TED@IBM
Susan Etlinger: What do we do with all this big data?
Σούζαν Έτλινγκερ: Τι κάνουμε με όλα αυτά τα μεγάλα δεδομένα;
Filmed:
Readability: 4.7
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.
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data. Full bio
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
Technology has brought us so much:
0
1354
3135
Η τεχνολογία μάς έχει προσφέρει πολλά:
00:16
the moon landing, the Internet,
1
4489
2019
Την προσεδάφιση στη σελήνη, το Διαδίκτυο,
00:18
the ability to sequence the human genome.
2
6508
2625
την ικανότητα αλληλούχισης
του ανθρώπινου γονιδιώματος.
του ανθρώπινου γονιδιώματος.
00:21
But it also taps into a lot of our deepest fears,
3
9133
3724
Εξάπτει, όμως,
και τους πιο ενδόμυχούς μας φόβους,
και τους πιο ενδόμυχούς μας φόβους,
00:24
and about 30 years ago,
4
12857
1856
και περίπου 30 χρόνια πριν,
00:26
the culture critic Neil Postman wrote a book
5
14713
2553
ο πολιτιστικός κριτικός Νιλ Πόστμαν
έγραψε ένα βιβλίο
έγραψε ένα βιβλίο
00:29
called "Amusing Ourselves to Death,"
6
17266
2115
με τίτλο «Διασκέδαση μέχρι θανάτου»,
00:31
which lays this out really brilliantly.
7
19381
2759
το οποίο παρουσιάζει
με ευφυές τρόπο αυτή την κατάσταση.
με ευφυές τρόπο αυτή την κατάσταση.
00:34
And here's what he said,
8
22140
1650
Και να τι είπε,
00:35
comparing the dystopian visions
9
23790
2263
συγκρίνοντας τα δυστοπικά οράματα
00:38
of George Orwell and Aldous Huxley.
10
26053
3573
του Τζορτζ Όργουελ και του Άλντους Χάξλεϋ.
00:41
He said, Orwell feared we would become
11
29626
3126
Ο Όργουελ, λέει, φοβόταν
πως θα αναπτύσσαμε
πως θα αναπτύσσαμε
00:44
a captive culture.
12
32752
2248
έναν πολιτισμό υποτέλειας.
00:47
Huxley feared we would become a trivial culture.
13
35000
3752
Ο Χάξλεϋ φοβόταν πως θα αναπτύσσαμε
έναν πολιτισμό κοινοτοπίας.
έναν πολιτισμό κοινοτοπίας.
00:50
Orwell feared the truth would be
14
38752
2145
Ο Όργουελ φοβόταν πως η αλήθεια
00:52
concealed from us,
15
40897
1923
θα φυλασσόταν μυστική,
00:54
and Huxley feared we would be drowned
16
42820
2190
ενώ ο Χάξλεϋ φοβόταν πως θα πνιγόμασταν
00:57
in a sea of irrelevance.
17
45010
2693
σε έναν ωκεανό σύγχυσης.
00:59
In a nutshell, it's a choice between
18
47703
2170
Εν ολίγοις, εμείς επιλέγουμε εάν
01:01
Big Brother watching you
19
49873
2600
ο Μεγάλος Αδερφός θα παρακολουθεί εμάς
01:04
and you watching Big Brother.
20
52473
2496
ή εμείς τον Μεγάλο Αδερφό.
01:06
(Laughter)
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 passive consumers
of data and technology.
of data and technology.
23
58634
3336
Δεν είμαστε παθητικοί καταναλωτές
των δεδομένων και της τεχνολογίας.
των δεδομένων και της τεχνολογίας.
01:13
We shape the role it plays in our lives
24
61970
2403
Εμείς διαμορφώνουμε τον ρόλο
που θα έχουν στη ζωή μας,
που θα έχουν στη ζωή μας,
01:16
and the way we make meaning 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 pay as much attention to how we think
27
68106
3513
πρέπει να δωσουμε την ίδια σημασία
στον τρόπο που σκεφτόμαστε
στον τρόπο που σκεφτόμαστε
01:23
as how we code.
28
71619
2030
όσο και στον τρόπο που προγραμματίζουμε.
01:25
We have to ask questions, and hard questions,
29
73649
3098
Πρέπει να θέτουμε δύσκολες ερωτήσεις
01:28
to move past counting things
30
76747
1869
για να περάσουμε από την καταμέτρηση
01:30
to understanding them.
31
78616
2602
στην κατανόηση των πραγμάτων.
01:33
We're constantly bombarded with stories
32
81218
2446
Βομβαρδιζόμαστε διαρκώς με ιστορίες
01:35
about how much data there is in the world,
33
83664
2476
σχετικά με τον όγκο
των δεδομένων στον κόσμο
των δεδομένων στον κόσμο
αλλά όταν μιλάμε για μεγάλα δεδομένα
01:38
but when it comes to big data
34
86140
1580
01:39
and the challenges of interpreting it,
35
87720
2596
και το πώς μπορούμε να τα ερμηνεύσουμε
01:42
size isn't everything.
36
90316
2088
δεν μετράει μόνο το μέγεθος.
01:44
There's also the speed at which it moves,
37
92404
2903
Υπάρχει και η ταχύτητα
με την οποία διακινούνται,
με την οποία διακινούνται,
01:47
and the many varieties of data types,
38
95307
1696
και τα διαφορετικά είδη δεδομένων,
01:49
and here are just a few examples:
39
97003
2498
και εδώ είναι μόνο μερικά παραδείγματα:
01:51
images,
40
99501
2198
Εικόνες,
01:53
text,
41
101699
4007
κείμενα,
01:57
video,
42
105706
2095
βίντεο,
01:59
audio.
43
107801
1830
ήχος.
02:01
And what unites this disparate types of data
44
109631
3042
Αυτό που ενώνει τα ανόμοια
αυτά είδη δεδομένων
αυτά είδη δεδομένων
02:04
is that they're created by people
45
112673
2221
είναι ότι αποτελούν ανθρώπινο δημιούργημα
02:06
and they require context.
46
114894
2775
και χρειάζονται συγκείμενο.
02:09
Now, there's a group of data scientists
47
117669
2445
Υπάρχει μια ομάδα επιστημόνων δεδομένων
02:12
out of the University of Illinois-Chicago,
48
120114
2305
από το Πανεπιστήμιο
του Ιλινόι στο Σικάγο,
του Ιλινόι στο Σικάγο,
02:14
and they're called the Health Media Collaboratory,
49
122419
2554
γνωστή ως Κέντρο Συνεργασίας
των Μέσων για την Υγεία,
των Μέσων για την Υγεία,
02:16
and they've been working with
the Centers for Disease Control
the Centers for Disease Control
50
124973
2587
που συναργάζεται με
τα Κέντρα Ελέγχου Νοσημάτων
τα Κέντρα Ελέγχου Νοσημάτων
02:19
to better understand
51
127560
1505
για να κατανοήσουν καλύτερα
02:21
how people talk about quitting smoking,
52
129065
2848
πώς μιλάνε οι άνθρωποι για
τη διακοπή του καπνίσματος,
τη διακοπή του καπνίσματος,
02:23
how they talk about electronic cigarettes,
53
131913
2680
πώς μιλάνε όταν αναφέρονται
στα ηλεκτρονικά τσιγάρα,
στα ηλεκτρονικά τσιγάρα,
02:26
and what they can do collectively
54
134593
1985
και τι μπορούν να κάνουν συλλογικά
για να τους βοηθήσουν
να κόψουν το κάπνισμα.
να κόψουν το κάπνισμα.
02:28
to help them quit.
55
136578
1984
02:30
The interesting thing is, if you want to understand
56
138562
2013
Εάν θέλουμε να κατανοήσουμε
02:32
how people talk about smoking,
57
140575
2216
τι λένε οι άνθρωποι για το κάπνισμα,
02:34
first you have to understand
58
142791
1901
πρέπει πρώτα να καταλάβετε
02:36
what they mean when they say "smoking."
59
144692
2565
τι εννοούν όταν μιλάνε για «κάπνισμα».
02:39
And on Twitter, there are four main categories:
60
147257
3926
Υπάρχουν τέσσερις κύριες
κατηγορίες στο Twitter:
κατηγορίες στο Twitter:
02:43
number one, smoking cigarettes;
61
151183
2997
πρώτον, το κάπνισμα τσιγάρων,
02:46
number two, smoking marijuana;
62
154180
2807
δεύτερον, το κάπνισμα μαριχουάνας,
02:48
number three, smoking ribs;
63
156987
2643
τρίτον, το καπνιστό κρέας,
02:51
and number four, smoking hot women.
64
159630
3553
και τέταρτον, οι καυτές γυναίκες.
02:55
(Laughter)
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 electronic cigarettes?
67
168602
2140
τι λέει ο κόσμος
για τα ηλεκτρονικά τσιγάρα;
για τα ηλεκτρονικά τσιγάρα;
03:02
And there are so many different ways
68
170742
2025
Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τρόποι
03:04
that people do this, and you can see from the slide
69
172767
2599
να εκφράσει κανείς την άποψή του
και όπως βλέπετε
και όπως βλέπετε
03:07
it's a complex kind of a query.
70
175366
2610
είναι ένα πολύπλοκο ερώτημα.
03:09
And what it reminds us is that
71
177976
3224
Αυτό που μας υπενθυμίζει είναι
03:13
language is created by people,
72
181200
2411
ότι η γλώσσα δημιουργήθηκε
από τον άνθρωπο,
από τον άνθρωπο,
03:15
and people are messy and we're complex
73
183611
2340
και οι άνθρωποι είμαστε πολύπλοκοι,
03:17
and we use metaphors and slang and jargon
74
185951
2767
και χρησιμοποιούμε μεταφορές,
αργκό και ειδική φρασεολογία
αργκό και ειδική φρασεολογία
03:20
and we do this 24/7 in many, many languages,
75
188718
3279
και αυτό το κάνουμε 24 ώρες το 24ωρο,
σε πάρα πολλές γλώσσες,
σε πάρα πολλές γλώσσες,
03:23
and then as soon as we figure it out, we change it up.
76
191997
3224
και μόλις το συνειδητοποιούμε,
το αλλάζουμε.
το αλλάζουμε.
03:27
So did these ads that the CDC put on,
77
195221
5118
Οπότε οι διαφημίσεις του Κέντρου
Ελέγχου και Πρόληψης Νοσημάτων,
Ελέγχου και Πρόληψης Νοσημάτων,
03:32
these television ads that featured a woman
78
200339
2430
οι τηλεοπτικές διαφημίσεις με μια γυναίκα
03:34
with a hole in her throat and that were very graphic
79
202769
2021
με μια τρύπα στο λαιμό,
τόσο παραστατικά
τόσο παραστατικά
03:36
and very disturbing,
80
204790
1904
και τόσο έντονα,
03:38
did they actually have an impact
81
206694
1885
επηρέασαν κάποιους στην επιλογή
03:40
on whether people quit?
82
208579
2671
της διακοπής ή μη του καπνίσματος;
03:43
And the Health Media Collaboratory
respected the limits of their data,
respected the limits of their data,
83
211250
3307
Το Κέντρο Συνεργασίας Μέσων Υγείας
αναγνώρισε τις ελλείψεις στα δεδομένα τους
αναγνώρισε τις ελλείψεις στα δεδομένα τους
03:46
but they were able to conclude
84
214557
2005
αλλά έφτασε στο συμπέρασμα
03:48
that those advertisements —
and you may have seen them —
and you may have seen them —
85
216562
3312
ότι οι διαφημίσεις αυτές,
που μπορεί κάπου να τις έχετε δει,
που μπορεί κάπου να τις έχετε δει,
03:51
that they had the effect of jolting people
86
219874
2591
κατάφεραν να ταρακουνήσουν τους ανθρώπους,
03:54
into a thought process
87
222465
1822
να τους κάνουν να σκεφτούν
03:56
that may have an impact on future behavior.
88
224287
3667
και να επηρεάσουν
μελλοντικές συπεριφορές τους.
μελλοντικές συπεριφορές τους.
03:59
And what I admire and
appreciate about this project,
appreciate about this project,
89
227954
3891
Και αυτό που θαυμάζω και
εκτιμώ σε αυτό το εγχείρημα,
εκτιμώ σε αυτό το εγχείρημα,
04:03
aside from the fact, including the fact
90
231845
1489
πέρα από το γεγονός
04:05
that it's based on real human need,
91
233334
4057
ότι βασίζεται σε μια πραγματική
ανθρώπινη ανάγκη,
ανθρώπινη ανάγκη,
04:09
is that it's a fantastic example of courage
92
237391
2846
είναι ότι πρόκειται
για ένα εκπληκτικό παράδειγμα θάρρους
για ένα εκπληκτικό παράδειγμα θάρρους
04:12
in the face of a sea of irrelevance.
93
240237
4443
εν όψει ενός ωκεανού σύγχυσης.
04:16
And so it's not just big data that causes
94
244680
3305
Έτσι, δεν είναι μόνο τα μεγάλα
σύνολα δεδομένων που δημιουργούν
σύνολα δεδομένων που δημιουργούν
04:19
challenges of interpretation, because let's face it,
95
247985
2601
προκλήσεις στην ερμηνεία,
διότι ας το παραδεχτούμε,
διότι ας το παραδεχτούμε,
04:22
we human beings have a very rich history
96
250586
2594
εμείς τα ανθρώπινα όντα
έχουμε μια πλούσια ιστορία
έχουμε μια πλούσια ιστορία
04:25
of taking any amount of data, no matter how small,
97
253180
2693
στο να αποτυγχάνουμε να ερμηνεύσουμε
04:27
and screwing it up.
98
255873
1617
ακόμα και μικρά σύνολα δεδομένων.
04:29
So many years ago, you may remember
99
257490
3737
Μπορεί να θυμόσαστε ακόμα
ότι πριν από πολλά χρόνια
ότι πριν από πολλά χρόνια
04:33
that former President Ronald Reagan
100
261227
2273
ο πρώην Πρόεδρος Ρόναλντ Ρήγκαν
04:35
was very criticized for making a statement
101
263500
1991
σχολιάστηκε έντονα για τη δήλωσή του
04:37
that facts are stupid things.
102
265491
3010
ότι τα γεγονότα είναι ηλίθια πράγματα.
04:40
And it was a slip of the tongue, let's be fair.
103
268501
2794
Ήταν ένα σαρδάμ, ας είμαστε δίκαιοι.
04:43
He actually meant to quote John Adams' defense
104
271295
2430
Ήθελε να παραθέσει
την υπεράσπιση του Τζον Άνταμς
την υπεράσπιση του Τζον Άνταμς
04:45
of British soldiers in the Boston Massacre trials
105
273725
2751
στη δίκη των Βρετανών στρατιωτών
για το μακελειό στη Βοστώνη
για το μακελειό στη Βοστώνη
04:48
that facts are stubborn things.
106
276476
3150
ότι τα γεγονότα είναι επίμονα πράγματα.
04:51
But I actually think there's
107
279626
2624
Πιστεύω, όμως, πως υπάρχει
04:54
a bit of accidental wisdom in what he said,
108
282250
3418
μια δόση αλήθειας σε αυτό που του ξέφυγε,
04:57
because facts are stubborn things,
109
285668
2776
διότι τα γεγονότα είναι επίμονα πράγματα,
05:00
but sometimes they're stupid, too.
110
288444
2923
αλλά μερικές φορές είναι και ηλίθια.
05:03
I want to tell you a personal story
111
291367
1888
Θα ήθελα να σας διηγηθώ μια ιστορία
05:05
about why this matters a lot to me.
112
293255
3548
που εξηγεί γιατί η παραπάνω πρόταση
έχει τόση σημασία για μένα.
έχει τόση σημασία για μένα.
05:08
I need to take a breath.
113
296803
2437
Να πάρω πρώτα μια ανάσα.
05:11
My son Isaac, when he was two,
114
299240
2754
Όταν ο γιος μου, Ισαάκ, ήταν δύο ετών,
05:13
was diagnosed with autism,
115
301994
2417
διαγνώστηκε με αυτισμό,
05:16
and he was this happy, hilarious,
116
304411
2161
και ήταν ένα χαρούμενο, αστείο,
05:18
loving, affectionate little guy,
117
306572
2035
αξιαγάπητο, τρυφερό μικρό ανθρωπάκι,
05:20
but the metrics on his developmental evaluations,
118
308607
2902
όμως οι μετρήσεις
για την αναπτυξιακή του αξιολόγηση,
για την αναπτυξιακή του αξιολόγηση,
05:23
which looked at things like
the number of words —
the number of words —
119
311509
2070
που βασιζόταν σε στοιχεία
όπως ο αριθμός των λέξεων
όπως ο αριθμός των λέξεων
05:25
at that point, none —
120
313579
3657
- καμία έως τότε -
05:29
communicative gestures and minimal eye contact,
121
317236
3940
επικοινωνιακές χειρονομίες
και ελάχιστη οπτική επαφή,
και ελάχιστη οπτική επαφή,
05:33
put his developmental level
122
321176
2003
τοποθέτησαν το αναπτυξιακό του επίπεδο
05:35
at that of a nine-month-old baby.
123
323179
3961
σε αυτό ενός βρέφους εννέα μηνών.
05:39
And the diagnosis was factually correct,
124
327140
2960
Μπορεί η διάγνωση να ήταν τεκμηριωμένη,
05:42
but it didn't tell the whole story.
125
330100
3209
δεν ανταποκρινόταν, όμως,
πλήρως στην πραγματικότητα.
πλήρως στην πραγματικότητα.
05:45
And about a year and a half later,
126
333309
1401
Περίπου ενάμιση χρόνο αργότερα,
05:46
when he was almost four,
127
334710
2102
όταν ήταν σχεδόν τεσσάρων ετών,
05:48
I found him in front of the computer one day
128
336812
2363
τον βρήκα μία μέρα μπροστά στον υπολογιστή
05:51
running a Google image search on women,
129
339175
5453
να κάνει αναζήτηση εικόνων με γυναίκες,
05:56
spelled "w-i-m-e-n."
130
344628
3616
έχοντας πληκτρολογήσει τη λέξη «γινέκες».
06:00
And I did what any obsessed parent would do,
131
348244
2740
Και έκανα ό,τι θα έκανε
ο οποιοσδήποτε εμμονικός γονιός,
ο οποιοσδήποτε εμμονικός γονιός,
06:02
which is immediately started
hitting the "back" button
hitting the "back" button
132
350984
1901
άρχισα να πατάω το κουμπί «Επιστροφή»
06:04
to see what else he'd been searching for.
133
352885
3363
για να δω τι άλλο είχε ψάξει.
06:08
And they were, in order: men,
134
356248
2171
Και βρήκα με την εξής σειρά: άντρες,
06:10
school, bus and computer.
135
358419
7267
σχολείο, λεωφορείο
και κομπιούτερ.
Και έμεινα άναυδη,
06:17
And I was stunned,
136
365686
2070
06:19
because we didn't know that he could spell,
137
367756
2002
γιατί δεν ξέραμε ότι μπορούσε να γράψει,
06:21
much less read, and so I asked him,
138
369758
1766
πόσο μάλλον να διαβάσει,
και έτσι τον ρώτησα,
και έτσι τον ρώτησα,
06:23
"Isaac, how did you do this?"
139
371524
2193
«Ισαάκ, πώς το έκανες αυτό;»
06:25
And he looked at me very seriously and said,
140
373717
2678
Και με κοίταξε πολύ σοβαρά και απάντησε,
06:28
"Typed in the box."
141
376395
3352
«Το πληκτρολόγησα στο κουτάκι».
06:31
He was teaching himself to communicate,
142
379747
3734
Ο ίδιος μάθαινε στον εαυτό του
να επικοινωνεί
να επικοινωνεί
06:35
but we were looking in the wrong place,
143
383481
3004
αλλά εμείς ψάχναμε στο λάθος μέρος,
06:38
and this is what happens when assessments
144
386485
2295
και αυτό συμβαίνει όταν οι αξιολογήσεις
06:40
and analytics overvalue one metric —
145
388780
2396
και οι αναλύσεις υπερεκτιμούν
ένα σύστημα μέτρησης
ένα σύστημα μέτρησης
06:43
in this case, verbal communication —
146
391176
2609
- σε αυτή την περίπτωση
τη λεκτική επικοινωνία -
τη λεκτική επικοινωνία -
06:45
and undervalue others, such
as creative problem-solving.
as creative problem-solving.
147
393785
5703
και υποτιμούν άλλα, όπως τον δημιουργικό
τρόπο επίλυσης των προβλημάτων.
τρόπο επίλυσης των προβλημάτων.
06:51
Communication was hard for Isaac,
148
399488
2307
Η επικοινωνία ήταν δύσκολη για τον Ισαάκ,
06:53
and so he found a workaround
149
401795
1912
και έτσι βρήκε άλλο τρόπο
06:55
to find out what he needed to know.
150
403707
2857
για να βρει αυτό που ήθελε να μάθει.
06:58
And when you think about it, it makes a lot of sense,
151
406564
1890
Και αν το σκεφτείτε, είναι πολύ λογικό,
07:00
because forming a question
152
408454
2081
διότι το να θέσεις ένα ερώτημα
07:02
is a really complex process,
153
410535
2565
ειναι μια πολύ σύνθετη διαδικασία,
07:05
but he could get himself a lot of the way there
154
413100
2522
αυτός όμως τα κατάφερε μια χαρά
07:07
by putting a word in a search box.
155
415622
4092
πληκτρολογώντας μια λέξη
στο κουτί αναζήτησης.
στο κουτί αναζήτησης.
07:11
And so this little moment
156
419714
2936
Έτσι αυτή η μικρή στιγμή
07:14
had a really profound impact on me
157
422650
2836
επηρεάσε βαθύτατα κι εμένα
07:17
and our family
158
425486
1309
και την οικογένειά μας
07:18
because it helped us change our frame of reference
159
426795
3141
επειδή μας βοήθησε να αλλάξουμε
το πλαίσιο αναφοράς μας
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 worry a little bit less and appreciate
161
432144
2976
και να ανησυχούμε λίγο
λιγότερο και να εκτιμούμε
λιγότερο και να εκτιμούμε
07:27
his resourcefulness more.
162
435120
2182
την επινοητικότητά του περισσότερο.
07:29
Facts are stupid things.
163
437302
2861
Τα γεγονότα είναι ηλίθια πράγματα.
07:32
And they're vulnerable to misuse,
164
440163
2397
Και είναι εύκολο να παραποιηθούν,
07:34
willful or otherwise.
165
442560
1653
σκοπίμως ή μη.
07:36
I have a friend, Emily Willingham, who's a scientist,
166
444213
3026
Έχω μία φίλη, την Έμιλι Ουίλινγκχαμ,
η οποία είναι επιστήμονας,
η οποία είναι επιστήμονας,
07:39
and she wrote a piece for Forbes not long ago
167
447239
2801
και η οποία έγραψε ένα άρθρο
για το Forbes πριν λίγο καιρό
για το Forbes πριν λίγο καιρό
07:42
entitled "The 10 Weirdest Things
168
450040
1980
με τον τίτλο «Τα 10 πιο περίεργα πράγματα
07:44
Ever Linked to Autism."
169
452020
1810
που συνδέουμε με τον αυτισμό».
07:45
It's quite a list.
170
453830
3005
Η λίστα είναι αρκετά μεγάλη.
07:48
The Internet, blamed for everything, right?
171
456835
3532
Το Διαδίκτυο φταίει για όλα, σωστά;
07:52
And of course mothers, because.
172
460367
3757
Και φυσικά οι μητέρες, γιατί έτσι.
07:56
And actually, wait, there's more,
173
464124
1587
Και βασικά υπάρχουν και άλλα,
07:57
there's a whole bunch in
the "mother" category here.
the "mother" category here.
174
465711
3430
πάρα πολλά στην κατηγορία «μητέρα».
08:01
And you can see it's a pretty
rich and interesting list.
rich and interesting list.
175
469141
4815
Όπως βλέπετε είναι μια αρκετά
μακριά και ενδιαφέρουσα λίστα.
μακριά και ενδιαφέρουσα λίστα.
08:05
I'm a big fan of
176
473956
2193
Προσωπικά, μου άρεσε πολύ το
08:08
being pregnant near freeways, personally.
177
476149
3704
«να είσαι έγκυος κοντά
σε αυτοκινητόδρομους».
σε αυτοκινητόδρομους».
08:11
The final one is interesting,
178
479853
1539
Το τελευταίο έχει ενδιαφέρον,
08:13
because the term "refrigerator mother"
179
481392
3003
γιατί ο όρος «μητέρα-ψυγείο»
08:16
was actually the original hypothesis
180
484395
2605
ήταν η αρχική υπόθεση
08:19
for the cause of autism,
181
487000
1431
για την αιτία του αυτισμού,
08:20
and that meant somebody
who was cold and unloving.
who was cold and unloving.
182
488431
2735
και υποδηλώνει άτομο κρύο και άστοργο.
08:23
And at this point, you might be thinking,
183
491166
1562
Κάπου εδώ μπορεί να σκεφτόσαστε
08:24
"Okay, Susan, we get it,
184
492728
1657
«Εντάξει, Σούζαν, καταλάβαμε,
08:26
you can take data, you can
make it mean anything."
make it mean anything."
185
494385
1782
μπορείς να ερμηνεύσεις
δεδομένα κατά βούληση».
δεδομένα κατά βούληση».
08:28
And this is true, it's absolutely true,
186
496167
4703
Και αυτή είναι μεγάλη αλήθεια,
08:32
but the challenge is that
187
500870
5610
αλλά η πρόκληση έγκειται στο ότι
08:38
we have this opportunity
188
506480
2448
έχουμε την ευκαιρία
08:40
to try to make meaning out of it ourselves,
189
508928
2284
να δώσουμε εμείς οι ίδιοι
νόημα στα δεδομένα,
νόημα στα δεδομένα,
08:43
because frankly, data doesn't
create meaning. We do.
create meaning. We do.
190
511212
5352
γιατί ειλικρινά, τα δεδομένα
δεν έχουν νόημα. Εμείς τους το δίνουμε.
δεν έχουν νόημα. Εμείς τους το δίνουμε.
08:48
So as businesspeople, as consumers,
191
516564
3256
Έτσι, ως επαγγελματίες,
ως καταναλωτές,
ως καταναλωτές,
08:51
as patients, as citizens,
192
519820
2539
ως ασθενείς, ως πολίτες,
08:54
we have a responsibility, I think,
193
522359
2396
πιστεύω πως έχουμε την υποχρέωση
08:56
to spend more time
194
524755
2194
να αφιερώσουμε περισσότερο χρόνο
08:58
focusing on our critical thinking skills.
195
526949
2870
εστιάζοντας στην κριτική μας σκέψη.
09:01
Why?
196
529819
1078
Γιατί;
09:02
Because at this point in our history, as we've heard
197
530897
3178
Διότι τη δεδομένη χρονική στιγμή,
09:06
many times over,
198
534075
1706
όπως ακούμε ξανά και ξανά,
09:07
we can process exabytes of data
199
535781
1981
μπορούμε να επεξεργαστούμε
εξαμπάιτς δεδομένων
εξαμπάιτς δεδομένων
09:09
at lightning speed,
200
537762
2153
σε ταχύτητα φωτός,
09:11
and we have the potential to make bad decisions
201
539915
3515
και έχουμε την ικανότητα
να κάνουμε λάθος επιλογές
να κάνουμε λάθος επιλογές
09:15
far more quickly, efficiently,
202
543430
1834
πολύ πιο γρήγορα και αποτελεσματικά
09:17
and with far greater impact than we did in the past.
203
545264
5028
και με πολύ μεγαλύτερο αντίκτυπο
απ΄ ό,τι στο παρελθόν.
απ΄ ό,τι στο παρελθόν.
09:22
Great, right?
204
550292
1388
Υπέροχα, έτσι;
09:23
And so what we need to do instead
205
551680
3030
Το μόνο που χρειάζεται αντ' αυτού
09:26
is spend a little bit more time
206
554710
2330
είναι να αφιερώσουμε
λίγο περισσότερο χρόνο
λίγο περισσότερο χρόνο
09:29
on things like the humanities
207
557040
2746
σε πράγματα όπως
οι ανθρωπιστικές επιστήμες
οι ανθρωπιστικές επιστήμες
09:31
and sociology, and the social sciences,
208
559786
3464
και η κοινωνιολογία,
και οι κοινωνικές επιστήμες,
και οι κοινωνικές επιστήμες,
09:35
rhetoric, philosophy, ethics,
209
563250
2308
η ρητορική, η φιλοσοφία, η ηθική,
09:37
because they give us context that is so important
210
565558
2856
γιατί όλα αυτά θα μας δώσουν
το συγκείμενο που απαιτείται
το συγκείμενο που απαιτείται
09:40
for big data, and because
211
568414
2576
για τα μεγάλα δεδομένα,
και διότι αυτά θα μας βοηθήσουν
να αποκτήσουμε κριτική σκέψη.
να αποκτήσουμε κριτική σκέψη.
09:42
they help us become better critical thinkers.
212
570990
2418
09:45
Because after all, if I can spot
213
573408
4207
Διότι εν τέλει, αν μπορώ
να εντοπίσω
να εντοπίσω
09:49
a problem in an argument, it doesn't much matter
214
577615
2486
πρόβλημα σε ένα επιχείρημα,
δεν έχει πολλή σημασία
δεν έχει πολλή σημασία
09:52
whether it's expressed in words or in numbers.
215
580101
2759
αν αυτό εκφράζεται με λέξεις ή αριθμούς.
09:54
And this means
216
582860
2719
Αυτό σημαίνει
09:57
teaching ourselves to find
those confirmation biases
those confirmation biases
217
585579
4421
να διδάσκουμε τους εαυτούς μας να
εντοπίζουμε αυτά τα σφάλματα επιβεβαίωσης
εντοπίζουμε αυτά τα σφάλματα επιβεβαίωσης
10:02
and false correlations
218
590000
1822
και τους λάθος συσχετισμούς
10:03
and being able to spot a naked emotional appeal
219
591822
2138
και να ξεχωρίζουμε
μια συγκινησιακή επίκληση
μια συγκινησιακή επίκληση
10:05
from 30 yards,
220
593960
1662
από χιλιόμετρα,
10:07
because something that happens after something
221
595622
2522
γιατί αν κάτι συνέβη μετά από κάτι άλλο
10:10
doesn't mean it happened
because of it, necessarily,
because of it, necessarily,
222
598144
3082
δεν σημαίνει απαραίτητα
ότι συνέβη εξαιτίας του,
ότι συνέβη εξαιτίας του,
10:13
and if you'll let me geek out on you for a second,
223
601226
2119
και αν μου επιτρέψετε
να το παρακάνω λιγάκι,
να το παρακάνω λιγάκι,
10:15
the Romans called this
"post hoc ergo propter hoc,"
"post hoc ergo propter hoc,"
224
603345
4297
είναι αυτό που οι Ρωμαίοι λέγανε
"post hoc ergo propter hoc",
"post hoc ergo propter hoc",
10:19
after which therefore because of which.
225
607642
3296
«κατόπιν τούτου, άρα εξαιτίας τούτου».
10:22
And it means questioning
disciplines like demographics.
disciplines like demographics.
226
610938
3757
Αυτό σημαίνει να αμφισβητούμε
επιστήμες όπως η δημογραφία.
επιστήμες όπως η δημογραφία.
10:26
Why? Because they're based on assumptions
227
614695
2520
Γιατί; Διότι βασίζονται σε εικασίες
10:29
about who we all are based on our gender
228
617215
2306
για το ποιοι είμαστε βάσει του φύλου μας,
10:31
and our age and where we live
229
619521
1462
της ηλικίας και της καταγωγής μας
10:32
as opposed to data on what
we actually think and do.
we actually think and do.
230
620983
3478
και όχι σε δεδομένα για το τι
πραγματικά πιστεύουμε και κάνουμε.
πραγματικά πιστεύουμε και κάνουμε.
10:36
And since we have this data,
231
624461
1663
Εφόσον έχουμε τα δεδομένα αυτά,
10:38
we need to treat it with appropriate privacy controls
232
626124
3139
πρέπει να τα διαχειριστούμε με
τους κατάλληλους ελέγχους ιδιωτικότητας
τους κατάλληλους ελέγχους ιδιωτικότητας
10:41
and consumer opt-in,
233
629263
3576
και με τη σύμφωνη γνώμη του καταναλωτή,
10:44
and beyond that, we need to be clear
234
632839
2993
και πέρα από αυτό, πρέπει
να είμαστε ξεκάθαροι
να είμαστε ξεκάθαροι
10:47
about our hypotheses,
235
635832
2103
ως προς τις υποθέσεις μας,
10:49
the methodologies that we use,
236
637935
2596
και τη μεθοδολογία που χρησιμοποιούμε
10:52
and our confidence in the result.
237
640531
2804
και την εμπιστοσύνη μας στο αποτέλεσμα.
10:55
As my high school algebra teacher used to say,
238
643335
2474
Όπως έλεγε και ο καθηγητής
των μαθηματικών στο λύκειο,
των μαθηματικών στο λύκειο,
10:57
show your math,
239
645809
1531
δείξε μου την απόδειξή σου,
10:59
because if I don't know what steps you took,
240
647340
3441
γιατί αν δεν γνωρίζω
τα βήματα που ακολούθησες,
τα βήματα που ακολούθησες,
11:02
I don't know what steps you didn't take,
241
650781
1991
δεν γνωρίζω και αυτά που δεν ακολούθησες.
11:04
and if I don't know what questions you asked,
242
652772
2438
και αν δεν γνωρίζω τα ερωτήματα που έθεσες
11:07
I don't know what questions you didn't ask.
243
655210
3197
δεν μπορώ να γνωρίζω αυτά που δεν έθεσες.
11:10
And it means asking ourselves, really,
244
658407
1523
Πρέπει λοιπόν να αναρωτηθούμε
11:11
the hardest question of all:
245
659930
1479
το εξής δύσκολο πράγμα:
11:13
Did the data really show us this,
246
661409
3500
Μας έδωσαν όντως τα δεδομένα το ζητούμενο,
11:16
or does the result make us feel
247
664909
2311
ή το αποτέλεσμα μας κάνει να αισθανόμαστε
11:19
more successful and more comfortable?
248
667220
3878
πιο επιτυχημένοι και πιο άνετοι;
11:23
So the Health Media Collaboratory,
249
671098
2584
Το Κέντρο Συνεργασίας
των Μέσων για την Υγεία,
των Μέσων για την Υγεία,
11:25
at the end of their project, they were able
250
673682
1699
στο τέλος του προγράμματός του
11:27
to find that 87 percent of tweets
251
675381
3408
βρήκε πως το 87% των tweets
11:30
about those very graphic and disturbing
252
678789
2144
σχετικά με τις πολύ
παραστατικές και ενοχλητικές
παραστατικές και ενοχλητικές
11:32
anti-smoking ads expressed fear,
253
680933
4038
διαφημίσεις κατά του
καπνίσματος εξέφραζαν φόβο,
καπνίσματος εξέφραζαν φόβο,
11:36
but did they conclude
254
684971
1856
κατάφεραν να συμπεράνουν όμως
11:38
that they actually made people stop smoking?
255
686827
3161
αν όντως έκαναν κάποιους
να κόψουν το κάπνισμα;
να κόψουν το κάπνισμα;
11:41
No. It's science, not magic.
256
689988
2542
Όχι. Επιστήμη είναι, όχι μαγεία.
11:44
So if we are to unlock
257
692530
3190
Αν μπορούμε, λοιπόν,
να αποκωδικοποιήσουμε
να αποκωδικοποιήσουμε
11:47
the power of data,
258
695720
2862
την ισχύ των δεδομένων
11:50
we don't have to go blindly into
259
698582
3448
δεν χρειάζεται να οδηγηθούμε τυφλά
11:54
Orwell's vision of a totalitarian future,
260
702030
3436
στο οργουελικό όραμα
ενός απολυταρχικού μέλλοντος
ενός απολυταρχικού μέλλοντος
11:57
or Huxley's vision of a trivial one,
261
705466
3117
ή στο όραμα ενός κοινότοπου
μέλλοντος όπως φοβόταν ο Χάξλεϋ,
μέλλοντος όπως φοβόταν ο Χάξλεϋ,
12:00
or some horrible cocktail of both.
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 treat critical thinking with respect
264
713982
2718
είναι να σεβόμαστε την κριτική σκέψη
12:08
and be inspired by examples
265
716700
2029
και να εμπνεόμαστε από παραδείγματα
12:10
like the Health Media Collaboratory,
266
718729
2610
όπως το Κέντρο Συνεργασίας
των Μέσων για την Υγεία,
των Μέσων για την Υγεία,
12:13
and as they say in the superhero movies,
267
721339
2328
και όπως λένε και στις ταινίες υπερηρώων,
ας χρησιμοποιήσουμε
τις δυνάμεις μας για το καλό.
τις δυνάμεις μας για το καλό.
12:15
let's use our powers for good.
268
723667
1822
12:17
Thank you.
269
725489
2351
Σας ευχαριστώ.
12:19
(Applause)
270
727840
2334
(Χειροκρότημα)
ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analystSusan 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.
Susan Etlinger | Speaker | TED.com