TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
Bugie, dannate bugie e le statistiche (dei TEDTalks).
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In una brillante e ironica analisi, Sebastian Wernicke applica l'analisi statistica ai TEDTalks, per arrivare ad avere uno strumento per creare "il TEDTalk perfetto" in base ai voti dei visitatori. Come lo giudicate voi? "Strabiliante"? "Poco convincente"? o semplicemente "Divertente"?
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
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00:16
If you go on the TED website,
0
1000
3000
Se andate sul sito di TED,
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
potete attualmente trovare
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
più di una settimana di TED Talk video,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
più di 1,3 milioni
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
di parole sottotitolate
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
e milioni di voti dei visitatori.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
E questa è una quantità enorme di dati.
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
Mi sono domandato:
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
se prendiamo tutti questi dati
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
e ne facciamo un'analisi statistica,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
potremmo ritirarne fuori un TED Talk?
00:41
Could you create
11
26000
2000
Potremmo creare
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
il TED Talk perfetto?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(Applauso)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
E naturalmente, potreste voi creare
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
il peggior TED Talk possibile
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
che vi potrebbero però ancora accettare?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
Per scoprire questo, ho posto l'attenzione su tre cose.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
L'argomento che dovreste scegliere.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
Come dovreste presentarlo
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
e l'apparenza da tenere sul palco.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
Ora, parlando di argomento - c'è un elenco enorme di argomenti che potreste scegliere,
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
ma dovreste scegliere con oculatezza,
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
perchè l'argomento è strettamente correlato
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
con il modo in cui gli utenti reagiranno al Talk.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
Ora, per rendere le cose piú concrete,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
andiamo a vedere la lista delle 10 parole al top,
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
quelle che statisticamente emergono
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
dai Ted Talk preferiti
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
e dai più sfavoriti.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
Quindi, se siete venuti qui
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
per parlare di come il caffè francese
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
diffonderà la felicità nei nostri cervelli,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
avete fatto centro.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(Applauso)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
Diversamente, se volevate parlare
01:37
your project involving
36
82000
2000
del vostro progetto che coinvolge
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
ossigeno, ragazze, aeroplani -
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
beh, di fatto, a me piacerebbe sentirla questa presentazione,
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
ma statisticamente non è proprio una buona scelta.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
Peccato.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
Se generalizziamo così,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
i TED Talk più apprezzati sono quelli
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
che trattano di argomenti ai quali possiamo sentirci più vicini,
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
facilmente ma anche profondamente,
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
come la felicità, il nostro corpo,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
il cibo, le emozioni.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
Gli argomenti più tecnologici,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
come l'architettura, i materiali e, strano a dirsi, gli uomini,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
non sono buoni argomenti di cui parlare.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
Come dovreste fare la vostra presentazione?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED è famoso per tenere
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
un occhio molto attento sull'orologio,
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
quindi mi odieranno
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
per quello che vi sto per rivelare, perchè, di fatto,
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
dovreste parlare fino a quando ve lo permettono,
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
perchè i TED Talks preferiti sono,
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
in media, più de 50% più lunghi
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
di quelli più sgraditi.
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
E questo è vero per tutti i sistemi di voto su TED.com
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
eccetto se volete fare un discorso
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
che è bello, motivante o divertente.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
In questo caso, dovete essere succinti. Ma, a parte questi casi,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
parlate fino a quando non vi tirano giù dal palco.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(Risate)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Ora, mentre...
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(Applausi)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
mentre vi dilungate, ci sono alcune regole da rispettare.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
Ho scoperto queste regole comparando i dati statistici
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
di frasi di quattro parole
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
che compaiono più di frequente nei Ted Talks preferiti,
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
al contrario dei meno preferiti.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
Vi farò tre esempi.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
Prima di tutto, devo, come relatore,
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
fornire un servizio agli spettatori e parlare di quello che vi offrirò,
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
invece di dire quello che non posso avere.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
Secondo, è obbligatorio
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
che non citiate il New York Times.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(Risate)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
E infine, è ammesso al relatore, ed è una buona notizia,
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
far finta di avere una certa capacità intellettiva.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
Se non capisco qualcosa, posso dire semplicemente, "eccetera, eccetera".
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
Manterrò la vostra attenzione.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
Va perfettamente bene.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(Applauso)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
Ora, passiamo all'aspetto visivo.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
L'oggetto visivo più ovvio sul palco è il relatore.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
E l'analisi mostra che, se volete essere
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
tra i relatori preferiti di TED,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
dovreste lasciarvi crescere i capelli un po' più lunghi della media
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
ricordarvi di indossare gli occhiali e vestirvi un po' meglio
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
del relatore medio di TED.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
Le slide vanno bene ma dovreste considerare di usare oggetti reali.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
Ed ora la cosa più importante,
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
che è lo stato d'animo dul palco.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
Il colore gioca un ruolo molto importante.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
I colori sono strattamente correlati
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
con i voti che i Talk prendono sul sito.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(Applauso)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
Per esempio, Talk affascinanti
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
contengono statisticamente una grossa quantità
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
di esattamente questo blu,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
molto più del TED Talk medio.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
Quelli ingegnosi, molto più di questo verde,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
eccetera, eccetera.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(Applauso)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
Ora, personalmente, io penso
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
non sono il primo ad aver fatto questa analisi,
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
ma vi lascio questo
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
al vostro buon giudizio.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
Quindi, è arrivata l'ora di tirare le somme
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
e creare il TED Talk perfetto.
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
Ora, visto che siamo al TED Active,
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
ed ho imparato dalla mia analisi
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
che farei bena a darvi qualcosa.
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
Non vi farò sorbire il migliore
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
o il peggior TED Talk,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
ma piuttosto vi darò gli strumenti per crearvi i vostri.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
E ho chiamato questa applicazione TED Pad.
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(Risate)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
Il TED Pad è una matrice
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
di 100, specificatamente selezionate,
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
frasi altamente curate,
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
che voi potete facilmente arrangiare per creare il vostro TED Talk.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
Dovete prendere una sola decisione
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
ed è questa: userete la versione bianca,
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
per ottimi TED Talk,
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
sulla creatività, sul genio umano?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
O userete la versione nera,
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
che vi permetterà di create pessimi TED Talk,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
soprattuto su blog,
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
politica e roba del genere?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
Scaricatelo e divertitevi.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
Ora, spero l'esperienza vi sia stata gradita.
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
Spero che vi piacerà creare i vostri
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
TED Talk - il perfetto e il peggiore possibile.
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
E spero che alcuni di voi siano ispirati per l'anno prossimo
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
a creare questo, che io vorrei tanto vedere.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Grazie molte,
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(Applauso)
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