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

Dan Ariely: O quão igual queremos que o mundo seja? Você ficaria surpreso.

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2015-04-08 ・ TED


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

Dan Ariely: O quão igual queremos que o mundo seja? Você ficaria surpreso.

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TED


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Tradutor: Francisco Dubiela Revisor: Silvia Zanetti
00:12
It would be nice to be objective in life,
0
12926
2645
Seria bom ser objetivo na vida,
00:15
in many ways.
1
15571
2022
de várias maneiras.
00:17
The problem is that we have these color-tinted glasses
2
17593
3378
O problema é que usamos óculos coloridos
00:20
as we look at all kinds of situations.
3
20971
4679
quando olhamos para todo tipo de situação.
00:25
For example, think about something as simple as beer.
4
25650
3716
Por exemplo, pense em algo tão simples quanto uma cerveja.
00:29
If I gave you a few beers to taste
5
29366
2182
Se eu oferecer algumas cervejas para você provar
00:31
and I asked you to rate them on intensity and bitterness,
6
31548
3808
e lhe pedir para avaliar sua intensidade e amargor,
00:35
different beers would occupy different space.
7
35356
3697
diferentes cervejas ocupariam espaços diferentes.
00:39
But what if we tried to be objective about it?
8
39053
2757
Mas e se tentássemos ser objetivos?
00:41
In the case of beer, it would be very simple.
9
41810
2160
No caso da cerveja, isto seria muito simples.
00:43
What if we did a blind taste?
10
43970
2152
E se fizéssemos um teste cego?
00:46
Well, if we did the same thing, you tasted the same beer,
11
46122
2724
Se fizemos a mesma coisa, você provou as mesmas cervejas,
00:48
now in the blind taste, things would look slightly different.
12
48846
3971
mas no teste cego, o resultado seria um pouco diferente.
00:52
Most of the beers will go into one place.
13
52817
2222
A maioria das cervejas iria para um só lugar.
00:55
You will basically not be able to distinguish them,
14
55039
2445
Basicamente você não seria capaz de diferenciá-las,
00:57
and the exception, of course, will be Guinness.
15
57484
3089
e a exceção, é claro, seria a Guinness.
01:00
(Laughter)
16
60573
2228
(Risos)
01:02
Similarly, we can think about physiology.
17
62801
2786
Do mesmo modo, podemos pensar na fisiologia.
01:05
What happens when people expect something from their physiology?
18
65587
3042
O que acontece quando as pessoas esperam algo de sua fisiologia?
01:08
For example, we sold people pain medications.
19
68629
2508
Por exemplo, vendemos às pessoas remédios para dor.
01:11
Some people, we told them the medications were expensive.
20
71137
2739
Para algumas, dissemos que o remédio era caro.
01:13
Some people, we told them it was cheap.
21
73876
1881
Para outras, dissemos que era barato.
01:15
And the expensive pain medication worked better.
22
75757
2972
E o remédio caro funcionou melhor.
01:18
It relieved more pain from people,
23
78729
2554
Ele aliviou mais a dor das pessoas,
01:21
because expectations do change our physiology.
24
81283
3504
porque as expectativas mudam nossa fisiologia.
01:24
And of course, we all know that in sports,
25
84787
2062
E é claro, sabemos que nos esportes,
01:26
if you are a fan of a particular team,
26
86849
1818
se você for fã de um time,
01:28
you can't help but see the game
27
88667
2369
não pode deixar de ver o jogo a partir da perspectiva do seu time.
01:31
develop from the perspective of your team.
28
91036
3505
01:34
So all of those are cases in which our preconceived notions
29
94541
4176
Então, todos esses são casos em que nossas noções preconcebidas
01:38
and our expectations color our world.
30
98717
3440
e expectativas colorem nosso mundo.
01:42
But what happened in more important questions?
31
102157
3402
Mas o que acontece com as questões mais importantes?
01:45
What happened with questions that had to do with social justice?
32
105559
3552
O que acontece com as questões que têm a ver com a justiça social?
01:49
So we wanted to think about what is the blind tasting version
33
109111
3405
Então, nós queríamos imaginar qual seria a versão do teste cego
01:52
for thinking about inequality?
34
112516
3065
ao refletir sobre a desigualdade?
01:55
So we started looking at inequality,
35
115581
2299
Então começamos a olhar para a desigualdade,
01:57
and we did some large-scale surveys
36
117880
1950
e fizemos pesquisas em larga escala dentro dos EUA e outros países.
01:59
around the U.S. and other countries.
37
119830
2554
02:02
So we asked two questions:
38
122384
1951
E fizemos duas perguntas:
02:04
Do people know what kind of level of inequality we have?
39
124335
3366
as pessoas sabem qual é o nível de desigualdade que temos?
02:07
And then, what level of inequality do we want to have?
40
127701
4111
E então, qual é o nível de desigualdade que queremos ter?
02:11
So let's think about the first question.
41
131812
2414
Vamos pensar na primeira pergunta.
02:14
Imagine I took all the people in the U.S.
42
134226
2113
Imagine que eu pegue todas as pessoas nos EUA
02:16
and I sorted them from the poorest on the right
43
136339
2925
e as classifique desde os mais pobres à direita
02:19
to the richest on the left,
44
139264
2392
para os mais ricos, à esquerda,
02:21
and then I divided them into five buckets:
45
141656
2662
e então as separo em cinco grupos:
02:24
the poorest 20 percent, the next 20 percent,
46
144318
2298
os 20% mais pobres , os próximos 20%,
02:26
the next, the next, and the richest 20 percent.
47
146616
2856
os próximos, os próximos, e os 20% mais ricos.
02:29
And then I asked you to tell me how much wealth do you think
48
149472
2996
Então peço que você me diga quanta riqueza
02:32
is concentrated in each of those buckets.
49
152468
2949
acha que está concentrada em cada um destes grupos.
02:35
So to make it simpler, imagine I ask you to tell me,
50
155417
2461
Para simplificar, imagine que peço que você me diga,
02:37
how much wealth do you think is concentrated
51
157878
2260
quanta riqueza acha que está concentrada
02:40
in the bottom two buckets,
52
160138
2260
nos dois grupos mais pobres,
02:42
the bottom 40 percent?
53
162398
2261
nos 40% mais pobres?
02:44
Take a second. Think about it and have a number.
54
164659
2692
Pense um pouco sobre isso e ache um número.
02:47
Usually we don't think.
55
167351
1904
Geralmente não pensamos nisso.
02:49
Think for a second, have a real number in your mind.
56
169255
2485
Pense por um segundo, ache um número em sua mente.
02:51
You have it?
57
171740
1625
Você achou?
02:53
Okay, here's what lots of Americans tell us.
58
173365
3065
Aqui está o que muitos americanos dizem.
02:56
They think that the bottom 20 percent
59
176430
1927
Eles acham que os 20% mais pobres
02:58
has about 2.9 percent of the wealth,
60
178357
2322
têm cerca de 2,9% da riqueza,
03:00
the next group has 6.4,
61
180679
2183
e o próximo grupo tem 6,4%.
03:02
so together it's slightly more than nine.
62
182862
2507
E somados, têm um pouco mais do que 9%.
03:05
The next group, they say, has 12 percent,
63
185369
3413
O próximo grupo, dizem, tem 12%, 20%...
03:08
20 percent,
64
188782
1649
03:10
and the richest 20 percent, people think has 58 percent of the wealth.
65
190431
4644
E dos 20% mais ricos, as pessoas acham que têm 58% da riqueza.
03:15
You can see how this relates to what you thought.
66
195075
3135
Você pode ver como isso se compara com o que você pensou.
03:18
Now, what's reality?
67
198210
1741
Agora, qual é a realidade?
03:19
Reality is slightly different.
68
199951
1811
A realidade é um pouco diferente.
03:21
The bottom 20 percent has 0.1 percent of the wealth.
69
201762
3813
Os 20% mais pobres têm 0,1% da riqueza.
03:25
The next 20 percent has 0.2 percent of the wealth.
70
205575
3251
Os próximos 20% têm 0,2% da riqueza.
03:28
Together, it's 0.3.
71
208826
2113
Somados, é igual a 0,3%.
03:30
The next group has 3.9,
72
210939
3529
Os próximos grupos têm 3,9 e 11,3%.
03:34
11.3,
73
214468
2183
03:36
and the richest group has 84-85 percent of the wealth.
74
216651
5741
O grupo mais rico tem 84 a 85% da riqueza.
03:42
So what we actually have and what we think we have
75
222392
2966
O que nós realmente temos e o que pensamos ter é muito diferente.
03:45
are very different.
76
225358
1973
03:47
What about what we want?
77
227331
2090
E quanto ao que queremos?
03:49
How do we even figure this out?
78
229421
1997
Como vamos descobrir isso?
03:51
So to look at this,
79
231418
1411
Para investigar isso,
03:52
to look at what we really want,
80
232829
1578
para descobrir o que queremos,
03:54
we thought about the philosopher John Rawls.
81
234407
3065
pensamos no filósofo John Rawls.
03:57
If you remember John Rawls,
82
237472
1835
Se você se lembra de John Rawls,
03:59
he had this notion of what's a just society.
83
239307
3250
ele tinha essa noção do que é uma sociedade justa.
04:02
He said a just society
84
242557
1482
Ele disse que uma sociedade justa
04:04
is a society that if you knew everything about it,
85
244039
2715
é aquela que, se soubesse tudo sobre ela,
04:06
you would be willing to enter it in a random place.
86
246754
2433
você estaria disposto a entrar num lugar aleatório.
04:09
And it's a beautiful definition,
87
249187
1524
E é uma definição bonita,
04:10
because if you're wealthy, you might want the wealthy
88
250711
2478
pois se você for rico, pode querer que os ricos
04:13
to have more money, the poor to have less.
89
253189
2037
tenham mais dinheiro e os pobres menos.
Se você for pobre, vai querer mais igualdade.
04:15
If you're poor, you might want more equality.
90
255226
2109
04:17
But if you're going to go into that society
91
257335
2004
Mas se você entrar numa sociedade
04:19
in every possible situation, and you don't know,
92
259339
3320
em que toda situação é possível, e você não sabe qual,
04:22
you have to consider all the aspects.
93
262659
2206
precisa considerar todos os aspectos.
04:24
It's a little bit like blind tasting in which you don't know
94
264865
2926
É parecido com o teste cego em que você não sabe
04:27
what the outcome will be when you make a decision,
95
267791
2670
qual será o resultado quando toma uma decisão,
04:30
and Rawls called this the "veil of ignorance."
96
270461
3715
e Rawls chamava isso de "véu da ignorância".
04:34
So, we took another group, a large group of Americans,
97
274176
3607
Pegamos outro grupo grande de americanos,
04:37
and we asked them the question in the veil of ignorance.
98
277783
2755
e fizemos essa pergunta no véu da ignorância.
04:40
What are the characteristics of a country that would make you want to join it,
99
280538
4110
Quais são as características de um país que faria você querer entrar nele,
04:44
knowing that you could end randomly at any place?
100
284648
3158
sabendo que você pode acabar em qualquer lugar?
04:47
And here is what we got.
101
287806
1479
E aqui está o que achamos.
04:49
What did people want to give to the first group,
102
289285
2259
O quanto as pessoas queriam dar ao primeiro grupo, os 20% mais pobres?
04:51
the bottom 20 percent?
103
291544
2183
04:53
They wanted to give them about 10 percent of the wealth.
104
293727
2694
Eles queriam dar cerca de 10% da riqueza.
04:56
The next group, 14 percent of the wealth,
105
296421
2600
O grupo seguinte, 14% da riqueza,
04:59
21, 22 and 32.
106
299021
5363
21, 22 e 32.
Ninguém da nossa amostra quis a igualdade plena,
05:04
Now, nobody in our sample wanted full equality.
107
304384
3506
05:07
Nobody thought that socialism is a fantastic idea in our sample.
108
307890
4433
ou pensou que o socialismo fosse uma ideia fantástica.
O que isso significa?
05:12
But what does it mean?
109
312323
1288
05:13
It means that we have this knowledge gap
110
313611
2038
Significa que temos uma lacuna de conhecimento
05:15
between what we have and what we think we have,
111
315649
2658
entre o que temos e o que pensamos que temos.
05:18
but we have at least as big a gap between what we think is right
112
318307
3715
E temos uma lacuna igualmente grande entre o que achamos que é justo
05:22
to what we think we have.
113
322022
2798
e o que pensamos que temos.
05:24
Now, we can ask these questions, by the way, not just about wealth.
114
324820
3192
Podemos agora fazer outras perguntas, não apenas sobre a riqueza.
05:28
We can ask it about other things as well.
115
328012
2415
Podemos perguntar sobre outras coisas também.
05:30
So for example, we asked people from different parts of the world
116
330427
4203
Por exemplo, fizemos essa pergunta a pessoas de diferentes partes do mundo,
05:34
about this question,
117
334630
1718
pessoas que são liberais e conservadoras, e elas nos deram a mesma resposta.
05:36
people who are liberals and conservatives,
118
336348
2343
05:38
and they gave us basically the same answer.
119
338691
2044
05:40
We asked rich and poor, they gave us the same answer,
120
340735
2482
Perguntamos aos ricos e aos pobres, e nos deram a mesma resposta,
05:43
men and women,
121
343217
1301
homens e mulheres, ouvintes de rádio e leitores da Forbes.
05:44
NPR listeners and Forbes readers.
122
344518
2693
05:47
We asked people in England, Australia, the U.S. --
123
347211
3229
Perguntamos às pessoas na Inglaterra, Austrália, EUA...
05:50
very similar answers.
124
350440
1717
respostas muito parecidas.
Perguntamos até em departamentos diferentes de uma universidade.
05:52
We even asked different departments of a university.
125
352157
2771
05:54
We went to Harvard and we checked almost every department,
126
354928
2758
Fomos para Harvard e checamos quase todos os departamentos,
05:57
and in fact, from Harvard Business School,
127
357686
2012
e de fato, na Harvard Business School,
05:59
where a few people wanted the wealthy to have more and the [poor] to have less,
128
359698
3712
-- onde algumas pessoas queriam os ricos mais ricos e os pobres mais pobres --
06:03
the similarity was astonishing.
129
363410
2540
a semelhança foi surpreendente.
06:05
I know some of you went to Harvard Business School.
130
365950
2824
Sei que alguns de vocês foram para Harvard Business School.
06:08
We also asked this question about something else.
131
368774
3346
Também fizemos esta pergunta sobre outra coisa.
06:12
We asked, what about the ratio of CEO pay to unskilled workers?
132
372120
4969
Perguntamos sobre a proporção de salário entre CEOs e trabalhadores comuns.
06:17
So you can see what people think is the ratio,
133
377089
3157
Você pode ver o que as pessoas acham da proporção,
06:20
and then we can ask the question, what do they think should be the ratio?
134
380246
3901
e então perguntamos, qual deveria ser a proporção?
06:24
And then we can ask, what is reality?
135
384147
2627
E depois perguntamos, qual é a realidade?
06:26
What is reality? And you could say, well, it's not that bad, right?
136
386774
3278
E podemos dizer que não é tão ruim.
06:30
The red and the yellow are not that different.
137
390052
2153
O vermelho e o amarelo não são tão diferentes.
06:32
But the fact is, it's because I didn't draw them on the same scale.
138
392205
3920
Mas na verdade, é porque não os coloquei na mesma escala.
06:38
It's hard to see, there's yellow and blue in there.
139
398105
3910
É difícil ver o amarelo e o azul ali.
O que acontece com os outros resultados da riqueza?
06:42
So what about other outcomes of wealth?
140
402015
2345
06:44
Wealth is not just about wealth.
141
404360
1695
A riqueza não é apenas riqueza.
06:46
We asked, what about things like health?
142
406055
2624
Perguntamos sobre coisas como a saúde.
06:48
What about availability of prescription medication?
143
408679
4133
Qual é a disponibilidade de medicamentos com prescrição?
06:52
What about life expectancy?
144
412812
2020
E a expectativa de vida?
06:54
What about life expectancy of infants?
145
414832
2415
E a expectativa de vida dos bebês?
06:57
How do we want this to be distributed?
146
417247
2345
Como queremos que isto seja distribuído?
06:59
What about education for young people?
147
419592
2809
E a educação para os jovens?
07:02
And for older people?
148
422401
1870
E para as pessoas mais velhas?
07:04
And across all of those things, what we learned was that people
149
424271
2983
E em todas essas coisas, o que aprendemos foi que as pessoas
07:07
don't like inequality of wealth,
150
427254
3158
não gostam da desigualdade da riqueza,
07:10
but there's other things where inequality, which is an outcome of wealth,
151
430412
3506
mas há outras coisas onde a desigualdade, que é um resultado da riqueza,
07:13
is even more aversive to them:
152
433918
2043
são ainda mais aversivas para elas:
07:15
for example, inequality in health or education.
153
435961
3971
por exemplo, a desigualdade na saúde e educação.
07:19
We also learned that people are particularly open
154
439932
2461
Aprendemos também que as pessoas são especialmente abertas
07:22
to changes in equality when it comes to people
155
442393
2554
para mudanças na igualdade quando se trata de pessoas
07:24
who have less agency --
156
444947
2044
que têm menos ação,
07:26
basically, young kids and babies,
157
446991
2345
basicamente, as crianças jovens e bebês,
07:29
because we don't think of them as responsible for their situation.
158
449336
4667
pois não as consideramos responsáveis pela sua situação.
07:34
So what are some lessons from this?
159
454003
2345
Então, quais são as lições de tudo isso?
07:36
We have two gaps:
160
456348
1160
Nós temos duas lacunas:
07:37
We have a knowledge gap and we have a desirability gap
161
457508
2580
temos lacunas de conhecimento e de desejo.
07:40
And the knowledge gap is something that we think about,
162
460088
2622
E a lacuna de conhecimento é algo que pensamos:
07:42
how do we educate people?
163
462710
1370
como educamos as pessoas?
Como fazemos pessoas pensarem de modo diferente sobre a desigualdade
07:44
How do we get people to think differently about inequality
164
464080
2716
07:46
and the consequences of inequality in terms of health, education,
165
466796
3762
e as consequências da desigualdade em termos de saúde, educação,
07:50
jealousy, crime rate, and so on?
166
470558
2391
inveja, taxa de criminalidade, e assim por diante?
07:52
Then we have the desirability gap.
167
472949
1881
Então temos a lacuna de desejo.
07:54
How do we get people to think differently about what we really want?
168
474830
3823
Como fazemos pessoas pensarem diferente sobre o queremos ?
07:58
You see, the Rawls definition, the Rawls way of looking at the world,
169
478653
3375
A definição de Rawls, de como ele via o mundo,
08:02
the blind tasting approach,
170
482028
1742
a abordagem do teste cego,
08:03
takes our selfish motivation out of the picture.
171
483770
2925
anula a nossa motivação egoísta.
08:06
How do we implement that to a higher degree
172
486695
2577
Como vamos implementar isso para um grau mais elevado
08:09
on a more extensive scale?
173
489272
2624
em uma escala mais ampla?
08:11
And finally, we also have an action gap.
174
491896
2856
E finalmente, temos uma lacuna de ação.
08:14
How do we take these things and actually do something about it?
175
494752
2949
Como vamos abordar essas coisas e fazer algo de verdade?
08:17
I think part of the answer is to think about people
176
497701
2902
Eu acho que parte da resposta é pensar em pessoas
08:20
like young kids and babies that don't have much agency,
177
500603
3112
como as crianças jovens e bebês que não têm muita ação,
08:23
because people seem to be more willing to do this.
178
503715
3808
porque as pessoas parecem ser mais dispostas a fazer isso.
08:27
To summarize, I would say, next time you go to drink beer or wine,
179
507523
5270
Para resumir, na próxima vez que você beber cerveja ou vinho,
08:32
first of all, think about, what is it in your experience that is real,
180
512793
4087
primeiramente pense sobre isso, no que é real na sua experiência,
08:36
and what is it in your experience that is a placebo effect
181
516880
3274
e o que na sua experiência é um efeito placebo
08:40
coming from expectations?
182
520154
1604
derivado de expectativas?
08:41
And then think about what it also means for other decisions in your life,
183
521758
3529
Depois, pense sobre o que isso representa para outras decisões em sua vida,
08:45
and hopefully also for policy questions
184
525287
2075
e talvez também para questões políticas que afetam a todos nós.
08:47
that affect all of us.
185
527362
1305
08:48
Thanks a lot.
186
528667
1727
Muito obrigado.
08:50
(Applause)
187
530394
2337
(Aplausos)
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