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Alan Smith: Why you should love statistics
Alan Smith: Pourquoi vous devriez aimez les statistiques
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Vous pensez être bon pour devinez des statistiques ? Réfléchissez-y à nouveau. Que nous nous considérions bon en math ou non, notre capacité à comprendre et à travailler avec des nombres est terriblement limitée, dit l'expert en visualisation de données Alan Smith. Dans cette agréable présentation, Smith explore le décalage entre ce que nous savons et ce que nous pensons savoir.
Alan Smith - Data visualisation editor
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
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En 2003,
00:12
Back in 2003,
0
714
3096
00:15
the UK government carried out a survey.
1
3834
2509
le gouvernement britannique
a effectué une enquête.
a effectué une enquête.
00:19
And it was a survey that measured
levels of numeracy
levels of numeracy
2
7494
3149
Cette enquête mesurait
les compétences en calcul
les compétences en calcul
00:22
in the population.
3
10667
1237
au sein de la population.
00:23
And they were shocked to find out
4
11928
1643
Ils ont été choqués en découvrant
00:25
that for every 100 working age
adults in the country,
adults in the country,
5
13595
3364
que, dans ce pays,
sur 100 adultes en âge de travailler,
sur 100 adultes en âge de travailler,
00:28
47 of them lacked Level 1 numeracy skills.
6
16983
3501
47 d'entre eux n'avaient pas
des compétences en calcul de niveau 1.
des compétences en calcul de niveau 1.
00:32
Now, Level 1 numeracy skills --
that's low-end GCSE score.
that's low-end GCSE score.
7
20892
4112
Le niveau 1 des compétences en calcul,
c'est à peine la moyenne au brevet.
c'est à peine la moyenne au brevet.
00:37
It's the ability to deal with fractions,
percentages and decimals.
percentages and decimals.
8
25410
3248
C'est savoir gérer des fractions,
des pourcentages et des décimales.
des pourcentages et des décimales.
00:40
So this figure prompted
a lot of hand-wringing in Whitehall.
a lot of hand-wringing in Whitehall.
9
28682
4628
Ce chiffre a provoqué
beaucoup d'inquiétudes à Whitehall.
beaucoup d'inquiétudes à Whitehall.
00:45
Policies were changed,
10
33334
1628
Des stratégies ont changé,
00:46
investments were made,
11
34986
1722
des investissements ont été faits
00:48
and then they ran
the survey again in 2011.
the survey again in 2011.
12
36732
3038
et ils ont refait l'enquête en 2011.
00:51
So can you guess
what happened to this number?
what happened to this number?
13
39794
2205
Pouvez-vous deviner
comment ce chiffre a évolué ?
comment ce chiffre a évolué ?
00:56
It went up to 49.
14
44021
1444
Il est monté à 49.
00:57
(Laughter)
15
45489
1449
(Rires)
00:58
And in fact, when I reported
this figure in the FT,
this figure in the FT,
16
46962
2449
Quand j'ai rapporté ce chiffre
dans le Financial Times,
dans le Financial Times,
01:01
one of our readers joked and said,
17
49435
1671
un de nos lecteurs a blagué :
01:03
"This figure is only shocking
to 51 percent of the population."
to 51 percent of the population."
18
51130
3761
« Ce chiffre n'est choquant
que pour 51% de la population. »
que pour 51% de la population. »
01:06
(Laughter)
19
54915
2286
(Rires)
01:09
But I preferred, actually,
the reaction of a schoolchild
the reaction of a schoolchild
20
57225
3157
Mais j'ai préféré la réaction d'un élève
01:12
when I presented
at a school this information,
at a school this information,
21
60406
3095
quand j'ai présenté
cettte information dans une école,
cettte information dans une école,
01:15
who raised their hand and said,
22
63525
1531
il a levé la main et a dit :
01:17
"How do we know that the person
who made that number
who made that number
23
65080
2516
« Comment savons-nous
que celui qui a établi ce chiffre
que celui qui a établi ce chiffre
01:19
isn't one of the 49 percent either?"
24
67620
1815
ne fait pas partie des 49% ? »
01:21
(Laughter)
25
69459
1254
(Rires)
01:22
So clearly, there's a numeracy issue,
26
70737
4050
Il y a clairement
un problème d'innumérisme
un problème d'innumérisme
01:26
because these are
important skills for life,
important skills for life,
27
74811
2110
car ces compétences
sont importantes dans la vie
sont importantes dans la vie
01:28
and a lot of the changes
that we want to introduce in this century
that we want to introduce in this century
28
76945
3867
et nombre de changements
voulant être introduits durant ce siècle
voulant être introduits durant ce siècle
01:32
involve us becoming
more comfortable with numbers.
more comfortable with numbers.
29
80836
2441
impliquent que nous soyons
à l'aise avec les nombres.
à l'aise avec les nombres.
01:35
Now, it's not just an English problem.
30
83301
1848
Le problème n'est pas qu'anglais.
01:37
OECD this year released some figures
looking at numeracy in young people,
looking at numeracy in young people,
31
85173
4930
Cette année, l'OCDE a publié des chiffres
sur l'innumérisme chez les jeunes
sur l'innumérisme chez les jeunes
01:42
and leading the way, the USA --
32
90127
2780
et les États-Unis ouvrent la marche --
01:44
nearly 40 percent of young people
in the US have low numeracy.
in the US have low numeracy.
33
92931
4670
près de 40% des jeunes Américains
ont peu de compétences en calcul.
ont peu de compétences en calcul.
01:49
Now, England is there too,
34
97625
1297
L'Angleterre est présente
01:50
but there are seven OECD countries
with figures above 20 percent.
with figures above 20 percent.
35
98946
5533
mais il y a 7 pays de l'OCDE
ayant des chiffres dépassant les 20%.
ayant des chiffres dépassant les 20%.
01:56
That is a problem,
because it doesn't have to be that way.
because it doesn't have to be that way.
36
104503
2759
C'est un problème
car cela n'a pas à être ainsi.
car cela n'a pas à être ainsi.
01:59
If you look at the far end of this graph,
37
107286
2008
Si vous regardez l'extrémité de ce graph,
02:01
you can see the Netherlands and Korea
are in single figures.
are in single figures.
38
109318
2960
vous voyez les Pays-Bas et la Corée
en dessous de 10%.
en dessous de 10%.
02:04
So there's definitely a numeracy
problem that we want to address.
problem that we want to address.
39
112302
4416
Il y a assurément un problème
d'innumérisme à régler.
d'innumérisme à régler.
02:09
Now, as useful as studies like these are,
40
117510
2930
Aussi utiles que soient ces études,
02:12
I think we risk herding people
inadvertently into one of two categories;
inadvertently into one of two categories;
41
120464
5400
nous risquons de répartir les gens
dans l'une des deux catégories ;
dans l'une des deux catégories ;
02:17
that there are two kinds of people:
42
125888
1776
il y a deux types de gens :
02:19
those people that are comfortable
with numbers, that can do numbers,
with numbers, that can do numbers,
43
127688
4349
ceux qui sont à l'aise avec les nombres,
qui savent utiliser les nombres
qui savent utiliser les nombres
02:24
and the people who can't.
44
132061
2236
et ceux qui ne savent pas.
02:26
And what I'm trying
to talk about here today
to talk about here today
45
134321
2101
Ce dont j'essaye de parler aujourd'hui,
02:28
is to say that I believe
that is a false dichotomy.
that is a false dichotomy.
46
136446
3042
c'est que je crois
que c'est une fausse dichotomie.
que c'est une fausse dichotomie.
02:31
It's not an immutable pairing.
47
139512
1868
Ce n'est pas une association immuable.
02:33
I think you don't have to have
tremendously high levels of numeracy
tremendously high levels of numeracy
48
141404
3648
Je ne pense pas que vous ayez besoin
de compétences de calcul considérables
de compétences de calcul considérables
02:37
to be inspired by numbers,
49
145076
1728
pour être inspiré par les nombres
02:38
and that should be the starting point
to the journey ahead.
to the journey ahead.
50
146828
3109
et cela ne devrait être
que le début du voyage à venir.
que le début du voyage à venir.
02:42
And one of the ways in which
we can begin that journey, for me,
we can begin that journey, for me,
51
150387
4311
Pour moi, une des façons
d'entamer ce voyage
d'entamer ce voyage
02:46
is looking at statistics.
52
154722
1726
c'est les statistiques.
02:48
Now, I am the first to acknowledge
that statistics has got somewhat
that statistics has got somewhat
53
156472
3495
Je suis le premier à reconnaître
que les statistiques
que les statistiques
02:51
of an image problem.
54
159991
1318
ont un problème d'image.
02:53
(Laughter)
55
161333
1047
(Rires)
02:54
It's the part of mathematics
56
162404
1532
C'est la partie des mathématiques
02:55
that even mathematicians
don't particularly like,
don't particularly like,
57
163960
3059
que même les mathématiciens
n'aiment pas particulièrement
n'aiment pas particulièrement
02:59
because whereas the rest of maths
is all about precision and certainty,
is all about precision and certainty,
58
167043
4012
car tandis que pour le reste des maths,
il est question
de précision et de certitude,
de précision et de certitude,
03:03
statistics is almost the reverse of that.
59
171079
2284
les statistiques sont presque l'inverse.
03:05
But actually, I was a late convert
to the world of statistics myself.
to the world of statistics myself.
60
173793
4655
J'ai moi-même adhéré tardivement
au monde des statstiques.
au monde des statstiques.
03:10
If you'd asked my undergraduate professors
61
178472
2082
Si vous demandiez à mes professeurs de fac
03:12
what two subjects would I be least likely
to excel in after university,
to excel in after university,
62
180578
4759
deux sujets où j'avais le moins de chances
d'exceller à l'université,
d'exceller à l'université,
03:17
they'd have told you statistics
and computer programming,
and computer programming,
63
185361
2767
ils auraient répondu les statistiques
et la programmation
et la programmation
03:20
and yet here I am, about to show you
some statistical graphics
some statistical graphics
64
188152
2939
et me voilà, prêt à vous montrer
des graphiques statistiques
des graphiques statistiques
03:23
that I programmed.
65
191115
1202
que j'ai programmés.
03:24
So what inspired that change in me?
66
192745
1755
Qu'est-ce qui a inspiré ce changement ?
03:26
What made me think that statistics
was actually an interesting thing?
was actually an interesting thing?
67
194524
3648
Qu'est-ce qui m'a fait croire
que les statistiques sont intéressantes ?
que les statistiques sont intéressantes ?
03:30
It's really because
statistics are about us.
statistics are about us.
68
198196
2266
Car il est question de nous.
03:32
If you look at the etymology
of the word statistics,
of the word statistics,
69
200869
2582
Si vous regardez l'étymologie
du mot statistiques,
du mot statistiques,
03:35
it's the science of dealing with data
70
203475
2609
c'est la science de gestion des données
03:38
about the state or the community
that we live in.
that we live in.
71
206108
2430
sur l'État ou la communauté
où nous vivons.
où nous vivons.
03:40
So statistics are about us as a group,
72
208562
3354
En statistiques, il s'agit de nous
en tant que groupe,
en tant que groupe,
03:43
not us as individuals.
73
211940
1675
pas en tant qu'individus.
03:45
And I think as social animals,
74
213639
1470
En tant qu'animaux sociaux,
03:47
we share this fascination about how
we as individuals relate to our groups,
we as individuals relate to our groups,
75
215133
3944
nous partageons cette fascination
sur ce qui nous relie à nos groupes,
sur ce qui nous relie à nos groupes,
03:51
to our peers.
76
219101
1388
à nos pairs.
03:52
And statistics in this way
are at their most powerful
are at their most powerful
77
220513
3110
Dans ce sens, les statistiques
sont au maximum de leur capacité
sont au maximum de leur capacité
03:55
when they surprise us.
78
223647
1301
quand elles nous surprennent.
03:57
And there's been some really wonderful
surveys carried out recently
surveys carried out recently
79
225477
3207
Il y a eu de formidables enquêtes
effectuées récemment
effectuées récemment
04:00
by Ipsos MORI in the last few years.
80
228708
1714
par Ipsos MORI depuis 5 ans,
04:02
They did a survey of over
1,000 adults in the UK,
1,000 adults in the UK,
81
230446
2708
dont une effectuée auprès
de 1 000 adultes britanniques
de 1 000 adultes britanniques
04:05
and said, for every 100 people
in England and Wales,
in England and Wales,
82
233178
3780
où ils demandaient : « En Angleterre
et au Pays de Galles, sur 100 personnes,
et au Pays de Galles, sur 100 personnes,
04:08
how many of them are Muslim?
83
236982
1870
combien sont musulmanes ? »
04:10
Now the average answer from this survey,
84
238876
2646
La réponse moyenne à cette enquête,
04:13
which was supposed to be representative
of the total population, was 24.
of the total population, was 24.
85
241546
3412
qui était censée être représentative
de la population, était 24.
de la population, était 24.
04:16
That's what people thought.
86
244982
3676
C'est ce que les gens pensaient.
04:20
British people think 24 out of every 100
people in the country are Muslim.
people in the country are Muslim.
87
248682
3639
Les Britanniques pensaient que 24%
de la population du pays était musulmane.
de la population du pays était musulmane.
04:24
Now, official figures reveal
that figure to be about five.
that figure to be about five.
88
252345
4410
Les chiffres officiels révèlent
qu'en réalité, on est proche de 5%.
qu'en réalité, on est proche de 5%.
04:29
So there's this big variation
between what we think, our perception,
between what we think, our perception,
89
257732
3987
Il y a cette différence importante entre
ce que nous pensons, notre perception,
ce que nous pensons, notre perception,
04:33
and the reality as given by statistics.
90
261743
2038
et la réalité déterminée statistiquement.
04:35
And I think that's interesting.
91
263805
1544
Je pense que c'est intéressant.
04:37
What could possibly be causing
that misperception?
that misperception?
92
265373
3290
Quelle pourrait être la cause
de cette perception inexacte ?
de cette perception inexacte ?
04:41
And I was so thrilled with this study,
93
269212
1854
Cette étude m'a tellement fasciné
04:43
I started to take questions out
in presentations. I was referring to it.
in presentations. I was referring to it.
94
271090
3480
que j'ai utilisé des questions
lors de présentations, je m'y référais.
lors de présentations, je m'y référais.
04:46
Now, I did a presentation
95
274594
1218
J'ai fait une présentation
04:47
at St. Paul's School for Girls
in Hammersmith,
in Hammersmith,
96
275836
2310
à l'école pour filles
de Saint Paul à Hammersmith
de Saint Paul à Hammersmith
04:50
and I had an audience rather like this,
97
278170
2140
et mon public ressemblait à celui-ci
04:52
except it was comprised entirely
of sixth-form girls.
of sixth-form girls.
98
280334
3868
sauf qu'il n'était composé
que de filles au lycée.
que de filles au lycée.
04:56
And I said, "Girls,
99
284226
2396
J'ai dit : « Les filles,
04:59
how many teenage girls do you think
the British public think
the British public think
100
287598
4543
à votre avis,
selon la population britannique,
selon la population britannique,
combien d'adolescentes
tombent enceintes chaque année ? »
tombent enceintes chaque année ? »
05:04
get pregnant every year?"
101
292165
1748
05:05
And the girls were apoplectic when I said
102
293937
2676
Les filles étaient folles quand j'ai dit
05:09
the British public think that 15
out of every 100 teenage girls
out of every 100 teenage girls
103
297453
3913
que la population britannique pensait
que 15 adolescentes sur 100
que 15 adolescentes sur 100
05:13
get pregnant in the year.
104
301390
1293
tombaient enceintes chaque année.
05:15
And they had every right to be angry,
105
303429
2231
Elles avaient raison d'être en colère
05:17
because in fact, I'd have to have
closer to 200 dots
closer to 200 dots
106
305684
2758
car il faudrait se rapprocher
des deux cents filles
des deux cents filles
05:20
before I could color one in,
107
308466
1570
pour qu'une du groupe tombe enceinte
selon les chiffres officiels.
selon les chiffres officiels.
05:22
in terms of what
the official figures tell us.
the official figures tell us.
108
310060
2515
05:24
And rather like numeracy,
this is not just an English problem.
this is not just an English problem.
109
312599
3800
Comme l'innumérisme,
ce n'est pas qu'un problème anglais.
ce n'est pas qu'un problème anglais.
05:28
Ipsos MORI expanded the survey
in recent years to go across the world.
in recent years to go across the world.
110
316423
4504
Les dernières années, Ipsos MORI
a étendu l'enquête au monde entier.
a étendu l'enquête au monde entier.
05:32
And so, they asked Saudi Arabians,
111
320951
2950
Ils ont demandé à des Saoudiens :
05:35
for every 100 adults in your country,
112
323925
2521
« Pour 100 adultes de votre pays,
05:38
how many of them are overweight or obese?
113
326470
2873
combien sont en surpoids ou obèses ? »
05:42
And the average answer from the Saudis
was just over a quarter.
was just over a quarter.
114
330526
5333
La réponse moyenne des Saoudiens
était un peu plus d'un quart.
était un peu plus d'un quart.
05:48
That's what they thought.
115
336402
1202
Ils pensaient qu'un peu plus d'un quart
des adultes étaient en surpoids ou obèses.
des adultes étaient en surpoids ou obèses.
05:49
Just over a quarter of adults
are overweight or obese.
are overweight or obese.
116
337628
2568
05:52
The official figures show, actually,
it's nearer to three-quarters.
it's nearer to three-quarters.
117
340220
4781
Les chiffres officiels montrent
que cela avoisine les trois quarts.
que cela avoisine les trois quarts.
05:57
(Laughter)
118
345025
1456
(Rires)
05:58
So again, a big variation.
119
346505
2292
A nouveau, une différence importante.
06:00
And I love this one: they asked in Japan,
they asked the Japanese,
they asked the Japanese,
120
348821
4446
J'adore celle-ci : ils ont demandé
au Japon, à des Japonais :
au Japon, à des Japonais :
06:05
for every 100 Japanese people,
121
353291
1960
« Sur 100 Japonais,
06:07
how many of them live in rural areas?
122
355275
2601
combien vivent dans des zones rurales ? »
06:10
The average was about a 50-50 split,
just over halfway.
just over halfway.
123
358521
4901
La réponse moyenne était près de 50%,
un peu plus de la moitié.
un peu plus de la moitié.
06:15
They thought 56 out of every 100
Japanese people lived in rural areas.
Japanese people lived in rural areas.
124
363446
4147
Ils pensaient que 56 Japonais sur 100
vivaient dans des zones rurales.
vivaient dans des zones rurales.
06:19
The official figure is seven.
125
367617
1687
Le chiffre officiel est 7.
06:22
So extraordinary variations,
and surprising to some,
and surprising to some,
126
370259
4450
Des différences extraordinaires
et suprenantes pour certains,
et suprenantes pour certains,
06:26
but not surprising to people
who have read the work
who have read the work
127
374733
2389
mais pas pour ceux qui ont lu les travaux
06:29
of Daniel Kahneman, for example,
the Nobel-winning economist.
the Nobel-winning economist.
128
377146
4392
de Daniel Kahneman, par exemple,
l'économiste lauréat d'un prix Nobel.
l'économiste lauréat d'un prix Nobel.
06:33
He and his colleague, Amos Tversky,
spent years researching this disjoint
spent years researching this disjoint
129
381562
5092
Lui et son collègue, Amos Tversky,
ont passé des années à étudier
ont passé des années à étudier
cette incohérence entre
ce que les gens perçoivent et la réalité,
ce que les gens perçoivent et la réalité,
06:38
between what people perceive
and the reality,
and the reality,
130
386678
3145
06:41
the fact that people are actually
pretty poor intuitive statisticians.
pretty poor intuitive statisticians.
131
389847
3751
le fait que les gens sont instinctivement
d'assez mauvais statisticiens.
d'assez mauvais statisticiens.
06:45
And there are many reasons for this.
132
393622
1760
Il y a plein de raisons à cela.
06:47
Individual experiences, certainly,
can influence our perceptions,
can influence our perceptions,
133
395406
3115
Les expériences individuelles
peuvent influencer nos perceptions
peuvent influencer nos perceptions
06:50
but so, too, can things like the media
reporting things by exception,
reporting things by exception,
134
398545
3958
mais c'est aussi le cas des médias
rapportant les exceptions
rapportant les exceptions
06:54
rather than what's normal.
135
402527
1696
plutôt que ce qui est normal.
06:56
Kahneman had a nice way
of referring to that.
of referring to that.
136
404855
2126
Kahneman avait
une belle façon de le dire :
une belle façon de le dire :
06:59
He said, "We can be blind
to the obvious" --
to the obvious" --
137
407005
2085
« On peut être aveugles
face à l'évidence --
face à l'évidence --
07:01
so we've got the numbers wrong --
138
409114
1638
ne pas avoir les bons chiffres --
07:02
"but we can be blind
to our blindness about it."
to our blindness about it."
139
410776
2322
mais on peut être aveugles
face à notre cécité. »
face à notre cécité. »
07:05
And that has enormous
repercussions for decision making.
repercussions for decision making.
140
413122
3266
Cela a d'énormes répercussions
sur la prise de décision.
sur la prise de décision.
07:08
So at the statistics office
while this was all going on,
while this was all going on,
141
416412
2852
A l'Office des statistiques,
quand tout cela se passait,
quand tout cela se passait,
07:11
I thought this was really interesting.
142
419288
1912
je trouvais cela très intéressant.
07:13
I said, this is clearly a global problem,
143
421224
2010
C'était clairement un problème mondial
07:15
but maybe geography is the issue here.
144
423258
2435
mais peut-être que le problème
était la géographie.
était la géographie.
07:17
These were questions that were all about,
how well do you know your country?
how well do you know your country?
145
425717
3909
Il y avait des questions pour identifier
à quel point vous connaissiez votre pays.
à quel point vous connaissiez votre pays.
07:21
So in this case, it's how well
do you know 64 million people?
do you know 64 million people?
146
429650
3993
Dans ce cas, à quel point vous connaissez
64 millions de personnes.
64 millions de personnes.
07:25
Not very well, it turns out.
I can't do that.
I can't do that.
147
433667
2732
Pas très bien, s'avère-t-il.
Je ne peux pas faire cela.
Je ne peux pas faire cela.
07:28
So I had an idea,
148
436423
1324
J'ai eu une idée :
07:29
which was to think about
this same sort of approach
this same sort of approach
149
437771
3123
réfléchir à ce même type d'approche
07:32
but to think about it
in a very local sense.
in a very local sense.
150
440918
2105
mais y penser avec une perspective locale.
07:35
Is this a local?
151
443047
1191
Est-ce local ?
07:36
If we reframe the questions and say,
152
444262
1941
Si nous redéfinissons la question :
07:38
how well do you know your local area,
153
446227
2122
à quel point connaissez-vous
le secteur local,
le secteur local,
07:40
would your answers be any more accurate?
154
448373
2103
votre réponse serait-elle plus exacte ?
07:43
So I devised a quiz:
155
451817
1762
J'ai inventé un quiz :
07:45
How well do you know your area?
156
453603
1859
à quel point connaissez-vous
votre région ?
votre région ?
07:48
It's a simple Web app.
157
456454
1889
C'est une simple application web.
07:50
You put in a post code
158
458367
1183
Vous entrez un code postal
07:51
and then it will ask you questions
based on census data
based on census data
159
459574
2707
puis elle vous posera des questions
basées sur le recensement de votre région.
basées sur le recensement de votre région.
07:54
for your local area.
160
462305
1539
07:56
And I was very conscious
in designing this.
in designing this.
161
464305
2123
J'ai beaucoup réfléchi en la concevant.
07:58
I wanted to make it open
to the widest possible range of people,
to the widest possible range of people,
162
466452
4109
Je voulais qu'elle soit ouverte
au plus grand nombre de gens possible,
au plus grand nombre de gens possible,
08:02
not just the 49 percent
who can get the numbers.
who can get the numbers.
163
470585
2828
pas seulement les 49%
qui savent y faire avec les nombres
qui savent y faire avec les nombres
08:05
I wanted everyone to engage with it.
164
473437
1755
mais que tout le monde s'y intéresse.
08:07
So for the design of the quiz,
165
475216
1525
Pour la conception du quiz,
08:08
I was inspired by the isotypes
166
476765
3615
je me suis inspiré des isotypes
08:12
of Otto Neurath from the 1920s and '30s.
167
480404
2602
d'Otto Neurah dans les années 20 et 30.
08:15
Now, these are methods
for representing numbers
for representing numbers
168
483030
4348
Ce sont des méthodes
de représentation des nombres
de représentation des nombres
08:19
using repeating icons.
169
487402
1773
en utilisant des icônes.
08:21
And the numbers are there,
but they sit in the background.
but they sit in the background.
170
489640
3165
Les nombres sont là, mais en arrière-plan.
08:24
So it's a great way
of representing quantity
of representing quantity
171
492829
2723
C'est une super façon
de représenter une quantité
de représenter une quantité
08:27
without resorting to using terms
like "percentage,"
like "percentage,"
172
495576
2984
sans avoir recours
aux termes « pourcentage »,
aux termes « pourcentage »,
08:30
"fractions" and "ratios."
173
498584
1230
« fraction » ou « ratio ».
08:31
So here's the quiz.
174
499838
1702
Voici le quiz.
08:34
The layout of the quiz is,
175
502310
1647
Voici la mise en page :
08:35
you have your repeating icons
on the left-hand side there,
on the left-hand side there,
176
503981
2819
des icônes qui se répètent sur la gauche
08:38
and a map showing you the area
we're asking you questions about
we're asking you questions about
177
506824
3123
et une carte du secteur
sur lequel on vous questionne
sur lequel on vous questionne
08:41
on the right-hand side.
178
509971
1167
sur le côté droit.
08:43
There are seven questions.
179
511162
1281
Il y a sept questions.
08:44
Each question, there's a possible answer
between zero and a hundred,
between zero and a hundred,
180
512467
3893
Pour chacune, la réponse
doit être entre 0 et 100
doit être entre 0 et 100
08:48
and at the end of the quiz,
181
516384
1349
et, à la fin du quiz,
vous obtenez un score général
entre 0 et 100.
entre 0 et 100.
08:49
you get an overall score
between zero and a hundred.
between zero and a hundred.
182
517757
3218
08:52
And so because this is TEDxExeter,
183
520999
2084
Parce que c'est TEDxExeter,
08:55
I thought we would have
a quick look at the quiz
a quick look at the quiz
184
523107
2325
nous pourrions jeter un œil au quiz
08:57
for the first few questions of Exeter.
185
525456
2309
grâce aux premières questions pour Exeter.
08:59
And so the first question is:
186
527789
1405
Voici la première question :
09:01
For every 100 people,
how many are aged under 16?
how many are aged under 16?
187
529218
2992
sur 100 personnes,
combien ont moins de 16 ans ?
combien ont moins de 16 ans ?
09:04
Now, I don't know Exeter very well
at all, so I had a guess at this,
at all, so I had a guess at this,
188
532784
3600
Je ne connais pas très bien Exeter,
j'ai donc dû deviner
j'ai donc dû deviner
09:08
but it gives you an idea
of how this quiz works.
of how this quiz works.
189
536408
2561
mais cela vous donne une idée
du fonctionnement du quiz.
du fonctionnement du quiz.
09:10
You drag the slider
to highlight your icons,
to highlight your icons,
190
538993
3706
Vous déplacez le curseur
pour colorer vos icônes
pour colorer vos icônes
09:14
and then just click "Submit" to answer,
191
542723
2235
et cliquez sur « Envoyer »
pour répondre.
pour répondre.
09:16
and we animate away the difference
between your answer and reality.
between your answer and reality.
192
544982
3663
Une animation vous montre la différence
entre votre réponse et la réalité.
entre votre réponse et la réalité.
09:20
And it turns out, I was a pretty
terrible guess: five.
terrible guess: five.
193
548669
4075
Il s'avère que ma supposition
était très mauvaise : 5.
était très mauvaise : 5.
09:25
How about the next question?
194
553149
1424
Et la question suivante ?
09:26
This is asking about
what the average age is,
what the average age is,
195
554597
2156
Elle vous demande l'âge moyen,
09:28
so the age at which half
the population are younger
the population are younger
196
556777
2445
donc la moitié de la population
est plus jeune
est plus jeune
09:31
and half the population are older.
197
559246
1674
et l'autre moitié est plus âgée.
09:32
And I thought 35 -- that sounds
middle-aged to me.
middle-aged to me.
198
560944
3350
J'ai pensé à 35 ans,
cela me semble être un âge moyen.
cela me semble être un âge moyen.
09:36
(Laughter)
199
564318
1443
(Rires)
09:40
Actually, in Exeter,
it's incredibly young,
it's incredibly young,
200
568206
2106
A Exeter, c'est incroyablement jeune
09:42
and I had underestimated the impact
of the university in this area.
of the university in this area.
201
570336
4538
et j'ai sous-estimé l'influence
de l'université dans ce secteur.
de l'université dans ce secteur.
09:46
The questions get harder
as you go through.
as you go through.
202
574898
2031
Les questions se compliquent.
09:48
So this one's now asking
about homeownership:
about homeownership:
203
576953
2383
Celle-ci demande est sur la propriété :
09:51
For every 100 households, how many
are owned with a mortgage or loan?
are owned with a mortgage or loan?
204
579955
3699
sur 100 foyers, combien sont possédés
grâce à une hypothèque ou un crédit ?
grâce à une hypothèque ou un crédit ?
09:55
And I hedged my bets here,
205
583678
1280
J'ai sécurisé mon pari,
09:56
because I didn't want to be
more than 50 out on the answer.
more than 50 out on the answer.
206
584982
3098
je ne voulais pas avoir
plus de 50 de différence.
plus de 50 de différence.
10:00
(Laughter)
207
588104
2020
(Rires)
10:02
And actually, these get harder,
these questions,
these questions,
208
590148
2466
Ces questions se compliquent
10:04
because when you're in an area,
when you're in a community,
when you're in a community,
209
592638
2859
car quand vous vivez dans une région,
dans une communauté,
dans une communauté,
10:07
things like age -- there are clues
to whether a population is old or young.
to whether a population is old or young.
210
595521
5250
pour l'âge, il y a des indices indiquant
si la population est jeune ou âgée.
si la population est jeune ou âgée.
10:12
Just by looking around
the area, you can see it.
the area, you can see it.
211
600795
2345
En regardant dans la région,
vous pouvez le voir.
vous pouvez le voir.
10:15
Something like homeownership
is much more difficult to see,
is much more difficult to see,
212
603164
3391
La question de propriété
est bien plus difficile à voir,
est bien plus difficile à voir,
10:18
so we revert to our own heuristics,
213
606579
2608
nous inversons notre propre heuristique,
10:21
our own biases about how many people
we think own their own homes.
we think own their own homes.
214
609211
4451
nos propres préjugés
sur le nombre de personnes
qui, à notre avis, possèdent une maison.
qui, à notre avis, possèdent une maison.
10:25
Now the truth is,
when we published this quiz,
when we published this quiz,
215
613686
3650
En vérité, à la publication de ce quiz,
10:29
the census data that it's based on
was already a few years old.
was already a few years old.
216
617360
3536
les données de recensement
avaient déjà quelques années.
avaient déjà quelques années.
10:32
We've had online applications
that allow you to put in a post code
that allow you to put in a post code
217
620920
3569
Cela fait des années que nous avons
des applications en ligne
des applications en ligne
où l'on obtient des statistiques
selon le code postal.
selon le code postal.
10:36
and get statistics back for years.
218
624513
2094
10:38
So in some senses,
219
626631
1189
D'une façon,
10:39
this was all a little bit old
and not necessarily new.
and not necessarily new.
220
627844
3549
tout cela était un peu vieux
et pas vraiment nouveau.
et pas vraiment nouveau.
10:43
But I was interested to see
what reaction we might get
what reaction we might get
221
631417
3639
Mais cela m'intéressait de voir
la réaction que nous aurions
la réaction que nous aurions
10:47
by game-ifying the data
in the way that we have,
in the way that we have,
222
635080
2717
en transformant les données en jeu
comme nous l'avons fait,
comme nous l'avons fait,
10:49
by using animation
223
637821
1407
en utilisant des animations
10:51
and playing on the fact
that people have their own preconceptions.
that people have their own preconceptions.
224
639252
3748
et en jouant sur le fait que les gens
ont leurs propres préconceptions.
ont leurs propres préconceptions.
10:55
It turns out, the reaction was, um ...
225
643508
3583
Il s'avère que la réaction a été...
11:00
was more than I could have hoped for.
226
648328
1928
plus importante que je ne l'espérais.
11:02
It was a long-held ambition of mine
to bring down a statistics website
to bring down a statistics website
227
650280
3381
Faire tomber un site de statistiques
du fait d'une forte demande
du fait d'une forte demande
11:05
due to public demand.
228
653685
1408
était une de mes ambitions.
11:07
(Laughter)
229
655117
1800
(Rires)
11:08
This URL contains the words
"statistics," "gov" and "UK,"
"statistics," "gov" and "UK,"
230
656941
3464
Cette URL contient les mots
« statistiques », « gouv » et « GB » ;
« statistiques », « gouv » et « GB » ;
11:12
which are three of people's least
favorite words in a URL.
favorite words in a URL.
231
660429
3242
trois des mots les moins populaires
dans une URL.
dans une URL.
11:15
And the amazing thing about this
was that the website came down
was that the website came down
232
663695
3985
Ce qui est génial,
c'est que le site est tombé,
c'est que le site est tombé,
11:19
at quarter to 10 at night,
233
667704
2093
à 21h45,
11:21
because people were actually
engaging with this data
engaging with this data
234
669821
3211
car les gens s'intéressaient à ces données
11:25
of their own free will,
235
673056
1539
de leur plein gré,
11:26
using their own personal time.
236
674619
2035
sur leur temps libre.
11:28
I was very interested to see
237
676678
2487
Cela m'a beaucoup intéressé de voir
11:31
that we got something like
a quarter of a million people
a quarter of a million people
238
679189
3713
que nous avions environ
250 000 personnes
250 000 personnes
11:34
playing the quiz within the space
of 48 hours of launching it.
of 48 hours of launching it.
239
682926
3272
jouant au quiz 48h après son lancement.
11:38
And it sparked an enormous discussion
online, on social media,
online, on social media,
240
686222
3927
Cela a scuscité une énorme discussion
en ligne, sur les médias sociaux,
en ligne, sur les médias sociaux,
11:42
which was largely dominated
241
690173
2037
qui a été largement dominée
11:44
by people having fun
with their misconceptions,
with their misconceptions,
242
692234
3993
par des gens s'amusant
de leurs préconceptions erronées.
de leurs préconceptions erronées.
11:48
which is something that
I couldn't have hoped for any better,
I couldn't have hoped for any better,
243
696251
3059
Je n'aurais pas pu espérer mieux,
11:51
in some respects.
244
699334
1160
à certains égards.
11:52
I also liked the fact that people started
sending it to politicians.
sending it to politicians.
245
700518
3226
J'ai aussi aimé le fait que les gens
l'envoient aux politiciens.
l'envoient aux politiciens.
11:55
How well do you know the area
you claim to represent?
you claim to represent?
246
703768
2589
A quel point connaissez-vous
la région que vous représentez ?
la région que vous représentez ?
11:58
(Laughter)
247
706381
1162
(Rires)
11:59
And then just to finish,
248
707567
1560
Et pour finir,
12:01
going back to the two kinds of people,
249
709992
2330
pour en revenir aux deux types de gens,
12:04
I thought it would be
really interesting to see
really interesting to see
250
712346
2257
je pensais qu'il serait
très intéressant de voir
très intéressant de voir
le résultat au quiz
de ceux qui sont bons avec les nombres.
de ceux qui sont bons avec les nombres.
12:06
how people who are good with numbers
would do on this quiz.
would do on this quiz.
251
714627
2815
John Pullinger, statisticien national
de l'Angleterre et du Pays de Galles,
de l'Angleterre et du Pays de Galles,
12:09
The national statistician
of England and Wales, John Pullinger,
of England and Wales, John Pullinger,
252
717466
3016
12:12
you would expect he would be pretty good.
253
720506
2073
on s'attendrait à ce qu'il soit bon.
12:15
He got 44 for his own area.
254
723524
2449
Il a eu 44 pour sa région.
12:17
(Laughter)
255
725997
2468
(Rires)
12:20
Jeremy Paxman -- admittedly,
after a glass of wine -- 36.
after a glass of wine -- 36.
256
728489
4949
Jeremy Paxman -- soi-disant
après un verre de vin -- 36.
après un verre de vin -- 36.
12:26
Even worse.
257
734051
1461
Encore pire.
12:27
It just shows you that the numbers
can inspire us all.
can inspire us all.
258
735536
3201
Cela vous montre que les nombres
peuvent tous nous inspirer,
peuvent tous nous inspirer,
12:30
They can surprise us all.
259
738761
1260
tous nous surprendre.
12:32
So very often, we talk about statistics
260
740045
2039
Très souvent, nous parlons de statistiques
12:34
as being the science of uncertainty.
261
742108
1962
comme de la science de l'incertitude.
12:36
My parting thought for today is:
262
744094
1782
Je vous quitte sur cette pensée :
12:37
actually, statistics is the science of us.
263
745900
3035
les statistiques sont la science de nous.
12:40
And that's why we should
be fascinated by numbers.
be fascinated by numbers.
264
748959
2788
C'est pour cela que nous devrions
être fascinés par les nombres.
être fascinés par les nombres.
12:43
Thank you very much.
265
751771
1190
Merci beaucoup.
12:44
(Applause)
266
752985
3777
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Alan Smith - Data visualisation editorAlan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented.
Why you should listen
Alan Smith is Data Visualisation Editor at the Financial Times in London. Previously he was Head of Digital Content at the UK Office for National Statistics (ONS).
With a background in cartography and digital mapping, he has spent the last decade finding ways of bringing statistics to wider audiences. In 2010, he was an inaugural recipient of the Royal Statistical Society's Award for Excellence in Official Statistics. He was appointed Office of the Order of the British Empire (OBE) in the Queen's 2011 Birthday Honours list.
Alan Smith | Speaker | TED.com