ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com
TEDNYC

Mona Chalabi: 3 ways to spot a bad statistic

מונה חלבי: 3 דרכים לזהות סטטיסטיקה גרועה

Filmed:
1,888,599 views

לפעמים קשה לדעת על אילו סטטיסטיקות ניתן לסמוך. אבל אנחנו לא צריכים להתעלם מסטטיסטיקות לגמרי... במקום, אנחנו צריכים ללמוד להביט מאחוריהן. בהרצאה מלבבת ומצחיקה זו, עיתונאית המידע מונה חלבי חולקת טיפים יעילים לעזור לתשאל, לתרגם ובאמת להבין מה המספרים אומרים.
- Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers." Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Now, I'm going to be talkingשִׂיחָה
about statisticsסטָטִיסטִיקָה todayהיום.
0
884
2763
אני עומדת לדבר על סטטיסטיקה היום.
00:15
If that makesעושה you immediatelyמיד feel
a little bitbit waryזָהִיר, that's OK,
1
3671
3138
אם זה גורם לכם להרגיש
מעט מודאגים מיידית, זה בסדר,
00:18
that doesn't make you some
kindסוג of crazyמְטוּרָף conspiracyקֶשֶׁר theoristתֵאוֹרֵטִיקָן,
2
6833
2859
זה לא הופך אתכם
למעין משוגעי תיאוריות קוספירציה,
00:21
it makesעושה you skepticalסקֶפְּטִי.
3
9716
1296
זה עושה אתכם סקפטיים.
00:23
And when it comesבא to numbersמספרים,
especiallyבמיוחד now, you should be skepticalסקֶפְּטִי.
4
11036
3886
וכשזה מגיע למספרים, בעיקר עכשיו,
אתם צריכים להיות סקפטיים.
00:26
But you should alsoגַם be ableיכול to tell
whichאיזה numbersמספרים are reliableאָמִין
5
14946
3011
אבל אתם גם צריכים להיות מסוגלים
לדעת איזה מספרים אמינים
00:29
and whichאיזה onesיחידות aren'tלא.
6
17981
1160
ואלו לא.
00:31
So todayהיום I want to try to give you
some toolsכלים to be ableיכול to do that.
7
19165
3206
אז היום אני רוצה לנסות לתת לכם כמה כלים
כדי שתהיו מסוגלים לעשות את זה.
00:34
But before I do,
8
22395
1169
אבל לפני שאעשה זאת,
00:35
I just want to clarifyלהבהיר whichאיזה numbersמספרים
I'm talkingשִׂיחָה about here.
9
23588
2839
אני רק רוצה להבהיר
על איזה מספרים אני מדברת.
אני לא מדברת על טענות כמו,
00:38
I'm not talkingשִׂיחָה about claimsטוען like,
10
26451
1635
"9 מתוך 10 נשים ממליצות
על קרם נגד קמטים הזה."
00:40
"9 out of 10 womenנשים recommendלְהַמלִיץ
this anti-agingנוגד הזדקנות creamקרם."
11
28110
2449
אני חושבת שהרבה מאיתנו
תמיד מגלגלים את עינינו על מספרים כאלה.
00:42
I think a lot of us always
rollגָלִיל our eyesעיניים at numbersמספרים like that.
12
30583
2972
מה ששונה עכשיו זה
שאנשים לא מאמינים לסטטיסטיקות כמו,
00:45
What's differentשונה now is people
are questioningתִשׁאוּל statisticsסטָטִיסטִיקָה like,
13
33579
2984
"רמת האבטלה בארצות הברית
היא חמישה אחוזים."
00:48
"The US unemploymentאַבטָלָה
rateציון is fiveחָמֵשׁ percentאָחוּז."
14
36587
2014
מה שעושה את הטענה הזו שונה
זה שהיא לא מגיעה מחברה פרטית,
00:50
What makesעושה this claimתְבִיעָה differentשונה is
it doesn't come from a privateפְּרָטִי companyחֶברָה,
15
38625
3516
היא מגיעה מהממשלה.
00:54
it comesבא from the governmentמֶמְשָׁלָה.
16
42165
1388
בערך 4 מתוך 10 אמריקאים
לא מאמינים למידע כלכלי
00:55
About 4 out of 10 Americansאמריקאים
distrustחוסר אמון the economicכַּלְכָּלִי dataנתונים
17
43577
3336
00:58
that getsמקבל reportedדיווח by governmentמֶמְשָׁלָה.
18
46937
1573
שמדווח על ידי הממשל.
01:00
Amongבין supportersתומכים of Presidentנָשִׂיא Trumpחֶברְמַן
it's even higherגבוה יותר;
19
48534
2491
אצל תומכים של הנשיא טראמפ
זה אפילו גבוה יותר;
זה בערך 7 מתוך 10.
01:03
it's about 7 out of 10.
20
51049
1633
01:04
I don't need to tell anyoneכֹּל אֶחָד here
21
52706
1804
אני לא צריכה לספר לכם פה
01:06
that there are a lot of dividingחלוקה linesקווים
in our societyחֶברָה right now,
22
54534
3011
שיש הרבה יותר קווים מפרידים
בחברה שלנו עכשיו,
והרבה מהם מתחילים להיות הגיוניים,
01:09
and a lot of them startהַתחָלָה to make senseלָחוּשׁ,
23
57569
1825
ברגע שאתם מבינים את היחסים של האנשים
עם מספרים ממשלתיים.
01:11
onceפַּעַם you understandמבין people'sשל אנשים relationshipsיחסים
with these governmentמֶמְשָׁלָה numbersמספרים.
24
59418
3687
01:15
On the one handיד, there are those who say
these statisticsסטָטִיסטִיקָה are crucialמַכרִיעַ,
25
63129
3336
מצד אחד, יש את אלה שאומרים
שסטטיסטיקות הן חיוניות,
01:18
that we need them to make senseלָחוּשׁ
of societyחֶברָה as a wholeכֹּל
26
66489
2630
שאנחנו צריכים אותן כדי להבין
את החברה שלנו ככלל
01:21
in orderלהזמין to moveמהלך \ לזוז \ לעבור beyondמעבר
emotionalרִגשִׁי anecdotesאנקדוטות
27
69143
2164
כדי לעבור מעבר לאנקדוטות רגשיות
01:23
and measureלִמְדוֹד progressהתקדמות in a subjectiveסובייקטיבית way.
28
71331
2410
ולמדוד התקדמות בדרך סובייקטיבית.
01:25
And then there are the othersאחרים,
29
73765
1467
ואז יש את האחרים,
01:27
who say that these statisticsסטָטִיסטִיקָה are elitistאליטיסטית,
30
75256
2156
שאומרים שהסטטיסטיקות הן אליטיסטיות,
01:29
maybe even riggedמְבוּיָם;
31
77436
1208
אולי אפילו מוטות;
01:30
they don't make senseלָחוּשׁ
and they don't really reflectמשקף
32
78668
2394
הן לא הגיוניות והן לא באמת משקפות
מה שקורה בחיי היומיום של אנשים.
01:33
what's happeningמתרחש
in people'sשל אנשים everydayכל יום livesחיים.
33
81086
2296
01:35
It kindסוג of feelsמרגיש like that secondשְׁנִיָה groupקְבוּצָה
is winningלנצח the argumentטַעֲנָה right now.
34
83406
3487
זה קצת מרגיש כאילו הקבוצה השניה
זוכה בטיעונים עכשיו.
01:38
We're livingחַי in a worldעוֹלָם
of alternativeחֲלוּפָה factsעובדות,
35
86917
2108
אנחנו חיים בעולם של עובדות אלטרנטיביות,
01:41
where people don't find statisticsסטָטִיסטִיקָה
this kindסוג of commonמשותף groundקרקע, אדמה,
36
89049
2935
שבו אנשים לא רואים בסטטיסטיקה
כסוג של מכנה משותף,
01:44
this startingהחל pointנְקוּדָה for debateעימות.
37
92008
1636
כנקודת ההתחלה הזו לויכוח.
01:45
This is a problemבְּעָיָה.
38
93668
1286
זו בעיה.
01:46
There are actuallyלמעשה
movesמהלכים in the US right now
39
94978
2067
יש למעשה תנועות בארצות הברית עכשיו
01:49
to get ridלְשַׁחְרֵר of some governmentמֶמְשָׁלָה
statisticsסטָטִיסטִיקָה altogetherלְגַמרֵי.
40
97069
2861
כדי להיפטר לגמרי מכמה סטטיסטיקות ממשלתיות.
01:51
Right now there's a billשטר כסף in congressקוֹנגרֶס
about measuringמדידה racialגִזעִי inequalityאי שיוויון.
41
99954
3387
ממש עכשיו יש הצעת חוק בקונגרס
בנוגע למדידת חוסר שוויון גזעני.
01:55
The draftטְיוּטָה lawחוֹק saysאומר that governmentמֶמְשָׁלָה
moneyכֶּסֶף should not be used
42
103365
2801
הצעת החוק אומרת שכסף ממשלתי
לא צריך להיות בשימוש
01:58
to collectלאסוף dataנתונים on racialגִזעִי segregationהַפרָדָה.
43
106190
1902
בשביל לאסוף מידע על הפרדה גזעית.
02:00
This is a totalסה"כ disasterאסון.
44
108116
1885
זה אסון מוחלט.
02:02
If we don't have this dataנתונים,
45
110025
1748
אם אין לנו מידע,
02:03
how can we observeלצפות discriminationאַפלָיָה,
46
111797
1778
איך אנחנו יכולים לראות אפליה,
02:05
let aloneלבד fixלתקן it?
47
113599
1278
שלא לדבר על לתקן אותה?
02:06
In other wordsמילים:
48
114901
1188
במילים אחרות:
02:08
How can a governmentמֶמְשָׁלָה createלִיצוֹר fairהוֹגֶן policiesמדיניות
49
116113
2059
איך ממשל יכול לייצר מדיניות הוגנת
02:10
if they can't measureלִמְדוֹד
currentנוֹכְחִי levelsרמות of unfairnessחוסר הגינות?
50
118196
2771
אם הם לא יכולים למדוד
רמות נוכחיות של חוסר הוגנות?
02:12
This isn't just about discriminationאַפלָיָה,
51
120991
1794
זה לא רק נוגע לאפליה,
זה הכל -- חשבו על זה.
02:14
it's everything -- think about it.
52
122809
1670
איך אנחנו יכולים לחוקק
בנוגע לבריאות
02:16
How can we legislateלְחוֹקֵק on healthבְּרִיאוּת careלְטַפֵּל
53
124503
1690
אם אין לנו מידע טוב על בריאות ועוני?
02:18
if we don't have good dataנתונים
on healthבְּרִיאוּת or povertyעוני?
54
126217
2271
איך יכול להיות לנו דיון ציבורי על הגירה
02:20
How can we have publicפּוּמְבֵּי debateעימות
about immigrationעלייה
55
128512
2198
אם אנחנו לא יכולים לפחות להסכים
02:22
if we can't at leastהכי פחות agreeלְהַסכִּים
56
130734
1250
על כמה אנשים נכנסים ויוצאים מהמדינה?
02:24
on how manyרב people are enteringכניסה
and leavingעֲזִיבָה the countryמדינה?
57
132008
2643
סטטיסטיקות מגיעות מהמדינה;
משם הן קיבלו את שמן.
02:26
Statisticsסטָטִיסטִיקָה come from the stateמדינה;
that's where they got theirשֶׁלָהֶם nameשֵׁם.
58
134675
3058
הנקודה היתה למדוד טוב יותר את האוכלוסיה
02:29
The pointנְקוּדָה was to better
measureלִמְדוֹד the populationאוּכְלוֹסִיָה
59
137757
2157
כדי לשרת אותה טוב יותר.
02:31
in orderלהזמין to better serveלְשָׁרֵת it.
60
139938
1357
אז אנחנו צריכים
את המספרים הממשלתיים האלה,
02:33
So we need these governmentמֶמְשָׁלָה numbersמספרים,
61
141319
1725
02:35
but we alsoגַם have to moveמהלך \ לזוז \ לעבור
beyondמעבר eitherאוֹ blindlyבעיוורון acceptingלקבל
62
143068
2647
אבל אנחנו גם צריכים לנוע מעבר לקבלה עיוורת
או דחייה עיוורת שלהם.
02:37
or blindlyבעיוורון rejectingדוחה them.
63
145739
1268
אנחנו צריכים ללמוד את הכישורים
להיות מסוגלים לזהות סטטיסטיקות גרועות.
02:39
We need to learnלִלמוֹד the skillsמיומנויות
to be ableיכול to spotלְזַהוֹת badרַע statisticsסטָטִיסטִיקָה.
64
147031
2997
02:42
I startedהתחיל to learnלִלמוֹד some of these
65
150052
1528
התחלתי ללמוד כמה מאלה
כשעבדתי במחלקת הסטטיסטיקה
02:43
when I was workingעובד
in a statisticalסטָטִיסטִי departmentמַחלָקָה
66
151604
2166
שהיא חלק מהאומות המאוחדות.
02:45
that's partחֵלֶק of the Unitedמאוחד Nationsהאומות.
67
153794
1643
העבודה שלנו היתה לגלות
כמה עיראקים הוצאו בכוח מבתיהם
02:47
Our jobעבודה was to find out how manyרב Iraqisעיראקים
had been forcedכָּפוּי from theirשֶׁלָהֶם homesבתים
68
155461
3406
כתוצאה מהמלחמה,
02:50
as a resultתוֹצָאָה of the warמִלחָמָה,
69
158891
1158
ומה הם צריכים.
02:52
and what they neededנָחוּץ.
70
160073
1158
זו היתה עבודה באמת חשובה,
אבל היא גם היתה ממש קשה.
02:53
It was really importantחָשׁוּב work,
but it was alsoגַם incrediblyבצורה מדהימה difficultקָשֶׁה.
71
161255
3178
02:56
Everyכֹּל singleיחיד day, we were makingהֲכָנָה decisionsהחלטות
72
164457
2018
כל יום, עשינו החלטות
02:58
that affectedמושפעים the accuracyדיוק
of our numbersמספרים --
73
166499
2157
שהשפיעו על הדיוק של המספרים שלנו --
03:00
decisionsהחלטות like whichאיזה partsחלקים
of the countryמדינה we should go to,
74
168680
2744
החלטות כמו לאיזה חלקים של המדינה
אנחנו צריכים ללכת,
03:03
who we should speakלְדַבֵּר to,
75
171448
1156
עם מי צריך לדבר,
03:04
whichאיזה questionsשאלות we should askלִשְׁאוֹל.
76
172628
1568
איזה שאלות אנחנו צריכים לשאול.
03:06
And I startedהתחיל to feel
really disillusionedמאוכזב with our work,
77
174220
2680
והתחלתי להרגיש באמת באשליה מהעבודה שלנו,
03:08
because we thought we were doing
a really good jobעבודה,
78
176924
2518
בגלל שחשבנו שעשינו עבודה ממש טובה,
03:11
but the one groupקְבוּצָה of people
who could really tell us were the Iraqisעיראקים,
79
179466
3278
אבל הקבוצה היחידה של האנשים
שבאמת יכלה לספר לנו היתה העיראקים,
ורק לעיתים רחוקות הם קיבלו את ההזדמנות
לגלות את האנליזה שלנו, שלא לדבר על לפקפק.
03:14
and they rarelyלעתים רחוקות got the chanceהִזדַמְנוּת to find
our analysisאָנָלִיזָה, let aloneלבד questionשְׁאֵלָה it.
80
182768
3540
אז התחלתי להרגיש ממש נחושה
03:18
So I startedהתחיל to feel really determinedנחוש בדעתו
81
186332
1831
03:20
that the one way to make
numbersמספרים more accurateמְדוּיָק
82
188187
2311
שהדרך היחידה לעשות
את המספרים יותר מדוייקים
03:22
is to have as manyרב people as possibleאפשרי
be ableיכול to questionשְׁאֵלָה them.
83
190522
3053
היא שכמה שיותר אנשים
יהיו מסוגלים לפקפק בהם.
03:25
So I becameהפכתי a dataנתונים journalistעִתוֹנָאִי.
84
193599
1434
אז הפכתי לעיתונאית מידע.
03:27
My jobעבודה is findingמִמצָא these dataנתונים setsסטים
and sharingשיתוף them with the publicפּוּמְבֵּי.
85
195057
3904
העבודה שלי היא לגלות את מערכי המידע האלה
ולחלוק אותם עם הציבור.
כולם יכולים לעשות את זה,
אתם לא חייבים להיות גיקים או חנונים.
03:30
Anyoneכֹּל אֶחָד can do this,
you don't have to be a geekחנון or a nerdחנון.
86
198985
3173
אתם יכולים להתעלם מהמילים האלו;
הם בשימוש על ידי אנשים
03:34
You can ignoreלהתעלם those wordsמילים;
they're used by people
87
202182
2355
שמנסים להגיד שהם חכמים
בעודם מעמידים פנים שהם צנועים.
03:36
tryingמנסה to say they're smartלִכאוֹב
while pretendingמעמיד פנים they're humbleצנוע.
88
204561
2822
ממש כל אחד יכול לעשות את זה.
03:39
Absolutelyבהחלט anyoneכֹּל אֶחָד can do this.
89
207407
1589
03:41
I want to give you guys threeשְׁלוֹשָׁה questionsשאלות
90
209020
2067
אני רוצה לשאול אתכם שלוש שאלות
03:43
that will help you be ableיכול to spotלְזַהוֹת
some badרַע statisticsסטָטִיסטִיקָה.
91
211111
3005
שיעזרו לכם להיות מסוגלים לזהות
כמה סטטיסטיקות גרועות.
03:46
So, questionשְׁאֵלָה numberמספר one
is: Can you see uncertaintyחוסר ודאות?
92
214140
3507
אז, שאלה מספר אחת היא
האם אתם יכולים לראות חוסר וודאות?
03:49
One of things that's really changedהשתנה
people'sשל אנשים relationshipמערכת יחסים with numbersמספרים,
93
217671
3364
אחד הדברים שבאמת שינו
את היחסים של אנשים עם מספרים,
ואפילו את האמון שלהם בתקשורת,
03:53
and even theirשֶׁלָהֶם trustאמון in the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת,
94
221059
1641
03:54
has been the use of politicalפּוֹלִיטִי pollsסקרים.
95
222724
2258
היו השימוש בסקרים פוליטיים.
03:57
I personallyאישית have a lot of issuesנושאים
with politicalפּוֹלִיטִי pollsסקרים
96
225006
2538
לי אישית יש הרבה בעיות עם סקרים פוליטיים
03:59
because I think the roleתַפְקִיד of journalistsעיתונאים
is actuallyלמעשה to reportלהגיש תלונה the factsעובדות
97
227568
3376
בגלל שאני חושבת שהתפקיד של עיתונאים
הוא למעשה לדווח על העובדות
04:02
and not attemptלְנַסוֹת to predictלַחֲזוֹת them,
98
230968
1553
ולא לנסות לחזות אותן,
04:04
especiallyבמיוחד when those predictionsתחזיות
can actuallyלמעשה damageנֵזֶק democracyדֵמוֹקרָטִיָה
99
232545
2996
בעיקר כשהתחזיות האלו יכולות למעשה
לפגוע בדמוקרטיה על ידי סימון אנשים:
04:07
by signalingאיתות to people:
don't botherלְהטרִיד to voteהַצבָּעָה for that guy,
100
235565
2732
אל תטרחו להצביע לאיש הזה,
אין לו סיכוי.
04:10
he doesn't have a chanceהִזדַמְנוּת.
101
238321
1205
הבה נניח את זה בצד בינתיים
ונדבר על הדיוק של המאמץ הזה.
04:11
Let's setמַעֲרֶכֶת that asideבַּצַד for now and talk
about the accuracyדיוק of this endeavorמַאֲמָץ.
102
239550
3654
בהתבסס על בחירות ארציות
באנגליה, איטליה, ישראל
04:15
Basedמבוסס on nationalלאומי electionsבחירות
in the UKבְּרִיטַנִיָה, Italyאִיטַלִיָה, Israelישראל
103
243228
4608
04:19
and of courseקוּרס, the mostרוב recentלאחרונה
US presidentialנְשִׂיאוּתִי electionבְּחִירָה,
104
247860
2764
וכמובן, הבחירות האחרונות בארצות הברית,
04:22
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני pollsסקרים to predictלַחֲזוֹת electoralהבחירות outcomesתוצאות
105
250648
2137
שימוש בסקרים כדי לחזות את תוצאות הבחירות
04:24
is about as accurateמְדוּיָק as usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני the moonירח
to predictלַחֲזוֹת hospitalבית חולים admissionsקבלה.
106
252809
3812
מדויק בערך כמו שימוש בירח
כדי לחזות אשפוז בבתי חולים.
04:28
No, seriouslyברצינות, I used actualמַמָשִׁי dataנתונים
from an academicאקדמי studyלימוד to drawלצייר this.
107
256645
4200
לא, באמת, השתמשתי במידע אמיתי
ממחקר אקדמי כדי לצייר את זה.
04:32
There are a lot of reasonsסיבות why
pollingהסקרים has becomeהפכו so inaccurateלֹא מְדוּיָק.
108
260869
3727
יש הרבה סיבות למה סקרים הפכו ללא מדוייקים.
04:36
Our societiesחברות have becomeהפכו really diverseמְגוּוָן,
109
264620
1970
החברות שלנו הפכו לבאמת מגוונות,
מה שגורם לקושי לסוקרים
לקבל דוגמה באמת מייצגת
04:38
whichאיזה makesעושה it difficultקָשֶׁה for pollstersהסקרים
to get a really niceנֶחְמָד representativeנציג sampleלִטעוֹם
110
266614
3821
04:42
of the populationאוּכְלוֹסִיָה for theirשֶׁלָהֶם pollsסקרים.
111
270459
1627
של האוכלוסיה עבור הסקרים שלהם.
04:44
People are really reluctantמסרב to answerתשובה
theirשֶׁלָהֶם phonesטלפונים to pollstersהסקרים,
112
272110
3006
אנשים באמת נמנעים מלענות בטלפון לסוקרים,
04:47
and alsoגַם, shockinglyמזעזע enoughמספיק,
people mightאולי lieשקר.
113
275140
2276
וגם, למרבה ההפתעה, אנשים יכולים לשקר.
04:49
But you wouldn'tלא necessarilyבהכרח
know that to look at the mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת.
114
277440
2811
אבל לא בהכרח תדעו זאת אם תביטו בתקשורת.
04:52
For one thing, the probabilityהִסתַבְּרוּת
of a Hillaryהילארי Clintonקלינטון winלנצח
115
280275
2761
ראשית, ההסתברות שהילרי קלינטון תנצח
04:55
was communicatedתקשר with decimalעֶשׂרוֹנִי placesמקומות.
116
283060
2791
תוקשרה עם נקודות עשרוניות.
04:57
We don't use decimalעֶשׂרוֹנִי placesמקומות
to describeלְתַאֵר the temperatureטֶמפֶּרָטוּרָה.
117
285875
2621
אנחנו לא משתמשים בנקודות עשרוניות
כדי לתאר את הטמפרטורה.
05:00
How on earthכדור הארץ can predictingניבוי the behaviorהִתְנַהֲגוּת
of 230 millionמִילִיוֹן votersהבוחרים in this countryמדינה
118
288520
4228
איך לעזאזל תחזית ההתנהגות
של 230 מליון בוחרים במדינה
05:04
be that preciseמְדוּיָק?
119
292772
1829
יכולה להיות כל כך מדוייקת?
05:06
And then there were those sleekלְהַחלִיק chartsתרשימים.
120
294625
2002
ואז יש את הגרפים היפים האלה.
05:08
See, a lot of dataנתונים visualizationsחזותיים
will overstateלְהַפְרִיז certaintyוַדָאוּת, and it worksעובד --
121
296651
3973
הבינו, הרבה מצורות הצגת מידע
מפריזות ב-וודאות, וזה עובד --
05:12
these chartsתרשימים can numbחסר תחושה
our brainsמוֹחַ to criticismביקורת.
122
300648
2620
הטבלאות האלו יכולות להקהות
את המוחות שלנו לביקורת.
05:15
When you hearלִשְׁמוֹעַ a statisticסטטיסטי,
you mightאולי feel skepticalסקֶפְּטִי.
123
303292
2558
כשאתם שומעים סטטיסטיקה,
אתם אולי מרגישים סקפטיים.
ברגע שזה קבור בגרף,
05:17
As soonבקרוב as it's buriedקבור in a chartטבלה,
124
305874
1635
זה מרגיש כמו סוג של מדע אובייקטיבי,
05:19
it feelsמרגיש like some kindסוג
of objectiveמַטָרָה scienceמַדָע,
125
307533
2129
וזה לא.
05:21
and it's not.
126
309686
1249
05:22
So I was tryingמנסה to find waysדרכים
to better communicateלתקשר this to people,
127
310959
3103
אז ניסיתי לגלות דרכים
לתקשר את זה לאנשים טוב יותר,
כדי להראות לאנשים
את חוסר הוודאות במספרים שלנו.
05:26
to showלְהַצִיג people the uncertaintyחוסר ודאות
in our numbersמספרים.
128
314086
2504
מה שעשיתי היה להתחיל לקחת
מאגרי נתונים אמיתיים,
05:28
What I did was I startedהתחיל takingלְקִיחָה
realאמיתי dataנתונים setsסטים,
129
316614
2246
05:30
and turningחֲרִיטָה them into
hand-drawnמצוירת ביד visualizationsחזותיים,
130
318884
2652
ולהפוך אותם לתצוגות מידע המצויירות ידנית,
05:33
so that people can see
how impreciseלא מדויק the dataנתונים is;
131
321560
2672
כך שאנשים יוכלו לראות
כמה לא מדוייק המידע;
כך שאנשים יכולים לראות שאדם עשה את זה,
05:36
so people can see that a humanבן אנוש did this,
132
324256
1996
אדם מצא את המידע והראה אותו.
05:38
a humanבן אנוש foundמצאתי the dataנתונים and visualizedדמיינו it.
133
326276
1972
05:40
For exampleדוגמא, insteadבמקום זאת
of findingמִמצָא out the probabilityהִסתַבְּרוּת
134
328272
2672
לדוגמה, במקום לגלות את ההסתברות
05:42
of gettingמקבל the fluשַׁפַעַת in any givenנָתוּן monthחוֹדֶשׁ,
135
330968
2126
של לקבל שפעת בכל חודש מסויים,
05:45
you can see the roughמְחוּספָּס
distributionהפצה of fluשַׁפַעַת seasonעונה.
136
333118
2792
אתם יכולים לראות
את ההתפלגות הגסה של עונות השפעת.
זה --
05:47
This is --
137
335934
1167
(צחוק)
05:49
(Laughterצחוק)
138
337125
1018
תמונה גרועה להראות בפברואר.
05:50
a badרַע shotבְּעִיטָה to showלְהַצִיג in Februaryפברואר.
139
338167
1486
אבל זה גם הצגת מידע יותר אחראית,
05:51
But it's alsoגַם more responsibleאחראי
dataנתונים visualizationרְאִיָה,
140
339677
2455
בגלל שאם הייתם מראים
את ההסתברויות המדוייקות,
05:54
because if you were to showלְהַצִיג
the exactמְדוּיָק probabilitiesהסתברויות,
141
342156
2455
אולי זה יעודד אנשים לקבל חיסונים לשפעת
בזמן הלא נכון.
05:56
maybe that would encourageלְעוֹדֵד
people to get theirשֶׁלָהֶם fluשַׁפַעַת jabsצנצנות
142
344635
2592
05:59
at the wrongלא בסדר time.
143
347251
1456
הנקודה של הקווים הרעועים האלה
06:01
The pointנְקוּדָה of these shakyרָעוּעַ linesקווים
144
349163
1693
היא שאנשים יזכרו את חוסר הדיוקים האלה,
06:02
is so that people rememberלִזכּוֹר
these imprecisionsאי-ודאות,
145
350880
2911
אבל גם שהם לא בהכרח ילכו עם מספר מסויים,
06:05
but alsoגַם so they don't necessarilyבהכרח
walkלָלֶכֶת away with a specificספֵּצִיפִי numberמספר,
146
353815
3227
אבל הם יכולים לזכור עובדות חשובות.
06:09
but they can rememberלִזכּוֹר importantחָשׁוּב factsעובדות.
147
357066
1866
עובדות כמו חוסר צדק וחוסר שוויון
משאירים סימן גדול על החיים שלנו.
06:10
Factsעובדות like injusticeאי צדק and inequalityאי שיוויון
leaveלעזוב a hugeעָצוּם markסימן on our livesחיים.
148
358956
4024
06:15
Factsעובדות like Blackשָׁחוֹר Americansאמריקאים and Nativeיָלִיד
Americansאמריקאים have shorterקצר יותר life expectanciesציפיות
149
363004
4189
עובדות כמו שלאמריקאים שחורים
ולאמריקאים ילידים יש תוחלת חיים קצרה יותר
06:19
than those of other racesמירוצים,
150
367217
1400
מאלו מגזעים אחרים,
06:20
and that isn't changingמִשְׁתַנֶה anytimeבכל עת soonבקרוב.
151
368641
2138
וזה לא ישתנה בקרוב.
06:22
Factsעובדות like prisonersאסירים in the US
can be keptשמר in solitaryבּוֹדֵד confinementכליאה cellsתאים
152
370803
3901
עובדות כמו שאסירים בארצות הברית
יכולים להיות מוחזקים בתאי בידוד
שקטנים יותר מגודל של מקום חניה ממוצע.
06:26
that are smallerקטן יותר than the sizeגודל
of an averageמְמוּצָע parkingחֲנָיָה spaceמֶרחָב.
153
374728
3342
06:30
The pointנְקוּדָה of these visualizationsחזותיים
is alsoגַם to remindלְהַזכִּיר people
154
378535
3335
הנקודה של ההדגמות האלה
היא גם להזכיר לאנשים
06:33
of some really importantחָשׁוּב
statisticalסטָטִיסטִי conceptsמושגים,
155
381894
2350
כמה חשובים רעיונות סטטיסטים,
06:36
conceptsמושגים like averagesממוצעים.
156
384268
1636
רעיונות כמו ממוצעים.
06:37
So let's say you hearלִשְׁמוֹעַ a claimתְבִיעָה like,
157
385928
1668
אז בואו נגיד שאתם שומעים טענה כמו,
06:39
"The averageמְמוּצָע swimmingשחייה poolבריכה in the US
containsמכיל 6.23 fecalצואה accidentsתאונות."
158
387620
4434
"בריכת השחיה הממוצעת בארצות הברית
מכילה 6.23 תאונות צואתיות."
06:44
That doesn't mean everyכֹּל singleיחיד
swimmingשחייה poolבריכה in the countryמדינה
159
392078
2797
זה לא אומר שכל בריכה במדינה
מכילה 6.23 צואות.
06:46
containsמכיל exactlyבְּדִיוּק 6.23 turdsחרא.
160
394899
2194
אז כדי להראות את זה,
06:49
So in orderלהזמין to showלְהַצִיג that,
161
397117
1417
06:50
I wentהלך back to the originalמְקוֹרִי dataנתונים,
whichאיזה comesבא from the CDCCDC,
162
398558
2841
חזרתי למידע המקורי,
שמגיע מהמרכז לשליטה במחלות,
06:53
who surveyedנסקרו 47 swimmingשחייה facilitiesמתקנים.
163
401423
2065
שסקר 47 מתקנים של בריכות שחיה.
06:55
And I just spentמוּתַשׁ one eveningעֶרֶב
redistributingמחלק מחדש poopקקי.
164
403512
2391
וביליתי רק ערב אחד בלפזר מחדש קקי.
06:57
So you can kindסוג of see
how misleadingמַטעֶה averagesממוצעים can be.
165
405927
2682
אז אתם יכולים לראות
כמה מטעה הממוצע הזה יכול להיות.
07:00
(Laughterצחוק)
166
408633
1282
(צחוק)
07:01
OK, so the secondשְׁנִיָה questionשְׁאֵלָה
that you guys should be askingשואל yourselvesעַצמְכֶם
167
409939
3901
אוקיי, אז השאלה השניה
שאתם צריכים לשאול את עצמכם
לזהות מספרים גרועים היא:
07:05
to spotלְזַהוֹת badרַע numbersמספרים is:
168
413864
1501
07:07
Can I see myselfעצמי in the dataנתונים?
169
415389
1967
האם אני יכול למצוא את עצמי במידע?
07:09
This questionשְׁאֵלָה is alsoגַם
about averagesממוצעים in a way,
170
417380
2913
השאלה הזו נוגעת גם לממוצעים בדרך מסויימת,
07:12
because partחֵלֶק of the reasonסיבה
why people are so frustratedמְתוּסכָּל
171
420317
2605
בגלל שחלק מהסיבה שאנשים כל כך מתוסכלים
מהסטטיסטיקות הארציות האלו,
07:14
with these nationalלאומי statisticsסטָטִיסטִיקָה,
172
422946
1495
היא שהן לא באמת מספרות
את הסיפור של מי מנצח ומי מפסיד
07:16
is they don't really tell the storyכַּתָבָה
of who'sמי זה winningלנצח and who'sמי זה losingלאבד
173
424465
3273
ממדיניות לאומית.
07:19
from nationalלאומי policyמְדִינִיוּת.
174
427762
1156
זה קל להבין למה אנשים מתוסכלים
מממוצעים עולמיים
07:20
It's easyקַל to understandמבין why people
are frustratedמְתוּסכָּל with globalגלוֹבָּלִי averagesממוצעים
175
428942
3318
כשהם לא מתאימים לחוויות האישיות שלהם.
07:24
when they don't matchהתאמה up
with theirשֶׁלָהֶם personalאישי experiencesחוויות.
176
432284
2679
רציתי להראות לאנשים את הדרך
שמידע מתייחס לחיים היום יומיים שלהם.
07:26
I wanted to showלְהַצִיג people the way
dataנתונים relatesמספרת to theirשֶׁלָהֶם everydayכל יום livesחיים.
177
434987
3263
התחלתי את טור הייעוץ הזה
שנקרא "מונה היקרה,"
07:30
I startedהתחיל this adviceעֵצָה columnטור
calledשקוראים לו "Dearיָקָר Monaמונה,"
178
438274
2246
שם אנשים יכתבו לי שאלות ודאגות
07:32
where people would writeלִכתוֹב to me
with questionsשאלות and concernsחששות
179
440544
2726
והייתי מנסה לענות להם עם מידע.
07:35
and I'd try to answerתשובה them with dataנתונים.
180
443294
1784
אנשים שאלו אותי כל דבר.
07:37
People askedשאל me anything.
181
445102
1200
שאלות כמו, "האם זה נורמלי
לישון במיטה נפרדת מאשתי?"
07:38
questionsשאלות like, "Is it normalנוֹרמָלִי to sleepלִישׁוֹן
in a separateנפרד bedמיטה to my wifeאישה?"
182
446326
3261
"האם אנשים מתחרטים
על כתובות הקעקע שלהם?"
07:41
"Do people regretחֲרָטָה theirשֶׁלָהֶם tattoosקעקועים?"
183
449611
1591
"מה זה אומר למות מסיבות טבעיות?"
07:43
"What does it mean to dieלָמוּת
of naturalטִבעִי causesגורם ל?"
184
451226
2164
07:45
All of these questionsשאלות are great,
because they make you think
185
453414
2966
כל השאלות האלו מעולות,
בגלל שהן גורמות לכם לחשוב
על דרכים למצוא ולתקשר את המספרים האלה.
07:48
about waysדרכים to find
and communicateלתקשר these numbersמספרים.
186
456404
2336
אם מישהו שואל אתכם,
"כמה פיפי זה הרבה פיפי?"
07:50
If someoneמִישֶׁהוּ asksשואל you,
"How much peeלְהַשְׁתִין is a lot of peeלְהַשְׁתִין?"
187
458764
2503
שזו שאלה שנשאלתי,
07:53
whichאיזה is a questionשְׁאֵלָה that I got askedשאל,
188
461291
2458
07:55
you really want to make sure
that the visualizationרְאִיָה makesעושה senseלָחוּשׁ
189
463773
2980
אתם באמת רוצים לדאוג
שהויזואליזציה תהיה הגיונית
לכמה שיותר אנשים שאפשר.
07:58
to as manyרב people as possibleאפשרי.
190
466777
1747
המספרים האלה כן זמינים.
08:00
These numbersמספרים aren'tלא unavailableאינו זמין.
191
468548
1575
08:02
Sometimesלִפְעָמִים they're just buriedקבור
in the appendixנִספָּח of an academicאקדמי studyלימוד.
192
470147
3507
לפעמים הם סתם קבורים בנספח של מחקר אקדמי.
08:05
And they're certainlyבְּהֶחלֵט not inscrutableבלתי ניתנת לזיהוי;
193
473678
1839
והם בהחלט לא בלתי מובנים;
אם אתם באמת רוצים לבחון
את המספרים האלה על כמות השתן,
08:07
if you really wanted to testמִבְחָן
these numbersמספרים on urinationהַטָלַת שֶׁתֶן volumeכֶּרֶך,
194
475541
2975
אתם יכולים לקחת בקבוק ולנסות בעצמכם.
08:10
you could grabלִתְפּוֹס a bottleבקבוק
and try it for yourselfעַצמְךָ.
195
478540
2257
(צחוק)
08:12
(Laughterצחוק)
196
480821
1008
הנקודה של זה היא לא בהכרח שכל מאגר נתונים
חייב להיות קשור ספציפית אליכם.
08:13
The pointנְקוּדָה of this isn't necessarilyבהכרח
197
481853
1694
08:15
that everyכֹּל singleיחיד dataנתונים setמַעֲרֶכֶת
has to relateמתייחס specificallyבאופן ספציפי to you.
198
483571
2877
אני מתעניינת לכמה נשים בצרפת נתנו קנסות
08:18
I'm interestedמעוניין in how manyרב womenנשים
were issuedהפיקו finesקנסות in Franceצָרְפַת
199
486472
2880
על לבישת רעלה, או ניקאב,
08:21
for wearingלובש the faceפָּנִים veilצָעִיף, or the niqabניקאב,
200
489376
1959
אפילו אם אני לא חייה בצרפת
או לובשת כיסוי פנים.
08:23
even if I don't liveלחיות in Franceצָרְפַת
or wearלִלבּוֹשׁ the faceפָּנִים veilצָעִיף.
201
491359
2618
הנקודה של לשאול איך זה מתאים אליך
היא לקבל כמה שיותר הקשר.
08:26
The pointנְקוּדָה of askingשואל where you fitלְהַתְאִים in
is to get as much contextהֶקשֵׁר as possibleאפשרי.
202
494001
3835
זה מדבר על להסתכל מרחוק מנקודת מבט אחת,
08:29
So it's about zoomingזום out
from one dataנתונים pointנְקוּדָה,
203
497860
2191
08:32
like the unemploymentאַבטָלָה rateציון
is fiveחָמֵשׁ percentאָחוּז,
204
500075
2104
כמו שרמת האבטלה היא חמישה אחוזים,
ולראות איך היא משתנה עם הזמן,
08:34
and seeingרְאִיָה how it changesשינויים over time,
205
502203
1757
08:35
or seeingרְאִיָה how it changesשינויים
by educationalחינוכית statusסטָטוּס --
206
503984
2650
או לראות איך היא משתנה
על ידי סטטוס חינוכי --
08:38
this is why your parentsהורים always
wanted you to go to collegeמִכלָלָה --
207
506658
3104
זו הסיבה שההורים שלכם
תמיד רצו שתלכו למכללה --
08:41
or seeingרְאִיָה how it variesמשתנה by genderמִין.
208
509786
2032
או לראות כמה זה משתנה לפי מגדר.
08:43
Nowadaysכַּיוֹם, maleזָכָר unemploymentאַבטָלָה rateציון is higherגבוה יותר
209
511842
2127
היום, אבטלה גברית גבוהה יותר
מרמת האבטלה הנשית.
08:45
than the femaleנְקֵבָה unemploymentאַבטָלָה rateציון.
210
513993
1700
08:47
Up untilעד the earlyמוקדם '80s,
it was the other way around.
211
515717
2695
עד לתחילת שנות ה 80, זה היה הפוך.
זה סיפור על אחד השינויים הגדולים
08:50
This is a storyכַּתָבָה of one
of the biggestהגדול ביותר changesשינויים
212
518436
2117
שהתרחשו בחברה האמריקאית,
08:52
that's happenedקרה in Americanאֲמֶרִיקָאִי societyחֶברָה,
213
520577
1720
וזה הכל שם בתרשים,
ברגע שאתם מביטים מעבר לממוצעים.
08:54
and it's all there in that chartטבלה,
onceפַּעַם you look beyondמעבר the averagesממוצעים.
214
522321
3276
הצירים הם הכל;
08:57
The axesצירים are everything;
215
525621
1165
ברגע שאתם משנים את קנה המידה,
אתם יכולים לשנות את הסיפור.
08:58
onceפַּעַם you changeשינוי the scaleסוּלָם,
you can changeשינוי the storyכַּתָבָה.
216
526810
2669
אוקיי, אז השאלה השלישית והאחרונה
שאני רוצה שתחשבו עליה
09:01
OK, so the thirdשְׁלִישִׁי and finalסופי questionשְׁאֵלָה
that I want you guys to think about
217
529503
3380
כשאתם מביטים בסטטיסטיקה היא:
09:04
when you're looking at statisticsסטָטִיסטִיקָה is:
218
532907
1819
איך המידע נאסף?
09:06
How was the dataנתונים collectedשנאספו?
219
534750
1873
עד עכשיו, דיברתי רק על הדרך שמידע מתוקשר,
09:09
So farרָחוֹק, I've only talkedדיבר about the way
dataנתונים is communicatedתקשר,
220
537667
2939
אבל הדרך בה הוא נאסף
משנה באותה מידה.
09:12
but the way it's collectedשנאספו
mattersעניינים just as much.
221
540630
2276
אני יודעת שזה קשה,
09:14
I know this is toughקָשֶׁה,
222
542930
1167
בגלל שמתודולוגיות יכולות להיות אטומות
ולמעשה סוג של משעממות,
09:16
because methodologiesמתודולוגיות can be opaqueאָטוּם
and actuallyלמעשה kindסוג of boringמְשַׁעֲמֵם,
223
544121
3081
אבל יש כמה שלבים פשוטים
שאתם יכולים לעשות כדי לבדוק את זה.
09:19
but there are some simpleפָּשׁוּט stepsצעדים
you can take to checkלבדוק this.
224
547226
2873
אני אשתמש בדוגמה אחת אחרונה פה.
09:22
I'll use one last exampleדוגמא here.
225
550123
1839
סקר אחד גילה ש-41 אחוזים
מהמוסלמים במדינה תומכים בג'יהאד,
09:24
One pollמִשׁאָל foundמצאתי that 41 percentאָחוּז of Muslimsמוסלמים
in this countryמדינה supportתמיכה jihadג'יהאד,
226
552309
3887
09:28
whichאיזה is obviouslyמובן מאליו prettyיפה scaryמַפְחִיד,
227
556220
1525
שזה בברור די מפחיד,
09:29
and it was reportedדיווח everywhereבכל מקום in 2015.
228
557769
2642
וזה דווח בכל מקום ב-2015.
09:32
When I want to checkלבדוק a numberמספר like that,
229
560435
2615
כשאני רוצה לבדוק מספר כמו זה,
09:35
I'll startהַתחָלָה off by findingמִמצָא
the originalמְקוֹרִי questionnaireשְׁאֵלוֹן.
230
563074
2501
אני אתחיל בלמצוא את השאלון המקורי.
09:37
It turnsפונה out that journalistsעיתונאים
who reportedדיווח on that statisticסטטיסטי
231
565599
2926
מסתבר שעיתונאים שדיווחו
על הסטטיסטיקות האלה
09:40
ignoredהתעלם a questionשְׁאֵלָה
lowerנמוך יותר down on the surveyסֶקֶר
232
568549
2231
התעלמו משאלה במורד הסקר
09:42
that askedשאל respondentsהמשיבים
how they definedמוּגדָר "jihadג'יהאד."
233
570804
2346
ששאלה משיבים איך הם מגדירים "ג'יהאד."
09:45
And mostרוב of them definedמוּגדָר it as,
234
573174
1981
ורובם הגדירו אותו,
09:47
"Muslims'מוסלמים ' personalאישי, peacefulשָׁקֶט struggleמַאֲבָק
to be more religiousדָתִי."
235
575179
3942
כ"מאבק האישי הרגוע של 'מוסלמי'
להיות יותר דתי."
09:51
Only 16 percentאָחוּז definedמוּגדָר it as,
"violentאַלִים holyקָדוֹשׁ warמִלחָמָה againstמול unbelieversכופרים."
236
579145
4194
רק 16 אחוז הגדירו אותו
כ"מלחמה אלימה קדושה נגד לא מאמינים."
09:55
This is the really importantחָשׁוּב pointנְקוּדָה:
237
583363
2430
זו נקודה באמת חשובה:
09:57
basedמבוסס on those numbersמספרים,
it's totallyלְגַמרֵי possibleאפשרי
238
585817
2155
בהתבסס על המספרים האלה, זה לגמרי אפשרי
09:59
that no one in the surveyסֶקֶר
who definedמוּגדָר it as violentאַלִים holyקָדוֹשׁ warמִלחָמָה
239
587996
3105
שאף אחד בסקר שהגדיר אותו
כמלחמה קדושה אלימה
10:03
alsoגַם said they supportתמיכה it.
240
591125
1332
גם אמרו שהם תומכים בה.
10:04
Those two groupsקבוצות mightאולי not overlapחֲפִיפָה at all.
241
592481
2208
שתי הקבוצות האלה אולי לא חופפות בכלל.
10:07
It's alsoגַם worthשִׁוּוּי askingשואל
how the surveyסֶקֶר was carriedנשא out.
242
595122
2637
זה גם שווה לשאול איך הסקר נערך.
10:09
This was something calledשקוראים לו an opt-inלבחור ב pollמִשׁאָל,
243
597783
1998
זה היה משהו שנקרא סקר לפי בחירה,
מה שאומר שכל אחד היה יכול
למצוא אותו באינטרנט ולמלא אותו.
10:11
whichאיזה meansאומר anyoneכֹּל אֶחָד could have foundמצאתי it
on the internetאינטרנט and completedהושלמה it.
244
599805
3402
אין דרך לדעת אם האנשים האלה
אפילו מזדהים כמוסלמים.
10:15
There's no way of knowingיוֹדֵעַ
if those people even identifiedמזוהה as Muslimמוסלמי.
245
603231
3339
10:18
And finallyסוף כל סוף, there were 600
respondentsהמשיבים in that pollמִשׁאָל.
246
606594
2612
ולבסוף, יש 600 משיבים בסקר.
10:21
There are roughlyבְּעֵרֶך threeשְׁלוֹשָׁה millionמִילִיוֹן
Muslimsמוסלמים in this countryמדינה,
247
609230
2654
יש בערך שלושה מליון מוסלמים במדינה,
לפי מרכז המחקר פיו.
10:23
accordingלפי to Pewמוֹשָׁב Researchמחקר Centerמֶרְכָּז.
248
611908
1607
זה אומר שהסקר דיבר בהערכה גסה
לאחד מתוך 5,000 מוסלמים במדינה.
10:25
That meansאומר the pollמִשׁאָל spokeדיבר to roughlyבְּעֵרֶך
one in everyכֹּל 5,000 Muslimsמוסלמים
249
613539
2993
10:28
in this countryמדינה.
250
616556
1168
זו אחת הסיבות
10:29
This is one of the reasonsסיבות
251
617748
1266
שסטטיסטיקות ממשלתיות הרבה פעמים
טובות יותר מסטטיסטיקות פרטיות.
10:31
why governmentמֶמְשָׁלָה statisticsסטָטִיסטִיקָה
are oftenלעתים קרובות better than privateפְּרָטִי statisticsסטָטִיסטִיקָה.
252
619038
3607
10:34
A pollמִשׁאָל mightאולי speakלְדַבֵּר to a coupleזוּג
hundredמֵאָה people, maybe a thousandאלף,
253
622669
3035
סקר אולי ידבר לכמה מאות אנשים, אולי לאלף,
10:37
or if you're L'Orealלוריאל, tryingמנסה to sellמכירה
skinעור careלְטַפֵּל productsמוצרים in 2005,
254
625728
3058
או אם אתם לוריאל,
מנסים למכור מוצרי טיפול בעור ב-2005,
10:40
then you spokeדיבר to 48 womenנשים
to claimתְבִיעָה that they work.
255
628810
2417
אז דיברתם עם 48 נשים כדי לטעון שהם עובדים.
10:43
(Laughterצחוק)
256
631251
1026
(צחוק)
10:44
Privateפְּרָטִי companiesחברות don't have a hugeעָצוּם
interestריבית in gettingמקבל the numbersמספרים right,
257
632301
3556
לחברות פרטיות אין אינטרס גדול
להגיע למספר נכון,
10:47
they just need the right numbersמספרים.
258
635881
1755
הן פשוט רוצות מספרים מתאימים.
10:49
Governmentמֶמְשָׁלָה statisticiansסטטיסטיקאים aren'tלא like that.
259
637660
2020
סטטיסטיקאים ממשלתיים לא עובדים ככה.
10:51
In theoryתֵאוֹרִיָה, at leastהכי פחות,
they're totallyלְגַמרֵי impartialאוֹבּיֶקְטִיבִי,
260
639704
2447
בתאוריה, לפחות, הם לגמרי לא מוטים,
10:54
not leastהכי פחות because mostרוב of them do
theirשֶׁלָהֶם jobsמקומות תעסוקה regardlessללא קשר of who'sמי זה in powerכּוֹחַ.
261
642175
3501
בין היתר בגלל שהם עושים את העבודה שלהם
בלי קשר למי מחזיק בשלטון.
הם עובדי ציבור.
10:57
They're civilאֶזרָחִי servantsמשרתים.
262
645700
1162
וכדי לעשות את העבודה שלהם טוב,
10:58
And to do theirשֶׁלָהֶם jobsמקומות תעסוקה properlyכמו שצריך,
263
646886
1964
11:00
they don't just speakלְדַבֵּר
to a coupleזוּג hundredמֵאָה people.
264
648874
2363
הם לא מדברים רק לכמה מאות אנשים.
11:03
Those unemploymentאַבטָלָה numbersמספרים
I keep on referencingהתייחסות
265
651261
2318
מספרי התעסוקה האלה
שאני ממשיכה להתייחס אליהם
11:05
come from the Bureauלשכה of Laborעבודה Statisticsסטָטִיסטִיקָה,
266
653603
2004
מגיעים מסטטיסטיקות של לשכת התעסוקה,
11:07
and to make theirשֶׁלָהֶם estimatesאומדנים,
267
655631
1335
וכדי לעשות את ההערכות שלהם,
11:08
they speakלְדַבֵּר to over 140,000
businessesעסקים in this countryמדינה.
268
656990
3489
הם מדברים עם יותר מ-140,000 עסקים במדינה.
11:12
I get it, it's frustratingמתסכל.
269
660503
1725
אני מבינה, זה מתסכל.
11:14
If you want to testמִבְחָן a statisticסטטיסטי
that comesבא from a privateפְּרָטִי companyחֶברָה,
270
662252
3115
אם אתם רוצים לבחון סטטיסטיקה
שמגיעה מחברה פרטית,
אתם יכולים לקנות את קרם הפנים
לכם ולכמה חברים, לנסות אותו,
11:17
you can buyלִקְנוֹת the faceפָּנִים creamקרם for you
and a bunchצְרוֹר of friendsחברים, testמִבְחָן it out,
271
665391
3361
אם זה לא עובד,
אתם יכולים להגיד שהמספרים היו שגויים.
11:20
if it doesn't work,
you can say the numbersמספרים were wrongלא בסדר.
272
668776
2591
אבל איך אתם מתשאלים סטטיסטיקות ממשלתיות?
11:23
But how do you questionשְׁאֵלָה
governmentמֶמְשָׁלָה statisticsסטָטִיסטִיקָה?
273
671391
2146
אתם רק ממשיכים לבדוק הכל.
11:25
You just keep checkingבודקים everything.
274
673561
1630
גלו איך הם אוספים את המספרים.
11:27
Find out how they collectedשנאספו the numbersמספרים.
275
675215
1913
גלו אם אתם רואים
כל מה שאתם צריכים על התרשים.
11:29
Find out if you're seeingרְאִיָה everything
on the chartטבלה you need to see.
276
677152
3125
אבל אל תתייאשו מהמספרים לגמרי
בגלל שאם תעשו זאת,
11:32
But don't give up on the numbersמספרים
altogetherלְגַמרֵי, because if you do,
277
680301
2965
נעשה החלטות של מדיניות ציבורית בחשיכה,
11:35
we'llטוֹב be makingהֲכָנָה publicפּוּמְבֵּי policyמְדִינִיוּת
decisionsהחלטות in the darkאפל,
278
683290
2439
בשימוש בלא יותר מאינטרסים פרטיים
להנחות אותנו.
11:37
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני nothing but privateפְּרָטִי
interestsאינטרסים to guideלהנחות us.
279
685753
2262
תודה לכם.
11:40
Thank you.
280
688039
1166
(מחיאות כפיים)
11:41
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
281
689229
2461
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by hila scherba

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com