TEDxExeter
Alan Smith: Why you should love statistics
אלן סמית': למה צריך לאהוב סטטיסטיקה
Filmed:
Readability: 4.2
1,779,282 views
חושבים שאתם טובים בלנחש סטטיסטיקות? נחשו שוב. בין אם אנחנו מחשיבים את עצמנו לאנשי מתמטיקה או לא, היכולת שלנו להבין ולעבוד עם מספרים מוגבלת ביותר, אומר מומחה המחשת המידע אלן סמית'. בהרצאה המלבבת הזו, סמית' חוקר את חוסר ההתאמה בין מה שאנחנו יודעים למה שאנחנו חושבים שאנחנו יודעים.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Back in 2003,
0
714
3096
ב-2003,
00:15
the UK government carried out a survey.
1
3834
2509
ממשלת אנגליה ערכה סקר.
00:19
And it was a survey that measured
levels of numeracy
levels of numeracy
2
7494
3149
וזה היה סקר שמדד
את רמת יכולות החשיבה המתמטית באוכלוסייה.
את רמת יכולות החשיבה המתמטית באוכלוסייה.
00:22
in the population.
3
10667
1237
00:23
And they were shocked to find out
4
11928
1643
והם נדהמו לגלות
00:25
that for every 100 working age
adults in the country,
adults in the country,
5
13595
3364
שעל כל 100 אנשים בגיל העבודה במדינה,
00:28
47 of them lacked Level 1 numeracy skills.
6
16983
3501
ל47 מהם חסרו יכולות מתמטיות ברמה 1.
00:32
Now, Level 1 numeracy skills --
that's low-end GCSE score.
that's low-end GCSE score.
7
20892
4112
עכשיו, יכולות מתמטיות ברמה 1 --
זה הטווח התחתון בציוני מבחני הבגרות.
זה הטווח התחתון בציוני מבחני הבגרות.
00:37
It's the ability to deal with fractions,
percentages and decimals.
percentages and decimals.
8
25410
3248
זה היכולת להתמודד עם שברים,
אחוזים ומספרים עשרוניים.
אחוזים ומספרים עשרוניים.
00:40
So this figure prompted
a lot of hand-wringing in Whitehall.
a lot of hand-wringing in Whitehall.
9
28682
4628
אז המספר הזה גרם להרבה לחץ
בבית הנבחרים.
בבית הנבחרים.
00:45
Policies were changed,
10
33334
1628
מדיניות השתנתה,
00:46
investments were made,
11
34986
1722
השקעות נעשו,
00:48
and then they ran
the survey again in 2011.
the survey again in 2011.
12
36732
3038
ואז הם הריצו את הסקר שוב ב-2011.
00:51
So can you guess
what happened to this number?
what happened to this number?
13
39794
2205
אתם יכולים לנחש מה קרה למספר הזה?
00:56
It went up to 49.
14
44021
1444
הוא עלה ל 49.
00:57
(Laughter)
15
45489
1449
(צחוק)
00:58
And in fact, when I reported
this figure in the FT,
this figure in the FT,
16
46962
2449
ולמעשה, כשדיווחתי את המספר הזה
ב-FT (מגזין פיננסי),
ב-FT (מגזין פיננסי),
01:01
one of our readers joked and said,
17
49435
1671
אחד הקוראים שלנו התבדח ואמר,
01:03
"This figure is only shocking
to 51 percent of the population."
to 51 percent of the population."
18
51130
3761
"המספר הזה הוא מזעזע
רק ל-51 אחוז מהאוכלוסיה."
רק ל-51 אחוז מהאוכלוסיה."
01:06
(Laughter)
19
54915
2286
(צחוק)
01:09
But I preferred, actually,
the reaction of a schoolchild
the reaction of a schoolchild
20
57225
3157
אבל אני מעדיף, למעשה, את התגובה של התלמיד
01:12
when I presented
at a school this information,
at a school this information,
21
60406
3095
כשהצגתי את המידע הזה בבית הספר,
01:15
who raised their hand and said,
22
63525
1531
שהרים את ידו ואמר,
01:17
"How do we know that the person
who made that number
who made that number
23
65080
2516
"איך אתם יודעים שהאדם שיצר את המספר הזה
01:19
isn't one of the 49 percent either?"
24
67620
1815
הוא לא גם אחד מה-49 אחוזים?"
01:21
(Laughter)
25
69459
1254
(צחוק)
01:22
So clearly, there's a numeracy issue,
26
70737
4050
אז בברור, יש בעיות ביכולות החשיבה המתמטית,
01:26
because these are
important skills for life,
important skills for life,
27
74811
2110
בגלל שאלה כישורים חשובים לחיים,
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
והרבה מהשינויים האלה
שאנחנו רוצים להציג במאה הזו
שאנחנו רוצים להציג במאה הזו
01:32
involve us becoming
more comfortable with numbers.
more comfortable with numbers.
29
80836
2441
כוללים לגרום לנו להרגיש
יותר בנוח עם מספרים.
יותר בנוח עם מספרים.
01:35
Now, it's not just an English problem.
30
83301
1848
עכשיו, זה לא רק בעיה באנגליה.
01:37
OECD this year released some figures
looking at numeracy in young people,
looking at numeracy in young people,
31
85173
4930
ה-OECD השנה שחרר כמה מספרים
שבודקים יכולות חשיבה מתמטית באנשים צעירים,
שבודקים יכולות חשיבה מתמטית באנשים צעירים,
01:42
and leading the way, the USA --
32
90127
2780
ומובילה את הדרך, ארצות הברית --
01:44
nearly 40 percent of young people
in the US have low numeracy.
in the US have low numeracy.
33
92931
4670
כמעט ל 40 אחוז מהאנשים הצעירים
בארצות הברית יש יכולת חשיבה מתמטית נמוכה.
בארצות הברית יש יכולת חשיבה מתמטית נמוכה.
01:49
Now, England is there too,
34
97625
1297
עכשיו, אנגליה גם שם,
01:50
but there are seven OECD countries
with figures above 20 percent.
with figures above 20 percent.
35
98946
5533
אבל יש שבע מדינות ב-OECD
עם מספרים גבוהים מ-20 אחוז.
עם מספרים גבוהים מ-20 אחוז.
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
זו בעיה, בגלל שזה לא חייב להיות כך.
01:59
If you look at the far end of this graph,
37
107286
2008
אם אתם מביטים בצד הרחוק של הגרף,
02:01
you can see the Netherlands and Korea
are in single figures.
are in single figures.
38
109318
2960
אתם יכולים לראות את הולנד וקוריאה
מחזיקות בספרות בודדות.
מחזיקות בספרות בודדות.
02:04
So there's definitely a numeracy
problem that we want to address.
problem that we want to address.
39
112302
4416
אז יש בהחלט בעיה ביכולת החשיבה המתמטית
שבה אנחנו רוצים לטפל.
שבה אנחנו רוצים לטפל.
02:09
Now, as useful as studies like these are,
40
117510
2930
עכשיו, כמה שלימודים כאלה חשובים,
02:12
I think we risk herding people
inadvertently into one of two categories;
inadvertently into one of two categories;
41
120464
5400
אני חושב שאנחנו מסתכנים בלרעות אנשים
לא בכוונה לאחת הקטגוריות האלו;
לא בכוונה לאחת הקטגוריות האלו;
02:17
that there are two kinds of people:
42
125888
1776
שיש שני סוגי אנשים:
02:19
those people that are comfortable
with numbers, that can do numbers,
with numbers, that can do numbers,
43
127688
4349
האנשים שנוח להם עם מספרים,
שיכולים לעשות חשבון,
שיכולים לעשות חשבון,
02:24
and the people who can't.
44
132061
2236
והאנשים שלא.
02:26
And what I'm trying
to talk about here today
to talk about here today
45
134321
2101
ומה שאני מנסה לדבר עליו פה היום
02:28
is to say that I believe
that is a false dichotomy.
that is a false dichotomy.
46
136446
3042
זה שאני מאמין שזו דיכוטומיה שיקרית.
02:31
It's not an immutable pairing.
47
139512
1868
זה לא שילוב בלתי ניתן לשינוי.
02:33
I think you don't have to have
tremendously high levels of numeracy
tremendously high levels of numeracy
48
141404
3648
אני חושב שלא צריכות להיות לכם
יכולות יוצאות דופן בחשיבה מתמטית
יכולות יוצאות דופן בחשיבה מתמטית
02:37
to be inspired by numbers,
49
145076
1728
כדי לקבל השראה ממספרים,
02:38
and that should be the starting point
to the journey ahead.
to the journey ahead.
50
146828
3109
וזו צריכה להיות נקודת הפתיחה
למסע שלנו קדימה.
למסע שלנו קדימה.
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
ואחת הדרכים בהן אנחנו יכולים
להתחיל את המסע הזה, בשבילי,
להתחיל את המסע הזה, בשבילי,
02:46
is looking at statistics.
52
154722
1726
זה להביט בסטטיסטיקות.
02:48
Now, I am the first to acknowledge
that statistics has got somewhat
that statistics has got somewhat
53
156472
3495
עכשיו, אני הראשון להכיר בעובדה שלסטטיסטיקה
יש קצת תדמית בעייתית.
02:51
of an image problem.
54
159991
1318
02:53
(Laughter)
55
161333
1047
(צחוק)
02:54
It's the part of mathematics
56
162404
1532
זה החלק במתמטיקה
02:55
that even mathematicians
don't particularly like,
don't particularly like,
57
163960
3059
שאפילו מתמטיקאים לא ממש אוהבים,
02:59
because whereas the rest of maths
is all about precision and certainty,
is all about precision and certainty,
58
167043
4012
בגלל שבעוד ששאר המתמטיקה
נוגעת כולה לדיוק וודאות,
נוגעת כולה לדיוק וודאות,
03:03
statistics is almost the reverse of that.
59
171079
2284
סטטיסטיקה היא כמעט ההפך מזה.
03:05
But actually, I was a late convert
to the world of statistics myself.
to the world of statistics myself.
60
173793
4655
אבל למעשה, הומרתי מאוחר
לעולם הסטטיסטיקה בעצמי.
לעולם הסטטיסטיקה בעצמי.
03:10
If you'd asked my undergraduate professors
61
178472
2082
אם הייתם שואלים
את הפרופסורים שלי לתואר שני
את הפרופסורים שלי לתואר שני
03:12
what two subjects would I be least likely
to excel in after university,
to excel in after university,
62
180578
4759
איזה שני נושאים הכי פחות סביר
שאצטיין בהם אחרי האוניברסיטה,
שאצטיין בהם אחרי האוניברסיטה,
03:17
they'd have told you statistics
and computer programming,
and computer programming,
63
185361
2767
הם היו אמרים לכם סטטיסטיקה ותכנות,
03:20
and yet here I am, about to show you
some statistical graphics
some statistical graphics
64
188152
2939
ועדיין הנה אני, עומד להראות לכם
כמה גרפים סטטיסטיים שתכנתתי.
כמה גרפים סטטיסטיים שתכנתתי.
03:23
that I programmed.
65
191115
1202
03:24
So what inspired that change in me?
66
192745
1755
אז מה נתן השראה לשינוי הזה בי?
03:26
What made me think that statistics
was actually an interesting thing?
was actually an interesting thing?
67
194524
3648
מה גרם לי לחשוב שסטטיסטיקה
היתה למעשה משהו מעניין?
היתה למעשה משהו מעניין?
03:30
It's really because
statistics are about us.
statistics are about us.
68
198196
2266
זה באמת בגלל שסטטיסטיקה נוגעת לנו.
03:32
If you look at the etymology
of the word statistics,
of the word statistics,
69
200869
2582
אם אתם מביטים באטימולוגיה
של המילה סטטיסטיקה,
של המילה סטטיסטיקה,
03:35
it's the science of dealing with data
70
203475
2609
זה המדע של להתמודד עם מידע
03:38
about the state or the community
that we live in.
that we live in.
71
206108
2430
שנוגע למדינה או לקהילה בה אנחנו חיים.
03:40
So statistics are about us as a group,
72
208562
3354
אז סטטיסטיקות נוגעות לנו כקבוצה,
03:43
not us as individuals.
73
211940
1675
לא לנו כאנשים בודדים.
03:45
And I think as social animals,
74
213639
1470
ואני חושב שכחיות חברותיות,
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
אנחנו חולקים את הקסם הזה שנוגע
לאיך אנחנו כאנשים מתייחסים לקבוצות שלנו,
לאיך אנחנו כאנשים מתייחסים לקבוצות שלנו,
03:51
to our peers.
76
219101
1388
לעמיתים שלנו.
03:52
And statistics in this way
are at their most powerful
are at their most powerful
77
220513
3110
וסטטיסטיקה בדרך זו היא הכי חזקה
03:55
when they surprise us.
78
223647
1301
כשהיא מפתיעה אותנו.
03:57
And there's been some really wonderful
surveys carried out recently
surveys carried out recently
79
225477
3207
והיו סקרים באמת נפלאים שנערכו לאחרונה
04:00
by Ipsos MORI in the last few years.
80
228708
1714
על ידי איפסוס מורי בשנים האחרונות.
04:02
They did a survey of over
1,000 adults in the UK,
1,000 adults in the UK,
81
230446
2708
הם עשו סקר של יותר מ 1,000 בוגרים באנגליה,
04:05
and said, for every 100 people
in England and Wales,
in England and Wales,
82
233178
3780
ואמרו, עבור כל 100 אנשים באנגליה וווילס,
04:08
how many of them are Muslim?
83
236982
1870
כמה מהם מוסלמים?
04:10
Now the average answer from this survey,
84
238876
2646
עכשיו התשובה הממוצעת לסקר הזה,
04:13
which was supposed to be representative
of the total population, was 24.
of the total population, was 24.
85
241546
3412
שהיו אמורים להיות מייצגים
את כל האוכלוסיה היתה, 24.
את כל האוכלוסיה היתה, 24.
04:16
That's what people thought.
86
244982
3676
זה מה שאנשים חשבו.
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
אנשים בריטים חשבו ש 24
מתוך כל 100 אנשים במדינה הם מוסלמים.
מתוך כל 100 אנשים במדינה הם מוסלמים.
04:24
Now, official figures reveal
that figure to be about five.
that figure to be about five.
88
252345
4410
עכשיו, מספרים רשמיים גילו
שהמספר האמיתי הוא בערך חמישה.
שהמספר האמיתי הוא בערך חמישה.
04:29
So there's this big variation
between what we think, our perception,
between what we think, our perception,
89
257732
3987
אז יש את הגיוון הגדול הזה
בין מה שאנחנו חושבים, התפישה שלנו,
בין מה שאנחנו חושבים, התפישה שלנו,
04:33
and the reality as given by statistics.
90
261743
2038
והמציאות כמו שניתנה על ידי סטטיסטיקה.
04:35
And I think that's interesting.
91
263805
1544
ואני חושב שזה מעניין.
04:37
What could possibly be causing
that misperception?
that misperception?
92
265373
3290
מה יכול לגרום לתפישות המוטעות האלו?
04:41
And I was so thrilled with this study,
93
269212
1854
והתרגשתי כל כך מהמחקר הזה,
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
שהתחלתי לשאול שאלות במצגות, התייחסתי לזה.
04:46
Now, I did a presentation
95
274594
1218
עכשיו, עשיתי מצגת
04:47
at St. Paul's School for Girls
in Hammersmith,
in Hammersmith,
96
275836
2310
בבית הספר סיינט פול לבנות בהאמרסמית',
04:50
and I had an audience rather like this,
97
278170
2140
והיה לי קהל די דומה לזה,
04:52
except it was comprised entirely
of sixth-form girls.
of sixth-form girls.
98
280334
3868
חוץ מזה שהוא היה
מורכב לגמרי מבנות בכיתה ו'.
מורכב לגמרי מבנות בכיתה ו'.
04:56
And I said, "Girls,
99
284226
2396
ואמרתי, "בנות,
04:59
how many teenage girls do you think
the British public think
the British public think
100
287598
4543
כמה בנות עשרה אתן חושבות
שהציבור הבריטי חושב
שהציבור הבריטי חושב
05:04
get pregnant every year?"
101
292165
1748
שנכנסות להריון כל שנה?"
05:05
And the girls were apoplectic when I said
102
293937
2676
והבנות היו סמוקות פנים כשאמרתי
05:09
the British public think that 15
out of every 100 teenage girls
out of every 100 teenage girls
103
297453
3913
הציבור הבריטי חושב ש 15 מתוך כל 100 נערות
05:13
get pregnant in the year.
104
301390
1293
נכנסות להריון כל שנה.
05:15
And they had every right to be angry,
105
303429
2231
והיתה להן כל זכות להתרגז,
05:17
because in fact, I'd have to have
closer to 200 dots
closer to 200 dots
106
305684
2758
בגלל שלמעשה, היו צריכות להיות לי
יותר קרוב ל 200 נקודות
יותר קרוב ל 200 נקודות
05:20
before I could color one in,
107
308466
1570
לפני שאני אוכל לצבוע אחת,
05:22
in terms of what
the official figures tell us.
the official figures tell us.
108
310060
2515
במונחים של מה שהמספרים האמיתיים
אומרים לנו.
אומרים לנו.
05:24
And rather like numeracy,
this is not just an English problem.
this is not just an English problem.
109
312599
3800
ובדומה ליכולת חשיבה מתמטית,
זו לא רק בעיה בריטית.
זו לא רק בעיה בריטית.
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
איפסוס מורי הרחיבו את הסקר
בשנים האחרונות לכל רחבי העולם.
בשנים האחרונות לכל רחבי העולם.
05:32
And so, they asked Saudi Arabians,
111
320951
2950
וכך, הם שאלו סעודים,
05:35
for every 100 adults in your country,
112
323925
2521
לכל 100 בוגרים במדינה שלכם,
05:38
how many of them are overweight or obese?
113
326470
2873
כמה מהם במשקל יתר או עבי בשר?
05:42
And the average answer from the Saudis
was just over a quarter.
was just over a quarter.
114
330526
5333
והתשובה הממוצעת מהסעודים היתה יותר מרבע.
05:48
That's what they thought.
115
336402
1202
זה מה שהם חשבו.
05:49
Just over a quarter of adults
are overweight or obese.
are overweight or obese.
116
337628
2568
קצת יותר מרבע מהמבוגרים
במשקל עודף או עבי בשר.
במשקל עודף או עבי בשר.
05:52
The official figures show, actually,
it's nearer to three-quarters.
it's nearer to three-quarters.
117
340220
4781
המספרים הרשמיים מראים, למעשה,
שזה קרוב יותר לשלושה רבעים.
שזה קרוב יותר לשלושה רבעים.
05:57
(Laughter)
118
345025
1456
(צחוק)
05:58
So again, a big variation.
119
346505
2292
אז שוב, הבדל גדול.
06:00
And I love this one: they asked in Japan,
they asked the Japanese,
they asked the Japanese,
120
348821
4446
ואני אוהב את זה: הם שאלו ביפן,
הם שאלו את היפנים,
הם שאלו את היפנים,
06:05
for every 100 Japanese people,
121
353291
1960
עבור כל 100 יפנים,
06:07
how many of them live in rural areas?
122
355275
2601
כמה מהם חיים באיזורים כפריים?
06:10
The average was about a 50-50 split,
just over halfway.
just over halfway.
123
358521
4901
הממוצע היה בערך חלוקה
של 50-50, קצת מעל החצי.
של 50-50, קצת מעל החצי.
06:15
They thought 56 out of every 100
Japanese people lived in rural areas.
Japanese people lived in rural areas.
124
363446
4147
הם חשבו ש 56 מתוך כל 100 יפנים
חיים באזורים כפריים.
חיים באזורים כפריים.
06:19
The official figure is seven.
125
367617
1687
המספר הרשמי הוא שבעה.
06:22
So extraordinary variations,
and surprising to some,
and surprising to some,
126
370259
4450
אז הבדלים יוצאי דופן
ומפתיעים לכמה,
ומפתיעים לכמה,
06:26
but not surprising to people
who have read the work
who have read the work
127
374733
2389
אבל לא מפתיעים לאנשים שקראו את העבודה
06:29
of Daniel Kahneman, for example,
the Nobel-winning economist.
the Nobel-winning economist.
128
377146
4392
של דניאל כהנמן, לדוגמה, כלכלן זוכה נובל.
06:33
He and his colleague, Amos Tversky,
spent years researching this disjoint
spent years researching this disjoint
129
381562
5092
הוא ועמיתו, עמוס טברסקי,
בילו שנים בחקר הנתק הזה
בילו שנים בחקר הנתק הזה
06:38
between what people perceive
and the reality,
and the reality,
130
386678
3145
בין מה שאנשים קולטים והמציאות,
06:41
the fact that people are actually
pretty poor intuitive statisticians.
pretty poor intuitive statisticians.
131
389847
3751
העובדה שלאנשים למעשה
יש אינטואיציה גרועה לסטטיסטיקה.
יש אינטואיציה גרועה לסטטיסטיקה.
06:45
And there are many reasons for this.
132
393622
1760
ויש הרבה סיבות לזה.
06:47
Individual experiences, certainly,
can influence our perceptions,
can influence our perceptions,
133
395406
3115
חוויות אישיות, בהחלט,
יכולות להשפיע על התפיסה שלנו,
יכולות להשפיע על התפיסה שלנו,
06:50
but so, too, can things like the media
reporting things by exception,
reporting things by exception,
134
398545
3958
אבל כך, גם דברים כמו המדיה
שמדווחת על דברים כיוצאי דופן,
שמדווחת על דברים כיוצאי דופן,
06:54
rather than what's normal.
135
402527
1696
במקום מה שנורמלי.
לכהנמן היתה דרך יפה להתייחס לזה,
הוא אמר -
הוא אמר -
06:56
Kahneman had a nice way
of referring to that.
of referring to that.
136
404855
2126
"אנחנו יכולים להיות עיוורים לברור מאליו,
זה אומר שיש לנו מספרים לא נכונים,
זה אומר שיש לנו מספרים לא נכונים,
06:59
He said, "We can be blind
to the obvious" --
to the obvious" --
137
407005
2085
07:01
so we've got the numbers wrong --
138
409114
1638
"אבל אנחנו יכולים להיות עוורים
גם לעוורון שלנו בנוגע לזה."
גם לעוורון שלנו בנוגע לזה."
07:02
"but we can be blind
to our blindness about it."
to our blindness about it."
139
410776
2322
ויש לזה השלכות עצומות לקבלת החלטות.
07:05
And that has enormous
repercussions for decision making.
repercussions for decision making.
140
413122
3266
07:08
So at the statistics office
while this was all going on,
while this was all going on,
141
416412
2852
אז במשרד הסטטיסטיקות בזמן שזה התרחש,
חשבתי שזה באמת מעניין.
07:11
I thought this was really interesting.
142
419288
1912
אמרתי, זו בהחלט בעיה גלובלית,
07:13
I said, this is clearly a global problem,
143
421224
2010
אבל אולי גאוגרפיה היא העניין פה.
07:15
but maybe geography is the issue here.
144
423258
2435
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
אלה היו שאלות שנגעו לכמה טוב
אתם מכירים את המדינה שלכם?
אתם מכירים את המדינה שלכם?
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
אז במקרה הזה,
זה כמה טוב אתם מכירים 64 מליון אנשים?
זה כמה טוב אתם מכירים 64 מליון אנשים?
07:25
Not very well, it turns out.
I can't do that.
I can't do that.
147
433667
2732
לא ממש טוב, מסתבר.
אני לא יכול לעשות את זה.
אני לא יכול לעשות את זה.
07:28
So I had an idea,
148
436423
1324
אז היה לי רעיון,
07:29
which was to think about
this same sort of approach
this same sort of approach
149
437771
3123
שהיה לחשוב על סוג זה של גישה
07:32
but to think about it
in a very local sense.
in a very local sense.
150
440918
2105
אבל לחשוב על זה במובן מאוד מקומי.
07:35
Is this a local?
151
443047
1191
האם זה מקומי?
07:36
If we reframe the questions and say,
152
444262
1941
אם נמסגר מחדש את השאלה ונגיד,
07:38
how well do you know your local area,
153
446227
2122
כמה טוב אתם מכירים את האזור המקומי שלכם,
07:40
would your answers be any more accurate?
154
448373
2103
האם התשובה שלכם תהיה יותר מדוייקת?
07:43
So I devised a quiz:
155
451817
1762
אז חיברתי שאלון:
07:45
How well do you know your area?
156
453603
1859
כמה טוב אתם מכירים את האזור שלכם?
07:48
It's a simple Web app.
157
456454
1889
זו אפליקציה אינטרנטית פשוטה.
07:50
You put in a post code
158
458367
1183
אתם מכניסים את המיקוד
07:51
and then it will ask you questions
based on census data
based on census data
159
459574
2707
ואז זה ישאל אתכם שאלות
שמבוססות על מידע מפקד אוכלוסין
שמבוססות על מידע מפקד אוכלוסין
07:54
for your local area.
160
462305
1539
לאזור המקומי שלכם.
07:56
And I was very conscious
in designing this.
in designing this.
161
464305
2123
והייתי מאוד מודע בעיצוב של זה.
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
רציתי לעשות אותה פתוחה
למגוון האנשים הרחב ביותר,
למגוון האנשים הרחב ביותר,
08:02
not just the 49 percent
who can get the numbers.
who can get the numbers.
163
470585
2828
לא רק 49 אחוז שיכולים לחשב.
08:05
I wanted everyone to engage with it.
164
473437
1755
רציתי שכולם ישתתפו בזה.
אז לעיצוב החידון,
08:07
So for the design of the quiz,
165
475216
1525
קיבלתי השראה ממערכת הסמלים של אוטו נוירת'
משנות ה 20 וה30 של המאה ה 20.
משנות ה 20 וה30 של המאה ה 20.
08:08
I was inspired by the isotypes
166
476765
3615
08:12
of Otto Neurath from the 1920s and '30s.
167
480404
2602
08:15
Now, these are methods
for representing numbers
for representing numbers
168
483030
4348
עכשיו, אלה שיטות לייצוג מספרים
08:19
using repeating icons.
169
487402
1773
בשימוש בסמלילים חוזרים.
08:21
And the numbers are there,
but they sit in the background.
but they sit in the background.
170
489640
3165
והמספרים שם, אבל הם יושבים ברקע.
08:24
So it's a great way
of representing quantity
of representing quantity
171
492829
2723
אז זו דרך מעולה ליצג כמות
08:27
without resorting to using terms
like "percentage,"
like "percentage,"
172
495576
2984
בלי להשתמש במונחים כמו "אחוזים,"
08:30
"fractions" and "ratios."
173
498584
1230
"שברים" ו"יחסים."
08:31
So here's the quiz.
174
499838
1702
אז הנה השאלון.
08:34
The layout of the quiz is,
175
502310
1647
הסידור של השאלון הוא,
08:35
you have your repeating icons
on the left-hand side there,
on the left-hand side there,
176
503981
2819
יש לכם סמלילים חוזרים מצד שמאל שם,
ומפה שמראה לכם את האזור
עליו אנחנו שואלים אתכם שאלות
עליו אנחנו שואלים אתכם שאלות
08:38
and a map showing you the area
we're asking you questions about
we're asking you questions about
177
506824
3123
מצד ימין.
08:41
on the right-hand side.
178
509971
1167
יש שבע שאלות.
08:43
There are seven questions.
179
511162
1281
לכל שאלה, יש תשובה אפשרית בין אפס למאה,
08:44
Each question, there's a possible answer
between zero and a hundred,
between zero and a hundred,
180
512467
3893
08:48
and at the end of the quiz,
181
516384
1349
ובסוף השאלון,
מקבלים תוצאה כללית בין אפס למאה.
מקבלים תוצאה כללית בין אפס למאה.
08:49
you get an overall score
between zero and a hundred.
between zero and a hundred.
182
517757
3218
וכך בגלל שזה TEDx אקסטר,
08:52
And so because this is TEDxExeter,
183
520999
2084
08:55
I thought we would have
a quick look at the quiz
a quick look at the quiz
184
523107
2325
חשבתי שתהיה לנו הצצה מהירה על החידון
בכמה מהשאלות הראשונות על אקסטר.
08:57
for the first few questions of Exeter.
185
525456
2309
08:59
And so the first question is:
186
527789
1405
וכך השאלה הראשונה היא:
עבור כל 100 אנשים, כמה מתחת לגיל 16?
09:01
For every 100 people,
how many are aged under 16?
how many are aged under 16?
187
529218
2992
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
עכשיו, אני לא מכיר את אקסטר טוב בכלל,
אז היה לי ניחוש בקשר לזה,
אז היה לי ניחוש בקשר לזה,
09:08
but it gives you an idea
of how this quiz works.
of how this quiz works.
189
536408
2561
אבל זה נותן לכם רעיון
על איך החידון הזה עובד.
על איך החידון הזה עובד.
09:10
You drag the slider
to highlight your icons,
to highlight your icons,
190
538993
3706
אתם גוררים את הסרגל
להאיר את הסמלילים שלכם,
להאיר את הסמלילים שלכם,
09:14
and then just click "Submit" to answer,
191
542723
2235
ואז פשוט תלחצו "שליחה" כדי לענות,
09:16
and we animate away the difference
between your answer and reality.
between your answer and reality.
192
544982
3663
ואנחנו מנפישים את ההבדל
בין התשובה שלכם והמציאות.
בין התשובה שלכם והמציאות.
09:20
And it turns out, I was a pretty
terrible guess: five.
terrible guess: five.
193
548669
4075
ומסתבר, הייתי די גרוע בניחוש: חמש.
09:25
How about the next question?
194
553149
1424
מה עם השאלה הבאה?
היא שואלת בנוגע למה הגיל הממוצע,
09:26
This is asking about
what the average age is,
what the average age is,
195
554597
2156
09:28
so the age at which half
the population are younger
the population are younger
196
556777
2445
אז הגיל בו חצי מהאוכלוסיה צעירה יותר
09:31
and half the population are older.
197
559246
1674
וחצי מהאוכלוסיה מבוגרת יותר.
09:32
And I thought 35 -- that sounds
middle-aged to me.
middle-aged to me.
198
560944
3350
וחשבתי 35 -- זה נשמע גיל ממוצע בשבילי.
09:36
(Laughter)
199
564318
1443
(צחוק)
09:40
Actually, in Exeter,
it's incredibly young,
it's incredibly young,
200
568206
2106
למעשה, באקסטר, זה ממש צעיר,
09:42
and I had underestimated the impact
of the university in this area.
of the university in this area.
201
570336
4538
והערכתי נמוך מדי את ההשפעה
של האוניברסיטה באיזור הזה.
של האוניברסיטה באיזור הזה.
09:46
The questions get harder
as you go through.
as you go through.
202
574898
2031
השאלה נעשית קשה יותר כשאתם ממשיכים.
09:48
So this one's now asking
about homeownership:
about homeownership:
203
576953
2383
אז זו שואלת בנוגע לבעלות על בתים:
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
עבור כל 100 בתים,
כמה מהם בבעלות עם משכנתה או הלוואה?
כמה מהם בבעלות עם משכנתה או הלוואה?
09:55
And I hedged my bets here,
205
583678
1280
וגידרתי את ההימור שלי פה,
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
בגלל שלא רציתי להיות בסטייה
של יותר מ 50 בתשובה.
של יותר מ 50 בתשובה.
10:00
(Laughter)
207
588104
2020
(צחוק)
10:02
And actually, these get harder,
these questions,
these questions,
208
590148
2466
ולמעשה, אלה נעשים קשים יותר, השאלות האלו,
10:04
because when you're in an area,
when you're in a community,
when you're in a community,
209
592638
2859
בגלל שכשאתם באיזור, כשאתם בקהילה,
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
דברים כמו גיל -- יש רמזים
לאם האוכלוסיה מבוגרת או צעירה.
לאם האוכלוסיה מבוגרת או צעירה.
רק בלהביט סביב האיזור,
אתם יכולים לראות את זה.
אתם יכולים לראות את זה.
10:12
Just by looking around
the area, you can see it.
the area, you can see it.
211
600795
2345
משהו כמו בעלות על בתים
היא הרבה יותר קשה לראות,
היא הרבה יותר קשה לראות,
10:15
Something like homeownership
is much more difficult to see,
is much more difficult to see,
212
603164
3391
10:18
so we revert to our own heuristics,
213
606579
2608
אז אנחנו חוזרים להיוריסטיקה שלנו,
10:21
our own biases about how many people
we think own their own homes.
we think own their own homes.
214
609211
4451
הדעות הקדומות שלנו בנוגע לכמה אנשים
אנחנו חושבים שהם בעלי הבתים שלהם.
אנחנו חושבים שהם בעלי הבתים שלהם.
10:25
Now the truth is,
when we published this quiz,
when we published this quiz,
215
613686
3650
עכשיו האמת,
כשאנחנו מפרסמים את החידון הזה,
כשאנחנו מפרסמים את החידון הזה,
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
מידע הצנזוס שהוא מבוסס עליו
כבר היה בן כמה שנים.
כבר היה בן כמה שנים.
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
היו לנו כניסות ברשת שמאפשרות לכם
להכניס את המיקוד
להכניס את המיקוד
10:36
and get statistics back for years.
218
624513
2094
ולקבל סטטיסטיקות שנים אחורה.
10:38
So in some senses,
219
626631
1189
אז בכמה מובנים,
10:39
this was all a little bit old
and not necessarily new.
and not necessarily new.
220
627844
3549
זה היה הכל מעט ישן ולא בהכרח חדש.
10:43
But I was interested to see
what reaction we might get
what reaction we might get
221
631417
3639
אבל התעניינתי לראות איזו תגובה נקבל
10:47
by game-ifying the data
in the way that we have,
in the way that we have,
222
635080
2717
בלהפוך את המידע למשחק בדרך בה עשינו,
10:49
by using animation
223
637821
1407
על ידי שימוש באנימציה
10:51
and playing on the fact
that people have their own preconceptions.
that people have their own preconceptions.
224
639252
3748
ולשחק על העובדה שלאנשים יש תפישות משלהם.
10:55
It turns out, the reaction was, um ...
225
643508
3583
מסתבר, שהתגובה היתה, אממ...
11:00
was more than I could have hoped for.
226
648328
1928
היתה יותר משהייתי יכול לצפות.
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
זו היתה שאיפה ישנה שלי
להפיל אתר סטטיסטיקה
להפיל אתר סטטיסטיקה
בגלל דרישת הקהל,
11:05
due to public demand.
228
653685
1408
(צחוק)
11:07
(Laughter)
229
655117
1800
11:08
This URL contains the words
"statistics," "gov" and "UK,"
"statistics," "gov" and "UK,"
230
656941
3464
ה URL הזה מכיל את המילים
"סטטיסטיקה," "ממשלה" ו"UK,"
"סטטיסטיקה," "ממשלה" ו"UK,"
11:12
which are three of people's least
favorite words in a URL.
favorite words in a URL.
231
660429
3242
שהן שלוש מהמילים הכי פחות אהודות ב-URL.
11:15
And the amazing thing about this
was that the website came down
was that the website came down
232
663695
3985
והדבר המדהים בנוגע לזה היה שהאתר ירד
11:19
at quarter to 10 at night,
233
667704
2093
ברבע ל 10 בערב,
11:21
because people were actually
engaging with this data
engaging with this data
234
669821
3211
בגלל שאנשים למעשה התחברו למידע
11:25
of their own free will,
235
673056
1539
מרצונם החופשי,
11:26
using their own personal time.
236
674619
2035
בשימוש בזמן האישי שלהם.
11:28
I was very interested to see
237
676678
2487
מאוד התענייתי לראות
11:31
that we got something like
a quarter of a million people
a quarter of a million people
238
679189
3713
שקיבלנו משהו כמו רבע מליון אנשים
11:34
playing the quiz within the space
of 48 hours of launching it.
of 48 hours of launching it.
239
682926
3272
שמשחקים בחידון תוך 48 שעות מעלייתו.
11:38
And it sparked an enormous discussion
online, on social media,
online, on social media,
240
686222
3927
והוא הצית דיון עצום ברשת, במדיה החברתית,
11:42
which was largely dominated
241
690173
2037
שנשלט בעיקר
11:44
by people having fun
with their misconceptions,
with their misconceptions,
242
692234
3993
של ידי אנשים שנהנים מהתפישות המוטעות שלהם,
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
שזה משהו שלא יכולתי לקוות לטוב ממנו,
11:51
in some respects.
244
699334
1160
בכמה מובנים.
11:52
I also liked the fact that people started
sending it to politicians.
sending it to politicians.
245
700518
3226
אהבתי גם את העובדה שאנשים התחילו
לשלוח אותו לפוליטיקאים.
לשלוח אותו לפוליטיקאים.
11:55
How well do you know the area
you claim to represent?
you claim to represent?
246
703768
2589
כמה טוב אתם מכירים
את האיזור שאתם טוענים שאתם מייצגים?
את האיזור שאתם טוענים שאתם מייצגים?
11:58
(Laughter)
247
706381
1162
(צחוק)
11:59
And then just to finish,
248
707567
1560
ואז רק כדי לסיים,
12:01
going back to the two kinds of people,
249
709992
2330
אם נחזור לשני סוגי האנשים,
12:04
I thought it would be
really interesting to see
really interesting to see
250
712346
2257
חשבתי שזה יהיה מאוד מעניין לראות
איך אנשים שטובים במספרים יצליחו בחידון.
איך אנשים שטובים במספרים יצליחו בחידון.
12:06
how people who are good with numbers
would do on this quiz.
would do on this quiz.
251
714627
2815
12:09
The national statistician
of England and Wales, John Pullinger,
of England and Wales, John Pullinger,
252
717466
3016
הסטטיסטיקאי הלאומי
של אנגליה וווילס, ג'ון פולינגר,
של אנגליה וווילס, ג'ון פולינגר,
הייתם מצפים שהוא יהיה די טוב.
12:12
you would expect he would be pretty good.
253
720506
2073
12:15
He got 44 for his own area.
254
723524
2449
הוא קיבל 44 לאיזור שלו.
12:17
(Laughter)
255
725997
2468
(צחוק)
12:20
Jeremy Paxman -- admittedly,
after a glass of wine -- 36.
after a glass of wine -- 36.
256
728489
4949
ג'רמי פקסמן -- אם אני אודה,
אחרי כוס יין -- 36.
אחרי כוס יין -- 36.
12:26
Even worse.
257
734051
1461
אפילו גרוע מזה.
12:27
It just shows you that the numbers
can inspire us all.
can inspire us all.
258
735536
3201
זה רק מראה לכם שהמספרים
יכולים לתת השראה לכולנו.
יכולים לתת השראה לכולנו.
12:30
They can surprise us all.
259
738761
1260
הם יכולים להפתיע את כולנו.
12:32
So very often, we talk about statistics
260
740045
2039
אז הרבה פעמים, אנחנו מדברים על סטטיסטיקה
כמדע של חוסר הביטחון.
כמדע של חוסר הביטחון.
12:34
as being the science of uncertainty.
261
742108
1962
12:36
My parting thought for today is:
262
744094
1782
מחשבת הפרידה שלי להיום היא:
12:37
actually, statistics is the science of us.
263
745900
3035
למעשה, סטטיסטיקה היא המדע שלנו.
12:40
And that's why we should
be fascinated by numbers.
be fascinated by numbers.
264
748959
2788
ולכן אנחנו צריכים להיות מוקסמים מהמספרים.
12:43
Thank you very much.
265
751771
1190
תודה רבה לכם.
12:44
(Applause)
266
752985
3777
(מחיאות כפיים)
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