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
TED2010

Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)

Kłamstwa, wstrętne kłamstwa i statystyki (o TEDTalks)

Filmed:
2,510,120 views

W błyskotliwej analizie z przymrużneniem oka Sebastian Wernicke przy użyciu analizy statystycznej bierze na warsztat TEDTalks, by zdobyc przepis na „optymalny TEDTalk" w oparciu o ranking użytkowników. Jak to ocenisz? „Zaskakujący"? „Nieprzekonujący"? Czy po prostu „Zabawny"?
- 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.

00:16
If you go on the TEDTED websitestronie internetowej,
0
1000
3000
Jeśli odwiedzicie stronę TED
00:19
you can currentlyobecnie find there
1
4000
2000
możecie aktualnie tam znaleźć
00:21
over a fullpełny weektydzień of TEDTalkNagrań videosfilmy wideo,
2
6000
3000
ponad tydzień prezentacji TED Talk,
00:24
over 1.3 millionmilion
3
9000
2000
ponad 1,3 miliona
00:26
wordssłowa of transcriptstranskrypcje
4
11000
2000
słów z zapisów
00:28
and millionsmiliony of userużytkownik ratingsoceny.
5
13000
2000
oraz miliony ocen użytkowników
00:30
And that's a hugeolbrzymi amountilość of datadane.
6
15000
3000
a to ogromna ilość informacji.
00:33
And it got me wonderingpełen zdumienia:
7
18000
2000
Zaczęło mnie zastanawiać:
00:35
If you tookwziął all this datadane
8
20000
2000
jeśliby wziąć te wszystkie informacje
00:37
and put it throughprzez statisticalstatystyczny analysisanaliza,
9
22000
2000
i zrobić analizę statystyczną,
00:39
could you reverserewers engineerinżynier a TEDTalkNagrań?
10
24000
2000
czy możnaby wstecz zaprojektować TED Talk?
00:41
Could you createStwórz
11
26000
2000
Stworzyć
00:43
the ultimateostateczny TEDTalkNagrań?
12
28000
2000
najdoskonalszy TED Talk?
00:45
(LaughterŚmiech) (ApplauseAplauz)
13
30000
2000
(Aplauz)
00:47
And alsorównież, could you createStwórz
14
32000
2000
A także, czy moglibyście stworzyć
00:49
the worstnajgorszy possiblemożliwy TEDTalkNagrań
15
34000
2000
najgorszy z możliwych TED Talk,
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
który nadal uszedłby wam na sucho?
00:53
To find this out, I lookedspojrzał at threetrzy things:
17
38000
2000
Żeby to odkryć, wziąłem pod uwagę trzy rzeczy.
00:55
I lookedspojrzał at the topictemat that you should choosewybierać,
18
40000
2000
Wziąłem pod uwagę temat, który powinniście wybrać
00:57
I lookedspojrzał at how you should deliverdostarczyć it
19
42000
3000
zastanowiłem się jak powinniście go wygłosić
01:00
and the visualsefekty wizualne onstagena scenie.
20
45000
2000
i przedstawić wizualnie.
01:02
Now, with the topictemat: There's a wholecały rangezasięg of topicstematy you can choosewybierać,
21
47000
3000
Co do tematów -- jest ich bogaty wybór,
01:05
but you should choosewybierać wiselymądrze,
22
50000
2000
ale powinniście wybierać mądrze,
01:07
because your topictemat stronglysilnie correlateskoreluje
23
52000
2000
bo temat silnie wiąże się
01:09
with how usersużytkowników will reactreagować to your talk.
24
54000
3000
z tym jak użytkownicy na niego zareagują.
01:12
Now, to make this more concretebeton,
25
57000
2000
Mówiąc konkretniej,
01:14
let's look at the listlista of topTop 10 wordssłowa
26
59000
3000
spójrzmy na top listę 10 słów,
01:17
that statisticallystatystycznie stickkij out
27
62000
2000
które odstają statystycznie
01:19
in the mostwiększość favoriteulubiony TEDTalksTEDTalks
28
64000
2000
będąc w ulubionych TED Talks
01:21
and in the leastnajmniej favoriteulubiony TEDTalksTEDTalks.
29
66000
3000
i w najmniej lubianych TED Talks.
01:24
So if you cameoprawa ołowiana witrażu here
30
69000
2000
Więc jeśli przyjdziecie tutaj
01:26
to talk about how FrenchFrancuski coffeeKawa
31
71000
2000
mówić o tym jak francuska kawa
01:28
will spreadrozpiętość happinessszczęście in our brainsmózg,
32
73000
3000
roznieca szczęście w naszych mózgach
01:31
that's a go.
33
76000
2000
to strzał w dziesiątkę.
01:33
(LaughterŚmiech) (ApplauseAplauz)
34
78000
2000
(Aplauz)
01:35
WhereasMając na uwadze, if you wanted to talk about
35
80000
2000
Natomiast gdy chcielibyście mówić o
01:37
your projectprojekt involvingangażujące
36
82000
2000
waszym projekcie obejmującym
01:39
oxygentlen, girlsdziewczyny, aircraftsamolot --
37
84000
2000
tlen, dziewczyny, samotoly --
01:41
actuallytak właściwie, I would like to hearsłyszeć that talk, (LaughterŚmiech)
38
86000
2000
właściwie to chciałbym zobaczyć takie wystąpienie,
01:43
but statisticsStatystyka say it's not so good.
39
88000
2000
ale statystyki mówią, że to zły pomysł
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
No cóż.
01:47
If you generalizegeneralizować this,
41
92000
2000
Jeśli to uogólnić,
01:49
the mostwiększość favoriteulubiony TEDTalksTEDTalks are those
42
94000
2000
najlepsze TED Talks
01:51
that featurececha topicstematy we can connectpołączyć with,
43
96000
3000
dotyczą problemów, które wiążą się
01:54
bothobie easilyz łatwością and deeplygłęboko,
44
99000
2000
zarazem powierzchownie jak i głęboko,
01:56
suchtaki as happinessszczęście, our ownwłasny bodyciało,
45
101000
2000
ze szczęściem, naszym ciałem,
01:58
foodjedzenie, emotionsemocje.
46
103000
2000
jedzeniem, emocjami.
02:00
And the more technicaltechniczny topicstematy,
47
105000
2000
A bardziej techniczne tematy,
02:02
suchtaki as architecturearchitektura, materialsmateriały and, strangelydziwnie enoughdość, menmężczyźni,
48
107000
3000
takie jak architektura, materiały i, co dość dziwne, człowiek,
02:05
those are not good topicstematy to talk about.
49
110000
3000
nie są warte by o nich mówić.
02:08
How should you deliverdostarczyć your talk?
50
113000
2000
W jaki sposób powinniście zaprezentować swój Talk?
02:10
TEDTED is famoussławny for keepingkonserwacja
51
115000
2000
TED jest słynny z surowych
02:12
a very sharpostry eyeoko on the clockzegar,
52
117000
2000
zasad dotyczących czasu wypowiedzi,
02:14
so they're going to hatenienawidzić me
53
119000
2000
więc znienawidzą mnie
02:16
for revealingodkrywczy this, because, actuallytak właściwie,
54
121000
2000
za ujawnienie tego, ponieważ faktycznie,
02:18
you should talk as long as they will let you. (LaughterŚmiech)
55
123000
2000
powinniście mówić tak długo jak tylko wam pozwolą,
02:20
Because the mostwiększość favoriteulubiony TEDTalksTEDTalks
56
125000
3000
ponieważ ulubione TED Talks
02:23
are, on averageśredni, over 50 percentprocent longerdłużej
57
128000
2000
są, przeciętnie, ponad 50% dłuższe
02:25
than the leastnajmniej favoriteulubiony oneste.
58
130000
2000
niż te najmniej lubiane.
02:28
And this holdstrzyma trueprawdziwe for all rankingRanking listslisty on TEDTED.comcom
59
133000
2000
Co zachowuje swoją prawdziwość dla wszystkich list rankingowych na TED.com
02:30
exceptz wyjątkiem if you want to have a talk
60
135000
2000
z wyjątkiem dla Talks,
02:32
that's beautifulpiękny, inspiringinspirujący or funnyzabawny.
61
137000
2000
które są piękne, inspirujące, lub zabawne.
02:34
Then, you should be briefkrótki. (LaughterŚmiech) But other than that,
62
139000
2000
Wówczas, powinniście się streszczać. Ale w przeciwnym wypadku
02:36
talk untilaż do they dragopór you off the stageetap.
63
141000
3000
mówcie dopóki was nie ściągną ze sceny.
02:39
(LaughterŚmiech)
64
144000
2000
(Śmiech)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Więc, kiedy --
02:43
(ApplauseAplauz)
66
148000
6000
(Aplauz)
02:49
While you're pushingpchanie the clockzegar, there's a fewkilka ruleszasady to obeybyć posłusznym.
67
154000
3000
Kiedy przeciągasz czas, jest kilka zasad do przestrzegania.
02:52
I founduznany these ruleszasady out by comparingporównywanie the statisticsStatystyka
68
157000
2000
Odkryłem te zasady porównując statystyki
02:54
of four-wordcztery słowa phrasesZwroty
69
159000
2000
dla wyrażeń złożonych z czterech słów,
02:56
that appearzjawić się more oftenczęsto in the mostwiększość favoriteulubiony TEDTalksTEDTalks
70
161000
3000
które pojawiają się częściej w najbardziej lubianych TED Talks,
02:59
as opposedprzeciwny to the leastnajmniej favoriteulubiony TEDTalksTEDTalks.
71
164000
2000
w opozycji do najmniej lubianych TED Talks.
03:01
I'll give you threetrzy examplesprzykłady.
72
166000
2000
Dam wam trzy przykłady.
03:03
First of all, I mustmusi, as a speakergłośnik,
73
168000
2000
Po pierwsze, muszę, jako przemawiający,
03:05
providezapewniać a serviceusługa to the audiencepubliczność and talk about what I will give you,
74
170000
3000
świadczyć publiczności usługi i mówić o tym co wam dam,
03:08
insteadzamiast of sayingpowiedzenie what I can't have.
75
173000
2000
zamiast o tym czego nie mogę mieć.
03:10
SecondlyPo drugie, it's imperativetryb rozkazujący
76
175000
2000
Po drugie, absolutnie
03:12
that you do not citecytować The NewNowy YorkYork TimesRazy.
77
177000
2000
nie cytujcie New York Times.
03:14
(LaughterŚmiech)
78
179000
2000
(Śmiech)
03:16
And finallywreszcie, it's okay for the speakergłośnik -- that's the good newsAktualności --
79
181000
3000
Wreszcie, jest czymś w porządku jeśli przemawiający -- to dobre wieści --
03:19
to fakeimitacja intellectualintelektualny capacityPojemność.
80
184000
2000
udaje wyższe kompetencje intelektualne.
03:21
If I don't understandzrozumieć something, I can just say, "etcitp., etcitp."
81
186000
3000
Jeśli czegoś nie rozumiem, mogę po prostu powiedzieć, "et cetera, et cetera."
03:24
You'llBędziesz all stayzostać with me.
82
189000
2000
Wy dotrzymacie mi kroku.
03:26
It's perfectlydoskonale fine.
83
191000
2000
Jest to zupełnie dozwolone.
03:28
(ApplauseAplauz)
84
193000
4000
(Aplauz)
03:32
Now, let's go to the visualsefekty wizualne.
85
197000
2000
Przejdźmy więc to kwestii wizualnych
03:34
The mostwiększość obviousoczywisty visualwizualny thing on stageetap is the speakergłośnik.
86
199000
3000
Najbardziej oczywistym wizualnym obiektem na scenie jest przemawiający.
03:37
And analysisanaliza showsprzedstawia if you want to be
87
202000
2000
Analizy wykazały, że jeśli chcecie być
03:39
amongpośród the mostwiększość favoriteulubiony TEDTED speakersgłośniki,
88
204000
2000
pośród ulubionych przemawiających na TED,
03:41
you should let your hairwłosy growrosnąć a little bitkawałek longerdłużej than averageśredni,
89
206000
3000
powinniście zapuścić włosy trochę dłuższe niż przeciętnie,
03:44
make sure you wearmieć na sobie your glassesokulary and be slightlynieco more dressed-upubrać
90
209000
3000
upewnić się, że nosicie okulary i ubrać się trochę bardziej elegancko
03:47
than the averageśredni TEDTED speakergłośnik.
91
212000
2000
niż przeciętny przemawiający na TED.
03:49
SlidesZjeżdżalnie are okay, thoughchociaż you mightmoc considerrozważać going for propsrekwizyty.
92
214000
3000
Slajdy są ok, jednak przemyślałbym nastawianie się na plakaty propagandowe.
03:52
And now the mostwiększość importantważny thing,
93
217000
2000
A teraz najważniejsza rzecz,
03:54
that is the moodnastrój onstagena scenie.
94
219000
2000
czyli nastrój na scenie.
03:56
ColorKolor playsgra a very importantważny rolerola.
95
221000
2000
Kolory grają bardzo ważną rolę.
03:58
ColorKolor closelydokładnie correlateskoreluje
96
223000
2000
Kolor silnie łączy się
04:00
with the ratingsoceny that talksrozmowy get on the websitestronie internetowej.
97
225000
3000
z ocenami na stronie jakie otrzymuje Talk.
04:03
(ApplauseAplauz)
98
228000
2000
(Aplauz)
04:05
For exampleprzykład, fascinatingfascynujący talksrozmowy
99
230000
2000
Na przykład, fascynujące Talks
04:07
containzawierać a statisticallystatystycznie highwysoki amountilość
100
232000
2000
zawierają statystycznie wysoką ilość
04:09
of exactlydokładnie this blueniebieski colorkolor, (LaughterŚmiech)
101
234000
2000
dokładnie tego niebieskiego koloru,
04:11
much more than the averageśredni TEDTalkNagrań.
102
236000
2000
znacznie więcej niż przeciętny TED Talk.
04:13
IngeniousPomysłowy TEDTalksTEDTalks, much more this greenZielony colorkolor,
103
238000
2000
Błyskotliwe TED Talks, mają dużo więcej tego zielonego koloru,
04:15
etcitp., etet.
104
240000
2000
et cetera, et cetera.
04:17
(LaughterŚmiech) (ApplauseAplauz)
105
242000
7000
(Aplauz)
04:24
Now, personallyosobiście, I think
106
249000
2000
Osobiście, myślę
04:26
I'm not the first one who has doneGotowe this analysisanaliza,
107
251000
2000
że nie jestem pierwszą osobą, która zrobiła tę analizę.
04:28
but I'll leavepozostawiać this
108
253000
2000
ale to zostawię
04:30
to your good judgmentosąd.
109
255000
3000
dla waszej oceny.
04:33
So, now it's time to put it all togetherRazem
110
258000
2000
Zatem, czas by to wszystko zabrać razem
04:35
and designprojekt the ultimateostateczny TEDTalkNagrań.
111
260000
2000
i zaprojektować najdoskonalszy TED Talk.
04:37
Now, sinceod this is TEDActiveTEDActive,
112
262000
2000
Skoro moje wystąpienie jest w TED Active,
04:39
and I learnednauczyli from my analysisanaliza
113
264000
2000
i nauczyłem się z mojej analizy
04:41
that I should actuallytak właściwie give you something,
114
266000
2000
że powinienem właściwie coś wam dać,
04:43
I will not imposenałożyć the ultimateostateczny
115
268000
2000
nie będę narzucał wam najdoskonalszego,
04:45
or worstnajgorszy TEDTalkNagrań on you,
116
270000
2000
ani najgorszego TED Talk,
04:47
but ratherraczej give you a toolnarzędzie to createStwórz your ownwłasny.
117
272000
2000
ale dam wam narzędzie do stworzenia własnego.
04:49
And I call this toolnarzędzie the TEDPadTEDPad.
118
274000
3000
Nazwałem to narzędzie TED Pad.
04:52
(LaughterŚmiech)
119
277000
3000
(Śmiech)
04:55
And the TEDPadTEDPad is a matrixMacierz
120
280000
2000
TED Pad to matryca
04:57
of 100 specificallykonkretnie selectedwybrany,
121
282000
2000
100 właściwie dobranych,
04:59
highlywysoko curatedkuratorem sentenceszdań
122
284000
3000
wysoko notowanych zdań,
05:02
that you can easilyz łatwością piecekawałek togetherRazem to get your ownwłasny TEDTalkNagrań.
123
287000
3000
które możecie z łatwością połączyć by uzyskać swój własny TED Talk.
05:07
You only have to make one decisiondecyzja,
124
292000
2000
Pozostaje wam tylko podjąć jedną decyzję
05:09
and that is: Are you going to use the whitebiały versionwersja
125
294000
2000
i brzmi ona: Czy zamierzacie użyć białej wersji
05:11
for very good TEDTalksTEDTalks,
126
296000
2000
dla bardzo dobrych TED Talks,
05:13
about creativitykreatywność, humanczłowiek geniusgeniusz?
127
298000
2000
o kreatywności, geniuszu ludzkim?
05:15
Or are you going to go with a blackczarny versionwersja,
128
300000
2000
Czy też zamierzacie wybrać wersję czarną,
05:17
whichktóry will allowdopuszczać you to createStwórz really badzły TEDTalksTEDTalks,
129
302000
2000
która pozwoli wam stworzyć na prawdę złe TED Talks,
05:19
mostlyprzeważnie about blogsblogi,
130
304000
2000
przeważnie na temat blogów,
05:21
politicsPolityka and stuffrzeczy?
131
306000
2000
polityki i lania wody.
05:23
So, downloadpobieranie it and have funzabawa with it.
132
308000
2000
Więc ściągnijcie je i bawcie się dobrze.
05:25
Now I hopenadzieja you enjoycieszyć się the sessionsesja.
133
310000
3000
Mam nadzieję, że polubiliście tę sesję
05:28
I hopenadzieja you enjoycieszyć się designingprojektowanie your ownwłasny
134
313000
2000
Mam nadzieję, że będziecie się bawili dobrze tworząc swoje własne
05:30
ultimateostateczny and worstnajgorszy possiblemożliwy TEDTalksTEDTalks.
135
315000
2000
najlepsze i najgorsze z możliwych TED Talks.
05:32
And I hopenadzieja some of you will be inspirednatchniony for nextNastępny yearrok
136
317000
3000
Mam nadzieję, że niektózy z was będą zainspirowani na następny rok
05:35
to createStwórz this, whichktóry I really want to see.
137
320000
3000
by to stworzyć, co na prawdę chciałbym zobaczyć.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Dziękuję bardzo.
05:40
(ApplauseAplauz) ThanksDzięki.
139
325000
10000
(Aplauz)
Translated by Piotr Zientara
Reviewed by Marcin Kasiak

▲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