TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
Lügen, verdammte Lügen und Statistiken (über TEDTalks)
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In einer brillant ironischen Untersuchung wendet Sebastian Wernicke die Werkzeuge statistischer Analyse auf TEDTalks an, um eine Metrik zu entwickeln, mit der sich auf der Basis von Nutzerbewertungen der "optimale TEDTalk" kreieren lässt. Wie bewerten Sie das? Als "atemberaubend"? "Nicht überzeugend"? Oder ganz einfach "lustig"?
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
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00:16
If you go on the TED website,
0
1000
3000
Wenn man die TED Webseite besucht,
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
kann man dort zur Zeit TED-Talk-Videos
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
mit einer Gesamtlänge von über einer Woche finden,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
über 1,3 Millionen
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
Wörter von Niederschriften
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
und Millionen von Nutzerbewertungen.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
Das ist eine Riesenmenge an Daten,
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
die mich zu der Frage geführt hat:
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
Wenn man all diese Daten
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
durch eine statistische Analyse laufen ließe,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
könnte man daraus nicht wiederum einen TED-Talk konstruieren?
00:41
Could you create
11
26000
2000
Könnte man so
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
den ultimativen TED-Talk erschaffen?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(Applaus)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
Und könnte man so nicht auch
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
den schlechtestmöglichen TED-Talk entwerfen,
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
den man gerade noch so eben akzeptieren könnte?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
Um dies herauszufinden, habe ich mir drei Dinge angesehen.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
Ich habe mir das Thema angesehen das man wählen sollte.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
I habe mir angesehen, wie man den Vortrag halten sollte
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
und welche visuellen Hilfsmittel man auf der Bühne haben sollte.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
Nun, was das Thema betrifft, könnte mann eine ganze Reihe an Themen wählen,
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
aber man sollte eine kluge Entscheidung treffen,
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
weil das Thema stark damit korreliert,
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
wie Benutzer auf den Vortrag reagieren werden.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
Um dies konkreter zu machen,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
lassen Sie uns die Top 10 Wörter ansehen,
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
die statistisch auffällig sind,
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
und zwar sowohl in den beliebtesten TED-Talks
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
als auch in den unbeliebtesten TED-Talks.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
Wenn Sie also hierher kämen,
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
um darüber zu sprechen, wie französischer Kaffee
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
Glückseligkeit in unseren Gehirnen verbreitet,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
wäre das ein Erfolg.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(Applaus)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
Wenn Sie dagegen über ein Projekt
01:37
your project involving
36
82000
2000
reden wollten, das mit
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
Sauerstoff, Mädchen, Flugzeugen zu tun hat, dann
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
würde zwar ich den Vortrag eigentlich gerne hören,
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
die Statistik aber sagt, das wäre nicht so gut.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
Nun ja.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
Wenn man dies generalisiert,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
sind die beliebtesten TED-Talks jene,
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
die Themen enthalten, mit denen man sich identifizieren kann,
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
sowohl einfache als auch tiefgründige,
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
wie z.B. Fröhlichkeit, der eigene Körper,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
Essen, Emotionen.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
Die eher technischen Themen jedoch,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
wie Architektur, Baustoffe und, komischerweise, Männer,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
sind keine guten Themen für einen Vortrag.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
Wie sollte man seinen Vortrag rüberbringen?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED ist bekannt dafür, immer
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
ein sehr strenges Auge auf die Uhr zu werfen.
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
Also werden sie mich hassen,
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
wenn ich Folgendes verrate: Eigentlich
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
sollte man so lange reden, wie sie einen lassen,
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
weil die beliebtesten TED-Talks
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
im Durchschnitt nämlich über 50 Prozent länger
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
sind als die unbeliebtesten.
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
Und das gilt für alle Bewertungslisten auf TED.com,
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
außer wenn man einen Vortrag halten möchte,
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
der wunderschön, inspirierend oder lustig ist.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
Dann nämlich sollte man sich kurz halten. Aber davon abgesehen,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
reden Sie so lange, bis man Sie von der Bühne schleift.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(Gelächter)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Nun, während -
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(Applaus)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
Während man die Zeit streckt, gibt es ein paar Regeln, an die man sich halten sollte.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
Ich kam auf diese Regeln, als ich die Statistik
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
von Vier-Wort-Sätzen verglich,
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
die in den beliebtesten TED-Talks häufiger vorkommen
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
als in den unbeliebtesten TED-Talks.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
Ich gebe Ihnen drei Beispiele.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
Erstens: Ich muss als Redner
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
dem Publikum einen Dienst erweisen und von dem sprechen, was ich ihm geben werde,
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
anstatt zu sagen, was ich nicht bieten kann.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
Zweitens: Es ist es zwingend erforderlich,
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
dass Sie nicht die New York Times zitieren.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(Gelächter)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
Und mein letzter Punkt: Es ist durchaus okay, wenn der Redner -
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
und das ist die gute Nachricht - intellektuelle Kapazität vortäuscht.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
Wenn ich etwas nicht verstehe, kann ich einfach sagen: "et cetera, et cetera."
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
Und Sie werden mir alle weiter zuhören.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
Das ist völlig in Ordnung.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(Applaus)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
Nun zu den visuellen Hilfsmitteln.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
Das offensichtlichste visuelle Hilfsmittel auf der Bühne ist der Redner selbst.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
Und die Analyse zeigt, dass Sie dann, wenn Sie zu den
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
beliebtesten TED-Rednern zählen wollen,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
Ihre Haare etwas länger als der Durchschnitt wachsen lassen sollten
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
und darauf achten sollten, dass Sie Ihre Brille tragen und etwas eleganter angezogen sind
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
als der durchschnittliche TED-Redner.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
Dias sind okay, aber vielleicht sollten Sie sich auch ein paar Requisiten überlegen.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
Und nun das Wichtigste,
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
die Atmosphäre auf der Bühne.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
Farben spielen eine sehr wichtige Rolle.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
Farben korrelieren sehr stark
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
mit den Bewertungen der Vorträge auf der Webseite.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(Applaus)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
Zum Beispiel enthalten faszinierende Vorträge
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
einen statistisch hohen Anteil
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
an genau dieser blauen Farbe,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
viel mehr als der durchschnittliche TED-Vortrag.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
Geniale TED-Vorträge viel mehr von dieser grünen Farbe,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
et cetera, et cetera.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(Applaus)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
Ich persönlich glaube übrigens,
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
dass ich nicht der erste bin, der so eine Analyse durchgeführt hat,
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
aber das überlasse ich
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
Ihrem eigenen Urteil.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
Nun ist es also an der Zeit, alles zusammenzufassen
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
und den ultimativen TED-Vortrag zu designen.
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
Weil dies hier ja TED Active ist
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
und ich aus meiner Analyse gelernt habe,
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
dass ich Ihnen wirklich etwas geben sollte,
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
werde ich Sie jetzt nicht mit dem ultimativsten
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
oder schlechtesten TED-Vortrag konfrontieren,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
sondern Ihnen vielmehr ein Tool an die Hand geben, mit dem Sie selber einen komponieren können.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
Und ich nenne das Tool das TED-Pad.
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(Gelächter)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
Das TED-Pad ist eine Matrix
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
von 100 speziell ausgesuchten
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
und exakt recherchierten Sätzen,
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
die Sie leicht verknüpfen können, um daraus Ihren eigenen TED-Vortrag zu gestalten.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
Sie müssen zuvor nur eine einzige Entscheidung treffen:
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
Wollen Sie die weiße Version
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
für sehr gute TED-Talks benutzen,
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
z.B. über Kreativität oder das menschliche Genie?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
Oder wollen Sie die schwarze Version wählen,
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
die es Ihnen ermöglicht, wirklich schlechte TED-Vorträge zu entwerfen,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
also hauptsächlich über Blogs,
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
Politik und solche Sachen?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
Dann runterladen, und los geht der Spaß.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
Ich hoffe, dass Ihnen mein Vortrag gefallen hat
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
und dass Sie Spaß daran haben werden, Ihren eigenen,
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
ultimativen oder schlechtesten TED-Vortrag zu designen.
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
Und ich hoffe, einige von Ihnen lassen sich für das nächste Jahr inspirieren,
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
das einmal auszuprobieren - was ich wirklich gerne sehen würde.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Vielen Dank.
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(Applaus)
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