ABOUT THE SPEAKER
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.

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."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TED2010

Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)

Lži, sprosté lži a statistiky (o TEDTalks)

Filmed:
2,510,120 views

Ve své brilantně poťouchlé analýze využívá Sebastian Wernicke statistické techniky k anylýze TED Talks, aby mohl podat matici pro optimální TED Talk založenou na hodnocení uživatelů. Jak ho ohodnotíte? Ohromující? Nepřesvědčivý? Nebo prostě jenom srandovní?
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
If you go on the TEDTED websitewebová stránka,
0
1000
3000
Na stránkách TEDu
00:19
you can currentlyv současné době find there
1
4000
2000
můžete v současnosti najít
00:21
over a fullplný weektýden of TEDTalkTEDTalk videosvidea,
2
6000
3000
více jak týden videí s TED Talks,
00:24
over 1.3 millionmilión
3
9000
2000
přes 1,3 miliónu
00:26
wordsslova of transcriptsPřepisy
4
11000
2000
slov transkriptů
00:28
and millionsmiliony of useruživatel ratingshodnocení.
5
13000
2000
a milióny uživatelských hodnocení.
00:30
And that's a hugeobrovský amountmnožství of datadata.
6
15000
3000
A to je obrovské množství dat.
00:33
And it got me wonderingpřemýšlel:
7
18000
2000
A mě napadlo:
00:35
If you tookvzal all this datadata
8
20000
2000
Pokud vezmete všechna ta data
00:37
and put it throughpřes statisticalstatistický analysisanalýza,
9
22000
2000
a protáhnete je statistickou analýzou
00:39
could you reversezvrátit engineerinženýr a TEDTalkTEDTalk?
10
24000
2000
můžete zpětně vytvořit TED Talk?
00:41
Could you createvytvořit
11
26000
2000
Můžete vytvořit
00:43
the ultimatekonečný TEDTalkTEDTalk?
12
28000
2000
dokonalý TED Talk?
00:45
(LaughterSmích) (ApplausePotlesk)
13
30000
2000
(Potlesk)
00:47
And alsotaké, could you createvytvořit
14
32000
2000
A můžete také vytvořit
00:49
the worstnejhorší possiblemožný TEDTalkTEDTalk
15
34000
2000
nejhorší možný TED Talk
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
se kterým by vás sem stále ještě pustili?
00:53
To find this out, I lookedpodíval se at threetři things:
17
38000
2000
Abych to zjistil, zkoumal jsem tři věci.
00:55
I lookedpodíval se at the topictéma that you should chooseVybrat,
18
40000
2000
Téma, které byste si měli vybrat.
00:57
I lookedpodíval se at how you should deliverdodat it
19
42000
3000
Způsob, jakým ho prezentovat
01:00
and the visualsvizuály onstagena scénu.
20
45000
2000
a vizuální pomůcky na pódiu.
01:02
Now, with the topictéma: There's a wholeCelý rangerozsah of topicstémata you can chooseVybrat,
21
47000
3000
Takže, co se týče tématu -- můžete vybírat z mnoha,
01:05
but you should chooseVybrat wiselymoudře,
22
50000
2000
ale vybírejte rozumně,
01:07
because your topictéma stronglysilně correlateskoreluje
23
52000
2000
protože vaše téma úzce souvisí
01:09
with how usersuživatelů will reactreagovat to your talk.
24
54000
3000
s reakcemi uživatelů.
01:12
Now, to make this more concretebeton,
25
57000
2000
Abych uvedl konkrétní příklad,
01:14
let's look at the listseznam of tophorní 10 wordsslova
26
59000
3000
podívejme se na deset slov,
01:17
that statisticallystatisticky sticklepit out
27
62000
2000
které se nejčastěji vyskytují
01:19
in the mostvětšina favoriteoblíbený TEDTalksTEDTalks
28
64000
2000
v nejoblíbenějších TED Talks
01:21
and in the leastnejméně favoriteoblíbený TEDTalksTEDTalks.
29
66000
3000
a v těch nejméně oblíbených.
01:24
So if you camepřišel here
30
69000
2000
Takže pokud tu budete mluvit
01:26
to talk about how FrenchFrancouzština coffeekáva
31
71000
2000
o tom jak francouzská káva
01:28
will spreadrozpětí happinessštěstí in our brainsmozky,
32
73000
3000
šíří pocit štěstí v našem mozku,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
máte to v kapse.
01:33
(LaughterSmích) (ApplausePotlesk)
34
78000
2000
(Potlesk)
01:35
WhereasVzhledem k tomu,, if you wanted to talk about
35
80000
2000
Zatímco pokud chcete mluvit
01:37
your projectprojekt involvingzahrnující
36
82000
2000
o projektu zahrnujícím
01:39
oxygenkyslík, girlsdívky, aircraftletadlo --
37
84000
2000
kyslík, dívky, letadla --
01:41
actuallyvlastně, I would like to hearslyšet that talk, (LaughterSmích)
38
86000
2000
teda, to bych zrovna docela rád slyšel...
01:43
but statisticsstatistika say it's not so good.
39
88000
2000
no ale statistiky tvrdí, že neuspějete.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
Co nedělám.
01:47
If you generalizezevšeobecnit this,
41
92000
2000
Pokud to zobecním,
01:49
the mostvětšina favoriteoblíbený TEDTalksTEDTalks are those
42
94000
2000
nejoblíbenější TED Talks jsou o věcech,
01:51
that featureVlastnosti topicstémata we can connectpřipojit with,
43
96000
3000
se kterými se můžeme snadno
01:54
bothoba easilysnadno and deeplyhluboce,
44
99000
2000
a hluboce ztotožnit,
01:56
suchtakový as happinessštěstí, our ownvlastní bodytělo,
45
101000
2000
jako štěstí, naše tělo,
01:58
foodjídlo, emotionsemoce.
46
103000
2000
jídlo, emoce.
02:00
And the more technicaltechnický topicstémata,
47
105000
2000
A techničtější témata,
02:02
suchtakový as architecturearchitektura, materialsmateriálů and, strangelyzvláštně enoughdost, menmuži,
48
107000
3000
jako architektura, materiály, a kupodivu i muži,
02:05
those are not good topicstémata to talk about.
49
110000
3000
to jsou témata, o kterých radši nemluvte.
02:08
How should you deliverdodat your talk?
50
113000
2000
Jak máte přednášet?
02:10
TEDTED is famousslavný for keepingudržování
51
115000
2000
TED je známý
02:12
a very sharpostrý eyeoko on the clockhodiny,
52
117000
2000
svou přesností,
02:14
so they're going to hatenenávist me
53
119000
2000
takže mě asi zabijou,
02:16
for revealingodhalování this, because, actuallyvlastně,
54
121000
2000
když tohle řeknu -- vlastně
02:18
you should talk as long as they will let you. (LaughterSmích)
55
123000
2000
byste měli mluvit tak dlouho, jak vám to dovolí,
02:20
Because the mostvětšina favoriteoblíbený TEDTalksTEDTalks
56
125000
3000
protože nejoblíbenější TED Talks
02:23
are, on averageprůměrný, over 50 percentprocent longerdelší
57
128000
2000
jsou průměrně o 50% delší
02:25
than the leastnejméně favoriteoblíbený onesty.
58
130000
2000
než ty nejméně oblíbené.
02:28
And this holdsdrží trueskutečný for all rankingpořadí listsseznamy on TEDTED.comcom
59
133000
2000
A to platí pro všechna témata na TED.com
02:30
exceptaž na if you want to have a talk
60
135000
2000
s vyjímkou těch, které mají být
02:32
that's beautifulKrásná, inspiringinspirativní or funnylegrační.
61
137000
2000
krásné, inspirující nebo vtipné.
02:34
Then, you should be briefstručný. (LaughterSmích) But other than that,
62
139000
2000
Pak buďte struční. Ale jinak mluvte,
02:36
talk untilaž do they dragtáhnout you off the stagefáze.
63
141000
3000
dokud vás neodtáhnou z pódia.
02:39
(LaughterSmích)
64
144000
2000
(Smích)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Tak, a zatím--
02:43
(ApplausePotlesk)
66
148000
6000
(Potlesk)
02:49
While you're pushingtlačení the clockhodiny, there's a fewpár rulespravidel to obeyposlouchat.
67
154000
3000
Zatímco svou řeč natahujete, řiďte se několika pravidly.
02:52
I foundnalezeno these rulespravidel out by comparingporovnání the statisticsstatistika
68
157000
2000
Získal jsem je porovnáváním statistiky
02:54
of four-wordčtyři slovo phrasesfráze
69
159000
2000
frází o čtyřech slovech,
02:56
that appearobjevit more oftenčasto in the mostvětšina favoriteoblíbený TEDTalksTEDTalks
70
161000
3000
které se často objevují v oblíbených TED Talks,
02:59
as opposedprotichůdný to the leastnejméně favoriteoblíbený TEDTalksTEDTalks.
71
164000
2000
a které v těch nejméně oblíbených.
03:01
I'll give you threetři examplespříklady.
72
166000
2000
Uvedu tři příklady.
03:03
First of all, I mustmusí, as a speakermluvčí,
73
168000
2000
Zaprvé, jako přednášející musím
03:05
provideposkytnout a serviceservis to the audiencepublikum and talk about what I will give you,
74
170000
3000
fungovat jako služba pro vás a mluvit o tom, co vám dám,
03:08
insteadmísto toho of sayingrčení what I can't have.
75
173000
2000
a ne o tom, co nemůžu mít.
03:10
SecondlyZa druhé, it's imperativerozkazovací způsob
76
175000
2000
Zadruhé, je životně důležité,
03:12
that you do not citeuvést The NewNové YorkYork TimesKrát.
77
177000
2000
abyste necitovali New York Times.
03:14
(LaughterSmích)
78
179000
2000
(Smích)
03:16
And finallyKonečně, it's okay for the speakermluvčí -- that's the good newszprávy --
79
181000
3000
A nakonec dobrá zpráva, je v pořádku,
03:19
to fakefalešný intellectualintelektuální capacitykapacita.
80
184000
2000
když předstírate intelektuální kapacitu.
03:21
If I don't understandrozumět something, I can just say, "etcatd., etcatd."
81
186000
3000
Pokud něčemu nerozumím, jen řeknu "a tak podobně",
03:24
You'llYou'll all staypobyt with me.
82
189000
2000
a vy mě nepřestanete poslouchat.
03:26
It's perfectlydokonale fine.
83
191000
2000
Je to naprosto v pořádku.
03:28
(ApplausePotlesk)
84
193000
4000
(Potlesk)
03:32
Now, let's go to the visualsvizuály.
85
197000
2000
Teď něco o vizuálních pomůckách.
03:34
The mostvětšina obviouszřejmé visualvizuální thing on stagefáze is the speakermluvčí.
86
199000
3000
Nejvýraznější vizuální objekt na pódiu jste vy.
03:37
And analysisanalýza showsukazuje if you want to be
87
202000
2000
Analýza ukazuje, že pokud chcete být
03:39
amongmezi the mostvětšina favoriteoblíbený TEDTED speakersreproduktory,
88
204000
2000
mezi oblíbenými, měli byste si nechat
03:41
you should let your hairvlasy growrůst a little bitbit longerdelší than averageprůměrný,
89
206000
3000
narůst vlasy trochu delší, než je průměr,
03:44
make sure you wearmít na sobě your glassesbrýle and be slightlymírně more dressed-up-oblečený
90
209000
3000
vzít si brýle a být oblečen trochu slušněji,
03:47
than the averageprůměrný TEDTED speakermluvčí.
91
212000
2000
než průměrný přednášející.
03:49
SlidesSnímky are okay, thoughačkoli you mightmohl considerzvážit going for propsrekvizity.
92
214000
3000
Promítání je ok, ale můžete si přinést i rekvizity.
03:52
And now the mostvětšina importantdůležité thing,
93
217000
2000
A teď ta nejdůležitější věc,
03:54
that is the moodnálada onstagena scénu.
94
219000
2000
jíž je nálada na pódiu.
03:56
ColorBarva playshraje a very importantdůležité rolerole.
95
221000
2000
Velmi důležitou roli hrají barvy.
03:58
ColorBarva closelyúzce correlateskoreluje
96
223000
2000
Barva úzce koreluje
04:00
with the ratingshodnocení that talksrozhovory get on the websitewebová stránka.
97
225000
3000
s hodnocením, které video dostane.
04:03
(ApplausePotlesk)
98
228000
2000
(Potlesk)
04:05
For examplepříklad, fascinatingfascinující talksrozhovory
99
230000
2000
Například, fascinující prezentace
04:07
containobsahovat a statisticallystatisticky highvysoký amountmnožství
100
232000
2000
obsahují statisticky mnohem více
04:09
of exactlypřesně this bluemodrý colorbarva, (LaughterSmích)
101
234000
2000
přesně téhle modré bary,
04:11
much more than the averageprůměrný TEDTalkTEDTalk.
102
236000
2000
než průměrný TED Talk.
04:13
IngeniousGeniální TEDTalksTEDTalks, much more this greenzelená colorbarva,
103
238000
2000
V těch originálních je zase mnohem více téhle zelené,
04:15
etcatd., etet.
104
240000
2000
a tak podobně.
04:17
(LaughterSmích) (ApplausePotlesk)
105
242000
7000
(Potlesk)
04:24
Now, personallyosobně, I think
106
249000
2000
Já si osobně myslím,
04:26
I'm not the first one who has doneHotovo this analysisanalýza,
107
251000
2000
že nejsem první, kdo tohle analyzuje,
04:28
but I'll leavezanechat, opustit this
108
253000
2000
ale to nechám
04:30
to your good judgmentrozsudek.
109
255000
3000
k vašemu posouzení.
04:33
So, now it's time to put it all togetherspolu
110
258000
2000
Teď je načase dát to vše dohromady
04:35
and designdesign the ultimatekonečný TEDTalkTEDTalk.
111
260000
2000
a vytvořit dokonalý TED Talk.
04:37
Now, sinceod té doby this is TEDActiveTEDActive,
112
262000
2000
Protože jsme na konferenci TED Active
04:39
and I learnednaučil se from my analysisanalýza
113
264000
2000
a také jsem se ze své analýzy dozvěděl,
04:41
that I should actuallyvlastně give you something,
114
266000
2000
že bych vám měl něco dát,
04:43
I will not imposeUložit the ultimatekonečný
115
268000
2000
nebudu vám teď předvádět nejlepší
04:45
or worstnejhorší TEDTalkTEDTalk on you,
116
270000
2000
nebo nejhorší TED Talk,
04:47
but ratherspíše give you a toolnástroj to createvytvořit your ownvlastní.
117
272000
2000
ale raději vám dám nástroj k vytvoření vlastního.
04:49
And I call this toolnástroj the TEDPadTEDPad.
118
274000
3000
Říkám mu TED Pad.
04:52
(LaughterSmích)
119
277000
3000
(Smích)
04:55
And the TEDPadTEDPad is a matrixmatice
120
280000
2000
Je to matice
04:57
of 100 specificallykonkrétně selectedvybraný,
121
282000
2000
se stovkou specificky vybraných,
04:59
highlyvysoce curatedkurátor: sentencesvěty
122
284000
3000
pečlivě poskládaných vět.
05:02
that you can easilysnadno piecekus togetherspolu to get your ownvlastní TEDTalkTEDTalk.
123
287000
3000
které můžete snadno poskládat a vytvořit vlastní TED Talk.
05:07
You only have to make one decisionrozhodnutí,
124
292000
2000
Musíte se pouze rozhodnout:
05:09
and that is: Are you going to use the whitebílý versionverze
125
294000
2000
Použijete bílou verzi
05:11
for very good TEDTalksTEDTalks,
126
296000
2000
a vytvoříte výborný TED Talk
05:13
about creativitytvořivost, humančlověk geniusgénius?
127
298000
2000
o kreativitě a lidské genialitě?
05:15
Or are you going to go with a blackČerná versionverze,
128
300000
2000
Nebo zkusíte černou verzi
05:17
whichkterý will allowdovolit you to createvytvořit really badšpatný TEDTalksTEDTalks,
129
302000
2000
a vytvoříte opravdu hrozný TED Talk
05:19
mostlyvětšinou about blogsblogy,
130
304000
2000
o blogování, politice
05:21
politicspolitika and stuffvěci?
131
306000
2000
a podobně?
05:23
So, downloadstažení it and have funzábava with it.
132
308000
2000
Stáhněte si je a hrajte si.
05:25
Now I hopenaděje you enjoyužívat si the sessionzasedání.
133
310000
3000
Doufám, že vás to bude bavit.
05:28
I hopenaděje you enjoyužívat si designingnavrhování your ownvlastní
134
313000
2000
Doufám, že si užijete vymýšlení vlastních
05:30
ultimatekonečný and worstnejhorší possiblemožný TEDTalksTEDTalks.
135
315000
2000
nejlepších a nejhorších TED Talks,
05:32
And I hopenaděje some of you will be inspiredinspirovaný for nextdalší yearrok
136
317000
3000
a že se inspirujete na příští rok a předvedete je zde --
05:35
to createvytvořit this, whichkterý I really want to see.
137
320000
3000
opravdu rád bych je viděl.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Moc vám děkuji.
05:40
(ApplausePotlesk) ThanksDík.
139
325000
10000
(Potlesk)
Translated by Jiřina Laburdová
Reviewed by Libor Juhanak

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com