Paul Zak: Trust, morality - and oxytocin

Paul Zak: confianza, moral... y oxitocina

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:15
Is there anything unique about human beings?
0
15260
3000
¿Existe un rasgo distintivo del ser humano?
00:18
There is.
1
18260
2000
Sí.
00:20
We're the only creatures
2
20260
2000
Somos los únicos seres
00:22
with fully developed moral sentiments.
3
22260
2000
que desarrollamos sentimientos morales.
00:24
We're obsessed with morality as social creatures.
4
24260
3000
Como seres sociales, nos obsesiona la moral.
00:27
We need to know why people are doing what they're doing.
5
27260
3000
Necesitamos saber por qué la gente se comporta como lo hace.
00:30
And I personally am obsessed with morality.
6
30260
3000
En lo personal, me obsesiona la moral.
00:33
It was all due to this woman,
7
33260
2000
Se lo debo a esta mujer,
00:35
Sister Mary Marastela,
8
35260
2000
la hermana Mary Marastela,
00:37
also known as my mom.
9
37260
3000
conocida como mi madre.
00:41
As an altar boy, I breathed in a lot of incense,
10
41260
3000
Como monaguillo aspiré mucho incienso
00:44
and I learned to say phrases in Latin,
11
44260
2000
y aprendí a decir frases en latín
00:46
but I also had time to think
12
46260
2000
pero también tuve tiempo de pensar
00:48
about whether my mother's top-down morality
13
48260
2000
si la moralidad vertical de mi madre
00:50
applied to everybody.
14
50260
2000
se aplica a todo el mundo.
00:52
I saw that people who were religious and non-religious
15
52260
3000
Veía que las personas, religiosas o no,
00:55
were equally obsessed with morality.
16
55260
2000
tenían una obsesión por la moral.
00:57
I thought, maybe there's some earthly basis
17
57260
2000
Pensé que quizá hay un fundamento terrenal
00:59
for moral decisions.
18
59260
2000
en las decisiones morales.
01:01
But I wanted to go further
19
61260
2000
Quería ir más allá de la idea
01:03
than to say our brains make us moral.
20
63260
2000
de que los cerebros nos hacen morales.
01:05
I want to know if there's a chemistry of morality.
21
65260
3000
Quería saber si existe una química de la moralidad.
01:08
I want to know
22
68260
2000
Quería saber
01:10
if there was a moral molecule.
23
70260
2000
si existía una molécula moral.
01:12
After 10 years of experiments,
24
72260
2000
Tras 10 años de experimentos
01:14
I found it.
25
74260
2000
la encontré.
01:16
Would you like to see it? I brought some with me.
26
76260
3000
¿Quieren verla? Traje un poco.
01:20
This little syringe
27
80260
2000
Esta jeringa
01:22
contains the moral molecule.
28
82260
3000
contiene la molécula moral.
01:31
(Laughter)
29
91260
3000
(Risas)
01:34
It's called oxytocin.
30
94260
2000
Es oxitocina,
01:36
So oxytocin is a simple and ancient molecule
31
96260
3000
una molécula ancestral simple,
01:39
found only in mammals.
32
99260
2000
propia de los mamíferos.
01:41
In rodents, it was known
33
101260
2000
Conocida en los roedores
01:43
to make mothers care for their offspring,
34
103260
2000
por hacer que las madres cuiden a su prole
01:45
and in some creatures,
35
105260
2000
y en algunos animales
01:47
allowed for toleration of burrowmates.
36
107260
2000
por permitir tolerar la "infidelidad".
01:49
But in humans, it was only known
37
109260
2000
En los humanos sólo se sabía que
01:51
to facilitate birth and breastfeeding in women,
38
111260
2000
facilita el parto y la lactancia en las mujeres
01:53
and is released by both sexes during sex.
39
113260
3000
y que ambos sexos la liberan durante la cópula.
01:57
So I had this idea that oxytocin might be the moral molecule.
40
117260
3000
Yo sostenía que la oxitocina podía ser la molécula moral
02:00
I did what most of us do -- I tried it on some colleagues.
41
120260
3000
y la comenté con mis colegas, como hace la mayoría.
02:03
One of them told me,
42
123260
2000
Un colega me dijo:
02:05
"Paul, that is the world's stupidist idea.
43
125260
3000
"Paul, es la idea más tonta del mundo.
02:08
It is," he said, "only a female molecule.
44
128260
2000
Es una molécula solo mujer —dijo—
02:10
It can't be that important."
45
130260
2000
No puede ser tan importante".
02:12
But I countered, "Well men's brains make this too.
46
132260
3000
Le respondí: "El cerebro de los hombres también la produce.
02:15
There must be a reason why."
47
135260
2000
Tiene que haber una razón".
02:17
But he was right, it was a stupid idea.
48
137260
3000
Pero tenía razón, era una idea tonta.
02:20
But it was testably stupid.
49
140260
2000
Tonta, pero experimentable.
02:22
In other words, I thought I could design an experiment
50
142260
3000
O sea, pensé que podía diseñar un experimento
02:25
to see if oxytocin made people moral.
51
145260
3000
para estudiar el efecto moral de la oxitocina.
02:29
Turns out it wasn't so easy.
52
149260
2000
Resultó no ser tan fácil.
02:31
First of all, oxytocin is a shy molecule.
53
151260
3000
Ante todo, la oxitocina es una molécula tímida.
02:34
Baseline levels are near zero,
54
154260
2000
El valor de referencia es casi nulo
02:36
without some stimulus to cause its release.
55
156260
3000
si no hay estímulos que provoquen la liberación.
02:39
And when it's produced, it has a three-minute half-life,
56
159260
2000
Y luego de producida vive tres minutos
02:41
and degrades rapidly at room temperature.
57
161260
3000
y se degrada rápidamente a temperatura ambiente.
02:44
So this experiment would have to cause a surge of oxytocin,
58
164260
2000
Por eso el experimento tenía que generar oxitocina,
02:46
have to grab it fast and keep it cold.
59
166260
2000
recolectarla rápidamente y almacenarla en frío.
02:48
I think I can do that.
60
168260
2000
Pensé que podía lograrlo.
02:50
Now luckily, oxytocin is produced
61
170260
2000
Por suerte la oxitocina se produce
02:52
both in the brain and in the blood,
62
172260
3000
tanto en el cerebro como en la sangre
02:55
so I could do this experiment without learning neurosurgery.
63
175260
3000
por eso pude hacer el experimento sin aprender neurocirugía.
02:59
Then I had to measure morality.
64
179260
3000
Después tuve que medir la moralidad.
03:02
So taking on Morality with a capital M is a huge project.
65
182260
3000
Abordar la Moral, con mayúsculas, es un proyecto colosal.
03:05
So I started smaller.
66
185260
2000
Por eso empecé con algo pequeño.
03:07
I studied one single virtue:
67
187260
3000
Estudié una sola virtud:
03:10
trustworthiness.
68
190260
2000
la confiabilidad.
03:12
Why? I had shown in the early 2000s
69
192260
3000
¿Por qué? A comienzos de los años 2000
03:15
that countries with a higher proportion of trustworthy people
70
195260
3000
demostré que los países con más gente confiable
03:18
are more prosperous.
71
198260
2000
son más prósperos.
03:20
So in these countries, more economic transactions occur
72
200260
3000
En estos países hay más transacciones económicas,
03:23
and more wealth is created,
73
203260
2000
y más riqueza,
03:25
alleviating poverty.
74
205260
2000
lo que alivia la pobreza.
03:27
So poor countries are by and large low trust countries.
75
207260
3000
Los países pobres en general son de baja confianza.
03:30
So if I understood the chemistry of trustworthiness,
76
210260
3000
Así, si entendía la química de la confiabilidad
03:33
I might help alleviate poverty.
77
213260
2000
podía aliviar la pobreza.
03:35
But I'm also a skeptic.
78
215260
2000
Pero soy escéptico
03:37
I don't want to just ask people, "Are you trustworthy?"
79
217260
2000
y por eso no quiero preguntar: "¿Eres confiable?"
03:39
So instead I use
80
219260
2000
En vez de eso uso
03:41
the Jerry Maguire approach to research.
81
221260
2000
el enfoque de Jerry McGuire:
03:43
If you're so virtuous,
82
223260
2000
si eres tan virtuoso,
03:45
show me the money.
83
225260
2000
muéstrame el dinero.
03:47
So what we do in my lab
84
227260
2000
En mi laboratorio tentamos
03:49
is we tempt people with virtue and vice by using money.
85
229260
2000
a las personas con dinero hacia el vicio y la virtud.
03:51
Let me show you how we do that.
86
231260
2000
Les mostraré qué hacemos.
03:53
So we recruit some people for an experiment.
87
233260
2000
Convocamos algunas personas para un experimento
03:55
They all get $10 if they agree to show up.
88
235260
3000
y reciben $10 si quieren participar.
03:58
We give them lots of instruction, and we never ever deceive them.
89
238260
3000
Les damos muchas instrucciones y jamás los engañamos.
04:01
Then we match them in pairs by computer.
90
241260
3000
Luego los agrupamos en pares por computadora.
04:04
And in that pair, one person gets a message saying,
91
244260
2000
Y en ese par, a uno le damos un mensaje que dice:
04:06
"Do you want to give up some of your $10
92
246260
2000
"¿Quieres reasignar parte de los $10
04:08
you earned for being here
93
248260
2000
que ganaste por estar aquí
04:10
and ship it to someone else in the lab?"
94
250260
2000
y enviárselo a otra persona del laboratorio?"
04:12
The trick is you can't see them,
95
252260
2000
El truco es que no puedes ver a esa persona,
04:14
you can't talk to them.
96
254260
2000
no puedes hablar con ella.
04:16
You only do it one time.
97
256260
2000
Sólo lo haces una vez.
04:18
Now whatever you give up
98
258260
2000
La suma enviada
04:20
gets tripled in the other person's account.
99
260260
3000
se triplica en la cuenta de la otra persona.
04:23
You're going to make them a lot wealthier.
100
263260
2000
El otro se vuelve mucho más rico
04:25
And they get a message by computer saying
101
265260
2000
y recibe un mensaje que dice:
04:27
person one sent you this amount of money.
102
267260
2000
la persona uno te envió esta suma de dinero.
04:29
Do you want to keep it all,
103
269260
2000
¿Quieres quedarte con todo
04:31
or do you want to send some amount back?
104
271260
3000
o quieres enviarle algo en compensación?
04:34
So think about this experiment for minute.
105
274260
2000
Piensen en el experimento por un momento.
04:36
You're going to sit on these hard chairs for an hour and a half.
106
276260
3000
Me siento en esta silla dura durante una hora y media.
04:39
Some mad scientist is going to jab your arm with a needle
107
279260
2000
Un científico loco me pinchará el brazo con una aguja
04:41
and take four tubes of blood.
108
281260
2000
para sacarme cuatro tubos de sangre.
04:43
And now you want me to give up this money and ship it to a stranger?
109
283260
3000
¿Y ahora quieres que reasigne el dinero y se lo dé a un desconocido?
04:46
So this was the birth of vampire economics.
110
286260
3000
Así nació la economía vampiresca:
04:49
Make a decision and give me some blood.
111
289260
3000
toma una decisión y dame sangre.
04:52
So in fact, experimental economists
112
292260
2000
De hecho, los economistas experimentales
04:54
had run this test around the world,
113
294260
2000
hicieron el experimento en el mundo
04:56
and for much higher stakes,
114
296260
2000
con riesgos mucho mayores
04:58
and the consensus view
115
298260
2000
y la opinión consensuada
05:00
was that the measure from the first person to the second was a measure of trust,
116
300260
3000
indicó que la métrica de la primera a la segunda persona fue la confianza
05:03
and the transfer from the second person back to the first
117
303260
3000
y que la respuesta de la segunda a la primera
05:06
measured trustworthiness.
118
306260
2000
midió la confiabilidad.
05:08
But in fact, economists were flummoxed
119
308260
2000
Los economistas quedaron desconcertados:
05:10
on why the second person would ever return any money.
120
310260
3000
¿por qué devolvería dinero la segunda persona?
05:13
They assumed money is good,
121
313260
2000
Suponían que el dinero es bueno,
05:15
why not keep it all?
122
315260
2000
¿por qué no quedárselo todo?
05:17
That's not what we found.
123
317260
2000
No es eso lo que hallamos.
05:19
We found 90 percent of the first decision-makers sent money,
124
319260
3000
Encontramos que el 90% decidió enviar dinero
05:22
and of those who received money,
125
322260
2000
y, de los que recibieron el dinero,
05:24
95 percent returned some of it.
126
324260
2000
el 95% devolvió algo.
05:26
But why?
127
326260
2000
¿Por qué?
05:28
Well by measuring oxytocin
128
328260
2000
Bueno, al medir la oxitocina
05:30
we found that the more money the second person received,
129
330260
2000
encontramos que cuanto más dinero recibía la segunda persona
05:32
the more their brain produced oxytocin,
130
332260
2000
más oxitocina generaba su cerebro
05:34
and the more oxytocin on board,
131
334260
2000
y cuanto más oxitocina generaba
05:36
the more money they returned.
132
336260
3000
más dinero devolvían.
05:39
So we have a biology of trustworthiness.
133
339260
3000
Asi que existe una biología de la confiabilidad.
05:42
But wait. What's wrong with this experiment?
134
342260
3000
Un momento. ¿Qué hay de malo en este experimento?
05:45
Two things.
135
345260
2000
Dos cosas.
05:47
One is that nothing in the body happens in isolation.
136
347260
3000
Una es que en el cuerpo nada sucede de forma aislada.
05:50
So we measured nine other molecules that interact with oxytocin,
137
350260
3000
Por eso medimos otras nueve moléculas que interactúan con la oxitocina
05:53
but they didn't have any effect.
138
353260
2000
pero sin efectos.
05:55
But the second is
139
355260
2000
La segunda es
05:57
that I still only had this indirect relationship
140
357260
2000
que todavía tenía esta relación indirecta
05:59
between oxytocin and trustworthiness.
141
359260
2000
entre la oxitocina y la confiabilidad.
06:01
I didn't know for sure
142
361260
2000
No sabía a ciencia cierta
06:03
oxytocin caused trustworthiness.
143
363260
2000
que la oxitocina provocara confiabilidad.
06:05
So to make the experiment,
144
365260
2000
Para el experimento
06:07
I knew I'd have to go into the brain
145
367260
2000
sabía que tenía que acceder al cerebro
06:09
and manipulate oxytocin directly.
146
369260
2000
y suministrar oxitocina en forma directa.
06:11
I used everything short of a drill
147
371260
2000
Usé de todo, menos un taladro,
06:13
to get oxytocin into my own brain.
148
373260
3000
para llevar oxitocina a mi propio cerebro.
06:16
And I found I could do it
149
376260
2000
Y descubrí que era posible
06:18
with a nasal inhaler.
150
378260
2000
con un inhalador nasal.
06:20
So along with colleagues in Zurich,
151
380260
2000
Así, con unos colegas de Zúrich
06:22
we put 200 men on oxytocin or placebo,
152
382260
2000
pusimos 200 hombres ante oxitocina o placebo,
06:24
had that same trust test with money,
153
384260
2000
hicimos la misma prueba con dinero,
06:26
and we found that those on oxytocin not only showed more trust,
154
386260
3000
y vimos que los expuestos a la oxitocina no solo mostraron más confianza
06:29
we can more than double the number of people
155
389260
3000
conseguimos duplicar más la cantidad de personas
06:32
who sent all their money to a stranger --
156
392260
2000
que enviaron todo su dinero a un extraño;
06:34
all without altering mood or cognition.
157
394260
3000
sin alterar el humor o la cognición.
06:38
So oxytocin is the trust molecule,
158
398260
4000
Así, la oxitocina es la molécula de la confianza
06:42
but is it the moral molecule?
159
402260
3000
pero, ¿es la molécula moral?
06:45
Using the oxytocin inhaler,
160
405260
2000
Con el inhalador de oxitocina
06:47
we ran more studies.
161
407260
2000
hicimos más estudios.
06:49
We showed that oxytocin infusion
162
409260
2000
Demostramos que la infusión de oxitocina
06:51
increases generosity
163
411260
2000
aumenta la generosidad
06:53
in unilateral monetary transfers
164
413260
2000
en transferencias de dinero unilaterales
06:55
by 80 percent.
165
415260
2000
en un 80%.
06:57
We showed it increases donations to charity
166
417260
2000
Demostramos que aumenta las donaciones caritativas
06:59
by 50 percent.
167
419260
2000
en un 50%.
07:01
We've also investigated
168
421260
2000
También investigamos
07:03
non-pharmacologic ways to raise oxytocin.
169
423260
2000
formas no farmacológicas de aumentar la oxitocina,
07:05
These include massage,
170
425260
2000
como los masajes,
07:07
dancing and praying.
171
427260
2000
el baile y los rezos.
07:09
Yes, my mom was happy about that last one.
172
429260
3000
Sí, mi madre estaba feliz por los rezos.
07:12
And whenever we raise oxytocin,
173
432260
2000
Y con cada incremento de oxitocina
07:14
people willingly open up their wallets
174
434260
2000
las personas abrían con ganas sus billeteras
07:16
and share money with strangers.
175
436260
2000
para compartir el dinero con extraños.
07:18
But why do they do this?
176
438260
2000
¿Por qué lo hacen?
07:20
What does it feel like
177
440260
2000
¿Qué se siente cuando
07:22
when your brain is flooded with oxytocin?
178
442260
2000
la oxitocina inunda el cerebro?
07:24
To investigate this question, we ran an experiment
179
444260
3000
Para averiguarlo hicimos un experimento
07:27
where we had people watch a video
180
447260
2000
en el que las personas miraban el video
07:29
of a father and his four year-old son,
181
449260
2000
de un padre y su hijo de cuatro años;
07:31
and his son has terminal brain cancer.
182
451260
2000
el hijo tiene cáncer cerebral terminal.
07:33
After they watched the video, we had them rate their feelings
183
453260
3000
Después de ver el video les pedimos que evalúen sus sentimientos
07:36
and took blood before and after to measure oxytocin.
184
456260
3000
y les sacamos sangre antes y después para medir la oxitocina.
07:39
The change in oxytocin
185
459260
2000
Los niveles de oxitocina
07:41
predicted their feelings of empathy.
186
461260
3000
predijeron sentimientos de empatía.
07:45
So it's empathy
187
465260
2000
La empatía es lo que
07:47
that makes us connect to other people.
188
467260
2000
nos conecta con otras personas.
07:49
It's empathy that makes us help other people.
189
469260
3000
La empatía nos hace ayudar a otras personas.
07:52
It's empathy that makes us moral.
190
472260
4000
La empatía nos hace seres morales.
07:56
Now this idea is not new.
191
476260
2000
Esta no es una idea nueva.
07:58
A then unknown philosopher named Adam Smith
192
478260
2000
Un filósofo llamado Adam Smith, desconocido en ese entonces,
08:00
wrote a book in 1759
193
480260
2000
escribió un libro en 1759
08:02
called "The Theory of Moral Sentiments."
194
482260
2000
llamado "Teoría de los sentimientos morales".
08:04
In this book, Smith argued
195
484260
3000
En este libro Smith sostiene
08:07
that we are moral creatures, not because of a top-down reason,
196
487260
3000
que somos seres morales, no por una razón impuesta
08:10
but for a bottom-up reason.
197
490260
2000
sino por convicción.
08:12
He said we're social creatures,
198
492260
2000
Él dice que somos seres sociales
08:14
so we share the emotions of others.
199
494260
2000
y por eso compartimos las emociones de otros.
08:16
So if I do something that hurts you, I feel that pain.
200
496260
3000
Así, si hago algo que te hace daño, siento dolor.
08:19
So I tend to avoid that.
201
499260
2000
Por eso trato de evitarlo.
08:21
If I do something that makes you happy, I get to share your joy.
202
501260
3000
Si hago algo que te hace feliz, comparto tu alegría.
08:24
So I tend to do those things.
203
504260
2000
Por eso trato de hacerlo.
08:26
Now this is the same Adam Smith who, 17 years later,
204
506260
2000
Es el mismo Adam Smith que, 17 años después,
08:28
would write a little book called "The Wealth of Nations" --
205
508260
3000
escribiría un librito llamado "La riqueza de las naciones";
08:31
the founding document of economics.
206
511260
2000
el primer libro moderno de economía.
08:33
But he was, in fact, a moral philosopher,
207
513260
3000
Smith fue, de hecho, un filósofo moral
08:36
and he was right on why we're moral.
208
516260
2000
y tenía razón en que somos morales.
08:38
I just found the molecule behind it.
209
518260
3000
Y hallé la molécula subyacente.
08:41
But knowing that molecule is valuable,
210
521260
3000
Conocer esa molécula es muy valioso
08:44
because it tells us how to turn up this behavior
211
524260
3000
porque nos dice como activar este comportamiento
08:47
and what turns it off.
212
527260
2000
y qué lo desactiva.
08:49
In particular, it tells us
213
529260
2000
En particular, nos dice
08:51
why we see immorality.
214
531260
3000
por qué vemos inmoralidad.
08:54
So to investigate immorality,
215
534260
2000
Y para investigar la inmoralidad
08:56
let me bring you back now to 1980.
216
536260
2000
los llevaré al 1980.
08:58
I'm working at a gas station
217
538260
2000
Trabajaba en una gasolinera
09:00
on the outskirts of Santa Barbara, California.
218
540260
3000
en las afueras de Santa Bárbara, California.
09:03
You sit in a gas station all day,
219
543260
2000
En una gasolinera todo el día
09:05
you see lots of morality and immorality, let me tell you.
220
545260
2000
uno ve mucha moralidad e inmoralidad, créanme.
09:07
So one Sunday afternoon, a man walks into my cashier's booth
221
547260
3000
Así, un domingo por la tarde viene un hombre a la caja
09:10
with this beautiful jewelry box.
222
550260
2000
con esta hermoso joyero.
09:12
Opens it up and there's a pearl necklace inside.
223
552260
2000
Lo abre y dentro hay un collar de perlas.
09:14
And he said, "Hey, I was in the men's room.
224
554260
2000
Dice: "Oye, estaba en el baño de hombres.
09:16
I just found this. What do you think we should do with it?"
225
556260
3000
La encontré. ¿Qué crees que deberíamos hacer?"
09:19
"I don't know, put it in the lost and found."
226
559260
2000
"No sé, llévela a objetos perdidos".
09:21
"Well this is very valuable.
227
561260
2000
"Es algo de mucho valor.
09:23
We have to find the owner for this." I said, "Yea."
228
563260
2000
Tenemos que averiguar de quién es". Dije: "Sí".
09:25
So we're trying to decide what to do with this,
229
565260
2000
Intentábamos decidir qué hacer y en eso
09:27
and the phone rings.
230
567260
2000
suena el teléfono.
09:29
And a man says very excitedly,
231
569260
2000
Un hombre, muy exaltado, dice:
09:31
"I was in your gas station a while ago,
232
571260
2000
"Estuve en su gasolinera hace poco;
09:33
and I bought this jewelry for my wife, and I can't find it."
233
573260
2000
compré una joya para mi esposa y no puedo encontrarla".
09:35
I said, "Pearl necklace?" "Yeah."
234
575260
2000
Le dije: "¿Un collar de perlas?" "Sí".
09:37
"Hey, a guy just found it."
235
577260
2000
"Oye, un tipo lo encontró".
09:39
"Oh, you're saving my life. Here's my phone number.
236
579260
2000
"Oh, me salvas la vida. Este es mi teléfono.
09:41
Tell that guy to wait half an hour.
237
581260
2000
Dile a ese tipo que espere media hora.
09:43
I'll be there and I'll give him a $200 reward."
238
583260
2000
Iré para allí y le daré $200 de recompensa".
09:45
Great, so I tell the guy, "Look, relax.
239
585260
2000
Genial, le digo al tipo: "Mira, relájate.
09:47
Get yourself a fat reward. Life's good."
240
587260
3000
Te recompensarán muy bien. La vida es buena".
09:50
He said, "I can't do it.
241
590260
2000
Me dijo: "No puedo.
09:52
I have this job interview in Galena in 15 minutes,
242
592260
2000
Tengo una entrevista de trabajo en Galena, en 15 minutos,
09:54
and I need this job, I've got to go."
243
594260
3000
necesito el trabajo, tengo que irme".
09:57
Again he asked me, "What do you think we should do?"
244
597260
2000
Dice otra vez: "¿Qué crees que deberíamos hacer?"
09:59
I'm in high school. I have no idea.
245
599260
3000
Estoy en la secundaria, no tengo idea.
10:02
So I said, "I'll hold it for you."
246
602260
2000
Le dije: "Te lo guardo".
10:04
He said, "You know, you've been so nice, let's split the reward."
247
604260
3000
Me dijo: "Has sido tan bueno conmigo, dividamos la recompensa".
10:07
I'll give you the jewelry, you give me a hundred dollars,
248
607260
2000
Te daré la joya, me das cien dólares,
10:09
and when the guy comes ... "
249
609260
2000
y cuando venga el tipo..."
10:11
You see it. I was conned.
250
611260
2000
Ya ven. Fui engañado.
10:13
So this is a classic con called the pigeon drop,
251
613260
3000
Esta es una estafa clásica llamada "cazabobo"
10:16
and I was the pigeon.
252
616260
2000
y yo fui el "bobo".
10:18
So the way many cons work
253
618260
2000
La dinámica de muchas estafas
10:20
is not that the conman gets the victim to trust him,
254
620260
3000
no consiste en hacer que la víctima confíe en el estafador;
10:23
it's that he shows he trusts the victim.
255
623260
3000
el estafador muestra que confía en la víctima.
10:26
Now we know what happens.
256
626260
2000
Ahora sabemos qué sucede.
10:28
The victim's brain releases oxytocin,
257
628260
2000
El cerebro de la víctima libera oxitocina
10:30
and you're opening up your wallet or purse, giving away the money.
258
630260
3000
y ésta abre la billetera de par en par, regalando el dinero.
10:33
So who are these people
259
633260
2000
¿Quiénes son las personas
10:35
who manipulate our oxytocin systems?
260
635260
3000
que manipulan nuestra oxitocina?
10:38
We found, testing thousands of individuals,
261
638260
3000
Hallamos, en pruebas con miles de personas,
10:41
that five percent of the population
262
641260
2000
que el 5% de la población
10:43
don't release oxytocin on stimulus.
263
643260
3000
no libera oxitocina ante el estímulo.
10:47
So if you trust them, their brains don't release oxytocin.
264
647260
3000
Así, aunque uno confíe en ellos, sus cerebros no liberan oxitocina.
10:50
If there's money on the table, they keep it all.
265
650260
3000
Si hay dinero sobre la mesa, se lo quedan todo.
10:53
So there's a technical word for these people in my lab.
266
653260
2000
En mi laboratorio usamos una palabra técnica para esta gente.
10:55
We call them bastards.
267
655260
3000
Les llamamos bastardos.
10:58
(Laughter)
268
658260
2000
(Risas)
11:00
These are not people you want to have a beer with.
269
660260
2000
No es gente que uno invitaría a tomar una cerveza.
11:02
They have many of the attributes of psychopaths.
270
662260
3000
Tienen mucho de psicópatas.
11:06
Now there are other ways the system can be inhibited.
271
666260
2000
Pero hay otras maneras de inhibir la oxitocina.
11:08
One is through improper nurturing.
272
668260
3000
Una es la nutrición insuficiente.
11:11
So we've studied sexually abused women,
273
671260
3000
Hemos estudiado a mujeres abusadas sexualmente
11:14
and about half those don't release oxytocin on stimulus.
274
674260
3000
y la mitad de ellas no liberan oxitocina ante el estímulo.
11:17
You need enough nurturing
275
677260
2000
Hace falta suficiente nutrición
11:19
for this system to develop properly.
276
679260
2000
para desarrollar el sistema.
11:21
Also, high stress inhibits oxytocin.
277
681260
3000
Además, el estrés inhibe la oxitocina.
11:24
So we all know this, when we're really stressed out,
278
684260
2000
Todos sabemos que cuando estamos muy estresados
11:26
we're not acting our best.
279
686260
3000
no rendimos al máximo.
11:29
There's another way oxytocin is inhibited, which is interesting --
280
689260
3000
Hay otra manera de inhibir la oxitocina, y es interesante...
11:32
through the action of testosterone.
281
692260
3000
por la acción de la testosterona.
11:35
So we, in experiments, have administered testosterone to men.
282
695260
3000
En experimentos hemos suministrado testosterona a hombres
11:38
And instead of sharing money,
283
698260
2000
que, en vez de compartir dinero,
11:40
they become selfish.
284
700260
2000
se volvieron egoístas.
11:42
But interestingly,
285
702260
3000
Pero, curiosamente,
11:45
high testosterone males are also more likely
286
705260
2000
los hombres con mucha testosterona son más propensos
11:47
to use their own money to punish others for being selfish.
287
707260
3000
a usar su propio dinero para castigar a otros por ser egoístas.
11:50
(Laughter)
288
710260
2000
(Risas)
11:52
Now think about this. It means, within our own biology,
289
712260
3000
Piénsenlo. Significa que en nuestra propia biología
11:55
we have the yin and yang of morality.
290
715260
3000
tenemos el yin y el yang de la moralidad.
11:58
We have oxytocin that connects us to others,
291
718260
2000
Tenemos la oxitocina que nos conecta con los otros,
12:00
makes us feel what they feel.
292
720260
2000
que nos hace sentir lo que ellos sienten.
12:02
And we have testosterone.
293
722260
2000
Y tenemos testosterona.
12:04
And men have 10 times the testosterone as women,
294
724260
2000
Los hombres tenemos 10 veces más testosterona que las mujeres
12:06
so men do this more than women --
295
726260
2000
por eso los hombres, con más frecuencia,
12:08
we have testosterone that makes us want to punish
296
728260
3000
queremos castigar a quienes
12:11
people who behave immorally.
297
731260
2000
tienen comportamientos inmorales.
12:13
We don't need God or government telling us what to do.
298
733260
2000
No hace falta Dios ni un gobierno que nos lo diga.
12:15
It's all inside of us.
299
735260
3000
Está en nuestro interior.
12:18
So you may be wondering:
300
738260
2000
Quizá se pregunten:
12:20
these are beautiful laboratory experiments,
301
740260
2000
estos experimentos de laboratorio
12:22
do they really apply to real life?
302
742260
2000
¿se aplican en la vida cotidiana?
12:24
Yeah, I've been worrying about that too.
303
744260
2000
Sí, me preocupé por eso también.
12:26
So I've gone out of the lab
304
746260
2000
Salí del laboratorio
12:28
to see if this really holds in our daily lives.
305
748260
2000
para constatar que se cumple en la vida cotidiana.
12:30
So last summer, I attended a wedding in Southern England.
306
750260
3000
El verano pasado fui a una boda en el sur de Inglaterra.
12:33
200 people in this beautiful Victorian mansion.
307
753260
3000
Había 200 personas en esta hermosa mansión victoriana.
12:36
I didn't know a single person.
308
756260
2000
Yo no conocía a nadie.
12:38
And I drove up in my rented Vauxhall.
309
758260
2000
Llegué allí en mi Vauxhall alquilado.
12:40
And I took out a centrifuge and dry ice
310
760260
2000
Llevé una centrifugadora, hielo seco,
12:42
and needles and tubes.
311
762260
2000
agujas y tubos de ensayo.
12:44
And I took blood from the bride and the groom
312
764260
2000
Les saqué sangre a la novia y al novio;
12:46
and the wedding party and the family and the friends
313
766260
2000
la ceremonia, la familia, los amigos,
12:48
before and immediately after the vows.
314
768260
2000
antes e inmediatamente después de la ceremonia.
12:50
(Laughter)
315
770260
2000
(Risas)
12:52
And guess what?
316
772260
2000
Y, ¿adivinen qué?
12:54
Weddings cause a release of oxytocin,
317
774260
2000
Las bodas provocan liberación de oxitocina
12:56
but they do so in a very particular way.
318
776260
3000
pero de manera muy particular.
12:59
Who is the center of the wedding solar system?
319
779260
2000
¿Quién es el centro del sistema solar nupcial?
13:01
The bride.
320
781260
2000
La novia.
13:03
She had the biggest increase in oxytocin.
321
783260
2000
Ella tuvo el mayor aumento de oxitocina.
13:05
Who loves the wedding almost as much as the bride?
322
785260
3000
¿A quién le gusta la boda casi tanto como a la novia?
13:08
Her mother, that's right.
323
788260
2000
A su madre, correcto.
13:10
Her mother was number two.
324
790260
2000
Su madre fue la segunda.
13:12
Then the groom's father, then the groom,
325
792260
2000
Luego vino el padre del novio, el novio,
13:14
then the family, then the friends --
326
794260
2000
luego la familia, luego los amigos,
13:16
arrayed around the bride
327
796260
2000
dispuestos en torno a la novia
13:18
like planets around the Sun.
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798260
2000
como planetas alrededor del sol.
13:20
So I think it tells us that we've designed this ritual
329
800260
3000
Creo que esto nos dice que hemos diseñado este ritual
13:23
to connect us to this new couple,
330
803260
2000
para conectarnos con la nueva pareja
13:25
connect us emotionally.
331
805260
2000
a nivel emocional.
13:27
Why? Because we need them to be successful at reproducing
332
807260
3000
¿Por qué? Porque los necesitamos para reproducirse,
13:30
to perpetuate the species.
333
810260
3000
para perpetuar la especie.
13:33
I also worried that my trust experiments with small amounts of money
334
813260
3000
También me preocupaba que mis experimentos de confianza con pequeñas sumas de dinero
13:36
didn't really capture how often we actually trust our lives to strangers.
335
816260
4000
no capturaran realmente la frecuencia con la que confiamos en extraños.
13:40
So even though I have a fear of heights,
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820260
2000
Por eso, aunque tengo miedo a las alturas,
13:42
I recently strapped myself to another human being
337
822260
2000
hace poco me até a otro ser humano
13:44
and stepped out of an airplane at 12,000 ft.
338
824260
3000
y salté de un avión a 4.000 metros;
13:47
I took my blood before and after,
339
827260
2000
me saqué sangre antes y después
13:49
and I had a huge spike of oxytocin.
340
829260
3000
y tuve un gran aumento de oxitocina.
13:52
And there are so many ways we can connect to people.
341
832260
3000
Hay muchas formas de conectarnos con las personas.
13:55
For example, through social media.
342
835260
2000
Por ejemplo, mediante los medios sociales.
13:57
Many people are Tweeting right now.
343
837260
2000
Hay mucha gente que tuitea.
13:59
So we investigated the role of social media
344
839260
2000
Por eso investigamos el papel de los medios sociales
14:01
and found the using social media
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841260
2000
y hallamos que el uso de medios sociales
14:03
produced a solid double-digit increase in oxytocin.
346
843260
3000
produce un aumento de dos dígitos en la oxitocina.
14:06
So I ran this experiment recently for the Korean Broadcasting System.
347
846260
3000
Hace poco hice este experimento en el Sistema de Radiodifusión Coreano.
14:09
And they had the reporters and their producers participate.
348
849260
4000
Participaron periodistas y productores.
14:13
And one of these guys, he must have been 22,
349
853260
2000
Uno de estos tipos, tendría 22,
14:15
he had 150 percent spike in oxytocin.
350
855260
3000
midió 150% en el pico de oxitocina.
14:18
I mean, astounding; no one has this.
351
858260
2000
Sorprendente; nadie tenía tanto.
14:20
So he was using social media in private.
352
860260
2000
Él usaba medios sociales en privado.
14:22
When I wrote my report to the Koreans,
353
862260
2000
Cuando escribí el informe para los coreanos
14:24
I said, "Look, I don't know what this guy was doing,"
354
864260
2000
dije: "Miren, no sé qué hacía este tipo",
14:26
but my guess was interacting with his mother or his girlfriend.
355
866260
3000
pero supongo que interactuaba con su madre o con su novia.
14:29
They checked.
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869260
2000
Verificaron
14:31
He was interacting on his girlfriend's Facebook page.
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871260
2000
y estaba interactuando con su novia en Facebook.
14:33
There you go. That's connection.
358
873260
3000
Ahí tienen. Eso es conexión.
14:36
So there's tons of ways that we can connect to other people,
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876260
3000
Hay mil maneras de conectarse con otras personas
14:39
and it seems to be universal.
360
879260
2000
y parece ser universal.
14:41
Two weeks ago,
361
881260
2000
Hace dos semanas
14:43
I just got back from Papua New Guinea
362
883260
2000
acabo de regresar de Papúa Nueva Guinea
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where I went up to the highlands --
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885260
2000
donde subí a las tierras altas;
14:47
very isolated tribes of subsistence farmers
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887260
3000
allí las tribus aisladas de agricultores de subsistencia
14:50
living as they have lived for millenia.
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890260
3000
viven como hace milenios.
14:53
There are 800 different languages in the highlands.
366
893260
3000
Se hablan 800 lenguas distintas en las tierras altas.
14:56
These are the most primitive people in the world.
367
896260
3000
Son las personas más primitivas del mundo.
14:59
And they indeed also release oxytocin.
368
899260
3000
Y ellos también liberan oxitocina.
15:02
So oxytocin connects us to other people.
369
902260
4000
La oxitocina nos conecta con los otros.
15:06
Oxytocin makes us feel what other people feel.
370
906260
2000
Nos hace sentir lo que sienten los demás.
15:08
And it's so easy to cause people's brains
371
908260
3000
Es muy fácil hacer que los cerebros
15:11
to release oxytocin.
372
911260
2000
liberen oxitocina.
15:13
I know how to do it,
373
913260
2000
Sé cómo hacerlo
15:15
and my favorite way to do it is, in fact, the easiest.
374
915260
2000
y mi manera favorita de hacerlo, de hecho, es la más fácil.
15:17
Let me show it to you.
375
917260
2000
Se los mostraré.
15:24
Come here. Give me a hug.
376
924260
2000
Ven aquí. Dame un abrazo.
15:26
(Laughter)
377
926260
2000
(Risas)
15:28
There you go.
378
928260
2000
Aquí vamos.
15:30
(Applause)
379
930260
9000
(Aplausos)
15:39
So my penchant for hugging other people
380
939260
2000
Mi afición por abrazar a otros
15:41
has earned me the nickname Dr. Love.
381
941260
2000
me he ganado el apodo de Dr. Amor.
15:43
I'm happy to share a little more love in the world,
382
943260
2000
Estoy feliz de compartir amor con el mundo,
15:45
it's great,
383
945260
2000
es genial.
15:47
but here's your prescription from Dr. Love:
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947260
2000
Esta es la receta del Dr. Amor:
15:49
eight hugs a day.
385
949260
3000
ocho abrazos al día.
15:52
We have found that people who release more oxytocin
386
952260
2000
Vimos que la gente que libera más oxitocina
15:54
are happier.
387
954260
2000
es más feliz.
15:56
And they're happier
388
956260
2000
Son más felices
15:58
because they have better relationships of all types.
389
958260
3000
porque tienen mejores relaciones de todo tipo.
16:01
Dr. Love says eight hugs a day.
390
961260
3000
El Dr. Amor receta ocho abrazos al día.
16:04
Eight hugs a day -- you'll be happier
391
964260
2000
Ocho abrazos al día... y serán más felices
16:06
and the world will be a better place.
392
966260
2000
y el mundo será un lugar mejor.
16:08
Of course, if you don't like to touch people, I can always shove this up your nose.
393
968260
3000
Claro, si no les gusta tocar a la gente, les pongo esto en la nariz.
16:11
(Laughter)
394
971260
2000
(Risas)
16:13
Thank you.
395
973260
2000
Gracias.
16:15
(Applause)
396
975260
13000
(Aplausos)
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