TEDSalon NY2014
Naomi Oreskes: Why we should trust scientists
Naomi Oreskes: Waarom we wetenschappers moeten vertrouwen
Filmed:
Readability: 4.7
1,316,791 views
Veel van de grootste problemen in de wereld vereisen dat wetenschappers vragen stellen - maar waarom zouden we geloven wat ze zeggen? Wetenschapshistorica Naomi Oreskes denkt diep na over ons geloof in de wetenschap. Ze haalt drie problemen aan over onze houding ten opzichte van wetenschappelijk onderzoek - en geeft haar eigen motivering waarom moeten we de wetenschap moeten vertrouwen.
Naomi Oreskes - Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial. Full bio
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Every day we face issues like climate change
0
930
3128
Elke dag worden we geconfronteerd
met problemen als klimaatverandering
met problemen als klimaatverandering
00:16
or the safety of vaccines
1
4058
1430
of de veiligheid van vaccins,
00:17
where we have to answer questions whose answers
2
5488
3040
waar we vragen moeten beantwoorden
waarvan de antwoorden
waarvan de antwoorden
00:20
rely heavily on scientific information.
3
8528
3461
sterk afhankelijk zijn
van wetenschappelijke informatie.
van wetenschappelijke informatie.
00:23
Scientists tell us that the world is warming.
4
11989
2881
Wetenschappers vertellen ons
dat de wereld aan het opwarmen is.
dat de wereld aan het opwarmen is.
00:26
Scientists tell us that vaccines are safe.
5
14870
2541
Ook dat vaccins veilig zijn.
00:29
But how do we know if they are right?
6
17411
2054
Maar hoe weten we
of ze gelijk hebben?
of ze gelijk hebben?
00:31
Why should be believe the science?
7
19465
1964
Waarom moeten we de wetenschap geloven?
00:33
The fact is, many of us actually
don't believe the science.
don't believe the science.
8
21429
3469
Feit is dat velen
de wetenschap niet geloven.
de wetenschap niet geloven.
00:36
Public opinion polls consistently show
9
24898
2176
Uit opiniepeilingen blijkt nog steeds
00:39
that significant proportions of the American people
10
27074
3010
dat een groot percentage
van het Amerikaanse volk
van het Amerikaanse volk
00:42
don't believe the climate is
warming due to human activities,
warming due to human activities,
11
30084
3541
niet gelooft dat het klimaat
opwarmt door menselijke activiteiten,
opwarmt door menselijke activiteiten,
00:45
don't think that there is
evolution by natural selection,
evolution by natural selection,
12
33625
2939
niet denkt dat er evolutie is
door natuurlijke selectie,
door natuurlijke selectie,
00:48
and aren't persuaded by the safety of vaccines.
13
36564
3901
en niet overtuigd is
van de veiligheid van vaccins.
van de veiligheid van vaccins.
00:52
So why should we believe the science?
14
40465
3631
Waarom zouden we de wetenschap geloven?
Wetenschappers zien wetenschap
niet graag voorgesteld als een geloof.
niet graag voorgesteld als een geloof.
00:56
Well, scientists don't like talking about
science as a matter of belief.
science as a matter of belief.
15
44096
3611
00:59
In fact, they would contrast science with faith,
16
47707
2587
In feite stellen ze wetenschap
tegenover geloof.
tegenover geloof.
01:02
and they would say belief is the domain of faith.
17
50294
2966
Ze zeggen dat geloof
thuishoort bij (religieus) geloof.
thuishoort bij (religieus) geloof.
01:05
And faith is a separate thing
apart and distinct from science.
apart and distinct from science.
18
53260
3778
En dat geloof is iets anders
dan wetenschap.
dan wetenschap.
01:09
Indeed they would say religion is based on faith
19
57038
3152
Zij vinden dat religie gebaseerd is
op dat soort geloof
op dat soort geloof
01:12
or maybe the calculus of Pascal's wager.
20
60190
3694
of misschien op Pascals gok.
01:15
Blaise Pascal was a 17th-century mathematician
21
63884
2676
Blaise Pascal
was een 17e-eeuwse wiskundige
was een 17e-eeuwse wiskundige
die een wetenschappelijk antwoord
probeerde te geven op de vraag
probeerde te geven op de vraag
01:18
who tried to bring scientific
reasoning to the question of
reasoning to the question of
22
66560
2810
01:21
whether or not he should believe in God,
23
69370
1872
of hij in God moest geloven.
01:23
and his wager went like this:
24
71242
2604
Hij gokte als volgt:
01:25
Well, if God doesn't exist
25
73846
2549
“Als God niet bestaat,
01:28
but I decide to believe in him
26
76395
2025
maar ik besluit om in Hem te geloven,
01:30
nothing much is really lost.
27
78420
1978
is er echt niet veel verloren.
Misschien een paar uur op zondag.”
01:32
Maybe a few hours on Sunday.
28
80398
1613
01:34
(Laughter)
29
82011
993
(Gelach)
01:35
But if he does exist and I don't believe in him,
30
83004
3381
“Maar als Hij bestaat
en ik niet in Hem geloof,
en ik niet in Hem geloof,
01:38
then I'm in deep trouble.
31
86385
2017
dan kom ik zwaar in de problemen.”
01:40
And so Pascal said, we'd better believe in God.
32
88402
3036
En dus zei Pascal dat we maar
beter in God konden geloven.
beter in God konden geloven.
01:43
Or as one of my college professors said,
33
91438
2172
Of zoals een van mijn professoren zei:
01:45
"He clutched for the handrail of faith."
34
93610
2226
"Hij greep de houvast van het geloof."
01:47
He made that leap of faith
35
95836
1936
Hij maakte een geloofssprong
01:49
leaving science and rationalism behind.
36
97772
4524
en liet wetenschap en rationalisme
voor wat ze waren.
voor wat ze waren.
01:54
Now the fact is though, for most of us,
37
102296
2696
Feit is dat voor de meesten van ons
01:56
most scientific claims are a leap of faith.
38
104992
3134
de meeste wetenschappelijke claims
een geloofssprong vragen.
een geloofssprong vragen.
02:00
We can't really judge scientific
claims for ourselves in most cases.
claims for ourselves in most cases.
39
108126
4385
We kunnen wetenschappelijke claims
meestal niet zelf beoordelen.
meestal niet zelf beoordelen.
02:04
And indeed this is actually
true for most scientists as well
true for most scientists as well
40
112511
2840
Dit geldt eigenlijk ook
voor de meeste wetenschappers
voor de meeste wetenschappers
02:07
outside of their own specialties.
41
115351
2330
als het buiten
hun eigen specialisatie valt.
hun eigen specialisatie valt.
02:09
So if you think about it, a geologist can't tell you
42
117681
2520
Als je erover nadenkt,
kan een geoloog je niet vertellen
kan een geoloog je niet vertellen
02:12
whether a vaccine is safe.
43
120201
1750
of een vaccin veilig is.
02:13
Most chemists are not experts in evolutionary theory.
44
121951
3000
De meeste chemici zijn geen experts
in de evolutietheorie.
in de evolutietheorie.
02:16
A physicist cannot tell you,
45
124951
2259
Een natuurkundige kan,
ondanks de beweringen
van een aantal onder hen,
van een aantal onder hen,
02:19
despite the claims of some of them,
46
127210
1443
02:20
whether or not tobacco causes cancer.
47
128653
3354
je niet vertellen
of tabak kanker veroorzaakt.
of tabak kanker veroorzaakt.
02:24
So, if even scientists themselves
48
132007
2450
Als zelfs wetenschappers
02:26
have to make a leap of faith
49
134457
1276
buiten hun eigen gebied
een geloofssprong moeten maken,
een geloofssprong moeten maken,
02:27
outside their own fields,
50
135733
1922
02:29
then why do they accept the
claims of other scientists?
claims of other scientists?
51
137655
3928
waarom accepteren ze dan de beweringen
van andere wetenschappers?
van andere wetenschappers?
02:33
Why do they believe each other's claims?
52
141583
2298
Waarom geloven ze dan elkaars claims?
02:35
And should we believe those claims?
53
143881
3290
Waarom zouden wij
die claims moeten geloven?
die claims moeten geloven?
02:39
So what I'd like to argue is yes, we should,
54
147171
2776
Ik wil ervoor pleiten dat we dat moeten,
02:41
but not for the reason that most of us think.
55
149947
2883
maar niet om de reden
waar de meesten aan denken.
waar de meesten aan denken.
02:44
Most of us were taught in school
that the reason we should
that the reason we should
56
152830
2330
We hebben op school geleerd
dat we in de wetenschap moeten geloven
omwille van de wetenschappelijke methode.
omwille van de wetenschappelijke methode.
02:47
believe in science is because of the scientific method.
57
155160
3412
02:50
We were taught that scientists follow a method
58
158572
2916
We hebben geleerd
dat wetenschappers een methode volgen
dat wetenschappers een methode volgen
02:53
and that this method guarantees
59
161488
2356
en dat deze methode
de waarheid van hun beweringen garandeert.
02:55
the truth of their claims.
60
163844
1996
02:57
The method that most of us were taught in school,
61
165840
3420
De methode die de meesten van ons
op school geleerd hebben,
op school geleerd hebben,
kunnen we de handboekmethode noemen.
03:01
we can call it the textbook method,
62
169260
1576
03:02
is the hypothetical deductive method.
63
170836
2784
Het is de hypothetisch-deductieve methode.
03:05
According to the standard
model, the textbook model,
model, the textbook model,
64
173620
3094
Volgens het standaardmodel,
het handboekmodel,
het handboekmodel,
03:08
scientists develop hypotheses, they deduce
65
176714
2957
ontwikkelen wetenschappers hypothesen,
03:11
the consequences of those hypotheses,
66
179671
2460
leiden ze de gevolgen
van deze hypothesen af,
van deze hypothesen af,
03:14
and then they go out into the world and they say,
67
182131
1710
proberen ze ze uit in de praktijk
en zeggen:
en zeggen:
03:15
"Okay, well are those consequences true?"
68
183841
2374
"Komt mijn voorspelling uit?
03:18
Can we observe them taking
place in the natural world?
place in the natural world?
69
186215
3333
Kunnen we het zien gebeuren
in de natuurlijke wereld?”
in de natuurlijke wereld?”
03:21
And if they are true, then the scientists say,
70
189548
2600
Als ze waar zijn,
zeggen de wetenschappers:
zeggen de wetenschappers:
03:24
"Great, we know the hypothesis is correct."
71
192148
2856
"Geweldig, we weten
dat de hypothese juist is."
dat de hypothese juist is."
In de geschiedenis van de wetenschap
vind je veel beroemde voorbeelden
vind je veel beroemde voorbeelden
03:27
So there are many famous examples in the history
72
195004
2179
03:29
of science of scientists doing exactly this.
73
197183
2879
waarbij wetenschappers precies dit doen.
03:32
One of the most famous examples
74
200062
2058
Een van de bekendste voorbeelden
03:34
comes from the work of Albert Einstein.
75
202120
2213
komt uit het werk van Albert Einstein.
Toen Einstein de
algemene relativiteitstheorie ontwikkelde,
algemene relativiteitstheorie ontwikkelde,
03:36
When Einstein developed the
theory of general relativity,
theory of general relativity,
76
204333
2522
03:38
one of the consequences of his theory
77
206855
2316
was een van de gevolgen van zijn theorie
03:41
was that space-time wasn't just an empty void
78
209171
2839
dat de ruimte-tijd
niet zomaar lege ruimte was
niet zomaar lege ruimte was
03:44
but that it actually had a fabric.
79
212010
1909
maar dat ze gestructureerd was.
En dat die structuur vervormd werd
03:45
And that that fabric was bent
80
213919
1601
03:47
in the presence of massive objects like the sun.
81
215520
3380
door massieve objecten zoals de zon.
03:50
So if this theory were true then it meant that light
82
218900
2749
Als zijn theorie waar was,
dan betekende dat het licht
dan betekende dat het licht
03:53
as it passed the sun
83
221649
1528
afgebogen zou worden
03:55
should actually be bent around it.
84
223177
2168
als het langs de zon passeerde.
03:57
That was a pretty startling prediction
85
225345
2400
Dat was een vrij verrassende voorspelling
en het duurde een paar jaar
en het duurde een paar jaar
03:59
and it took a few years before scientists
86
227745
1988
voordat wetenschappers
in staat waren om ze te testen.
in staat waren om ze te testen.
04:01
were able to test it
87
229733
1278
04:03
but they did test it in 1919,
88
231011
2510
Dat gebeurde in 1919
en ze bleek nog waar te zijn ook.
en ze bleek nog waar te zijn ook.
04:05
and lo and behold it turned out to be true.
89
233521
2450
Sterrenlicht buigt af
als het langs de zon passeert.
als het langs de zon passeert.
04:07
Starlight actually does bend
as it travels around the sun.
as it travels around the sun.
90
235971
3158
04:11
This was a huge confirmation of the theory.
91
239129
2494
Dat was een enorme bevestiging
van de theorie.
van de theorie.
Het werd beschouwd
als bewijs van de waarheid
als bewijs van de waarheid
04:13
It was considered proof of the truth
92
241623
1805
04:15
of this radical new idea,
93
243428
1312
van dit radicaal nieuwe idee.
04:16
and it was written up in many newspapers
94
244740
1852
Het werd in vele kranten
over de hele wereld vermeld.
over de hele wereld vermeld.
04:18
around the globe.
95
246592
2538
Soms wordt deze theorie
het deductief-nomologische model genoemd.
het deductief-nomologische model genoemd.
04:21
Now, sometimes this theory or this model
96
249130
2350
04:23
is referred to as the deductive-nomological model,
97
251480
3434
Academici zeggen de dingen
nu eenmaal graag een beetje moeilijk.
nu eenmaal graag een beetje moeilijk.
04:26
mainly because academics like
to make things complicated.
to make things complicated.
98
254914
3384
04:30
But also because in the ideal case, it's about laws.
99
258298
5261
Maar het gaat in het ideale geval
ook over wetten gaat.
ook over wetten gaat.
Nomologisch wil zeggen
dat het met wetten te maken heeft.
dat het met wetten te maken heeft.
04:35
So nomological means having to do with laws.
100
263559
2502
04:38
And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea:
101
266061
3424
In het ideale geval is de hypothese
niet alleen zomaar een idee,
niet alleen zomaar een idee,
04:41
ideally, it is a law of nature.
102
269485
2326
in het ideale geval
is het een natuurwet.
is het een natuurwet.
04:43
Why does it matter that it is a law of nature?
103
271811
2287
Waarom is dat belangrijk?
04:46
Because if it is a law, it can't be broken.
104
274098
2728
Als het een wet is,
kan ze niet worden gebroken.
kan ze niet worden gebroken.
04:48
If it's a law then it will always be true
105
276826
2108
Als het een wet is,
moet ze altijd waar zijn,
moet ze altijd waar zijn,
04:50
in all times and all places
106
278934
1244
altijd en overal,
maakt niet uit wat de omstandigheden zijn.
maakt niet uit wat de omstandigheden zijn.
04:52
no matter what the circumstances are.
107
280178
2206
04:54
And all of you know of at least
one example of a famous law:
one example of a famous law:
108
282384
3229
Jullie kennen allen ten minste
één voorbeeld van zo’n wet:
één voorbeeld van zo’n wet:
04:57
Einstein's famous equation, E=MC2,
109
285613
3755
Einsteins beroemde formule:
E = m.c2,
E = m.c2,
05:01
which tells us what the relationship is
110
289368
1800
die ons vertelt wat de relatie is
05:03
between energy and mass.
111
291168
2193
tussen energie en massa.
05:05
And that relationship is true no matter what.
112
293361
4000
Die relatie geldt altijd en overal.
05:09
Now, it turns out, though, that there
are several problems with this model.
are several problems with this model.
113
297361
3649
Nu blijkt echter dat er verschillende
problemen zijn met dit model.
problemen zijn met dit model.
05:13
The main problem is that it's wrong.
114
301010
3635
Het grootste probleem is
dat het verkeerd is.
dat het verkeerd is.
05:16
It's just not true. (Laughter)
115
304645
3502
Het is gewoon niet waar.
(Gelach)
(Gelach)
05:20
And I'm going to talk about
three reasons why it's wrong.
three reasons why it's wrong.
116
308147
2723
Ik haal drie redenen aan
waarom het verkeerd is.
waarom het verkeerd is.
05:22
So the first reason is a logical reason.
117
310870
2679
De eerste reden is een logische reden.
05:25
It's the problem of the fallacy
of affirming the consequent.
of affirming the consequent.
118
313549
3516
Het is het probleem van de drogreden
‘bevestiging door de consequentie’.
‘bevestiging door de consequentie’.
05:29
So that's another fancy, academic way of saying
119
317065
2826
Dat is weer zo’n leuke,
academische manier om te zeggen
academische manier om te zeggen
05:31
that false theories can make true predictions.
120
319891
2670
dat valse theorieën
juiste voorspellingen kunnen doen.
juiste voorspellingen kunnen doen.
05:34
So just because the prediction comes true
121
322561
1994
Dat een voorspelling uitkomt,
05:36
doesn't actually logically
prove that the theory is correct.
prove that the theory is correct.
122
324555
3222
is nog geen logisch bewijs
dat de theorie klopt.
dat de theorie klopt.
05:39
And I have a good example of that too,
again from the history of science.
again from the history of science.
123
327777
3931
Een goed voorbeeld komt ook weer
uit de geschiedenis van de wetenschap.
uit de geschiedenis van de wetenschap.
05:43
This is a picture of the Ptolemaic universe
124
331708
2695
Dit is een beeld
van het Ptolemeïsche universum
van het Ptolemeïsche universum
05:46
with the Earth at the center of the universe
125
334403
1862
met de aarde in het midden ervan
05:48
and the sun and the planets going around it.
126
336265
2595
terwijl de zon en de planeten
errond draaien.
errond draaien.
Het Ptolemeïsche model
werd vele eeuwen lang
werd vele eeuwen lang
05:50
The Ptolemaic model was believed
127
338860
2030
05:52
by many very smart people for many centuries.
128
340890
3253
door veel heel slimme mensen geloofd.
05:56
Well, why?
129
344143
1736
Waarom?
05:57
Well the answer is because it made
lots of predictions that came true.
lots of predictions that came true.
130
345879
3437
Omdat het veel voorspellingen maakte
die uitkwamen.
die uitkwamen.
Het Ptolemeïsche systeem
liet astronomen toe
liet astronomen toe
06:01
The Ptolemaic system enabled astronomers
131
349316
2016
06:03
to make accurate predictions
of the motions of the planet,
of the motions of the planet,
132
351332
2750
planetenbewegingen nauwkeurig
te voorspellen.
te voorspellen.
06:06
in fact more accurate predictions at first
133
354082
2519
In feite gaf het eerst
meer accurate voorspellingen
meer accurate voorspellingen
06:08
than the Copernican theory
which we now would say is true.
which we now would say is true.
134
356601
4324
dan de Copernicaanse theorie
waarvan we nu zeggen dat ze waar is.
waarvan we nu zeggen dat ze waar is.
06:12
So that's one problem with the textbook model.
135
360925
2982
Dat is één probleem van het leerboekmodel.
06:15
A second problem is a practical problem,
136
363907
2396
Een tweede probleem
is een praktisch probleem,
is een praktisch probleem,
06:18
and it's the problem of auxiliary hypotheses.
137
366303
3235
het probleem van hulphypothesen.
06:21
Auxiliary hypotheses are assumptions
138
369538
2829
Hulphypothesen zijn aannames
06:24
that scientists are making
139
372367
1779
die wetenschappers maken
06:26
that they may or may not even
be aware that they're making.
be aware that they're making.
140
374146
3043
terwijl ze er zich soms niet
bewust van zijn dat ze ze maken.
bewust van zijn dat ze ze maken.
06:29
So an important example of this
141
377189
2661
Een belangrijk voorbeeld hiervan
06:31
comes from the Copernican model,
142
379850
2095
komt van het Copernicaanse model,
06:33
which ultimately replaced the Ptolemaic system.
143
381945
3192
dat uiteindelijk
het Ptolemeïsche systeem verving.
het Ptolemeïsche systeem verving.
06:37
So when Nicolaus Copernicus said,
144
385137
2040
Toen Nicolaus Copernicus zei
dat de Aarde niet
het centrum van het universum was,
het centrum van het universum was,
06:39
actually the Earth is not the center of the universe,
145
387177
2650
maar dat de zon het centrum was
van het zonnestelsel
van het zonnestelsel
06:41
the sun is the center of the solar system,
146
389827
1918
06:43
the Earth moves around the sun.
147
391745
1382
en de Aarde om de zon bewoog,
06:45
Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true
148
393127
3728
zeiden wetenschappers:
“Oké, Nicolaus, als dat waar is
“Oké, Nicolaus, als dat waar is
moeten we in staat zijn om de beweging
06:48
we ought to be able to detect the motion
149
396855
1764
06:50
of the Earth around the sun.
150
398619
1958
van de aarde rond de zon te detecteren.”
06:52
And so this slide here illustrates a concept
151
400577
2056
Deze dia hier illustreert
het concept 'stellaire parallax'.
het concept 'stellaire parallax'.
06:54
known as stellar parallax.
152
402633
1808
06:56
And astronomers said, if the Earth is moving
153
404441
3822
Astronomen zeiden dat als de Aarde beweegt
07:00
and we look at a prominent star, let's say, Sirius --
154
408263
3200
en we naar een opvallende ster kijken,
laten we zeggen, Sirius -
laten we zeggen, Sirius -
07:03
well I know I'm in Manhattan
so you guys can't see the stars,
so you guys can't see the stars,
155
411463
2414
ik weet wel dat jullie in Manhattan
geen sterren kunnen zien,
geen sterren kunnen zien,
07:05
but imagine you're out in the country,
imagine you chose that rural life —
imagine you chose that rural life —
156
413877
3731
maar stel je voor
dat je op de buiten bent -
dat je op de buiten bent -
07:09
and we look at a star in December, we see that star
157
417608
2867
en we kijken naar een ster in december,
dan zien we die ster
dan zien we die ster
07:12
against the backdrop of distant stars.
158
420475
2765
tegen een achtergrond
van verder afgelegen sterren.
van verder afgelegen sterren.
07:15
If we now make the same observation six months later
159
423240
2954
Als we nu zes maanden later
dezelfde observatie maken,
dezelfde observatie maken,
07:18
when the Earth has moved to this position in June,
160
426194
3812
als de aarde in juni
naar deze positie is verplaatst,
naar deze positie is verplaatst,
07:22
we look at that same star and we
see it against a different backdrop.
see it against a different backdrop.
161
430006
4099
dan zien we dezelfde ster
tegen een andere achtergrond.
tegen een andere achtergrond.
07:26
That difference, that angular
difference, is the stellar parallax.
difference, is the stellar parallax.
162
434105
4182
Dat hoekverschil
noemen we de stellaire parallax.
noemen we de stellaire parallax.
07:30
So this is a prediction that the Copernican model makes.
163
438287
2863
Dit is een voorspelling
van het Copernicaanse model.
van het Copernicaanse model.
07:33
Astronomers looked for the stellar parallax
164
441150
2561
Astronomen zochten
naar die stellaire parallax
naar die stellaire parallax
07:35
and they found nothing, nothing at all.
165
443711
4982
en ze vonden niets, helemaal niets.
07:40
And many people argued that this proved
that the Copernican model was false.
that the Copernican model was false.
166
448693
3866
En veel mensen betoogden dat dit bewees
dat het Copernicaanse model vals was.
dat het Copernicaanse model vals was.
07:44
So what happened?
167
452559
1488
Wat was het geval?
07:46
Well, in hindsight we can say
that astronomers were making
that astronomers were making
168
454047
2683
Achteraf gezien kunnen we zeggen
dat de astronomen
dat de astronomen
07:48
two auxiliary hypotheses, both of which
169
456730
2547
twee hulphypothesen maakten,
07:51
we would now say were incorrect.
170
459277
2663
beide incorrect zoals we nu weten.
07:53
The first was an assumption
about the size of the Earth's orbit.
about the size of the Earth's orbit.
171
461940
3635
De eerste was een aanname
over de grootte van de aardbaan.
over de grootte van de aardbaan.
07:57
Astronomers were assuming
that the Earth's orbit was large
that the Earth's orbit was large
172
465575
3036
Astronomen veronderstelden
dat de baan van de aarde groot was
dat de baan van de aarde groot was
08:00
relative to the distance to the stars.
173
468611
2338
ten opzichte van de afstand
tot de sterren.
tot de sterren.
08:02
Today we would draw the picture more like this,
174
470949
2464
Vandaag zou het beeld er meer zo uitzien,
08:05
this comes from NASA,
175
473413
1347
- dit komt van NASA -
en je ziet de baan van de Aarde
eigenlijk heel klein is.
eigenlijk heel klein is.
08:06
and you see the Earth's orbit is actually quite small.
176
474760
2423
08:09
In fact, it's actually much
smaller even than shown here.
smaller even than shown here.
177
477183
2991
In feite zelfs nog veel
kleiner dan hier getoond.
kleiner dan hier getoond.
08:12
The stellar parallax therefore,
178
480174
1539
De stellaire parallax
08:13
is very small and actually very hard to detect.
179
481713
3584
is dus zeer klein
en eigenlijk heel moeilijk te detecteren.
en eigenlijk heel moeilijk te detecteren.
08:17
And that leads to the second reason
180
485297
1974
Dat leidt tot de tweede reden
08:19
why the prediction didn't work,
181
487271
1859
waarom de voorspelling niet werkte,
08:21
because scientists were also assuming
182
489130
1915
omdat wetenschappers ook veronderstelden
08:23
that the telescopes they had were sensitive enough
183
491045
3010
dat hun telescopen gevoelig genoeg waren
08:26
to detect the parallax.
184
494055
1900
om de parallax te detecteren.
08:27
And that turned out not to be true.
185
495955
2017
Ook dat bleek niet waar te zijn.
08:29
It wasn't until the 19th century
186
497972
2534
Pas in de 19e eeuw
08:32
that scientists were able to detect
187
500506
1684
konden wetenschappers
08:34
the stellar parallax.
188
502190
1536
de stellaire parallax aantonen.
08:35
So, there's a third problem as well.
189
503726
2646
Er is nog een derde probleem.
08:38
The third problem is simply a factual problem,
190
506372
2778
Het derde probleem is gewoon het feit
08:41
that a lot of science doesn't fit the textbook model.
191
509150
2816
dat veel van de wetenschap
niet past in het leerboekmodel.
niet past in het leerboekmodel.
08:43
A lot of science isn't deductive at all,
192
511966
2273
Veel wetenschap is helemaal
niet deductief, maar inductief.
niet deductief, maar inductief.
08:46
it's actually inductive.
193
514239
1768
We bedoelen dat wetenschappers niet per se
08:48
And by that we mean that scientists don't necessarily
194
516007
2516
08:50
start with theories and hypotheses,
195
518523
2231
beginnen met theorieën en hypothesen.
08:52
often they just start with observations
196
520754
1869
Vaak beginnen ze gewoon met waarnemen
08:54
of stuff going on in the world.
197
522623
2409
van wat er gebeurt in de wereld.
08:57
And the most famous example
of that is one of the most
of that is one of the most
198
525032
2570
Het bekendste voorbeeld daarvan
is wel Charles Darwin,
is wel Charles Darwin,
08:59
famous scientists who ever lived, Charles Darwin.
199
527602
3065
een van de beroemdste wetenschappers ooit.
09:02
When Darwin went out as a young
man on the voyage of the Beagle,
man on the voyage of the Beagle,
200
530667
3162
Toen Darwin als jonge man
op reis ging met de Beagle,
op reis ging met de Beagle,
09:05
he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory.
201
533829
3612
had hij geen hypothese, geen theorie.
09:09
He just knew that he wanted
to have a career as a scientist
to have a career as a scientist
202
537441
3066
Hij wist alleen dat hij
een carrière als wetenschapper wilde
een carrière als wetenschapper wilde
09:12
and he started to collect data.
203
540507
2012
en begon gegevens te verzamelen.
09:14
Mainly he knew that he hated medicine
204
542519
2730
Hij wist vooral
dat hij geneeskunde haatte.
dat hij geneeskunde haatte.
09:17
because the sight of blood made him sick so
205
545249
1818
Hij kon niet tegen bloed
09:19
he had to have an alternative career path.
206
547067
2268
en wilde een alternatieve carrière.
09:21
So he started collecting data.
207
549335
2134
Hij begon met verzamelen van gegevens.
09:23
And he collected many things,
including his famous finches.
including his famous finches.
208
551469
3166
Hij verzamelde van alles,
waaronder ook zijn beroemde vinken.
waaronder ook zijn beroemde vinken.
09:26
When he collected these finches,
he threw them in a bag
he threw them in a bag
209
554635
2210
Toen hij deze vinken verzamelde,
gooide hij ze in een zak
gooide hij ze in een zak
09:28
and he had no idea what they meant.
210
556845
2340
zonder enig idee van hun betekenis.
09:31
Many years later back in London,
211
559185
2287
Vele jaren later terug in Londen
09:33
Darwin looked at his data again and began
212
561472
2233
bekeek Darwin zijn gegevens opnieuw
09:35
to develop an explanation,
213
563705
2448
en begon er een uitleg
voor te ontwikkelen.
voor te ontwikkelen.
09:38
and that explanation was the
theory of natural selection.
theory of natural selection.
214
566153
3298
Die uitleg was de
theorie van natuurlijke selectie.
theorie van natuurlijke selectie.
09:41
Besides inductive science,
215
569451
2059
Naast inductieve wetenschap,
09:43
scientists also often participate in modeling.
216
571510
2936
maken wetenschappers ook vaak modellen.
09:46
One of the things scientists want to do in life
217
574446
2336
Wat ze in de eerste plaats willen,
09:48
is to explain the causes of things.
218
576782
2268
is de oorzaken van dingen verklaren.
09:51
And how do we do that?
219
579050
1518
Hoe doen ze dat?
09:52
Well, one way you can do it is to build a model
220
580568
2252
Een manier is een model bouwen
09:54
that tests an idea.
221
582820
1742
om een idee uit te testen.
09:56
So this is a picture of Henry Cadell,
222
584562
1931
Dit is Henry Cadell,
09:58
who was a Scottish geologist in the 19th century.
223
586493
2866
een Schotse geoloog uit de 19e eeuw.
10:01
You can tell he's Scottish because he's wearing
224
589359
1433
Je kunt aan zijn deerstalkermuts
en laarzen zien dat hij een Schot is.
en laarzen zien dat hij een Schot is.
10:02
a deerstalker cap and Wellington boots.
225
590792
2388
10:05
(Laughter)
226
593180
2154
(Gelach)
10:07
And Cadell wanted to answer the question,
227
595334
1566
Cadell wilde weten
10:08
how are mountains formed?
228
596900
1768
hoe bergen worden gevormd.
10:10
And one of the things he had observed
229
598668
1516
Hij had opgemerkt
10:12
is that if you look at mountains
like the Appalachians,
like the Appalachians,
230
600184
2574
dat als je naar bergen
zoals de Appalachen kijkt,
zoals de Appalachen kijkt,
10:14
you often find that the rocks in them
231
602758
1633
je vaak ziet dat de rotsen erin
10:16
are folded,
232
604391
1469
op een bepaalde manier
opgevouwen lijken.
opgevouwen lijken.
10:17
and they're folded in a particular way,
233
605860
1646
10:19
which suggested to him
234
607506
1444
Dit gaf hem het idee
10:20
that they were actually being
compressed from the side.
compressed from the side.
235
608950
2949
dat ze vanaf de zijkant
samengedrukt waren.
samengedrukt waren.
10:23
And this idea would later play a major role
236
611899
2088
Dit idee zou later
een belangrijke rol spelen
een belangrijke rol spelen
10:25
in discussions of continental drift.
237
613987
2423
bij discussies over continentale drift.
10:28
So he built this model, this crazy contraption
238
616410
2506
Hij bouwde dit model,
dit gekke ding met hendels en hout.
dit gekke ding met hendels en hout.
10:30
with levers and wood, and here's his wheelbarrow,
239
618916
2152
Hier zie je zijn kruiwagen,
emmers en grote voorhamer.
emmers en grote voorhamer.
10:33
buckets, a big sledgehammer.
240
621068
2442
10:35
I don't know why he's got the Wellington boots.
241
623510
1898
Geen idee
waarom hij laarzen aanheeft.
waarom hij laarzen aanheeft.
10:37
Maybe it's going to rain.
242
625408
1577
Misschien regende het.
10:38
And he created this physical model in order
243
626985
3085
Met dit fysische model
kon hij aantonen
kon hij aantonen
10:42
to demonstrate that you could, in fact, create
244
630070
3965
dat je in rotsen,
of zoals hier in modder,
of zoals hier in modder,
10:46
patterns in rocks, or at least, in this case, in mud,
245
634035
2674
10:48
that looked a lot like mountains
246
636709
2226
patronen kon maken
die veel leken op bergen
die veel leken op bergen
10:50
if you compressed them from the side.
247
638935
1842
als je het van opzij samendrukte.
10:52
So it was an argument about
the cause of mountains.
the cause of mountains.
248
640777
3628
Het was een argument over
de oorzaak van bergen.
de oorzaak van bergen.
Tegenwoordig werken de meeste
wetenschappers liever binnenshuis,
wetenschappers liever binnenshuis,
10:56
Nowadays, most scientists prefer to work inside,
249
644405
3048
10:59
so they don't build physical models so much
250
647453
2427
ze bouwen niet zo vaak meer
fysische modellen.
fysische modellen.
11:01
as to make computer simulations.
251
649880
2361
Ze doen het met computersimulaties.
11:04
But a computer simulation is a kind of a model.
252
652241
2839
Maar ook een computersimulatie
is een soort model.
is een soort model.
11:07
It's a model that's made with mathematics,
253
655080
1863
Het is een wiskundig model,
11:08
and like the physical models of the 19th century,
254
656943
3233
en net als de fysische modellen
van de 19e eeuw,
van de 19e eeuw,
11:12
it's very important for thinking about causes.
255
660176
3778
is het erg belangrijk
voor het denken over oorzaken.
voor het denken over oorzaken.
Een van de grote vragen
gaat over de klimaatverandering.
gaat over de klimaatverandering.
11:15
So one of the big questions
to do with climate change,
to do with climate change,
256
663954
2615
11:18
we have tremendous amounts of evidence
257
666569
1803
We hebben enorme hoeveelheden bewijs
11:20
that the Earth is warming up.
258
668372
1880
dat de aarde aan het opwarmen is.
11:22
This slide here, the black line shows
259
670252
2464
Op deze dia hier toont de zwarte lijn
11:24
the measurements that scientists have taken
260
672716
2120
de metingen van de laatste 150 jaar
11:26
for the last 150 years
261
674836
1963
waaruit blijkt dat de temperatuur
van de aarde gestaag is toegenomen.
van de aarde gestaag is toegenomen.
11:28
showing that the Earth's temperature
262
676799
1410
11:30
has steadily increased,
263
678209
1634
11:31
and you can see in particular
that in the last 50 years
that in the last 50 years
264
679843
2846
Je kunt zien dat we in het bijzonder
in de laatste 50 jaar
in de laatste 50 jaar
11:34
there's been this dramatic increase
265
682689
1764
een dramatische toename hadden
11:36
of nearly one degree centigrade,
266
684453
2340
van bijna 1 graad Celsius,
11:38
or almost two degrees Fahrenheit.
267
686793
2375
of bijna 2 graden Fahrenheit.
11:41
So what, though, is driving that change?
268
689168
2437
Wat veroorzaakt deze verandering?
11:43
How can we know what's causing
269
691605
2335
Hoe achterhalen we de oorzaak
11:45
the observed warming?
270
693940
1516
van de waargenomen opwarming?
11:47
Well, scientists can model it
271
695456
1714
Wetenschappers kunnen het modelleren
met een computersimulatie.
met een computersimulatie.
11:49
using a computer simulation.
272
697170
2368
11:51
So this diagram illustrates a computer simulation
273
699538
2792
Dit diagram illustreert
een computersimulatie
een computersimulatie
die rekening hield
met de verschillende factoren
met de verschillende factoren
11:54
that has looked at all the different factors
274
702330
2121
11:56
that we know can influence the Earth's climate,
275
704451
2605
waarvan we weten dat ze
het klimaat op aarde beïnvloeden,
het klimaat op aarde beïnvloeden,
11:59
so sulfate particles from air pollution,
276
707056
2752
zoals sulfaatdeeltjes
van luchtvervuiling,
van luchtvervuiling,
12:01
volcanic dust from volcanic eruptions,
277
709808
2970
vulkanisch stof
van vulkanische uitbarstingen,
van vulkanische uitbarstingen,
12:04
changes in solar radiation,
278
712778
2234
veranderingen in zonnestraling,
12:07
and, of course, greenhouse gases.
279
715012
2378
en, natuurlijk, broeikasgassen.
12:09
And they asked the question,
280
717390
1818
Ze stelden de vraag,
12:11
what set of variables put into a model
281
719208
3696
welke set van variabelen in een model
12:14
will reproduce what we actually see in real life?
282
722904
2976
reproduceert wat we in het echt zien.
12:17
So here is the real life in black.
283
725880
2020
De zwarte lijn geeft de metingen weer.
12:19
Here's the model in this light gray,
284
727900
2280
De lichtgrijze is het model.
12:22
and the answer is
285
730180
1560
En het model dat alles omvat,
12:23
a model that includes, it's the answer E on that SAT,
286
731740
4387
is antwoord E op de toets,
'alle antwoorden zijn juist'.
'alle antwoorden zijn juist'.
12:28
all of the above.
287
736127
2141
de enige manier waarop je
12:30
The only way you can reproduce
288
738268
1506
de waargenomen temperatuurmetingen
kan reproduceren
kan reproduceren
12:31
the observed temperature measurements
289
739774
1828
12:33
is with all of these things put together,
290
741602
1978
is door al deze dingen te combineren,
12:35
including greenhouse gases,
291
743580
2139
met inbegrip van de broeikasgassen.
12:37
and in particular you can see that the increase
292
745719
2551
Merk in het bijzonder op dat de stijging
12:40
in greenhouse gases tracks
293
748270
1884
van de broeikasgassen
12:42
this very dramatic increase in temperature
294
750154
2206
die zeer dramatische temperatuurstijging
12:44
over the last 50 years.
295
752360
1480
in de afgelopen 50 jaar volgt.
12:45
And so this is why climate scientists say
296
753840
2434
Dit is de reden
waarom klimaatwetenschappers zeggen
waarom klimaatwetenschappers zeggen
12:48
it's not just that we know that
climate change is happening,
climate change is happening,
297
756274
3108
dat we niet alleen weten dat
klimaatverandering een feit is,
klimaatverandering een feit is,
12:51
we know that greenhouse gases are a major part
298
759382
2768
maar ook dat broeikasgassen
daar een belangrijk aandeel in hebben.
daar een belangrijk aandeel in hebben.
12:54
of the reason why.
299
762150
2730
12:56
So now because there all these different things
300
764880
2388
Over al die verschillende dingen
die wetenschappers doen,
die wetenschappers doen,
12:59
that scientists do,
301
767268
1489
13:00
the philosopher Paul Feyerabend famously said,
302
768757
3486
deed de filosoof Paul Feyerabend
zijn bekende uitspraak:
zijn bekende uitspraak:
"Het enige principe in de wetenschap
13:04
"The only principle in science
303
772243
1626
13:05
that doesn't inhibit progress is: anything goes."
304
773869
3979
dat de vooruitgang niet remt,
is 'alles mag'.”
is 'alles mag'.”
13:09
Now this quotation has often
been taken out of context,
been taken out of context,
305
777848
2616
Nu wordt dit citaat vaak
uit zijn verband gerukt.
uit zijn verband gerukt.
13:12
because Feyerabend was not actually saying
306
780464
2118
Feyerabend bedoelde niet
13:14
that in science anything goes.
307
782582
1950
dat in de wetenschap alles kan.
13:16
What he was saying was,
308
784532
1344
Hier komt dan ook het volledige citaat,
13:17
actually the full quotation is,
309
785876
2024
13:19
"If you press me to say
310
787900
2090
"Als u me prest om te zeggen
13:21
what is the method of science,
311
789990
1646
wat de methode van de wetenschap is,
13:23
I would have to say: anything goes."
312
791636
3629
moet ik zeggen: alles mag.”
13:27
What he was trying to say
313
795265
1078
Wat hij wilde zeggen,
13:28
is that scientists do a lot of different things.
314
796343
2567
is dat wetenschappers
veel verschillende dingen doen.
veel verschillende dingen doen.
13:30
Scientists are creative.
315
798910
2308
Wetenschappers zijn creatief.
13:33
But then this pushes the question back:
316
801218
2110
Maar dan kaatst deze vraag de bal terug:
13:35
If scientists don't use a single method,
317
803328
3471
“Als wetenschappers
geen bepaalde methode gebruiken,
geen bepaalde methode gebruiken,
13:38
then how do they decide
318
806799
1899
hoe beslissen ze dan
13:40
what's right and what's wrong?
319
808698
1458
wat juist is en wat fout?”
13:42
And who judges?
320
810156
1894
En wie beoordeelt dat?
13:44
And the answer is, scientists judge,
321
812050
2080
Het antwoord is: wetenschappers,
13:46
and they judge by judging evidence.
322
814130
2883
en zij oordelen door
naar het bewijsmateriaal te kijken.
naar het bewijsmateriaal te kijken.
13:49
Scientists collect evidence in many different ways,
323
817013
3409
Wetenschappers verzamelen
op allerlei manieren bewijsmateriaal,
op allerlei manieren bewijsmateriaal,
13:52
but however they collect it,
324
820422
1622
maar hoe ze het ook verzamelen,
13:54
they have to subject it to scrutiny.
325
822044
2577
het moet aan controle
worden onderworpen.
worden onderworpen.
13:56
And this led the sociologist Robert Merton
326
824621
2560
Dit bracht de socioloog
Robert Merton ertoe
Robert Merton ertoe
13:59
to focus on this question of how scientists
327
827181
2180
zich bezig te houden met de vraag
hoe wetenschappers
hoe wetenschappers
14:01
scrutinize data and evidence,
328
829361
1679
gegevens en bewijzen onderzoeken.
14:03
and he said they do it in a way he called
329
831040
2808
Hij zei dat ze het doen
door ‘georganiseerd scepticisme’.
door ‘georganiseerd scepticisme’.
14:05
"organized skepticism."
330
833848
1919
Hij bedoelde
dat het georganiseerd is
dat het georganiseerd is
14:07
And by that he meant it's organized
331
835767
1884
14:09
because they do it collectively,
332
837651
1478
omdat ze het collectief doen ,
14:11
they do it as a group,
333
839129
1629
ze doen het als groep,
14:12
and skepticism, because they do it from a position
334
840758
2816
en scepticisme, omdat ze het doen
vanuit een positie van wantrouwen.
14:15
of distrust.
335
843574
1454
14:17
That is to say, the burden of proof
336
845028
1962
Dat wil zeggen, de bewijslast
14:18
is on the person with a novel claim.
337
846990
2481
ligt bij de persoon met een nieuwe claim.
14:21
And in this sense, science
is intrinsically conservative.
is intrinsically conservative.
338
849471
3143
In deze zin is wetenschap
intrinsiek conservatief.
intrinsiek conservatief.
14:24
It's quite hard to persuade the scientific community
339
852614
2572
De wetenschappelijke gemeenschap
zal niet vlug zeggen
zal niet vlug zeggen
14:27
to say, "Yes, we know something, this is true."
340
855186
3711
"Ja, we weten iets, het is waar."
14:30
So despite the popularity of the concept
341
858897
2496
Ondanks de populariteit van het concept
van paradigma-verschuivingen,
van paradigma-verschuivingen,
14:33
of paradigm shifts,
342
861393
1597
zien we dat echt grote veranderingen
in het wetenschappelijk denken
in het wetenschappelijk denken
14:34
what we find is that actually,
343
862990
1284
14:36
really major changes in scientific thinking
344
864274
2785
14:39
are relatively rare in the history of science.
345
867059
3720
relatief zeldzaam zijn
in de geschiedenis van de wetenschap.
in de geschiedenis van de wetenschap.
14:42
So finally that brings us to one more idea:
346
870779
3563
Dat brengt ons bij nog een idee:
14:46
If scientists judge evidence collectively,
347
874342
3708
doordat wetenschappers bewijs
collectief beoordelen,
collectief beoordelen,
14:50
this has led historians to focus on the question
348
878050
2562
zijn historici zich gaan bezighouden
14:52
of consensus,
349
880612
1419
met de vraag van consensus.
14:54
and to say that at the end of the day,
350
882031
1895
Uiteindelijk is wetenschap,
wetenschappelijke kennis,
wetenschappelijke kennis,
14:55
what science is,
351
883926
1934
14:57
what scientific knowledge is,
352
885860
1670
de consensus
van wetenschappelijke deskundigen
van wetenschappelijke deskundigen
14:59
is the consensus of the scientific experts
353
887530
3379
die door dit proces van
georganiseerde, collectieve controle,
georganiseerde, collectieve controle,
15:02
who through this process of organized scrutiny,
354
890909
2154
15:05
collective scrutiny,
355
893063
2305
het bewijsmateriaal hebben beoordeeld
15:07
have judged the evidence
356
895368
1242
15:08
and come to a conclusion about it,
357
896610
2797
en tot een conclusie komen:
ofwel ja, ofwel nee.
ofwel ja, ofwel nee.
15:11
either yea or nay.
358
899407
2477
Dus kunnen we
aan wetenschappelijke kennis denken
aan wetenschappelijke kennis denken
15:13
So we can think of scientific knowledge
359
901884
1724
15:15
as a consensus of experts.
360
903608
2052
als aan een consensus van deskundigen.
15:17
We can also think of science as being
361
905660
1772
We kunnen de wetenschap
ook zien als een soort jury,
ook zien als een soort jury,
15:19
a kind of a jury,
362
907432
1578
15:21
except it's a very special kind of jury.
363
909010
2514
maar dan een heel speciaal soort jury.
15:23
It's not a jury of your peers,
364
911524
2104
Het is geen jury van collega's,
15:25
it's a jury of geeks.
365
913628
1896
maar een jury van geeks.
15:27
It's a jury of men and women with Ph.D.s,
366
915524
3634
Het is een jury van mannen en vrouwen
met een doctorstitel,
met een doctorstitel,
15:31
and unlike a conventional jury,
367
919158
2442
en in tegenstelling
tot een conventionele jury,
tot een conventionele jury,
15:33
which has only two choices,
368
921600
1690
die slechts twee keuzes heeft,
15:35
guilty or not guilty,
369
923290
2685
schuldig of niet schuldig,
15:37
the scientific jury actually has a number of choices.
370
925975
3401
heeft de wetenschappelijke jury
in feite meerdere keuzes.
in feite meerdere keuzes.
15:41
Scientists can say yes, something's true.
371
929376
2784
Wetenschappers kunnen zeggen:
“Ja, iets is waar.”
“Ja, iets is waar.”
15:44
Scientists can say no, it's false.
372
932160
2580
Wetenschappers kunnen zeggen:
“Nee, het klopt niet.”
“Nee, het klopt niet.”
15:46
Or, they can say, well it might be true
373
934740
2540
Of : “Goed, het kan waar zijn,
maar we moeten er nog wat aan werken
maar we moeten er nog wat aan werken
15:49
but we need to work more
and collect more evidence.
and collect more evidence.
374
937280
3044
en meer bewijsmateriaal verzamelen.”
15:52
Or, they can say it might be true,
375
940324
1616
Ofwel:
“Het zou waar kunnen zijn,
“Het zou waar kunnen zijn,
15:53
but we don't know how to answer the question
376
941940
1700
maar we zijn er nog niet uit,
15:55
and we're going to put it aside
377
943640
1310
houden het even in beraad
en komen er later misschien op terug.”
en komen er later misschien op terug.”
15:56
and maybe we'll come back to it later.
378
944950
2923
15:59
That's what scientists call "intractable."
379
947873
4002
Dat is wat wetenschappers
'onbehandelbaar’ noemen.
'onbehandelbaar’ noemen.
16:03
But this leads us to one final problem:
380
951875
2606
Maar dit leidt ons
naar een laatste probleem:
naar een laatste probleem:
16:06
If science is what scientists say it is,
381
954481
2938
Als wetenschap is
wat wetenschappers zeggen dat het is,
wat wetenschappers zeggen dat het is,
16:09
then isn't that just an appeal to authority?
382
957419
2541
gebruiken ze dan niet gewoon
een gezagsargument?
een gezagsargument?
16:11
And weren't we all taught in school
383
959960
1062
En leerden we niet op school
16:13
that the appeal to authority is a logical fallacy?
384
961022
3227
dat het gezagsargument
een logische denkfout is?
een logische denkfout is?
16:16
Well, here's the paradox of modern science,
385
964249
3032
Hier heb je de paradox
van de moderne wetenschap,
van de moderne wetenschap,
de paradox van de conclusie
waartoe historici,
waartoe historici,
16:19
the paradox of the conclusion I think historians
386
967281
2272
16:21
and philosophers and sociologists have come to,
387
969553
2601
filosofen en sociologen
zijn gekomen, om te zeggen
zijn gekomen, om te zeggen
16:24
that actually science is the appeal to authority,
388
972154
3501
dat wetenschap wel
beroep doet op autoriteit,
beroep doet op autoriteit,
16:27
but it's not the authority of the individual,
389
975655
3776
maar niet op het gezag van het individu,
16:31
no matter how smart that individual is,
390
979431
2399
hoe slim die persoon dan ook mag zijn,
16:33
like Plato or Socrates or Einstein.
391
981830
3865
zoals een Plato, Socrates of Einstein.
16:37
It's the authority of the collective community.
392
985695
3114
Het is het gezag
van de collectieve gemeenschap.
van de collectieve gemeenschap.
16:40
You can think of it is a kind of wisdom of the crowd,
393
988809
2986
Je kan eraan denken
als een soort wijsheid van de menigte,
als een soort wijsheid van de menigte,
16:43
but a very special kind of crowd.
394
991795
4126
maar een zeer speciaal soort menigte.
16:47
Science does appeal to authority,
395
995921
1890
Wetenschap doet beroep op autoriteit,
16:49
but it's not based on any individual,
396
997811
2050
maar niet gebaseerd op één individu,
16:51
no matter how smart that individual may be.
397
999861
2586
maakt niet uit
hoe slim die persoon kan zijn.
hoe slim die persoon kan zijn.
Het is gebaseerd
op de collectieve wijsheid,
op de collectieve wijsheid,
16:54
It's based on the collective wisdom,
398
1002447
1751
16:56
the collective knowledge, the collective work,
399
1004198
2642
de collectieve kennis,
het collectieve werk,
het collectieve werk,
16:58
of all of the scientists who have worked
400
1006840
1898
van alle wetenschappers
die eraan hebben gewerkt.
die eraan hebben gewerkt.
17:00
on a particular problem.
401
1008738
2717
Wetenschappers hebben een cultuur
van collectief wantrouwen,
van collectief wantrouwen,
17:03
Scientists have a kind of culture of collective distrust,
402
1011455
2796
17:06
this "show me" culture,
403
1014251
2200
een ‘toon het me aan’-cultuur,
hier geïllustreerd
door deze aardige mevrouw
door deze aardige mevrouw
17:08
illustrated by this nice woman here
404
1016451
1950
17:10
showing her colleagues her evidence.
405
1018401
3082
die aan haar collega's
haar bewijsmateriaal toont.
haar bewijsmateriaal toont.
Deze mensen zien er niet
uit als echte wetenschappers.
uit als echte wetenschappers.
17:13
Of course, these people don't
really look like scientists,
really look like scientists,
406
1021483
1857
17:15
because they're much too happy.
407
1023340
1986
Ze staan er veel te tevreden bij.
17:17
(Laughter)
408
1025326
4012
(Gelach)
17:21
Okay, so that brings me to my final point.
409
1029338
4322
Oké, dat brengt me bij mijn laatste punt.
17:25
Most of us get up in the morning.
410
1033660
2648
We staan ‘s morgens op
17:28
Most of us trust our cars.
411
1036308
1410
en vertrouwen op onze auto's.
17:29
Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan,
412
1037718
1542
Voor Manhattan
is dit een slechte analogie,
is dit een slechte analogie,
17:31
this is a bad analogy,
413
1039260
1298
17:32
but most Americans who don't live in Manhattan
414
1040558
2824
maar de meeste Amerikanen
die niet in Manhattan wonen,
die niet in Manhattan wonen,
17:35
get up in the morning and get in their cars
415
1043382
1738
springen ‘s morgens in hun auto's
starten ze en hun auto's werken,
17:37
and turn on that ignition, and their cars work,
416
1045120
2529
ze werken zelfs ongelooflijk goed.
17:39
and they work incredibly well.
417
1047649
2001
17:41
The modern automobile hardly ever breaks down.
418
1049650
2715
De moderne auto laat het zelden afweten.
17:44
So why is that? Why do cars work so well?
419
1052365
2783
Waarom? Waarom doen auto’s het zo goed?
17:47
It's not because of the genius of Henry Ford
420
1055148
2504
Niet door het genie van een Henry Ford,
17:49
or Karl Benz or even Elon Musk.
421
1057652
3091
Karl Benz of zelfs Elon Musk.
17:52
It's because the modern automobile
422
1060743
2142
Maar omdat de moderne auto
17:54
is the product of more than 100 years of work
423
1062885
5034
het product is van meer dan 100 jaar werk
17:59
by hundreds and thousands
424
1067919
1590
van honderden, duizenden,
tienduizenden mensen.
tienduizenden mensen.
18:01
and tens of thousands of people.
425
1069509
1336
18:02
The modern automobile is the product
426
1070845
2111
De moderne auto is het product
18:04
of the collected work and wisdom and experience
427
1072956
2789
van het verzamelde werk,
wijsheid en ervaring
wijsheid en ervaring
18:07
of every man and woman who has ever worked
428
1075745
2347
van iedere man en vrouw
die ooit aan een auto hebben gewerkt.
18:10
on a car,
429
1078092
1608
18:11
and the reliability of the technology is the result
430
1079700
2915
De betrouwbaarheid van de technologie
is het resultaat
is het resultaat
18:14
of that accumulated effort.
431
1082615
2683
van die geaccumuleerde inspanning.
18:17
We benefit not just from the genius of Benz
432
1085298
2857
Wij profiteren niet alleen
van het genie van Benz, Ford en Musk,
van het genie van Benz, Ford en Musk,
18:20
and Ford and Musk
433
1088155
1066
18:21
but from the collective intelligence and hard work
434
1089221
2768
maar van de collectieve intelligentie
en het harde werk van alle mensen
en het harde werk van alle mensen
18:23
of all of the people who have worked
435
1091989
2251
die aan de moderne auto
hebben gewerkt.
hebben gewerkt.
18:26
on the modern car.
436
1094240
1670
18:27
And the same is true of science,
437
1095910
2050
Hetzelfde geldt voor de wetenschap,
18:29
only science is even older.
438
1097960
2844
alleen is de wetenschap nog ouder.
18:32
Our basis for trust in science is actually the same
439
1100804
2574
Ons vertrouwen in de wetenschap
is eigenlijk hetzelfde
is eigenlijk hetzelfde
18:35
as our basis in trust in technology,
440
1103378
2674
als ons vertrouwen
in de technologie,
in de technologie,
en hetzelfde
als ons vertrouwen in alles:
als ons vertrouwen in alles:
18:38
and the same as our basis for trust in anything,
441
1106052
3987
het berust op ervaring.
18:42
namely, experience.
442
1110039
2278
Maar het moet geen blind vertrouwen zijn,
18:44
But it shouldn't be blind trust
443
1112317
1844
18:46
any more than we would have blind trust in anything.
444
1114161
2760
net zomin als we in alles
blind moeten vertrouwen.
blind moeten vertrouwen.
18:48
Our trust in science, like science itself,
445
1116921
2841
Ons vertrouwen in de wetenschap,
zoals de wetenschap zelf,
zoals de wetenschap zelf,
18:51
should be based on evidence,
446
1119762
1913
moet gebaseerd zijn op bewijs,
en dat betekent dat wetenschappers
18:53
and that means that scientists
447
1121675
1502
18:55
have to become better communicators.
448
1123177
2048
beter moeten gaan communiceren.
18:57
They have to explain to us not just what they know
449
1125225
2887
Ze moeten ons niet alleen vertellen
wat ze weten,
wat ze weten,
19:00
but how they know it,
450
1128112
1728
maar ook hoe ze het weten.
19:01
and it means that we have
to become better listeners.
to become better listeners.
451
1129840
3890
Dat betekent dat wij
betere luisteraars moeten worden.
betere luisteraars moeten worden.
19:05
Thank you very much.
452
1133730
1419
Heel hartelijk bedankt.
19:07
(Applause)
453
1135149
2303
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Naomi Oreskes - Historian of scienceNaomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial.
Why you should listen
Noami Oreskes is a professor of the History of Science and an affiliated professor of Earth and Planetary Sciences at Harvard University. She received her PhD at Stanford in 1990 in the Graduate Special Program in Geological Research and History of Science.
In her 2004 paper published in Science, "Beyond the Ivory Tower: The Scientific Consensus on Climate Change,” Oreskes analyzed nearly 1,000 scientific journals to directly assess the magnitude of scientific consensus around anthropogenic climate change. The paper was famously cited by Al Gore in his film An Inconvenient Truth and led Oreskes to testify in front of the U.S. Senate Committee on Environment and Public Works.
Oreskes is the co-author of the 2010 book Merchants of Doubt, which looks at how the tobacco industry attempted to cast doubt on the link between smoking and lung cancer, and the 2014 book The Collapse of Western Civilization: A View from the Future, which looks back at the present from the year 2093. Both are written with Erik M. Conway.
Naomi Oreskes | Speaker | TED.com