TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
נייט סילבר: האם הגזע משפיע על הבחירות?
Filmed:
Readability: 4
498,847 views
לנייט סילבר יש תשובות לשאלות שנויות במחלוקת על פוליטיקה וגזע: האם הגזע של אובמה פגע בתוצאות הבחירות שלו בכמה מקומות? סטטיסטיקות ומיתוסים מתנגשים בהרצאה המרתקת הזו שמסתיימת עם תובנה מדהימה על איך תכנון עירוני יכול לקדם סובלנות.
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I want to talk about the election.
0
0
3000
אני רוצה לדבר על בחירות.
00:18
For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
בפעם הראשונה בארצות הברית, קבוצת בוחרים לבנה בעיקרה
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
בחרה מתמודד אפרו אמריקאי לנשיא.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
ולמעשה ברק אובמה הצליח די טוב.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
הוא זכה ב375 אלקטורים.
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
והוא זכה ב70 מיליון קולות פופולריים
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
יותר מכל מתמודד אחר לנשיאות,
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
מכל גזע, מכל מפלגה, בהיסטוריה.
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
אם תשוו את ההצלחה של אובמה לעומת ההצלחה של ג'ון קרי ארבע שנים מוקדם יותר --
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
הדמוקרטיים באמת נהנים לראות את השינוי כאן,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
כשכמעט כל מדינה נעשית כחולה יותר, נעשית יותר דמוקרטית --
00:47
even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
אפילו מדינות שאובמה הפסיד בהן, כמו במערב.
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
המדינות האלה נעשו כחולות יותר.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
בדרום, בצפון מזרח, כמעט בכל מקום
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
אבל עם כמה חריגים פה ושם.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
חריגה אחת היא מסצ'וסטס.
00:59
That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
שהיתה מדינת הבית של ג'ון קרי.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
לא הפתעה גדולה, אובמה לא היה יכול להצליח יותר מג'ון קרי שם.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
או באריזונה, שהיא ביתו של ג'ון מק'קיין,
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
לאובמה לא היה שיפור משמעותי.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
אבל יש גם את החלק הזה של הארץ, האזור המרכזי הזה.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
האזור הזה של ארקנסו, טנסי, אוקלהומה ומערב ורג'יניה.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
עכשיו אם תביטו ב96, ביל קלינטון,
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
הדמוקרט האחרון שזכה, איך הוא הצליח ב96,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
אתם רואים הבדלים גדולים בחלק הזה של הארץ כאן --
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
האזור הגבוה של האפלאצ'ים, אוזארק, כך אני קורא לו.
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
20 או 30 נקודות עוברות
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
ממה שקלינטון קיבל ב96 למה שאובמה קיבל
01:29
in 2008.
28
74000
2000
ב2008.
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
כן ביל קלינטון היה מארקנסו, אבל אלה הבדלים עמוקים.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
אז, כשאנחנו חושבים על החלקים האלה של הארץ כמו ארקנסו, אתם יודעים.
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
יש ספר שנכתב, מה הבעיה עם קנסס?
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
אבל השאלה האמיתית כאן היא -- אובמה הצליח די טוב בקנסס.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
הוא הפסיד די גרוע אבל כל דמוקרט ככה.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
הוא לא הפסיד יותר גרוע מאחרים.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
אבל כן, מה הבעיה עם ארקנסו?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(צחוק)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
כשאנחנו חושבים על ארקנסו נוטות להיות לנו קונוטציות שליליות.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
אנחנו חושבים על חבורה של אדומי צוואר, פתח מרכאות, סגור מרכאות, עם רובים.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
ואנחנו חושבים שאנשים כאלה לא רוצים לבחור
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
באנשים שנראים ככה, ונקראים ברק אובמה.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
אנחנו חושבים שזה עניין של גזע. והאם זה פייר?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
האם אנחנו מתייגים אנשים מארקנסו, והחלק הזה של הארץ?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
והתשובה היא כן, זה לפחות חלקית צודק.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
אנחנו יודעים שגזע היה גורם, והסיבה שאנחנו יודעים זאת
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
היא מפני ששאלנו את האנשים האלה.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
למען האמת לא שאלנו אותם, אבל כשהם ערכו
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
סקרי יציאה בכל מדינה,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
ב37 מדינות מתוך 50,
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
הם שאלו שאלה, שהיתה די ישירה, על גזע.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
הם שאלו את השאלה הזו.
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
בהחלטה מי יהיה נשיא היום, האם הגזע
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
של המתמודד היה שיקול?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
אנחנו מחפשים אנשים שאמרו, "כן, הגזע היה שיקול;
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
יותר מזה זה היה שיקול מכריע, בהחלטה שלי."
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
ואנשים שהצביעו בשביל ג'ון מק'קיין
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
כתוצאה מהשיקול הזה,
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
אולי בנוסף לשיקולים אחרים, ואולי לא.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
אנחנו מחפשים את ההתנהגות הזו בבוחרים,
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
או למען האמת, בוחרים לא שחורים.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
אז אתם רואים, הבדלים גדולים בחלקים שונים
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
של הארץ, בשאלה הזו.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
בלואיזיאנה, אחד מחמישה בוחרים לבנים
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
אמר, "כן, אחת הסיבות העיקריות שהצבעתי נגד ברק אובמה
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
היא בגלל שהוא היה אפרו-אמריקאי."
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
אם האנשים האלה היו מצביעים לאובמה,
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
אפילו חצי מהם, אובמה היה זוכה בלואיזיאנה בקלות.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
אותו דבר, לדעתי, בכל המדינות שאתם רואים בראש הרשימה.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
בינתיים, קליפורניה, ניו יורק. אנחנו יכולים להגיד, "או אנחנו נאורים,"
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
אבל אתם יודעים, בהחלט הודו בכמות קטנה יותר
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
אני מניח,
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
ההתגשמות של בחירה מוטת גזע.
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
הנה אותו מידע על מפה.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
אתם די רואים את היחס בין
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
המדינות האדומות בהן יותר אנשים הגיבו וענו,
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"כן, הגזע של ברק אובמה היה בעיה בשבילי."
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
אתם רואים, השוואה בין המפה של 96, אתם רואים את החפיפה פה.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
זה די מצליח להסביר
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
למה ברק אובמה יצא גרוע
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
בחלק הזה של הארץ.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
אז אנחנו צריכים לשאול למה.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
האם גזענות צפויה בצורה כלשהי?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
האם משהו מניע את זה?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
זה רק על משהו מוזר שמתרחש בארקנסו
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
שאנחנו לא מבינים, וקנטאקי?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
או שאלה גורמים יותר שיטתיים?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
אז אנחנו יכולים להסתכל על קבוצה של משתנים.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
זה דברים שכלכלנים ומדעני פוליטיקה בודקים כל הזמן --
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
דברים כמו הכנסה, ודת, השכלה.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
איזה מהם נראה שמקדם
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
את ההתגלמות הזו של של גזענות
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
בניסוי הלאומי הזה שהיה לנו בארבעה בנובמבר?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
ויש כמה כאלה שיש להם
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
השפעה חיזויית חזקה --
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
אחד מהם הוא השכלה.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
היכן שרואים את המדינות עם פחות שנים של לימוד
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
למבוגר, באדום,
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
ואתם רואים את החלק של הארץ, אזור האפלצ'ים,
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
שהוא פחות מלומד. זו פשוט עובדה.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
ואתם רואים את היחס שם
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
עם דפוסי ההצבעה מבוסס הגזענות.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
המשתנה האחר שחשוב הוא
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
סוג השכונה שבה גרים.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
מדינות יותר כפריות,
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
אפילו חלק מהמדינות כמו ניו המפשייר ומיין,
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
הם מציגות מעט
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
מההצבעה הגזענית נגד ברק אובמה.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
אז זה הצרוף של שני דברים. זו ההשכלה
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
וסוג האזור בו גרים,
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
עליו נדבר עוד מייד.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
העניין במדינות כמו ארקנסו וטנסי
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
הוא ששתייהן מאוד כפריות,
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
והן לא מתקדמות מבחינה השכלתית.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
אז כן, הגזענות צפוייה.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
הדברים האלה, אולי בנוסף למשתנים אחרים,
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
אבל נראה שהדברים האלה צופים את זה.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
אנחנו עומדים להכנס עמוק יותר עכשיו,
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
לתוך משהו שנקרא הסקר הסוציאלי הכללי.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
הוא נערך על ידי אוניברסיטת שיקגו
05:08
every other year.
119
293000
2000
כל שנתיים.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
והם שואלים סדרה של שאלות ממש מענינות.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
בשנת 2000 היו להם שאלות מעניינות במיוחד
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
על יחס גזעני.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
שאלה אחת פשוטה שהם שאלו היתה,
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"האם מישהו מהגזע השני חי בשכונה שלכם?"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
אפשר לראות סוגים שונים של קהילות שהתוצאות שונות מאוד.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
בערים, בערך ל80 אחוז מהאנשים
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
יש מישהו שהם מחשיבים לשכן, מגזע אחר.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
אבל בקהילות כפריות, רק ל30 אחוז.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
כנראה מפני שכשאתה חי בחווה אין לך הרבה שכנים, נקודה.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
אבל עדיין, אין לכם הרבה אינטראקציה עם אנשים
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
שלא כמותכם.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
אז מה שנעשה עכשיו זה ניקח את האנשים הלבנים בסקר
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
ונחלק אותם בין אלה שיש להם שכנים שחורים
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
או למען האמת, שכנים מגזע אחר.
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
ואנשים רק עם שכנים לבנים.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
ואנחנו רואים בחלק מהמשתנים
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
מבחינת שיוך פוליטי, אין הרבה הבדלים.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
זה היה לפני 8 שנים, חלק מהאנשים היו יותר רפובליקנים אז.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
אבל רואים דמוקרטים מול רפובליקנים,
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
אין הרבה הבדל בהתבסס על מי השכנים שלך.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
ואפילו כמה שאלות על גזע, לדוגמה
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
פעולה חיובית, שהיא סוג של שאלה פוליטית,
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
שאלת מדיניות על גזע, אם תרצו.
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
אין הרבה הבדל כאן.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
פעולה חיובית היא לא פופולארית למען האמת, אצל בוחרים לבנים, נקודה.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
אבל אנשים עם שכנים שחורים ואנשים עם שכנים מגזע יחיד
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
לא מרגישים הבדל בנושא.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
אבל אם מגששים קצת יותר עמוק, קצת יותר אישיים אם תרצו,
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"הם תתמכו בחוק שאוסר נישואים בין גיזעיים?"
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
יש הבדל גדול.
06:30
People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
לאנשים שאין שכנים מגזעים שונים
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
יתנגדו פי שתיים
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
לנישואים בין גיזעיים, לעומת אנשים שכן.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
רק בהתבסס על מי גר בשכנות מיידית אליכם.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
וכך הם שאלו גם, לא ב2000, אלא בסקר של 1996,
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"האם לא תבחרו בנשיא שחור?"
06:48
You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
תראו אנשים ללא שכנים אפרו-אמריקאים
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
נטו יותר להגיד, "זה יגרום לי לבעיה."
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
אז זה אפילו לא על עירוני מול כפרי.
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
זה על עם מי אתה חי.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
גזענות היא ברת חיזוי. וניתן לחזות אותה על ידי
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
יחסי גומלין או חוסר בהם עם אנשים שונים ממך, אנשים מגזע אחר.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
אז אם תרצו להתייחס לזה,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
המטרה היא ליצור יחסי גומלין עם אנשים מגזעים אחרים.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
יש לי כמה רעיונות ברורים מאליהם, אני מניח,
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
לאיך לעשות את זה.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
אני חסיד גדול של ערים.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
בעיקר אם יש לנו ערים מגוונות וברות קיימא,
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
ויכולות לתמוך באנשים מתרבויות שונות וקבוצות הכנסה שונות.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
אני חושב שערים תומכות יותר בתקשורת,
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
ואינטראקציה מקרית משיש לכם על בסיס יומי.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
אבל כמובן לא כל אחד רוצה לגור בעיר, בוודאי לא עיר כמו ניו יורק.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
אז אנחנו יכולים לחשוב יותר על דברים כמו רשת של רחובות.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
זו השכונה בה גדלתי במזרח לנסינג, מישיגן.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
זו קהילה מערב תיכונית מסורתית, מה שאומר שיש רשת אמיתית.
07:38
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
יש שכונות אמיתיות ועצים אמיתיים, ורחובות אמיתיים שאפשר ללכת בהם.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
ומתקשרים הרבה עם השכנים שלכם,
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
אנשים כמוכם, אנשים שאולי אתם לא מכירים.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
וכתוצאה מזה זו קהילה מאוד סובלנית,
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
ששונה, אני חושב ממשהו כזה,
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
שזו שאומבורג, אילינוי.
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
שם לכל סט של בתים יש רחוב ללא מוצא
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
וסטארבקס ודברים כמו זה.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
אני חושב שלמעשה סוג זה של תכנון עירוני,
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
שנעשה נפוץ יותר בשנות ה70 וה80,
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
אני חושב שיש קשר בין זה ובין הארץ שנעשית
08:07
more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
יותר שמרנית, תחת רונאלד רייגן.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
אבל גם, הנה עוד רעיון שלנו --
08:12
is an intercollegiate exchange program
189
477000
2000
תוכנית חלופת סטודנטים
08:14
where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
כשיש סטודנטים מניו יורק שנוסעים לחו"ל,
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
אבל למען האמת יש מספיק הבדלים בתוך הארץ עכשיו
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
שאולי אפשר לקחת כמה חברה מאוניברסיטת ניו יורק,
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
ולשלוח אותם ללמוד סימסטר באוניברסיטת ארקנסו,
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
ולהפך. ולעשות את זה ברמת בית הספר התיכון.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
באמת יכול להיות אנשים שנמצאים בבית ספר בארקנסו או טנסי,
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
ולא יתקשרו בצורה חיובית
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
עם מישהו מחלק אחר של הארץ, או מקבוצה אתנית אחרת.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
אני חושב שחלק מהמשתנים בחינוך שדיברנו עליהם קודם
08:40
is the networking experience you get when you go to college
199
505000
2000
זה הנסיון ביחס גומלין שמקבלים כשהולכים לקולג'
08:42
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
כשמתערבבים עם אנשים שאחרת לא הייתם מתקשרים איתם.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
אבל הנקודה היא, כל זה חדשות טובות.
08:48
because when something is predictable,
202
513000
3000
מפני שכשמשהו צפוי,
08:51
it is what I call designable.
203
516000
2000
זה מה שאני קורא בר עיצוב.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
אתם יכולים להתחיל לחשוב על פתרונות לבעיה.
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
אפילו אם הבעיה היא זדונית, ועקשנית כמו גזענות.
08:58
If we understand the root causes of the behavior
206
523000
2000
אם נבין את שורש ההתנהגות
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
207
525000
2000
ואיפה היא נגלית ואיפה לא,
09:02
we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
נוכל להתחיל לתכנן פתרונות,
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
אז זה כל מה שיש לי לומר, תודה רבה לכם.
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(מחיאות כפיים)
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