How equal do we want the world to be? You'd be surprised | Dan Ariely

Dan Ariely: ¿Queremos igualdad en el mundo? ¡Se sorprenderán!

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2015-04-08 ・ TED


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Dan Ariely: ¿Queremos igualdad en el mundo? ¡Se sorprenderán!

265,952 views ・ 2015-04-08

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Traductor: Denise RQ Revisor: Sebastian Betti
00:12
It would be nice to be objective in life,
0
12926
2645
Sería bueno ser objetivo en la vida,
00:15
in many ways.
1
15571
2022
y de muchas maneras.
00:17
The problem is that we have these color-tinted glasses
2
17593
3378
El problema es que no tenemos estas gafas con lentes de colores
00:20
as we look at all kinds of situations.
3
20971
4679
cuando miramos cada situación.
00:25
For example, think about something as simple as beer.
4
25650
3716
Por ejemplo, consideren algo tan simple como una cerveza.
00:29
If I gave you a few beers to taste
5
29366
2182
Si les ofrezco unas cervezas para degustarlas
00:31
and I asked you to rate them on intensity and bitterness,
6
31548
3808
y les pido que evalúen su intensidad y amargura,
00:35
different beers would occupy different space.
7
35356
3697
diferentes cervezas ocuparían diferentes espacios.
00:39
But what if we tried to be objective about it?
8
39053
2757
¿Y si tratásemos de ser objetivos?
00:41
In the case of beer, it would be very simple.
9
41810
2160
En el caso de la cerveza sería muy simple.
00:43
What if we did a blind taste?
10
43970
2152
¿Qué pasa si hacemos una cata a ciegas?
00:46
Well, if we did the same thing, you tasted the same beer,
11
46122
2724
Bueno, si hiciésemos lo mismo, y catásemos las cervezas,
00:48
now in the blind taste, things would look slightly different.
12
48846
3971
pero a ciegas, el resultado sería un poco diferente.
00:52
Most of the beers will go into one place.
13
52817
2222
La mayoría de las cervezas estarían en un solo lugar.
00:55
You will basically not be able to distinguish them,
14
55039
2445
Básicamente, no podrían diferenciarlas,
00:57
and the exception, of course, will be Guinness.
15
57484
3089
excepto, por supuesto, si se trata de Guinness.
01:00
(Laughter)
16
60573
2228
(Risas)
01:02
Similarly, we can think about physiology.
17
62801
2786
Del mismo modo, podemos pensar en la fisiología.
01:05
What happens when people expect something from their physiology?
18
65587
3042
¿Qué sucede cuando la gente espera algo de su fisiología?
01:08
For example, we sold people pain medications.
19
68629
2508
Por ejemplo, vendemos analgésicos a la gente.
01:11
Some people, we told them the medications were expensive.
20
71137
2739
A algunos les hemos dicho que el fármaco es caro.
01:13
Some people, we told them it was cheap.
21
73876
1881
A otros, que es barato.
01:15
And the expensive pain medication worked better.
22
75757
2972
Y la medicina cara funcionó mejor.
01:18
It relieved more pain from people,
23
78729
2554
Alivió más el dolor de la gente,
01:21
because expectations do change our physiology.
24
81283
3504
porque las expectativas cambian realmente nuestra fisiología.
01:24
And of course, we all know that in sports,
25
84787
2062
Y, por supuesto, sabemos que en el deporte,
01:26
if you are a fan of a particular team,
26
86849
1818
si uno es fan de un equipo en particular,
01:28
you can't help but see the game
27
88667
2369
no puede dejar de ver el juego
01:31
develop from the perspective of your team.
28
91036
3505
desde la perspectiva de su equipo.
01:34
So all of those are cases in which our preconceived notions
29
94541
4176
Así que todos son casos de nociones preconcebidas y expectativas
01:38
and our expectations color our world.
30
98717
3440
que tiñen nuestro mundo.
01:42
But what happened in more important questions?
31
102157
3402
Pero ¿qué pasa con los temas más importantes?
01:45
What happened with questions that had to do with social justice?
32
105559
3552
¿Qué sucede con las cuestiones que tienen que ver con la justicia social?
01:49
So we wanted to think about what is the blind tasting version
33
109111
3405
Tratamos de imaginar cuál sería la versión de la prueba a ciegas
01:52
for thinking about inequality?
34
112516
3065
para reflexionar sobre la desigualdad.
01:55
So we started looking at inequality,
35
115581
2299
Empezamos a mirar a la desigualdad
01:57
and we did some large-scale surveys
36
117880
1950
e investigamos a gran escala
01:59
around the U.S. and other countries.
37
119830
2554
dentro de EE.UU. y otros países.
02:02
So we asked two questions:
38
122384
1951
Y planteamos 2 preguntas:
02:04
Do people know what kind of level of inequality we have?
39
124335
3366
¿Qué sabe la gente sobre el nivel de desigualdad actual?
02:07
And then, what level of inequality do we want to have?
40
127701
4111
Y luego, ¿qué nivel de desigualdad queremos tener?
02:11
So let's think about the first question.
41
131812
2414
Pensemos en la primera pregunta.
Imaginen que selecciono a todas las personas de EE.UU.
02:14
Imagine I took all the people in the U.S.
42
134226
2113
02:16
and I sorted them from the poorest on the right
43
136339
2925
y a los más pobres les coloco a la derecha
02:19
to the richest on the left,
44
139264
2392
y a los ricos, a la izquierda,
02:21
and then I divided them into five buckets:
45
141656
2662
y luego los separo en 5 grupos:
02:24
the poorest 20 percent, the next 20 percent,
46
144318
2298
El 20 % más pobre, el siguiente grupo de 20 %,
02:26
the next, the next, and the richest 20 percent.
47
146616
2856
el siguiente, el siguiente, y por fin, el 20 % más rico.
02:29
And then I asked you to tell me how much wealth do you think
48
149472
2996
Después, les pido que evalúen la cantidad de riqueza que creen
02:32
is concentrated in each of those buckets.
49
152468
2949
que se concentra en cada uno de estos grupos.
02:35
So to make it simpler, imagine I ask you to tell me,
50
155417
2461
Para simplificar, imaginen que les pido que me digan
02:37
how much wealth do you think is concentrated
51
157878
2260
cuánta riqueza piensan que se concentra
02:40
in the bottom two buckets,
52
160138
2260
en los 2 grupos más pobres
02:42
the bottom 40 percent?
53
162398
2261
en el 40 % más pobre.
02:44
Take a second. Think about it and have a number.
54
164659
2692
Piénsenlo un momento y defínanlo con un número.
02:47
Usually we don't think.
55
167351
1904
Por lo general no pensamos en ello.
02:49
Think for a second, have a real number in your mind.
56
169255
2485
Piénsenlo un segundo, busquen un número.
02:51
You have it?
57
171740
1625
¿Lo tienen?
02:53
Okay, here's what lots of Americans tell us.
58
173365
3065
Bueno, esto es lo que nos dicen muchos estadounidenses.
02:56
They think that the bottom 20 percent
59
176430
1927
Piensan que el 20 % más pobre
02:58
has about 2.9 percent of the wealth,
60
178357
2322
reúne alrededor de un 2,9 % de la riqueza,
03:00
the next group has 6.4,
61
180679
2183
y el siguiente grupo un 6,4 %.
03:02
so together it's slightly more than nine.
62
182862
2507
por lo cual, juntos, tienen un poco más del 9 %.
03:05
The next group, they say, has 12 percent,
63
185369
3413
Dicen que el siguiente grupo queda en un 12 %
03:08
20 percent,
64
188782
1649
y el último en 20 %,
03:10
and the richest 20 percent, people think has 58 percent of the wealth.
65
190431
4644
creen que el 20 % más rico dispone del 58 % de la riqueza.
03:15
You can see how this relates to what you thought.
66
195075
3135
Pueden ver cómo se compara esto con lo que pensaban.
03:18
Now, what's reality?
67
198210
1741
Ahora, ¿cuál es la realidad?
03:19
Reality is slightly different.
68
199951
1811
La realidad es algo diferente.
03:21
The bottom 20 percent has 0.1 percent of the wealth.
69
201762
3813
El 20 % más pobre tiene un 0,1 % de la riqueza.
03:25
The next 20 percent has 0.2 percent of the wealth.
70
205575
3251
El siguiente 20 % tiene un 0,2 % de la riqueza.
03:28
Together, it's 0.3.
71
208826
2113
y juntos, un 0,3 %.
03:30
The next group has 3.9,
72
210939
3529
Los siguientes grupos tienen un 3,9 %
03:34
11.3,
73
214468
2183
y un 11,3 %.
03:36
and the richest group has 84-85 percent of the wealth.
74
216651
5741
Y el grupo más rico cuenta con un 84 % a 85 % de la riqueza.
03:42
So what we actually have and what we think we have
75
222392
2966
Lo que realmente tenemos y lo que pensamos que tenemos
03:45
are very different.
76
225358
1973
es muy diferente.
03:47
What about what we want?
77
227331
2090
¿Y qué queremos?
03:49
How do we even figure this out?
78
229421
1997
¿Cómo nos damos cuenta?
03:51
So to look at this,
79
231418
1411
Para investigar esto,
03:52
to look at what we really want,
80
232829
1578
para averiguar lo que queremos,
03:54
we thought about the philosopher John Rawls.
81
234407
3065
pensemos en el filósofo John Rawls.
03:57
If you remember John Rawls,
82
237472
1835
Si se acuerdan de John Rawls,
03:59
he had this notion of what's a just society.
83
239307
3250
él tenía esta idea de qué es una sociedad justa.
04:02
He said a just society
84
242557
1482
Dijo que una sociedad justa
04:04
is a society that if you knew everything about it,
85
244039
2715
es una sociedad donde si uno sabía todo sobre ella,
04:06
you would be willing to enter it in a random place.
86
246754
2433
desearía estar en un lugar al azar.
04:09
And it's a beautiful definition,
87
249187
1524
Y es una hermosa definición,
04:10
because if you're wealthy, you might want the wealthy
88
250711
2478
porque si uno es rico, es posible que desee que los ricos
04:13
to have more money, the poor to have less.
89
253189
2037
tengan más dinero, y los pobres menos.
04:15
If you're poor, you might want more equality.
90
255226
2109
Si uno es pobre, será de los que quieren más igualdad.
04:17
But if you're going to go into that society
91
257335
2004
Pero si tiene que pertenecer a una sociedad
04:19
in every possible situation, and you don't know,
92
259339
3320
en cualquier posición posible, y no sabe cuál es,
04:22
you have to consider all the aspects.
93
262659
2206
debe tener en cuenta todos los aspectos.
04:24
It's a little bit like blind tasting in which you don't know
94
264865
2926
Es como la prueba a ciegas en las que no sabe
04:27
what the outcome will be when you make a decision,
95
267791
2670
cuál será el resultado al tomar una decisión,
04:30
and Rawls called this the "veil of ignorance."
96
270461
3715
y Rawls lo llamó el "velo de la ignorancia".
04:34
So, we took another group, a large group of Americans,
97
274176
3607
Así que tomamos otro grupo, un gran grupo de estadounidenses,
04:37
and we asked them the question in the veil of ignorance.
98
277783
2755
e hicimos esta pregunta bajo el velo de la ignorancia.
04:40
What are the characteristics of a country that would make you want to join it,
99
280538
4110
¿Cuáles son las características de un país que les harían querer vivir allí
04:44
knowing that you could end randomly at any place?
100
284648
3158
sabiendo que puede acabar en cualquier lugar?
04:47
And here is what we got.
101
287806
1479
Y aquí está el resultado.
04:49
What did people want to give to the first group,
102
289285
2259
¿Cuánto quería la gente darle al primer grupo,
04:51
the bottom 20 percent?
103
291544
2183
al más pobre, al primer 20 %?
04:53
They wanted to give them about 10 percent of the wealth.
104
293727
2694
Querían darle un 10 % de la riqueza.
04:56
The next group, 14 percent of the wealth,
105
296421
2600
Al siguiente grupo, un 14 % de la riqueza,
04:59
21, 22 and 32.
106
299021
5363
y luego un 21 %, 22 % y 32 %.
05:04
Now, nobody in our sample wanted full equality.
107
304384
3506
Nadie en nuestra muestra quería igualdad total.
05:07
Nobody thought that socialism is a fantastic idea in our sample.
108
307890
4433
Nadie pensó que el socialismo es una idea fantástica.
05:12
But what does it mean?
109
312323
1288
¿Qué significa esto? Significa que tenemos una brecha de conocimiento
05:13
It means that we have this knowledge gap
110
313611
2038
05:15
between what we have and what we think we have,
111
315649
2658
entre lo que tenemos y lo que pensamos que tenemos,
05:18
but we have at least as big a gap between what we think is right
112
318307
3715
y tenemos una brecha igual de grande entre lo que pensamos que es justo
05:22
to what we think we have.
113
322022
2798
y lo que pensamos que tenemos.
05:24
Now, we can ask these questions, by the way, not just about wealth.
114
324820
3192
Ahora podemos hacer otras preguntas, y no solo sobre la riqueza.
05:28
We can ask it about other things as well.
115
328012
2415
Podemos preguntar acerca de otras cosas también.
05:30
So for example, we asked people from different parts of the world
116
330427
4203
Por ejemplo, preguntar a la gente de diferentes partes del mundo
05:34
about this question,
117
334630
1718
sobre este tema,
05:36
people who are liberals and conservatives,
118
336348
2343
liberales y conservadores,
05:38
and they gave us basically the same answer.
119
338691
2044
y nos dieron la misma respuesta.
05:40
We asked rich and poor, they gave us the same answer,
120
340735
2482
Preguntamos a ricos y pobres, y nos dieron la misma respuesta,
05:43
men and women,
121
343217
1301
hombres y mujeres,
05:44
NPR listeners and Forbes readers.
122
344518
2693
oyentes de NPR y lectores de la revista Forbes.
05:47
We asked people in England, Australia, the U.S. --
123
347211
3229
Preguntamos a gente en Inglaterra, Australia, EE.UU.;
05:50
very similar answers.
124
350440
1717
respuestas muy similares.
Preguntamos incluso a los diferentes departamentos de una universidad.
05:52
We even asked different departments of a university.
125
352157
2771
05:54
We went to Harvard and we checked almost every department,
126
354928
2758
Fuimos a Harvard y preguntamos en casi todos los departamentos,
05:57
and in fact, from Harvard Business School,
127
357686
2012
y, de hecho, en la Escuela de Negocios de Harvard
05:59
where a few people wanted the wealthy to have more and the [poor] to have less,
128
359698
3712
donde algunas personas quisieron que los ricos sean aún más ricos
06:03
the similarity was astonishing.
129
363410
2540
y los pobres más pobres, la similitud fue algo increíble.
06:05
I know some of you went to Harvard Business School.
130
365950
2824
Sé que algunos de Uds. fueron a la Escuela de Negocios de Harvard.
06:08
We also asked this question about something else.
131
368774
3346
También pusimos otra pregunta acerca de otra cosa,
06:12
We asked, what about the ratio of CEO pay to unskilled workers?
132
372120
4969
la proporción salarial
entre los miembros del directorio y los trabajadores sin experiencia.
06:17
So you can see what people think is the ratio,
133
377089
3157
Se ve que piensan que es esta proporción
06:20
and then we can ask the question, what do they think should be the ratio?
134
380246
3901
y luego les preguntamos ¿cuál debería ser la proporción?
06:24
And then we can ask, what is reality?
135
384147
2627
Así podemos ver cuál es la realidad.
06:26
What is reality? And you could say, well, it's not that bad, right?
136
386774
3278
¿Y cuál es la realidad? Bueno, podemos decir que no es tan mala, ¿verdad?
06:30
The red and the yellow are not that different.
137
390052
2153
El rojo y el amarillo no son tan diferentes.
06:32
But the fact is, it's because I didn't draw them on the same scale.
138
392205
3920
Pero, de hecho, lo son, porque no los hemos dibujado en la misma escala.
06:38
It's hard to see, there's yellow and blue in there.
139
398105
3910
Es difícil verlo, pero hay un amarillo y un azul allí.
Pero ¿qué pasa con las otras consecuencias de la riqueza?
06:42
So what about other outcomes of wealth?
140
402015
2345
06:44
Wealth is not just about wealth.
141
404360
1695
La riqueza no es solo riqueza.
06:46
We asked, what about things like health?
142
406055
2624
¿Qué pasa con otras cosas como la salud?
06:48
What about availability of prescription medication?
143
408679
4133
¿Cuál es la disponibilidad de los medicamentos recetados?
06:52
What about life expectancy?
144
412812
2020
¿Y la esperanza de vida?
06:54
What about life expectancy of infants?
145
414832
2415
¿Qué hay de la esperanza de vida de los bebés?
06:57
How do we want this to be distributed?
146
417247
2345
¿Cómo queremos que estos se distribuyan?
06:59
What about education for young people?
147
419592
2809
¿Y la educación para los jóvenes?
07:02
And for older people?
148
422401
1870
¿Y para las personas mayores?
07:04
And across all of those things, what we learned was that people
149
424271
2983
De todo esto aprendimos que a la gente no le gusta
07:07
don't like inequality of wealth,
150
427254
3158
la desigualdad de la riqueza,
07:10
but there's other things where inequality, which is an outcome of wealth,
151
430412
3506
pero hay otras cosas donde la desigualdad, resultado de la riqueza,
07:13
is even more aversive to them:
152
433918
2043
parece más grave;
07:15
for example, inequality in health or education.
153
435961
3971
por ejemplo, la desigualdad en la salud y la educación.
07:19
We also learned that people are particularly open
154
439932
2461
También aprendimos que la gente es especialmente abierta
07:22
to changes in equality when it comes to people
155
442393
2554
a los cambios en la igualdad cuando se trata de personas
07:24
who have less agency --
156
444947
2044
que tienen menos autonomía,
07:26
basically, young kids and babies,
157
446991
2345
básicamente los niños pequeños y los bebés,
07:29
because we don't think of them as responsible for their situation.
158
449336
4667
porque no los consideran responsables por su situación.
07:34
So what are some lessons from this?
159
454003
2345
Entonces, ¿qué lecciones podemos aprender de esto?
07:36
We have two gaps:
160
456348
1160
Hay 2 brechas:
07:37
We have a knowledge gap and we have a desirability gap
161
457508
2580
tenemos un vacío de conocimiento y una brecha en lo que se desea.
07:40
And the knowledge gap is something that we think about,
162
460088
2622
La brecha del conocimiento tiene que ver con cómo educar a la gente.
07:42
how do we educate people?
163
462710
1370
Cómo hacer que la gente piense de manera diferente sobre la desigualdad,
07:44
How do we get people to think differently about inequality
164
464080
2716
07:46
and the consequences of inequality in terms of health, education,
165
466796
3762
y sus consecuencias en la salud, la educación,
07:50
jealousy, crime rate, and so on?
166
470558
2391
la envidia, los índices de criminalidad, etc.
07:52
Then we have the desirability gap.
167
472949
1881
Luego tenemos la brecha en lo deseable.
07:54
How do we get people to think differently about what we really want?
168
474830
3823
¿Cómo hacer que la gente piense en lo que queremos?
07:58
You see, the Rawls definition, the Rawls way of looking at the world,
169
478653
3375
En la definición de Rawls, de cómo Rawls veía el mundo,
08:02
the blind tasting approach,
170
482028
1742
su enfoque en la prueba a ciegas
08:03
takes our selfish motivation out of the picture.
171
483770
2925
anula nuestra motivación egoísta.
08:06
How do we implement that to a higher degree
172
486695
2577
¿Cómo implementamos esto a un nivel superior,
08:09
on a more extensive scale?
173
489272
2624
a una escala más amplia?
08:11
And finally, we also have an action gap.
174
491896
2856
Y por último, tenemos un vacío de acción.
08:14
How do we take these things and actually do something about it?
175
494752
2949
¿Cómo abordamos estas cosas para darles un enfoque práctico?
08:17
I think part of the answer is to think about people
176
497701
2902
Creo que parte de la respuesta es pensar en ciertas personas,
08:20
like young kids and babies that don't have much agency,
177
500603
3112
como los niños pequeños y los bebés que no tienen mucha autonomía,
08:23
because people seem to be more willing to do this.
178
503715
3808
porque la gente parece más dispuesta a hacer eso.
08:27
To summarize, I would say, next time you go to drink beer or wine,
179
507523
5270
Para resumir, la próxima vez que tomen una cerveza o un vino,
08:32
first of all, think about, what is it in your experience that is real,
180
512793
4087
piensen en ello, ¿qué es real en su experiencia
08:36
and what is it in your experience that is a placebo effect
181
516880
3274
y qué, en su experiencia, es un efecto placebo
08:40
coming from expectations?
182
520154
1604
derivado de las expectativas?
08:41
And then think about what it also means for other decisions in your life,
183
521758
3529
Después, piensen en lo que eso significa para otras decisiones de su vida
08:45
and hopefully also for policy questions
184
525287
2075
y quizás también para cuestiones políticas
08:47
that affect all of us.
185
527362
1305
que nos afectan a todos.
08:48
Thanks a lot.
186
528667
1727
Gracias.
(Aplausos)
08:50
(Applause)
187
530394
2337
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