TEDNYC
Mona Chalabi: 3 ways to spot a bad statistic
Mona Chalabi: Kusurlu istatistiği farketmenin üç yolu
Filmed:
Readability: 4.2
1,888,599 views
Bazen hangi istatistiklerin güvenilir olduğunu bilmek zordur. Fakat tüm istatistikleri tümüyle göz ardı etmemeliyiz ... bunun yerine, onların ötesine bakmayı öğrenmeliyiz. Hoş ve eğlenceli konuşmasında veri gazetecisi Mona Calabi, sayıların gerçekte ne anlattığını doğru şekilde anlamaya, yorumlamaya ve sorgulamaya yardımcı olacak kullanışlı ipuçları paylaşıyor.
Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers." Full bio
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 talking
about statistics today.
about statistics today.
0
884
2763
Bugün istatistik hakkında
konuşacağım.
konuşacağım.
00:15
If that makes you immediately feel
a little bit wary, that's OK,
a little bit wary, that's OK,
1
3671
3138
Eğer bu konu sizi biraz temkinli
olmaya sevkediyorsa sakin olun.
olmaya sevkediyorsa sakin olun.
00:18
that doesn't make you some
kind of crazy conspiracy theorist,
kind of crazy conspiracy theorist,
2
6833
2859
İstatistik öğrenmek sizi çılgın
bir komplo teorisyeni yapmaz,
bir komplo teorisyeni yapmaz,
00:21
it makes you skeptical.
3
9716
1296
sadece şüpheci yapar.
00:23
And when it comes to numbers,
especially now, you should be skeptical.
especially now, you should be skeptical.
4
11036
3886
Konu sayılar olduğunda,
özellikle şu an, şüpheci olmalısınız.
özellikle şu an, şüpheci olmalısınız.
00:26
But you should also be able to tell
which numbers are reliable
which numbers are reliable
5
14946
3011
Bununla birlikte hangi sayılara güvenilip
güvenilemeyeceğini de
güvenilemeyeceğini de
00:29
and which ones aren't.
6
17981
1160
söyleyebilmelisiniz.
00:31
So today I want to try to give you
some tools to be able to do that.
some tools to be able to do that.
7
19165
3206
İşte bugün size bunu yapabilmeniz
için bazı araçlar sunacağım.
için bazı araçlar sunacağım.
00:34
But before I do,
8
22395
1169
Başlamadan önce
00:35
I just want to clarify which numbers
I'm talking about here.
I'm talking about here.
9
23588
2839
hangi sayılar hakkında konuşacağımı
açıklığa kavuşturayım.
açıklığa kavuşturayım.
00:38
I'm not talking about claims like,
10
26451
1635
"10 kadından 9'u yaşlanma karşıtı
00:40
"9 out of 10 women recommend
this anti-aging cream."
this anti-aging cream."
11
28110
2449
bu kremi öneriyor" gibi iddiaları
konuşmayacağım.
konuşmayacağım.
00:42
I think a lot of us always
roll our eyes at numbers like that.
roll our eyes at numbers like that.
12
30583
2972
Bence çoğumuz gözümüzü
böylesi sayılara dikiyoruz.
böylesi sayılara dikiyoruz.
00:45
What's different now is people
are questioning statistics like,
are questioning statistics like,
13
33579
2984
Farklı olan şey artık insanlar
istatistikleri sorguluyorlar:
istatistikleri sorguluyorlar:
00:48
"The US unemployment
rate is five percent."
rate is five percent."
14
36587
2014
"ABD işsizlik oranı
yüzde 5" gibi.
yüzde 5" gibi.
00:50
What makes this claim different is
it doesn't come from a private company,
it doesn't come from a private company,
15
38625
3516
Bu iddiayı farklı kılan şey
özel bir şirketten gelmemesi,
özel bir şirketten gelmemesi,
00:54
it comes from the government.
16
42165
1388
devletten gelmesidir.
00:55
About 4 out of 10 Americans
distrust the economic data
distrust the economic data
17
43577
3336
10 Amerikalıdan yaklaşık 4'ü
devletin yayınladığı
devletin yayınladığı
00:58
that gets reported by government.
18
46937
1573
ekonomik verilere güvenmiyor.
01:00
Among supporters of President Trump
it's even higher;
it's even higher;
19
48534
2491
Başkan Trump taraftarları
arasında oran daha yüksek;
arasında oran daha yüksek;
01:03
it's about 7 out of 10.
20
51049
1633
yaklaşık 10'da 7.
01:04
I don't need to tell anyone here
21
52706
1804
Burada kimseye toplumumuzu
01:06
that there are a lot of dividing lines
in our society right now,
in our society right now,
22
54534
3011
ayıran çok sayıdaki çizgiden
bahsetmeye gerek yok
bahsetmeye gerek yok
01:09
and a lot of them start to make sense,
23
57569
1825
ve çoğu, devletin bu sayılarıyla
01:11
once you understand people's relationships
with these government numbers.
with these government numbers.
24
59418
3687
insanların ilişkilerini anlamaya başlar
başlamaz farkını hissettirecektir.
başlamaz farkını hissettirecektir.
01:15
On the one hand, there are those who say
these statistics are crucial,
these statistics are crucial,
25
63129
3336
Diğer taraftan bu istatistiklerin
çok önemli olduklarını, yani
çok önemli olduklarını, yani
01:18
that we need them to make sense
of society as a whole
of society as a whole
26
66489
2630
hissi anekdotların ötesine
geçmemiz ve ilerlemeyi
geçmemiz ve ilerlemeyi
01:21
in order to move beyond
emotional anecdotes
emotional anecdotes
27
69143
2164
[nesnel] bir yolla ölçmek için
toplumda anlam
toplumda anlam
01:23
and measure progress in a subjective way.
28
71331
2410
kazanmasına ihtiyacımız
olduğunu söyleyenler var.
olduğunu söyleyenler var.
01:25
And then there are the others,
29
73765
1467
Sonra diğerleri var:
01:27
who say that these statistics are elitist,
30
75256
2156
bunların elitler için olduğunu, hatta
01:29
maybe even rigged;
31
77436
1208
yazıldığını söyleyenler.
01:30
they don't make sense
and they don't really reflect
and they don't really reflect
32
78668
2394
Bir anlam ifade etmediğini ve
gerçekten insanların
gerçekten insanların
01:33
what's happening
in people's everyday lives.
in people's everyday lives.
33
81086
2296
günlük hayatlarında
olanları yansıtmadığını.
olanları yansıtmadığını.
01:35
It kind of feels like that second group
is winning the argument right now.
is winning the argument right now.
34
83406
3487
Şu an için tartışmayı ikinci grup
kazanıyor gibi görünüyor.
kazanıyor gibi görünüyor.
01:38
We're living in a world
of alternative facts,
of alternative facts,
35
86917
2108
Alternatif doğruların
dünyasında yaşıyoruz,
dünyasında yaşıyoruz,
01:41
where people don't find statistics
this kind of common ground,
this kind of common ground,
36
89049
2935
insanların istatistikleri tartışma
yapacak ortak bir zemin
yapacak ortak bir zemin
01:44
this starting point for debate.
37
92008
1636
olarak görmedikleri bir dünya.
01:45
This is a problem.
38
93668
1286
Bu bir sorun.
01:46
There are actually
moves in the US right now
moves in the US right now
39
94978
2067
Şimdilerde ABD'de
gösteriler var,
gösteriler var,
01:49
to get rid of some government
statistics altogether.
statistics altogether.
40
97069
2861
bazı devlet istatistiklerinden
tamamen kurtulmak için.
tamamen kurtulmak için.
01:51
Right now there's a bill in congress
about measuring racial inequality.
about measuring racial inequality.
41
99954
3387
Şu an kongrede ırk ayrımını
ölçme ile ilgili bir tasarı var:
ölçme ile ilgili bir tasarı var:
01:55
The draft law says that government
money should not be used
money should not be used
42
103365
2801
Devlet parasının ırk
ayrımıyla ilgili veri toplamak için
ayrımıyla ilgili veri toplamak için
01:58
to collect data on racial segregation.
43
106190
1902
harcanmaması gerektiğini söylüyor.
02:00
This is a total disaster.
44
108116
1885
Bu tam bir felaket.
02:02
If we don't have this data,
45
110025
1748
Eğer bu veriye sahip olmazsak
02:03
how can we observe discrimination,
46
111797
1778
ayrımı nasıl gözlemleyebilir,
02:05
let alone fix it?
47
113599
1278
nasıl düzeltebiliriz?
02:06
In other words:
48
114901
1188
Diğer bir deyişle:
02:08
How can a government create fair policies
49
116113
2059
Devlet nasıl doğru politika oluşturabilir?
02:10
if they can't measure
current levels of unfairness?
current levels of unfairness?
50
118196
2771
eğer haksızlıkların mevcut
seviyelerini ölçemezse.
seviyelerini ölçemezse.
02:12
This isn't just about discrimination,
51
120991
1794
Bu sadece ayrımcılık hakkında değil,
02:14
it's everything -- think about it.
52
122809
1670
her şey olabilir - bir düşünün.
02:16
How can we legislate on health care
53
124503
1690
Sağlıkta nasıl yasama yaparız,
02:18
if we don't have good data
on health or poverty?
on health or poverty?
54
126217
2271
sağlık ve fakirlik konusunda
uygun veri yoksa.
uygun veri yoksa.
02:20
How can we have public debate
about immigration
about immigration
55
128512
2198
Göç hakkında nasıl toplumsal
müzakere yaparız,
müzakere yaparız,
02:22
if we can't at least agree
56
130734
1250
en azından kaç kişi
02:24
on how many people are entering
and leaving the country?
and leaving the country?
57
132008
2643
ülkeye giriyor ya da ülkeden
çıkıyor bilemiyorsak.
çıkıyor bilemiyorsak.
02:26
Statistics come from the state;
that's where they got their name.
that's where they got their name.
58
134675
3058
İstatistik kelimesi devlet (state)
kelimesinden türemiştir.
kelimesinden türemiştir.
02:29
The point was to better
measure the population
measure the population
59
137757
2157
Çıkış noktası halka daha
iyi hizmet için
iyi hizmet için
02:31
in order to better serve it.
60
139938
1357
nüfusu daha iyi ölçmektir.
02:33
So we need these government numbers,
61
141319
1725
Yani bu devlet sayılarına muhtacız,
02:35
but we also have to move
beyond either blindly accepting
beyond either blindly accepting
62
143068
2647
fakat körü körüne kabul
etmekten ya da reddetmekten
etmekten ya da reddetmekten
02:37
or blindly rejecting them.
63
145739
1268
kurtulmalıyız.
02:39
We need to learn the skills
to be able to spot bad statistics.
to be able to spot bad statistics.
64
147031
2997
Kusurlu istatistiği fark edebilme
yetisini kazanmalıyız.
yetisini kazanmalıyız.
02:42
I started to learn some of these
65
150052
1528
Bazılarını BM'nin
02:43
when I was working
in a statistical department
in a statistical department
66
151604
2166
bir parçası olan
istatistik bölümünde
istatistik bölümünde
02:45
that's part of the United Nations.
67
153794
1643
çalışırken öğrendim.
02:47
Our job was to find out how many Iraqis
had been forced from their homes
had been forced from their homes
68
155461
3406
Görevimiz kaç Iraklının savaş
nedeniyle evlerinden ayrıldıklarını
nedeniyle evlerinden ayrıldıklarını
02:50
as a result of the war,
69
158891
1158
ve ihtiyaçlarının
02:52
and what they needed.
70
160073
1158
ne olduğunu bulmaktı.
02:53
It was really important work,
but it was also incredibly difficult.
but it was also incredibly difficult.
71
161255
3178
İş gerçekten önemliydi,
ama bir o kadar da zordu.
ama bir o kadar da zordu.
02:56
Every single day, we were making decisions
72
164457
2018
Her gün kararlar alıyorduk
02:58
that affected the accuracy
of our numbers --
of our numbers --
73
166499
2157
verilerimizin kesinliğini
etkileyen -
etkileyen -
03:00
decisions like which parts
of the country we should go to,
of the country we should go to,
74
168680
2744
ülkenin hangi
bölgesine gitmeliyiz,
bölgesine gitmeliyiz,
03:03
who we should speak to,
75
171448
1156
kiminle konuşmalıyız,
03:04
which questions we should ask.
76
172628
1568
hangi soruları sormalıyız gibi.
03:06
And I started to feel
really disillusioned with our work,
really disillusioned with our work,
77
174220
2680
İşimizle ilgili hayal kırıklığı
yaşamaya başlamıştım
yaşamaya başlamıştım
03:08
because we thought we were doing
a really good job,
a really good job,
78
176924
2518
çünkü gerçekten iyi bir iş
çıkardığımızı sanıyordum,
çıkardığımızı sanıyordum,
03:11
but the one group of people
who could really tell us were the Iraqis,
who could really tell us were the Iraqis,
79
179466
3278
oysa bize gerçek rakamları verecek
olanlar Iraklılar olmasına karşın
olanlar Iraklılar olmasına karşın
03:14
and they rarely got the chance to find
our analysis, let alone question it.
our analysis, let alone question it.
80
182768
3540
analizlerimize katılma ve yalnız
cevaplama imkanı verilmiyordu.
cevaplama imkanı verilmiyordu.
03:18
So I started to feel really determined
81
186332
1831
İşte o an kesinlikle karar verdim:
03:20
that the one way to make
numbers more accurate
numbers more accurate
82
188187
2311
Verilerde kesinliği
sağlamanın tek yolu
sağlamanın tek yolu
03:22
is to have as many people as possible
be able to question them.
be able to question them.
83
190522
3053
mümkün olan en çok sayıda
insana ulaşılabilmesiydi.
insana ulaşılabilmesiydi.
03:25
So I became a data journalist.
84
193599
1434
Böylece veri gazetecisi oldum.
03:27
My job is finding these data sets
and sharing them with the public.
and sharing them with the public.
85
195057
3904
İşim bu verileri bulup
halkla paylaşmaktır.
halkla paylaşmaktır.
03:30
Anyone can do this,
you don't have to be a geek or a nerd.
you don't have to be a geek or a nerd.
86
198985
3173
Herkes yapabilir bunu,
sıradışı ya da entel olmanız gerekmez.
sıradışı ya da entel olmanız gerekmez.
03:34
You can ignore those words;
they're used by people
they're used by people
87
202182
2355
Bu kelimeleri boş verin;
bunlar mütevazi görünerek
bunlar mütevazi görünerek
03:36
trying to say they're smart
while pretending they're humble.
while pretending they're humble.
88
204561
2822
akıllı olduklarını ima
edenlerin kullandığı kelimeler.
edenlerin kullandığı kelimeler.
03:39
Absolutely anyone can do this.
89
207407
1589
Kesinlikle herkes yapabilir.
03:41
I want to give you guys three questions
90
209020
2067
Size üç soru vermek istiyorum
03:43
that will help you be able to spot
some bad statistics.
some bad statistics.
91
211111
3005
bazı kusurlu istatistikleri farketmenize
yardım edecek.
yardım edecek.
03:46
So, question number one
is: Can you see uncertainty?
is: Can you see uncertainty?
92
214140
3507
İlk soru şöyle:
Belirsizliği görebilir misiniz?
Belirsizliği görebilir misiniz?
03:49
One of things that's really changed
people's relationship with numbers,
people's relationship with numbers,
93
217671
3364
İnsanların rakamlarla ilişkisini
değiştiren şeylerden biri
değiştiren şeylerden biri
03:53
and even their trust in the media,
94
221059
1641
ve hatta medyaya güvenlerini,
03:54
has been the use of political polls.
95
222724
2258
politik anketlerin kullanımıdır.
03:57
I personally have a lot of issues
with political polls
with political polls
96
225006
2538
Şahsen politik anketlerle
birçok sorunum var
birçok sorunum var
03:59
because I think the role of journalists
is actually to report the facts
is actually to report the facts
97
227568
3376
çünkü bence gazetecinin asıl görevi
gerçekleri söylemek
gerçekleri söylemek
04:02
and not attempt to predict them,
98
230968
1553
ve öngörüde bulunmamaktır,
04:04
especially when those predictions
can actually damage democracy
can actually damage democracy
99
232545
2996
özellikle bu tahminler insanlara
"Boşuna bu şahsa oy vermeyin,
"Boşuna bu şahsa oy vermeyin,
04:07
by signaling to people:
don't bother to vote for that guy,
don't bother to vote for that guy,
100
235565
2732
zaten kazanamaz"
gibi sinyaller vererek demokrasiye
gibi sinyaller vererek demokrasiye
04:10
he doesn't have a chance.
101
238321
1205
zarar verecekse.
04:11
Let's set that aside for now and talk
about the accuracy of this endeavor.
about the accuracy of this endeavor.
102
239550
3654
Şimdilik bunu kenara koyup
bu girişimin doğruluğunu konuşalım.
bu girişimin doğruluğunu konuşalım.
04:15
Based on national elections
in the UK, Italy, Israel
in the UK, Italy, Israel
103
243228
4608
İngiltere , İtalya, İsrail ulusal
seçimlerine ve tabi ki,
seçimlerine ve tabi ki,
04:19
and of course, the most recent
US presidential election,
US presidential election,
104
247860
2764
en son ABD başkanlık
seçimlerine dayanarak,
seçimlerine dayanarak,
04:22
using polls to predict electoral outcomes
105
250648
2137
seçim sonuçlarını anketlerle öngörme
04:24
is about as accurate as using the moon
to predict hospital admissions.
to predict hospital admissions.
106
252809
3812
hastane hasta kabullerini aya bakarak
tahmin etme kadar kesindir.
tahmin etme kadar kesindir.
04:28
No, seriously, I used actual data
from an academic study to draw this.
from an academic study to draw this.
107
256645
4200
Tabi ki hayır. Bunu çizmek için akademik
bir çalışmanın asıl verilerini kullandım.
bir çalışmanın asıl verilerini kullandım.
04:32
There are a lot of reasons why
polling has become so inaccurate.
polling has become so inaccurate.
108
260869
3727
Anketlerin bu kadar yanlış
olmasının birçok sebebi var.
olmasının birçok sebebi var.
04:36
Our societies have become really diverse,
109
264620
1970
Toplumumuz çok farklılaştı,
04:38
which makes it difficult for pollsters
to get a really nice representative sample
to get a really nice representative sample
110
266614
3821
öyle ki anketciler anketlerinde nüfusu
gerçekten temsil eden bir örneklem
gerçekten temsil eden bir örneklem
04:42
of the population for their polls.
111
270459
1627
almakta zorlanmaktalar.
04:44
People are really reluctant to answer
their phones to pollsters,
their phones to pollsters,
112
272110
3006
İnsanlar anketcilerin telefonlarına
cevap vermek istemiyorlar
cevap vermek istemiyorlar
04:47
and also, shockingly enough,
people might lie.
people might lie.
113
275140
2276
ve şaşırtıcı ölçüde yalan
söyleyebilirler de.
söyleyebilirler de.
04:49
But you wouldn't necessarily
know that to look at the media.
know that to look at the media.
114
277440
2811
Fakat medyaya bakmadan
bunu fark edemeyeceksiniz.
bunu fark edemeyeceksiniz.
04:52
For one thing, the probability
of a Hillary Clinton win
of a Hillary Clinton win
115
280275
2761
Bir örnek olarak, Hillary Clinton'un
kazanma olasılğı
kazanma olasılğı
04:55
was communicated with decimal places.
116
283060
2791
ondalık sayılarla ifade ediliyordu.
04:57
We don't use decimal places
to describe the temperature.
to describe the temperature.
117
285875
2621
Sıcaklığı tanımlamak için
ondalık sayıları kullanmayız.
ondalık sayıları kullanmayız.
05:00
How on earth can predicting the behavior
of 230 million voters in this country
of 230 million voters in this country
118
288520
4228
Bu ülkedeki 230 milyon seçmenin
davranışlarının tahmini
davranışlarının tahmini
05:04
be that precise?
119
292772
1829
nasıl bu kadar kesin olabilir?
05:06
And then there were those sleek charts.
120
294625
2002
Ve bir de şu iyi hazırlanmış tablolar var.
05:08
See, a lot of data visualizations
will overstate certainty, and it works --
will overstate certainty, and it works --
121
296651
3973
Bakın, veri gösterimlerinin çokluğu
kesinliği artırıyor, ve işe yarıyor -
kesinliği artırıyor, ve işe yarıyor -
05:12
these charts can numb
our brains to criticism.
our brains to criticism.
122
300648
2620
Bu tablolar düşünemeden
beynimizi uyuşturuyor.
beynimizi uyuşturuyor.
05:15
When you hear a statistic,
you might feel skeptical.
you might feel skeptical.
123
303292
2558
Bir istatistik duyduğunuzda
şüphe duyabilirsiniz.
şüphe duyabilirsiniz.
05:17
As soon as it's buried in a chart,
124
305874
1635
Bir tabloya yansıtıldığında ise
05:19
it feels like some kind
of objective science,
of objective science,
125
307533
2129
bir tür nesnel bilimsel
gerçekmiş gibi gelir
gerçekmiş gibi gelir
05:21
and it's not.
126
309686
1249
ama öyle değil.
05:22
So I was trying to find ways
to better communicate this to people,
to better communicate this to people,
127
310959
3103
Böylece bunu daha iyi anlatabilmenin
yollarını araştırıyordum,
yollarını araştırıyordum,
05:26
to show people the uncertainty
in our numbers.
in our numbers.
128
314086
2504
rakamlarımızdaki
belirsizliği göstermek için.
belirsizliği göstermek için.
05:28
What I did was I started taking
real data sets,
real data sets,
129
316614
2246
Bunun için gerçek veri
kümelerini aldım
kümelerini aldım
05:30
and turning them into
hand-drawn visualizations,
hand-drawn visualizations,
130
318884
2652
ve bunları el çizimi
gösterimlere dönüştürdüm.
gösterimlere dönüştürdüm.
05:33
so that people can see
how imprecise the data is;
how imprecise the data is;
131
321560
2672
Böylece insanlar verilerin
belirsizliğini görebilir;
belirsizliğini görebilir;
05:36
so people can see that a human did this,
132
324256
1996
yani insanlar bunu bir insanın yaptığını,
05:38
a human found the data and visualized it.
133
326276
1972
bulduğunu ve tablolaştırdığını görebilir.
05:40
For example, instead
of finding out the probability
of finding out the probability
134
328272
2672
Örneğin, herhangi belirli bir
aydaki grip olma
aydaki grip olma
05:42
of getting the flu in any given month,
135
330968
2126
olasılığını bulmak yerine,
05:45
you can see the rough
distribution of flu season.
distribution of flu season.
136
333118
2792
grip mevsiminin kaba
dağılımını görebilirsiniz.
dağılımını görebilirsiniz.
05:47
This is --
137
335934
1167
Bu --
(Kahkahalar)
05:49
(Laughter)
138
337125
1018
Şubat'ı gösteren kötü bir resim.
05:50
a bad shot to show in February.
139
338167
1486
05:51
But it's also more responsible
data visualization,
data visualization,
140
339677
2455
Ama bu aynı zamanda daha
sorumlu bir veri gösterimi,
sorumlu bir veri gösterimi,
05:54
because if you were to show
the exact probabilities,
the exact probabilities,
141
342156
2455
çünkü tam olasılıkları
göstermiş olsaydınız
göstermiş olsaydınız
05:56
maybe that would encourage
people to get their flu jabs
people to get their flu jabs
142
344635
2592
insanları yanlış zamanda
grip aşılarını olmaya
grip aşılarını olmaya
05:59
at the wrong time.
143
347251
1456
yönlendirmiş olacaktınız.
06:01
The point of these shaky lines
144
349163
1693
Bu titrek çizgilerin amacı
06:02
is so that people remember
these imprecisions,
these imprecisions,
145
350880
2911
insanların bu belirsizlikleri
hatırlamalarını sağlamaktır
hatırlamalarını sağlamaktır
06:05
but also so they don't necessarily
walk away with a specific number,
walk away with a specific number,
146
353815
3227
ama aynı zamanda kesin bir
rakamla ayrılıp gitmeseler de
rakamla ayrılıp gitmeseler de
06:09
but they can remember important facts.
147
357066
1866
önemli gerçekleri hatırlayabilirler.
06:10
Facts like injustice and inequality
leave a huge mark on our lives.
leave a huge mark on our lives.
148
358956
4024
Adaletsizlik ve eşitsizliğin hayatımızda
büyük izler bıraktığı gerçeği gibi.
büyük izler bıraktığı gerçeği gibi.
06:15
Facts like Black Americans and Native
Americans have shorter life expectancies
Americans have shorter life expectancies
149
363004
4189
Siyah ve Yerli Amerikalıların diğer
ırklarınkinden daha kısa
ırklarınkinden daha kısa
06:19
than those of other races,
150
367217
1400
hayat beklentilerinin olduğu
06:20
and that isn't changing anytime soon.
151
368641
2138
ve değişimin uzak göründüğü gerçeği gibi.
06:22
Facts like prisoners in the US
can be kept in solitary confinement cells
can be kept in solitary confinement cells
152
370803
3901
ABD'deki mahkumların ortalama
bir park yerinden daha küçük
bir park yerinden daha küçük
06:26
that are smaller than the size
of an average parking space.
of an average parking space.
153
374728
3342
tecrit hücrelerinde
tutulabilecekleri gerçeği gibi.
tutulabilecekleri gerçeği gibi.
06:30
The point of these visualizations
is also to remind people
is also to remind people
154
378535
3335
Bu gösterimlerin amacı aynı zamanda
insanlara gerçekten önemli
insanlara gerçekten önemli
06:33
of some really important
statistical concepts,
statistical concepts,
155
381894
2350
bazı istatistiksel
kavramları hatırlatmaktır,
kavramları hatırlatmaktır,
06:36
concepts like averages.
156
384268
1636
ortalamalar gibi kavramlar.
06:37
So let's say you hear a claim like,
157
385928
1668
Şimdi şöyle bir iddia duymuş olun:
06:39
"The average swimming pool in the US
contains 6.23 fecal accidents."
contains 6.23 fecal accidents."
158
387620
4434
"ABD'de ortalama yüzme havuzunda
6.23 dışkı kazaları oluşur."
6.23 dışkı kazaları oluşur."
06:44
That doesn't mean every single
swimming pool in the country
swimming pool in the country
159
392078
2797
Bu, ülkede her yüzme havuzunda
tam olarak 6.23 dışkı görüldüğü
tam olarak 6.23 dışkı görüldüğü
06:46
contains exactly 6.23 turds.
160
394899
2194
anlamına gelmemektedir.
06:49
So in order to show that,
161
397117
1417
Bunu gösterme adına,
06:50
I went back to the original data,
which comes from the CDC,
which comes from the CDC,
162
398558
2841
47 yüzme tesisini inceleyen
CDC'den gelen
CDC'den gelen
06:53
who surveyed 47 swimming facilities.
163
401423
2065
orijinal verlere geri döndüm.
06:55
And I just spent one evening
redistributing poop.
redistributing poop.
164
403512
2391
Dışkıyı yeniden dağıtmak
için bir gecemi harcadım.
için bir gecemi harcadım.
06:57
So you can kind of see
how misleading averages can be.
how misleading averages can be.
165
405927
2682
Nasıl yanıltıcı sonuçların
olabileceğini görebilirsiniz.
olabileceğini görebilirsiniz.
07:00
(Laughter)
166
408633
1282
(Kahkahalar)
07:01
OK, so the second question
that you guys should be asking yourselves
that you guys should be asking yourselves
167
409939
3901
Peki, kusurlu sayıları farketmek
için kendinize sormanız gereken
için kendinize sormanız gereken
07:05
to spot bad numbers is:
168
413864
1501
ikinci soru şudur:
07:07
Can I see myself in the data?
169
415389
1967
Veride kendimi görebilir miyim?
07:09
This question is also
about averages in a way,
about averages in a way,
170
417380
2913
Bu soru bir bakıma
ortalamalar hakkındadır,
ortalamalar hakkındadır,
07:12
because part of the reason
why people are so frustrated
why people are so frustrated
171
420317
2605
çünkü kısmen insanların ulusal
istatistikler konusunda
istatistikler konusunda
07:14
with these national statistics,
172
422946
1495
hüsran dolu olmalarının sebebi,
07:16
is they don't really tell the story
of who's winning and who's losing
of who's winning and who's losing
173
424465
3273
onların ulusal politikadan kimin
kazandığı ya da kaybettiği hakkında
kazandığı ya da kaybettiği hakkında
07:19
from national policy.
174
427762
1156
bir şey söylememeleri.
07:20
It's easy to understand why people
are frustrated with global averages
are frustrated with global averages
175
428942
3318
İnsanların, kişisel tecrübeleri ile
örtüşmediğinde küresel ortalamalar
örtüşmediğinde küresel ortalamalar
07:24
when they don't match up
with their personal experiences.
with their personal experiences.
176
432284
2679
hakkında neden hüsran
yaşadığını anlamak kolaydır.
yaşadığını anlamak kolaydır.
07:26
I wanted to show people the way
data relates to their everyday lives.
data relates to their everyday lives.
177
434987
3263
İnsanlara, verilerin hayatlarıyla
olan ilgisini göstermek istiyordum.
olan ilgisini göstermek istiyordum.
07:30
I started this advice column
called "Dear Mona,"
called "Dear Mona,"
178
438274
2246
"Sayın Mona" diye bir tavsiye
köşesine başladım:
köşesine başladım:
07:32
where people would write to me
with questions and concerns
with questions and concerns
179
440544
2726
insanlar bana sorularını ve
endişelerini yazacaklardı
endişelerini yazacaklardı
07:35
and I'd try to answer them with data.
180
443294
1784
ve ben verilerle cevap verecektim.
07:37
People asked me anything.
181
445102
1200
Her şey hakkında sordular.
07:38
questions like, "Is it normal to sleep
in a separate bed to my wife?"
in a separate bed to my wife?"
182
446326
3261
"Eşimle ayrı yataklarda
uyumamız normal mi?"
uyumamız normal mi?"
07:41
"Do people regret their tattoos?"
183
449611
1591
"Dövme güzel olur mu olmaz mı?"
07:43
"What does it mean to die
of natural causes?"
of natural causes?"
184
451226
2164
"Doğal nedenlerle ölüm ne
demek?" gibi.
demek?" gibi.
07:45
All of these questions are great,
because they make you think
because they make you think
185
453414
2966
Tüm bu sorular çok iyi,
çünkü bu sayıları bulma
çünkü bu sayıları bulma
07:48
about ways to find
and communicate these numbers.
and communicate these numbers.
186
456404
2336
ve anlama konusunda sizleri
düşünmeye sevkediyor.
düşünmeye sevkediyor.
07:50
If someone asks you,
"How much pee is a lot of pee?"
"How much pee is a lot of pee?"
187
458764
2503
Birisi "Çok çiş ne kadardır?"
diye bir soru sorarsa,
diye bir soru sorarsa,
07:53
which is a question that I got asked,
188
461291
2458
ki bana sorulan bir sorudur,
07:55
you really want to make sure
that the visualization makes sense
that the visualization makes sense
189
463773
2980
gösterimin olası en fazla sayıda
insana anlamlı gelmesini
insana anlamlı gelmesini
07:58
to as many people as possible.
190
466777
1747
mutlaka sağlamak istersiniz.
08:00
These numbers aren't unavailable.
191
468548
1575
Bu sayılar yok değildir.
08:02
Sometimes they're just buried
in the appendix of an academic study.
in the appendix of an academic study.
192
470147
3507
Bazen bir akademik çalışmanın
ekinde öylece durmaktadır.
ekinde öylece durmaktadır.
08:05
And they're certainly not inscrutable;
193
473678
1839
Kesinlikle anlaşılmaz değildirler;
08:07
if you really wanted to test
these numbers on urination volume,
these numbers on urination volume,
194
475541
2975
idrar hacimleri ile ilgili bu
sayıları test etmek isterseniz
sayıları test etmek isterseniz
08:10
you could grab a bottle
and try it for yourself.
and try it for yourself.
195
478540
2257
bir şişe alıp kendiniz
deneyerek görebilirsiniz.
deneyerek görebilirsiniz.
08:12
(Laughter)
196
480821
1008
(Kahkahalar)
08:13
The point of this isn't necessarily
197
481853
1694
Burada amaç her veri setinin
08:15
that every single data set
has to relate specifically to you.
has to relate specifically to you.
198
483571
2877
özel olarak sizinle alakalı
olması gerektiği değildir.
olması gerektiği değildir.
08:18
I'm interested in how many women
were issued fines in France
were issued fines in France
199
486472
2880
Fransa'da kaç kadının yüz örtüsü
ya da peçe örttüğü için
ya da peçe örttüğü için
08:21
for wearing the face veil, or the niqab,
200
489376
1959
ceza aldığı ile ilgileniyorum,
08:23
even if I don't live in France
or wear the face veil.
or wear the face veil.
201
491359
2618
Fransa'da yaşamasam ya da
yüz örtüsü örtmesem de.
yüz örtüsü örtmesem de.
08:26
The point of asking where you fit in
is to get as much context as possible.
is to get as much context as possible.
202
494001
3835
Sizin konuya dahil olduğunuz nokta
olabildiğince çok kaynak sağlamanızdır.
olabildiğince çok kaynak sağlamanızdır.
08:29
So it's about zooming out
from one data point,
from one data point,
203
497860
2191
Asıl mesele bir veriden
ötesini görmekle ilgili
ötesini görmekle ilgili
08:32
like the unemployment rate
is five percent,
is five percent,
204
500075
2104
işsizlik oranının yüzde
beş olduğu gibi
beş olduğu gibi
08:34
and seeing how it changes over time,
205
502203
1757
ve zamanla değişimini görmek
08:35
or seeing how it changes
by educational status --
by educational status --
206
503984
2650
ya da eğitim düzeyiyle nasıl
değiştiğini görmek-
değiştiğini görmek-
08:38
this is why your parents always
wanted you to go to college --
wanted you to go to college --
207
506658
3104
bu nedenle ebeveynleriniz daima
koleje gitmenizi isterler-
koleje gitmenizi isterler-
08:41
or seeing how it varies by gender.
208
509786
2032
ya da cinsiyetle değişimini görmek.
08:43
Nowadays, male unemployment rate is higher
209
511842
2127
Şimdilerde erkek işsizlik oranı
08:45
than the female unemployment rate.
210
513993
1700
bayan işsizlik oranından yüksek.
08:47
Up until the early '80s,
it was the other way around.
it was the other way around.
211
515717
2695
80'lerin başına kadar bu
oran tersineydi.
oran tersineydi.
08:50
This is a story of one
of the biggest changes
of the biggest changes
212
518436
2117
Bu, Amerikan toplumunda
oluşan en büyük
oluşan en büyük
08:52
that's happened in American society,
213
520577
1720
değişimlerden birinin hikayesidir
08:54
and it's all there in that chart,
once you look beyond the averages.
once you look beyond the averages.
214
522321
3276
ve ortalamaların ötesine bakarsanız
tüm bunları tabloda görürsünüz.
tüm bunları tabloda görürsünüz.
08:57
The axes are everything;
215
525621
1165
Eksenler herşeydir;
08:58
once you change the scale,
you can change the story.
you can change the story.
216
526810
2669
ölçeği değiştirdiğinizde
tüm hikaye değişebilir.
tüm hikaye değişebilir.
09:01
OK, so the third and final question
that I want you guys to think about
that I want you guys to think about
217
529503
3380
Tamam, şimdi istatistiklere
bakarken düşünmenizi istediğim
bakarken düşünmenizi istediğim
09:04
when you're looking at statistics is:
218
532907
1819
üçüncü ve son soru şu:
09:06
How was the data collected?
219
534750
1873
Veri nasıl toplandı?
09:09
So far, I've only talked about the way
data is communicated,
data is communicated,
220
537667
2939
Buraya kadar sadece verinin nasıl
iletildiği hakkında konuştum
iletildiği hakkında konuştum
09:12
but the way it's collected
matters just as much.
matters just as much.
221
540630
2276
ama nasıl toplandığı da
çok önemlidir.
çok önemlidir.
09:14
I know this is tough,
222
542930
1167
Zor, biliyorum,
09:16
because methodologies can be opaque
and actually kind of boring,
and actually kind of boring,
223
544121
3081
çünkü metodolojiler anlaşılmaz ve
biraz sıkıcı olabilirler,
biraz sıkıcı olabilirler,
09:19
but there are some simple steps
you can take to check this.
you can take to check this.
224
547226
2873
ama bunu kontrol için atabileceğiniz
bazı basit adımlar var.
bazı basit adımlar var.
09:22
I'll use one last example here.
225
550123
1839
Son bir örnek sunacağım.
09:24
One poll found that 41 percent of Muslims
in this country support jihad,
in this country support jihad,
226
552309
3887
Bir ankete göre ükedeki Müslümanların
yüzde 41'i, açıkça çok korkutucu olan,
yüzde 41'i, açıkça çok korkutucu olan,
09:28
which is obviously pretty scary,
227
556220
1525
cihadı desteklemektedirler
09:29
and it was reported everywhere in 2015.
228
557769
2642
ve 2015'de her yerde söylendi.
09:32
When I want to check a number like that,
229
560435
2615
Böyle bir sayıyı kontrol etmek istersem
09:35
I'll start off by finding
the original questionnaire.
the original questionnaire.
230
563074
2501
orijinal anketi bularak
yola koyulurum.
yola koyulurum.
09:37
It turns out that journalists
who reported on that statistic
who reported on that statistic
231
565599
2926
Öyle görünüyor ki bu istatistiği
bildiren gazeteciler
bildiren gazeteciler
09:40
ignored a question
lower down on the survey
lower down on the survey
232
568549
2231
anketin aşağısındaki bir
soruyu göz ardı etmiş:
soruyu göz ardı etmiş:
09:42
that asked respondents
how they defined "jihad."
how they defined "jihad."
233
570804
2346
katılanların "cihadı"
nasıl tanımladıkları.
nasıl tanımladıkları.
09:45
And most of them defined it as,
234
573174
1981
Çoğu şöyle tanımlamakta:
09:47
"Muslims' personal, peaceful struggle
to be more religious."
to be more religious."
235
575179
3942
"Müslümanların daha dindar olmak için
kişişel, barışçıl mücadelesi".
kişişel, barışçıl mücadelesi".
09:51
Only 16 percent defined it as,
"violent holy war against unbelievers."
"violent holy war against unbelievers."
236
579145
4194
Sadece yüzde 16'sı "inançsızlara
karşı kutsal savaş" olarak tanımlamış.
karşı kutsal savaş" olarak tanımlamış.
09:55
This is the really important point:
237
583363
2430
İşte bu gerçekten önemli nokta:
09:57
based on those numbers,
it's totally possible
it's totally possible
238
585817
2155
Sayılara göre ankette
bunu bir kutsal savaş
bunu bir kutsal savaş
09:59
that no one in the survey
who defined it as violent holy war
who defined it as violent holy war
239
587996
3105
olarak niteleyen herkesin bunu
desteklediklerini söylemeleri de
desteklediklerini söylemeleri de
10:03
also said they support it.
240
591125
1332
tamamen mümkündür.
10:04
Those two groups might not overlap at all.
241
592481
2208
Bu iki grup hiç çakışmayabilirler.
10:07
It's also worth asking
how the survey was carried out.
how the survey was carried out.
242
595122
2637
Anketin nasıl yapıldığı da
sorulmaya değer.
sorulmaya değer.
10:09
This was something called an opt-in poll,
243
597783
1998
Bu tercihli anket denen,
10:11
which means anyone could have found it
on the internet and completed it.
on the internet and completed it.
244
599805
3402
herkesin internetten bularak
doldurabileceği manasına gelen bir şey.
doldurabileceği manasına gelen bir şey.
10:15
There's no way of knowing
if those people even identified as Muslim.
if those people even identified as Muslim.
245
603231
3339
Bu insanların Müslüman olduklarını
dahi bilmenin bir yolu yoktur.
dahi bilmenin bir yolu yoktur.
10:18
And finally, there were 600
respondents in that poll.
respondents in that poll.
246
606594
2612
Son olarak, bu ankette 600
katılan vardı.
katılan vardı.
10:21
There are roughly three million
Muslims in this country,
Muslims in this country,
247
609230
2654
Bu ükede kabaca üç milyon
Müslüman bulunmaktadır,
Müslüman bulunmaktadır,
10:23
according to Pew Research Center.
248
611908
1607
Pew Araştırma Merkezine göre.
10:25
That means the poll spoke to roughly
one in every 5,000 Muslims
one in every 5,000 Muslims
249
613539
2993
Yani anket bu ülkede her 5000
Müslümandan kabaca biri ile
Müslümandan kabaca biri ile
10:28
in this country.
250
616556
1168
konuşmuş demektir.
10:29
This is one of the reasons
251
617748
1266
Bu, genel olarak devlet istatistiklerinin
10:31
why government statistics
are often better than private statistics.
are often better than private statistics.
252
619038
3607
özel istatistiklerden daha iyi
olmasının sebeplerinden biridir.
olmasının sebeplerinden biridir.
10:34
A poll might speak to a couple
hundred people, maybe a thousand,
hundred people, maybe a thousand,
253
622669
3035
Bir anket birkaç yüz ya da bin kişi
ile yapılmış olabilir
ile yapılmış olabilir
10:37
or if you're L'Oreal, trying to sell
skin care products in 2005,
skin care products in 2005,
254
625728
3058
veya L'Oreal iseniz, 2005'de
cilt bakım ürünleri satıyorsanız,
cilt bakım ürünleri satıyorsanız,
10:40
then you spoke to 48 women
to claim that they work.
to claim that they work.
255
628810
2417
işe yaradığını savunmak
için 48 kadın da yeter.
için 48 kadın da yeter.
10:43
(Laughter)
256
631251
1026
(Kahkahalar)
10:44
Private companies don't have a huge
interest in getting the numbers right,
interest in getting the numbers right,
257
632301
3556
Özel şirketler sayıları doğru kullanma
konusuyla çok ilgili değildirler,
konusuyla çok ilgili değildirler,
10:47
they just need the right numbers.
258
635881
1755
sadece doğru sayılarla ilgilidirler.
10:49
Government statisticians aren't like that.
259
637660
2020
Devlet istatistikçileri böyle değildir.
10:51
In theory, at least,
they're totally impartial,
they're totally impartial,
260
639704
2447
Teoride, en azından,
tamamen tarafsızdırlar,
tamamen tarafsızdırlar,
10:54
not least because most of them do
their jobs regardless of who's in power.
their jobs regardless of who's in power.
261
642175
3501
çünkü çoğu görevlerini iktidarda
kimin olduğuna bakmaksızın yaparlar.
kimin olduğuna bakmaksızın yaparlar.
10:57
They're civil servants.
262
645700
1162
Onlar memurdurlar.
10:58
And to do their jobs properly,
263
646886
1964
İşlerini düzgün yapmak için,
11:00
they don't just speak
to a couple hundred people.
to a couple hundred people.
264
648874
2363
sadece birkaç yüz kişi
ile konuşmazlar.
ile konuşmazlar.
11:03
Those unemployment numbers
I keep on referencing
I keep on referencing
265
651261
2318
Referans olarak sunduğum
Çalışma Bakanlığı'ndan
Çalışma Bakanlığı'ndan
11:05
come from the Bureau of Labor Statistics,
266
653603
2004
gelen şu işsizlik rakamlarını
11:07
and to make their estimates,
267
655631
1335
tahmin etmek üzere
11:08
they speak to over 140,000
businesses in this country.
businesses in this country.
268
656990
3489
bu ülkede 140 binden fazla
işyeri ile konuşulmuştur.
işyeri ile konuşulmuştur.
11:12
I get it, it's frustrating.
269
660503
1725
Anladım, sinir bozucu.
11:14
If you want to test a statistic
that comes from a private company,
that comes from a private company,
270
662252
3115
Eğer özel bir şirketten gelen
bir istatistiği denemek isterseniz
bir istatistiği denemek isterseniz
siz ve dostlarınız yüz kremini
satın alıp deneyebilirsiniz.
satın alıp deneyebilirsiniz.
11:17
you can buy the face cream for you
and a bunch of friends, test it out,
and a bunch of friends, test it out,
271
665391
3361
Eğer işe yaramazsa sayılar
doğru değil diyebilirsiniz.
doğru değil diyebilirsiniz.
11:20
if it doesn't work,
you can say the numbers were wrong.
you can say the numbers were wrong.
272
668776
2591
Ya resmi istatistikleri
nasıl sorgularsınız?
nasıl sorgularsınız?
11:23
But how do you question
government statistics?
government statistics?
273
671391
2146
Sadece herşeyi kontrole devam.
11:25
You just keep checking everything.
274
673561
1630
Sayıları nasıl topladıklarını araştırın.
11:27
Find out how they collected the numbers.
275
675215
1913
Tabloda görmeniz gereken herşeyi
görüp görmediğinizi inceleyin.
görüp görmediğinizi inceleyin.
11:29
Find out if you're seeing everything
on the chart you need to see.
on the chart you need to see.
276
677152
3125
Fakat bütünüyle sayılardan
vazgeçmeyin, çünkü bu durumda,
vazgeçmeyin, çünkü bu durumda,
11:32
But don't give up on the numbers
altogether, because if you do,
altogether, because if you do,
277
680301
2965
kamu politikaları kararlarını
karanlıkta alıyor olacağız,
karanlıkta alıyor olacağız,
11:35
we'll be making public policy
decisions in the dark,
decisions in the dark,
278
683290
2439
11:37
using nothing but private
interests to guide us.
interests to guide us.
279
685753
2262
çıkarlarımızı kendimize
kılavuz kabul ederek.
kılavuz kabul ederek.
Teşekkürler.
11:40
Thank you.
280
688039
1166
11:41
(Applause)
281
689229
2461
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Mona Chalabi - Data journalistMona 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.
Mona Chalabi | Speaker | TED.com