TEDIndia 2009
Sendhil Mullainathan: Solving social problems with a nudge
Sendhil Mullainathan: Sendhil Mullainathan: Sosyal problemleri ufak bir dokunuşla çözmek
Filmed:
Readability: 3.7
581,215 views
MacArthur ödülü sahibi Sendhil Mullainathan, çözümünü bildiğimiz ancak çözmediğimiz sosyal problemlere davranış ekonomisi gözüyle bakıyor. İshale bağlı çocuk ölümlerini nasıl azaltacağımızı, diabete bağlı körlüğü nasıl engelleyeceğimizi ya da güneş pili teknolojisini nasıl hayata geçireceğimizi biliyoruz... Ancak her nasılsa yapmıyoruz ya da yapamıyoruz. Peki neden?
Sendhil Mullainathan - Behavioral economist
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Sendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination? Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
As a researcher, every once in a while
0
0
3000
Bir araştırmacı olarak ara sıra
00:18
you encounter something
1
3000
2000
canınızı sıkacak şeylerle karşılaşırsınız.
00:20
a little disconcerting.
2
5000
2000
Bu şeyler çevrenizdeki dünyayı
anlayış biçiminizi değiştirip,
anlayış biçiminizi değiştirip,
00:22
And this is something that changes your understanding of the world around you,
3
7000
3000
00:25
and teaches you that you're very wrong
4
10000
2000
kat'iyetle inandığınız bir konuda bile
00:27
about something that you really believed firmly in.
5
12000
4000
aslında yanılmış olduğunuzu
öğretebilir size.
öğretebilir size.
00:31
And these are unfortunate moments,
6
16000
3000
Bunlar öyle talihsiz anlardır
çünkü sabah kalktığınızdan
çünkü sabah kalktığınızdan
00:34
because you go to sleep that night
7
19000
2000
daha sersem bir şekilde
yatağa girersiniz o gece.
yatağa girersiniz o gece.
00:36
dumber than when you woke up.
8
21000
3000
00:39
So, that's really the goal of my talk,
9
24000
2000
Evet, konuşmamın asıl amacı da bu olacak:
00:41
is to A, communicate that moment to you
10
26000
2000
A) O anı size nakletmek, ve
00:43
and B, have you leave this session
11
28000
2000
B) bu sunumdan, geldiğinizden daha sersem
00:45
a little dumber than when you entered.
12
30000
2000
bir şekilde çıkmanızı sağlamak.
00:47
So, I hope I can really accomplish that.
13
32000
3000
Umarım bunu başarabilirim.
00:50
So, this incident that I'm going to describe
14
35000
3000
Bahsedeceğim olay
bir ishal vakası ile başlıyor.
bir ishal vakası ile başlıyor.
00:53
really began with some diarrhea.
15
38000
3000
00:56
Now, we've known for a long time the cause of diarrhea.
16
41000
3000
İshale yol açan sebebin ne olduğunu
uzun zamandır biliyoruz.
uzun zamandır biliyoruz.
00:59
That's why there's a glass of water up there.
17
44000
3000
Bu yüzden burada bir bardak su var.
01:02
For us, it's a problem, the people in this room.
18
47000
2000
Bizim için, bu salondakiler için yani,
ishal alelade bir problem olabilir.
ishal alelade bir problem olabilir.
01:04
For babies, it's deadly.
19
49000
3000
Ama bebekler için, ölümcüldür.
01:07
They lack nutrients, and diarrhea dehydrates them.
20
52000
4000
İshal yüzünden besin eksikliği çekerler
ve vücutları susuz kalır.
ve vücutları susuz kalır.
01:11
And so, as a result, there is a lot of death,
21
56000
2000
Nihayetinde, bir çok ölüm gerçekleşir.
01:13
a lot of death.
22
58000
3000
Çok fazla ölüm.
1960'da, Hindistan'da, çocuk ölüm oranı
01:16
In India in 1960,
23
61000
2000
01:18
there was a 24 percent child mortality rate,
24
63000
2000
yüzde 24 seviyelerindeydi,
01:20
lots of people didn't make it. This is incredibly unfortunate.
25
65000
4000
Maalesef bir çok insan
hayatını kaybetti.
hayatını kaybetti.
01:24
One of the big reasons this happened was
26
69000
2000
Bu ölümlerin başlıca
sebeplerinden biri ishaldi.
sebeplerinden biri ishaldi.
01:26
because of diarrhea.
27
71000
2000
01:28
Now, there was a big effort to solve this problem,
28
73000
3000
Bu problemi çözmek için
büyük çaba harcanıyordu
büyük çaba harcanıyordu
01:31
and there was actually a big solution.
29
76000
4000
ve aslında bir çözümü de vardı.
"Muhtemelen bu yüzyılın
en büyük tıbbî ilerlemesi"
en büyük tıbbî ilerlemesi"
01:35
This solution has been called, by some,
30
80000
2000
01:37
"potentially the most important medical
31
82000
2000
01:39
advance this century."
32
84000
3000
diyenler oldu bu çözüm için.
Çözüm oldukça basitti:
01:42
Now, the solution turned out to be simple.
33
87000
3000
Oral Rehidrasyon Tuz Sıvısı.
(Ağızdan alınan su kaybı giderici eriyik)
(Ağızdan alınan su kaybı giderici eriyik)
01:45
And what it was was oral rehydration salts.
34
90000
4000
01:49
Many of you have probably used this.
35
94000
2000
Birçoğunuz kullanmışsınızdır.
Dahiyane bir şey.
Dahiyane bir şey.
01:51
It's brilliant. It's a way to get sodium
36
96000
2000
Sodyum ve glukozu
birlikte almanın bir yoludur
birlikte almanın bir yoludur
01:53
and glucose together so that when you add it to water
37
98000
3000
ve suyla karıştırıldığında
01:56
the child is able to absorb it even during situations of diarrhea.
38
101000
3000
ishalli çocuğun bünyesi
bunu emebilir.
bunu emebilir.
01:59
Remarkable impact on mortality.
39
104000
4000
Ölüm oranına etkisi kayda değerdir.
02:03
Massive solution to the problem.
40
108000
2000
Muazzam bir çözüm.
02:05
Flash forward: 1960, 24 percent child mortality
41
110000
3000
İleriye sararsak, 1960'da
yüzde 24 olan çocuk ölümleri
yüzde 24 olan çocuk ölümleri
02:08
has dropped to 6.5 percent today.
42
113000
2000
bugün yüzde 6.5'e düşmüştür.
02:10
Still a big number, but a big drop.
43
115000
3000
Hala büyük bir oran
ama büyük de bir düşüş.
ama büyük de bir düşüş.
02:13
It looks like the technological problem is solved.
44
118000
3000
Teknolojik problem
çözülmüş gibi görünüyor.
çözülmüş gibi görünüyor.
02:16
But if you look, even today
45
121000
2000
Ama, bugün bile baktığınızda
sadece Hindistan'da
sadece Hindistan'da
02:18
there are about 400,000 diarrhea-related deaths
46
123000
2000
ishal kaynaklı 400,000
ölüm olduğu görülüyor.
ölüm olduğu görülüyor.
02:20
in India alone.
47
125000
2000
Peki neden böyle oldu?
02:22
What's going on here?
48
127000
2000
02:24
Well the easy answer is, we just haven't gotten those salts
49
129000
3000
Basit bir yanıt isterseniz,
bu tuzları o insanlara
ulaştıramamışız diyebilirsiniz.
ulaştıramamışız diyebilirsiniz.
02:27
to those people.
50
132000
2000
02:29
That's actually not true.
51
134000
2000
Ancak doğru cevap değil.
Bu tuzların bedava veya çok ucuz,
02:31
If you look in areas where these salts are completely available,
52
136000
3000
kolaylıkla temin edilebilir
olduğu bölgelere bakarsanız,
olduğu bölgelere bakarsanız,
02:34
the price is low or zero, these deaths still continue abated.
53
139000
3000
bu tür ölümler hala var.
02:37
Maybe there's a biological answer.
54
142000
2000
Belki de biyolojik bir cevap vardır
02:39
Maybe these are the deaths that simple rehydration
55
144000
2000
Belki de bu ölümler, basit rehidrasyon
ile çözülemeyecek olanlardır.
ile çözülemeyecek olanlardır.
02:41
alone doesn't solve. That's not true either.
56
146000
3000
Aslında bu da doğru değil.
02:44
Many of these deaths were completely preventable,
57
149000
5000
Bu ölümlerin birçoğu
kesinlikle önlenebilirdi.
kesinlikle önlenebilirdi.
İşte "can sıkıcı" diye
düşünmek istediğim şey,
düşünmek istediğim şey,
02:49
and this what I want to think of as the disconcerting thing,
58
154000
3000
02:52
what I want to call "the last mile" problem.
59
157000
2000
bu "son mil problemi".
02:54
See, we spent a lot of energy, in many domains --
60
159000
4000
Bakınız, önemli toplumsal problemlere
teknolojik çözümler bulmak için,
02:58
technological, scientific, hard work,
61
163000
2000
teknoloji, bilim, çalışkanlık,
yaratıcılık ve icat kabiliyeti gibi
yaratıcılık ve icat kabiliyeti gibi
03:00
creativity, human ingenuity --
62
165000
2000
03:02
to crack important social problems with technology solutions.
63
167000
4000
bir çok alanda büyük gayretler sarfettik.
03:06
That's been the discoveries of the last 2,000 years,
64
171000
2000
Bunlar son 2000 yılın keşifleri.
03:08
that's mankind moving forward.
65
173000
2000
Bu insanoğlulun ilerleyişi.
03:10
But in this case we cracked it,
66
175000
3000
Fakat bu durumda, çözümü bulmamıza rağmen
03:13
but a big part of the problem still remains.
67
178000
2000
sorunun büyük kısmı yerinde duruyor.
03:15
Nine hundred and ninety-nine miles went well,
68
180000
2000
999 mil gayet iyi geçti.
03:17
the last mile's proving incredibly stubborn.
69
182000
3000
Son mil ise olağanüstü inatçı görünüyor.
03:20
Now, that's for oral rehydration therapy.
70
185000
4000
Bu Rehidrasyon Tuz Eriyiği için.
03:24
Maybe this is something unique about diarrhea.
71
189000
2000
Belki de durum sadece
ishale özgüdür.
ishale özgüdür.
03:26
Well, it turns out -- and this is where things get really disconcerting --
72
191000
2000
İşte şimdi durum gerçekten
can sıkıcı hale geliyor.
can sıkıcı hale geliyor.
03:28
it's not unique to diarrhea.
73
193000
2000
Bu sadece ishale özgü değil.
03:30
It's not even unique to poor people in India.
74
195000
2000
Sadece Hindistan'daki
fakirlerle bile özgü değil.
fakirlerle bile özgü değil.
03:32
Here's an example from a variety of contexts.
75
197000
3000
Burada çeşitli durumlardan örnekler var.
03:35
I've put a bunch of examples up here.
76
200000
2000
Buraya bir takım örnekler koydum.
03:37
I'll start with insulin, diabetes
77
202000
3000
İnsulin ile başlayacağım.
Amerika'daki diabet ilacı ile.
03:40
medication in the U.S.
78
205000
2000
03:42
OK, the American population.
79
207000
2000
Pekala, Amerikan nüfusu.
03:44
On Medicaid -- if you're fairly poor you get Medicaid,
80
209000
2000
Fakirler için Medicaid planındaysanız,
03:46
or if you have health insurance -- insulin is pretty straightforward.
81
211000
2000
ya da sağlık sigortanız varsa
insülin oldukça basittir.
03:48
You get it, either in pill form or you get it as an injection;
82
213000
4000
Hap veya iğne olarak alabilirsiniz.
Kan şekeri seviyenizi korumak
için her gün almalısınız.
için her gün almalısınız.
03:52
you have to take it every day to maintain your blood sugar levels.
83
217000
2000
03:54
Massive technological advance:
84
219000
2000
Muazzam teknolojik gelişim,
03:56
took an incredibly deadly disease, made it solvable.
85
221000
2000
ciddi ölümcül bir hastalığı alıp
çözülebilir hale getirdi.
çözülebilir hale getirdi.
03:58
Adherence rates. How many people are taking their insulin every day?
86
223000
3000
Peki kaç kişi insülinini her gün alıyor?
04:01
About on average, a typical person is taking it 75 percent of the time.
87
226000
4000
Tipik bir hasta ortalama olarak
%75 oranında düzenli kullanıyor.
%75 oranında düzenli kullanıyor.
04:05
As a result, 25,000 people a year go blind,
88
230000
5000
Sonuçta yılda 25000 kişi kör kalıyor,
Yüzbinlercesi bir uzvunu kaybediyor.
04:10
hundreds of thousands lose limbs, every year,
89
235000
2000
Her yıl! Çaresi olan bir şey için!
04:12
for something that's solvable.
90
237000
2000
04:14
Here I have a bunch of other examples,
91
239000
2000
Burada hepsi de "son mil" probleminden
muzdarip bir çok örnek var.
muzdarip bir çok örnek var.
04:16
all suffer from the last mile problem.
92
241000
2000
04:18
It's not just medicine.
93
243000
2000
Bu sadece tıp alanında değil.
04:20
Here's another example from technology:
94
245000
2000
Teknolojiden başka bir örnek: Ziraat.
04:22
agriculture. We think
95
247000
2000
Yiyecek sıkıntısı olduğunu düşünüyorsak
yeni tohumlar üretiriz.
yeni tohumlar üretiriz.
04:24
there's a food problem, so we create new seeds.
96
249000
2000
04:26
We think there's an income problem, so we create
97
251000
2000
Gelir problemi olduğunu düşünüyorsak,
04:28
new ways of farming that increase income.
98
253000
3000
tarımda geliri artırmak için
yeni yöntemler buluruz.
yeni yöntemler buluruz.
04:31
Well, look at some old ways, some ways that we'd already cracked.
99
256000
3000
Zaten çözüm olarak bulunmuş
bazı eski yöntemlere bakalım.
bazı eski yöntemlere bakalım.
04:34
Intercropping. Intercropping really increases income.
100
259000
2000
Farklı türleri aynı zamanda ekmek
geliri bayağı artırır.
geliri bayağı artırır.
04:36
Sometimes in rice we found incredible increases in yield
101
261000
3000
Bazen farklı pirinç cinslerini
yan yana ektiğinizde
yan yana ektiğinizde
04:39
when you mix different varieties of rice side by side.
102
264000
2000
mahsulde inanılmaz artış olabiliyor.
04:41
Some people are doing that,
103
266000
2000
Bazı insanlar bunu yaparken,
çoğu da yapmıyor.
çoğu da yapmıyor.
04:43
many are not. What's going on?
104
268000
2000
Peki neden?
04:45
This is the last mile.
105
270000
2000
İşte bu "son mil".
Son mil sorunu her yerde.
04:47
The last mile is, everywhere, problematic.
106
272000
2000
Peki, problem nedir?
04:49
Alright, what's the problem?
107
274000
2000
04:51
The problem is this little three-pound machine
108
276000
3000
Problem, gözlerinizin arkasında,
iki kulağınız arasındaki
bu 1350 gramlık küçük makina.
bu 1350 gramlık küçük makina.
04:54
that's behind your eyes and between your ears.
109
279000
4000
Bu makina gerçekten tuhaf,
04:58
This machine is really strange,
110
283000
2000
05:00
and one of the consequences is that people are weird.
111
285000
4000
ve bunun sonuçlarından biri ise
insanların acayip olmaları.
insanların acayip olmaları.
05:04
They do lots of inconsistent things.
112
289000
4000
Tutarsız birçok şey yapıyorlar.
05:08
(Applause)
113
293000
2000
(Alkışlar)
05:10
They do lots of inconsistent things.
114
295000
3000
Tutarsız birçok şey yapıyorlar.
05:13
And the inconsistencies
115
298000
2000
Ve tutarsızlıklar, temel olarak
05:15
create, fundamentally, this last mile problem.
116
300000
3000
"son mil" problemini yaratıyor.
05:18
See, when we were dealing with our biology, bacteria,
117
303000
3000
Biyolojimizle, bakterilerle,
içimizde olanlarla uğraşmak,
içimizde olanlarla uğraşmak,
05:21
the genes, the things inside here, the blood?
118
306000
3000
kan filan, zor ama baş edilebilir bir iş.
05:24
That's complex, but it's manageable.
119
309000
3000
Böyle insanlarla uğraşırken,
05:27
When we're dealing with people like this?
120
312000
3000
beyin çok daha karmaşık.
05:30
The mind is more complex.
121
315000
2000
O kadar baş edilebilir değil.
Çektiğimiz zorluk bu.
Çektiğimiz zorluk bu.
05:32
That's not as manageable, and that's what we're struggling with.
122
317000
2000
05:34
Let me go back to diarrhea for a second.
123
319000
3000
Müsadenizle, bir saniye için
ishale geri dönelim.
ishale geri dönelim.
05:37
Here's a question that was asked in the National Sample Survey,
124
322000
3000
Hindistan'da, Ulusal Örnekleme Anketi'nde
bir çok kadına sorulmuş.
bir çok kadına sorulmuş.
05:40
which is a survey asked of many Indian women:
125
325000
2000
05:42
"Your child has diarrhea.
126
327000
2000
"Çocuğunuz ishal olduğunda, sıvı vermeyi
05:44
Should you increase, maintain or decrease the number of fluids?"
127
329000
3000
artırmalı mı, sabit mi tutmalı,
yoksa azaltmalı mı?"
yoksa azaltmalı mı?"
05:47
Just so you don't embarrass yourselves, I'll give you the right answer:
128
332000
3000
Sizi utandırmamak için,
doğru cevabı ben veriyorum.
doğru cevabı ben veriyorum.
05:50
It's increase.
129
335000
2000
Artırmalısınız.
İshal biraz ilginç, çünkü binlerce yıldır,
05:54
Now, diarrhea's interesting
130
339000
1000
05:55
because it's been around for thousands of years,
131
340000
2000
05:57
ever since humankind really
132
342000
3000
yani insanoğlu birarada yaşayıp
suyu kirletmeye başladığından beri var.
06:00
lived side by side enough to have really polluted water.
133
345000
3000
Romalıların, onlara nispeten
üstünlük sağlayan
üstünlük sağlayan
06:03
One Roman strategy that was very interesting
134
348000
2000
06:05
was that -- and it really gave them a comparative advantage --
135
350000
2000
çok ilginç bir taktiği vardı
06:07
they made sure their soldiers didn't drink
136
352000
3000
Zerre kadar çamurlu olsa
askerlerine suyu içirmezlerdi.
askerlerine suyu içirmezlerdi.
06:10
even remotely muddied waters.
137
355000
2000
Çünkü taburunuzun bir kısmı ishalse,
06:12
Because if some of your troops get diarrhea they're not that effective
138
357000
3000
savaş alanında o kadar da
etkili olmayacaklardır.
etkili olmayacaklardır.
06:15
on the battlefield.
139
360000
2000
06:17
So, if you think of Roman comparative advantage part of it was the breast shields,
140
362000
2000
Yani, Romalıların nispi üstünlüğü
kısmen göğüslükleri, zırhları
kısmen göğüslükleri, zırhları
06:19
the breastplates, but part of it was drinking the right water.
141
364000
4000
kısmen de doğru suyu içiyor olmalarıydı.
Bir de bu kadınlar var.
06:23
So, here are these women. They've seen their parents
142
368000
2000
Ebeveynlerinin ishalle
mücadelesini gördüler.
mücadelesini gördüler.
06:25
have struggled with diarrhea, they've struggled with diarrhea,
143
370000
2000
Kendileri ishal oldular.
06:27
they've seen lots of deaths. How do they answer this question?
144
372000
3000
Bir sürü ölüm gördüler.
Bu soruya nasıl cevap verdiler?
06:30
In India, 35 to 50 percent say "Reduce."
145
375000
4000
Hindistan'da %35 ila %50 "azaltırım" dedi.
06:34
Think about what that means for a second.
146
379000
2000
Bir saniye bunun ne anlama geldiğini düşünün.
06:36
Thirty-five to 50 percent of women
147
381000
2000
Kadınların %35 ila %50 si!
06:38
forget oral rehydration therapy,
148
383000
2000
Oral rehidrasyon terapisini boş verin,
06:40
they are increasing --
149
385000
2000
Bu kadınlar, (riski) artırıyorlar.
06:42
they are actually making their child
150
387000
3000
Davranışlarıyla, resmen
çocuklarının ölme riskini artırıyorlar.
çocuklarının ölme riskini artırıyorlar.
06:45
more likely to die through their actions.
151
390000
3000
06:48
How is that possible?
152
393000
2000
Bu nasıl mümkün olabilir?
06:50
Well, one possibility -- I think that's how most people respond to this --
153
395000
3000
Muhtemel bir cevap
--Sanırım çoğu insanın
tepkisi böyle olacaktır --
tepkisi böyle olacaktır --
06:53
is to say, "That's just stupid."
154
398000
4000
"bu anca aptallıktır" demektir.
06:57
I don't think that's stupid.
155
402000
2000
Ben aptalca olduğunu sanmıyorum.
06:59
I think there is something very profoundly right in what these women are doing.
156
404000
3000
Bence bu kadınların yaptığında
ziyadesiyle doğru bir mantık var.
ziyadesiyle doğru bir mantık var.
07:02
And that is, you don't put water
157
407000
2000
O da "sızdıran kovaya su konmaz."
07:04
into a leaky bucket.
158
409000
2000
07:06
So, think of the mental model that goes behind reducing the intake.
159
411000
4000
Sıvı alımını azaltmanın altında yatan
zihinsel modeli düşünün.
zihinsel modeli düşünün.
07:10
Just doesn't make sense.
160
415000
2000
Hiç ama hiç aklımıza yatmıyor.
07:12
Now, the model is intuitively right.
161
417000
3000
Ama bu model sezgisel olarak doğru.
07:15
It just doesn't happen to be right about the world.
162
420000
4000
Sadece elimizdeki gerçekliğe uymuyor.
07:19
But it makes a whole lot of sense at some deep level.
163
424000
3000
Fakat ilkel bir seviyede
gayet mantıklı geliyor.
gayet mantıklı geliyor.
07:22
And that, to me, is the fundamental challenge
164
427000
3000
İşte, bence, son mildeki temel zorluk bu.
07:25
of the last mile.
165
430000
5000
07:30
This first challenge is what I refer to as the persuasion challenge.
166
435000
3000
Bu ilk zorluğa ikna zorluğu diyorum.
07:33
Convincing people to do something --
167
438000
2000
İnsanları birşey yapmaya ikna etmek.
07:35
take oral rehydration therapy, intercrop, whatever it might be --
168
440000
2000
Oral rehidrasyon terapisi,
farklı ekinler ekmek, ne olursa...
farklı ekinler ekmek, ne olursa...
07:37
is not an act of information:
169
442000
3000
bilmekle olacak şeyler değildir.
07:40
"Let's give them the data,
170
445000
2000
"Haydi onlara veriyi verelim.
07:42
and when they have data they'll do the right thing."
171
447000
2000
Bilgiye sahip olduklarında
doğru olanı yaparlar"
doğru olanı yaparlar"
07:44
It's more complex than that.
172
449000
2000
İş o kadar basit değil.
Neden daha karmaşık olduğunu
anlamak isterseniz
anlamak isterseniz
07:46
And if you want to understand how it's more complex
173
451000
2000
07:48
let me start with something kind of interesting.
174
453000
4000
biraz ilginç birşeyle başlamama
müsaade edin.
müsaade edin.
Size küçük bir matematik
problemi vereceğim.
problemi vereceğim.
07:52
I'm going to give you a little math problem,
175
457000
2000
07:54
and I want you to just yell out the answer as fast as possible.
176
459000
3000
Cevabı olabildiğince hızlı
bağırmanızı istiyorum.
bağırmanızı istiyorum.
07:57
A bat and a ball together cost $1.10.
177
462000
2000
Raket ve topun birlikte fiyatı 1.10 dolar.
07:59
The bat costs a dollar more than the ball.
178
464000
3000
Raket, toptan bir dolar daha fazlaysa,
topun fiyatı nedir?
topun fiyatı nedir?
08:02
How much does the ball cost? Quick.
179
467000
3000
Hızlıca.
08:05
So, somebody out there says, "Five."
180
470000
2000
Pekala, oralarda birisi beş dedi.
08:07
A lot of you said, "Ten."
181
472000
2000
Çoğunuz ise 10 dediniz.
08:09
Let's think about 10 for a second.
182
474000
3000
Gelin şu 10'u bir düşünelim.
08:12
If the ball costs 10, the bat costs...
183
477000
4000
Eğer top 10 sentse, raket...
08:16
this is easy, $1.10.
184
481000
2000
çok kolay, 1.10 dolar tutar.
08:18
Yeah. So, together they would cost $1.20.
185
483000
3000
Öyleyse ikisi birlikte 1.20 dolar eder.
08:21
So, here you all are, ostensibly educated people.
186
486000
3000
Hepiniz, güya eğitimli insanlarsınız.
08:24
Most of you look smart.
187
489000
3000
Çoğunuz akıllı görünüyorsunuz.
08:27
The combination of that produces
188
492000
3000
Bu ikisinin birleşiminden ortaya çıkansa..
08:30
something that is actually, you got this thing wrong.
189
495000
2000
probleme yanlış cevap verdiniz.
08:32
How is that possible? Let's go to something else.
190
497000
3000
Bu nasıl olabilir?
Haydi başka birşey deneyelim.
08:35
I know algebra can be complicated.
191
500000
3000
Biliyorum cebir karmaşık olabiliyor.
08:38
So, let's dial this back. That's what? Fifth grade? Fourth grade?
192
503000
3000
Biraz basitleştirelim.
Ne kadar? 5i'nci sınıf? 4'üncü sınıf?
08:41
Let's go back to kindergarten. OK?
193
506000
3000
Haydi anaokuluna dönelim. Tamam mı?
08:44
There's a great show on American television that you have to watch.
194
509000
2000
Amerika'da harika bir TV programı var.
Mutlaka izlemelisiniz.
Mutlaka izlemelisiniz.
08:46
It's called "Are You Smarter Than a Fifth Grader?"
195
511000
2000
"5'inci sınıf öğrencisinden
daha akıllı mısınız?"
daha akıllı mısınız?"
08:48
I think we've learned the answer to that here.
196
513000
3000
Sanırım burada cevabımızı aldık.
Anaokuluna dönelim.
08:51
Let's move to kindergarten. Let's see if we can beat five-year-olds.
197
516000
3000
Bakalım 5 yaşındakileri geçebilecek miyiz?
08:54
Here's what I'm going to do: I'm going to put objects on the screen.
198
519000
3000
Şimdi ekrana birtakım nesneler koyacağım.
08:57
I just want you to name the color of the object.
199
522000
4000
Sizden sadece nesnenin rengini
söylemenizi istiyorum.
söylemenizi istiyorum.
09:01
That's all it is. OK?
200
526000
2000
Sadece bu kadar. Tamam mı?
Hızlı olmanızı istiyorum.
09:03
I want you to do it fast, and say it out loud with me,
201
528000
3000
Benimle birlikte yüksek sesle.
09:06
and do it quickly. I'll make the first one easy for you.
202
531000
2000
Hızlıca yapın.
İlk nesneyi sizin için kolay yapacağım.
09:08
Ready? Black.
203
533000
2000
Hazır mısınız?
Siyah.
09:10
Now the next ones I want you to do quickly and say it out loud.
204
535000
2000
Diğerlerini hızlıca ve
yüksek sesle istiyorum.
yüksek sesle istiyorum.
09:12
Ready? Go.
205
537000
2000
Hazır? Başla.
Seyirciler: Kırmızı.
09:14
Audience: Red. Green.
206
539000
2000
Yeşil.
Sarı.
09:16
Yellow. Blue. Red.
207
541000
2000
Maa...Kırmızııı
09:18
(Laughter)
208
543000
3000
(Gülüşmeler)
Sendhil Mullainathan: Gayet iyiydi.
09:21
Sendhil Mullainathan: That's pretty good.
209
546000
4000
09:25
Almost out of kindergarten.
210
550000
2000
Neredeyse anaokulunu geçtiniz.
09:27
What is all this telling us?
211
552000
2000
Bütün bunlar bize ne anlatıyor?
09:29
You see, what's going on here, and in the bat and ball problem
212
554000
3000
Burada ve raket ile top probleminde olan,
09:32
is that you have some intuitive ways of interacting with the world,
213
557000
3000
dünyayla etkileşirken,
bazı sezgisel yöntemleriniz var.
bazı sezgisel yöntemleriniz var.
09:35
some models that you use to understand the world.
214
560000
2000
Dünyayı anlamak için
kullandığınız bazı modeller.
kullandığınız bazı modeller.
09:37
These models, like the leaky bucket,
215
562000
2000
Tıpkı sızdıran kova gibi,
09:39
work well in most situations.
216
564000
2000
bu modeller çoğu durumda işe yarıyor.
09:41
I suspect most of you --
217
566000
2000
Tahminimce, yani inşallah, çoğunuz
09:43
I hope that's true for the rest of you --
218
568000
2000
gerçek dünyada gayet iyi
toplama çıkarma yapıyorsunuzdur.
toplama çıkarma yapıyorsunuzdur.
09:45
actually do pretty well with addition and subtraction in the real world.
219
570000
4000
Bir problem buldum.
09:49
I found a problem, a specific problem
220
574000
2000
Bu becerinizde bilfiil hata bulan
spesifik bir problem
spesifik bir problem
09:51
that actually found an error with that.
221
576000
3000
09:54
Diarrhea, and many last mile problems, are like that.
222
579000
2000
İshal ve birçok son mil problemi de böyle.
09:56
They are situations where the mental model
223
581000
2000
Bunlar zihinsel modelin
gerçekle örtüşmediği durumlar.
gerçekle örtüşmediği durumlar.
09:58
doesn't match the reality.
224
583000
2000
10:00
Same thing here:
225
585000
2000
Aynı buradaki gibi.
10:02
You had an intuitive response to this that was very quick.
226
587000
2000
Çok hızlıca sezgisel bir tepki verdiniz.
10:04
You read "blue" and you wanted to say "blue," even though you knew your task was red.
227
589000
3000
Kırmızı demeniz gerektiğini biliyordunuz.
Yine de mavi demek istediniz.
10:07
Now, I do this stuff because it's fun.
228
592000
2000
Bunlar eğlenceli şeyler.
10:09
But it's more profound than fun.
229
594000
4000
Ama eğlenceden ziyade içten.
10:13
I'll give you a good example of how it actually effects persuasion.
230
598000
3000
İknaya bilfiil nasıl etki edeceğine dair
iyi bir örnek vereyim.
iyi bir örnek vereyim.
10:16
BMW is a pretty safe car.
231
601000
3000
BMW oldukça güvenli bir arabadır.
Bulmaya çalıştıkları, "Güvenlik iyidir.
10:19
And they are trying to figure out, "Safety is good.
232
604000
2000
Güvenliğin reklamını nasıl yaparım?"
10:21
I want to advertise safety. How am I going to advertise safety?"
233
606000
2000
10:23
"I could give people numbers. We do well on crash tests."
234
608000
3000
"Sayılardan bahsedebilirim.
Çarpışma testlerinde başarılıyız."
Çarpışma testlerinde başarılıyız."
10:26
But the truth of the matter is, you look at that car,
235
611000
2000
Ama işin aslı, arabaya bakarsınız,
10:28
it doesn't look like a Volvo,
236
613000
2000
Volvo'ya benzemiyor,
10:30
and it doesn't look like a Hummer.
237
615000
2000
Hummer'a da benzemiyor.
10:32
So, what I want you to think about for a few minutes
238
617000
2000
Şimdi birkaç dakika
düşünmenizi istiyorum.
düşünmenizi istiyorum.
10:34
is: How would you convey safety of the BMW? Okay?
239
619000
3000
Güvenliği nasıl ifade edersiniz?
Tamam mı?
10:37
So now, while you're thinking about that let's move to a second task.
240
622000
3000
Peki şimdi, siz düşünürken
ikinci göreve geçelim
ikinci göreve geçelim
10:40
The second task is fuel efficiency. Okay?
241
625000
3000
İkinci görev yakıt verimi. Tamam mı?
10:43
Here's another puzzle for all of you.
242
628000
2000
Hepiniz için bir bulmaca daha.
10:45
One person walks into a car lot,
243
630000
2000
Bir kişi, Toyota Yaris almak niyetiyle
araba galerisine gider,
araba galerisine gider,
10:47
and they're thinking about buying this Toyota Yaris.
244
632000
3000
Der ki, "Yaris bir galon ile
35 mil gidiyor.
35 mil gidiyor.
10:50
They are saying, "This is 35 miles per gallon. I'm going to do
245
635000
2000
10:52
the environmentally right thing, I'm going to buy the Prius,
246
637000
2000
Çevre için doğru olanı yapayım,
yerine Prius alayım:
yerine Prius alayım:
10:54
50 miles per gallon."
247
639000
2000
Bir galona 50mil"
10:56
Another person walks into the lot,
248
641000
2000
Başka bir kişi araba galerisine gider.
10:58
and they're about to buy a Hummer, nine miles per gallon,
249
643000
2000
Hummer alacaktır: Bir galona 9 mil.
11:00
fully loaded, luxury.
250
645000
2000
tam donanımlı, lüks.
11:02
And they say, "You know what? Do I need turbo? Do I need this heavyweight car?"
251
647000
4000
Sonra der ki, "Ay bilmem ki?
Turboya ihtiyacım var mı?
Turboya ihtiyacım var mı?
Bu ağır araca ihtiyacım var mı?
Çevre için iyi birşey yapayım.
Çevre için iyi birşey yapayım.
11:06
I'm going to do something good for the environment.
252
651000
2000
11:08
I'm going to take off some of that weight,
253
653000
2000
Bu ağırlıklardan bazılarını çıkartayım,
11:10
and I'm going to buy a Hummer that's 11 miles per gallon."
254
655000
3000
bir galonla 11mil giden Hummer'ı alayım."
11:13
Which one of these people has done more for the environment?
255
658000
3000
Bu insanlardan hangisi
çevreye daha fazla iyilik yaptı?
çevreye daha fazla iyilik yaptı?
11:16
See, you have a mental model.
256
661000
2000
Bakın, bir zihinsel modeliniz var.
11:18
Fifty versus 35, that's a big move. Eleven versus nine? Come on.
257
663000
3000
35'e karşı 50, büyük bir fark.
9'a 11? Hadi canım!
9'a 11? Hadi canım!
11:21
Turns out, go home and do the math,
258
666000
3000
Meğer... Eve gidin, hesabı yapın,
11:24
the nine to 11 is a bigger change. That person has saved more gallons.
259
669000
3000
9'a 11 daha büyük bir fark.
Onu alan daha fazla tasarruf yaptı.
11:27
Why? Because we don't care about miles per gallon, we care about
260
672000
2000
Neden? Çünkü 1 galonla
kaç mil gittiği değil,
kaç mil gittiği değil,
11:29
gallons per mile.
261
674000
2000
1 milde kaç galon harcadığı önemli.
11:31
Think about how powerful that is if you're trying to encourage fuel efficiency.
262
676000
3000
Yakıt verimini teşvik etmeye çalışırken
bunun ne kadar etkili olacağını bir düşünün.
11:34
Miles per gallon is the way we present things.
263
679000
2000
Tanımlar hep galon başına mil şeklinde.
11:36
If we want to encourage change of behavior,
264
681000
3000
Davranış değişikliğini
teşvik etmek istiyorsak,
teşvik etmek istiyorsak,
bir milde kaç galon harcadığımız
çok daha etkili olurdu.
çok daha etkili olurdu.
11:39
gallons per mile would have far more effectiveness.
265
684000
2000
11:41
Researchers have found these type of anomalies.
266
686000
3000
Araştırmacılar bu tip gariplikler buldular.
11:44
Okay, back to BMW. What should they do?
267
689000
3000
Peki, BMW'ye geri dönelim. Ne yapmalılar?
11:47
The problem BMW faces is this car looks safe.
268
692000
3000
BMW'nin problemi şu ki,
bu araç güvenli gözüküyor.
bu araç güvenli gözüküyor.
11:50
This car, which is my Mini, doesn't look that safe.
269
695000
4000
Bu araç, Mini, pek güvenli gözükmüyor.
Bakın BMW'nin reklam kampanyasında
cisim bulan dahiyane feraseti.
cisim bulan dahiyane feraseti.
11:54
Here was BMW's brilliant insight, which they embodied into an ad campaign.
270
699000
3000
11:57
They showed a BMW driving down the street.
271
702000
2000
Yolda giden bir BMW var.
11:59
There's a truck on the right. Boxes fall out of the truck.
272
704000
3000
Sağda bir kamyon, kamyondan kutular düşer.
12:02
The car swerves to avoid it, and therefore doesn't get into an accident.
273
707000
5000
Araba kaçmak için ani bir manevra yapar ve
bu sayede kaza yapmaz.
12:07
BWM realizes safety, in people's minds, has two components.
274
712000
4000
BMW, insanların aklında güvenliğin
iki unsuru olduğunu görüyor.
iki unsuru olduğunu görüyor.
12:11
You can be safe because when you're hit, you survive,
275
716000
4000
Kaza yaptığınızda kurtulduğunuz için
güvende olabilirsiniz veya
güvende olabilirsiniz veya
kazayı önlediğiniz için
güvende olabilirsiniz.
güvende olabilirsiniz.
12:15
or you can be safe because you avoid accidents.
276
720000
2000
12:17
Remarkably successful campaign, but notice the power of it.
277
722000
2000
Fevkalade başarılı bir kampanya.
Etkisine bakın.
12:19
It harnesses something you already believe.
278
724000
3000
Zaten inandığınız birşeyden yararlanıyor.
12:22
Now, even if I persuaded you to do something,
279
727000
4000
Sizi bir şey yapmaya ikna etsem bile,
12:26
it's hard sometimes to actually get action as a result.
280
731000
4000
bazen bunu davranışa çevirmek zordur.
12:30
You all probably intended to wake up,
281
735000
2000
Muhtemelen sabah 6:30-7:00 gibi
kalkmaya niyetiniz vardı.
kalkmaya niyetiniz vardı.
12:32
I don't know, 6:30, 7 a.m.
282
737000
3000
Bu hepimizin her gün verdiği bir savaş.
12:35
This is a battle we all fight every day,
283
740000
2000
12:37
along with trying to get to the gym.
284
742000
3000
Spora gitmeye çalışmak gibi.
Bakın bu savaşın, bir örneği.
12:40
Now, this is an example of that battle,
285
745000
3000
Niyetin her zaman eyleme
dönüşmediğini gösteriyor bize.
dönüşmediğini gösteriyor bize.
12:43
and makes us realize intentions don't always translate into action,
286
748000
3000
12:46
and so one of the fundamental challenges
287
751000
2000
Bu yüzden, temel zorluklardan biri
12:48
is how we would actually do that. OK?
288
753000
4000
bunu nasıl gerçekleştireceğimiz.
Şimdi müsadenizle son mil
probleminden bahsedeyim.
probleminden bahsedeyim.
12:52
So, let me now talk about the last mile problem.
289
757000
3000
Şu ana kadar bayağı negatiftim.
12:55
So far, I've been pretty negative.
290
760000
3000
İnsan davranışındaki acayiplikleri
göstermeye çalıştım size.
göstermeye çalıştım size.
12:58
I've been trying to show you the oddities of human behavior.
291
763000
3000
13:01
And I think maybe I'm being too negative.
292
766000
2000
Belki de çok negatif konuştum.
13:03
Maybe it's the diarrhea.
293
768000
2000
Belki de ishaldendir.
13:05
Maybe the last mile problem really should be thought of
294
770000
2000
Son mil problemi, belki de son mil fırsatı
olarak düşünülmelidir.
olarak düşünülmelidir.
13:07
as the last mile opportunity.
295
772000
2000
13:09
Let's go back to diabetes.
296
774000
2000
Diabete dönecek olursak,
13:11
This is a typical insulin injection.
297
776000
3000
Bu tipik bir insülin iğnesi.
Bunu yanınızda taşımak biraz zahmetli.
13:14
Now, carrying this thing around is complicated.
298
779000
3000
Şişesini taşıyacaksınız,
şırıngasını taşıyacaksınız.
şırıngasını taşıyacaksınız.
13:17
You gotta carry the bottle, you gotta carry the syringe.
299
782000
4000
Bir de canınız yanacak.
13:21
It's also painful.
300
786000
2000
13:23
Now, you may think to yourself, "Well, if my eyes depended on it,
301
788000
4000
Diyebilirsiniz ki
"Gözlerimi kaybetmektense,
tabii ki her gün kullanırım."
tabii ki her gün kullanırım."
13:27
you know, I would obviously use it every day."
302
792000
2000
13:29
But the pain, the discomfort,
303
794000
2000
Ama acısı, eziyeti,
dikkat etmesi,
dikkat etmesi,
13:31
you know, paying attention, remembering to put it in your purse
304
796000
2000
seyahate çıkarken çantaya
koymayı unutmamak filan...
koymayı unutmamak filan...
13:33
when you go on a long trip:
305
798000
2000
13:35
These are the day-to-day of life, and they do pose problems.
306
800000
4000
Bunlar günlük hayatın cilveleri
ve zahmet veriyorlar.
ve zahmet veriyorlar.
13:39
Here is an innovation, a design innovation.
307
804000
3000
İşte bir icat, yenilikçi bir dizayn.
Bu bir kalem. Adı insülin kalemi.
Kartuşlu.
Kartuşlu.
13:42
This is a pen, it's called an insulin pen, preloaded.
308
807000
4000
Kartuşlu ve iğnesi oldukça sivri.
13:46
The needle is particularly sharp.
309
811000
1000
13:47
You just gotta carry this thing around.
310
812000
2000
Tek yapmanız gereken,
yanınızda bunu taşımak.
yanınızda bunu taşımak.
13:49
It's much easier to use, much less painful.
311
814000
2000
Kullanımı çok daha kolay,
çok daha acısız.
çok daha acısız.
13:51
Anywhere between five and 10 percent increase in adherence,
312
816000
4000
Sadece bunun sayesinde,
kullanım yüzde 5-10 artıyor.
kullanım yüzde 5-10 artıyor.
13:55
just as a result of this.
313
820000
2000
İşte son mil fırsatı derken
bunu kast ediyorum.
bunu kast ediyorum.
13:57
That's what I'm talking about as a last mile opportunity.
314
822000
3000
14:00
You see, we tend to think the problem is solved
315
825000
3000
Yani teknoloji sorununu çözünce
sorunun çözüldüğünü sanmaya meyilliyiz.
sorunun çözüldüğünü sanmaya meyilliyiz.
14:03
when we solve the technology problem.
316
828000
2000
14:05
But the human innovation, the human problem
317
830000
2000
Ama beşeri inovasyon,
insan problemi ortadan kalkmıyor.
insan problemi ortadan kalkmıyor.
14:07
still remains, and that's a great frontier that we have left.
318
832000
4000
İşte henüz aşmadığımız büyük sınır bu.
14:11
This isn't about the biology of people;
319
836000
2000
Bunun insan biyolojisiyle ilgisi yok.
14:13
this is now about the brains, the psychology of people,
320
838000
4000
Bu artık insan beyniyle,
psikolojisiyle alakalı ve
psikolojisiyle alakalı ve
14:17
and innovation needs to continue all the way through
321
842000
2000
inovasyonun son milin en sonuna kadar
devam etmesi gerekiyor.
devam etmesi gerekiyor.
14:19
the last mile.
322
844000
2000
14:21
Here's another example of this.
323
846000
2000
Bir başka örnek:
Bu Positive Energy(Pozitif Enerji)
diye bir şirketten.
diye bir şirketten.
14:23
This is from a company called Positive Energy.
324
848000
3000
Enerji verimliliğiyle ilgili bir örnek.
14:26
This is about energy efficiency.
325
851000
2000
Şu anda yakıt pillerine
çok zaman harcıyoruz.
çok zaman harcıyoruz.
14:28
We're spending a lot of time on fuel cells right now.
326
853000
3000
Bu şirket, evlere mektup yollayıp
14:31
What this company does is they send a letter
327
856000
2000
14:33
to households that say, "Here's your energy use,
328
858000
2000
"Bu sizin enerji kullanımınız.
Bu da komşunuzunki. Aferin."
Bu da komşunuzunki. Aferin."
14:35
here's your neighbor's energy use: You're doing well." Smiley face.
329
860000
3000
Gülen surat.
14:38
"You're doing worse." Frown.
330
863000
2000
"Sizinki daha fazla" Asık surat.
14:40
And what they find is just this letter, nothing else,
331
865000
3000
Başka hiçbir şey olmadan,
sadece bu mektupla
sadece bu mektupla
14:43
has a two to three percent reduction in electricity use.
332
868000
2000
elektrik kullanımında %2-3 azalma
olduğunu bulmuşlar.
olduğunu bulmuşlar.
14:45
And you want to think about the social value of that
333
870000
2000
Karbon bedeli ve elektrik
kullanımında azalma açısından
kullanımında azalma açısından
14:47
in terms of carbon offsets, reduced electricity,
334
872000
2000
14:49
900 million dollars per year.
335
874000
2000
bunun toplumsal değeri,
yılda 900 milyon dolar.
yılda 900 milyon dolar.
14:51
Why? Because for free,
336
876000
2000
Neden? Çünkü bedava.
14:53
this isn't a new technology, this is a letter --
337
878000
2000
Bu yeni bir teknoloji değil.
Bu bir mektup.
Bu bir mektup.
14:55
we're getting a Big Bang in behavior.
338
880000
2000
Davranışta "Büyük Patlama"
alıyoruz karşılığında.
alıyoruz karşılığında.
14:57
So, how do we tackle the last mile?
339
882000
4000
Peki bu son mili nasıl ele alırız?
Bence bu bir fırsatımız
olduğunu gösteriyor.
olduğunu gösteriyor.
15:01
I think this tells us there is an opportunity.
340
886000
3000
Ve bence, bunu ele almak için,
15:04
And I think to tackle it, we need to combine
341
889000
2000
psikoloji, pazarlama ve
sanatı birleştirmeliyiz.
sanatı birleştirmeliyiz.
15:06
psychology,
342
891000
2000
15:08
marketing,
343
893000
2000
15:10
art, we've seen that.
344
895000
2000
Bunu gördük.
15:12
But you know what we need to combine it with?
345
897000
2000
Ama en önemlisi ne lazım biliyor musunuz?
15:14
We need to combine this with the scientific method.
346
899000
2000
Bilimsel yöntemle birleştirmeliyiz.
15:16
See what's really puzzling and frustrating about the last mile, to me,
347
901000
4000
Bu son mille ilgili gerçekten
kafamı karıştıran ve
kafamı karıştıran ve
sinirimi bozan şey şu:
15:20
is that the first 999 miles are all about science.
348
905000
3000
İlk 999 milin tamamı bilim.
Kimse "Galiba bu ilaç işe yarıyor.
Kullan da görelim" demez.
Kullan da görelim" demez.
15:23
No one would say, "Hey, I think this medicine works, go ahead and use it."
349
908000
4000
Testlerimiz var, laboratuar var,
15:27
We have testing, we go to the lab, we try it again, we have refinement.
350
912000
2000
defalarca deneyerek
mükemmelleştiriyoruz.
mükemmelleştiriyoruz.
15:29
But you know what we do on the last mile?
351
914000
3000
Peki son milde ne yapıyoruz?
15:32
"Oh, this is a good idea. People will like this. Let's put it out there."
352
917000
3000
"Bak bu iyi fikirmiş. İnsanlar sever.
Hadi hemen kullanalım"
Hadi hemen kullanalım"
15:35
The amount of resources we put in are disparate.
353
920000
2000
Ayırdığımız kaynak miktarı
tamamen farklı.
tamamen farklı.
15:37
We put billions of dollars into fuel-efficient technologies.
354
922000
3000
Yakıt verimliliği teknolojisine
milyarlarca dolar döküyoruz.
milyarlarca dolar döküyoruz.
15:40
How much are we putting into
355
925000
2000
Enerji kullanımı davranışını
değiştirmeye gelince
değiştirmeye gelince
15:42
energy behavior change
356
927000
2000
ne kadar güvenilir, sistemli
ve test ederek gidiyoruz?
ve test ederek gidiyoruz?
15:44
in a credible, systematic, testing way?
357
929000
3000
15:47
Now, I think that we're on the verge of something big.
358
932000
3000
Bence büyük bir şeyin eşiğindeyiz.
15:50
We're on the verge of a whole new social science.
359
935000
3000
Yepyeni bir sosyal bilimin eşiğindeyiz.
15:53
It's a social science that recognizes --
360
938000
2000
Tıpkı bilimin, biyolojinin,
15:55
much like science recognizes the complexity of the body,
361
940000
3000
vücudumuzun karmaşıklığını tanıması gibi
15:58
biology recognizes the complexity of the body -- we'll recognize
362
943000
2000
insan zihninin karmaşıklığını
tanıyacak bir sosyal bilim.
tanıyacak bir sosyal bilim.
16:00
the complexity of the human mind.
363
945000
2000
16:02
The careful testing, retesting, design,
364
947000
2000
Dikkatlice test etme, tekrar
test etme, tasarım
test etme, tasarım
16:04
are going to open up vistas of understanding,
365
949000
3000
karmaşıklıkları ve zor şeyleri
kavrayışımızın kapılarını açacak.
kavrayışımızın kapılarını açacak.
16:07
complexities, difficult things.
366
952000
2000
16:09
And those vistas will both create new science,
367
954000
3000
O kapılar, önümüzdeki yüz senede,
hem yeni bilimi yaratacak,
hem yeni bilimi yaratacak,
16:12
and fundamental change in the world as we see it, in the next hundred years.
368
957000
4000
hem de bildiğimiz dünyayı
kökten değiltirecek.
kökten değiltirecek.
16:16
All right. Thank you very much.
369
961000
2000
Teşekkür ederim.
16:18
(Applause)
370
963000
2000
(Alkışlar)
16:20
Chris Anderson: Sendhil, thank you so much.
371
965000
2000
16:22
So, this whole area is so fascinating.
372
967000
3000
Chris Anderson: Çok teşekkürler Sendhil.
Bu alan çok büyüleyici. Yani bazen,
16:25
I mean, it sometimes feels, listening to behavioral economists
373
970000
3000
davranış ekonomistlerini
dinlerken fark ediyorum ki
dinlerken fark ediyorum ki
16:28
that they are kind of putting into place
374
973000
3000
iyi pazarlamacıların uzun zamandır
sezgisel olarak bildiğini
sezgisel olarak bildiğini
16:31
academically, what great marketers
375
976000
2000
16:33
have sort of intuitively known for a long time.
376
978000
3000
akademik olarak ifade ediyorsunuz sanki.
16:36
How much is your field talking to great marketers
377
981000
4000
İnsan psikolojisiyle ilgili
sezgilerini öğrenmek için
sezgilerini öğrenmek için
alanınızdakiler bu büyük pazarlamacılarla
ne kadar iletişim içerisinde?
ne kadar iletişim içerisinde?
16:40
about their insights into human psychology?
378
985000
2000
16:42
Because they've seen it on the ground.
379
987000
2000
Çünkü bu insanlar işin mutfağındalar.
16:44
Sendhil Mullainathan: Yeah, we spend a lot of time talking to marketers,
380
989000
2000
SM: Tabii pazarlamacılarla
uzun uzun konuşuyoruz ve
uzun uzun konuşuyoruz ve
16:46
and I think 60 percent of it is exactly what you say,
381
991000
3000
%60'ı tam da söylediğin gibi:
16:49
there are insights to be gleaned there.
382
994000
2000
işin içyüzüyle ilgili öğreneceklerimiz var.
16:51
Forty percent of it is about what marketing is.
383
996000
2000
%40'ı pazarlamanın ne olduğunda dair.
16:53
Marketing is selling an ad to a firm.
384
998000
5000
Pazarlama, bir firmaya reklam satmak.
Bir anlamda, pazarlama
işinin çoğu CEO'yu
işinin çoğu CEO'yu
16:58
So, in some sense, a lot of marketing is about
385
1003000
2000
17:00
convincing a CEO, "This is a good ad campaign."
386
1005000
3000
reklam kampanyasının
iyi olduğuna ikna etmek.
iyi olduğuna ikna etmek.
17:03
So, there is a little bit of slippage there.
387
1008000
2000
Yani orada biraz kayma var.
Bir öteleme isteği.
Bir öteleme isteği.
17:05
That's just a caveat. That's different from actually having an effective ad campaign.
388
1010000
4000
Bu bilfiil etkili bir reklam kampanyası
yapmaktan farklı bir şey.
yapmaktan farklı bir şey.
17:09
And one of the new movements in marketing is: How do we actually
389
1014000
2000
Pazarlamadaki yeni akımlardan biri de
"Etkiyi nasıl ölçeriz?"
"Etkiyi nasıl ölçeriz?"
17:11
measure effectiveness? Are we effective?
390
1016000
2000
"Etkili oluyor muyuz?"
17:13
CA: How you take your insights here
391
1018000
4000
CA: Burada edindiğiniz sezgileri alıp,
sahada, mesela Hindistan'da bir köyde
sahada, mesela Hindistan'da bir köyde
17:17
and actually get them integrated
392
1022000
3000
kullanılabilecek bir iş modeline
nasıl dönüştürüyorsunuz?
nasıl dönüştürüyorsunuz?
17:20
into working business models on the ground,
393
1025000
3000
17:23
in Indian villages, for example?
394
1028000
2000
SM: Bahsettiğim bilimsel yöntem
çok önemli.
çok önemli.
17:25
SM: So, the scientific method I alluded to is pretty important.
395
1030000
3000
İşletme kapasitesi olan firmalarla ya da
vakıflarla yakın çalışıyoruz.
vakıflarla yakın çalışıyoruz.
17:28
We work closely with companies that have operational capacity,
396
1033000
2000
17:30
or nonprofits that have operational capacity.
397
1035000
2000
17:32
And then we say, "Well, you want to get this behavior change.
398
1037000
2000
Diyoruz ki "Bu davranışı
değiştirmek istiyorsunuz.
değiştirmek istiyorsunuz.
17:34
Let's come up with a few ideas, test them,
399
1039000
3000
Fikirler üretelim. Hangisinin işe
yaradığını test edelim.
yaradığını test edelim.
17:37
see which is working, go back, synthesize,
400
1042000
2000
Geri dönüp sentez yapalım ve
işe yarayan birşey bulmaya çalışalım."
işe yarayan birşey bulmaya çalışalım."
17:39
and try to come up with a thing that works,"
401
1044000
2000
17:41
and then we're able to scale with partners.
402
1046000
2000
Sonra da partnerlerimizle
işin hacmine karar verebiliyoruz.
işin hacmine karar verebiliyoruz.
17:43
It's kind of the model that has worked in other contexts.
403
1048000
2000
Bir nevi diğer bağlamlarda
işe yaramış bir model yani.
işe yaramış bir model yani.
17:45
If you have biological problems
404
1050000
2000
Eğer biyolojik bir sorununuz varsa,
çözmeye çalışıyoruz,
çözmeye çalışıyoruz,
17:47
we try and fix it, see if it works, and then work the scale.
405
1052000
2000
bakıyoruz işe yarıyor mu diye,
sonra hacime karar veriyoruz.
sonra hacime karar veriyoruz.
17:49
CA: Alright Sendhil, thanks so much for coming to TED. Thank you.
406
1054000
3000
CA: Peki Sendhil. Çok teşekkürler.
TED'e geldiğin için teşekkür ederiz.
TED'e geldiğin için teşekkür ederiz.
17:52
(Applause)
407
1057000
3000
ABOUT THE SPEAKER
Sendhil Mullainathan - Behavioral economistSendhil Mullainathan asks a compelling question: what are the irrational choices we make that perpetuate poverty, corruption, discrimination?
Why you should listen
To study big questions such as "What are the measurable effects of corruption?"" Sendhil Mullainathan and his collaborators look at the day-to-day decisions made by real people, running deep-data studies on groups around the world to tease out patterns. Awarded a MacArthur ""genius"" grant in 2002, he has produced and collaborated on a string of research papers that make for a must-read CV -- including a fascinating, if dispiriting, study of the corruption involved in getting a driver's license in India.
Lately he and his team have been studying women who sell fruit and vegetables on the streets in developing countries. They're usually in debt to a moneylender in the market, who takes about half their profits each day as interest. Some of the women have figured a simple way to get out of debt and keep all their profits. But most of the women make a choice every day that keeps them in debt. How would these businesswomen behave, he wondered, if the slate was wiped clean? So he got a grant, paid off their debt, and waits to see what happens next."
Sendhil Mullainathan | Speaker | TED.com