TEDxZurich 2011
Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words
Sebastian Wernicke: 1000 TEDTalks, 6 palavras
Filmed:
Readability: 3.5
702,149 views
Sebastian Wernicke pensa que cada TEDTalk pode ser resumida em seis palavras. No TEDxZurich, ele mostra como é que isso se faz -- e menos.
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
Actualmente, existem mais de mil TEDTalks no website do TED.
00:19
And I guess many of you here
1
4000
3000
E eu acredito que muitos de vocês aqui hoje
00:22
think that this is quite fantastic --
2
7000
2000
pensam que isto é realmente fantástico --
00:24
except for me. I don't agree with this.
3
9000
2000
excepto eu. Eu não concordo com isso.
00:26
I think we have a situation here.
4
11000
2000
Penso que temos aqui um problema.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalks,
5
13000
3000
Porque se pensarem nisso, 1.000 TEDTalks,
00:31
that's over 1,000 ideas worth spreading.
6
16000
3000
isso são mais de 1.000 ideias que valem a pena ser partilhadas.
00:34
How on earth
7
19000
2000
Como é que é possível
00:36
are you going to spread a thousand ideas?
8
21000
2000
disseminar 1.000 ideias?
00:38
Even if you just try to get all of those ideas into your head
9
23000
2000
Mesmo se tentarmos pôr todas essas ideias na nossa cabeça
00:40
by watching all those thousand TED videos,
10
25000
2000
ao ver todos esses 1.000 TED vídeos,
00:42
it would actually currently take you
11
27000
3000
demoraríamos actualmente
00:45
over 250 hours to do so.
12
30000
2000
mais de 250 horas para o conseguir.
00:47
And I did a little calculation of this.
13
32000
2000
E eu fiz umas continhas em relação a isto.
00:49
The damage to the economy for each one who does this
14
34000
3000
O impacto na economia por cada pessoa que fizer isto
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
é à volta de 15.000 dólares.
00:54
So having seen this danger to the economy,
16
39000
3000
Ao ver este impacto para a economia,
00:57
I thought, we need to find a solution to this problem.
17
42000
3000
pensei: "precisamos de encontrar uma solução para este problema."
01:00
Here's my approach to it all.
18
45000
2000
Aqui está a minha abordagem ao problema.
01:02
If you look at the current situation,
19
47000
2000
Se analisarem a situação actual,
01:04
you have a thousand TEDTalks.
20
49000
2000
temos um milhar de TEDTalks.
01:06
Each of those TEDTalks has an average length
21
51000
2000
Cada uma dessas TEDTalks tem um tamanho médio
01:08
of about 2,300 words.
22
53000
2000
de cerca de 2.300 palavras.
01:10
Now take this together
23
55000
2000
Ao fazer as contas,
01:12
and you end up with 2.3 million words of TEDTalks,
24
57000
3000
obtêm-se 2.3 milhões de palavras em TEDTalks,
01:15
which is about three Bibles-worth of content.
25
60000
3000
o que perfaz cerca de três Bíblias.
01:18
The obvious question here is,
26
63000
2000
A questão óbvia aqui é,
01:20
does a TEDTalk really need 2,300 words?
27
65000
3000
será que uma TEDTalk realmente precisa de 2.300 palavras?
01:23
Isn't there something shorter?
28
68000
2000
Não há algo mais curto?
01:25
I mean, if you have an idea worth spreading,
29
70000
2000
Isto é, se temos uma ideia que vale a pena espalhar,
01:27
surely you can put it into something shorter
30
72000
2000
certamente que podemos fazê-lo usando menos
01:29
than 2,300 words.
31
74000
2000
de 2.300 palavras.
01:31
The only question is, how short can you get?
32
76000
2000
A única questão é, quão curto conseguimos ir?
01:33
What's the minimum amount of words
33
78000
2000
Qual é o número mínimo de palavras
01:35
you would need to do a TEDTalk?
34
80000
2000
que precisaríamos para fazer uma TEDTalk?
01:37
While I was pondering this question,
35
82000
2000
Enquanto estava a ponderar sobre esta questão,
01:39
I came across this urban legend about Ernest Hemingway,
36
84000
3000
deparei-me com uma lenda urbana sobre Ernest Hemingway,
01:42
who allegedly said that these six words here:
37
87000
3000
que alegadamente dizia que estas seis palavras:
01:45
"For sale: baby shoes, never worn,"
38
90000
3000
"À venda: sapatos de bebé, nunca usados"
01:48
were the best novel he had ever written.
39
93000
3000
foram o melhor romance que ele alguma vez escreveu.
01:51
And I also encountered a project called Six-Word Memoirs
40
96000
2000
E também encontrei um projecto chamado "Memórias em seis palavras"
01:53
where people were asked,
41
98000
2000
onde se pedia às pessoas,
01:55
take your whole life and please sum this up into six words, such as these here:
42
100000
3000
que pensassem na sua vida e a resumissem em 6 palavras, como neste caso:
01:58
"Found true love, married someone else."
43
103000
2000
"Encontrei amor verdadeiro, casei-me com outro(a)."
02:00
Or "Living in existential vacuum; it sucks."
44
105000
3000
ou "Vivendo num vácuo existencial; é horrível."
02:03
I actually like that one.
45
108000
2000
Na verdade gosto desta última.
02:05
So if a novel can be put into six words
46
110000
3000
Então se se consegue resumir um romance em seis palavras
02:08
and a whole memoir can be put into six words,
47
113000
3000
e se se consegue resumir as memórias de uma vida em seis palavras,
02:11
you don't need more than six words for a TEDTalk.
48
116000
3000
não são precisas mais de seis palavras para uma TEDTalk.
02:14
We could have been done by lunch here.
49
119000
2000
À hora de almoço já poderíamos estar despachados.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Quero dizer ...
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalks,
51
124000
2000
E mesmo que se fizesse isto para todas as 1.000 TEDTalks,
02:21
you would get from 2.3 million words down to 6,000.
52
126000
3000
conseguiríamos reduzir de 2.3 milhões de palavras para 6.000.
02:24
So I thought this was quite worthwhile.
53
129000
2000
Então, eu pensei que isso valia bem a pena.
02:26
So I started asking all my friends,
54
131000
2000
Por isso, comecei a pedir ao todos os meus amigos,
02:28
please take your favorite TEDTalk and put that into six words.
55
133000
3000
"resumam por favor a vossa TEDTalk favorita em seis palavras."
02:31
So here are some of the results that I received. I think they're quite nice.
56
136000
2000
Aqui estão alguns dos resultados que recebi. Penso que estão muito giros.
02:33
For example, Dan Pink's talk on motivation,
57
138000
2000
Por exemplo, a Talk de Dan Pink sobre a motivação,
02:35
which was pretty good if you haven't seen it:
58
140000
2000
que é muito boa, para o caso de não a terem visto:
02:37
"Drop carrot. Drop stick. Bring meaning."
59
142000
2000
"Larguem cenoura. Larguem vara. Tragam significado".
02:39
It's what he's basically talking about in those 18 and a half minutes.
60
144000
3000
É o que ele basicamente está a dizer nesses 18 minutos e meio.
02:42
Or some even included references to the speakers,
61
147000
2000
Algumas até incluíram referências aos oradores,
02:44
such as Nathan Myhrvold's speaking style,
62
149000
2000
como a do estilo de discurso de Nathan Myhrvold's,
02:46
or the one of Tim Ferriss,
63
151000
2000
ou a de Tim Ferriss,
02:48
which might be considered a bit strenuous at times.
64
153000
3000
que podem ser consideradas algo vigorosas às vezes.
02:51
The challenge here is, if I try to systematically do this,
65
156000
3000
O desafio aqui é, se tentarmos fazer isto sistematicamente,
02:54
I would probably end up with a lot of summaries,
66
159000
2000
provavelmente acabaremos com muitos sumários,
02:56
but not with many friends in the end.
67
161000
2000
mas não com muitos amigos.
02:58
So I had to find a different method,
68
163000
2000
Então tive que encontrar um método diferente,
03:00
preferably involving total strangers.
69
165000
2000
de preferência envolvendo pessoas desconhecidas.
03:02
And luckily there's a website for that called Mechanical Turk,
70
167000
3000
E felizmente há um website para isso chamado "Mechanical Turk",
03:05
which is a website where you can post tasks
71
170000
2000
que é um website onde se podem publicar tarefas
03:07
that you don't want to do yourself,
72
172000
2000
que não queremos realizar,
03:09
such as "Please summarize this text for me in six words."
73
174000
3000
como "Por favor resumam este texto por mim em seis palavras."
03:12
And I didn't allow any low-cost countries to work on this,
74
177000
3000
E eu não permiti que os países mais baratos trabalhassem nisto,
03:15
but I found out I could get a six-word summary for just 10 cents,
75
180000
4000
mas descobri que conseguia ter um sumário de seis palavras por apenas 10 cêntimos,
03:19
which I think is a pretty good price.
76
184000
2000
o que eu penso que é um preço bastante bom.
03:21
Even then, unfortunately,
77
186000
2000
Mesmo assim, infelizmente,
03:23
it's not possible to summarize each TEDTalk individually.
78
188000
3000
não é possível resumir cada TEDTalk individualmente.
03:26
Because if you do the math, you have a thousand TEDTalks,
79
191000
2000
Porque se fizerem as contas, temos 1.000 TEDTalks,
03:28
the pay 10 cents each;
80
193000
2000
ao custo de 10 cêntimos cada;
03:30
you have to do more than one summary for each of those talks,
81
195000
3000
temos mais de fazer mais de um sumário por cada talk,
03:33
because some of them will probably be, or are, really bad.
82
198000
3000
porque alguns deles vão provavelmente ser, ou são, muito maus.
03:36
So I would end up paying hundreds of dollars.
83
201000
3000
Então acabaria por gastar centenas de dólares.
03:39
So I thought of a different way
84
204000
2000
Resolvi pensar de uma maneira diferente
03:41
by thinking, well, the talks revolve around certain themes.
85
206000
3000
pensando, "bem, as talks andam à volta de certos temas."
03:44
So what if I don't let people summarize
86
209000
2000
Se eu não deixar as pessoas resumirem
03:46
individual TEDTalks to six words,
87
211000
2000
individualmente TEDTalks em seis palavras,
03:48
but give them 10 TEDTalks at the same time
88
213000
2000
mas lhes der 10 TEDTalks ao mesmo tempo
03:50
and say, "Please do a six-word summary for that one."
89
215000
3000
e disser, "Façam um sumário de seis palavras para estas dez."
03:53
I would cut my costs by 90 percent.
90
218000
2000
conseguiria cortar 90% dos meus custos.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Então, por 60 dólares
03:58
I could summarize a thousand TEDTalks
92
223000
2000
poderia ter o sumário de 1.000 TEDTalks
04:00
into just 600 summaries,
93
225000
2000
em 600 sumários,
04:02
which would actually be quite nice.
94
227000
2000
o que seria bastante bom.
04:04
Now some of you might actually right now be thinking,
95
229000
2000
Agora, alguns de vocês podem estar a pensar,
04:06
It's downright crazy to have 10 TEDTalks summarized into just six words.
96
231000
3000
"é uma loucura ter 10 TEDTalks resumidas em 6 palavras".
04:09
But it's actually not,
97
234000
2000
Mas, na verdade, não é,
04:11
because there's an example by statistics professor, Hans Rosling.
98
236000
3000
porque há um exemplo do professor de estatística, Hans Rosling.
04:14
I guess many of you have seen one or more of his talks.
99
239000
2000
Penso que muitos de vocês já viram uma ou mais talks dele.
04:16
He's got eight talks online,
100
241000
2000
Ele tem oito talks online,
04:18
and those talks can basically be summed up into just four words,
101
243000
3000
e essas talks podem basicamente ser resumidas em quatro palavras,
04:21
because that's all he's basically showing us,
102
246000
2000
porque o que ele nos está a mostrar é:
04:23
our intuition is really bad.
103
248000
2000
que a nossa intuição é mesmo má ("estatísticas provam: intuição enganadora")
04:25
He always proves us wrong.
104
250000
2000
Ele consegue sempre mostrar que estamos errados.
04:27
So people on the Internet, some didn't do so well.
105
252000
3000
Algumas pessoas que encontrei na Internet, não se portaram muito bem.
04:30
I mean, when I asked them to summarize the 10 TEDTalks at the same time,
106
255000
2000
Quero dizer, quando lhes pedi para sumarizar as 10 TEDTalks ao mesmo tempo,
04:32
some took the easy route out.
107
257000
2000
algumas delas seguiram o caminho mais fácil.
04:34
They just had some general comment.
108
259000
3000
Simplesmente fizeram um comentário geral.
04:37
There were others, and I found this quite cheeky.
109
262000
3000
Houve outras, e achei isto muito atrevido.
04:40
They used their six words to talk back to me
110
265000
2000
Que usaram as suas seis palavras para falarem comigo
04:42
and ask me if I'd been too much on Google lately.
111
267000
4000
e me perguntarem se eu tinha andado muito no Google ultimamente.
04:46
And finally also, I never understood this,
112
271000
3000
E finalmente também, e nunca percebi isto,
04:49
some people really came up with their own version of the truth.
113
274000
3000
algumas pessoas inventaram a sua versão dos acontecimentos.
04:52
I don't know any TEDTalk that contains this.
114
277000
3000
Eu não conheço nenhuma TEDTalk que contenha isto.
04:55
But, oh well. In the end, however,
115
280000
2000
Mas, esqueci isso. No final, no entanto,
04:57
and this is really amazing,
116
282000
2000
e isto é mesmo espantoso,
04:59
for each of those 10 TEDTalk clusters that I submitted,
117
284000
2000
por cada cluster de 10 TEDTalks que submeti,
05:01
I actually received meaningful summaries.
118
286000
2000
recebi sumários com significado.
05:03
Here are some of my favorites.
119
288000
2000
Aqui estão alguns dos meus favoritos.
05:05
For example, for all the TEDTalks around food,
120
290000
2000
Por exemplo, para todas as TEDTalks sobre comida,
05:07
someone summed this up into: "Food shaping body, brains and environment,"
121
292000
2000
alguém as resumiu em: "Comida modela corpo, cérebro e ambiente"
05:09
which I think is pretty good.
122
294000
2000
o que penso que está bastante bom.
05:11
Or happiness: "Striving toward happiness =
123
296000
2000
Ou sobre a felicidade: "Querer encontrar felicidade =
05:13
moving toward unhappiness."
124
298000
2000
ir encontrar infelicidade."
05:15
So here I was.
125
300000
2000
Aqui estava eu.
05:17
I had started out with a thousand TEDTalks
126
302000
2000
Tinha começado com mil TEDTalks
05:19
and I had 600 six-word summaries for those.
127
304000
3000
e tinha 600 sumários de seis palavras para elas.
05:22
Actually it sounded nice in the beginning,
128
307000
2000
Na verdade, parecia bom no início,
05:24
but when you look at 600 summaries, it's quite a lot.
129
309000
2000
mas quando olhamos para 600 sumários, é mesmo muito.
05:26
It's a huge list.
130
311000
2000
É uma lista enorme.
05:28
So I thought, I probably have to take this one step further here
131
313000
4000
Por isso eu pensei que provavelmente tinha que dar um passo à frente
05:32
and create summaries of the summaries -- and this is exactly what I did.
132
317000
3000
e criar sumários de sumários -- e foi exactamente isto que fiz.
05:35
So I took the 600 summaries that I had,
133
320000
2000
Peguei nos 600 sumários que tinha,
05:37
put them into nine groups
134
322000
2000
pu-los em nove grupos
05:39
according to the ratings that the talks had originally received on TED.com
135
324000
4000
de acordo com as categorias que as talks tinham recebido no TED.com
05:43
and asked people to do summaries of those.
136
328000
3000
e pedi às pessoas que fizerem resumos disso.
05:46
Again, there were some misunderstandings.
137
331000
2000
Novamente, houve alguns mal entendidos.
05:48
For example, when I had a cluster of all the beautiful talks,
138
333000
2000
Por exemplo, quando obtive o cluster de todas as talks "lindas"
05:50
someone thought I was just trying to find the ultimate pick-up line.
139
335000
3000
alguém pensou que eu estava apenas a tentar encontrar a nova expressão da moda.
05:53
But in the end, amazingly,
140
338000
3000
Mas no final, surpreendentemente,
05:56
again, people were able to do it.
141
341000
2000
outra vez, as pessoas conseguiram fazê-lo.
05:58
For example, all the courageous TEDTalks:
142
343000
2000
Por exemplo, todas as talks classificadas como "corajosas":
06:00
"People dying," or "People suffering," was also one,
143
345000
2000
"Pessoas morrendo" ou "Pessoas sofrendo" e ainda,
06:02
"with easy solutions around."
144
347000
2000
"com soluções fáceis perto".
06:04
Or the recipe for the ultimate jaw-dropping TEDTalk:
145
349000
2000
Ou a receita para a mais recente talk classificada como "de caírem os queixos"
06:06
"Flickr photos of intergalactic classical composer."
146
351000
3000
"Fotos Flickr de compositores clássicos intergalácticos."
06:09
I mean that's the essence of it all.
147
354000
3000
Esta é a essência disso tudo.
06:12
Now I had my nine groups,
148
357000
2000
Com estes nove grupos,
06:14
but, I mean, it's already quite a reduction.
149
359000
3000
já é uma redução significativa.
06:17
But of course, once you are that far, you're not really satisfied.
150
362000
3000
Mas claro, quando se chega tão longe, não estamos mesmo satisfeitos.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery,
151
365000
3000
Eu queria ir até ao fim, até ao mais ínfimo pormenor,
06:23
starting out with a thousand TEDTalks.
152
368000
2000
tendo começado com mil TEDTalks.
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalks summarized into just six words --
153
370000
3000
Eu queria ter mil TEDTalks resumidas em apenas seis palavras --
06:28
which would be a 99.9997 percent reduction in content.
154
373000
4000
o que seria uma redução de 99,9997% em conteúdo.
06:32
And I would only pay $99.50 --
155
377000
3000
E só pagaria 99,50 dólares --
06:35
so stay even below a hundred dollars for it.
156
380000
3000
ficava ainda abaixo da fasquia dos cem dólares.
06:38
So I had 50 overall summaries done.
157
383000
2000
Então fiquei com 50 sumários globais prontos.
06:40
This time I paid 25 cents
158
385000
2000
Desta vez, paguei 25 cêntimos
06:42
because I thought the task was a bit harder.
159
387000
3000
porque pensei que a tarefa era um pouco mais difícil.
06:45
And unfortunately when I first received the answers --
160
390000
2000
E infelizmente, quando recebi as primeiras respostas --
06:47
and here you'll see six of the answers --
161
392000
2000
e aqui vão ver seis dessas respostas --
06:49
I was a bit disappointed.
162
394000
2000
fiquei algo desapontado.
06:51
Because I think you'll agree, they all summarize some aspect of TED,
163
396000
3000
Porque penso que concordarão, todas elas resumem alguma aspecto do TED,
06:54
but to me they felt a bit bland,
164
399000
2000
mas para mim pareciam ser algo suaves,
06:56
or they just had a certain aspect of TED in them.
165
401000
3000
ou que só espelhavam um determinado aspecto do TED.
06:59
So I was almost ready to give up
166
404000
3000
Eu estava quase pronto a desistir
07:02
when one night I played around with these sentences
167
407000
2000
quando, uma noite, comecei a brincar com as frases
07:04
and found out that there's actually a beautiful solution in here.
168
409000
4000
e descobri que de facto há uma solução linda nisto.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Aqui está ela:
07:11
a crowd-sourced, six-word summary of a thousand TEDTalks
170
416000
4000
uma solução feita por multidões, um sumário de seis palavras de mil TEDTalks
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
com um custo de 99,50 dólares:
07:18
"Why the worry? I'd rather wonder."
172
423000
2000
"Porquê a preocupação? É melhor imaginar."
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Muito obrigado.
07:22
(Applause)
174
427000
5000
(Aplausos)
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