TEDxZurich 2011
Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words
Sebastian Wernicke: 1000 wykładów TED, 6 słów
Filmed:
Readability: 3.5
702,149 views
Sebastian Wernicke uważa, że każdy wykład TED może być streszczony w sześciu słowach. Na wykładzie w Zurichu pokazuje jak to zrobić - a nawet jeszcze mniej.
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
There's currently over a thousand TEDTalks on the TED website.
0
0
4000
Na stronie internetowej TED jest ponad tysiąc wykładów.
00:19
And I guess many of you here
1
4000
3000
Wielu z was uważa pewnie,
00:22
think that this is quite fantastic --
2
7000
2000
że to wspaniale,
00:24
except for me. I don't agree with this.
3
9000
2000
ale ja się nie zgadzam.
00:26
I think we have a situation here.
4
11000
2000
Moim zdaniem mamy problem.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalks,
5
13000
3000
Jeśli się zastanowić, 1000 wykładów TED,
00:31
that's over 1,000 ideas worth spreading.
6
16000
3000
to ponad 1000 idei wartych szerzenia.
00:34
How on earth
7
19000
2000
Jak do licha
00:36
are you going to spread a thousand ideas?
8
21000
2000
rozpowszechnić tysiąc idei?
00:38
Even if you just try to get all of those ideas into your head
9
23000
2000
Samo zapoznanie się ze wszystkimi ideami
00:40
by watching all those thousand TED videos,
10
25000
2000
czyli obejrzenie tysiąca nagrań
00:42
it would actually currently take you
11
27000
3000
zajęłoby wam
00:45
over 250 hours to do so.
12
30000
2000
ponad 250 godzin.
00:47
And I did a little calculation of this.
13
32000
2000
Zrobiłem małe obliczenie.
00:49
The damage to the economy for each one who does this
14
34000
3000
Oglądając całość, widz spowoduje szkody gospodarcze
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
w wysokości około 15 tys.dolarów.
00:54
So having seen this danger to the economy,
16
39000
3000
Widząc to zagrożenie dla gospodarki,
00:57
I thought, we need to find a solution to this problem.
17
42000
3000
postanowiłem znaleźć rozwiązanie.
01:00
Here's my approach to it all.
18
45000
2000
Oto moje podejście do sprawy.
01:02
If you look at the current situation,
19
47000
2000
W chwili obecnej
01:04
you have a thousand TEDTalks.
20
49000
2000
mamy tysiąc wykładów TED.
01:06
Each of those TEDTalks has an average length
21
51000
2000
Każdy z wykładów
01:08
of about 2,300 words.
22
53000
2000
zawiera średnio 2300 słów.
01:10
Now take this together
23
55000
2000
Sumując
01:12
and you end up with 2.3 million words of TEDTalks,
24
57000
3000
daje to 2.3 miliona słów,
01:15
which is about three Bibles-worth of content.
25
60000
3000
czyli trzy razy więcej niż w Biblii.
01:18
The obvious question here is,
26
63000
2000
Oczywiste pytanie brzmi,
01:20
does a TEDTalk really need 2,300 words?
27
65000
3000
czy wykład TED potrzebuje aż 2300 słów?
01:23
Isn't there something shorter?
28
68000
2000
Czy nie można go skrócić?
01:25
I mean, if you have an idea worth spreading,
29
70000
2000
Ideę wartą szerzenia
01:27
surely you can put it into something shorter
30
72000
2000
na pewno da się wyrazić krócej
01:29
than 2,300 words.
31
74000
2000
niż 2300 słowami.
01:31
The only question is, how short can you get?
32
76000
2000
Pytanie tylko, jak bardzo da się skrócić?
01:33
What's the minimum amount of words
33
78000
2000
Jakie jest minimum słów
01:35
you would need to do a TEDTalk?
34
80000
2000
potrzebnych do wygłoszenia wykładu TED?
01:37
While I was pondering this question,
35
82000
2000
Podczas rozmyślań natknąłem się
01:39
I came across this urban legend about Ernest Hemingway,
36
84000
3000
na anegdotę o Erneście Hamingwayu,
01:42
who allegedly said that these six words here:
37
87000
3000
który podobno powiedział, że te sześć słów:
01:45
"For sale: baby shoes, never worn,"
38
90000
3000
"Na sprzedaż: buciki dziecięce, nigdy nieużywane"
01:48
were the best novel he had ever written.
39
93000
3000
były najlepszą powieścią, jaką kiedykolwiek napisał.
01:51
And I also encountered a project called Six-Word Memoirs
40
96000
2000
Napotkałem też projekt pt."Życie w sześciu słowach",
01:53
where people were asked,
41
98000
2000
w ramach którego poproszono ludzi,
01:55
take your whole life and please sum this up into six words, such as these here:
42
100000
3000
aby podsumowali całe swoje życie 6 słowami, np.:
01:58
"Found true love, married someone else."
43
103000
2000
"Znalazłam prawdziwą miłość, wyszłam za innego".
02:00
Or "Living in existential vacuum; it sucks."
44
105000
3000
Albo "Żyję w ezgystencjalnej próżni. Do bani".
02:03
I actually like that one.
45
108000
2000
Ten ostatni mi sie podoba.
02:05
So if a novel can be put into six words
46
110000
3000
Jeśli powieść można wyrazić w 6 słowach,
02:08
and a whole memoir can be put into six words,
47
113000
3000
i skrócić pamiętnik do 6 słów,
02:11
you don't need more than six words for a TEDTalk.
48
116000
3000
to na pewno wystarczy 6 słów na wykład TED.
02:14
We could have been done by lunch here.
49
119000
2000
Skończylibyśmy do obiadu.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Chcę powiedzieć...
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalks,
51
124000
2000
Skracając tak wszystkie tysiąc wykładów,
02:21
you would get from 2.3 million words down to 6,000.
52
126000
3000
zamiast 2,3 mln słów, dostaniemy 6 tys.
02:24
So I thought this was quite worthwhile.
53
129000
2000
Pomyślałem, że warto.
02:26
So I started asking all my friends,
54
131000
2000
Zacząłem prosić przyjaciół,
02:28
please take your favorite TEDTalk and put that into six words.
55
133000
3000
by ulubiony wykład TED streścili w 6 słowach.
02:31
So here are some of the results that I received. I think they're quite nice.
56
136000
2000
Oto kilka rezultatów, całkiem dobrych.
02:33
For example, Dan Pink's talk on motivation,
57
138000
2000
Np. wykład Dana Pinka o motywacji,
02:35
which was pretty good if you haven't seen it:
58
140000
2000
całkiem dobry, jeśli ktoś nie widział:
02:37
"Drop carrot. Drop stick. Bring meaning."
59
142000
2000
"Zamiast kija i marchewki znajdź sens".
02:39
It's what he's basically talking about in those 18 and a half minutes.
60
144000
3000
Do tego sprowadza się cały wykład.
02:42
Or some even included references to the speakers,
61
147000
2000
Niektóre wspominały też o wykładowcach,
02:44
such as Nathan Myhrvold's speaking style,
62
149000
2000
np. o stylu mówienia Nathana Myhrvolda,
02:46
or the one of Tim Ferriss,
63
151000
2000
albo Tima Ferrissa,
02:48
which might be considered a bit strenuous at times.
64
153000
3000
który chwilami wydaje się męczący.
02:51
The challenge here is, if I try to systematically do this,
65
156000
3000
Obawiałem się, że robiąc to systematycznie,
02:54
I would probably end up with a lot of summaries,
66
159000
2000
będę miał mnóstwo streszczeń,
02:56
but not with many friends in the end.
67
161000
2000
ale niewielu przyjaciół.
02:58
So I had to find a different method,
68
163000
2000
Musiałem więc znaleźć inny sposób,
03:00
preferably involving total strangers.
69
165000
2000
najlepiej angażując nieznajomych.
03:02
And luckily there's a website for that called Mechanical Turk,
70
167000
3000
Na internetowej stronie Mechanical Turk
03:05
which is a website where you can post tasks
71
170000
2000
można wpisać zadanie,
03:07
that you don't want to do yourself,
72
172000
2000
którego nie chcesz sam wykonać,
03:09
such as "Please summarize this text for me in six words."
73
174000
3000
np. "streść ten tekst w sześciu słowach".
03:12
And I didn't allow any low-cost countries to work on this,
74
177000
3000
Nie angażowałem ludzi z krajów o niskich stawkach.
03:15
but I found out I could get a six-word summary for just 10 cents,
75
180000
4000
6-wyrazowe streszczenie kosztowało 10 centów,
03:19
which I think is a pretty good price.
76
184000
2000
myślę, że to dobra cena.
03:21
Even then, unfortunately,
77
186000
2000
Niestety, nawet w tej cenie,
03:23
it's not possible to summarize each TEDTalk individually.
78
188000
3000
nie da się streścić wszystkich wykładów,
03:26
Because if you do the math, you have a thousand TEDTalks,
79
191000
2000
bo tysiąc wykładów TED,
03:28
the pay 10 cents each;
80
193000
2000
po 10 centów każdy;
03:30
you have to do more than one summary for each of those talks,
81
195000
3000
a trzeba więcej niż jednego streszczenia,
03:33
because some of them will probably be, or are, really bad.
82
198000
3000
bo niektóre będą kiepskie.
03:36
So I would end up paying hundreds of dollars.
83
201000
3000
kosztowało by mnie setki dolarów.
03:39
So I thought of a different way
84
204000
2000
Dlatego wymysliłem inny sposób.
03:41
by thinking, well, the talks revolve around certain themes.
85
206000
3000
Wykłady skupiają się na pewnych tematach.
03:44
So what if I don't let people summarize
86
209000
2000
Jeśli zamiast prosić o streszczenie
03:46
individual TEDTalks to six words,
87
211000
2000
pojedynczych wykładów,
03:48
but give them 10 TEDTalks at the same time
88
213000
2000
dałbym 10 wykładów jednocześnie
03:50
and say, "Please do a six-word summary for that one."
89
215000
3000
prosząc o streszczenie tematu,
03:53
I would cut my costs by 90 percent.
90
218000
2000
obniżyłbym koszty o 90%.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Czyli za 60 dolarów
03:58
I could summarize a thousand TEDTalks
92
223000
2000
mógłbym skondensować 1000 wykładów TED
04:00
into just 600 summaries,
93
225000
2000
w 600 streszczeniach,
04:02
which would actually be quite nice.
94
227000
2000
co byłoby całkiem niezłe.
04:04
Now some of you might actually right now be thinking,
95
229000
2000
Może pomyślicie, że streszczenie
04:06
It's downright crazy to have 10 TEDTalks summarized into just six words.
96
231000
3000
10 wykładów TED w 6 słowach to szaleństwo.
04:09
But it's actually not,
97
234000
2000
Wcale nie, czego przykładem
04:11
because there's an example by statistics professor, Hans Rosling.
98
236000
3000
jest profesor statystyki, Hans Rosling.
04:14
I guess many of you have seen one or more of his talks.
99
239000
2000
Z pewnością wielu z was widziało jego wykłady.
04:16
He's got eight talks online,
100
241000
2000
Jest ich w internecie osiem,
04:18
and those talks can basically be summed up into just four words,
101
243000
3000
i w zasadzie da się je wyrazić 4 słowami,
04:21
because that's all he's basically showing us,
102
246000
2000
bo sprowadzają się do stwierdzenia:
04:23
our intuition is really bad.
103
248000
2000
z naszą intuicją jest bardzo źle.
04:25
He always proves us wrong.
104
250000
2000
Zawsze dowiedzie, że nie mamy racji.
04:27
So people on the Internet, some didn't do so well.
105
252000
3000
Niektórzy internauci nie poradzili sobie najlepiej.
04:30
I mean, when I asked them to summarize the 10 TEDTalks at the same time,
106
255000
2000
Poproszeni o streszczenie 10 wykładów jednocześnie
04:32
some took the easy route out.
107
257000
2000
niektórzy wybrali drogę na skróty.
04:34
They just had some general comment.
108
259000
3000
Napisali ogólny komentarz.
04:37
There were others, and I found this quite cheeky.
109
262000
3000
Inni zachowali się zuchwale
04:40
They used their six words to talk back to me
110
265000
2000
i użyli 6 słów, by zgryźliwie zapytać,
04:42
and ask me if I'd been too much on Google lately.
111
267000
4000
czy czasem za dużo nie googluję.
04:46
And finally also, I never understood this,
112
271000
3000
I wreszcie, czego nigdy nie zrozumiem,
04:49
some people really came up with their own version of the truth.
113
274000
3000
niektórzy wymyślili własną wersję prawdy.
04:52
I don't know any TEDTalk that contains this.
114
277000
3000
Nie znam wykładu TED, który by to zawierał.
04:55
But, oh well. In the end, however,
115
280000
2000
Jednak w rezultacie,
04:57
and this is really amazing,
116
282000
2000
co jest niesamowite,
04:59
for each of those 10 TEDTalk clusters that I submitted,
117
284000
2000
na każdą grupę 10 wykładów TED
05:01
I actually received meaningful summaries.
118
286000
2000
otrzymałem sensowne streszczenia.
05:03
Here are some of my favorites.
119
288000
2000
Oto kilka moich ulubionych.
05:05
For example, for all the TEDTalks around food,
120
290000
2000
Np. wykłady dotyczące jedzenia zsumowano:
05:07
someone summed this up into: "Food shaping body, brains and environment,"
121
292000
2000
"Zywność kształtuje cialo, umysł i środowisko",
05:09
which I think is pretty good.
122
294000
2000
co jest całkiem niezłe.
05:11
Or happiness: "Striving toward happiness =
123
296000
2000
Albo o szczęściu: "Dążenie do szczęścia =
05:13
moving toward unhappiness."
124
298000
2000
schodzenie ku nieszczęściu."
05:15
So here I was.
125
300000
2000
W rezultacie
05:17
I had started out with a thousand TEDTalks
126
302000
2000
zaczynałem od tysiąca wykładów TED,
05:19
and I had 600 six-word summaries for those.
127
304000
3000
a otrzymałem 600 streszczeń po 6 wyrazów.
05:22
Actually it sounded nice in the beginning,
128
307000
2000
Z początku brzmiało to dobrze,
05:24
but when you look at 600 summaries, it's quite a lot.
129
309000
2000
ale 600 streszczeń to nie w kij dmuchał.
05:26
It's a huge list.
130
311000
2000
To długa lista.
05:28
So I thought, I probably have to take this one step further here
131
313000
4000
Uznałem, że muszę posunąc się dalej
05:32
and create summaries of the summaries -- and this is exactly what I did.
132
317000
3000
i streścić streszczenia. Tak też zrobiłem.
05:35
So I took the 600 summaries that I had,
133
320000
2000
Podzieliłem 600 streszczeń
05:37
put them into nine groups
134
322000
2000
na 9 grup wg ocen,
05:39
according to the ratings that the talks had originally received on TED.com
135
324000
4000
jakie wykłady otrzymały na TED.com
05:43
and asked people to do summaries of those.
136
328000
3000
i poprosiłem o streszczenia.
05:46
Again, there were some misunderstandings.
137
331000
2000
Znowu było trochę nieporozumień.
05:48
For example, when I had a cluster of all the beautiful talks,
138
333000
2000
Np. przy grupie "pięknych" wykładów
05:50
someone thought I was just trying to find the ultimate pick-up line.
139
335000
3000
ktoś myślał, że szukam tekstu na podryw.
05:53
But in the end, amazingly,
140
338000
3000
Ale w rezultacie, o dziwo,
05:56
again, people were able to do it.
141
341000
2000
znowu się udało.
05:58
For example, all the courageous TEDTalks:
142
343000
2000
Np. streszczenie wszystkich "odważnych" wykładów:
06:00
"People dying," or "People suffering," was also one,
143
345000
2000
"Ludzie umierają" albo "Ludzie cierpią"
06:02
"with easy solutions around."
144
347000
2000
"mimo łatwych i dostępnych rozwiązań".
06:04
Or the recipe for the ultimate jaw-dropping TEDTalk:
145
349000
2000
Albo przepis na totalnie zaskakujący wykład TED:
06:06
"Flickr photos of intergalactic classical composer."
146
351000
3000
"Wrzuć na Flickr fotki międzygalaktycznego kompozytora".
06:09
I mean that's the essence of it all.
147
354000
3000
To jest esencja wszystkiego.
06:12
Now I had my nine groups,
148
357000
2000
Miałem więc dziewięć grup,
06:14
but, I mean, it's already quite a reduction.
149
359000
3000
czyli już duże uproszczenie.
06:17
But of course, once you are that far, you're not really satisfied.
150
362000
3000
Ale kiedy zabrnie się tak daleko, trudno skończyć.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery,
151
365000
3000
Chciałem wydestylować do dna
06:23
starting out with a thousand TEDTalks.
152
368000
2000
tysiac wykładów TED.
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalks summarized into just six words --
153
370000
3000
Chciałem streścić tysiąc wykładów w 6 słowach,
06:28
which would be a 99.9997 percent reduction in content.
154
373000
4000
czyli zredukować zawartość o 99.9997%.
06:32
And I would only pay $99.50 --
155
377000
3000
I kosztowałoby mnie to tylko 99.50 dolarów,
06:35
so stay even below a hundred dollars for it.
156
380000
3000
czyli zmieściłbym się poniżej setki.
06:38
So I had 50 overall summaries done.
157
383000
2000
Miałem gotowych 50 streszczeń.
06:40
This time I paid 25 cents
158
385000
2000
Tym razem płaciłem po 25 centów,
06:42
because I thought the task was a bit harder.
159
387000
3000
bo uznałem, że zadanie jest trochę trudniejsze.
06:45
And unfortunately when I first received the answers --
160
390000
2000
Niestety, pierwsze odpowiedzi,
06:47
and here you'll see six of the answers --
161
392000
2000
a zaraz zobaczycie sześć z nich,
06:49
I was a bit disappointed.
162
394000
2000
trochę mnie zawiodło.
06:51
Because I think you'll agree, they all summarize some aspect of TED,
163
396000
3000
Sumowały niektóre aspekty TED,
06:54
but to me they felt a bit bland,
164
399000
2000
ale wydawały się pozbawione wyrazu
06:56
or they just had a certain aspect of TED in them.
165
401000
3000
lub zawierały tylko jeden aspekt.
06:59
So I was almost ready to give up
166
404000
3000
Już chciałem sie poddać,
07:02
when one night I played around with these sentences
167
407000
2000
ale bawiąc sie tymi zdaniami odkryłem,
07:04
and found out that there's actually a beautiful solution in here.
168
409000
4000
że mam tu piękne rozwiązanie.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Przed wami opracowane zbiorowo
07:11
a crowd-sourced, six-word summary of a thousand TEDTalks
170
416000
4000
6 wyrazowe streszczenie tysiąca wykładów TED
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
za 99.50:
07:18
"Why the worry? I'd rather wonder."
172
423000
2000
"Lepiej się zastanawiać, niż martwić".
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Dziękuje bardzo.
07:22
(Applause)
174
427000
5000
(Oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientistAfter making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.
Why you should listen
Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.
Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com