Do you really know why you do what you do? | Petter Johansson

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TED


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Traductor: Paula Motter Revisor: Analia Padin
00:12
So why do you think the rich should pay more in taxes?
0
12800
3560
¿Por qué pensamos que los ricos deben pagar más impuestos?
00:16
Why did you buy the latest iPhone?
1
16400
2376
¿Por qué compramos el último iPhone?
00:18
Why did you pick your current partner?
2
18800
2456
¿Por qué elegimos a nuestra actual pareja?
00:21
And why did so many people vote for Donald Trump?
3
21280
3416
¿Y por qué tanta gente votó por Donald Trump?
00:24
What were the reasons, why did they do it?
4
24720
2520
¿Cuáles fueron los motivos? ¿Por qué lo hicieron?
00:27
So we ask this kind of question all the time,
5
27990
2106
Hacemos estas preguntas todo el tiempo
00:30
and we expect to get an answer.
6
30120
1736
y esperamos que nos den una respuesta.
00:31
And when being asked, we expect ourselves to know the answer,
7
31880
3136
Y cuando nos preguntan a nosotros esperamos poder responder;
00:35
to simply tell why we did as we did.
8
35040
2480
poder explicar, simplemente, por qué hicimos lo que hicimos.
00:38
But do we really know why?
9
38440
1720
Pero ¿lo sabemos realmente?
00:41
So when you say that you prefer George Clooney to Tom Hanks,
10
41000
3456
Cuando decimos que preferimos a George Clooney sobre Tom Hanks
00:44
due to his concern for the environment,
11
44479
2057
por su compromiso con el medio ambiente,
00:46
is that really true?
12
46560
1200
¿es realmente cierto?
00:48
So you can be perfectly sincere and genuinely believe
13
48560
2496
Se puede ser totalmente sincero y creer genuinamente
00:51
that this is the reason that drives your choice,
14
51080
2936
en el motivo que explica nuestra elección,
00:54
but to me, it may still feel like something is missing.
15
54040
2600
pero yo creo que algo está faltando.
00:57
As it stands, due to the nature of subjectivity,
16
57560
3176
Tal como están las cosas, y dada la naturaleza de la subjetividad,
01:00
it is actually very hard to ever prove that people are wrong about themselves.
17
60760
4320
resulta muy difícil poder demostrarle a alguien que se ha equivocado.
01:06
So I'm an experimental psychologist,
18
66600
2136
Soy psicólogo experimental,
01:08
and this is the problem we've been trying to solve in our lab.
19
68760
3536
y en el laboratorio hemos estado tratando de resolver este problema.
01:12
So we wanted to create an experiment
20
72320
2176
Queríamos diseñar un experimento
01:14
that would allow us to challenge what people say about themselves,
21
74520
3536
que nos permitiera cuestionar lo que la gente dice de sí misma,
01:18
regardless of how certain they may seem.
22
78080
2680
independientemente de cuán segura parezca.
01:21
But tricking people about their own mind is hard.
23
81960
2736
Pero engañar a las personas sobre lo que piensan no es fácil,
01:24
So we turned to the professionals.
24
84720
2376
por eso recurrimos a los profesionales:
01:27
The magicians.
25
87120
1200
los magos.
01:29
So they're experts at creating the illusion of a free choice.
26
89120
2896
Son expertos en crear la ilusión de una libre elección.
Cuando dicen "Elige cualquier naipe",
01:32
So when they say, "Pick a card, any card,"
27
92040
2296
01:34
the only thing you know is that your choice is no longer free.
28
94360
2920
lo único que sabemos es que esa elección ya no es libre.
01:38
So we had a few fantastic brainstorming sessions
29
98200
2376
Pues bien, luego de intercambiar ideas
01:40
with a group of Swedish magicians,
30
100600
1856
con un grupo de magos suecos,
01:42
and they helped us create a method
31
102480
1642
creamos un método
01:44
in which we would be able to manipulate the outcome of people's choices.
32
104147
3973
para poder manipular el resultado de las decisiones de la gente.
01:48
This way we would know when people are wrong about themselves,
33
108760
2936
De esta manera, podríamos saber cuándo la gente se equivoca,
01:51
even if they don't know this themselves.
34
111720
2040
aun sin saberlo.
01:54
So I will now show you a short movie showing this manipulation.
35
114480
4656
Les mostraré ahora un breve video sobre esta manipulación.
01:59
So it's quite simple.
36
119160
1416
Es muy simple.
02:00
The participants make a choice,
37
120600
2136
Los participantes deben elegir una opción,
02:02
but I end up giving them the opposite.
38
122760
2256
pero yo les doy la opción que descartaron.
02:05
And then we want to see: How did they react, and what did they say?
39
125040
3520
Y luego veremos cómo reaccionaron y qué dijeron.
02:09
So it's quite simple, but see if you can spot the magic going on.
40
129240
3160
Es sencillo, pero traten de detectar dónde está el truco.
02:13
And this was shot with real participants, they don't know what's going on.
41
133440
3520
Esto fue filmado con participantes
que no sabían cómo era la prueba.
(Video)
02:19
(Video) Petter Johansson: Hi, my name's Petter.
42
139000
2216
P. Johansson: Hola. Soy Petter. Mujer: Hola, soy Becka.
02:21
Woman: Hi, I'm Becka.
43
141240
1215
PJ: Te mostraré unas fotografías
02:22
PJ: I'm going to show you pictures like this.
44
142479
2137
02:24
And you'll have to decide which one you find more attractive.
45
144640
2896
y debes decidir cuál de estas personas te parece más atractiva.
02:27
Becka: OK.
46
147560
1216
Becka: Muy bien.
02:28
PJ: And then sometimes, I will ask you why you prefer that face.
47
148800
3176
PJ: Y a veces te preguntaré también por qué la elegiste.
02:32
Becka: OK.
48
152000
1216
Becka: Perfecto.
02:33
PJ: Ready? Becka: Yeah.
49
153240
1200
PJ: ¿Lista? Becka: Sí.
02:43
PJ: Why did you prefer that one?
50
163120
1816
PJ: ¿Por qué elegiste esa?
02:44
Becka: The smile, I think.
51
164960
1496
Becka: Por la sonrisa, creo.
02:46
PJ: Smile.
52
166480
1200
PJ: La sonrisa.
02:52
Man: One on the left.
53
172400
1240
Hombre: La de la izquierda.
02:57
Again, this one just struck me.
54
177520
1640
De nuevo, simplemente me gusta.
02:59
Interesting shot.
55
179760
1616
Una foto interesante.
03:01
Since I'm a photographer, I like the way it's lit and looks.
56
181400
3000
Soy fotógrafo. Me gusta la iluminación y la toma.
03:06
Petter Johansson: But now comes the trick.
57
186280
2040
Petter Johansson: Pero este es el truco.
03:10
(Video) Woman 1: This one.
58
190120
1280
(Video) Mujer 1: Esta.
03:16
PJ: So they get the opposite of their choice.
59
196240
2280
PJ: Les doy la otra foto, no la que eligieron.
03:20
And let's see what happens.
60
200520
1600
Y veamos qué ocurre.
03:28
Woman 2: Um ...
61
208240
1200
Mujer 2: Mm...
03:35
I think he seems a little more innocent than the other guy.
62
215760
2800
Lo veo más inocente que el hombre de la otra foto.
03:45
Man: The one on the left.
63
225360
1240
Hombre: La de la izquierda.
03:49
I like her smile and contour of the nose and face.
64
229280
3696
Me gusta la sonrisa, la forma de la nariz y de la cara.
03:53
So it's a little more interesting to me, and her haircut.
65
233000
2760
La veo más interesante; me gusta el peinado.
04:00
Woman 3: This one.
66
240040
1200
Mujer 3: Esta.
04:03
I like the smirky look better.
67
243520
1576
Me gusta esa sonrisa afectada.
04:05
PJ: You like the smirky look better?
68
245120
2000
PJ: Te gusta más esa sonrisa.
04:09
(Laughter)
69
249680
3176
(Risas)
04:12
Woman 3: This one.
70
252880
1200
Mujer 3: Este.
04:15
PJ: What made you choose him?
71
255280
1400
PJ: ¿Por qué lo elegiste?
04:17
Woman 3: I don't know, he looks a little bit like the Hobbit.
72
257520
2896
Mujer 3: No sé, se parece un poco al Hobbit.
04:20
(Laughter)
73
260440
2056
(Risas)
04:22
PJ: And what happens in the end
74
262520
1496
PJ: ¿Y qué ocurre cuando al final les digo cómo es el experimento de verdad?
04:24
when I tell them the true nature of the experiment?
75
264040
3096
04:27
Yeah, that's it. I just have to ask a few questions.
76
267160
2456
Es todo. Ahora te haré unas preguntas.
04:29
Man: Sure.
77
269640
1216
Hombre: Seguro
04:30
PJ: What did you think of this experiment, was it easy or hard?
78
270880
2976
PJ: ¿Qué te pareció? ¿Fácil o difícil?
04:33
Man: It was easy.
79
273880
1240
Hombre: Fácil.
04:36
PJ: During the experiments,
80
276040
1336
PJ: Durante el experimento,
04:37
I actually switched the pictures three times.
81
277400
3336
cambié las fotografías tres veces.
04:40
Was this anything you noticed?
82
280760
1576
¿Lo notaste?
04:42
Man: No. I didn't notice any of that.
83
282360
1816
Hombre: No, en absoluto.
04:44
PJ: Not at all? Man: No.
84
284200
1496
PJ: ¿Para nada? Hombre: No.
04:45
Switching the pictures as far as ...
85
285720
2096
Cambiar las fotos... ¿en qué sentido?
04:47
PJ: Yeah, you were pointing at one of them but I actually gave you the opposite.
86
287840
3816
PJ: Claro, tú elegías una, pero yo te daba la otra.
04:51
Man: The opposite one. OK, when you --
87
291680
1816
Hombre: La otra ... No.
04:53
No. Shows you how much my attention span was.
88
293520
2256
Bueno, esto demuestra cuán concentrado estaba.
04:55
(Laughter)
89
295800
1520
(Risas)
04:58
PJ: Did you notice that sometimes during the experiment
90
298880
3016
PJ: ¿Notaste que durante el experimento a veces yo cambiaba las fotografías?
05:01
I switched the pictures?
91
301920
2136
05:04
Woman 2: No, I did not notice that.
92
304080
2016
Mujer 2: No, no me di cuenta.
05:06
PJ: You were pointing at one, but then I gave you the other one.
93
306120
3000
PJ: Tú elegías una, pero yo te daba la otra.
05:09
No inclination of that happening?
94
309920
1616
¿Ninguna sospecha de lo que ocurría?
05:11
Woman 2: No.
95
311560
1576
Mujer 2: No.
05:13
Woman 2: I did not notice.
96
313160
1256
No me di cuenta.
05:14
(Laughs)
97
314440
1936
(Risas)
05:16
PJ: Thank you.
98
316400
1216
PJ: Gracias.
05:17
Woman 2: Thank you.
99
317640
1376
Mujer 2: Gracias a ti.
05:19
PJ: OK, so as you probably figured out now,
100
319040
2056
Petter Johansson: Como habrán notado,
05:21
the trick is that I have two cards in each hand,
101
321120
2256
el truco es que tengo dos fotos en cada mano
05:23
and when I hand one of them over,
102
323400
1576
y, cuando les entrego una de ellas,
05:25
the black one kind of disappears into the black surface on the table.
103
325000
4360
la foto negra se confunde con el color negro de la mesa.
05:30
So using pictures like this,
104
330640
1736
En este tipo de experimentos,
05:32
normally not more than 20 percent of the participants detect these tries.
105
332400
4376
menos del 20 % de los participantes suele detectar el truco.
05:36
And as you saw in the movie,
106
336800
1416
Y como vieron en el video,
05:38
when in the end we explain what's going on,
107
338240
3176
cuando al final se les cuenta la verdad,
05:41
they're very surprised and often refuse to believe the trick has been made.
108
341440
4376
se muestran muy sorprendidos
y a menudo se resisten a creer que ha habido un truco.
05:45
So this shows that this effect is quite robust and a genuine effect.
109
345840
4776
Esto demuestra que el efecto es bastante contundente y genuino.
05:50
But if you're interested in self-knowledge, as I am,
110
350640
2656
Pero si a Uds. les interesa el autoconocimiento, como a mí,
05:53
the more interesting bit is,
111
353320
1336
la parte más interesante es cómo justificaron sus decisiones.
05:54
OK, so what did they say when they explained these choices?
112
354680
3936
05:58
So we've done a lot of analysis
113
358640
1496
Analizamos las explicaciones que dan los participantes.
06:00
of the verbal reports in these experiments.
114
360160
2080
06:03
And this graph simply shows
115
363360
2456
Este gráfico muestra
06:05
that if you compare what they say in a manipulated trial
116
365840
4776
que si comparamos lo que dicen en un experimento manipulado
06:10
with a nonmanipulated trial,
117
370640
1376
respecto de uno no manipulado, es decir,
06:12
that is when they explain a normal choice they've made
118
372040
2776
cuando explican una decisión real y una donde el resultado es manipulado,
06:14
and one where we manipulated the outcome,
119
374840
2496
06:17
we find that they are remarkably similar.
120
377360
2456
vemos que las explicaciones son increíblemente parecidas.
06:19
So they are just as emotional, just as specific,
121
379840
3056
Son igual de emocionales, igual de específicas,
06:22
and they are expressed with the same level of certainty.
122
382920
3200
expresadas con el mismo nivel de certeza.
06:27
So the strong conclusion to draw from this
123
387120
2336
Entonces, la firme conclusión
06:29
is that if there are no differences
124
389480
2216
es que si no hay diferencias
06:31
between a real choice and a manipulated choice,
125
391720
3696
entre una elección real y una elección manipulada,
06:35
perhaps we make things up all the time.
126
395440
2440
quizá estemos inventando cosas todo el tiempo.
06:38
But we've also done studies
127
398680
1336
Pero también hicimos estudios
donde tratamos de relacionar lo que dicen con la cara que eligen.
06:40
where we try to match what they say with the actual faces.
128
400040
3016
06:43
And then we find things like this.
129
403080
1880
Y descubrimos esto.
06:45
So here, this male participant, he preferred the girl to the left,
130
405760
5056
Este participante eligió la chica de la izquierda,
06:50
he ended up with the one to the right.
131
410840
1856
pero le dimos la foto de la derecha.
06:52
And then, he explained his choice like this.
132
412720
2816
Y justificó su elección diciendo:
06:55
"She is radiant.
133
415560
1296
"Es radiante.
06:56
I would rather have approached her at the bar than the other one.
134
416880
3096
Preferiría acercarme a ella en un bar y no a la otra chica.
Y me gustan los pendientes".
07:00
And I like earrings."
135
420000
1616
07:01
And whatever made him choose the girl on the left to begin with,
136
421640
3496
Lo que inicialmente lo llevó a elegir la chica de la izquierda
07:05
it can't have been the earrings,
137
425160
1576
no fueron precisamente los pendientes, pues quien los tenía puestos era la otra.
07:06
because they were actually sitting on the girl on the right.
138
426760
2856
07:09
So this is a clear example of a post hoc construction.
139
429640
3776
Este es un claro ejemplo de una construcción 'a posteriori':
07:13
So they just explained the choice afterwards.
140
433440
2800
justificaron la decisión después.
07:17
So what this experiment shows is,
141
437320
2296
Este experimento muestra
07:19
OK, so if we fail to detect that our choices have been changed,
142
439640
3656
que si no logramos detectar que nuestra elección fue cambiada,
07:23
we will immediately start to explain them in another way.
143
443320
3200
inmediatamente intentaremos explicarla de alguna manera.
07:27
And what we also found
144
447520
1256
Y descubrimos también que muchas veces los participantes
07:28
is that the participants often come to prefer the alternative,
145
448800
3216
terminan prefiriendo la alternativa que habían elegido bajo un engaño.
07:32
that they were led to believe they liked.
146
452040
2256
07:34
So if we let them do the choice again,
147
454320
2016
O sea que, si les damos a elegir de nuevo,
07:36
they will now choose the face they had previously rejected.
148
456360
3760
eligen la imagen que antes habían rechazado.
07:41
So this is the effect we call "choice blindness."
149
461520
2296
Este efecto se llama "ceguera a la elección".
07:43
And we've done a number of different studies --
150
463840
2216
Hemos hecho una variedad de estudios
07:46
we've tried consumer choices,
151
466080
2536
sobre la elección del consumidor,
07:48
choices based on taste and smell and even reasoning problems.
152
468640
4416
elecciones realizadas con base en el sabor y el olor
e incluso problemas de razonamiento.
07:53
But what you all want to know is of course
153
473080
2056
Pero lo que queremos saber
es si esta conducta también rige decisiones más complejas e importantes.
07:55
does this extend also to more complex, more meaningful choices?
154
475160
3936
07:59
Like those concerning moral and political issues.
155
479120
3080
Por ejemplo, las relacionadas con cuestiones morales y políticas.
08:04
So the next experiment, it needs a little bit of a background.
156
484400
4216
El siguiente experimento requiere cierto contexto.
08:08
So in Sweden, the political landscape
157
488640
4256
En Suecia, el panorama político
08:12
is dominated by a left-wing and a right-wing coalition.
158
492920
3360
está dominado por dos coaliciones: una de derecha y una de izquierda.
08:17
And the voters may move a little bit between the parties within each coalition,
159
497720
4416
Y los votantes pueden fluctuar entre partidos dentro de cada coalición,
08:22
but there is very little movement between the coalitions.
160
502160
2760
pero hay muy poco movimiento entre una coalición y la otra.
08:25
And before each elections,
161
505680
1976
Y, antes de cada elección,
08:27
the newspapers and the polling institutes
162
507680
4216
los periódicos y los institutos de sondeo
08:31
put together what they call "an election compass"
163
511920
2616
crearon lo que ellos llaman "una brújula electoral",
08:34
which consists of a number of dividing issues
164
514560
3336
que consiste en una serie de temas polémicos
08:37
that sort of separates the two coalitions.
165
517920
2336
que dividen a ambas coaliciones.
08:40
Things like if tax on gasoline should be increased
166
520280
3735
Por ejemplo: si el impuesto a la gasolina debería incrementarse.
08:44
or if the 13 months of paid parental leave
167
524039
4096
O si los 13 meses de licencia pagada por paternidad o maternidad
08:48
should be split equally between the two parents
168
528159
2496
deberían dividirse equitativamente entre ambos padres
08:50
in order to increase gender equality.
169
530679
2721
para fomentar la igualdad de género.
08:54
So, before the last Swedish election,
170
534840
2216
Pues bien, antes de las últimas elecciones en Suecia,
08:57
we created an election compass of our own.
171
537080
2600
creamos nuestra propia brújula electoral.
09:00
So we walked up to people in the street
172
540480
2136
Salimos a la calle y le preguntamos a la gente
09:02
and asked if they wanted to do a quick political survey.
173
542640
3336
si quería participar de una rápida encuesta política.
09:06
So first we had them state their voting intention
174
546000
2456
Primero les pedimos que manifestaran
su intención de voto entre las dos coaliciones.
09:08
between the two coalitions.
175
548480
1360
09:10
Then we asked them to answer 12 of these questions.
176
550560
3776
Luego les pedimos que respondieran estas 12 preguntas.
09:14
They would fill in their answers,
177
554360
1976
Completaban con sus respuestas,
09:16
and we would ask them to discuss,
178
556360
1616
y luego les pedíamos que explicaran, por ejemplo:
09:18
so OK, why do you think tax on gas should be increased?
179
558000
5496
¿Por qué considera que el impuesto a la gasolina debería incrementarse?
09:23
And we'd go through the questions.
180
563520
2096
Y así seguimos con las otras preguntas.
09:25
Then we had a color coded template
181
565640
3896
Luego, usando una plantilla con códigos en colores,
09:29
that would allow us to tally their overall score.
182
569560
2936
calculamos el puntaje total.
09:32
So this person would have one, two, three, four
183
572520
3456
Así, esta persona tendría uno, dos, tres, cuatro ...
09:36
five, six, seven, eight, nine scores to the left,
184
576000
3296
cinco, seis, siete, ocho ... nueve puntos a la izquierda,
09:39
so he would lean to the left, basically.
185
579320
2680
lo cual indica su tendencia a la izquierda, básicamente.
09:42
And in the end, we also had them fill in their voting intention once more.
186
582800
4440
Y finalmente, debían expresar nuevamente su intención de voto.
09:48
But of course, there was also a trick involved.
187
588160
2280
Pero, claro, también aquí había un truco.
09:51
So first, we walked up to people,
188
591360
2176
Primero nos acercábamos a las personas,
09:53
we asked them about their voting intention
189
593560
2056
les preguntábamos su intención de voto
09:55
and then when they started filling in,
190
595640
2256
y, mientras completaban las respuestas,
09:57
we would fill in a set of answers going in the opposite direction.
191
597920
5456
nosotros escribíamos las respuestas que iban en dirección opuesta.
10:03
We would put it under the notepad.
192
603400
2576
Poníamos esas repuestas debajo del bloc de notas.
10:06
And when we get the questionnaire,
193
606000
2776
Y cuando nos devolvían el cuestionario,
10:08
we would simply glue it on top of the participant's own answer.
194
608800
3320
simplemente las pegábamos encima de las respuestas del participante.
(Risas)
10:16
So there, it's gone.
195
616000
1240
Y allí está.
Y luego preguntábamos por cada una de las respuestas:
10:24
And then we would ask about each of the questions:
196
624280
2376
10:26
How did you reason here?
197
626680
1536
"¿Cuál fue su razonamiento en este punto?".
10:28
And they'll state the reasons,
198
628240
1736
Exponían sus razones,
10:30
together we will sum up their overall score.
199
630000
2480
juntos calculábamos el puntaje total.
10:34
And in the end, they will state their voting intention again.
200
634800
3680
Y al final escribían nuevamente su intención de voto.
10:41
So what we find first of all here,
201
641960
1656
Lo primero que descubrimos
10:43
is that very few of these manipulations are detected.
202
643640
4216
es que estas manipulaciones son detectadas muy pocas veces.
10:47
And they're not detected in the sense that they realize,
203
647880
2656
Con 'detectar' no me refiero a que digan:
10:50
"OK, you must have changed my answer,"
204
650560
1856
"Tendrás que haber cambiado mi respuesta",
10:52
it was more the case that,
205
652440
1256
sino más bien:
10:53
"OK, I must've misunderstood the question the first time I read it.
206
653720
3176
"Está bien, debo haber malinterpretado la pregunta.
10:56
Can I please change it?"
207
656920
1240
¿Puedo cambiarla?".
10:59
And even if a few of these manipulations were changed,
208
659080
5136
Y aunque hayamos corregido algunas de estas manipulaciones,
11:04
the overall majority was missed.
209
664240
2136
la gran mayoría pasó desapercibida.
11:06
So we managed to switch 90 percent of the participants' answers
210
666400
3656
Así que logramos cambiar el 90 % de las respuestas de los participantes
11:10
from left to right, right to left, their overall profile.
211
670080
3160
de izquierda a derecha, de derecha a izquierda; su perfil general.
11:14
And what happens then when they are asked to motivate their choices?
212
674800
4400
¿Y qué sucede cuando se les pide justificar esas decisiones?
11:20
And here we find much more interesting verbal reports
213
680160
3056
En este punto, las explicaciones son mucho más interesantes
11:23
than compared to the faces.
214
683240
2016
en comparación con la prueba de las caras.
11:25
People say things like this, and I'll read it to you.
215
685280
3360
La gente dijo cosas como estas. Las leeré:
11:29
So, "Large-scale governmental surveillance of email and internet traffic
216
689720
3736
"El control gubernamental a gran escala de correos electrónicos e Internet
11:33
ought to be permissible as means to combat international crime and terrorism."
217
693480
4336
debería estar permitido para combatir el delito y el terrorismo internacional".
11:37
"So you agree to some extent with this statement." "Yes."
218
697840
2716
"¿Está de acuerdo en cierto modo con esta afirmación?". "Sí".
11:40
"So how did you reason here?"
219
700580
1500
"¿Cómo justifica su postura?".
11:43
"Well, like, as it is so hard to get at international crime and terrorism,
220
703600
4936
"Bueno...
es tan difícil luchar contra el delito y el terrorismo internacional
11:48
I think there should be those kinds of tools."
221
708560
2776
que creo que deberían existir herramientas de este tipo".
11:51
And then the person remembers an argument from the newspaper in the morning.
222
711360
3616
Y luego la persona recuerda un artículo publicado en el periódico matutino,
11:55
"Like in the newspaper today,
223
715000
1616
"En el periódico de hoy
11:56
it said they can like, listen to mobile phones from prison,
224
716640
3376
dicen que pueden escuchar los móviles de la prisión
12:00
if a gang leader tries to continue his crimes from inside.
225
720040
3536
si el líder de una banda quiere seguir delinquiendo desde adentro.
12:03
And I think it's madness that we have so little power
226
723600
2816
Es una locura no tener el poder suficiente
12:06
that we can't stop those things
227
726440
1656
parar poner freno a estas cosas
12:08
when we actually have the possibility to do so."
228
728120
2936
cuando en realidad existe la posibilidad de hacerlo".
12:11
And then there's a little bit back and forth in the end:
229
731080
2696
Y luego se ve una vacilación sobre el final:
12:13
"I don't like that they have access to everything I do,
230
733800
2576
"No me gusta que tengan acceso a todo lo que uno hace,
pero creo que a la larga vale la pena".
12:16
but I still think it's worth it in the long run."
231
736400
2576
12:19
So, if you didn't know that this person
232
739000
2536
Si ignoráramos que esta persona
12:21
just took part in a choice blindness experiment,
233
741560
2256
participó de un experimento de ceguera a la elección,
12:23
I don't think you would question
234
743840
1856
no cuestionaríamos su sinceridad.
12:25
that this is the true attitude of that person.
235
745720
3120
12:29
And what happens in the end, with the voting intention?
236
749800
2856
¿Y qué pasa después con la intención de voto?
12:32
What we find -- that one is also clearly affected by the questionnaire.
237
752680
4696
Lo que descubrimos también está influenciado por el cuestionario.
12:37
So we have 10 participants
238
757400
1736
Hay 10 participantes
12:39
shifting from left to right or from right to left.
239
759160
2976
que fluctúan de la izquierda a la derecha, y viceversa.
12:42
We have another 19 that go from clear voting intention
240
762160
2536
Hay otros 19 que fluctúan de una intención de voto segura
12:44
to being uncertain.
241
764720
1456
a otra incierta.
12:46
Some go from being uncertain to clear voting intention.
242
766200
3096
Otros van de la incertidumbre a la intención segura.
12:49
And then there is a number of participants staying uncertain throughout.
243
769320
4736
Y después están los que manifiestan incertidumbre en todo el cuestionario.
12:54
And that number is interesting
244
774080
1576
Y este grupo es interesante porque,
12:55
because if you look at what the polling institutes say
245
775680
4616
según los institutos de sondeo,
13:00
the closer you get to an election,
246
780320
1656
cuanto más cerca está la elección
13:02
the only people that are sort of in play
247
782000
2136
los únicos votos que están en juego
13:04
are the ones that are considered uncertain.
248
784160
2656
son los de la gente que está en la franja de indecisos.
13:06
But we show there is a much larger number
249
786840
3216
Pero nosotros demostramos que hay un número mucho mayor de personas
13:10
that would actually consider shifting their attitudes.
250
790080
2800
que consideran la posibilidad de cambiar de opinión.
13:13
And here I must point out, of course, that you are not allowed to use this
251
793640
3496
Y en este punto aclaro que no está permitido usar este método
13:17
as an actual method to change people's votes
252
797160
2616
para alterar el voto de la gente
13:19
before an election,
253
799800
1496
antes de una elección;
13:21
and we clearly debriefed them afterwards
254
801320
3616
nosotros les explicamos después
13:24
and gave them every opportunity to change back
255
804960
2296
y les dimos la oportunidad de retroceder y decidirse
13:27
to whatever they thought first.
256
807280
2480
por la elección inicial.
13:30
But what this shows is that if you can get people
257
810600
2336
Esto demuestra que si podemos hacer que la gente vea la postura opuesta
13:32
to see the opposite view and engage in a conversation with themselves,
258
812960
5536
y se haga sus propios cuestionamientos,
13:38
that could actually make them change their views.
259
818520
2920
podría cambiar de opinión.
13:42
OK.
260
822400
1200
Bien.
13:44
So what does it all mean?
261
824760
1656
¿Qué significa todo esto?
13:46
What do I think is going on here?
262
826440
2416
¿Qué les parece que está sucediendo aquí?
13:48
So first of all,
263
828880
1216
En primer lugar, gran parte de lo que llamamos autoconocimiento,
13:50
a lot of what we call self-knowledge is actually self-interpretation.
264
830120
4856
es en realidad interpretación subjetiva.
13:55
So I see myself make a choice,
265
835000
2496
Hago una elección y, cuando debo justificarla,
13:57
and then when I'm asked why,
266
837520
2776
14:00
I just try to make as much sense of it as possible
267
840320
2536
simplemente intento explicarla
14:02
when I make an explanation.
268
842880
1936
de la manera más racional posible.
14:04
But we do this so quickly and with such ease
269
844840
3016
Pero lo hacemos tan rápido y con tanta facilidad
14:07
that we think we actually know the answer when we answer why.
270
847880
4280
que creemos saber la respuesta cuando explicamos el porqué.
14:13
And as it is an interpretation,
271
853040
3096
Y como es una interpretación,
14:16
of course we sometimes make mistakes.
272
856160
2296
a veces cometemos errores,
14:18
The same way we make mistakes when we try to understand other people.
273
858480
3520
de la misma manera en que cometemos errores
al intentar entender a otras personas.
14:23
So beware when you ask people the question "why"
274
863160
3696
Por eso debemos tener cuidado al preguntar "¿por qué?".
14:26
because what may happen is that, if you asked them,
275
866880
4896
Porque lo que puede pasar si preguntamos
14:31
"So why do you support this issue?"
276
871800
4016
"¿Por qué tienes esta postura?".
14:35
"Why do you stay in this job or this relationship?" --
277
875840
3216
"¿Por qué sigues en este trabajo o en esta relación?",
14:39
what may happen when you ask why is that you actually create an attitude
278
879080
3416
es que estemos creando una actitud
14:42
that wasn't there before you asked the question.
279
882520
2240
que no existía antes de hacer la pregunta.
14:45
And this is of course important in your professional life, as well,
280
885440
3176
Y esto es importante también en nuestra vida profesional,
14:48
or it could be.
281
888640
1216
o podría serlo.
14:49
If, say, you design something and then you ask people,
282
889880
2536
Si diseñas algo y luego preguntas,
14:52
"Why do you think this is good or bad?"
283
892440
2256
"¿Por qué piensa Ud. que esto es bueno o malo?".
14:54
Or if you're a journalist asking a politician,
284
894720
3056
O si eres un periodista que entrevista a un político,
14:57
"So, why did you make this decision?"
285
897800
2376
"¿Por qué tomó Ud. esta decisión?".
15:00
Or if indeed you are a politician
286
900200
1936
O si eres un político
15:02
and try to explain why a certain decision was made.
287
902160
2640
e intentas explicar por qué tomaste una determinada decisión.
15:06
So this may all seem a bit disturbing.
288
906080
3576
Puede resultar inquietante,
15:09
But if you want to look at it from a positive direction,
289
909680
3496
pero si vemos el lado positivo,
15:13
it could be seen as showing,
290
913200
1736
se lo puede interpretar
15:14
OK, so we're actually a little bit more flexible than we think.
291
914960
3376
como que somos más flexibles de lo que creemos,
15:18
We can change our minds.
292
918360
1896
que podemos cambiar de opinión,
15:20
Our attitudes are not set in stone.
293
920280
2456
que nuestras opiniones no son inamovibles.
15:22
And we can also change the minds of others,
294
922760
3176
Y también podemos cambiar la opinión de otros,
15:25
if we can only get them to engage with the issue
295
925960
2376
con solo hacerlos razonar para que vean la postura opuesta.
15:28
and see it from the opposite view.
296
928360
1680
15:31
And in my own personal life, since starting with this research --
297
931400
3936
Y en mi vida personal, desde que empecé con esta investigación,
15:35
So my partner and I, we've always had the rule
298
935360
2576
con mi pareja acordamos
15:37
that you're allowed to take things back.
299
937960
2296
que está permitido retractarse.
15:40
Just because I said I liked something a year ago,
300
940280
2336
Si dije que algo me gustaba el año pasado
15:42
doesn't mean I have to like it still.
301
942640
2040
no significa que me deba seguir gustando.
15:45
And getting rid of the need to stay consistent
302
945480
2816
Liberarse de la necesidad de mantenerse en una posición
15:48
is actually a huge relief and makes relational life so mush easier to live.
303
948320
4360
representa un gran alivio y facilita las relaciones.
15:53
Anyway, so the conclusion must be:
304
953720
2360
La conclusión, entonces, es:
15:57
know that you don't know yourself.
305
957320
2496
Debes saber que no te conoces...
15:59
Or at least not as well as you think you do.
306
959840
2320
o al menos no tan bien como crees.
16:03
Thanks.
307
963480
1216
Gracias.
16:04
(Applause)
308
964720
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