ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.

Why you should listen

Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.

The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.

In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.

More profile about the speaker
Dan Gilbert | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Dan Gilbert: Why we make bad decisions

Dan Gilbert en nuestras expectativas erróneas

Filmed:
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Dan Gilbert presenta estudios y datos de su exploración de la felicidad - compartiendo algunos tests y experimentos sorprendentes que puedes probar por ti mismo. Vé la plática hasta el final para una emocionante sesión de preguntas y respuestas con algunas caras familiares de TED.
- Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio

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We all make decisionsdecisiones everycada day; we want to know
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Todos tomamos decisiones constantemente; queremos saber
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what the right thing is to do -- in domainsdominios from the financialfinanciero
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qué es lo que debemos hacer - en entornos que van desde lo financiero
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to the gastronomicgastronómico to the professionalprofesional to the romanticromántico.
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a lo gastronómico, a lo profesional, a lo romántico.
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And surelyseguramente, if somebodyalguien could really tell us how to do
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9000
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Y seguramente, si alguien pudiera decirnos cómo hacer
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exactlyexactamente the right thing at all possibleposible timesveces,
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12000
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exactamente lo correcto en todas las ocasiones posibles,
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that would be a tremendoustremendo giftregalo.
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15000
3000
sería un tremendo regalo.
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It turnsvueltas out that, in facthecho, the worldmundo was givendado this giftregalo in 1738
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18000
5000
Resulta que, de hecho, este regalo fue concedido al mundo en 1738
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by a Dutchholandés polymatherudito namedllamado DanielDaniel BernoulliBernoulli.
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23000
3000
por un polifacético holandés llamado Daniel Bernoulli.
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And what I want to talk to you about todayhoy is what that giftregalo is,
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26000
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Y hoy quiero hablarles acerca de lo que ese regalo significa
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and I alsoademás want to explainexplique to you why it is
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29000
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y también explicarles por qué es
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that it hasn'tno tiene madehecho a damnMaldita sea bitpoco of differencediferencia.
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que no ha hecho la más mínima diferencia.
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Now, this is Bernoulli'sBernoulli's giftregalo. This is a directdirecto quotecitar.
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5000
Ahora bien, éste es el regalo de Bernoulli. Es una cita literal.
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And if it looksmiradas like Greekgriego to you, it's because, well, it's Greekgriego.
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40000
3000
Y si les parece griego, bueno, es porque es griego [dicho en inglés equivale a decir en español que algo "está en chino"]
01:02
But the simplesencillo EnglishInglés translationtraducción -- much lessMenos precisepreciso,
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44000
4000
Pero la traducción sencilla, mucho menos precisa,
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but it capturescapturas the gistesencia of what BernoulliBernoulli had to say -- was this:
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48000
4000
pero que recoge la esencia de lo que Benoulli tenia que decir, era esta:
01:10
The expectedesperado valuevalor of any of our actionscomportamiento --
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52000
2000
El valor esperado de cualquiera de nuestras acciones -
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that is, the goodnessbondad that we can countcontar on gettingconsiguiendo --
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54000
4000
es decir, lo positivo que esperamos obtener -
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is the productproducto of two simplesencillo things:
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58000
2000
es el producto de dos cosas:
01:18
the oddsposibilidades that this actionacción will allowpermitir us to gainganancia something,
18
60000
4000
la probabilidad de que esta acción nos permita ganar algo,
01:22
and the valuevalor of that gainganancia to us.
19
64000
3000
y el valor que esta ganancia tenga para nosotros.
01:25
In a sensesentido, what BernoulliBernoulli was sayingdiciendo is,
20
67000
2000
En cierto sentido, lo que Bernoulli decía es
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if we can estimateestimar and multiplymultiplicar these two things,
21
69000
3000
que si podemos estimar y multiplicar estas dos cosas,
01:30
we will always know preciselyprecisamente how we should behavecomportarse.
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72000
3000
siempre sabremos con exactitud cómo debemos comportarnos.
01:33
Now, this simplesencillo equationecuación, even for those of you
23
75000
3000
Ahora bien, esta sencilla ecuación, incluso para los que
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who don't like equationsecuaciones, is something that you're quitebastante used to.
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78000
3000
no les gustan las ecuaciones, es algo a lo que están acostumbrados.
01:39
Here'sAquí está an exampleejemplo: if I were to tell you, let's playjugar
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81000
3000
Un ejemplo: si les digo, juguemos
01:42
a little coinacuñar tosssacudida gamejuego, and I'm going to flipdar la vuelta a coinacuñar,
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84000
3000
a lanzar una moneda, si al lanzar la moneda
01:45
and if it comesproviene up headscabezas, I'm going to paypaga you 10 dollarsdólares,
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87000
3000
sale cara, te pago 10 dólares,
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but you have to paypaga fourlas cuatro dollarsdólares for the privilegeprivilegio of playingjugando with me,
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90000
4000
pero tienes que pagar 4 dólares por el privilegio de jugar conmigo,
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mostmás of you would say, sure, I'll take that betapuesta. Because you know
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94000
3000
la mayoría de ustedes dirá, seguro, acepto la apuesta. Porque saben
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that the oddsposibilidades of you winningvictorioso are one halfmitad, the gainganancia if you do is 10 dollarsdólares,
30
97000
5000
que la probabilidad de ganar es la mitad, que la ganancia de 10 dólares
02:00
that multipliesmultiplica to fivecinco, and that's more
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102000
2000
multiplicada por la probabilidad da cinco dólares, y eso es más
02:02
than I'm chargingcargando you to playjugar. So, the answerresponder is, yes.
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104000
4000
que lo que te cobro por jugar. Así que la respuesta es, sí.
02:06
This is what statisticiansestadísticos technicallytécnicamente call a damnMaldita sea fine betapuesta.
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108000
4000
Esto en estadística se llama técnicamente "una muy buena apuesta".
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Now, the ideaidea is simplesencillo when we're applyingaplicando it to coinacuñar tosseslanzamientos,
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112000
3000
Ahora bien, la idea es sencilla cuando se aplica a lanzar una moneda,
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but in facthecho, it's not very simplesencillo in everydaycada día life.
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115000
4000
pero a decir verdad, no es tan sencilla cuando se aplica a la vida diaria.
02:17
People are horriblehorrible at estimatingestimando bothambos of these things,
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119000
4000
La gente es terrible estimando estas dos cosas,
02:21
and that's what I want to talk to you about todayhoy.
37
123000
2000
y de esto es de lo que les quiero hablar hoy.
02:23
There are two kindsclases of errorserrores people make when tryingmolesto to decidedecidir
38
125000
3000
Hay dos tipos de errores que la gente comete al tratar de decidir
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what the right thing is to do, and those are
39
128000
2000
qué es lo correcto, y estos son
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errorserrores in estimatingestimando the oddsposibilidades that they're going to succeedtener éxito,
40
130000
3000
errores en la estimación de las probabilidades que ellos van a superar,
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and errorserrores in estimatingestimando the valuevalor of theirsu ownpropio successéxito.
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133000
4000
y errores estimando el valor de su propio éxito.
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Now, let me talk about the first one first.
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137000
4000
Ahora bien, empecemos hablando del primero.
02:39
CalculatingCalculador oddsposibilidades would seemparecer to be something rathermás bien easyfácil:
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141000
2000
Calcular probabilidades parecería algo suficientemente sencillo:
02:41
there are sixseis sideslados to a diemorir, two sideslados to a coinacuñar, 52 cardscartas in a deckcubierta.
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143000
4000
un dado tiene 6 caras, una moneda 2 lados, hay 52 cartas en una baraja.
02:45
You all know what the likelihoodprobabilidad is of pullingtracción the aceas of spadesespadas
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147000
4000
Todos saben cuál es la probabilidad de sacar un as de espadas
02:49
or of flippingvolteando a headscabezas.
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151000
1000
o de obtener cara en la moneda.
02:50
But as it turnsvueltas out, this is not a very easyfácil ideaidea to applyaplicar
47
152000
5000
Pero resulta que esta idea no es tan fácil de aplicar
02:55
in everydaycada día life. That's why AmericansAmericanos spendgastar more --
48
157000
3000
en la vida cotidiana. Por eso los estadounidenses gastan más -
02:58
I should say, loseperder more -- gamblingjuego
49
160000
3000
o debería decir, pierden más - apostando
03:01
than on all other formsformularios of entertainmententretenimiento combinedconjunto.
50
163000
5000
que en todas las otras formas de entretenimiento juntas.
03:06
The reasonrazón is, this isn't how people do oddsposibilidades.
51
168000
3000
La razón es, que esta no es la manera en que las personas calculan las probabilidades.
03:09
The way people figurefigura oddsposibilidades
52
171000
1000
La forma en que la gente calcula probabilidades
03:10
requiresrequiere that we first talk a bitpoco about pigscerdos.
53
172000
3000
requiere que primero hablemos un poco sobre cerdos.
03:13
Now, the questionpregunta I'm going to put to you is whethersi you think
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175000
2000
Ahora bien, la pregunta que les voy a hacer es si creen
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there are more dogsperros or pigscerdos on leashescorreas
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177000
3000
que hay más perros o más cerdos con correas
03:18
observedobservado in any particularespecial day in OxfordOxford.
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180000
3000
observados un día cualquiera en Oxford.
03:21
And of coursecurso, you all know that the answerresponder is dogsperros.
57
183000
2000
Y por supuesto, todos saben que la respuesta es perros.
03:23
And the way that you know that the answerresponder is dogsperros is
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185000
3000
Y la manera en que saben que la respuesta es perros es,
03:26
you quicklycon rapidez reviewedrevisado in memorymemoria the timesveces
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188000
2000
que han revisado rápidamente las veces que recuerdan
03:28
you've seenvisto dogsperros and pigscerdos on leashescorreas.
60
190000
2000
haber visto perros y cerdos con correa.
03:30
It was very easyfácil to rememberrecuerda seeingviendo dogsperros,
61
192000
3000
Fue muy fácil recordar haber visto perros,
03:33
not so easyfácil to rememberrecuerda pigscerdos. And eachcada one of you assumedficticio
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195000
3000
no tan fácil recordar cerdos. Y han asumido
03:36
that if dogsperros on leashescorreas camevino more quicklycon rapidez to your mindmente,
63
198000
4000
que si los perros con correa les vinieron más rápido a la mente,
03:40
then dogsperros on leashescorreas are more probableprobable.
64
202000
2000
entonces los perros con correa son más probables.
03:42
That's not a badmalo ruleregla of thumbpulgar, exceptexcepto when it is.
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204000
5000
Esta no es una mala "regla de cajón", excepto cuando sí lo es.
03:47
So, for exampleejemplo, here'saquí está a wordpalabra puzzlerompecabezas.
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209000
2000
Así que, por ejemplo, aquí les va un juego sobre palabras.
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Are there more four-lettercuatro letras EnglishInglés wordspalabras
67
211000
2000
¿Acaso hay más palabras de cuatro letras en inglés
03:51
with R in the thirdtercero placelugar or R in the first placelugar?
68
213000
4000
con R en la tercera posición o R en la primera?
03:55
Well, you checkcomprobar memorymemoria very brieflybrevemente, make a quickrápido scanescanear,
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217000
3000
Bien, comprueban su memoria, repasan rápidamente,
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and it's awfullymuy easyfácil to say to yourselftú mismo, Ringanillo, RangSonó, RungPeldaño,
70
220000
3000
y es muy fácil decirse "Ring", "Rang", "Rung",
04:01
and very harddifícil to say to yourselftú mismo, PareCortar, ParkParque: they come more slowlydespacio.
71
223000
7000
y muy difícil decirse "Pare", "Park": vienen más lentamente.
04:08
But in facthecho, there are manymuchos more wordspalabras in the EnglishInglés languageidioma
72
230000
2000
Pero de hecho, hay muchas más palabras en inglés
04:10
with R in the thirdtercero than the first placelugar.
73
232000
3000
con una R en la tercera posición que en la primera.
04:13
The reasonrazón wordspalabras with R in the thirdtercero placelugar come slowlydespacio to your mindmente
74
235000
4000
La razón por la que las palabras con R en la tercera posición viene más lentas a tu cabeza
04:17
isn't because they're improbableimprobable, unlikelyimprobable or infrequentinfrecuente.
75
239000
3000
no son porque sean improbables, raras o infrecuentes.
04:20
It's because the mindmente recallsrecuerda wordspalabras by theirsu first lettercarta.
76
242000
4000
Sino porque el cerebro recuerda las palabras por su primera letra.
04:24
You kindtipo of shoutgritar out the soundsonar, S -- and the wordpalabra comesproviene.
77
246000
3000
Piensas en la letra S y la palabra viene.
04:27
It's like the dictionarydiccionario;
78
249000
1000
Es como un diccionario;
04:28
it's harddifícil to look things up by the thirdtercero lettercarta.
79
250000
3000
es difícil buscar por la tercera letra.
04:31
So, this is an exampleejemplo of how this ideaidea that
80
253000
2000
Así que, éste es un ejemplo de cómo la idea de que
04:33
the quicknessrapidez with whichcual things come to mindmente
81
255000
2000
la velocidad con la que las cosas vienen a la mente
04:35
can give you a sensesentido of theirsu probabilityprobabilidad --
82
257000
2000
puede darnos un sentido de su probabilidad --
04:37
how this ideaidea could leaddirigir you astraypor mal camino. It's not just puzzlesrompecabezas, thoughaunque.
83
259000
4000
de cómo esta idea puede confundirnos. Y no sólo en juegos.
04:41
For exampleejemplo, when AmericansAmericanos are askedpreguntó to estimateestimar the oddsposibilidades
84
263000
3000
Por ejemplo, cuando a los estadounidenses se les pide estimar las probabilidades
04:44
that they will diemorir in a varietyvariedad of interestinginteresante waysformas --
85
266000
3000
de morir en una variedad de maneras interesantes --
04:47
these are estimatesestimados of numbernúmero of deathsmuertes perpor yearaño
86
269000
3000
estas son las estimaciones de número de muertes por año
04:50
perpor 200 millionmillón U.S. citizenslos ciudadanos.
87
272000
2000
por cada 200 millones de ciudadanos estadounidenses.
04:52
And these are just ordinaryordinario people like yourselvesustedes mismos who are askedpreguntó
88
274000
2000
Y son personas comunes como ustedes a las que se les pide
04:54
to guessadivinar how manymuchos people diemorir from tornadotornado, fireworksfuegos artificiales, asthmaasma, drowningahogo, etcetc.
89
276000
4000
adivinar cuánta gente muere por tornados, fuegos artificiales, asma, ahogos, etc.
04:58
CompareComparar these to the actualreal numbersnúmeros.
90
280000
3000
Compárenlos con los números reales.
05:01
Now, you see a very interestinginteresante patternpatrón here, whichcual is first of all,
91
283000
3000
Ahora bien, se puede ver un patrón muy interesante aquí, en primer lugar,
05:04
two things are vastlyvastamente over-estimatedsobreestimado, namelya saber tornadoestornados and fireworksfuegos artificiales.
92
286000
5000
dos cosas son enormemente sobrestimadas: tornados y fuegos artificiales;
05:09
Two things are vastlyvastamente underestimatedsubestimado:
93
291000
2000
y segundo, dos cosas son enormemente subestimadas:
05:11
dyingmoribundo by drowningahogo and dyingmoribundo by asthmaasma. Why?
94
293000
3000
morir ahogado y morir de asma. ¿Por qué?
05:14
When was the last time that you pickedescogido up a newspaperperiódico
95
296000
3000
¿Cuándo fue la última vez que vieron en un periódico
05:17
and the headlinetitular was, "BoyChico diesmuere of AsthmaAsma?"
96
299000
3000
el titular "Niño muere de asma"?
05:20
It's not interestinginteresante because it's so commoncomún.
97
302000
3000
No es interesante porque es muy común.
05:23
It's very easyfácil for all of us to bringtraer to mindmente instancesinstancias
98
305000
4000
Es muy fácil para nosotros recordar ocasiones
05:27
of newsNoticias storiescuentos or newsreelsnoticiarios where we'venosotros tenemos seenvisto
99
309000
3000
de noticieros donde hemos visto
05:30
tornadoestornados devastatingdevastador citiesciudades, or some poorpobre schmuckidiota
100
312000
2000
tornados devastando ciudades, o un pobre diablo
05:32
who'squien es blownestropeado his handsmanos off with a fireworkFuegos artificiales on the FourthCuarto of Julyjulio.
101
314000
4000
que se voló la mano con un fuego artificial celebrando el Cuatro de Julio.
05:36
DrowningsAhogamientos and asthmaasma deathsmuertes don't get much coveragecobertura.
102
318000
3000
Las muertes por ahogo y asma no reciben mucha atención mediática.
05:39
They don't come quicklycon rapidez to mindmente, and as a resultresultado,
103
321000
2000
No nos vienen rápidamente a la mente y, por eso,
05:41
we vastlyvastamente underestimatesubestimar them.
104
323000
2000
las subestimamos enormemente.
05:43
IndeedEn efecto, this is kindtipo of like the SesameSésamo StreetCalle gamejuego
105
325000
2000
De hecho, es como el juego de Plaza Sésamo de
05:45
of "WhichCual thing doesn't belongpertenecer a?" And you're right to say
106
327000
4000
"¿Qué cosa no pertenece?" Y es correcto que respondan
05:49
it's the swimmingnadando poolpiscina that doesn't belongpertenecer a, because the swimmingnadando poolpiscina
107
331000
3000
que la piscina no pertenece, porque la piscina
05:52
is the only thing on this slidediapositiva that's actuallyactualmente very dangerouspeligroso.
108
334000
4000
es lo único de la imagen que es realmente muy peligroso.
05:56
The way that more of you are likelyprobable to diemorir than the combinationcombinación
109
338000
2000
La probabilidad de morir ahogado es mayor que la combinación
05:58
of all threeTres of the othersotros that you see on the slidediapositiva.
110
340000
4000
de las probabilidades de morir por estas tres otras cosas.
06:02
The lotterylotería is an excellentexcelente exampleejemplo, of coursecurso -- an excellentexcelente test-casecaso de prueba
111
344000
4000
La lotería es un ejemplo excelente, por supuesto - una excelente muestra
06:06
of people'sla gente abilitycapacidad to computecalcular probabilitiesprobabilidades.
112
348000
3000
de la habilidad de la gente para calcular probabilidades.
06:09
And economistseconomistas -- forgiveperdonar me, for those of you who playjugar the lotterylotería --
113
351000
3000
Y los economistas - con el perdón de los que juegan la lotería -
06:12
but economistseconomistas, at leastmenos amongentre themselvessí mismos, referreferir to the lotterylotería
114
354000
3000
pero los economistas, al menos entre ellos, se refieren a la lotería
06:15
as a stupidityestupidez taximpuesto, because the oddsposibilidades of gettingconsiguiendo any payoffsaldar
115
357000
5000
como un impuesto a la estupidez, porque las probalidades de obtener alguna ganancia
06:20
by investinginvirtiendo your moneydinero in a lotterylotería ticketboleto
116
362000
2000
invirtiendo en un billete de lotería
06:22
are approximatelyaproximadamente equivalentequivalente to flushingenrojecimiento the moneydinero
117
364000
2000
son aproximadamente equivalentes a tirar el dinero
06:24
directlydirectamente down the toiletbaño -- whichcual, by the way,
118
366000
2000
por el inodoro -- lo que, a propósito,
06:26
doesn't requireexigir that you actuallyactualmente go to the storealmacenar and buycomprar anything.
119
368000
4000
no requiere que vayas a la tienda y compres algo.
06:30
Why in the worldmundo would anybodynadie ever playjugar the lotterylotería?
120
372000
3000
¿Por qué alguien jugaría alguna vez la lotería?
06:33
Well, there are manymuchos answersrespuestas, but one answerresponder surelyseguramente is,
121
375000
3000
Bueno, hay muchas respuestas, pero seguramente una es
06:36
we see a lot of winnersganadores. Right? When this couplePareja winsgana the lotterylotería,
122
378000
4000
que vemos muchos ganadores, ¿cierto? Cuando esta pareja gana la lotería,
06:40
or EdEd McMahonMcMahon showsmuestra up at your doorpuerta with this giantgigante checkcomprobar --
123
382000
3000
o cuando Ed McMahon aparece en tu puerta con este cheque gigante --
06:43
how the hellinfierno do you cashefectivo things that sizetamaño, I don't know.
124
385000
3000
cómo diablos cobras algo así de grande, no lo sé.
06:46
We see this on TVtelevisión; we readleer about it in the paperpapel.
125
388000
3000
Vemos esto en la televisión; lo leemos en el periódico.
06:49
When was the last time that you saw extensiveextenso interviewsentrevistas
126
391000
3000
¿Cuándo fue la última vez que vieron entrevistas extensas
06:52
with everybodytodos who lostperdió?
127
394000
2000
con todos los que perdieron?
06:54
IndeedEn efecto, if we requirednecesario that televisiontelevisión stationsestaciones runcorrer
128
396000
3000
Ciertamente, si exigiéramos a los canales de televisión que mostraran
06:57
a 30-second interviewentrevista with eachcada loserperdedor
129
399000
2000
entrevistas de 30 segundos con cada uno de los perdedores
06:59
everycada time they interviewentrevista a winnerganador, the 100 millionmillón losersperdedores
130
401000
4000
cada vez que entrevistaran a un ganador, los 100 millones de perdedores
07:03
in the last lotterylotería would requireexigir nine-and-a-halfnueve y medio yearsaños
131
405000
3000
del último sorteo necesitarían nueve años y medio
07:06
of your undividedindiviso attentionatención just to watch them say,
132
408000
3000
de su atención continua sólo para verlos decir
07:09
"Me? I lostperdió." "Me? I lostperdió."
133
411000
3000
"¿Yo? Yo perdí". "¿Yo? Yo perdí".
07:12
Now, if you watch nine-and-a-halfnueve y medio yearsaños of televisiontelevisión --
134
414000
2000
Ahora, si ven nueve años y medio de televisión --
07:14
no sleepdormir, no pottyorinal breaksdescansos -- and you saw losspérdida after losspérdida after losspérdida,
135
416000
5000
sin dormir ni ir al baño -- y vieran pérdida tras pérdida tras pérdida,
07:19
and then at the endfin there's 30 secondssegundos of, "and I wonwon,"
136
421000
2000
y luego al final 30 segundos de "Y yo gané",
07:21
the likelihoodprobabilidad that you would playjugar the lotterylotería is very smallpequeña.
137
423000
3000
la probabilidad de que jugaran lotería sería muy pequeña.
07:24
Look, I can proveprobar this to you: here'saquí está a little lotterylotería.
138
426000
3000
Miren, puedo probárselos: aquí hay una pequeña lotería.
07:27
There's 10 ticketsEntradas in this lotterylotería.
139
429000
2000
Hay diez billetes en esta lotería.
07:29
NineNueve of them have been soldvendido to these individualsindividuos.
140
431000
3000
Nueve de ellos han sido vendidos a estos individuos.
07:32
It costscostos you a dollardólar to buycomprar the ticketboleto and, if you winganar,
141
434000
3000
Cada billete cuesta 1 dólar y, si ganas,
07:35
you get 20 bucksdinero. Is this a good betapuesta?
142
437000
2000
recibes 20 dólares. ¿Es una buena apuesta?
07:37
Well, BernoulliBernoulli tellsdice us it is.
143
439000
1000
Bueno, Bernoulli nos dice que sí:
07:38
The expectedesperado valuevalor of this lotterylotería is two dollarsdólares;
144
440000
3000
el valor esperado de esta lotería es de dos dólares;
07:41
this is a lotterylotería in whichcual you should investinvertir your moneydinero.
145
443000
3000
así que es una lotería en la que deberías invertir tu dinero.
07:44
And mostmás people say, "OK, I'll playjugar."
146
446000
2000
Y la mayoría de la gente dice "Está bien, jugaré".
07:46
Now, a slightlyligeramente differentdiferente versionversión of this lotterylotería:
147
448000
3000
Ahora, una versión ligeramente diferente de esta lotería:
07:49
imagineimagina that the ninenueve ticketsEntradas are all ownedpropiedad
148
451000
2000
imagina que los nueve billetes los compró
07:51
by one fatgrasa guy namedllamado LeroyLeroy.
149
453000
2000
un tipo gordo llamado Leroy.
07:53
LeroyLeroy has ninenueve ticketsEntradas; there's one left.
150
455000
2000
Leroy tiene nueve billetes, queda uno.
07:55
Do you want it? MostMás people won'tcostumbre playjugar this lotterylotería.
151
457000
3000
¿Lo quieres? La mayoría de la gente no va a jugar esta lotería.
07:58
Now, you can see the oddsposibilidades of winningvictorioso haven'tno tiene changedcambiado,
152
460000
2000
Ahora bien, pueden ver que las probablidades de ganar no han cambiado,
08:00
but it's now fantasticallyfantásticamente easyfácil to imagineimagina who'squien es going to winganar.
153
462000
5000
pero ahora es fantásticamente fácil imaginar quién va a ganar.
08:05
It's easyfácil to see LeroyLeroy gettingconsiguiendo the checkcomprobar, right?
154
467000
3000
Es fácil ver a Leroy ganando el cheque, ¿cierto?
08:08
You can't say to yourselftú mismo, "I'm as likelyprobable to winganar as anybodynadie,"
155
470000
2000
No puedes decirte "Tengo tantas probabilidades de ganar como cualquiera"
08:10
because you're not as likelyprobable to winganar as LeroyLeroy.
156
472000
3000
porque no tienes tantas como Leroy.
08:13
The facthecho that all those ticketsEntradas are ownedpropiedad by one guy
157
475000
2000
El hecho de que todos esos billetes hayan sido comprados por una sola persona
08:15
changescambios your decisiondecisión to playjugar,
158
477000
2000
cambia tu decisión de jugar,
08:17
even thoughaunque it does nothing whatsoeverlo que to the oddsposibilidades.
159
479000
3000
a pesar de que no afecta para nada las probabilidades del juego mismo.
08:20
Now, estimatingestimando oddsposibilidades, as difficultdifícil as it maymayo seemparecer, is a piecepieza of cakepastel
160
482000
5000
Ahora bien, calcular probabilidades, por difícil que parezca, es pan comido
08:25
comparedcomparado to tryingmolesto to estimateestimar valuevalor:
161
487000
2000
comparado con tratar de calcular valor:
08:27
tryingmolesto to say what something is worthvalor, how much we'llbien enjoydisfrutar it,
162
489000
3000
tratar de decir cuánto vale algo, cuánto vamos a disfrutarlo,
08:30
how much pleasurePlacer it will give us.
163
492000
3000
cuánto placer va a darnos.
08:33
I want to talk now about errorserrores in valuevalor.
164
495000
2000
Quiero hablar ahora de los errores en la valoración.
08:35
How much is this BigGrande MacMac worthvalor? Is it worthvalor 25 dollarsdólares?
165
497000
4000
¿Cuánto vale esta Big Mac? ¿Vale 25 dólares?
08:39
MostMás of you have the intuitionintuición that it's not --
166
501000
3000
La mayoría de ustedes intuye que no --
08:42
you wouldn'tno lo haría paypaga that for it.
167
504000
2000
no pagarían tanto por ella.
08:44
But in facthecho, to decidedecidir whethersi a BigGrande MacMac is worthvalor 25 dollarsdólares requiresrequiere
168
506000
4000
Pero, en realidad, decidir si una Big Mac vale 25 dólares requiere
08:48
that you askpedir one, and only one questionpregunta, whichcual is:
169
510000
3000
que se pregunten una, y sólo una pregunta, la cual es:
08:51
What elsemás can I do with 25 dollarsdólares?
170
513000
2000
¿Qué otra cosa puedo hacer con 25 dólares?
08:53
If you've ever gottenconseguido on one of those long-haullargo plazo flightsvuelos to AustraliaAustralia
171
515000
4000
Si alguna vez tomaran uno de esos largos vuelos a Australia
08:57
and realizeddio cuenta that they're not going to serveservir you any foodcomida,
172
519000
3000
y se dieran cuenta de que no les van a servir nada de comer,
09:00
but somebodyalguien in the rowfila in frontfrente of you has just openedabrió
173
522000
2000
pero alguien en el asiento de adelante acaba de abrir
09:02
the McDonald'sMcDonald's bagbolso, and the smelloler of goldendorado archesarcos
174
524000
3000
esa bolsa de McDonald's y el olor de los arcos dorados
09:05
is waftingflotando over the seatasiento, you think,
175
527000
3000
viene flotando por sobre el asiento, pensarían
09:08
I can't do anything elsemás with this 25 dollarsdólares for 16 hourshoras.
176
530000
3000
No puedo hacer nada más con estos 25 dólares en las 16 horas que vienen.
09:11
I can't even setconjunto it on firefuego -- they tooktomó my cigarettecigarrillo lighterencendedor!
177
533000
3000
Ni siquiera puedo quemarlos, ¡se llevaron mi encendedor!
09:14
SuddenlyRepentinamente, 25 dollarsdólares for a BigGrande MacMac mightpodría be a good dealacuerdo.
178
536000
3000
De pronto, 25 dólares por una Big Mac puede ser una buena oferta.
09:17
On the other handmano, if you're visitingvisitando an underdevelopedsubdesarrollado countrypaís,
179
539000
2000
Por otro lado, si están visitando un país subdesarrollado,
09:19
and 25 dollarsdólares buyscompra you a gourmetgastrónomo mealcomida, it's exorbitantexorbitante for a BigGrande MacMac.
180
541000
4000
y con 25 dólares compras una comida gourmet, es exorbitante para una Big Mac.
09:23
Why were you all sure that the answerresponder to the questionpregunta was no,
181
545000
3000
¿Por qué estaban tan seguros que la respuesta era no,
09:26
before I'd even told you anything about the contextcontexto?
182
548000
3000
antes de mencionarles el contexto?
09:29
Because mostmás of you comparedcomparado the priceprecio of this BigGrande MacMac
183
551000
4000
Porque la mayoría de ustedes compararon el precio de esta Big Mac
09:33
to the priceprecio you're used to payingpago. RatherMás bien than askingpreguntando,
184
555000
3000
con el precio que están acostumbrados a pagar. En vez de preguntarse,
09:36
"What elsemás can I do with my moneydinero," comparingcomparando this investmentinversión
185
558000
3000
"Qué más puedo hacer con mi dinero", comparando esta inversión
09:39
to other possibleposible investmentsinversiones, you comparedcomparado to the pastpasado.
186
561000
4000
con otras inversiones posibles, la compararon con el pasado.
09:43
And this is a systematicsistemático errorerror people make.
187
565000
2000
Y este es un error sistemático que la gente comete.
09:45
What you knewsabía is, you paidpagado threeTres dollarsdólares in the pastpasado; 25 is outrageousindignante.
188
567000
5000
Lo que sabían era que pagaron tres dólares en el pasado; 25 sería una locura.
09:50
This is an errorerror, and I can proveprobar it to you by showingdemostración
189
572000
2000
Esto es un error, y puedo probarlo mostrándoles
09:52
the kindsclases of irrationalitiesirracionalidades to whichcual it leadsconduce.
190
574000
2000
los tipos de irracionalidades a las que conduce.
09:54
For exampleejemplo, this is, of coursecurso,
191
576000
3000
Por ejemplo, esto es, por supuesto
09:57
one of the mostmás deliciousdelicioso trickstrucos in marketingmárketing,
192
579000
2000
uno de los trucos más deliciosos en mercadotecnia,
09:59
is to say something used to be highermayor,
193
581000
2000
es decir que algo solía ser más caro,
10:01
and suddenlyrepentinamente it seemsparece like a very good dealacuerdo.
194
583000
3000
y de repente parece ser una muy buena promoción.
10:04
When people are askedpreguntó about these two differentdiferente jobstrabajos:
195
586000
3000
Cuando se le pregunta a la gente acerca de estos dos trabajos:
10:07
a jobtrabajo where you make 60K, then 50K, then 40K,
196
589000
3000
uno en el que ganas 60,000, luego 50,000, luego 40,000,
10:10
a jobtrabajo where you're gettingconsiguiendo a salarysalario cutcortar eachcada yearaño,
197
592000
2000
un trabajo donde te reducen el salario cada año,
10:12
and one in whichcual you're gettingconsiguiendo a salarysalario increaseincrementar,
198
594000
2000
y otro donde el salario va en aumento,
10:14
people like the secondsegundo jobtrabajo better than the first, despiteA pesar de the facthecho
199
596000
4000
la gente prefiere el segundo al primero, aunque
10:18
they're all told they make much lessMenos moneydinero. Why?
200
600000
3000
se les dice que ganan mucho menos dinero. ¿Por qué?
10:21
Because they had the sensesentido that decliningdeclinante wagessalario are worsepeor
201
603000
4000
Porque tienen la sensación que salarios en reducción son peores
10:25
than risingcreciente wagessalario, even when the totaltotal amountcantidad of wagessalario is highermayor
202
607000
4000
que salarios en aumento, aunque el salario total sea mayor
10:29
in the decliningdeclinante periodperíodo. Here'sAquí está anotherotro nicebonito exampleejemplo.
203
611000
4000
incluso en el periodo de reducción. He aquí otro buen ejemplo.
10:33
Here'sAquí está a $2,000 Hawaiianhawaiano vacationvacaciones packagepaquete; it's now on saleventa for 1,600.
204
615000
5000
He aquí un paquete de vacaciones en Hawaii que cuesta 2,000 dólares; ahora está en oferta por 1,600.
10:38
AssumingAsumiendo you wanted to go to HawaiiHawai, would you buycomprar this packagepaquete?
205
620000
3000
Asumiendo que querías ir a Hawaii, ¿comprarías este paquete?
10:41
MostMás people say they would. Here'sAquí está a slightlyligeramente differentdiferente storyhistoria:
206
623000
4000
La mayoria de la gente dice que sí. He aquí una historia diferente:
10:45
$2,000 Hawaiianhawaiano vacationvacaciones packagepaquete is now on saleventa for 700 dollarsdólares,
207
627000
4000
El paquete de 2,000 dólares a Hawaii, ahora está en oferta por 700 dólares,
10:49
so you decidedecidir to mullcalentar con especias it over for a weeksemana.
208
631000
2000
así que decides pensarlo por una semana.
10:51
By the time you get to the ticketboleto agencyagencia, the bestmejor farestarifas are goneido --
209
633000
2000
Para cuando llegas a la agencia, las mejores ofertas ya se vendieron -
10:53
the packagepaquete now costscostos 1,500. Would you buycomprar it? MostMás people say, no.
210
635000
5000
el paquete ahora cuesta 1,500. ¿Lo comprarías? La mayoría de la gente dice, no.
10:58
Why? Because it used to costcosto 700, and there's no way I'm payingpago 1,500
211
640000
4000
¿Por qué? Porque antes costaba 700, de ninguna manera pagaré 1,500
11:02
for something that was 700 last weeksemana.
212
644000
3000
por algo que hace una semana costaba 700.
11:05
This tendencytendencia to comparecomparar to the pastpasado
213
647000
2000
Esa tendencia de comparar con el pasado
11:07
is causingcausando people to passpasar up the better dealacuerdo. In other wordspalabras,
214
649000
4000
hace que la gente pierda la mejor oferta. En otras palabras,
11:11
a good dealacuerdo that used to be a great dealacuerdo is not nearlycasi as good
215
653000
3000
una buena oferta que solía ser una estupenda oferta, no es tan buena
11:14
as an awfulhorrible dealacuerdo that was onceuna vez a horriblehorrible dealacuerdo.
216
656000
4000
como una mala oferta que solía ser una horrible oferta.
11:18
Here'sAquí está anotherotro exampleejemplo of how comparingcomparando to the pastpasado
217
660000
2000
He aquí otro ejemplo de cómo al comparar con el pasado
11:20
can befuddleconfundir our decisionsdecisiones.
218
662000
4000
podemos alterar nuestras decisiones.
11:24
ImagineImagina that you're going to the theaterteatro.
219
666000
2000
Imaginen que van de camino al teatro.
11:26
You're on your way to the theaterteatro.
220
668000
1000
Van de camino al teatro.
11:27
In your walletbilletera you have a ticketboleto, for whichcual you paidpagado 20 dollarsdólares.
221
669000
2000
En la cartera tienen un boleto de entrada por el que pagaron 20 dólares.
11:29
You alsoademás have a 20-dollar-dólar billcuenta.
222
671000
2000
También tienen un billete de 20 dólares.
11:31
When you arrivellegar at the theaterteatro,
223
673000
2000
Cuando llegan al teatro
11:33
you discoverdescubrir that somewherealgun lado alonga lo largo the way you've lostperdió the ticketboleto.
224
675000
3000
descubren que en algún punto del camino perdieron el boleto.
11:36
Would you spendgastar your remainingrestante moneydinero on replacingreemplazando it?
225
678000
3000
¿Gastarían el dinero restante en reemplazar el boleto?
11:39
MostMás people answerresponder, no.
226
681000
3000
La mayoría de la gente responde que no lo haría.
11:42
Now, let's just changecambio one thing in this scenarioguión.
227
684000
3000
Ahora, cambiemos solamente una cosa en este escenario.
11:45
You're on your way to the theaterteatro,
228
687000
1000
Van de camino al teatro
11:46
and in your walletbilletera you have two 20-dollar-dólar billsfacturas.
229
688000
2000
y en la cartera tienen dos billetes de 20 dólares.
11:48
When you arrivellegar you discoverdescubrir you've lostperdió one of them.
230
690000
2000
Al llegar al teatro descubren que perdieron un billete.
11:50
Would you spendgastar your remainingrestante 20 dollarsdólares on a ticketboleto?
231
692000
2000
¿Gastarían sus 20 dólares restantes en un boleto?
11:52
Well, of coursecurso, I wentfuimos to the theaterteatro to see the playjugar.
232
694000
3000
Bueno, por supuesto: fui al teatro para ver la obra.
11:55
What does the losspérdida of 20 dollarsdólares alonga lo largo the way have to do?
233
697000
3000
¿Qué tiene que ver la pérdida de los 20 dólares en el camino?
11:58
Now, just in casecaso you're not gettingconsiguiendo it,
234
700000
3000
Ahora bien, en caso de que no estén entendiendo,
12:01
here'saquí está a schematicesquemático of what happenedsucedió, OK?
235
703000
2000
aquí va una representación esquemática de lo que pasó, ¿de acuerdo?
12:03
(LaughterRisa)
236
705000
1000
(Risas)
12:04
AlongA lo largo the way, you lostperdió something.
237
706000
2000
En el camino, perdieron algo.
12:06
In bothambos casescasos, it was a piecepieza of paperpapel.
238
708000
2000
En ambos casos, se trató de un pedazo de papel.
12:08
In one casecaso, it had a U.S. presidentpresidente on it; in the other casecaso it didn't.
239
710000
4000
En un caso, un presidente norteamericano estaba en el papel; en el otro caso no era así.
12:12
What the hellinfierno differencediferencia should it make?
240
714000
2000
¿Cuál es la maldita diferencia?
12:14
The differencediferencia is that when you lostperdió the ticketboleto you say to yourselftú mismo,
241
716000
3000
La diferencia es que al perder el boleto se dijeron a sí mismos,
12:17
I'm not payingpago twicedos veces for the samemismo thing.
242
719000
2000
No pagaré dos veces por la misma cosa
12:19
You comparecomparar the costcosto of the playjugar now -- 40 dollarsdólares --
243
721000
3000
Comparan ahora el costo de la obra -- 40 dólares --
12:22
to the costcosto that it used to have -- 20 dollarsdólares -- and you say it's a badmalo dealacuerdo.
244
724000
5000
con el costo que tenía antes -- 20 dólares -- y se dicen que es un mal trato.
12:27
ComparingComparando with the pastpasado causescausas manymuchos of the problemsproblemas
245
729000
4000
Comparar con el pasado causa muchos de los problemas
12:31
that behavioralcomportamiento economistseconomistas and psychologistspsicólogos identifyidentificar
246
733000
3000
que los economistas del comportamiento y los psicólogos identifican
12:34
in people'sla gente attemptsintentos to assignasignar valuevalor.
247
736000
2000
en los intentos de la gente para asignar valor.
12:36
But even when we comparecomparar with the possibleposible, insteaden lugar of the pastpasado,
248
738000
5000
Pero incluso cuando comparamos con lo posible, en vez del pasado,
12:41
we still make certaincierto kindsclases of mistakeserrores.
249
743000
2000
aún cometemos cierto tipo de errores.
12:43
And I'm going to showespectáculo you one or two of them.
250
745000
2000
Y voy a mostrarles uno o dos de ellos.
12:45
One of the things we know about comparisoncomparación:
251
747000
3000
Una de las cosas que sabemos sobre las comparaciones:
12:48
that when we comparecomparar one thing to the other, it changescambios its valuevalor.
252
750000
3000
es que cuando comparamos una cosa con otra, cambia su valor.
12:51
So in 1992, this fellowcompañero, GeorgeJorge BushArbusto, for those of us who were
253
753000
4000
Así que en 1992, este tipo, George Bush -para aquellos de nosotros que estábamos
12:55
kindtipo of on the liberalliberal sidelado of the politicalpolítico spectrumespectro,
254
757000
3000
un poco en el lado liberal del espectro político-
12:58
didn't seemparecer like suchtal a great guy.
255
760000
2000
no nos parecía un gran tipo.
13:00
SuddenlyRepentinamente, we're almostcasi longinganhelo for him to returnregreso.
256
762000
4000
De repente, casi estamos añorando que regrese.
13:04
(LaughterRisa)
257
766000
3000
(Risas)
13:07
The comparisoncomparación changescambios how we evaluateevaluar him.
258
769000
3000
La comparación cambia la forma en que lo evaluamos.
13:10
Now, retailersminoristas knewsabía this long before anybodynadie elsemás did, of coursecurso,
259
772000
4000
Ahora bien, las tiendas supieron esto mucho antes que cualquiera, por supuesto,
13:14
and they use this wisdomsabiduría to help you --
260
776000
2000
y usan esta sabiduría para ayudarte
13:16
sparede repuesto you the undueindebido burdencarga of moneydinero.
261
778000
2000
a evitar la excesiva carga de tener dinero.
13:18
And so a retailerdetallista, if you were to go into a winevino shoptienda
262
780000
3000
Por lo que un vendedor, si fueran a visitar una tienda de vinos
13:21
and you had to buycomprar a bottlebotella of winevino,
263
783000
1000
y tuvieran que comprar una botella de vino,
13:22
and you see them here for eightocho, 27 and 33 dollarsdólares, what would you do?
264
784000
4000
y vieran las botellas por 8, 27 y 33 dólares, ¿qué harían?
13:26
MostMás people don't want the mostmás expensivecostoso,
265
788000
2000
La mayoría de la gente no quiere el vino más caro,
13:28
they don't want the leastmenos expensivecostoso.
266
790000
2000
pero tampoco el menos caro.
13:30
So, they will optoptar for the itemít in the middlemedio.
267
792000
2000
Así que optarían por el artículo de rango medio.
13:32
If you're a smartinteligente retailerdetallista, then, you will put a very expensivecostoso itemít
268
794000
3000
Si eres un vendedor inteligente, entonces pondrás un artículo muy caro
13:35
that nobodynadie will ever buycomprar on the shelfestante,
269
797000
2000
que nadie nunca compraría en el mostrador,
13:37
because suddenlyrepentinamente the $33 winevino doesn't look as expensivecostoso in comparisoncomparación.
270
799000
6000
porque de repente el vino de 33 dólares ya no parece tan caro en comparación.
13:43
So I'm tellingnarración you something you alreadyya knewsabía:
271
805000
1000
Así que les estoy diciendo algo que ya sabían:
13:44
namelya saber, that comparisoncomparación changescambios the valuevalor of things.
272
806000
4000
esto es, que la comparación cambia el valor de las cosas.
13:48
Here'sAquí está why that's a problemproblema:
273
810000
1000
Y he aquí porqué eso es un problema:
13:49
the problemproblema is that when you get that $33 bottlebotella of winevino home,
274
811000
6000
el problema es que cuando se llevan esa botella de 33 dólares a casa,
13:55
it won'tcostumbre matterimportar what it used to be sittingsentado on the shelfestante nextsiguiente to.
275
817000
4000
ya no va a importar junto a qué estaba puesta en el mostrador.
13:59
The comparisonscomparaciones we make when we are appraisingevaluando valuevalor,
276
821000
5000
Las comparaciones que hacemos cuando estamos determinando el valor de algo,
14:04
where we're tryingmolesto to estimateestimar how much we'llbien like things,
277
826000
4000
donde estamos tratando de estimar qué tanto nos gustarán las cosas,
14:08
are not the samemismo comparisonscomparaciones we'llbien be makingfabricación when we consumeconsumir them.
278
830000
3000
no son las mismas comparaciones que estaremos haciendo cuando las consumimos.
14:11
This problemproblema of shiftingcambiando comparisonscomparaciones can bedevilmolestar
279
833000
4000
Este problema de comparaciones cambiantes puede desconcertar
14:15
our attemptsintentos to make rationalracional decisionsdecisiones.
280
837000
3000
nuestros intentos de tomar decisiones racionales.
14:18
Let me just give you an exampleejemplo.
281
840000
1000
Voy a darles un ejemplo.
14:19
I have to showespectáculo you something from my ownpropio lablaboratorio, so let me sneakfurtivo this in.
282
841000
4000
Tengo que mostrarles algo de mi propio laboratorio, así que mencionaré esto casualmente.
14:23
These are subjectsasignaturas comingviniendo to an experimentexperimentar to be askedpreguntó
283
845000
2000
Estos son individuos que vienen a un experimento para que se les haga
14:25
the simplestmás simple of all questionspreguntas:
284
847000
2000
la más simple de las preguntas:
14:27
How much will you enjoydisfrutar eatingcomiendo potatopatata chipspapas fritas one minuteminuto from now?
285
849000
4000
¿Qué tanto disfrutarás comer papas fritas dentro de un minuto?
14:31
They're sittingsentado in a roomhabitación with potatopatata chipspapas fritas in frontfrente of them.
286
853000
3000
Están sentados en un cuarto con papas fritas en frente de ellos.
14:34
For some of the subjectsasignaturas, sittingsentado in the farlejos corneresquina of a roomhabitación
287
856000
3000
Para algunos individuos, sentados en la esquina lejana del cuarto
14:37
is a boxcaja of GodivaGodiva chocolateschocolates, and for othersotros is a can of SpamCorreo no deseado.
288
859000
5000
hay una caja de chocolates Godiva, y para otros hay una lata de carne procesada.
14:42
In facthecho, these itemsartículos that are sittingsentado in the roomhabitación changecambio
289
864000
4000
De hecho, estos artículos puestos en el cuarto modifican
14:46
how much the subjectsasignaturas think they're going to enjoydisfrutar the potatopatata chipspapas fritas.
290
868000
3000
qué tanto los individuos piensan que van a disfrutar las papas fritas.
14:49
NamelyA saber, those who are looking at SpamCorreo no deseado
291
871000
2000
En particular, aquellos que están viendo la carne procesada
14:51
think potatopatata chipspapas fritas are going to be quitebastante tastysabroso;
292
873000
2000
piensan que las papas fritas van a ser muy sabrosas;
14:53
those who are looking at GodivaGodiva chocolatechocolate
293
875000
2000
aquellos que están viendo el chocolate Godiva
14:55
think they won'tcostumbre be nearlycasi so tastysabroso.
294
877000
2000
piensan que no serán tan sabrosas.
14:57
Of coursecurso, what happenssucede when they eatcomer the potatopatata chipspapas fritas?
295
879000
2000
Por supuesto, ¿qué pasa cuando comen las papas fritas?
14:59
Well, look, you didn't need a psychologistpsicólogo to tell you that
296
881000
3000
Bueno, miren, ustedes no necesitaron un psicólogo para decirles que
15:02
when you have a mouthfulbocado of greasygrasiento, saltysalado, crispycrujiente, deliciousdelicioso snacksaperitivos,
297
884000
4000
cuando tienen un bocado de un tentempié grasoso, salado, crujiente y delicioso
15:06
what's sittingsentado in the corneresquina of the roomhabitación
298
888000
1000
lo que esté puesto en la esquina del cuarto
15:07
makeshace not a damnMaldita sea bitpoco of differencediferencia to your gustatorygustativo experienceexperiencia.
299
889000
5000
no hace la más mínima diferencia para su experiencia gustativa.
15:12
NonethelessSin embargo, theirsu predictionspredicciones are pervertedpervertido by a comparisoncomparación
300
894000
4000
Sin embargo, las predicciones de estos individuos fueron pervertidas por una comparación
15:16
that then does not carryllevar throughmediante and changecambio theirsu experienceexperiencia.
301
898000
4000
que luego no se culmina y cambia su experiencia.
15:20
You've all experiencedexperimentado this yourselftú mismo, even if you've never come
302
902000
2000
Todos ustedes han experimentado esto, incluso si nunca han venido
15:22
into our lablaboratorio to eatcomer potatopatata chipspapas fritas. So here'saquí está a questionpregunta:
303
904000
3000
a nuestro laboratorio a comer papas fritas, por lo que aquí hay otra pregunta:
15:25
You want to buycomprar a carcoche stereoestéreo.
304
907000
2000
Quieres comprar un estéreo para tu automóvil.
15:27
The dealercomerciante nearcerca your housecasa sellsvende this particularespecial stereoestéreo for 200 dollarsdólares,
305
909000
5000
El vendedor cercano a tu casa vende un estéreo en particular por 200 dólares.
15:32
but if you drivemanejar acrossa través de townpueblo, you can get it for 100 bucksdinero.
306
914000
3000
pero si cruzas la ciudad, puedes conseguirlo por 100 dólares.
15:35
So would you drivemanejar to get 50 percentpor ciento off, savingahorro 100 dollarsdólares?
307
917000
3000
Así que, ¿manejarían para conseguir el 50% de descuento, ahorrando 100 dólares?
15:38
MostMás people say they would.
308
920000
2000
La mayoría de la gente dice que sí lo harían.
15:40
They can't imagineimagina buyingcomprando it for twicedos veces the priceprecio
309
922000
2000
No pueden imaginar comprarlo por el doble del precio
15:42
when, with one tripviaje acrossa través de townpueblo, they can get it for halfmitad off.
310
924000
4000
cuando, a tan sólo un viaje a través de la ciudad, lo pueden conseguir por la mitad del precio.
15:46
Now, let's imagineimagina insteaden lugar you wanted to buycomprar a carcoche that had a stereoestéreo,
311
928000
4000
Ahora, imaginemos que quieren comprar un auto que ya tiene estéreo,
15:50
and the dealercomerciante nearcerca your housecasa had it for 31,000.
312
932000
2000
y el comerciante más cercano lo vende por 31,000.
15:52
But if you drovecondujo acrossa través de townpueblo, you could get it for 30,900.
313
934000
5000
Pero si cruzan la ciudad, lo pueden conseguir por 30,900
15:57
Would you drivemanejar to get it? At this pointpunto, 0.003 savingsahorros -- the 100 dollarsdólares.
314
939000
4000
¿Cruzarían la ciudad para conseguirlo? En este caso, los 100 dólares son un ahorro del 0.003%
16:01
MostMás people say, no, I'm going to schlepschlep acrossa través de townpueblo
315
943000
2000
La mayoría de la gente diría: No, ¿me arrastraría cruzando la ciudad
16:03
to savesalvar 100 bucksdinero on the purchasecompra of a carcoche?
316
945000
3000
para ahorrar 100 dólares en la compra de un auto?
16:06
This kindtipo of thinkingpensando drivesunidades economistseconomistas crazyloca, and it should.
317
948000
4000
Este tipo de pensamiento vuelve locos a los economistas, y con razón.
16:10
Because this 100 dollarsdólares that you savesalvar -- helloHola! --
318
952000
4000
Porque esos 100 dólares que ahorran, -¡hola!-
16:14
doesn't know where it camevino from.
319
956000
2000
no saben de dónde vinieron.
16:16
It doesn't know what you savedsalvado it on.
320
958000
2000
No se sabe en qué los ahorraron.
16:18
When you go to buycomprar groceriescomestibles with it, it doesn't go,
321
960000
2000
Cuando van a comprar comida con esos dólares, no te dicen
16:20
I'm the moneydinero savedsalvado on the carcoche stereoestéreo, or,
322
962000
3000
"Soy el dinero que ahorraste en el estéreo", o
16:23
I'm the dumbtonto moneydinero savedsalvado on the carcoche. It's moneydinero.
323
965000
4000
"Soy el tonto dinero ahorrado en el auto". Es sólo dinero.
16:27
And if a drivemanejar acrossa través de townpueblo is worthvalor 100 bucksdinero, it's worthvalor 100 bucksdinero
324
969000
3000
Y si una cruzada de la ciudad en auto vale 100 dólares, vale 100 dólares solamente
16:30
no matterimportar what you're savingahorro it on. People don't think that way.
325
972000
3000
sin importar en qué los estés ahorrando. Pero la gente no lo piensa así.
16:33
That's why they don't know whethersi theirsu mutualmutuo fundfondo managergerente
326
975000
2000
Es por eso que no saben si su administrador de fondos de inversión
16:35
is takingtomando 0.1 percentpor ciento or 0.15 percentpor ciento of theirsu investmentinversión,
327
977000
5000
recibe el 0.1% o el 0.15% de su inversión,
16:40
but they clipacortar couponscupones to savesalvar one dollardólar off of toothpastepasta dental.
328
982000
3000
pero recortan cupones para ahorrar un dólar en el precio de una pasta dental.
16:43
Now, you can see, this is the problemproblema of shiftingcambiando comparisonscomparaciones,
329
985000
3000
Ahora bien, pueden ver que éste es el problema de las comparaciones cambiantes,
16:46
because what you're doing is, you're comparingcomparando the 100 bucksdinero
330
988000
3000
porque lo que hacen es comparar los 100 dólares
16:49
to the purchasecompra that you're makingfabricación,
331
991000
2000
con la compra que están haciendo,
16:51
but when you go to spendgastar that moneydinero you won'tcostumbre be makingfabricación that comparisoncomparación.
332
993000
4000
pero cuando van a gastar ese dinero, no harán la comparación.
16:55
You've all had this experienceexperiencia.
333
997000
2000
Todos han tenido esta experiencia.
16:57
If you're an Americanamericano, for exampleejemplo, you've probablyprobablemente traveledviajado in FranceFrancia.
334
999000
4000
Si eres estadounidense, por ejemplo, probablemente has viajado a Francia.
17:01
And at some pointpunto you maymayo have metreunió a couplePareja
335
1003000
2000
Y en algún punto habrías conocido a una pareja
17:03
from your ownpropio hometownciudad natal, and you thought,
336
1005000
1000
de tu ciudad de origen, y pensaste,
17:04
"Oh, my God, these people are so warmcalentar. They're so nicebonito to me.
337
1006000
5000
"Dios mío, estas personas son tan cálidas. Son tan amables conmigo.
17:09
I mean, comparedcomparado to all these people who hateodio me
338
1011000
2000
Quiero decir que, comparadas con todas estas personas que me odian
17:11
when I try to speakhablar theirsu languageidioma and hateodio me more when I don't,
339
1013000
3000
cuando trato de hablar su lengua y me odian aún más cuando no lo hago,
17:14
these people are just wonderfulmaravilloso." And so you tourgira FranceFrancia with them,
340
1016000
3000
estas personas son maravillosas." Por tanto, te vas de tour con ellos por Francia,
17:17
and then you get home and you inviteinvitación them over for dinnercena,
341
1019000
2000
y regresas a casa y los invitas a cenar,
17:19
and what do you find?
342
1021000
1000
y ¿qué es lo que encuentras?
17:20
ComparedComparado to your regularregular friendsamigos,
343
1022000
2000
Comparados con tus amigos de siempre,
17:22
they are boringaburrido and dullaburrido, right? Because in this newnuevo contextcontexto,
344
1024000
4000
son aburridos y fríos, ¿no? Porque en este nuevo contexto,
17:26
the comparisoncomparación is very, very differentdiferente. In facthecho, you find yourselftú mismo
345
1028000
4000
la comparación es muy, muy diferente. De hecho, encuentras
17:30
dislikingdisgusto them enoughsuficiente almostcasi to qualifycalificar for Frenchfrancés citizenshipciudadanía.
346
1032000
3000
que te desagradan lo suficiente como para que califiques a obtener la ciudadanía francesa.
17:34
Now, you have exactlyexactamente the samemismo problemproblema when you shoptienda for a stereoestéreo.
347
1036000
3000
Entonces, tienen exactamente el mismo problema que cuando compran un estéreo.
17:37
You go to the stereoestéreo storealmacenar, you see two setsconjuntos of speakersparlantes --
348
1039000
3000
Van a la tienda de estéreos, ven dos juegos de altavoces --
17:40
these biggrande, boxycuadrado, monolithsmonolitos, and these little, sleekpulcro speakersparlantes,
349
1042000
4000
estos grandes y cuadrados monolitos, y estos pequeños y sutiles altavoces,
17:44
and you playjugar them, and you go, you know, I do hearoír a differencediferencia:
350
1046000
2000
los prueban y se dicen, saben, si escucho una diferencia:
17:46
the biggrande onesunos soundsonar a little better.
351
1048000
2000
los grandes suenan un poco mejor.
17:48
And so you buycomprar them, and you bringtraer them home,
352
1050000
2000
Así que los compran, los llevan a casa,
17:50
and you entirelyenteramente violateviolar the décorcor of your housecasa.
353
1052000
3000
y rompen totalmente con la decoración de su casa.
17:53
And the problemproblema, of coursecurso, is that this comparisoncomparación you madehecho in the storealmacenar
354
1055000
4000
El problema es, por supuesto, que esta comparación que hicieron en la tienda
17:57
is a comparisoncomparación you'lltu vas a never make again.
355
1059000
2000
es una comparación que nunca volverán a hacer.
17:59
What are the oddsposibilidades that yearsaños laterluego you'lltu vas a turngiro on the stereoestéreo and go,
356
1061000
2000
Cuál es la probabilidad de que años después prendan el estéreo y digan:
18:01
"SoundsSonidos so much better than those little onesunos,"
357
1063000
3000
"Suenan mucho mejor que esos altavoces pequeñitos,"
18:04
whichcual you can't even rememberrecuerda hearingaudición.
358
1066000
2000
que ni siquiera se acordarán de haber escuchado.
18:06
The problemproblema of shiftingcambiando comparisonscomparaciones is even more difficultdifícil
359
1068000
3000
El problema de las comparaciones cambiantes es aún más difícil
18:09
when these choiceselecciones are arrayedarreglado over time.
360
1071000
3000
cuando estas elecciones se organizan a través del tiempo.
18:12
People have a lot of troubleproblema makingfabricación decisionsdecisiones
361
1074000
3000
La gente tiene muchos problemas tomando decisiones
18:15
about things that will happenocurrir at differentdiferente pointspuntos in time.
362
1077000
3000
sobre cosas que pasarán en diferentes momentos en el tiempo.
18:18
And what psychologistspsicólogos and behavioralcomportamiento economistseconomistas have discovereddescubierto
363
1080000
2000
Y lo que los psicólogos y economistas del comportamiento han descubierto
18:20
is that by and largegrande people use two simplesencillo rulesreglas.
364
1082000
3000
es que por lo general la gente usa dos simples reglas.
18:23
So let me give you one very easyfácil problemproblema, a secondsegundo very easyfácil problemproblema
365
1085000
4000
Así que permítanme darles un problema muy sencillo, un segundo problema también muy sencillo,
18:27
and then a thirdtercero, harddifícil, problemproblema.
366
1089000
1000
y un tercero y difícil problema.
18:28
Here'sAquí está the first easyfácil problemproblema:
367
1090000
3000
Aquí va el primer problema sencillo:
18:31
You can have 60 dollarsdólares now or 50 dollarsdólares now. WhichCual would you preferpreferir?
368
1093000
3000
Pueden tener 60 dólares ahora o tener 50 dólares ahora, ¿Qué prefieren?
18:34
This is what we call a one-itemun item IQIQ testprueba, OK?
369
1096000
3000
A esto lo llamamos un test de Coeficiente Intelectual de una sola pregunta, ¿sí?
18:37
All of us, I hopeesperanza, preferpreferir more moneydinero, and the reasonrazón is,
370
1099000
3000
Todos, espero, preferimos más dinero y la razón es que
18:40
we believe more is better than lessMenos.
371
1102000
3000
creemos que más es mejor que menos.
18:43
Here'sAquí está the secondsegundo problemproblema:
372
1105000
1000
Aquí va el segundo problema:
18:44
You can have 60 dollarsdólares todayhoy or 60 dollarsdólares in a monthmes. WhichCual would you preferpreferir?
373
1106000
4000
Pueden tener 60 dólares hoy o 60 dólares en un mes. ¿Qué prefieren?
18:48
Again, an easyfácil decisiondecisión,
374
1110000
2000
De nuevo, esto es una decisión fácil,
18:50
because we all know that now is better than laterluego.
375
1112000
4000
porque todos sabemos que ahora es mejor que después.
18:54
What's harddifícil in our decision-makingToma de decisiones is when these two rulesreglas conflictconflicto.
376
1116000
3000
Lo que se dificulta en nuestra toma de decisión es cuando estas dos reglas entran en conflicto.
18:57
For exampleejemplo, when you're offeredOfrecido 50 dollarsdólares now or 60 dollarsdólares in a monthmes.
377
1119000
4000
Por ejemplo, cuando se les ofrece 50 dólares ahora o 60 dólares en un mes.
19:01
This typifiestipifica a lot of situationssituaciones in life in whichcual you will gainganancia
378
1123000
3000
Esto tipifica muchas situaciones de la vida en las cuales ganarían
19:04
by waitingesperando, but you have to be patientpaciente.
379
1126000
3000
al esperar, pero tienen que ser pacientes.
19:07
What do we know? What do people do in these kindsclases of situationssituaciones?
380
1129000
3000
¿Qué sabemos? ¿Qué hace la gente en este tipo de situaciones?
19:10
Well, by and largegrande people are enormouslyenormemente impatientimpaciente.
381
1132000
4000
Pues bien, generalmente la gente es enormemente impaciente.
19:14
That is, they requireexigir interestinteresar ratestasas in the hundredcien
382
1136000
3000
Esto quiere decir, que requieren tasas de interés en el rango de los cientos
19:17
or thousandsmiles of percentsporcentajes in orderorden to delayretrasar gratificationgratificación
383
1139000
4000
o miles porcentuales para postergar la gratificación
19:21
and wait untilhasta nextsiguiente monthmes for the extraextra 10 dollarsdólares.
384
1143000
4000
y esperar hasta el siguiente mes para los 10 dólares extra.
19:25
Maybe that isn't so remarkablenotable, but what is remarkablenotable is
385
1147000
3000
Quizá esto no es tan asombroso, pero sí lo es
19:28
how easyfácil it is to make this impatienceimpaciencia go away by simplysimplemente changingcambiando
386
1150000
4000
lo fácil que se vuelve hacer que esta impaciencia se vaya simplemente al cambiar
19:32
when the deliveryentrega of these monetarymonetario unitsunidades will happenocurrir.
387
1154000
4000
el tiempo de entrega de estas unidades monetarias.
19:36
ImagineImagina that you can have 50 dollarsdólares in a yearaño -- that's 12 monthsmeses --
388
1158000
3000
Imaginen que pueden recibir 50 dólares en un año -- eso son 12 meses --
19:39
or 60 dollarsdólares in 13 monthsmeses.
389
1161000
3000
o 60 dólares en 13 meses.
19:42
What do we find now?
390
1164000
1000
¿Qué encontramos ahora?
19:43
People are gladlycon alegría willingcomplaciente to wait: as long as they're waitingesperando 12,
391
1165000
3000
La gente está felizmente dispuesta a esperar: ya que van a esperar 12,
19:46
they mightpodría as well wait 13.
392
1168000
2000
podrían esperar mejor 13 meses.
19:48
What makeshace this dynamicdinámica inconsistencyinconsecuencia happenocurrir?
393
1170000
3000
¿Qué causa esta inconsistencia dinámica?
19:51
ComparisonComparación. TroublingPreocupante comparisoncomparación. Let me showespectáculo you.
394
1173000
4000
La comparación La inquietante comparación. Permítanme mostrarles.
19:55
This is just a graphgrafico showingdemostración the resultsresultados that I just suggestedsugirió
395
1177000
3000
Esta es sólo una gráfica que muestra los resultados que acabo de sugerir
19:58
you would showespectáculo if I gavedio you time to respondresponder, whichcual is,
396
1180000
2000
que ustedes presentarían si les diera tiempo para responder, lo que es
20:00
people find that the subjectivesubjetivo valuevalor of 50 is highermayor
397
1182000
3000
que la gente encuentra que el valor subjetivo de 50 es mayor
20:03
than the subjectivesubjetivo valuevalor of 60 when they'llellos van a be deliveredentregado in now
398
1185000
4000
que el valor subjetivo de 60 cuando se les entregará ahora
20:07
or one monthmes, respectivelyrespectivamente -- a 30-day-día delayretrasar --
399
1189000
2000
o en un mes, respectivamente -- un retraso de 30 días --
20:09
but they showespectáculo the reversemarcha atrás patternpatrón when you pushempujar the entiretodo decisiondecisión
400
1191000
4000
pero la gente exhibe el patrón contrario cuando mueves la decisión completamente
20:13
off into the futurefuturo a yearaño.
401
1195000
3000
hacia dentro de un año en el futuro.
20:16
Now, why in the worldmundo do you get this patternpatrón of resultsresultados?
402
1198000
4000
Ahora bien, ¿porqué diablos habría de obtenerse este patrón de resultados?
20:20
These guys can tell us.
403
1202000
1000
Estos individuos pueden explicarlo.
20:21
What you see here are two ladsmuchachos,
404
1203000
3000
Lo que vemos aquí son dos tipos,
20:24
one of them largermás grande than the other: the firemanbombero and the fiddlerviolinista.
405
1206000
3000
uno de ellos más grande que el otro: el bombero y el violinista.
20:27
They are going to recedealejarse towardshacia the vanishingdesvanecimiento pointpunto in the horizonhorizonte,
406
1209000
3000
Van a retroceder hacia el punto de fuga en el horizonte,
20:30
and I want you to noticedarse cuenta two things.
407
1212000
2000
y quiero que se den cuenta de dos cosas.
20:32
At no pointpunto will the firemanbombero look tallermás alto than the fiddlerviolinista. No pointpunto.
408
1214000
6000
En ningún punto el bombero se verá más alto que el violinista. En ninguno.
20:38
Howeversin embargo, the differencediferencia betweenEntre them seemsparece to be gettingconsiguiendo smallermenor.
409
1220000
3000
Sin embargo, la diferencia entre ellos parece ir disminuyendo.
20:41
First it's an inchpulgada in your viewver, then it's a quarter-inchcuarto de pulgada,
410
1223000
3000
Al principio, es una pulgada desde su punto de vista, luego un cuarto de pulgada,
20:44
then a half-inchmedia pulgada, and then finallyfinalmente they go off the edgeborde of the earthtierra.
411
1226000
4000
luego media pulgada y finalmente desaparecen del borde de la tierra.
20:48
Here are the resultsresultados of what I just showedmostró you.
412
1230000
3000
Aquí están los resultados de lo que les acabo de mostrar.
20:51
This is the subjectivesubjetivo heightaltura --
413
1233000
2000
Esta es la altura subjetiva --
20:53
the heightaltura you saw of these guys at variousvarios pointspuntos.
414
1235000
3000
la altura de estos tipos que vieron en diferentes puntos.
20:56
And I want you to see that two things are truecierto.
415
1238000
2000
Y quiero que vean que dos cosas son ciertas.
20:58
One, the farthermás lejos away they are, the smallermenor they look;
416
1240000
3000
La primera es que, entre más lejos estén, más pequeños se ven;
21:01
and two, the firemanbombero is always biggermás grande than the fiddlerviolinista.
417
1243000
2000
y la segunda es que, el bombero siempre es más grande que el violinista.
21:03
But watch what happenssucede when we make some of them disappeardesaparecer. Right.
418
1245000
6000
Pero miren lo que sucede cuando hacemos que alguno de ellos desaparezca. Exacto.
21:09
At a very closecerca distancedistancia, the fiddlerviolinista looksmiradas tallermás alto than the firemanbombero,
419
1251000
3000
A una distancia muy cercana, el violinista se ve más alto que el bombero.
21:12
but at a farlejos distancedistancia
420
1254000
2000
Pero a una distancia lejana
21:14
theirsu normalnormal, theirsu truecierto, relationsrelaciones are preservedPreservado.
421
1256000
3000
sus proporciones normales, verdaderas, se guardan.
21:17
As PlatoPlatón said, what spaceespacio is to sizetamaño, time is to valuevalor.
422
1259000
5000
Como dijo Platón, lo que el espacio es al tamaño, el tiempo lo es al valor.
21:22
These are the resultsresultados of the harddifícil problemproblema I gavedio you:
423
1264000
5000
Estos son los resultados del problema difícil que les di:
21:27
60 now or 50 in a monthmes?
424
1269000
2000
¿60 ahora o 50 en un mes?
21:29
And these are subjectivesubjetivo valuesvalores,
425
1271000
1000
Y estos son los valores subjetivos,
21:30
and what you can see is, our two rulesreglas are preservedPreservado.
426
1272000
2000
y lo que pueden ver es que nuestras dos reglas permanecen.
21:32
People always think more is better than lessMenos:
427
1274000
2000
La gente siempre piensa que más es mejor que menos:
21:34
60 is always better than 50,
428
1276000
2000
60 siempre es mejor que 50;
21:36
and they always think now is better than laterluego:
429
1278000
2000
y siempre piensan que ahora es mejor que después:
21:38
the barsbarras on this sidelado are highermayor than the barsbarras on this sidelado.
430
1280000
3000
las barras de este lado son mayores que las de este lado.
21:41
Watch what happenssucede when we dropsoltar some out.
431
1283000
3000
Vean qué sucede cuando quitamos algunas.
21:44
SuddenlyRepentinamente we have the dynamicdinámica inconsistencyinconsecuencia that puzzledperplejo us.
432
1286000
3000
De repente, tenemos la inconsistencia dinámica que nos dejó perplejos.
21:47
We have the tendencytendencia for people to go for 50 dollarsdólares now
433
1289000
4000
Tenemos la tendencia de que la gente preferirá 50 dólares ahora
21:51
over waitingesperando a monthmes, but not if that decisiondecisión is farlejos in the futurefuturo.
434
1293000
3000
en vez de esperar un mes, pero no si la decisión se toma para el futuro lejano.
21:54
Noticedarse cuenta something interestinginteresante that this impliesimplica -- namelya saber, that
435
1296000
4000
Dénse cuenta que esto implica algo interesante -- en particular, que
21:58
when people get to the futurefuturo, they will changecambio theirsu mindsmentes.
436
1300000
4000
cuando la gente se acerca al futuro, cambia su opinión.
22:02
That is, as that monthmes 12 approachesenfoques, you will say,
437
1304000
3000
Esto es, que cuando el mes 12 se acerca, se dirán
22:05
what was I thinkingpensando, waitingesperando an extraextra monthmes for 60 dollarsdólares?
438
1307000
3000
¿Qué estaba pensando? ¿Esperar un mes más por 60 dólares?
22:08
I'll take the 50 dollarsdólares now.
439
1310000
3000
Tomaré los 50 dólares ahora.
22:11
Well, the questionpregunta with whichcual I'd like to endfin is this:
440
1313000
3000
En fin, la pregunta con la que quiero terminar esto es:
22:14
If we're so damnMaldita sea stupidestúpido, how did we get to the moonLuna?
441
1316000
3000
Si somos tan estúpidos, ¿cómo es que llegamos a la Luna?
22:17
Because I could go on for about two hourshoras with evidenceevidencia
442
1319000
3000
Porque podría seguir hablando dos horas con evidencia
22:20
of people'sla gente inabilityincapacidad to estimateestimar oddsposibilidades and inabilityincapacidad to estimateestimar valuevalor.
443
1322000
6000
de la incapacidad de la gente para estimar probabilidades y valor.
22:26
The answerresponder to this questionpregunta, I think, is an answerresponder you've alreadyya heardoído
444
1328000
2000
La respuesta a esta pregunta, creo, es una respuesta que ya han escuchado
22:28
in some of the talksnegociaciones, and I dareatrevimiento say you will hearoír again:
445
1330000
2000
en algunas de las pláticas, y me atrevo a decir que la escucharán de nuevo:
22:30
namelya saber, that our brainssesos were evolvedevolucionado for a very differentdiferente worldmundo
446
1332000
4000
en particular, que nuestros cerebros evolucionaron para un mundo muy diferente
22:34
than the one in whichcual we are livingvivo.
447
1336000
2000
que éste en el que vivimos.
22:36
They were evolvedevolucionado for a worldmundo
448
1338000
2000
Evolucionaron para un mundo
22:38
in whichcual people livedvivió in very smallpequeña groupsgrupos,
449
1340000
2000
en el que la gente viviría en grupos muy pequeños,
22:40
rarelyraramente metreunió anybodynadie who was terriblyterriblemente differentdiferente from themselvessí mismos,
450
1342000
3000
dificilmente conocerían a alguien sumamente diferente de ellos,
22:43
had rathermás bien shortcorto livesvive in whichcual there were fewpocos choiceselecciones
451
1345000
3000
tendrían vidas particularmente cortas en las que habrían muy pocas opciones
22:46
and the highestmás alto priorityprioridad was to eatcomer and matecompañero todayhoy.
452
1348000
5000
y la prioridad más importante sería comer y procrear hoy.
22:51
Bernoulli'sBernoulli's giftregalo, Bernoulli'sBernoulli's little formulafórmula, allowspermite us, it tellsdice us
453
1353000
5000
El regalo de Bernoulli, la formulita de Bernoulli, nos permite, nos dice
22:56
how we should think in a worldmundo for whichcual naturenaturaleza never designeddiseñado us.
454
1358000
5000
cómo deberíamos de pensar en un mundo para el cual la naturaleza nunca nos diseñó.
23:01
That explainsexplica why we are so badmalo at usingutilizando it, but it alsoademás explainsexplica
455
1363000
4000
Eso explica por qué somos tan malos al usarlo, pero también
23:05
why it is so terriblyterriblemente importantimportante that we becomevolverse good, fastrápido.
456
1367000
5000
por qué es tan enormemente importante que nos volvamos buenos, rápidamente.
23:10
We are the only speciesespecies on this planetplaneta
457
1372000
2000
Somos la única especie en el planeta
23:12
that has ever heldretenida its ownpropio fatedestino in its handsmanos.
458
1374000
4000
que ha tenido su destino en sus propias manos.
23:16
We have no significantsignificativo predatorsdepredadores,
459
1378000
2000
No tenemos depredadores significativos,
23:18
we're the mastersmaestros of our physicalfísico environmentambiente;
460
1380000
2000
somos los amos de nuestro entorno físico;
23:20
the things that normallynormalmente causeporque speciesespecies to becomevolverse extinctextinto
461
1382000
3000
las cosas que normalmente causan que las especies se extingan
23:23
are no longermás any threatamenaza to us.
462
1385000
3000
ya no son una amenaza para nosotros.
23:26
The only thing -- the only thing -- that can destroydestruir us and doomcondenar us
463
1388000
5000
La única cosa -- la única cosa -- que puede destruirnos y condenarnos
23:31
are our ownpropio decisionsdecisiones.
464
1393000
2000
son nuestras propias decisiones
23:33
If we're not here in 10,000 yearsaños, it's going to be because
465
1395000
4000
Si no estamos aquí en 10,000 años será porque
23:37
we could not take advantageventaja of the giftregalo givendado to us
466
1399000
4000
no pudimos tomar ventaja del regalo que nos fue dado
23:41
by a youngjoven Dutchholandés fellowcompañero in 1738,
467
1403000
3000
por un joven danés en 1738,
23:44
because we underestimatedsubestimado the oddsposibilidades of our futurefuturo painsesfuerzos
468
1406000
4000
porque subestimamos las probabilidades de nuestros dolores futuros
23:48
and overestimatedsobreestimado the valuevalor of our presentpresente pleasuresplaceres.
469
1410000
4000
y sobreestimamos el valor de nuestros placeres actuales.
23:52
Thank you.
470
1414000
1000
Gracias.
23:53
(ApplauseAplausos)
471
1415000
10000
(Aplauso)
24:03
ChrisChris AndersonAnderson: That was remarkablenotable.
472
1425000
3000
Chris Anderson: Eso fue notable.
24:06
We have time for some questionspreguntas for DanDan GilbertGilbert. One and two.
473
1428000
5000
Tenemos algo de tiempo para preguntas a Dan Gilbert. Uno y dos.
24:11
BillCuenta LyellLyell: Would you say that this mechanismmecanismo
474
1433000
3000
Bill Lyell: ¿Diría que este mecanismo
24:14
is in partparte how terrorismterrorismo actuallyactualmente workstrabajos to frightenasustar us,
475
1436000
4000
en parte es cómo el terrorismo de hecho funciona para asustarnos,
24:18
and is there some way that we could counteractcontrarrestar that?
476
1440000
4000
y hay alguna manera en la que pudiéramos contrarrestar eso?
24:22
DanDan GilbertGilbert: I actuallyactualmente was consultingconsultante recentlyrecientemente
477
1444000
1000
Dan Gilbert: De hecho, estuve en consultas recientes
24:23
with the DepartmentDepartamento of HomelandPatria SecuritySeguridad, whichcual generallyen general believescree
478
1445000
3000
con el Departamento de Seguridad Interna, que por lo general cree
24:26
that Americanamericano securityseguridad dollarsdólares should go to makingfabricación bordersfronteras safermás seguro.
479
1448000
4000
que los dólares destinados a la seguridad estadounidense deberían gastarse en hacer las fronteras más seguras.
24:30
I triedintentó to pointpunto out to them that terrorismterrorismo was a namenombre
480
1452000
3000
Traté de señalarles que el terrorismo es un nombre
24:33
basedbasado on people'sla gente psychologicalpsicológico reactionreacción to a setconjunto of eventseventos,
481
1455000
4000
basado en la reacción psicológica de la gente frente a un conjunto de eventos,
24:37
and that if they were concernedpreocupado about terrorismterrorismo they mightpodría askpedir
482
1459000
2000
y que si estaban preocupados por el terrorismo debían preguntar
24:39
what causescausas terrorterror and how can we stop people from beingsiendo terrifiedaterrorizado,
483
1461000
3000
qué es lo que causa terror y cómo podemos evitar que la gente se aterrorice,
24:42
rathermás bien than -- not rathermás bien than, but in additionadición to
484
1464000
3000
en vez de -- no en vez de, pero adicionalmente a
24:45
stoppingparada the atrocitiesatrocidades that we're all concernedpreocupado about.
485
1467000
3000
detener las atrocidades que nos preocupan a todos.
24:48
SurelySeguramente the kindsclases of playjugar that at leastmenos Americanamericano mediamedios de comunicación give to --
486
1470000
6000
Ciertamente, son el tipo de juegos a los que ceden por lo menos los medios estadounidenses --
24:54
and forgiveperdonar me, but in rawcrudo numbersnúmeros these are very tinyminúsculo accidentsaccidentes.
487
1476000
5000
y perdónenme, pero en números brutos se trata de accidentes muy pequeños.
24:59
We alreadyya know, for exampleejemplo, in the UnitedUnido StatesEstados,
488
1481000
2000
Ya sabemos, por ejemplo, en los Estados Unidos,
25:01
more people have diedmurió as a resultresultado of not takingtomando airplanesaviones --
489
1483000
4000
qué más gente ha muerto como resultado de no subirse en aviones --
25:05
because they were scaredasustado -- and drivingconducción on highwayscarreteras,
490
1487000
2000
porque estaban asustados -- y manejando en carreteras
25:07
than were killeddelicado in 9/11. OK?
491
1489000
2000
que los muertos el 11 de septiembre, ¿sí?
25:09
If I told you that there was a plaguePlaga
492
1491000
2000
Si les dijera que había una plaga
25:11
that was going to killmatar 15,000 AmericansAmericanos nextsiguiente yearaño,
493
1493000
3000
que mataría 15,000 estadounidenses el próximo año,
25:14
you mightpodría be alarmedalarmado if you didn't find out it was the flugripe.
494
1496000
3000
se alarmarían si no supieran que se trata de la gripe.
25:17
These are small-scaleen pequeña escala accidentsaccidentes, and we should be wonderingpreguntando
495
1499000
3000
Son accidentes en pequeña escala, y deberíamos preguntarnos
25:20
whethersi they should get the kindtipo of playjugar,
496
1502000
2000
si debieran recibir el tipo de juego,
25:22
the kindtipo of coveragecobertura, that they do.
497
1504000
2000
el tipo de cobertura, que reciben.
25:24
SurelySeguramente that causescausas people to overestimatesobreestimar the likelihoodprobabilidad
498
1506000
3000
Por supuesto, esto causa que la gente sobreestime la probabilidad
25:27
that they'llellos van a be hurtherir in these variousvarios waysformas,
499
1509000
2000
de que saldrán lastimados en estas numerosas formas,
25:29
and givesda powerpoder to the very people who want to frightenasustar us.
500
1511000
2000
y empodera a la mismísima gente que nos quiere asustar.
25:31
CACalifornia: DanDan, I'd like to hearoír more on this. So, you're sayingdiciendo
501
1513000
2000
CA: Dan, quisiera escuchar más sobre esto. Así que, estás diciendo
25:33
that our responserespuesta to terrorterror is, I mean, it's a formformar of mentalmental bugerror?
502
1515000
4000
que nuestra respuesta al terror es, quiero decir, una forma de error mental?
25:37
Talk more about it.
503
1519000
1000
Háblanos más de esto.
25:38
DGDG: It's out-sizedde gran tamaño. I mean, look.
504
1520000
3000
DG: Está fuera de proporción. Quiero decir, mira.
25:41
If AustraliaAustralia disappearsdesaparece tomorrowmañana,
505
1523000
2000
Si Australia desapareciera mañana,
25:43
terrorterror is probablyprobablemente the right responserespuesta.
506
1525000
2000
el terror es probablemente la respuesta correcta.
25:45
That's an awfulhorrible largegrande lot of very nicebonito people. On the other handmano,
507
1527000
5000
Es un grupo terriblemente grande de gente muy agradable. Por otro lado,
25:50
when a busautobús blowsgolpes up and 30 people are killeddelicado,
508
1532000
3000
cuando un autobús explota y 30 personas mueren,
25:53
more people than that were killeddelicado
509
1535000
2000
mucha más gente murió
25:55
by not usingutilizando theirsu seatbeltscinturon de seguridad in the samemismo countrypaís.
510
1537000
3000
por no usar sus cinturones de seguridad en el mismo país.
25:58
Is terrorterror the right responserespuesta?
511
1540000
1000
¿Es el terror la respuesta correcta?
25:59
CACalifornia: What causescausas the bugerror? Is it the dramadrama of the eventevento --
512
1541000
4000
CA: ¿Qué causa el error? ¿Es acaso el drama del evento --
26:03
that it's so spectacularespectacular?
513
1545000
1000
lo que es tan espectacular?
26:04
Is it the facthecho that it's an intentionalintencional attackataque by, quotecitar, outsidersforasteros?
514
1546000
3000
¿Es el hecho de que es un ataque internacional por parte de, digamos, extraños?
26:07
What is it?
515
1549000
1000
¿Qué es?
26:08
DGDG: Yes. It's a numbernúmero of things, and you hitgolpear on severalvarios of them.
516
1550000
3000
DG: Sí. Son varias cosas, y mencionaste algunas.
26:11
First, it's a humanhumano agentagente tryingmolesto to killmatar us --
517
1553000
2000
Primero, es un agente humano tratando de matarnos --
26:13
it's not a treeárbol fallingque cae on us by accidentaccidente.
518
1555000
3000
no es un árbol cayéndonos encima por accidente.
26:16
SecondSegundo, these are enemiesenemigos who maymayo want to strikeHuelga and hurtherir us again.
519
1558000
3000
Segundo, son enemigos que pudieran querer golpear y lastimarnos de nuevo.
26:19
People are beingsiendo killeddelicado for no reasonrazón insteaden lugar of good reasonrazón --
520
1561000
3000
Gente está muriendo sin razón en vez de morir por una buena razón --
26:22
as if there's good reasonrazón, but sometimesa veces people think there are.
521
1564000
3000
como si hubiera una buena razón, pero a veces la gente piensa que la hay.
26:25
So there are a numbernúmero of things that togetherjuntos
522
1567000
2000
Así que hay varias cosas que juntas
26:27
make this seemparecer like a fantasticfantástico eventevento, but let's not playjugar down
523
1569000
3000
hacen que este evento parezca fantástico, pero no minimicemos
26:30
the facthecho that newspapersperiódicos sellvender when people see something in it
524
1572000
4000
el hecho de que los diarios venden más cuando la gente ve ahí algo
26:34
they want to readleer. So there's a largegrande rolepapel here playedjugó by the mediamedios de comunicación,
525
1576000
3000
que quieran leer. Así que hay un papel muy grande desempeñado por los medios,
26:37
who want these things to be
526
1579000
2000
que quieren que estas cosas
26:39
as spectacularespectacular as they possiblyposiblemente can.
527
1581000
4000
sean tan espectaculares como puedan ser.
26:43
CACalifornia: I mean, what would it take to persuadepersuadir our culturecultura to downplayminimizar it?
528
1585000
6000
CA: Quiero decir, ¿Qué se necesitaría para persuadir a nuestra cultura de minimizarlos?
26:49
DGDG: Well, go to IsraelIsrael. You know,
529
1591000
1000
DG: Pues, ve a Israel. Sabes,
26:50
go to IsraelIsrael. And a mallcentro comercial blowsgolpes up,
530
1592000
2000
ve a Israel. Y un centro comercial explota,
26:52
and then everybody'stodos estan unhappyinfeliz about it, and an hour-and-a-halfuna hora y media laterluego --
531
1594000
3000
y entonces todo mundo se siente desdichado, y una hora y media después --
26:55
at leastmenos when I was there, and I was 150 feetpies from the mallcentro comercial
532
1597000
3000
por lo menos cuando yo estuve ahí, y estaba a 150 pies (~45 metros) del centro comercial
26:58
when it blewsopló up -- I wentfuimos back to my hotelhotel
533
1600000
2000
cuando explotó -- regresé a mi hotel
27:00
and the weddingBoda that was plannedplanificado was still going on.
534
1602000
3000
y la boda que se había planeado continuaría aún.
27:03
And as the Israeliisraelí mothermadre said,
535
1605000
1000
Y como la madre israelita dijo,
27:04
she said, "We never let them winganar by stoppingparada weddingsbodas."
536
1606000
4000
"Nunca los dejamos ganar cancelando bodas."
27:08
I mean, this is a societysociedad that has learnedaprendido --
537
1610000
1000
Quiero decir, ésta es una sociedad que ha aprendido --
27:09
and there are othersotros too -- that has learnedaprendido to livevivir
538
1611000
2000
y hay otras también -- que ha aprendido a vivir
27:11
with a certaincierto amountcantidad of terrorismterrorismo and not be quitebastante as upsettrastornado by it,
539
1613000
5000
con una cierta cantidad de terrorismo y a no estar tan molesta por ello,
27:16
shalldeberá I say, as those of us who have not had manymuchos terrorterror attacksataques.
540
1618000
3000
diría yo, como aquellos de nosotros que no han tenido muchos ataques terroristas.
27:19
CACalifornia: But is there a rationalracional fearmiedo that actuallyactualmente,
541
1621000
3000
CA: ¿Pero existe un miedo racional a que de hecho,
27:22
the reasonrazón we're frightenedasustado about this is because we think that
542
1624000
3000
la razón por la que esto nos asusta es que pensamos que
27:25
the BigGrande One is to come?
543
1627000
1000
el "Gran Ataque" seguirá después?
27:26
DGDG: Yes, of coursecurso. So, if we knewsabía that this was the worstpeor attackataque
544
1628000
4000
DG: Sí, por supuesto. Así que, si supiéramos que este es el peor ataque
27:30
there would ever be, there mightpodría be more and more busesautobuses of 30 people --
545
1632000
4000
que habría jamás, entonces habría más y más autobuses de 30 personas --
27:34
we would probablyprobablemente not be nearlycasi so frightenedasustado.
546
1636000
2000
probablemente no estaríamos tan asustados.
27:36
I don't want to say -- please, I'm going to get quotedcitado somewherealgun lado
547
1638000
2000
No quiero decir --por favor, me van a citar en algún lugar
27:38
as sayingdiciendo, "TerrorismTerrorismo is fine and we shouldn'tno debería be so distressedafligido."
548
1640000
4000
diciendo "el terrorismo está bien y no deberíamos estar tan preocupados".
27:42
That's not my pointpunto at all.
549
1644000
2000
Ese no es mi punto en absoluto.
27:44
What I'm sayingdiciendo is that, surelyseguramente, rationallyracionalmente,
550
1646000
2000
Lo que estoy diciendo es que, seguramente, racionalmente,
27:46
our distressangustia about things that happenocurrir, about threatsamenazas,
551
1648000
4000
nuestra preocupación por las cosas que suceden, por las amenazas,
27:50
should be roughlyaproximadamente proportionalproporcional to the sizetamaño of those threatsamenazas
552
1652000
3000
debería ser aproximadamente proporcional al tamaño de esas amenazas
27:53
and threatsamenazas to come.
553
1655000
2000
y de las amenazas por venir.
27:55
I think in the casecaso of terrorismterrorismo, it isn't.
554
1657000
3000
Creo que en el caso del terrorismo, no es así.
27:58
And manymuchos of the things we'venosotros tenemos heardoído about from our speakersparlantes todayhoy --
555
1660000
2000
Y muchas de las cosas que hemos escuchado de nuestros oradores hoy --
28:00
how manymuchos people do you know got up and said,
556
1662000
2000
¿cuántas personas que conoces se levantaron y dijeron,
28:02
PovertyPobreza! I can't believe what povertypobreza is doing to us.
557
1664000
4000
"¡La pobreza!, no puedo creer lo que la pobreza nos está haciendo"
28:06
People get up in the morningMañana; they don't carecuidado about povertypobreza.
558
1668000
2000
La gente se levanta en la mañana; no les importa la pobreza.
28:08
It's not makingfabricación headlinestitulares, it's not makingfabricación newsNoticias, it's not flashyostentoso.
559
1670000
2000
No está llegando a las primeras planas; no es noticia, no es vistosa.
28:10
There are no gunspistolas going off.
560
1672000
2000
No hay pistolas siendo disparadas.
28:12
I mean, if you had to solveresolver one of these problemsproblemas, ChrisChris,
561
1674000
2000
Quiero decir, que si tuvieras que resolver uno de estos problemas, Chris,
28:14
whichcual would you solveresolver? TerrorismTerrorismo or povertypobreza?
562
1676000
2000
¿Cuál resolverías? ¿el terrorismo o la pobreza?
28:16
(LaughterRisa)
563
1678000
4000
(Risas)
28:20
(ApplauseAplausos)
564
1682000
2000
(Aplausos)
28:22
That's a toughdifícil one.
565
1684000
2000
Es una pregunta difícil.
28:24
CACalifornia: There's no questionpregunta.
566
1686000
1000
CA: Sin duda.
28:25
PovertyPobreza, by an orderorden of magnitudemagnitud, a hugeenorme orderorden of magnitudemagnitud,
567
1687000
4000
La pobreza, por orden de magnitud, un gran orden de magnitud,
28:29
unlessa no ser que someonealguien can showespectáculo that there's, you know,
568
1691000
3000
a menos que alguien demostrara que hay, sabes,
28:32
terroriststerroristas with a nukearma nuclear are really likelyprobable to come.
569
1694000
4000
una posibilidad real de que vengan terroristas con una bomba nuclear.
28:36
The latestúltimo I've readleer, seenvisto, thought
570
1698000
2000
Lo más reciente que he leído, visto, pensado
28:38
is that it's incrediblyincreíblemente harddifícil for them to do that.
571
1700000
4000
es que es increíblemente difícil para ellos lograrlo.
28:42
If that turnsvueltas out to be wrongincorrecto, we all look sillytonto,
572
1704000
2000
Si eso resulta ser falso, nos veremos muy mal,
28:44
but with povertypobreza it's a bitpoco --
573
1706000
2000
pero con la pobreza es un poco --
28:46
DGDG: Even if that were truecierto, still more people diemorir from povertypobreza.
574
1708000
3000
DG: Incluso si eso fuera cierto, aún más gente muere por pobreza.
28:53
CACalifornia: We'veNosotros tenemos evolvedevolucionado to get all excitedemocionado
575
1715000
1000
CA: Hemos evolucionado para emocionarnos
28:54
about these dramaticdramático attacksataques. Is that because in the pastpasado,
576
1716000
3000
con estos ataques dramáticos. ¿Será porque en el pasado,
28:57
in the ancientantiguo pastpasado, we just didn't understandentender things like diseaseenfermedad
577
1719000
3000
en el paso antiguo, simplemente no entendíamos cosas como la enfermedad
29:00
and systemssistemas that causeporque povertypobreza and so forthadelante,
578
1722000
2000
y los sistemas que causan la pobreza y así sucesivamente,
29:02
and so it madehecho no sensesentido for us as a speciesespecies to put any energyenergía
579
1724000
4000
por lo que no tenía sentido para nosotros como especies poner energía alguna
29:06
into worryingpreocupante about those things?
580
1728000
2000
en preocuparnos por estas cosas?
29:08
People diedmurió; so be it.
581
1730000
2000
Gente murió; que así sea.
29:10
But if you got attackedatacado, that was something you could do something about.
582
1732000
2000
Pero si fuiste atacado, entonces pudiste hacer algo al respecto.
29:12
And so we evolvedevolucionado these responsesrespuestas.
583
1734000
2000
así que desarrollamos estas respuestas.
29:14
Is that what happenedsucedió?
584
1736000
1000
¿Es eso lo que pasó?
29:15
DGDG: Well, you know, the people who are mostmás skepticalescéptico
585
1737000
3000
DG: Bueno, sabes, la gente más escéptica
29:18
about leapingsaltando to evolutionaryevolutivo explanationsexplicaciones for everything
586
1740000
2000
de saltar hacia explicaciones evolutivas para todo
29:20
are the evolutionaryevolutivo psychologistspsicólogos themselvessí mismos.
587
1742000
2000
son los mismos psicólogos evolutivos.
29:22
My guessadivinar is that there's nothing quitebastante that specificespecífico
588
1744000
3000
Mi conjetura es que no hay nada tan específico
29:25
in our evolutionaryevolutivo pastpasado. But rathermás bien, if you're looking for
589
1747000
2000
en nuestro pasado evolutivo. En cambio, si estás buscando
29:27
an evolutionaryevolutivo explanationexplicación, you mightpodría say
590
1749000
2000
una explicación evolutiva, podrías decir
29:29
that mostmás organismsorganismos are neo-phobicneofóbico -- that is, they're a little scaredasustado
591
1751000
4000
que la mayoría de los organismos son neofóbicos -- esto es, que tienen un poco de miedo
29:33
of stuffcosas that's newnuevo and differentdiferente.
592
1755000
1000
de cosas nuevas y diferentes.
29:34
And there's a good reasonrazón to be,
593
1756000
2000
Y hay buenos argumentos para ser así,
29:36
because oldantiguo stuffcosas didn't eatcomer you. Right?
594
1758000
1000
Porque las cosas conocidas no te comieron, ¿cierto?
29:37
Any animalanimal you see that you've seenvisto before is lessMenos likelyprobable
595
1759000
3000
Es menos probable que cualquier animal que hayas visto anteriormente
29:40
to be a predatordepredador than one that you've never seenvisto before.
596
1762000
3000
sea un depredador, que uno que nunca hubieras visto antes.
29:43
So, you know, when a schoolcolegio busautobús is blownestropeado up and we'venosotros tenemos never seenvisto this before,
597
1765000
3000
Así que, ya sabes, cuando un autobús explota y nunca antes hemos visto esto,
29:46
our generalgeneral tendencytendencia is to orientorientar towardshacia
598
1768000
2000
nuestra tendencia general es orientarnos hacia
29:48
that whichcual is newnuevo and novelnovela is activatedactivado.
599
1770000
5000
aquello que es nuevo y novedoso se activa.
29:53
I don't think it's quitebastante as specificespecífico a mechanismmecanismo
600
1775000
2000
No creo que sea un mecanismo tan específico
29:55
as the one you alludedaludido to, but maybe a more fundamentalfundamental one underlyingsubyacente it.
601
1777000
2000
como el que aludes, pero pudiera ser uno subyaciente y más fundamental.
30:01
JayArrendajo WalkerCaminante: You know, economistseconomistas love to talk about
602
1783000
5000
Jay Walker: Sabes, a los economistas les encanta hablar sobre
30:06
the stupidityestupidez of people who buycomprar lotterylotería ticketsEntradas. But I suspectsospechar
603
1788000
4000
la estupidez de las personas que compran billetes de lotería. Pero sospecho
30:10
you're makingfabricación the exactexacto samemismo errorerror you're accusingacusando those people of,
604
1792000
3000
que cometes exactamente el mismo error del que acusas a esas personas,
30:13
whichcual is the errorerror of valuevalor.
605
1795000
1000
que es el error de la valoración.
30:14
I know, because I've interviewedentrevistado
606
1796000
1000
Lo sé, porque he entrevistado
30:15
about 1,000 lotterylotería buyerscompradores over the yearsaños.
607
1797000
2000
cerca de 1,000 compradores de billetes de lotería a través de los años.
30:17
It turnsvueltas out that the valuevalor of buyingcomprando a lotterylotería ticketboleto is not winningvictorioso.
608
1799000
4000
Resulta que el valor de comprar un billete de lotería no es ganar.
30:21
That's what you think it is. All right?
609
1803000
2000
Eso es lo que tú piensas que es. ¿De acuerdo?
30:23
The averagepromedio lotterylotería buyercomprador buyscompra about 150 ticketsEntradas a yearaño,
610
1805000
3000
El comprador promedio de lotería compra como 150 billetes al año,
30:26
so the buyercomprador knowssabe fullcompleto well that he or she is going to loseperder,
611
1808000
4000
así que el comprador sabe bastante bien que él o ella va a perder,
30:30
and yettodavía she buyscompra 150 ticketsEntradas a yearaño. Why is that?
612
1812000
3000
y aún así compra 150 billetes al año. ¿Por qué?
30:33
It's not because she is stupidestúpido or he is stupidestúpido.
613
1815000
4000
No es porque sea estúpida o estúpido.
30:37
It's because the anticipationanticipación of possiblyposiblemente winningvictorioso
614
1819000
3000
Es porque la anticipación de posiblemente ganar
30:40
releaseslanzamientos serotoninserotonina in the braincerebro, and actuallyactualmente providesproporciona a good feelingsensación
615
1822000
4000
libera serotonina en el cerebo, y de hecho genera un sentimiento de bienestar
30:44
untilhasta the drawingdibujo indicatesindica you've lostperdió.
616
1826000
2000
hasta que los resultados indican que has perdido.
30:46
Or, to put it anotherotro way, for the dollardólar investmentinversión,
617
1828000
3000
O, para ponerlo de otra forma, por la inversión de ese dinero,
30:49
you can have a much better feelingsensación than flushingenrojecimiento the moneydinero
618
1831000
3000
puedes tener un sentimiento mucho mejor que al tirarlo
30:52
down the toiletbaño, whichcual you cannotno poder have a good feelingsensación from.
619
1834000
3000
por el escusado, algo que no te genera un sentimiento agradable.
30:55
Now, economistseconomistas tendtender to --
620
1837000
2000
Ahora bien, los economistas tienden a --
30:57
(ApplauseAplausos)
621
1839000
3000
(Aplausos)
31:00
-- economistseconomistas tendtender to viewver the worldmundo
622
1842000
1000
-- los economistas tienden a ver el mundo
31:01
throughmediante theirsu ownpropio lenseslentes, whichcual is:
623
1843000
2000
a través de sus propios lentes, el cual es:
31:03
this is just a bunchmanojo of stupidestúpido people.
624
1845000
2000
"Esto es sólo un montón de gente estúpida."
31:05
And as a resultresultado, manymuchos people look at economistseconomistas as stupidestúpido people.
625
1847000
4000
Y como resultado, mucha gente ve a los economistas como gente estúpida.
31:09
And so fundamentallyfundamentalmente, the reasonrazón we got to the moonLuna is,
626
1851000
3000
Por lo que, fundamentalmente, la razón por la que llegamos a la luna es que
31:12
we didn't listen to the economistseconomistas. Thank you very much.
627
1854000
3000
no escuchamos a los economistas. Muchas gracias.
31:15
(ApplauseAplausos)
628
1857000
5000
(Aplauso)
31:20
DGDG: Well, no, it's a great pointpunto. It remainspermanece to be seenvisto
629
1862000
3000
DG: Bueno, no, es un gran punto. Queda por verse
31:23
whethersi the joyalegría of anticipationanticipación is exactlyexactamente equaledigualó
630
1865000
4000
si la alegría de la anticipación es exactamente equivalente
31:27
by the amountcantidad of disappointmentdecepción after the lotterylotería. Because rememberrecuerda,
631
1869000
3000
a la cantidad de decepción después de la lotería. Porque, recuerda,
31:30
people who didn't buycomprar ticketsEntradas don't feel awfulhorrible the nextsiguiente day eitherya sea,
632
1872000
3000
la gente que no compró billetes no se siente terrible al siguiente día,
31:33
even thoughaunque they don't feel great duringdurante the drawingdibujo.
633
1875000
2000
incluso cuando no se sienten magníficamente durante el sorteo.
31:35
I would disagreediscrepar that people know they're not going to winganar.
634
1877000
2000
No estaría de acuerdo con que la gente sepa que no va a ganar.
31:37
I think they think it's unlikelyimprobable, but it could happenocurrir,
635
1879000
3000
Creo que piensan que es improbable, pero que podría suceder,
31:40
whichcual is why they preferpreferir that to the flushingenrojecimiento.
636
1882000
3000
por lo que prefieren eso a tirar el dinero en el escusado.
31:43
But certainlyciertamente I see your pointpunto: that there can be
637
1885000
3000
Pero ciertamente veo tu punto: que puede haber
31:46
some utilityutilidad to buyingcomprando a lotterylotería ticketboleto other than winningvictorioso.
638
1888000
4000
alguna utilidad en comprar un billete de lotería además de ganar.
31:50
Now, I think there's manymuchos good reasonsrazones not to listen to economistseconomistas.
639
1892000
3000
Ahora bien, creo que hay muchas buenas razones para no escuchar a los economistas.
31:53
That isn't one of them, for me, but there's manymuchos othersotros.
640
1895000
3000
Ésa no es una de ellas, para mí, pero hay muchas otras.
31:56
CACalifornia: Last questionpregunta.
641
1898000
2000
CA: Última pregunta.
31:58
AubreyAubrey deDelaware GreyGris: My name'snombre AubreyAubrey deDelaware GreyGris, from CambridgeCambridge.
642
1900000
3000
Aubrey de Grey: Me llamo Aubrey de Grey, soy de Cambridge,
32:01
I work on the thing that killsmata more people than anything elsemás killsmata --
643
1903000
4000
trabajo en algo que mata más gente que cualquier otra cosa --
32:05
I work on agingenvejecimiento -- and I'm interestedinteresado in doing something about it,
644
1907000
2000
Trabajo en el envejecimiento -- y me interesa hacer algo al respecto,
32:07
as we'llbien all hearoír tomorrowmañana.
645
1909000
1000
como todos podremos escuchar mañana.
32:08
I very much resonateresonar with what you're sayingdiciendo,
646
1910000
3000
Comparto mucho lo que dices,
32:11
because it seemsparece to me that the problemproblema
647
1913000
2000
porque para mí el problema
32:13
with gettingconsiguiendo people interestedinteresado in doing anything about agingenvejecimiento
648
1915000
3000
de que la gente se interese en hacer algo sobre el envejecimiento
32:16
is that by the time agingenvejecimiento is about to killmatar you it looksmiradas like cancercáncer
649
1918000
3000
es que para cuando el envejecimiento te va a matar, se parece al cáncer
32:19
or heartcorazón diseaseenfermedad or whateverlo que sea. Do you have any adviceConsejo?
650
1921000
3000
o las enfermedades cardiacas, o lo que sea. ¿Tienes algún consejo?
32:22
(LaughterRisa)
651
1924000
3000
(Risas)
32:25
DGDG: For you or for them?
652
1927000
1000
DG: ¿Para ti o para ellos?
32:26
AdGAdG: In persuadingpersuadir them.
653
1928000
1000
AdG: Para convencerlos.
32:27
DGDG: AhAh, for you in persuadingpersuadir them.
654
1929000
2000
DG: Ah, para que los convenzas.
32:29
Well, it's notoriouslynotoriamente difficultdifícil to get people to be farsightedhipermétrope.
655
1931000
3000
Bueno, es particularmente difícil lograr que la gente tenga visión de futuro.
32:32
But one thing that psychologistspsicólogos have triedintentó that seemsparece to work
656
1934000
4000
Pero algo que los psicólogos han intentado y que parece funcionar
32:36
is to get people to imagineimagina the futurefuturo more vividlyvivamente.
657
1938000
3000
es que la gente se imagine el futuro más vívidamente.
32:39
One of the problemsproblemas with makingfabricación decisionsdecisiones about the farlejos futurefuturo
658
1941000
3000
Uno de los problemas que tiene decidir sobre el futuro lejano
32:42
and the nearcerca futurefuturo is that we imagineimagina the nearcerca futurefuturo
659
1944000
3000
y sobre el futuro cercano es que imaginamos al futuro cercano
32:45
much more vividlyvivamente than the farlejos futurefuturo.
660
1947000
2000
mucho más vívidamente que el futuro lejano.
32:47
To the extentgrado that you can equalizeigualar the amountcantidad of detaildetalle
661
1949000
4000
En la medida en que puedas equiparar la cantidad de detalle
32:51
that people put into the mentalmental representationsrepresentaciones
662
1953000
2000
que la gente pone en sus representaciones mentales
32:53
of nearcerca and farlejos futurefuturo, people beginempezar to make decisionsdecisiones
663
1955000
2000
sobre el futuro cercano y el lejano, la gente empieza a tomar decisiones
32:55
about the two in the samemismo way.
664
1957000
2000
sobre ambos futuros en la misma manera.
32:57
So, would you like to have an extraextra 100,000 dollarsdólares when you're 65
665
1959000
5000
Por lo que, ¿te gustaría tener 100,000 dólares extra cuando tengas 65 años?
33:02
is a questionpregunta that's very differentdiferente than,
666
1964000
1000
es una pregunta muy diferente de,
33:03
imagineimagina who you'lltu vas a be when you're 65: will you be livingvivo,
667
1965000
4000
'Imagina quién serás cuando tengas 65 años: ¿estarás vivo?
33:07
what will you look like, how much haircabello will you have,
668
1969000
2000
¿cómo lucirás? ¿cuánto pelo tendrás?
33:09
who will you be livingvivo with.
669
1971000
1000
¿con quién estarás viviendo?'.
33:10
OnceUna vez we have all the detailsdetalles of that imaginaryimaginario scenarioguión,
670
1972000
3000
Una vez que tenemos todos los detalles de esa situación imaginaria,
33:13
suddenlyrepentinamente we feel like it mightpodría be importantimportante to savesalvar
671
1975000
2000
de repente sentimos que podría ser importante ahorrar
33:15
so that that guy has a little retirementJubilación moneydinero.
672
1977000
3000
para que ese tipo del futuro tenga un poco de dinero para su retiro.
33:18
But these are trickstrucos around the marginsmárgenes.
673
1980000
2000
Pero estos son trucos complementarios.
33:20
I think in generalgeneral you're battlingluchando a very fundamentalfundamental humanhumano tendencytendencia,
674
1982000
3000
Creo que en general estás combatiendo una tendencia humana muy fundamental,
33:23
whichcual is to say, "I'm here todayhoy,
675
1985000
2000
que es el decir, "Hoy estoy aquí,
33:25
and so now is more importantimportante than laterluego."
676
1987000
3000
así que ahora es más importante que después."
33:28
CACalifornia: DanDan, thank you. MembersMiembros of the audienceaudiencia,
677
1990000
2000
CA: Dan, muchas gracias. Miembros de la audiencia,
33:30
that was a fantasticfantástico sessionsesión. Thank you.
678
1992000
1000
ésta fue una sesión fantástica. Muchas gracias.
33:31
(ApplauseAplausos)
679
1993000
2000
(Aplausos)
Translated by Rafael Solís
Reviewed by Marizeth Beato

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.

Why you should listen

Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.

The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.

In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.

More profile about the speaker
Dan Gilbert | Speaker | TED.com