TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
TEDTalksにまつわる真っ赤な嘘と統計の話
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素晴しく皮肉の効いた分析により、セバスチャン・ワーニックがTEDTalkを統計分析というツールにかけ、ユーザ評価に基づいた「最適なTEDTalk」を作るための基準を編み出しています。この講演をどのように評価されますか？ 「びっくり」？ 「説得力なし」？ それとも、ただただ「可笑しい」？
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
もし今TEDのホームページに行くと
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
延べ1週間を越えるビデオがあり
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
130万語に上る
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
文字起こしデータと
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
何百万という
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
ユーザー評価を見られます
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
実に莫大な量のデータです
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
それを見てこう思いました
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
「もしこのデータ全てを
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
統計分析にかければ TEDTalkを
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
リバースエンジニアリングして
00:41
Could you create
11
26000
2000
究極のTEDTalkを
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
作れるかも」
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
（拍手）
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
「それにまた
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
大目に見てもらえる
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
最低のTEDTalkも」
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
これを確かめるべく 3つの点に着目しました
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
選ぶべき題材
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
講演のやり方
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
舞台上での見た目です
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
さて 選べる題材は多岐にわたりますが
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
賢く選択しなくてはいけません
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
題材はユーザーの反応と
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
密接な関係があるからです
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
話をより具体的にするため
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
統計的にみて
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
最も好まれるTalkと
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
最も好まれないTalkに
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
よく見られる10個の言葉を拾い上げてみました
01:24
So if you came here
30
69000
2000
TEDでは
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
「フレンチ」｢コーヒー｣が
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
「あなたの」｢脳｣にもたらす「幸福感」について
01:31
that's a go.
33
76000
2000
話をすれば 成功間違いなしです
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
（拍手）
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
一方で 「酸素」「女の子」
01:37
your project involving
36
82000
2000
「飛行機」が関わる
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
プロジェクトの話をするつもりなら
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
個人的には聞いてみたいですが
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
統計的にはうまくいきません
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
そして
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
これをもっと一般化すると
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
最も好まれるTEDTalkは
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
私たちが容易に自分と深く
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
関係づけられるもの
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
「幸福」「体のこと」「食べ物」
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
「感情」などの話題です
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
もっと専門性の高い話題
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
「建築」「素材」 それと面白いことに「男」なんかは
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
TEDではウケません
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
次にどのように講演を行うかですが
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TEDが時間にうるさいことは
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
よく知られています
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
だからこのことをお教えすると
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
嫌な顔をされると思いますが
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
可能な限り長く話してください
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
最も好まれているTalkは
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
好まれてないTalkより
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
平均で50%以上長いのです
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
これは個々のランキングリストにも
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
当てはまりますが 例外もあって
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
「美しい」「刺激的」「可笑しい」
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
というのを狙うなら簡潔に
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
そうでなければ 引きずり下ろされるまで話し続けましょう
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
（笑い）
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
それから…
02:43
(Applause)
66
148000
6000
（拍手）
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
講演する上で守るべきルールがあります
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
私はこのルールを 好かれているTalkと
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
好かれていないTalkの
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
それぞれに現れる4語のフレーズの
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
統計を取ることで見つけました
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
3つ例を挙げます
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
まずなにより 講演者として
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
聴衆に対して「自分に提供できる」ことを話し
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
「自分にはできない」と言うべきではありません
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
第2に「ニューヨークタイムズ」の
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
引用は絶対避けてください
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
（笑い）
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
最後に…これは良い報せですが…講演者が
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
知ったかぶりをするのは構いません
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
「分らない」ときにはただ「エトセトラ エトセトラ」と言えばいいのです
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
みんな付いてきてくれますから
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
全く問題ありません
03:28
(Applause)
84
193000
4000
（拍手）
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
次は 見た目の話です
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
ステージの上で一番目に付くものは 講演者本人です
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
分析の結果 最も好かれる
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
講演者の仲間入りをするには
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
髪の毛を平均より少し長めにのばし
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
眼鏡を忘れずにかけ 平均的な講演者よりも
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
きちっとした身なりをしてください
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
スライドだけでなく 小道具も使ってみましょう
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
そして とても重要なのは
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
ステージの雰囲気です
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
色がとても重要な役割を果たします
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
Webサイトでの講演の評価は
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
色と密接な関連があります
04:03
(Applause)
98
228000
2000
（拍手）
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
たとえば「魅力的」な講演は
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
統計的に
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
平均的な講演と比べて
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
紫色を多く含んでいます
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
「独創的」な講演は緑色が多く…
04:15
etc., et.
104
240000
2000
エトセトラ エトセトラ
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
（拍手）
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
このような分析をしたのは
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
私が初めてではないと思われます
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
しかしこれは皆さんの
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
ご判断にお任せしましょう
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
それでは これらすべてをまとめて
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
究極のTEDTalkを作ってみましょう
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
ここはTED Activeですから
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
分析でわかったことを
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
何か形にすべきでしょう
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
究極のTalkや最悪のTalkを
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
押しつけようとは思いません
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
皆さんがご自分のを作れる
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
ツールを用意しました TED Padです
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
（笑い）
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
このTED Padを使うと
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
特別に選んだ100個の
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
精選された文章を組み合わせ
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
ご自分のTEDTalkを作っていただくことができます
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
決断すべきことは1つだけ
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
良いTalkのためのホワイトバージョンを使って
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
「創造性」や
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
「人類の英知」についての話をするか
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
それともブラックバージョンにして
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
すごくまずいTEDTalkを作り
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
「ブログ」や「政治」なんかの
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
話をするかです
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
ぜひダウンロードしてお試しください
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
このセッションを楽しんでいただけたなら幸いです
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
ご自分の究極のTEDTalkや
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
最悪のTEDTalkをお作りください
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
そして皆さんの中の誰かが触発されて
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
来年のTEDで このような講演を聞かせていただけるのを楽しみにしています
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
ご清聴ありがとうございました
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
（拍手）
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