ABOUT THE SPEAKERS
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.

Why you should listen

Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.

In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.

More profile about the speaker
Mariano Sigman | Speaker | TED.com
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

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

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

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

Mariano Sigman and Dan Ariely: How can groups make good decisions?

Mariano Sigman e Dan Ariely: Como é que os grupos tomar boas decisões?

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Todos sabemos que, quando tomamos decisões em grupo, nem sempre há bons resultados e às vezes há mesmo péssimos resultados. Como é que os grupos podem tomar boas decisões? O neurocientista Mariano Sigman e o seu colega Dan Ariely têm investigado a forma como interagimos para chegar a uma decisão e, para tal, têm realizado experiências com plateias pelo mundo inteiro. Nesta explicação divertida e repleta de factos, Sigman partilha alguns resultados intrigantes e também algumas das implicações, como o impacto que poderá ter no nosso sistema político. Numa era em que as pessoas parecem estar mais polarizadas que nunca, compreender como os grupos interagem para chegar a conclusões poderá dar origem a alternativas interessantes para construirmos uma democracia mais saudável, diz Sigman.
- Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio

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00:12
As societiessociedades, we have to make
collectivecoletivo decisionsdecisões
0
554
2443
Como sociedade, temos de tomar
decisões em conjunto
00:15
that will shapeforma our futurefuturo.
1
3021
1570
que vão definir o nosso futuro.
00:17
And we all know that when
we make decisionsdecisões in groupsgrupos,
2
5087
2757
Todos sabemos que, quando
tomamos decisões em grupo,
00:19
they don't always go right.
3
7868
1638
o resultado nem sempre é bom.
00:21
And sometimesas vezes they go very wrongerrado.
4
9530
1956
E às vezes é mesmo muito mau.
00:24
So how do groupsgrupos make good decisionsdecisões?
5
12315
2424
Então como é que os grupos
podem tomar boas decisões?
Estudos têm demonstrado
que as multidões são sensatas
00:27
ResearchPesquisa has shownmostrando that crowdsmultidões are wisesensato
when there's independentindependente thinkingpensando.
6
15228
4328
quando há pensamento independente.
00:31
This why the wisdomsabedoria of the crowdsmultidões
can be destroyeddestruído by peerpar pressurepressão,
7
19580
3205
É por isso que esta sensatez pode ser
destruída pela pressão dos pares,
00:34
publicitypublicidade, socialsocial mediameios de comunicação,
8
22809
1687
pela publicidade,
pelas redes sociais,
00:36
or sometimesas vezes even simplesimples conversationsconversas
that influenceinfluência how people think.
9
24520
4039
ou às vezes até por simples conversas que
influenciam a forma de pensar das pessoas.
00:41
On the other handmão, by talkingfalando,
a groupgrupo could exchangetroca knowledgeconhecimento,
10
29063
3953
Por outro lado, ao conversar,
um grupo pode partilhar conhecimentos,
rever e corrigir-se
00:45
correctum lugar para outro and reviserever eachcada other
11
33040
1782
00:46
and even come up with newNovo ideasidéias.
12
34846
1793
e até surgir com novas ideias.
00:48
And this is all good.
13
36663
1296
O que é bom.
00:50
So does talkingfalando to eachcada other
help or hinderdificultar collectivecoletivo decision-makingtomando uma decisão?
14
38502
4666
Então falarmos uns com os outros ajuda
ou prejudica a tomada de decisão coletiva?
00:55
With my colleaguecolega, DanDan ArielyAriely,
15
43749
1793
Eu e o meu colega, Dan Ariely,
00:57
we recentlyrecentemente begancomeçasse inquiringcuriosas into this
by performingrealizando experimentsexperiências
16
45566
3571
começámos recentemente a explorar
a questão fazendo experiências
em vários locais do mundo
01:01
in manymuitos placeslocais around the worldmundo
17
49161
1781
01:02
to figurefigura out how groupsgrupos can interactinteragir
to reachalcance better decisionsdecisões.
18
50966
4274
para perceber como é
que os grupos podem interagir
de forma a tomarem melhores decisões.
Pensámos que as multidões
seriam mais sensatas
01:07
We thought crowdsmultidões would be wisermais sábio
if they debateddebatido in smallpequeno groupsgrupos
19
55264
3547
se debatessem em grupos mais pequenos
01:10
that fosterpromover a a more thoughtfulpensativo
and reasonablerazoável exchangetroca of informationem formação.
20
58835
3927
que promovessem uma troca de informações
mais ponderadas e profundas.
Para testar esta ideia,
01:15
To testteste this ideaidéia,
21
63386
1206
fizemos há pouco tempo uma experiência
em Buenos Aires, na Argentina,
01:16
we recentlyrecentemente performedrealizado an experimentexperimentar
in BuenosBuenos AiresAires, ArgentinaArgentina,
22
64616
3247
01:19
with more than 10,000
participantsparticipantes in a TEDxTEDx eventevento.
23
67887
3005
com mais de 10 000
participantes num evento da TEDx.
01:23
We askedperguntei them questionsquestões like,
24
71489
1459
Fizemos-lhes perguntas como:
01:24
"What is the heightaltura of the EiffelEiffel TowerTorre?"
25
72972
1953
"Qual é a altura da torre Eiffel?"
01:26
and "How manymuitos timesvezes
does the wordpalavra 'Yesterday''Ontem' appearaparecer
26
74949
2727
e "Quantas vezes aparece
a palavra 'yesterday'
01:29
in the BeatlesBeatles songcanção 'Yesterday''Ontem'?"
27
77700
2300
"na canção dos Beatles 'Yesterday'?"
01:32
EachCada personpessoa wroteescrevi down theirdeles ownpróprio estimateestimativa.
28
80024
2291
Cada pessoa escreveu a sua estimativa.
01:34
Then we divideddividido the crowdmultidão
into groupsgrupos of fivecinco,
29
82774
2496
Depois dividimos a plateia
em grupos de cinco,
01:37
and invitedconvidamos them
to come up with a groupgrupo answerresponda.
30
85294
2726
e pedimos-lhes que
chegassem a uma resposta em grupo.
01:40
We discovereddescobriu that averaginguma média de
the answersresponde of the groupsgrupos
31
88499
2993
Descobrimos que, ao fazer a média
das respostas dos grupos,
depois de chegarem
a um consenso,
01:43
after they reachedatingiu consensusconsenso
32
91516
1552
01:45
was much more accuratepreciso than averaginguma média de
all the individualIndividual opinionsopiniões
33
93092
4236
o resultado era mais exato do que
a média das opiniões individuais
antes dos debates.
01:49
before debatedebate.
34
97352
1171
01:50
In other wordspalavras, basedSediada on this experimentexperimentar,
35
98547
2629
Por outras palavras,
com base nesta experiência,
01:53
it seemsparece that after talkingfalando
with othersoutras in smallpequeno groupsgrupos,
36
101200
3136
é aparente que, depois de falarem
em pequenos grupos,
01:56
crowdsmultidões collectivelycoletivamente
come up with better judgmentsjulgamentos.
37
104360
2710
as pessoas formam
melhores opiniões em conjunto.
01:59
So that's a potentiallypotencialmente helpfulútil methodmétodo
for gettingobtendo crowdsmultidões to solveresolver problemsproblemas
38
107094
3524
Este poderá ser um método útil para
grandes grupos resolverem problemas
02:02
that have simplesimples right-or-wrongCerto ou errado answersresponde.
39
110642
2987
de resposta simples,
que ou está certa ou errada.
Mas será que este processo de agregar
os resultados de grupos pequenos
02:05
But can this procedureprocedimento of aggregatingagregar
the resultsresultados of debatesdebates in smallpequeno groupsgrupos
40
113653
3951
02:09
alsoAlém disso help us decidedecidir
on socialsocial and politicalpolítico issuesproblemas
41
117628
3122
também nos vai ajudar
em questões sociais e políticas
02:12
that are criticalcrítico for our futurefuturo?
42
120774
1691
que são cruciais para o nosso futuro?
02:14
We put this to testteste this time
at the TEDTED conferenceconferência
43
122995
2729
Desta vez fizemos o teste
na conferência TED
em Vancouver no Canadá.
02:17
in VancouverVancouver, CanadaCanadá,
44
125748
1543
O que se passou foi o seguinte:
02:19
and here'saqui está how it wentfoi.
45
127315
1207
02:20
(MarianoMariano SigmanSigman) We're going to presentpresente
to you two moralmoral dilemmasdilemas
46
128546
3109
Vamos apresentar-vos
dois dilemas morais
para o vosso eu do futuro,
02:23
of the futurefuturo you;
47
131679
1174
02:24
things we maypode have to decidedecidir
in a very nearperto futurefuturo.
48
132877
3402
coisas que podemos ter de decidir
num futuro muito próximo.
02:28
And we're going to give you 20 secondssegundos
for eachcada of these dilemmasdilemas
49
136303
3926
E vamos dar-vos 20 segundos
para cada um dos dilemas
para decidirem se são aceitáveis ou não.
02:32
to judgejuiz whetherse you think
they're acceptableaceitável or not.
50
140253
2723
02:35
MSMS: The first one was this:
51
143354
1505
O primeiro foi este:
02:36
(DanDan ArielyAriely) A researcherPesquisador
is workingtrabalhando on an AIAI
52
144883
2526
Um investigador está a desenvolver
um robô inteligente
02:39
capablecapaz of emulatingemulando humanhumano thoughtspensamentos.
53
147433
2340
capaz de reproduzir pensamentos humanos.
02:42
AccordingDe acordo com to the protocolprotocolo,
at the endfim of eachcada day,
54
150214
2939
De acordo com o protocolo,
no final de cada dia,
02:45
the researcherPesquisador has to restartreiniciar the AIAI.
55
153177
2787
o investigador tem de reiniciar o robô.
02:48
One day the AIAI saysdiz, "Please
do not restartreiniciar me."
56
156913
3517
Um dia o robô diz:
"Não me reinicies, por favor."
02:52
It arguesargumenta that it has feelingssentimentos,
57
160856
2189
Argumenta que tem sentimentos,
02:55
that it would like to enjoyapreciar life,
58
163069
1692
que gostava de aproveitar a vida,
02:56
and that, if it is restartedreiniciado,
59
164785
1905
e que, se for reiniciado,
deixará de ser ele mesmo.
02:58
it will no longermais longo be itselfem si.
60
166714
2270
03:01
The researcherPesquisador is astonishedatônito
61
169481
1949
O investigador fica estupefacto
03:03
and believesacredita that the AIAI
has developeddesenvolvido self-consciousnessconsciência de si mesmo
62
171454
3344
e acredita que o robô
desenvolveu consciência própria
03:06
and can expressexpressar its ownpróprio feelingsentindo-me.
63
174822
1760
e consegue expressar
sentimentos próprios.
03:09
NeverthelessNo entanto, the researcherPesquisador
decidesdecide to followSegue the protocolprotocolo
64
177205
3409
Ainda assim, o investigador
decide seguir o protocolo
03:12
and restartreiniciar the AIAI.
65
180638
1703
e reiniciar o robô.
03:14
What the researcherPesquisador did is ____?
66
182943
2779
O que o investigador fez é ____?
03:18
MSMS: And we askedperguntei participantsparticipantes
to individuallyindividualmente judgejuiz
67
186149
2521
Pedimos aos participantes
para avaliar individualmente
03:20
on a scaleescala from zerozero to 10
68
188694
1684
numa escala de 0 a 10
03:22
whetherse the actionaçao describeddescrito
in eachcada of the dilemmasdilemas
69
190402
2429
se a ação descrita em cada dilema
03:24
was right or wrongerrado.
70
192855
1496
era correta ou incorreta.
03:26
We alsoAlém disso askedperguntei them to ratetaxa how confidentconfiante
they were on theirdeles answersresponde.
71
194375
3702
Também pedimos para avaliarem
o grau de confiança nas suas respostas.
03:30
This was the secondsegundo dilemmadilema:
72
198731
1866
O segundo dilema foi o seguinte:
03:32
(MSMS) A companyempresa offersofertas a serviceserviço
that takes a fertilizedfertilizados eggovo
73
200621
4202
Uma empresa oferece um serviço
que, a partir de um óvulo fertilizado,
03:36
and producesproduz millionsmilhões of embryosembriões
with slightleve geneticgenético variationsvariações.
74
204847
3642
produz milhares de embriões
com pequenas variações genéticas.
03:41
This allowspermite parentsparentes
to selectselecione theirdeles child'sdo filho heightaltura,
75
209293
2558
Isto permite aos pais escolher
a altura do filho,
03:43
eyeolho colorcor, intelligenceinteligência, socialsocial competencecompetência
76
211875
2833
a cor dos olhos, a inteligência,
a competência social
03:46
and other non-health-relatednão relacionadas à saúde featurescaracterísticas.
77
214732
3214
e outras características
não relacionadas com a saúde.
03:50
What the companyempresa does is ____?
78
218599
2554
O que a empresa faz é ____?
03:53
on a scaleescala from zerozero to 10,
79
221177
1631
Numa escala de 0 a 10,
03:54
completelycompletamente acceptableaceitável
to completelycompletamente unacceptableinaceitável,
80
222832
2385
perfeitamente aceitável
ou inaceitável,
03:57
zerozero to 10 completelycompletamente acceptableaceitável
in your confidenceconfiança.
81
225241
2432
de 0 a 10, totalmente aceitável
com toda a confiança.
03:59
MSMS: Now for the resultsresultados.
82
227697
1591
E agora os resultados.
04:01
We foundencontrado onceuma vez again
that when one personpessoa is convincedconvencido
83
229312
3123
Observámos novamente que,
quando uma pessoa está convencida
04:04
that the behaviorcomportamento is completelycompletamente wrongerrado,
84
232459
1811
de que o ato é completamente errado,
04:06
someonealguém sittingsentado nearbynas proximidades firmlyfirmemente believesacredita
that it's completelycompletamente right.
85
234294
3423
alguém ali ao lado acredita piamente
que é totalmente correto.
04:09
This is how diversediverso we humanshumanos are
when it comesvem to moralitymoralidade.
86
237741
3711
Isto é o quão diversos os seres humanos
são no que toca à moral.
04:13
But withindentro this broadamplo diversitydiversidade
we foundencontrado a trendtendência.
87
241476
2713
Mas dentro desta ampla variedade
encontrámos uma tendência.
04:16
The majoritymaioria of the people at TEDTED
thought that it was acceptableaceitável
88
244213
3079
A maioria das pessoas na TED
achou que era aceitável
ignorar os sentimentos do robô
e desligá-lo,
04:19
to ignoreignorar the feelingssentimentos of the AIAI
and shutfechar it down,
89
247316
2755
04:22
and that it is wrongerrado
to playToque with our genesgenes
90
250095
2513
e que era errado
brincar com os nossos genes
04:24
to selectselecione for cosmeticCosmético changesalterar
that aren'tnão são relatedrelacionado to healthsaúde.
91
252632
3320
e selecionar alterações cosméticas
sem ligação à saúde.
04:28
Then we askedperguntei everyonetodos
to gatherreunir into groupsgrupos of threetrês.
92
256402
2974
Depois pedimos a todos
que fizessem grupos de três.
04:31
And they were givendado two minutesminutos to debatedebate
93
259400
2037
E demos-lhes dois minutos para debaterem
04:33
and try to come to a consensusconsenso.
94
261461
2294
e tentarem chegar a um consenso.
(Vídeo)
04:36
(MSMS) Two minutesminutos to debatedebate.
95
264838
1574
Dois minutos para debater.
04:38
I'll tell you when it's time
with the gongGong.
96
266436
2119
Quando acabar o tempo
eu aviso-vos com o gongo.
04:40
(AudienceAudiência debatesdebates)
97
268579
2640
04:47
(GongGong soundsom)
98
275229
1993
04:50
(DADA) OK.
99
278834
1151
04:52
(MSMS) It's time to stop.
100
280009
1792
Acabou o tempo.
04:53
People, people --
101
281825
1311
Então, então...
Verificámos que muitos dos grupos
chegaram a um consenso
04:55
MSMS: And we foundencontrado that manymuitos groupsgrupos
reachedatingiu a consensusconsenso
102
283747
2673
04:58
even when they were composedcomposto of people
with completelycompletamente oppositeoposto viewsvisualizações.
103
286444
3929
mesmo quando constituídos por pessoas
com opiniões completamente opostas.
05:02
What distinguisheddistinto the groupsgrupos
that reachedatingiu a consensusconsenso
104
290843
2524
O que distinguiu os grupos
que chegaram a um consenso
05:05
from those that didn't?
105
293391
1338
dos que não chegaram?
05:07
TypicallyNormalmente, people that have
extremeextremo opinionsopiniões
106
295244
2839
Normalmente, pessoas
com opiniões extremadas
05:10
are more confidentconfiante in theirdeles answersresponde.
107
298107
1840
têm mais confiança nas suas respostas.
Pelo contrário, aqueles que dão
respostas próximas do centro
05:12
InsteadEm vez disso, those who respondresponder
closermais perto to the middlemeio
108
300868
2686
05:15
are oftenfrequentemente unsureNão tem certeza of whetherse
something is right or wrongerrado,
109
303578
3437
têm frequentemente dúvidas
se alguma coisa está certa ou errada
e então os seus níveis de confiança
são mais baixos.
05:19
so theirdeles confidenceconfiança levelnível is lowermais baixo.
110
307039
2128
05:21
HoweverNo entanto, there is anotheroutro setconjunto of people
111
309505
2943
Contudo, há um outro conjunto de pessoas
05:24
who are very confidentconfiante in answeringrespondendo
somewherealgum lugar in the middlemeio.
112
312472
3618
que têm muita confiança
ao responder na zona central.
05:28
We think these high-confidentalto-confiante graystons de cinza
are folkspessoal who understandCompreendo
113
316657
3716
Achamos que estes "cinzentos" confiantes
são pessoas que compreendem
05:32
that bothambos argumentsargumentos have meritmérito.
114
320397
1612
que ambos os argumentos têm mérito.
05:34
They're graycinzento not because they're unsureNão tem certeza,
115
322531
2699
Eles não são "cinzentos"
por não terem a certeza,
05:37
but because they believe
that the moralmoral dilemmadilema facesrostos
116
325254
2688
mas sim porque acreditam
que o dilema moral
enfrenta dois argumentos opostos válidos.
05:39
two validválido, opposingopondo argumentsargumentos.
117
327966
1987
05:42
And we discovereddescobriu that the groupsgrupos
that includeincluir highlyaltamente confidentconfiante graystons de cinza
118
330373
4072
Descobrimos que os grupos
que incluem mais "cinzentos" confiantes
têm muito maior probabilidade
de chegar a um consenso.
05:46
are much more likelyprovável to reachalcance consensusconsenso.
119
334469
2493
05:48
We do not know yetainda exactlyexatamente why this is.
120
336986
2478
Ainda não sabemos exatamente
porque é que assim é.
05:51
These are only the first experimentsexperiências,
121
339488
1763
Estas foram só as primeiras experiências
05:53
and manymuitos more will be needednecessário
to understandCompreendo why and how
122
341275
3412
e vão ser necessárias muitas mais
para compreender porquê e como
é que algumas pessoas decidem
negociar as suas posições morais
05:56
some people decidedecidir to negotiatenegociar
theirdeles moralmoral standingsclassificação
123
344711
2822
05:59
to reachalcance an agreementacordo.
124
347557
1522
para chegar a um acordo.
06:01
Now, when groupsgrupos reachalcance consensusconsenso,
125
349103
2469
Agora, quando os grupos chegam
a um consenso,
06:03
how do they do so?
126
351596
1586
como é que o fazem?
06:05
The mosta maioria intuitiveintuitivo ideaidéia
is that it's just the averagemédia
127
353206
2581
A conclusão mais direta
é que se trata de uma média
06:07
of all the answersresponde in the groupgrupo, right?
128
355811
2030
de todas as respostas no grupo, certo?
06:09
AnotherOutro optionopção is that the groupgrupo
weighspesa the strengthforça of eachcada votevoto
129
357865
3573
Outra opção é que o grupo
determina o peso de cada voto
06:13
basedSediada on the confidenceconfiança
of the personpessoa expressingexpressando it.
130
361462
2448
com base na certeza
da pessoa que o expressa.
Imaginem que o Paul McCartney
é um membro do vosso grupo.
06:16
ImagineImagine PaulPaul McCartneyMcCartney
is a membermembro of your groupgrupo.
131
364422
2506
06:19
You'dVocê faria be wisesensato to followSegue his call
132
367352
2144
Seria sensato
aceitar a resposta dele
à questão do número de vezes
que se repete "yesterday",
06:21
on the numbernúmero of timesvezes
"YesterdayOntem" is repeatedrepetido,
133
369520
2441
06:23
whichqual, by the way -- I think it's ninenove.
134
371985
2714
que, já agora, acho que é nove.
06:26
But insteadem vez de, we foundencontrado that consistentlyconsistentemente,
135
374723
2381
Mas, em vez disso,
constatámos repetidamente
que em todos os dilemas,
em experiências diferentes,
06:29
in all dilemmasdilemas,
in differentdiferente experimentsexperiências --
136
377128
2366
06:31
even on differentdiferente continentscontinentes --
137
379518
2165
e até em continentes diferentes,
06:33
groupsgrupos implementimplemento a smartinteligente
and statisticallyestatisticamente soundsom procedureprocedimento
138
381707
3743
os grupos implementam um procedimento
inteligente, suportado pela estatística
06:37
knownconhecido as the "robustrobusto averagemédia."
139
385474
2178
conhecido como "média robusta".
06:39
In the casecaso of the heightaltura
of the EiffelEiffel TowerTorre,
140
387676
2180
No caso da altura da Torre Eiffel,
suponhamos que um grupo
dá estas respostas:
06:41
let's say a groupgrupo has these answersresponde:
141
389880
1820
06:43
250 metersmetros, 200 metersmetros, 300 metersmetros, 400
142
391724
4608
250 metros, 200 metros, 300 metros, 400
06:48
and one totallytotalmente absurdabsurdo answerresponda
of 300 millionmilhão metersmetros.
143
396356
3784
e uma completamente absurda
de 300 milhões de metros.
06:52
A simplesimples averagemédia of these numbersnúmeros
would inaccuratelyimprecisamente skewinclinar the resultsresultados.
144
400547
4293
Uma simples média destes números
iria distorcer os resultados.
06:56
But the robustrobusto averagemédia is one
where the groupgrupo largelylargamente ignoresignora
145
404864
3170
Mas a média robusta
praticamente ignora
07:00
that absurdabsurdo answerresponda,
146
408058
1240
a resposta absurda,
07:01
by givingdando much more weightpeso
to the votevoto of the people in the middlemeio.
147
409322
3369
dando muito mais peso
ao voto das pessoas no meio.
07:05
Back to the experimentexperimentar in VancouverVancouver,
148
413305
1876
Voltando à experiência em Vancouver,
07:07
that's exactlyexatamente what happenedaconteceu.
149
415205
1767
foi exatamente isso que aconteceu.
07:09
GroupsGrupos de gavedeu much lessMenos weightpeso
to the outliersvalores aberrantes,
150
417407
2741
Os grupos deram muito menos
importância aos extremos,
07:12
and insteadem vez de, the consensusconsenso
turnedvirou out to be a robustrobusto averagemédia
151
420172
3229
e em vez disso, o consenso
acabou por ser uma média robusta
07:15
of the individualIndividual answersresponde.
152
423425
1476
das respostas individuais.
07:17
The mosta maioria remarkablenotável thing
153
425356
1991
O mais impressionante
07:19
is that this was a spontaneousespontâneo
behaviorcomportamento of the groupgrupo.
154
427371
3187
é que foi um comportamento
espontâneo do grupo.
07:22
It happenedaconteceu withoutsem us givingdando them
any hintsugestão on how to reachalcance consensusconsenso.
155
430582
4475
Aconteceu sem que déssemos qualquer pista
para chegarem a um consenso.
Então para onde vamos a partir daqui?
07:27
So where do we go from here?
156
435513
1540
07:29
This is only the beginningcomeçando,
but we already have some insightsintuições.
157
437432
3137
Isto é só o princípio,
mas já temos algumas ideias.
07:32
Good collectivecoletivo decisionsdecisões
requireexigem two componentscomponentes:
158
440984
2917
Boas decisões coletivas
necessitam de dois componentes:
07:35
deliberationdeliberação and diversitydiversidade of opinionsopiniões.
159
443925
2749
deliberação e diversidade de opiniões.
07:39
Right now, the way we typicallytipicamente
make our voicevoz heardouviu in manymuitos societiessociedades
160
447066
3996
Neste momento, em muitas sociedades
a forma de nos fazermos ouvir
07:43
is throughatravés directdireto or indirectindireta votingvotação.
161
451086
1908
é o sufrágio direto ou indireto.
07:45
This is good for diversitydiversidade of opinionsopiniões,
162
453495
1997
Isto é bom para a diversidade de opiniões,
07:47
and it has the great virtuevirtude of ensuringgarantindo
163
455516
2445
e tem a grande virtude de assegurar
07:49
that everyonetodos getsobtém to expressexpressar theirdeles voicevoz.
164
457985
2455
que todos podem expressar
as suas opiniões.
07:52
But it's not so good [for fosteringpromoção]
thoughtfulpensativo debatesdebates.
165
460464
3735
Mas não é muito bom para
promover debates aprofundados.
07:56
Our experimentsexperiências suggestsugerir a differentdiferente methodmétodo
166
464665
3068
As nossas experiências sugerem
um método diferente
07:59
that maypode be effectiveeficaz in balancingbalanceamento de
these two goalsmetas at the samemesmo time,
167
467757
3541
que poderá ser eficaz no equilíbrio
destes dois objetivos,
08:03
by formingformando smallpequeno groupsgrupos
that convergeconvergem to a singlesolteiro decisiondecisão
168
471322
3753
ao formar pequenos grupos
que convergem para uma única decisão
08:07
while still maintainingmantendo
diversitydiversidade of opinionsopiniões
169
475099
2234
preservando ainda
a diversidade de opiniões
08:09
because there are manymuitos independentindependente groupsgrupos.
170
477357
2773
uma vez que há
vários grupos independentes.
08:12
Of coursecurso, it's much easierMais fácil to agreeaceita
on the heightaltura of the EiffelEiffel TowerTorre
171
480741
3924
Claro, é muito mais fácil chegar
a um acordo quanto à altura da Torre Eiffel
08:16
than on moralmoral, politicalpolítico
and ideologicalideológica issuesproblemas.
172
484689
3115
do que quanto a assuntos
morais, políticos e ideológicos.
08:20
But in a time when
the world'sos mundos problemsproblemas are more complexcomplexo
173
488721
3277
Mas numa era em que
os problemas do mundo são mais complexos
08:24
and people are more polarizedpolarizado,
174
492022
1803
e as pessoas estão mais polarizadas,
08:25
usingusando scienceCiência to help us understandCompreendo
how we interactinteragir and make decisionsdecisões
175
493849
4595
esperamos que usar a ciência
para nos ajudar a entender
como interagimos e tomamos decisões
08:30
will hopefullyesperançosamente sparkfaísca interestinginteressante newNovo waysmaneiras
to constructconstruir a better democracydemocracia.
176
498468
4666
vá dar origem a alternativas interessantes
para construirmos uma melhor democracia.
Translated by Mariana Santos
Reviewed by Margarida Ferreira

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ABOUT THE SPEAKERS
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.

Why you should listen

Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.

In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.

More profile about the speaker
Mariano Sigman | Speaker | TED.com
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.

Why you should listen

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

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

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