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J. Marshall Shepherd: 3 kinds of bias that shape your worldview
J. Marshall Shepherd: Drei Arten von Vorurteilen die unsere Weltanschauung formen
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Was formt unsere Wahrnehmung der Wissenschaft? In einem augenöffnendem Beitrag erklärt der Meteorologe J. Marshall Shepherd, wie Bestätigungsfehler, der Dunning-Kruger Effekt und kognitive Dissonanzen unser Wissen (bzw. was wir für unser Wissen halten) beeinflussen -- zudem nennt er Ideen, wie wir diese Befangenheit durch etwas viel mächtigeres ersetzen können: Wissen.
J. Marshall Shepherd - Meteorologist
Dr. J. Marshall Shepherd is a leading international expert in weather and climate and is the Georgia Athletic Association Distinguished Professor of Geography and Atmospheric Sciences at the University of Georgia. Full bio
Dr. J. Marshall Shepherd is a leading international expert in weather and climate and is the Georgia Athletic Association Distinguished Professor of Geography and Atmospheric Sciences at the University of Georgia. Full bio
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00:12
I'm a meteorologist by degree,
0
952
1762
Ich bin studierter Meteorologe.
Ich habe einen Bachelor, Master und
Dokor in physikalischer Meteorologie;
Dokor in physikalischer Meteorologie;
00:14
I have a bachelor's,
master's and PhD in physical meteorology,
master's and PhD in physical meteorology,
1
2738
3143
00:17
so I'm a meteorologist, card carrying.
2
5905
2136
also bin ich ein Meteorologe mit Titeln.
00:20
And so with that comes
four questions, always.
four questions, always.
3
8444
4699
Und dies geht immer
mit vier Fragen einher.
mit vier Fragen einher.
Das ist die eine Voraussage,
mit der ich immer richtig liege.
mit der ich immer richtig liege.
00:25
This is one prediction
I will always get right.
I will always get right.
4
13167
2556
00:27
(Laughter)
5
15747
1856
(Gelächter)
00:29
And those questions are,
6
17627
2048
Und diese Fragen sind:
00:31
"Marshall, what channel are you on?"
7
19699
2484
"Marshall, für welchen
Sender arbeitest du?"
Sender arbeitest du?"
00:34
(Laughter)
8
22207
1817
(Gelächter)
00:36
"Dr. Shepherd, what's the weather
going to be tomorrow?"
going to be tomorrow?"
9
24048
2841
"Dr. Shepherd, wie wird
das Wetter morgen sein?"
das Wetter morgen sein?"
00:38
(Laughter)
10
26913
1000
(Gelächter)
00:39
And oh, I love this one:
11
27937
1587
Ach ja, ich liebe diese:
"Meine Tochter wird nächsten September
heiraten, es wird eine Freiluft-Trauung.
heiraten, es wird eine Freiluft-Trauung.
00:41
"My daughter is getting married
next September, it's an outdoor wedding.
next September, it's an outdoor wedding.
12
29548
3445
00:45
Is it going to rain?"
13
33017
1210
Wird es da regnen?"
00:46
(Laughter)
14
34251
1382
(Gelächter)
Ernsthaft, ich werde das gefragt und
ich weiß nicht, was ich antworten soll,
ich weiß nicht, was ich antworten soll,
00:47
Not kidding, I get those,
and I don't know the answer to that,
and I don't know the answer to that,
15
35657
2905
00:50
the science isn't there.
16
38586
1600
die Wissenschaft hierfür existiert nicht.
00:53
But the one I get a lot these days is,
17
41185
2903
Aber die Frage, die ich zur Zeit
am meisten gefragt werde ist:
am meisten gefragt werde ist:
00:56
"Dr. Shepherd, do you believe
in climate change?"
in climate change?"
18
44112
4852
"Dr. Shepherd, glauben
Sie an den Klimawandel?"
Sie an den Klimawandel?"
01:01
"Do you believe in global warming?"
19
49331
2706
"Glauben Sie an die Erderwärmung?"
01:04
Now, I have to gather myself
every time I get that question.
every time I get that question.
20
52807
3699
Ich muss mich jedes Mal zusammenreißen,
wenn mich jemand das fragt.
wenn mich jemand das fragt.
Weil es eine schlecht
gestellte Frage ist --
gestellte Frage ist --
01:08
Because it's an ill-posed question --
21
56530
1762
01:10
science isn't a belief system.
22
58316
2000
Wissenschaft ist keine Sache des Glaubens.
01:12
My son, he's 10 --
he believes in the tooth fairy.
he believes in the tooth fairy.
23
60911
3266
Mein Sohn ist 10 --
er glaubt an die Zahnfee.
er glaubt an die Zahnfee.
01:16
And he needs to get over that,
because I'm losing dollars, fast.
because I'm losing dollars, fast.
24
64998
3389
Uns er sollte schnell erwachsen
werden, weil ich dafür zahle.
werden, weil ich dafür zahle.
01:20
(Laughter)
25
68411
2317
(Gelächter)
01:22
But he believes in the tooth fairy.
26
70752
1825
Aber er glaubt an die Zahnfee.
01:24
But consider this.
27
72601
1971
Denken Sie über Folgendes nach:
01:27
Bank of America building,
there, in Atlanta.
there, in Atlanta.
28
75361
2548
Im 'Bank of America' Gebäude in Atlanta
01:29
You never hear anyone say,
29
77933
2555
hören Sie niemals wen sagen:
01:32
"Do you believe, if you go
to the top of that building
to the top of that building
30
80512
2579
"Glauben Sie, dass wenn Sie
an der Gebäudespitze sind
an der Gebäudespitze sind
01:35
and throw a ball off, it's going to fall?"
31
83115
2254
und einen Ball werfen,
er hinunter fallen wird?"
er hinunter fallen wird?"
01:37
You never hear that,
because gravity is a thing.
because gravity is a thing.
32
85807
3334
Sie werden das niemals hören,
weil Schwerkraft existiert.
weil Schwerkraft existiert.
01:42
So why don't we hear the question,
33
90427
2285
Also warum hören wir nicht die Frage:
01:44
"Do you believe in gravity?"
34
92736
1805
"Glauben Sie an Schwerkraft?"
01:46
But of course, we hear the question,
35
94565
1858
Aber natürlich hören wir die Frage:
01:48
"Do you believe in global warming?"
36
96447
2333
"Glauben Sie an die Erderwärmung?"
01:52
Well, consider these facts.
37
100161
2412
Denken Sie über folgende Fakten nach:
01:55
The American Association
for the Advancement of Science, AAAS,
for the Advancement of Science, AAAS,
38
103799
3096
Die 'American Association for the
Advancement of Science' (AAAS),
Advancement of Science' (AAAS),
01:58
one of the leading
organizations in science,
organizations in science,
39
106919
2849
eine der führenden
Wissenschaftsorganisationen,
Wissenschaftsorganisationen,
02:01
queried scientists and the public
on different science topics.
on different science topics.
40
109792
3920
befragte Wissenschaftler und die
Öffentlichkeit zu verschiedenen Themen.
Öffentlichkeit zu verschiedenen Themen.
02:05
Here are some of them:
41
113736
1199
Hier sind einige davon:
02:06
genetically modified food,
animal research, human evolution.
animal research, human evolution.
42
114959
3927
genetisch veränderte Lebensmittel,
Tierversuche, die menschliche Evolution.
Tierversuche, die menschliche Evolution.
02:11
And look at what the scientists
say about those,
say about those,
43
119709
2500
Und schauen Sie,
was Wissenschaftler dazu sagen;
was Wissenschaftler dazu sagen;
in Rot: Personen, die in dem
Themengebiet forschen,
Themengebiet forschen,
02:14
the people that actually
study those topics, in red,
study those topics, in red,
44
122233
2714
02:16
versus the gray, what the public thinks.
45
124971
2627
und in Grau: Was die Öffentlichkeit denkt.
02:19
How did we get there?
46
127622
1586
Wie konnte es dazu kommen?
02:21
How did we get there?
47
129982
1492
Wie konnte es dazu kommen?
02:24
That scientists and the public
are so far apart on these science issues.
are so far apart on these science issues.
48
132743
3901
Dass Wissenschaft und Öffentlichkeit bei
diesen Themen so weit auseinander liegen.
diesen Themen so weit auseinander liegen.
02:29
Well, I'll come a little bit
closer to home for me,
closer to home for me,
49
137260
2396
Ich komme nun näher
zu meinem Themengebiet,
zu meinem Themengebiet,
02:31
climate change.
50
139680
1150
dem Klimawandel.
02:33
Eighty-seven percent of scientists
51
141339
2892
87 Prozent der Wissenschaftler
02:36
believe that humans are contributing
to climate change.
to climate change.
52
144255
4208
sind davon überzeugt, dass Menschen
zum Klimawandel beitragen.
zum Klimawandel beitragen.
02:41
But only 50 percent of the public?
53
149450
2267
Aber nur 50 % der Öffentlichkeit?
02:45
How did we get there?
54
153323
1381
Wie konnte es dazu kommen?
02:46
So it begs the question,
55
154728
1303
Dies führt zur Frage:
02:48
what shapes perceptions about science?
56
156055
4737
Was formt die Wahrnehmung
von Wissenschaft?
von Wissenschaft?
Das ist eine interessante Frage,
02:54
It's an interesting question
57
162655
1390
02:56
and one that I've been
thinking about quite a bit.
thinking about quite a bit.
58
164069
2578
über die ich bereits
ein wenig nachgedacht habe.
ein wenig nachgedacht habe.
03:00
I think that one thing that shapes
perceptions in the public, about science,
perceptions in the public, about science,
59
168434
4666
Ich glaube, dass die Wahrnehmung
von Wissenschaft
von Wissenschaft
vom Glaubenssystem und dazugehörigen
Vorurteilen geformt wird.
Vorurteilen geformt wird.
03:05
is belief systems and biases.
60
173124
2190
Glaubenssysteme und Vorurteile.
03:08
Belief systems and biases.
61
176339
1436
03:09
Go with me for a moment.
62
177799
1600
Folgen Sie mir gedanklich.
Ich möchte über drei dazu
gehörige Elemente sprechen:
gehörige Elemente sprechen:
03:12
Because I want to talk
about three elements of that:
about three elements of that:
63
180005
2453
03:14
confirmation bias, Dunning-Kruger effect
64
182482
3673
Bestätigungsfehler, Dunning-Kruger Effekt
03:18
and cognitive dissonance.
65
186179
1865
und kognitive Dissonanzen.
03:20
Now, these sound like big, fancy,
academic terms, and they are.
academic terms, and they are.
66
188068
4023
Sie klingen wie ausgefallene,
wissenschaftliche Begriffe
wissenschaftliche Begriffe
und das sind sie.
03:24
But when I describe them,
you're going to be like, "Oh!
you're going to be like, "Oh!
67
192585
3627
Aber wenn ich sie Ihnen erkläre,
werden Sie sagen:
werden Sie sagen:
"Ach so, das kenne ich;
ich kenne sogar jemanden, der das macht."
ich kenne sogar jemanden, der das macht."
03:28
I recognize that; I even know
somebody that does that."
somebody that does that."
68
196236
3733
03:33
Confirmation bias.
69
201355
1579
Bestätigungsfehler.
03:36
Finding evidence that supports
what we already believe.
what we already believe.
70
204260
4472
Beweise zum Beleg von etwas finden,
wovon wir bereits überzeugt sind.
wovon wir bereits überzeugt sind.
03:40
Now, we're probably all
a little bit guilty of that at times.
a little bit guilty of that at times.
71
208756
2924
Nun, hier sind wir wohl alle
manchmal schuldig.
manchmal schuldig.
03:45
Take a look at this.
72
213427
1539
Schauen Sie sich das an:
03:46
I'm on Twitter.
73
214990
1317
Ich bin auf Twitter
03:48
And often, when it snows,
74
216331
2404
und wenn es schneit
bekomme ich oft solche Tweets.
03:50
I'll get this tweet back to me.
75
218759
1889
03:52
(Laughter)
76
220672
2476
(Gelächter)
03:55
"Hey, Dr. Shepherd, I have 20 inches
of global warming in my yard,
of global warming in my yard,
77
223172
3729
"Dr. Shepherd, ich habe 50 cm
an globaler Erderwärmung in meinem Garten.
an globaler Erderwärmung in meinem Garten.
03:58
what are you guys
talking about, climate change?"
talking about, climate change?"
78
226925
2984
Warum sprecht ihr ständig
vom Klimawandel?"
vom Klimawandel?"
04:01
I get that tweet a lot, actually.
79
229933
1738
Ich bekomme diesen Tweet sogar sehr oft.
Es ist ein niedlicher Tweet,
er bringt mich sogar zum Schmunzeln.
er bringt mich sogar zum Schmunzeln.
04:04
It's a cute tweet,
it makes me chuckle as well.
it makes me chuckle as well.
80
232909
2937
04:07
But it's oh, so fundamentally
scientifically flawed.
scientifically flawed.
81
235870
3945
Aber es ist einfach so fundamental,
wissenschaftlich falsch.
wissenschaftlich falsch.
04:12
Because it illustrates
82
240292
1558
Es zeigt auf, dass diese Person
04:13
that the person tweeting
doesn't understand
doesn't understand
83
241874
2021
den Unterschied zwischen Wetter
und Klima nicht versteht.
und Klima nicht versteht.
04:15
the difference
between weather and climate.
between weather and climate.
84
243919
2102
04:19
I often say, weather is your mood
85
247466
3548
Ich sage oft: Wetter ist Ihre Stimmung
04:23
and climate is your personality.
86
251038
2459
und Klima Ihre Persönlichkeit.
Denken Sie darüber nach.
04:26
Think about that.
87
254981
1151
04:28
Weather is your mood,
climate is your personality.
climate is your personality.
88
256156
2444
Wetter ist Ihre Stimmung,
Klima Ihre Persönlichkeit.
Klima Ihre Persönlichkeit.
04:30
Your mood today doesn't necessarily
tell me anything about your personality,
tell me anything about your personality,
89
258624
3985
Ihre Stimmung heute sagt nicht zwingend
etwas über Ihre Persönlichkeit aus.
etwas über Ihre Persönlichkeit aus.
04:34
nor does a cold day tell me anything
about climate change,
about climate change,
90
262633
2770
Genauso wenig sagt ein kalter
Tag über den Klimawandel aus
Tag über den Klimawandel aus
04:37
or a hot day, for that matter.
91
265427
2000
oder ein heißer, wenn
wir schon dabei sind.
wir schon dabei sind.
Dunning-Kruger.
04:41
Dunning-Kruger.
92
269974
1150
Zwei Gelehrte aus Cornell brachten
den Dunning-Kruger Effekt auf.
den Dunning-Kruger Effekt auf.
04:43
Two scholars from Cornell
came up with the Dunning-Kruger effect.
came up with the Dunning-Kruger effect.
93
271616
3055
Wenn Sie sich das bereits
geprüfte Paper dazu anschauen,
geprüfte Paper dazu anschauen,
04:46
If you go look up
the peer-reviewed paper for this,
the peer-reviewed paper for this,
94
274695
2381
04:49
you will see all kinds
of fancy terminology:
of fancy terminology:
95
277100
2469
werden Sie jegliche ausgefallene
Fachsprache finden:
Fachsprache finden:
04:51
it's an illusory superiority complex,
thinking we know things.
thinking we know things.
96
279593
3643
Es ist ein illusorischer Überlegenheits-
komplex, zu denken wir wissen etwas.
komplex, zu denken wir wissen etwas.
04:55
In other words, people think
they know more than they do.
they know more than they do.
97
283260
2817
Mit anderen Worten: Menschen glauben
mehr zu wissen, als sie tatsächlich tun.
mehr zu wissen, als sie tatsächlich tun.
04:59
Or they underestimate
what they don't know.
what they don't know.
98
287553
2933
Oder sie unterschätzen,
was sie nicht wissen.
was sie nicht wissen.
05:02
And then, there's cognitive dissonance.
99
290847
2467
Und dann sind da kognitive Dissonanzen.
Kognitive Dissonanzen sind interessant.
05:06
Cognitive dissonance is interesting.
100
294831
2333
05:09
We just recently had Groundhog Day, right?
101
297538
2650
Vor kurzem war Murmeltiertag, stimmt's?
Es gibt keine bessere Definition
für kognitive Dissonanzen
für kognitive Dissonanzen
05:13
Now, there's no better definition
of cognitive dissonance
of cognitive dissonance
102
301132
2721
05:15
than intelligent people asking me
if a rodent's forecast is accurate.
if a rodent's forecast is accurate.
103
303877
3518
als intelligente Leute, die mich fragen,
ob eine Nagetier-Vorhersage zutrifft.
ob eine Nagetier-Vorhersage zutrifft.
05:19
(Laughter)
104
307419
2731
(Gelächter)
05:22
But I get that, all of the time.
105
310174
2547
Aber ich werde das ständig gefragt.
05:24
(Laughter)
106
312745
1254
(Gelächter)
Auch ich höre vom Bauernkalender.
05:26
But I also hear
about the Farmer's Almanac.
about the Farmer's Almanac.
107
314023
3603
Wir sind mit den Bauernweisheiten groß
geworden, Leute sind damit vertraut.
geworden, Leute sind damit vertraut.
05:29
We grew up on the Farmer's Almanac,
people are familiar with it.
people are familiar with it.
108
317650
3196
Das Problem ist, dass sie laut einer
Studie der 'Penn State University'
Studie der 'Penn State University'
05:34
The problem is, it's only
about 37 percent accurate,
about 37 percent accurate,
109
322259
3412
05:37
according to studies
at Penn State University.
at Penn State University.
110
325695
3134
nur zu 37 % zutreffend sind.
05:43
But we're in an era of science
111
331458
3571
Aber wir befinden uns
in der Zeit von Wissenschaft,
in der Zeit von Wissenschaft,
in der wir tatsächlich
das Wetter vorhersagen können.
das Wetter vorhersagen können.
05:47
where we actually
can forecast the weather.
can forecast the weather.
112
335053
2064
Ob Sie es glauben oder nicht und
einige von Ihnen denken: "Ja, klar",
einige von Ihnen denken: "Ja, klar",
05:49
And believe it or not, and I know
some of you are like, "Yeah, right,"
some of you are like, "Yeah, right,"
113
337141
3421
05:52
we're about 90 percent accurate, or more,
with weather forecast.
with weather forecast.
114
340586
3023
aber unsere Wettervorhersagen
treffen zu 90 % zu.
treffen zu 90 % zu.
Sie neigen nur dazu, sich eher an
den gelegentlichen Fehler zu erinnern.
den gelegentlichen Fehler zu erinnern.
05:55
You just tend to remember
the occasional miss, you do.
the occasional miss, you do.
115
343633
2624
05:58
(Laughter)
116
346281
1150
(Gelächter)
Also Bestätigungsfehler, Dunning-Kruger
und kognitive Dissonanzen.
und kognitive Dissonanzen.
06:02
So confirmation bias,
Dunning-Kruger and cognitive dissonance.
Dunning-Kruger and cognitive dissonance.
117
350263
3405
06:05
I think those shape biases and perceptions
that people have about science.
that people have about science.
118
353692
5412
Ich denke diese drei Dinge formen
die Wahrnehmung von Wissenschaft.
die Wahrnehmung von Wissenschaft.
Oben drauf kommt noch die Fähigkeit
zu lesen und Falschinformationen,
zu lesen und Falschinformationen,
06:11
But then, there's literacy
and misinformation
and misinformation
119
359625
2149
06:13
that keep us boxed in, as well.
120
361798
2067
welche uns zusätzlich einkapseln.
Während der Hurricane-Saison in 2017
06:17
During the hurricane season of 2017,
121
365911
2484
06:20
media outlets had to actually
assign reporters
assign reporters
122
368419
4213
mussten Medienunternehmen
Reporter anweisen,
Reporter anweisen,
06:24
to dismiss fake information
about the weather forecast.
about the weather forecast.
123
372656
4157
keine Falschinformationen über
Wettervorhersagen zu verbreiten.
Wettervorhersagen zu verbreiten.
06:30
That's the era that we're in.
124
378204
1934
Das ist das Zeitalter in dem wir leben.
Ich kämpfe ständig
in sozialen Netzwerken dagegen.
in sozialen Netzwerken dagegen.
06:32
I deal with this all the time
in social media.
in social media.
125
380644
2437
06:35
Someone will tweet a forecast --
126
383105
1587
Jemand wird eine Vorhersage tweeten --
06:36
that's a forecast for Hurricane Irma,
but here's the problem:
but here's the problem:
127
384716
2936
es ist eine Prognose für Hurricane Irma,
es gibt nur ein Problem:
es gibt nur ein Problem:
06:39
it didn't come from the Hurricane Center.
128
387676
2000
Sie kam nicht vom Hurricane-Zentrum.
06:42
But people were tweeting
and sharing this; it went viral.
and sharing this; it went viral.
129
390608
2787
Aber Leute tweeteten und verbreiteten es.
06:45
It didn't come from
the National Hurricane Center at all.
the National Hurricane Center at all.
130
393419
2865
Es kam nur nicht im Ansatz vom
nationalen Hurricane-Zentrum.
nationalen Hurricane-Zentrum.
Ich verbrachte 12 Jahre
meiner Karriere bei NASA
meiner Karriere bei NASA
06:50
So I spent 12 years of my career at NASA
131
398363
2484
bevor ich zur Universität von Georgia kam
06:52
before coming
to the University of Georgia,
to the University of Georgia,
132
400871
2032
und ich sitze in ihrem
Beratungskomitee der Erdwissenschaft;
Beratungskomitee der Erdwissenschaft;
06:54
and I chair their Earth Science
Advisory Committee,
Advisory Committee,
133
402927
2515
06:57
I was just up there last week in DC.
134
405466
1817
ich war erst letzte Woche dort in DC.
06:59
And I saw some really interesting things.
135
407307
1987
Ich habe einige sehr
interessante Sachen gesehen.
interessante Sachen gesehen.
07:01
Here's a NASA model
and science data from satellite
and science data from satellite
136
409318
3238
Hier ein NASA Model und
wissenschaftliche Satellitendaten,
wissenschaftliche Satellitendaten,
07:04
showing the 2017 hurricane season.
137
412580
2283
welche die Hurricane Saison 2017 zeigen.
07:06
You see Hurricane Harvey there?
138
414887
2066
Sehen Sie Hurricane Harvey?
Sehen Sie den Staub, der von Afrika kommt;
07:09
Look at all the dust coming off of Africa.
139
417649
2509
07:12
Look at the wildfires up in northwest US
and in western Canada.
and in western Canada.
140
420617
4987
all die Lauffeuer in den nordwestlichen
USA und West-Kanada.
USA und West-Kanada.
Dort kommt Hurricane Irma.
07:17
There comes Hurricane Irma.
141
425628
1800
So etwas fasziniert mich.
07:20
This is fascinating to me.
142
428923
2143
07:23
But admittedly, I'm a weather geek.
143
431688
2095
Aber zugegeben: Ich bin ein Wetter Geek.
07:26
But more importantly, it illustrates
that we have the technology
that we have the technology
144
434982
3476
Aber insbesondere zeigt es,
dass wir die Technologie besitzen,
dass wir die Technologie besitzen,
das Wetter und Klimasystem
nicht nur zu beobachten,
nicht nur zu beobachten,
07:30
to not only observe the weather
and climate system,
and climate system,
145
438482
2579
07:33
but predict it.
146
441085
1150
sondern es vorherzusagen.
Es gibt wissenschaftliche
Grundlagen hierfür,
Grundlagen hierfür,
07:34
There's scientific understanding,
147
442625
1762
07:36
so there's no need for some
of those perceptions and biases
of those perceptions and biases
148
444411
3087
also gibt es keinen Grund für einige
der Wahrnehmungen und Vorurteile
der Wahrnehmungen und Vorurteile
07:39
that we've been talking about.
149
447522
1570
über die wir sprachen.
07:41
We have knowledge.
150
449116
1199
Wir haben das Wissen.
Aber denken Sie darüber nach ...
07:42
But think about this ...
151
450339
1238
07:43
This is Houston, Texas,
after Hurricane Harvey.
after Hurricane Harvey.
152
451601
3182
Das ist Houston in Texas
nach dem Hurricane Harvey.
nach dem Hurricane Harvey.
07:47
Now, I write a contribution
for "Forbes" magazine periodically,
for "Forbes" magazine periodically,
153
455736
2963
Ich schreibe regelmäßig Beiträge
für die Zeitschrift "Forbes".
für die Zeitschrift "Forbes".
07:50
and I wrote an article a week before
Hurricane Harvey made landfall, saying,
Hurricane Harvey made landfall, saying,
154
458733
4531
So auch eine Woche bevor Hurricane
Harvey aufs Land traf. Ich schrieb:
Harvey aufs Land traf. Ich schrieb:
"Es wird wahrscheinlich
1000 bis 1300 mm Niederschlag geben."
1000 bis 1300 mm Niederschlag geben."
07:55
"There's probably going to be
40 to 50 inches of rainfall."
40 to 50 inches of rainfall."
155
463288
2842
07:58
I wrote that a week before it happened.
156
466776
2484
Ich schrieb das eine Woche
bevor es passierte.
bevor es passierte.
08:01
But yet, when you talk
to people in Houston,
to people in Houston,
157
469284
2126
Aber wenn Sie mit Leuten
aus Huston sprechen,
aus Huston sprechen,
08:03
people are saying, "We had no idea
it was going to be this bad."
it was going to be this bad."
158
471434
3073
werden sie Ihnen sagen: "Wir wussten
nicht, dass es so schlimm sein würde."
nicht, dass es so schlimm sein würde."
08:07
I'm just...
159
475093
1175
Ich bin nur ...
08:08
(Sigh)
160
476292
1181
(Seufzen)
08:09
(Laughter)
161
477497
1136
(Gelächter)
08:10
A week before.
162
478657
1174
Eine Woche zuvor.
08:11
But --
163
479855
1190
Aber --
08:13
I know, it's amusing, but the reality is,
164
481069
2498
Ich weiß, es ist amüsant,
aber die Realität ist:
aber die Realität ist:
08:15
we all struggle with perceiving something
outside of our experience level.
outside of our experience level.
165
483591
6144
Wir alle haben Probleme damit,
etwas außerhalb unserer
Erfahrungsebene wahrzunehmen.
Erfahrungsebene wahrzunehmen.
08:21
People in Houston
get rain all of the time,
get rain all of the time,
166
489759
2270
In Houston regnet es ständig,
08:24
they flood all of the time.
167
492053
1800
es gibt immer wieder Hochwasser.
08:26
But they've never experienced that.
168
494513
2334
Die Leute dort haben noch
nie zuvor so etwas erlebt.
nie zuvor so etwas erlebt.
08:29
Houston gets about 34 inches of rainfall
for the entire year.
for the entire year.
169
497561
4389
Huston bekommt im gesamten
Jahr ca. 860 mm Regen.
Jahr ca. 860 mm Regen.
08:33
They got 50 inches in three days.
170
501974
2555
Es regnete 1300 mm in drei Tagen.
08:37
That's an anomaly event,
that's outside of the normal.
that's outside of the normal.
171
505300
3091
Das ist ein abnormales Ereignis,
das ist jenseits von normal.
das ist jenseits von normal.
Also das Glaubenssystem, Vorurteile,
Alphabetisierung und Fehlinformationen.
Alphabetisierung und Fehlinformationen.
08:42
So belief systems and biases,
literacy and misinformation.
literacy and misinformation.
172
510188
2841
08:45
How do we step out of the boxes
that are cornering our perceptions?
that are cornering our perceptions?
173
513053
3883
Wie können wir, was unsere Wahrnehmung
betrifft, einen neuen Weg einschlagen?
betrifft, einen neuen Weg einschlagen?
Wir müssen dafür nicht nach Houston gehen,
wir können dafür nahezu zu Hause bleiben.
wir können dafür nahezu zu Hause bleiben.
08:50
Well we don't even have to go to Houston,
we can come very close to home.
we can come very close to home.
174
518633
3733
08:54
(Laughter)
175
522390
1181
(Gelächter)
Können Sie sich an
die 'Schneepokalypse' erinnern?
die 'Schneepokalypse' erinnern?
08:55
Remember "Snowpocalypse?"
176
523595
1913
08:57
(Laughter)
177
525532
1801
(Gelächter)
08:59
Snowmageddon?
178
527357
1500
Schneemageddon?
09:00
Snowzilla?
179
528881
1151
Schneezilla?
09:02
Whatever you want to call it.
180
530056
2029
Wie auch immer Sie es nennen wollen.
09:04
All two inches of it.
181
532109
2317
Die ganzen 5 cm davon.
09:06
(Laughter)
182
534450
2603
(Gelächter)
09:09
Two inches of snow
shut the city of Atlanta down.
shut the city of Atlanta down.
183
537077
2865
5 cm Schnee haben
die Stadt Atlanta lahm gelegt.
die Stadt Atlanta lahm gelegt.
09:11
(Laughter)
184
539966
1571
(Gelächter)
09:14
But the reality is,
we were in a winter storm watch,
we were in a winter storm watch,
185
542982
4254
Aber die Wahrheit ist, wir hatten
eine Wintersturm-Vorwarnung,
eine Wintersturm-Vorwarnung,
09:19
we went to a winter weather advisory,
186
547260
2635
daraus wurde ein Winterwetter-Ausschuss
09:21
and a lot of people perceived that
as being a downgrade,
as being a downgrade,
187
549919
2650
und viele empfanden das
als eine Herabstufung,
als eine Herabstufung,
09:24
"Oh, it's not going to be as bad."
188
552593
1667
"Es wird nicht so schlimm werden."
09:26
When in fact, the perception
was that it was not going to be as bad,
was that it was not going to be as bad,
189
554284
3230
Tatsache ist: die Wahrnehmung ging
in Richtung 'es wird nicht so schlimm',
in Richtung 'es wird nicht so schlimm',
09:29
but it was actually an upgrade.
190
557538
1634
aber es war eine Höherstufung.
09:31
Things were getting worse
as the models were coming in.
as the models were coming in.
191
559196
2587
Das Ganze wurde mit jeder
neuen Simulation schlimmer.
neuen Simulation schlimmer.
09:33
So that's an example of how we get
boxed in by our perceptions.
boxed in by our perceptions.
192
561807
3806
Das ist ein Beispiel dafür, wie wir
in unserer Wahrnehmung gefangen sind.
in unserer Wahrnehmung gefangen sind.
09:38
So, the question becomes,
193
566165
1976
Die Frage ist also:
09:40
how do we expand our radius?
194
568165
3491
Wie erweitern wir unseren Radius?
Die Fläche eines Kreises
ist "pi mal r Quadrat".
ist "pi mal r Quadrat".
09:45
The area of a circle is "pi r squared".
195
573823
1910
09:47
We increase the radius,
we increase the area.
we increase the area.
196
575757
2243
Vergrößert man den Radius
vergrößert sich auch die Fläche.
vergrößert sich auch die Fläche.
09:50
How do we expand our radius
of understanding about science?
of understanding about science?
197
578024
3981
Wie vergößern wir unseren
Wissenschafts-Verständnisradius?
Wissenschafts-Verständnisradius?
09:54
Here are my thoughts.
198
582593
1400
Hier sind meine Gedanken:
09:56
You take inventory of your own biases.
199
584720
3071
Sie machen eine Bestandsaufnahme
Ihrer eigenen Vorurteile.
Ihrer eigenen Vorurteile.
09:59
And I'm challenging you all to do that.
200
587815
2016
Und ich fordere Sie alle auf, dies zu tun.
10:01
Take an inventory of your own biases.
201
589855
3024
Machen Sie eine Bestandsaufnahme
Ihrer Vorurteile.
Ihrer Vorurteile.
10:04
Where do they come from?
202
592903
1285
Woher kommen Sie?
10:06
Your upbringing, your political
perspective, your faith --
perspective, your faith --
203
594212
3374
Ihre Erziehung, Ihre politischen
Sichtweisen, Ihr Glaube --
Sichtweisen, Ihr Glaube --
10:09
what shapes your own biases?
204
597610
2419
was formt Ihre eigenen Vorurteile?
Dann bewerten Sie Ihre Quellen --
10:13
Then, evaluate your sources --
205
601982
1437
10:15
where do you get
your information on science?
your information on science?
206
603443
2451
woher beziehen Sie Ihre
Wissenschaftsinformationen?
Wissenschaftsinformationen?
10:18
What do you read, what do you listen to,
207
606553
1976
Was lesen Sie, was hören Sie sich an
10:20
to consume your information on science?
208
608553
2000
um Ihre Informationen zu erlangen?
10:23
And then, it's important to speak out.
209
611022
2746
Es ist wichtig seine Meinung mitzuteilen.
10:25
Talk about how you evaluated your biases
and evaluated your sources.
and evaluated your sources.
210
613792
4118
Sprechen Sie darüber, wie Sie Ihre
Vorurteile und Quellen bewertet haben.
Vorurteile und Quellen bewertet haben.
10:29
I want you to listen to this
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211
617934
2770
Ich möchte, dass Sie sich
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10:32
from one of the top
TV meteorologists in the US, Greg Fishel,
TV meteorologists in the US, Greg Fishel,
212
620728
4778
von einem der Top-TV-Meterologen
der USA, Greg Fishel, aus der
der USA, Greg Fishel, aus der
10:37
in the Raleigh, Durham area.
213
625530
1523
Raleigh, Durham Gegend anhören.
10:39
He's revered in that region.
214
627077
1675
Er wird in dieser Region verehrt.
10:40
But he was a climate skeptic.
215
628776
1405
Er war ein Klima-Skeptiker.
10:42
But listen to what he says
about speaking out.
about speaking out.
216
630205
2237
Aber hören Sie was er
dazu sagt, sich zu äußern.
dazu sagt, sich zu äußern.
10:44
Greg Fishel:
The mistake I was making
The mistake I was making
217
632466
1736
Greg Fishel: Mein Fehler war,
10:46
and didn't realize until very recently,
218
634226
1954
und ich habe es erst
vor kurzem realisiert,
vor kurzem realisiert,
10:48
was that I was only looking
for information
for information
219
636204
2593
dass ich nur Informationen
betrachtet habe,
betrachtet habe,
10:50
to support what I already thought,
220
638821
2861
die unterstützten,
was ich bereits glaubte,
was ich bereits glaubte,
10:53
and was not interested
in listening to anything contrary.
in listening to anything contrary.
221
641706
4107
und ich war nicht daran interessiert,
mir etwas gegenteiliges anzuhören.
mir etwas gegenteiliges anzuhören.
10:58
And so I woke up one morning,
222
646559
2071
Und so bin ich eines Morgens aufgewacht
11:00
and there was this question in my mind,
223
648654
3698
mit folgender Frage in meinen Gedanken:
11:04
"Greg, are you engaging
in confirmation bias?
in confirmation bias?
224
652918
2604
"Greg, übst du Bestätigungsfehler aus?
11:07
Are you only looking for information
to support what you already think?"
to support what you already think?"
225
655546
3925
Betrachtest du nur Informationen,
die belegen, was du bereits vermutest?"
die belegen, was du bereits vermutest?"
Und wenn ich ehrlich zu mir war,
und ich versuchte das,
und ich versuchte das,
11:12
And if I was honest with myself,
and I tried to be,
and I tried to be,
226
660069
2439
11:14
I admitted that was going on.
227
662522
2328
musste ich mir eingestehen,
dass genau das passierte.
dass genau das passierte.
11:17
And so the more I talked to scientists
228
665269
2514
Je mehr ich mit Wissenschaftlern sprach,
11:19
and read peer-reviewed literature
229
667807
2058
geprüfte Literatur las
und versuchte, mich so zu verhalten,
und versuchte, mich so zu verhalten,
11:21
and tried to conduct myself the way
I'd been taught to conduct myself
I'd been taught to conduct myself
230
669889
4712
wie man es mir an der 'Penn State
University' als Student beigebracht hatte,
University' als Student beigebracht hatte,
11:26
at Penn State when I was a student,
231
674625
2333
umso schwieriger wurde es für mich
daran festzuhalten, dass wir [Menschen]
daran festzuhalten, dass wir [Menschen]
11:29
it became very difficult for me
to make the argument
to make the argument
232
677665
2692
11:32
that we weren't at least
having some effect.
having some effect.
233
680381
2060
gar keinen Einfluss haben.
Vielleicht gab es immer
noch Zweifel daran wie viel,
noch Zweifel daran wie viel,
11:34
Maybe there was still a doubt
as to how much,
as to how much,
234
682465
2436
11:36
but to say "nothing" was not
a responsible thing for me to do
a responsible thing for me to do
235
684925
4715
aber zu sagen "keinen",
war keine verantwortliche Aussage
war keine verantwortliche Aussage
11:41
as a scientist or a person.
236
689664
1800
für mich als Wissenschaftler
oder als Person.
oder als Person.
11:45
JMS: Greg Fishel just talked
about expanding his radius
about expanding his radius
237
693387
3861
JMS: Greg Fishel sprach darüber,
dass er seinen Verständnisradius
dass er seinen Verständnisradius
von der Wissenschaft erweitert hat.
11:49
of understanding of science.
238
697272
1623
11:50
And when we expand our radius,
239
698919
2055
Wenn wir unseren Radius erweitern,
11:52
it's not about making a better future,
240
700998
3198
geht es nicht darum,
eine bessere Zukunft zu erschaffen,
eine bessere Zukunft zu erschaffen,
11:56
but it's about preserving
life as we know it.
life as we know it.
241
704220
3067
sondern darum, das Leben,
wie wir es kennen, zu erhalten.
wie wir es kennen, zu erhalten.
12:00
So as we think about expanding
our own radius in understanding science,
our own radius in understanding science,
242
708180
4954
Denken Sie also daran,
Ihren Wissenschafts-Verständnisradius
zu vergrößern;
12:06
it's critical for Athens, Georgia,
for Atlanta, Georgia,
for Atlanta, Georgia,
243
714292
3372
es ist entscheidend für Athens, Georgia,
für Atlanta, Georgia,
für Atlanta, Georgia,
12:09
for the state of Georgia,
and for the world.
and for the world.
244
717688
2858
für den Staat von Georgia
und für die ganze Welt.
und für die ganze Welt.
12:12
So expand your radius.
245
720857
2071
Also vergrößern Sie Ihren Radius.
12:14
Thank you.
246
722952
1183
Danke schön.
12:16
(Applause)
247
724159
4015
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
J. Marshall Shepherd - MeteorologistDr. J. Marshall Shepherd is a leading international expert in weather and climate and is the Georgia Athletic Association Distinguished Professor of Geography and Atmospheric Sciences at the University of Georgia.
Why you should listen
Dr. J. Marshall Shepherd was the 2013 President of American Meteorological Society (AMS), the nation's largest and oldest professional/science society in the atmospheric and related sciences. He serves as Director of the University of Georgia's (UGA) Atmospheric Sciences Program and Full Professor in the Department of Geography where he is Associate Department Head.
Shepherd is also the host of The Weather Channel’s Weather Geeks, a pioneering Sunday talk show dedicated to science, and he is a contributor to Forbes Magazine. Dr. Shepherd routinely appears on national media outlets like CNN, The Weather Channel, CBS's Face The Nation and more. He also provides expertise to NASA, NOAA, The White House, Congress and other stakeholders.
J. Marshall Shepherd | Speaker | TED.com