ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data.

Why you should listen

Susan Etlinger is an industry analyst with Altimeter Group, where she focuses on data and analytics. She conducts independent research and has authored two intriguing reports: “The Social Media ROI Cookbook” and “A Framework for Social Analytics.” She also advises global clients on how to work measurement into their organizational structure and how to extract insights from the social web which can lead to tangible actions. In addition, she works with technology innovators to help them refine their roadmaps and strategies. 

Etlinger is on the board of The Big Boulder Initiative, an industry organization dedicated to promoting the successful and ethical use of social data. She is regularly interviewed and asked to speak on data strategy and best practices, and has been quoted in media outlets like The Wall Street Journal, The New York Times, and the BBC.

More profile about the speaker
Susan Etlinger | Speaker | TED.com
TED@IBM

Susan Etlinger: What do we do with all this big data?

Σούζαν Έτλινγκερ: Τι κάνουμε με όλα αυτά τα μεγάλα δεδομένα;

Filmed:
1,344,301 views

Σας κάνει να νιώθετε πιο άνετα ένα σύνολο δεδομένων; Πιο επιτυχημένους; Τότε η ερμηνεία σας του συνόλου αυτού είναι μάλλον λανθασμένη. Σε ένα εκπληκτικά συγκινητική ομιλία, η Σούζαν Έτλινγκερ εξηγεί γιατί, καθώς λαμβάνουμε όλο και περισσότερα δεδομένα, πρέπει να εμβαθύνουμε τις δεξιότητες κριτικής σκέψης μας. Επειδή είναι δύσκολο να προχωρήσουμε πέρα ​​από την καταμέτρηση πραγμάτων στην πραγματική κατανόησή τους.
- Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data. Full bio

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

00:13
TechnologyΤεχνολογία has broughtέφερε us so much:
0
1354
3135
Η τεχνολογία μάς έχει προσφέρει πολλά:
00:16
the moonφεγγάρι landingπροσγείωση, the InternetΣτο διαδίκτυο,
1
4489
2019
Την προσεδάφιση στη σελήνη, το Διαδίκτυο,
00:18
the abilityικανότητα to sequenceαλληλουχία the humanο άνθρωπος genomeγονιδίωμα.
2
6508
2625
την ικανότητα αλληλούχισης
του ανθρώπινου γονιδιώματος.
00:21
But it alsoεπίσης tapsβρύσες into a lot of our deepestπιο βαθιά fearsφόβους,
3
9133
3724
Εξάπτει, όμως,
και τους πιο ενδόμυχούς μας φόβους,
00:24
and about 30 yearsχρόνια agoπριν,
4
12857
1856
και περίπου 30 χρόνια πριν,
00:26
the cultureΠολιτισμός criticκριτικός NeilNeil PostmanΤαχυδρόμος wroteέγραψε a bookΒιβλίο
5
14713
2553
ο πολιτιστικός κριτικός Νιλ Πόστμαν
έγραψε ένα βιβλίο
00:29
calledπου ονομάζεται "AmusingΔιασκεδαστικό OurselvesΤους εαυτούς μας to DeathΘάνατος,"
6
17266
2115
με τίτλο «Διασκέδαση μέχρι θανάτου»,
00:31
whichοι οποίες laysκαθορίζει this out really brilliantlyεξαιρετικά.
7
19381
2759
το οποίο παρουσιάζει
με ευφυές τρόπο αυτή την κατάσταση.
00:34
And here'sεδώ είναι what he said,
8
22140
1650
Και να τι είπε,
00:35
comparingσύγκριση the dystopiandystopian visionsοράματα
9
23790
2263
συγκρίνοντας τα δυστοπικά οράματα
00:38
of GeorgeΓιώργος OrwellΌργουελ and AldousΆλντους HuxleyΟ Χάξλεϋ.
10
26053
3573
του Τζορτζ Όργουελ και του Άλντους Χάξλεϋ.
00:41
He said, OrwellΌργουελ fearedφοβόταν we would becomeγίνομαι
11
29626
3126
Ο Όργουελ, λέει, φοβόταν
πως θα αναπτύσσαμε
00:44
a captiveσε αιχμαλωσία cultureΠολιτισμός.
12
32752
2248
έναν πολιτισμό υποτέλειας.
00:47
HuxleyΟ Χάξλεϋ fearedφοβόταν we would becomeγίνομαι a trivialασήμαντος cultureΠολιτισμός.
13
35000
3752
Ο Χάξλεϋ φοβόταν πως θα αναπτύσσαμε
έναν πολιτισμό κοινοτοπίας.
00:50
OrwellΌργουελ fearedφοβόταν the truthαλήθεια would be
14
38752
2145
Ο Όργουελ φοβόταν πως η αλήθεια
00:52
concealedαπέκρυψε from us,
15
40897
1923
θα φυλασσόταν μυστική,
00:54
and HuxleyΟ Χάξλεϋ fearedφοβόταν we would be drownedπνίγηκε
16
42820
2190
ενώ ο Χάξλεϋ φοβόταν πως θα πνιγόμασταν
00:57
in a seaθάλασσα of irrelevanceασχετοσύνης.
17
45010
2693
σε έναν ωκεανό σύγχυσης.
00:59
In a nutshellΣυνοψίζοντας τα πιο σημαντικά, it's a choiceεπιλογή betweenμεταξύ
18
47703
2170
Εν ολίγοις, εμείς επιλέγουμε εάν
01:01
BigΜεγάλο BrotherΟ αδελφός watchingβλέποντας you
19
49873
2600
ο Μεγάλος Αδερφός θα παρακολουθεί εμάς
01:04
and you watchingβλέποντας BigΜεγάλο BrotherΟ αδελφός.
20
52473
2496
ή εμείς τον Μεγάλο Αδερφό.
01:06
(LaughterΤο γέλιο)
21
54969
1931
(Γέλια)
01:08
But it doesn't have to be this way.
22
56900
1734
Δεν είναι όμως απαραίτητα έτσι.
01:10
We are not passiveπαθητικός consumersΚαταναλωτές
of dataδεδομένα and technologyτεχνολογία.
23
58634
3336
Δεν είμαστε παθητικοί καταναλωτές
των δεδομένων και της τεχνολογίας.
01:13
We shapeσχήμα the roleρόλος it playsπαίζει in our livesζωή
24
61970
2403
Εμείς διαμορφώνουμε τον ρόλο
που θα έχουν στη ζωή μας,
01:16
and the way we make meaningέννοια from it,
25
64373
2130
και τον τρόπο που τα ερμηνεύουμε,
01:18
but to do that,
26
66503
1603
όμως για να το κάνουμε αυτό,
01:20
we have to payπληρωμή as much attentionπροσοχή to how we think
27
68106
3513
πρέπει να δωσουμε την ίδια σημασία
στον τρόπο που σκεφτόμαστε
01:23
as how we codeκώδικας.
28
71619
2030
όσο και στον τρόπο που προγραμματίζουμε.
01:25
We have to askπαρακαλώ questionsερωτήσεις, and hardσκληρά questionsερωτήσεις,
29
73649
3098
Πρέπει να θέτουμε δύσκολες ερωτήσεις
01:28
to moveκίνηση pastτο παρελθόν countingαρίθμηση things
30
76747
1869
για να περάσουμε από την καταμέτρηση
01:30
to understandingκατανόηση them.
31
78616
2602
στην κατανόηση των πραγμάτων.
01:33
We're constantlyσυνεχώς bombardedβομβαρδιζόμαστε with storiesιστορίες
32
81218
2446
Βομβαρδιζόμαστε διαρκώς με ιστορίες
01:35
about how much dataδεδομένα there is in the worldκόσμος,
33
83664
2476
σχετικά με τον όγκο
των δεδομένων στον κόσμο
αλλά όταν μιλάμε για μεγάλα δεδομένα
01:38
but when it comesέρχεται to bigμεγάλο dataδεδομένα
34
86140
1580
01:39
and the challengesπροκλήσεις of interpretingδιερμηνεία it,
35
87720
2596
και το πώς μπορούμε να τα ερμηνεύσουμε
01:42
sizeμέγεθος isn't everything.
36
90316
2088
δεν μετράει μόνο το μέγεθος.
01:44
There's alsoεπίσης the speedΤαχύτητα at whichοι οποίες it movesκινήσεις,
37
92404
2903
Υπάρχει και η ταχύτητα
με την οποία διακινούνται,
01:47
and the manyΠολλά varietiesποικιλιών of dataδεδομένα typesτύπους,
38
95307
1696
και τα διαφορετικά είδη δεδομένων,
01:49
and here are just a fewλίγοι examplesπαραδείγματα:
39
97003
2498
και εδώ είναι μόνο μερικά παραδείγματα:
01:51
imagesεικόνες,
40
99501
2198
Εικόνες,
01:53
textκείμενο,
41
101699
4007
κείμενα,
01:57
videoβίντεο,
42
105706
2095
βίντεο,
01:59
audioήχου.
43
107801
1830
ήχος.
02:01
And what unitesενώνει this disparateανόμοιος typesτύπους of dataδεδομένα
44
109631
3042
Αυτό που ενώνει τα ανόμοια
αυτά είδη δεδομένων
02:04
is that they're createdδημιουργήθηκε by people
45
112673
2221
είναι ότι αποτελούν ανθρώπινο δημιούργημα
02:06
and they requireαπαιτώ contextσυμφραζόμενα.
46
114894
2775
και χρειάζονται συγκείμενο.
02:09
Now, there's a groupομάδα of dataδεδομένα scientistsΕπιστήμονες
47
117669
2445
Υπάρχει μια ομάδα επιστημόνων δεδομένων
02:12
out of the UniversityΠανεπιστήμιο of Illinois-ChicagoΙλινόις-Σικάγο,
48
120114
2305
από το Πανεπιστήμιο
του Ιλινόι στο Σικάγο,
02:14
and they're calledπου ονομάζεται the HealthΥγεία MediaΜέσα μαζικής ενημέρωσης CollaboratoryCollaboratory,
49
122419
2554
γνωστή ως Κέντρο Συνεργασίας
των Μέσων για την Υγεία,
02:16
and they'veέχουν been workingεργαζόμενος with
the CentersΚέντρα for DiseaseΝόσος ControlΕλέγχου
50
124973
2587
που συναργάζεται με
τα Κέντρα Ελέγχου Νοσημάτων
02:19
to better understandκαταλαβαίνουν
51
127560
1505
για να κατανοήσουν καλύτερα
02:21
how people talk about quittingεγκατάλειψη smokingκάπνισμα,
52
129065
2848
πώς μιλάνε οι άνθρωποι για
τη διακοπή του καπνίσματος,
02:23
how they talk about electronicηλεκτρονικός cigarettesτσιγάρα,
53
131913
2680
πώς μιλάνε όταν αναφέρονται
στα ηλεκτρονικά τσιγάρα,
02:26
and what they can do collectivelyσυλλογικά
54
134593
1985
και τι μπορούν να κάνουν συλλογικά
για να τους βοηθήσουν
να κόψουν το κάπνισμα.
02:28
to help them quitεγκαταλείπω.
55
136578
1984
02:30
The interestingενδιαφέρων thing is, if you want to understandκαταλαβαίνουν
56
138562
2013
Εάν θέλουμε να κατανοήσουμε
02:32
how people talk about smokingκάπνισμα,
57
140575
2216
τι λένε οι άνθρωποι για το κάπνισμα,
02:34
first you have to understandκαταλαβαίνουν
58
142791
1901
πρέπει πρώτα να καταλάβετε
02:36
what they mean when they say "smokingκάπνισμα."
59
144692
2565
τι εννοούν όταν μιλάνε για «κάπνισμα».
02:39
And on TwitterΠειραχτήρι, there are fourτέσσερα mainκύριος categoriesκατηγορίες:
60
147257
3926
Υπάρχουν τέσσερις κύριες
κατηγορίες στο Twitter:
02:43
numberαριθμός one, smokingκάπνισμα cigarettesτσιγάρα;
61
151183
2997
πρώτον, το κάπνισμα τσιγάρων,
02:46
numberαριθμός two, smokingκάπνισμα marijuanaμαριχουάνα;
62
154180
2807
δεύτερον, το κάπνισμα μαριχουάνας,
02:48
numberαριθμός threeτρία, smokingκάπνισμα ribsΠαϊδάκια;
63
156987
2643
τρίτον, το καπνιστό κρέας,
02:51
and numberαριθμός fourτέσσερα, smokingκάπνισμα hotζεστό womenγυναίκες.
64
159630
3553
και τέταρτον, οι καυτές γυναίκες.
02:55
(LaughterΤο γέλιο)
65
163183
2993
(Γέλια)
02:58
So then you have to think about, well,
66
166176
2426
Πρέπει να αναρωτηθούμε λοιπόν,
03:00
how do people talk about electronicηλεκτρονικός cigarettesτσιγάρα?
67
168602
2140
τι λέει ο κόσμος
για τα ηλεκτρονικά τσιγάρα;
03:02
And there are so manyΠολλά differentδιαφορετικός waysτρόπους
68
170742
2025
Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τρόποι
03:04
that people do this, and you can see from the slideολίσθηση
69
172767
2599
να εκφράσει κανείς την άποψή του
και όπως βλέπετε
03:07
it's a complexσυγκρότημα kindείδος of a queryερώτημα.
70
175366
2610
είναι ένα πολύπλοκο ερώτημα.
03:09
And what it remindsυπενθυμίζει us is that
71
177976
3224
Αυτό που μας υπενθυμίζει είναι
03:13
languageΓλώσσα is createdδημιουργήθηκε by people,
72
181200
2411
ότι η γλώσσα δημιουργήθηκε
από τον άνθρωπο,
03:15
and people are messyακατάστατος and we're complexσυγκρότημα
73
183611
2340
και οι άνθρωποι είμαστε πολύπλοκοι,
03:17
and we use metaphorsμεταφορές and slangαργκό and jargonακατάληπτη γλώσσα
74
185951
2767
και χρησιμοποιούμε μεταφορές,
αργκό και ειδική φρασεολογία
03:20
and we do this 24/7 in manyΠολλά, manyΠολλά languagesΓλώσσες,
75
188718
3279
και αυτό το κάνουμε 24 ώρες το 24ωρο,
σε πάρα πολλές γλώσσες,
03:23
and then as soonσύντομα as we figureεικόνα it out, we changeαλλαγή it up.
76
191997
3224
και μόλις το συνειδητοποιούμε,
το αλλάζουμε.
03:27
So did these adsδιαφημίσεις that the CDCCDC put on,
77
195221
5118
Οπότε οι διαφημίσεις του Κέντρου
Ελέγχου και Πρόληψης Νοσημάτων,
03:32
these televisionτηλεόραση adsδιαφημίσεις that featuredΠροτεινόμενα a womanγυναίκα
78
200339
2430
οι τηλεοπτικές διαφημίσεις με μια γυναίκα
03:34
with a holeτρύπα in her throatλαιμός and that were very graphicγραφικό
79
202769
2021
με μια τρύπα στο λαιμό,
τόσο παραστατικά
03:36
and very disturbingανησυχητικό,
80
204790
1904
και τόσο έντονα,
03:38
did they actuallyπράγματι have an impactεπίπτωση
81
206694
1885
επηρέασαν κάποιους στην επιλογή
03:40
on whetherκατά πόσο people quitεγκαταλείπω?
82
208579
2671
της διακοπής ή μη του καπνίσματος;
03:43
And the HealthΥγεία MediaΜέσα μαζικής ενημέρωσης CollaboratoryCollaboratory
respectedσεβαστή the limitsόρια of theirδικα τους dataδεδομένα,
83
211250
3307
Το Κέντρο Συνεργασίας Μέσων Υγείας
αναγνώρισε τις ελλείψεις στα δεδομένα τους
03:46
but they were ableικανός to concludeκαταλήγω
84
214557
2005
αλλά έφτασε στο συμπέρασμα
03:48
that those advertisementsδιαφημίσεις
and you mayενδέχεται have seenείδα them —
85
216562
3312
ότι οι διαφημίσεις αυτές,
που μπορεί κάπου να τις έχετε δει,
03:51
that they had the effectαποτέλεσμα of joltingπρόσκρουση people
86
219874
2591
κατάφεραν να ταρακουνήσουν τους ανθρώπους,
03:54
into a thought processεπεξεργάζομαι, διαδικασία
87
222465
1822
να τους κάνουν να σκεφτούν
03:56
that mayενδέχεται have an impactεπίπτωση on futureμελλοντικός behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ.
88
224287
3667
και να επηρεάσουν
μελλοντικές συπεριφορές τους.
03:59
And what I admireθαυμάζω and
appreciateΕκτιμώ about this projectέργο,
89
227954
3891
Και αυτό που θαυμάζω και
εκτιμώ σε αυτό το εγχείρημα,
04:03
asideκατά μέρος from the factγεγονός, includingσυμπεριλαμβανομένου the factγεγονός
90
231845
1489
πέρα από το γεγονός
04:05
that it's basedμε βάση on realπραγματικός humanο άνθρωπος need,
91
233334
4057
ότι βασίζεται σε μια πραγματική
ανθρώπινη ανάγκη,
04:09
is that it's a fantasticφανταστικός exampleπαράδειγμα of courageθάρρος
92
237391
2846
είναι ότι πρόκειται
για ένα εκπληκτικό παράδειγμα θάρρους
04:12
in the faceπρόσωπο of a seaθάλασσα of irrelevanceασχετοσύνης.
93
240237
4443
εν όψει ενός ωκεανού σύγχυσης.
04:16
And so it's not just bigμεγάλο dataδεδομένα that causesαιτίες
94
244680
3305
Έτσι, δεν είναι μόνο τα μεγάλα
σύνολα δεδομένων που δημιουργούν
04:19
challengesπροκλήσεις of interpretationερμηνεία, because let's faceπρόσωπο it,
95
247985
2601
προκλήσεις στην ερμηνεία,
διότι ας το παραδεχτούμε,
04:22
we humanο άνθρωπος beingsόντα have a very richπλούσιος historyιστορία
96
250586
2594
εμείς τα ανθρώπινα όντα
έχουμε μια πλούσια ιστορία
04:25
of takingλήψη any amountποσό of dataδεδομένα, no matterύλη how smallμικρό,
97
253180
2693
στο να αποτυγχάνουμε να ερμηνεύσουμε
04:27
and screwingβιδώνοντας it up.
98
255873
1617
ακόμα και μικρά σύνολα δεδομένων.
04:29
So manyΠολλά yearsχρόνια agoπριν, you mayενδέχεται rememberθυμάμαι
99
257490
3737
Μπορεί να θυμόσαστε ακόμα
ότι πριν από πολλά χρόνια
04:33
that formerπρώην PresidentΠρόεδρος RonaldRonald ReaganΡήγκαν
100
261227
2273
ο πρώην Πρόεδρος Ρόναλντ Ρήγκαν
04:35
was very criticizedκριτική for makingκατασκευή a statementδήλωση
101
263500
1991
σχολιάστηκε έντονα για τη δήλωσή του
04:37
that factsγεγονότα are stupidηλίθιος things.
102
265491
3010
ότι τα γεγονότα είναι ηλίθια πράγματα.
04:40
And it was a slipγλιστράω of the tongueγλώσσα, let's be fairέκθεση.
103
268501
2794
Ήταν ένα σαρδάμ, ας είμαστε δίκαιοι.
04:43
He actuallyπράγματι meantσήμαινε to quoteπαραθέτω, αναφορά JohnΙωάννης Adams'Adams» defenseάμυνα
104
271295
2430
Ήθελε να παραθέσει
την υπεράσπιση του Τζον Άνταμς
04:45
of BritishΒρετανοί soldiersστρατιώτες in the BostonΒοστώνη MassacreΣφαγή trialsδοκιμές
105
273725
2751
στη δίκη των Βρετανών στρατιωτών
για το μακελειό στη Βοστώνη
04:48
that factsγεγονότα are stubbornπεισματάρης things.
106
276476
3150
ότι τα γεγονότα είναι επίμονα πράγματα.
04:51
But I actuallyπράγματι think there's
107
279626
2624
Πιστεύω, όμως, πως υπάρχει
04:54
a bitκομμάτι of accidentalτυχαία wisdomσοφία in what he said,
108
282250
3418
μια δόση αλήθειας σε αυτό που του ξέφυγε,
04:57
because factsγεγονότα are stubbornπεισματάρης things,
109
285668
2776
διότι τα γεγονότα είναι επίμονα πράγματα,
05:00
but sometimesωρες ωρες they're stupidηλίθιος, too.
110
288444
2923
αλλά μερικές φορές είναι και ηλίθια.
05:03
I want to tell you a personalπροσωπικός storyιστορία
111
291367
1888
Θα ήθελα να σας διηγηθώ μια ιστορία
05:05
about why this mattersθέματα a lot to me.
112
293255
3548
που εξηγεί γιατί η παραπάνω πρόταση
έχει τόση σημασία για μένα.
05:08
I need to take a breathαναπνοή.
113
296803
2437
Να πάρω πρώτα μια ανάσα.
05:11
My sonυιός IsaacΙσαάκ, when he was two,
114
299240
2754
Όταν ο γιος μου, Ισαάκ, ήταν δύο ετών,
05:13
was diagnosedδιάγνωση with autismαυτισμό,
115
301994
2417
διαγνώστηκε με αυτισμό,
05:16
and he was this happyευτυχισμένος, hilariousεύθυμος,
116
304411
2161
και ήταν ένα χαρούμενο, αστείο,
05:18
lovingτρυφερός, affectionateστοργικός little guy,
117
306572
2035
αξιαγάπητο, τρυφερό μικρό ανθρωπάκι,
05:20
but the metricsμετρήσεις on his developmentalαναπτυξιακή evaluationsαξιολογήσεις,
118
308607
2902
όμως οι μετρήσεις
για την αναπτυξιακή του αξιολόγηση,
05:23
whichοι οποίες lookedκοίταξε at things like
the numberαριθμός of wordsλόγια
119
311509
2070
που βασιζόταν σε στοιχεία
όπως ο αριθμός των λέξεων
05:25
at that pointσημείο, noneκανένας
120
313579
3657
- καμία έως τότε -
05:29
communicativeεπικοινωνιακή gesturesχειρονομίες and minimalελάχιστος eyeμάτι contactΕπικοινωνία,
121
317236
3940
επικοινωνιακές χειρονομίες
και ελάχιστη οπτική επαφή,
05:33
put his developmentalαναπτυξιακή levelεπίπεδο
122
321176
2003
τοποθέτησαν το αναπτυξιακό του επίπεδο
05:35
at that of a nine-month-oldεννέα-μήνας-παλαιό babyμωρό.
123
323179
3961
σε αυτό ενός βρέφους εννέα μηνών.
05:39
And the diagnosisδιάγνωση was factuallyεκ των πραγμάτων correctσωστός,
124
327140
2960
Μπορεί η διάγνωση να ήταν τεκμηριωμένη,
05:42
but it didn't tell the wholeολόκληρος storyιστορία.
125
330100
3209
δεν ανταποκρινόταν, όμως,
πλήρως στην πραγματικότητα.
05:45
And about a yearέτος and a halfΉμισυ laterαργότερα,
126
333309
1401
Περίπου ενάμιση χρόνο αργότερα,
05:46
when he was almostσχεδόν fourτέσσερα,
127
334710
2102
όταν ήταν σχεδόν τεσσάρων ετών,
05:48
I foundβρέθηκαν him in frontεμπρός of the computerυπολογιστή one day
128
336812
2363
τον βρήκα μία μέρα μπροστά στον υπολογιστή
05:51
runningτρέξιμο a GoogleGoogle imageεικόνα searchΨάξιμο on womenγυναίκες,
129
339175
5453
να κάνει αναζήτηση εικόνων με γυναίκες,
05:56
spelledείδος σίτου "w-i-m-e-nw-ι-μ-ε-ν."
130
344628
3616
έχοντας πληκτρολογήσει τη λέξη «γινέκες».
06:00
And I did what any obsessedέμμονως parentμητρική εταιρεία would do,
131
348244
2740
Και έκανα ό,τι θα έκανε
ο οποιοσδήποτε εμμονικός γονιός,
06:02
whichοι οποίες is immediatelyαμέσως startedξεκίνησε
hittingνα χτυπήσει the "back" buttonκουμπί
132
350984
1901
άρχισα να πατάω το κουμπί «Επιστροφή»
06:04
to see what elseαλλού he'dΕίχε been searchingερευνητικός for.
133
352885
3363
για να δω τι άλλο είχε ψάξει.
06:08
And they were, in orderΣειρά: menάνδρες,
134
356248
2171
Και βρήκα με την εξής σειρά: άντρες,
06:10
schoolσχολείο, busλεωφορείο and computerυπολογιστή.
135
358419
7267
σχολείο, λεωφορείο
και κομπιούτερ.
Και έμεινα άναυδη,
06:17
And I was stunnedζαλισμένος,
136
365686
2070
06:19
because we didn't know that he could spellτο ξόρκι,
137
367756
2002
γιατί δεν ξέραμε ότι μπορούσε να γράψει,
06:21
much lessπιο λιγο readανάγνωση, and so I askedερωτηθείς him,
138
369758
1766
πόσο μάλλον να διαβάσει,
και έτσι τον ρώτησα,
06:23
"IsaacΙσαάκ, how did you do this?"
139
371524
2193
«Ισαάκ, πώς το έκανες αυτό;»
06:25
And he lookedκοίταξε at me very seriouslyσοβαρά and said,
140
373717
2678
Και με κοίταξε πολύ σοβαρά και απάντησε,
06:28
"TypedΠληκτρολογήσει in the boxκουτί."
141
376395
3352
«Το πληκτρολόγησα στο κουτάκι».
06:31
He was teachingδιδασκαλία himselfο ίδιος to communicateεπικοινωνώ,
142
379747
3734
Ο ίδιος μάθαινε στον εαυτό του
να επικοινωνεί
06:35
but we were looking in the wrongλανθασμένος placeθέση,
143
383481
3004
αλλά εμείς ψάχναμε στο λάθος μέρος,
06:38
and this is what happensσυμβαίνει when assessmentsαξιολογήσεις
144
386485
2295
και αυτό συμβαίνει όταν οι αξιολογήσεις
06:40
and analyticsAnalytics overvalueυπερεκτιμούν την one metricμετρικός
145
388780
2396
και οι αναλύσεις υπερεκτιμούν
ένα σύστημα μέτρησης
06:43
in this caseπερίπτωση, verbalπροφορικός communicationεπικοινωνία
146
391176
2609
- σε αυτή την περίπτωση
τη λεκτική επικοινωνία -
06:45
and undervalueυποτιμούν othersοι υπολοιποι, suchτέτοιος
as creativeδημιουργικός problem-solvingεπίλυση προβλημάτων.
147
393785
5703
και υποτιμούν άλλα, όπως τον δημιουργικό
τρόπο επίλυσης των προβλημάτων.
06:51
CommunicationΕπικοινωνία was hardσκληρά for IsaacΙσαάκ,
148
399488
2307
Η επικοινωνία ήταν δύσκολη για τον Ισαάκ,
06:53
and so he foundβρέθηκαν a workaroundΕναλλακτικός τρόπος αντιμετώπισης
149
401795
1912
και έτσι βρήκε άλλο τρόπο
06:55
to find out what he neededαπαιτείται to know.
150
403707
2857
για να βρει αυτό που ήθελε να μάθει.
06:58
And when you think about it, it makesκάνει a lot of senseέννοια,
151
406564
1890
Και αν το σκεφτείτε, είναι πολύ λογικό,
07:00
because formingσχηματίζοντας a questionερώτηση
152
408454
2081
διότι το να θέσεις ένα ερώτημα
07:02
is a really complexσυγκρότημα processεπεξεργάζομαι, διαδικασία,
153
410535
2565
ειναι μια πολύ σύνθετη διαδικασία,
07:05
but he could get himselfο ίδιος a lot of the way there
154
413100
2522
αυτός όμως τα κατάφερε μια χαρά
07:07
by puttingβάζοντας a wordλέξη in a searchΨάξιμο boxκουτί.
155
415622
4092
πληκτρολογώντας μια λέξη
στο κουτί αναζήτησης.
07:11
And so this little momentστιγμή
156
419714
2936
Έτσι αυτή η μικρή στιγμή
07:14
had a really profoundβαθύς impactεπίπτωση on me
157
422650
2836
επηρεάσε βαθύτατα κι εμένα
07:17
and our familyοικογένεια
158
425486
1309
και την οικογένειά μας
07:18
because it helpedβοήθησα us changeαλλαγή our frameπλαίσιο of referenceαναφορά
159
426795
3141
επειδή μας βοήθησε να αλλάξουμε
το πλαίσιο αναφοράς μας
07:21
for what was going on with him,
160
429936
2208
σχετικά με το τι γινόταν με τον Ισαάκ,
07:24
and worryανησυχία a little bitκομμάτι lessπιο λιγο and appreciateΕκτιμώ
161
432144
2976
και να ανησυχούμε λίγο
λιγότερο και να εκτιμούμε
07:27
his resourcefulnessεπινοητικότητα more.
162
435120
2182
την επινοητικότητά του περισσότερο.
07:29
FactsΠραγματικά περιστατικά are stupidηλίθιος things.
163
437302
2861
Τα γεγονότα είναι ηλίθια πράγματα.
07:32
And they're vulnerableευάλωτα to misuseκατάχρηση,
164
440163
2397
Και είναι εύκολο να παραποιηθούν,
07:34
willfulσκόπιμος or otherwiseσε διαφορετική περίπτωση.
165
442560
1653
σκοπίμως ή μη.
07:36
I have a friendφίλος, EmilyΈμιλυ WillinghamWillingham, who'sποιος είναι a scientistεπιστήμονας,
166
444213
3026
Έχω μία φίλη, την Έμιλι Ουίλινγκχαμ,
η οποία είναι επιστήμονας,
07:39
and she wroteέγραψε a pieceκομμάτι for ForbesForbes not long agoπριν
167
447239
2801
και η οποία έγραψε ένα άρθρο
για το Forbes πριν λίγο καιρό
07:42
entitledμε τίτλο "The 10 WeirdestΠιο περίεργο Things
168
450040
1980
με τον τίτλο «Τα 10 πιο περίεργα πράγματα
07:44
Ever LinkedΠου συνδέονται to AutismΑυτισμός."
169
452020
1810
που συνδέουμε με τον αυτισμό».
07:45
It's quiteαρκετά a listλίστα.
170
453830
3005
Η λίστα είναι αρκετά μεγάλη.
07:48
The InternetΣτο διαδίκτυο, blamedκατηγόρησε for everything, right?
171
456835
3532
Το Διαδίκτυο φταίει για όλα, σωστά;
07:52
And of courseσειρά μαθημάτων mothersτης μητέρας, because.
172
460367
3757
Και φυσικά οι μητέρες, γιατί έτσι.
07:56
And actuallyπράγματι, wait, there's more,
173
464124
1587
Και βασικά υπάρχουν και άλλα,
07:57
there's a wholeολόκληρος bunchδέσμη in
the "motherμητέρα" categoryκατηγορία here.
174
465711
3430
πάρα πολλά στην κατηγορία «μητέρα».
08:01
And you can see it's a prettyαρκετά
richπλούσιος and interestingενδιαφέρων listλίστα.
175
469141
4815
Όπως βλέπετε είναι μια αρκετά
μακριά και ενδιαφέρουσα λίστα.
08:05
I'm a bigμεγάλο fanανεμιστήρας of
176
473956
2193
Προσωπικά, μου άρεσε πολύ το
08:08
beingνα εισαι pregnantέγκυος nearκοντά freewaysΑυτοκινητόδρομοι, personallyπροσωπικά.
177
476149
3704
«να είσαι έγκυος κοντά
σε αυτοκινητόδρομους».
08:11
The finalτελικός one is interestingενδιαφέρων,
178
479853
1539
Το τελευταίο έχει ενδιαφέρον,
08:13
because the termόρος "refrigeratorψυγείο motherμητέρα"
179
481392
3003
γιατί ο όρος «μητέρα-ψυγείο»
08:16
was actuallyπράγματι the originalπρωτότυπο hypothesisυπόθεση
180
484395
2605
ήταν η αρχική υπόθεση
08:19
for the causeαιτία of autismαυτισμό,
181
487000
1431
για την αιτία του αυτισμού,
08:20
and that meantσήμαινε somebodyκάποιος
who was coldκρύο and unlovingunloving.
182
488431
2735
και υποδηλώνει άτομο κρύο και άστοργο.
08:23
And at this pointσημείο, you mightθα μπορούσε be thinkingσκέψη,
183
491166
1562
Κάπου εδώ μπορεί να σκεφτόσαστε
08:24
"Okay, SusanSusan, we get it,
184
492728
1657
«Εντάξει, Σούζαν, καταλάβαμε,
08:26
you can take dataδεδομένα, you can
make it mean anything."
185
494385
1782
μπορείς να ερμηνεύσεις
δεδομένα κατά βούληση».
08:28
And this is trueαληθής, it's absolutelyαπολύτως trueαληθής,
186
496167
4703
Και αυτή είναι μεγάλη αλήθεια,
08:32
but the challengeπρόκληση is that
187
500870
5610
αλλά η πρόκληση έγκειται στο ότι
08:38
we have this opportunityευκαιρία
188
506480
2448
έχουμε την ευκαιρία
08:40
to try to make meaningέννοια out of it ourselvesεμείς οι ίδιοι,
189
508928
2284
να δώσουμε εμείς οι ίδιοι
νόημα στα δεδομένα,
08:43
because franklyειλικρινά, dataδεδομένα doesn't
createδημιουργώ meaningέννοια. We do.
190
511212
5352
γιατί ειλικρινά, τα δεδομένα
δεν έχουν νόημα. Εμείς τους το δίνουμε.
08:48
So as businesspeopleεπιχειρηματίες, as consumersΚαταναλωτές,
191
516564
3256
Έτσι, ως επαγγελματίες,
ως καταναλωτές,
08:51
as patientsασθενείς, as citizensοι πολίτες,
192
519820
2539
ως ασθενείς, ως πολίτες,
08:54
we have a responsibilityευθύνη, I think,
193
522359
2396
πιστεύω πως έχουμε την υποχρέωση
08:56
to spendδαπανήσει more time
194
524755
2194
να αφιερώσουμε περισσότερο χρόνο
08:58
focusingεστίαση on our criticalκρίσιμος thinkingσκέψη skillsικανότητες.
195
526949
2870
εστιάζοντας στην κριτική μας σκέψη.
09:01
Why?
196
529819
1078
Γιατί;
09:02
Because at this pointσημείο in our historyιστορία, as we'veέχουμε heardακούσει
197
530897
3178
Διότι τη δεδομένη χρονική στιγμή,
09:06
manyΠολλά timesφορές over,
198
534075
1706
όπως ακούμε ξανά και ξανά,
09:07
we can processεπεξεργάζομαι, διαδικασία exabytesExabytes of dataδεδομένα
199
535781
1981
μπορούμε να επεξεργαστούμε
εξαμπάιτς δεδομένων
09:09
at lightningαστραπή speedΤαχύτητα,
200
537762
2153
σε ταχύτητα φωτός,
09:11
and we have the potentialδυνητικός to make badκακό decisionsαποφάσεων
201
539915
3515
και έχουμε την ικανότητα
να κάνουμε λάθος επιλογές
09:15
farμακριά more quicklyγρήγορα, efficientlyαποτελεσματικά,
202
543430
1834
πολύ πιο γρήγορα και αποτελεσματικά
09:17
and with farμακριά greaterμεγαλύτερη impactεπίπτωση than we did in the pastτο παρελθόν.
203
545264
5028
και με πολύ μεγαλύτερο αντίκτυπο
απ΄ ό,τι στο παρελθόν.
09:22
Great, right?
204
550292
1388
Υπέροχα, έτσι;
09:23
And so what we need to do insteadαντι αυτου
205
551680
3030
Το μόνο που χρειάζεται αντ' αυτού
09:26
is spendδαπανήσει a little bitκομμάτι more time
206
554710
2330
είναι να αφιερώσουμε
λίγο περισσότερο χρόνο
09:29
on things like the humanitiesκλασσικές μελέτες
207
557040
2746
σε πράγματα όπως
οι ανθρωπιστικές επιστήμες
09:31
and sociologyκοινωνιολογία, and the socialκοινωνικός sciencesεπιστήμες,
208
559786
3464
και η κοινωνιολογία,
και οι κοινωνικές επιστήμες,
09:35
rhetoricρητορική, philosophyφιλοσοφία, ethicsδεοντολογία,
209
563250
2308
η ρητορική, η φιλοσοφία, η ηθική,
09:37
because they give us contextσυμφραζόμενα that is so importantσπουδαίος
210
565558
2856
γιατί όλα αυτά θα μας δώσουν
το συγκείμενο που απαιτείται
09:40
for bigμεγάλο dataδεδομένα, and because
211
568414
2576
για τα μεγάλα δεδομένα,
και διότι αυτά θα μας βοηθήσουν
να αποκτήσουμε κριτική σκέψη.
09:42
they help us becomeγίνομαι better criticalκρίσιμος thinkersστοχαστές.
212
570990
2418
09:45
Because after all, if I can spotσημείο
213
573408
4207
Διότι εν τέλει, αν μπορώ
να εντοπίσω
09:49
a problemπρόβλημα in an argumentδιαφωνία, it doesn't much matterύλη
214
577615
2486
πρόβλημα σε ένα επιχείρημα,
δεν έχει πολλή σημασία
09:52
whetherκατά πόσο it's expressedεκφράζεται in wordsλόγια or in numbersαριθμούς.
215
580101
2759
αν αυτό εκφράζεται με λέξεις ή αριθμούς.
09:54
And this meansπου σημαίνει
216
582860
2719
Αυτό σημαίνει
09:57
teachingδιδασκαλία ourselvesεμείς οι ίδιοι to find
those confirmationεπιβεβαίωση biasesμεροληψίες
217
585579
4421
να διδάσκουμε τους εαυτούς μας να
εντοπίζουμε αυτά τα σφάλματα επιβεβαίωσης
10:02
and falseψευδής correlationsσυσχετισμοί
218
590000
1822
και τους λάθος συσχετισμούς
10:03
and beingνα εισαι ableικανός to spotσημείο a nakedγυμνός emotionalΣυναισθηματική appealέφεση
219
591822
2138
και να ξεχωρίζουμε
μια συγκινησιακή επίκληση
10:05
from 30 yardsναυπηγεία,
220
593960
1662
από χιλιόμετρα,
10:07
because something that happensσυμβαίνει after something
221
595622
2522
γιατί αν κάτι συνέβη μετά από κάτι άλλο
10:10
doesn't mean it happenedσυνέβη
because of it, necessarilyαναγκαίως,
222
598144
3082
δεν σημαίνει απαραίτητα
ότι συνέβη εξαιτίας του,
10:13
and if you'llθα το κάνετε let me geekgeek out on you for a secondδεύτερος,
223
601226
2119
και αν μου επιτρέψετε
να το παρακάνω λιγάκι,
10:15
the RomansΠρος Ρωμαίους calledπου ονομάζεται this
"postΘέση hochoc ergoERGO propterpropter hochoc,"
224
603345
4297
είναι αυτό που οι Ρωμαίοι λέγανε
"post hoc ergo propter hoc",
10:19
after whichοι οποίες thereforeεπομένως because of whichοι οποίες.
225
607642
3296
«κατόπιν τούτου, άρα εξαιτίας τούτου».
10:22
And it meansπου σημαίνει questioningπροβληματισμός
disciplinesειδικότητες like demographicsδημογραφικά στοιχεία.
226
610938
3757
Αυτό σημαίνει να αμφισβητούμε
επιστήμες όπως η δημογραφία.
10:26
Why? Because they're basedμε βάση on assumptionsυποθέσεις
227
614695
2520
Γιατί; Διότι βασίζονται σε εικασίες
10:29
about who we all are basedμε βάση on our genderγένος
228
617215
2306
για το ποιοι είμαστε βάσει του φύλου μας,
10:31
and our ageηλικία and where we liveζω
229
619521
1462
της ηλικίας και της καταγωγής μας
10:32
as opposedαντίθετος to dataδεδομένα on what
we actuallyπράγματι think and do.
230
620983
3478
και όχι σε δεδομένα για το τι
πραγματικά πιστεύουμε και κάνουμε.
10:36
And sinceΑπό we have this dataδεδομένα,
231
624461
1663
Εφόσον έχουμε τα δεδομένα αυτά,
10:38
we need to treatκέρασμα it with appropriateκατάλληλος privacyπροστασίας προσωπικών δεδομένων controlsελέγχους
232
626124
3139
πρέπει να τα διαχειριστούμε με
τους κατάλληλους ελέγχους ιδιωτικότητας
10:41
and consumerκαταναλωτής opt-inopt-in,
233
629263
3576
και με τη σύμφωνη γνώμη του καταναλωτή,
10:44
and beyondπέρα that, we need to be clearΣαφή
234
632839
2993
και πέρα από αυτό, πρέπει
να είμαστε ξεκάθαροι
10:47
about our hypothesesυποθέσεις,
235
635832
2103
ως προς τις υποθέσεις μας,
10:49
the methodologiesμεθοδολογίες that we use,
236
637935
2596
και τη μεθοδολογία που χρησιμοποιούμε
10:52
and our confidenceαυτοπεποίθηση in the resultαποτέλεσμα.
237
640531
2804
και την εμπιστοσύνη μας στο αποτέλεσμα.
10:55
As my highυψηλός schoolσχολείο algebraάλγεβρα teacherδάσκαλος used to say,
238
643335
2474
Όπως έλεγε και ο καθηγητής
των μαθηματικών στο λύκειο,
10:57
showπροβολή your mathμαθηματικά,
239
645809
1531
δείξε μου την απόδειξή σου,
10:59
because if I don't know what stepsβήματα you tookπήρε,
240
647340
3441
γιατί αν δεν γνωρίζω
τα βήματα που ακολούθησες,
11:02
I don't know what stepsβήματα you didn't take,
241
650781
1991
δεν γνωρίζω και αυτά που δεν ακολούθησες.
11:04
and if I don't know what questionsερωτήσεις you askedερωτηθείς,
242
652772
2438
και αν δεν γνωρίζω τα ερωτήματα που έθεσες
11:07
I don't know what questionsερωτήσεις you didn't askπαρακαλώ.
243
655210
3197
δεν μπορώ να γνωρίζω αυτά που δεν έθεσες.
11:10
And it meansπου σημαίνει askingζητώντας ourselvesεμείς οι ίδιοι, really,
244
658407
1523
Πρέπει λοιπόν να αναρωτηθούμε
11:11
the hardestπιο δύσκολο questionερώτηση of all:
245
659930
1479
το εξής δύσκολο πράγμα:
11:13
Did the dataδεδομένα really showπροβολή us this,
246
661409
3500
Μας έδωσαν όντως τα δεδομένα το ζητούμενο,
11:16
or does the resultαποτέλεσμα make us feel
247
664909
2311
ή το αποτέλεσμα μας κάνει να αισθανόμαστε
11:19
more successfulεπιτυχής and more comfortableάνετος?
248
667220
3878
πιο επιτυχημένοι και πιο άνετοι;
11:23
So the HealthΥγεία MediaΜέσα μαζικής ενημέρωσης CollaboratoryCollaboratory,
249
671098
2584
Το Κέντρο Συνεργασίας
των Μέσων για την Υγεία,
11:25
at the endτέλος of theirδικα τους projectέργο, they were ableικανός
250
673682
1699
στο τέλος του προγράμματός του
11:27
to find that 87 percentτοις εκατό of tweetsTweets
251
675381
3408
βρήκε πως το 87% των tweets
11:30
about those very graphicγραφικό and disturbingανησυχητικό
252
678789
2144
σχετικά με τις πολύ
παραστατικές και ενοχλητικές
11:32
anti-smokingκατά του καπνίσματος adsδιαφημίσεις expressedεκφράζεται fearφόβος,
253
680933
4038
διαφημίσεις κατά του
καπνίσματος εξέφραζαν φόβο,
11:36
but did they concludeκαταλήγω
254
684971
1856
κατάφεραν να συμπεράνουν όμως
11:38
that they actuallyπράγματι madeέκανε people stop smokingκάπνισμα?
255
686827
3161
αν όντως έκαναν κάποιους
να κόψουν το κάπνισμα;
11:41
No. It's scienceεπιστήμη, not magicμαγεία.
256
689988
2542
Όχι. Επιστήμη είναι, όχι μαγεία.
11:44
So if we are to unlockξεκλειδώσετε
257
692530
3190
Αν μπορούμε, λοιπόν,
να αποκωδικοποιήσουμε
11:47
the powerεξουσία of dataδεδομένα,
258
695720
2862
την ισχύ των δεδομένων
11:50
we don't have to go blindlyστα τυφλά into
259
698582
3448
δεν χρειάζεται να οδηγηθούμε τυφλά
11:54
Orwell'sΌργουελ visionόραμα of a totalitarianολοκληρωτικό futureμελλοντικός,
260
702030
3436
στο οργουελικό όραμα
ενός απολυταρχικού μέλλοντος
11:57
or Huxley'sΤου Χάξλεϋ visionόραμα of a trivialασήμαντος one,
261
705466
3117
ή στο όραμα ενός κοινότοπου
μέλλοντος όπως φοβόταν ο Χάξλεϋ,
12:00
or some horribleφρικτός cocktailκοκτέιλ of bothκαι τα δυο.
262
708583
3020
ή σε κάποιο φριχτό συνδυασμό των παραπάνω.
12:03
What we have to do
263
711603
2379
Αυτό που πρέπει να κάνουμε
12:05
is treatκέρασμα criticalκρίσιμος thinkingσκέψη with respectΣεβασμός
264
713982
2718
είναι να σεβόμαστε την κριτική σκέψη
12:08
and be inspiredεμπνευσμένος by examplesπαραδείγματα
265
716700
2029
και να εμπνεόμαστε από παραδείγματα
12:10
like the HealthΥγεία MediaΜέσα μαζικής ενημέρωσης CollaboratoryCollaboratory,
266
718729
2610
όπως το Κέντρο Συνεργασίας
των Μέσων για την Υγεία,
12:13
and as they say in the superheroυπερήρωα moviesκινηματογράφος,
267
721339
2328
και όπως λένε και στις ταινίες υπερηρώων,
ας χρησιμοποιήσουμε
τις δυνάμεις μας για το καλό.
12:15
let's use our powersεξουσίες for good.
268
723667
1822
12:17
Thank you.
269
725489
2351
Σας ευχαριστώ.
12:19
(ApplauseΧειροκροτήματα)
270
727840
2334
(Χειροκρότημα)
Translated by Kleo Mavridou
Reviewed by Chryssa Rapessi

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data.

Why you should listen

Susan Etlinger is an industry analyst with Altimeter Group, where she focuses on data and analytics. She conducts independent research and has authored two intriguing reports: “The Social Media ROI Cookbook” and “A Framework for Social Analytics.” She also advises global clients on how to work measurement into their organizational structure and how to extract insights from the social web which can lead to tangible actions. In addition, she works with technology innovators to help them refine their roadmaps and strategies. 

Etlinger is on the board of The Big Boulder Initiative, an industry organization dedicated to promoting the successful and ethical use of social data. She is regularly interviewed and asked to speak on data strategy and best practices, and has been quoted in media outlets like The Wall Street Journal, The New York Times, and the BBC.

More profile about the speaker
Susan Etlinger | Speaker | TED.com