ABOUT THE SPEAKER
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.

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Dan Ariely | Speaker | TED.com
TED2011

Dan Ariely: Beware conflicts of interest

Cuidado: conflicto de intereses

Filmed:
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En esta breve charla, el psicólogo Dan Ariely nos cuenta dos historias personales que exploran el conflícto de intereses científico. Como la búsqueda del conocimiento y comprensión pueden verse afectadas conscientemente o no, por nuestras metas personales. Cuando pensamos en la gran pregunta, él nos recuerda que nos cuidemos de nuestros cerebros muy humanos.
- Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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00:16
So, I was in the hospitalhospital for a long time.
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Estuve hospitalizado por mucho tiempo.
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And a fewpocos yearsaños after I left, I wentfuimos back,
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Y algunos años después del alta, regresé.
00:22
and the chairmanpresidente of the burnquemar departmentDepartamento was very excitedemocionado to see me --
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7000
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Y el director del departamento de quemados que estaba muy contento de verme--
00:25
said, "DanDan, I have a fantasticfantástico newnuevo treatmenttratamiento for you."
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Dijo, "Dan, tengo un nuevo tratamiento que es fantástico para tí."
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I was very excitedemocionado. I walkedcaminado with him to his officeoficina.
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2000
Yo estaba muy emocionado. Fui con el a su oficina.
00:30
And he explainedexplicado to me that, when I shaveafeitado,
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El me explicó que cuando me afeito,
00:33
I have little blacknegro dotspuntos on the left sidelado of my facecara where the haircabello is,
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Tengo pequeños puntos negros en el lado izquierdo del rostro donde hay pelo,
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but on the right sidelado of my facecara
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pero en el lado derecho de mi rostro
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I was badlymal burnedquemado so I have no haircabello,
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sufrí una fuerte quemadura por lo que no tengo pelo,
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and this createscrea lackausencia of symmetrysimetría.
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y esto produce una asimetría
00:42
And what's the brilliantbrillante ideaidea he had?
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¿Y cuál fue su brillante idea?
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He was going to tattootatuaje little blacknegro dotspuntos
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Tatuar pequeños puntos negros
00:46
on the right sidelado of my facecara
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del lado derecho de mi rostro
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and make me look very symmetricsimétrico.
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y hacerme ver muy simétrico.
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It soundedsonaba interestinginteresante. He askedpreguntó me to go and shaveafeitado.
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Parecía interesante. Me pidió que me afeitara.
00:54
Let me tell you, this was a strangeextraño way to shaveafeitado,
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Dejenme decirles, que era una manera extraña de afeitarse.
00:56
because I thought about it
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porque pensándolo
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and I realizeddio cuenta that the way I was shavingafeitado then
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me di cuenta de que la forma en que me afeitara en ese momento
01:00
would be the way I would shaveafeitado for the restdescanso of my life --
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sería la forma en que me afeitaría por el resto de mi vida--
01:02
because I had to keep the widthanchura the samemismo.
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porque debía mantener el mismo grosor.
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When I got back to his officeoficina,
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Cuando volví a su oficina,
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I wasn'tno fue really sure.
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no estaba seguro.
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I said, "Can I see some evidenceevidencia for this?"
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Le dije, "¿Puedo ver alguna prueba de esto?"
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So he showedmostró me some picturesimágenes
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Y él me mostró algunas fotos
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of little cheekslas mejillas with little blacknegro dotspuntos --
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de pequeñas mejillas con pequeños puntos negros--
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not very informativeinformativo.
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nada muy informativo.
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I said, "What happenssucede when I growcrecer oldermayor and my haircabello becomesse convierte whiteblanco?
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Dije, "Que ocurrirá cuando envejezca y mi pelo se torne blanco?
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What would happenocurrir then?"
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¿Qué pasará entonces?"
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"Oh, don't worrypreocupación about it," he said.
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"Oh, no te preocupes por eso." dijo.
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"We have lasersláser; we can whitenblanquear it out."
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"Tenemos lasers; podemos blanquearlo."
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But I was still concernedpreocupado,
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70000
2000
Pero yo seguía preocupado,
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so I said, "You know what, I'm not going to do it."
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3000
y le dije, "Sabes, no voy a hacerlo."
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And then camevino one of the biggestmás grande guiltculpa tripsexcursiones of my life.
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75000
4000
Y entonces, sentí uno de los sentimientos de culpa mas grandes de mi vida.
01:34
This is comingviniendo from a Jewishjudío guy, all right, so that meansmedio a lot.
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79000
3000
Esto, viniendo de un muchacho Judío, significa mucho
01:37
(LaughterRisa)
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2000
Risas.
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And he said, "DanDan, what's wrongincorrecto with you?
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84000
3000
Y el me dice, "¿Dan, qué te ocurre?
01:42
Do you enjoydisfrutar looking non-symmetricno simétrico?
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¿Te gusta ser asimétrico?
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Do you have some kindtipo of pervertedpervertido pleasurePlacer from this?
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5000
¿Sientes un placer perverso por ser así?
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Do womenmujer feel pitylástima for you
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2000
¿Las mujeres sienten pena por tí
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and have sexsexo with you more frequentlyfrecuentemente?"
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3000
y tienes sexo con más frecuencia?"
01:54
NoneNinguna of those happenedsucedió.
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99000
3000
Ninguna de ellas.
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And this was very surprisingsorprendente to me,
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103000
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Y esto me sorprendió,
02:00
because I've goneido throughmediante manymuchos treatmentstratos --
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105000
2000
porque había atravesado muchos tratamientos--
02:02
there were manymuchos treatmentstratos I decideddecidido not to do --
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Hubo muchos tratamientos que decidí no seguir--
02:04
and I never got this guiltculpa tripviaje to this extentgrado.
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109000
2000
y nunca me sentí culpable hasta este extremo.
02:06
But I decideddecidido not to have this treatmenttratamiento.
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111000
2000
Pero decidí no seguir este tratamiento.
02:08
And I wentfuimos to his deputydiputado and askedpreguntó him, "What was going on?
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113000
2000
Visité al subdirector y le pregunté, "¿Que está ocurriendo?
02:10
Where was this guiltculpa tripviaje comingviniendo from?"
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115000
2000
¿De dónde surge éste sentimiento de culpa?"
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And he explainedexplicado that they have donehecho this procedureprocedimiento on two patientspacientes alreadyya,
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117000
4000
Y él me explicó que habían realizado este procedimiento en dos pacientes,
02:16
and they need the thirdtercero patientpaciente for a paperpapel they were writingescritura.
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121000
3000
y que nececitaban un tercer paciente para el trabajo que estaban escribiendo.
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(LaughterRisa)
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124000
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(Risas)
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Now you probablyprobablemente think that this guy'schico a schmuckidiota.
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126000
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Probablemente piensen que este sujeto es un idiota.
02:23
Right, that's what he seemsparece like.
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128000
2000
Bien, eso es lo que parece.
02:25
But let me give you a differentdiferente perspectiveperspectiva on the samemismo storyhistoria.
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3000
Pero permítanme darles una perspectiva diferente de la misma historia.
02:28
A fewpocos yearsaños agohace, I was runningcorriendo some of my ownpropio experimentsexperimentos in the lablaboratorio.
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133000
3000
Hace algunos años, estaba realizando algunos de mis experimentos en el laboratorio.
02:31
And when we runcorrer experimentsexperimentos,
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2000
Y cuándo realizamos experimentos,
02:33
we usuallygeneralmente hopeesperanza that one groupgrupo will behavecomportarse differentlydiferentemente than anotherotro.
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138000
3000
normalmente esperamos que un grupo se comporte distinto de otro.
02:36
So we had one groupgrupo that I hopedesperado theirsu performanceactuación would be very highalto,
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141000
3000
Teníamos un grupo del que esperaba un alto rendimiento,
02:39
anotherotro groupgrupo that I thought theirsu performanceactuación would be very lowbajo,
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144000
3000
otro grupo que pensaba que tendría un rendimiento muy bajo.
02:42
and when I got the resultsresultados, that's what we got --
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147000
2000
Y cuando tuvimos los resultados, eso fue lo que obtuvimos--
02:44
I was very happycontento -- asideaparte from one personpersona.
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149000
3000
Estaba muy contento-- si no contamos a una persona.
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There was one personpersona in the groupgrupo
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152000
2000
En el grupo había una persona
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that was supposedsupuesto to have very highalto performanceactuación
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154000
2000
que se suponía tendría resultados muy altos
02:51
that was actuallyactualmente performingamaestrado terriblyterriblemente.
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156000
2000
pero cuyo rendimiento era terrible.
02:53
And he pulledtirado the wholetodo mean down,
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158000
2000
Y que baja el promedio general,
02:55
destroyingdestruyendo my statisticalestadístico significancesignificado of the testprueba.
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160000
3000
destruyendo la cuantía estadística de la prueba.
02:59
So I lookedmirado carefullycuidadosamente at this guy.
66
164000
2000
Examiné con cuidado a este sujeto.
03:01
He was 20-some-algunos yearsaños oldermayor than anybodynadie elsemás in the samplemuestra.
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166000
3000
Era alrededor de 20 años mayor que el resto de las personas de la muestra.
03:04
And I rememberedrecordado that the oldantiguo and drunkenborracho guy
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169000
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Y recordé que este sujeto viejo y borracho
03:06
camevino one day to the lablaboratorio
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171000
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llegó un día al laboratorio
03:08
wantingfalto to make some easyfácil cashefectivo
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173000
2000
intentando hacer dinero fácil
03:10
and this was the guy.
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175000
2000
y este era el hombre.
03:12
"FantasticFantástico!" I thought. "Let's throwlanzar him out.
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177000
2000
"Fantástico!" Pensé. "Echémoslo.
03:14
Who would ever includeincluir a drunkenborracho guy in a samplemuestra?"
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179000
3000
Quién incluiría un borracho en la muestra?"
03:17
But a couplePareja of daysdías laterluego,
74
182000
2000
Pero unos días después,
03:19
we thought about it with my studentsestudiantes,
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184000
2000
pensamos con mis estudiantes,
03:21
and we said, "What would have happenedsucedió if this drunkenborracho guy was not in that conditioncondición?
76
186000
3000
y dijimos, "¿Qué hubiese ocurrido si este borracho no hubiera estado en esa condición?
03:24
What would have happenedsucedió if he was in the other groupgrupo?
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189000
2000
¿Qué hubiese pasado si hubiese estado en el otro grupo?
03:26
Would we have thrownarrojado him out then?"
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191000
2000
¿Lo hubiéramos echado?"
03:28
We probablyprobablemente wouldn'tno lo haría have lookedmirado at the datadatos at all,
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193000
2000
Probablemente no habríamos siquiera mirado los datos,
03:30
and if we did look at the datadatos,
80
195000
2000
y si hubiesemos mirado los datos,
03:32
we'dmie probablyprobablemente have said, "FantasticFantástico! What a smartinteligente guy who is performingamaestrado this lowbajo,"
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197000
3000
probablemente habríamos dicho, "Fantástico! Un hombre inteligente con un rendimiento tan bajo."
03:35
because he would have pulledtirado the mean of the groupgrupo lowerinferior,
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200000
2000
porque hubiese bajado el promedio del grupo aun más bajo,
03:37
givingdando us even strongermás fuerte statisticalestadístico resultsresultados than we could.
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202000
3000
dándonos resultados aún más contundentes.
03:41
So we decideddecidido not to throwlanzar the guy out and to rerunrepetición the experimentexperimentar.
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206000
3000
Decidimos no echarlo y realizar el experimento nuevamente.
03:44
But you know, these storiescuentos,
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209000
3000
Pero ustedes saben, estas historias,
03:47
and lots of other experimentsexperimentos that we'venosotros tenemos donehecho on conflictsconflictos of interestinteresar,
86
212000
3000
y muchos otros experimentos sobre conflictos de intereses,
03:50
basicallybásicamente kindtipo of bringtraer two pointspuntos
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215000
2000
traen básicamente dos puntos
03:52
to the foregroundprimer plano for me.
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217000
2000
al frente para mí.
03:54
The first one is that in life we encounterencuentro manymuchos people
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219000
3000
El primero es que en la vida uno encuentra mucha gente
03:57
who, in some way or anotherotro,
90
222000
3000
quienes, de una u otra forma,
04:00
try to tattootatuaje our facescaras.
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225000
2000
tratan de tatuarnos los rostros.
04:02
They just have the incentivesincentivos that get them to be blindedcegado to realityrealidad
92
227000
3000
Tienen los incentivos que los llevan a cegarse a la realidad
04:05
and give us adviceConsejo that is inherentlyinherentemente biasedparcial.
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230000
3000
y nos dan consejos que son intrínsecamente parciales.
04:08
And I'm sure that it's something that we all recognizereconocer,
94
233000
2000
Y estoy seguro de que es algo que todos reconocemos,
04:10
and we see that it happenssucede.
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235000
2000
y que vemos que ocurre.
04:12
Maybe we don't recognizereconocer it everycada time,
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237000
2000
Tal vez no lo reconocemos todas las veces,
04:14
but we understandentender that it happenssucede.
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239000
2000
pero sabemos que ocurre.
04:16
The mostmás difficultdifícil thing, of coursecurso, is to recognizereconocer
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241000
2000
Lo más dificil, por supuesto, es reconocer
04:18
that sometimesa veces we too
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243000
2000
que nosotros también a veces,
04:20
are blindedcegado by our ownpropio incentivesincentivos.
100
245000
2000
estamos cegados por nuestros propios incentivos.
04:22
And that's a much, much more difficultdifícil lessonlección to take into accountcuenta.
101
247000
3000
Y esa es una lección mucho, mucho más dificil a tener en cuenta.
04:25
Because we don't see how conflictsconflictos of interestinteresar work on us.
102
250000
4000
Porque no vemos como el conflicto de intereses nos afecta.
04:29
When I was doing these experimentsexperimentos,
103
254000
2000
Cuándo estaba haciendo estos experimentos,
04:31
in my mindmente, I was helpingración scienceciencia.
104
256000
2000
en mi cabeza, yo estaba ayudando a la ciencia.
04:33
I was eliminatingeliminando the datadatos
105
258000
2000
Estaba eliminando los datos
04:35
to get the truecierto patternpatrón of the datadatos to shinebrillar throughmediante.
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260000
2000
para llegar a un patrón verdadero.
04:37
I wasn'tno fue doing something badmalo.
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262000
2000
No estaba haciendo nada malo.
04:39
In my mindmente, I was actuallyactualmente a knightcaballero
108
264000
2000
En mi mente, yo era un caballero
04:41
tryingmolesto to help scienceciencia movemovimiento alonga lo largo.
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266000
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tratando de ayudar en el progreso de la ciencia.
04:43
But this was not the casecaso.
110
268000
2000
Pero este no era el caso.
04:45
I was actuallyactualmente interferingentrometido with the processproceso with lots of good intentionsintenciones.
111
270000
3000
Yo estaba interfiriendo en el proceso con las mejores intenciones.
04:48
And I think the realreal challengereto is to figurefigura out
112
273000
2000
Y creo que el desafío real es darnos cuenta
04:50
where are the casescasos in our livesvive
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275000
2000
cuáles son los casos en nuestras vidas
04:52
where conflictsconflictos of interestinteresar work on us,
114
277000
2000
donde el conflicto de intereses nos afecta,
04:54
and try not to trustconfianza our ownpropio intuitionintuición to overcomesuperar it,
115
279000
3000
y no confiar en nuestra propia intuición para sobreponernos,
04:57
but to try to do things
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282000
2000
sino tratar de hacer algo
04:59
that preventevitar us from fallingque cae preypresa to these behaviorscomportamientos,
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284000
2000
para prevenir que seamos victimas de estas conductas,
05:01
because we can createcrear lots of undesirableindeseable circumstancescircunstancias.
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286000
3000
porque podemos crear circunstancias no deseadas.
05:05
I do want to leavesalir you with one positivepositivo thought.
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290000
2000
Quiero dejarlos con un pensamiento positivo.
05:07
I mean, this is all very depressingdeprimente, right --
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292000
2000
porque esto es bastante deprimente,cierto--
05:09
people have conflictsconflictos of interestinteresar, we don't see it, and so on.
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294000
3000
la gente tiene conflictos de intereses, no los vemos, etc.
05:12
The positivepositivo perspectiveperspectiva, I think, of all of this
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297000
2000
El lado positivo, creo, de todo esto
05:14
is that, if we do understandentender when we go wrongincorrecto,
123
299000
3000
es que si comprendemos cuándo nos equivocamos,
05:17
if we understandentender the deepprofundo mechanismsmecanismos
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302000
2000
si comprendemos los mecanismos profundos
05:19
of why we failfallar and where we failfallar,
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304000
2000
de porqué fallamos y dónde fallamos,
05:21
we can actuallyactualmente hopeesperanza to fixfijar things.
126
306000
2000
podemos también enmendarnos.
05:23
And that, I think, is the hopeesperanza. Thank you very much.
127
308000
2000
Y eso, creo, es el anhelo. Muchas gracias.
05:25
(ApplauseAplausos)
128
310000
4000
(Aplausos)
Translated by Maria Millet
Reviewed by Maria Victoria Cerneca

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Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably IrrationalThe Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.

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