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Alex Edmans: What to trust in a "post-truth" world
알렉스 에드만스(Alex Edmans): "탈진실" 사회에서 무엇을 믿어야 하는가?
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연구원인 알렉스 에드만스는 이렇게 이야기합니다. 틀릴 수 있다는 가능성에 진정으로 마음을 열어 둘 때에만 당신은 무언가 배울 수 있다. 이 통찰력있는 담화에서, 그는 어떻게 SNS를 통해 확증 편향(사실에 근거하지 않은, 개인적 믿음에 따라 정보를 받아들이는 경향)이 당신을 잘못된 길로 이끄는지 이야기하고 어떤 것이 여러분이 진정으로 신뢰할 수 있는 이야기인지 확인할 수 있는 세가지 실용적인 방법을 제시합니다.(힌트: 당신의 인생에서 누군가는 악마의 속삭임을 이야기 한다고 생각하세요.)
Alex Edmans - Finance professor, editor
Alex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit. Full bio
Alex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit. Full bio
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00:13
Belle Gibson was a happy young Australian.
0
1675
2920
벨 깁슨은 젊고 행복한
호주인이었습니다.
호주인이었습니다.
00:16
She lived in Perth,
and she loved skateboarding.
and she loved skateboarding.
1
4619
3023
그녀는 퍼스에 살았고
스케이트보딩을 좋아했죠.
스케이트보딩을 좋아했죠.
00:20
But in 2009, Belle learned that she had
brain cancer and four months to live.
brain cancer and four months to live.
2
8173
4449
하지만 2009년, 뇌종양 발견으로
그녀에게 네 달의 시간이 남았음을 알았죠.
그녀에게 네 달의 시간이 남았음을 알았죠.
00:25
Two months of chemo
and radiotherapy had no effect.
and radiotherapy had no effect.
3
13034
3533
두 달간의 화학요법과
방사능치료는 효과가 없었습니다.
방사능치료는 효과가 없었습니다.
00:29
But Belle was determined.
4
17145
1500
하지만 벨은
결심했습니다.
결심했습니다.
00:30
She'd been a fighter her whole life.
5
18669
2130
그녀는 평생을 싸워왔죠.
00:32
From age six, she had to cook
for her brother, who had autism,
for her brother, who had autism,
6
20823
3294
6살 부터 그녀는 동생과 어머니의
식사를 책임져야했습니다.
식사를 책임져야했습니다.
00:36
and her mother,
who had multiple sclerosis.
who had multiple sclerosis.
7
24141
2388
동생은 자폐증을, 어머니는
다발성경화증을 앓고 있었고
다발성경화증을 앓고 있었고
00:38
Her father was out of the picture.
8
26553
1754
그녀의 아버지는
가정에 없었습니다.
가정에 없었습니다.
00:40
So Belle fought, with exercise,
with meditation
with meditation
9
28736
3286
벨은 운동과 명상으로 이겨냈고
00:44
and by ditching meat
for fruit and vegetables.
for fruit and vegetables.
10
32046
2840
고기를 멀리하고
과일과 채소를 섭취했습니다.
과일과 채소를 섭취했습니다.
00:47
And she made a complete recovery.
11
35387
2200
그리곤 완전히 회복했습니다.
00:50
Belle's story went viral.
12
38784
1579
벨의 이야기는
순식간에 퍼졌습니다.
순식간에 퍼졌습니다.
00:52
It was tweeted, blogged about,
shared and reached millions of people.
shared and reached millions of people.
13
40387
3393
트위터와 블로그를 통해
수 백만의 사람들에게 전혀졌죠.
수 백만의 사람들에게 전혀졌죠.
00:56
It showed the benefits of shunning
traditional medicine
traditional medicine
14
44246
3111
이 방법은 전통적인 의약품을 피하는 대신
00:59
for diet and exercise.
15
47381
1467
식이와 운동의 이점을 보여 주었습니다.
01:01
In August 2013, Belle launched
a healthy eating app,
a healthy eating app,
16
49381
4498
2013년 8월, 벨은
건강식 어플을 내놓았습니다.
건강식 어플을 내놓았습니다.
01:05
The Whole Pantry,
17
53903
1349
"홀팬트리"였죠.
01:07
downloaded 200,000 times
in the first month.
in the first month.
18
55276
4023
출시 첫 달, 20만건의
다운로드수를 기록했습니다.
다운로드수를 기록했습니다.
01:13
But Belle's story was a lie.
19
61228
2799
하지만 벨의 이야기는
거짓이었습니다.
거짓이었습니다.
01:17
Belle never had cancer.
20
65227
1534
벨은 암에 걸린적이 없었죠.
01:19
People shared her story
without ever checking if it was true.
without ever checking if it was true.
21
67601
4133
사람들은 벨의 이야기가 사실인지
확인조차 하지 않고 퍼뜨렸습니다.
확인조차 하지 않고 퍼뜨렸습니다.
01:24
This is a classic example
of confirmation bias.
of confirmation bias.
22
72815
3220
이것은 확증 편향의
전형적인 예입니다.
전형적인 예입니다.
01:28
We accept a story uncritically
if it confirms what we'd like to be true.
if it confirms what we'd like to be true.
23
76403
4676
우리가 믿고 싶은 이야기라면
그것을 비판적으로 받아들이지 않습니다.
그것을 비판적으로 받아들이지 않습니다.
01:33
And we reject any story
that contradicts it.
that contradicts it.
24
81484
2506
그리고 그에 반대되는
증거들을 무시하죠.
증거들을 무시하죠.
01:36
How often do we see this
25
84937
1825
이런 일을 얼마나 자주 보시나요?
01:38
in the stories
that we share and we ignore?
that we share and we ignore?
26
86786
3045
우리가 공유하고 무시하는
이야기들에서요.
이야기들에서요.
01:41
In politics, in business,
in health advice.
in health advice.
27
89855
4182
정치에서, 사업에서,
건강정보에서.
건강정보에서.
01:47
The Oxford Dictionary's
word of 2016 was "post-truth."
word of 2016 was "post-truth."
28
95180
4106
2016년 옥스포드 사전에서 뽑은
올해의 단어는 "탈진실"이었습니다.
올해의 단어는 "탈진실"이었습니다.
01:51
And the recognition that we now live
in a post-truth world
in a post-truth world
29
99768
3492
우리가 현재 탈진실 세상에서
살고있다는 인식은
살고있다는 인식은
01:55
has led to a much needed emphasis
on checking the facts.
on checking the facts.
30
103284
3364
사실검증의 중요성을
야기시켰습니다.
야기시켰습니다.
01:59
But the punch line of my talk
31
107339
1397
하지만 제 이야기의 골자는
02:00
is that just checking
the facts is not enough.
the facts is not enough.
32
108760
2991
그것이 단순한 사실검증에
그치면 안된다는 것입니다.
그치면 안된다는 것입니다.
02:04
Even if Belle's story were true,
33
112347
2927
만약 벨의 이야기가
사실이라고 하더라도
사실이라고 하더라도
02:07
it would be just as irrelevant.
34
115298
2067
마찬가지로 설득력은 없을 겁니다.
02:10
Why?
35
118457
1150
왜일까요?
02:11
Well, let's look at one of the most
fundamental techniques in statistics.
fundamental techniques in statistics.
36
119957
3508
음, 통계학에서 가장 기본이 되는
기법을 살펴봅시다.
기법을 살펴봅시다.
02:15
It's called Bayesian inference.
37
123489
2410
베이지안 추론이라고
불리는 기법입니다.
불리는 기법입니다.
02:18
And the very simple version is this:
38
126251
2936
가장 간단한 사례는 이겁니다.
02:21
We care about "does the data
support the theory?"
support the theory?"
39
129211
3268
우리는 "이 자료들이 이론을 뒷받침
하는가?"를 중요하게 생각합니다.
하는가?"를 중요하게 생각합니다.
02:25
Does the data increase our belief
that the theory is true?
that the theory is true?
40
133053
3456
자료들이 이론에 대한
우리의 믿음을 굳게 해주는가.
우리의 믿음을 굳게 해주는가.
02:29
But instead, we end up asking,
"Is the data consistent with the theory?"
"Is the data consistent with the theory?"
41
137520
4383
하지만 우리는 이렇게 묻게됩니다.
"이 자료가 이론에 맞는 이야기인가?"
"이 자료가 이론에 맞는 이야기인가?"
02:34
But being consistent with the theory
42
142838
2515
하지만 이론과 일치한다는 것이
02:37
does not mean that the data
supports the theory.
supports the theory.
43
145377
2929
자료가 이론을 뒷받침한다는
것을 의미하진 않습니다.
것을 의미하진 않습니다.
02:40
Why?
44
148799
1159
왜냐구요?
02:41
Because of a crucial
but forgotten third term --
but forgotten third term --
45
149982
3825
중요하지만 간과된
세번째 조건이 있습니다.
세번째 조건이 있습니다.
02:45
the data could also be consistent
with rival theories.
with rival theories.
46
153831
3558
그 자료는 경쟁 이론에서도
유효할 수 있다는 것입니다.
유효할 수 있다는 것입니다.
02:49
But due to confirmation bias,
we never consider the rival theories,
we never consider the rival theories,
47
157918
4667
하지만 확증편향으로 인해
경쟁 이론은 고려하지 않습니다.
경쟁 이론은 고려하지 않습니다.
02:54
because we're so protective
of our own pet theory.
of our own pet theory.
48
162609
3151
사람들은 자신의 지론에 대해
너무나 방어적이기 때문입니다.
너무나 방어적이기 때문입니다.
02:58
Now, let's look at this for Belle's story.
49
166688
2413
벨의 경우를 다시 살펴보죠.
03:01
Well, we care about:
Does Belle's story support the theory
Does Belle's story support the theory
50
169125
4214
우리의 관심사는
"이론과 벨의 이야기가
"이론과 벨의 이야기가
식이요법이 암을 치료한다는
것을 뒷받침하는가?" 입니다.
것을 뒷받침하는가?" 입니다.
03:05
that diet cures cancer?
51
173363
1603
03:06
But instead, we end up asking,
52
174990
1787
하지만 그 대신
이렇게 묻게 됩니다.
이렇게 묻게 됩니다.
03:08
"Is Belle's story consistent
with diet curing cancer?"
with diet curing cancer?"
53
176801
4045
"벨의 이야기가 암을 치료하는
식이요법에 해당하는가?"
식이요법에 해당하는가?"
03:13
And the answer is yes.
54
181790
1604
그리고 대답은 "그렇다."입니다.
03:15
If diet did cure cancer,
we'd see stories like Belle's.
we'd see stories like Belle's.
55
183839
4103
만약 식이요법이 암을 치료했다면 우리는
벨과 같은 이야기를 봐왔을 겁니다.
벨과 같은 이야기를 봐왔을 겁니다.
03:20
But even if diet did not cure cancer,
56
188839
2849
하지만 식이요법이
암을 치료하지 않았더라도
암을 치료하지 않았더라도
03:23
we'd still see stories like Belle's.
57
191712
2643
벨과 같은 이야기를 들어왔을 겁니다.
03:26
A single story in which
a patient apparently self-cured
a patient apparently self-cured
58
194744
5190
명백하게 자가치료된
환자의 이야기는
환자의 이야기는
애초부터 오진으로 인한 것 뿐입니다.
03:31
just due to being misdiagnosed
in the first place.
in the first place.
59
199958
3174
03:35
Just like, even if smoking
was bad for your health,
was bad for your health,
60
203680
3326
마치 흡연이 건강에
안좋다고 하는데도
안좋다고 하는데도
03:39
you'd still see one smoker
who lived until 100.
who lived until 100.
61
207030
3304
100살이 넘도록 살아있는
흡연자를 본 적이 있는 것 처럼요.
흡연자를 본 적이 있는 것 처럼요.
03:42
(Laughter)
62
210664
1150
(웃음)
03:44
Just like, even if education
was good for your income,
was good for your income,
63
212157
2562
교육수준이이 소득수준에
영향을 미친다고 하지만
영향을 미친다고 하지만
03:46
you'd still see one multimillionaire
who didn't go to university.
who didn't go to university.
64
214743
4281
대학에 가지 않은
수 백만장자를 볼 수 있는 것 처럼요.
수 백만장자를 볼 수 있는 것 처럼요.
03:51
(Laughter)
65
219048
4984
(웃음)
03:56
So the biggest problem with Belle's story
is not that it was false.
is not that it was false.
66
224056
3911
벨의 이야기에서 가장 큰 문제는
이야기가 거짓이라는 것이 아닙니다.
이야기가 거짓이라는 것이 아닙니다.
03:59
It's that it's only one story.
67
227991
2531
단지 하나의 이야기에
불과하다는 것이죠.
불과하다는 것이죠.
04:03
There might be thousands of other stories
where diet alone failed,
where diet alone failed,
68
231094
4381
아마 식이요법이 실패로 돌아간
수 천 가지의 이야기가 있을 겁니다.
수 천 가지의 이야기가 있을 겁니다.
04:07
but we never hear about them.
69
235499
1934
하지만 우리는 결코 들으려 하지 않죠.
04:10
We share the outlier cases
because they are new,
because they are new,
70
238141
3896
우리는 특이한 이야기를 공유합니다.
특이한 이야기는 새롭기 때문이죠.
특이한 이야기는 새롭기 때문이죠.
04:14
and therefore they are news.
71
242061
1867
그래서 그 이야기들은
새로운 소식이 됩니다.
새로운 소식이 됩니다.
04:16
We never share the ordinary cases.
72
244657
2476
우리는 평범한 이야기는
공유하지 않습니다.
공유하지 않습니다.
04:19
They're too ordinary,
they're what normally happens.
they're what normally happens.
73
247157
3213
너무 평범하기 때문이에요.
그냥 일어나는 일들이죠.
그냥 일어나는 일들이죠.
04:23
And that's the true
99 percent that we ignore.
99 percent that we ignore.
74
251125
3095
그리고 그것은 우리가
외면하는 99%의 진실입니다.
외면하는 99%의 진실입니다.
04:26
Just like in society, you can't just
listen to the one percent,
listen to the one percent,
75
254244
2968
사회에서와 마찬가지로
단순히 1%의 예외를
단순히 1%의 예외를
04:29
the outliers,
76
257236
1158
믿어선 안됩니다.
04:30
and ignore the 99 percent, the ordinary.
77
258418
2666
99%의 원칙을 무시하면서요.
04:34
Because that's the second example
of confirmation bias.
of confirmation bias.
78
262022
3254
이것이 확증편향의
두번째 예이기 때문입니다.
두번째 예이기 때문입니다.
04:37
We accept a fact as data.
79
265300
2769
우리는 사실을
자료처럼 받아들이죠.
자료처럼 받아들이죠.
04:41
The biggest problem is not
that we live in a post-truth world;
that we live in a post-truth world;
80
269038
3968
가장 큰 문제는 우리가
탈진실 사회에 사는 것이 아닙니다.
탈진실 사회에 사는 것이 아닙니다.
04:45
it's that we live in a post-data world.
81
273030
3769
대신 우리가 탈자료 사회에
살고 있는 것입니다.
살고 있는 것입니다.
04:49
We prefer a single story to tons of data.
82
277792
3744
우리는 무수한 데이터보다
하나의 이야기를 좋아합니다.
하나의 이야기를 좋아합니다.
04:54
Now, stories are powerful,
they're vivid, they bring it to life.
they're vivid, they bring it to life.
83
282752
3016
이야기는 힘을 가집니다.
이야기는 생명력을 가집니다.
이야기는 생명력을 가집니다.
04:57
They tell you to start
every talk with a story.
every talk with a story.
84
285792
2222
사람들은 모든 대화를 하나의
이야기로 시작할 것을 권합니다.
이야기로 시작할 것을 권합니다.
05:00
I did.
85
288038
1150
저도 그랬죠.
05:01
But a single story
is meaningless and misleading
is meaningless and misleading
86
289696
4754
하지만 충분한 근거가 없는 이야기는
05:06
unless it's backed up by large-scale data.
87
294474
2849
아무 의미없이 듣는 이를 호도할 뿐입니다.
05:11
But even if we had large-scale data,
88
299236
2357
하지만 뒷받침 자료가 있다고 해도
05:13
that might still not be enough.
89
301617
2158
그것으로도 충분치 않을 수 있습니다.
05:16
Because it could still be consistent
with rival theories.
with rival theories.
90
304260
3138
그 자료들은 경쟁이론들도
근거로서 뒷받침 할 수 있기 때문입니다.
근거로서 뒷받침 할 수 있기 때문입니다.
05:20
Let me explain.
91
308136
1150
설명해드릴게요.
05:22
A classic study
by psychologist Peter Wason
by psychologist Peter Wason
92
310072
3262
심리학자 피터 와슨은 연구에서
05:25
gives you a set of three numbers
93
313358
1952
세 개의 숫자를 주어줍니다.
05:27
and asks you to think of the rule
that generated them.
that generated them.
94
315334
2905
그리고 여러분에게 그들이 가지는
규칙에 대해서 물어보죠
규칙에 대해서 물어보죠
05:30
So if you're given two, four, six,
95
318585
4476
만약 2, 4, 6의 숫자가
있다고 생각해보세요.
있다고 생각해보세요.
05:35
what's the rule?
96
323085
1150
규칙이 무엇이죠?
05:36
Well, most people would think,
it's successive even numbers.
it's successive even numbers.
97
324895
3219
아마 대부분의 사람들은
연속된 짝수들이라고 생각할 겁니다.
연속된 짝수들이라고 생각할 겁니다.
05:40
How would you test it?
98
328767
1515
어떻게 확인해 볼 수 있죠?
05:42
Well, you'd propose other sets
of successive even numbers:
of successive even numbers:
99
330306
3262
다른 연속된 짝수들을
예로 들 수 있을 거예요.
예로 들 수 있을 거예요.
05:45
4, 6, 8 or 12, 14, 16.
100
333592
3318
4, 6, 8 또는 12, 14, 16 처럼요.
05:49
And Peter would say these sets also work.
101
337546
2800
피터는 "이 숫자들에도 적용이
되네요."라고 말할 겁니다.
되네요."라고 말할 겁니다.
05:53
But knowing that these sets also work,
102
341124
2564
하지만 이를 안다고해서,
05:55
knowing that perhaps hundreds of sets
of successive even numbers also work,
of successive even numbers also work,
103
343712
4765
다른 수 백개의 짝수들을
제시한다고 해서
제시한다고 해서
06:00
tells you nothing.
104
348501
1348
설명되는건 아무것도 없습니다.
06:02
Because this is still consistent
with rival theories.
with rival theories.
105
350572
3358
왜냐하면 경쟁 이론에서도
유효한 예들이기 때문이죠.
유효한 예들이기 때문이죠.
06:06
Perhaps the rule
is any three even numbers.
is any three even numbers.
106
354889
3205
어쩌면 규칙은 그냥 짝수 세개를
나열하는 것일 수 있을 거예요.
나열하는 것일 수 있을 거예요.
06:11
Or any three increasing numbers.
107
359000
2133
아니면 단지 증가하는
수들의 나열일 수 도요.
수들의 나열일 수 도요.
06:14
And that's the third example
of confirmation bias:
of confirmation bias:
108
362365
2888
이것이 확증편향의 세 번째 예입니다.
06:17
accepting data as evidence,
109
365277
3689
자료들을 증거로 받아들이는 거죠.
06:20
even if it's consistent
with rival theories.
with rival theories.
110
368990
3000
자료와 일치하는 다른
경쟁이론이 있더라도요.
경쟁이론이 있더라도요.
06:24
Data is just a collection of facts.
111
372704
2952
자료는 그저 사실들을
모은 것에 불과합니다.
모은 것에 불과합니다.
06:28
Evidence is data that supports
one theory and rules out others.
one theory and rules out others.
112
376402
4923
증거란 어떤 이론을 뒷받침하고
다른 것들을 규율하는 자료입니다.
다른 것들을 규율하는 자료입니다.
06:34
So the best way to support your theory
113
382665
2483
따라서 여러분의 이론을
증명하는 가장 좋은 방법은
증명하는 가장 좋은 방법은
06:37
is actually to try to disprove it,
to play devil's advocate.
to play devil's advocate.
114
385172
3930
여러분의 이론을 반박하는 것입니다.
일부러 반대의견을 내보는 것이죠.
일부러 반대의견을 내보는 것이죠.
06:41
So test something, like 4, 12, 26.
115
389466
4718
4, 12, 26 같은 숫자로
테스트해보는거예요.
테스트해보는거예요.
06:46
If you got a yes to that,
that would disprove your theory
that would disprove your theory
116
394938
3683
여기에도 규칙이 적용된다면
여러분의 연속된 짝수 이론은
여러분의 연속된 짝수 이론은
06:50
of successive even numbers.
117
398645
1936
효력을 잃게됩니다.
06:53
Yet this test is powerful,
118
401232
2016
그렇다하더도 이 테스트는
여전히 강력합니다.
여전히 강력합니다.
06:55
because if you got a no, it would rule out
"any three even numbers"
"any three even numbers"
119
403272
4845
해당 규칙이 적용되지 않더라도
세개의 짝수라는 규칙 그리고
세개의 짝수라는 규칙 그리고
07:00
and "any three increasing numbers."
120
408141
1712
증가하는 세 숫자라는
규칙은 만족합니다.
규칙은 만족합니다.
07:01
It would rule out the rival theories,
but not rule out yours.
but not rule out yours.
121
409877
3341
다른 경쟁이론들을 뒷받침 할 것입니다.
여러분의 이론을 제외하고요.
여러분의 이론을 제외하고요.
07:05
But most people are too afraid
of testing the 4, 12, 26,
of testing the 4, 12, 26,
122
413968
4794
하지만 대부분의 사람들은
4, 12, 26 테스트를 두려워합니다.
4, 12, 26 테스트를 두려워합니다.
07:10
because they don't want to get a yes
and prove their pet theory to be wrong.
and prove their pet theory to be wrong.
123
418786
4163
자신의 이론이 틀렸다는 것을
확인하고 싶지 않기 때문이죠.
확인하고 싶지 않기 때문이죠.
07:16
Confirmation bias is not only
about failing to search for new data,
about failing to search for new data,
124
424727
5676
확증 편향은 단지 새로운 자료를
찾지 못해 생기는 것만은 아닙니다.
찾지 못해 생기는 것만은 아닙니다.
07:22
but it's also about misinterpreting
data once you receive it.
data once you receive it.
125
430427
3073
데이터를 찾은 이후 해석을
잘못하기 때문이기도 하죠.
잘못하기 때문이기도 하죠.
07:26
And this applies outside the lab
to important, real-world problems.
to important, real-world problems.
126
434339
3548
그리고 이는 실험실 밖의 중요한,
현실의 문제들에도 적용됩니다.
현실의 문제들에도 적용됩니다.
07:29
Indeed, Thomas Edison famously said,
127
437911
3309
실제로 토마스 에디슨은
이런 유명한 말을 했습니다.
이런 유명한 말을 했습니다.
07:33
"I have not failed,
128
441244
1888
"나는 실패하지 않았다.
07:35
I have found 10,000 ways that won't work."
129
443156
4188
나는 작동하지 않는
1만 가지 방법을 발견해냈다."
1만 가지 방법을 발견해냈다."
07:40
Finding out that you're wrong
130
448281
2627
여러분이 틀렸다는 걸 발견하는 것이
07:42
is the only way to find out what's right.
131
450932
2733
무엇이 맞는지 찾는 유일한 방법입니다.
07:46
Say you're a university
admissions director
admissions director
132
454654
2946
여러분이 대학입학처장이라 생각해보세요.
07:49
and your theory is that only
students with good grades
students with good grades
133
457624
2563
그리고 여러분은 좋은 성적의
부유층 학생들만이
부유층 학생들만이
07:52
from rich families do well.
134
460211
1763
대학생활을 잘해낸다고 믿습니다.
07:54
So you only let in such students.
135
462339
2190
그래서 그런 학생들만 뽑게되죠.
07:56
And they do well.
136
464553
1150
그리고 그들은 역시나 잘 해냅니다.
07:58
But that's also consistent
with the rival theory.
with the rival theory.
137
466482
2772
하지만 이는 다른
경쟁이론에서도 유효합니다.
경쟁이론에서도 유효합니다.
08:01
Perhaps all students
with good grades do well,
with good grades do well,
138
469593
2747
아마 좋은 성적을 가진
모든 학생들이 잘해낼 거예요.
모든 학생들이 잘해낼 거예요.
08:04
rich or poor.
139
472364
1181
부유하든지 가난하든지요.
08:06
But you never test that theory
because you never let in poor students
because you never let in poor students
140
474307
3730
하지만 여러분은 절대 가난한 학생들로
이 이론을 시험해보려하지 않습니다.
이 이론을 시험해보려하지 않습니다.
08:10
because you don't want to be proven wrong.
141
478061
2800
여러분이 틀렸다는걸
증명하고 싶지 않아서지요.
증명하고 싶지 않아서지요.
08:14
So, what have we learned?
142
482577
1857
이야기를 정리해보면 이렇습니다.
08:17
A story is not fact,
because it may not be true.
because it may not be true.
143
485315
3560
이야기는 사실이 아닙니다.
사실이 아닐수 있기 때문이죠.
사실이 아닐수 있기 때문이죠.
08:21
A fact is not data,
144
489498
2087
사실은 자료가 아닙니다.
08:23
it may not be representative
if it's only one data point.
if it's only one data point.
145
491609
4039
단지 그래프의 점에 불과하다면
어느 것도 증명하지 못합니다.
어느 것도 증명하지 못합니다.
08:28
And data is not evidence --
146
496680
2349
자료는 증거가 아닙니다.
08:31
it may not be supportive
if it's consistent with rival theories.
if it's consistent with rival theories.
147
499053
3678
경쟁이론에서도 유효하다면
어느 것도 뒷받침될 수 없습니다.
어느 것도 뒷받침될 수 없습니다.
08:36
So, what do you do?
148
504146
2277
그럼 무엇을 하시겠습니까?
08:39
When you're at
the inflection points of life,
the inflection points of life,
149
507464
2682
여러분이 인생의 변곡점을 지나고있다면,
08:42
deciding on a strategy for your business,
150
510170
2566
여러분의 사업 전략을
결정해야한다면,
결정해야한다면,
08:44
a parenting technique for your child
151
512760
2611
여러분의 아이를 위한 육아기술 또는
08:47
or a regimen for your health,
152
515395
2428
여러분의 건강을 위한
식이요법을 정해야 할 때
식이요법을 정해야 할 때
08:49
how do you ensure
that you don't have a story
that you don't have a story
153
517847
3539
어떻게 해야 여러분이
이야기가 아니라
이야기가 아니라
08:53
but you have evidence?
154
521410
1468
증거를 가지고 있다고
확신할 수 있을까요?
확신할 수 있을까요?
08:56
Let me give you three tips.
155
524268
1619
세 가지 팁을 드릴게요.
08:58
The first is to actively seek
other viewpoints.
other viewpoints.
156
526641
3984
첫 번째 팁은 다른 시각으로
보려고 꾸준히 노력하는 것입니다.
보려고 꾸준히 노력하는 것입니다.
09:02
Read and listen to people
you flagrantly disagree with.
you flagrantly disagree with.
157
530649
3594
여러분이 강렬하게 거부하는
이야기에 귀 기울이세요.
이야기에 귀 기울이세요.
09:06
Ninety percent of what they say
may be wrong, in your view.
may be wrong, in your view.
158
534267
3488
여러분의 생각으론 그들이 하는
말의 90%는 틀렸을 겁니다.
말의 90%는 틀렸을 겁니다.
09:10
But what if 10 percent is right?
159
538728
2133
하지만 나머지 10%가 맞다면
어떻게 하시겠습니까?
어떻게 하시겠습니까?
09:13
As Aristotle said,
160
541851
1619
아리스토텔레스는
09:15
"The mark of an educated man
161
543494
2214
"교육받은 인간이라는 증거는
09:17
is the ability to entertain a thought
162
545732
3397
어떤 생각을 받아들이는데 집착하지않고
09:21
without necessarily accepting it."
163
549153
2333
그저 즐기는 능력이다."
라고 말했습니다.
라고 말했습니다.
09:24
Surround yourself with people
who challenge you,
who challenge you,
164
552649
2254
여러분에 반대하는 사람들로
주변을 가득 채우세요.
주변을 가득 채우세요.
09:26
and create a culture
that actively encourages dissent.
that actively encourages dissent.
165
554917
3699
그리고 반대의견을 서슴없이
표현하는 문화를 만드세요.
표현하는 문화를 만드세요.
09:31
Some banks suffered from groupthink,
166
559347
2318
어떤 은행들은 집단적 사고로
고통받고 있습니다.
고통받고 있습니다.
09:33
where staff were too afraid to challenge
management's lending decisions,
management's lending decisions,
167
561689
4309
직원들이 경영진의 대출 결정에
대항하기를 너무 두려워하기 때문이죠.
대항하기를 너무 두려워하기 때문이죠.
09:38
contributing to the financial crisis.
168
566022
2466
그로인해 재정적인 위기가 찾아옴에도요.
09:41
In a meeting, appoint someone
to be devil's advocate
to be devil's advocate
169
569029
4199
회의에서 특정 사람을
여러분의 이론에
여러분의 이론에
09:45
against your pet idea.
170
573252
1642
반대하고 나서는 트집쟁이라고 생각하세요.
09:47
And don't just hear another viewpoint --
171
575720
2571
그리고 그 이야기를 흘려듣지말고
09:50
listen to it, as well.
172
578315
2176
귀기울여 들어보세요.
09:53
As psychologist Stephen Covey said,
173
581389
2404
심리학자 스티븐 코비가 말한 것 처럼요.
09:55
"Listen with the intent to understand,
174
583817
3397
"반박하기 위해 듣기보다는
09:59
not the intent to reply."
175
587238
1666
이해하기 위해 들어라."
10:01
A dissenting viewpoint
is something to learn from
is something to learn from
176
589642
3492
반대 관점을 논쟁 대상으로 여기지 말고
10:05
not to argue against.
177
593158
1548
배움의 대상으로 받아들이세요.
10:07
Which takes us to the other
forgotten terms in Bayesian inference.
forgotten terms in Bayesian inference.
178
595690
3866
우리를 베이지안 추론의
다른 조건으로 인도할 것입니다.*
다른 조건으로 인도할 것입니다.*
10:12
Because data allows you to learn,
179
600198
2324
자료들은 배움을 가능케 합니다.
10:14
but learning is only relative
to a starting point.
to a starting point.
180
602546
3515
하지만 배움이라는 것은
출발점과 연관되어 있습니다..
출발점과 연관되어 있습니다..
10:18
If you started with complete certainty
that your pet theory must be true,
that your pet theory must be true,
181
606085
5716
만약 여러분의 이론이 틀림이 없다는
굳은 마음으로 시작한다면
굳은 마음으로 시작한다면
10:23
then your view won't change --
182
611825
1897
여러분의 생각은 변하지 않을 겁니다.
10:25
regardless of what data you see.
183
613746
2466
여러분이 어떤 자료를 보든지요.
10:28
Only if you are truly open
to the possibility of being wrong
to the possibility of being wrong
184
616641
4391
오직 틀릴 수 있다는 가능성을
받아들일 자세가 되어있을 때에만
받아들일 자세가 되어있을 때에만
10:33
can you ever learn.
185
621056
1267
여러분은 배울 수 있습니다.
10:35
As Leo Tolstoy wrote,
186
623580
2095
톨스토이가 쓴 문장처럼요.
10:37
"The most difficult subjects
187
625699
2182
"가장 어려운 것을
10:39
can be explained to the most
slow-witted man
slow-witted man
188
627905
3135
사전지식이 없는
이해가 느린 사람에게
이해가 느린 사람에게
10:43
if he has not formed
any idea of them already.
any idea of them already.
189
631064
2753
설명할 수는 있지만
10:46
But the simplest thing
190
634365
1873
가장 단순한 것을
10:48
cannot be made clear
to the most intelligent man
to the most intelligent man
191
636262
3071
이미 확고한 지식을 가진
똑똑한 사람에게
똑똑한 사람에게
10:51
if he is firmly persuaded
that he knows already."
that he knows already."
192
639357
3334
설명할 수는 없다."
10:56
Tip number two is "listen to experts."
193
644500
3743
두 번째 팁은
"전문가를 믿어라"입니다.
"전문가를 믿어라"입니다.
11:01
Now, that's perhaps the most
unpopular advice that I could give you.
unpopular advice that I could give you.
194
649040
3492
이건 제가 여러분께 드릴 수 있는
가장 꺼림직한 조언일 것입니다.
가장 꺼림직한 조언일 것입니다.
11:04
(Laughter)
195
652556
1220
(웃음)
11:05
British politician Michael Gove
famously said that people in this country
famously said that people in this country
196
653800
4738
영국의 정치인 마이클 고브는
이런 유명한 말을 했습니다.
이런 유명한 말을 했습니다.
"이 나라에는 전문가가 넘친다."
11:10
have had enough of experts.
197
658562
2276
최근의 설문조사는 많은 사람들이 그보다
미용사를 더 신뢰한다고 이야기합니다.
미용사를 더 신뢰한다고 이야기합니다.
11:13
A recent poll showed that more people
would trust their hairdresser --
would trust their hairdresser --
198
661696
3508
11:17
(Laughter)
199
665228
2285
(웃음)
11:19
or the man on the street
200
667537
1833
아니면 방금 길에서 만난 사람을요.
11:21
than they would leaders of businesses,
the health service and even charities.
the health service and even charities.
201
669394
4305
사업가나 의료서비스 제공자,
심지어 자선단체보다도요.
심지어 자선단체보다도요.
11:26
So we respect a teeth-whitening formula
discovered by a mom,
discovered by a mom,
202
674227
3977
우리는 한 아이엄마가 발견해낸
치아미백 효과를 더 신뢰합니다.
치아미백 효과를 더 신뢰합니다.
11:30
or we listen to an actress's view
on vaccination.
on vaccination.
203
678228
3198
또는 어느 여배우의
백신에 관한 견해에 귀기울이죠.
백신에 관한 견해에 귀기울이죠.
11:33
We like people who tell it like it is,
who go with their gut,
who go with their gut,
204
681450
2865
우리는 직감에 의존해
단언하는 사람들을 좋아합니다.
단언하는 사람들을 좋아합니다.
11:36
and we call them authentic.
205
684339
1800
그리고 그걸 진짜라고 믿죠.
11:38
But gut feel can only get you so far.
206
686847
3214
하지만 직감은 단지 여러분을
동떨어뜨려놓을 뿐입니다.
동떨어뜨려놓을 뿐입니다.
11:42
Gut feel would tell you never to give
water to a baby with diarrhea,
water to a baby with diarrhea,
207
690736
4436
직감은 설사하는 아기에게
물을 주지 말라고 할거예요.
물을 주지 말라고 할거예요.
11:47
because it would just
flow out the other end.
flow out the other end.
208
695196
2318
그저 다른 쪽으로
흘러나올 거라면서요.
흘러나올 거라면서요.
11:49
Expertise tells you otherwise.
209
697538
2578
하지만 전문지식은
이와 다른 이야기를 합니다.
이와 다른 이야기를 합니다.
11:53
You'd never trust your surgery
to the man on the street.
to the man on the street.
210
701149
3428
지나가는 사람에게 여러분의
수술을 맡기진 않을 거예요.
수술을 맡기진 않을 거예요.
11:56
You'd want an expert
who spent years doing surgery
who spent years doing surgery
211
704887
3587
최고의 기술을 지니고 있는
수년간의 경험을 가진
수년간의 경험을 가진
12:00
and knows the best techniques.
212
708498
2000
전문가를 원할 겁니다.
12:03
But that should apply
to every major decision.
to every major decision.
213
711514
3133
하지만 이런 사고는 다른
모든 중요한 결정에도 필요합니다.
모든 중요한 결정에도 필요합니다.
12:07
Politics, business, health advice
214
715255
4556
정치, 사업, 건강에는
12:11
require expertise, just like surgery.
215
719835
2896
전문지식이 필요합니다.
수술과 마찬가지로요.
수술과 마찬가지로요.
12:16
So then, why are experts so mistrusted?
216
724474
3539
그럼, 전문가들은
왜 신뢰를 잃었을까요?
왜 신뢰를 잃었을까요?
12:20
Well, one reason
is they're seen as out of touch.
is they're seen as out of touch.
217
728981
3239
글쎄요, 그 이유 중 하나는 그들의
현실감각이 떨어져 보여서일 겁니다.
현실감각이 떨어져 보여서일 겁니다.
12:24
A millionaire CEO couldn't possibly
speak for the man on the street.
speak for the man on the street.
218
732244
4090
백만장자 CEO는 길거리의
사람을 대변하지 못합니다.
사람을 대변하지 못합니다.
12:29
But true expertise is found on evidence.
219
737455
3559
하지만 진정한 전문지식은
증거로 대변됩니다.
증거로 대변됩니다.
12:33
And evidence stands up
for the man on the street
for the man on the street
220
741447
2905
그리고 증거는
길거리의 사람을 대신하죠.
길거리의 사람을 대신하죠.
12:36
and against the elites.
221
744376
1533
엘리트층에 대항해서요.
12:38
Because evidence forces you to prove it.
222
746456
2667
왜냐하면 증거는 여러분에게
증명을 요구하기 때문입니다.
증명을 요구하기 때문입니다.
12:41
Evidence prevents the elites
from imposing their own view
from imposing their own view
223
749774
4421
증거는 증명없이 자신의 견해를
설파하는 전문가를 걸러낼 수 있습니다.
설파하는 전문가를 걸러낼 수 있습니다.
12:46
without proof.
224
754219
1150
12:49
A second reason
why experts are not trusted
why experts are not trusted
225
757006
2071
전문가를 믿지 못하는
두번째 이유는
두번째 이유는
12:51
is that different experts
say different things.
say different things.
226
759101
3087
전문가들끼리도 말이
맞지 않기 때문입니다.
맞지 않기 때문입니다.
12:54
For every expert who claimed that leaving
the EU would be bad for Britain,
the EU would be bad for Britain,
227
762212
4476
EU에서 탈퇴하는 것이 영국에
좋지 않다고 주장하는 전문가들도 있지만
좋지 않다고 주장하는 전문가들도 있지만
12:58
another expert claimed it would be good.
228
766712
2429
그렇지 않다고 주장하는 전문가들도 있습니다.
13:01
Half of these so-called experts
will be wrong.
will be wrong.
229
769165
3767
소위 전문가라는 사람들 중 절반은
틀린 소리를 하는겁니다.
틀린 소리를 하는겁니다.
13:05
And I have to admit that most papers
written by experts are wrong.
written by experts are wrong.
230
773774
4243
전문가에 의해 쓰인 대부분의 논문은
틀렸다고 인정할 수 밖에 없습니다.
틀렸다고 인정할 수 밖에 없습니다.
13:10
Or at best, make claims that
the evidence doesn't actually support.
the evidence doesn't actually support.
231
778520
3505
아니면 적어도 증거에 의해
뒷받침되지 않거나요.
뒷받침되지 않거나요.
13:14
So we can't just take
an expert's word for it.
an expert's word for it.
232
782990
3133
그래서 전문가들의 이야기를
마냥 받아들일 수는 없습니다.
마냥 받아들일 수는 없습니다.
13:18
In November 2016, a study
on executive pay hit national headlines.
on executive pay hit national headlines.
233
786776
6034
2016년 11월, 임원 급여에 관한
한 연구가 전국적으로 이슈가 되었습니다.
한 연구가 전국적으로 이슈가 되었습니다.
13:25
Even though none of the newspapers
who covered the study
who covered the study
234
793240
2890
그 연구를 다룬 어떤 신문사도
13:28
had even seen the study.
235
796154
1600
그 연구를 본적이 없었죠.
13:30
It wasn't even out yet.
236
798685
1533
발표가 되기도 전이었습니다.
13:32
They just took the author's word for it,
237
800708
2204
그들은 단지 저자의
문장을 따온 것 뿐입니다.
문장을 따온 것 뿐입니다.
13:35
just like with Belle.
238
803768
1400
벨의 이야기 처럼요.
13:38
Nor does it mean that we can
just handpick any study
just handpick any study
239
806093
2436
우리의 관점을 견지해 줄만한
13:40
that happens to support our viewpoint --
240
808553
2111
아무 연구나 골라잡아도
되는 것이 아닙니다.
되는 것이 아닙니다.
13:42
that would, again, be confirmation bias.
241
810688
2103
이 또한 확증편향이 될 수 있습니다.
13:44
Nor does it mean
that if seven studies show A
that if seven studies show A
242
812815
2555
또 일곱 개의 연구가
A라는 결과를 가르키고
A라는 결과를 가르키고
13:47
and three show B,
243
815394
1668
세 개의 연구가 B라는
결과를 가르킨다고 해서
결과를 가르킨다고 해서
13:49
that A must be true.
244
817086
1483
A가 진실인 것도 아닙니다.
13:51
What matters is the quality,
245
819109
2659
중요한 것은 전문지식의 질입니다.
13:53
and not the quantity of expertise.
246
821792
2817
양이 아니라요.
13:57
So we should do two things.
247
825879
1800
우리는 두 가지 일을 해야합니다.
14:00
First, we should critically examine
the credentials of the authors.
the credentials of the authors.
248
828434
4578
첫 번째로 우리는 저자의 자격을
비판적으로 검증해봐야합니다.
비판적으로 검증해봐야합니다.
14:05
Just like you'd critically examine
the credentials of a potential surgeon.
the credentials of a potential surgeon.
249
833807
4143
우리가 의사를 고를 때
깐깐히 따져보는 것처럼요.
깐깐히 따져보는 것처럼요.
14:10
Are they truly experts in the matter,
250
838347
3206
이 분야에서 진정한 전문가인가
14:13
or do they have a vested interest?
251
841577
2267
아니면 그저 이해관계를
가진 사람일 뿐인가.
가진 사람일 뿐인가.
14:16
Second, we should pay particular attention
252
844768
2523
두 번째로 우리는
최고 권위의 학술지에 기고된
최고 권위의 학술지에 기고된
14:19
to papers published
in the top academic journals.
in the top academic journals.
253
847315
3889
논문을 눈여겨 봐야합니다.
14:24
Now, academics are often accused
of being detached from the real world.
of being detached from the real world.
254
852038
3861
학계는 종종 실세계와 동떨어져
있다는 비난을 받습니다.
있다는 비난을 받습니다.
14:28
But this detachment gives you
years to spend on a study.
years to spend on a study.
255
856585
3730
하지만 이런 괴리에는
수 년에 걸친 연구가 필요합니다.
수 년에 걸친 연구가 필요합니다.
14:32
To really nail down a result,
256
860339
1905
어떤 결론을 진정으로
도출해내기 위해서요.
도출해내기 위해서요.
14:34
to rule out those rival theories,
257
862268
2015
여러 경쟁 이론들을 아우르고,
14:36
and to distinguish correlation
from causation.
from causation.
258
864307
3134
복잡한 인과관계를
구별해 내기 위해서입니다.
구별해 내기 위해서입니다.
14:40
And academic journals involve peer review,
259
868172
3477
학술지는 동료 리뷰를 포함합니다.
14:43
where a paper is rigorously scrutinized
260
871673
2294
논문이 철저하게 검증되는 과정이죠.
14:45
(Laughter)
261
873991
1419
(웃음)
14:47
by the world's leading minds.
262
875434
1934
세계적인 권위자들에 의해서요.
14:50
The better the journal,
the higher the standard.
the higher the standard.
263
878434
2556
더 좋은 학술지일수록
기준은 더 높아집니다.
기준은 더 높아집니다.
14:53
The most elite journals
reject 95 percent of papers.
reject 95 percent of papers.
264
881014
5148
최고의 학술지는
95%의 논문을 거절합니다.
95%의 논문을 거절합니다.
14:59
Now, academic evidence is not everything.
265
887434
3333
학술적 증거가
모든 것은 아닙니다.
모든 것은 아닙니다.
15:03
Real-world experience is critical, also.
266
891109
2667
실세계의 경험 또한 매우 중요합니다.
15:06
And peer review is not perfect,
mistakes are made.
mistakes are made.
267
894465
3400
동료 리뷰가 완벽하지도 않습니다.
실수는 발생하기 마련입니다.
실수는 발생하기 마련입니다.
15:10
But it's better to go
with something checked
with something checked
268
898530
2063
그래도 검토되지 않은 것보단
15:12
than something unchecked.
269
900617
1667
검토된 것이 낫습니다.
15:14
If we latch onto a study
because we like the findings,
because we like the findings,
270
902696
3199
단지 결과물을 좋아하기 때문에
저자가 누구인지도 모르는
저자가 누구인지도 모르는
15:17
without considering who it's by
or whether it's even been vetted,
or whether it's even been vetted,
271
905919
3888
심지어 확인되지 않은
연구들을 이해하려 한다면
연구들을 이해하려 한다면
15:21
there is a massive chance
that that study is misleading.
that that study is misleading.
272
909831
3627
굉장히 높은 확률로
연구결과를 오해할 수 있습니다.
연구결과를 오해할 수 있습니다.
15:26
And those of us who claim to be experts
273
914894
2580
그리고 스스로를
전문가라고 부르는 사람들은
전문가라고 부르는 사람들은
15:29
should recognize the limitations
of our analysis.
of our analysis.
274
917498
3253
대중들의 분석력에는 한계가
있다는걸 인식해야합니다.
있다는걸 인식해야합니다.
15:33
Very rarely is it possible to prove
or predict something with certainty,
or predict something with certainty,
275
921244
4563
확신을 가지고 어떤 것을 증명하거나
예상할 수 있는 경우는 매우 드뭅니다.
예상할 수 있는 경우는 매우 드뭅니다.
15:38
yet it's so tempting to make
a sweeping, unqualified statement.
a sweeping, unqualified statement.
276
926292
4369
하지만 광범위하고 증명되지 않은
발언을 하기는 매우 쉽죠.
발언을 하기는 매우 쉽죠.
15:43
It's easier to turn into a headline
or to be tweeted in 140 characters.
or to be tweeted in 140 characters.
277
931069
4344
그것을 뉴스의 헤드라인으로 만들거나
트위터로 공유하는 것은 더욱 쉽습니다.
트위터로 공유하는 것은 더욱 쉽습니다.
15:48
But even evidence may not be proof.
278
936417
3142
하지만 증거 또한
증명일 수 없습니다.
증명일 수 없습니다.
15:52
It may not be universal,
it may not apply in every setting.
it may not apply in every setting.
279
940481
4210
만사에 범용되지 않을 것이고,
모든 상황에 적용되지 않을 것입니다.
모든 상황에 적용되지 않을 것입니다.
15:57
So don't say, "Red wine
causes longer life,"
causes longer life,"
280
945252
4920
그러니까 "적포도주가 장수를
이끈다"라고 하지마세요.
이끈다"라고 하지마세요.
16:02
when the evidence is only that red wine
is correlated with longer life.
is correlated with longer life.
281
950196
4682
내세울 것이 단지 적포도주와
장수의 연관성 뿐이라면요.
장수의 연관성 뿐이라면요.
16:07
And only then in people
who exercise as well.
who exercise as well.
282
955379
2770
그리고 운동을 꾸준히 하는이들에게서만
발견할 수 있는 결과일 경우에요.
발견할 수 있는 결과일 경우에요.
16:11
Tip number three
is "pause before sharing anything."
is "pause before sharing anything."
283
959868
3966
세번째 팁은 공유하기 전에
잠깐 생각해보라는 겁니다.
잠깐 생각해보라는 겁니다.
16:16
The Hippocratic oath says,
"First, do no harm."
"First, do no harm."
284
964907
3464
히포크라테스 선서에는 "첫째, 해를
끼치지 마라"라고 써있습니다.
끼치지 마라"라고 써있습니다.
16:21
What we share is potentially contagious,
285
969046
3134
우리가 공유하는 것은 잠재적인
전염성을 띠고 있습니다.
전염성을 띠고 있습니다.
16:24
so be very careful about what we spread.
286
972204
3683
따라서 무언가 퍼뜨릴 때는
굉장히 조심해야 합니다.
굉장히 조심해야 합니다.
16:28
Our goal should not be
to get likes or retweets.
to get likes or retweets.
287
976632
2953
우리의 목표가 좋아요나
리트윗이 되어서는 안됩니다.
리트윗이 되어서는 안됩니다.
16:31
Otherwise, we only share the consensus;
we don't challenge anyone's thinking.
we don't challenge anyone's thinking.
288
979609
3985
그렇지 않으면 우리는 모두를 거스르지
않는 당연한 내용만을 공유하게 됩니다.
않는 당연한 내용만을 공유하게 됩니다.
16:36
Otherwise, we only share what sounds good,
289
984085
2905
듣기 좋은 이야기만 공유하게 되죠.
16:39
regardless of whether it's evidence.
290
987014
2400
증거가 어떻든지 간에요.
16:42
Instead, we should ask the following:
291
990188
2466
대신에 우리는 이렇게
되물어야합니다.
되물어야합니다.
16:45
If it's a story, is it true?
292
993572
2135
이야기라면 사실인가?
16:47
If it's true, is it backed up
by large-scale evidence?
by large-scale evidence?
293
995731
2865
사실이라면 충분히 많은
증거들로 뒷받침 되는가?
증거들로 뒷받침 되는가?
16:50
If it is, who is it by,
what are their credentials?
what are their credentials?
294
998620
2595
그렇다면, 누가 한 이야기인가?
그들의 자격은 충분한가?
그들의 자격은 충분한가?
16:53
Is it published,
how rigorous is the journal?
how rigorous is the journal?
295
1001239
2756
출판된 문서라면
얼마나 엄격한 매체인가?
얼마나 엄격한 매체인가?
16:56
And ask yourself
the million-dollar question:
the million-dollar question:
296
1004733
2317
그리고 스스로에게
백 만불짜리 질문을 해야합니다.
백 만불짜리 질문을 해야합니다.
16:59
If the same study was written by the same
authors with the same credentials
authors with the same credentials
297
1007980
4023
같은 연구가 같은 저자에 의해
같은 자격을 가지고 기술되었지만
같은 자격을 가지고 기술되었지만
17:05
but found the opposite results,
298
1013130
1587
연구와 반대되는 결과를 발견했다면
17:07
would you still be willing
to believe it and to share it?
to believe it and to share it?
299
1015608
3694
그것을 다시 공유할 마음이 있는가?
17:13
Treating any problem --
300
1021442
2246
어느 문제를 다루든지간에
17:15
a nation's economic problem
or an individual's health problem,
or an individual's health problem,
301
1023712
3792
국가경제문제이든
개인건강문제이든
개인건강문제이든
17:19
is difficult.
302
1027528
1150
문제를 다루는 것은 어렵습니다.
17:21
So we must ensure that we have
the very best evidence to guide us.
the very best evidence to guide us.
303
1029242
4383
따라서 우리를 인도할 확실한
증거를 가지고 있어야 합니다.
증거를 가지고 있어야 합니다.
17:26
Only if it's true can it be fact.
304
1034188
2681
오직 진실일 때만
사실일 수 있습니다.
사실일 수 있습니다.
17:29
Only if it's representative
can it be data.
can it be data.
305
1037601
2781
오직 전형적인 경우에만
자료가 될 수 있습니다.
자료가 될 수 있습니다.
17:33
Only if it's supportive
can it be evidence.
can it be evidence.
306
1041128
3165
오직 뒷받침될 때만
증거가 될 수 있습니다.
증거가 될 수 있습니다.
17:36
And only with evidence
can we move from a post-truth world
can we move from a post-truth world
307
1044317
5167
그리고 오직 증거와 함께여야만
탈진실 사회에서 벗어나
탈진실 사회에서 벗어나
17:41
to a pro-truth world.
308
1049508
1583
선진실 사회로 나아갈 수 있습니다.
17:44
Thank you very much.
309
1052183
1334
감사합니다.
17:45
(Applause)
310
1053541
1150
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Alex Edmans - Finance professor, editorAlex Edmans uses rigorous academic research to influence real-life business practices -- in particular, how companies can pursue purpose as well as profit.
Why you should listen
Alex Edmans is professor of finance at London Business School and managing editor of the Review of Finance, the leading academic finance journal in Europe. He is an expert in corporate governance, executive compensation, corporate social responsibility and behavioral economics.
Edmans has a unique combination of deep academic rigor and practical business experience. He's particularly passionate about translating complex academic research into practical ideas that can then be applied to real-life problems. He has spoken at the World Economic Forum in Davos, at the World Bank Distinguished Speaker Series and in the UK House of Commons. Edmans is heavily involved in the ongoing reform of corporate governance, in particular to ensure that both the diagnosis of problems and suggested solutions are based on rigorous evidence rather than anecdote. He was appointed by the UK government to study the effect of share buybacks on executive pay and investment. Edmans also serves on the Steering Group of The Purposeful Company, which aims to embed purpose into the heart of business, and on Royal London Asset Management's Responsible Investment Advisory Committee.
Edmans has been interviewed by Bloomberg, BBC, CNBC, CNN, ESPN, Fox, ITV, NPR, Reuters, Sky News and Sky Sports, and has written for the Wall Street Journal, Financial Times and Harvard Business Review. He runs a blog, Access to Finance, that makes academic research accessible to a general audience, and was appointed Mercers' School Memorial Professor of Business by Gresham College, to give free lectures to the public. Edmans was previously a tenured professor at Wharton, where he won 14 teaching awards in six years. At LBS, he won the Excellence in Teaching award, LBS's highest teaching accolade.
Alex Edmans | Speaker | TED.com