TEDxBloomington
Shawn Achor: The happy secret to better work
Shawn Achor: Szczęśliwy sekret efektywniejszej pracy
Filmed:
Readability: 4.3
21,573,773 views
Wierzymy, że powinniśmy pracować, żeby by szczęśliwi, ale czy przypadkiem nie jest odwrotnie? W żywej i zabawnej prezentacji z TEDxBloomington, psycholog Shawn Achor postuluje, że szczęście inspiruje produktywność.
Shawn Achor - Psychologist
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
Shawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When I was seven years old and my sister was just five years old,
0
0
3000
Kiedy miałem 7 lat, a moja siostra 5,
00:18
we were playing on top of a bunk bed.
1
3000
3000
bawiliśmy się na szczycie piętrowego łóżka.
00:21
I was two years older than my sister at the time --
2
6000
2000
Byłem wtedy 2 lata starszy od niej...
00:23
I mean, I'm two years older than her now --
3
8000
3000
Teraz też jestem 2 lata starszy.
00:26
but at the time it meant she had to do everything that I wanted to do,
4
11000
3000
Ale to oznaczało, że musiała robić to, co ja,
00:29
and I wanted to play war.
5
14000
2000
a ja chciałem bawić się w wojnę.
00:31
So we were up on top of our bunk beds.
6
16000
2000
Więc siedzieliśmy na górze piętrowego łóżka.
00:33
And on one side of the bunk bed,
7
18000
2000
Po jednej stronie łóżka,
00:35
I had put out all of my G.I. Joe soldiers and weaponry.
8
20000
2000
ustawiłem moich żołnierzy G.I Joe i broń.
00:37
And on the other side were all my sister's My Little Ponies
9
22000
3000
Po drugiej stronie stały jej kucyki
00:40
ready for a cavalry charge.
10
25000
2000
gotowe do kawaleryjskiego ataku.
00:42
There are differing accounts of what actually happened that afternoon,
11
27000
2000
Są różne wersje tego, co zaszło,
00:44
but since my sister is not here with us today,
12
29000
3000
a skoro mojej siostry tutaj nie ma
00:47
let me tell you the true story --
13
32000
2000
opowiem, co się stało naprawdę...
00:49
(Laughter) --
14
34000
2000
(Śmiech)
00:51
which is my sister's a little bit on the clumsy side.
15
36000
2000
Moja siostra to trochę niezdara.
00:53
Somehow, without any help or push from her older brother at all,
16
38000
3000
Bez żadnej pomocy starszego brata,
00:56
suddenly Amy disappeared off of the top of the bunk bed
17
41000
2000
Amy zniknęła nagle z łóżka
00:58
and landed with this crash on the floor.
18
43000
2000
i z hukiem wylądowała na podłodze.
01:00
Now I nervously peered over the side of the bed
19
45000
2000
Nerwowo spojrzałem znad krawędzi łóżka,
01:02
to see what had befallen my fallen sister
20
47000
3000
by zobaczyć siostrę na czworakach,
01:05
and saw that she had landed painfully on her hands and knees
21
50000
2000
po bolesnym upadku
01:07
on all fours on the ground.
22
52000
2000
na dłonie i kolana.
01:09
I was nervous because my parents had charged me
23
54000
2000
Zdenerwowałem się, bo rodzice polecili mi
01:11
with making sure that my sister and I
24
56000
2000
bawić się z nią
01:13
played as safely and as quietly as possible.
25
58000
3000
bezpiecznie i cicho.
01:16
And seeing as how I had accidentally broken Amy's arm
26
61000
3000
A że przypadkiem złamałem Amy rękę
01:19
just one week before ...
27
64000
2000
zaledwie tydzień wcześniej...
01:21
(Laughter)
28
66000
4000
(Śmiech)
01:25
... heroically pushing her out of the way
29
70000
2000
Heroicznie odpychając ją z drogi
01:27
of an oncoming imaginary sniper bullet,
30
72000
3000
wyimaginowanego pocisku snajperskiego.
01:30
(Laughter)
31
75000
2000
(Śmiech)
01:32
for which I have yet to be thanked,
32
77000
2000
Wciąż mi nie podziękowano.
01:34
I was trying as hard as I could --
33
79000
2000
A tak bardzo się starałem.
01:36
she didn't even see it coming --
34
81000
2000
Niczego się nie spodziewała.
01:38
I was trying as hard as I could to be on my best behavior.
35
83000
2000
Starałem się sprawować wzorowo.
01:40
And I saw my sister's face,
36
85000
2000
A oto ujrzałem twarz siostry:
01:42
this wail of pain and suffering and surprise
37
87000
2000
strach, ból i zaskoczenie,
01:44
threatening to erupt from her mouth and threatening to wake
38
89000
2000
mieszanka wybuchowa,
01:46
my parents from the long winter's nap for which they had settled.
39
91000
3000
która obudziłaby rodziców z zimowej drzemki.
01:49
So I did the only thing
40
94000
2000
Spanikowany 7-letni umysł
01:51
my little frantic seven year-old brain could think to do to avert this tragedy.
41
96000
3000
mógł zrobić tylko jedno by zapobiec tragedii.
01:54
And if you have children, you've seen this hundreds of times before.
42
99000
2000
Jeśli macie dzieci, widzieliście to setki razy.
01:56
I said, "Amy, Amy, wait. Don't cry. Don't cry.
43
101000
2000
Powiedziałem: "Amy. Nie płacz.
01:58
Did you see how you landed?
44
103000
2000
Widziałaś, jak wylądowałaś?
02:00
No human lands on all fours like that.
45
105000
3000
Ludzie nie spadają tak na cztery łapy.
02:03
Amy, I think this means you're a unicorn."
46
108000
3000
To znaczy, że jesteś jednorożcem."
02:06
(Laughter)
47
111000
3000
(Śmiech)
02:09
Now that was cheating, because there was nothing in the world my sister would want more
48
114000
3000
Siostra niczego nie chciała bardziej,
02:12
than not to be Amy the hurt five year-old little sister,
49
117000
2000
niż stać się Amy - niezwykłym jednorożcem,
02:14
but Amy the special unicorn.
50
119000
2000
a nie obolałą 5-letnią siostrzyczką.
02:16
Of course, this was an option that was open to her brain at no point in the past.
51
121000
3000
Jej mózg nigdy nie stanął przed taką okazją.
02:19
And you could see how my poor, manipulated sister faced conflict,
52
124000
3000
Zmanipulowana stanęła w obliczu konfliktu:
02:22
as her little brain attempted to devote resources
53
127000
2000
mózg próbował przydzielić zasoby
02:24
to feeling the pain and suffering and surprise
54
129000
2000
do odczuwania bólu i zaskoczenia,
02:26
she just experienced,
55
131000
2000
lub do myślenia,
02:28
or contemplating her new-found identity as a unicorn.
56
133000
2000
o tożsamości jednorożca.
02:30
And the latter won out.
57
135000
2000
To drugie wygrało.
02:32
Instead of crying, instead of ceasing our play,
58
137000
2000
Zamiast płaczu i przerwania zabawy,
02:34
instead of waking my parents,
59
139000
2000
zamiast budzenia rodziców,
02:36
with all the negative consequences that would have ensued for me,
60
141000
2000
które ściągnęłyby na mnie reperkusje,
02:38
instead a smile spread across her face
61
143000
2000
zamiast tego uśmiechnęła się
02:40
and she scrambled right back up onto the bunk bed with all the grace of a baby unicorn ...
62
145000
3000
i wspięła się na łóżko z gracją małego jednorożca ...
02:43
(Laughter)
63
148000
2000
(Śmiech)
02:45
... with one broken leg.
64
150000
2000
Jednorożca ze złamaną nogą.
02:47
What we stumbled across
65
152000
2000
Tak natknęliśmy się,
02:49
at this tender age of just five and seven --
66
154000
2000
w wieku zaledwie pięciu i siedmiu lat...
02:51
we had no idea at the time --
67
156000
2000
Nie mając o tym pojęcia...
02:53
was something that was going be at the vanguard of a scientific revolution
68
158000
3000
Na sedno naukowej rewolucji
02:56
occurring two decades later in the way that we look at the human brain.
69
161000
3000
o funkcjonowaniu ludzkiego mózgu 20 lat później.
02:59
What we had stumbled across is something called positive psychology,
70
164000
3000
Natknęliśmy się na psychologię pozytywną,
03:02
which is the reason that I'm here today
71
167000
2000
która mnie tutaj dziś sprowadziła,
03:04
and the reason that I wake up every morning.
72
169000
2000
i dla której co rano wstaję z łóżka.
03:06
When I first started talking about this research
73
171000
2000
Kiedy zacząłem opowiadać o tych badaniach
03:08
outside of academia, out with companies and schools,
74
173000
2000
poza kręgami naukowymi, firmom i szkołom,
03:10
the very first thing they said to never do
75
175000
2000
powiedziano mi, żebym nie zaczynał
03:12
is to start your talk with a graph.
76
177000
2000
prezentacji od wykresu.
03:14
The very first thing I want to do is start my talk with a graph.
77
179000
2000
Dlatego zacznę od wykresu.
03:16
This graph looks boring,
78
181000
2000
Ten wykres jest nudny,
03:18
but this graph is the reason I get excited and wake up every morning.
79
183000
2000
ale mnie fascynuje i co dzień zrywa z łóżka.
03:20
And this graph doesn't even mean anything; it's fake data.
80
185000
2000
Ten wykres nic nie znaczy - to fałszywe dane.
03:22
What we found is --
81
187000
2000
Okazuje się, że...
03:24
(Laughter)
82
189000
4000
(Śmiech)
03:28
If I got this data back studying you here in the room, I would be thrilled,
83
193000
3000
Według niego, badając was, byłbym podniecony,
03:31
because there's very clearly a trend that's going on there,
84
196000
2000
że mamy pewien trend,
03:33
and that means that I can get published,
85
198000
2000
więc mogę coś opublikować,
03:35
which is all that really matters.
86
200000
2000
a przecież tylko o to chodzi.
03:37
The fact that there's one weird red dot that's up above the curve,
87
202000
2000
Ta dziwna kropka nad wykresem oznacza,
03:39
there's one weirdo in the room --
88
204000
2000
że mamy tu jednego dziwaka...
03:41
I know who you are, I saw you earlier --
89
206000
3000
Wiem kim jesteś, widziałem cię wcześniej...
03:44
that's no problem.
90
209000
2000
To żaden problem.
03:46
That's no problem, as most of you know,
91
211000
2000
To nie problem,
03:48
because I can just delete that dot.
92
213000
2000
bo mogę po prostu tę kropkę wymazać.
03:50
I can delete that dot because that's clearly a measurement error.
93
215000
2000
Mogę ją skasować jako błąd pomiaru.
03:52
And we know that's a measurement error
94
217000
2000
A wiadomo, że to błąd pomiaru,
03:54
because it's messing up my data.
95
219000
3000
bo zakłóca moje dane.
03:57
So one of the very first things we teach people
96
222000
2000
Na początek studentów ekonomii,
03:59
in economics and statistics and business and psychology courses
97
224000
3000
statystyki, zarządzania, czy psychologii uczy się
04:02
is how, in a statistically valid way, do we eliminate the weirdos.
98
227000
3000
jak poprawnie usuwać dziwaków.
04:05
How do we eliminate the outliers
99
230000
2000
Jak eliminować odszczepieńców,
04:07
so we can find the line of best fit?
100
232000
2000
żeby znaleźć najlepsze dopasowanie?
04:09
Which is fantastic if I'm trying to find out
101
234000
2000
Fantastycznie, jeśli badam,
04:11
how many Advil the average person should be taking -- two.
102
236000
3000
ile Advili przeciętna osoba powinna wziąć - 2.
04:14
But if I'm interested in potential, if I'm interested in your potential,
103
239000
2000
Ale jeśli interesuje mnie wasz potencjał
04:16
or for happiness or productivity
104
241000
2000
na szczęście albo produktywność,
04:18
or energy or creativity,
105
243000
2000
energię lub kreatywność,
04:20
what we're doing is we're creating the cult of the average with science.
106
245000
2000
tak kultywujemy przeciętność w nauce.
04:22
If I asked a question like,
107
247000
2000
Jeśli zapytałbym,
04:24
"How fast can a child learn how to read in a classroom?"
108
249000
2000
"Jak szybko dziecko nauczy się czytać w szkole?"
04:26
scientists change the answer to "How fast does the average child
109
251000
2000
naukowiec zapyta "Jak szybko
04:28
learn how to read in that classroom?"
110
253000
2000
przeciętny uczeń przyswaja czytanie?"
04:30
and then we tailor the class right towards the average.
111
255000
2000
Tak dopasowujemy całą klasę do przeciętnej.
04:32
Now if you fall below the average on this curve,
112
257000
2000
Jeśli jesteś poniżej przeciętnej,
04:34
then psychologists get thrilled,
113
259000
2000
wtedy psychologowie się podniecają,
04:36
because that means you're either depressed or you have a disorder,
114
261000
3000
bo to oznacza depresję albo zaburzenie,
04:39
or hopefully both.
115
264000
2000
a najlepiej oba.
04:41
We're hoping for both because our business model is,
116
266000
2000
Mamy nadzieję na oba,
bo taki jest model biznesowy,
bo taki jest model biznesowy,
04:43
if you come into a therapy session with one problem,
117
268000
2000
Przychodzicie na terapię z problemem,
04:45
we want to make sure you leave knowing you have 10,
118
270000
2000
a my postaramy się, żebyście wyszli z 10.
04:47
so you keep coming back over and over again.
119
272000
2000
i żebyście ciągle wracali.
04:49
We'll go back into your childhood if necessary,
120
274000
2000
Sięgniemy do dzieciństwa, jeśli trzeba,
04:51
but eventually what we want to do is make you normal again.
121
276000
2000
ale w końcu sprawimy, że wrócicie do normalności.
04:53
But normal is merely average.
122
278000
2000
Ale normalny, to tyle co przeciętny.
04:55
And what I posit and what positive psychology posits
123
280000
2000
Psychologia pozytywna twierdzi,
04:57
is that if we study what is merely average,
124
282000
2000
że studiując tylko przeciętność,
04:59
we will remain merely average.
125
284000
2000
pozostaniemy zaledwie przeciętni.
05:01
Then instead of deleting those positive outliers,
126
286000
2000
Zamiast kasować pozytywnych odmieńców,
05:03
what I intentionally do is come into a population like this one
127
288000
2000
ja przychodzę do populacji, jak ta
05:05
and say, why?
128
290000
2000
i pytam - dlaczego?
05:07
Why is it that some of you are so high above the curve
129
292000
2000
Czemu niektórzy tak wystają ponad kreskę
05:09
in terms of your intellectual ability, athletic ability, musical ability,
130
294000
2000
pod względem intelektu, atletyki, muzykalności,
05:11
creativity, energy levels,
131
296000
2000
kreatywności czy energii, odporności
05:13
your resiliency in the face of challenge, your sense of humor?
132
298000
2000
na przeciwności losu albo poczucia humoru?
05:15
Whatever it is, instead of deleting you, what I want to do is study you.
133
300000
3000
Bez względu na talent, zamiast inkasować,
ja chcę badać.
ja chcę badać.
05:18
Because maybe we can glean information --
134
303000
2000
Bo może uda się zdobyć informacje...
05:20
not just how to move people up to the average,
135
305000
2000
Nie tylko jak zrównać ludzi ze średnią,
05:22
but how we can move the entire average up
136
307000
3000
ale i jak podnieść całą przeciętność
05:25
in our companies and schools worldwide.
137
310000
2000
w szkołach i firmach na całym świecie.
05:27
The reason this graph is important to me
138
312000
2000
Ten wykres jest dla mnie ważny,
05:29
is, when I turn on the news, it seems like the majority of the information
139
314000
2000
bo kiedy włączam wiadomości, większość informacji
05:31
is not positive, in fact it's negative.
140
316000
2000
nie jest pozytywna, ale negatywna.
05:33
Most of it's about murder, corruption, diseases, natural disasters.
141
318000
3000
Morderstwa, korupcja, choroby i katastrofy.
05:36
And very quickly, my brain starts to think
142
321000
2000
I szybko mózg myśli:
05:38
that's the accurate ratio of negative to positive in the world.
143
323000
2000
to jest proporcja zła i dobra na świecie.
05:40
What that's doing is creating something
144
325000
2000
To bardzo podobne do
05:42
called the medical school syndrome --
145
327000
2000
tak zwanego syndromu szkoły medycznej.
05:44
which, if you know people who've been to medical school,
146
329000
2000
Chodzi o to, że w ciągu pierwszego roku nauki,
05:46
during the first year of medical training,
147
331000
2000
jako student medycyny,
05:48
as you read through a list of all the symptoms and diseases that could happen,
148
333000
2000
kiedy czytasz listę wszystkich chorób i symptomów,
05:50
suddenly you realize you have all of them.
149
335000
2000
nagle stwierdzasz, że masz wszystkie.
05:52
I have a brother in-law named Bobo -- which is a whole other story.
150
337000
3000
Mam szwagra imeniem Bobo... To kolejna historia.
05:55
Bobo married Amy the unicorn.
151
340000
3000
Bobo poślubił jednorożca - Amy.
05:58
Bobo called me on the phone
152
343000
3000
Bobo zadzwonił do mnie
06:01
from Yale Medical School,
153
346000
3000
ze szkoły medycznej w Yale,
06:04
and Bobo said, "Shawn, I have leprosy."
154
349000
2000
i oznajmił: "Shawn, mam trąd."
06:06
(Laughter)
155
351000
2000
(Śmiech)
06:08
Which, even at Yale, is extraordinarily rare.
156
353000
2000
Nawet na Yale, to ekstremalnie rzadkie.
06:10
But I had no idea how to console poor Bobo
157
355000
3000
Nie wiedziałem jak pocieszyć Bobo,
06:13
because he had just gotten over an entire week of menopause.
158
358000
2000
który dopiero co doszedł do siebie po tygodniu andropauzy.
06:15
(Laughter)
159
360000
2000
(Śmiech)
06:17
See what we're finding is it's not necessarily the reality that shapes us,
160
362000
3000
Okazuje się, że kształtuje nas nie tyle rzeczywistość,
06:20
but the lens through which your brain views the world that shapes your reality.
161
365000
3000
co pryzmat, przez który mózg ją postrzega.
06:23
And if we can change the lens, not only can we change your happiness,
162
368000
3000
Zmieniając pryzmat, nie tylko zmieni się szczęście,
06:26
we can change every single educational and business outcome at the same time.
163
371000
3000
ale również osiągnięcia edukacyjne i biznesowe.
06:29
When I applied to Harvard, I applied on a dare.
164
374000
2000
Aplikując na Harvard, rzucałem się z motyką na słońce.
06:31
I didn't expect to get in, and my family had no money for college.
165
376000
3000
Nie liczyłem, że się dostanę,
a rodziny nie było na to stać.
a rodziny nie było na to stać.
06:34
When I got a military scholarship two weeks later, they allowed me to go.
166
379000
2000
Wkrótce dostałem wojskowe stypendium i mnie puścili.
06:36
Suddenly, something that wasn't even a possibility became a reality.
167
381000
3000
Nagle coś zupełnie niemożliwego stało się.
06:39
When I went there, I assumed everyone else would see it as a privilege as well,
168
384000
3000
Przyjeżdżając myślałem, że wszyscy czują się tak samo
06:42
that they'd be excited to be there.
169
387000
2000
uprzywielejowani, podekscytowani, że tu są.
06:44
Even if you're in a classroom full of people smarter than you,
170
389000
2000
Nawet będąc wśród ludzi mądrzejszych od siebie,
06:46
you'd be happy just to be in that classroom, which is what I felt.
171
391000
2000
jesteś szczęśliwy, że tam trafiłeś.
06:48
But what I found there
172
393000
2000
Tak też się czułem. Ale odkryłem,
06:50
is, while some people experience that,
173
395000
2000
że choć niektórzy tak odczuwają,
06:52
when I graduated after my four years
174
397000
2000
kiedy skończyłem studia po 4 latach,
06:54
and then spent the next eight years living in the dorms with the students --
175
399000
2000
a następnie spędziłem 8 lat żyjąc ze studentami...
06:56
Harvard asked me to; I wasn't that guy.
176
401000
3000
Na zlecenie Harvardu; ja nie jestem taki.
06:59
(Laughter)
177
404000
4000
(Śmiech)
07:03
I was an officer of Harvard to counsel students through the difficult four years.
178
408000
3000
Jako doradca studentów, pomagałem w trudnych chwilach.
07:06
And what I found in my research and my teaching
179
411000
2000
W badaniach i nauczaniu zaobserwowałem,
07:08
is that these students, no matter how happy they were
180
413000
2000
że studenci, bez względu na poziom szczęścia
07:10
with their original success of getting into the school,
181
415000
3000
kiedy dostali się na uczelnię,
07:13
two weeks later their brains were focused, not on the privilege of being there,
182
418000
3000
2 tygodnie później nie skupiali się już na tym przywileju,
07:16
nor on their philosophy or their physics.
183
421000
2000
swojej filozofii czy fizyce.
07:18
Their brain was focused on the competition, the workload,
184
423000
2000
Ich mózg zajmował się konkurencją,
07:20
the hassles, the stresses, the complaints.
185
425000
2000
trudnościami, stresem i narzekaniem.
07:22
When I first went in there, I walked into the freshmen dining hall,
186
427000
2000
Kiedy przyjechałem, wszedłem do jadalni.
07:24
which is where my friends from Waco, Texas, which is where I grew up --
187
429000
3000
Kiedy moi koledzy z Teksasu, gdzie się wychowałem -
07:27
I know some of you have heard of it.
188
432000
2000
wiem, że niektórzy z was o tym słyszeli.
07:29
When they'd come to visit me, they'd look around,
189
434000
2000
Więc kiedy mnie odwiedzili, rozejrzeli się
07:31
they'd say, "This freshman dining hall looks like something
190
436000
2000
i stwierdzili: "Ta jadalnia jest jak z Hogwartu,
07:33
out of Hogwart's from the movie "Harry Potter," which it does.
191
438000
2000
z filmu o Harrym Potterze". To prawda.
07:35
This is Hogwart's from the movie "Harry Potter" and that's Harvard.
192
440000
2000
To Hogwart z "Harrego Pottera", a to Harvard.
07:37
And when they see this,
193
442000
2000
Widząc to, spytali:
07:39
they say, "Shawn, why do you waste your time studying happiness at Harvard?
194
444000
2000
"Dlaczego marnujesz czas
studiując szczęście na Harvardzie?
studiując szczęście na Harvardzie?
07:41
Seriously, what does a Harvard student possibly have
195
446000
2000
Serio, jak student Harvardu
07:43
to be unhappy about?"
196
448000
2000
może być nieszczęśliwy?"
07:45
Embedded within that question
197
450000
2000
To pytanie zawiera klucz
07:47
is the key to understanding the science of happiness.
198
452000
2000
do rozumienia nauki o szczęściu.
07:49
Because what that question assumes
199
454000
2000
Zakłada, że otoczenie
07:51
is that our external world is predictive of our happiness levels,
200
456000
3000
pozwala przewidzieć poziom szczęścia,
07:54
when in reality, if I know everything about your external world,
201
459000
2000
kiedy wiedząc wszystko o waszym otoczeniu,
07:56
I can only predict 10 percent of your long-term happiness.
202
461000
3000
mógłbym przewidzieć najwyżej 10% szczęścia.
07:59
90 percent of your long-term happiness
203
464000
2000
90% szczęścia w dłuższej perspektywie
08:01
is predicted not by the external world,
204
466000
2000
nie warunkuje świat zewnętrzny,
08:03
but by the way your brain processes the world.
205
468000
2000
a sposób w jaki mózg ten świat przetwarza.
08:05
And if we change it,
206
470000
2000
Jeśli będziemy mogli go zmienić,
08:07
if we change our formula for happiness and success,
207
472000
2000
zmienić przepis na szczęście i sukces,
08:09
what we can do is change the way
208
474000
2000
to moglibyśmy zmienić sposób,
08:11
that we can then affect reality.
209
476000
2000
w jaki kształtujemy rzeczywistość.
08:13
What we found is that only 25 percent of job successes
210
478000
2000
Zaledwie 25% sukcesu zawodowego
08:15
are predicted by I.Q.
211
480000
2000
zależy od ilorazu inteligencji.
08:17
75 percent of job successes
212
482000
2000
75% sukcesu zawodowego zależy
08:19
are predicted by your optimism levels, your social support
213
484000
3000
od optymizmu, wsparcia społecznego
08:22
and your ability to see stress as a challenge instead of as a threat.
214
487000
3000
i postrzegania presji jako wyzwania, nie zagrożenia.
08:25
I talked to a boarding school up in New England, probably the most prestigious boarding school,
215
490000
3000
Rozmawiałem z kimś
z prestiżowej szkoły w Nowej Anglii,
z prestiżowej szkoły w Nowej Anglii,
08:28
and they said, "We already know that.
216
493000
2000
kto powiedział: "My już to wiemy.
08:30
So every year, instead of just teaching our students, we also have a wellness week.
217
495000
3000
Dlatego co roku, mamy tydzień zdrowia psychicznego.
08:33
And we're so excited. Monday night we have the world's leading expert
218
498000
3000
W poniedziałek mamy eksperta
08:36
coming in to speak about adolescent depression.
219
501000
2000
od depresji wieku dorastania.
08:38
Tuesday night it's school violence and bullying.
220
503000
2000
We wtorek - wieczorek szkolnej przemocy.
08:40
Wednesday night is eating disorders.
221
505000
2000
We środę - wieczorek z zaburzeniami jedzenia.
08:42
Thursday night is elicit drug use.
222
507000
2000
W czwartkowy wieczór rozmawiamy o narkomanii.
08:44
And Friday night we're trying to decide between risky sex or happiness."
223
509000
3000
W piątek wahamy się między
ryzykownym seksem a szczęściem."
ryzykownym seksem a szczęściem."
08:47
(Laughter)
224
512000
3000
W piątek wahamy się między
ryzykownym seksem a szczęściem."(Śmiech)
ryzykownym seksem a szczęściem."(Śmiech)
08:50
I said, "That's most people's Friday nights."
225
515000
2000
Ja na to, że to piątkowy dylemat większości ludzi.
08:52
(Laughter)
226
517000
3000
Ja na to, że to piątkowy dylemat większości ludzi. (Śmiech)
08:55
(Applause)
227
520000
3000
(Brawa)
08:58
Which I'm glad you liked, but they did not like that at all.
228
523000
2000
Cieszę się, że wam żart się spodobał.
09:00
Silence on the phone.
229
525000
2000
Im wcale nie. Cisza w telefonie.
09:02
And into the silence, I said, "I'd be happy to speak at your school,
230
527000
2000
Do tej ciszy powiedziałem: "Zrobię dla was prezentację,
09:04
but just so you know, that's not a wellness week, that's a sickness week.
231
529000
3000
ale dla ścisłości,
to nie tydzień zdrowia, tylko zaburzeń.
to nie tydzień zdrowia, tylko zaburzeń.
09:07
What you've done is you've outlined all the negative things that can happen,
232
532000
2000
Zarysowaliście wszelkie możliwe okropności,
09:09
but not talked about the positive."
233
534000
2000
ale nie wspomnieliście o pozytywach."
09:11
The absence of disease is not health.
234
536000
2000
Brak choroby to jeszcze nie zdrowie.
09:13
Here's how we get to health:
235
538000
2000
Oto jak osiągamy szczęście:
09:15
We need to reverse the formula for happiness and success.
236
540000
3000
Musimy odwrócić formułę na szczęście i sukces.
09:18
In the last three years, I've traveled to 45 different countries,
237
543000
2000
Przez 3 lata podróżowałem do 45. różnych krajów,
09:20
working with schools and companies
238
545000
2000
pracując ze szkołami i firmami
09:22
in the midst of an economic downturn.
239
547000
2000
w środku kryzysu finansowego.
09:24
And what I found is that most companies and schools
240
549000
2000
Odkryłem, że większość z nich
09:26
follow a formula for success, which is this:
241
551000
2000
używa następującej recepty na sukces:
09:28
If I work harder, I'll be more successful.
242
553000
2000
Jeśli będę pracować ciężej, osiągnię więcej.
09:30
And if I'm more successful, then I'll be happier.
243
555000
3000
A jeśli osiągnę więcej, to będę szczęśliwszy.
09:33
That undergirds most of our parenting styles, our managing styles,
244
558000
2000
To podstawa menedżerskich i rodzicielskich wykładów,
09:35
the way that we motivate our behavior.
245
560000
2000
główny motyw naszych działań.
09:37
And the problem is it's scientifically broken and backwards for two reasons.
246
562000
3000
Problem w tym, że to recepta nieprawdziwa.
09:40
First, every time your brain has a success,
247
565000
3000
Po pierwsze, kiedy mózg rejestruje sukces,
09:43
you just changed the goalpost of what success looked like.
248
568000
2000
automatycznie podnosimy sobie poprzeczkę.
09:45
You got good grades, now you have to get better grades,
249
570000
2000
Masz dobre stopnie, musisz mieć lepsze,
09:47
you got into a good school and after you get into a better school,
250
572000
2000
dostałeś się do świetnej szkoły,
musisz iść do lepszej,
musisz iść do lepszej,
09:49
you got a good job, now you have to get a better job,
251
574000
2000
masz dobrą pracę, szukasz lepszej,
09:51
you hit your sales target, we're going to change your sales target.
252
576000
2000
osiągnąłeś cel, podnosimy poprzeczkę.
09:53
And if happiness is on the opposite side of success, your brain never gets there.
253
578000
3000
Szczęście leży po drugiej stronie sukcesu,
a mózg tam nie dociera.
a mózg tam nie dociera.
09:56
What we've done is we've pushed happiness
254
581000
2000
Tak oto, jako społeczeństwo,
09:58
over the cognitive horizon as a society.
255
583000
3000
zepchnęliśmy szczęście poza poznawczy horyzont.
10:01
And that's because we think we have to be successful,
256
586000
2000
Wierząc, że trzeba coś osiągnąć,
10:03
then we'll be happier.
257
588000
2000
żeby być szczęśliwym.
10:05
But the real problem is our brains work in the opposite order.
258
590000
2000
Problem w tym, że mózg działa odwrotnie.
10:07
If you can raise somebody's level of positivity in the present,
259
592000
3000
Podnosząc poziom pozytywności,
10:10
then their brain experiences what we now call a happiness advantage,
260
595000
3000
mózg korzysta z tak zwanej "przewagi szczęścia".
10:13
which is your brain at positive
261
598000
2000
Zatem mózg z nastawieniem pozytywnym
10:15
performs significantly better
262
600000
2000
działa lepiej, niż z negatywnym,
10:17
than it does at negative, neutral or stressed.
263
602000
2000
neutralnym lub zestresowanym.
10:19
Your intelligence rises, your creativity rises, your energy levels rise.
264
604000
3000
Inteligencja, twórczość i energia rosną.
10:22
In fact, what we've found
265
607000
2000
Wszystkie wyniki biznesowe się poprawiają.
10:24
is that every single business outcome improves.
266
609000
2000
Wszystkie wyniki biznesowe się poprawiają.
10:26
Your brain at positive is 31 percent more productive
267
611000
2000
Mózg jest o 31% wydajniejszy w pozytywnym,
10:28
than your brain at negative, neutral or stressed.
268
613000
3000
niż negatywnym lub neutralnym nastroju,
albo też w stresie.
albo też w stresie.
10:31
You're 37 percent better at sales.
269
616000
2000
Będziesz 37% efektywniejszy w sprzedaży.
10:33
Doctors are 19 percent faster, more accurate
270
618000
2000
Lekarze są 19% szybsi i dokładniejsi,
10:35
at coming up with the correct diagnosis
271
620000
2000
w stawianiu trafnej diagnozy w pozytywnym nastroju
10:37
when positive instead of negative, neutral or stressed.
272
622000
2000
niż w negatywnym, lub w stresie.
10:39
Which means we can reverse the formula.
273
624000
2000
Co oznacza, że możemy odwrócić formułę.
10:41
If we can find a way of becoming positive in the present,
274
626000
3000
Jeśli znajdziemy sposób na większą pozytywność,
10:44
then our brains work even more successfully
275
629000
2000
nasze mózgi będą pracowały efektywniej,
10:46
as we're able to work harder, faster and more intelligently.
276
631000
3000
zdolne przetwarzać więcej i szybciej.
10:49
What we need to be able to do is to reverse this formula
277
634000
3000
Musimy zatem odwrócić znaną formułę,
10:52
so we can start to see what our brains are actually capable of.
278
637000
2000
żeby zobaczyć co mózgi w rzeczywistości potrafią.
10:54
Because dopamine, which floods into your system when you're positive,
279
639000
2000
Ponieważ dopamina, która jest uwalniana
10:56
has two functions.
280
641000
2000
przy pozytywnych doświadczeniach, ma dwa działania.
10:58
Not only does it make you happier,
281
643000
2000
Sprawia, że jesteśmy szczęśliwsi,
11:00
it turns on all of the learning centers in your brain
282
645000
2000
i uruchamia ośrodki uczenia się w mózgu,
11:02
allowing you to adapt to the world in a different way.
283
647000
3000
które pozwalają lepiej się adaptować do środowiska.
11:05
We've found that there are ways that you can train your brain
284
650000
2000
Odkryliśmy też, że można trenować mózg,
11:07
to be able to become more positive.
285
652000
2000
żeby stawał się bardziej pozytywny.
11:09
In just a two-minute span of time done for 21 days in a row,
286
654000
3000
Zaledwie 2 minuty treningu dziennie przez 21 dni,
11:12
we can actually rewire your brain,
287
657000
2000
mogą przestawić nasze mózgi,
11:14
allowing your brain to actually work
288
659000
2000
pozwalając aby działały bardziej
11:16
more optimistically and more successfully.
289
661000
2000
optymistycznie i efektywnie.
11:18
We've done these things in research now
290
663000
2000
Zrobiliśmy ten eksperyment w każdej firmie,
11:20
in every single company that I've worked with,
291
665000
2000
z którą pracowałem w ubiegłym roku,
11:22
getting them to write down three new things that they're grateful for
292
667000
2000
przekonując do opisania 3. nowych rzeczy,
11:24
for 21 days in a row, three new things each day.
293
669000
2000
za które są wdzięczni codziennie przez 21 dni.
11:26
And at the end of that,
294
671000
2000
Kończy się tak,
11:28
their brain starts to retain a pattern
295
673000
2000
że mózg zaczyna przyswajać regułę wyszukiwania
11:30
of scanning the world, not for the negative, but for the positive first.
296
675000
3000
w świecie pozytywów, nie negatywów.
11:33
Journaling about one positive experience you've had over the past 24 hours
297
678000
2000
Opisanie 1. pozytywnego doświadczenia z ostatnich 24 godzin
11:35
allows your brain to relive it.
298
680000
2000
pozwala mózgowi przeżyć je od nowa.
11:37
Exercise teaches your brain that your behavior matters.
299
682000
3000
Ćwiczenia fizyczne uczą mózg, że zachowanie jest istotne.
11:40
We find that meditation allows your brain
300
685000
2000
Medytacja pozwala odrzucić kulturowe ADHD,
11:42
to get over the cultural ADHD that we've been creating
301
687000
3000
które stworzyliśmy,
11:45
by trying to do multiple tasks at once
302
690000
2000
próbując działać wielozadaniowo,
11:47
and allows our brains to focus on the task at hand.
303
692000
3000
to pozwala mózgowi skupić się na konkretnym działaniu.
11:50
And finally, random acts of kindness are conscious acts of kindness.
304
695000
2000
Wreszcie,dobre uczynki czynione są świadomie.
11:52
We get people, when they open up their inbox,
305
697000
2000
Prosimy ludzi, by zaraz po otworzeniu skrzynki
11:54
to write one positive email
306
699000
2000
napisali jednego pozytywnego emalia,
11:56
praising or thanking somebody in their social support network.
307
701000
2000
dziękując komuś z ich listy kontaktów.
11:58
And by doing these activities
308
703000
2000
Po zastosowaniu tych rad,
12:00
and by training your brain just like we train our bodies,
309
705000
2000
trenowaniu umysłu jak ciała,
12:02
what we've found is we can reverse the formula for happiness and success,
310
707000
3000
widzimy, że można odwrócić formułę
na szczęście i sukces.
na szczęście i sukces.
12:05
and in doing so, not only create ripples of positivity,
311
710000
3000
To wywołuje nie tylko fale pozytywności,
12:08
but create a real revolution.
312
713000
2000
ale całkowitą rewolucję.
12:10
Thank you very much.
313
715000
2000
Dziękuję bardzo.
12:12
(Applause)
314
717000
3000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Shawn Achor - PsychologistShawn Achor is the CEO of Good Think Inc., where he researches and teaches about positive psychology.
Why you should listen
Shawn Achor is the winner of over a dozen distinguished teaching awards at Harvard University, where he delivered lectures on positive psychology in the most popular class at Harvard.
He is the CEO of Good Think Inc., a Cambridge-based consulting firm which researches positive outliers -- people who are well above average -- to understand where human potential, success and happiness intersect. Based on his research and 12 years of experience at Harvard, he clearly and humorously describes to organizations how to increase happiness and meaning, raise success rates and profitability, and create positive transformations that ripple into more successful cultures. He is also the author of The Happiness Advantage.
Shawn Achor | Speaker | TED.com