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

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TED


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Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Cuicani Ríos
00:12
It would be nice to be objective in life,
0
12926
2645
Sarebbe bello essere obiettivi nella vita,
00:15
in many ways.
1
15571
2022
in diversi modi.
00:17
The problem is that we have these color-tinted glasses
2
17593
3378
Il problema è che abbiamo questi occhiali colorati
00:20
as we look at all kinds of situations.
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20971
4679
nell'osservare vari tipi di situazioni.
00:25
For example, think about something as simple as beer.
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25650
3716
Per esempio, pensate a una cosa semplice come una birra.
00:29
If I gave you a few beers to taste
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29366
2182
Se vi dessi qualche birra da assaggiare
00:31
and I asked you to rate them on intensity and bitterness,
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31548
3808
e vi chiedessi di dare un voto all'intensità e all'amarezza,
00:35
different beers would occupy different space.
7
35356
3697
diverse birre si posizionerebbero diversamente.
00:39
But what if we tried to be objective about it?
8
39053
2757
Ma se provassimo a essere obiettivi?
00:41
In the case of beer, it would be very simple.
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41810
2160
Nel caso della birra, sarebbe molto semplice.
00:43
What if we did a blind taste?
10
43970
2152
Se facessimo un test alla cieca?
00:46
Well, if we did the same thing, you tasted the same beer,
11
46122
2724
Se assaggiaste la stessa birra,
00:48
now in the blind taste, things would look slightly different.
12
48846
3971
nel test alla cieca, le cose sembrerebbero leggermente diverse.
00:52
Most of the beers will go into one place.
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52817
2222
Gran parte delle birre andrebbero da una parte.
00:55
You will basically not be able to distinguish them,
14
55039
2445
In pratica non sareste in grado di distinguerle,
00:57
and the exception, of course, will be Guinness.
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57484
3089
e l'eccezione, naturalmente, sarebbe la Guiness.
01:00
(Laughter)
16
60573
2228
(Risate)
01:02
Similarly, we can think about physiology.
17
62801
2786
In modo simile, possiamo vedere la fisiologia.
01:05
What happens when people expect something from their physiology?
18
65587
3042
Cosa succede quando ci si aspetta qualcosa dalla fisiologia?
01:08
For example, we sold people pain medications.
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68629
2508
Per esempio, abbiamo venduto antidolorifici alla gente.
01:11
Some people, we told them the medications were expensive.
20
71137
2739
Ad alcuni abbiamo detto che i medicinali erano costosi.
01:13
Some people, we told them it was cheap.
21
73876
1881
Ad altri abbiamo detto che erano economici.
01:15
And the expensive pain medication worked better.
22
75757
2972
Gli antidolorifici costosi erano più efficaci.
01:18
It relieved more pain from people,
23
78729
2554
Hanno fatto passare meglio il dolore,
01:21
because expectations do change our physiology.
24
81283
3504
perché le aspettative cambiano la fisiologia.
01:24
And of course, we all know that in sports,
25
84787
2062
Naturalmente, sappiamo tutti che nello sport,
01:26
if you are a fan of a particular team,
26
86849
1818
se siete tifosi di una squadra,
01:28
you can't help but see the game
27
88667
2369
non potete non guardare la partita
01:31
develop from the perspective of your team.
28
91036
3505
dal punto di vista della vostra squadra.
01:34
So all of those are cases in which our preconceived notions
29
94541
4176
Tutti questi sono casi in cui i preconcetti
01:38
and our expectations color our world.
30
98717
3440
e le nostre aspettative influenzano il nostro mondo.
01:42
But what happened in more important questions?
31
102157
3402
Ma cos'è successo in questioni più importanti?
01:45
What happened with questions that had to do with social justice?
32
105559
3552
Cos'è successo in questioni che riguardavano la giustizia sociale?
01:49
So we wanted to think about what is the blind tasting version
33
109111
3405
Volevamo pensare alla versione alla cieca del test
01:52
for thinking about inequality?
34
112516
3065
sulla ineguaglianza.
01:55
So we started looking at inequality,
35
115581
2299
Abbiamo cominciato ad analizzare l'ineguaglianza,
01:57
and we did some large-scale surveys
36
117880
1950
e abbiamo fatto indagini su vasta scala
01:59
around the U.S. and other countries.
37
119830
2554
negli Stati Uniti e in altri paesi.
02:02
So we asked two questions:
38
122384
1951
Abbiamo fatto due domande:
02:04
Do people know what kind of level of inequality we have?
39
124335
3366
la gente sa che livello di ineguaglianza ci sia?
02:07
And then, what level of inequality do we want to have?
40
127701
4111
E poi, quale livello di ineguaglianza vogliamo?
02:11
So let's think about the first question.
41
131812
2414
Guardiamo la prima domanda.
02:14
Imagine I took all the people in the U.S.
42
134226
2113
Immaginate di prendere tutti gli americani
02:16
and I sorted them from the poorest on the right
43
136339
2925
e di ordinarli dal più povero a destra
02:19
to the richest on the left,
44
139264
2392
al più ricco a sinistra,
02:21
and then I divided them into five buckets:
45
141656
2662
e dividerli in cinque gruppi:
02:24
the poorest 20 percent, the next 20 percent,
46
144318
2298
il 20 per cento più povero,
il 20 per cento successivo,
02:26
the next, the next, and the richest 20 percent.
47
146616
2856
quello dopo, quello dopo, e il 20 per cento più ricco.
02:29
And then I asked you to tell me how much wealth do you think
48
149472
2996
E poi ho chiesto di dire quanta ricchezza pensate
02:32
is concentrated in each of those buckets.
49
152468
2949
sia concentrata in ciascun gruppo.
02:35
So to make it simpler, imagine I ask you to tell me,
50
155417
2461
Per farla semplice, immaginate vi chiedessi,
02:37
how much wealth do you think is concentrated
51
157878
2260
quanta ricchezza pensate sia concentrata
02:40
in the bottom two buckets,
52
160138
2260
nei primi due gruppi,
02:42
the bottom 40 percent?
53
162398
2261
il 40 per cento?
02:44
Take a second. Think about it and have a number.
54
164659
2692
Prendetevi un attimo. Pensateci e ditemi un numero.
02:47
Usually we don't think.
55
167351
1904
Di solito non si pensa.
02:49
Think for a second, have a real number in your mind.
56
169255
2485
Pensate per un attimo, pensate a un numero.
02:51
You have it?
57
171740
1625
Ce l'avete?
02:53
Okay, here's what lots of Americans tell us.
58
173365
3065
Ok, ecco cosa ci dicono molti americani.
02:56
They think that the bottom 20 percent
59
176430
1927
Pensano che il 20 per cento più povero
02:58
has about 2.9 percent of the wealth,
60
178357
2322
abbia il 2,9 per cento della ricchezza,
03:00
the next group has 6.4,
61
180679
2183
il gruppo successivo il 6,4 per cento,
03:02
so together it's slightly more than nine.
62
182862
2507
quindi insieme fanno poco più di nove.
03:05
The next group, they say, has 12 percent,
63
185369
3413
Il gruppo successivo, dicono, ha il 12 per cento,
03:08
20 percent,
64
188782
1649
20 per cento,
03:10
and the richest 20 percent, people think has 58 percent of the wealth.
65
190431
4644
e il 20 per cento più ricco,
pensano che abbiano il 58 per cento della ricchezza.
03:15
You can see how this relates to what you thought.
66
195075
3135
Potete vedere come sia rispetto a quello che avete pensato.
03:18
Now, what's reality?
67
198210
1741
Qual è la realtà?
03:19
Reality is slightly different.
68
199951
1811
La realtà è un po' diversa.
03:21
The bottom 20 percent has 0.1 percent of the wealth.
69
201762
3813
Il primo 20 per cento ha lo 0,1 per cento della ricchezza.
03:25
The next 20 percent has 0.2 percent of the wealth.
70
205575
3251
Il 20 per cento successivo ha lo 0,2 per cento della ricchezza.
03:28
Together, it's 0.3.
71
208826
2113
Insieme, fanno lo 0,3 per cento.
03:30
The next group has 3.9,
72
210939
3529
Il gruppo successivo ha il 3,9 per cento,
03:34
11.3,
73
214468
2183
11,3 per cento,
03:36
and the richest group has 84-85 percent of the wealth.
74
216651
5741
e il gruppo più ricco ha l'84-85 per cento della ricchezza.
03:42
So what we actually have and what we think we have
75
222392
2966
Quello che abbiamo e quello che pensiamo di avere
03:45
are very different.
76
225358
1973
sono molto diversi.
03:47
What about what we want?
77
227331
2090
E quello che vogliamo?
03:49
How do we even figure this out?
78
229421
1997
Come facciamo a capirlo?
03:51
So to look at this,
79
231418
1411
Per analizzarlo e vedere
03:52
to look at what we really want,
80
232829
1578
cosa vogliamo veramente,
03:54
we thought about the philosopher John Rawls.
81
234407
3065
abbiamo pensato al filosofo John Rawls.
03:57
If you remember John Rawls,
82
237472
1835
Se ricordate John Rawls,
03:59
he had this notion of what's a just society.
83
239307
3250
aveva quel concetto di società giusta.
04:02
He said a just society
84
242557
1482
Diceva che una società giusta
04:04
is a society that if you knew everything about it,
85
244039
2715
è una società di cui se sapeste tutto, sareste disposti
04:06
you would be willing to enter it in a random place.
86
246754
2433
a entrarci in una posizione sociale qualunque.
04:09
And it's a beautiful definition,
87
249187
1524
È una bellissima definizione,
04:10
because if you're wealthy, you might want the wealthy
88
250711
2478
perché se siete ricchi, vorreste che i ricchi
04:13
to have more money, the poor to have less.
89
253189
2037
avessero più soldi, e i poveri meno.
04:15
If you're poor, you might want more equality.
90
255226
2109
Se siete poveri, vorreste avere più equità.
04:17
But if you're going to go into that society
91
257335
2004
Ma se siete in quella società
04:19
in every possible situation, and you don't know,
92
259339
3320
in qualunque situazione e non sapete,
04:22
you have to consider all the aspects.
93
262659
2206
dovete considerare tutti gli aspetti.
04:24
It's a little bit like blind tasting in which you don't know
94
264865
2926
È un po' come un test alla cieca in cui non sapete
04:27
what the outcome will be when you make a decision,
95
267791
2670
quale sarà il risultato quando prendete una decisione,
04:30
and Rawls called this the "veil of ignorance."
96
270461
3715
e Rawls lo ha chiamato "velo dell'ignoranza".
04:34
So, we took another group, a large group of Americans,
97
274176
3607
Abbiamo preso un altro grande gruppo di Americani,
04:37
and we asked them the question in the veil of ignorance.
98
277783
2755
e abbiamo fatto la domanda nel velo dell'ignoranza.
04:40
What are the characteristics of a country that would make you want to join it,
99
280538
4110
Quali sono le caratteristiche di un paese in cui vorreste vivere,
04:44
knowing that you could end randomly at any place?
100
284648
3158
sapendo che potreste finire in qualunque posizione?
04:47
And here is what we got.
101
287806
1479
Ecco cosa abbiamo ottenuto.
04:49
What did people want to give to the first group,
102
289285
2259
Cosa ha dato la gente al primo gruppo,
04:51
the bottom 20 percent?
103
291544
2183
il 20 per cento più povero?
04:53
They wanted to give them about 10 percent of the wealth.
104
293727
2694
Hanno voluto dare circa il 10 per cento della ricchezza.
04:56
The next group, 14 percent of the wealth,
105
296421
2600
Il gruppo successivo, 14 per cento della ricchezza,
04:59
21, 22 and 32.
106
299021
5363
21, 22 e 32.
05:04
Now, nobody in our sample wanted full equality.
107
304384
3506
Nessuno nel nostro campione ha voluto piena uguaglianza.
05:07
Nobody thought that socialism is a fantastic idea in our sample.
108
307890
4433
Nessuna ha pensato che il socialismo sia un'idea fantastica.
05:12
But what does it mean?
109
312323
1288
Ma cosa significa?
05:13
It means that we have this knowledge gap
110
313611
2038
Significa che c'è un divario di conoscenza
05:15
between what we have and what we think we have,
111
315649
2658
tra quello che abbiamo e quello che pensiamo di avere,
05:18
but we have at least as big a gap between what we think is right
112
318307
3715
ma abbiamo almeno un divario simile tra quello che pensiamo sia giusto
05:22
to what we think we have.
113
322022
2798
e quello che pensiamo di avere.
05:24
Now, we can ask these questions, by the way, not just about wealth.
114
324820
3192
Possiamo fare queste domande, non solo per la ricchezza.
05:28
We can ask it about other things as well.
115
328012
2415
Possiamo farle anche per altri temi.
05:30
So for example, we asked people from different parts of the world
116
330427
4203
Per esempio, abbiamo fatto questa domanda
05:34
about this question,
117
334630
1718
in diverse parti del mondo,
05:36
people who are liberals and conservatives,
118
336348
2343
liberali e conservatori,
05:38
and they gave us basically the same answer.
119
338691
2044
e ci hanno dato la stessa risposta.
05:40
We asked rich and poor, they gave us the same answer,
120
340735
2482
L'abbiamo fatta a ricchi e poveri, e hanno detto lo stesso,
05:43
men and women,
121
343217
1301
uomini e donne,
05:44
NPR listeners and Forbes readers.
122
344518
2693
ascoltatori di NPR e lettori di Forbes.
05:47
We asked people in England, Australia, the U.S. --
123
347211
3229
Abbiamo chiesto a gente in Inghilterra, Australia e Stati Uniti --
05:50
very similar answers.
124
350440
1717
risposte molto simili.
05:52
We even asked different departments of a university.
125
352157
2771
Abbiamo chiesto a molti dipartimenti di un'università.
05:54
We went to Harvard and we checked almost every department,
126
354928
2758
Abbiamo controllato quasi tutti i dipartimenti a Harvard,
05:57
and in fact, from Harvard Business School,
127
357686
2012
e infatti, dalla Harvard Business School,
05:59
where a few people wanted the wealthy to have more and the [poor] to have less,
128
359698
3712
in cui pochi volevano che i ricchi avessero di più e i poveri di meno,
06:03
the similarity was astonishing.
129
363410
2540
le somiglianze erano stupefacenti.
06:05
I know some of you went to Harvard Business School.
130
365950
2824
So che alcuni di voi ci sono andati.
06:08
We also asked this question about something else.
131
368774
3346
Abbiamo anche fatto la domanda su qualcos'altro.
06:12
We asked, what about the ratio of CEO pay to unskilled workers?
132
372120
4969
Abbiamo chiesto del rapporto
tra il salario di un amministratore e quello di impiegati senza qualifica.
06:17
So you can see what people think is the ratio,
133
377089
3157
Vedete quale sia il rapporto che vede la gente,
06:20
and then we can ask the question, what do they think should be the ratio?
134
380246
3901
e poi abbiamo chiesto quale pensavano dovesse essere il rapporto.
06:24
And then we can ask, what is reality?
135
384147
2627
Poi ci siamo chiesti qual è la realtà.
06:26
What is reality? And you could say, well, it's not that bad, right?
136
386774
3278
Qual è la realtà? Pensate che non sia così male, giusto?
06:30
The red and the yellow are not that different.
137
390052
2153
Il rosso e il giallo non sono molto diversi.
06:32
But the fact is, it's because I didn't draw them on the same scale.
138
392205
3920
Ma il fatto è che non li ho disegnati con la stessa scala.
06:38
It's hard to see, there's yellow and blue in there.
139
398105
3910
È difficile da vedere, c'è dentro il giallo e il blu.
06:42
So what about other outcomes of wealth?
140
402015
2345
E altre conseguenze della ricchezza?
06:44
Wealth is not just about wealth.
141
404360
1695
La ricchezza non è solo ricchezza.
06:46
We asked, what about things like health?
142
406055
2624
E questioni come la salute?
06:48
What about availability of prescription medication?
143
408679
4133
La disponibilità di prescrizioni mediche?
06:52
What about life expectancy?
144
412812
2020
L'aspettativa di vita.
06:54
What about life expectancy of infants?
145
414832
2415
L'aspettativa di vita dei bambini?
06:57
How do we want this to be distributed?
146
417247
2345
Come vogliamo che sia distribuita?
06:59
What about education for young people?
147
419592
2809
E l'istruzione per i giovani?
07:02
And for older people?
148
422401
1870
E per le persone anziane?
07:04
And across all of those things, what we learned was that people
149
424271
2983
In tutte queste cose abbiamo capito che alla gente
07:07
don't like inequality of wealth,
150
427254
3158
non piace la disuguaglianza di ricchezza,
07:10
but there's other things where inequality, which is an outcome of wealth,
151
430412
3506
ma ci sono casi in cui l'ineguaglianza che è conseguenza della ricchezza,
07:13
is even more aversive to them:
152
433918
2043
è considerata anche peggiore:
07:15
for example, inequality in health or education.
153
435961
3971
per esempio, l'ineguaglianza nella salute e nell'istruzione.
07:19
We also learned that people are particularly open
154
439932
2461
Abbiamo anche capito che la gente è aperta
07:22
to changes in equality when it comes to people
155
442393
2554
a cambiamenti nell'uguaglianza
07:24
who have less agency --
156
444947
2044
quando si tratta di persone che hanno meno indipendenza --
07:26
basically, young kids and babies,
157
446991
2345
in sostanza, ragazzi e bambini,
07:29
because we don't think of them as responsible for their situation.
158
449336
4667
perché non li vediamo responsabili della situazione.
07:34
So what are some lessons from this?
159
454003
2345
Cosa possiamo imparare da questo?
07:36
We have two gaps:
160
456348
1160
Abbiamo due lacune:
07:37
We have a knowledge gap and we have a desirability gap
161
457508
2580
una lacuna nelle conoscenze e un'altra nei desiderata.
07:40
And the knowledge gap is something that we think about,
162
460088
2622
Alle lacune di conoscenze possiamo provvedere:
07:42
how do we educate people?
163
462710
1370
come formiamo le persone?
07:44
How do we get people to think differently about inequality
164
464080
2716
Come spingere le persone a pensare altrimenti all'ineguaglianza
07:46
and the consequences of inequality in terms of health, education,
165
466796
3762
e le conseguenze dell'ineguaglianza in termini di salute, istruzione,
07:50
jealousy, crime rate, and so on?
166
470558
2391
gelosia, tasso di criminalità, e così via?
07:52
Then we have the desirability gap.
167
472949
1881
Poi c'è la lacuna nei desiderata.
07:54
How do we get people to think differently about what we really want?
168
474830
3823
Come portiamo la gente a vedere diversamente quello che vuole veramente?
07:58
You see, the Rawls definition, the Rawls way of looking at the world,
169
478653
3375
La definizione di Rawls, il suo modo di vedere il mondo,
08:02
the blind tasting approach,
170
482028
1742
l'approccio alla cieca,
08:03
takes our selfish motivation out of the picture.
171
483770
2925
esclude la motivazione egoistica.
08:06
How do we implement that to a higher degree
172
486695
2577
Come lo applichiamo a un livello superiore
08:09
on a more extensive scale?
173
489272
2624
su scala più vasta?
08:11
And finally, we also have an action gap.
174
491896
2856
Infine, abbiamo anche una lacuna nell'azione.
08:14
How do we take these things and actually do something about it?
175
494752
2949
Come possiamo fare qualcosa per queste cose?
08:17
I think part of the answer is to think about people
176
497701
2902
Parte della risposta sta nel pensare alle persone
08:20
like young kids and babies that don't have much agency,
177
500603
3112
come giovani e bambini che non hanno molta indipendenza,
08:23
because people seem to be more willing to do this.
178
503715
3808
perché la gente è più disposta a farlo.
08:27
To summarize, I would say, next time you go to drink beer or wine,
179
507523
5270
Per riassumere, la prossima volta che andate a bere una birra o del vino,
08:32
first of all, think about, what is it in your experience that is real,
180
512793
4087
prima di tutto, pensate a cos'è reale della vostra esperienza,
08:36
and what is it in your experience that is a placebo effect
181
516880
3274
e cos'è risultato dell'effetto placebo
08:40
coming from expectations?
182
520154
1604
derivante dalle vostre aspettative?
08:41
And then think about what it also means for other decisions in your life,
183
521758
3529
Pensate a cosa significa per altre decisioni nella vita,
08:45
and hopefully also for policy questions
184
525287
2075
e anche per questioni politiche
08:47
that affect all of us.
185
527362
1305
che influenzano tutti noi.
08:48
Thanks a lot.
186
528667
1727
Grazie mille.
08:50
(Applause)
187
530394
2337
(Applausi)
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