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Alan Smith: Why you should love statistics
Alan Smith: Perché dobbiamo amare la statistica
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Credete di essere bravi a indovinare le statistiche? Tentate ancora. Sia che vi consideriate uomini dei numeri o meno, l'abilità di capire e lavorare con i numeri è terribilmente limitata, secondo l'esperto di visualizzazione di dati Alan Smith. In questa piacevole presentazione Smith esplora il divario tra ciò che sappiamo e ciò che pensiamo di sapere.
Alan Smith - Data visualisation editor
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
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00:12
Back in 2003,
0
714
3096
Nel 2003
00:15
the UK government carried out a survey.
1
3834
2509
Il governo britannico
ha fatto un sondaggio.
ha fatto un sondaggio.
00:19
And it was a survey that measured
levels of numeracy
levels of numeracy
2
7494
3149
Era un sondaggio per misurare
la capacità di calcolo
la capacità di calcolo
00:22
in the population.
3
10667
1237
della popolazione.
00:23
And they were shocked to find out
4
11928
1643
Sono rimasti scioccati
nello scoprire
nello scoprire
00:25
that for every 100 working age
adults in the country,
adults in the country,
5
13595
3364
che nel Paese,
su 100 adulti in età da lavoro
su 100 adulti in età da lavoro
00:28
47 of them lacked Level 1 numeracy skills.
6
16983
3501
47 non avevano
capacità di calcolo di Livello 1.
capacità di calcolo di Livello 1.
00:32
Now, Level 1 numeracy skills --
that's low-end GCSE score.
that's low-end GCSE score.
7
20892
4112
Il livello 1 è il più basso
del biennio della scuola secondaria.
del biennio della scuola secondaria.
00:37
It's the ability to deal with fractions,
percentages and decimals.
percentages and decimals.
8
25410
3248
È la capacità di usare frazioni,
percentuali e decimali.
percentuali e decimali.
00:40
So this figure prompted
a lot of hand-wringing in Whitehall.
a lot of hand-wringing in Whitehall.
9
28682
4628
Questo dato ha preoccupato
molto i governanti.
molto i governanti.
00:45
Policies were changed,
10
33334
1628
Le politiche sono state cambiate,
00:46
investments were made,
11
34986
1722
si sono fatti investimenti,
00:48
and then they ran
the survey again in 2011.
the survey again in 2011.
12
36732
3038
e hanno rifatto il sondaggio nel 2011.
00:51
So can you guess
what happened to this number?
what happened to this number?
13
39794
2205
Indovinate cosa è successo
al quel risultato?
al quel risultato?
00:56
It went up to 49.
14
44021
1444
È salito a 49.
00:57
(Laughter)
15
45489
1449
(Risate)
00:58
And in fact, when I reported
this figure in the FT,
this figure in the FT,
16
46962
2449
Quanto ho pubblicato
il dato nel Finacial Times,
il dato nel Finacial Times,
uno dei lettori scherzando ha detto:
01:01
one of our readers joked and said,
17
49435
1671
01:03
"This figure is only shocking
to 51 percent of the population."
to 51 percent of the population."
18
51130
3761
"Questo dato è scioccante solo per
il 51% della popolazione".
il 51% della popolazione".
01:06
(Laughter)
19
54915
2286
(Risate)
01:09
But I preferred, actually,
the reaction of a schoolchild
the reaction of a schoolchild
20
57225
3157
In realtà ho preferito
la reazione di un alunno che,
la reazione di un alunno che,
01:12
when I presented
at a school this information,
at a school this information,
21
60406
3095
mentre presentavo questi dati
in una scuola,
in una scuola,
01:15
who raised their hand and said,
22
63525
1531
ha alzato la mano e ha detto:
01:17
"How do we know that the person
who made that number
who made that number
23
65080
2516
"Come sappiamo che chi
che ha elaborato quel numero
che ha elaborato quel numero
01:19
isn't one of the 49 percent either?"
24
67620
1815
non fa parte del 49%?"
01:21
(Laughter)
25
69459
1254
(Risate)
01:22
So clearly, there's a numeracy issue,
26
70737
4050
Quindi è chiaro che c'è
un problema di abilità di calcolo
un problema di abilità di calcolo
01:26
because these are
important skills for life,
important skills for life,
27
74811
2110
perché sono abilità importanti nella vita,
01:28
and a lot of the changes
that we want to introduce in this century
that we want to introduce in this century
28
76945
3867
e molti dei cambiamenti che
vogliamo attuare in questo secolo
vogliamo attuare in questo secolo
implicano che si sia
più a proprio agio con i numeri.
più a proprio agio con i numeri.
01:32
involve us becoming
more comfortable with numbers.
more comfortable with numbers.
29
80836
2441
01:35
Now, it's not just an English problem.
30
83301
1848
Non è solo un problema britannico.
01:37
OECD this year released some figures
looking at numeracy in young people,
looking at numeracy in young people,
31
85173
4930
Quest'anno l'OECD ha pubblicato dei dati
sull'abilità di calcolo dei giovani
sull'abilità di calcolo dei giovani
01:42
and leading the way, the USA --
32
90127
2780
e in testa ci sono gli USA --
01:44
nearly 40 percent of young people
in the US have low numeracy.
in the US have low numeracy.
33
92931
4670
quasi il 40% di giovani negli USA
ha scarse abilità di calcolo.
ha scarse abilità di calcolo.
01:49
Now, England is there too,
34
97625
1297
C'è anche l'Inghilterra,
01:50
but there are seven OECD countries
with figures above 20 percent.
with figures above 20 percent.
35
98946
5533
ma ci sono sette paesi OECD
con un dato superiore al 20%.
con un dato superiore al 20%.
Questo è un problema,
perché non deve essere così.
perché non deve essere così.
01:56
That is a problem,
because it doesn't have to be that way.
because it doesn't have to be that way.
36
104503
2759
Se osservate l'estremità del grafico,
01:59
If you look at the far end of this graph,
37
107286
2008
vedrete che l'Olanda e la Corea
hanno un numero a una sola cifra.
hanno un numero a una sola cifra.
02:01
you can see the Netherlands and Korea
are in single figures.
are in single figures.
38
109318
2960
02:04
So there's definitely a numeracy
problem that we want to address.
problem that we want to address.
39
112302
4416
Quindi c'è una chiara mancanza di abilità
con i numeri che vogliamo segnalare.
con i numeri che vogliamo segnalare.
02:09
Now, as useful as studies like these are,
40
117510
2930
Per quanto questi studi siano utili,
02:12
I think we risk herding people
inadvertently into one of two categories;
inadvertently into one of two categories;
41
120464
5400
rischiamo di spingere inavvertitamente
le persone in una delle due categorie;
le persone in una delle due categorie;
02:17
that there are two kinds of people:
42
125888
1776
ci sono due tipi di persone:
02:19
those people that are comfortable
with numbers, that can do numbers,
with numbers, that can do numbers,
43
127688
4349
quelle brave con i numeri,
che sanno fare i calcoli
che sanno fare i calcoli
02:24
and the people who can't.
44
132061
2236
e quelle non ci riescono.
02:26
And what I'm trying
to talk about here today
to talk about here today
45
134321
2101
Ciò che voglio provare a dire qui oggi
02:28
is to say that I believe
that is a false dichotomy.
that is a false dichotomy.
46
136446
3042
è che secondo me
questa è una falsa dicotomia.
questa è una falsa dicotomia.
02:31
It's not an immutable pairing.
47
139512
1868
Non è una abbinamento immutabile.
02:33
I think you don't have to have
tremendously high levels of numeracy
tremendously high levels of numeracy
48
141404
3648
Credo che non serva avere
abilità eccezionali con i numeri
abilità eccezionali con i numeri
02:37
to be inspired by numbers,
49
145076
1728
per esserne affascinati.
02:38
and that should be the starting point
to the journey ahead.
to the journey ahead.
50
146828
3109
Questo dovrebbe essere il punto
di partenza del percorso da seguire.
di partenza del percorso da seguire.
02:42
And one of the ways in which
we can begin that journey, for me,
we can begin that journey, for me,
51
150387
4311
Uno dei modi migliori per iniziare,
secondo me,
secondo me,
02:46
is looking at statistics.
52
154722
1726
è analizzare le statistiche.
02:48
Now, I am the first to acknowledge
that statistics has got somewhat
that statistics has got somewhat
53
156472
3495
Sono il primo a dire che
le statistiche hanno una sorta
le statistiche hanno una sorta
02:51
of an image problem.
54
159991
1318
di problema di immagine.
02:53
(Laughter)
55
161333
1047
(Risate)
02:54
It's the part of mathematics
56
162404
1532
È quella parte della matematica
02:55
that even mathematicians
don't particularly like,
don't particularly like,
57
163960
3059
che persino i matematici
non amano molto,
non amano molto,
02:59
because whereas the rest of maths
is all about precision and certainty,
is all about precision and certainty,
58
167043
4012
perché mentre il resto della matematica
è fatto di precisione e certezze,
è fatto di precisione e certezze,
03:03
statistics is almost the reverse of that.
59
171079
2284
la statistica invece è quasi l'opposto.
03:05
But actually, I was a late convert
to the world of statistics myself.
to the world of statistics myself.
60
173793
4655
Io stesso mi sono convertito in ritardo
al mondo della statistica.
al mondo della statistica.
03:10
If you'd asked my undergraduate professors
61
178472
2082
Se aveste chiesto a miei professori
03:12
what two subjects would I be least likely
to excel in after university,
to excel in after university,
62
180578
4759
in quali due materie probabilmente
non avrei brillato dopo l'università,
non avrei brillato dopo l'università,
03:17
they'd have told you statistics
and computer programming,
and computer programming,
63
185361
2767
vi avrebbero detto statistica
e programmazione di computer.
e programmazione di computer.
03:20
and yet here I am, about to show you
some statistical graphics
some statistical graphics
64
188152
2939
Eppure eccomi qui
a mostrarvi dei grafici di statistica
a mostrarvi dei grafici di statistica
03:23
that I programmed.
65
191115
1202
programmati da me.
03:24
So what inspired that change in me?
66
192745
1755
Cosa ha ispirato il mio cambiamento?
03:26
What made me think that statistics
was actually an interesting thing?
was actually an interesting thing?
67
194524
3648
Cosa mi ha fatto pensare
che la statistica fosse interessante?
che la statistica fosse interessante?
03:30
It's really because
statistics are about us.
statistics are about us.
68
198196
2266
È perché la statistica parla di noi.
03:32
If you look at the etymology
of the word statistics,
of the word statistics,
69
200869
2582
L'etimologia della parola statistica
03:35
it's the science of dealing with data
70
203475
2609
indica la scienza di elaborare dati
03:38
about the state or the community
that we live in.
that we live in.
71
206108
2430
sul paese o sulla comunità in cui viviamo.
03:40
So statistics are about us as a group,
72
208562
3354
Perciò la statistica
parla di noi come gruppo,
parla di noi come gruppo,
03:43
not us as individuals.
73
211940
1675
non noi come individui.
Penso che come animali sociali,
03:45
And I think as social animals,
74
213639
1470
03:47
we share this fascination about how
we as individuals relate to our groups,
we as individuals relate to our groups,
75
215133
3944
siamo affascinati da come noi
come individui ci relazioniamo col gruppo,
come individui ci relazioniamo col gruppo,
03:51
to our peers.
76
219101
1388
con i nostri pari.
03:52
And statistics in this way
are at their most powerful
are at their most powerful
77
220513
3110
La statistica raggiunge il suo massimo
03:55
when they surprise us.
78
223647
1301
quando ci sorprende.
03:57
And there's been some really wonderful
surveys carried out recently
surveys carried out recently
79
225477
3207
Di recente sono stati
fatti sondaggi meravigliosi
fatti sondaggi meravigliosi
04:00
by Ipsos MORI in the last few years.
80
228708
1714
da Ipsos MORI negli ultimi anni.
04:02
They did a survey of over
1,000 adults in the UK,
1,000 adults in the UK,
81
230446
2708
Hanno intervistato 1.000 adulti
nel Regno Unito
nel Regno Unito
04:05
and said, for every 100 people
in England and Wales,
in England and Wales,
82
233178
3780
chiedendo: "Su 100 persone
in Inghilterra e nel Galles,
in Inghilterra e nel Galles,
04:08
how many of them are Muslim?
83
236982
1870
quanti di loro sono musulmani?"
04:10
Now the average answer from this survey,
84
238876
2646
La risposta media a questa domanda,
04:13
which was supposed to be representative
of the total population, was 24.
of the total population, was 24.
85
241546
3412
che doveva rappresentare il totale
della popolazione, è stata 24.
della popolazione, è stata 24.
04:16
That's what people thought.
86
244982
3676
Quello era il pensiero della gente.
04:20
British people think 24 out of every 100
people in the country are Muslim.
people in the country are Muslim.
87
248682
3639
I britannici pensano che nel loro paese
24 persone su 100 sono musulmane.
24 persone su 100 sono musulmane.
04:24
Now, official figures reveal
that figure to be about five.
that figure to be about five.
88
252345
4410
Ora, dati ufficiali dicono
che sono circa 5.
che sono circa 5.
04:29
So there's this big variation
between what we think, our perception,
between what we think, our perception,
89
257732
3987
Quindi c'è un grosso divario tra
ciò che crediamo, la nostra percezione,
ciò che crediamo, la nostra percezione,
04:33
and the reality as given by statistics.
90
261743
2038
e la realtà data dalla statistica.
04:35
And I think that's interesting.
91
263805
1544
Penso sia interessante.
Quale potrebbe essere la causa
di questa errata percezione?
di questa errata percezione?
04:37
What could possibly be causing
that misperception?
that misperception?
92
265373
3290
04:41
And I was so thrilled with this study,
93
269212
1854
Ero così elettrizzato da questo studio,
04:43
I started to take questions out
in presentations. I was referring to it.
in presentations. I was referring to it.
94
271090
3480
che ho iniziato ad accettare domande
durante le mie presentazioni sul tema.
durante le mie presentazioni sul tema.
In una presentazione
04:46
Now, I did a presentation
95
274594
1218
04:47
at St. Paul's School for Girls
in Hammersmith,
in Hammersmith,
96
275836
2310
alla scuola femminile di Saint Paul
a Hammersmith
a Hammersmith
04:50
and I had an audience rather like this,
97
278170
2140
avevo un pubblico più o meno come questo,
04:52
except it was comprised entirely
of sixth-form girls.
of sixth-form girls.
98
280334
3868
solo che era di ragazze
tra i 16 e i 18 anni.
tra i 16 e i 18 anni.
04:56
And I said, "Girls,
99
284226
2396
Dissi: "Ragazze,
04:59
how many teenage girls do you think
the British public think
the British public think
100
287598
4543
secondo voi, per i britannici
quante adolescenti
quante adolescenti
05:04
get pregnant every year?"
101
292165
1748
restano incinte ogni anno?"
05:05
And the girls were apoplectic when I said
102
293937
2676
Le ragazze si infuriarono quando dissi
05:09
the British public think that 15
out of every 100 teenage girls
out of every 100 teenage girls
103
297453
3913
che i britannici pensano che
15 adolescenti su 100
15 adolescenti su 100
05:13
get pregnant in the year.
104
301390
1293
restino incinte ogni anno.
05:15
And they had every right to be angry,
105
303429
2231
Avevano tutte le ragioni
per essere arrabbiate,
per essere arrabbiate,
05:17
because in fact, I'd have to have
closer to 200 dots
closer to 200 dots
106
305684
2758
perché in effetti
bisogna arrivare quasi a 200 pallini
bisogna arrivare quasi a 200 pallini
05:20
before I could color one in,
107
308466
1570
per aggiungerne uno colorato
05:22
in terms of what
the official figures tell us.
the official figures tell us.
108
310060
2515
e mostrare il dato ufficiale.
05:24
And rather like numeracy,
this is not just an English problem.
this is not just an English problem.
109
312599
3800
Proprio come l'abilità di calcolo,
questo non è un problema solo inglese.
questo non è un problema solo inglese.
05:28
Ipsos MORI expanded the survey
in recent years to go across the world.
in recent years to go across the world.
110
316423
4504
Ipsos MORI negli ultimi anni
ha esteso la ricerca a tutto il mondo.
ha esteso la ricerca a tutto il mondo.
05:32
And so, they asked Saudi Arabians,
111
320951
2950
In Arabia Saudita hanno chiesto
05:35
for every 100 adults in your country,
112
323925
2521
su 100 persone adulte nel Paese
05:38
how many of them are overweight or obese?
113
326470
2873
quante di loro sono in sovrappeso o obesi?
05:42
And the average answer from the Saudis
was just over a quarter.
was just over a quarter.
114
330526
5333
La risposta media dei cittadini è stata
"poco più di un quarto".
"poco più di un quarto".
05:48
That's what they thought.
115
336402
1202
Credevano
che solo un quarto della popolazione
fosse sovrappeso o obesa.
fosse sovrappeso o obesa.
05:49
Just over a quarter of adults
are overweight or obese.
are overweight or obese.
116
337628
2568
I dati ufficiali però mostrano
che sono quasi tre quarti.
che sono quasi tre quarti.
05:52
The official figures show, actually,
it's nearer to three-quarters.
it's nearer to three-quarters.
117
340220
4781
05:57
(Laughter)
118
345025
1456
(Risate)
05:58
So again, a big variation.
119
346505
2292
Quindi, di nuovo, un grande divario.
06:00
And I love this one: they asked in Japan,
they asked the Japanese,
they asked the Japanese,
120
348821
4446
Questa mi piace:
hanno chiesto in Giappone,
hanno chiesto in Giappone,
06:05
for every 100 Japanese people,
121
353291
1960
quanti giapponesi su 100
06:07
how many of them live in rural areas?
122
355275
2601
vivono in aree rurali?
06:10
The average was about a 50-50 split,
just over halfway.
just over halfway.
123
358521
4901
La media era quasi al 50%,
poco più della metà
poco più della metà
06:15
They thought 56 out of every 100
Japanese people lived in rural areas.
Japanese people lived in rural areas.
124
363446
4147
Pensavano che 56 giapponesi su 100
vivessero in campagna.
vivessero in campagna.
06:19
The official figure is seven.
125
367617
1687
Secondo i dati ufficiali sono 7.
06:22
So extraordinary variations,
and surprising to some,
and surprising to some,
126
370259
4450
Queste incredibili variazioni
sorprenderanno alcuni,
sorprenderanno alcuni,
06:26
but not surprising to people
who have read the work
who have read the work
127
374733
2389
ma non chi ha letto il lavoro
06:29
of Daniel Kahneman, for example,
the Nobel-winning economist.
the Nobel-winning economist.
128
377146
4392
di Danoel Kahneman, ad esempio,
premio nobel per l'economia.
premio nobel per l'economia.
06:33
He and his colleague, Amos Tversky,
spent years researching this disjoint
spent years researching this disjoint
129
381562
5092
Insieme al collega Amos Tversky,
ha passato anni a studiare la discrepanza
ha passato anni a studiare la discrepanza
06:38
between what people perceive
and the reality,
and the reality,
130
386678
3145
tra la percezione della gente e la realtà,
06:41
the fact that people are actually
pretty poor intuitive statisticians.
pretty poor intuitive statisticians.
131
389847
3751
il fatto che le persone hanno
un pessimo intuito statistico.
un pessimo intuito statistico.
06:45
And there are many reasons for this.
132
393622
1760
E le ragioni sono molte.
È certo che le esperienze individuali
influenzano le nostre percezioni,
influenzano le nostre percezioni,
06:47
Individual experiences, certainly,
can influence our perceptions,
can influence our perceptions,
133
395406
3115
06:50
but so, too, can things like the media
reporting things by exception,
reporting things by exception,
134
398545
3958
ma anche i meda lo fanno,
riportando i casi eccezionali
riportando i casi eccezionali
06:54
rather than what's normal.
135
402527
1696
e non ciò che è normale.
Kahneman aveva
un bel modo di spiegarlo:
un bel modo di spiegarlo:
06:56
Kahneman had a nice way
of referring to that.
of referring to that.
136
404855
2126
"Possiamo essere ciechi
davanti all'evidenza
davanti all'evidenza
06:59
He said, "We can be blind
to the obvious" --
to the obvious" --
137
407005
2085
(e avere numeri sbagliati)
07:01
so we've got the numbers wrong --
138
409114
1638
ma possiamo essere ciechi
di fronte alla nostra cecità".
di fronte alla nostra cecità".
07:02
"but we can be blind
to our blindness about it."
to our blindness about it."
139
410776
2322
Questo ha ripercussioni enormi
sulle decisioni.
sulle decisioni.
07:05
And that has enormous
repercussions for decision making.
repercussions for decision making.
140
413122
3266
07:08
So at the statistics office
while this was all going on,
while this was all going on,
141
416412
2852
Mentre tutto questo accadeva
all'ufficio di statistica,
all'ufficio di statistica,
07:11
I thought this was really interesting.
142
419288
1912
ho pensato che
fosse davvero interessante,
fosse davvero interessante,
07:13
I said, this is clearly a global problem,
143
421224
2010
che di certo era un problema globale,
07:15
but maybe geography is the issue here.
144
423258
2435
ma forse la questione
era legata alla geografia.
era legata alla geografia.
07:17
These were questions that were all about,
how well do you know your country?
how well do you know your country?
145
425717
3909
Erano tutte domande
sulla conoscenza del proprio paese.
sulla conoscenza del proprio paese.
07:21
So in this case, it's how well
do you know 64 million people?
do you know 64 million people?
146
429650
3993
Quindi, nel nostro caso è
quanto conosci 64 milioni di persone.
quanto conosci 64 milioni di persone.
07:25
Not very well, it turns out.
I can't do that.
I can't do that.
147
433667
2732
Non bene, visto l'esito.
Non potevo procedere così.
Non potevo procedere così.
07:28
So I had an idea,
148
436423
1324
Ma ho avuto un'idea,
07:29
which was to think about
this same sort of approach
this same sort of approach
149
437771
3123
che era utilizzare lo stesso approccio
07:32
but to think about it
in a very local sense.
in a very local sense.
150
440918
2105
ma pensarlo in senso molto più locale.
07:35
Is this a local?
151
443047
1191
Questo è locale?
07:36
If we reframe the questions and say,
152
444262
1941
Se riformuliamo le domande
07:38
how well do you know your local area,
153
446227
2122
e chiediamo
quanto conoscete la vostra zona,
quanto conoscete la vostra zona,
07:40
would your answers be any more accurate?
154
448373
2103
le risposte saranno più precise?
07:43
So I devised a quiz:
155
451817
1762
Così ho ideato un quiz:
07:45
How well do you know your area?
156
453603
1859
"Quanto conosci la tua zona?"
È una semplice App per il web.
07:48
It's a simple Web app.
157
456454
1889
Si inserisce il codice postale
07:50
You put in a post code
158
458367
1183
07:51
and then it will ask you questions
based on census data
based on census data
159
459574
2707
e vengono fatte domande
che si basano sui dati censuari
che si basano sui dati censuari
07:54
for your local area.
160
462305
1539
della propria zona.
07:56
And I was very conscious
in designing this.
in designing this.
161
464305
2123
Ho elaborato il quiz con molta attenzione.
07:58
I wanted to make it open
to the widest possible range of people,
to the widest possible range of people,
162
466452
4109
Volevo che raggiungesse
un pubblico più ampio possibile,
un pubblico più ampio possibile,
08:02
not just the 49 percent
who can get the numbers.
who can get the numbers.
163
470585
2828
non solo al 49%
che sa capire i numeri.
che sa capire i numeri.
08:05
I wanted everyone to engage with it.
164
473437
1755
Volevo che tutti fossero coinvolti.
08:07
So for the design of the quiz,
165
475216
1525
Per realizzare il quiz,
08:08
I was inspired by the isotypes
166
476765
3615
mi sono ispirato agli Isotye
08:12
of Otto Neurath from the 1920s and '30s.
167
480404
2602
di Otto Neurath degli anni '20 e '30.
08:15
Now, these are methods
for representing numbers
for representing numbers
168
483030
4348
È un metodo di rappresentare i numeri
08:19
using repeating icons.
169
487402
1773
usando figure ripetute.
08:21
And the numbers are there,
but they sit in the background.
but they sit in the background.
170
489640
3165
I numeri sono lì, ma restano sullo sfondo.
08:24
So it's a great way
of representing quantity
of representing quantity
171
492829
2723
È un ottimo modo
di rappresentare una quantità
di rappresentare una quantità
08:27
without resorting to using terms
like "percentage,"
like "percentage,"
172
495576
2984
senza ricorrere
a parole come "percentuale"
a parole come "percentuale"
"frazione" o "proporzione".
08:30
"fractions" and "ratios."
173
498584
1230
08:31
So here's the quiz.
174
499838
1702
Questo è il quiz.
08:34
The layout of the quiz is,
175
502310
1647
La sua struttura è così,
08:35
you have your repeating icons
on the left-hand side there,
on the left-hand side there,
176
503981
2819
sulla sinistra ci sono le icone ripetute,
08:38
and a map showing you the area
we're asking you questions about
we're asking you questions about
177
506824
3123
e una mappa mostra la zona
selezionata per le domande
selezionata per le domande
08:41
on the right-hand side.
178
509971
1167
sulla destra.
08:43
There are seven questions.
179
511162
1281
Ci sono sette domande.
08:44
Each question, there's a possible answer
between zero and a hundred,
between zero and a hundred,
180
512467
3893
A ogni domanda
si può dare una risposta tra 0 a 100
si può dare una risposta tra 0 a 100
08:48
and at the end of the quiz,
181
516384
1349
e alla fine del quiz
08:49
you get an overall score
between zero and a hundred.
between zero and a hundred.
182
517757
3218
si ottiene un punteggio totale
tra 0 e 100.
tra 0 e 100.
08:52
And so because this is TEDxExeter,
183
520999
2084
E visto che siamo a TEDxExeter,
08:55
I thought we would have
a quick look at the quiz
a quick look at the quiz
184
523107
2325
ho pensato di mostrarvi brevemente il quiz
08:57
for the first few questions of Exeter.
185
525456
2309
con qualche domanda su Exeter.
08:59
And so the first question is:
186
527789
1405
La prima domanda è:
09:01
For every 100 people,
how many are aged under 16?
how many are aged under 16?
187
529218
2992
su 100 persone,
quante sono minori di 16 anni?
quante sono minori di 16 anni?
09:04
Now, I don't know Exeter very well
at all, so I had a guess at this,
at all, so I had a guess at this,
188
532784
3600
Non conoscendo bene Exeter,
ho tirato a indovinare,
ho tirato a indovinare,
09:08
but it gives you an idea
of how this quiz works.
of how this quiz works.
189
536408
2561
ma questo vi dà un'idea
di come funziona il quiz.
di come funziona il quiz.
09:10
You drag the slider
to highlight your icons,
to highlight your icons,
190
538993
3706
Trascinate il cursore
per evidenziare le icone,
per evidenziare le icone,
09:14
and then just click "Submit" to answer,
191
542723
2235
poi cliccate "Invio"
per confermare la risposta,
per confermare la risposta,
09:16
and we animate away the difference
between your answer and reality.
between your answer and reality.
192
544982
3663
poi noi animiamo la differenza
tra la vostra risposta e la realtà.
tra la vostra risposta e la realtà.
09:20
And it turns out, I was a pretty
terrible guess: five.
terrible guess: five.
193
548669
4075
e si scopre che la mia idea
era proprio sbagliata: cinque.
era proprio sbagliata: cinque.
E prossima domanda?
09:25
How about the next question?
194
553149
1424
Ci chiede qual è l'età media,
09:26
This is asking about
what the average age is,
what the average age is,
195
554597
2156
cioè l'età in cui
metà della popolazione è più giovane
metà della popolazione è più giovane
09:28
so the age at which half
the population are younger
the population are younger
196
556777
2445
09:31
and half the population are older.
197
559246
1674
e l'altra metà è più vecchia.
Io ho pensato 35,
mi suonava come mezz'età.
mi suonava come mezz'età.
09:32
And I thought 35 -- that sounds
middle-aged to me.
middle-aged to me.
198
560944
3350
09:36
(Laughter)
199
564318
1443
(Risate)
In realtà Exeter
è incredibilmente giovane,
è incredibilmente giovane,
09:40
Actually, in Exeter,
it's incredibly young,
it's incredibly young,
200
568206
2106
09:42
and I had underestimated the impact
of the university in this area.
of the university in this area.
201
570336
4538
avevo sottovalutato l'impatto
dell'università in questa zona.
dell'università in questa zona.
Le domande sono più difficili
andando avanti.
andando avanti.
09:46
The questions get harder
as you go through.
as you go through.
202
574898
2031
09:48
So this one's now asking
about homeownership:
about homeownership:
203
576953
2383
Questa riguarda le case di proprietà:
09:51
For every 100 households, how many
are owned with a mortgage or loan?
are owned with a mortgage or loan?
204
579955
3699
su 100 case, quante
sono di proprietà o con mutuo?
sono di proprietà o con mutuo?
Qui non mi sono sbilanciato
09:55
And I hedged my bets here,
205
583678
1280
09:56
because I didn't want to be
more than 50 out on the answer.
more than 50 out on the answer.
206
584982
3098
perché non volevo sforare
di 50 con la risposta.
di 50 con la risposta.
10:00
(Laughter)
207
588104
2020
(Risate)
10:02
And actually, these get harder,
these questions,
these questions,
208
590148
2466
Le domande diventano sempre più difficili
10:04
because when you're in an area,
when you're in a community,
when you're in a community,
209
592638
2859
perché se state in una zona,
se siete parte di una comunità,
se siete parte di una comunità,
10:07
things like age -- there are clues
to whether a population is old or young.
to whether a population is old or young.
210
595521
5250
cose come l'età -- si può
vedere se la gente è vecchia o giovane.
vedere se la gente è vecchia o giovane.
Se vi guardate intorno, si può vedere.
10:12
Just by looking around
the area, you can see it.
the area, you can see it.
211
600795
2345
Per cose come le case di proprietà
è molto più difficile da vedere,
è molto più difficile da vedere,
10:15
Something like homeownership
is much more difficult to see,
is much more difficult to see,
212
603164
3391
10:18
so we revert to our own heuristics,
213
606579
2608
quindi ci affidiamo al nostro intuito
10:21
our own biases about how many people
we think own their own homes.
we think own their own homes.
214
609211
4451
alla nostra idea di quante persone
possiedano una casa.
possiedano una casa.
10:25
Now the truth is,
when we published this quiz,
when we published this quiz,
215
613686
3650
La verità è che
quando abbiamo pubblicato il quiz,
quando abbiamo pubblicato il quiz,
10:29
the census data that it's based on
was already a few years old.
was already a few years old.
216
617360
3536
i dati del censimento sui cui si basava,
erano già vecchi di qualche anno.
erano già vecchi di qualche anno.
10:32
We've had online applications
that allow you to put in a post code
that allow you to put in a post code
217
620920
3569
Per anni abbiamo raccolto adesioni online
attraverso il codice postale
attraverso il codice postale
10:36
and get statistics back for years.
218
624513
2094
per poi elaborarne una statistica.
10:38
So in some senses,
219
626631
1189
In un certo senso,
10:39
this was all a little bit old
and not necessarily new.
and not necessarily new.
220
627844
3549
il quiz era un po' vecchio
e non necessariamente aggiornato.
e non necessariamente aggiornato.
10:43
But I was interested to see
what reaction we might get
what reaction we might get
221
631417
3639
Ma ero interessato
alla reazione che potevamo suscitare
alla reazione che potevamo suscitare
10:47
by game-ifying the data
in the way that we have,
in the way that we have,
222
635080
2717
rendendo i dati come un gioco
10:49
by using animation
223
637821
1407
usando l'animazione
10:51
and playing on the fact
that people have their own preconceptions.
that people have their own preconceptions.
224
639252
3748
e giocando sul fatto
che la gente ha dei preconcetti.
che la gente ha dei preconcetti.
10:55
It turns out, the reaction was, um ...
225
643508
3583
Alla fine, la reazione è stata ...
11:00
was more than I could have hoped for.
226
648328
1928
più di quanto avrei potuto sperare.
11:02
It was a long-held ambition of mine
to bring down a statistics website
to bring down a statistics website
227
650280
3381
È sempre stata una mia ambizione
far saltare un sito web di statistica
far saltare un sito web di statistica
11:05
due to public demand.
228
653685
1408
per troppi accessi.
11:07
(Laughter)
229
655117
1800
(Risate)
11:08
This URL contains the words
"statistics," "gov" and "UK,"
"statistics," "gov" and "UK,"
230
656941
3464
Questa URL contiene le parole
"statistica", "gov" e "UK"
"statistica", "gov" e "UK"
11:12
which are three of people's least
favorite words in a URL.
favorite words in a URL.
231
660429
3242
che sono le parole
meno preferite dalla gente in una URL.
meno preferite dalla gente in una URL.
11:15
And the amazing thing about this
was that the website came down
was that the website came down
232
663695
3985
La cosa più sconvolgente
è che il sito è saltato
è che il sito è saltato
11:19
at quarter to 10 at night,
233
667704
2093
alle dieci meno un quarto di sera,
11:21
because people were actually
engaging with this data
engaging with this data
234
669821
3211
perché le persone
si erano dedicate al quiz
si erano dedicate al quiz
11:25
of their own free will,
235
673056
1539
di loro spontanea volontà,
11:26
using their own personal time.
236
674619
2035
usando il loro tempo libero.
11:28
I was very interested to see
237
676678
2487
Sono stato molto colpito nel vedere
11:31
that we got something like
a quarter of a million people
a quarter of a million people
238
679189
3713
che qualcosa come un quarto
di milione di persone
di milione di persone
11:34
playing the quiz within the space
of 48 hours of launching it.
of 48 hours of launching it.
239
682926
3272
ha partecipato al quiz
dopo solo 48 ore dal lancio.
dopo solo 48 ore dal lancio.
11:38
And it sparked an enormous discussion
online, on social media,
online, on social media,
240
686222
3927
Poi è partita un'enorme discussione
online, sui social media,
online, sui social media,
11:42
which was largely dominated
241
690173
2037
dominata principalmente
11:44
by people having fun
with their misconceptions,
with their misconceptions,
242
692234
3993
dalle persone divertite
dalle proprie convinzioni sbagliate
dalle proprie convinzioni sbagliate
11:48
which is something that
I couldn't have hoped for any better,
I couldn't have hoped for any better,
243
696251
3059
e non avrei potuto sperare di meglio,
in un certo senso.
11:51
in some respects.
244
699334
1160
Mi è piaciuto anche il fatto che
abbiano iniziato a spedirlo ai politici.
abbiano iniziato a spedirlo ai politici.
11:52
I also liked the fact that people started
sending it to politicians.
sending it to politicians.
245
700518
3226
11:55
How well do you know the area
you claim to represent?
you claim to represent?
246
703768
2589
Quanto conosci la zona
che dici di rappresentare?
che dici di rappresentare?
11:58
(Laughter)
247
706381
1162
(Risate)
11:59
And then just to finish,
248
707567
1560
E per concludere,
12:01
going back to the two kinds of people,
249
709992
2330
tornando ai due tipi di persone,
12:04
I thought it would be
really interesting to see
really interesting to see
250
712346
2257
ho pensato che fosse
interessante vedere
interessante vedere
12:06
how people who are good with numbers
would do on this quiz.
would do on this quiz.
251
714627
2815
come se la cavavano col quiz
le persone brave coi numeri
le persone brave coi numeri
12:09
The national statistician
of England and Wales, John Pullinger,
of England and Wales, John Pullinger,
252
717466
3016
Lo statistico di Inghilterra e Galles,
John Pullinger,
John Pullinger,
12:12
you would expect he would be pretty good.
253
720506
2073
pensereste che sia andato bene.
12:15
He got 44 for his own area.
254
723524
2449
Ha raggiunto 44 sulla sua zona.
12:17
(Laughter)
255
725997
2468
(Risate)
12:20
Jeremy Paxman -- admittedly,
after a glass of wine -- 36.
after a glass of wine -- 36.
256
728489
4949
Jeremy Paxman - dopo un bicchiere di vino,
l'ha ammesso - 36
l'ha ammesso - 36
12:26
Even worse.
257
734051
1461
Anche peggio.
12:27
It just shows you that the numbers
can inspire us all.
can inspire us all.
258
735536
3201
Questo dimostra che i numeri
possono ispirare tutti noi.
possono ispirare tutti noi.
Possono sorprenderci tutti.
12:30
They can surprise us all.
259
738761
1260
12:32
So very often, we talk about statistics
260
740045
2039
Molto spesso parliamo di statistica
12:34
as being the science of uncertainty.
261
742108
1962
come la scienza dell'incertezza.
12:36
My parting thought for today is:
262
744094
1782
Vi lascio con questa considerazione:
12:37
actually, statistics is the science of us.
263
745900
3035
in realtà la statistica
è la scienza del "noi".
è la scienza del "noi".
È il motivo per cui
dovremmo essere affascinati dai numeri.
dovremmo essere affascinati dai numeri.
12:40
And that's why we should
be fascinated by numbers.
be fascinated by numbers.
264
748959
2788
12:43
Thank you very much.
265
751771
1190
Grazie
12:44
(Applause)
266
752985
3777
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Alan Smith - Data visualisation editorAlan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented.
Why you should listen
Alan Smith is Data Visualisation Editor at the Financial Times in London. Previously he was Head of Digital Content at the UK Office for National Statistics (ONS).
With a background in cartography and digital mapping, he has spent the last decade finding ways of bringing statistics to wider audiences. In 2010, he was an inaugural recipient of the Royal Statistical Society's Award for Excellence in Official Statistics. He was appointed Office of the Order of the British Empire (OBE) in the Queen's 2011 Birthday Honours list.
Alan Smith | Speaker | TED.com