TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
Nate Silver: Hat ethnischer Hintergrund Einfluß auf das Wahlverhalten?
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Nate Silver hat Antworten auf kontroverse Fragen über die Bedeutung von ethnischer Herkunft in der Politik: Hat Obamas ethnische Zugehörigkeit ihm einigenorts geschadet? Statistik und Mythos prallen in diesem faszinierenden Vortrag aufeinander, der mit einer bemerkenswerten Einsicht dahingehend endet, wie Stadtentwicklung Toleranz fördern kann.
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
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I want to talk about the election.
0
0
3000
Ich möchte über die Wahl sprechen.
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For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
Zum ersten Mal in der Geschichte der USA hat eine vornehmlich weiße Wählergruppe
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
für einen afro-amerikanischen Kandidaten gestimmt.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
Und tatsächlich hat sich Barack Obama ziemlich gut geschlagen.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
Er hat 375 Wahlmännerstimmen gewonnen.
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
Und er hat ungefähr 70 Millionen mehr Volksstimmen erhalten
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
als irgendein anderer Präsidentschaftkandidat -
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
unabhängig von dessen ethnischer Herkunft oder Parteizugehörigkeit - vor ihm.
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If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
Wenn man vergleicht, wie Obama im Gegensatz zu John Kerry vier Jahre früher abgeschnitten hat --
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
Die Demokraten freuen sich sehr über diese Veränderung hier,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
wo nahezu jeder Bundesstaat blauer wird, also Demokratischer --
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even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
sogar Staaten, in denen Obama verloren hat, wie hier weiter westlich.
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
Diese Staaten wurden blauer.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
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36000
3000
Im Süden, im Nordosten, nahezu überall,
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
doch mit ein paar Ausnahmen hier und dort.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
Eine dieser Ausnahmen ist Massachusetts.
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That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
Das war der Heimatstaat von John Kerry.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
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46000
2000
Also keine große Überraschung, dass Obama Kerry dort nicht übertrumpfen konnte.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
Oder auch in Arizona, dem Heimatstaat John McCains,
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
konnte Obama das Ergebnis kaum verbessern.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
Doch gibt es auch diesen Teil des Landes, ungefähr hier in dieser mittleren Region.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
Das ist so ungefähr die Region Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
Wenn man sich nun 1996 ansieht, wie Bill Clinton,
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
der letzte Demokrat, der tatsächlich die Wahl gewonnen hatte, 1996 abgeschnitten hat,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
erkennt man einen großen Unterschied in diesem Teil des Landes hier --
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
diese Region um die Appalachen, das Ozark-Plateau. Ich nenne sie die Hochland-Region.
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
Eine Veränderung von zwanzig oder dreißig Punkten
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
im Ergebnisvergleich von Bill Clinton 1996 und Obama
01:29
in 2008.
28
74000
2000
2008.
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
Ja, Bill Clinton kam zwar aus Arkansas, aber dies ist ein äußerst tiefgreifender Unterschied!
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
Also, wissen Sie, wenn wir über Teile des Landen wie Arkansas nachdenken...
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
Es gibt ein Buch, das heißt, "What's the Matter with Kansas?" (Was ist mit Kansas los?)
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
Aber die wirkliche Frage hier -- Obama hat vergleichsweise gut in Kansas abgeschnitten.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
Er hat dort zwar deutlich verloren, aber das passiert jedem Demokraten.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
Er hat nicht schlechter verloren als die meisten.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
Aber ja, was ist mit Arkansas los?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(Gelächter)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
Und wenn wir an Arkansas denken, haben wir normalerweise ziemlich negative Assoziationen.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
Wir denken an einen Haufen bewaffneter - in Anführungszeichen - Rednecks.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
Und wir glauben, dass solche Leute wahrscheinlich nicht für Menschen
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
stimmen wollen, die so aussehen und Barack Obama heißen.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
Wir glauben, dass die ethnische Herkunft etwas damit zu tun hat. Aber ist das fair?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
Stigmatisieren wir sozusagen Leute aus Arkansas und diesen Teil des Landes?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
Und die Antwort ist: Es ist zumindest teilweise gerechtfertigt.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
Wir wissen, dass ethnische Zugehörigkeit ein Faktor war, und der Grund, warum wir das wissen,
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
ist, weil wir diese Leute gefragt haben.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
Um genau zu sein, eigentlich haben nicht wir sie gefragt, aber als man
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
Wahltagsbefragungen in jedem Bundesstaat durchgeführt hat,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
wurde in 37 von 50 Staaten eine
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
sehr direkte Frage die ethnische Zugehörigkeit betreffend gestellt.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
Es wurde gefragt:
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
'Spielte die ethnische Zugehörigkeit des jeweiligen Kandidaten heute eine Rolle in Ihrem
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
Abstimmungsverhalten?'
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
Wir suchen nach Leuten, die gesagt habe, "Ja, ethnische Zugehörigkeit war ein Faktor;
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
es war sogar ein wichtiger Faktor für meine Entscheidung."
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
Und nach Leuten, die für John McCain gestimmt haben
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
aufgrund dieses Faktors -
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
möglicherweise in Verbindung mit anderen Faktoren, möglicherweise nicht.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
Wir suchen nach diesem Verhalten bei weißen Wählern,
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
oder, um genau zu sein, bei Wählern, die keine Schwarze waren.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
Sie können sehen: Bei dieser Frage gibt es große Unterschiede
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
in verschiedenen Teilen des Landes.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
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160000
3000
In Louisiana hat ungefähr jeder fünfte weiße Wähler
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
gesagt: "Ja, einer der wichtigen Gründe, warum ich gegen Barack Obama gestimmt habe,
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
war, dass er ein Afro-Amerikaner ist."
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
Hätten diese Leute für Obama gestimmt,
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
auch nur die Hälfte von ihnen, dann hätte Obama Louisiana relativ sicher gewonnen.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
Das gleiche gilt, glaube ich, für all diese Staaten, die Sie hier oben auf der Liste sehen.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
Kalifornien, New York, hingegen. Wir können sagen: "Oh, sind wir aufgeklärt".
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
Aber wissen Sie zumindest gab es einen deutlich kleinerer Anteil dieser,
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
ich sage mal, offen zugegebenen
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
Manifestation von Abstimmungsverhalten, dass auf ethnische Zugehörigkeit abstellte.
03:22
Here is the same data on a map.
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187000
2000
Hier sind die gleichen Daten auf eine Karte übertragen.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
Man kann ungefähr den Zusammenhang erkennen zwischen den
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
roteren (Republikanischeren) Staaten, wo mehr Leute sagten:
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"Ja, ich hatte ein Problem mit Barack Obamas ethnischer Herkunft."
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
Vergleicht man diese Karte mit der von 1996, erkennt man hier eine Überschneidung.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
Dies scheint zu erklären,
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
warum Barack Obama in diesem
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
Teil des Landes schlechter abgeschnitten hat.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
Also müssen wir uns fragen warum.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
Kann man Rassismus irgendwie voraussagen?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
Gibt es eine treibende Kraft?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
Oder geht in Arkansas und Kentucky einfach irgendetwas Komisches
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
vor sich, was wir nicht verstehen?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
Oder gibt es in diesem Zusammenhang systematischere Faktoren?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
Dementsprechend können wir uns einige verschiedene Variablen ansehen.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
Dies sind Dinge, mit denen sich Ökonomen und Politikwissenschaftler ständig beschäftigen -
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
Dinge wir Einkommen, Religion, Bildung.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
Welche von diesen waren ausschlaggebend
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
für diese Manifestation von Rassismus
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
in dem großen nationalen Experiment, das wir am 4. November durchgeführt haben?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
Und einige dieser Variablen haben
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
starke Vorhersagekraft.
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
Eine davon ist Bildung.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
Sie sehen die Staaten mit der geringsten Anzahl von Schuljahren
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
pro Erwachsenem in rot,
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
und dieser Teil des Landes, die Appalachen-Region,
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
ist weniger gebildet. Das ist einfach eine Tatsache.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
Und Sie sehen hier den Zusammenhang mit
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
von ethnischen Erwägungen beeinflussten Wahlmustern.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
Die andere wichtige Variable ist
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
die Art von Nachbarschaft, in der man wohnt.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
Staaten, die eher ländlich sind -
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
sogar einige Staaten wie New Hampshire und Maine -
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
legen ein wenig dieses rassistische Wahlverhalten
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
gegen Barack Obama an den Tag.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
Es handelt sich also um eine Kombination dieser beiden Dinge: Bildung
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
und die Art von Nachbarschaft, in der man wohnt,
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
über die wir gleich noch etwas mehr sprechen.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
Die Sache mit Staaten wie Arkansas und Tennessee ist die,
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
dass beide sehr ländlich sind und
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
bildungsmäßig verarmt.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
Also ja: Rassismus ist vorhersagbar.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
Diese Dinge - vielleicht zusammen mit anderen Variablen -
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
aber diese Dinge scheinen ihn vorzusagen.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
Wir gehen jetzt noch etwas in die Tiefe
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
mit dem sogenannten General Social Survey (Allgemeine Sozialstudie).
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
Diese wird alle zwei Jahre von der Universität
05:08
every other year.
119
293000
2000
Chicago durchgeführt.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
Dort werden eine Reihe sehr interessanter Fragen gestellt.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
Im Jahr 2000 hatten sie eine besonders interessante Frage
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
die Einstellung ethnischer Zugehörigkeit betreffend.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
Eine einfache Frage lautete:
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"Lebt jemand in Ihrer Nachbarschaft, der einen anderen ethnischen Hintergrund hat als Sie?"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
Wir sehen, dass in verschieden Arten von Gemeinden die Ergebnisse recht unterschiedlich ausfallen.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
In Städten hatten ca. 80 Prozent jemanden von anderer ethnischer Herkunft,
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
den sie als Nachbarn betrachteten.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
In ländlichen Gemeinden hingegen lediglich ungefähr 30 Prozent.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
Vielleicht, weil man, wenn man auf einem Bauernhof lebt, sowieso nicht viele Nachbarn hat.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
Aber gleichwohl interagiert man nicht viel mit Menschen, die nicht
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
so wie man selbst sind.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
Was wir jetzt also machen, ist: Wir nehmen die Weißen aus der Studie
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
und teilen sie auf in diejenigen, die schwarze Nachbarn haben -
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
- oder überhaupt Nachbarn anderer Ethnien - und
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
Leute, die ausschließlich weiße Nachbarn haben.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
Und in einigen Variablen erkennen wir
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
hinsichtlich ihrer politischen Einstellungen keinen großen Unterschied.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
Dies war vor acht Jahren, einige Leute waren dort eher Republikanisch.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
Aber im Vergleich von Demokraten und Republikanern
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
lässt sich kein großer Unterschied feststellen, basierend darauf, wer die Nachbarn sind.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
Und sogar auch, wenn man einige Fragen zur ethnischen Zugehörigkeit betrachtet, z. B.
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
"Affirmative Action" (positive Diskriminierung), was mehr oder weniger eine politische Frage ist,
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
sozusagen eine Frage von Ethnien-Politik.
06:11
not much difference here.
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356000
2000
Auch hier kein großer Unterschied.
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Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
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358000
3000
"Affimative Action" ist, ehrlich gesagt, einfach generell bei weißen Wählern nicht beliebt.
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But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
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361000
3000
Aber Menschen mit schwarzen Nachbarn und Menschen, die in rein mono-ethnischen Gemeinden leben,
06:19
feel no differently about it really.
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364000
3000
haben diesbezüglich keine wirkliche unterschiedliche Einstellung.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
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367000
4000
Wenn man jedoch nachbohrt, und, wenn Sie so wollen, etwas persönlicher wird --
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"Do you favor a law banning interracial marriage?"
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371000
2000
"Würden Sie einem Gesetz zustimmen, das die Heirat von Menschen verschiedener Ethnien verbieten?" --
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There is a big difference.
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373000
2000
offenbart sich ein großer Unterschied.
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People who don't have neighbors of a different race
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375000
2000
Die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen ohne Nachbarn anderer ethnischer Herkunft
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are about twice as likely
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377000
2000
solche multi-ethnischen Heiraten verbieten würden,
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
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379000
3000
ist doppelt so hoch wie bei Menschen mit solchen Nachbarn.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
Einfach aufgrund der unmittelbaren Nachbarschaft, die einen umgibt!
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
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385000
4000
Und entsprechend wurde, zwar nicht 2000, sondern 2005, in der gleichen Studie gefragt:
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"Would you not vote for a qualified black president?"
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389000
4000
"Würden Sie für einen qualifizierten schwarzen Präsidenten stimmen?"
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You see people without neighbors who are African-American who
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393000
2000
Sie sehen, die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen ohne afro-amerikanische Nachbarn
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were much more likely to say, "That would give me a problem."
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395000
3000
sagten, "Das wäre eine Problem für mich", war deutlich höher.
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So it's really not even about urban versus rural.
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398000
2000
Also geht es im Endeffekt gar nicht um 'städtisch' versus 'ländlich'.
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It's about who you live with.
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400000
2000
Es geht darum, mit wem man zusammenlebt!
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
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402000
2000
Rassismus ist vorhersagbar. Und er wird vorhergesagt von der
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interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
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404000
4000
Interaktion (oder deren Fehlen) mit Menschen, die nicht wie man selbst sind, Menschen anderer ethnischer Herkunft.
07:03
So if you want to address it,
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408000
2000
Wenn man also die Sache dementsprechend angehen will,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
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410000
3000
muss das Ziel sein, die Interaktion mit Menschen mit anderem ethnischen Hintergrund zu fördern.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
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413000
2000
Ich habe ein paar, wie ich annehmen, recht naheliegende
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ideas for maybe how to do that.
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415000
3000
Ideen, wie dies bewerkstelligt werden könnte.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
Ich bin ein großer Fan von Städten,
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Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
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420000
3000
insbesondere wenn diese vielseitig und nachhaltig sind
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and can support people of different ethnicities and different income groups.
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423000
3000
und Menschen verschiedener Ethnien und Einkommen dort leben können.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
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426000
3000
Ich glaube, dass Städte das Bilden von Netzwerken begünstigen
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the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
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429000
3000
sowie die beiläufigen Interaktionen, die man wohl täglich hat.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
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432000
3000
Aber nicht jeder möchte in der Stadt wohnen, schon gar nicht in einer Stadt wie New York.
07:30
So we can think more about things like street grids.
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435000
3000
Also können wir an Dinge denken wie den Straßenverlauf.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
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438000
2000
Dies ist die Nachbarschaft in East Lansing, Michigan, in der ich selbst aufgewachsen bin.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
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440000
3000
Das ist eine traditionelle Gemeinde des mittleren Westens, was bedeutet, dass es dort ein richtiges Straßengitter gibt.
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You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
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443000
3000
Es gibt echte Nachbarschaften, echte Bäume und echte Straßen, auf denen man gehen kann.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
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446000
3000
Und man kann viel mit seinen Nachbarn interagieren,
07:44
people you like, people you might not know.
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449000
2000
mit Menschen, die man mag, mit Menschen, die man vielleicht gar nicht kennt.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
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451000
3000
Es ist daher eine sehr tolerante Gemeinde,
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which is different, I think, than something like this,
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454000
2000
die sich, denke ich, von einer wie dieser unterscheidet:
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
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456000
2000
Schaumburg, Illinois.
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where every little set of houses has their own cul-de-sac
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458000
3000
Hier liegen alle paar Häuser in ihrer einen Sackgasse und haben
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and drive-through Starbucks and stuff like that.
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461000
2000
ihren eigenen Drive-Through-Starbucks und sowas.
07:58
I think that actually this type of urban design,
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463000
3000
Ich glaube in der Tat, dass diese Art der Stadtentwicklung,
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which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
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466000
3000
wie sie sich in den 1970ern und 1980ern durchsetze,
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I think there is a relationship between that and the country becoming
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469000
3000
in einem Zusammenhang damit steht, dass das Land unter
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more conservative under Ronald Reagan.
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472000
2000
Ronald Reagan konservativer wurde.
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But also here is another idea we have --
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474000
3000
Hier ist noch eine Idee, die wir haben:
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is an intercollegiate exchange program
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477000
2000
eine Austauschprogramm zwischen Colleges,
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where you have students going from New York abroad.
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479000
3000
in denen Studierende aus New York ins Ausland gehen.
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But frankly there are enough differences within the country now
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482000
2000
Aber ehrlich gesagt, gibt es mittlerweile genug Unterschiede innerhalb des Landes,
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where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
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484000
3000
sodass man vielleicht einen Haufen junger Leute von der NYU
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have them go study for a semester at the University of Arkansas,
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487000
2000
mal für ein Semester an der Universität Arkansas studieren lassen könnte
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and vice versa. Do it at the high school level.
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489000
3000
und umgekehrt. Lasst es uns bereits auf der High School tun.
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Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
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492000
3000
Es gibt tatsächlich Schüler in Arkansas oder Tennessee,
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and might never interact in a positive affirmative way
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495000
3000
die vielleicht niemals auf eine positive, bestätigende Art
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
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498000
4000
mit jemandem aus einem anderen Landesteil oder einer anderen ethnischen Gruppe interagieren werden.
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I think part of the education variable we talked about before
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502000
3000
Ich denke, ein Teil der Bildungsvariable, über die wir vorhin gesprochen haben,
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is the networking experience you get when you go to college
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505000
2000
ist die Netzwerk-Erfahrung, die man macht, wenn man aufs College geht,
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where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
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507000
4000
wo man auf eine Mischung von Leuten trifft, mit denen man sonst vielleicht gar nicht interagieren würde.
08:46
But the point is, this is all good news,
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511000
2000
Der Punkt jedoch ist: Das sind alles gute Neuigkeiten.
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because when something is predictable,
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513000
3000
Denn wenn etwas vorhersagbar ist,
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it is what I call designable.
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516000
2000
dann ist es auch, wie ich es nenne, gestaltbar.
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You can start thinking about solutions to solving that problem,
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518000
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Man kann damit anfangen, sich Lösungen für dieses Problem zu überlegen,
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even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
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selbst wenn das Problem so bösartig und hartnäckig ist wie Rassismus.
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If we understand the root causes of the behavior
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523000
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Wenn wir verstehen, was diesem Verhalten zugrunde liegt,
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
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und wo es auftritt und wo nicht,
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we can start to design solutions to it.
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3000
können wir damit anfangen, Lösungen zu gestalten.
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So that's all I have to say. Thank you very much.
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530000
2000
Das ist alles, was ich zu sagen hatte. Haben Sie vielen Dank!
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(Applause)
210
532000
1000
(Applaus)
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