TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
نيت سيلفر: هل تؤثر العنصرية على التصويت؟
Filmed:
Readability: 4
498,847 views
نيت سيلفر يملك اجابات علي أسئلة جدلية حول العِرق في السياسه:هل أضّر عِرق أوباما بِأصواته في بعض المناطق؟ احصائيات وخرافات تصطدم في هذه الكلمة الجذابة التي تنتهي بملحوظة رائعة حول كيف ان تخطيط المدن يمكن يعزز التسامح.
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I want to talk about the election.
0
0
3000
أود الحديث عن إلإنتخابات.
00:18
For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
لاول مرة في الولايات المتحدة،الغالب من مجموع الناخبين البيض
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
صوتت لمرشح أفريقي-امريكي للرئاسة.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
وحقيقة باراك اوباما ابلي بلاءً حسناً.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
كسب 375 صوتا الكترونياً
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
وكسب حوالي 70 مليون من اصوات الشعب
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
أكثر من اي مرشح رئاسة آخر،
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
من اي عرق، اي حزب، في التاريخ
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
إذا قارنت ما فعل اوباما مقابل ما فعل جون كيري قبل اربعة سنوات --
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
الديموقراطيون حقاً يُحبون رؤية هذا إلإنتقال هُنا.
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
حيث غالباً كل ولاية تصير زرقاء، تصير أكثر ديمقراطية --
00:47
even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
وحتي ولايات خسرها اوباما، كالتي في الغرب.
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
هذه الولايات تصبح اكثر زرقة
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
في الجنوب، في الشمال الشرقي، تقريباً في كل مكان
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
مع بعض الإستثناءات هناوهناك.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
أحدهم في ماساشوستس.
00:59
That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
تلك ولاية جون كيري المركزية.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
ليست مفاجأة كبيره، اوباما لم يفعل أفضل من كيري هناك.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
أو في اريزونا، حيث معقل جون ماكين،
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
أوباما لم يكن لديه تحسن كثير.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
ولكن هنالك هذا الجُزء من البلاد، كما التي في المنطقة الوسطي هنا.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
كمناطق اركنساس، تنسي، اوكلاهوما، غرب فيرجينيا.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
ألآن إذا نظرنا للعام 96، بيل كلينتون،
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
اخر ديمقراطي فاز فعلاً، كيف فعل في 96،
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
ترون فرق شاسع في هذا الجزء من البلاد هُنا --
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
كألأبلاشيان، ألأوزاركس، مناطق المرتفعات، كما أُسميها.
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
20 أو 30 نقطة تُرجح
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
من كيف فعل بيل كلينتون في 96 إلي كيف فعل اوباما
01:29
in 2008.
28
74000
2000
فى 2008
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
نعم بيل كلينتون كان من اركنساس، ولكن هذه فروقات عميقة جداً جداً.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
إذا، عندما نفكر حول اجزاء من البلاد كأركنساس، أتعلم.
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
هنالك كتاب مخطوط يسمي، ما الامر مع كنساس؟
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
ولكن حقيقة المسألة هنا -- أوباما ابلي بلاءً حسنأً في كنساس.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
وخسر بشكل سئ ولكن كل ديقراطي يفعل.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
هو خسر ليس أسوأ مما يفعل معظم الناس.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
ولكن نعم، ما هو الامر مع اركنساس؟
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(ضحك)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
وعندما نفكر باركنساس نميل إلي إحتواء دلالات سلبية.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
نفكر ببعض المتخلفين، أقتباس، نهاية إقتباس، يحملون البنادق.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
ونحن نعتقد ان أُناس كهولاء ربما لايرغبون بالتصويت
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
لإشخاص يبدون كهذا، ويسمون باراك اوباما.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
نحن نعتقد انها مسألة اعراق. وهل هذا عدل؟
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
هل نحن نوعاً ما نوصم الاشخاص من اركنساس، وهذا جزء من البلاد؟
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
والجواب هو، ذلك علي ألاقل عادل جزئياً
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
نعلم أن العرِق كان عاملاً، وسبب علمنا بذلك
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
لاننا سألنا هولاء الأشخاص.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
في الواقع نحن لم نسألهم،ولكن عندما يجرون
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
إستطلاعات آراء الناخبين في كل ولاية،
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
في 37 ولاية من 50 ولاية،
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
سآلوا سؤالاً، كان بشكل مباشر، عن العِرق.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
سألو هذا السؤال.
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
للبت بصوتك للرئاسة اليوم، هل كان لعِرق
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
المرشح تأثير؟
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
نبحث عن الاشخاص الذين قالو "نعم، العرق كان عاملاً;
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
بل كان عاملاً مهماً، في قراري".
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
وألاشخاص الذين صوتوا لجون ماكين
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
ونتيجة لذلك العامل،
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
ربما بالدمج مع عوامل اُخرى، وربما وحده.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
نحن نبحث عن هذا السلوك بين الناخبين البيض،
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
أو حقيقةً، الناخبين غير السود.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
كما ترون، إختلافات كبيرة في مناطق مختلفه
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
من البلاد، في هذا السؤال.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
في لويزيانا، حوالي 1 من 5 من البيض الناخبين
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
قال، "نعم، من الاسباب الرئيسية لتصويتي ضد باراك اوباما
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
لأنه من الافارقة-الامريكان".
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
لو صوت هولاءِ لاوباما،
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
أو حتي نصفهم، لكان لأوباما ان يكسب لويزيانا بامان.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
ينطبق الشي نفسه، باعتقادي، علي كل هذه الولايات التي ترون بأعلي القائمة.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
في الوقت نفسه، كاليفورنيا، نيويورك. يمكن القول، "اوه لقد إستنرنا،"
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
ولكن أتعلمون، بالتاكيد أحداث اقل بكثير من هذه
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
اعترف، وافترض،
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
من مظاهر إستناد التصويت علي العِرق
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
هنا نفس البيانات علي خريطة.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
كما ترون العلاقه بين
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
الولايات الحمراء حيث اكثرالاشخاص الذين اجابو وقالوا،
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"نعم، عِرق باراك اوباما كان مشكلة لي"
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
أترون، بمقارنة الخريطة بالعام 1996، ستري تداخل هنا.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
وهذا حقيقة يوضح
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
لماذا كان باراك اوباما سيئاً
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
في هذا الجزء من البلاد.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
ولذا يتعين علينا ان نسأل لماذا.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
هل العنصرية متوقعة بشكل أو آخر؟
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
هل هناك شئ يقود هذا؟
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
ام فقط حول أشياء غريبة تحدث في أركنساس
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
ذلك ما لانفهمه، وكنتاكي؟
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
أم أن هناك عوامل اكثر منهجية في العمل؟
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
ولذا يمكننا النظر إلي مجموعة من المتغيرات المختلفة.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
هذه إلاشياء التي يراها الإقتصاديون وعلماء السياسة في كل وقت --
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
أشياء كمعدل الدخل، والديانة، التعليم.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
واي من هذه يبدو كدافع
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
هذه المظاهر من العنصرية
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
في هذه التجربة الوطنية الكبيرة لدينا في الرابع من نوفمبر؟
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
وهناك بعض من التي لها
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
علاقات قوية بالتنبؤ --
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
والتي منها التعليم.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
حيث ترون الولايات ألاقل سنوات دراسية
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
للبالغين، في الأحمر،
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
ونري هذا الجزء من البلاد، منطقة الابلانشيا،
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
أقل تعليماً. مجرد حقيقة.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
ونري العلاقة هناك
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
مع أنماط التصويت المبني علي العِرق.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
المفارقة المهمة الآخرى هي
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
نوعية ألاحياء التي تعيش فيها.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
الولايات الأكثر ريفية،
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
وحتي بعض الولايات مثل نيوهامشير و ماين،
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
عرضت بعض من
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
هذا التصويت المؤسس علي العرِق ضد بآراك أوباما.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
إذاً هو الجمع بين هذين الامرين. التعليم
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
ونوعية الاحياء التي لدينا،
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
والتي سوف نتحدث أكثر عنها بعد قليل.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
بخصوص الولايات كأركنساس وتنيسي
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
فأن كلاهما مناطق ريفية جداً،
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
وهم قليلو التعليم
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
إذاً نعم، العنصرية متوقعة.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
هذه الاشياء، ربما بين مفارقات أُخري،
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
ولكن هذه الأمور تبدو انها تتنبي به.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
سنتعمق للداخل اكثر الان،
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
في موضوع يسمي المسح الإجتماعي العام.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
وهذه تُجري بواسطة جامعة شيكاغو
05:08
every other year.
119
293000
2000
كل عامين
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
ويسألون سلسلة من الاسئلة المشّوقة حقاً.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
في العام 2000 كان لديهم أسئلة مشّوقة خاصة
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
عن المواقف العِرقية.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
سألوا سؤال واحد بسيط هو،
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"هل يعيش في منطقتكم اعراق مختلفة؟"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
يمكن ان نري نوعيات مختلفة من المجتمعات بنتائج مختلفة تماماً.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
في المُدن، حوالي 80 من نسبة الاشخاص
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
لديهم شخص يعتبرونه جار، من عرق مختلف.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
ولكن في المجتمعات الريفيه، النسبة فقط حوالي 30.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
لانه من المحتمل اذا عشت في مزرعة، لربما لم يكن لديك عدد من الجيران، ابداً
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
ومع ذلك، أنت ليس لك تداخل مع أشخاص
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
ليسوا مثلك.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
إِذاً ما سنفعله ان نأخذ الاشخاص البِيض في إستطلاع
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
ونقسمهم بين هولاء الذين لديهم جيران سُود
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
أو حقيقةً، جيران من أعراق أُخري.
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
والأشخاص الذين لديهم فقط جيران بيض.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
ونحن نري في بعض التغييّرات
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
من حيث المواقف السياسية ، وليس هناك الكثير من الفرق
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
كان هذا قبل ثمانية أعوام مضت، بعض الأشخاص كان أكثرهم جمهوريين حينها.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
ولكن تري ديمقراطيين و جمهوريين،
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
ليس هناك خلاف كبير حول هوية الجيران.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
وحتي إسئلة حول العرِق، مثال
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
العمل إلإيجابي، والذي يعتبر سؤال سياسي،
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
سؤال سياسي حول العرق، إذا صح التعبير.
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
لا فرق كبير هُنا.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
العمل إلإيجابي لا يحظي بشهرة جيدة صراحة في اوساط الناخبين البيض، أبداُ.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
ولكن الاشخاص الذين يجاورون السود والأشخاص في المناطق الآحادية الاعراق
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
لا يشعرون بفرق حقيقي حوله.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
ولكن إذا بحثنا عميقاً، شخصي قليلاً، فلنقل،
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"هل تؤيد قرار يمنع زواج الاعراق المختلفة؟"
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
هناك فرق كبير.
06:30
People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
الاشخاص الذين لاجيران ملونين لهم
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
احتمال ضِعفهم اقرب
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
أن يعترض علي زواج الأعراق المختلفة، من المؤيدين له.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
فقط إستناداً علي الذين يعيشون بجوارهم في الحي.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
وبطريقة مماثلة سألوا، ليس في العام 2000، ولكن في ذات المسح في العام 1996،
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"أيمكن أن تنتخب رئيس أسود مؤهل ؟"
06:48
You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
نلاحظ الأشخاص الذين ليس لديهم جيران من الأفارقة-الأمريكان
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
الراجح ان يكون قولهم، "هذا سيسبب لي مشكلة."
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
إذاً حقاً ليست القضية بين الحضر مقابل الارياف.
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
ولكن عن الذين يعيشون معك.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
العنصرية متوقعة.وهي متوقعة
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
بالتفاعل أو إنعدامه مع أشخاص ليسوا مثلك، أشخاص من أعراق آُخري.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
وإذا أردت التصدي له
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
الهدف هو تسهيل التفاعل مع اشخاص من أعراق آُخري.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
عندي نقاط واضحة جداً، أفترض،
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
أفكار ربما في كيفية عمل ذلك.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
أنا هاوٍ كبير للمدن.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
لأسيما ونحن نملك شواهد علي انها متنوعة و مستقرة،
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
ويمكن ان تدعم اشخاص من أعراق مختلفه و فئات دخل متفاوتة.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
أعتقد المدن تسهل ترابط اكثر،
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
وتفاعل عفوي قد يكون لديكم بشكل يومي.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
ولكن بلا شك ليس كل شخص يود العيش في المدينة، بالتأكيد ليس في مدينة كنيويورك.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
إذاً بمكن ان نفكر اكثر بأشياء كشبكات الشوارع.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
هذا هو الحي الذي نشأت فيه في شرق لانسينق، ميتشيغان.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
أنه مجتمع غرب وسطي تقليدي، مما يعني شبكة حقيقية.
07:38
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
حيث توجد أحياء حقيقية وأشجار حقيقية، وطرقات حقيقية يمكن السير عليها.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
وتتفاعل كثيراً مع الجيران،
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
أشخاص تُعجب بهم، أشخاص ربما لاتعرفهم.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
والنتيجة هي مجتمع متسامح جداً،
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
والذي يختلف، أعتقد، عن شئ كهذا،
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
وهو في شاومبيرق، إلينويس.
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
حيث كل مجموعة صغيرة من البيوت لديها شوارعها الخاصة
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
ومدخل خِلال ستارباكس وأشياء كهذه.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
وأعتقد فعلاً أن هذا النوع من تصاميم المدن،
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
والذي أصبح شائعاً في السبعينيات والثمانيات،
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
أعتقد أن هناك علاقة بين هذا وبين أن تصبح البلد
08:07
more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
أكثر تحفظاً، تحت حكم رونالد ريغان.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
ولكن أيضاً، هنالك فكره آخري لدينا --
08:12
is an intercollegiate exchange program
189
477000
2000
هو برنامج تبادل الطلاب
08:14
where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
حيث هناك طلبة بذهبون من نيويورك إلي خارج الحدود،
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
ولكن بصراحة هناك فوارق كافية في البلاد الآن
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
حيث ربما يمكنك أخذ مجموعة من الطلبة من جامعة نيويورك،
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
ونلحقهم بالدراسة لفصل دراسي في جامعه أركنساس،
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
والعكس بالعكس. نقوم بذلك علي مستوي المدارس الثانوية.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
حرفياً هنالك أشخاص في مدارس في اركنساس أو تينيسي،
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
وربما لم يتفاعلوا بطريقة إيجابية
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
مع شخص من منطقة آخري من البلاد، أو جماعة عرقية آُخرى.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
أعتقد جزء من إختلاف التعليم الذي تحدثنا عنه سابقاً
08:40
is the networking experience you get when you go to college
199
505000
2000
وهو خبرة الترابط التي تُكستب عند إلالتحاق بالكلية
08:42
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
حيث تختلط باشخاص لربما لن تتفاعل معهم من ناحية أخري.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
ولكن النقطة هى، هذه كلها أخبار جيدة.
08:48
because when something is predictable,
202
513000
3000
لأن عندما يكون هناك شئ متوقع،
08:51
it is what I call designable.
203
516000
2000
إنه ما أسميه قابل للتصميم.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
يمكنك البدء بالتفكير بحلول لحل تلك المشكلة.
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
حتي وإن كانت المشكلة خبيثة و مستعصية كما العُنصُرية.
08:58
If we understand the root causes of the behavior
206
523000
2000
إذا فهمنا الاسباب الجذرية للسلوك
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
207
525000
2000
واين تتجلي واين لا.
09:02
we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
يمكننا البدء بتصميم حلول له.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
هذا كل ما أود قوله. شكراً جزيلاً لكم
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - StatisticianMath whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.
Why you should listen
In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.
Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."
Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't.
Nate Silver | Speaker | TED.com