TEDxZurich 2011
Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words
Sebastian Wernicke: 1000 TEDTalks, 6 Worte
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Sebastian Wernicke findet, dass jeder TEDTalk in sechs Worte zusammengefasst werden kann. An der TEDxZurich zeigt er, wie man das macht – und unterbietet.
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. Full bio
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
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00:15
There's currently over a thousand TEDTalks on the TED website.
0
0
4000
Es gibt derzeit über eintausend TEDTalks auf der TED-Website.
00:19
And I guess many of you here
1
4000
3000
Und ich vermute, viele von Ihnen hier
00:22
think that this is quite fantastic --
2
7000
2000
finden, dass das ziemlich fantastisch ist –
00:24
except for me. I don't agree with this.
3
9000
2000
abgesehen von mir. Ich bin damit nicht einverstanden.
00:26
I think we have a situation here.
4
11000
2000
Ich glaube, wir haben hier ein Problem.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalks,
5
13000
3000
Wenn Sie darüber nachdenken, 1'000 TEDTalks,
00:31
that's over 1,000 ideas worth spreading.
6
16000
3000
das sind über 1'000 verbreitenswerte Ideen.
00:34
How on earth
7
19000
2000
Wie um alles in der Welt
00:36
are you going to spread a thousand ideas?
8
21000
2000
werden Sie diese eintausend Ideen verbreiten?
00:38
Even if you just try to get all of those ideas into your head
9
23000
2000
Selbst wenn Sie nur versuchen, alle Ideen in Ihren Kopf zu bringen,
00:40
by watching all those thousand TED videos,
10
25000
2000
indem Sie eintausend TED Videos anschauen,
00:42
it would actually currently take you
11
27000
3000
würde das gegenwärtig über 250 Stunden
00:45
over 250 hours to do so.
12
30000
2000
in Anspruch nehmen.
00:47
And I did a little calculation of this.
13
32000
2000
Ich habe dazu eine kleine Berechnung gemacht.
00:49
The damage to the economy for each one who does this
14
34000
3000
Der wirtschaftliche Schaden für jeden, der das tun würde,
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
betrüge etwa $ 15'000.
00:54
So having seen this danger to the economy,
16
39000
3000
Nachdem ich diese wirtschaftliche Gefahr erkannt habe,
00:57
I thought, we need to find a solution to this problem.
17
42000
3000
dachte ich, wir müssen eine Lösung für dieses Problem finden.
01:00
Here's my approach to it all.
18
45000
2000
Hier ist mein Denkansatz dazu.
01:02
If you look at the current situation,
19
47000
2000
Wenn Sie sich die derzeitige Situation anschauen,
01:04
you have a thousand TEDTalks.
20
49000
2000
haben Sie eintausend TEDTalks.
01:06
Each of those TEDTalks has an average length
21
51000
2000
Jeder dieser TEDTalks hat eine durchschnittliche Länge
01:08
of about 2,300 words.
22
53000
2000
von etwa 2'300 Wörtern.
01:10
Now take this together
23
55000
2000
Fassen Sie dies nun zusammen
01:12
and you end up with 2.3 million words of TEDTalks,
24
57000
3000
und sie landen bei 2,3 Millionen Wörtern,
01:15
which is about three Bibles-worth of content.
25
60000
3000
was etwa dem Inhalt von drei Bibeln entspricht.
01:18
The obvious question here is,
26
63000
2000
Die offensichtliche Frage hier ist,
01:20
does a TEDTalk really need 2,300 words?
27
65000
3000
braucht ein TEDTalk wirklich 2'300 Wörter?
01:23
Isn't there something shorter?
28
68000
2000
Gibt es nichts Kürzeres?
01:25
I mean, if you have an idea worth spreading,
29
70000
2000
Ich meine, wenn Sie eine Idee haben die verbreitet werden soll,
01:27
surely you can put it into something shorter
30
72000
2000
dann können Sie die sicher kürzer fassen
01:29
than 2,300 words.
31
74000
2000
als in 2300 Wörtern.
01:31
The only question is, how short can you get?
32
76000
2000
Die einzige Frage ist, wie kurz?
01:33
What's the minimum amount of words
33
78000
2000
Was ist das Minimum an Wörtern
01:35
you would need to do a TEDTalk?
34
80000
2000
die Sie brauchen würden für einen TEDTalk?
01:37
While I was pondering this question,
35
82000
2000
Während ich diese Frage erwog,
01:39
I came across this urban legend about Ernest Hemingway,
36
84000
3000
stieß ich auf diesen modernen Mythos über Ernest Hemingway,
01:42
who allegedly said that these six words here:
37
87000
3000
der angeblich sagte, dass diese sechs Wörter hier:
01:45
"For sale: baby shoes, never worn,"
38
90000
3000
"Zum Verkauf stehen: Babyschuhe, nie getragen,"
01:48
were the best novel he had ever written.
39
93000
3000
der beste Roman waren, den er je geschrieben hatte.
01:51
And I also encountered a project called Six-Word Memoirs
40
96000
2000
Ich begegnete auch einem Projekt namens Sechs-Wörter-Memoiren,
01:53
where people were asked,
41
98000
2000
in welchem Menschen gebeten wurden,
01:55
take your whole life and please sum this up into six words, such as these here:
42
100000
3000
ihr ganzes Leben in sechs Wörtern zusammenfassen, wie hier:
01:58
"Found true love, married someone else."
43
103000
2000
"Fand wahre Liebe, heiratete jemand anderen."
02:00
Or "Living in existential vacuum; it sucks."
44
105000
3000
Oder "Leben in existentiellem Vaakum ist scheiße."
02:03
I actually like that one.
45
108000
2000
Das da gefällt mir sogar.
02:05
So if a novel can be put into six words
46
110000
3000
Wenn ein Roman in sechs Wörter zusammengefasst werden kann,
02:08
and a whole memoir can be put into six words,
47
113000
3000
ein ganzes Memoir in sechs Wörter zusammengefasst werden kann,
02:11
you don't need more than six words for a TEDTalk.
48
116000
3000
brauchen Sie nicht mehr als sechs Wörter für einen TEDTalk.
02:14
We could have been done by lunch here.
49
119000
2000
Wir hätten zum Mittagessen durch sein können.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Ich will sagen ...
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalks,
51
124000
2000
Und wenn Sie das für alle eintausend TEDTalks gemacht hätten,
02:21
you would get from 2.3 million words down to 6,000.
52
126000
3000
kämen Sie von 2.3 Millionen Wörtern herunter auf 6'000.
02:24
So I thought this was quite worthwhile.
53
129000
2000
Ich hielt das für ziemlich erstrebenswert.
02:26
So I started asking all my friends,
54
131000
2000
Also bat ich all meine Freunde,
02:28
please take your favorite TEDTalk and put that into six words.
55
133000
3000
nehmt eure Lieblings-TEDTalks und fasst sie in sechs Wörter zusammen.
02:31
So here are some of the results that I received. I think they're quite nice.
56
136000
2000
Hier sind einige Resultate die ich erhalten habe. Sie gefallen mir gut.
02:33
For example, Dan Pink's talk on motivation,
57
138000
2000
Zum Beispiel Dank Pinks Vortrag über Motivation,
02:35
which was pretty good if you haven't seen it:
58
140000
2000
der war sehr gut, falls Sie ihn nicht gesehen haben:
02:37
"Drop carrot. Drop stick. Bring meaning."
59
142000
2000
"Lass Karotte fallen. Lass Stock fallen. Bring Bedeutung."
02:39
It's what he's basically talking about in those 18 and a half minutes.
60
144000
3000
Das ist, worüber er im Grunde spricht in diesen 18½ Minuten.
02:42
Or some even included references to the speakers,
61
147000
2000
Einige haben sogar Referenzen an die Sprecher eingebaut,
02:44
such as Nathan Myhrvold's speaking style,
62
149000
2000
wie an Nathan Myhrvolds Art zu Sprechen,
02:46
or the one of Tim Ferriss,
63
151000
2000
oder diejenige von Tim Ferriss,
02:48
which might be considered a bit strenuous at times.
64
153000
3000
die gelegentlich als anstrengend angesehen werden mag.
02:51
The challenge here is, if I try to systematically do this,
65
156000
3000
Die Herausforderung hier ist, wenn ich versuche, das systematisch zu tun,
02:54
I would probably end up with a lot of summaries,
66
159000
2000
würde ich wahrscheinlich mit vielen Zusammenfassungen enden,
02:56
but not with many friends in the end.
67
161000
2000
aber letzten Endes nicht mit vielen Freunden.
02:58
So I had to find a different method,
68
163000
2000
Ich musste also eine andere Methode finden,
03:00
preferably involving total strangers.
69
165000
2000
vorzugsweise mit wildfremden Personen.
03:02
And luckily there's a website for that called Mechanical Turk,
70
167000
3000
Und glücklicherweise gibt es dafür eine Webseite, Mechanical Turk,
03:05
which is a website where you can post tasks
71
170000
2000
eine Webseite, auf der Sie Aufträge aufgeben können,
03:07
that you don't want to do yourself,
72
172000
2000
die Sie nicht selbst erledigen wollen,
03:09
such as "Please summarize this text for me in six words."
73
174000
3000
wie "Bitte fassen Sie diesen Text für mich in sechs Wörtern zusammen."
03:12
And I didn't allow any low-cost countries to work on this,
74
177000
3000
Und ich erlaubte keinem Billigpreisland, daran zu arbeiten,
03:15
but I found out I could get a six-word summary for just 10 cents,
75
180000
4000
aber ich ermittelte, wie ich Zusammenfassungen für nur 10 Cents kriegen konnte,
03:19
which I think is a pretty good price.
76
184000
2000
was ich für einen ziemlich guten Preis halte.
03:21
Even then, unfortunately,
77
186000
2000
Sogar dann, bedauerlicherweise,
03:23
it's not possible to summarize each TEDTalk individually.
78
188000
3000
ist es nicht möglich, jeden einzelnen TEDTalk individuell zusammenzufassen.
03:26
Because if you do the math, you have a thousand TEDTalks,
79
191000
2000
Denn wenn Sie es ausrechnen, haben sie eintausend TEDTalks,
03:28
the pay 10 cents each;
80
193000
2000
die Vergütung 10 Cent für jeden;
03:30
you have to do more than one summary for each of those talks,
81
195000
3000
Sie müssen mehr als eine Zusammenfassung für jede Rede machen lassen,
03:33
because some of them will probably be, or are, really bad.
82
198000
3000
denn einige von ihnen wären vermutlich, oder sind, wirklich schlecht.
03:36
So I would end up paying hundreds of dollars.
83
201000
3000
Ich würde also letztendlich Hunderte von Dollars bezahlen.
03:39
So I thought of a different way
84
204000
2000
Ich dachte mir also etwas anderes aus,
03:41
by thinking, well, the talks revolve around certain themes.
85
206000
3000
ich überlegte, nun, die Vorträge drehen sich um gewisse Themen.
03:44
So what if I don't let people summarize
86
209000
2000
Was wenn ich Menschen nicht Zusammenfassungen machen lasse von
03:46
individual TEDTalks to six words,
87
211000
2000
einzelnen TEDTalks in sechs Wörtern,
03:48
but give them 10 TEDTalks at the same time
88
213000
2000
sondern ihnen 10 TEDTalks gleichzeitig geben würde
03:50
and say, "Please do a six-word summary for that one."
89
215000
3000
und sage: "Bitte fasst diese in 6 Wörtern zusammen."
03:53
I would cut my costs by 90 percent.
90
218000
2000
Es würde meine Kosten um 90 % reduzieren.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Für $60
03:58
I could summarize a thousand TEDTalks
92
223000
2000
könnte ich eintausend TEDTalks in
04:00
into just 600 summaries,
93
225000
2000
nur 600 Zusammenfassungen vereinen,
04:02
which would actually be quite nice.
94
227000
2000
was eigentlich ziemlich nett wäre.
04:04
Now some of you might actually right now be thinking,
95
229000
2000
Nun mögen einige von Ihnen denken,
04:06
It's downright crazy to have 10 TEDTalks summarized into just six words.
96
231000
3000
es sei absolut verrückt, 10 TEDTalks in nur 6 Wörtern zusammenzufassen.
04:09
But it's actually not,
97
234000
2000
Aber das ist es eigentlich nicht,
04:11
because there's an example by statistics professor, Hans Rosling.
98
236000
3000
denn es gibt dazu ein Beispiel des Statistik-Professors, Hans Rosling.
04:14
I guess many of you have seen one or more of his talks.
99
239000
2000
Ich denke viele von Ihnen haben einen oder mehrere seiner Vorträge gesehen.
04:16
He's got eight talks online,
100
241000
2000
Er hat acht Vorträge online,
04:18
and those talks can basically be summed up into just four words,
101
243000
3000
und diese können grundsätzlich in nur vier Wörtern zusammengefasst werden,
04:21
because that's all he's basically showing us,
102
246000
2000
denn was er uns hauptsächlich zeigt ist,
04:23
our intuition is really bad.
103
248000
2000
dass unsere Intuition richtig schlecht ist.
04:25
He always proves us wrong.
104
250000
2000
Er beweist uns ständig das Gegenteil.
04:27
So people on the Internet, some didn't do so well.
105
252000
3000
Die Menschen im Internet, einige schnitten nicht so gut ab.
04:30
I mean, when I asked them to summarize the 10 TEDTalks at the same time,
106
255000
2000
Als ich sie bat, die 10 TEDTalks gleichzeitig zusammenzufassen,
04:32
some took the easy route out.
107
257000
2000
machten es sich einige leicht.
04:34
They just had some general comment.
108
259000
3000
Sie gaben nur einige allgemeine Kommentare ab.
04:37
There were others, and I found this quite cheeky.
109
262000
3000
Und es gab andere, und das fand ich ziemlich frech,
04:40
They used their six words to talk back to me
110
265000
2000
die benutzten die sechs Wörter, um mir unverschämte Antworten zu geben,
04:42
and ask me if I'd been too much on Google lately.
111
267000
4000
und fragten mich, ob ich kürzlich zu oft auf Google gewesen sei.
04:46
And finally also, I never understood this,
112
271000
3000
Und schließlich – ich verstand das nie –
04:49
some people really came up with their own version of the truth.
113
274000
3000
entwickelten einige Leute ihre eigene Version der Wahrheit.
04:52
I don't know any TEDTalk that contains this.
114
277000
3000
Ich kenne keinen TEDTalk, der das beinhaltet.
04:55
But, oh well. In the end, however,
115
280000
2000
Aber, na ja. Am Ende, allerdings,
04:57
and this is really amazing,
116
282000
2000
und das ist wirklich erstaunlich,
04:59
for each of those 10 TEDTalk clusters that I submitted,
117
284000
2000
erhielt ich für jedes der 10 TEDTalk-Bündel
05:01
I actually received meaningful summaries.
118
286000
2000
zehn sinnvolle Zusammenfassungen.
05:03
Here are some of my favorites.
119
288000
2000
Hier sind einige meiner Favoriten.
05:05
For example, for all the TEDTalks around food,
120
290000
2000
Zum Beispiel, alle TEDTalks zu Thema Nahrung:
05:07
someone summed this up into: "Food shaping body, brains and environment,"
121
292000
2000
"Nahrung formt Körper, Gehirn und Umwelt,"
05:09
which I think is pretty good.
122
294000
2000
was ich für ziemlich gut halte.
05:11
Or happiness: "Striving toward happiness =
123
296000
2000
Oder Glück: "Streben Richtung Glücklichsein =
05:13
moving toward unhappiness."
124
298000
2000
Bewegen Richtung Unglücklichsein."
05:15
So here I was.
125
300000
2000
Hier war ich also.
05:17
I had started out with a thousand TEDTalks
126
302000
2000
Ich hatte mit eintausend TEDTalks angefangen
05:19
and I had 600 six-word summaries for those.
127
304000
3000
und ich hatte 600 Zusammenfassungen aus je 6 Wörtern.
05:22
Actually it sounded nice in the beginning,
128
307000
2000
Eigentlich klang das zu Beginn schön,
05:24
but when you look at 600 summaries, it's quite a lot.
129
309000
2000
aber wenn Sie sich die 600 anschauen, ist es ziemlich viel.
05:26
It's a huge list.
130
311000
2000
Es ist eine riesige Liste.
05:28
So I thought, I probably have to take this one step further here
131
313000
4000
So dachte ich, ich müsse wahrscheinlich noch einen Schritt weiter gehen,
05:32
and create summaries of the summaries -- and this is exactly what I did.
132
317000
3000
und Zusammenfassungen der Zusammenfassungen erstellen, und das tat ich.
05:35
So I took the 600 summaries that I had,
133
320000
2000
Ich nahm also die 600 Zusammenfassungen die ich hatte,
05:37
put them into nine groups
134
322000
2000
fasste sie in neun Gruppen zusammen,
05:39
according to the ratings that the talks had originally received on TED.com
135
324000
4000
gemäss den Bewertungen, die die Vorträge ursprünglich auf TED.com erhalten hatten,
05:43
and asked people to do summaries of those.
136
328000
3000
und bat Leute, diese zusammenzufassen.
05:46
Again, there were some misunderstandings.
137
331000
2000
Wiederum gab es einige Missverständnisse.
05:48
For example, when I had a cluster of all the beautiful talks,
138
333000
2000
Zum Beispiel hatte ich ein Bündel von wunderschönen Vorträgen,
05:50
someone thought I was just trying to find the ultimate pick-up line.
139
335000
3000
und jemand dachte, ich würde nur nach der ultimativen Anmache suchen.
05:53
But in the end, amazingly,
140
338000
3000
Letzten Endes aber, erstaunlicherweise,
05:56
again, people were able to do it.
141
341000
2000
haben es die Leute wiederum geschafft.
05:58
For example, all the courageous TEDTalks:
142
343000
2000
Zum Beispiel, all die mutmachenden TEDTalks:
06:00
"People dying," or "People suffering," was also one,
143
345000
2000
"Menschen sterben", oder "Menschen leiden" war auch einer,
06:02
"with easy solutions around."
144
347000
2000
"mit einfachen Lösungen ringsum."
06:04
Or the recipe for the ultimate jaw-dropping TEDTalk:
145
349000
2000
Oder das Rezept für den ultimativen, umwerfenden TEDTalk:
06:06
"Flickr photos of intergalactic classical composer."
146
351000
3000
"Flickr Fotos von intergalaktischen klassischen Verfassern."
06:09
I mean that's the essence of it all.
147
354000
3000
Ich meine, das ist der Kern von allem.
06:12
Now I had my nine groups,
148
357000
2000
Nun hatte ich meine neun Gruppen,
06:14
but, I mean, it's already quite a reduction.
149
359000
3000
aber, ich meine, es ist bereits eine ziemliche Reduktion.
06:17
But of course, once you are that far, you're not really satisfied.
150
362000
3000
Aber natürlich, wenn Du einmal so weit gekommen bist, bist Du noch nicht wirklich zufrieden.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery,
151
365000
3000
Ich wollte das volle Programm durchziehen, bis an den Anschlag,
06:23
starting out with a thousand TEDTalks.
152
368000
2000
begonnen mit eintausend TEDTalks.
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalks summarized into just six words --
153
370000
3000
Ich wollte eintausend TEDTalks in nur sechs Wörtern zusammengefasst haben –
06:28
which would be a 99.9997 percent reduction in content.
154
373000
4000
was einer 99,9997-prozentigen inhaltlichen Reduktion entspräche.
06:32
And I would only pay $99.50 --
155
377000
3000
Und ich würde dafür nur $ 99.50 bezahlen –
06:35
so stay even below a hundred dollars for it.
156
380000
3000
bliebe damit sogar unter einhundert Dollar.
06:38
So I had 50 overall summaries done.
157
383000
2000
Also hatte ich 50 allumfassende Zusammenfassungen fertig.
06:40
This time I paid 25 cents
158
385000
2000
Dieses Mal bezahlte ich 25 Cents,
06:42
because I thought the task was a bit harder.
159
387000
3000
denn ich fand, die Aufgabe sei etwas schwieriger.
06:45
And unfortunately when I first received the answers --
160
390000
2000
Und unglücklicherweise, als ich die ersten Antworten erhielt –
06:47
and here you'll see six of the answers --
161
392000
2000
und hier sehen sie sechs der Antworten –
06:49
I was a bit disappointed.
162
394000
2000
War ich etwas enttäuscht.
06:51
Because I think you'll agree, they all summarize some aspect of TED,
163
396000
3000
Ich denke Sie stimmen mir zu, sie fassen alle gewisse Aspekte von TED zusammen,
06:54
but to me they felt a bit bland,
164
399000
2000
aber sie fühlten sich etwas fad an,
06:56
or they just had a certain aspect of TED in them.
165
401000
3000
oder sie beinhalteten nur einen gewissen Aspekt von TED.
06:59
So I was almost ready to give up
166
404000
3000
So war ich beinahe schon bereit aufzugeben,
07:02
when one night I played around with these sentences
167
407000
2000
als ich eines Nachts mit diesen Sätzen herumspielte,
07:04
and found out that there's actually a beautiful solution in here.
168
409000
4000
und herausfand, dass sie eigentlich eine wunderschöne Lösung beinhalten.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Hier ist sie also,
07:11
a crowd-sourced, six-word summary of a thousand TEDTalks
170
416000
4000
eine kollektive Zusammenfassung von 1'000 TEDTalks in sechs Wörtern,
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
im Wert von $99.50:
07:18
"Why the worry? I'd rather wonder."
172
423000
2000
"Wieso sich sorgen? Ich frage mich lieber."
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Vielen Dank.
07:22
(Applause)
174
427000
5000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientistAfter 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."
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com