ABOUT THE SPEAKER
Malcolm Gladwell - Writer
Detective of fads and emerging subcultures, chronicler of jobs-you-never-knew-existed, Malcolm Gladwell's work is toppling the popular understanding of bias, crime, food, marketing, race, consumers and intelligence.

Why you should listen

Malcolm Gladwell searches for the counterintuitive in what we all take to be the mundane: cookies, sneakers, pasta sauce. A New Yorker staff writer since 1996, he visits obscure laboratories and infomercial set kitchens as often as the hangouts of freelance cool-hunters -- a sort of pop-R&D gumshoe -- and for that has become a star lecturer and bestselling author.

Sparkling with curiosity, undaunted by difficult research (yet an eloquent, accessible writer), his work uncovers truths hidden in strange data. His always-delightful blog tackles topics from serial killers to steroids in sports, while provocative recent work in the New Yorker sheds new light on the Flynn effect -- the decades-spanning rise in I.Q. scores.

Gladwell has written four books. The Tipping Point, which began as a New Yorker piece, applies the principles of epidemiology to crime (and sneaker sales), while Blink examines the unconscious processes that allow the mind to "thin slice" reality -- and make decisions in the blink of an eye. His third book, Outliers, questions the inevitabilities of success and identifies the relation of success to nature versus nurture. The newest work, What the Dog Saw and Other Adventures, is an anthology of his New Yorker contributions. 

He says: "There is more going on beneath the surface than we think, and more going on in little, finite moments of time than we would guess."
 

More profile about the speaker
Malcolm Gladwell | Speaker | TED.com
TED2004

Malcolm Gladwell: Choice, happiness and spaghetti sauce

Malcom Gladwell über Spaghetti-Sauce

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Der Autor des Buches Tipping Point gewährt uns einen Einblick, wie die Lebenmittelindustrie versucht, die perfekte Spaghetti-Sauce zu finden - und gelangt darüber zu der allgemeinen Frage nach dem Wesen von Wahlmöglichkeiten und Glücklichsein.
- Writer
Detective of fads and emerging subcultures, chronicler of jobs-you-never-knew-existed, Malcolm Gladwell's work is toppling the popular understanding of bias, crime, food, marketing, race, consumers and intelligence. Full bio

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Ich glaube, ich sollte eigentlich über mein neues Buch sprechen,
00:25
I think I was supposedsoll
to talk about my newneu bookBuch,
0
515
2461
00:27
whichwelche is callednamens "BlinkBlinken,"
1
3000
1879
das "Blink" heisst und von Bauchentscheidungen und dem ersten Eindruck handelt.
00:29
and it's about snapSchnapp judgmentsUrteile
and first impressionsEindrücke.
2
4903
2744
00:32
And it comeskommt out in JanuaryJanuar,
and I hopeHoffnung you all buykaufen it in triplicatedreifach.
3
8000
3791
Es wird im Januar erscheinen und ich hoffe, Sie alle kaufen es - mehrfach!
00:36
(LaughterLachen)
4
11815
1474
Aber dann habe ich nochmal überlegt
00:38
But I was thinkingDenken about this,
5
13313
1663
00:39
and I realizedrealisiert that althoughobwohl
my newneu bookBuch makesmacht me happyglücklich,
6
15000
4210
und festgestellt, dass, auch wenn mich mein neues Buch glücklich macht
und ich auch glaube, dass es meine Mutter glücklich machen wird,
00:44
and I think would make my motherMutter happyglücklich,
7
19234
2636
00:46
it's not really about happinessGlück.
8
21894
2458
es darin trotzdem nicht ums Glücklichsein geht.
Also habe ich entschieden, stattdessen über jemanden zu sprechen,
00:49
So I decidedbeschlossen insteadstattdessen,
I would talk about someonejemand
9
24376
3600
00:52
who I think has doneerledigt as much
to make AmericansAmerikaner happyglücklich
10
28000
3679
von dem ich denke, dass er so viel getan hat, um uns Amerikaner glücklich zu machen
wie vielleicht sonst niemand in den letzten 20 Jahren.
00:56
as perhapsvielleicht anyonejemand over the last 20 yearsJahre,
11
31703
3273
00:59
a man who is a great
personalpersönlich heroHeld of mineBergwerk:
12
35000
2976
Ein Mann, der einer meiner größten persönlichen Helden ist.
01:02
someonejemand by the nameName of HowardHoward MoskowitzMoskowitz,
13
38000
2976
Jemand mit dem Namen Howard Moskowitz,
01:05
who is mostdie meisten famousberühmt
for reinventingneu erfinden spaghettiSpaghetti sauceSoße.
14
41000
3100
der vor allem dafür berühmt ist, Spaghetti-Sauce neu erfunden zu haben.
Howard ist ungefähr so groß und kugelrund,
01:10
Howard'sHowards about this highhoch, and he's roundrunden,
15
45323
4653
01:14
and he's in his 60s,
and he has biggroß hugeenorm glassesBrille
16
50000
5089
er ist in den Sechzigern und trägt eine dicke Brille.
Er hat schütteres graues Haar und eine wundervolle Lebensfreude und Vitalität,
01:19
and thinningVerdünnung graygrau hairHaar,
17
55113
1793
01:21
and he has a kindArt of wonderfulwunderbar
exuberanceÜberschwang and vitalityVitalität,
18
56930
3824
und er hat einen Papagei, und er liebt Oper,
01:25
and he has a parrotPapagei,
and he lovesliebt the operaOper,
19
60778
3008
01:28
and he's a great aficionadoLiebhaber
of medievalmittelalterlich historyGeschichte.
20
63810
4091
und er begeistert sich für mittelalterliche Geschichte.
Von Beruf ist er Psychophsyiker.
01:33
And by professionBeruf, he's a psychophysicistPsychophysiker.
21
68203
2604
01:35
Now, I should tell you that I have no ideaIdee
what psychophysicsPsychophysik is,
22
70831
4637
Jetzt muss ich zugeben, dass ich keine Ahnung habe, was Psychophysik ist,
obwohl ich zwei Jahre meines Lebens mit einer Frau zusammen war, die dabei war
01:40
althoughobwohl at some pointPunkt in my life,
23
75492
1690
01:42
I dateddatiert a girlMädchen for two yearsJahre
24
77206
1446
01:43
who was gettingbekommen
her doctoratePromotion in psychophysicsPsychophysik.
25
78676
2240
einen Doktorgrad in Psychophysik zu erlangen.
01:45
WhichDie should tell you something
about that relationshipBeziehung.
26
80940
3544
Das sollte Ihnen einiges über diese Beziehung verraten. (Gelächter.)
01:49
(LaughterLachen)
27
84508
2297
01:51
As farweit as I know, psychophysicsPsychophysik
is about measuringMessung things.
28
86829
3147
Soweit ich weiss, geht es in der Psychophysik darum, etwas zu messen.
01:54
And HowardHoward is very interestedinteressiert
in measuringMessung things.
29
90000
2631
Und Howard ist sehr interessiert daran, etwas zu messen.
Nach seiner Promotion in Harvard
01:57
And he graduatedabsolvierte
with his doctoratePromotion from HarvardHarvard,
30
92655
2373
hat er eine kleine Beratungsfirma im Ort White Plains, New York eröffnet.
01:59
and he setSet up a little consultingBeratung shopGeschäft
in WhiteWeiß PlainsEbenen, NewNeu YorkYork.
31
95052
3248
Und einer seiner ersten Kunden war - das ist schon viele Jahre her, etwa in den frühen Siebzigern -
02:03
And one of his first clientsKunden was PepsiPepsi.
32
99055
2358
02:06
This is manyviele yearsJahre agovor,
back in the earlyfrüh 70s.
33
101437
3078
-- damals war einer seiner ersten Kunden Pepsi.
Und Pepsi kam zu Howard und sie sagten:
02:10
And PepsiPepsi camekam to HowardHoward and they said,
34
105444
1912
"Wie Sie wissen, gibt's da dieses neue Zeug, das Aspartam heisst,
02:12
"You know, there's this newneu
thing callednamens aspartameAspartam,
35
107380
2398
und wir würden gerne eine Pepsi light damit herstellen.
02:14
and we would like to make DietErnährung PepsiPepsi.
36
109802
1884
02:16
We'dWir würden like you to figureZahl out
37
111710
1977
Nun hätten wir gerne, dass Sie herausfinden, wie viel Aspartam wir in jede Dose
02:18
how much aspartameAspartam we should put
in eachjede einzelne can of DietErnährung PepsiPepsi
38
113711
3506
Pepsi light geben sollten, damit das perfekte Getränk rauskommt." Klar?
02:22
in orderAuftrag to have the perfectperfekt drinkGetränk."
39
117241
1757
02:24
Now that soundsGeräusche like an incrediblyunglaublich
straightforwardeinfach questionFrage to answerAntworten,
40
119721
4255
Diese Frage scheint schnell beantwortet zu sein,
02:28
and that's what HowardHoward thought.
41
124000
1477
und so dachte auch Howard. Denn Pepsi hatte ihm gesagt:
02:30
Because PepsiPepsi told him,
42
125501
1301
"Sehen Sie, wir arbeiten in einem Bereich zwischen acht und zwölf Prozent.
02:31
"We're workingArbeiten with a bandBand
betweenzwischen eightacht and 12 percentProzent.
43
126826
2683
Alles unter acht Prozent Süße ist nicht süß genug,
02:34
Anything belowunten eightacht percentProzent
sweetnessSüße is not sweetSüss enoughgenug;
44
129533
2919
alles über zwölf Prozent Süße ist zu süß.
02:37
anything aboveüber 12 percentProzent
sweetnessSüße is too sweetSüss.
45
132476
3239
02:40
We want to know: what's the sweetSüss
spotStelle betweenzwischen 8 and 12?"
46
135739
3083
Wir wollen wissen, wo liegt das Optimum zwischen acht und zwölf?"
02:44
Now, if I gavegab you this problemProblem to do,
you would all say, it's very simpleeinfach.
47
139372
3961
Wenn ich Ihnen jetzt diese Aufgabe gäbe, würden Sie alle sagen, das sei sehr einfach.
Wir stellen eine große experimentelle Charge Pepsi her,
02:48
What we do is you make up
a biggroß experimentalExperimental- batchStapel of PepsiPepsi,
48
143357
3619
02:51
at everyjeden degreeGrad of sweetnessSüße --
eightacht percentProzent, 8.1, 8.2, 8.3,
49
147000
4486
eine für jeden Süßegrad - 8%, 8.1%, 8.2%, 8.3%,
bis ganz rauf zu 12% - und das prüfen wir dann mit Tausenden von Leuten
02:56
all the way up to 12 --
50
151510
1281
02:57
and we try this out
with thousandsTausende of people,
51
152815
2489
und als Ergebnis zeichen wir eine Kurve
03:00
and we plotHandlung the resultsErgebnisse on a curveKurve,
52
155328
2206
03:02
and we take the mostdie meisten popularBeliebt
concentrationKonzentration, right?
53
157558
2981
und dann nehmen wir die beliebteste Konzentration. Richtig? Wirklich einfach.
03:05
Really simpleeinfach.
54
160563
1255
03:06
HowardHoward does the experimentExperiment,
and he getsbekommt the dataDaten back,
55
161842
2540
Howard macht dieses Experiment und als er die Daten bekommt, zeichnet er eine Kurve,
03:09
and he plotsGrundstücke it on a curveKurve,
56
164406
1341
und plötzlich erkennt er, dass sich keine schöne Glockenkurve ergibt.
03:10
and all of a suddenplötzlich he realizesrealisiert
it's not a nicenett bellGlocke curveKurve.
57
165771
2864
03:13
In factTatsache, the dataDaten doesn't make any senseSinn.
58
168659
1954
Tatsächlich ergeben die Daten keinen Sinn.
Es ist ein völliges Durcheinander, so sehr streuen die Daten.
03:15
It's a messChaos. It's all over the placeOrt.
59
170637
1782
03:17
Now, mostdie meisten people in that businessGeschäft,
in the worldWelt of testingtesten foodLebensmittel and sucheine solche,
60
173000
4613
Jetzt macht es den meisten Leuten in dieser Brache, in der Welt des Lebensmitteltestens und so,
03:22
are not dismayedbestürzt
when the dataDaten comeskommt back a messChaos.
61
177637
2817
nicht allzu viel aus, wenn die Daten ein solches Durcheinander ergeben.
03:25
They think, "Well, you know,
62
180478
1492
Sie denken sich, also gut, es ist nicht so leicht rauszufinden, was die Leute von Cola halten.
03:26
figuringaufstellend out what people think
about cola'sColas not that easyeinfach."
63
181994
2834
03:29
"You know, maybe we madegemacht an errorError
somewhereirgendwo alongeine lange the way."
64
184852
2825
Man kann nie wissen, vielleicht haben wir zwischendurch einen Fehler gemacht.
Also müssen wir einfach eine begründete Schätzung treffen,
03:32
"You know, let's just
make an educatedgebildet guessvermuten,"
65
187701
2197
03:34
and they simplyeinfach pointPunkt
and they go for 10 percentProzent,
66
189922
2385
und dann zeigen sie einfach in die Mitte und nehmen zehn Prozent, ganz in der Mitte.
03:37
right in the middleMitte.
67
192331
1075
03:38
HowardHoward is not so easilyleicht placatedbeschwichtigt.
68
194000
1976
Howard ist nicht so leicht abzuwiegeln.
03:40
HowardHoward is a man of a certainsicher degreeGrad
of intellectualgeistig standardsStandards.
69
196000
2912
Howard ist ein Mann mit einem gewissen intellektuellen Standard.
03:43
And this was not good enoughgenug for him,
70
198936
2040
Und das Ergebnis war ihm nicht gut genug,
03:45
and this questionFrage bedeviledverhätschelt him for yearsJahre.
71
201000
2282
so dass er von dieser Frage für viele Jahre besessen blieb.
Er würde darüber nachdenken und sich fragen, was ist falsch gelaufen?
03:48
And he would think it throughdurch
and say, "What was wrongfalsch?
72
203306
2670
03:50
Why could we not make senseSinn
of this experimentExperiment with DietErnährung PepsiPepsi?"
73
206000
3685
Warum konnten wir keinen Sinn in diesem Experiment mit Pepsi light erkennen?
Und eines Tages, er saß in einem Imbiss in White Plains,
03:55
And one day, he was sittingSitzung
in a dinerAbendessen in WhiteWeiß PlainsEbenen,
74
210360
2616
03:57
about to go tryingversuchen to dreamTraum up
some work for NescafDompfafé.
75
213000
2976
gerade dabei zu versuchen, sich ein Projekt für Nescafe zu erträumen.
Und plötzlich trifft ihn die Antwort wie der Blitz.
04:01
And suddenlyplötzlich, like a boltBolzen of lightningBlitz,
the answerAntworten camekam to him.
76
216336
3484
Und diese lautet: Als sie die Daten für Pepsi light analysiert haben,
04:04
And that is, that when they analyzedanalysiert
the DietErnährung PepsiPepsi dataDaten,
77
220153
2674
04:07
they were askingfragen the wrongfalsch questionFrage.
78
222851
1722
haben sie die falsche Frage gestellt.
04:09
They were looking for the perfectperfekt PepsiPepsi,
79
224597
2130
Sie suchten nach der perfekten Pepsi,
04:11
and they should have been
looking for the perfectperfekt PepsisPepsis.
80
226751
2963
aber sie hätten nach den perfekten Pepsis suchen sollen. Glauben Sie mir.
04:15
TrustVertrauen me.
81
230814
1011
04:16
This was an enormousenorm revelationOffenbarung.
82
231849
2127
Dies war eine enorme Offenbarung.
04:18
This was one of the mostdie meisten brilliantGenial
breakthroughsDurchbrüche in all of foodLebensmittel scienceWissenschaft.
83
234000
3675
Dies war einer der brillantesten Durchbrüche in der Nahrungsmittel-Forschung.
Und Howard machte sich sofort auf,
04:22
HowardHoward immediatelysofort wentging on the roadStraße,
84
237699
1718
und er reiste zu Konferenzen im ganzen Land,
04:24
and he would go to conferencesKonferenzen
around the countryLand,
85
239441
2358
er stand auf und würde sagen:
04:26
and he would standStand up and say,
86
241823
1558
"Sie waren auf der Suche nach der perfekten Pepsi. Aber damit liegen Sie falsch.
04:28
"You had been looking
for the perfectperfekt PepsiPepsi.
87
243405
2063
04:30
You're wrongfalsch.
88
245492
1230
04:31
You should be looking
for the perfectperfekt PepsisPepsis."
89
246746
2508
Sie hätten besser nach den perfekten Pepsis suchen sollen."
04:34
And people would look at him
blanklyverständnislos and say,
90
249857
2436
Und die Leute sahen ihn mit einem leeren Ausdruck an und würden sagen:
"Worauf wollen Sie hinaus? Das ist doch Wahnsinn."
04:37
"What are you talkingim Gespräch about? CrazinessVerrücktheit."
91
252317
2063
Und sie würden sagen, Sie wissen schon, "Weiter! Der Nächste!"
04:39
And they would say, "MoveBewegen! NextNächste!"
92
254404
1572
04:40
TriedVersucht to get businessGeschäft,
nobodyniemand would hiremieten him --
93
256000
2214
Er versuchte, Aufträge zu bekommen, doch niemand würde ihn anheuern - trotzdem war er wie besessen
04:43
he was obsessedbesessen, thoughobwohl,
94
258238
1384
und er redete weiter und weiter und weiter darüber.
04:44
and he talkedsprach about it
and talkedsprach about it.
95
259646
2007
04:46
HowardHoward lovesliebt the YiddishJiddisch expressionAusdruck
96
261677
1793
Howard liebt den Jiddischen Ausdruck
"Für den Wurm im Meerrettich, ist die ganze Welt Meerrettich."
04:48
"To a wormWurm in horseradishMeerrettich,
the worldWelt is horseradishMeerrettich."
97
263494
2482
Dies war sein Meerrettich. (Gelächter.) Er war davon besessen.
04:51
This was his horseradishMeerrettich.
98
266541
1600
04:52
(LaughterLachen)
99
268165
1662
04:54
He was obsessedbesessen with it!
100
269851
1439
04:56
And finallyendlich, he had a breakthroughDurchbruch.
101
272000
2811
Und dann endlich erzielte er einen Durchbruch. "Vlasic Pickles" kam zu ihm
04:59
VlasicVlasic PicklesEingelegtes Gemüse camekam to him,
102
274835
2141
05:01
and they said, "DoctorArzt MoskowitzMoskowitz,
we want to make the perfectperfekt pickleEssiggurke."
103
277000
4649
und die sagten: "Mr. Moskowitz -- Dr. Moskowitz --
wir wollen das perfekte eingelegte Gemüse herstellen." Worauf er antwortete,
05:06
And he said,
104
281673
1024
"Das perfekte eingelegte Gemüse gibt es nicht - es gibt nur die perfekten eingelegten Gemüse."
05:07
"There is no perfectperfekt pickleEssiggurke;
there are only perfectperfekt picklesGurken."
105
282721
2929
Weiter sagte er: "Sie müssen nicht nur ihr reguläres Produkt verbessern,
05:11
And he camekam back to them and he said,
106
286331
1770
05:12
"You don't just need
to improveverbessern your regularregulär;
107
288125
2210
Sie müssen auch noch eine pikante Variante erschaffen."
05:15
you need to createerstellen zestypikant."
108
290359
1493
05:16
And that's where we got zestypikant picklesGurken.
109
291876
1825
Und daher bekamen wir das pikant eingelegte Gemüse.
05:19
Then the nextNächster personPerson camekam to him:
Campbell'sCampbells SoupSuppe.
110
294516
2460
Und dann kam sein nächster Kunde, diesmal "Campbell's Soup".
05:21
And this was even more importantwichtig.
111
297000
2000
Und das war sogar noch wichtiger. Tatsächlich war es
Campbell's Soup, mit denen Howard sich seinen Ruf erarbeitet hat.
05:23
In factTatsache, Campbell'sCampbells SoupSuppe
is where HowardHoward madegemacht his reputationRuf.
112
299024
3046
05:27
Campbell'sCampbells madegemacht PregoPrego,
113
302420
1393
Campbell's produzierte "Prego", und in den frühen Achtzigern konkurrierte Prego mit "Ragu",
05:28
and PregoPrego, in the earlyfrüh 80s,
was strugglingkämpfend nextNächster to RagLappenù,
114
303837
3868
05:32
whichwelche was the dominantDominant
spaghettiSpaghetti sauceSoße of the 70s and 80s.
115
307729
3365
welches die dominante Spaghetti-Sauce der Siebziger und Achtziger war.
In der Branche war es nun so - ich weiß nicht, ob Sie das interessiert
05:36
In the industryIndustrie -- I don't
know whetherob you carePflege about this,
116
311546
2843
oder wie viel Zeit mir bleibt, das auszuführen.
05:39
or how much time I have to go into this.
117
314413
2000
Aber es war so, technisch ausgedrückt -- als Randbemerkung --
05:41
But it was, technicallytechnisch speakingApropos
-- this is an asidebeiseite --
118
316437
2630
dass Prego als Tomatensauce Ragu überlegen ist.
05:43
PregoPrego is a better tomatoTomate sauceSoße than RagLappenù.
119
319091
2060
Die Qualität des Tomatenmarks ist viel besser, die Gewürzmischung weit überlegen,
05:45
The qualityQualität of the tomatoTomate pasteEinfügen
is much better;
120
321175
2281
05:48
the spicewürzen mixmischen is farweit superiorüberlegen;
121
323480
1820
es haftet viel gefälliger an der Pasta. Denn tatsächlich machten Sie
05:50
it adhereshaftet to the pastaPasta
in a much more pleasingangenehm way.
122
325324
2486
05:52
In factTatsache, they would do
the famousberühmt bowlSchüssel testTest
123
327834
2077
damals in den Siebzigern den berühmten Schüsseltest mit Ragu und Prego.
05:54
back in the 70s with RagLappenù and PregoPrego.
124
329935
2645
05:57
You'dSie würde have a plateTeller of spaghettiSpaghetti,
and you would pourgießen it on, right?
125
332604
3492
Man hatte einen Teller Spaghetti und man würde sie darüber geben, richtig?
Und Ragu wäre dann ganz unten am Boden, aber Prego bliebe obenauf.
06:01
And the RagLappenù would all go to the bottomBoden,
and the PregoPrego would sitsitzen on topoben.
126
336460
4645
Das nennt man "Haftvermögen".
06:05
That's callednamens "adherenceAdhärenz."
127
341129
1531
06:07
And, anywaysowieso, despiteTrotz the factTatsache
that they were farweit superiorüberlegen in adherenceAdhärenz,
128
342684
4540
Und, naja, trotz der Tatsache, dass das Haftvermögen und die Qualität
des Tomatenmarks überlegen waren, war Prego angeschlagen.
06:12
and the qualityQualität of theirihr tomatoTomate pasteEinfügen,
129
347248
2771
06:14
PregoPrego was strugglingkämpfend.
130
350043
1369
06:16
So they camekam to HowardHoward,
and they said, fixFix us.
131
351436
3002
Also kamen sie zu Howard und baten ihn, alles in Ordnung zu bringen.
06:19
And HowardHoward lookedsah
at theirihr productProdukt lineLinie, and he said,
132
354811
2499
Und Howard sah sich ihre Produktlinie an und meinte:
Sie haben einen Club der toten Tomaten.
06:22
what you have is a deadtot tomatoTomate societyGesellschaft.
133
357334
3103
Also, sagte er, das ist, was ich machen möchte.
06:25
So he said, this is what I want to do.
134
361183
2182
Woraufhin er sich mit Campbell's Laborküche kurzschloss
06:28
And he got togetherzusammen
with the Campbell'sCampbells soupSuppe kitchenKüche,
135
363389
2556
und 45 Varianten Spaghetti-Sauce herstellen ließ. Und er variierte sie
06:30
and he madegemacht 45 varietiesSorten
of spaghettiSpaghetti sauceSoße.
136
365969
3461
06:34
And he variedabwechslungsreicher them accordingnach
to everyjeden conceivabledenkbar way
137
369454
2853
auf jede nur denkbare Art, in der man Tomantensauce variieren kann.
06:37
that you can varyvariieren tomatoTomate sauceSoße:
138
372331
1645
06:38
by sweetnessSüße, by levelEbene of garlicKnoblauch,
139
374000
1858
In der Süße, im Knoblauch-Anteil, in Herbheit und Säure, in der "Tomatigkeit"
06:40
by tomatoey-nesstomatoey-ness,
by tartnessSäure, by sournessSäure,
140
375882
3215
und in der Menge sichtbarer Stückchen - mein Lieblingsausdruck in den Spaghetti-Saucen-Geschäft. (Gelächter.)
06:43
by visiblesichtbar solidsKörper --
141
379121
1340
06:45
my favoriteFavorit termBegriff
in the spaghettiSpaghetti sauceSoße businessGeschäft.
142
380485
3261
06:48
(LaughterLachen)
143
383770
1001
06:49
EveryJedes conceivabledenkbar way
you can varyvariieren spaghettiSpaghetti sauceSoße,
144
384795
3538
In jeder nur vorstellbaren Art Spaghetti-Sauce zu variieren, variierte er Spaghetti-Sauce.
06:53
he variedabwechslungsreicher spaghettiSpaghetti sauceSoße.
145
388357
1779
Dann nahm er diese Menge von 45 Spaghetti-Saucen und reiste herum.
06:54
And then he tookdauerte this wholeganze raftFloß
of 45 spaghettiSpaghetti saucesSaucen,
146
390160
3733
06:58
and he wentging on the roadStraße.
147
393917
1157
Er reiste nach New York, nach Chicago, er reiste nach Jacksonville
06:59
He wentging to NewNeu YorkYork, to ChicagoChicago,
148
395098
1879
und nach Los Angeles. Und er brachte Wagenladungen Leute zusammen, in großen Hallen.
07:01
he wentging to JacksonvilleJacksonville, to LosLos AngelesAngeles.
149
397001
1929
07:03
And he broughtgebracht in people
by the truckloadWagenladung into biggroß hallsHallen.
150
398954
3762
07:07
And he satsaß them down for two hoursStd.,
151
402740
1725
Dort setzte er sie für zwei Stunden hin, und er gab ihnen
07:09
and over the courseKurs of that two hoursStd.,
he gavegab them tenzehn bowlsSchüsseln.
152
404489
3327
im Verlauf von diesen 2 Stunden zehn Schüsseln zu essen.
07:12
TenZehn smallklein bowlsSchüsseln of pastaPasta,
153
407840
1258
Zehn kleine Schüsseln mit Pasta, jeweils mit einer anderen Spaghetti-Sauce.
07:13
with a differentanders spaghettiSpaghetti
sauceSoße on eachjede einzelne one.
154
409122
2458
Und nachdem sie alle Portionen gegessen hatten, sollten sie diese bewerten von 0 bis 100,
07:16
And after they ate eachjede einzelne bowlSchüssel,
they had to ratePreis, from 0 to 100,
155
412185
4146
je nachdem, für wie gut sie die Spaghetti-Sauce hielten.
07:21
how good they thought
the spaghettiSpaghetti sauceSoße was.
156
416355
2621
Am Ende dieses Verfahren, nach Monaten und Monaten,
07:24
At the endEnde of that processverarbeiten,
after doing it for monthsMonate and monthsMonate,
157
419490
3071
hatte er einen Riesenberg von Daten
07:27
he had a mountainBerg of dataDaten
158
422585
1543
darüber, wie die US-Amerikaner über Spaghetti-Sauce denken.
07:28
about how the AmericanAmerikanische people
feel about spaghettiSpaghetti sauceSoße.
159
424152
3824
07:32
And then he analyzedanalysiert the dataDaten.
160
428000
1467
Und dann analysierte er diese Daten.
07:34
Did he look for the mostdie meisten popularBeliebt
varietyVielfalt of spaghettiSpaghetti sauceSoße?
161
429491
3977
Suchte er jetzt nach der beliebtesten Sorte Spaghetti-Sauce? Keineswegs!
07:38
No! HowardHoward doesn't believe
that there is sucheine solche a thing.
162
433492
2754
Howard glaubt nicht, dass es diese überhaupt gibt.
Statt dessen sah er sich seine Daten an und sagte:
07:41
InsteadStattdessen, he lookedsah
at the dataDaten, and he said,
163
436270
2063
"Mal sehen, ob wir all diese unterschiedlichen Datenpunkte zu Clustern gruppieren können."
07:43
let's see if we can groupGruppe all these
differentanders dataDaten pointsPunkte into clustersCluster.
164
438357
5619
07:48
Let's see if they congregateversammeln
around certainsicher ideasIdeen.
165
444000
2452
Mal sehen, ob sie sich um bestimmte Konzepte scharen lassen."
07:51
And sure enoughgenug, if you sitsitzen down,
166
447000
2205
Und tatsächlich, wenn man sich hinsetzt und all diese Daten zu Spaghetti-Saucen analysiert,
07:54
and you analyzeanalysieren all this dataDaten
on spaghettiSpaghetti sauceSoße,
167
449229
3565
07:57
you realizerealisieren that all AmericansAmerikaner
fallfallen into one of threedrei groupsGruppen.
168
452818
3110
dann erkennt man, dass alle Amerikaner in eine von drei Gruppen fallen.
Da gibt es Leute, die mögen ihre Spaghetti-Sauce am liebsten einfach,
08:01
There are people
who like theirihr spaghettiSpaghetti sauceSoße plaineinfach;
169
456340
2913
andere mögen ihre Spaghetti-Sauce lieber würzig-scharf
08:04
there are people
who like theirihr spaghettiSpaghetti sauceSoße spicywürzig;
170
459277
2699
08:06
and there are people
who like it extraextra chunkyklobig.
171
462000
2244
und schließlich gibt es Leute, die mögen sie extra-grob.
08:09
And of those threedrei factsFakten,
the thirddritte one was the mostdie meisten significantsignifikant,
172
464929
4047
Und von diesen drei Tatsachen war die dritte die wichtigste.
08:13
because at the time, in the earlyfrüh 1980s,
173
469000
2654
Denn zu jener Zeit, in den frühen 1980er Jahren,
wenn man da in einen Supermarkt ging,
08:16
if you wentging to a supermarketSupermarkt,
174
471678
1500
konnte man keine extra-grobe Spaghetti-Sauce finden.
08:18
you would not find
extra-chunkyextra-klobig spaghettiSpaghetti sauceSoße.
175
473202
3315
08:21
And PregoPrego turnedgedreht to HowardHoward, and they said,
176
476987
2013
Also fragte Prego nochmals bei Howard nach, und sie sagten:
"Wollen Sie mir sagen, dass es ein Drittel aller Amerikaner nach extra-grober Spaghetti-Sauce verlangt,
08:23
"You're tellingErzählen me
that one thirddritte of AmericansAmerikaner
177
479024
2697
08:26
cravesehnen extra-chunkyextra-klobig spaghettiSpaghetti sauceSoße
178
481745
3231
08:29
and yetnoch no one is servicingWartung theirihr needsBedürfnisse?"
179
485000
2499
und dennoch niemand dieses Bedürfnis befriedigt?" Und er antwortete: "Ja!"
08:32
And he said "Yes!"
180
487523
1024
08:33
(LaughterLachen)
181
488571
1292
(Gelächter.) Also zog Prego los
08:34
And PregoPrego then wentging back,
182
489887
1342
und erfand seine Spaghetti-Sauche komplett neu,
08:36
and completelyvollständig reformulatedneu formuliert
theirihr spaghettiSpaghetti sauceSoße,
183
491253
2372
und sie brachten eine Variante einer extra-groben Sauce raus, die sofort und komplett
08:38
and camekam out with a lineLinie of extraextra chunkyklobig
that immediatelysofort and completelyvollständig
184
493649
3654
den Spaghetti-Saucen-Markt in diesem Land eroberte.
08:42
tookdauerte over the spaghettiSpaghetti sauceSoße
businessGeschäft in this countryLand.
185
497327
2984
Und im Lauf der nächsten zehn Jahre machten sie 600 Millionen Dollar
08:45
And over the nextNächster 10 yearsJahre,
they madegemacht 600 millionMillion dollarsDollar
186
500335
4403
mit ihrer Linie extra-grober Saucen.
08:49
off theirihr lineLinie of extra-chunkyextra-klobig saucesSaucen.
187
504762
2397
08:52
EveryoneAlle elsesonst in the industryIndustrie lookedsah
at HowardHoward had doneerledigt, and they said,
188
508000
3490
Und jeder andere in der Branche betrachtete, was Howard gemacht hatte, und sie sagten:
"Oh mein Gott! Wir haben die ganze Zeit über falsch gelegen!"
08:56
"Oh my god! We'veWir haben been
thinkingDenken all wrongfalsch!"
189
511514
2407
08:58
And that's when you startedhat angefangen to get
sevenSieben differentanders kindsArten of vinegarEssig,
190
513945
3270
Und das war der Punkt, ab dem man sieben verschiedene Essigsorten bekommen konnte,
14 verschiedene Arten Senf und 71 Sorten Olivenöl --
09:02
and 14 differentanders kindsArten of mustardSenf,
and 71 differentanders kindsArten of oliveOlive oilÖl.
191
517239
5466
und schließlich hat sogar Ragu Howard angeworben,
09:07
And then eventuallyschließlich
even RagLappenù hiredgemietet HowardHoward,
192
522729
3247
09:10
and HowardHoward did the exactgenau samegleich thing
for RagLappenù that he did for PregoPrego.
193
526000
3191
und Howard tat exakt das gleiche für Ragu, was er für Prego gemacht hatte.
Und heute, wenn Sie in einen wirklich guten Supermarkt gehen,
09:14
And todayheute, if you go
to a really good supermarketSupermarkt,
194
529215
2351
und darauf achten, wie viele Ragus es gibt --
09:16
do you know how manyviele RagLappenùs there are?
195
531590
2143
Wissen Sie, wie viele es gibt? 36!
09:18
36!
196
533757
1000
09:20
In sixsechs varietiesSorten:
197
535967
1570
In 6 Varianten: mit Käse, leicht, deftig,
09:22
CheeseKäse, LightLicht,
198
537561
3050
09:25
RobustoRobusto, RichRich & HeartyHerzhafte,
199
540635
3102
herzhaft, klassisch, extra-grob. (Gelächter)
09:28
OldAlt WorldWelt TraditionalTraditionelle --
200
543761
1310
09:32
Extra-ChunkyExtra-grober GardenGarten.
201
547483
1717
09:34
(LaughterLachen)
202
549224
1752
09:35
That's Howard'sHowards doing.
203
551000
1744
Das macht Howard. - Das ist Howards Geschenk an die Amerikaner.
09:37
That is Howard'sHowards giftGeschenk
to the AmericanAmerikanische people.
204
552768
2208
09:39
Now why is that importantwichtig?
205
555000
1681
Warum ist das so interessant?
09:41
(LaughterLachen)
206
556705
2271
09:43
It is, in factTatsache, enormouslyenorm importantwichtig.
207
559000
2081
Es ist in der Tat sehr wichtig. Ich erkläre Ihnen, warum.
09:45
I'll explainerklären to you why.
208
561105
1370
09:47
What HowardHoward did is he fundamentallygrundlegend
changedgeändert the way the foodLebensmittel industryIndustrie thinksdenkt
209
562499
4121
Howard veränderte grundlegend die Denkart der Industrie darüber,
wie man Sie glücklich macht.
09:51
about makingHerstellung you happyglücklich.
210
566644
1421
09:53
AssumptionAnnahme numberNummer one
in the foodLebensmittel industryIndustrie used to be
211
569000
2976
Die 1. Annahme der Nahrungsmittelindustrie war,
09:56
that the way to find out
what people want to eatEssen,
212
572000
2700
dass die Art, wie man herausfindet, was Kunden essen wollen --
09:59
what will make people happyglücklich,
is to askFragen them.
213
574724
2337
was Kunden glücklich macht -- ist, sie zu fragen.
10:02
And for yearsJahre and yearsJahre and yearsJahre,
214
577628
1658
Und über viele Jahre hinweg haben Ragu und Prego
10:04
RagLappenù and PregoPrego would have focusFokus groupsGruppen,
215
579310
2238
Gruppen ausgesucht und haben sie gefragt:
10:06
and they would sitsitzen you down,
and they would say,
216
581572
2460
Was muss eine Spaghetti-Sauce enthalten? Sagen Sie uns, was Sie in einer Spaghetti-Sauce haben wollen.
10:08
"What do you want in a spaghettiSpaghetti sauceSoße?
217
584056
1873
10:10
Tell us what you want
in a spaghettiSpaghetti sauceSoße."
218
585953
2075
Und in all diesen Jahren -- 20, 30 Jahre --
10:12
And for all those yearsJahre -- 20, 30 yearsJahre --
219
588052
2924
10:15
throughdurch all those focusFokus groupGruppe sessionsSitzungen,
220
591000
1976
während all dieser Gruppensitzungen,
10:17
no one ever said they wanted extra-chunkyextra-klobig.
221
593000
3021
sagte nie jemand, dass er gerne ganze Gemüsestücke mag.
10:21
Even thoughobwohl at leastam wenigsten a thirddritte of them,
deeptief in theirihr heartsHerzen, actuallytatsächlich did.
222
596754
3451
Obwohl ein Drittel der Kunden diese eigentlich mögen.
(Lachen)
10:25
(LaughterLachen)
223
600229
1793
10:27
People don't know what they want!
224
602696
2012
Die Leute wissen nicht, was sie wollen! Oder?
10:29
As HowardHoward lovesliebt to say,
225
604732
1446
Wie Howard gerne sagt: "Der Verstand weiss nicht, was die Zunge mag."
10:31
"The mindVerstand knowsweiß not
what the tongueZunge wants."
226
606202
2752
Es ist ein Geheimnis!
10:33
It's a mysteryGeheimnis!
227
608978
1152
10:34
(LaughterLachen)
228
610154
1004
Ein wichtiger Schritt zum Verständnis unserer Wünsche
10:35
And a criticallykritisch importantwichtig stepSchritt
229
611182
2406
10:38
in understandingVerstehen
our ownbesitzen desiresWünsche and tastesschmeckt
230
613612
3331
und Geschmäcker ist, zu verstehen, dass wir nicht alles in unserem Innern erklären können.
10:41
is to realizerealisieren that we cannotnicht können always
explainerklären what we want, deeptief down.
231
616967
3632
Wenn ich jeden von Ihnen fragen würde, wie Sie sich Ihren Kaffee wünschen,
10:46
If I askedaufgefordert all of you, for exampleBeispiel,
in this roomZimmer, what you want in a coffeeKaffee,
232
621242
4036
wüßten Sie eine Antwort? Jeder würde sagen: "Ich mag ihn schwarz, vollmundig, gut geröstet."
10:50
you know what you'ddu würdest say?
233
625302
1328
10:51
EveryJedes one of you would say,
"I want a darkdunkel, richReich, heartyherzhaft roastbraten."
234
626654
4239
Das sagen die Leute immer, wenn man sie fragt, wie sie sich ihren Kaffee wünschen.
10:56
It's what people always say
when you askFragen them.
235
631555
2158
Wie möchten Sie ihn? Schwarz, vollmundig, gut geröstet!
10:58
"What do you like?"
"DarkDunkel, richReich, heartyherzhaft roastbraten!"
236
633737
2532
Wie hoch ist aber eigentlich der Prozensatz von Ihnen, die ihn so mögen?
11:01
What percentageProzentsatz of you actuallytatsächlich
like a darkdunkel, richReich, heartyherzhaft roastbraten?
237
636293
3513
11:04
AccordingLaut to HowardHoward, somewhereirgendwo
betweenzwischen 25 and 27 percentProzent of you.
238
639830
3048
Nach Howard liegt er so zwischen 25 und 27 Prozent.
Die meisten mögen milden Milchkaffee.
11:08
MostDie meisten of you like milkymilchig, weakschwach coffeeKaffee.
239
643567
2195
11:10
(LaughterLachen)
240
645786
1001
11:11
But you will never, ever say
to someonejemand who asksfragt you what you want
241
646811
3332
Aber Sie werden das niemals sagen, wenn man Sie danach fragt --
dieses: "Ich mag im liebsten milden Milchkaffee." (Gelächter)
11:14
that "I want a milkymilchig, weakschwach coffeeKaffee."
242
650167
2191
Das war also das erste, was Howard tat.
11:17
So that's numberNummer one thing
that HowardHoward did.
243
652382
2899
11:21
NumberAnzahl two thing that HowardHoward did
is he madegemacht us realizerealisieren --
244
656528
3448
Zum zweiten machte Howard uns bewusst --
11:24
it's anotherein anderer very criticalkritisch pointPunkt --
245
660000
1976
das ist ein weiterer kritischer Punkt -
11:26
he madegemacht us realizerealisieren the importanceBedeutung
246
662000
2174
er machte uns bewusst, wie wichtig die von ihm so genannte Breite im Warensegment ist.
11:28
of what he likesLikes to call
"horizontalhorizontal segmentationSegmentierung."
247
664198
2999
11:32
Why is this criticalkritisch?
248
668000
1015
Warum ist sie so wichtig? Weil
11:33
Because this is the way the foodLebensmittel industryIndustrie
thought before HowardHoward.
249
669039
3698
dies die Denk-Richtung der Nahrungsmittelindustrie war, bevor Howard kam.
Wovon waren sie in den frühen 80ern besessen? Sie waren besessen von Senf.
11:37
What were they obsessedbesessen with
in the earlyfrüh 80s?
250
672761
2310
11:39
They were obsessedbesessen with mustardSenf.
251
675095
1540
11:41
In particularinsbesondere, they were obsessedbesessen
with the storyGeschichte of GreyGrey PouponPoupon.
252
676659
3317
Genauer: Sie waren besessen von der Grey Poupon-Story. Richtig?
11:44
Used to be, there were two mustardsSenf:
French'sFranzösisch and Gulden'sDer Gulden.
253
680000
3201
Damals gab es zwei Senf-Sorten: Frenchs und Guldens.
Wie waren sie? Gelber Senf. Was ist in gelbem Senf?
11:48
What were they? YellowGelb mustardSenf.
254
683225
1493
11:49
What's in it?
255
684742
1015
Gelbe Senfkörner, Kurkuma und Paprika. Das war Senf.
11:50
YellowGelb mustardSenf seedsSaat,
turmericKurkuma, and paprikaPaprika.
256
685781
2054
11:52
That was mustardSenf.
257
687859
1074
11:53
GreyGrey PouponPoupon camekam alongeine lange, with a DijonDijon.
258
688957
2525
Grey Poupon kam mit Dijon daher. Richtig?
11:56
Right?
259
691506
1188
Viel mehr ätherische braune Senfkörner, etwas Weißwein, ein toller Duft,
11:57
Much more volatileflüchtig brownbraun mustardSenf seedSamen,
some whiteWeiß wineWein, a noseNase hitschlagen,
260
692718
5663
ein viel besseres Aroma. Und was tun sie?
12:03
much more delicatezart aromaticsAromaten.
261
698405
1938
12:05
And what do they do?
262
700367
1015
Sie füllen ihn in ein kleines Einmachglas mit einem wundervollen Etikett darauf,
12:06
They put it in a little tinysehr klein glassGlas jarKrug,
with a wonderfulwunderbar enameledemailliert labelEtikette on it,
263
701406
4799
was ihm ein französiches Aussehen gab, obwohl er aus Oxnard, Kalifornien kam.
12:11
madegemacht it look FrenchFranzösisch,
264
706229
1074
12:12
even thoughobwohl it's madegemacht
in OxnardOxnard, CaliforniaCalifornia.
265
707327
2101
12:14
(LaughterLachen)
266
709452
1001
Und anstatt einen Dollar fünfzig für ein Glas zu nehmen,
12:15
And insteadstattdessen of chargingAufladen a dollarDollar fiftyfünfzig
for the eight-ounceacht Unzen bottleFlasche,
267
710477
4499
12:19
the way that French'sFranzösisch and Gulden'sDer Gulden did,
268
715000
1973
so wie es die Frenchs und Guldens taten, verkauften sie es für 4 Dollar.
12:21
they decidedbeschlossen to chargeberechnen fourvier dollarsDollar.
269
716997
1727
Und dann machten sie Werbung, nicht wahr? Mit dem Typen im Rolls Royce,
12:23
And they had those adsAnzeigen.
270
718748
1212
12:24
With the guy in the RollsRollen RoyceRoyce,
eatingEssen the GreyGrey PouponPoupon.
271
719984
2635
der Grey Poupon-Senf isst, der andere Rolls Royce kommt,
12:27
AnotherEin weiterer pullszieht up, and sayssagt,
"Do you have any GreyGrey PouponPoupon?"
272
722643
2786
und er fragt: Haben Sie Grey Poupon?
Und gleich danach hebt Grey Poupon ab!
12:30
And the wholeganze thing, after they did that,
GreyGrey PouponPoupon takes off!
273
725453
3184
Sie übernehmen das Senfgeschäft!
12:33
Takes over the mustardSenf businessGeschäft!
274
728661
1524
Was jeder daraus gelernt hat, ist,
12:35
And everyone'sjeder ist take-homemit nach Hause nehmen lessonLektion from that
275
730209
2008
12:37
was that the way to make people happyglücklich
276
732241
4735
dass der einzige Weg, Menschen glücklich zu machen, darin besteht,
12:41
is to give them something
that is more expensiveteuer,
277
737000
3394
ihnen etwas teureres anzubieten, etwas das erstrebenswert ist . Nicht wahr?
12:45
something to aspirestreben to.
278
740418
2067
So dass sie ihrem üblichen Geschmack den Rücken kehren
12:47
It's to make them turnWende theirihr back
on what they think they like now,
279
742509
4143
12:51
and reacherreichen out for something
higherhöher up the mustardSenf hierarchyHierarchie.
280
746676
3419
und nach etwas höherem in der Senf-Hierarchie streben.
12:54
(LaughterLachen)
281
750119
1001
Ein besserer Senf. Ein teurerer Senf!
12:55
A better mustardSenf!
A more expensiveteuer mustardSenf!
282
751144
2212
Ein Senf mit mehr Eleganz und Kultur und Bedeutung.
12:58
A mustardSenf of more sophisticationRaffinesse
and cultureKultur and meaningBedeutung.
283
753380
3163
Howard schaute sich das an und sagte: Das ist falsch!
13:01
And HowardHoward lookedsah to that
and said, "That's wrongfalsch!"
284
756567
2409
Bei Senf gibt es keine Hierarchie.
13:04
MustardSenf does not existexistieren on a hierarchyHierarchie.
285
759639
2118
Senf gibt es wie Tomatensauce in einem gleichrangigen Angebot.
13:07
MustardSenf existsexistiert, just like tomatoTomate sauceSoße,
on a horizontalhorizontal planeEbene.
286
762218
4101
13:11
There is no good mustardSenf or badschlecht mustardSenf.
287
766779
2739
Es gibt keinen guten oder schlechten Senf.
13:14
There is no perfectperfekt mustardSenf
or imperfectunvollkommen mustardSenf.
288
769542
2526
Es gibt keinen perfekten oder nicht perfekten Senf.
Es gibt nur unterschiedliche Arten von Senf, passend für unterschiedliche Menschen.
13:16
There are only differentanders kindsArten of mustardsSenf
that suitAnzug differentanders kindsArten of people.
289
772092
3745
Er hat die Art und Weise demokratisiert, wie wir über Geschmack denken.
13:21
He fundamentallygrundlegend democratizeddemokratisiert
the way we think about tasteGeschmack.
290
776358
4835
Und dafür gebührt Howard Moskowitz ebenfalls unser Dank.
13:26
And for that, as well, we oweverdanken
HowardHoward MoskowitzMoskowitz a hugeenorm voteAbstimmung of thanksVielen Dank.
291
781217
4219
Das dritte, was Howard tat, das vielleicht wichtigste,
13:31
ThirdDritte thing that HowardHoward did,
and perhapsvielleicht the mostdie meisten importantwichtig,
292
786201
3493
13:34
is HowardHoward confrontedkonfrontiert the notionBegriff
of the PlatonicPlatonische dishGericht.
293
789718
2839
ist, dass Howard den Begriff des "platonischen Gerichts" erfunden hat. (Gelächter)
13:37
(LaughterLachen)
294
792581
1001
Was meine ich damit?
13:38
What do I mean by that?
295
793606
1142
13:39
(LaughterLachen)
296
794772
1556
Seit Anbeginn der Nahrungsmittelindustrie
13:41
For the longestam längsten time in the foodLebensmittel industryIndustrie,
297
796352
2100
ging man davon aus, dass es immer nur ein perfektes Rezept gibt.
13:43
there was a senseSinn that there was one way,
298
798476
2580
13:45
a perfectperfekt way, to make a dishGericht.
299
801080
2728
13:49
You go to ChezChez PanissePanisse,
300
804570
1715
Sie gehen zu Chez Panisse und hier wird Ihnen ein red-tail sashimi serviert,
13:51
they give you the red-tailRotschwanz sashimiSashimi
with roastedgeröstet pumpkinKürbis seedsSaat
301
806309
5283
mit gerösteten Kürbiskernen in einer was-auch-immer Sauce.
13:56
in a something something reductiondie Ermäßigung.
302
811616
1853
Sie geben Ihnen nicht die Wahl zwischen 5 verschiedenen Sorten, richtig?
13:58
They don't give you fivefünf optionsOptionen
on the reductiondie Ermäßigung.
303
813493
2483
14:00
They don't say, "Do you want
the extra-chunkyextra-klobig reductiondie Ermäßigung, or ...?"
304
816000
3594
Sie fragen Sie nicht, ob Sie die Gemüse-Sauce dazu mögen -- nein!
14:04
No!
305
819618
1008
Sie müssen diese Sauce nehmen. Warum? Weil der Chef von Chez Panisse
14:05
You just get the reductiondie Ermäßigung. Why?
306
820650
1547
14:07
Because the chefKoch at ChezChez PanissePanisse
307
822221
1562
eine platonische Vorstellung zu red-tail sashimi hat.
14:08
has a PlatonicPlatonische notionBegriff
about red-tailRotschwanz sashimiSashimi.
308
823807
2588
So hat es zu sein.
14:11
"This is the way it oughtsollen to be."
309
826419
1882
14:13
And she servesdient it that way
time and time again,
310
828920
4056
Und sie serviert es immer wieder auf diese Art,
14:17
and if you quarrelStreit with her, she will say,
311
833000
2262
und wenn Sie sich beschweren, wird sie sagen:
"Was wissen Sie schon? In diesem Restaurant gibt es das Gericht auf die beste Art."
14:20
"You know what? You're wrongfalsch!
312
835286
1602
14:22
This is the bestBeste way it oughtsollen to be
in this restaurantRestaurant."
313
837468
2720
Den gleichen Gedanken fand man auch in der Lebensmittelindustrie.
14:25
Now that samegleich ideaIdee fueledangeheizt
the commercialkommerziell foodLebensmittel industryIndustrie as well.
314
840212
3439
Sie hatten eine platonische Vorstellung davon, wie Tomaten-Sauce zu sein hat.
14:29
They had a PlatonicPlatonische notionBegriff
of what tomatoTomate sauceSoße was.
315
844294
3217
Und woher kam diese? Aus Italien.
14:32
And where did that come from?
It camekam from ItalyItalien.
316
847535
2441
14:34
ItalianItalienisch tomatoTomate sauceSoße is what?
317
850000
2019
Wie ist eine italienische Tomatensauce? Sie ist ein Gemisch, sie ist dünn.
14:37
It's blendedvermischt; it's thindünn.
318
852375
1600
Tomaten-Sauce hatte dünnflüssig zu sein.
14:39
The cultureKultur of tomatoTomate sauceSoße was thindünn.
319
854531
2309
14:41
When we talkedsprach about "authenticauthentisch
tomatoTomate sauceSoße" in the 1970s,
320
856864
2977
Wenn wir in den 1970ern über richtige Tomatensauce sprachen,
14:44
we talkedsprach about ItalianItalienisch tomatoTomate sauceSoße,
321
859865
1809
meinten wir italienische Tomatensauce. Wir sprechen von den ersten Ragus.
14:46
we talkedsprach about the earliestfrüheste RagLappenùs,
322
861698
1779
Diese hatten keine sichtbaren Stücke.
14:48
whichwelche had no visiblesichtbar solidsKörper, right?
323
863501
2152
14:50
WhichDie were thindünn, you just put a little bitBit
324
866000
2117
Sie war dünn und man verwendete nur ein wenig davon,
und sie sank nach unten auf den Tellerboden.
14:52
and it sunkgesunken down to the bottomBoden
of the pastaPasta.
325
868141
2048
So war's. Und warum gefiel uns das?
14:55
That's what it was.
326
870213
1192
14:56
And why were we attachedangebracht to that?
327
871429
1661
Weil wir glaubten, dass es die Leute glücklich macht,
14:57
Because we thought
that what it tookdauerte to make people happyglücklich
328
873114
2738
1. wenn wir ihnen originale Tomatensauce anbieten
15:00
was to providezu Verfügung stellen them with the mostdie meisten
culturallykulturell authenticauthentisch tomatoTomate sauceSoße, A.
329
875876
4594
15:05
And B, we thought that if we gavegab them
the culturallykulturell authenticauthentisch tomatoTomate sauceSoße,
330
880494
5084
und 2. weil wir glaubten, wenn wir ihnen authentische Toamtensauce anbieten,
würden sie sie mit Kußhand nehmen.
15:10
then they would embraceUmarmung it.
331
885602
1428
Das würde den meisten Menschen gefallen.
15:11
And that's what would please
the maximummaximal numberNummer of people.
332
887054
2734
Und der Grund, warum wir das glaubten, ist -- mit anderen Worten,
15:15
In other wordsWörter,
333
890288
2286
weil alle Köche ständig nach dem ultimativen Rezept suchten.
15:17
people in the cookingKochen worldWelt
were looking for cookingKochen universalsUniversalien.
334
892598
3399
Sie suchten nach dem einen, das uns allen schmeckt.
15:21
They were looking for one way
to treatbehandeln all of us.
335
896336
2438
15:23
And it's good reasonGrund for them
to be obsessedbesessen
336
898798
2580
Und es gibt eine guten Grund für diese Annahme, dass es ein Universal-Rezept gibt,
15:26
with the ideaIdee of universalsUniversalien,
337
901402
1382
weil die komplette Wissenschaft des 19. und 20. Jahrhunderts
15:27
because all of scienceWissenschaft,
338
902808
1397
15:29
throughdurch the 19thth centuryJahrhundert
and much of the 20thth,
339
904229
2249
von der Annahme einer Universalität besessen war.
15:31
was obsessedbesessen with universalsUniversalien.
340
906502
1669
Psychologen, Mediziner, Ökonomen waren alle daran interessiert
15:32
PsychologistsPsychologen, medicalmedizinisch scientistsWissenschaftler,
economistsÖkonomen
341
908195
3988
15:37
were all interestedinteressiert
in findingErgebnis out the rulesRegeln
342
912207
2088
die allgemein gültige Regel für menschliches Verhalten zu finden.
15:39
that governregieren the way all of us behavesich verhalten.
343
914319
2190
Aber so ist es nicht mehr, nicht wahr?
15:42
But that changedgeändert, right?
344
917259
1398
15:43
What is the great revolutionRevolution
in scienceWissenschaft of the last 10, 15 yearsJahre?
345
918681
3611
Was ist die größte Revolution der Wissenschaft in den letzten 10, 15 Jahren?
Es ist der Ruck von der Suche nach Universalien zum Verständnis der Variabilität.
15:47
It is the movementBewegung
from the searchSuche for universalsUniversalien
346
922316
3515
15:50
to the understandingVerstehen of variabilityVariabilität.
347
925855
1849
Heute in der Medizin wollen wir nicht wissen, wie normalerweise
15:53
Now in medicalmedizinisch scienceWissenschaft,
we don't want to know, necessarilyNotwendig,
348
928339
3637
15:56
just how cancerKrebs worksWerke,
349
932000
1701
eine Krebserkrankung verläuft. Wir wollen die unterschiedlichen Krankkeitsverläufe wissen.
15:58
we want to know how your cancerKrebs
is differentanders from my cancerKrebs.
350
933725
3251
16:01
I guessvermuten my cancerKrebs differentanders
from your cancerKrebs.
351
937000
2747
Inwiefern verläuft meine Krebserkrankung anders als Ihre.
16:04
GeneticsGenetik has openedgeöffnet the doorTür
to the studyStudie of humanMensch variabilityVariabilität.
352
939771
4088
Die Genetik hat uns die Tür zum Studium der menschlichen Variabilität geöffnet.
16:08
What HowardHoward MoskowitzMoskowitz
was doing was sayingSprichwort,
353
943883
2095
Howard Moskowitz hat zur gleichen Revolution
16:10
"This samegleich revolutionRevolution needsBedürfnisse to happengeschehen
in the worldWelt of tomatoTomate sauceSoße."
354
946002
4111
in der Welt der Tomatensauce aufgerufen.
16:15
And for that, we oweverdanken him
a great voteAbstimmung of thanksVielen Dank.
355
951000
2572
Und dafür schulden wir ihm Dank.
Ich gebe Ihnen ein letztes Beispiel für Variabilität -- oh, es tut mir leid.
16:20
I'll give you one last
illustrationIllustration of variabilityVariabilität,
356
955201
2842
16:22
and that is -- oh, I'm sorry.
357
958067
1841
16:24
HowardHoward not only believedglaubte that,
but he tookdauerte it a secondzweite stepSchritt,
358
959932
3488
Howard wußte es nicht nur, er tat es im 2. Schritt,
als er sagte, dass, wenn wir nach Universalrezepten streben,
16:28
whichwelche was to say that when we pursueverfolgen
universalUniversal- principlesPrinzipien in foodLebensmittel,
359
963444
5152
16:33
we aren'tsind nicht just makingHerstellung an errorError;
360
968620
1620
machen wir nicht nur einen Fehler, sondern wir erweisen uns auch einen Bärendienst.
16:35
we are actuallytatsächlich doing ourselvesuns selbst
a massivemassiv disserviceBärendienst.
361
970264
3348
16:38
And the exampleBeispiel he used was coffeeKaffee.
362
974000
1810
Und als Beispiel führte er Kaffee an.
Er beschäftigte sich sehr stark mit Kaffee, mit Nescafe.
16:41
And coffeeKaffee is something he did
a lot of work with, with NescafDompfafé.
363
976223
4045
16:45
If I were to askFragen all of you to try
and come up with a brandMarke of coffeeKaffee --
364
980746
3498
Wenn ich Sie alle bitten würde, mir Ihre Kaffee-Marke zu nennen
-- einen Kaffee-Typen, ein Gebräu -- die Sie alle glücklich macht,
16:49
a typeArt of coffeeKaffee, a brewbrauen --
that madegemacht all of you happyglücklich,
365
984268
3022
und sie dann bitte, den Kaffee zu bewerten,
16:52
and then I askedaufgefordert you to ratePreis that coffeeKaffee,
366
987314
1953
würde der Durchschnittswert auf einer Skala von 0 bis 100 bei 60 liegen.
16:54
the averagedurchschnittlich scoreErgebnis in this roomZimmer for coffeeKaffee
would be about 60 on a scaleRahmen of 0 to 100.
367
989291
4057
16:58
If, howeveraber, you alloweddürfen me
to breakUnterbrechung you into coffeeKaffee clustersCluster,
368
993825
3623
Wenn Sie mir aber erlaubten, Sie in Kaffee-Gruppen einzuteilen,
vielleicht drei oder vier Kaffee-Gruppen,
17:02
maybe threedrei or fourvier coffeeKaffee clustersCluster,
369
997472
1785
und ich könnte für jede Gruppe einen spezifischen Kaffee zubereiten,
17:04
and I could make coffeeKaffee just
for eachjede einzelne of those individualPerson clustersCluster,
370
999281
4695
17:08
your scoresNoten would go from 60 to 75 or 78.
371
1004000
3555
dann würde der Wert von 60 auf 75 oder 78 steigen.
17:12
The differenceUnterschied betweenzwischen coffeeKaffee
at 60 and coffeeKaffee at 78
372
1008000
5237
Der Unterschied zwischen Kaffee bei 60 und Kaffee bei 78
ist der Unterschied zwischen Kaffee, bei dem ihr Mundwinkel zuckt,
17:18
is a differenceUnterschied betweenzwischen coffeeKaffee
that makesmacht you wincezusammenzucken,
373
1013261
2715
17:20
and coffeeKaffee that makesmacht you
deliriouslydelirant happyglücklich.
374
1016000
3004
und Kaffee, der Sie überglücklich macht.
17:24
That is the finalFinale, and I think
mostdie meisten beautifulschön lessonLektion,
375
1019690
3194
Das ist, wie ich finde, Howard Moskowitz' beste und schönste Lektion.
17:27
of HowardHoward MoskowitzMoskowitz:
376
1022908
1335
Wenn man sich auf die Vielfalt der Menschen einlässt,
17:29
that in embracingumarmend the diversityVielfalt
of humanMensch beingsWesen,
377
1024267
3709
17:32
we will find a surersicherer way
to truewahr happinessGlück.
378
1028000
2365
man bestimmt einen besseren Weg zum wahren Glück findet.
17:35
Thank you.
379
1030769
1017
Danke.
17:36
(ApplauseApplaus)
380
1031810
1166
Translated by Annegret Krueppel
Reviewed by Sandra Holtermann

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ABOUT THE SPEAKER
Malcolm Gladwell - Writer
Detective of fads and emerging subcultures, chronicler of jobs-you-never-knew-existed, Malcolm Gladwell's work is toppling the popular understanding of bias, crime, food, marketing, race, consumers and intelligence.

Why you should listen

Malcolm Gladwell searches for the counterintuitive in what we all take to be the mundane: cookies, sneakers, pasta sauce. A New Yorker staff writer since 1996, he visits obscure laboratories and infomercial set kitchens as often as the hangouts of freelance cool-hunters -- a sort of pop-R&D gumshoe -- and for that has become a star lecturer and bestselling author.

Sparkling with curiosity, undaunted by difficult research (yet an eloquent, accessible writer), his work uncovers truths hidden in strange data. His always-delightful blog tackles topics from serial killers to steroids in sports, while provocative recent work in the New Yorker sheds new light on the Flynn effect -- the decades-spanning rise in I.Q. scores.

Gladwell has written four books. The Tipping Point, which began as a New Yorker piece, applies the principles of epidemiology to crime (and sneaker sales), while Blink examines the unconscious processes that allow the mind to "thin slice" reality -- and make decisions in the blink of an eye. His third book, Outliers, questions the inevitabilities of success and identifies the relation of success to nature versus nurture. The newest work, What the Dog Saw and Other Adventures, is an anthology of his New Yorker contributions. 

He says: "There is more going on beneath the surface than we think, and more going on in little, finite moments of time than we would guess."
 

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Malcolm Gladwell | Speaker | TED.com