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

דן גילברט על הציפיות המופרכות שלנו

Filmed:
5,287,085 views

דן גילברט מציג ממצאים ממחקרו על השמחה, וחולק כמה ניסויים מעניינים שאתם יכולים לנסות על עצמכם. צפו עד הסוף כדי לראות שאלות ותשובות עם דן גילברט, בהשתתפות כמה פנים מוכרות מ-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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:18
We all make decisionsהחלטות everyכֹּל day; we want to know
0
0
2000
כולנו מחליטים החלטות, בכל יום. אנחנו תמיד רוצים לדעת
00:20
what the right thing is to do -- in domainsדומיינים from the financialכַּספִּי
1
2000
3000
מה הדבר הנכון לעשות, בכל נושא, מהחלטות כלכליות
00:23
to the gastronomicגַסטרוֹנוֹמִי to the professionalמקצועי to the romanticרוֹמַנטִי.
2
5000
4000
גסטרונומיות, מקצועיות ורומנטיות.
00:27
And surelyלְלֹא סָפֵק, if somebodyמִישֶׁהוּ could really tell us how to do
3
9000
3000
אנחנו בטוחים שאם מישהו יוכל להגיד לנו איך לעשות
00:30
exactlyבְּדִיוּק the right thing at all possibleאפשרי timesפִּי,
4
12000
3000
בדיוק את הדבר הנכון בדיוק בזמן הנכון
00:33
that would be a tremendousעָצוּם giftמתנה.
5
15000
3000
זאת תהיה מתנה שערכה לא יסולא בפז.
00:36
It turnsפונה out that, in factעוּבדָה, the worldעוֹלָם was givenנָתוּן this giftמתנה in 1738
6
18000
5000
למעשה, מסתבר שאכן קיבלנו את המתנה הזאת, ב-1738
00:41
by a Dutchהוֹלַנדִי polymathפולימרי namedבשם Danielדניאל Bernoulliברנולי.
7
23000
3000
מידי מלומד הולנדי בשם דניאל ברנולי.
00:44
And what I want to talk to you about todayהיום is what that giftמתנה is,
8
26000
3000
ואני רוצה לדבר אתכם היום על המתנה הזאת,
00:47
and I alsoגַם want to explainלהסביר to you why it is
9
29000
3000
ולנסות להסביר גם למה
00:50
that it hasn'tלא madeעָשׂוּי a damnלעזאזל bitbit of differenceהֶבדֵל.
10
32000
3000
היא לא עשתה אפילו טיפה של שינוי בעולם.
00:53
Now, this is Bernoulli'sברנולי giftמתנה. This is a directישיר quoteציטוט.
11
35000
5000
אז בבקשה, הנה המתנה של ברנולי. זאת ציטטה ישירה.
00:58
And if it looksנראה like Greekיווני to you, it's because, well, it's Greekיווני.
12
40000
3000
אם זה נראה לכם כמו יוונית, זה בגלל שזה באמת יוונית.
01:02
But the simpleפָּשׁוּט Englishאנגלית translationתִרגוּם -- much lessפָּחוּת preciseמְדוּיָק,
13
44000
4000
אבל הנה התרגום, ולמרות שהוא פחות מדויק,
01:06
but it capturesלוכדת the gistתַמצִית of what Bernoulliברנולי had to say -- was this:
14
48000
4000
הוא מצליח לתפוס את הרעיון הכללי של מה שברנולי רצה להגיד:
01:10
The expectedצָפוּי valueערך of any of our actionsפעולות --
15
52000
2000
הערך המצופה של הבחירות שלנו -
01:12
that is, the goodnessטוּב לֵב that we can countלספור on gettingמקבל --
16
54000
4000
כלומר, הערך הטוב שאנחנו מצפים לקבל מהמעשים שלנו -
01:16
is the productמוצר of two simpleפָּשׁוּט things:
17
58000
2000
הוא תוצר של שני דברים:
01:18
the oddsקְטָטָה that this actionפעולה will allowלהתיר us to gainלְהַשִׂיג something,
18
60000
4000
הסיכוי שהמעשה שלנו יגרום לנו להרוויח משהו,
01:22
and the valueערך of that gainלְהַשִׂיג to us.
19
64000
3000
והערך שיש לרווח הזה עבורנו.
01:25
In a senseלָחוּשׁ, what Bernoulliברנולי was sayingפִּתגָם is,
20
67000
2000
למעשה, מה שברנולי אומר הוא
01:27
if we can estimateלְהַעֲרִיך and multiplyלְהַכפִּיל these two things,
21
69000
3000
שאם נוכל להעריך כמותית את הדברים הללו ולהכפיל אותם אחד בשני,
01:30
we will always know preciselyבְּדִיוּק how we should behaveלְהִתְנַהֵג.
22
72000
3000
נוכל תמיד לדעת כיצד להתנהג.
01:33
Now, this simpleפָּשׁוּט equationמשוואה, even for those of you
23
75000
3000
המשוואה הזאת, אפילו לאלו מביניכם
01:36
who don't like equationsמשוואות, is something that you're quiteדַי used to.
24
78000
3000
שלא מחבבים משוואות, היא משהו שאתם די רגילים אליו.
01:39
Here'sהנה an exampleדוגמא: if I were to tell you, let's playלְשַׂחֵק
25
81000
3000
הנה דוגמה: נניח שאבקש מכם לשחק
01:42
a little coinמַטְבֵּעַ tossלִזרוֹק gameמִשְׂחָק, and I'm going to flipלְהַעִיף a coinמַטְבֵּעַ,
26
84000
3000
משחק של עץ או פלי, ואזרוק מטבע באוויר,
01:45
and if it comesבא up headsראשים, I'm going to payלְשַׁלֵם you 10 dollarsדולר,
27
87000
3000
אם יוצא עץ, אני אשלם לכם 10 דולר,
01:48
but you have to payלְשַׁלֵם fourארבעה dollarsדולר for the privilegeזְכוּת of playingמשחק with me,
28
90000
4000
אבל תצטרכו לשלם ארבעה דולר עבור המשחק.
01:52
mostרוב of you would say, sure, I'll take that betלְהַמֵר. Because you know
29
94000
3000
רובכם תסכימו לשחק, כי אתם יודעים
01:55
that the oddsקְטָטָה of you winningלנצח are one halfחֲצִי, the gainלְהַשִׂיג if you do is 10 dollarsדולר,
30
97000
5000
שהסיכויים לניצחון הם חצי, והרווח הוא 10 דולר
02:00
that multipliesמכפיל to fiveחָמֵשׁ, and that's more
31
102000
2000
ואם נכפיל את שניהם נקבל חמישה דולר
02:02
than I'm chargingטְעִינָה you to playלְשַׂחֵק. So, the answerתשובה is, yes.
32
104000
4000
שזה יותר מהתשלום עבור המשחק. אז התשובה היא כן.
02:06
This is what statisticiansסטטיסטיקאים technicallyבאופן טכני call a damnלעזאזל fine betלְהַמֵר.
33
108000
4000
זה מה שאנחנו קוראים לו בסטטיסטיקה - התערבות שחבל על הזמן.
02:10
Now, the ideaרַעְיוֹן is simpleפָּשׁוּט when we're applyingיישום it to coinמַטְבֵּעַ tossesזורק,
34
112000
3000
הרעיון הזה מאוד פשוט כשאנחנו מדברים על לזרוק מטבעות,
02:13
but in factעוּבדָה, it's not very simpleפָּשׁוּט in everydayכל יום life.
35
115000
4000
אבל הוא הרבה יותר מסובך בחיים היום-יומיים.
02:17
People are horribleמַחרִיד at estimatingאמידה bothשניהם of these things,
36
119000
4000
אנשים איומים בלהעריך את שני הגורמים האלו.
02:21
and that's what I want to talk to you about todayהיום.
37
123000
2000
וזה מה שאני רוצה לדבר עליו אתכם היום.
02:23
There are two kindsמיני of errorsשגיאות people make when tryingמנסה to decideלְהַחלִיט
38
125000
3000
ישנן שתי שגיאות שאנשים עושים כשהם מנסים להחליט
02:26
what the right thing is to do, and those are
39
128000
2000
האם דבר הוא הדבר הנכון לעשות:
02:28
errorsשגיאות in estimatingאמידה the oddsקְטָטָה that they're going to succeedלהצליח,
40
130000
3000
שגיאות בהערכת הסיכויים שלהם להצליח,
02:31
and errorsשגיאות in estimatingאמידה the valueערך of theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ successהַצלָחָה.
41
133000
4000
ושגיאות בהערכת הרווח שהם יקבלו מההצלחה.
02:35
Now, let me talk about the first one first.
42
137000
4000
נתחיל בשגיאה הראשונה.
02:39
Calculatingחישוב oddsקְטָטָה would seemנראה to be something ratherבמקום easyקַל:
43
141000
2000
חישוב סיכויים אמור להיות משהו קל למדי:
02:41
there are sixשֵׁשׁ sidesצדדים to a dieלָמוּת, two sidesצדדים to a coinמַטְבֵּעַ, 52 cardsקלפים in a deckסִיפּוּן.
44
143000
4000
לקובייה יש שישה צדדים, למטבע יש שניים, בחבילה יש 52 קלפים, וכו'.
02:45
You all know what the likelihoodסְבִירוּת is of pullingמושך the aceאֵס of spadesעפר
45
147000
4000
כולכם יודעים מה הסיכוי לשלוף אס עלה
02:49
or of flippingמרפרף a headsראשים.
46
151000
1000
או לקבל עץ בזריקת מטבע.
02:50
But as it turnsפונה out, this is not a very easyקַל ideaרַעְיוֹן to applyלהגיש מועמדות
47
152000
5000
אבל מסתבר שלא קל בכלל להשתמש ברעיון הזה
02:55
in everydayכל יום life. That's why Americansאמריקאים spendלְבַלוֹת more --
48
157000
3000
בחיי היום-יום. זאת הסיבה שאמריקאים משקיעים -
02:58
I should say, loseלאבד more -- gamblingהימורים
49
160000
3000
או שעליי לומר, מבזבזים - כסף בהימורים,
03:01
than on all other formsטפסים of entertainmentבידור combinedמְשׁוּלָב.
50
163000
5000
יותר מכל צורות הבידור האחרות ביחד.
03:06
The reasonסיבה is, this isn't how people do oddsקְטָטָה.
51
168000
3000
והסיבה לכך היא שאנשים לא מחשבים סיכויים בצורה כזאת.
03:09
The way people figureדמות oddsקְטָטָה
52
171000
1000
כדי להסביר איך אנשים כן מחשבים סיכויים
03:10
requiresדורש that we first talk a bitbit about pigsחזירים.
53
172000
3000
בואו נדבר קודם על חזירים.
03:13
Now, the questionשְׁאֵלָה I'm going to put to you is whetherהאם you think
54
175000
2000
והשאלה שאני שואל אתכם היא מה אתם חושבים:
03:15
there are more dogsכלבים or pigsחזירים on leashesרצועות
55
177000
3000
האם יש יותר כלבים עם רצועה או חזירים עם רצועה
03:18
observedנצפים in any particularמיוחד day in Oxfordאוקספורד.
56
180000
3000
שמסתובבים ביום מסוים כלשהו באוקספורד?
03:21
And of courseקוּרס, you all know that the answerתשובה is dogsכלבים.
57
183000
2000
וכמובן, כולכם יודעים שהתשובה היא כלבים.
03:23
And the way that you know that the answerתשובה is dogsכלבים is
58
185000
3000
ואתם יודעים שהתשובה היא כלבים,
03:26
you quicklyבִּמְהִירוּת reviewedנבדקה in memoryזיכרון the timesפִּי
59
188000
2000
כי ניסיתם להעלות בזיכרון את כל הפעמים
03:28
you've seenלראות dogsכלבים and pigsחזירים on leashesרצועות.
60
190000
2000
שראיתם כלבים או חזירים עם רצועות.
03:30
It was very easyקַל to rememberלִזכּוֹר seeingרְאִיָה dogsכלבים,
61
192000
3000
היה לכם מאוד קל להיזכר בתמונות של כלבים עם רצועה,
03:33
not so easyקַל to rememberלִזכּוֹר pigsחזירים. And eachכל אחד one of you assumedלהניח
62
195000
3000
והיה קשה להיזכר בחזירים עם רצועה, אז פשוט הנחתם
03:36
that if dogsכלבים on leashesרצועות cameבא more quicklyבִּמְהִירוּת to your mindאכפת,
63
198000
4000
שאם היה לכם יותר קל להיזכר בכלבים עם רצועה,
03:40
then dogsכלבים on leashesרצועות are more probableמִסתַבֵּר.
64
202000
2000
כנראה שהם יותר נפוצים מחזירים עם רצועה.
03:42
That's not a badרַע ruleכְּלָל of thumbאֲגוּדָל, exceptמלבד when it is.
65
204000
5000
זה לא עיקרון רע, באופן כללי, חוץ מהפעמים שהוא רע.
03:47
So, for exampleדוגמא, here'sהנה a wordמִלָה puzzleחִידָה.
66
209000
2000
הנה, לדוגמה, חידת מילים.
03:49
Are there more four-letterארבע אותיות Englishאנגלית wordsמילים
67
211000
2000
מבין כל המילים עם ארבע אותיות באנגלית
03:51
with R in the thirdשְׁלִישִׁי placeמקום or R in the first placeמקום?
68
213000
4000
האם יש יותר מילים עם האות R כאות ראשונה או כאות שלישית?
03:55
Well, you checkלבדוק memoryזיכרון very brieflyבקצרה, make a quickמָהִיר scanלִסְרוֹק,
69
217000
3000
אתם מיד עושים סריקה של הזיכרון
03:58
and it's awfullyנורא easyקַל to say to yourselfעַצמְךָ, Ringטַבַּעַת, RangRang, Rungשָׁלָב,
70
220000
3000
ומאוד קל לכם להיזכר במילים כמו - Ring, Rang, Rung
04:01
and very hardקָשֶׁה to say to yourselfעַצמְךָ, Pareלְקַלֵף, Parkפָּארק: they come more slowlyלאט.
71
223000
7000
והרבה יותר קשה להיזכר במילים כמו - Pare, Park
04:08
But in factעוּבדָה, there are manyרב more wordsמילים in the Englishאנגלית languageשפה
72
230000
2000
אך למעשה, מבין כל המילים בעלות ארבע אותיות באנגלית
04:10
with R in the thirdשְׁלִישִׁי than the first placeמקום.
73
232000
3000
יש יותר מילים עם R כאות שלישית מאשר כאות ראשונה.
04:13
The reasonסיבה wordsמילים with R in the thirdשְׁלִישִׁי placeמקום come slowlyלאט to your mindאכפת
74
235000
4000
הסיבה שהרבה יותר קשה לכם להיזכר במילים בהן R היא האות השלישית
04:17
isn't because they're improbableלֹא סָבִיר, unlikelyלא סביר or infrequentנָדִיר.
75
239000
3000
היא לא כי הן נדירות או מוזרות או לא סבירות,
04:20
It's because the mindאכפת recallsנזכר wordsמילים by theirשֶׁלָהֶם first letterמִכְתָב.
76
242000
4000
אלא כי המוח נזכר במילים לפי האות הראשונה שלהן.
04:24
You kindסוג of shoutצעקה out the soundנשמע, S -- and the wordמִלָה comesבא.
77
246000
3000
אתם יודעים, אתם פשוט נזכרים בצליל הראשון, ואז כל המילה כבר יוצאת החוצה.
04:27
It's like the dictionaryמילון;
78
249000
1000
זה כמו במילון;
04:28
it's hardקָשֶׁה to look things up by the thirdשְׁלִישִׁי letterמִכְתָב.
79
250000
3000
קשה מאוד לחפש בו מילים לפי האות השלישית שלהן.
04:31
So, this is an exampleדוגמא of how this ideaרַעְיוֹן that
80
253000
2000
זאת הייתה דוגמה לאיך שהמהירות
04:33
the quicknessזְרִיזוּת with whichאיזה things come to mindאכפת
81
255000
2000
בה אתם נזכרים בדברים
04:35
can give you a senseלָחוּשׁ of theirשֶׁלָהֶם probabilityהִסתַבְּרוּת --
82
257000
2000
משפיעה על חשיבתכם לגבי הסבירות שלהם
04:37
how this ideaרַעְיוֹן could leadעוֹפֶרֶת you astrayשולל. It's not just puzzlesפאזלים, thoughאם כי.
83
259000
4000
ואיך זה יכול לבלבל אתכם. זה לא קורה רק בחידות מילים.
04:41
For exampleדוגמא, when Americansאמריקאים are askedשאל to estimateלְהַעֲרִיך the oddsקְטָטָה
84
263000
3000
לדוגמה, כשנותנים לאמריקאים להעריך את הסיכויים
04:44
that they will dieלָמוּת in a varietyמגוון of interestingמעניין waysדרכים --
85
266000
3000
שהם ימותו בכל מיני דרכים מעניינות -
04:47
these are estimatesאומדנים of numberמספר of deathsמוות perלְכָל yearשָׁנָה
86
269000
3000
ההערכות כאן הן לפי מספר מיתות לשנה
04:50
perלְכָל 200 millionמִילִיוֹן U.S. citizensאזרחים.
87
272000
2000
ביחס ל-200 מיליון תושבים בארצות הברית.
04:52
And these are just ordinaryרגיל people like yourselvesעַצמְכֶם who are askedשאל
88
274000
2000
ומדובר על אנשים רגילים לגמרי שהתבקשו להעריך
04:54
to guessלְנַחֵשׁ how manyרב people dieלָמוּת from tornadoטוֹרנָדוֹ, fireworksזיקוקין, asthmaאַסְתְמָה, drowningטְבִיעָה, etcוכו.
89
276000
4000
כמה אנשים מתו מטורנדו, זיקוקים, אסטמה, טביעה, וכולי.
04:58
Compareלְהַשְׁווֹת these to the actualמַמָשִׁי numbersמספרים.
90
280000
3000
עכשיו השוו זאת למספרים האמיתיים.
05:01
Now, you see a very interestingמעניין patternתַבְנִית here, whichאיזה is first of all,
91
283000
3000
אנחנו רואים פה כמה דפוסים מעניינים. בראש ובראשונה,
05:04
two things are vastlyבְּמִדָה נִכֶּרֶת over-estimatedמוערך יתר על המידה, namelyכלומר tornadoesסופות טורנדו and fireworksזיקוקין.
92
286000
5000
שני דברים מוערכים יתר על המידה - טורנדו וזיקוקים,
05:09
Two things are vastlyבְּמִדָה נִכֶּרֶת underestimatedלזלזל:
93
291000
2000
ושני דברים מוערכים מעט מדי:
05:11
dyingגְסִיסָה by drowningטְבִיעָה and dyingגְסִיסָה by asthmaאַסְתְמָה. Why?
94
293000
3000
מיתה בטביעה או מאסטמה. למה?
05:14
When was the last time that you pickedהרים up a newspaperעיתון
95
296000
3000
מתי הייתה הפעם האחרונה שקראתם עיתון
05:17
and the headlineכּוֹתֶרֶת was, "Boyיֶלֶד diesמת of Asthmaאַסְתְמָה?"
96
299000
3000
וראיתם כותרת, "ילד מת מאסטמה?"
05:20
It's not interestingמעניין because it's so commonמשותף.
97
302000
3000
זה לא מעניין כי זה כל כך נפוץ.
05:23
It's very easyקַל for all of us to bringלְהָבִיא to mindאכפת instancesמקרים
98
305000
4000
כל כך קל לנו להיזכר במקרים בהם
05:27
of newsחֲדָשׁוֹת storiesסיפורים or newsreelsnewsreels where we'veיש לנו seenלראות
99
309000
3000
ראינו כותרות או מבזקי חדשות
05:30
tornadoesסופות טורנדו devastatingהרסנית citiesערים, or some poorעני schmuckשמוק
100
312000
2000
על טורנדו הורס ערים, או על איזה טמבל מסכן
05:32
who'sמי זה blownפוצצו his handsידיים off with a fireworkזִקוּקֵי דִי נוּר on the Fourthרביעי of Julyיולי.
101
314000
4000
שפוצץ לעצמו את הידיים בגלל זיקוק ביום העצמאות.
05:36
Drowningsטביעות and asthmaאַסְתְמָה deathsמוות don't get much coverageכיסוי.
102
318000
3000
טביעה ואסטמה לא מקבלות כיסוי שכזה בעיתונות.
05:39
They don't come quicklyבִּמְהִירוּת to mindאכפת, and as a resultתוֹצָאָה,
103
321000
2000
קשה לנו להיזכר במקרים כאלו, וכתוצאה מכך,
05:41
we vastlyבְּמִדָה נִכֶּרֶת underestimateלְהַמעִיט בְּעֵרכּוֹ them.
104
323000
2000
אנחנו מעריכים אותם מעט מדי.
05:43
Indeedאכן, this is kindסוג of like the Sesameשׂוּמשׂוּם Streetרְחוֹב gameמִשְׂחָק
105
325000
2000
זה כמו המשחק ההוא מרחוב סומסום -
05:45
of "Whichאיזה thing doesn't belongשייך?" And you're right to say
106
327000
4000
"מה יוצא דופן?" וזה יהיה נכון להגיד
05:49
it's the swimmingשחייה poolבריכה that doesn't belongשייך, because the swimmingשחייה poolבריכה
107
331000
3000
שבריכת השחייה יוצאת דופן, כי בריכת השחייה
05:52
is the only thing on this slideשקופית that's actuallyלמעשה very dangerousמְסוּכָּן.
108
334000
4000
היא הדבר היחיד בשקופית הזאת שהוא באמת מאוד מסוכן.
05:56
The way that more of you are likelyסָבִיר to dieלָמוּת than the combinationקוֹמבִּינַצִיָה
109
338000
2000
יש לכם יותר סיכויים למות בבריכה
05:58
of all threeשְׁלוֹשָׁה of the othersאחרים that you see on the slideשקופית.
110
340000
4000
מאשר משילוב הסיכויים של שלושת הדברים האחרים שאתם רואים בשקופית.
06:02
The lotteryהגרלה is an excellentמְעוּלֶה exampleדוגמא, of courseקוּרס -- an excellentמְעוּלֶה test-caseמקרה מבחן
111
344000
4000
הלוטו הוא דוגמה מצוינת, כמובן, מבחן מצוין
06:06
of people'sשל אנשים abilityיְכוֹלֶת to computeלְחַשֵׁב probabilitiesהסתברויות.
112
348000
3000
ליכולת של אנשים להעריך סיכויים.
06:09
And economistsכלכלנים -- forgiveלִסְלוֹחַ me, for those of you who playלְשַׂחֵק the lotteryהגרלה --
113
351000
3000
כלכלנים - ויסלחו לי האנשים פה שממלאים טפסי לוטו -
06:12
but economistsכלכלנים, at leastהכי פחות amongבין themselvesעצמם, referמתייחס to the lotteryהגרלה
114
354000
3000
אבל כלכלנים, לפחות בינם לבין עצמם, קוראים ללוטו
06:15
as a stupidityטִפּשׁוּת taxמַס, because the oddsקְטָטָה of gettingמקבל any payoffמשתלם
115
357000
5000
"מס טיפשות", כי הסיכויים לקבל תגמול
06:20
by investingהשקעה your moneyכֶּסֶף in a lotteryהגרלה ticketכַּרְטִיס
116
362000
2000
מהשקעת הכסף בכרטיס לוטו שווים לסיכויים
06:22
are approximatelyבְּעֵרֶך equivalentהמקבילה to flushingשְׁטִיפָה the moneyכֶּסֶף
117
364000
2000
לקבל תגמול מזריקת הכסף
06:24
directlyבאופן ישיר down the toiletשֵׁרוּתִים -- whichאיזה, by the way,
118
366000
2000
ישירות לפח - מה שדרך אגב
06:26
doesn't requireלִדרוֹשׁ that you actuallyלמעשה go to the storeחֲנוּת and buyלִקְנוֹת anything.
119
368000
4000
לא מצריך אתכם ללכת לחנות ולקנות משהו.
06:30
Why in the worldעוֹלָם would anybodyמִישֶׁהוּ ever playלְשַׂחֵק the lotteryהגרלה?
120
372000
3000
אז למה שמישהו בעולם יקנה טפסי לוטו?
06:33
Well, there are manyרב answersתשובות, but one answerתשובה surelyלְלֹא סָפֵק is,
121
375000
3000
ובכן, יש הרבה תשובות, אבל אחת מהן
06:36
we see a lot of winnersזוכים. Right? When this coupleזוּג winsמנצח the lotteryהגרלה,
122
378000
4000
היא שאנחנו רואים הרבה מנצחים, נכון? אנחנו רואים את הזוג ההוא זוכה בלוטו,
06:40
or Edאד McMahonמקמהון showsמופעים up at your doorדלת with this giantעֲנָק checkלבדוק --
123
382000
3000
את אד מקמהון מגיע אל הדלת של מישהו עם צ'ק ענקי...
06:43
how the hellגֵיהִנוֹם do you cashכסף מזומן things that sizeגודל, I don't know.
124
385000
3000
איך לעזאזל מפקידים כאלה צ'קים ענקיים, אין לי מושג.
06:46
We see this on TVטֵלֶוִיזִיָה; we readלקרוא about it in the paperעיתון.
125
388000
3000
אנחנו רואים את זה בטלוויזיה; אנחנו קוראים על זה בעיתון.
06:49
When was the last time that you saw extensiveנִרחָב interviewsראיונות
126
391000
3000
מתי הייתה הפעם האחרונה שראיתם ראיונות ארוכים בעיתון
06:52
with everybodyכולם who lostאבד?
127
394000
2000
עם כל האנשים שהפסידו בלוטו?
06:54
Indeedאכן, if we requiredנדרש that televisionטֵלֶוִיזִיָה stationsתחנות runלָרוּץ
128
396000
3000
אם נבקש מתחנת טלוויזיה להכין
06:57
a 30-second interviewרֵאָיוֹן with eachכל אחד loserמפסידן
129
399000
2000
ראיון של שלושים שניות עם כל אדם שהפסיד בלוטו
06:59
everyכֹּל time they interviewרֵאָיוֹן a winnerזוֹכֵה, the 100 millionמִילִיוֹן losersמפסידים
130
401000
4000
כל פעם שתראו ראיון עם המנצח, תראו ראיונות עם עוד 100 מיליון מפסידים
07:03
in the last lotteryהגרלה would requireלִדרוֹשׁ nine-and-a-halfתשע וחצי yearsשנים
131
405000
3000
שידרשו מכם תשע וחצי שנים של צפייה רצופה בטלוויזיה
07:06
of your undividedמְאוּחָד attentionתשומת הלב just to watch them say,
132
408000
3000
רק כדי לראות אותם אומרים -
07:09
"Me? I lostאבד." "Me? I lostאבד."
133
411000
3000
"אני? אני הפסדתי." "אני? גם אני הפסדתי."
07:12
Now, if you watch nine-and-a-halfתשע וחצי yearsשנים of televisionטֵלֶוִיזִיָה --
134
414000
2000
ואם הייתם צמודים לטלוויזיה תשע וחצי שנים -
07:14
no sleepלִישׁוֹן, no pottyסיר לילה breaksהפסקות -- and you saw lossהֶפסֵד after lossהֶפסֵד after lossהֶפסֵד,
135
416000
5000
בלי לישון, בלי שירותים - והייתם רואים הפסד אחר הפסד,
07:19
and then at the endסוֹף there's 30 secondsשניות of, "and I wonזכית,"
136
421000
2000
ובסוף הייתם רואים שלושים שניות של מישהו שאומר "אני ניצחתי."
07:21
the likelihoodסְבִירוּת that you would playלְשַׂחֵק the lotteryהגרלה is very smallקָטָן.
137
423000
3000
הסיכוי שהייתם מחליטים למלא טופס לוטו, היה מאוד מאוד קטן.
07:24
Look, I can proveלְהוֹכִיחַ this to you: here'sהנה a little lotteryהגרלה.
138
426000
3000
תראו, אני יכול להוכיח לכם את זה: בואו נשחק בלוטו.
07:27
There's 10 ticketsכרטיסים in this lotteryהגרלה.
139
429000
2000
יש עשרה כרטיסים בלוטו הזה.
07:29
Nineתֵשַׁע of them have been soldנמכר to these individualsיחידים.
140
431000
3000
תשעה מהם מכרתי לאנשים אחרים.
07:32
It costsעלויות you a dollarדוֹלָר to buyלִקְנוֹת the ticketכַּרְטִיס and, if you winלנצח,
141
434000
3000
זה עולה דולר לקנות את הכרטיס, ואם תנצחו,
07:35
you get 20 bucksדולר. Is this a good betלְהַמֵר?
142
437000
2000
תקבלו 20 דולר. האם כדאי?
07:37
Well, Bernoulliברנולי tellsאומר us it is.
143
439000
1000
ובכן, לפי ברנולי זה כדאי:
07:38
The expectedצָפוּי valueערך of this lotteryהגרלה is two dollarsדולר;
144
440000
3000
הערך הצפוי של הלוטו הוא שני דולרים;
07:41
this is a lotteryהגרלה in whichאיזה you should investלהשקיע your moneyכֶּסֶף.
145
443000
3000
זה לוטו שאכן כדאי להשקיע בו כסף.
07:44
And mostרוב people say, "OK, I'll playלְשַׂחֵק."
146
446000
2000
ורוב האנשים אומרים "בסדר, אני אשחק."
07:46
Now, a slightlyמְעַט differentשונה versionגִרְסָה of this lotteryהגרלה:
147
448000
3000
עכשיו, הנה גרסה קצת שונה של הלוטו הזה:
07:49
imagineלדמיין that the nineתֵשַׁע ticketsכרטיסים are all ownedבבעלות
148
451000
2000
דמיינו שכל הכרטיסים שייכים
07:51
by one fatשמן guy namedבשם Leroyלירוי.
149
453000
2000
לאיש שמן אחד בשם לירוי.
07:53
Leroyלירוי has nineתֵשַׁע ticketsכרטיסים; there's one left.
150
455000
2000
ללירוי יש תשעה כרטיסים; אחד נותר.
07:55
Do you want it? Mostרוב people won'tרָגִיל playלְשַׂחֵק this lotteryהגרלה.
151
457000
3000
האם אתם רוצים לשחק? רוב האנשים לא ירצו.
07:58
Now, you can see the oddsקְטָטָה of winningלנצח haven'tלא changedהשתנה,
152
460000
2000
עכשיו, אפשר לראות שהסיכויים לנצח לא השתנו.
08:00
but it's now fantasticallyפנטסטית easyקַל to imagineלדמיין who'sמי זה going to winלנצח.
153
462000
5000
אבל עכשיו נורא קל לנו לדמיין מי הולך לנצח.
08:05
It's easyקַל to see Leroyלירוי gettingמקבל the checkלבדוק, right?
154
467000
3000
אפשר לראות בקלות שלירוי יקבל את הכסף, נכון?
08:08
You can't say to yourselfעַצמְךָ, "I'm as likelyסָבִיר to winלנצח as anybodyמִישֶׁהוּ,"
155
470000
2000
אתה לא יכול להגיד לעצמך "יש לי את אותו סיכוי כמו כל אחד אחר."
08:10
because you're not as likelyסָבִיר to winלנצח as Leroyלירוי.
156
472000
3000
כי אין לך את אותו סיכוי כמו ללירוי.
08:13
The factעוּבדָה that all those ticketsכרטיסים are ownedבבעלות by one guy
157
475000
2000
העובדה שכל הכרטיסים הללו שייכים לאדם אחד
08:15
changesשינויים your decisionהַחְלָטָה to playלְשַׂחֵק,
158
477000
2000
משנה את ההחלטה שלכם לשחק,
08:17
even thoughאם כי it does nothing whatsoeverכָּלשֶׁהוּ to the oddsקְטָטָה.
159
479000
3000
למרות שזה בכלל לא משנה את הסיכויים לנצח.
08:20
Now, estimatingאמידה oddsקְטָטָה, as difficultקָשֶׁה as it mayמאי seemנראה, is a pieceלְחַבֵּר of cakeעוגה
160
482000
5000
אבל להעריך סיכויים, קשה ככל שזה נראה, זה משחק ילדים
08:25
comparedבהשוואה to tryingמנסה to estimateלְהַעֲרִיך valueערך:
161
487000
2000
לעומת להעריך רווח:
08:27
tryingמנסה to say what something is worthשִׁוּוּי, how much we'llטוֹב enjoyלהנות it,
162
489000
3000
להעריך כמה רווח נקבל ממשהו, עד כמה נהנה ממנו,
08:30
how much pleasureהנאה it will give us.
163
492000
3000
כמה אושר הוא ייתן לנו.
08:33
I want to talk now about errorsשגיאות in valueערך.
164
495000
2000
אני רוצה לדבר על שגיאות בהערכת רווח.
08:35
How much is this Bigגָדוֹל Macמק worthשִׁוּוּי? Is it worthשִׁוּוּי 25 dollarsדולר?
165
497000
4000
כמה ביג-מק שווה? האם הוא שווה 25 דולר?
08:39
Mostרוב of you have the intuitionאינטואיציה that it's not --
166
501000
3000
רובכם מרגישים מיד שלא,
08:42
you wouldn'tלא payלְשַׁלֵם that for it.
167
504000
2000
ולכן לא תשלמו עליו.
08:44
But in factעוּבדָה, to decideלְהַחלִיט whetherהאם a Bigגָדוֹל Macמק is worthשִׁוּוּי 25 dollarsדולר requiresדורש
168
506000
4000
אבל למעשה, להחליט האם ביג-מק שווה 25 דולר
08:48
that you askלִשְׁאוֹל one, and only one questionשְׁאֵלָה, whichאיזה is:
169
510000
3000
אומר לשאול שאלה אחת בלבד, והיא:
08:51
What elseאַחֵר can I do with 25 dollarsדולר?
170
513000
2000
אילו דברים אחרים אני יכול לעשות עם 25 דולר?
08:53
If you've ever gottenקיבל on one of those long-haulזמן רב flightsטיסות to Australiaאוֹסטְרַלִיָה
171
515000
4000
אם אי פעם תהיו באחת מהטיסות הארוכות האלו לאוסטרליה
08:57
and realizedהבין that they're not going to serveלְשָׁרֵת you any foodמזון,
172
519000
3000
ותחלחל אליכם ההבנה שלא תקבלו שום אוכל,
09:00
but somebodyמִישֶׁהוּ in the rowשׁוּרָה in frontחֲזִית of you has just openedנפתח
173
522000
2000
אבל מישהו בשורה הקדמית פתאום יפתח
09:02
the McDonald'sמקדונלדס bagתיק, and the smellרֵיחַ of goldenזָהוּב archesקשתות
174
524000
3000
שקית מקדונלדס, והריח מהקשתות הזהובות
09:05
is waftingמתנודד over the seatמושב, you think,
175
527000
3000
ירחף למקום מושבכם, תחשבו לעצמכם,
09:08
I can't do anything elseאַחֵר with this 25 dollarsדולר for 16 hoursשעות.
176
530000
3000
אני לא יכול לעשות שום דבר עם 25 דולר למשך 16 שעות.
09:11
I can't even setמַעֲרֶכֶת it on fireאֵשׁ -- they tookלקח my cigaretteסִיגַרִיָה lighterקל יותר!
177
533000
3000
אני לא יכול אפילו להבעיר אותו באש - לקחו לי את המצית בשדה התעופה!
09:14
Suddenlyפִּתְאוֹם, 25 dollarsדולר for a Bigגָדוֹל Macמק mightאולי be a good dealעִסקָה.
178
536000
3000
פתאום, 25 דולר עבור ביג-מק יראה כמו עסקה לא רעה.
09:17
On the other handיד, if you're visitingמבקר an underdevelopedבִּלתִי מְפוּתָח countryמדינה,
179
539000
2000
מצד שני, אם אתם מבקרים במדינת עולם שלישי,
09:19
and 25 dollarsדולר buysקונה you a gourmetגורמה mealארוחה, it's exorbitantמוּפקָע for a Bigגָדוֹל Macמק.
180
541000
4000
וב-25 דולר תוכלו לקבל ארוחת גורמה מלאה, זה מופרז לשלם אותו דבר עבור ביג-מק.
09:23
Why were you all sure that the answerתשובה to the questionשְׁאֵלָה was no,
181
545000
3000
ולמה כולכם הייתם בטוחים שהתשובה לשאלה היא לא,
09:26
before I'd even told you anything about the contextהֶקשֵׁר?
182
548000
3000
לפני שאמרתי לכם משהו לגבי ההקשר?
09:29
Because mostרוב of you comparedבהשוואה the priceמחיר of this Bigגָדוֹל Macמק
183
551000
4000
כי מה שעשיתם זה להשוות את המחיר של ביג-מק כזה
09:33
to the priceמחיר you're used to payingמשלמים. Ratherבמקום זאת than askingשואל,
184
555000
3000
למחיר שאתם רגילים לשלם. במקום לשאול
09:36
"What elseאַחֵר can I do with my moneyכֶּסֶף," comparingהשוואת this investmentהַשׁקָעָה
185
558000
3000
מה עוד אני יכול לעשות עם הכסף שלי, להשוות את ההשקעה הזאת
09:39
to other possibleאפשרי investmentsהשקעות, you comparedבהשוואה to the pastעבר.
186
561000
4000
להשקעות אחרות, אתם השוויתם אותה לעבר.
09:43
And this is a systematicשִׁיטָתִי errorשְׁגִיאָה people make.
187
565000
2000
וזאת טעות נפוצה שאנשים עושים.
09:45
What you knewידע is, you paidשילם threeשְׁלוֹשָׁה dollarsדולר in the pastעבר; 25 is outrageousמְזַעזֵעַ.
188
567000
5000
אתם שילמתם שלושה דולר בעבר, לכן 25 זה מופרז.
09:50
This is an errorשְׁגִיאָה, and I can proveלְהוֹכִיחַ it to you by showingמראה
189
572000
2000
זאת שגיאה, ואני יכול להראות לכם
09:52
the kindsמיני of irrationalitiesאי-רציונליות to whichאיזה it leadsמוביל.
190
574000
2000
את חוסר ההיגיון שחשיבה כזאת מובילה אליו.
09:54
For exampleדוגמא, this is, of courseקוּרס,
191
576000
3000
והדוגמה, כמובן,
09:57
one of the mostרוב deliciousטָעִים מְאוֹד tricksטריקים in marketingשיווק,
192
579000
2000
היא שאחד הטריקים המוצלחים ביותר בעולם השיווק,
09:59
is to say something used to be higherגבוה יותר,
193
581000
2000
היא להגיד שמשהו היה יותר יקר קודם,
10:01
and suddenlyפִּתְאוֹם it seemsנראה like a very good dealעִסקָה.
194
583000
3000
ועכשיו הוא פתאום נראה כמו עסקה לא רעה בכלל.
10:04
When people are askedשאל about these two differentשונה jobsמקומות תעסוקה:
195
586000
3000
כששואלים אנשים על שתי אופציות לעבודה:
10:07
a jobעבודה where you make 60K, then 50K, then 40K,
196
589000
3000
עבודה שבה מרוויחים 60 אלף, אז 50 אלף, אז 40 אלף,
10:10
a jobעבודה where you're gettingמקבל a salaryשכר cutגזירה eachכל אחד yearשָׁנָה,
197
592000
2000
כלומר עבודה עם ירידה במשכורת כל שנה,
10:12
and one in whichאיזה you're gettingמקבל a salaryשכר increaseלהגביר,
198
594000
2000
או עבודה בה מקבלים עליה במשכורת כל שנה,
10:14
people like the secondשְׁנִיָה jobעבודה better than the first, despiteלמרות the factעוּבדָה
199
596000
4000
אנשים מעדיפים את האופציה השניה על הראשונה, למרות העובדה
10:18
they're all told they make much lessפָּחוּת moneyכֶּסֶף. Why?
200
600000
3000
שבסופו של דבר הם ירוויחו בה פחות. למה?
10:21
Because they had the senseלָחוּשׁ that decliningיורד wagesשכר are worseרע יותר
201
603000
4000
כי הם מרגישים ששכר יורד הוא גרוע יותר
10:25
than risingעוֹלֶה wagesשכר, even when the totalסה"כ amountכמות of wagesשכר is higherגבוה יותר
202
607000
4000
משכר שעולה, אפילו אם כמות השכר גבוהה יותר
10:29
in the decliningיורד periodפרק זמן. Here'sהנה anotherאַחֵר niceנֶחְמָד exampleדוגמא.
203
611000
4000
בתקופת הירידה. הנה דוגמה נחמדה נוספת.
10:33
Here'sהנה a $2,000 Hawaiianהוואי vacationחוּפשָׁה packageחֲבִילָה; it's now on saleמְכִירָה for 1,600.
204
615000
5000
הנה חבילת חופשה בהוואי של 2000 דולר; רק היום אפשר לקנות ב-1600 דולר.
10:38
Assumingבהנחה you wanted to go to Hawaiiהוואי, would you buyלִקְנוֹת this packageחֲבִילָה?
205
620000
3000
נגיד שממילא תכננתם לנסוע להוואי. תקנו?
10:41
Mostרוב people say they would. Here'sהנה a slightlyמְעַט differentשונה storyכַּתָבָה:
206
623000
4000
רוב האנשים יאמרו כן. הנה סיפור קצת שונה:
10:45
$2,000 Hawaiianהוואי vacationחוּפשָׁה packageחֲבִילָה is now on saleמְכִירָה for 700 dollarsדולר,
207
627000
4000
אותה חבילה של 2000 דולר עכשיו מוצעת למכירה ב-700 דולר.
10:49
so you decideלְהַחלִיט to mullלְהַרהֵר it over for a weekשָׁבוּעַ.
208
631000
2000
אתם מחליטים לחשוב על זה כמה ימים.
10:51
By the time you get to the ticketכַּרְטִיס agencyסוֹכְנוּת, the bestהטוב ביותר faresפארס are goneנעלם --
209
633000
2000
עד שאתם מגיעים לסוכן הנסיעות, המבצע נגמר -
10:53
the packageחֲבִילָה now costsעלויות 1,500. Would you buyלִקְנוֹת it? Mostרוב people say, no.
210
635000
5000
ועכשיו החבילה עולה 1500 דולר. תקנו? רוב האנשים יאמרו לא.
10:58
Why? Because it used to costעֲלוּת 700, and there's no way I'm payingמשלמים 1,500
211
640000
4000
למה? כי קודם זה עלה 700, ואין סיכוי שאני אשלם 1500
11:02
for something that was 700 last weekשָׁבוּעַ.
212
644000
3000
על משהו שעלה 700 לפני שבוע.
11:05
This tendencyמְגַמָה to compareלְהַשְׁווֹת to the pastעבר
213
647000
2000
הנטייה הזאת להשוות לעבר
11:07
is causingגורם people to passלַעֲבוֹר up the better dealעִסקָה. In other wordsמילים,
214
649000
4000
גורמת לאנשים לפספס את העסקה הטובה. במילים אחרות,
11:11
a good dealעִסקָה that used to be a great dealעִסקָה is not nearlyכמעט as good
215
653000
3000
עסקה טובה שהייתה פעם עסקה מצוינת, היא לא טובה מספיק
11:14
as an awfulנורא dealעִסקָה that was onceפַּעַם a horribleמַחרִיד dealעִסקָה.
216
656000
4000
לעומת עסקה גרועה שהייתה פעם איומה.
11:18
Here'sהנה anotherאַחֵר exampleדוגמא of how comparingהשוואת to the pastעבר
217
660000
2000
הנה דוגמה נוספת של איך שהשוואה לעבר
11:20
can befuddleמבולבל our decisionsהחלטות.
218
662000
4000
יכולה לבלבל לנו את ההחלטות.
11:24
Imagineלדמיין that you're going to the theaterתיאטרון.
219
666000
2000
דמיינו שאתם הולכים לתיאטרון.
11:26
You're on your way to the theaterתיאטרון.
220
668000
1000
אתם בדרככם לתיאטרון.
11:27
In your walletארנק you have a ticketכַּרְטִיס, for whichאיזה you paidשילם 20 dollarsדולר.
221
669000
2000
בארנק יש לכם כרטיס, עבורו שילמתם עשרים דולר.
11:29
You alsoגַם have a 20-dollar-דוֹלָר billשטר כסף.
222
671000
2000
ויש לכם גם שטר של עשרים דולר.
11:31
When you arriveלְהַגִיעַ at the theaterתיאטרון,
223
673000
2000
אתם מגיעים לתיאטרון,
11:33
you discoverלְגַלוֹת that somewhereאי שם alongלְאוֹרֶך the way you've lostאבד the ticketכַּרְטִיס.
224
675000
3000
ומגלים שבדרך איבדתם את הכרטיס.
11:36
Would you spendלְבַלוֹת your remainingנוֹתָר moneyכֶּסֶף on replacingהחלפה it?
225
678000
3000
האם תשתמשו בכסף כדי לקנות כרטיס חדש?
11:39
Mostרוב people answerתשובה, no.
226
681000
3000
רוב האנשים יאמרו לא.
11:42
Now, let's just changeשינוי one thing in this scenarioתַרחִישׁ.
227
684000
3000
עכשיו, בואו נשנה דבר אחד בסיטואציה הזאת.
11:45
You're on your way to the theaterתיאטרון,
228
687000
1000
אתם בדרככם לתיאטרון,
11:46
and in your walletארנק you have two 20-dollar-דוֹלָר billsשטרות.
229
688000
2000
ויש לכם בכיס שני שטרות של 20 דולר.
11:48
When you arriveלְהַגִיעַ you discoverלְגַלוֹת you've lostאבד one of them.
230
690000
2000
אתם מגיעים ומגלים שבדרך איבדתם אחד מהם.
11:50
Would you spendלְבַלוֹת your remainingנוֹתָר 20 dollarsדולר on a ticketכַּרְטִיס?
231
692000
2000
האם תשתמשו בשטר שנותר לכם כדי לקנות כרטיס?
11:52
Well, of courseקוּרס, I wentהלך to the theaterתיאטרון to see the playלְשַׂחֵק.
232
694000
3000
ובכן, כמובן! הרי הלכתי לתיאטרון כדי לראות את ההצגה.
11:55
What does the lossהֶפסֵד of 20 dollarsדולר alongלְאוֹרֶך the way have to do?
233
697000
3000
מה הקשר לזה שאיבדתי 20 דולר בדרך?
11:58
Now, just in caseמקרה you're not gettingמקבל it,
234
700000
3000
עכשיו, רק למקרה שלא תפסתם,
12:01
here'sהנה a schematicסכמטי of what happenedקרה, OK?
235
703000
2000
הנה תרשים של מה שקרה, בסדר?
12:03
(Laughterצחוק)
236
705000
1000
(צחוק מהקהל)
12:04
Alongלְאוֹרֶך the way, you lostאבד something.
237
706000
2000
בדרך איבדתם משהו.
12:06
In bothשניהם casesבמקרים, it was a pieceלְחַבֵּר of paperעיתון.
238
708000
2000
בשני המצבים, זאת הייתה פיסת נייר.
12:08
In one caseמקרה, it had a U.S. presidentנָשִׂיא on it; in the other caseמקרה it didn't.
239
710000
4000
במקרה אחד, הייתה עליו תמונתו של נשיא ארה"ב, במקרה השני לא הייתה.
12:12
What the hellגֵיהִנוֹם differenceהֶבדֵל should it make?
240
714000
2000
מה לעזאזל ההבדל?
12:14
The differenceהֶבדֵל is that when you lostאבד the ticketכַּרְטִיס you say to yourselfעַצמְךָ,
241
716000
3000
ההבדל הוא שכשאיבדתם את הכרטיס אמרתם לעצמכם,
12:17
I'm not payingמשלמים twiceפעמיים for the sameאותו thing.
242
719000
2000
"אני לא אשלם על אותו הדבר פעמיים."
12:19
You compareלְהַשְׁווֹת the costעֲלוּת of the playלְשַׂחֵק now -- 40 dollarsדולר --
243
721000
3000
אתם משווים את מחיר ההצגה כעת - 40 דולר -
12:22
to the costעֲלוּת that it used to have -- 20 dollarsדולר -- and you say it's a badרַע dealעִסקָה.
244
724000
5000
למחיר שלה בעבר - 20 דולר - ואתם חושבים שזאת עסקה גרועה.
12:27
Comparingהשוואה with the pastעבר causesגורם ל manyרב of the problemsבעיות
245
729000
4000
השוואה לעבר גורמת להרבה בעיות
12:31
that behavioralהתנהגותי economistsכלכלנים and psychologistsפסיכולוגים identifyלזהות
246
733000
3000
שכלכלנים ופסיכולוגים המתמקדים בהתנהגות
12:34
in people'sשל אנשים attemptsניסיונות to assignלְהַקְצוֹת valueערך.
247
736000
2000
מזהים באנשים שמנסים להעריך רווח.
12:36
But even when we compareלְהַשְׁווֹת with the possibleאפשרי, insteadבמקום זאת of the pastעבר,
248
738000
5000
אבל אפילו אם אנחנו משווים לכל האפשרויות, לא רק לעבר,
12:41
we still make certainמסוים kindsמיני of mistakesטעויות.
249
743000
2000
אנחנו עדיין עושים טעויות מסוימות.
12:43
And I'm going to showלְהַצִיג you one or two of them.
250
745000
2000
ואני הולך להראות לכם שתיים מהן.
12:45
One of the things we know about comparisonהשוואה:
251
747000
3000
דבר אחד שאנחנו יודעים לגבי השוואה הוא:
12:48
that when we compareלְהַשְׁווֹת one thing to the other, it changesשינויים its valueערך.
252
750000
3000
כאשר אנו משווים משהו למשהו אחר, הוא משנה את ערכו.
12:51
So in 1992, this fellowעָמִית, Georgeג 'ורג' Bushשיח, for those of us who were
253
753000
4000
ב-1992 הבחור הזה, ג'ורג' בוש, למי מכם שהיו
12:55
kindסוג of on the liberalלִיבֵּרָלִי sideצַד of the politicalפּוֹלִיטִי spectrumספֵּקטרוּם,
254
757000
3000
בצד הליברלי של הקשת הפוליטית,
12:58
didn't seemנראה like suchכגון a great guy.
255
760000
2000
לא נראה כמו בחור כל כך טוב.
13:00
Suddenlyפִּתְאוֹם, we're almostכִּמעַט longingגַעגוּעִים for him to returnלַחֲזוֹר.
256
762000
4000
פתאום, אנחנו כמעט מתחננים שהוא יחזור.
13:04
(Laughterצחוק)
257
766000
3000
(צחוק מהקהל)
13:07
The comparisonהשוואה changesשינויים how we evaluateלהעריך him.
258
769000
3000
ההשוואה משנה את איך שאנחנו מעריכים אותו.
13:10
Now, retailersקמעונאים knewידע this long before anybodyמִישֶׁהוּ elseאַחֵר did, of courseקוּרס,
259
772000
4000
הסוחרים הקטנים ידעו את זה לפני כולם, כמובן,
13:14
and they use this wisdomחוכמה to help you --
260
776000
2000
והם משתמשים בחוכמה הזאת כדי לעזור לכם,
13:16
spareנוֹסָף you the undueמוּפרָז burdenנטל of moneyכֶּסֶף.
261
778000
2000
להיפטר מהנטל החמור הזה שנקרא כסף.
13:18
And so a retailerקִמעוֹנַאִי, if you were to go into a wineיַיִן shopלִקְנוֹת
262
780000
3000
אז אם אתם נכנסים לחנות יין
13:21
and you had to buyלִקְנוֹת a bottleבקבוק of wineיַיִן,
263
783000
1000
ואתם רוצים לקנות בקבוק יין,
13:22
and you see them here for eightשמונה, 27 and 33 dollarsדולר, what would you do?
264
784000
4000
ויש שלושה בקבוקים - ב-8 דולר, ב-27 דולר וב-33 דולר. מה תקנו?
13:26
Mostרוב people don't want the mostרוב expensiveיָקָר,
265
788000
2000
רוב האנשים לא רוצים את היקר ביותר,
13:28
they don't want the leastהכי פחות expensiveיָקָר.
266
790000
2000
ולא את הזול ביותר,
13:30
So, they will optלִבחוֹר for the itemפריט in the middleאֶמצַע.
267
792000
2000
אז הם יקנו משהו בין לבין.
13:32
If you're a smartלִכאוֹב retailerקִמעוֹנַאִי, then, you will put a very expensiveיָקָר itemפריט
268
794000
3000
אם הסוחר חכם, הוא ישים על המדף בקבוק יקר מאוד
13:35
that nobodyאף אחד will ever buyלִקְנוֹת on the shelfמַדָף,
269
797000
2000
שאף אחד לא ירצה לקנות,
13:37
because suddenlyפִּתְאוֹם the $33 wineיַיִן doesn't look as expensiveיָקָר in comparisonהשוואה.
270
799000
6000
ופתאום היין ב-33 דולר לא נראה כל כך יקר בהשוואה.
13:43
So I'm tellingאומר you something you alreadyכְּבָר knewידע:
271
805000
1000
אני מספר לכם משהו שכבר ידעתם:
13:44
namelyכלומר, that comparisonהשוואה changesשינויים the valueערך of things.
272
806000
4000
השוואה משנה את ערכם של דברים.
13:48
Here'sהנה why that's a problemבְּעָיָה:
273
810000
1000
וזאת בעיה מהסיבה הבאה:
13:49
the problemבְּעָיָה is that when you get that $33 bottleבקבוק of wineיַיִן home,
274
811000
6000
זאת בעיה, כי כשתקחו את הבקבוק ב-33 דולר הזה הביתה,
13:55
it won'tרָגִיל matterחוֹמֶר what it used to be sittingיְשִׁיבָה on the shelfמַדָף nextהַבָּא to.
275
817000
4000
זה לא ישנה ליד מה הוא ישב על המדף כשהוא היה בחנות.
13:59
The comparisonsהשוואות we make when we are appraisingאומדן valueערך,
276
821000
5000
ההשוואות שאנחנו עושים כשאנחנו מעריכים רווח,
14:04
where we're tryingמנסה to estimateלְהַעֲרִיך how much we'llטוֹב like things,
277
826000
4000
כשאנחנו מנסים להעריך עד כמה נהנה מדברים מסוימים,
14:08
are not the sameאותו comparisonsהשוואות we'llטוֹב be makingהֲכָנָה when we consumeלִצְרוֹך them.
278
830000
3000
הן לא אותן השוואות שאנחנו עושים כשאנחנו משתמשים בהם בפועל.
14:11
This problemבְּעָיָה of shiftingהסטה comparisonsהשוואות can bedevilלְבַלבֵּל
279
833000
4000
הבעיה הזאת של השוואות משתנות יכולה לסבך
14:15
our attemptsניסיונות to make rationalרַצִיוֹנָלִי decisionsהחלטות.
280
837000
3000
את הניסיונות שלנו להחליט החלטות הגיוניות.
14:18
Let me just give you an exampleדוגמא.
281
840000
1000
אני אתן לכם דוגמה.
14:19
I have to showלְהַצִיג you something from my ownשֶׁלוֹ labמַעבָּדָה, so let me sneakלְהִתְגַנֵב this in.
282
841000
4000
אני חייב להראות לכם משהו מהמעבדה שלי, אז אגניב לכם את זה.
14:23
These are subjectsנושאים comingמגיע to an experimentלְנַסוֹת to be askedשאל
283
845000
2000
אלו אנשים שבאים לניסוי כדי להישאל
14:25
the simplestהפשוטה ביותר of all questionsשאלות:
284
847000
2000
את השאלה הפשוטה ביותר:
14:27
How much will you enjoyלהנות eatingאֲכִילָה potatoתפוח אדמה chipsצ'יפס one minuteדַקָה from now?
285
849000
4000
כמה הם יהנו לאכול תפוצ'יפס בעוד דקה מעכשיו?
14:31
They're sittingיְשִׁיבָה in a roomחֶדֶר with potatoתפוח אדמה chipsצ'יפס in frontחֲזִית of them.
286
853000
3000
הם יושבים בחדר עם שקית תפוצ'יפס מולם.
14:34
For some of the subjectsנושאים, sittingיְשִׁיבָה in the farרָחוֹק cornerפינה of a roomחֶדֶר
287
856000
3000
אצל חלק מהנבדקים, בפינת החדר ישנה
14:37
is a boxקופסא of Godivaגודייבה chocolatesשוקולדים, and for othersאחרים is a can of Spamספאם.
288
859000
5000
בונבוניירה של שוקולד גודאייבה, ואצל האחרים ישנה קופסת לוף.
14:42
In factעוּבדָה, these itemsפריטים that are sittingיְשִׁיבָה in the roomחֶדֶר changeשינוי
289
864000
4000
למעשה, החפצים הללו בפינת החדר משנים
14:46
how much the subjectsנושאים think they're going to enjoyלהנות the potatoתפוח אדמה chipsצ'יפס.
290
868000
3000
עד כמה הנבדקים מעריכים שהם יהנו מהתפוצ'יפס.
14:49
Namelyכלומר, those who are looking at Spamספאם
291
871000
2000
כלומר, אלו שמסתכלים בקופסת הלוף
14:51
think potatoתפוח אדמה chipsצ'יפס are going to be quiteדַי tastyטָעִים;
292
873000
2000
חושבים שהתפוצ'יפס יהיה מאוד טעים;
14:53
those who are looking at Godivaגודייבה chocolateשׁוֹקוֹלַד
293
875000
2000
אלו שמסתכלים בשוקולד
14:55
think they won'tרָגִיל be nearlyכמעט so tastyטָעִים.
294
877000
2000
לא חושבים שהתפוצ'יפס יהיה עד כדי כך טעים.
14:57
Of courseקוּרס, what happensקורה when they eatלאכול the potatoתפוח אדמה chipsצ'יפס?
295
879000
2000
אבל כמובן, מה קורה כשהם אוכלים את התפוצ'יפס?
14:59
Well, look, you didn't need a psychologistפְּסִיכוֹלוֹג to tell you that
296
881000
3000
טוב, תראו, אתם לא צריכים פסיכולוג שיספר לכם
15:02
when you have a mouthfulמְלוֹא הַפֶּה of greasyשמנוני, saltyמָלוּחַ, crispyפריך, deliciousטָעִים מְאוֹד snacksחֲטִיפִים,
297
884000
4000
שכשאתם אוכלים חופן של חטיפים מלוחים, משומנים, פריכים וטעימים,
15:06
what's sittingיְשִׁיבָה in the cornerפינה of the roomחֶדֶר
298
888000
1000
מה שיושב באותו רגע בפינת החדר
15:07
makesעושה not a damnלעזאזל bitbit of differenceהֶבדֵל to your gustatoryגס experienceניסיון.
299
889000
5000
לא ישנה אפילו טיפה לחוויית הטעם שלכם.
15:12
Nonethelessבְּכָל זֹאת, theirשֶׁלָהֶם predictionsתחזיות are pervertedמְסוּלָף by a comparisonהשוואה
300
894000
4000
למרות זאת, התחזיות שלכם מושפעות מהשוואה
15:16
that then does not carryלשאת throughדרך and changeשינוי theirשֶׁלָהֶם experienceניסיון.
301
898000
4000
שבסופו של דבר לא תשנה את החוויה שלכם.
15:20
You've all experiencedמְנוּסֶה this yourselfעַצמְךָ, even if you've never come
302
902000
2000
כולכם התנסיתם בזה בעצמכם, גם אם אף פעם לא באתם
15:22
into our labמַעבָּדָה to eatלאכול potatoתפוח אדמה chipsצ'יפס. So here'sהנה a questionשְׁאֵלָה:
303
904000
3000
למעבדה שלנו לאכול תפוצ'יפס. הנה שאלה:
15:25
You want to buyלִקְנוֹת a carאוטו stereoסטריאו.
304
907000
2000
אתם רוצים לקנות רדיו למכונית.
15:27
The dealerסוֹחֵר nearליד your houseבַּיִת sellsמוכרת this particularמיוחד stereoסטריאו for 200 dollarsדולר,
305
909000
5000
החנות לידכם מוכרת את הרדיו הזה ב-200 דולר,
15:32
but if you driveנהיגה acrossלְרוֹחָב townהעיר, you can get it for 100 bucksדולר.
306
914000
3000
אבל אם תסעו לקצה השני של העיר, תוכלו לקנות אותו ב-100 דולר.
15:35
So would you driveנהיגה to get 50 percentאָחוּז off, savingחִסָכוֹן 100 dollarsדולר?
307
917000
3000
האם תסעו לקצה השני של העיר כדי לחסוך 100 דולר?
15:38
Mostרוב people say they would.
308
920000
2000
רוב האנשים יגידו שכן.
15:40
They can't imagineלדמיין buyingקְנִיָה it for twiceפעמיים the priceמחיר
309
922000
2000
הם לא יכולים לדמיין שהם יקנו במחיר כפול
15:42
when, with one tripטיול acrossלְרוֹחָב townהעיר, they can get it for halfחֲצִי off.
310
924000
4000
כשאפשר לקבל 50% הנחה אחרי נסיעה קצרה בעיר.
15:46
Now, let's imagineלדמיין insteadבמקום זאת you wanted to buyלִקְנוֹת a carאוטו that had a stereoסטריאו,
311
928000
4000
עכשיו, דמיינו שאתם רוצים לקנות מכונית שלמה,
15:50
and the dealerסוֹחֵר nearליד your houseבַּיִת had it for 31,000.
312
932000
2000
והחנות לידכם מוכרת את המכונית הזאת ב-31,000 דולר.
15:52
But if you droveנסע acrossלְרוֹחָב townהעיר, you could get it for 30,900.
313
934000
5000
אבל אם תסעו לקצה השני של העיר, תוכלו לקנות אותה ב-30,900 דולר.
15:57
Would you driveנהיגה to get it? At this pointנְקוּדָה, 0.003 savingsחיסכון -- the 100 dollarsדולר.
314
939000
4000
האם תסעו כדי לקבל הנחה של 0.3%, מאה דולר?
16:01
Mostרוב people say, no, I'm going to schlepסוחב acrossלְרוֹחָב townהעיר
315
943000
2000
רוב האנשים יגידו לא, אני לא מתכוון לנסוע לקצה השני של העיר
16:03
to saveלשמור 100 bucksדולר on the purchaseלִרְכּוֹשׁ of a carאוטו?
316
945000
3000
רק בשביל הנחה של 100 דולר על מכונית.
16:06
This kindסוג of thinkingחושב drivesכוננים economistsכלכלנים crazyמְטוּרָף, and it should.
317
948000
4000
החשיבה הזאת מוציאה כלכלנים מדעתם, ולא בכדי.
16:10
Because this 100 dollarsדולר that you saveלשמור -- helloשלום! --
318
952000
4000
כי - הלו! - מאה הדולר שחסכתם
16:14
doesn't know where it cameבא from.
319
956000
2000
לא יודעים מאיפה הם הגיעו.
16:16
It doesn't know what you savedנשמר it on.
320
958000
2000
הם לא יודעים על מה חסכתם אותם.
16:18
When you go to buyלִקְנוֹת groceriesמצרכים with it, it doesn't go,
321
960000
2000
כשאתם הולכים לקנות איתם במכולת, הם לא אומרים,
16:20
I'm the moneyכֶּסֶף savedנשמר on the carאוטו stereoסטריאו, or,
322
962000
3000
"אהה, אני הכסף שחסכת על הרדיו"
16:23
I'm the dumbמְטוּמטָם moneyכֶּסֶף savedנשמר on the carאוטו. It's moneyכֶּסֶף.
323
965000
4000
או "אני הכסף שחסכת על המכונית". זה כסף.
16:27
And if a driveנהיגה acrossלְרוֹחָב townהעיר is worthשִׁוּוּי 100 bucksדולר, it's worthשִׁוּוּי 100 bucksדולר
324
969000
3000
ואם נסיעה לקצה השני של העיר שווה 100 דולר, אז זה מה שהיא שווה
16:30
no matterחוֹמֶר what you're savingחִסָכוֹן it on. People don't think that way.
325
972000
3000
בלי קשר לאיך אתם חוסכים אותם. אנשים לא חושבים ככה.
16:33
That's why they don't know whetherהאם theirשֶׁלָהֶם mutualהֲדָדִי fundקֶרֶן managerמנהל
326
975000
2000
לכן לא אכפת להם האם השותף העסקי שלהם
16:35
is takingלְקִיחָה 0.1 percentאָחוּז or 0.15 percentאָחוּז of theirשֶׁלָהֶם investmentהַשׁקָעָה,
327
977000
5000
לוקח 0.1% או 0.15% מההשקעה שלהם,
16:40
but they clipלְקַצֵץ couponsקופונים to saveלשמור one dollarדוֹלָר off of toothpasteמשחת שיניים.
328
982000
3000
אבל הם אוספים קופונים כדי לחסוך כמה פרוטות על משחת שיניים.
16:43
Now, you can see, this is the problemבְּעָיָה of shiftingהסטה comparisonsהשוואות,
329
985000
3000
עכשיו, כפי שאתם רואים, זאת הבעיה של השוואות משתנות,
16:46
because what you're doing is, you're comparingהשוואת the 100 bucksדולר
330
988000
3000
כי אתם משווים את 100 הדולר הללו
16:49
to the purchaseלִרְכּוֹשׁ that you're makingהֲכָנָה,
331
991000
2000
לרכישה שאתם מבצעים,
16:51
but when you go to spendלְבַלוֹת that moneyכֶּסֶף you won'tרָגִיל be makingהֲכָנָה that comparisonהשוואה.
332
993000
4000
אבל מרגע שתוציאו את הכסף, לא תעשו יותר את ההשוואה הזאת.
16:55
You've all had this experienceניסיון.
333
997000
2000
כולכם חוויתם את זה לפחות פעם אחת.
16:57
If you're an Americanאֲמֶרִיקָאִי, for exampleדוגמא, you've probablyכנראה traveledנסעתי in Franceצָרְפַת.
334
999000
4000
אם אתם אמריקאים, לדוגמה, בטח הייתם מתישהו בטיול בצרפת.
17:01
And at some pointנְקוּדָה you mayמאי have metנפגש a coupleזוּג
335
1003000
2000
ובשלב כלשהו פגשתם זוג
17:03
from your ownשֶׁלוֹ hometownעיר הולדתו, and you thought,
336
1005000
1000
שהגיע מאותה עיר כמוכם, וחשבתם לעצמכם,
17:04
"Oh, my God, these people are so warmחַם. They're so niceנֶחְמָד to me.
337
1006000
5000
"בחיי, האנשים האלה כל כך נחמדים אליי.
17:09
I mean, comparedבהשוואה to all these people who hateשִׂנאָה me
338
1011000
2000
"בהשוואה לכל האנשים האלה פה ששונאים אותי
17:11
when I try to speakלְדַבֵּר theirשֶׁלָהֶם languageשפה and hateשִׂנאָה me more when I don't,
339
1013000
3000
"כשאני מנסה לדבר את השפה שלהם, ושונאים אותי יותר כשאני לא,
17:14
these people are just wonderfulנִפלָא." And so you tourסיור Franceצָרְפַת with them,
340
1016000
3000
"האנשים האלה נפלאים." ואז אתם מטיילים איתם בצרפת,
17:17
and then you get home and you inviteלהזמין them over for dinnerאֲרוּחַת עֶרֶב,
341
1019000
2000
וכשאתם חוזרים הביתה אתם מזמינים אותם לארוחה,
17:19
and what do you find?
342
1021000
1000
ומה אתם מגלים?
17:20
Comparedבהשוואה to your regularרגיל friendsחברים,
343
1022000
2000
בהשוואה לחברים הרגילים שלכם,
17:22
they are boringמְשַׁעֲמֵם and dullמשעמם, right? Because in this newחָדָשׁ contextהֶקשֵׁר,
344
1024000
4000
הם משעממים, נכון? כי בהקשר החדש הזה,
17:26
the comparisonהשוואה is very, very differentשונה. In factעוּבדָה, you find yourselfעַצמְךָ
345
1028000
4000
ההשוואה מאוד שונה. למעשה, אתם כל כך לא אוהבים אותם
17:30
dislikingלא אוהב them enoughמספיק almostכִּמעַט to qualifyזכאי for Frenchצָרְפָתִית citizenshipאֶזרָחוּת.
346
1032000
3000
שכבר הייתם מעדיפים להשאיר אותם בצרפת.
17:34
Now, you have exactlyבְּדִיוּק the sameאותו problemבְּעָיָה when you shopלִקְנוֹת for a stereoסטריאו.
347
1036000
3000
יש לכם בדיוק אותה בעיה כשאתם מחפשים לקנות רמקולים.
17:37
You go to the stereoסטריאו storeחֲנוּת, you see two setsסטים of speakersרמקולים --
348
1039000
3000
אתם הולכים לחנות, ורואים שני סטים של רמקולים -
17:40
these bigגָדוֹל, boxyמרובע, monolithsמונוליטים, and these little, sleekלְהַחלִיק speakersרמקולים,
349
1042000
4000
הענקיים והמאסיביים לעומת הקטנים והמבריקים,
17:44
and you playלְשַׂחֵק them, and you go, you know, I do hearלִשְׁמוֹעַ a differenceהֶבדֵל:
350
1046000
2000
ואתם מנסים את שניהם, ושומעים הבדל:
17:46
the bigגָדוֹל onesיחידות soundנשמע a little better.
351
1048000
2000
הגדולים יותר נשמעים יותר טוב.
17:48
And so you buyלִקְנוֹת them, and you bringלְהָבִיא them home,
352
1050000
2000
ואתם קונים אותם, מביאים אותם הביתה,
17:50
and you entirelyלַחֲלוּטִין violateלְהָפֵר the décorcor of your houseבַּיִת.
353
1052000
3000
והם לגמרי הורסים את העיצוב של הבית שלכם.
17:53
And the problemבְּעָיָה, of courseקוּרס, is that this comparisonהשוואה you madeעָשׂוּי in the storeחֲנוּת
354
1055000
4000
והבעיה היא, כמובן, שההשוואה שעשיתם בחנות
17:57
is a comparisonהשוואה you'llאתה never make again.
355
1059000
2000
היא השוואה שלא תעשו יותר לעולם.
17:59
What are the oddsקְטָטָה that yearsשנים laterיותר מאוחר you'llאתה turnלפנות on the stereoסטריאו and go,
356
1061000
2000
מה הסיכויים שתשמעו משהו ברמקולים ותחשבו לעצמכם -
18:01
"Soundsנשמע so much better than those little onesיחידות,"
357
1063000
3000
"הם נשמעים הרבה יותר טוב מהקטנים ההם,"
18:04
whichאיזה you can't even rememberלִזכּוֹר hearingשמיעה.
358
1066000
2000
כשאתם בכלל לא זוכרים איך הם נשמעו.
18:06
The problemבְּעָיָה of shiftingהסטה comparisonsהשוואות is even more difficultקָשֶׁה
359
1068000
3000
הבעיה של השוואות משתנות אפילו יותר קשה
18:09
when these choicesבחירות are arrayedעָרוּך over time.
360
1071000
3000
כשהבחירות האלה נפרשות לאורך זמן.
18:12
People have a lot of troubleצרות makingהֲכָנָה decisionsהחלטות
361
1074000
3000
לאנשים ישנה בעיה להחליט החלטות
18:15
about things that will happenלִקְרוֹת at differentשונה pointsנקודות in time.
362
1077000
3000
לגבי דברים שיקרו בנקודות שונות על ציר הזמן.
18:18
And what psychologistsפסיכולוגים and behavioralהתנהגותי economistsכלכלנים have discoveredגילה
363
1080000
2000
ומה שפסיכולוגים וכלכלנים התנהגותיים גילו הוא
18:20
is that by and largeגָדוֹל people use two simpleפָּשׁוּט rulesכללים.
364
1082000
3000
שבגדול אנשים מפעילים שני חוקים פשוטים.
18:23
So let me give you one very easyקַל problemבְּעָיָה, a secondשְׁנִיָה very easyקַל problemבְּעָיָה
365
1085000
4000
אז אני אתן לכם בעיה קלה, עוד בעיה קלה
18:27
and then a thirdשְׁלִישִׁי, hardקָשֶׁה, problemבְּעָיָה.
366
1089000
1000
ובעיה שלישית ממש קשה.
18:28
Here'sהנה the first easyקַל problemבְּעָיָה:
367
1090000
3000
הנה הבעיה הראשונה:
18:31
You can have 60 dollarsדולר now or 50 dollarsדולר now. Whichאיזה would you preferלְהַעֲדִיף?
368
1093000
3000
אתם יכולים לקבל עכשיו 50 או 60 דולר. מה אתם מעדיפים?
18:34
This is what we call a one-itemפריט אחד IQמְנַת הַמִשׂכָּל testמִבְחָן, OK?
369
1096000
3000
זה מה שנקרא מבחן דפ"ר בשאלה אחת, כן?
18:37
All of us, I hopeלְקַווֹת, preferלְהַעֲדִיף more moneyכֶּסֶף, and the reasonסיבה is,
370
1099000
3000
כולנו, אני מקווה, מעדיפים יותר כסף, והסיבה היא
18:40
we believe more is better than lessפָּחוּת.
371
1102000
3000
שאנחנו מאמינים שיותר עדיף על פחות.
18:43
Here'sהנה the secondשְׁנִיָה problemבְּעָיָה:
372
1105000
1000
הנה הבעיה השניה:
18:44
You can have 60 dollarsדולר todayהיום or 60 dollarsדולר in a monthחוֹדֶשׁ. Whichאיזה would you preferלְהַעֲדִיף?
373
1106000
4000
אתם יכולים לקבל 60 דולר היום, או 60 דולר בעוד חודש. מה אתם מעדיפים?
18:48
Again, an easyקַל decisionהַחְלָטָה,
374
1110000
2000
שוב, החלטה פשוטה,
18:50
because we all know that now is better than laterיותר מאוחר.
375
1112000
4000
כי כולנו יודעים שעכשיו עדיף על אחר כך.
18:54
What's hardקָשֶׁה in our decision-makingקבלת החלטות is when these two rulesכללים conflictסְתִירָה.
376
1116000
3000
זה הופך להיות קשה כששני החוקים הללו מתנגשים.
18:57
For exampleדוגמא, when you're offeredמוּצָע 50 dollarsדולר now or 60 dollarsדולר in a monthחוֹדֶשׁ.
377
1119000
4000
לדוגמה, אם מציעים לכם 50 דולר עכשיו או 60 דולר בעוד חודש.
19:01
This typifiesמאפיין a lot of situationsמצבים in life in whichאיזה you will gainלְהַשִׂיג
378
1123000
3000
זה נפוץ במצבים בחיים בהם תרוויחו יותר אם תחכו
19:04
by waitingהַמתָנָה, but you have to be patientסבלני.
379
1126000
3000
אבל אתם צריכים לחכות בסבלנות.
19:07
What do we know? What do people do in these kindsמיני of situationsמצבים?
380
1129000
3000
מה אנחנו יודעים? מה אנשים עושים במצבים כאלה?
19:10
Well, by and largeגָדוֹל people are enormouslyמְאוֹד מְאוֹד impatientחסר סבלנות.
381
1132000
4000
ובכן, בגדול אנשים הם מאוד חסרי סבלנות.
19:14
That is, they requireלִדרוֹשׁ interestריבית ratesתעריפים in the hundredמֵאָה
382
1136000
3000
כלומר, הם צריכים תשואת ריבית של מאות
19:17
or thousandsאלפים of percentsאחוזים in orderלהזמין to delayלְעַכֵּב gratificationשְׂבִיעוּת
383
1139000
4000
או אלפי אחוזים כדי שיידחו את הסיפוקים שלהם
19:21
and wait untilעד nextהַבָּא monthחוֹדֶשׁ for the extraתוֹסֶפֶת 10 dollarsדולר.
384
1143000
4000
ויחכו עד החודש הבא כדי לקבל עוד 10 דולר.
19:25
Maybe that isn't so remarkableראוי לציון, but what is remarkableראוי לציון is
385
1147000
3000
אולי זה לא כל כך מדהים, אבל מה שמדהים
19:28
how easyקַל it is to make this impatienceחוֹסֶר סַבְלָנוּת go away by simplyבפשטות changingמִשְׁתַנֶה
386
1150000
4000
הוא שקל לשנות את חוסר הסבלנות הזה בעזרת שינוי פשוט
19:32
when the deliveryמְסִירָה of these monetaryכַּספִּי unitsיחידות will happenלִקְרוֹת.
387
1154000
4000
של מועדי קבלת הרווחים האלה.
19:36
Imagineלדמיין that you can have 50 dollarsדולר in a yearשָׁנָה -- that's 12 monthsחודשים --
388
1158000
3000
דמיינו שמציעים לכם 50 דולר עוד שנה, 12 חודשים,
19:39
or 60 dollarsדולר in 13 monthsחודשים.
389
1161000
3000
או 60 דולר עוד 13 חודשים.
19:42
What do we find now?
390
1164000
1000
מה אנחנו מגלים עכשיו?
19:43
People are gladlyבשמחה willingמוּכָן to wait: as long as they're waitingהַמתָנָה 12,
391
1165000
3000
אנשים יחכו בשמחה. מאחר שהם ממילא מחכים 12 חודשים,
19:46
they mightאולי as well wait 13.
392
1168000
2000
למה לא לחכות 13?
19:48
What makesעושה this dynamicדִינָמִי inconsistencyחוסר עקביות happenלִקְרוֹת?
393
1170000
3000
מה גורם לחוסר ההיגיון הזה?
19:51
Comparisonהשוואה. Troublingמטריד comparisonהשוואה. Let me showלְהַצִיג you.
394
1173000
4000
השוואה. השוואה מבלבלת. אני אראה לכם.
19:55
This is just a graphגרָף showingמראה the resultsתוצאות that I just suggestedמוּצָע
395
1177000
3000
זה גרף שמראה את התוצאות שלטענתי
19:58
you would showלְהַצִיג if I gaveנתן you time to respondלְהָגִיב, whichאיזה is,
396
1180000
2000
אתם תציגו אם הייתי אוסף מכם תשובות, והיא
20:00
people find that the subjectiveסובייקטיבית valueערך of 50 is higherגבוה יותר
397
1182000
3000
שאנשים מוצאים את הערך הסובייקטיבי של 50 דולר גבוה
20:03
than the subjectiveסובייקטיבית valueערך of 60 when they'llהם יהיו be deliveredנמסר in now
398
1185000
4000
מהערך הסובייקטיבי של 60 דולר אם יקבלו אותם עכשיו או בעוד חודש, בהתאמה
20:07
or one monthחוֹדֶשׁ, respectivelyבהתאמה -- a 30-day-יְוֹם delayלְעַכֵּב --
399
1189000
2000
- דחייה של שלושים יום.
20:09
but they showלְהַצִיג the reverseלַהֲפוֹך patternתַבְנִית when you pushלִדחוֹף the entireשלם decisionהַחְלָטָה
400
1191000
4000
לעומת זאת, הם מראים התנהגות הפוכה לחלוטין כשמסיטים את ההחלטה
20:13
off into the futureעתיד a yearשָׁנָה.
401
1195000
3000
קדימה אל העתיד בשנה שלמה.
20:16
Now, why in the worldעוֹלָם do you get this patternתַבְנִית of resultsתוצאות?
402
1198000
4000
למה אנחנו מקבלים כאלו תוצאות?
20:20
These guys can tell us.
403
1202000
1000
החבר'ה האלה יכולים לעזור לנו.
20:21
What you see here are two ladsבחורים,
404
1203000
3000
אתם רואים פה שני בחורים,
20:24
one of them largerיותר גדול than the other: the firemanכַּבַּאי and the fiddlerכַּנָר.
405
1206000
3000
אחד גדול מהשני: הכבאי והכנר.
20:27
They are going to recedeלָסֶגֶת towardsלִקרַאת the vanishingהולך ונעלם pointנְקוּדָה in the horizonהאופק,
406
1209000
3000
הם הולכים להצטמק לעבר נקודת המגוז שבאופק,
20:30
and I want you to noticeהודעה two things.
407
1212000
2000
ואני רוצה שתשימו לב לשני דברים.
20:32
At no pointנְקוּדָה will the firemanכַּבַּאי look tallerגבוהה יותר than the fiddlerכַּנָר. No pointנְקוּדָה.
408
1214000
6000
הכבאי אף פעם לא ייראה גדול מהכנר,
20:38
Howeverלמרות זאת, the differenceהֶבדֵל betweenבֵּין them seemsנראה to be gettingמקבל smallerקטן יותר.
409
1220000
3000
אבל נראה כאילו ההבדל ביניהם קטן עם הזמן.
20:41
First it's an inchאִינְטשׁ in your viewנוף, then it's a quarter-inchרבע אינץ',
410
1223000
3000
בהתחלה אתם רואים הבדל של 3 ס"מ, אחר כך סנטימטר אחד
20:44
then a half-inchחצי אינץ, and then finallyסוף כל סוף they go off the edgeקָצֶה of the earthכדור הארץ.
411
1226000
4000
אחר כך חצי סנטימטר, ובסוף הם נעלמים.
20:48
Here are the resultsתוצאות of what I just showedparagraphs you.
412
1230000
3000
הנה התוצאות של מה שהראיתי לכם.
20:51
This is the subjectiveסובייקטיבית heightגוֹבַה --
413
1233000
2000
זה גובה סובייקטיבי -
20:53
the heightגוֹבַה you saw of these guys at variousשׁוֹנִים pointsנקודות.
414
1235000
3000
הגובה שראיתם בנקודות שונות.
20:56
And I want you to see that two things are trueנָכוֹן.
415
1238000
2000
ותראו ששני דברים אכן נשמרים.
20:58
One, the fartherרחוק יותר away they are, the smallerקטן יותר they look;
416
1240000
3000
ראשית, ככל שהם יותר רחוקים הם יותר קטנים;
21:01
and two, the firemanכַּבַּאי is always biggerגדול יותר than the fiddlerכַּנָר.
417
1243000
2000
שנית, הכבאי תמיד גדול מהכנר.
21:03
But watch what happensקורה when we make some of them disappearלְהֵעָלֵם. Right.
418
1245000
6000
אבל תראו מה קורה כשאנחנו מעלימים את חלקם.
21:09
At a very closeלִסְגוֹר distanceמֶרְחָק, the fiddlerכַּנָר looksנראה tallerגבוהה יותר than the firemanכַּבַּאי,
419
1251000
3000
במרחקים קטנים, הכנר נראה גדול מהכבאי,
21:12
but at a farרָחוֹק distanceמֶרְחָק
420
1254000
2000
אבל במרחקים גדולים
21:14
theirשֶׁלָהֶם normalנוֹרמָלִי, theirשֶׁלָהֶם trueנָכוֹן, relationsהיחסים are preservedהשתמר.
421
1256000
3000
היחסים האמיתיים ביניהם נשמרים.
21:17
As Platoאפלטון said, what spaceמֶרחָב is to sizeגודל, time is to valueערך.
422
1259000
5000
כפי שאפלטון אמר, מרחק משפיע על גודל כפי שזמן משפיע על ערך.
21:22
These are the resultsתוצאות of the hardקָשֶׁה problemבְּעָיָה I gaveנתן you:
423
1264000
5000
הנה התוצאות של הבעיה שנתתי לכם:
21:27
60 now or 50 in a monthחוֹדֶשׁ?
424
1269000
2000
50 עכשיו או 60 בעוד חודש?
21:29
And these are subjectiveסובייקטיבית valuesערכים,
425
1271000
1000
והנה הערכים הסובייקטיביים,
21:30
and what you can see is, our two rulesכללים are preservedהשתמר.
426
1272000
2000
ואתם יכולים לראות ששני החוקים שלנו נשמרים.
21:32
People always think more is better than lessפָּחוּת:
427
1274000
2000
אנשים תמיד חושבים שעדיף יותר על פחות.
21:34
60 is always better than 50,
428
1276000
2000
60 דולר תמיד עדיפים על 50 דולר;
21:36
and they always think now is better than laterיותר מאוחר:
429
1278000
2000
והם תמיד חושבים שעכשיו עדיף על אחר כך:
21:38
the barsבארים on this sideצַד are higherגבוה יותר than the barsבארים on this sideצַד.
430
1280000
3000
העמודות בצד הזה גבוהות מהעמודות בצד ההוא.
21:41
Watch what happensקורה when we dropיְרִידָה some out.
431
1283000
3000
תראו מה קורה כשנעלים את חלקם.
21:44
Suddenlyפִּתְאוֹם we have the dynamicדִינָמִי inconsistencyחוסר עקביות that puzzledנבוך us.
432
1286000
3000
פתאום מופיע חוסר העקביות ההוא.
21:47
We have the tendencyמְגַמָה for people to go for 50 dollarsדולר now
433
1289000
4000
יש לנו נטייה של אנשים להעדיף 50 דולר עכשיו
21:51
over waitingהַמתָנָה a monthחוֹדֶשׁ, but not if that decisionהַחְלָטָה is farרָחוֹק in the futureעתיד.
434
1293000
3000
במקום לחכות חודש, אבל לא אם ההחלטה היא בעוד הרבה זמן.
21:54
Noticeהודעה something interestingמעניין that this impliesמרמז -- namelyכלומר, that
435
1296000
4000
שימו לב למה שמתחייב מכך -
21:58
when people get to the futureעתיד, they will changeשינוי theirשֶׁלָהֶם mindsמוחות.
436
1300000
4000
שכשאנשים מגיעים לעתיד, הם ישנו את דעתם.
22:02
That is, as that monthחוֹדֶשׁ 12 approachesגישות, you will say,
437
1304000
3000
כלומר, בעוד 12 חודשים, אתם תגידו,
22:05
what was I thinkingחושב, waitingהַמתָנָה an extraתוֹסֶפֶת monthחוֹדֶשׁ for 60 dollarsדולר?
438
1307000
3000
"מה לעזאזל חשבתי כשהחלטתי לחכות חודש?
22:08
I'll take the 50 dollarsדולר now.
439
1310000
3000
"אני אקח 50 דולר עכשיו."
22:11
Well, the questionשְׁאֵלָה with whichאיזה I'd like to endסוֹף is this:
440
1313000
3000
הנה השאלה האחרונה שלי להיום:
22:14
If we're so damnלעזאזל stupidמְטוּפָּשׁ, how did we get to the moonירח?
441
1316000
3000
אם אנחנו כל כך טיפשים, איך הגענו לירח?
22:17
Because I could go on for about two hoursשעות with evidenceעֵדוּת
442
1319000
3000
כי אני יכול להמשיך לדבר שעות ולהציג ראיות
22:20
of people'sשל אנשים inabilityחוסר יכולת to estimateלְהַעֲרִיך oddsקְטָטָה and inabilityחוסר יכולת to estimateלְהַעֲרִיך valueערך.
443
1322000
6000
של חוסר היכולת של אנשים להעריך רווח וסיכוי.
22:26
The answerתשובה to this questionשְׁאֵלָה, I think, is an answerתשובה you've alreadyכְּבָר heardשמע
444
1328000
2000
התשובה לשאלה הזאת היא תשובה שכבר שמעתם
22:28
in some of the talksשיחות, and I dareלְהַעֵז say you will hearלִשְׁמוֹעַ again:
445
1330000
2000
בחלק מהשיחות, ואני חושב שתשמעו שוב:
22:30
namelyכלומר, that our brainsמוֹחַ were evolvedהתפתח for a very differentשונה worldעוֹלָם
446
1332000
4000
המוחות שלנו התפתחו עבור עולם ששונה מאוד מהעולם
22:34
than the one in whichאיזה we are livingחַי.
447
1336000
2000
שאנחנו חיים בו כיום.
22:36
They were evolvedהתפתח for a worldעוֹלָם
448
1338000
2000
הם התפתחו לעולם
22:38
in whichאיזה people livedחי in very smallקָטָן groupsקבוצות,
449
1340000
2000
שאנשים חיו בו בקבוצות קטנות,
22:40
rarelyלעתים רחוקות metנפגש anybodyמִישֶׁהוּ who was terriblyנוֹרָא differentשונה from themselvesעצמם,
450
1342000
3000
כמעט לא פגשו אף אחד ששונה מהם באופן מיוחד,
22:43
had ratherבמקום shortקצר livesחיים in whichאיזה there were fewמְעַטִים choicesבחירות
451
1345000
3000
חיו חיים קצרים עם מעט מאוד בחירות
22:46
and the highestהכי גבוה priorityעדיפות was to eatלאכול and mateבן זוג todayהיום.
452
1348000
5000
ודאגתם העיקרית הייתה לאכול ולהתרבות.
22:51
Bernoulli'sברנולי giftמתנה, Bernoulli'sברנולי little formulaנוּסחָה, allowsמאפשרים us, it tellsאומר us
453
1353000
5000
המתנה של ברנולי, הנוסחה, מספרת לנו
22:56
how we should think in a worldעוֹלָם for whichאיזה natureטֶבַע never designedמְעוּצָב us.
454
1358000
5000
איך עלינו לחשוב בעולם שהטבע לא תכנן עבורנו.
23:01
That explainsמסביר why we are so badרַע at usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני it, but it alsoגַם explainsמסביר
455
1363000
4000
זה מסביר למה אנחנו לא משתמשים בה, זה גם מסביר
23:05
why it is so terriblyנוֹרָא importantחָשׁוּב that we becomeהפכו good, fastמָהִיר.
456
1367000
5000
למה מאוד חשוב שנתחיל להשתמש בה, ומהר.
23:10
We are the only speciesמִין on this planetכוכב לכת
457
1372000
2000
אנחנו המין היחיד על הכוכב הזה
23:12
that has ever heldמוּחזָק its ownשֶׁלוֹ fateגוֹרָל in its handsידיים.
458
1374000
4000
שמחזיק את גורלו בידיו שלו.
23:16
We have no significantמשמעותי predatorsחיות טרף,
459
1378000
2000
אין לנו שום טורפים משמעותיים,
23:18
we're the mastersאדונים of our physicalגוּפָנִי environmentסביבה;
460
1380000
2000
אנחנו שולטים בסביבתנו;
23:20
the things that normallyבדרך כלל causeגורם speciesמִין to becomeהפכו extinctנִכחָד
461
1382000
3000
כל הדברים שבדרך כלל מכחידים מינים
23:23
are no longerארוך יותר any threatאִיוּם to us.
462
1385000
3000
כבר לא מאיימים עלינו.
23:26
The only thing -- the only thing -- that can destroyלהרוס us and doomאֲבַדוֹן us
463
1388000
5000
הדבר היחיד שיכול להרוס ולהחריב אותנו
23:31
are our ownשֶׁלוֹ decisionsהחלטות.
464
1393000
2000
הוא ההחלטות שלנו.
23:33
If we're not here in 10,000 yearsשנים, it's going to be because
465
1395000
4000
אם אנחנו נוכחד תוך 10,000 שנים, זה יהיה משום
23:37
we could not take advantageיתרון of the giftמתנה givenנָתוּן to us
466
1399000
4000
שלא נשכיל להשתמש במתנה שנתן לנו
23:41
by a youngצָעִיר Dutchהוֹלַנדִי fellowעָמִית in 1738,
467
1403000
3000
מלומד הולנדי ב-1738,
23:44
because we underestimatedלזלזל the oddsקְטָטָה of our futureעתיד painsמַאֲמָצִים
468
1406000
4000
משום שהמעטנו בערך צרות העתיד
23:48
and overestimatedבהערכת יתר the valueערך of our presentמתנה pleasuresתענוגות.
469
1410000
4000
והפרזנו בערך תענוגות ההווה.
23:52
Thank you.
470
1414000
1000
תודה רבה.
23:53
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
471
1415000
10000
(מחיאות כפיים)
24:03
Chrisכריס Andersonאנדרסון: That was remarkableראוי לציון.
472
1425000
3000
כריס אנדרסון: זה היה מצוין.
24:06
We have time for some questionsשאלות for Danדן Gilbertגילברט. One and two.
473
1428000
5000
יש לנו זמן לשאלות לדן גילברט. אתה, ואתה.
24:11
Billשטר כסף Lyellלייל: Would you say that this mechanismמַנגָנוֹן
474
1433000
3000
ביל לייל: אתה חושב שהמכניזם הזה
24:14
is in partחֵלֶק how terrorismטֵרוֹר actuallyלמעשה worksעובד to frightenלהפחיד us,
475
1436000
4000
הוא חלק מהדרך שבה הטרור עובד נגדנו?
24:18
and is there some way that we could counteractלְנַטְרֵל that?
476
1440000
4000
והאם אפשר לפעול נגד זה?
24:22
Danדן Gilbertגילברט: I actuallyלמעשה was consultingייעוץ recentlyלאחרונה
477
1444000
1000
דן גילברט: לאחרונה התייעצתי
24:23
with the Departmentמַחלָקָה of Homelandמוֹלֶדֶת Securityבִּטָחוֹן, whichאיזה generallyבדרך כלל believesמאמין
478
1445000
3000
עם המחלקה לביטחון פנים, שחושבים
24:26
that Americanאֲמֶרִיקָאִי securityבִּטָחוֹן dollarsדולר should go to makingהֲכָנָה bordersגבולות saferבטוח יותר.
479
1448000
4000
שצריכים להקדיש תקציב כדי לאבטח את הגבולות.
24:30
I triedניסה to pointנְקוּדָה out to them that terrorismטֵרוֹר was a nameשֵׁם
480
1452000
3000
ניסיתי להאיר את עיניהם לכך שטרור (אימה) הוא שם
24:33
basedמבוסס on people'sשל אנשים psychologicalפְּסִיכוֹלוֹגִי reactionתְגוּבָה to a setמַעֲרֶכֶת of eventsאירועים,
481
1455000
4000
שאנשים נותנים לתגובה רגשית כלפי סדרה של מאורעות,
24:37
and that if they were concernedמודאג about terrorismטֵרוֹר they mightאולי askלִשְׁאוֹל
482
1459000
2000
ושאם הם מוטרדים מטרור הם צריכים לשאול
24:39
what causesגורם ל terrorטֵרוֹר and how can we stop people from beingלהיות terrifiedמתה מפחד,
483
1461000
3000
מה גורם לאימה אצל אנשים ואיך למנוע את זה,
24:42
ratherבמקום than -- not ratherבמקום than, but in additionבנוסף to
484
1464000
3000
במקום... לא במקום, בנוסף
24:45
stoppingסְתִימָה the atrocitiesזוועות that we're all concernedמודאג about.
485
1467000
3000
לניסיונות לעצור את המאורעות הללו.
24:48
Surelyלְלֹא סָפֵק the kindsמיני of playלְשַׂחֵק that at leastהכי פחות Americanאֲמֶרִיקָאִי mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת give to --
486
1470000
6000
התפקיד החזק שמשחקת התקשורת בעניין...
24:54
and forgiveלִסְלוֹחַ me, but in rawגלם numbersמספרים these are very tinyזָעִיר accidentsתאונות.
487
1476000
5000
וסלח לי, אבל במספרים, מדובר בתאונות מאוד קטנות.
24:59
We alreadyכְּבָר know, for exampleדוגמא, in the Unitedמאוחד Statesמדינות,
488
1481000
2000
אנחנו יודעים, לדוגמה, שבאמריקה,
25:01
more people have diedמת as a resultתוֹצָאָה of not takingלְקִיחָה airplanesמטוסים --
489
1483000
4000
יותר אנשים מתו כי הם לא עלו על מטוס -
25:05
because they were scaredמפוחד -- and drivingנְהִיגָה on highwaysכבישים מהירים,
490
1487000
2000
מתוך פחד - ונסעו בכביש,
25:07
than were killedנהרג in 9/11. OK?
491
1489000
2000
מאשר נהרגו בפיגועי 11 בספטמבר, אוקיי?
25:09
If I told you that there was a plagueמַגֵפָה
492
1491000
2000
אם הייתי מספר לך על מגפה
25:11
that was going to killלַהֲרוֹג 15,000 Americansאמריקאים nextהַבָּא yearשָׁנָה,
493
1493000
3000
שתהרוג 15,000 אמריקאים בשנה הבאה,
25:14
you mightאולי be alarmedנבהל if you didn't find out it was the fluשַׁפַעַת.
494
1496000
3000
היית נחרד, אלא אם הייתי אומר לך שמדובר בשפעת.
25:17
These are small-scaleקנה מידה קטן accidentsתאונות, and we should be wonderingתוהה
495
1499000
3000
יחסית, אלו מאורעות קטנים, ואנחנו צריכים לתהות
25:20
whetherהאם they should get the kindסוג of playלְשַׂחֵק,
496
1502000
2000
האם הם צריכים לקבל כזה כוח,
25:22
the kindסוג of coverageכיסוי, that they do.
497
1504000
2000
כזאת תשומת לב, כמו עכשיו.
25:24
Surelyלְלֹא סָפֵק that causesגורם ל people to overestimateהערכת יתר the likelihoodסְבִירוּת
498
1506000
3000
כי זה גורם לאנשים להפריז בהערכה של הסיכוי
25:27
that they'llהם יהיו be hurtכאב in these variousשׁוֹנִים waysדרכים,
499
1509000
2000
שהם יפגעו בדרכים הללו,
25:29
and givesנותן powerכּוֹחַ to the very people who want to frightenלהפחיד us.
500
1511000
2000
ונותן כוח לאותם אנשים שמנסים להפחיד אותנו.
25:31
CACA: Danדן, I'd like to hearלִשְׁמוֹעַ more on this. So, you're sayingפִּתגָם
501
1513000
2000
כריס אנדרסון: זה מעניין. אתה בעצם אומר
25:33
that our responseתְגוּבָה to terrorטֵרוֹר is, I mean, it's a formטופס of mentalנַפשִׁי bugחרק?
502
1515000
4000
שהתגובה שלנו לטרור היא פגם בחשיבה?
25:37
Talk more about it.
503
1519000
1000
פרט על כך.
25:38
DGDG: It's out-sizedבגודל גדול. I mean, look.
504
1520000
3000
דן גילברט: זה מופרז. תראה,
25:41
If Australiaאוֹסטְרַלִיָה disappearsנעלם tomorrowמָחָר,
505
1523000
2000
אם אוסטרליה תיעלם מחר,
25:43
terrorטֵרוֹר is probablyכנראה the right responseתְגוּבָה.
506
1525000
2000
אימה תהיה תגובה הגיונית.
25:45
That's an awfulנורא largeגָדוֹל lot of very niceנֶחְמָד people. On the other handיד,
507
1527000
5000
זאת כמות עצומה של אנשים נחמדים. מצד שני,
25:50
when a busאוֹטוֹבּוּס blowsמכות up and 30 people are killedנהרג,
508
1532000
3000
כשאוטובוס מתפוצץ ו-30 איש נהרגים...
25:53
more people than that were killedנהרג
509
1535000
2000
הרבה יותר אנשים נהרגו
25:55
by not usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני theirשֶׁלָהֶם seatbeltsחגורות בטיחות in the sameאותו countryמדינה.
510
1537000
3000
כי לא חגרו חגורות בטיחות באותה מדינה.
25:58
Is terrorטֵרוֹר the right responseתְגוּבָה?
511
1540000
1000
האם אימה היא התגובה הנכונה?
25:59
CACA: What causesגורם ל the bugחרק? Is it the dramaדְרָמָה of the eventמִקרֶה --
512
1541000
4000
אנדרסון: מה גורם לזה? אולי האפקט הדרמטי -
26:03
that it's so spectacularמַרהִיב?
513
1545000
1000
שזה כל כך מרשים?
26:04
Is it the factעוּבדָה that it's an intentionalמְכוּוָן attackלִתְקוֹף by, quoteציטוט, outsidersמבחוץ?
514
1546000
3000
או שזאת התקפה מכוונת של, כביכול, זרים?
26:07
What is it?
515
1549000
1000
מה גורם לזה?
26:08
DGDG: Yes. It's a numberמספר of things, and you hitמכה on severalכַּמָה of them.
516
1550000
3000
גילברט: כן. כמה דברים, וציינת את חלקם.
26:11
First, it's a humanבן אנוש agentסוֹכֵן tryingמנסה to killלַהֲרוֹג us --
517
1553000
2000
ראשית, אלה בני אדם שמנסים להרוג אותנו -
26:13
it's not a treeעֵץ fallingנופל on us by accidentתְאוּנָה.
518
1555000
3000
לא עץ שנפל עלינו בטעות.
26:16
Secondשְׁנִיָה, these are enemiesאויבים who mayמאי want to strikeלְהַכּוֹת and hurtכאב us again.
519
1558000
3000
שנית, הם אנשים שירצו להתקיף ולהרוג שוב.
26:19
People are beingלהיות killedנהרג for no reasonסיבה insteadבמקום זאת of good reasonסיבה --
520
1561000
3000
אנשים נהרגים משום סיבה במקום מסיבה טובה -
26:22
as if there's good reasonסיבה, but sometimesלִפְעָמִים people think there are.
521
1564000
3000
לא שיש סיבה טובה, אבל אנשים לפעמים חושבים ככה.
26:25
So there are a numberמספר of things that togetherיַחַד
522
1567000
2000
אז יש כמה דבריו שיחדיו גורמים
26:27
make this seemנראה like a fantasticפַנטַסטִי eventמִקרֶה, but let's not playלְשַׂחֵק down
523
1569000
3000
לזה להיראות דרמטי, ובואו לא נשכח
26:30
the factעוּבדָה that newspapersעיתונים sellמכירה when people see something in it
524
1572000
4000
שעיתונים נמכרים יותר כשאנשים רואים משהו
26:34
they want to readלקרוא. So there's a largeגָדוֹל roleתַפְקִיד here playedשיחק by the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת,
525
1576000
3000
שהם רוצים לקרוא. יש פה משחק של התקשורת,
26:37
who want these things to be
526
1579000
2000
שרוצה שהמאורעות האלה יהיו
26:39
as spectacularמַרהִיב as they possiblyיִתָכֵן can.
527
1581000
4000
גרנדיוזיים כמה שיותר.
26:43
CACA: I mean, what would it take to persuadeלְשַׁכְנֵעַ our cultureתַרְבּוּת to downplayמשחק it?
528
1585000
6000
אנדרסון: מה יעזור לתרבות שלנו להתגבר על זה?
26:49
DGDG: Well, go to Israelישראל. You know,
529
1591000
1000
גילברט: טוב, סעו לישראל.
26:50
go to Israelישראל. And a mallקֶנִיוֹן blowsמכות up,
530
1592000
2000
קניון מתפוצץ,
26:52
and then everybody'sשל כולם unhappyאוּמלָל about it, and an hour-and-a-halfשעה וחצי laterיותר מאוחר --
531
1594000
3000
וכולם עצובים בגלל זה, ושעה וחצי אחר כך,
26:55
at leastהכי פחות when I was there, and I was 150 feetרגל from the mallקֶנִיוֹן
532
1597000
3000
לפחות במקום שבו אני הייתי, שזה 50 מטר מהקניון
26:58
when it blewנשבה up -- I wentהלך back to my hotelמלון
533
1600000
2000
כשהוא התפוצץ, חזרתי למלון שלי
27:00
and the weddingחֲתוּנָה that was plannedמתוכנן was still going on.
534
1602000
3000
והחתונה שהייתה מתוכננת עדיין המשיכה.
27:03
And as the Israeliיִשׂרְאֵלִי motherאִמָא said,
535
1605000
1000
כפי שהאמא הישראלית אמרה,
27:04
she said, "We never let them winלנצח by stoppingסְתִימָה weddingsחתונות."
536
1606000
4000
"להפסיק את החתונה יהיה לתת להם לנצח."
27:08
I mean, this is a societyחֶברָה that has learnedמְלוּמָד --
537
1610000
1000
כלומר, זאת חברה שלמדה -
27:09
and there are othersאחרים too -- that has learnedמְלוּמָד to liveלחיות
538
1611000
2000
ויש חברות נוספות - שלמדה לחיות
27:11
with a certainמסוים amountכמות of terrorismטֵרוֹר and not be quiteדַי as upsetלהרגיז by it,
539
1613000
5000
עם כמות מסוימת של טרור ולא להיחרד ממנו
27:16
shallיהיה I say, as those of us who have not had manyרב terrorטֵרוֹר attacksהתקפות.
540
1618000
3000
כמונו, שלא היו לנו כל כך הרבה התקפות טרור.
27:19
CACA: But is there a rationalרַצִיוֹנָלִי fearפַּחַד that actuallyלמעשה,
541
1621000
3000
אנדרסון: אבל האם יש צד רציונלי לכך,
27:22
the reasonסיבה we're frightenedמבוהל about this is because we think that
542
1624000
3000
האם אנחנו פוחדים כי אנחנו חושבים שתכף יהיה
27:25
the Bigגָדוֹל One is to come?
543
1627000
1000
פיגוע יותר גדול?
27:26
DGDG: Yes, of courseקוּרס. So, if we knewידע that this was the worstהכי גרוע attackלִתְקוֹף
544
1628000
4000
גילברט: כמובן. אם היינו יודעים שיש גבול לגודל של
27:30
there would ever be, there mightאולי be more and more busesאוטובוסים of 30 people --
545
1632000
4000
התקפות כאלה, אפילו יהיו עוד כמה פחות גדולות -
27:34
we would probablyכנראה not be nearlyכמעט so frightenedמבוהל.
546
1636000
2000
לא היינו כל כך מפוחדים.
27:36
I don't want to say -- please, I'm going to get quotedמְצוּטָט somewhereאי שם
547
1638000
2000
תראו, אני לא רוצה שיצטטו אותי בשום מקום אומר,
27:38
as sayingפִּתגָם, "Terrorismטֵרוֹר is fine and we shouldn'tלא צריך be so distressedמצוקה."
548
1640000
4000
"טרור זה בסדר ואין סיבה להילחץ."
27:42
That's not my pointנְקוּדָה at all.
549
1644000
2000
זאת לא הנקודה שלי.
27:44
What I'm sayingפִּתגָם is that, surelyלְלֹא סָפֵק, rationallyרציונלי,
550
1646000
2000
מה שאני אומר הוא שבאופן רציונלי
27:46
our distressמְצוּקָה about things that happenלִקְרוֹת, about threatsאיומים,
551
1648000
4000
הפחד שלנו מפני מאורעות ואיומים
27:50
should be roughlyבְּעֵרֶך proportionalיַחֲסִי to the sizeגודל of those threatsאיומים
552
1652000
3000
צריך להיות פרופורציונלי יותר לסדר הגודל
27:53
and threatsאיומים to come.
553
1655000
2000
של האיומים הללו.
27:55
I think in the caseמקרה of terrorismטֵרוֹר, it isn't.
554
1657000
3000
ובמקרה של טרור, יש חוסר פרופורציה.
27:58
And manyרב of the things we'veיש לנו heardשמע about from our speakersרמקולים todayהיום --
555
1660000
2000
והרבה דברים שמענו מאנשים שדיברו היום -
28:00
how manyרב people do you know got up and said,
556
1662000
2000
אנשים קמו ואמרו,
28:02
Povertyעוני! I can't believe what povertyעוני is doing to us.
557
1664000
4000
"עוני! לא ידעתי שזה כל כך גרוע!"
28:06
People get up in the morningשַׁחַר; they don't careלְטַפֵּל about povertyעוני.
558
1668000
2000
אנשים קמים בבוקר; לא אכפת להם מעוני.
28:08
It's not makingהֲכָנָה headlinesכותרות, it's not makingהֲכָנָה newsחֲדָשׁוֹת, it's not flashyמִתהַדֵר.
559
1670000
2000
זה לא מגיע לכותרות; זה לא בחדשות, זה לא נוצץ.
28:10
There are no gunsאקדחים going off.
560
1672000
2000
אין רובים ופיצוצים.
28:12
I mean, if you had to solveלִפְתוֹר one of these problemsבעיות, Chrisכריס,
561
1674000
2000
נגיד שהיית יכול לפתור אחת משתי בעיות, כריס,
28:14
whichאיזה would you solveלִפְתוֹר? Terrorismטֵרוֹר or povertyעוני?
562
1676000
2000
מה היית פותר? טרור או עוני?
28:16
(Laughterצחוק)
563
1678000
4000
(צחוק מהקהל)
28:20
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
564
1682000
2000
(מחיאות כפיים)
28:22
That's a toughקָשֶׁה one.
565
1684000
2000
שאלה ממש קשה.
28:24
CACA: There's no questionשְׁאֵלָה.
566
1686000
1000
אנדרסון: אין שאלה.
28:25
Povertyעוני, by an orderלהזמין of magnitudeגוֹדֶל, a hugeעָצוּם orderלהזמין of magnitudeגוֹדֶל,
567
1687000
4000
עוני, בסדר גודל הרבה יותר גדול,
28:29
unlessאֶלָא אִם someoneמִישֶׁהוּ can showלְהַצִיג that there's, you know,
568
1691000
3000
אלא אם מישהו יראה לי
28:32
terroristsטרוריסטים with a nukeנוק are really likelyסָבִיר to come.
569
1694000
4000
שיש סיכוי גדול לטרוריסטים עם נשק גרעיני.
28:36
The latestהכי מאוחר I've readלקרוא, seenלראות, thought
570
1698000
2000
לפי מה שראיתי לאחרונה
28:38
is that it's incrediblyבצורה מדהימה hardקָשֶׁה for them to do that.
571
1700000
4000
יהיה להם מאוד קשה להשיג את זה.
28:42
If that turnsפונה out to be wrongלא בסדר, we all look sillyטִפּשִׁי,
572
1704000
2000
אם זה לא נכון, כולנו ניראה טיפשים,
28:44
but with povertyעוני it's a bitbit --
573
1706000
2000
אבל הבעיה לגבי עוני...
28:46
DGDG: Even if that were trueנָכוֹן, still more people dieלָמוּת from povertyעוני.
574
1708000
3000
גילברט: גם אם הם ישיגו גרעין, עדיין יותר אנשים ימותו מעוני.
28:53
CACA: We'veללא שם: יש לנו evolvedהתפתח to get all excitedנִרגָשׁ
575
1715000
1000
כריס: התפתחנו להתלהב נורא
28:54
about these dramaticדְרָמָטִי attacksהתקפות. Is that because in the pastעבר,
576
1716000
3000
מאירועים דרמטיים. אולי זה בגלל שבעבר,
28:57
in the ancientעָתִיק pastעבר, we just didn't understandמבין things like diseaseמַחֲלָה
577
1719000
3000
בעבר הרחוק, לא הבנו מגפות
29:00
and systemsמערכות that causeגורם povertyעוני and so forthהָלְאָה,
578
1722000
2000
ולא הבנו את הגורמים לעוני.
29:02
and so it madeעָשׂוּי no senseלָחוּשׁ for us as a speciesמִין to put any energyאֵנֶרְגִיָה
579
1724000
4000
האם ייתכן שזה לא השתלם לנו כגזע
29:06
into worryingמדאיגה about those things?
580
1728000
2000
להתרכז בפיתרון הדברים האלו?
29:08
People diedמת; so be it.
581
1730000
2000
אנשים מתו; מה לעשות.
29:10
But if you got attackedהותקף, that was something you could do something about.
582
1732000
2000
אבל אם מתקיפים אותך, אתה כן יודע מה לעשות.
29:12
And so we evolvedהתפתח these responsesהתגובות.
583
1734000
2000
וככה התפתחנו להגיב.
29:14
Is that what happenedקרה?
584
1736000
1000
זה מה שקרה?
29:15
DGDG: Well, you know, the people who are mostרוב skepticalסקֶפְּטִי
585
1737000
3000
גילברט: תראה, האנשים שהכי מפקפקים
29:18
about leapingמְנַתֵר to evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי explanationsהסברים for everything
586
1740000
2000
בכל מיני הסברים אבולוציוניים כאלה
29:20
are the evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי psychologistsפסיכולוגים themselvesעצמם.
587
1742000
2000
הם פסיכולוגים אבולוציוניים.
29:22
My guessלְנַחֵשׁ is that there's nothing quiteדַי that specificספֵּצִיפִי
588
1744000
3000
אני לא חושב שיש משהו כל כך ספציפי
29:25
in our evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי pastעבר. But ratherבמקום, if you're looking for
589
1747000
2000
בעבר הביולוגי שלנו. אם אתה מחפש
29:27
an evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי explanationהֶסבֵּר, you mightאולי say
590
1749000
2000
הסבר אבולוציוני, אולי כדאי לחשוב
29:29
that mostרוב organismsאורגניזמים are neo-phobicניאו-פובי -- that is, they're a little scaredמפוחד
591
1751000
4000
על כך שרוב היצורים החיים הם נאו-פוביים, הם מפחדים
29:33
of stuffדברים that's newחָדָשׁ and differentשונה.
592
1755000
1000
מכל דבר חדש או שונה.
29:34
And there's a good reasonסיבה to be,
593
1756000
2000
ויש סיבה לפחד הזה,
29:36
because oldישן stuffדברים didn't eatלאכול you. Right?
594
1758000
1000
דברים שאתה מכיר לא אוכלים אותך.
29:37
Any animalבעל חיים you see that you've seenלראות before is lessפָּחוּת likelyסָבִיר
595
1759000
3000
כל יצור שאתה מכיר כבר מקודם
29:40
to be a predatorטוֹרֵף than one that you've never seenלראות before.
596
1762000
3000
מסוכן פחות מאחד שלא ראית מעולם.
29:43
So, you know, when a schoolבית ספר busאוֹטוֹבּוּס is blownפוצצו up and we'veיש לנו never seenלראות this before,
597
1765000
3000
אז אם אוטובוס התפוצץ וזה משהו שלא קרה קודם,
29:46
our generalכללי tendencyמְגַמָה is to orientמִזְרָח towardsלִקרַאת
598
1768000
2000
הנטייה הכללית שלנו להתרכז בדברים
29:48
that whichאיזה is newחָדָשׁ and novelרוֹמָן is activatedמוּפעָל.
599
1770000
5000
חדשים ולא מוכרים צפה ועולה.
29:53
I don't think it's quiteדַי as specificספֵּצִיפִי a mechanismמַנגָנוֹן
600
1775000
2000
אני לא חושב שזה משהו ספציפי כמו המכניזם
29:55
as the one you alludedרמז to, but maybe a more fundamentalבסיסי one underlyingבְּסִיסִי it.
601
1777000
2000
שתיארת, אלא אולי עיקרון בסיסי יותר שעומד מתחתיו.
30:01
Jayעוֹרְבָנִי Walkerהֲלִיכוֹן: You know, economistsכלכלנים love to talk about
602
1783000
5000
ג'יי ווקר: אתה יודע, כלכלנים תמיד מדברים
30:06
the stupidityטִפּשׁוּת of people who buyלִקְנוֹת lotteryהגרלה ticketsכרטיסים. But I suspectחָשׁוּד
603
1788000
4000
על הטיפשות של אנשים שמשחקים לוטו. אני חושב
30:10
you're makingהֲכָנָה the exactמְדוּיָק sameאותו errorשְׁגִיאָה you're accusingמאשים those people of,
604
1792000
3000
שאתה עושה את אותה טעות כמוהם,
30:13
whichאיזה is the errorשְׁגִיאָה of valueערך.
605
1795000
1000
שהיא טעות של הערכה.
30:14
I know, because I've interviewedראיינו
606
1796000
1000
אני יודע כי ראיינתי
30:15
about 1,000 lotteryהגרלה buyersקונים over the yearsשנים.
607
1797000
2000
בערך אלף שחקני לוטו לאורך השנים.
30:17
It turnsפונה out that the valueערך of buyingקְנִיָה a lotteryהגרלה ticketכַּרְטִיס is not winningלנצח.
608
1799000
4000
והערך של קניית הכרטיס הוא לא הניצחון.
30:21
That's what you think it is. All right?
609
1803000
2000
זה הערך לדעתך, נכון?
30:23
The averageמְמוּצָע lotteryהגרלה buyerקוֹנֶה buysקונה about 150 ticketsכרטיסים a yearשָׁנָה,
610
1805000
3000
שחקן לוטו ממוצע קונה כ-150 כרטיסים בשנה,
30:26
so the buyerקוֹנֶה knowsיודע fullמלא well that he or she is going to loseלאבד,
611
1808000
4000
והוא או היא מודעים לעובדה שהם יפסידו,
30:30
and yetעדיין she buysקונה 150 ticketsכרטיסים a yearשָׁנָה. Why is that?
612
1812000
3000
והם עדיין קונים. למה?
30:33
It's not because she is stupidמְטוּפָּשׁ or he is stupidמְטוּפָּשׁ.
613
1815000
4000
זה לא בגלל שהם טיפשים.
30:37
It's because the anticipationציפייה of possiblyיִתָכֵן winningלנצח
614
1819000
3000
זה בגלל שהציפייה לנצח
30:40
releasesמשחרר serotoninסרוטונין in the brainמוֹחַ, and actuallyלמעשה providesמספק a good feelingמַרגִישׁ
615
1822000
4000
מפעילה סרוטונין במוח, וגורמת להרגשה טובה
30:44
untilעד the drawingצִיוּר indicatesמציין you've lostאבד.
616
1826000
2000
עד ההפסד עצמו.
30:46
Or, to put it anotherאַחֵר way, for the dollarדוֹלָר investmentהַשׁקָעָה,
617
1828000
3000
במילים אחרות, עבור הדולר שהם השקיעו,
30:49
you can have a much better feelingמַרגִישׁ than flushingשְׁטִיפָה the moneyכֶּסֶף
618
1831000
3000
הם מקבלים הרגשה טובה, לעומת זריקת הכסף לפח
30:52
down the toiletשֵׁרוּתִים, whichאיזה you cannotלא יכול have a good feelingמַרגִישׁ from.
619
1834000
3000
שהם לא יקבלו ממנה הרגשה טובה.
30:55
Now, economistsכלכלנים tendנוטה to --
620
1837000
2000
כלכלנים נוטים לראות -
30:57
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
621
1839000
3000
(מחיאות כפיים)
31:00
-- economistsכלכלנים tendנוטה to viewנוף the worldעוֹלָם
622
1842000
1000
- נוטים לראות את העולם
31:01
throughדרך theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ lensesעדשות, whichאיזה is:
623
1843000
2000
דרך משקפיים משלהם, שבהם רואים
31:03
this is just a bunchצְרוֹר of stupidמְטוּפָּשׁ people.
624
1845000
2000
חבורה של אנשים טיפשים.
31:05
And as a resultתוֹצָאָה, manyרב people look at economistsכלכלנים as stupidמְטוּפָּשׁ people.
625
1847000
4000
כתוצאה מכך, אותם אנשים רואים כלכלנים כאנשים טיפשים.
31:09
And so fundamentallyבִּיסוֹדוֹ, the reasonסיבה we got to the moonירח is,
626
1851000
3000
בסופו של דבר, הסיבה שהגענו לירח,
31:12
we didn't listen to the economistsכלכלנים. Thank you very much.
627
1854000
3000
היא כי לא הקשבנו לכלכלנים. תודה רבה.
31:15
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
628
1857000
5000
(מחיאות כפיים)
31:20
DGDG: Well, no, it's a great pointנְקוּדָה. It remainsשְׂרִידִים to be seenלראות
629
1862000
3000
גילברט: זאת נקודה מאוד טובה. זמנים יגידו
31:23
whetherהאם the joyשִׂמְחָה of anticipationציפייה is exactlyבְּדִיוּק equaledשווה
630
1865000
4000
אם ההנאה בציפייה לניצחון משתווה
31:27
by the amountכמות of disappointmentאַכזָבָה after the lotteryהגרלה. Because rememberלִזכּוֹר,
631
1869000
3000
לאכזבה בהפסד, כי זכור,
31:30
people who didn't buyלִקְנוֹת ticketsכרטיסים don't feel awfulנורא the nextהַבָּא day eitherאוֹ,
632
1872000
3000
אנשים שלא קונים כרטיס לא מרגישים רע יום אחר כך,
31:33
even thoughאם כי they don't feel great duringבְּמַהֲלָך the drawingצִיוּר.
633
1875000
2000
אפילו שהם לא מרגישים טוב בזמן ההגרלה.
31:35
I would disagreeלא מסכים that people know they're not going to winלנצח.
634
1877000
2000
אני לא מסכים שאנשים יודעים שהם יפסידו.
31:37
I think they think it's unlikelyלא סביר, but it could happenלִקְרוֹת,
635
1879000
3000
אני חושב שהם חושבים שניצחון לא סביר, אבל אפשרי,
31:40
whichאיזה is why they preferלְהַעֲדִיף that to the flushingשְׁטִיפָה.
636
1882000
3000
ולכן הם מעדיפים לא לזרוק את הכסף לפח.
31:43
But certainlyבְּהֶחלֵט I see your pointנְקוּדָה: that there can be
637
1885000
3000
אבל אני מבין את הנקודה: ישנה סיבה נוספת
31:46
some utilityתוֹעֶלֶת to buyingקְנִיָה a lotteryהגרלה ticketכַּרְטִיס other than winningלנצח.
638
1888000
4000
לקניית כרטיסי לוטו שהיא לא ניצחון.
31:50
Now, I think there's manyרב good reasonsסיבות not to listen to economistsכלכלנים.
639
1892000
3000
ואני חושב שיש הרבה סיבות טובות לא להקשיב לכלכלנים.
31:53
That isn't one of them, for me, but there's manyרב othersאחרים.
640
1895000
3000
זאת לא אחת מהן, בשבילי, אבל יש הרבה.
31:56
CACA: Last questionשְׁאֵלָה.
641
1898000
2000
כריס: שאלה אחרונה.
31:58
Aubreyאוברי dede Greyאפור: My name'sשם Aubreyאוברי dede Greyאפור, from Cambridgeקיימברידג '.
642
1900000
3000
אוברי דה-גריי: אני אוברי דה-גריי, מקמברידג'
32:01
I work on the thing that killsהורג more people than anything elseאַחֵר killsהורג --
643
1903000
4000
אני עובד על התופעה שהורגת הכי הרבה אנשים -
32:05
I work on agingהְזדַקְנוּת -- and I'm interestedמעוניין in doing something about it,
644
1907000
2000
זיקנה - ואני רוצה לעשות משהו לגבי זה,
32:07
as we'llטוֹב all hearלִשְׁמוֹעַ tomorrowמָחָר.
645
1909000
1000
כמו שתשמעו מחר.
32:08
I very much resonateלְהַדהֵד with what you're sayingפִּתגָם,
646
1910000
3000
אני מזדהה עם מה שאתה אומר,
32:11
because it seemsנראה to me that the problemבְּעָיָה
647
1913000
2000
כי אני חושב שהבעיה
32:13
with gettingמקבל people interestedמעוניין in doing anything about agingהְזדַקְנוּת
648
1915000
3000
לגרום לאנשים להתעניין בזיקנה
32:16
is that by the time agingהְזדַקְנוּת is about to killלַהֲרוֹג you it looksנראה like cancerמחלת הסרטן
649
1918000
3000
היא שכשזיקנה הורגת אותך, זה נראה כמו סרטן
32:19
or heartלֵב diseaseמַחֲלָה or whateverמה שתגיד. Do you have any adviceעֵצָה?
650
1921000
3000
או מחלת לב או משהו אחר. יש לך עצה?
32:22
(Laughterצחוק)
651
1924000
3000
(צחוק מהקהל)
32:25
DGDG: For you or for them?
652
1927000
1000
גילברט: בשבילך או בשבילם?
32:26
AdGAdG: In persuadingלשכנע them.
653
1928000
1000
דה-גריי: לשכנע אותם.
32:27
DGDG: Ahאה, for you in persuadingלשכנע them.
654
1929000
2000
גילברט: בשביל לשכנע אותם, הבנתי.
32:29
Well, it's notoriouslyבאופן ידוע לשמצה difficultקָשֶׁה to get people to be farsightedרוחק ראיה.
655
1931000
3000
ובכן, זה מאוד קשה לגרום לאנשים להרחיק ראות.
32:32
But one thing that psychologistsפסיכולוגים have triedניסה that seemsנראה to work
656
1934000
4000
אבל דבר אחד שפסיכולוגים ניסו וכנראה עובד
32:36
is to get people to imagineלדמיין the futureעתיד more vividlyבבהירות.
657
1938000
3000
זה לגרום לאנשים לדמיין את העתיד.
32:39
One of the problemsבעיות with makingהֲכָנָה decisionsהחלטות about the farרָחוֹק futureעתיד
658
1941000
3000
אחת הבעיות היא שבניסיון להחליט לגבי העתיד הרחוק
32:42
and the nearליד futureעתיד is that we imagineלדמיין the nearליד futureעתיד
659
1944000
3000
הרבה יותר קל לנו לדמיין את העתיד הקרוב
32:45
much more vividlyבבהירות than the farרָחוֹק futureעתיד.
660
1947000
2000
מאשר את העתיד הרחוק.
32:47
To the extentהרחבה that you can equalizeלְהַשְׁווֹת the amountכמות of detailפרט
661
1949000
4000
אם אתה יכול לאזן את כמות הפרטים
32:51
that people put into the mentalנַפשִׁי representations- ייצוגים
662
1953000
2000
בתוך החזון של העתיד הרחוק
32:53
of nearליד and farרָחוֹק futureעתיד, people beginהתחל to make decisionsהחלטות
663
1955000
2000
והעתיד הקרוב, אנשים יתחילו להחליט
32:55
about the two in the sameאותו way.
664
1957000
2000
לגבי שניהם באותה הדרך.
32:57
So, would you like to have an extraתוֹסֶפֶת 100,000 dollarsדולר when you're 65
665
1959000
5000
"האם תרצה להרוויח מאה אלף דולר בגיל 65"
33:02
is a questionשְׁאֵלָה that's very differentשונה than,
666
1964000
1000
היא שאלה מאוד שונה מהשאלה
33:03
imagineלדמיין who you'llאתה be when you're 65: will you be livingחַי,
667
1965000
4000
איך תחיה, איך תיראה,
33:07
what will you look like, how much hairשיער will you have,
668
1969000
2000
כמה שיער יהיה לך,
33:09
who will you be livingחַי with.
669
1971000
1000
ועם מי תחיה בגיל 65.
33:10
Onceפַּעַם we have all the detailsפרטים of that imaginaryדִמיוֹנִי scenarioתַרחִישׁ,
670
1972000
3000
אם נוכל לדמיין את התרחיש הזה לפרטיו,
33:13
suddenlyפִּתְאוֹם we feel like it mightאולי be importantחָשׁוּב to saveלשמור
671
1975000
2000
פתאום נרגיש שזה נורא חשוב לנו
33:15
so that that guy has a little retirementפרישה לגמלאות moneyכֶּסֶף.
672
1977000
3000
לשמור קצת פנסיה לאיש ההוא לעת פרישה.
33:18
But these are tricksטריקים around the marginsשוליים.
673
1980000
2000
אבל אלה תכסיסים שוליים.
33:20
I think in generalכללי you're battlingנאבק a very fundamentalבסיסי humanבן אנוש tendencyמְגַמָה,
674
1982000
3000
אני חושב שאתה מנהל קרב נגד נטייה אנושית בסיסית,
33:23
whichאיזה is to say, "I'm here todayהיום,
675
1985000
2000
שהיא להגיד "אני פה עכשיו,
33:25
and so now is more importantחָשׁוּב than laterיותר מאוחר."
676
1987000
3000
"ועכשיו חשוב יותר מאחר כך."
33:28
CACA: Danדן, thank you. Membersחברים of the audienceקהל,
677
1990000
2000
אנדרסון: דן, תודה רבה. קהל נכבד,
33:30
that was a fantasticפַנטַסטִי sessionמוֹשָׁב. Thank you.
678
1992000
1000
זה היה מצוין. תודה רבה.
33:31
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
679
1993000
2000
(מחיאות כפיים)
Translated by Roni Goren
Reviewed by Eyal Ronel

▲Back to top

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