TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
Hazugságok, átkozott hazugságok és statisztikák (TED előadásokról)
Filmed:
Readability: 4.2
2,510,120 views
Egy szórakoztató elemzésben Sebastian Wernicke a TED előadásokon alkalmazza a statisztikai elemzés eszköztárát, hogy kialakítson egy mértékrendszert az "optimális TED előadás" megalkotásához a felhasználói értékelések alapján. Ön hogyan értékeli? "Megdöbbentő"? "Nem meggyőző"? Vagy egyszerűen "vicces"?
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
If you go on the TED website,
0
1000
3000
Ha ellátogatnak a TED oldalára,
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
több, mint egy hétre való
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
TED előadást találnak rajta,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
több, mint 1,3 millió
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
szót átiratokban
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
és felhasználói értékelések millióit.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
És ez rengeteg adat.
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
És ez elgondolkodtatott:
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
Hogyha fogjuk ezt az adathalmazt
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
és statisztikai elemzésnek vetjük alá,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
vissza tudunk-e fejteni egy TED előadást belőle?
00:41
Could you create
11
26000
2000
Létre lehet-e hozni
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
a tökéletes TED előadást?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(Taps)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
És létre lehet-e hozni a lehető
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
legrosszabb TED előadást,
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
amivel még meg lehet úszni?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
Három dolgot vizsgáltam meg.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
Megvizsgáltam a témaválasztást.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
Az előadásmódot és
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
a színpadi látványt.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
Ami a témát illeti -- sok téma közül választhatnak,
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
de alaposan gondolják meg,
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
mert erős korreláció van az előadás témája
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
és a felhasználók reakciója között.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
Hogy ezt pontosítsuk egy kicsit,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
nézzük meg a tíz leggyakoribb szót,
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
amik statisztikailag kiemelkednek
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
a legkedveltebb TED előadásokban
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
és a legkevésbé kedvelt TED előadásokban.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
Tehát ha azért jöttek ide, hogy
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
arról beszéljenek, a francia kávé
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
hogyan okoz boldogságot az agyunkban,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
az mehet.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(Taps)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
De ha a projektjükről akarnak beszélni,
01:37
your project involving
36
82000
2000
amiben oxigén, lányok,
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
repülők szerepelnek --
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
habár én meghallgatnám ezt az előadást,
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
a statisztika szerint ez nem olyan jó.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
Hajaj.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
Ha általánosítjuk ezt,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
a kedvenc TED előadások
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
olyan témákról szólnak, amikkel könnyen és mélyen
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
tudunk azonusulni,
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
mint a boldogság, a testünk,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
ételek és érzelmek.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
És a technikai témák,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
mint az építészet, anyagok, és érdekes módon, a férfiak,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
olyan témák, amikről nem jó előadni.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
Hogyan adjuk elő az előadást?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
A TED híres arról, hogy
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
árgus szemmel figyelik az órát,
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
ezért utálni fognak, amiért
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
ezt elárulom, mert valójában
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
addig kell beszélniük, ameddig csak engedik,
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
mert a kedvenc TED előadások átlagosan
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
50 százalékkal hosszabbak,
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
mint a legkevésbé kedveltek.
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
És ez igaz mindegyik értékelési listára a TED.com-on,
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
kivéve ha azt akarják, hogy az előadásuk
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
szép, inspiráló vagy vicces legyen.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
Akkor rövidnek kell lenniük. De minden más esetben,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
beszéljenek, amíg csak le nem rángatják a színpadról.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(Nevetés)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Nos, amíg --
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(Taps)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
Amíg az időt húzzák, van néhány szabály, amit érdemes betartani.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
Ezeket úgy fedeztem fel, hogy összehasonlítottam
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
négyszavas kifejezések statisztikáját,
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
amik gyakrabban szerepelnek a kedvenc TED előadásokban,
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
mint a legkevésbé kedvelt TED előadásokban.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
Mutatok három példát.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
Először is, mint előadónak
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
egy szolgáltatást kell nyújtanom a közönségnek és arról beszélni,
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
hogy mit adok, nem, hogy mim nem lehet.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
Másodszor, létfontosságú,
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
hogy ne hivatkozzanak a New York Times-ra.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(Nevetés)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
És végül -- ez a jó hír -- az előadó színlelhet
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
intellektuális képességet.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
Ha nem értek valamit, nyugodtan mondhatom, hogy "stb., stb."
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
Mind velem fognak maradni.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
Teljesen rendben van.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(Taps)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
Térjünk át a látványra.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
A legnyílvánvalóbb vizuális elem az előadó.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
És az elemzés azt mutatja, ha
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
a kedvenc TED előadók között akarnak lenni,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
az átlagosnál kicsit hosszabbra kell növeszteni a hajukat,
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
hordjanak szemüveget és öltözzenek kicsit elegánsabban, mint
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
az átlagos TED előadó.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
A diák rendben vannak, de akár kellékeket is használhatnak.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
És most a legfontosabb dolog,
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
a hangulat a színpadon.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
A szín nagyon fontos szerepet játszik.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
Nagyon erős a korreláció
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
a szín és az előadás értékelése között.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(Taps)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
Például, az érdekfeszítő TED előadások
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
statisztikailag nagy mennyiségben tartalmazzák
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
pontosan ezt a kék színt,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
sokkal többet, mint az átlagos TED előadás.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
Az ötletes: sokkal többet ebből a zöldből,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
stb., stb.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(Taps)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
Személy szerint nem hiszem,
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
hogy én vagyok az első, aki elvégezte ezt az elemzést,
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
de ezt az Önök
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
belátására bízom.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
Itt az ideje, hogy mindezt összerakjuk,
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
és megalkossuk a tökéletes TED előadást.
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
Mivel ez a TED Active,
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
és azt tanultam az elemzésemből,
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
hogy valamit adnom kell a közönségnek,
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
nem fogom a tökletes vagy a
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
legrosszabb TED előadást bemutatni,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
inkább adok egy eszközt, hogy létrehozzák a sajátjukat.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
Ezt az eszközt a TED Pad-nek hívom.
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(Nevetés)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
A TED Pad egy mátrix,
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
100 gondosan kiválasztott mondattal,
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
amiket könnyen összeilleszthetnek,
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
hogy előállítsák a saját TED előadásukat.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
Csak egy döntést kell hozniuk,
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
hogy a fehér verziót fogják használni,
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
a nagyon jó TED előadáshoz,
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
a kreativitásról és az emberi leleményességről?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
Vagy a fekete verziót, ami lehetővé
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
teszi, hogy létrehozzanak egy nagyon rossz TED eléadást,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
leginkább blogokról,
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
politikáról és hasonlókról?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
Szóval töltsék le és játszanak vele.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
Remélem, hogy élvezték az előadást.
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
Remélem, hogy élvezni fogják megalkotni a saját
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
tökéletes vagy legrosszabb TED előadásukat.
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
És remélem, néhányukat inspirálni fogja, hogy jövőre
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
létrehozza ezt, amit nagyon szeretnék látni.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Köszönöm szépen.
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientistAfter making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.
Why you should listen
Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.
Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com