nehmen sollen."
08:05
(LaughterLachen)
175
469712
3196
(Gelächter)
08:08
That castsAbgüsse your decisionEntscheidung in doubtZweifel,
176
472908
2746
Das wirft Zweifel an Ihrer Entscheidung auf,
08:11
reducesreduziert the confidenceVertrauen you have in the decisionEntscheidung,
177
475654
2493
es verringert das Vertrauen in Ihre Entscheidung,
08:14
reducesreduziert the confidenceVertrauen you have in the performancePerformance,
178
478147
2376
es verringert das Vertrauen in Ihre Leistung,
08:16
the performancePerformance in termsBegriffe of solvingLösung the puzzlesRätsel.
179
480523
1976
das heißt die Leistung, die Rätsel zu lösen.
08:18
And thereforedeswegen lessWeniger juiceSaft into the taskAufgabe,
180
482499
2328
Und deshalb bemühen Sie sich weniger,
08:20
fewerweniger puzzlesRätsel solvedgelöst, a lessWeniger favorablegünstig outcomeErgebnis comparedverglichen to you folksLeute.
181
484827
4912
lösen weniger Rätsel, haben ein
schlechteres Ergebnis verglichen mit Ihnen.
08:25
And this can happengeschehen in the medicalmedizinisch domainDomain, if you think about it.
182
489739
2408
Und das kann auch im medizinischen Umfeld passieren.
08:28
Right? A patientgeduldig in the driver'sFahrer seatSitz, for exampleBeispiel.
183
492147
2264
Richtig? Ein Patient, der das Steuer hält, zum Beispiel.
08:30
LessWeniger juiceSaft, whichwelche meansmeint keepinghalten herselfSie selber or himselfselbst
184
494411
3439
Weniger Bemühung heißt, sich weniger
08:33
lessWeniger physicallyphysisch fitpassen, physicallyphysisch activeaktiv to hastenzu beschleunigen the recoveryErholung processverarbeiten,
185
497850
4089
fit zu halten, um den Genesungsprozess voranzutreiben,
08:37
whichwelche is what is oftenhäufig advocatedbefürwortet. You probablywahrscheinlich wouldn'twürde nicht do that.
186
501939
3717
was oft empfohlen wird. Sie würden das wohl nicht tun.
08:41
And thereforedeswegen, there are timesmal when you're facinggegenüber the INCAINKA,
187
505656
5139
Und deshalb sehen Sie sich
manchmal INCA gegenüber,
08:46
when the feedbackFeedback is going to be immediateSofort, negativeNegativ,
188
510795
3856
wenn das Feedback unmittelbar, negativ,
08:50
concreteBeton, and you have the senseSinn of agencyAgentur,
189
514651
2456
konkret ist und Sie ein Gefühl des Aktivseins haben,
08:53
where you're farweit better off takingunter the passenger'sdes Passagiers seatSitz
190
517107
2984
dann sind Sie wesentlich besser
dran, wenn Sie "Beifahrer" sind
08:55
and have someonejemand elsesonst driveFahrt.
191
520091
3585
und jemand anderen steuern lassen.
08:59
Now, I startedhat angefangen off
192
523676
1168
Nun, ich begann
09:00
on the somberdüstere noteHinweis.
193
524844
1984
mit einem ernsten Thema.
09:02
I want to finishFertig up on a more upbeatoptimistisch noteHinweis.
194
526828
1672
Ich möchte mit etwas Positivem enden.
09:04
It has now been fivefünf yearsJahre, slightlyleicht more than fivefünf yearsJahre,
195
528500
3412
Seitdem sind etwas mehr als fünf Jahre vergangen,
09:07
and the good newsNachrichten, thank God,
196
531912
1728
und die gute Nachricht ist, Gott sei Dank,
09:09
is that the cancerKrebs is still in remissionRemission.
197
533640
4784
dass der Krebs sich immer noch zurückbildet.
09:14
So it all endsendet well,
198
538424
2137
So endet alles gut.
09:16
but one thing I didn't mentionerwähnen was
199
540561
2560
Aber eine Sache habe ich noch nicht erwähnt:
09:19
that very earlyfrüh on into her treatmentBehandlung,
200
543121
3807
dass meine Frau und ich uns sehr früh
09:22
my wifeEhefrau and I decidedbeschlossen that we will take the passenger'sdes Passagiers seatSitz.
201
546928
3810
während ihrer Behandlung
entschieden, das Ruder abzugeben.
09:26
And that madegemacht so much of a differenceUnterschied
202
550738
2244
Und das machte einen so großen Unterschied
09:28
in termsBegriffe of the peaceFrieden of mindVerstand that camekam with that,
203
552982
2756
bezogen auf die damit einhergehende Gemütsruhe aus,
09:31
we could focusFokus on her recoveryErholung.
204
555738
1743
dass wir uns auf ihre Genesung konzentrieren konnten.
09:33
We let the doctorsÄrzte make all the decisionsEntscheidungen,
205
557481
2968
Wir ließen die Ärzte entscheiden und
09:36
take the driver'sFahrer seatSitz.
206
560449
2097
das Steuer in die Hand nehmen.
09:38
Thank you.
207
562546
1743
Danke schön.
09:40
(ApplauseApplaus)
208
564289
2803
(Applaus)

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ABOUT THE SPEAKER
Baba Shiv - Neuroeconomist
Baba Shiv studies how “liking” and “wanting” shape the choices we make, and what that means in the world of marketing.

Why you should listen

Does a bottle of wine’s price tag price affect the pleasure one experiences in buying and drinking it? Does getting immediate feedback on a choice lead a person to doubt their decision? Does being denied something make people pursue it more hotly while simultaneously liking it less? Over his academic career, Baba Shiv has researched these questions in neuroeconomics, winning awards like the William O’Dell prize for an article that made a significant, long-term contribution to marketing theory and practice. Two of Professor Shiv's publications have received the Citation of Excellence from Emerald Management Reviews, and his research has been been featured on "The Tonight Show with Jay Leno" and on NPR's "Radiolab," as well as in the Financial Times, The New York Times, and The Wall Street Journal.

A professor at Stanford's Graduate School of Busines , Shiv is the director of the Strategic Marketing Management Executive Program and teaches several popular MBA courses including “The Frinky Science of the Mind” and “Entrepreneurial Ventures in Luxury Markets.” He served as the editor of the Journal of Consumer Research and is also on the editorial boards of the Journal of Consumer Psychology, Journal of Retailing, Journal of Marketing and the Journal of Marketing Research.

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