TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
ลวง ลวงลึก และสถิติ (ว่าด้วย TEDTalks)
Filmed:
Readability: 4.2
2,510,120 views
ในการวิเคราะห์ที่หยอกแกมขำและแสนชาญฉลาด เซบาสเีตียน เวิร์นนิค (Sebastian Wernicke) นำเครื่องมือในการวิเคราะห์เชิงสถิติกับปาฐกถา TEDTalks มาใช้ในการสร้างแม่แบบสำหรับรังสรรค์ปาฐกถา TED Talk ที่เยี่ยมที่สุด จากข้อมูลการให้คะแนนของผู้ชม แล้วเราจะประเมินปาฐกถาของเขาอย่างไร? "ตะลึงปากค้าง (Jaw-dropping)"? "เชื่อไม่ได้เท่าไหร่ (Unconvincing)"? หรือว่าจะแค่ "ตลกโปกฮา (Funny)"?
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.
00:16
If you go on the TED website,
0
1000
3000
ถ้าเราไปที่เว็บไซต์ TED
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
เราจะเห็นได้ว่า ในตอนนี้
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
มีวีดีโอปาฐกถามากมายใน TEDTalk ตลอดสัปดาห์
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
มากกว่า 1.3 ล้าน
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
คำที่ใช้ในปาฐกถา
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
และการประเมินของผู้ใช้เป็นล้านๆครั้ง
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
และนั่นเป็นข้อมูลอันมากมายมหาศาล
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
และก็ทำให้ผมอยากรู้อยากเห็นขึ้นมา
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
ถ้าเราเอาข้อมูลทั้งหมดนี้
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
มาทำการวิเคราะห์เชิงสถิติ
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
เราจะสามารถใช้วิศวกรรมย้อนกลับมาเนรมิตเป็นปาฐกถา TEDTalk ขึ้นมาได้ไหม?
00:41
Could you create
11
26000
2000
เราจะสามารถสร้าง
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
ปาฐกถา TED Talk แบบบันลือโลกได้ไหม
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(เสียงปรบมือ)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
อีกอย่าง เราจะสามารถสรรสร้าง
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
ปาฐกถา TEDTalk ที่ห่วยแตกที่สุดในโลกได้หรือไม่
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
โดยที่สามารถรอดพ้นปากเหยี่ยวปากกาไปได้ด้วย
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
ในการหาคำตอบ ผมดูที่ 3 อย่าง
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
ผมดูที่หัวข้อที่เราควรเลือกพูด
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
ผมดูที่ว่าเราควรนำเสนออย่างไร
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
และก็ดูที่ลักษณะการนำเสนอบนเวที
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
เอาหละครับ มาดูที่หัวข้อกันก่อน -- มีหัวข้อมากมายก่ายกองที่เราเลือกได้
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
แต่เราควรจะฉลาดเลือก
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
เพราะว่าหัวข้อมีความสัมพันธ์เหนี่ยวแน่นมาก
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
กับการที่ผู้ฟังจะมีปฏิกิริยากับปาฐกถาของเรายังไง
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
เพื่อให้เด่นชัดเป็นรูปเป็นร่างมากขึ้น
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
เราลองมาดูรายชื่อของคำยอดนิยม 10 คำแรก
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
ที่เลือกมาด้วยวิธีการทางสถิติ
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
จากปาฐกถา TEDTalks ยอดนิยม
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
และจากปาฐกถา TEDTalks ที่ไม่เป็นที่นิยมเอาเลย
01:24
So if you came here
30
69000
2000
ถ้าเป็นว่าเรามาที่นี่
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
มาพูดเกี่ยวกับกาแฟจากฝรั่งเศส
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
จะช่วยทำให้เกิดความสุขอย่างท่วมท้นในสมองเราอย่างไร
01:31
that's a go.
33
76000
2000
แบบนั้นคือ ใช่เลย ครับ
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(เสียงปรบมือ)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
ในขณะที่ ถ้าเราอยากจะมาพูดเรื่อง
01:37
your project involving
36
82000
2000
โครงการของเราที่เกี่ยวกับ
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
อ๊อกซิเจน หญิงสาว เครื่องบิน
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
อันที่จริงแล้วผมอยากฟังปาฐกถาแบบนั้นนะครับ
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
แต่สถิติบอกว่ามันไม่ค่อยน่าฟังเท่าไหร่
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
ว้า...เหรอ...อืม
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
ถ้าเราสรุปในภาพรวม
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
ปาฐกถา TEDTalks ยอดนิยมคือพวกที่
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
เสนอในหัวข้อที่เราสามารถเชื่อมโยงด้วยได้
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
ทั้งอย่างง่ายๆและทั้งอย่างลึกซึ้ง
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
เป็นต้นว่า ความสุข ร่างกายของเราเอง
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
อาหาร อารมณ์
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
และหัวข้อที่เป็นเทคนิคมากกว่า
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
เช่น สถาปัตย์ วัสดุ และ ที่แปลกก็คือ มนุษย์
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
พวกนี้จะไม่ใช่หัวข้อที่ีดีที่น่าจะนำมาพูด
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
เราควรจะนำเสนอปาฐกถาของเราอย่างไร?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED มีชื่อมากในการ
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
ควบคุมรักษาเวลาในการพูด
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
พวกเขาจะต้องเกลียดผม
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
ที่เปิดเผยเรื่องนี้เพราะว่า จริงๆแล้ว
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
เราควรจะพูดให้นานที่สุดที่เขาจะอนุญาตให้เราพูด
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
เพราะว่าปาฐกถา TEDTalks ยอดนิยม
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
คืออันที่โดยเฉลี่ยมีความยาวกว่า
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
อันที่ได้รับความนิยมน้อยสุดถึงกว่าร้อยละ 50
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
และนี่ก็เป็นความจริงสำหรับการประเมินในทุกกลุ่มใน TED.com
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
ยกเว้นเสียแต่ว่าถ้าเราอยากจะให้ปาฐกถา
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
มีอรรถรสงามงด สร้างแรงบันดาลใจ หรือตลกโปกฮา
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
ถ้าแบบนั้น เราควรจะพูดให้กระชับ แต่นอกเหนือไปจากนี้
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
ก็ให้พูดจนกว่าเขาจะมาลากเราลงจากเวที
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(เสียงหัวเราะ)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
เอาหละครับ ในช่วงที่ --
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(เสียงปรบมือ)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
ในช่วงที่เรากำลังพูดอยู่นั้น มีกฎสองสามข้อที่ต้องปฏิบัติตาม
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
ผมค้นพบกฏพวกนี้โดยเปรียบเทียบสถิติ
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
ของวลียาว 4 คำ
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
ที่ปรากฏบ่อยๆในปาฐกถา TEDTalks ยอดนิยม
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
เปรียบเทียบกับในปาฐกถา TEDTalks ที่ไม่เป็นที่นิยม
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
ผมจะยกตัวอย่างให้คุณดู 3 ตัวอย่างนะครับ
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
ตัวอย่างแรกสุด ในฐานะผู้พูด ผมต้อง
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
ให้การบริการแก่ผู้ฟังและต้องบอกว่าผมจะให้อะไรกับคุณบ้าง
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
แทนที่จะพูดว่าผมไม่สามารถเอาอะไรมาได้บ้าง
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
อย่างที่สอง มันเป็นเรื่องจำเป็นมาก
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
ที่เราจะต้องไม่อ้างอิงหนังสือพิมพ์นิวยอร์กไทม์ส์ (New York Times)
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(เสียงหัวเราะ)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
และข้อสุดท้าย เป็นเรื่องยอมรับกันได้สำหรับผู้พูด -- นี่เป็นข่าวดีครับ --
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
ที่จะแสร้งอวดภูมิรู้
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
ถ้าผมไม่เข้าใจอะไรบางอย่าง ผมก็แค่พูดว่า "อะไรทำนองนั้น ฯลฯ"
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
พวกคุณก็จะตั้งใจฟังผมต่อไป
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
ทำได้ง่ายๆสบายๆไม่มีข้อแม้ครับ
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(เสียงปรบมือ)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
ตอนนี้ เรามาดูกันที่การแสดงออกบนเวที
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
สิ่งที่เห็นเด่นชัดที่สุดบนเวทีก็คือ ตัวผู้พูด
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
และผลการวิเคราะห์บ่งว่า ถ้าเราอยากจะเป็น
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
หนึ่งในผู้พูดยอดนิยมที่สุดของ TED
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
เราควรจะต้องไว้ผมยาวกว่าคนทั่วไปสักนิดนึง
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
แล้วก็ต้องแน่ใจว่าเราใส่แว่นตามา และก็จะต้องแต่งตัวเป็นทางการ
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
กว่าผู้พูดโดยทั่วไปของ TED
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
สไลด์นำเสนอเอามาใช้ด้วยได้ แต่กระนั้นเราอาจลองดูที่การพูดแบบมีของประกอบ
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
ตอนนี้ก็มาถึงสิ่งที่สำคัญที่สุด
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
ได้แก่ พื้นอารมณ์บนเวที ครับ
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
สีมีส่วนสำคัญในเรื่องนี้มาก
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
สีมีความสัมพันธ์เกี่ยวเนื่องมาก
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
กับการประเมินปาฐกถาในเว็บไซด์
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(เสียงปรบมือ)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
ยกตัวอย่างว่า ปาฐกถา TEDTalks ที่ได้รับการประเมินว่า น่าทึ่ง
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
ในเชิงสถิติแล้วเต็มไปด้วย
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
สีน้ำเงินแบบนี้เลยครับ
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
มีมากกว่าปาฐกถา TEDTalk โดยทั่วไปเยอะมาก
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
ปาฐกถา TEDTalks ที่จัดว่า แหลมคม มีสีเขียวแบบนี้อยู่เยอะมาก
04:15
etc., et.
104
240000
2000
อะไรทำนองนั้น ฯลฯ ครับ
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(เสียงปรบมือ)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
เอาหละครับ โดยส่วนตัวผมแล้ว ผมคิดว่า
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
ผมไม่ใช่คนแรกที่ได้ทำการวิเคราะห์เรื่องนี้
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
แต่ผมจะฝากไว้
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
ให้พวกคุณใช้ดุลยพินิจเอาเองครับ
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
งั้นตอนนี้ ก็ได้เวลาที่จะเอามารวมไว้ด้วยกัน
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
แล้วออกแบบปาฐกถา TEDTalk แบบบันลือโลก
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
เนื่องจากว่านี่เป็นปาฐกถาเชิงปฏิบัติการ TEDActive
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
และผมค้นพบจากผลการวิเคราะห์
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
ว่าจริงๆแล้วผมควรจะมีอะไรให้คุณ
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
ผมจะไม่ให้คุณต้องมาฟังปาฐกถา
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
แบบบันลือโลกหรือแบบห่วยแตกหรอกครับ
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
แต่กลับกัน ผมจะให้เครื่องมือที่คุณจะเนรมิตมันขึ้นมาด้วยตัวคุณเอง
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
และผมเรียกเครื่องมือนี้ว่า เท็ดแพ็ด (TED Pad) ครับ
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(เสียงหัวเราะ)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
และ เท็ดแพ็ด เป็นแม่แบบ (matrix)
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
ของประโยค 100 ประโยคที่คัดสรรแล้วเป็นพิเศษ
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
เลือกสรรจัดเรียงอย่างพิถีพิถัน
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
ที่คุณจะนำมาผนวกต่อกันเป็นปาฐกถา TEDTalk ของคุณเอง
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
คุณแค่ต้องตัดสินใจเพียงประการเดียว
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
และนั่นก็คือ: คุณจะใช้รุ่นสีขาว
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
สำหรับปาฐกถา TEDTalks แบบดีเยี่ยม
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
เกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ อัจริยภาพของมนุษย์?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
หรือว่าคุณจะใช้รุ่นสีดำ
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
ซึ่งจะทำให้คุณสามารถประดิษฐ์ปาฐกถา TEDTalks ที่แย่ๆ
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
โดยมากก็เกี่ยวกับบล๊อกส์
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
การเมือง และอะไรพวกนั้น
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
เพราะฉะนั้น ไปดาวน์โหลด และก็เล่นให้สนุกไปเลยนะครับ
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
มาถึงตอนนี้ ผมก็หวังว่าคุณจะได้รับความเพลิดเพลินกับช่วงของผม
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
ผมหวังว่าคุณจะออกแบบปาฐกถาของคุณเอง
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
ทั้งแบบบันลือโลกและแบบห่วยแตกที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
และผมหวังว่าพวกคุณบางคนจะได้รับแรงบันดาลใจสำหรับปีหน้า
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
ที่จะสร้างอะไรคล้ายกันนี้อีก ซึ่งผมอยากเห็นที่สุดเลย
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
ขอบคุณมากครับ
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(เสียงปรบมือ)
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