TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
네이트 실버: 인종이 투표에 영향을 미치는가?
Filmed:
Readability: 4
498,847 views
네이트 실버는 정치에서 논쟁의 여지가 있는 인종 문제에 대한 답을 보여줍니다. 버락 오바마 미 대통령의 인종이 그의 선거 당시의 투표에 안 좋은 영향을 미쳤을까요? 네이트 실버는 각종 조사 결과와 미신을 통해 인종과 선거에 관한 뛰어난 통찰력을 보여주고 인종 문제를 어떻게 해결해야 할지를 생각해보게 합니다.
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I want to talk about the election.
0
0
3000
저는 이 선거에 대해 이야기 해보고 싶습니다.
00:18
For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
미국에서 처음으로 대부분의 백인들이
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
아프리카계 미국 흑인 대통령 후보에 투표를 했습니다.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
사실 버락 오바마가 잘 했죠.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
그는 375명의 선거인단의 표를 얻었습니다.
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
역사에서 그는 어떤 인종이나 당의 대통령 후보보다
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
많은 7천만 명의
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
일반 유권자의 표를 얻었습니다.
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
4년 전에 존 케리가 한 것과 오바마가 한 것을 비교를 해보자면
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
민주당원들은 이런 이행을 보는 것을 좋아하는데요,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
거의 모든 주(州)가 파랗게 변했고, 그것은 더욱 민주적이라는 뜻이고
00:47
even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
심지어 오바마가 진 서부쪽도 파랗게 변했습니다.
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
이런 주(州)들이 더욱 파랗게 되고 있습니다.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
남부나 북동부 거의 모든 곳에서 그러하지만
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
몇 군데 예외가 있습니다.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
메사추세츠가 그 예외 중 하나입니다.
00:59
That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
그 곳은 존 케리의 고향이죠.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
예상했던대로, 오바마는 그곳에서 케리보다 잘하지 못했습니다.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
또한 존 매케인의 고향인 애리조나에서
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
오바마는 큰 성과를 얻지 못했습니다.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
그러나 중간 지역 같은 부분도 해당됩니다.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
아칸소, 테네시, 오클라호마, 버지니아 서부가 그 예입니다.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
빌 클린턴의 96년도 선거를 보면,
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
사실상 민주당이 마지막으로 이겼죠, 그가 96년도에 어떻게 했는지 보면,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
바로 이 지역에서 큰 차이를 볼 수 있을 겁니다.
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
애팔래치아나 오자크, 산악 지대에서
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
96년에 빌 클린턴에서
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
2008년에 오바마가 당선 되기까지
01:29
in 2008.
28
74000
2000
20~30포인트가 변동했습니다.
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
그렇습니다, 빌 클린턴은 아칸소 출신이지만 이것은 매우 심오한 차이입니다.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
알다시피, 우리가 아칸소 같은 지역에 대해 이야기할 때,
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
'캔자스에 뭐가 꼬였기에(What's the Matter with Kansas?)'라는 책이 있습니다. (역주: 이 책은 많은 노동자가 사는 캔자스에서 공화당이 이긴 이유를 밝힌 것이다.)
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
정작 문제는 오바마가 상대적으로 캔자스에서 잘했다는 겁니다.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
모든 민주당원들이 그러듯이 그는 크게 졌습니다.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
하지만 그는 대부분의 사람들이 진 것보다 심하게 지지는 않았습니다.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
그렇다면 아칸소는 무엇이 문제였을까요?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(웃음)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
우리가 아칸소를 떠올릴 때, 매우 부정적인 생각이 듭니다.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
다시 말해서 총을 들고 있는 시골 노동자가 떠오릅니다.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
그리고 아마도 이런 사람들은
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
버락 오바마 같이 생긴 사람들을 뽑지 않을 것입니다.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
우리는 이것이 인종 문제라고 생각합니다. 그것이 타당한 것일까요?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
우리가 아칸소 사람들을 낙인을 찍어 버리는 것일까요?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
최소한 부분적으로는 타당하다는 것이 답입니다.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
인종이 하나의 요인이었고
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
우리가 이 사실을 아는 것은 그들에게 물어봤기 때문입니다.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
사실 그들에게 직접적으로 물어보지 않았습니다만
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
출구 조사를 했을때,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
50개 주(州) 중에서 37개 주(州)가 그랬습니다.
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
조사에서 인종에 대한 직설적인 질문이 주어졌죠.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
이런 질문을 했습니다.
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
당신이 대통령 선거를 할 때,
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
후보자의 인종이 하나의 결정 요인이었습니까?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
우리는 인종이 하나의 요인이었으며
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
아주 중요한 결정요인이라고 말하는 사람들을 찾고 있습니다.
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
그리고 그 요인의 결과로
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
존 매케인을 뽑은 사람들은
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
다른 요소나 아니면 인종이라는 요인 하나만으로 결정을 했을 겁니다.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
우리는 백인 투표자나 흑인이 아닌 투표자 중에서
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
이런 행동을 보인 사람들을 유심히 살펴보고 있습니다.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
그러면 같은 질문으로 다른 지역들에서
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
큰 차이가 있는 것을 볼 수 있습니다.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
루이지애나에서는 5명 중 1명의 백인 투표자가
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
버락 오바마가 아프리카계 미국 흑인이라는 것 때문에
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
뽑지 않았다고 얘기합니다.
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
이 사람들이 오바마에게 투표했다면,
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
그 중에 반만이라도 투표했다면, 오바마가 루이지애나를 손쉽게 이길 수 있었을 겁니다.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
리스트의 상단에 있는 모든 주(州)가 같은 상황입니다.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
반면에 캘리포니아나 뉴욕에서는 "오, 우리는 개화되었다"라고 이야기 할 수 있을 겁니다.
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
그러나 알다시피,
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
인종에 기초한 투표 징후를
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
알기에는 낮은 수치입니다.
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
같은 데이터를 지도로 나타낸 겁니다.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
많은 사람이 "네, 버락 오바마의 인종이 문제가 됩니다."라고
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
대답했던 빨간 색의 주(州)들 사이에
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
관계를 볼 수 있습니다.
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
96년도 지도와 겹쳐 보면 알 수 있습니다.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
이는 버락 오바마가
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
왜 이 지역에서 좋지 않았는지를
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
설명해줄 수 있으리라 봅니다.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
그럼 왜 그런지 물어봅시다.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
인종 차별이 어느 정도는 예견가능한 걸까요?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
이런 식으로 몰고가는 것이 있는 걸까요?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
아칸소나 켄터키에서 일어나는 것이
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
단순히 우리가 이해할 수 없는 이상한 것일까요?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
아니면 더 체계적으로 작용하는 요인이 있는 걸까요?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
우리는 다른 변수들을 볼 수 있습니다.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
그것들은 소득, 종교, 교육 같은 것으로
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
경제학자들과 정치학자들이 줄곧 주시해왔습니다.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
11월 4일에 있었던 큰 국민적인 실험(대통령 선거)에서
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
인종차별의 징후를 나타낸 것이
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
과연 무엇일까요?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
크게 예측할 수 있는 것들 중에
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
하나는
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
'교육' 입니다.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
빨간 색으로 칠해져 있는 주(州)는
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
성인 한 명당 가장 적은 학교 교육을 받은 곳입니다.
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
보시기에 애팔래치아 산맥 지역은
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
덜 교육 받았습니다. 그것은 사실입니다.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
보시면 저 곳과 인종에 기초한 투표 패턴이
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
관계가 있다는 것을 볼 수 있습니다.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
다른 중요한 변수는
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
이웃의 유형입니다.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
좀 더 지방에 있는 주(州)인
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
뉴 햄프셔나 메인 같은 곳은
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
버락 오바마를 거부하는
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
인종에 기초한 투표 성향을 적게 보여줍니다.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
그러므로 이것은 교육과 이웃의 유형인
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
이 두가지를 합한 조합입니다.
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
이것을 계속 얘기해볼텐데요.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
아칸소와 테네시 같은 곳은
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
둘 다 엄청난 시골지역이면서
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
교육을 충분히 받지 못했습니다.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
그래서 이곳에서의 인종차별은 예견가능한 것입니다.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
다른 변수들 중에서
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
이것들을 통해 인종차별을 예측할 수 있을 것으로 보입니다.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
우리는 '일반적인 사회 조사'(General Social Survey)를
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
좀 더 자세히 보기로 할 텐데요.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
이것은 시카고 대학에서
05:08
every other year.
119
293000
2000
매년 이뤄지는 조사입니다.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
그 조사는 정말 흥미로운 질문을 다룹니다.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
2000년에 그들은 인종에 대한 태도를
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
물어보는 굉장히 흥미로운 질문을 다루었습니다.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
그들이 물어봤던 간단한 질문 중 하나는
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"당신의 이웃 중에 당신과 정반대의 인종을 가진 사람이 살고 있습니까?" 였습니다.
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
우리는 다른 유형의 지역마다 다른 결과가 나타나는 것을 볼 수 있었습니다.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
도시에서는 약 80%의 사람이
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
다른 인종의 이웃이 있다고 했습니다.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
그러나 지방에서는 약 30%만이 그렇다고 대답했습니다.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
아마도 당신이 농장에서 산다면, 많은 이웃을 만나는게 쉽지 않기 때문일 것입니다.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
그럼에도 불구하고, 당신은 자신과 비슷하지 않는 사람과는
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
교류를 많이 못하고 있는 것입니다.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
그럼 우리가 할 일은
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
조사를 한 백인들을
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
흑인이나 다른 인종의 이웃이 있는 사람들과
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
백인 이웃들만 있는 사람들로 나누는 것입니다.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
그러면 우리는 정치적 태도에 관한 변수로 봤을 때
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
큰 차이가 없다는 것을 알 수 있습니다.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
이것은 8년 전 자료인데요, 그 때는 공화당 지지자가 더 많았습니다.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
그러나 민주당과 공화당 지지자를 비교해보면
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
이웃이 누구냐에 따른 큰 차이는 없어 보입니다.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
그리고 심지어는 인종에 대한 질문들,
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
예를 들어 '소수 집단 우대정책'(Affirmative action) 같은
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
인종에 관한 정치적 문제를 물어도
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
여기서는 큰 차이가 없습니다.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
사실 '소수 집단 우대정책'(Affirmative action)이 백인들 사이에서 그리 유명한 것은 아닙니다.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
그러나 흑인 이웃이 있는 사람과 한 인종 이웃만 있는 사람들이
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
그것에 대해서는 다르게 느끼진 않습니다.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
그러나 당신이 좀 더 깊게 조사한다면, 더 많은 의견을 얻을 수 있습니다.
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"당신은 다른 인종 간의 결혼을 반대하는 법에 찬성하십니까?"
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
그것은 큰 차이입니다.
06:30
People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
다른 인종의 이웃이 없는 사람들은
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
다른 인종의 이웃이 있는 사람들에 비해
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
인종 간의 결혼을 반대하는 비율이 2배 가까이 됩니다.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
현재 당신의 이웃이 누구냐에 따라 결정되는 겁니다.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
그것과 마찬가지로 1996년 같은 조사에서 이렇게 물어봤습니다.
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"당신은 자격이 있는 흑인을 대통령으로 투표하시겠습니까?"
06:48
You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
보시기에 아프리카계 미국인 이웃이 없는 사람들은
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
대다수가 "그것은 문제가 될 것이라고" 대답했습니다.
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
그러므로 이것은 도시와 시골의 문제가 아닌
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
당신이 누구와 살고 있냐는 겁니다.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
인종 차별은 예견할 수 있습니다. 그리고 그것은
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
다른 인종과의 상호작용 부족으로부터 나타납니다.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
혹시 당신이 그 문제를 다루고 싶다면,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
목표는 다른 인종의 사람들과의 상호작용이 가능하게 해야합니다.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
저는 그것을 어떻게 할 수 있는지에 대한
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
몇 가지 방법을 갖고 있습니다.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
저는 대도시를 좋아합니다.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
특히 다양하고 오랫동안 지속가능하며
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
서로 다른 민족성과 소득수준을 가지고 있을 수록 좋아합니다.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
저는 당신이 평소에 하는 것보다
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
도시들이 더 많은 네트워크와 편한 상호작용을 하게 만든다고 생각합니다.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
그러나 모든 사람이 뉴욕 같은 도시에 살길 원하는 것은 아닙니다.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
그러므로 우리는 도로 격자 같은 것들을 좀 더 생각해볼 필요가 있습니다.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
이것은 제가 자랐던 미시간주 이스트 랜싱의 사진입니다.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
그곳은 전통적인 중서부 지역입니다, 그러므로 이것은 진짜 격자입니다.
07:38
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
진짜 이웃들과 나무들 그리고 당신이 걸을 수 있는 길을 보고 계신 겁니다.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
그리고 당신이 좋아하는 이웃이나
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
모르는 이웃과 많은 교류를 할 수 있습니다.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
결과적으로 이곳은 매우 관대한 지역입니다.
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
그것은 일리노이주의 샤움버그와는
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
다릅니다.
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
모든 집마다 막다른 골목(cul-de-sac)을 갖고 있고
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
차에 탄 채 이용할 수 있는 스타벅스 같은 곳들이 있습니다.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
저는 이것이 1970년대와 80년대에 유행했던
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
도시 디자인이라고 생각합니다.
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
저는 그것과 나라가 레이건 정부 아래
08:07
more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
더 보수적이 되었다는 사실 사이에는 어떤 관계가 있다고 생각합니다.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
그러나 또한, 또 다른 방법이 있죠.
08:12
is an intercollegiate exchange program
189
477000
2000
그것은 대학 간의 교환학생 프로그램으로
08:14
where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
뉴욕에서 외국으로 나가 공부할 수 있습니다.
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
그러나 사실 뉴욕대학교에서
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
아칸소대학교로 교환학생을 오게되면
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
큰 차이를 느끼게 됩니다.
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
반대 경우에도 그러합니다. 고등학교에서도 마찬가지이고요.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
말 그대로 아칸소나 테네시 주의 학교에 있는 사람들은,
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
다른 나라에서 온 사람이나 다른 인종 집단을
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
호의적인 태도로 대하지 않을 지도 모릅니다.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
저는 앞에서 얘기했던 교육이란 변수 중에 일부분이
08:40
is the networking experience you get when you go to college
199
505000
2000
네트워킹 경험이라고 생각합니다. 그것은 당신이
08:42
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
대학에 가서 어울려보지 못한 사람들과 지내면서 얻는 것이죠.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
그러나 요점은, 이 모든 것이 좋은 소식이란 겁니다.
08:48
because when something is predictable,
202
513000
3000
왜냐하면 어떤 것이 예측가능할 때,
08:51
it is what I call designable.
203
516000
2000
계획할 수 있는 것입니다.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
당신은 그 문제를 해결하기 위한 방법을 생각하는 데서부터 시작할 수 있습니다.
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
심지어 그 문제가 치명적이고 인종차별처럼 다루기 힘들더라도
08:58
If we understand the root causes of the behavior
206
523000
2000
우리가 그런 행동의 근본적인 원인을 이해하고
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
207
525000
2000
그런 것이 나타나는 곳과 아닌 곳을 안다면,
09:02
we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
문제점을 해결할 방법을 계획하는 것으로부터 시작할 수 있습니다.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
제가 말하고 싶었던 것은 그 뿐입니다. 감사합니다.
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - StatisticianMath whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.
Why you should listen
In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.
Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."
Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't.
Nate Silver | Speaker | TED.com