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Alan Smith: Why you should love statistics
Alan Smith: Porque devemos amar as estatísticas
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Acreditam que são bons a adivinhar dados estatísticos? Pensem de novo. Quer nos consideremos bons a matemática ou não, a nossa capacidade de perceber e trabalhar com números é terrivelmente limitada — é o que diz o especialista em visualização de dados Alan Smith. Nesta palestra encantadora, Smith explora a incompatibilidade entre o que sabemos e aquilo que achamos que sabemos.
Alan Smith - Data visualisation editor
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
Alan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented. Full bio
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00:12
Back in 2003,
0
714
3096
Em 2003,
00:15
the UK government carried out a survey.
1
3834
2509
o governo do Reino Unido
realizou um inquérito.
realizou um inquérito.
00:19
And it was a survey that measured
levels of numeracy
levels of numeracy
2
7494
3149
Era um inquérito que media
os níveis de numeracia
os níveis de numeracia
00:22
in the population.
3
10667
1237
da população.
00:23
And they were shocked to find out
4
11928
1643
Ficaram chocados ao descobrir que,
00:25
that for every 100 working age
adults in the country,
adults in the country,
5
13595
3364
por cada 100 adultos que fazem parte
da população ativa do país,
da população ativa do país,
00:28
47 of them lacked Level 1 numeracy skills.
6
16983
3501
47 deles não obteve o primeiro nível
de capacidades numéricas.
de capacidades numéricas.
00:32
Now, Level 1 numeracy skills --
that's low-end GCSE score.
that's low-end GCSE score.
7
20892
4112
É o nível mais baixo da classificação
General Certificate of Secondary Education
General Certificate of Secondary Education
00:37
It's the ability to deal with fractions,
percentages and decimals.
percentages and decimals.
8
25410
3248
e refere-se a saber trabalhar
com frações, percentagens e decimais.
com frações, percentagens e decimais.
00:40
So this figure prompted
a lot of hand-wringing in Whitehall.
a lot of hand-wringing in Whitehall.
9
28682
4628
Como devem imaginar, estes resultados
preocuparam muito o governo inglês.
preocuparam muito o governo inglês.
00:45
Policies were changed,
10
33334
1628
Foram alteradas políticas,
00:46
investments were made,
11
34986
1722
foram feitos investimentos
00:48
and then they ran
the survey again in 2011.
the survey again in 2011.
12
36732
3038
e, em 2011, voltaram a fazer
o mesmo inquérito.
o mesmo inquérito.
00:51
So can you guess
what happened to this number?
what happened to this number?
13
39794
2205
Adivinham o que aconteceu?
00:56
It went up to 49.
14
44021
1444
O número aumentou para 49.
00:57
(Laughter)
15
45489
1449
(Risos)
00:58
And in fact, when I reported
this figure in the FT,
this figure in the FT,
16
46962
2449
Quando escrevi sobre a situação
no Financial Times,
no Financial Times,
01:01
one of our readers joked and said,
17
49435
1671
um leitor riu-se e disse:
01:03
"This figure is only shocking
to 51 percent of the population."
to 51 percent of the population."
18
51130
3761
"Estes números só chocam 51%
da população."
da população."
01:06
(Laughter)
19
54915
2286
(Risos)
01:09
But I preferred, actually,
the reaction of a schoolchild
the reaction of a schoolchild
20
57225
3157
Mas, pessoalmente,
preferi a reação de uma criança
preferi a reação de uma criança
01:12
when I presented
at a school this information,
at a school this information,
21
60406
3095
quando fiz uma apresentação
sobre esta situação numa escola,
sobre esta situação numa escola,
01:15
who raised their hand and said,
22
63525
1531
que levantou a mão e disse:
01:17
"How do we know that the person
who made that number
who made that number
23
65080
2516
"Como sabemos se a pessoa
que concluiu este resultado
que concluiu este resultado
01:19
isn't one of the 49 percent either?"
24
67620
1815
"não é uma dos 49%?"
01:21
(Laughter)
25
69459
1254
(Risos)
01:22
So clearly, there's a numeracy issue,
26
70737
4050
Estamos perante, claramente,
um problema de numeracia,
um problema de numeracia,
01:26
because these are
important skills for life,
important skills for life,
27
74811
2110
pois são capacidades cruciais no dia-a-dia
01:28
and a lot of the changes
that we want to introduce in this century
that we want to introduce in this century
28
76945
3867
e muitas das mudanças
que queremos introduzir neste século
que queremos introduzir neste século
01:32
involve us becoming
more comfortable with numbers.
more comfortable with numbers.
29
80836
2441
pedem que sejamos melhores com números.
01:35
Now, it's not just an English problem.
30
83301
1848
Mas este não é só um problema inglês.
01:37
OECD this year released some figures
looking at numeracy in young people,
looking at numeracy in young people,
31
85173
4930
Este ano, a OCDE publicou alguns números
sobre a numeracia nos jovens
sobre a numeracia nos jovens
01:42
and leading the way, the USA --
32
90127
2780
e, à frente, vão os EUA.
01:44
nearly 40 percent of young people
in the US have low numeracy.
in the US have low numeracy.
33
92931
4670
Quase 40% dos jovens norte-americanos
apresenta uma numeracia reduzida.
apresenta uma numeracia reduzida.
01:49
Now, England is there too,
34
97625
1297
A Inglaterra também aparece,
01:50
but there are seven OECD countries
with figures above 20 percent.
with figures above 20 percent.
35
98946
5533
mas há sete países da OCDE
com resultados acima dos 20%.
com resultados acima dos 20%.
01:56
That is a problem,
because it doesn't have to be that way.
because it doesn't have to be that way.
36
104503
2759
Isto é um problema,
porque há maneira de o resolver.
porque há maneira de o resolver.
01:59
If you look at the far end of this graph,
37
107286
2008
Se olharem para o fim deste gráfico,
02:01
you can see the Netherlands and Korea
are in single figures.
are in single figures.
38
109318
2960
vemos a Holanda e a Coreia
com números mais reduzidos.
com números mais reduzidos.
02:04
So there's definitely a numeracy
problem that we want to address.
problem that we want to address.
39
112302
4416
Portanto, há, efetivamente,
um problema de numeracia para resolver.
um problema de numeracia para resolver.
02:09
Now, as useful as studies like these are,
40
117510
2930
Agora, por mais útil que seja
este tipo de estudos,
este tipo de estudos,
02:12
I think we risk herding people
inadvertently into one of two categories;
inadvertently into one of two categories;
41
120464
5400
penso que caímos no risco de criarmos,
ingenuamente, duas categorias,
ingenuamente, duas categorias,
02:17
that there are two kinds of people:
42
125888
1776
que existem dos tipos de pessoas
02:19
those people that are comfortable
with numbers, that can do numbers,
with numbers, that can do numbers,
43
127688
4349
as que estão à vontade
com os números e com a matemática,
com os números e com a matemática,
02:24
and the people who can't.
44
132061
2236
e as que não estão.
02:26
And what I'm trying
to talk about here today
to talk about here today
45
134321
2101
O que estou a tentar dizer aqui hoje
02:28
is to say that I believe
that is a false dichotomy.
that is a false dichotomy.
46
136446
3042
é que eu penso
que isto é uma falsa dicotomia.
que isto é uma falsa dicotomia.
02:31
It's not an immutable pairing.
47
139512
1868
Não é uma divisão imutável.
02:33
I think you don't have to have
tremendously high levels of numeracy
tremendously high levels of numeracy
48
141404
3648
Penso que não temos de ter
níveis elevadíssimos de numeracia
níveis elevadíssimos de numeracia
02:37
to be inspired by numbers,
49
145076
1728
para nos inspirarmos com os números,
02:38
and that should be the starting point
to the journey ahead.
to the journey ahead.
50
146828
3109
e esse deve ser o nosso ponto de partida.
02:42
And one of the ways in which
we can begin that journey, for me,
we can begin that journey, for me,
51
150387
4311
Uma das maneiras que temos
para começar esta aventura
para começar esta aventura
02:46
is looking at statistics.
52
154722
1726
é olhar para as estatísticas.
02:48
Now, I am the first to acknowledge
that statistics has got somewhat
that statistics has got somewhat
53
156472
3495
Sou o primeiro a constatar
que a estatística
que a estatística
tem um problema visual.
02:51
of an image problem.
54
159991
1318
02:53
(Laughter)
55
161333
1047
(Risos)
02:54
It's the part of mathematics
56
162404
1532
É a parte da matemática
02:55
that even mathematicians
don't particularly like,
don't particularly like,
57
163960
3059
de que até os matemáticos
não gostam muito,
não gostam muito,
02:59
because whereas the rest of maths
is all about precision and certainty,
is all about precision and certainty,
58
167043
4012
porque, enquanto o restante
se foca na precisão e na certeza,
se foca na precisão e na certeza,
03:03
statistics is almost the reverse of that.
59
171079
2284
a estatística é quase o contrário disso.
03:05
But actually, I was a late convert
to the world of statistics myself.
to the world of statistics myself.
60
173793
4655
Na verdade, sou um convertido tardio
ao mundo da estatística.
ao mundo da estatística.
03:10
If you'd asked my undergraduate professors
61
178472
2082
Se perguntassem aos meus professores
03:12
what two subjects would I be least likely
to excel in after university,
to excel in after university,
62
180578
4759
quais as duas áreas em que eu teria
menos sucesso após a universidade,
menos sucesso após a universidade,
03:17
they'd have told you statistics
and computer programming,
and computer programming,
63
185361
2767
eles responderiam:
estatística e programação.
estatística e programação.
03:20
and yet here I am, about to show you
some statistical graphics
some statistical graphics
64
188152
2939
Apesar disso, estou prestes
a mostrar-vos alguns gráficos
a mostrar-vos alguns gráficos
03:23
that I programmed.
65
191115
1202
programados por mim.
03:24
So what inspired that change in me?
66
192745
1755
O que inspirou essa mudança em mim?
03:26
What made me think that statistics
was actually an interesting thing?
was actually an interesting thing?
67
194524
3648
O que me fez ver
que a estatística era interessante?
que a estatística era interessante?
03:30
It's really because
statistics are about us.
statistics are about us.
68
198196
2266
O facto de ser sobre nós.
03:32
If you look at the etymology
of the word statistics,
of the word statistics,
69
200869
2582
Se olharmos para a etimologia
da palavra "estatística",
da palavra "estatística",
03:35
it's the science of dealing with data
70
203475
2609
vemos que se traduz por
"a ciência que utiliza dados
"a ciência que utiliza dados
03:38
about the state or the community
that we live in.
that we live in.
71
206108
2430
"sobre o Estado ou a comunidade
em que vivemos".
em que vivemos".
03:40
So statistics are about us as a group,
72
208562
3354
Portanto, as estatísticas
são a nossa vida em grupo,
são a nossa vida em grupo,
03:43
not us as individuals.
73
211940
1675
não como pessoas individuais.
03:45
And I think as social animals,
74
213639
1470
E, como animais sociais,
03:47
we share this fascination about how
we as individuals relate to our groups,
we as individuals relate to our groups,
75
215133
3944
partilhamos o fascínio
de como nos relacionamos em grupo,
de como nos relacionamos em grupo,
03:51
to our peers.
76
219101
1388
com os nossos iguais.
03:52
And statistics in this way
are at their most powerful
are at their most powerful
77
220513
3110
E a estatística é o elemento mais poderoso
03:55
when they surprise us.
78
223647
1301
quando nos surpreende.
03:57
And there's been some really wonderful
surveys carried out recently
surveys carried out recently
79
225477
3207
Há inquéritos muito bons,
levados a cabo recentemente
levados a cabo recentemente
04:00
by Ipsos MORI in the last few years.
80
228708
1714
pela empresa Ipsos MORI.
04:02
They did a survey of over
1,000 adults in the UK,
1,000 adults in the UK,
81
230446
2708
Realizaram um inquérito
a mais de 1000 adultos no Reino Unido,
a mais de 1000 adultos no Reino Unido,
04:05
and said, for every 100 people
in England and Wales,
in England and Wales,
82
233178
3780
e perguntaram:
"Em Inglaterra e País de Gales,
quantos muçulmanos há
quantos muçulmanos há
04:08
how many of them are Muslim?
83
236982
1870
"em cada 100 pessoas?"
04:10
Now the average answer from this survey,
84
238876
2646
A resposta média a esta pergunta,
04:13
which was supposed to be representative
of the total population, was 24.
of the total population, was 24.
85
241546
3412
que deveria ser um número
representativo da população total, foi 24.
representativo da população total, foi 24.
04:16
That's what people thought.
86
244982
3676
Isto era o que as pessoas pensavam.
04:20
British people think 24 out of every 100
people in the country are Muslim.
people in the country are Muslim.
87
248682
3639
Os britânicos achavam que
24 em cada 100 pessoas eram muçulmanas.
24 em cada 100 pessoas eram muçulmanas.
04:24
Now, official figures reveal
that figure to be about five.
that figure to be about five.
88
252345
4410
Os números oficiais revelaram
que eram 5 pessoas em cada 100.
que eram 5 pessoas em cada 100.
04:29
So there's this big variation
between what we think, our perception,
between what we think, our perception,
89
257732
3987
Portanto, existe uma grande diferença
entre o que achamos, a nossa perceção,
entre o que achamos, a nossa perceção,
04:33
and the reality as given by statistics.
90
261743
2038
e a realidade dada pelas estatísticas.
04:35
And I think that's interesting.
91
263805
1544
Eu acho isso interessante.
04:37
What could possibly be causing
that misperception?
that misperception?
92
265373
3290
O que poderá estar a causar
esta perceção errada?
esta perceção errada?
04:41
And I was so thrilled with this study,
93
269212
1854
Estava tão entusiasmado
com esta pergunta,
com esta pergunta,
04:43
I started to take questions out
in presentations. I was referring to it.
in presentations. I was referring to it.
94
271090
3480
que comecei a questionar isso
nas minhas apresentações.
nas minhas apresentações.
04:46
Now, I did a presentation
95
274594
1218
Fiz uma palestra
04:47
at St. Paul's School for Girls
in Hammersmith,
in Hammersmith,
96
275836
2310
na escola St. Paul's for Girls,
em Hammersmith,
em Hammersmith,
04:50
and I had an audience rather like this,
97
278170
2140
e tinha uma audiência semelhante a esta,
04:52
except it was comprised entirely
of sixth-form girls.
of sixth-form girls.
98
280334
3868
com a exceção de serem todas
raparigas entre os 16 e os 18 anos.
raparigas entre os 16 e os 18 anos.
04:56
And I said, "Girls,
99
284226
2396
E eu disse-lhes: "Meninas,
04:59
how many teenage girls do you think
the British public think
the British public think
100
287598
4543
"quantas adolescentes vocês pensam
que o povo britânico acha
que o povo britânico acha
05:04
get pregnant every year?"
101
292165
1748
"que engravidam todos os anos?"
05:05
And the girls were apoplectic when I said
102
293937
2676
Todas elas ficaram pasmadas
quando eu lhes disse
quando eu lhes disse
05:09
the British public think that 15
out of every 100 teenage girls
out of every 100 teenage girls
103
297453
3913
que o povo britânico achava
que eram 15 em cada 100 raparigas
que eram 15 em cada 100 raparigas
05:13
get pregnant in the year.
104
301390
1293
a engravidar a cada ano.
05:15
And they had every right to be angry,
105
303429
2231
E tinham todo o direito de estar zangadas,
05:17
because in fact, I'd have to have
closer to 200 dots
closer to 200 dots
106
305684
2758
porque, de facto, eu tinha de ter
perto de 200 círculos
perto de 200 círculos
05:20
before I could color one in,
107
308466
1570
antes de pintar o interior de um,
05:22
in terms of what
the official figures tell us.
the official figures tell us.
108
310060
2515
para conseguir representar
o resultado oficial.
o resultado oficial.
05:24
And rather like numeracy,
this is not just an English problem.
this is not just an English problem.
109
312599
3800
À semelhança da numeracia,
este não é um problema só inglês.
este não é um problema só inglês.
05:28
Ipsos MORI expanded the survey
in recent years to go across the world.
in recent years to go across the world.
110
316423
4504
Há poucos anos, a Ipsos MORI
expandiu o inquérito pelo mundo.
expandiu o inquérito pelo mundo.
05:32
And so, they asked Saudi Arabians,
111
320951
2950
Então, perguntaram aos árabes sauditas:
05:35
for every 100 adults in your country,
112
323925
2521
"Por cada 100 adultos no seu país,
05:38
how many of them are overweight or obese?
113
326470
2873
"quantos estão acima do peso ideal
ou são obesos?"
ou são obesos?"
05:42
And the average answer from the Saudis
was just over a quarter.
was just over a quarter.
114
330526
5333
A resposta média foi de, apenas,
um pouco mais de um quarto deles.
um pouco mais de um quarto deles.
05:48
That's what they thought.
115
336402
1202
Era o que eles pensavam.
05:49
Just over a quarter of adults
are overweight or obese.
are overweight or obese.
116
337628
2568
Um quarto dos adultos
estão com problemas de peso.
estão com problemas de peso.
05:52
The official figures show, actually,
it's nearer to three-quarters.
it's nearer to three-quarters.
117
340220
4781
Os números reais mostram
que são cerca de três quartos.
que são cerca de três quartos.
05:57
(Laughter)
118
345025
1456
(Risos)
05:58
So again, a big variation.
119
346505
2292
Novamente, uma grande variação.
06:00
And I love this one: they asked in Japan,
they asked the Japanese,
they asked the Japanese,
120
348821
4446
E adoro este: perguntaram no Japão:
06:05
for every 100 Japanese people,
121
353291
1960
"Por cada 100 japoneses,
06:07
how many of them live in rural areas?
122
355275
2601
"quantos vivem em zonas rurais?"
06:10
The average was about a 50-50 split,
just over halfway.
just over halfway.
123
358521
4901
A média foi perto de 50%,
cerca de metade.
cerca de metade.
06:15
They thought 56 out of every 100
Japanese people lived in rural areas.
Japanese people lived in rural areas.
124
363446
4147
Achavam que 56 pessoas em 100,
viviam em áreas rurais.
viviam em áreas rurais.
06:19
The official figure is seven.
125
367617
1687
O resultado real é sete.
06:22
So extraordinary variations,
and surprising to some,
and surprising to some,
126
370259
4450
Variações extraordinárias,
e surpreendentes para alguns,
e surpreendentes para alguns,
06:26
but not surprising to people
who have read the work
who have read the work
127
374733
2389
mas não tão surpreendentes
para quem leu o trabalho
para quem leu o trabalho
06:29
of Daniel Kahneman, for example,
the Nobel-winning economist.
the Nobel-winning economist.
128
377146
4392
de Daniel Kahneman, por exemplo,
o economista vencedor de um Nobel.
o economista vencedor de um Nobel.
06:33
He and his colleague, Amos Tversky,
spent years researching this disjoint
spent years researching this disjoint
129
381562
5092
O seu colega Amos Tversky e ele
passaram anos a investigar esta diferença
passaram anos a investigar esta diferença
06:38
between what people perceive
and the reality,
and the reality,
130
386678
3145
entre o que as pessoas percebem
e a realidade,
e a realidade,
06:41
the fact that people are actually
pretty poor intuitive statisticians.
pretty poor intuitive statisticians.
131
389847
3751
o facto de as pessoas serem muito más
com estatísticas intuitivas.
com estatísticas intuitivas.
06:45
And there are many reasons for this.
132
393622
1760
E existem várias razões.
06:47
Individual experiences, certainly,
can influence our perceptions,
can influence our perceptions,
133
395406
3115
As experiências individuais
influenciam as nossas perceções,
influenciam as nossas perceções,
06:50
but so, too, can things like the media
reporting things by exception,
reporting things by exception,
134
398545
3958
bem como o facto de os "media"
apresentarem as coisas excecionais,
apresentarem as coisas excecionais,
06:54
rather than what's normal.
135
402527
1696
ao invés do que as normais.
06:56
Kahneman had a nice way
of referring to that.
of referring to that.
136
404855
2126
Kahneman tinha uma expressão engraçada.
06:59
He said, "We can be blind
to the obvious" --
to the obvious" --
137
407005
2085
Ele dizia: "Podemos ser cegos ao óbvio..."
07:01
so we've got the numbers wrong --
138
409114
1638
— termos os números errados —
07:02
"but we can be blind
to our blindness about it."
to our blindness about it."
139
410776
2322
"... mas também somos cegos
à nossa cegueira."
à nossa cegueira."
07:05
And that has enormous
repercussions for decision making.
repercussions for decision making.
140
413122
3266
Isso tem repercussões enormes
na tomada de decisões.
na tomada de decisões.
07:08
So at the statistics office
while this was all going on,
while this was all going on,
141
416412
2852
Portanto, no meu escritório,
enquanto tudo isto acontecia,
enquanto tudo isto acontecia,
07:11
I thought this was really interesting.
142
419288
1912
eu pensei no quanto isto era interessante.
07:13
I said, this is clearly a global problem,
143
421224
2010
Era claramente um problema global,
07:15
but maybe geography is the issue here.
144
423258
2435
mas talvez a geografia fosse o problema.
07:17
These were questions that were all about,
how well do you know your country?
how well do you know your country?
145
425717
3909
Todas as perguntas que vimos eram sobre
o quão bem conhecemos o nosso país.
o quão bem conhecemos o nosso país.
07:21
So in this case, it's how well
do you know 64 million people?
do you know 64 million people?
146
429650
3993
Neste caso, quão bem conhecemos
64 milhões de pessoas?
64 milhões de pessoas?
07:25
Not very well, it turns out.
I can't do that.
I can't do that.
147
433667
2732
Parece que não muito bem.
É impossível.
É impossível.
07:28
So I had an idea,
148
436423
1324
Então, tive uma ideia,
07:29
which was to think about
this same sort of approach
this same sort of approach
149
437771
3123
que foi pensar neste
tipo de abordagem,
tipo de abordagem,
07:32
but to think about it
in a very local sense.
in a very local sense.
150
440918
2105
mas usá-lo com um sentido mais local.
07:35
Is this a local?
151
443047
1191
É uma localidade?
07:36
If we reframe the questions and say,
152
444262
1941
Se mudarmos as perguntas e dissermos
07:38
how well do you know your local area,
153
446227
2122
"Quão bem conhece a sua localidade?",
07:40
would your answers be any more accurate?
154
448373
2103
estariam as respostas
mais perto da verdade?
mais perto da verdade?
07:43
So I devised a quiz:
155
451817
1762
Então, criei um questionário:
07:45
How well do you know your area?
156
453603
1859
Quão bem conhece a sua localidade?
07:48
It's a simple Web app.
157
456454
1889
É uma simples aplicação web.
07:50
You put in a post code
158
458367
1183
Inserem um código postal
07:51
and then it will ask you questions
based on census data
based on census data
159
459574
2707
e conseguem responder a perguntas,
baseadas nos censos,
baseadas nos censos,
07:54
for your local area.
160
462305
1539
sobre a área em questão.
07:56
And I was very conscious
in designing this.
in designing this.
161
464305
2123
Fui muito consciencioso ao concebê-lo.
07:58
I wanted to make it open
to the widest possible range of people,
to the widest possible range of people,
162
466452
4109
Quis torná-lo o mais acessível possível,
08:02
not just the 49 percent
who can get the numbers.
who can get the numbers.
163
470585
2828
não apenas para os 49%
que entendem os números.
que entendem os números.
08:05
I wanted everyone to engage with it.
164
473437
1755
Quis que todos pudessem usá-lo.
08:07
So for the design of the quiz,
165
475216
1525
Então, para a sua conceção,
08:08
I was inspired by the isotypes
166
476765
3615
inspirei-me nos isótipos de Otto Neurath,
08:12
of Otto Neurath from the 1920s and '30s.
167
480404
2602
das décadas de 20 e 30 do século XX.
08:15
Now, these are methods
for representing numbers
for representing numbers
168
483030
4348
São métodos de representação de números
08:19
using repeating icons.
169
487402
1773
que usam ícones repetidos.
08:21
And the numbers are there,
but they sit in the background.
but they sit in the background.
170
489640
3165
Os números estão lá,
mas em segundo plano.
mas em segundo plano.
08:24
So it's a great way
of representing quantity
of representing quantity
171
492829
2723
É uma excelente maneira
de representar quantidades
de representar quantidades
08:27
without resorting to using terms
like "percentage,"
like "percentage,"
172
495576
2984
sem usar palavras como "percentagem",
08:30
"fractions" and "ratios."
173
498584
1230
"frações" e "rácios".
08:31
So here's the quiz.
174
499838
1702
Então, aqui está o questionário.
08:34
The layout of the quiz is,
175
502310
1647
A disposição é a seguinte:
08:35
you have your repeating icons
on the left-hand side there,
on the left-hand side there,
176
503981
2819
têm, do vosso lado esquerdo,
os ícones repetidos,
os ícones repetidos,
e depois um mapa que mostra a região
sobre a qual se fazem as perguntas,
sobre a qual se fazem as perguntas,
08:38
and a map showing you the area
we're asking you questions about
we're asking you questions about
177
506824
3123
do lado direito.
08:41
on the right-hand side.
178
509971
1167
08:43
There are seven questions.
179
511162
1281
São sete perguntas.
08:44
Each question, there's a possible answer
between zero and a hundred,
between zero and a hundred,
180
512467
3893
Em cada uma, existe a possibilidade
de responderem entre zero e 100.
de responderem entre zero e 100.
08:48
and at the end of the quiz,
181
516384
1349
No final do questionário,
08:49
you get an overall score
between zero and a hundred.
between zero and a hundred.
182
517757
3218
têm um resultado total entre zero e 100.
08:52
And so because this is TEDxExeter,
183
520999
2084
E porque estamos no TEDxExeter,
08:55
I thought we would have
a quick look at the quiz
a quick look at the quiz
184
523107
2325
pensei que podíamos responder,
rapidamente,
rapidamente,
08:57
for the first few questions of Exeter.
185
525456
2309
às primeiras perguntas sobre Exeter.
08:59
And so the first question is:
186
527789
1405
A primeira pergunta é:
09:01
For every 100 people,
how many are aged under 16?
how many are aged under 16?
187
529218
2992
"Para cada 100 pessoas,
quantas têm menos de 16 anos de idade?"
quantas têm menos de 16 anos de idade?"
09:04
Now, I don't know Exeter very well
at all, so I had a guess at this,
at all, so I had a guess at this,
188
532784
3600
Eu não conheço Exeter tão bem,
pelo que vou dar um palpite,
pelo que vou dar um palpite,
09:08
but it gives you an idea
of how this quiz works.
of how this quiz works.
189
536408
2561
para vos dar uma ideia
de como tudo funciona.
de como tudo funciona.
09:10
You drag the slider
to highlight your icons,
to highlight your icons,
190
538993
3706
Vocês arrastam o cursor
para realçar os ícones,
para realçar os ícones,
09:14
and then just click "Submit" to answer,
191
542723
2235
carregam no botão "Submit"
para responder,
para responder,
09:16
and we animate away the difference
between your answer and reality.
between your answer and reality.
192
544982
3663
e nós tratamos da animação
entre a vossa resposta e a realidade.
entre a vossa resposta e a realidade.
09:20
And it turns out, I was a pretty
terrible guess: five.
terrible guess: five.
193
548669
4075
Vemos agora que não tive muito jeito
para adivinhar... Eram cinco.
para adivinhar... Eram cinco.
09:25
How about the next question?
194
553149
1424
E a próxima pergunta?
09:26
This is asking about
what the average age is,
what the average age is,
195
554597
2156
Pergunta-nos qual a idade média,
09:28
so the age at which half
the population are younger
the population are younger
196
556777
2445
ou seja, qual a idade
que divide os mais novos
dos mais velhos da população.
dos mais velhos da população.
09:31
and half the population are older.
197
559246
1674
09:32
And I thought 35 -- that sounds
middle-aged to me.
middle-aged to me.
198
560944
3350
E eu pensei em 35.
Parece-me ser o meio-termo.
Parece-me ser o meio-termo.
09:36
(Laughter)
199
564318
1443
(Risos)
09:40
Actually, in Exeter,
it's incredibly young,
it's incredibly young,
200
568206
2106
Na verdade, Exeter é incrivelmente jovem
09:42
and I had underestimated the impact
of the university in this area.
of the university in this area.
201
570336
4538
e acabei por subestimar
o impacto da universidade nesta região.
o impacto da universidade nesta região.
As perguntas tornam-se mais difíceis
à medida que avançamos.
à medida que avançamos.
09:46
The questions get harder
as you go through.
as you go through.
202
574898
2031
09:48
So this one's now asking
about homeownership:
about homeownership:
203
576953
2383
Esta pergunta fala-nos
de casas próprias:
de casas próprias:
"Em cada 100 casas, quantas foram compradas
com uma hipoteca ou um empréstimo?"
com uma hipoteca ou um empréstimo?"
09:51
For every 100 households, how many
are owned with a mortgage or loan?
are owned with a mortgage or loan?
204
579955
3699
09:55
And I hedged my bets here,
205
583678
1280
Eu limitei a minha aposta,
09:56
because I didn't want to be
more than 50 out on the answer.
more than 50 out on the answer.
206
584982
3098
pois não quis que a diferença
fosse acima de 50.
fosse acima de 50.
10:00
(Laughter)
207
588104
2020
(Risos)
10:02
And actually, these get harder,
these questions,
these questions,
208
590148
2466
O nível de dificuldade vai aumentando,
10:04
because when you're in an area,
when you're in a community,
when you're in a community,
209
592638
2859
porque quando se trata de uma localidade,
de uma comunidade,
de uma comunidade,
10:07
things like age -- there are clues
to whether a population is old or young.
to whether a population is old or young.
210
595521
5250
há pistas para temas como a idade,
se a população é envelhecida ou não.
se a população é envelhecida ou não.
10:12
Just by looking around
the area, you can see it.
the area, you can see it.
211
600795
2345
Se olharmos à nossa volta,
encontramos a resposta.
encontramos a resposta.
10:15
Something like homeownership
is much more difficult to see,
is much more difficult to see,
212
603164
3391
Temas como a compra de habitação
são mais difíceis de ver,
são mais difíceis de ver,
10:18
so we revert to our own heuristics,
213
606579
2608
pelo que voltamos
aos nossos palpites,
aos nossos palpites,
10:21
our own biases about how many people
we think own their own homes.
we think own their own homes.
214
609211
4451
às nossas ideias sobre quantas pessoas
achamos que compraram a sua casa.
achamos que compraram a sua casa.
10:25
Now the truth is,
when we published this quiz,
when we published this quiz,
215
613686
3650
Mas a verdade é que,
quando publicámos esta página,
quando publicámos esta página,
10:29
the census data that it's based on
was already a few years old.
was already a few years old.
216
617360
3536
os dados dos censos que usámos
já tinham uns anos.
já tinham uns anos.
10:32
We've had online applications
that allow you to put in a post code
that allow you to put in a post code
217
620920
3569
Tínhamos aplicações na Internet
que permitiam colocar um código postal
que permitiam colocar um código postal
10:36
and get statistics back for years.
218
624513
2094
e iam buscar estatísticas
de anos anteriores.
de anos anteriores.
10:38
So in some senses,
219
626631
1189
Estas aplicações
10:39
this was all a little bit old
and not necessarily new.
and not necessarily new.
220
627844
3549
permitiam conhecer o velho
mas não o novo.
mas não o novo.
10:43
But I was interested to see
what reaction we might get
what reaction we might get
221
631417
3639
Mas eu estava interessado em ver
a reação que conseguiríamos
a reação que conseguiríamos
10:47
by game-ifying the data
in the way that we have,
in the way that we have,
222
635080
2717
ao brincar com os dados,
10:49
by using animation
223
637821
1407
utilizando animações
10:51
and playing on the fact
that people have their own preconceptions.
that people have their own preconceptions.
224
639252
3748
e aproveitando o facto de as pessoas
terem as suas ideias pré-concebidas..
terem as suas ideias pré-concebidas..
10:55
It turns out, the reaction was, um ...
225
643508
3583
Acontece que a reação foi...
11:00
was more than I could have hoped for.
226
648328
1928
mais do que estava à espera.
11:02
It was a long-held ambition of mine
to bring down a statistics website
to bring down a statistics website
227
650280
3381
Há muito que eu tinha a ambição
de deitar abaixo um "site" de estatística
de deitar abaixo um "site" de estatística
11:05
due to public demand.
228
653685
1408
devido a uma grande procura.
11:07
(Laughter)
229
655117
1800
(Risos)
11:08
This URL contains the words
"statistics," "gov" and "UK,"
"statistics," "gov" and "UK,"
230
656941
3464
Este "site" contém as palavras
"estatística", "governo" e "Reino Unido",
"estatística", "governo" e "Reino Unido",
11:12
which are three of people's least
favorite words in a URL.
favorite words in a URL.
231
660429
3242
que são as três palavras
menos favoritas num "site".
menos favoritas num "site".
11:15
And the amazing thing about this
was that the website came down
was that the website came down
232
663695
3985
O mais fascinante é que o "site"
foi-se abaixo
foi-se abaixo
11:19
at quarter to 10 at night,
233
667704
2093
por volta das 21:45 da noite,
11:21
because people were actually
engaging with this data
engaging with this data
234
669821
3211
porque as pessoas
foram cativadas pelos dados
foram cativadas pelos dados
11:25
of their own free will,
235
673056
1539
e ficaram de livre vontade,
11:26
using their own personal time.
236
674619
2035
usando o seu tempo pessoal.
11:28
I was very interested to see
237
676678
2487
Deixou-me intrigado o facto
11:31
that we got something like
a quarter of a million people
a quarter of a million people
238
679189
3713
de termos qualquer coisa
como 250 mil pessoas
como 250 mil pessoas
11:34
playing the quiz within the space
of 48 hours of launching it.
of 48 hours of launching it.
239
682926
3272
a divertirem-se na página,
durante 48 horas após o lançamento.
durante 48 horas após o lançamento.
11:38
And it sparked an enormous discussion
online, on social media,
online, on social media,
240
686222
3927
Esta situação acendeu
uma discussão enorme nas redes sociais,
uma discussão enorme nas redes sociais,
11:42
which was largely dominated
241
690173
2037
que foi dominada, sobretudo,
11:44
by people having fun
with their misconceptions,
with their misconceptions,
242
692234
3993
por pessoas que se estavam a divertir-se
com as suas ideias erradas,
com as suas ideias erradas,
11:48
which is something that
I couldn't have hoped for any better,
I couldn't have hoped for any better,
243
696251
3059
que foi algo que me surpreendeu
pela positiva
pela positiva
11:51
in some respects.
244
699334
1160
nalguns aspetos.
11:52
I also liked the fact that people started
sending it to politicians.
sending it to politicians.
245
700518
3226
Também gostei do facto de terem enviado
o "link" para os políticos.
o "link" para os políticos.
11:55
How well do you know the area
you claim to represent?
you claim to represent?
246
703768
2589
"Quão bem conhece a zona
que representa?"
que representa?"
11:58
(Laughter)
247
706381
1162
(Risos)
11:59
And then just to finish,
248
707567
1560
E para terminar,
12:01
going back to the two kinds of people,
249
709992
2330
voltando atrás, aos dois tipos de pessoas,
12:04
I thought it would be
really interesting to see
really interesting to see
250
712346
2257
achei que seria muito interessante
ver as respostas de pessoas
boas com números.
boas com números.
12:06
how people who are good with numbers
would do on this quiz.
would do on this quiz.
251
714627
2815
12:09
The national statistician
of England and Wales, John Pullinger,
of England and Wales, John Pullinger,
252
717466
3016
John Pullinger, o estatístico nacional
de Inglaterra e do País de Gales,
de Inglaterra e do País de Gales,
12:12
you would expect he would be pretty good.
253
720506
2073
devia ter um resultado notável.
12:15
He got 44 for his own area.
254
723524
2449
Sobre a sua localidade,
teve 44 pontos finais.
teve 44 pontos finais.
12:17
(Laughter)
255
725997
2468
(Risos)
12:20
Jeremy Paxman -- admittedly,
after a glass of wine -- 36.
after a glass of wine -- 36.
256
728489
4949
Jeremy Paxman, que admitiu ter respondido
depois de um copo de vinho, teve 36.
depois de um copo de vinho, teve 36.
12:26
Even worse.
257
734051
1461
Pior ainda.
12:27
It just shows you that the numbers
can inspire us all.
can inspire us all.
258
735536
3201
Isto demonstra que os números
podem inspirar qualquer um de nós.
podem inspirar qualquer um de nós.
12:30
They can surprise us all.
259
738761
1260
Podem surpreender-nos.
12:32
So very often, we talk about statistics
260
740045
2039
Muitas vezes referimo-nos à estatística
como a ciência da incerteza.
como a ciência da incerteza.
12:34
as being the science of uncertainty.
261
742108
1962
12:36
My parting thought for today is:
262
744094
1782
O pensamento que vos deixo hoje é:
12:37
actually, statistics is the science of us.
263
745900
3035
na verdade,
a estatística é a ciência sobre nós.
a estatística é a ciência sobre nós.
12:40
And that's why we should
be fascinated by numbers.
be fascinated by numbers.
264
748959
2788
É por isso que nos devíamos
deixar fascinar pelos números.
deixar fascinar pelos números.
12:43
Thank you very much.
265
751771
1190
Muito obrigado.
12:44
(Applause)
266
752985
3777
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Alan Smith - Data visualisation editorAlan Smith uses interactive graphics and statistics to breathe new life into how data is presented.
Why you should listen
Alan Smith is Data Visualisation Editor at the Financial Times in London. Previously he was Head of Digital Content at the UK Office for National Statistics (ONS).
With a background in cartography and digital mapping, he has spent the last decade finding ways of bringing statistics to wider audiences. In 2010, he was an inaugural recipient of the Royal Statistical Society's Award for Excellence in Official Statistics. He was appointed Office of the Order of the British Empire (OBE) in the Queen's 2011 Birthday Honours list.
Alan Smith | Speaker | TED.com