ABOUT THE SPEAKER
Alan Smith - Data visualisation editor
Alan 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.

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Alan Smith | Speaker | TED.com
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Alan Smith: Why you should love statistics

アラン・スミス: 統計を好きになるべき理由

Filmed:
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あなたは統計データを推測するのは得意ですか？そう思う人は考え直した方がいいでしょう。数学の得意、不得意に関わらず、私たちが数字を理解し操作する能力は極めて限られている、そう話すのはデータ視覚化の専門家アラン・スミスです。彼は、楽しい話を通して、私たちが知っていることと、そう思っているだけなことのギャップを探ります。
- Data visualisation editor
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
2003年に
00:15
the UKイギリス government政府 carried運ばれた out a survey調査.
1
3834
2509
イギリス政府が ある調査をしました
00:19
And it was a survey調査 that measured測定された
levelsレベル of numeracy数理
2
7494
3149
国民の数学能力のレベルを測るための
00:22
in the population人口.
3
10667
1237
調査です
00:23
And they were shockedショックを受けた to find out
4
11928
1643
関係者が衝撃を受けたのは
00:25
that for everyすべて 100 workingワーキング age年齢
adults大人 in the country国,
5
13595
3364
数学能力がレベル1に達しない人が
00:28
47 of them lacked欠けていた Levelレベル 1 numeracy数理 skillsスキル.
6
16983
3501
成人の労働人口100人当たり
47人に上ったことです
00:32
Now, Levelレベル 1 numeracy数理 skillsスキル --
that's low-endローエンド GCSEGCSE scoreスコア.
7
20892
4112
レベル1は一般中等教育修了資格試験で
一番下のレベルに相当し
00:37
It's the ability能力 to deal対処 with fractions分数,
percentagesパーセンテージ and decimals小数.
8
25410
3248
分数、割合、小数を使えるレベルです
00:40
So this figure数字 prompted促される
a lot of hand-wringing手を絞った in Whitehallホワイトホール.
9
28682
4628
この結果を受けてイギリス政府に
不安が広がりました
00:45
Policiesポリシー were changedかわった,
10
33334
1628
政策を見直し
00:46
investments投資 were made製,
11
34986
1722
教育予算を増額して
00:48
and then they ran走った
the survey調査 again in 2011.
12
36732
3038
2011年に再び
調査を実施しました
00:51
So can you guess推測
what happened起こった to this number数?
13
39794
2205
結果は どうなったと思いますか？
00:56
It went行った up to 49.
14
44021
1444
100人中49人に増えたんです
00:57
(Laughter笑い)
15
45489
1449
（笑）
00:58
And in fact事実, when I reported報告
this figure数字 in the FTFT,
16
46962
2449
私がフィナンシャル・タイムズ紙で
この結果を報じた時
01:01
one of our readers読者 joked冗談を言った and said,
17
49435
1671
こんなジョークを言った
読者がいました
01:03
"This figure数字 is only shockingショッキング
to 51 percentパーセント of the population人口."
18
51130
3761
「この結果にショックを受けるのは
国民の51%だけだ」
01:06
(Laughter笑い)
19
54915
2286
（笑）
01:09
But I preferred好ましい, actually実際に,
the reaction反応 of a schoolchild学童
20
57225
3157
私がもっと気に入ったのは
この話を学校で紹介した時の
01:12
when I presented提示された
at a school学校 this information情報,
21
60406
3095
ある生徒の反応でした
01:15
who raised育った their彼らの handハンド and said,
22
63525
1531
その生徒は挙手して言ったんです
01:17
"How do we know that the person人
who made製 that number数
23
65080
2516
「その結果をまとめた人は本当に
01:19
isn't one of the 49 percentパーセント eitherどちらか?"
24
67620
1815
49%の方には
入ってないんですよね？」
01:21
(Laughter笑い)
25
69459
1254
（笑）
01:22
So clearlyはっきりと, there's a numeracy数理 issue問題,
26
70737
4050
数学能力が大事な問題であるのは
明らかです
01:26
because these are
important重要 skillsスキル for life,
27
74811
2110
生活上 大切なスキルですし
01:28
and a lot of the changes変更
that we want to introduce紹介する in this century世紀
28
76945
3867
私たちが今世紀中の
実現を目指す変革の多くは
01:32
involve関与する us becoming〜になる
more comfortable快適 with numbers数字.
29
80836
2441
私たちが数字に強くなることを
必要とするからです
01:35
Now, it's not just an English英語 problem問題.
30
83301
1848
これはイギリスだけの
問題ではありません
01:37
OECDOECD this year年 released解放された some figures数字
looking at numeracy数理 in young若い people,
31
85173
4930
OECDは2016年に 若者の数学能力に関する
調査結果を公表しました
01:42
and leading先導 the way, the USAアメリカ合衆国 --
32
90127
2780
まずは アメリカですが
01:44
nearlyほぼ 40 percentパーセント of young若い people
in the US have low低い numeracy数理.
33
92931
4670
40%近くの若者は
十分な数学能力が身についていません
01:49
Now, Englandイングランド is there too,
34
97625
1297
イギリスも グラフにありますが
01:50
but there are sevenセブン OECDOECD countries国
with figures数字 above上の 20 percentパーセント.
35
98946
5533
割合が20%を超えるOECD諸国が
７つもあります
01:56
That is a problem問題,
because it doesn't have to be that way.
36
104503
2759
これは問題です
必然的な結果ではないからです
01:59
If you look at the far遠い end終わり of this graphグラフ,
37
107286
2008
このグラフの右端を見ると
02:01
you can see the Netherlandsオランダ and Korea韓国
are in singleシングル figures数字.
38
109318
2960
オランダや韓国は
１桁台なのがわかります
02:04
So there's definitely絶対に a numeracy数理
problem問題 that we want to address住所.
39
112302
4416
だから数学能力の問題には
絶対に取り組む必要があります
02:09
Now, as useful有用 as studies研究 like these are,
40
117510
2930
さて こういった調査と同様に
役に立つのは
02:12
I think we riskリスク herding放牧 people
inadvertently不注意に into one of two categoriesカテゴリ;
41
120464
5400
つい人を２種類に分けてしまう
私たちの傾向を考えてみることでしょう
02:17
that there are two kinds種類 of people:
42
125888
1776
つまり人間には２タイプいて
02:19
those people that are comfortable快適
with numbers数字, that can do numbers数字,
43
127688
4349
数字に強く計算が得意な人と
02:24
and the people who can't.
44
132061
2236
計算が苦手な人に
分けてしまいがちなのです
02:26
And what I'm trying試す
to talk about here today今日
45
134321
2101
私が今日お話ししたいのは
02:28
is to say that I believe
that is a false偽 dichotomy二分法.
46
136446
3042
そんな分け方は
間違っているということです
02:31
It's not an immutable不変 pairingペアリング.
47
139512
1868
決して変えられない分類ではありません
02:33
I think you don't have to have
tremendously驚くほど high高い levelsレベル of numeracy数理
48
141404
3648
数字から新たな発想をするのに
そこまで高度な数学的能力は
02:37
to be inspiredインスピレーションを受けた by numbers数字,
49
145076
1728
必要ないでしょうし
02:38
and that should be the starting起動 pointポイント
to the journey旅 ahead前方に.
50
146828
3109
そういう考え方を元にして
検討を進めていくべきです
02:42
And one of the ways方法 in whichどの
we can beginベギン that journey旅, for me,
51
150387
4311
検討を進める方法の１つとして
私の場合は
02:46
is looking at statistics統計.
52
154722
1726
統計を取り上げました
02:48
Now, I am the first to acknowledge認める
that statistics統計 has got somewhat幾分
53
156472
3495
統計は イメージに問題があると
認める人間は
02:51
of an image画像 problem問題.
54
159991
1318
私が初めてですかね？
02:53
(Laughter笑い)
55
161333
1047
（笑）
02:54
It's the part部 of mathematics数学
56
162404
1532
統計学は数学の一部門ですが
02:55
that even mathematicians数学者
don't particularly特に like,
57
163960
3059
数学者さえ
それほど好きではありません
02:59
because whereas一方、 the rest残り of maths数学
is all about precision精度 and certainty確実,
58
167043
4012
統計学を除く数学では
正確さと確実性がすべてですが
03:03
statistics統計 is almostほぼ the reverse逆 of that.
59
171079
2284
統計学は ほぼ正反対だからです
03:05
But actually実際に, I was a late遅く convert変換する
to the world世界 of statistics統計 myself私自身.
60
173793
4655
ただ本当は 私が統計の世界に入ったのも
比較的最近のことです
03:10
If you'dあなたは asked尋ねた my undergraduate学部 professors教授
61
178472
2082
もし私が学部生だった頃 教授に
03:12
what two subjects科目 would I be least少なくとも likelyおそらく
to excel優れた in after university大学,
62
180578
4759
卒業後 私が才能を発揮する見込みが
最も低い分野を２つ挙げてもらったら
03:17
they'd彼らは have told you statistics統計
and computerコンピューター programmingプログラミング,
63
185361
2767
統計とプログラミングを
挙げたでしょうが
03:20
and yetまだ here I am, about to showショー you
some statistical統計的 graphicsグラフィックス
64
188152
2939
これから皆さんに見ていただくのは
03:23
that I programmedプログラムされた.
65
191115
1202
私がプログラムした統計グラフです
03:24
So what inspiredインスピレーションを受けた that change変化する in me?
66
192745
1755
私に一体何が起きたのでしょう？
03:26
What made製 me think that statistics統計
was actually実際に an interesting面白い thing?
67
194524
3648
統計が 本当は面白いと
思うようになったのは なぜでしょう？
03:30
It's really because
statistics統計 are about us.
68
198196
2266
それは統計が 私たち自身に
関する学問だからです
03:32
If you look at the etymology語源
of the wordワード statistics統計,
69
200869
2582
「統計」の語源を見ていくと
03:35
it's the science科学 of dealing対処する with dataデータ
70
203475
2609
それは私たちが暮らす
国や地域に関わる
03:38
about the state状態 or the communityコミュニティ
that we liveライブ in.
71
206108
2430
データを扱う科学のことだと
わかります
03:40
So statistics統計 are about us as a groupグループ,
72
208562
3354
つまり統計とは 個人ではなく
集団としての私たちに関する
03:43
not us as individuals個人.
73
211940
1675
学問なのです
03:45
And I think as socialソーシャル animals動物,
74
213639
1470
私たちは社会的存在として
03:47
we shareシェア this fascination魅力 about how
we as individuals個人 relate関連する to our groupsグループ,
75
215133
3944
個人が集団や仲間と
どう関わっているかに
03:51
to our peers同僚.
76
219101
1388
皆 関心を持つものです
03:52
And statistics統計 in this way
are at their彼らの most最も powerful強力な
77
220513
3110
統計が最も力を発揮するのは
03:55
when they surprise驚き us.
78
223647
1301
驚くべき発見がある時です
03:57
And there's been some really wonderful素晴らしい
surveysアンケート carried運ばれた out recently最近
79
225477
3207
ここ数年 調査会社イプソスモリが
とても素晴らしい調査を
04:00
by Ipsosイプソス MORI森 in the last few少数 years年.
80
228708
1714
実施しています
04:02
They did a survey調査 of over
1,000 adults大人 in the UKイギリス,
81
230446
2708
ある調査ではイギリス国内の
1,000人以上の成人を対象に
04:05
and said, for everyすべて 100 people
in Englandイングランド and Walesウェールズ,
82
233178
3780
こんな質問をしました
「イングランドとウェールズで
04:08
how manyたくさんの of them are Muslimイスラム教徒?
83
236982
1870
イスラム教徒は
100人当たり何人でしょう？」
04:10
Now the average平均 answer回答 from this survey調査,
84
238876
2646
この調査での平均的な回答—
04:13
whichどの was supposed想定される to be representative代表
of the total合計 population人口, was 24.
85
241546
3412
つまり全人口を代表する回答は
「24人」でした
04:16
That's what people thought.
86
244982
3676
これが人々のイメージなのです
04:20
Britishイギリス人 people think 24 out of everyすべて 100
people in the country国 are Muslimイスラム教徒.
87
248682
3639
イギリス人は 国内の100人中24人が
イスラム教徒だと思っています
04:24
Now, official公式 figures数字 reveal明らかにする
that figure数字 to be about five五.
88
252345
4410
一方 公表された数値によれば
実際の数は およそ５人です
04:29
So there's this big大きい variation変化
betweenの間に what we think, our perception知覚,
89
257732
3987
つまり 私たちのイメージや認識と
統計からわかる現実との間には
04:33
and the reality現実 as given与えられた by statistics統計.
90
261743
2038
大きな隔たりがあるのです
04:35
And I think that's interesting面白い.
91
263805
1544
そこが面白いところだと思います
04:37
What could possiblyおそらく be causing原因
that misperception誤認?
92
265373
3290
こういう認識の誤りは
何が原因で起こるのでしょう？
04:41
And I was so thrilled興奮した with this study調査,
93
269212
1854
私はこの調査に すっかり興奮して
04:43
I started開始した to take questions質問 out
in presentationsプレゼンテーション. I was referring参照する to it.
94
271090
3480
自分のプレゼンで 調査項目から
質問を出すようになったのです
04:46
Now, I did a presentationプレゼンテーション
95
274594
1218
ハマースミスにある
04:47
at StSt. Paul'sポールの School学校 for Girls女の子
in Hammersmithハマースミス,
96
275836
2310
セント・ポール女学校で
プレゼンをした時は
04:50
and I had an audience聴衆 ratherむしろ like this,
97
278170
2140
今と同じような聴衆でしたが
04:52
exceptを除いて it was comprised含まれる entirely完全に
of sixth-formシックスフォーム girls女の子.
98
280334
3868
全員 女子高生でした
04:56
And I said, "Girls女の子,
99
284226
2396
そこで私は言ったんです
04:59
how manyたくさんの teenage十代 girls女の子 do you think
the Britishイギリス人 publicパブリック think
100
287598
4543
「イギリスの一般市民は
十代の女子が毎年何人妊娠すると
05:04
get pregnant妊娠している everyすべて year年?"
101
292165
1748
考えているでしょう？」
05:05
And the girls女の子 were apoplecticアポピリズム when I said
102
293937
2676
私が答えを言うと
皆 激怒しました
05:09
the Britishイギリス人 publicパブリック think that 15
out of everyすべて 100 teenage十代 girls女の子
103
297453
3913
イギリスの一般市民は １年間で
十代女子の100人中15人が
05:13
get pregnant妊娠している in the year年.
104
301390
1293
妊娠したと思っていたのです
05:15
And they had everyすべて right to be angry怒っている,
105
303429
2231
彼女たちが怒るのも もっともで
05:17
because in fact事実, I'd have to have
closerクローザー to 200 dotsドット
106
305684
2758
公表された数字によると
実際には 妊娠した女の子を
05:20
before I could color色 one in,
107
308466
1570
１人見つけるには
05:22
in terms条項 of what
the official公式 figures数字 tell us.
108
310060
2515
200人近く 必要になるのです
05:24
And ratherむしろ like numeracy数理,
this is not just an English英語 problem問題.
109
312599
3800
数学能力の場合と同じで
これはイギリスだけの問題ではありません
05:28
Ipsosイプソス MORI森 expanded拡張された the survey調査
in recent最近 years年 to go across横断する the world世界.
110
316423
4504
イプソスモリ社は近年
調査対象を世界に拡大し
05:32
And so, they asked尋ねた Saudiサウジ Arabiansアラビア人,
111
320951
2950
サウジアラビア人には
こんな質問をしました
05:35
for everyすべて 100 adults大人 in your country国,
112
323925
2521
「サウジアラビアの成人100人につき
05:38
how manyたくさんの of them are overweight過体重 or obese肥満?
113
326470
2873
太り気味または肥満の人は
何人でしょうか？」
05:42
And the average平均 answer回答 from the Saudisサウジアラビア
was just over a quarter四半期.
114
330526
5333
平均は４分の１ちょっとという
回答でした
05:48
That's what they thought.
115
336402
1202
これが彼らのイメージです
05:49
Just over a quarter四半期 of adults大人
are overweight過体重 or obese肥満.
116
337628
2568
太り気味または肥満は
全体の４分の１ちょっと
05:52
The official公式 figures数字 showショー, actually実際に,
it's nearerより近い to three-quarters4分の3.
117
340220
4781
でも公表された数字によると
実際は４分の３近くに上ります
05:57
(Laughter笑い)
118
345025
1456
（笑）
05:58
So again, a big大きい variation変化.
119
346505
2292
ここにも 大きな開きがあります
06:00
And I love this one: they asked尋ねた in Japan日本,
they asked尋ねた the Japanese日本語,
120
348821
4446
私のお気に入りはこれ
日本人への質問です
06:05
for everyすべて 100 Japanese日本語 people,
121
353291
1960
「日本人100人当たり
06:07
how manyたくさんの of them liveライブ in rural農村 areasエリア?
122
355275
2601
農村部に住んでいる人は
何人でしょうか？」
06:10
The average平均 was about a 50-50 splitスプリット,
just over halfway中途半端.
123
358521
4901
平均は だいたい半々
半分を少し超えるくらいでした
06:15
They thought 56 out of everyすべて 100
Japanese日本語 people lived住んでいました in rural農村 areasエリア.
124
363446
4147
日本人は100人中56人が
農村部に住んでいると思っていたのです
06:19
The official公式 figure数字 is sevenセブン.
125
367617
1687
でも公表された数字では７人です
06:22
So extraordinary特別な variationsバリエーション,
and surprising驚くべき to some,
126
370259
4450
ズレがあまりにも大きいので
驚く人もいますが
06:26
but not surprising驚くべき to people
who have read読む the work
127
374733
2389
例えばノーベル賞経済学者
ダニエル・カーネマンの
06:29
of Danielダニエル Kahnemanカネマン, for example例,
the Nobel-winningノーベル賞受賞 economistエコノミスト.
128
377146
4392
著書を読んだことがあれば
それほど驚かないでしょう
06:33
He and his colleague同僚, Amosアモス TverskyTversky,
spent過ごした years年 researching研究している this disjoint分離した
129
381562
5092
カーネマンと
同僚のエイモス・トベルスキーは
06:38
betweenの間に what people perceive知覚する
and the reality現実,
130
386678
3145
人の認識と現実は かけ離れていて
統計に対する勘は
06:41
the fact事実 that people are actually実際に
prettyかなり poor貧しい intuitive直感的な statisticians統計学者.
131
389847
3751
まったく当てにならないことを
長年研究してきました
06:45
And there are manyたくさんの reasons理由 for this.
132
393622
1760
これには理由がいろいろあります
06:47
Individual個人 experiences経験, certainly確かに,
can influence影響 our perceptions知覚,
133
395406
3115
確かに個人の経験は
認識に影響を与えますが
06:50
but so, too, can things like the mediaメディア
reporting報告 things by exception例外,
134
398545
3958
例えば メディアなどからの
影響もあります
06:54
ratherむしろ than what's normal正常.
135
402527
1696
普通のことより
例外を大きく報じますから
06:56
Kahnemanカネマン had a niceいい way
of referring参照する to that.
136
404855
2126
カーネマンは これを
うまく説明しています
06:59
He said, "We can be blindブラインド
to the obvious明らか" --
137
407005
2085
「明白なものも見えない時がある」
だから数字を見誤るわけです
07:01
so we've私たちは got the numbers数字 wrong違う --
138
409114
1638
「ただ 見えていないことにさえ
気づかないことがある」
07:02
"but we can be blindブラインド
to our blindness失明 about it."
139
410776
2322
これは意思決定に
大きな影響を及ぼします
07:05
And that has enormous巨大な
repercussions反響 for decision決定 making作る.
140
413122
3266
07:08
So at the statistics統計 office事務所
while this was all going on,
141
416412
2852
この頃 私は
国家統計局に勤務していて
07:11
I thought this was really interesting面白い.
142
419288
1912
とても面白いと思い
こう考えました
07:13
I said, this is clearlyはっきりと a globalグローバル problem問題,
143
421224
2010
これは明らかに
地球規模の問題だけれど
07:15
but maybe geography地理 is the issue問題 here.
144
423258
2435
重要なのは地理に
詳しいかどうかかもしれない
07:17
These were questions質問 that were all about,
how well do you know your country国?
145
425717
3909
結局 自分の国をどれだけ
知っているかに尽きるのではないか
07:21
So in this case場合, it's how well
do you know 64 million百万 people?
146
429650
3993
この場合 イギリス国民6,400万人を
どれだけよく知っているのか？
07:25
Not very well, it turnsターン out.
I can't do that.
147
433667
2732
実は それほど知らないのです
知りようがありません
07:28
So I had an ideaアイディア,
148
436423
1324
そこで思いついたのが
07:29
whichどの was to think about
this same同じ sortソート of approachアプローチ
149
437771
3123
イプソスモリの調査と
同じアプローチをとりつつ
07:32
but to think about it
in a very local地元 senseセンス.
150
440918
2105
もっと地域志向の
考え方をすることでした
地域が問題なのではないか？と
07:35
Is this a local地元?
151
443047
1191
07:36
If we reframe再構築する the questions質問 and say,
152
444262
1941
質問の仕方を変えて
07:38
how well do you know your local地元 areaエリア,
153
446227
2122
回答者の地元についての知識を尋ねれば
07:40
would your answers答え be any more accurate正確?
154
448373
2103
回答はもっと正確になるだろうか？
07:43
So I devised考案された a quizクイズ:
155
451817
1762
そこで私はテストを作りました
07:45
How well do you know your areaエリア?
156
453603
1859
あなたはどのくらい地元を知っているか？
07:48
It's a simple単純 Webウェブ appアプリ.
157
456454
1889
これは単純なウェブ・アプリです
07:50
You put in a post役職 codeコード
158
458367
1183
郵便番号を入力すると
07:51
and then it will ask尋ねる you questions質問
basedベース on census国勢調査 dataデータ
159
459574
2707
その地域の国勢調査データを
元にした―
07:54
for your local地元 areaエリア.
160
462305
1539
テストが出ます
07:56
And I was very conscious意識的な
in designing設計 this.
161
464305
2123
デザインには
とても気を使いました
07:58
I wanted to make it open開いた
to the widest最も広い possible可能 range範囲 of people,
162
466452
4109
私は 数字を理解できる
[51%]の人々だけでなく
08:02
not just the 49 percentパーセント
who can get the numbers数字.
163
470585
2828
できるだけ いろいろな人を
対象にしたかったし
08:05
I wanted everyoneみんな to engage従事する with it.
164
473437
1755
皆にやって欲しかったのです
08:07
So for the design設計 of the quizクイズ,
165
475216
1525
だからテストのデザインには
08:08
I was inspiredインスピレーションを受けた by the isotypesアイソタイプ
166
476765
3615
オットー・ノイラートによる
1920〜30年代の図像統計の技法—
08:12
of Ottoオットー Neurathノイラス from the 1920s and '30s.
167
480404
2602
「アイソタイプ」からヒントを得ました
08:15
Now, these are methodsメソッド
for representing代理人 numbers数字
168
483030
4348
アイコンをこんなふうに並べて
数字を表現するという
08:19
usingを使用して repeating繰り返す iconsアイコン.
169
487402
1773
この技法を使っています
08:21
And the numbers数字 are there,
but they sit座る in the backgroundバックグラウンド.
170
489640
3165
数字は存在していますが
背景に潜んでいるのです
08:24
So it's a great way
of representing代理人 quantity量
171
492829
2723
この技法だと
数量をうまく表すことができ
08:27
withoutなし resorting頼りになる to usingを使用して terms条項
like "percentageパーセンテージ,"
172
495576
2984
「パーセント」とか「何分の１」とか
「比」といった用語を
08:30
"fractions分数" and "ratios比率."
173
498584
1230
使う必要がなくなります
08:31
So here'sここにいる the quizクイズ.
174
499838
1702
さて テストを見てみましょう
08:34
The layoutレイアウト of the quizクイズ is,
175
502310
1647
レイアウトは
08:35
you have your repeating繰り返す iconsアイコン
on the left-hand左手 side側 there,
176
503981
2819
画面の左側に
アイコンが並んでいて
右側には 質問の対象となる
地域を示した
08:38
and a map地図 showing表示 you the areaエリア
we're asking尋ねる you questions質問 about
177
506824
3123
地図が表示されます
08:41
on the right-hand右手 side側.
178
509971
1167
08:43
There are sevenセブン questions質問.
179
511162
1281
質問は７つです
08:44
Each各 question質問, there's a possible可能 answer回答
betweenの間に zeroゼロ and a hundred百,
180
512467
3893
それぞれ 0から100で答え
08:48
and at the end終わり of the quizクイズ,
181
516384
1349
テストが終わると
08:49
you get an overall全体 scoreスコア
betweenの間に zeroゼロ and a hundred百.
182
517757
3218
合計スコアが
0から100の値で表示されます
08:52
And so because this is TEDxExeterTEDxExeter,
183
520999
2084
ここはTEDxExeterですから
08:55
I thought we would have
a quickクイック look at the quizクイズ
184
523107
2325
テストの最初の数問は
08:57
for the first few少数 questions質問 of Exeterエクセター.
185
525456
2309
エクスターに関するものにしました
08:59
And so the first question質問 is:
186
527789
1405
１番目の質問は こうです
09:01
For everyすべて 100 people,
how manyたくさんの are aged老人 under下 16?
187
529218
2992
「16歳未満の人は
100人当たり何人？」
09:04
Now, I don't know Exeterエクセター very well
at all, so I had a guess推測 at this,
188
532784
3600
私はエクセターについて
よく知らないので 勘で答えましたが
09:08
but it gives与える you an ideaアイディア
of how this quizクイズ works作品.
189
536408
2561
テストの仕組みは
わかるでしょう
09:10
You dragドラッグ the sliderスライダー
to highlightハイライト your iconsアイコン,
190
538993
3706
スライダーをドラッグして
アイコンに色をつけ
09:14
and then just clickクリック "Submit提出する" to answer回答,
191
542723
2235
「送信」をクリックするだけで
回答できます
09:16
and we animateアニメーション化する away the difference差
betweenの間に your answer回答 and reality現実.
192
544982
3663
すると送った答えと現実との違いが
アニメーションで表示されます
09:20
And it turnsターン out, I was a prettyかなり
terribleひどい guess推測: five五.
193
548669
4075
結局 推測は全然違いました
５人でした
09:25
How about the next次 question質問?
194
553149
1424
次の質問はどうでしょう？
09:26
This is asking尋ねる about
what the average平均 age年齢 is,
195
554597
2156
平均年齢を聞く質問ですから
09:28
so the age年齢 at whichどの halfハーフ
the population人口 are younger若い
196
556777
2445
要は人口の半分が
その年齢より年下になり
09:31
and halfハーフ the population人口 are olderより古い.
197
559246
1674
半分が年上になる年齢を答えます
09:32
And I thought 35 -- that sounds音
middle-aged中年 to me.
198
560944
3350
私の答えは35歳—
まさに「中年」でしょう
09:36
(Laughter笑い)
199
564318
1443
（笑）
09:40
Actually実際に, in Exeterエクセター,
it's incredibly信じられないほど young若い,
200
568206
2106
実際は エクセターは
かなり若い地域です
09:42
and I had underestimated過小評価された the impact影響
of the university大学 in this areaエリア.
201
570336
4538
私は この地域にある大学の影響を
小さく見積もっていました
09:46
The questions質問 get harderもっと強く
as you go throughを通して.
202
574898
2031
質問は進むにつれて難しくなります
09:48
So this one's一人 now asking尋ねる
about homeownership自宅の所有権:
203
576953
2383
ここでは家の所有率を聞いています
09:51
For everyすべて 100 households世帯, how manyたくさんの
are owned所有している with a mortgageモーゲージ or loanローン?
204
579955
3699
住宅ローンが残っている家は
100軒当たり何軒でしょう？
09:55
And I hedgedヘッジ my betsベット here,
205
583678
1280
ここは無難な数にしました
09:56
because I didn't want to be
more than 50 out on the answer回答.
206
584982
3098
答えが50軒以上違うのは
嫌ですから
10:00
(Laughter笑い)
207
588104
2020
（笑）
10:02
And actually実際に, these get harderもっと強く,
these questions質問,
208
590148
2466
質問はどんどん難しくなります
10:04
because when you're in an areaエリア,
when you're in a communityコミュニティ,
209
592638
2859
その地域に住んでいれば
「年齢」のような問題だと
10:07
things like age年齢 -- there are clues手がかり
to whetherかどうか a population人口 is old古い or young若い.
210
595521
5250
住民が若いか 年をとっているか
判断する手がかりがあります
10:12
Just by looking around
the areaエリア, you can see it.
211
600795
2345
地域を歩き回れば
状況が見えるのです
10:15
Something like homeownership自宅の所有権
is much more difficult難しい to see,
212
603164
3391
「家の所有率」のような問題は
はるかに見えにくく
10:18
so we revert元に戻す to our own自分の heuristics経験則,
213
606579
2608
「何人くらい家を持っているか」に関する
10:21
our own自分の biasesバイアス about how manyたくさんの people
we think own自分の their彼らの own自分の homes家.
214
609211
4451
経験則やバイアスに
いつものように頼ってしまいます
10:25
Now the truth真実 is,
when we published出版された this quizクイズ,
215
613686
3650
実は 私たちが
このテストを公開した時
10:29
the census国勢調査 dataデータ that it's basedベース on
was already既に a few少数 years年 old古い.
216
617360
3536
元になった国勢調査データは
数年前のものでした
10:32
We've私たちは had onlineオンライン applicationsアプリケーション
that allow許す you to put in a post役職 codeコード
217
620920
3569
当時もうオンライン・アプリに
郵便番号を入れると
10:36
and get statistics統計 back for years年.
218
624513
2094
数年分の統計自体は
見られるようになっていました
10:38
So in some senses感覚,
219
626631
1189
だから ある意味
10:39
this was all a little bitビット old古い
and not necessarily必ずしも new新しい.
220
627844
3549
これは少し遅れた企画で
まったく新規のものとは言えません
10:43
But I was interested興味がある to see
what reaction反応 we mightかもしれない get
221
631417
3639
ただ 面白かったのは
こんな風に
10:47
by game-ifying試合中 the dataデータ
in the way that we have,
222
635080
2717
データをゲーム化し
10:49
by usingを使用して animationアニメーション
223
637821
1407
アニメーションを使い
10:51
and playing遊ぶ on the fact事実
that people have their彼らの own自分の preconceptions先入観.
224
639252
3748
皆 先入観があるという事実で遊ぶことで
どんな反応があるか知ることでした
10:55
It turnsターン out, the reaction反応 was, umum ...
225
643508
3583
実際のところ 反応は —
11:00
was more than I could have hoped望んでいた for.
226
648328
1928
期待以上でした
11:02
It was a long-held長年の ambition野心 of mine鉱山
to bring持参する down a statistics統計 websiteウェブサイト
227
650280
3381
統計のウェブサイトが
大量のアクセスのせいで落ちることが
以前から私の野望でしたから
11:05
due支払う to publicパブリック demandデマンド.
228
653685
1408
11:07
(Laughter笑い)
229
655117
1800
（笑）
11:08
This URLURL contains含まれる the words言葉
"statistics統計," "gov政府" and "UKイギリス,"
230
656941
3464
このURLは “statistics（統計）”
“gov”、“UK”という
11:12
whichどの are three三 of people's人々の least少なくとも
favoriteお気に入り words言葉 in a URLURL.
231
660429
3242
誰もが嫌がる３つの言葉が入っています
11:15
And the amazing素晴らしい thing about this
was that the websiteウェブサイト came来た down
232
663695
3985
でも すごいのは
そのサイトのダウンが
11:19
at quarter四半期 to 10 at night,
233
667704
2093
午後9時45分に起きたことです
11:21
because people were actually実際に
engaging魅力的 with this dataデータ
234
669821
3211
皆このデータに 自分の意思で
11:25
of their彼らの own自分の free無料 will,
235
673056
1539
しかも個人の時間を割いて
11:26
usingを使用して their彼らの own自分の personal個人的 time.
236
674619
2035
アクセスしているということですから
11:28
I was very interested興味がある to see
237
676678
2487
とても興味深かったのは
11:31
that we got something like
a quarter四半期 of a million百万 people
238
679189
3713
公開から48時間で
11:34
playing遊ぶ the quizクイズ within以内 the spaceスペース
of 48 hours時間 of launching打ち上げ it.
239
682926
3272
およそ25万人が
このテストに取り組んだことです
11:38
And it sparked発砲した an enormous巨大な discussion討論
onlineオンライン, on socialソーシャル mediaメディア,
240
686222
3927
インターネット上でもSNSでも
大きな話題になりました
11:42
whichどの was largely主に dominated支配
241
690173
2037
話の内容は主に
11:44
by people having持つ fun楽しい
with their彼らの misconceptions誤解,
242
692234
3993
自分の思い違いを楽しむもので
11:48
whichどの is something that
I couldn'tできなかった have hoped望んでいた for any better,
243
696251
3059
ある意味では いくつかの点で
11:51
in some respects敬意.
244
699334
1160
私が一番望んでいた姿です
11:52
I alsoまた、 liked好き the fact事実 that people started開始した
sending送信 it to politicians政治家.
245
700518
3226
これを政治家に送る人が出てきたのも
いいと思いました
11:55
How well do you know the areaエリア
you claim請求 to represent代表する?
246
703768
2589
「お膝元のことを
どれだけ知っていますか？」と
11:58
(Laughter笑い)
247
706381
1162
（笑）
11:59
And then just to finish仕上げ,
248
707567
1560
話の最後に
12:01
going back to the two kinds種類 of people,
249
709992
2330
人間には２種類いるという
話に戻りますが
12:04
I thought it would be
really interesting面白い to see
250
712346
2257
私は 数に強い人々が
どの程度の成績なのかを
12:06
how people who are good with numbers数字
would do on this quizクイズ.
251
714627
2815
確認するのが とても楽しみでした
12:09
The national全国 statistician統計学者
of Englandイングランド and Walesウェールズ, Johnジョン Pullingerプリングジャー,
252
717466
3016
イングランドとウェールズの
国家統計官ジョン・プリンジャーなら
12:12
you would expect期待する he would be prettyかなり good.
253
720506
2073
かなり良い成績だと思うでしょう
12:15
He got 44 for his own自分の areaエリア.
254
723524
2449
44ポイントでした
自分の地元のことなのに
12:17
(Laughter笑い)
255
725997
2468
（笑）
12:20
Jeremyジェレミー Paxmanパックスマン -- admittedly明らかに,
after a glassガラス of wineワイン -- 36.
256
728489
4949
ジェレミー・パックスマンさえ
少し飲んでいたとはいえ 36ポイントでした
12:26
Even worse悪化する.
257
734051
1461
さらに悪いですね
12:27
It just showsショー you that the numbers数字
can inspireインスピレーション us all.
258
735536
3201
数字は私たち全員を刺激するのです
12:30
They can surprise驚き us all.
259
738761
1260
私たちに驚きを与えます
12:32
So very oftenしばしば, we talk about statistics統計
260
740045
2039
私たちは統計を不確実性の科学と
12:34
as beingであること the science科学 of uncertainty不確実性.
261
742108
1962
呼ぶことも多いです
12:36
My parting別れ thought for today今日 is:
262
744094
1782
今日 最後にお伝えしたいのは
12:37
actually実際に, statistics統計 is the science科学 of us.
263
745900
3035
統計とは本来 私たち自身に関する
科学だということです
12:40
And that's why we should
be fascinated魅惑的な by numbers数字.
264
748959
2788
だからこそ数字に
関心を持つべきなのです
12:43
Thank you very much.
265
751771
1190
ありがとうございました
12:44
(Applause拍手)
266
752985
3777
（拍手）
Translated by Kazunori Akashi
Reviewed by Naoko Fujii

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ABOUT THE SPEAKER
Alan Smith - Data visualisation editor
Alan 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.

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Alan Smith | Speaker | TED.com
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