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

Why you should listen

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

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

More profile about the speaker
Dan Ariely | Speaker | TED.com
TED2009

Dan Ariely: Our buggy moral code

Dan Ariely habla sobre nuestro código moral defectuoso

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El economista de conducta Dan Ariely estudia los defectos en nuestro código moral: las razones escondidas por las que creemos que está bien, en ocasiones, hacer trampa o robar. Estudios ingeniosos sustentan el argumento de que somos predeciblemente irracionales y que somos influenciados de maneras que no alcanzamos a comprender.
- Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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00:16
I want to talk to you todayhoy a little bitpoco
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1000
2000
Hoy quiero hablarles un poco
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about predictableprevisible irrationalityirracionalidad.
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3000
3000
sobre la irracionalidad predecible.
00:21
And my interestinteresar in irrationalirracional behaviorcomportamiento
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6000
4000
Mi interés en el comportamiento irracional
00:25
startedempezado manymuchos yearsaños agohace in the hospitalhospital.
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10000
3000
comenzó hace varios años en el hospital.
00:28
I was burnedquemado very badlymal.
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13000
4000
Sufrí quemaduras muy graves.
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And if you spendgastar a lot of time in hospitalhospital,
5
17000
3000
Y cuando uno pasa tanto tiempo en el hospital
00:35
you'lltu vas a see a lot of typestipos of irrationalitiesirracionalidades.
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20000
3000
uno ve todo tipo de irracionalidades.
00:38
And the one that particularlyparticularmente botheredmolesto me in the burnquemar departmentDepartamento
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23000
5000
Una que en particular me molestaba en el departamento de quemaduras
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was the processproceso by whichcual the nursesenfermeras tooktomó the bandagevendaje off me.
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28000
4000
era el proceso por el cual las enfermeras me quitaban las vendas.
00:48
Now, you mustdebe have all takentomado a Band-AidTirita off at some pointpunto,
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33000
2000
Seguramente alguna vez en la vida se han quitado una curita,
00:50
and you mustdebe have wonderedpreguntado what's the right approachenfoque.
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35000
3000
y se habrán preguntado cuál es la forma correcta de hacerlo.
00:53
Do you ripDEP it off quicklycon rapidez -- shortcorto durationduración but highalto intensityintensidad --
11
38000
4000
Quitarla rápido -- corta duración pero alta intensidad --
00:57
or do you take your Band-AidTirita off slowlydespacio --
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42000
2000
o quitarla lentamente,
00:59
you take a long time, but eachcada secondsegundo is not as painfuldoloroso --
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44000
4000
toma más tiempo, pero cada segundo es menos doloroso,
01:03
whichcual one of those is the right approachenfoque?
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48000
3000
¿cuál de las dos es la forma correcta?
01:06
The nursesenfermeras in my departmentDepartamento thought that the right approachenfoque
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51000
4000
Las enfermeras en mi departamento pensaban que la forma correcta
01:10
was the rippingexcelente one, so they would grabagarrar holdsostener and they would ripDEP,
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55000
3000
era quitarlas rápido, así que agarraban y retiraban de un jalón,
01:13
and they would grabagarrar holdsostener and they would ripDEP.
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58000
2000
y agarraban y jalaban.
01:15
And because I had 70 percentpor ciento of my bodycuerpo burnedquemado, it would take about an hourhora.
18
60000
4000
Como tenía el 70 por ciento de mi cuerpo quemado, esto tomaba cerca de una hora.
01:19
And as you can imagineimagina,
19
64000
3000
Como pueden imaginar,
01:22
I hatedodiado that momentmomento of rippingexcelente with incredibleincreíble intensityintensidad.
20
67000
4000
odiaba el momento del retiro de vendas con increíble intensidad.
01:26
And I would try to reasonrazón with them and say,
21
71000
2000
Y trataba de razonar con ellas y les decía,
01:28
"Why don't we try something elsemás?
22
73000
1000
"¿Por qué no intentamos algo diferente?
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Why don't we take it a little longermás --
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74000
2000
¿Por qué no intentamos tomarnos más tiempo,
01:31
maybe two hourshoras insteaden lugar of an hourhora -- and have lessMenos of this intensityintensidad?"
24
76000
5000
quizá dos horas en lugar de una y reducir la intensidad?"
01:36
And the nursesenfermeras told me two things.
25
81000
2000
Las enfermeras me decían dos cosas.
01:38
They told me that they had the right modelmodelo of the patientpaciente --
26
83000
4000
Me decían que ellas tenían el modelo correcto para el paciente,
01:42
that they knewsabía what was the right thing to do to minimizeminimizar my paindolor --
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87000
3000
que sabían qué era lo mejor para minimizar el dolor
01:45
and they alsoademás told me that the wordpalabra patientpaciente doesn't mean
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90000
3000
y también me decían que la palabra paciente significa
01:48
to make suggestionssugerencias or to interfereinterferir or ...
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93000
2000
no hacer sugerencias o interferir o...
01:50
This is not just in Hebrewhebreo, by the way.
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95000
3000
no sólo en hebreo, por cierto.
01:53
It's in everycada languageidioma I've had experienceexperiencia with so farlejos.
31
98000
3000
Esto es en todos los idiomas hasta donde lo he experimentado.
01:56
And, you know, there's not much -- there wasn'tno fue much I could do,
32
101000
4000
¿Y saben qué? No hay... no había mucho que pudiera hacer,
02:00
and they keptmantenido on doing what they were doing.
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105000
3000
y siguieron haciendo lo mismo.
02:03
And about threeTres yearsaños laterluego, when I left the hospitalhospital,
34
108000
2000
Tres años después, cuando dejé el hospital,
02:05
I startedempezado studyingestudiando at the universityUniversidad.
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110000
3000
empecé a estudiar en la universidad.
02:08
And one of the mostmás interestinginteresante lessonslecciones I learnedaprendido
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113000
3000
Y una de las lecciones más interesantes que aprendí
02:11
was that there is an experimentalexperimental methodmétodo
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116000
2000
fue que existía un método experimental
02:13
that if you have a questionpregunta you can createcrear a replicaréplica of this questionpregunta
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118000
4000
que si tienes una pregunta puedes crear una réplica a esa pregunta
02:17
in some abstractabstracto way, and you can try to examineexaminar this questionpregunta,
39
122000
4000
en una forma abstracta y puedes intentar examinar esta pregunta,
02:21
maybe learnaprender something about the worldmundo.
40
126000
2000
y quizás aprender algo del mundo.
02:23
So that's what I did.
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128000
2000
Eso fue lo que hice.
02:25
I was still interestedinteresado
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130000
1000
Todavía me interesaba la pregunta
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in this questionpregunta of how do you take bandagesvendas off burnquemar patientspacientes.
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131000
2000
de cómo retirar las vendas en pacientes con quemaduras.
02:28
So originallyoriginalmente I didn't have much moneydinero,
44
133000
3000
En un inicio, no tenía mucho dinero,
02:31
so I wentfuimos to a hardwarehardware storealmacenar and I boughtcompró a carpenter'scarpintero vicevicio.
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136000
4000
así que fui a la ferretería y compré una prensa de carpintería.
02:35
And I would bringtraer people to the lablaboratorio and I would put theirsu fingerdedo in it,
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140000
4000
Llevaba gente al laboratorio y ponía su dedo dentro de la pinza
02:39
and I would crunchcrujido it a little bitpoco.
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144000
2000
y se los aplastaba un poquito.
02:41
(LaughterRisa)
48
146000
2000
(Risas)
02:43
And I would crunchcrujido it for long periodsperíodos and shortcorto periodsperíodos,
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148000
3000
Y lo aplastaba por periodos largos y cortos
02:46
and paindolor that wentfuimos up and paindolor that wentfuimos down,
50
151000
2000
y el dolor subía y bajaba,
02:48
and with breaksdescansos and withoutsin breaksdescansos -- all kindsclases of versionsversiones of paindolor.
51
153000
4000
con pausas y sin pausas, todo tipo de versiones de dolor.
02:52
And when I finishedterminado hurtinglastimando people a little bitpoco, I would askpedir them,
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157000
2000
Y cuando terminaba de lastimar un poquito a la gente, les preguntaba,
02:54
so, how painfuldoloroso was this? Or, how painfuldoloroso was this?
53
159000
2000
¿qué tan doloroso fue? ¿cómo te dolió?
02:56
Or, if you had to chooseescoger betweenEntre the last two,
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161000
2000
O si tenían que elegir entre los dos últimos,
02:58
whichcual one would you chooseescoger?
55
163000
2000
¿cuál escogerían?
03:00
(LaughterRisa)
56
165000
3000
(Risas)
03:03
I keptmantenido on doing this for a while.
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168000
3000
Y seguí haciendo esto por un buen rato.
03:06
(LaughterRisa)
58
171000
2000
(Risas)
03:08
And then, like all good academicacadémico projectsproyectos, I got more fundingfondos.
59
173000
4000
Y entonces, como todos los buenos proyectos académicos, obtuve más fondos.
03:12
I movedmovido to soundssonidos, electricaleléctrico shockschoques --
60
177000
2000
Entonces pasé a choques eléctricos, sonido,
03:14
I even had a paindolor suittraje that I could get people to feel much more paindolor.
61
179000
5000
incluso tuve un traje de dolor con el que podía provocar mucho dolor en la gente.
03:19
But at the endfin of this processproceso,
62
184000
4000
Y al final del proceso,
03:23
what I learnedaprendido was that the nursesenfermeras were wrongincorrecto.
63
188000
3000
lo que aprendí fue que las enfermeras estaban equivocadas.
03:26
Here were wonderfulmaravilloso people with good intentionsintenciones
64
191000
3000
Aquí tenemos gente linda con buenas intenciones
03:29
and plentymucho of experienceexperiencia, and neverthelesssin embargo
65
194000
2000
y mucha experiencia, que sin embargo,
03:31
they were gettingconsiguiendo things wrongincorrecto predictablypredeciblemente all the time.
66
196000
4000
predeciblemente hacen mal las cosas todo el tiempo.
03:35
It turnsvueltas out that because we don't encodecodificar durationduración
67
200000
3000
Resulta que como no valoramos la duración
03:38
in the way that we encodecodificar intensityintensidad,
68
203000
2000
en la forma en que valoramos la intensidad,
03:40
I would have had lessMenos paindolor if the durationduración would have been longermás
69
205000
4000
yo hubiera tenido menos dolor si la duración hubiese sido más larga
03:44
and the intensityintensidad was lowerinferior.
70
209000
2000
y la intensidad más baja.
03:46
It turnsvueltas out it would have been better to startcomienzo with my facecara,
71
211000
3000
Resulta que si hubieran empezado mejor por mi cara,
03:49
whichcual was much more painfuldoloroso, and movemovimiento towardhacia my legspiernas,
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214000
2000
donde era más doloroso y luego seguían hacia mis piernas,
03:51
givingdando me a trendtendencia of improvementmejora over time --
73
216000
3000
dándome una sensación de mejora al paso del tiempo,
03:54
that would have been alsoademás lessMenos painfuldoloroso.
74
219000
1000
yo habría tenido menos dolor.
03:55
And it alsoademás turnsvueltas out that it would have been good
75
220000
2000
Además resulta que hubiese sido bueno darme
03:57
to give me breaksdescansos in the middlemedio to kindtipo of recuperaterecuperar from the paindolor.
76
222000
2000
descansos en el proceso como para irme recuperando del dolor.
03:59
All of these would have been great things to do,
77
224000
2000
Hacer todas estas cosas hubiera sido maravilloso,
04:01
and my nursesenfermeras had no ideaidea.
78
226000
3000
y mis enfermeras no tenían ni idea.
04:04
And from that pointpunto on I startedempezado thinkingpensando,
79
229000
1000
Y desde este punto empecé a pensar,
04:05
are the nursesenfermeras the only people in the worldmundo who get things wrongincorrecto
80
230000
3000
¿acaso las enfermeras son las únicas personas en el mundo que se
04:08
in this particularespecial decisiondecisión, or is it a more generalgeneral casecaso?
81
233000
3000
equivocan en esta decisión en particular o es algo más generalizado?
04:11
And it turnsvueltas out it's a more generalgeneral casecaso --
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236000
2000
Y resulta que es más generalizado,
04:13
there's a lot of mistakeserrores we do.
83
238000
3000
cometemos muchos errores.
04:16
And I want to give you one exampleejemplo of one of these irrationalitiesirracionalidades,
84
241000
5000
Quiero darles un ejemplo de una de estas irracionalidades,
04:21
and I want to talk to you about cheatingengañando.
85
246000
3000
y voy a hablar sobre hacer trampa.
04:24
And the reasonrazón I pickedescogido cheatingengañando is because it's interestinginteresante,
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249000
2000
La razón por la escogí hacer trampa es porque resulta interesante.
04:26
but alsoademás it tellsdice us something, I think,
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251000
2000
además también nos dice algo, creo,
04:28
about the stockvalores marketmercado situationsituación we're in.
88
253000
3000
acerca de la situación de la bolsa de valores en la que estamos.
04:31
So, my interestinteresar in cheatingengañando startedempezado
89
256000
3000
Mi interés en hacer trampa empezó
04:34
when EnronEnron camevino on the sceneescena, explodedexplotó all of a suddenrepentino,
90
259000
2000
cuando Enron entró a escena, de repente todo explotó,
04:36
and I startedempezado thinkingpensando about what is happeningsucediendo here.
91
261000
3000
y me puse a pensar sobre lo que lo que estaba ocurriendo aquí.
04:39
Is it the casecaso that there was kindtipo of
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264000
1000
¿Era un caso en el que había cierto tipo
04:40
a fewpocos applesmanzanas who are capablecapaz of doing these things,
93
265000
3000
de manzanas malas capaces de hacer estas cosas,
04:43
or are we talkinghablando a more endemicendémico situationsituación,
94
268000
2000
o estamos hablando de una situación endémica,
04:45
that manymuchos people are actuallyactualmente capablecapaz of behavingcomportarse this way?
95
270000
4000
en la que mucha gente es capaz en efecto de comportarse así?
04:49
So, like we usuallygeneralmente do, I decideddecidido to do a simplesencillo experimentexperimentar.
96
274000
4000
Entonces, como solemos hacer, decidí hacer un simple experimento.
04:53
And here'saquí está how it wentfuimos.
97
278000
1000
Y transcurrió de la siguiente manera.
04:54
If you were in the experimentexperimentar, I would passpasar you a sheethoja of paperpapel
98
279000
3000
Si estuvieran en el experimento, yo les pasaba una hoja de papel
04:57
with 20 simplesencillo mathmates problemsproblemas that everybodytodos could solveresolver,
99
282000
4000
con 20 problemas sencillos de matemáticas que cualquiera podría resolver,
05:01
but I wouldn'tno lo haría give you enoughsuficiente time.
100
286000
2000
pero no les daría tiempo suficiente.
05:03
When the fivecinco minutesminutos were over, I would say,
101
288000
2000
Pasados 5 minutos, les diría,
05:05
"PassPasar me the sheetssábanas of paperpapel, and I'll paypaga you a dollardólar perpor questionpregunta."
102
290000
3000
"Denme sus hojas y les voy a pagar un dólar por cada respuesta."
05:08
People did this. I would paypaga people fourlas cuatro dollarsdólares for theirsu tasktarea --
103
293000
4000
La gente lo hacía y les pagaba cuatro dólares por el trabajo,
05:12
on averagepromedio people would solveresolver fourlas cuatro problemsproblemas.
104
297000
2000
en promedio la gente resolvía cuatro problemas.
05:14
Other people I would tempttentar to cheatengañar.
105
299000
3000
A otras personas las tentaba a hacer trampa.
05:17
I would passpasar theirsu sheethoja of paperpapel.
106
302000
1000
Les pasaría una hoja de papel.
05:18
When the fivecinco minutesminutos were over, I would say,
107
303000
2000
Pasados los cinco minutos, les diría,
05:20
"Please shreddesgarrar the piecepieza of paperpapel.
108
305000
1000
"Por favor rompan sus hojas y pongan
05:21
Put the little piecespiezas in your pocketbolsillo or in your backpackmochila,
109
306000
3000
los pedazos en su bolsillo o en su mochila,
05:24
and tell me how manymuchos questionspreguntas you got correctlycorrectamente."
110
309000
3000
y díganme cuántas preguntas contestaron correctamente."
05:27
People now solvedresuelto sevensiete questionspreguntas on averagepromedio.
111
312000
3000
En promedio la gente resolvía siete preguntas.
05:30
Now, it wasn'tno fue as if there was a fewpocos badmalo applesmanzanas --
112
315000
5000
Ahora bien, no eran unas pocas manzanas malas,
05:35
a fewpocos people cheatedengañado a lot.
113
320000
3000
unas cuantas personas haciendo mucha trampa.
05:38
InsteadEn lugar, what we saw is a lot of people who cheatengañar a little bitpoco.
114
323000
3000
Más bien, lo que vimos es mucha gente haciendo un poco de trampa.
05:41
Now, in economiceconómico theoryteoría,
115
326000
3000
En la teoría económica,
05:44
cheatingengañando is a very simplesencillo cost-benefitcoste-beneficio analysisanálisis.
116
329000
3000
hacer trampa es un simple análisis de costo-beneficio.
05:47
You say, what's the probabilityprobabilidad of beingsiendo caughtatrapado?
117
332000
2000
Dices ¿cuál es la probabilidad de ser atrapado?
05:49
How much do I standestar to gainganancia from cheatingengañando?
118
334000
3000
¿Cuánto puedo ganar haciendo trampa?
05:52
And how much punishmentcastigo would I get if I get caughtatrapado?
119
337000
2000
¿Y cuánto salgo penalizado si me atrapan?
05:54
And you weighpesar these optionsopciones out --
120
339000
2000
Y entonces ponderas estas opciones,
05:56
you do the simplesencillo cost-benefitcoste-beneficio analysisanálisis,
121
341000
2000
y haces un simple análisis de costo-beneficio,
05:58
and you decidedecidir whethersi it's worthwhilevale la pena to commitcometer the crimecrimen or not.
122
343000
3000
y decides si vale la pena cometer el crimen o no.
06:01
So, we try to testprueba this.
123
346000
2000
Entonces intentamos probar esto.
06:03
For some people, we variedvariado how much moneydinero they could get away with --
124
348000
4000
Para algunas personas, variamos el monto de dinero que podían hurtar,
06:07
how much moneydinero they could stealrobar.
125
352000
1000
cuánto dinero podían robar.
06:08
We paidpagado them 10 centscentavos perpor correctcorrecto questionpregunta, 50 centscentavos,
126
353000
3000
Les pagamos 10 centavos por respuesta correcta, 50 centavos,
06:11
a dollardólar, fivecinco dollarsdólares, 10 dollarsdólares perpor correctcorrecto questionpregunta.
127
356000
3000
un dólar, cinco dólares, 10 dólares por respuesta correcta.
06:14
You would expectesperar that as the amountcantidad of moneydinero on the tablemesa increasesaumenta,
128
359000
4000
Ustedes esperarían que conforme había más dinero en la mesa,
06:18
people would cheatengañar more, but in facthecho it wasn'tno fue the casecaso.
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363000
3000
la gente robaría más, pero de hecho no fue el caso.
06:21
We got a lot of people cheatingengañando by stealingrobando by a little bitpoco.
130
366000
3000
Tuvimos mucha gente haciendo trampa que robaba un poco.
06:24
What about the probabilityprobabilidad of beingsiendo caughtatrapado?
131
369000
3000
¿Qué hay de la probabilidad de ser atrapado?
06:27
Some people shreddedtriturado halfmitad the sheethoja of paperpapel,
132
372000
2000
Algunas personas rompían la mitad del papel,
06:29
so there was some evidenceevidencia left.
133
374000
1000
así que dejaban cierta evidencia.
06:30
Some people shreddedtriturado the wholetodo sheethoja of paperpapel.
134
375000
2000
Algunas personas rompían la hoja de papel por completo.
06:32
Some people shreddedtriturado everything, wentfuimos out of the roomhabitación,
135
377000
3000
Algunas personas rompían todo, salían del cuarto,
06:35
and paidpagado themselvessí mismos from the bowlcuenco of moneydinero that had over 100 dollarsdólares.
136
380000
3000
y se pagan a sí mismas del jarrón de dinero que tenía más de 100 dólares.
06:38
You would expectesperar that as the probabilityprobabilidad of beingsiendo caughtatrapado goesva down,
137
383000
3000
Se esperaría que conforme la probabilidad de ser atrapado se reduce,
06:41
people would cheatengañar more, but again, this was not the casecaso.
138
386000
3000
la gente roba más, pero otra vez, no fue el caso.
06:44
Again, a lot of people cheatedengañado by just by a little bitpoco,
139
389000
3000
Una vez más, mucha gente robó sólo un poco,
06:47
and they were insensitiveinsensible to these economiceconómico incentivesincentivos.
140
392000
3000
y fueron insensibles a estos incentivos económicos.
06:50
So we said, "If people are not sensitivesensible
141
395000
1000
Nos dijimos: "Si la gente no es sensible a
06:51
to the economiceconómico rationalracional theoryteoría explanationsexplicaciones, to these forcesefectivo,
142
396000
5000
las explicaciones teóricas racionales económicas, a estas fuerzas,
06:56
what could be going on?"
143
401000
3000
entonces qué podría estar pasando?"
06:59
And we thought maybe what is happeningsucediendo is that there are two forcesefectivo.
144
404000
3000
Pensamos que quizá lo que ocurre es que existen dos fuerzas.
07:02
At one handmano, we all want to look at ourselvesNosotros mismos in the mirrorespejo
145
407000
2000
Por un lado, todos queremos poder mirarnos en el espejo y
07:04
and feel good about ourselvesNosotros mismos, so we don't want to cheatengañar.
146
409000
3000
sentirnos bien con nosotros mismos, por eso no queremos hacer trampa.
07:07
On the other handmano, we can cheatengañar a little bitpoco,
147
412000
2000
Por otro lado, podemos hacer un poco de trampa,
07:09
and still feel good about ourselvesNosotros mismos.
148
414000
2000
y sentirnos bien con nosotros mismos.
07:11
So, maybe what is happeningsucediendo is that
149
416000
1000
Entonces quizá lo que ocurre es que
07:12
there's a levelnivel of cheatingengañando we can't go over,
150
417000
2000
existe un nivel de estafa que no podemos pasar,
07:14
but we can still benefitbeneficio from cheatingengañando at a lowbajo degreela licenciatura,
151
419000
4000
pero sí nos podemos beneficiar de hacer un poco de trampa,
07:18
as long as it doesn't changecambio our impressionsimpresiones about ourselvesNosotros mismos.
152
423000
3000
siempre que no cambie la impresión que tenemos de nosotros mismos.
07:21
We call this like a personalpersonal fudgeDulce de azúcar factorfactor.
153
426000
3000
A eso lo llamamos el factor de elusión personal.
07:25
Now, how would you testprueba a personalpersonal fudgeDulce de azúcar factorfactor?
154
430000
4000
Ahora bien ¿cómo probarías un factor de elusión personal?
07:29
InitiallyInicialmente we said, what can we do to shrinkencogimiento the fudgeDulce de azúcar factorfactor?
155
434000
4000
En un inicio nos dijimos ¿qué podemos hacer para reducir el factor de elusión?
07:33
So, we got people to the lablaboratorio, and we said,
156
438000
2000
Entonces llevamos gente al laboratorio y les dijimos,
07:35
"We have two tasksTareas for you todayhoy."
157
440000
2000
"Hoy tenemos dos tareas para ustedes."
07:37
First, we askedpreguntó halfmitad the people
158
442000
1000
Primero, pedimos a la mitad de la gente
07:38
to recallrecordar eitherya sea 10 bookslibros they readleer in highalto schoolcolegio,
159
443000
2000
que recordara o bien 10 libros que hubiera leído en la preparatoria
07:40
or to recallrecordar The TenDiez CommandmentsMandamientos,
160
445000
3000
o que recordara los Diez Mandamientos,
07:43
and then we temptedtentado them with cheatingengañando.
161
448000
2000
y luego los tentamos a que hicieran trampa.
07:45
TurnsVueltas out the people who triedintentó to recallrecordar The TenDiez CommandmentsMandamientos --
162
450000
3000
Resultó que la gente que trató de recordar Los Diez Mandamientos
07:48
and in our samplemuestra nobodynadie could recallrecordar all of The TenDiez CommandmentsMandamientos --
163
453000
2000
y en nuestra muestra, nadie pudo recordar todos Los Diez Mandamientos,
07:51
but those people who triedintentó to recallrecordar The TenDiez CommandmentsMandamientos,
164
456000
4000
pero aquellos que intentaron hacerlo
07:55
givendado the opportunityoportunidad to cheatengañar, did not cheatengañar at all.
165
460000
3000
que tuvieron la oportunidad de hacer trampa, no lo hicieron.
07:58
It wasn'tno fue that the more religiousreligioso people --
166
463000
2000
No fue que la gente más religiosa --
08:00
the people who rememberedrecordado more of the CommandmentsMandamientos -- cheatedengañado lessMenos,
167
465000
1000
-- la gente que recordó más los Mandamientos -- hiciera menos trampa,
08:01
and the lessMenos religiousreligioso people --
168
466000
2000
y los menos religiossos --
08:03
the people who couldn'tno pudo rememberrecuerda almostcasi any CommandmentsMandamientos --
169
468000
1000
-- la gente que no pudo recordar casi ningún Mandamiento --
08:04
cheatedengañado more.
170
469000
2000
hiciera más trampa.
08:06
The momentmomento people thought about tryingmolesto to recallrecordar The TenDiez CommandmentsMandamientos,
171
471000
4000
En el momento en que la gente pensó intentar recordar Los Diez Mandamientos,
08:10
they stoppeddetenido cheatingengañando.
172
475000
1000
dejó de hacer trampa.
08:11
In facthecho, even when we gavedio self-declaredauto declarado atheistsateos
173
476000
2000
De hecho, incluso cuando le dimos a ateos declarados
08:13
the tasktarea of swearingjurando on the BibleBiblia and we give them a chanceoportunidad to cheatengañar,
174
478000
4000
la tarea de jurar en la Biblia y les dimos la oportunidad de hacer trampa,
08:17
they don't cheatengañar at all.
175
482000
2000
no lo hicieron en absoluto.
08:21
Now, TenDiez CommandmentsMandamientos is something that is harddifícil
176
486000
2000
Ahora bien, los Diez Mandamientos es algo difícil de
08:23
to bringtraer into the educationeducación systemsistema, so we said,
177
488000
2000
introducir en el sistema educativo, entonces dijimos,
08:25
"Why don't we get people to signfirmar the honorhonor codecódigo?"
178
490000
2000
"¿Por qué no hacemos que la gente firme un código de honor?"
08:27
So, we got people to signfirmar,
179
492000
2000
Así que hicimos que la gente lo firmara,
08:29
"I understandentender that this shortcorto surveyencuesta fallscaídas underdebajo the MITMIT HonorHonor CodeCódigo."
180
494000
4000
"Acepto que esta breve encuesta se rige bajo el Código de Honor del MIT."
08:33
Then they shreddedtriturado it. No cheatingengañando whatsoeverlo que.
181
498000
3000
Luego lo rompíamos. Nada de hacer trampa.
08:36
And this is particularlyparticularmente interestinginteresante,
182
501000
1000
Esto es particularmente interesante,
08:37
because MITMIT doesn't have an honorhonor codecódigo.
183
502000
2000
porque el MIT no tiene un código de honor.
08:39
(LaughterRisa)
184
504000
5000
(Risas)
08:44
So, all this was about decreasingdecreciente the fudgeDulce de azúcar factorfactor.
185
509000
4000
Así que todo esto fue para disminuir el factor de elusión.
08:48
What about increasingcreciente the fudgeDulce de azúcar factorfactor?
186
513000
3000
¿Qué hay sobre aumentar el factor de elusión?
08:51
The first experimentexperimentar -- I walkedcaminado around MITMIT
187
516000
2000
En el primer experimento, caminé alrededor del MIT
08:53
and I distributedrepartido six-packsSeis paquetes of CokesCocas in the refrigeratorsrefrigeradores --
188
518000
3000
y distribuí paquetes de seis de Cocas en los refrigeradores,
08:56
these were commoncomún refrigeratorsrefrigeradores for the undergradsestudiantes universitarios.
189
521000
2000
eran refrigeradores comunes para los universitarios.
08:58
And I camevino back to measuremedida what we technicallytécnicamente call
190
523000
3000
Y luego regresé para medir lo que técnicamente llamamos
09:01
the half-lifetimemedia vida of CokeCoca -- how long does it last in the refrigeratorsrefrigeradores?
191
526000
4000
la vida promedio de una Coca ¿cuánto dura en el refrigerador?
09:05
As you can expectesperar it doesn't last very long; people take it.
192
530000
3000
Como es de esperarse no es muy larga. La gente se las lleva.
09:08
In contrastcontraste, I tooktomó a plateplato with sixseis one-dollarun dólar billsfacturas,
193
533000
4000
En contraste, puse un plato con seis billetes de un dólar,
09:12
and I left those platesplatos in the samemismo refrigeratorsrefrigeradores.
194
537000
3000
y dejé esos platos en los mismos refrigeradores.
09:15
No billcuenta ever disappeareddesapareció.
195
540000
1000
Ni un billete desapareció.
09:16
Now, this is not a good socialsocial scienceciencia experimentexperimentar,
196
541000
3000
Ahora, este no es un buen experimento de ciencias sociales,
09:19
so to do it better I did the samemismo experimentexperimentar
197
544000
3000
así que para mejorarlo hice el mismo experimento
09:22
as I describeddescrito to you before.
198
547000
2000
como se los describí anteriormente.
09:24
A thirdtercero of the people we passedpasado the sheethoja, they gavedio it back to us.
199
549000
3000
Un tercio de la gente a la que le pasamos una hoja, nos la regresó.
09:27
A thirdtercero of the people we passedpasado it to, they shreddedtriturado it,
200
552000
3000
Un tercio de la gente a la que le pasamos la hoja, la rompió,
09:30
they camevino to us and said,
201
555000
1000
volvían con nosotros y decían:
09:31
"MrSeñor. ExperimenterExperimentador, I solvedresuelto X problemsproblemas. Give me X dollarsdólares."
202
556000
3000
"Sr. Experimentador, resolví X problemas, déme X dólares."
09:34
A thirdtercero of the people, when they finishedterminado shreddingtrituración the piecepieza of paperpapel,
203
559000
3000
A una tercera parte de la gente, cuando terminaban de romper la hoja,
09:37
they camevino to us and said,
204
562000
2000
volvían con nosotros y decían:
09:39
"MrSeñor ExperimenterExperimentador, I solvedresuelto X problemsproblemas. Give me X tokenstokens."
205
564000
6000
"Sr. Experimentador, resolví X problemas, déme X vales."
09:45
We did not paypaga them with dollarsdólares; we paidpagado them with something elsemás.
206
570000
3000
No les pagamos con dólares, les pagamos con otra cosa.
09:48
And then they tooktomó the something elsemás, they walkedcaminado 12 feetpies to the sidelado,
207
573000
3000
Y tomaban esta otra cosa, caminaban 3 metros hacia un lado
09:51
and exchangedintercambiado it for dollarsdólares.
208
576000
2000
y la intercambiaban por dólares.
09:53
Think about the followingsiguiendo intuitionintuición.
209
578000
2000
Piensen acerca de la siguiente intuición.
09:55
How badmalo would you feel about takingtomando a pencillápiz from work home,
210
580000
3000
¿Qué tan mal te parecería llevar un lápiz del trabajo a casa,
09:58
comparedcomparado to how badmalo would you feel
211
583000
2000
comparado con qué tan mal te parecería
10:00
about takingtomando 10 centscentavos from a pettypequeño cashefectivo boxcaja?
212
585000
2000
tomar 10 centavos de la caja de monedas?
10:02
These things feel very differentlydiferentemente.
213
587000
3000
Estas cosas se sienten diferentes.
10:05
Would beingsiendo a steppaso removedremoto from cashefectivo for a fewpocos secondssegundos
214
590000
3000
¿Acaso estar separado del dinero por unos segundos
10:08
by beingsiendo paidpagado by tokensimbólico make a differencediferencia?
215
593000
3000
al pagar con un vale haría diferencia?
10:11
Our subjectsasignaturas doubledduplicado theirsu cheatingengañando.
216
596000
2000
Nuestros sujetos hicieron trampa al doble.
10:13
I'll tell you what I think
217
598000
2000
Les diré lo que pienso
10:15
about this and the stockvalores marketmercado in a minuteminuto.
218
600000
2000
acerca de esto y la bolsa de valores en un minuto.
10:18
But this did not solveresolver the biggrande problemproblema I had with EnronEnron yettodavía,
219
603000
4000
Sin embargo esto no resolvió el gran problema que todavía tenía con Enron,
10:22
because in EnronEnron, there's alsoademás a socialsocial elementelemento.
220
607000
3000
porque en Enron, había también un elemento social.
10:25
People see eachcada other behavingcomportarse.
221
610000
1000
La gente observa el comportamiento de los otros.
10:26
In facthecho, everycada day when we openabierto the newsNoticias
222
611000
2000
De hecho, todos los días cuando vemos las noticias
10:28
we see examplesejemplos of people cheatingengañando.
223
613000
2000
vemos ejemplos de gente haciendo trampa.
10:30
What does this causeporque us?
224
615000
3000
¿Qué nos ocasiona esto?
10:33
So, we did anotherotro experimentexperimentar.
225
618000
1000
Así que hicimos otro experimento.
10:34
We got a biggrande groupgrupo of studentsestudiantes to be in the experimentexperimentar,
226
619000
3000
Conseguimos un grupo grande de estudiantes,
10:37
and we prepaidPagado por adelantado them.
227
622000
1000
y les pagamos por adelantado.
10:38
So everybodytodos got an envelopesobre with all the moneydinero for the experimentexperimentar,
228
623000
3000
Así que todos tenían un sobre con todo el dinero para el experimento,
10:41
and we told them that at the endfin, we askedpreguntó them
229
626000
2000
y les dijimos que al final, les pediríamos
10:43
to paypaga us back the moneydinero they didn't make. OK?
230
628000
4000
que devolvieran el dinero que no habían ganado ¿de acuerdo?
10:47
The samemismo thing happenssucede.
231
632000
1000
Ocurrió lo mismo.
10:48
When we give people the opportunityoportunidad to cheatengañar, they cheatengañar.
232
633000
2000
Cuando le damos a la gente la oportunidad de hacer trampa, hacen trampa.
10:50
They cheatengañar just by a little bitpoco, all the samemismo.
233
635000
3000
Robaban sólo un poco, pero todos robaban.
10:53
But in this experimentexperimentar we alsoademás hiredcontratado an actinginterino studentestudiante.
234
638000
3000
En este experimento contratamos a un estudiante de actuación.
10:56
This actinginterino studentestudiante stooddestacado up after 30 secondssegundos, and said,
235
641000
4000
El actor se levantaba a los 30 segundos y decía,
11:00
"I solvedresuelto everything. What do I do now?"
236
645000
3000
"Lo resolví todo ¿qué hago ahora?"
11:03
And the experimenterexperimentador said, "If you've finishedterminado everything, go home.
237
648000
4000
El experimentador decía: "Si ya terminaste, te puedes ir."
11:07
That's it. The tasktarea is finishedterminado."
238
652000
1000
Eso es todo. La tarea está completa.
11:08
So, now we had a studentestudiante -- an actinginterino studentestudiante --
239
653000
4000
Entonces ahora teníamos un estudiante -- un actor --
11:12
that was a partparte of the groupgrupo.
240
657000
2000
que era parte del grupo.
11:14
NobodyNadie knewsabía it was an actoractor.
241
659000
2000
Nadie sabía que era un actor.
11:16
And they clearlyclaramente cheatedengañado in a very, very seriousgrave way.
242
661000
4000
E hicieron trampa de manera muy, muy seria.
11:20
What would happenocurrir to the other people in the groupgrupo?
243
665000
3000
¿Qué le pasaba a la otra gente del grupo?
11:23
Will they cheatengañar more, or will they cheatengañar lessMenos?
244
668000
3000
¿Hacían más o menos trampa?
11:26
Here is what happenssucede.
245
671000
2000
Esto es lo que pasa.
11:28
It turnsvueltas out it dependsdepende on what kindtipo of sweatshirtcamisa de entrenamiento they're wearingvistiendo.
246
673000
4000
Resulta que depende del tipo de sudadera que estén vistiendo.
11:32
Here is the thing.
247
677000
2000
Esta es la cosa.
11:34
We rancorrió this at CarnegieCarnegie MellonMellon and PittsburghPittsburgh.
248
679000
3000
Hicimos el experimento en el Carnegie Mellon y Pittsburgh.
11:37
And at PittsburghPittsburgh there are two biggrande universitiesuniversidades,
249
682000
2000
En Pittsburgh hay dos grandes universidades.
11:39
CarnegieCarnegie MellonMellon and UniversityUniversidad of PittsburghPittsburgh.
250
684000
3000
Carnegie Mellon y la Universidad de Pittsburgh.
11:42
All of the subjectsasignaturas sittingsentado in the experimentexperimentar
251
687000
2000
Todos los sujetos que participaron en el experimento
11:44
were CarnegieCarnegie MellonMellon studentsestudiantes.
252
689000
2000
eran estudiantes del Carnegie Mellon.
11:46
When the actoractor who was gettingconsiguiendo up was a CarnegieCarnegie MellonMellon studentestudiante --
253
691000
4000
Cuando el actor que se levantaba era un estudiante del Carnegie Mellon
11:50
he was actuallyactualmente a CarnegieCarnegie MellonMellon studentestudiante --
254
695000
2000
-- y el estudiante actor era en efecto del Carnegie Mellon --
11:52
but he was a partparte of theirsu groupgrupo, cheatingengañando wentfuimos up.
255
697000
4000
pero era parte del grupo, hacían más trampa.
11:56
But when he actuallyactualmente had a UniversityUniversidad of PittsburghPittsburgh sweatshirtcamisa de entrenamiento,
256
701000
4000
Pero cuando el actor vestía una camiseta de la Universidad de Pittsburg,
12:00
cheatingengañando wentfuimos down.
257
705000
2000
hacían menos trampa.
12:02
(LaughterRisa)
258
707000
3000
(Risas)
12:05
Now, this is importantimportante, because rememberrecuerda,
259
710000
3000
Ahora, es importante recordar,
12:08
when the momentmomento the studentestudiante stooddestacado up,
260
713000
2000
que en el momento cuando el estudiante se levantaba,
12:10
it madehecho it clearclaro to everybodytodos that they could get away with cheatingengañando,
261
715000
3000
quedaba en claro que podían salirse con la suya haciendo trampa
12:13
because the experimenterexperimentador said,
262
718000
2000
porque el experimentador decía,
12:15
"You've finishedterminado everything. Go home," and they wentfuimos with the moneydinero.
263
720000
2000
"Ya terminaste. Te puedes ir," y se iban con el dinero.
12:17
So it wasn'tno fue so much about the probabilityprobabilidad of beingsiendo caughtatrapado again.
264
722000
3000
Así que no se trataba tanto de la probabilidad de ser atrapado otra vez,
12:20
It was about the normsnormas for cheatingengañando.
265
725000
3000
sino de las normas para hacer trampa.
12:23
If somebodyalguien from our in-groupen grupo cheatsTrucos and we see them cheatingengañando,
266
728000
3000
Si alguien de nuestro grupo hace trampa y lo vemos hacerlo,
12:26
we feel it's more appropriateapropiado, as a groupgrupo, to behavecomportarse this way.
267
731000
4000
sentimos que es más apropiado, como grupo, comportarnos de esa manera.
12:30
But if it's somebodyalguien from anotherotro groupgrupo, these terribleterrible people --
268
735000
2000
Pero si alguien de otro grupo, esta gente mala
12:32
I mean, not terribleterrible in this --
269
737000
2000
-- quiero decir, no mala en esto --
12:34
but somebodyalguien we don't want to associateasociar ourselvesNosotros mismos with,
270
739000
2000
sino alguien con quien no queremos ser asociados,
12:36
from anotherotro universityUniversidad, anotherotro groupgrupo,
271
741000
2000
de otra universidad, de otro grupo,
12:38
all of a suddenrepentino people'sla gente awarenessconciencia of honestyhonestidad goesva up --
272
743000
3000
repentinamente la conciencia de honestidad de la gente se va para arriba
12:41
a little bitpoco like The TenDiez CommandmentsMandamientos experimentexperimentar --
273
746000
2000
-- un poco como con el experimento de Los Diez Mandamientos --
12:43
and people cheatengañar even lessMenos.
274
748000
4000
y la gente hace menos trampa.
12:47
So, what have we learnedaprendido from this about cheatingengañando?
275
752000
4000
Entonces ¿qué hemos aprendido de esto sobre hacer trampa?
12:51
We'veNosotros tenemos learnedaprendido that a lot of people can cheatengañar.
276
756000
3000
Hemos aprendido que mucha gente puede hacer trampa.
12:54
They cheatengañar just by a little bitpoco.
277
759000
3000
Que sólo hacen un poco de trampa.
12:57
When we remindrecordar people about theirsu moralitymoralidad, they cheatengañar lessMenos.
278
762000
4000
Cuando le recordamos a la gente sobre su moralidad, hacen menos trampa.
13:01
When we get biggermás grande distancedistancia from cheatingengañando,
279
766000
3000
Cuando la distancia de hacer trampa al objeto del dinero
13:04
from the objectobjeto of moneydinero, for exampleejemplo, people cheatengañar more.
280
769000
4000
es larga, por ejemplo, la gente hace más trampa.
13:08
And when we see cheatingengañando around us,
281
773000
2000
Y cuando vemos que a nuestro alrededor hacen trampa,
13:10
particularlyparticularmente if it's a partparte of our in-groupen grupo, cheatingengañando goesva up.
282
775000
4000
en particular si es gente parte de nuestro grupo, hacemos más trampa.
13:14
Now, if we think about this in termscondiciones of the stockvalores marketmercado,
283
779000
3000
Ahora, si pensamos esto en términos de la bolsa de valores,
13:17
think about what happenssucede.
284
782000
1000
piensen en lo que pasa.
13:18
What happenssucede in a situationsituación when you createcrear something
285
783000
3000
¿Qué ocurre en una situación en donde creas algo
13:21
where you paypaga people a lot of moneydinero
286
786000
2000
que le paga mucho dinero a la gente
13:23
to see realityrealidad in a slightlyligeramente distorteddistorsionado way?
287
788000
3000
para que vea la realidad de manera ligeramente distorsionada?
13:26
Would they not be ablepoder to see it this way?
288
791000
3000
¿Podrían no verlo de esta manera?
13:29
Of coursecurso they would.
289
794000
1000
Por supuesto que lo verían.
13:30
What happenssucede when you do other things,
290
795000
1000
¿Qué pasa cuando haces otras cosas,
13:31
like you removeretirar things from moneydinero?
291
796000
2000
como retirar cosas del dinero?
13:33
You call them stockvalores, or stockvalores optionsopciones, derivativesderivados,
292
798000
3000
Llámenle acciones, opciones de acción, derivados,
13:36
mortgage-backedrespaldado por hipotecas securitiesvalores.
293
801000
1000
préstamos garantizados.
13:37
Could it be that with those more distantdistante things,
294
802000
3000
¿Podría ser que estas cosas más distantes,
13:40
it's not a tokensimbólico for one secondsegundo,
295
805000
2000
no es un vale por un segundo,
13:42
it's something that is manymuchos stepspasos removedremoto from moneydinero
296
807000
2000
es algo que está varios pasos alejados del dinero
13:44
for a much longermás time -- could it be that people will cheatengañar even more?
297
809000
4000
por un largo tiempo, podría ser que la gente haga más trampa todavía?
13:48
And what happenssucede to the socialsocial environmentambiente
298
813000
2000
¿Qué pasa en el ambiente social
13:50
when people see other people behavecomportarse around them?
299
815000
3000
cuando la gente ve el comportamiento de la gente a su alrededor?
13:53
I think all of those forcesefectivo workedtrabajó in a very badmalo way
300
818000
4000
Yo pienso que todas estas fuerzas funcionan de una forma negativa
13:57
in the stockvalores marketmercado.
301
822000
2000
en la bolsa de valores.
13:59
More generallyen general, I want to tell you something
302
824000
3000
Más en general, quiero decirles algo
14:02
about behavioralcomportamiento economicsciencias económicas.
303
827000
3000
sobre la economía conductista.
14:05
We have manymuchos intuitionsintuiciones in our life,
304
830000
4000
Tenemos muchas intuiciones en nuestra vida,
14:09
and the pointpunto is that manymuchos of these intuitionsintuiciones are wrongincorrecto.
305
834000
3000
y el punto es que muchas de estas intuiciones están equivocadas.
14:12
The questionpregunta is, are we going to testprueba those intuitionsintuiciones?
306
837000
3000
La pregunta es ¿vamos a probar estas intuiciones?
14:15
We can think about how we're going to testprueba this intuitionintuición
307
840000
2000
Podemos pensar en cómo vamos a probar esta intuición
14:17
in our privateprivado life, in our businessnegocio life,
308
842000
2000
en nuestra vida privada, en nuestra vida de negocios
14:19
and mostmás particularlyparticularmente when it goesva to policypolítica,
309
844000
3000
y más particularmente cuando se trata de políticas.
14:22
when we think about things like No ChildNiño Left BehindDetrás,
310
847000
3000
cuando pensamos sobre cosas como Ningún Niño Abandonado,
14:25
when you createcrear newnuevo stockvalores marketsmercados, when you createcrear other policiespolíticas --
311
850000
3000
cuando creamos nuevas bolsas de valores, cuando creamos otras políticas
14:28
taxationimpuestos, healthsalud carecuidado and so on.
312
853000
3000
fiscales, de salud y así sucesivamente.
14:31
And the difficultydificultad of testingpruebas our intuitionintuición
313
856000
2000
La dificultad de poner a prueba nuestra intuición
14:33
was the biggrande lessonlección I learnedaprendido
314
858000
2000
fue la gran lección que aprendí
14:35
when I wentfuimos back to the nursesenfermeras to talk to them.
315
860000
2000
cuando regresé con las enfermeras a hablar con ellas.
14:37
So I wentfuimos back to talk to them
316
862000
2000
Así que volví para hablar con ellas
14:39
and tell them what I foundencontró out about removingeliminar bandagesvendas.
317
864000
3000
y contarles lo que había encontrado sobre quitar vendas.
14:42
And I learnedaprendido two interestinginteresante things.
318
867000
2000
Y aprendí dos cosas interesantes.
14:44
One was that my favoritefavorito nurseenfermera, EttieEttie,
319
869000
2000
Una que mi enfermera favorita, Ettie,
14:46
told me that I did not take her paindolor into considerationconsideración.
320
871000
4000
me dijo que no tomé en cuenta su dolor.
14:50
She said, "Of coursecurso, you know, it was very painfuldoloroso for you.
321
875000
2000
Me dijo: "Por supuesto que sabía que era doloroso para ti,
14:52
But think about me as a nurseenfermera,
322
877000
2000
pero piensa en mí como enfermera,
14:54
takingtomando, removingeliminar the bandagesvendas of somebodyalguien I likedgustó,
323
879000
2000
agarrar, quitar las vendas de alguien que me gustaba,
14:56
and had to do it repeatedlyrepetidamente over a long periodperíodo of time.
324
881000
3000
y tenía que hacerlo repetidas veces por una larga temporada;
14:59
CreatingCreando so much torturetortura was not something that was good for me, too."
325
884000
3000
provocar tanta tortura no era tampoco bueno para mí."
15:02
And she said maybe partparte of the reasonrazón was it was difficultdifícil for her.
326
887000
5000
Y dijo que quizá esa era parte de la razón por la que era difícil para ella.
15:07
But it was actuallyactualmente more interestinginteresante than that, because she said,
327
892000
3000
Aunque la realidad fue más interesante que eso, porque me dijo,
15:10
"I did not think that your intuitionintuición was right.
328
895000
5000
"No creí que tu intuición fuera correcta,
15:15
I feltsintió my intuitionintuición was correctcorrecto."
329
900000
1000
sentí que mi intuición era la correcta."
15:16
So, if you think about all of your intuitionsintuiciones,
330
901000
2000
Entonces si pensamos sobre todas nuestras intuiciones,
15:18
it's very harddifícil to believe that your intuitionintuición is wrongincorrecto.
331
903000
4000
es muy difícil creer que nuestra intuición esté equivocada.
15:22
And she said, "GivenDado the facthecho that I thought my intuitionintuición was right ..." --
332
907000
3000
Y agregó, ya que yo pensaba que mi intuición era la correcta --
15:25
she thought her intuitionintuición was right --
333
910000
2000
ella pensaba que su intuición era la correcta --
15:27
it was very difficultdifícil for her to acceptaceptar doing a difficultdifícil experimentexperimentar
334
912000
5000
era muy difícil que aceptara hacer un experimento difícil
15:32
to try and checkcomprobar whethersi she was wrongincorrecto.
335
917000
2000
para comprobar si estaba equivocada.
15:34
But in facthecho, this is the situationsituación we're all in all the time.
336
919000
4000
Pero de hecho, esta es la situación en la que estamos todo el tiempo.
15:38
We have very strongfuerte intuitionsintuiciones about all kindsclases of things --
337
923000
3000
Tenemos fuertes intuiciones sobre todo tipo de cosas,
15:41
our ownpropio abilitycapacidad, how the economyeconomía workstrabajos,
338
926000
3000
sobre nuestra propia habilidad, cómo funciona la economía,
15:44
how we should paypaga schoolcolegio teachersprofesores.
339
929000
2000
cómo debemos pagar a los maestros de escuela.
15:46
But unlessa no ser que we startcomienzo testingpruebas those intuitionsintuiciones,
340
931000
3000
Pero a menos que empecemos a probar estas intuiciones.
15:49
we're not going to do better.
341
934000
2000
no vamos a mejorar.
15:51
And just think about how better my life would have been
342
936000
2000
Sólo piensen cuán mejor habría sido my vida
15:53
if these nursesenfermeras would have been willingcomplaciente to checkcomprobar theirsu intuitionintuición,
343
938000
2000
si estas enfermeras hubiesen estado dispuestas a comprobar su intuición,
15:55
and how everything would have been better
344
940000
1000
y cómo todo habría sido mejor
15:56
if we just startcomienzo doing more systematicsistemático experimentationexperimentación of our intuitionsintuiciones.
345
941000
5000
si sólo empezamos a hacer una experimentación más sistematizada de nuestras intuiciones.
16:01
Thank you very much.
346
946000
2000
Muchas gracias.
Translated by Emma Gon
Reviewed by Luis Roa

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

Why you should listen

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

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

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