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

263,073 views

2015-04-08 ・ TED


New videos

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

263,073 views ・ 2015-04-08

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Mateusz Radziwonowicz Korekta: Rysia Wand
00:12
It would be nice to be objective in life,
0
12926
2645
Fajnie by było kierować się w życiu
00:15
in many ways.
1
15571
2022
obiektywizmem pod wieloma względami.
00:17
The problem is that we have these color-tinted glasses
2
17593
3378
Problem w tym, że mamy okulary w pewnym kolorze,
00:20
as we look at all kinds of situations.
3
20971
4679
przez które patrzymy na wszystkie sytuacje.
00:25
For example, think about something as simple as beer.
4
25650
3716
Pomyślcie o czymś tak prostym, jak piwo.
00:29
If I gave you a few beers to taste
5
29366
2182
Gdybym dał wam do spróbowania kilka piw
00:31
and I asked you to rate them on intensity and bitterness,
6
31548
3808
i poprosił o ocenę intensywności i goryczy,
00:35
different beers would occupy different space.
7
35356
3697
różne piwa zajęłyby różne miejsca.
A gdybyśmy spróbowali być obiektywni?
00:39
But what if we tried to be objective about it?
8
39053
2757
00:41
In the case of beer, it would be very simple.
9
41810
2160
W przypadku piwa to bardzo proste.
00:43
What if we did a blind taste?
10
43970
2152
Można zrobić test na ślepo.
00:46
Well, if we did the same thing, you tasted the same beer,
11
46122
2724
Próba tych samych piw bez nalepek
00:48
now in the blind taste, things would look slightly different.
12
48846
3971
dałaby inne rezultaty.
00:52
Most of the beers will go into one place.
13
52817
2222
Większość piw trafi w jedno miejsce.
00:55
You will basically not be able to distinguish them,
14
55039
2445
Nie da się ich po prostu odróżnić,
00:57
and the exception, of course, will be Guinness.
15
57484
3089
poza oczywistym wyjątkiem, jakim jest Guinness.
01:00
(Laughter)
16
60573
2228
(Śmiech)
01:02
Similarly, we can think about physiology.
17
62801
2786
Podobnie można myśleć o fizjologii.
01:05
What happens when people expect something from their physiology?
18
65587
3042
Co się dzieję, gdy ludzie oczekują czegoś od własnej fizjologii?
01:08
For example, we sold people pain medications.
19
68629
2508
Przykładowo sprzedawaliśmy leki przeciwbólowe.
01:11
Some people, we told them the medications were expensive.
20
71137
2739
Części badanych mówiliśmy, że leki były drogie.
01:13
Some people, we told them it was cheap.
21
73876
1881
Innym - że były tanie.
01:15
And the expensive pain medication worked better.
22
75757
2972
Okazuje się, że droższe leki działają lepiej.
01:18
It relieved more pain from people,
23
78729
2554
Przynoszą ludziom większą ulgę,
01:21
because expectations do change our physiology.
24
81283
3504
bo oczekiwania wpływają na fizjologię.
01:24
And of course, we all know that in sports,
25
84787
2062
Wiemy to też na przykładzie sportów.
01:26
if you are a fan of a particular team,
26
86849
1818
Gdy jesteś kibicem konkretnej drużyny,
01:28
you can't help but see the game
27
88667
2369
potrafisz oglądać mecz
01:31
develop from the perspective of your team.
28
91036
3505
tylko z ich z perspektywy.
01:34
So all of those are cases in which our preconceived notions
29
94541
4176
W tych wszystkich przypadkach przyjęte z góry założenia
01:38
and our expectations color our world.
30
98717
3440
i oczekiwania zabarwiają nasz świat.
01:42
But what happened in more important questions?
31
102157
3402
A co się dzieje z ważniejszymi pytaniami?
01:45
What happened with questions that had to do with social justice?
32
105559
3552
Co z pytaniami dotyczącymi społecznej sprawiedliwości?
01:49
So we wanted to think about what is the blind tasting version
33
109111
3405
Chcieliśmy wymyślić ślepą próbę
01:52
for thinking about inequality?
34
112516
3065
dla sposobu myślenia o nierównościach.
01:55
So we started looking at inequality,
35
115581
2299
Zaczęliśmy analizować nierówności
01:57
and we did some large-scale surveys
36
117880
1950
i przeprowadziliśmy kilka ankiet na dużą skalę
01:59
around the U.S. and other countries.
37
119830
2554
w USA i w innych państwach.
02:02
So we asked two questions:
38
122384
1951
Zadawaliśmy badanym dwa pytania:
02:04
Do people know what kind of level of inequality we have?
39
124335
3366
jaki jest ich zdaniem obecny poziom nierówności,
02:07
And then, what level of inequality do we want to have?
40
127701
4111
a jakiego by sobie życzyli.
02:11
So let's think about the first question.
41
131812
2414
Pomyślmy o pierwszym pytaniu.
02:14
Imagine I took all the people in the U.S.
42
134226
2113
Powiedzmy, że ustawiam mieszkańców USA
02:16
and I sorted them from the poorest on the right
43
136339
2925
od najbiedniejszych po prawej
02:19
to the richest on the left,
44
139264
2392
do najbogatszych po lewej,
02:21
and then I divided them into five buckets:
45
141656
2662
a potem dzielę na pięć kategorii:
02:24
the poorest 20 percent, the next 20 percent,
46
144318
2298
20% najbiedniejszych, kolejne 20%,
02:26
the next, the next, and the richest 20 percent.
47
146616
2856
kolejne i kolejne i 20% najbogatszych.
02:29
And then I asked you to tell me how much wealth do you think
48
149472
2996
Wtedy proszę o opinię, ile bogactwa
02:32
is concentrated in each of those buckets.
49
152468
2949
znajduje się w każdej z tych kategorii.
02:35
So to make it simpler, imagine I ask you to tell me,
50
155417
2461
By ułatwić to zadanie, wyobraźcie sobie że pytam,
02:37
how much wealth do you think is concentrated
51
157878
2260
ile bogactwa przypada
02:40
in the bottom two buckets,
52
160138
2260
na dwie dolne kategorie,
02:42
the bottom 40 percent?
53
162398
2261
dolne 40%?
02:44
Take a second. Think about it and have a number.
54
164659
2692
Zastanówcie się przez chwilę.
02:47
Usually we don't think.
55
167351
1904
Zazwyczaj się nie zastanawiamy.
02:49
Think for a second, have a real number in your mind.
56
169255
2485
Pomyślcie o rzeczywistej liczbie.
02:51
You have it?
57
171740
1625
Macie?
02:53
Okay, here's what lots of Americans tell us.
58
173365
3065
Oto, co mówi większość Amerykanów.
02:56
They think that the bottom 20 percent
59
176430
1927
Uważają, że dolne 20%
02:58
has about 2.9 percent of the wealth,
60
178357
2322
posiada 2.9% majątku,
03:00
the next group has 6.4,
61
180679
2183
następna grupa zaś 6,4%,
03:02
so together it's slightly more than nine.
62
182862
2507
więc razem niewiele więcej niż 9%.
03:05
The next group, they say, has 12 percent,
63
185369
3413
Kolejna grupa, jak twierdzą, ma 12%,
03:08
20 percent,
64
188782
1649
potem 20%,
03:10
and the richest 20 percent, people think has 58 percent of the wealth.
65
190431
4644
a najbogatsze 20% posiada 58% bogactwa.
03:15
You can see how this relates to what you thought.
66
195075
3135
Porównajcie to teraz z własną oceną.
03:18
Now, what's reality?
67
198210
1741
Jak jest naprawdę?
03:19
Reality is slightly different.
68
199951
1811
Rzeczywistość jest nieco inna.
03:21
The bottom 20 percent has 0.1 percent of the wealth.
69
201762
3813
Dolne 20% posiada 0,1 majątku.
03:25
The next 20 percent has 0.2 percent of the wealth.
70
205575
3251
Kolejne 20% posiada 0,2%.
03:28
Together, it's 0.3.
71
208826
2113
Razem stanowi to 0,3%.
03:30
The next group has 3.9,
72
210939
3529
Następna grupa ma 3,9%,
03:34
11.3,
73
214468
2183
kolejna 11,3%,
03:36
and the richest group has 84-85 percent of the wealth.
74
216651
5741
a najbogatsza posiada 84-85%.
03:42
So what we actually have and what we think we have
75
222392
2966
Stan rzeczywisty jest całkiem inny
03:45
are very different.
76
225358
1973
od naszych wyobrażeń.
03:47
What about what we want?
77
227331
2090
A nasze życzenia?
03:49
How do we even figure this out?
78
229421
1997
Jak w ogóle to przetestować?
03:51
So to look at this,
79
231418
1411
By to zanalizować
03:52
to look at what we really want,
80
232829
1578
i zobaczyć, czego naprawdę chcemy,
03:54
we thought about the philosopher John Rawls.
81
234407
3065
pomyśleliśmy o filozofie Johnie Rawlsie.
03:57
If you remember John Rawls,
82
237472
1835
Jeżeli pamiętacie, miał on koncepcję
03:59
he had this notion of what's a just society.
83
239307
3250
sprawiedliwego społeczeństwa.
04:02
He said a just society
84
242557
1482
Stwierdził, że sprawiedliwe społeczeństwo
04:04
is a society that if you knew everything about it,
85
244039
2715
jest takie, że wiedząc o nim wszystko,
04:06
you would be willing to enter it in a random place.
86
246754
2433
bylibyśmy skłonni dołączyć na dowolnym szczeblu.
04:09
And it's a beautiful definition,
87
249187
1524
To piękna definicja,
04:10
because if you're wealthy, you might want the wealthy
88
250711
2478
bo bogaci chcą, żeby bogaci
04:13
to have more money, the poor to have less.
89
253189
2037
mieli więcej pieniędzy niż biedni.
04:15
If you're poor, you might want more equality.
90
255226
2109
Biedni chcą większej równości.
04:17
But if you're going to go into that society
91
257335
2004
Ale jeśli mamy trafić
04:19
in every possible situation, and you don't know,
92
259339
3320
do przypadkowej klasy,
04:22
you have to consider all the aspects.
93
262659
2206
trzeba rozpatrzyć każdy aspekt.
04:24
It's a little bit like blind tasting in which you don't know
94
264865
2926
To trochę próbowanie na ślepo czegoś nieznanego,
04:27
what the outcome will be when you make a decision,
95
267791
2670
bez znajomości konsekwencji tej decyzji.
04:30
and Rawls called this the "veil of ignorance."
96
270461
3715
Rawls nazywał to woalką ignorancji.
04:34
So, we took another group, a large group of Americans,
97
274176
3607
Wzięliśmy kolejną dużą grupę Amerykanów,
04:37
and we asked them the question in the veil of ignorance.
98
277783
2755
pytając ich pod woalką ignorancji:
04:40
What are the characteristics of a country that would make you want to join it,
99
280538
4110
"Jakie są cechy państwa, do którego zechcesz dołączyć,
04:44
knowing that you could end randomly at any place?
100
284648
3158
wiedząc, że możesz trafić losowo do dowolnej warstwy społecznej?".
04:47
And here is what we got.
101
287806
1479
Oto, co uzyskaliśmy.
04:49
What did people want to give to the first group,
102
289285
2259
Co ludzie chcieli dać pierwszej grupie,
04:51
the bottom 20 percent?
103
291544
2183
dolnym 20%?
04:53
They wanted to give them about 10 percent of the wealth.
104
293727
2694
Chcieli dać około 10% bogactwa.
04:56
The next group, 14 percent of the wealth,
105
296421
2600
Kolejna grupa to 14% bogactwa,
04:59
21, 22 and 32.
106
299021
5363
21%, 22% i 32%.
05:04
Now, nobody in our sample wanted full equality.
107
304384
3506
Nikt z badanych nie chciał pełnej równości.
05:07
Nobody thought that socialism is a fantastic idea in our sample.
108
307890
4433
Nie uważali, że socjalizm to fantastyczny pomysł.
05:12
But what does it mean?
109
312323
1288
05:13
It means that we have this knowledge gap
110
313611
2038
Co to jednak znaczy?
Oznacza to lukę między rzeczywistością
05:15
between what we have and what we think we have,
111
315649
2658
a wyobrażeniem o tym, co mamy.
05:18
but we have at least as big a gap between what we think is right
112
318307
3715
Istnieje jednak równie duża luka między tym, co uważamy za sprawiedliwe,
05:22
to what we think we have.
113
322022
2798
a domniemaną rzeczywistością.
05:24
Now, we can ask these questions, by the way, not just about wealth.
114
324820
3192
Można pytać nie tylko o bogactwo,
05:28
We can ask it about other things as well.
115
328012
2415
ale też o inne rzeczy.
05:30
So for example, we asked people from different parts of the world
116
330427
4203
Przykładowo zadawaliśmy ludziom z różnych części świata
05:34
about this question,
117
334630
1718
te samo pytanie,
05:36
people who are liberals and conservatives,
118
336348
2343
zarówno liberałom jak i konserwatystom,
05:38
and they gave us basically the same answer.
119
338691
2044
i odpowiadali w zasadzie tak samo.
05:40
We asked rich and poor, they gave us the same answer,
120
340735
2482
Pytaliśmy bogatych i biednych,
05:43
men and women,
121
343217
1301
kobiety i mężczyzn,
05:44
NPR listeners and Forbes readers.
122
344518
2693
słuchaczy publicznego radia i czytelników Forbesa.
05:47
We asked people in England, Australia, the U.S. --
123
347211
3229
Pytaliśmy ludzi z Anglii, Australii i USA,
05:50
very similar answers.
124
350440
1717
uzyskując podobne odpowiedzi.
05:52
We even asked different departments of a university.
125
352157
2771
Pytaliśmy nawet na różnych wydziałach uczelni.
05:54
We went to Harvard and we checked almost every department,
126
354928
2758
Zbadaliśmy prawie każdy wydział na Harvardzie.
05:57
and in fact, from Harvard Business School,
127
357686
2012
Tylko w harwardzkiej Szkole Biznesu
05:59
where a few people wanted the wealthy to have more and the [poor] to have less,
128
359698
3712
kilka osób chciało, żeby bogatsi mieli więcej, a biedni mniej,
06:03
the similarity was astonishing.
129
363410
2540
ale poza tym podobieństwa były zdumiewające.
06:05
I know some of you went to Harvard Business School.
130
365950
2824
Wiem, że część z was studiowała w tej szkole biznesu.
06:08
We also asked this question about something else.
131
368774
3346
Pytaliśmy też o coś innego.
06:12
We asked, what about the ratio of CEO pay to unskilled workers?
132
372120
4969
Pytaliśmy o stosunek zarobków CEO i niewykwalifikowanych pracowników.
06:17
So you can see what people think is the ratio,
133
377089
3157
Pytaliśmy więc ludzi, jaki ich zdaniem jest ten stosunek,
06:20
and then we can ask the question, what do they think should be the ratio?
134
380246
3901
a także jaki powinien być.
06:24
And then we can ask, what is reality?
135
384147
2627
Potem pytaliśmy, jak jest w rzeczywistości.
06:26
What is reality? And you could say, well, it's not that bad, right?
136
386774
3278
Jest tak. Nie najgorzej, co?
06:30
The red and the yellow are not that different.
137
390052
2153
Czerwony i żółty nie różnią się zbytnio.
06:32
But the fact is, it's because I didn't draw them on the same scale.
138
392205
3920
Jest tak jednak dlatego,
że nie są w tej samej skali.
06:38
It's hard to see, there's yellow and blue in there.
139
398105
3910
Ciężko to zobaczyć, ale jest tam żółty i niebieski.
06:42
So what about other outcomes of wealth?
140
402015
2345
Co z innymi skutkami bogactwa?
06:44
Wealth is not just about wealth.
141
404360
1695
Bogactwo to nie tylko bogactwo.
06:46
We asked, what about things like health?
142
406055
2624
Pytaliśmy o rzeczy takie jak zdrowie.
06:48
What about availability of prescription medication?
143
408679
4133
Co z dostępnością leków na receptę?
06:52
What about life expectancy?
144
412812
2020
Co ze średnią długością życia?
06:54
What about life expectancy of infants?
145
414832
2415
Co z oczekiwaną długością życia przy urodzeniu?
06:57
How do we want this to be distributed?
146
417247
2345
Jak tutaj powinna wyglądać dystrybucja?
06:59
What about education for young people?
147
419592
2809
Co z edukacją młodych ludzi
07:02
And for older people?
148
422401
1870
i starszych ludzi?
07:04
And across all of those things, what we learned was that people
149
424271
2983
Z tego wszystkiego dowiedzieliśmy się,
07:07
don't like inequality of wealth,
150
427254
3158
że ludzie nie lubią różnic w zamożności,
07:10
but there's other things where inequality, which is an outcome of wealth,
151
430412
3506
ale w niektórych domenach nierówność wynikająca z bogactwa
07:13
is even more aversive to them:
152
433918
2043
jest jeszcze bardziej odpychająca,
07:15
for example, inequality in health or education.
153
435961
3971
jak nierówność w zdrowiu lub edukacji.
07:19
We also learned that people are particularly open
154
439932
2461
Okazało się też, że ludzie są szczególnie wrażliwi
07:22
to changes in equality when it comes to people
155
442393
2554
na nierówność w wypadku osób,
07:24
who have less agency --
156
444947
2044
które mają mniej wpływu na swoją sytuację,
07:26
basically, young kids and babies,
157
446991
2345
jak niemowlęta i małe dzieci,
07:29
because we don't think of them as responsible for their situation.
158
449336
4667
bo wiemy, że to nie ich wina.
07:34
So what are some lessons from this?
159
454003
2345
Jakie morały płyną z tej lekcji?
07:36
We have two gaps:
160
456348
1160
Mamy dwie luki:
07:37
We have a knowledge gap and we have a desirability gap
161
457508
2580
lukę w wiedzy i lukę w oczekiwaniach.
07:40
And the knowledge gap is something that we think about,
162
460088
2622
Luka w wiedzy każe myśleć o tym,
07:42
how do we educate people?
163
462710
1370
jak wyedukować ludzi.
07:44
How do we get people to think differently about inequality
164
464080
2716
Jak skłonić ich innego podejścia do nierówności
07:46
and the consequences of inequality in terms of health, education,
165
466796
3762
i jej konsekwencji w dziedzinie zdrowia, edukacji,
07:50
jealousy, crime rate, and so on?
166
470558
2391
zazdrości, wskaźnika przestępczości?
07:52
Then we have the desirability gap.
167
472949
1881
Mamy też lukę w oczekiwaniach.
07:54
How do we get people to think differently about what we really want?
168
474830
3823
Jak zmotywować ludzi, by myśleli inaczej o tym, czego chcą?
07:58
You see, the Rawls definition, the Rawls way of looking at the world,
169
478653
3375
Definicja Rawlsa, jego spojrzenie na świat,
08:02
the blind tasting approach,
170
482028
1742
to test na ślepo,
08:03
takes our selfish motivation out of the picture.
171
483770
2925
który pomaga usunąć samolubne motywy.
08:06
How do we implement that to a higher degree
172
486695
2577
Jak zastosować to na wyższym poziomie,
08:09
on a more extensive scale?
173
489272
2624
na większą skalę?
08:11
And finally, we also have an action gap.
174
491896
2856
Wreszcie mamy też lukę w działaniach.
08:14
How do we take these things and actually do something about it?
175
494752
2949
Jak sobie z tym wszystkim poradzić?
08:17
I think part of the answer is to think about people
176
497701
2902
Myślą, że część rozwiązania to wzięcie pod uwagę
08:20
like young kids and babies that don't have much agency,
177
500603
3112
niemowląt i dzieci, które nie bardzo mają wpływ na swoją sytuację,
08:23
because people seem to be more willing to do this.
178
503715
3808
bo ludzie chętniej w tym pomogą.
08:27
To summarize, I would say, next time you go to drink beer or wine,
179
507523
5270
Podsumowując:
następnym razem pijąc piwo czy wino,
08:32
first of all, think about, what is it in your experience that is real,
180
512793
4087
po pierwsze pomyślcie, czego doświadczacie naprawdę,
08:36
and what is it in your experience that is a placebo effect
181
516880
3274
a co wynika z efektu placebo,
08:40
coming from expectations?
182
520154
1604
pochodzącego z oczekiwań.
08:41
And then think about what it also means for other decisions in your life,
183
521758
3529
Następnie pomyślcie, jak to się odnosi do innych życiowych decyzji,
08:45
and hopefully also for policy questions
184
525287
2075
oraz kwestii politycznych,
08:47
that affect all of us.
185
527362
1305
które dotyczą nas wszystkich.
08:48
Thanks a lot.
186
528667
1727
Wielkie dzięki.
08:50
(Applause)
187
530394
2337
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7