ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TEDxZurich 2011

Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words

Sebastian Wernicke: Sebastian Wernicke: 1000 TED Talk, 6 parole

Filmed:
702,149 views

Sebastian Wernicke pensa che tutte le conferenze TED possano essere riassunte in sei parole. A TEDxZurich mostra come farlo -- e non solo.
- Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

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

00:15
There's currentlyattualmente over a thousandmille TEDTalksTed Talks on the TEDTED websiteSito web.
0
0
4000
Ci sono attualmente
più di 1000 TED Talk sul sito di TED.
00:19
And I guessindovina manymolti of you here
1
4000
3000
E scommetto che molti di voi qui presenti
00:22
think that this is quiteabbastanza fantasticfantastico --
2
7000
2000
pensano che sia fantastico --
00:24
excepttranne for me. I don't agreeessere d'accordo with this.
3
9000
2000
tranne me.
Non sono d'accordo.
00:26
I think we have a situationsituazione here.
4
11000
2000
Credo che qui ci sia un problema.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalksTed Talks,
5
13000
3000
Perché se ci pensate, 1000 TED Talk,
00:31
that's over 1,000 ideasidee worthdi valore spreadingdiffusione.
6
16000
3000
sono più di 1000 idee che meritano di essere diffuse.
00:34
How on earthterra
7
19000
2000
Come diavolo
00:36
are you going to spreaddiffusione a thousandmille ideasidee?
8
21000
2000
si possono diffondere 1000 idee?
00:38
Even if you just try to get all of those ideasidee into your headcapo
9
23000
2000
Anche se cercaste di farvi entrare in testa tutte queste idee
00:40
by watchingGuardando all those thousandmille TEDTED videosvideo,
10
25000
2000
guardando tutti e 1000 i video di TED,
00:42
it would actuallyin realtà currentlyattualmente take you
11
27000
3000
vi ci vorrebbero, di fatto,
00:45
over 250 hoursore to do so.
12
30000
2000
più di 250 ore per farlo.
00:47
And I did a little calculationcalcolo of this.
13
32000
2000
E ho fatto un breve calcolo.
00:49
The damagedanno to the economyeconomia for eachogni one who does this
14
34000
3000
Il danno all'economia per ognuno di voi che lo facesse
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
è di circa 15.000 dollari.
00:54
So havingavendo seenvisto this dangerPericolo to the economyeconomia,
16
39000
3000
Avendo individuato questo pericolo per l'economia,
00:57
I thought, we need to find a solutionsoluzione to this problemproblema.
17
42000
3000
ho pensato, dobbiamo trovare una soluzione a questo problema.
01:00
Here'sQui è my approachapproccio to it all.
18
45000
2000
Ecco il mio approccio alla questione.
01:02
If you look at the currentattuale situationsituazione,
19
47000
2000
Se osservate la situazione attuale,
01:04
you have a thousandmille TEDTalksTed Talks.
20
49000
2000
ci sono un migliaio di TEDTalks.
01:06
EachOgni of those TEDTalksTed Talks has an averagemedia lengthlunghezza
21
51000
2000
Ognuno di questi TEDTalk ha una lunghezza media
01:08
of about 2,300 wordsparole.
22
53000
2000
di circa 2.300 parole.
01:10
Now take this togetherinsieme
23
55000
2000
Le mettete insieme
01:12
and you endfine up with 2.3 millionmilione wordsparole of TEDTalksTed Talks,
24
57000
3000
e finite per avere 2,3 milioni di parole in TEDTalks,
01:15
whichquale is about threetre Bibles-worthBibbie-vale la pena of contentsoddisfare.
25
60000
3000
che significa il contenuto di 3 Bibbie.
01:18
The obviousevidente questiondomanda here is,
26
63000
2000
L'ovvio problema qui è,
01:20
does a TEDTalkTed really need 2,300 wordsparole?
27
65000
3000
un TEDTalk ha veramente bisogno di 2.300 parole?
01:23
Isn't there something shorterpiù breve?
28
68000
2000
Non c'è niente di più breve?
01:25
I mean, if you have an ideaidea worthdi valore spreadingdiffusione,
29
70000
2000
Voglio dire, se avete un'idea che vale la pena diffondere,
01:27
surelycertamente you can put it into something shorterpiù breve
30
72000
2000
sicuramente la potete esprimere in maniera più breve
01:29
than 2,300 wordsparole.
31
74000
2000
di 2.300 parole.
01:31
The only questiondomanda is, how shortcorto can you get?
32
76000
2000
La sola domanda è, fin dove si può spingere la brevità?
01:33
What's the minimumminimo amountquantità of wordsparole
33
78000
2000
Qual è la quantità minima di parole
01:35
you would need to do a TEDTalkTed?
34
80000
2000
necessaria per un TEDTalk?
01:37
While I was ponderingriflettendo this questiondomanda,
35
82000
2000
Mentre riflettevo su questa questione,
01:39
I cameè venuto acrossattraverso this urbanurbano legendleggenda about ErnestErnest HemingwayHemingway,
36
84000
3000
ho trovato questa leggenda urbana su Ernest Hemingway,
01:42
who allegedlypresunto said that these sixsei wordsparole here:
37
87000
3000
che si presume abbia detto che queste sei parole:
01:45
"For salevendita: babybambino shoesscarpe, never wornindossati,"
38
90000
3000
"In vendita: scarpe da bambino, mai portate"
01:48
were the bestmigliore novelromanzo he had ever writtenscritto.
39
93000
3000
siano state il miglior romanzo che abbia mai scritto.
01:51
And I alsoanche encounteredincontrato a projectprogetto calledchiamato Six-WordSei parole MemoirsMemorie
40
96000
2000
E mi sono anche imbattuto nel progetto "Memorie in Sei Parole"
01:53
where people were askedchiesto,
41
98000
2000
dove si chiedeva alla gente,
01:55
take your wholetotale life and please sumsomma this up into sixsei wordsparole, suchcome as these here:
42
100000
3000
di considerare la propria vita e riassumerla in 6 parole, tipo:
01:58
"FoundTrovati truevero love, marriedsposato someonequalcuno elsealtro."
43
103000
2000
"Trovato vero amore, sposato qualcun altro."
02:00
Or "LivingVivere in existentialesistenziale vacuumvuoto; it sucksfa schifo."
44
105000
3000
O "Vivere in un vuoto esistenziale; che rottura."
02:03
I actuallyin realtà like that one.
45
108000
2000
Questa non mi dispiace.
02:05
So if a novelromanzo can be put into sixsei wordsparole
46
110000
3000
Allora se un romanzo può essere scritto in sei parole
02:08
and a wholetotale memoirlibro di memorie can be put into sixsei wordsparole,
47
113000
3000
e tutta una memoria può essere riassunta in sei parole,
02:11
you don't need more than sixsei wordsparole for a TEDTalkTed.
48
116000
3000
non sono necessarie più di sei parole per un TEDTalk.
02:14
We could have been donefatto by lunchpranzo here.
49
119000
2000
Potremmo aver finito per ora di pranzo-
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Voglio dire...
02:19
And if you did this for all thousandmille TEDTalksTed Talks,
51
124000
2000
E se lo si facesse per tutti i 1.000 TEDTalk,
02:21
you would get from 2.3 millionmilione wordsparole down to 6,000.
52
126000
3000
si passerebbe da 2,3 milioni di parole a 6.000.
02:24
So I thought this was quiteabbastanza worthwhileutile.
53
129000
2000
Ho pensato che ne valesse la pena.
02:26
So I startediniziato askingchiede all my friendsamici,
54
131000
2000
Quindi ho cominciato a dire a tutti i miei amici,
02:28
please take your favoritefavorito TEDTalkTed and put that into sixsei wordsparole.
55
133000
3000
prendete il vostro TEDTalk preferito e riassumetelo in 6 parole.
02:31
So here are some of the resultsrisultati that I receivedricevuto. I think they're quiteabbastanza nicesimpatico.
56
136000
2000
Questi sono alcuni risultati che ho ricevuto. Sono carini.
02:33
For exampleesempio, DanDan Pink'sDi rosa talk on motivationmotivazione,
57
138000
2000
Per esempio, il talk sulla motivazione di Dan Pink,
02:35
whichquale was prettybella good if you haven'tnon hanno seenvisto it:
58
140000
2000
che non era male, se non l'avete visto:
02:37
"DropGoccia carrotcarota. DropGoccia stickbastone. BringPortare meaningsenso."
59
142000
2000
"Molla la carota. Molla il bastone. Porta il significato."
02:39
It's what he's basicallyfondamentalmente talkingparlando about in those 18 and a halfmetà minutesminuti.
60
144000
3000
Sostanzialmente è quello di cui parla in quei 18 minuti e mezzo.
02:42
Or some even includedincluso referencesRiferimenti to the speakersAltoparlanti,
61
147000
2000
Qualcuno ha anche inserito riferimenti agli oratori,
02:44
suchcome as NathanNathan Myhrvold'sDi Myhrvold speakingA proposito di stylestile,
62
149000
2000
come lo stile oratorio di Nathan Myhrvold,
02:46
or the one of TimTim FerrissFerriss,
63
151000
2000
o quello di Tim Ferriss,
02:48
whichquale mightpotrebbe be consideredconsiderato a bitpo strenuousfaticoso at timesvolte.
64
153000
3000
che si può considerare talvolta un po' arduo.
02:51
The challengesfida here is, if I try to systematicallysistematicamente do this,
65
156000
3000
La sfida qui è, che se cerco di farlo sistematicamente,
02:54
I would probablyprobabilmente endfine up with a lot of summariessintesi,
66
159000
2000
finisco per ottenere tanti riassunti,
02:56
but not with manymolti friendsamici in the endfine.
67
161000
2000
ma pochi amici.
02:58
So I had to find a differentdiverso methodmetodo,
68
163000
2000
Quindi ho dovuto trovare un metodo diverso,
03:00
preferablypreferibilmente involvingcoinvolgendo totaltotale strangersgli stranieri.
69
165000
2000
che preferibilmente coinvolgesse sconosciuti.
03:02
And luckilyfortunatamente there's a websiteSito web for that calledchiamato MechanicalMeccanica TurkTurk,
70
167000
3000
E fortunatamente c'è un sito che si chiama Mechanical Turk,
03:05
whichquale is a websiteSito web where you can postinviare taskscompiti
71
170000
2000
un sito dove si possono postare dei compiti
03:07
that you don't want to do yourselfte stesso,
72
172000
2000
che non si vogliono svolgere,
03:09
suchcome as "Please summarizeriassumere this texttesto for me in sixsei wordsparole."
73
174000
3000
come: "Per favore riassumi questo testo in sei parole."
03:12
And I didn't allowpermettere any low-costa basso costo countriespaesi to work on this,
74
177000
3000
E non ho permesso che lo facessero paesi a basso costo
03:15
but I foundtrovato out I could get a six-wordSei parole summaryRiepilogo for just 10 centscentesimi,
75
180000
4000
ma ho scoperto di poter ricevere riassunti di 6 parole a soli 10 centesimi,
03:19
whichquale I think is a prettybella good priceprezzo.
76
184000
2000
e lo ritengo un buon prezzo.
03:21
Even then, unfortunatelypurtroppo,
77
186000
2000
Sfortunatamente, anche così
03:23
it's not possiblepossibile to summarizeriassumere eachogni TEDTalkTed individuallyindividualmente.
78
188000
3000
non è possibile riassumere tutti i TEDTalk individualmente.
03:26
Because if you do the mathmatematica, you have a thousandmille TEDTalksTed Talks,
79
191000
2000
Perchè facendo due conti, se ci sono 1000 TEDTalk,
03:28
the paypagare 10 centscentesimi eachogni;
80
193000
2000
la paga è 10 centesimi ognuno;
03:30
you have to do more than one summaryRiepilogo for eachogni of those talkstrattativa,
81
195000
3000
si deve fare più di un riassunto per ogni conferenza,
03:33
because some of them will probablyprobabilmente be, or are, really badcattivo.
82
198000
3000
perché alcuni saranno probabilmente pessimi, o di fatto lo sono.
03:36
So I would endfine up payingpagare hundredscentinaia of dollarsdollari.
83
201000
3000
Quindi finirei per pagare centinaia di dollari.
03:39
So I thought of a differentdiverso way
84
204000
2000
Allora l'ho riconsiderato in maniera diversa
03:41
by thinkingpensiero, well, the talkstrattativa revolveruotano around certaincerto themestemi.
85
206000
3000
pensando che le conferenze trattano alcuni temi.
03:44
So what if I don't let people summarizeriassumere
86
209000
2000
E se non facessi riassumere
03:46
individualindividuale TEDTalksTed Talks to sixsei wordsparole,
87
211000
2000
ogni singolo TEDTalk in sei parole,
03:48
but give them 10 TEDTalksTed Talks at the samestesso time
88
213000
2000
ma dessi loro 10 TEDTalk nello stesso tempo
03:50
and say, "Please do a six-wordSei parole summaryRiepilogo for that one."
89
215000
3000
e dicessi: "Per favore riassumilo in 6 parole",
03:53
I would cuttagliare my costscosti by 90 percentper cento.
90
218000
2000
taglierei i costi del 90%.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Quindi per 60 dollari
03:58
I could summarizeriassumere a thousandmille TEDTalksTed Talks
92
223000
2000
potrei condensare un migliaio di TEDTalk
04:00
into just 600 summariessintesi,
93
225000
2000
in soli 600 riassunti,
04:02
whichquale would actuallyin realtà be quiteabbastanza nicesimpatico.
94
227000
2000
il che non sarebbe male.
04:04
Now some of you mightpotrebbe actuallyin realtà right now be thinkingpensiero,
95
229000
2000
Qualcuno di voi ora potrebbe pensare:
04:06
It's downrightdecisamente crazypazzo to have 10 TEDTalksTed Talks summarizedriassunti into just sixsei wordsparole.
96
231000
3000
è assolutamente assurdo riassumere 10 TEDTalk in 6 parole.
04:09
But it's actuallyin realtà not,
97
234000
2000
Ma in realtà non lo è,
04:11
because there's an exampleesempio by statisticsstatistica professorProfessore, HansHans RoslingRosling.
98
236000
3000
perché c'è un esempio del professore di statistica, Hans Rosling.
04:14
I guessindovina manymolti of you have seenvisto one or more of his talkstrattativa.
99
239000
2000
Credo molti di voi abbiano visto una o più delle sue conferenze.
04:16
He's got eightotto talkstrattativa onlinein linea,
100
241000
2000
Online ci sono 8 sue conferenze,
04:18
and those talkstrattativa can basicallyfondamentalmente be summedriassunto up into just fourquattro wordsparole,
101
243000
3000
che possono sostanzialmente essere riassunte in 4 parole,
04:21
because that's all he's basicallyfondamentalmente showingmostrando us,
102
246000
2000
perché tutto quello che egli ci mostra
04:23
our intuitionintuizione is really badcattivo.
103
248000
2000
è che il nostro intuito è pessimo.
04:25
He always provesdimostra us wrongsbagliato.
104
250000
2000
Dimostra che abbiamo sempre torto.
04:27
So people on the InternetInternet, some didn't do so well.
105
252000
3000
La gente su Internet, qualcuno non ha lavorato bene.
04:30
I mean, when I askedchiesto them to summarizeriassumere the 10 TEDTalksTed Talks at the samestesso time,
106
255000
2000
Quando ho chiesto loro di riassumere i 10 TEDTalk contemporaneamente,
04:32
some tookha preso the easyfacile routeitinerario out.
107
257000
2000
qualcuno ha preso la via più facile.
04:34
They just had some generalgenerale commentcommento.
108
259000
3000
Hanno fatto solo dei commenti generali.
04:37
There were othersaltri, and I foundtrovato this quiteabbastanza cheekysfacciato.
109
262000
3000
Ce ne sono stati altri, e l'ho trovato abbastanza impertinente,
04:40
They used theirloro sixsei wordsparole to talk back to me
110
265000
2000
che hanno usato le sei parole per rispondere a me
04:42
and askChiedere me if I'd been too much on GoogleGoogle latelyultimamente.
111
267000
4000
e chiedere se sono stato troppo su Google ultimamente.
04:46
And finallyfinalmente alsoanche, I never understoodinteso this,
112
271000
3000
E infine, e questo non l'ho mai capito,
04:49
some people really cameè venuto up with theirloro ownproprio versionversione of the truthverità.
113
274000
3000
alcuni hanno tirato fuori la loro versione della verità.
04:52
I don't know any TEDTalkTed that containscontiene this.
114
277000
3000
Non conosco nessun TEDTalk che contenga questo.
04:55
But, oh well. In the endfine, howeverperò,
115
280000
2000
Fa niente. Alla fine, comunque,
04:57
and this is really amazingStupefacente,
116
282000
2000
ed è veramente fantastico,
04:59
for eachogni of those 10 TEDTalkTed clusterscluster that I submittedinviato,
117
284000
2000
per ogni gruppo di 10 TEDTalk che ho presentato,
05:01
I actuallyin realtà receivedricevuto meaningfulsignificativo summariessintesi.
118
286000
2000
in realtà ho ricevuto riassunti pieni di senso.
05:03
Here are some of my favoritesfavoriti.
119
288000
2000
Ecco alcuni dei miei preferiti.
05:05
For exampleesempio, for all the TEDTalksTed Talks around foodcibo,
120
290000
2000
Per esempio, per tutti i TEDTalk sul cibo,
05:07
someonequalcuno summedriassunto this up into: "FoodCibo shapingShaping bodycorpo, brainsmente and environmentambiente,"
121
292000
2000
hanno riassunto in: "Il cibo plasma il corpo, la mente e l'ambiente,"
05:09
whichquale I think is prettybella good.
122
294000
2000
mi sembra un ottimo risultato.
05:11
Or happinessfelicità: "StrivingSforza towardverso happinessfelicità =
123
296000
2000
O la felicità: "Lottare per la felicità =
05:13
movingin movimento towardverso unhappinessinfelicità."
124
298000
2000
dirigersi verso l'infelicità."
05:15
So here I was.
125
300000
2000
Ecco a che punto sono.
05:17
I had startediniziato out with a thousandmille TEDTalksTed Talks
126
302000
2000
Ho cominciato con un migliaio di TED Talk
05:19
and I had 600 six-wordSei parole summariessintesi for those.
127
304000
3000
e ho ottenuto 600 riassunti.
05:22
ActuallyIn realtà it soundedsuonava nicesimpatico in the beginninginizio,
128
307000
2000
In realtà all'inizio sembrava bello,
05:24
but when you look at 600 summariessintesi, it's quiteabbastanza a lot.
129
309000
2000
ma quando guardate i 600 riassunti, sono parecchi.
05:26
It's a hugeenorme listelenco.
130
311000
2000
È una lista enorme.
05:28
So I thought, I probablyprobabilmente have to take this one steppasso furtherulteriore here
131
313000
4000
Quindi ho pensato, probabilmente devo fare un passo avanti
05:32
and createcreare summariessintesi of the summariessintesi -- and this is exactlydi preciso what I did.
132
317000
3000
e creare riassunti dei riassunti -- ed è proprio quello che ho fatto.
05:35
So I tookha preso the 600 summariessintesi that I had,
133
320000
2000
Quindi ho preso i 600 riassunti che avevo,
05:37
put them into ninenove groupsgruppi
134
322000
2000
li ho divisi in nove gruppi
05:39
accordingsecondo to the ratingsgiudizi that the talkstrattativa had originallyoriginariamente receivedricevuto on TEDTED.comcom
135
324000
4000
secondo le valutazioni che i Talk avevano ricevuto su TED.com
05:43
and askedchiesto people to do summariessintesi of those.
136
328000
3000
e ho chiesto alla gente di farne dei riassunti.
05:46
Again, there were some misunderstandingsmalintesi.
137
331000
2000
Ancora una volta, ci sono stati dei fraintendimenti.
05:48
For exampleesempio, when I had a clustergrappolo of all the beautifulbellissimo talkstrattativa,
138
333000
2000
Per esempio, nel gruppo di tutte le bellissime conferenze,
05:50
someonequalcuno thought I was just tryingprovare to find the ultimatefinale pick-uppick-up linelinea.
139
335000
3000
qualcuno ha pensato che cercassi la frase da rimorchio definitiva.
05:53
But in the endfine, amazinglyincredibilmente,
140
338000
3000
Ma alla fine, straordinariamente,
05:56
again, people were ablecapace to do it.
141
341000
2000
ancora una volta, sono stati in grado di farlo.
05:58
For exampleesempio, all the courageouscoraggioso TEDTalksTed Talks:
142
343000
2000
Per esempio, tutti i TEDTalk coraggiosi:
06:00
"People dyingsta morendo," or "People sufferingsofferenza," was alsoanche one,
143
345000
2000
"Gente che muore", o un'altra, "Gente che soffre",
06:02
"with easyfacile solutionssoluzioni around."
144
347000
2000
"con soluzioni facili da trovare".
06:04
Or the recipericetta for the ultimatefinale jaw-droppingsbalorditive TEDTalkTed:
145
349000
2000
O la ricetta per il TEDTalk da rimanere a bocca aperta:
06:06
"FlickrFlickr photosfotografie of intergalacticintergalattico classicalclassica composercompositore."
146
351000
3000
"Foto Flickr di un compositore classico intergalattico."
06:09
I mean that's the essenceessenza of it all.
147
354000
3000
Ecco l'essenza di tutto questo.
06:12
Now I had my ninenove groupsgruppi,
148
357000
2000
Ora avevo i miei 9 gruppi,
06:14
but, I mean, it's alreadygià quiteabbastanza a reductionriduzione.
149
359000
3000
ed è già una bella riduzione.
06:17
But of coursecorso, onceuna volta you are that farlontano, you're not really satisfiedsoddisfatto.
150
362000
3000
Ovviamente, una volta arrivati qui, non si è del tutto soddisfatti.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distilleryDistilleria,
151
365000
3000
Volevo arrivare fino in fondo, fino in fondo alla distillazione,
06:23
startingdi partenza out with a thousandmille TEDTalksTed Talks.
152
368000
2000
partendo da un migliaio di TEDTalk.
06:25
I wanted to have a thousandmille TEDTalksTed Talks summarizedriassunti into just sixsei wordsparole --
153
370000
3000
Volevo arrivare a un migliaio di TEDTalk riassunti in sei parole --
06:28
whichquale would be a 99.9997 percentper cento reductionriduzione in contentsoddisfare.
154
373000
4000
che corrisponderebbe a una riduzione del contenuto del 99,9997%.
06:32
And I would only paypagare $99.50 --
155
377000
3000
E mi costerebbe solo 99,50 dollari --
06:35
so stayrestare even belowsotto a hundredcentinaio dollarsdollari for it.
156
380000
3000
quindi starei anche sotto i 100 dollari.
06:38
So I had 50 overallcomplessivamente summariessintesi donefatto.
157
383000
2000
Quindi avevo 50 riassunti generali già fatti.
06:40
This time I paidpagato 25 centscentesimi
158
385000
2000
Questa volta ho pagato 25 centesimi
06:42
because I thought the taskcompito was a bitpo harderPiù forte.
159
387000
3000
perché ho pensato che il compito fosse più arduo.
06:45
And unfortunatelypurtroppo when I first receivedricevuto the answersrisposte --
160
390000
2000
E sfortunatamente quando ho ricevuto le prime risposte --
06:47
and here you'llpotrai see sixsei of the answersrisposte --
161
392000
2000
e qui vedete sei risposte --
06:49
I was a bitpo disappointeddeluso.
162
394000
2000
sono rimasto un po' deluso.
06:51
Because I think you'llpotrai agreeessere d'accordo, they all summarizeriassumere some aspectaspetto of TEDTED,
163
396000
3000
Perché, sarete d'accordo, tutti riassumono alcuni aspetti di TED,
06:54
but to me they feltprovato a bitpo blandblando,
164
399000
2000
ma a mio parere erano un po' insipidi,
06:56
or they just had a certaincerto aspectaspetto of TEDTED in them.
165
401000
3000
o contenevano solo un aspetto di TED.
06:59
So I was almostquasi readypronto to give up
166
404000
3000
Quindi ero quasi pronto ad arrendermi
07:02
when one night I playedgiocato around with these sentencesfrasi
167
407000
2000
quando una sera ho giocato un po' con queste frasi
07:04
and foundtrovato out that there's actuallyin realtà a beautifulbellissimo solutionsoluzione in here.
168
409000
4000
e ho scoperto che in realtà contengono una bellissima soluzione.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Eccola qui,
07:11
a crowd-sourcedcrowd-sourcing, six-wordSei parole summaryRiepilogo of a thousandmille TEDTalksTed Talks
170
416000
4000
un riassunto collettivo in sei parole di un migliaio di TEDTalk
07:15
at the valuevalore of $99.50:
171
420000
3000
al prezzo di 99,50 dollari:
07:18
"Why the worrypreoccupazione? I'd ratherpiuttosto wondermeravigliarsi."
172
423000
2000
"Perché preoccuparmi? Preferisco interrogarmi."
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Grazie infinite.
07:22
(ApplauseApplausi)
174
427000
5000
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Elena Montrasio

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com