TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
Нейт Силвър: Влияе ли расата на гласуването?
Filmed:
Readability: 4
498,847 views
Нейт Силвър предлага отговори на противоречиви въпроси, свързани с расата и политиката: Дали расата на Обама се отразява на гласоподаването в някои региони? Статистика и митове се сблъскват в този увлекателен разговор, който завършва със забележително прозрение за това как градоустройственото планиране може да насърчи толерантността.
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I want to talk about the election.
0
0
3000
Искам да говоря за изборите.
00:18
For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
За първи път в Съединените щати една предимно бяла група гласоподаватели
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
избира кандидат за президент от афро-американски произход.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
Всъщност, Барак Обама се представи доста добре.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
Той спечели 375 електорални гласа.
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
Спечели около 70 милиона популярни гласа -
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
повече от който и да било кандидат за президент
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
от каквато и да било раса или партия в историята.
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
Ако сравним представянето на Обама с представянето на Джон Кери преди четири години...
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
Демократите наистина харесват този очевиден преход,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
при който почти всеки щат става по-син, по-демократичен -
00:47
even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
дори в щатите, където Обама загуби, например западната част.
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
Онези щати станаха по-сини.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
На юг, на североизток - почти навсякъде,
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
само с някое и друго изключение тук и там.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
Едно изключение е Масачузетс.
00:59
That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
Това е родният щат на Джон Кери.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
Не е голяма изненада, че Обама не се представи по-добре от Кери там.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
Или в Аризона - домът на Джон Маккейн -
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
там Обама нямаше голям напредък.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
Но има и една част от страната - нещо като среден регион тук.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
Регионът на Арканзас, Тенеси, Оклахома, Западна Вирджиния.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
Ако погледнете '96 г. - Бил Клинтън -
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
как се представи последният демократ, който всъщност спечели през '96 г.,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
виждате наистина големи разлики в тази част на страната, ето тук -
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
около Апалачите, Озарките - планинския регион, както го наричам.
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
20 или 30 точки разлика
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
между представянето на Бил Клинтън през '96 г. и представянето на Обама
01:29
in 2008.
28
74000
2000
през 2008 г.
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
Да - Бил Клинтън е от Арканзас, но това са много дълбоки различия.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
И така - когато мислим за части от страната като Арканзас.
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
Има една книга със заглавие "Какво става с Канзас?"
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
Но въпросът тук всъщност е... Обама се представи относително добре в Канзас.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
Той изгуби сериозно, но така става с всеки демократ.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
Загубата му не беше по-лоша от тази на повечето хора.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
Но, да, какво става с Арканзас?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(Смях)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
Мислейки за Арканзас, сме склонни да правим доста негативни асоциации.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
Мислим за "тълпа селяндури" с пушки.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
Мислим, че такива хора вероятно не искат да гласуват
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
за хора, които изглеждат като и се казват Барак Обама.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
Смятаме, че е въпрос на раса. А честно ли е това?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
Дали не заклеймяваме хората от Арканзас и тази част от страната?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
И отговорът e - поне отчасти е честно.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
Знаем, че расата е била фактор - а причината да знаем това е,
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
че сме питали онези хора.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
Всъщност не сме ги питали ние, но при запитване
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
на изходите на избирателните секции във всеки щат,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
в 37 от 50 щата,
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
задавали един доста директен въпрос, свързан с расата.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
Задавали следния въпрос:
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
При решението ви как да гласувате за президент днес,
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
дали расата на кандидата е била фактор?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
Търсим хора, които са отговорили: "Да, расата беше фактор -
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
нещо повече, важен фактор за моето решение."
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
И хора, които са гласували за Джон Маккейн
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
в резултат на този фактор,
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
може би в комбинация с други фактори, може би самостоятелно.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
Търсим това поведение сред белите гласоподаватели,
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
или въщност, не-черните гласоподаватели.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
Виждате, че има големи разлики в различни части
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
на страната по този въпрос.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
В Луизиана около един на пет бели гласоподаватели
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
е отговорил: "Да, една от сериозните причини да гласувам срещу Барак Обама е,
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
че той е афро-американец."
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
Ако тези хора бяха гласували за Обама -
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
дори половината от тях, Обама спокойно щеше да спечели в Луизиана.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
Мисля, че същото важи и за всички тези щати, които виждате най-отгоре в списъка.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
Междувременно - Калифорния, Ню Йорк. Можем да кажем: "О, просветлени сме",
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
но, нали разбирате - със сигурност много по-ниско ниво на случване на тази,
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
предполагам, призната,
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
проява на гласуване въз основа на расата.
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
Ето същите данни върху карта.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
Виждате връзката между
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
по-червените щати, където повече хора са отговорили:
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"Да, расата на Барак Обама беше проблем за мен."
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
Виждате ли - в сравнение с картата от '96 г., виждате застъпване тук.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
Това, изглежда, наистина обяснява
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
защо Барак Обама се представи по-зле
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
в тази част от страната.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
Трябва да попитаме защо.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
Дали расизмът е предвидим по някакъв начин?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
Дали нещо оказва натиск?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
Дали в Арканзас и Кентъки се случват някакви странни неща,
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
които не разбираме?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
Или пък действат по-систематични фактори?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
И тъй, можем да разгледаме ред различни рпоменливи.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
Това са неща, които икономистите и политолозите разглеждат постоянно -
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
неща като приход, религия, образование.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
Кои от тези фактори тласкат
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
тази проява на расизъм
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
в този голям национален експеримент, който видяхме на четвърти ноември?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
Има един-два от тях, които имат
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
силно предвидими връзки -
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
един от тях е образованието.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
Вижда се, че щатите с по-малко години образование
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
на един възрастен човек, са в червено,
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
а виждате, че тази част от страната - Апалачкият регион,
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
е по-слабо образована. Просто факт.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
И виждате връзката там
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
с основаните на расата схеми за гласуване.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
Другата важна променлива е
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
типът квартал, в който живеете.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
Щати, които са по-селски,
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
дори някои от щатите като Ню Хампшир и Мейн,
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
показват малко от
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
това базирано на расата гласуване срещу Барак Обама.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
Така че става дума за комбинация между тези две неща. Образование
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
и типът съседи, които имате,
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
за което ще говорим повече след малко.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
Въпросът при щати като Арканзас и Тенеси e,
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
че и двата са преобладаващо селски
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
и са бедни откъм образование.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
Така че - да, расизмът е предвидим.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
Тези неща, може би наред с други променливи,
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
но тези неща, изглежда, го предсказват.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
Сега ще задълбаем малко повече
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
в нещо, наречено Генерално социално проучване.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
То се провежда от Чикагския университет
05:08
every other year.
119
293000
2000
през една година.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
Задават серия наистина интересни въпроси.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
През 2000 г. са имали особено интересни въпроси
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
за расовите нагласи.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
Един прост въпрос, който задали, е:
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"Живее ли във вашия квартал някой от различна раса?"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
Виждаме различни типове общности, където резултатите са доста различни.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
В големите градове при около 80 процента от хората
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
има някой, когото смятат за съсед, от друга раса.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
А в селските общности - едва около 30 процента.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
Вероятно защото, ако живеете във ферма, може изобщо да нямате много съседи.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
Но така или иначе, не взаимодействате много с хора,
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
които са различни от вас.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
Сега ще вземем белите хора в проучването
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
и ще ги разделим на такива, които имат черни съседи,
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
или какъвто и да било съсед от друга раса.
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
Хора, които имат само бели съседи.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
Виждаме някои променливи
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
по отношение на политически нагласи, няма много разика.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
Това е било преди осем години - някои хора са били повече републиканци тогава.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
Но виждате - демократи срещу републиканци,
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
няма голяма разлика въз основа на това кои са съседите ви.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
И дори някои расови въпроси, например
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
утвърдителното действие, което е един вид политически въпрос,
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
въпрос на политиката относно расата, ако щете.
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
Тук няма много разлика.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
Утвърдителното действие, честно казано, не е много популярно сред белите гласоподаватели - точка.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
Но хората с черни съседи и хората с еднорасови квартали
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
всъщност не се отнасят различно към това.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
Ако задълбаете малко по-дълбоко обаче, става малко по-лично, ако щете:
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"Подкрепяте ли закон, забраняващ междурасовите бракове?"
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
Има голяма разлика.
06:30
People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
Хората, които нямат съседи от друга раса,
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
са около два пъти по-склонни
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
да се възпротивят срещу междурасовия брак, отколкото хората, които имат.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
Просто въз основа на това кой живее в близкото ви обкръжение.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
А когато били запитани - не през 2000 г., а при същото проучване през 1996 г. :
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"Не бихте ли гласували за квалифициран черен президент?"
06:48
You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
Разбирате ли - хора без съседи, които са афро-американци,
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
били много по-склонни да кажат: "Това би било проблем за мен"
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
Така че всъщност дори не става дума за град срещу село.
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
Става дума за това с кого живеете.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
Расизмът е предвидим. И се предвижда
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
от взаимодействието или липсата на такова с хора, различни от вас - хора от други раси.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
За да се работи по въпроса,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
целта е да се улесни взаимодействието с хора от други раси.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
Имам една две, предполагам, много очевидни
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
идеи как би могло да се направи това.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
Сериозен почитател съм на големите градове.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
Особено ако става дума за разнородни и устойчиви градове,
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
които могат да поддържат хора от различни етноси и групи с различни приходи.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
Смятам, че големите градове улесняват създаването на мрежи
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
и неформалното взаимодействие, повече, отколкото в ежедневието.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
Но, разбира се, не всеки иска да живее в град - не и в град като Ню Йорк.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
Затова може да мислим повече за неща като улични мрежи.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
Това е кварталът, в който израснах - в Ийст Лансинг, Мичиган.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
Това е традиционна общност от Средния запад, което означава, че имаш истинска мрежа.
07:38
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
Има истински квартали, истински дървета и истински улици, по които може да вървиш.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
И взаимодействаш много със съседите си -
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
хора, които харесваш; хора, които може да не познаваш.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
В резултат общността е много толерантна,
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
което, смятам, е различно от нещо като това,
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
което е в Шаумбург, Илиноис.
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
Където всяка малка група къщи има своя собствена задънена улица,
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
"Starbucks", през който се минава с кола и се поръчва, такива неща.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
Всъщност има връзка между този тип градско проектиране,
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
което започва да преобладава през 70-те и 80-те,
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
и това, че страната стана
08:07
more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
по-консервативна при Роналд Рейгън.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
Ето и една друга наша идея -
08:12
is an intercollegiate exchange program
189
477000
2000
междуколегиална програма за обмен,
08:14
where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
при която студенти от Ню Йорк заминават в чужбина.
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
Но, честно казано, сега в страната има достатъчно различия -
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
може би можеш да вземеш група деца от Нюйоркския университет,
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
да ги изпратиш да учат един семестър в Арканзаския унивеситет
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
и обратно. Да се прави на ниво гимназия.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
Има хора, които буквално може да са в учебно заведение в Арканзас или Тенеси
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
и никога да не взаимодействат по позитивен, утвърждаващ начин
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
с някого от друга част на страната, или от друга расова група.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
Смятам, че част от образователната променлива, за която говорихме преди,
08:40
is the networking experience you get when you go to college
199
505000
2000
е усещането за мрежа, което получаваш, щом отидеш в колеж,
08:42
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
където попадаш в смесена среда от хора, с които иначе може никога да не взаимодействаш.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
Но всичко това е добра новина.
08:48
because when something is predictable,
202
513000
3000
Защото, когато нещо е предвидимо,
08:51
it is what I call designable.
203
516000
2000
го наричам проектируемо.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
Може да започнеш да мислиш за разрешения на този проблем.
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
Дори ако проблемът е тежък и неподатлив като расизма.
08:58
If we understand the root causes of the behavior
206
523000
2000
Ако разбираме къде се коренят причините за това поведение,
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
207
525000
2000
къде се проявява то и къде - не,
09:02
we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
можем да започнем да търсим решения за него.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
Това е всичко, което исках да кажа. Благодаря ви много.
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - StatisticianMath whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.
Why you should listen
In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.
Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."
Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't.
Nate Silver | Speaker | TED.com