TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
Nate Silver: ¿Influye la raza en los votos?
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Nate Silver tiene respuestas a preguntas controvertidas sobre la raza en política: ¿Afectó negativamente a sus votos en algunos lugares la raza de Obama? Estadísticas y mitos colisionan en esta fascinante charla que termina con una excepcional perspicacia de cómo el planeamiento urbano puede promover la tolerancia.
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
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00:15
I want to talk about the election.
0
0
3000
Quiero hablarles sobre las elecciones.
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For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
Por primera vez en Estados Unidos, un grupo de votantes predominantemente blanco...
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
... ha votado a un candidato afro-americano para presidente.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
Y en realidad Barack Obama ha obtenido bastante buenos resultados.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
Ha ganado 375 votos electorales.
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
Y alrededor de 70 millones de votos populares...
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
... más que ningún otro candidato presidencial,
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
de cualquier raza, de cualquier partido, en la historia.
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
Si comparan los resultados de Obama con los de John Kerry cuatro años antes--
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
los demócratas prefieren ver esta transición aquí,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
donde casi todos los estados se hacen más azules, más democráticos--
00:47
even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
incluso estados que Obama ha perdido, como en la zona oeste.
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
Esos estados se han hecho más azules.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
En el sur, en el nordeste, casi en todos sitios
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
... pero con un par de excepciones aquí y allá.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
Una excepción está en Massachusetts.
00:59
That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
Era el estado donde residía John Kerry.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
No es de extrañar que Obama no pudiera hacerlo allí mejor que Kerry.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
O en Arizona, donde reside John McCain,
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
Obama no ha mejorado mucho.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
Pero también está esta parte del país, por aquí, en esta región intermedia.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
Por Arkansas, Tennessee, Oklahoma, la zona de Virginia Occidental.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
Ahora si observan el año 96, Bill Clinton,
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
el último demócrata que ganó, los resultados que obtuvo en el año 96,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
ven grandes diferencias en esta parte del país, justo aquí --
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
por las Apalaches, las Ozarks, la región de las tierras altas, como yo la llamo.
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
20 o 30 puntos de oscilación...
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
respecto a los resultados de Bill Clinton en el 96 y los de Obama...
01:29
in 2008.
28
74000
2000
en 2008.
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
Sí, Bill Clinton era de Arkansas, pero son diferencias muy muy profundas.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
Por lo tanto, cuando pensamos en zonas del país como Arkansas, ya saben.
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
Hay un libro que se llama "¿Qué pasa con Kansas?"
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
Pero la cuestión aquí-- Los resultados de Obama fueron relativamente buenos en Kansas.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
Ha perdido por mucho pero todos los demócratas lo hacen.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
No ha perdido por más de lo que la mayoría de la gente.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
Pero sí, ¿qué pasa con Arkansas?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(Risas)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
Y cuando pensamos en Arkansas solemos tener connotaciones bastante negativas.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
Pensamos en una pandilla de catetos, entre comillas, con pistolas.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
Y pensamos que gente así probablemente no quiera votar...
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
a gente que tiene ese físico y que se llama Barack Obama.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
Pensamos que es una cuestión de raza. ¿Y es eso justo?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
¿No estamos como estigmatizando a la gente de Arkansas, y a esta parte del país?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
Y la respuesta es que es al menos justo en parte.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
Sabemos que la raza ha sido un factor, y la razón por la que lo sabemos
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
es porque hemos preguntado a la gente.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
En realidad nosotros no le hemos preguntado, sino que han realizado
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
encuestas a pie de urna en cada estado,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
en 37 estados, de los 50,
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
han hecho una pregunta bastante directa sobre la raza.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
Han hecho esta pregunta.
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
A la hora de decidir su voto para presidente hoy, ¿ha sido la raza
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
del candidato un factor?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
Buscamos personas que dijeran, "Sí, la raza ha sido un factor;
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
incluso ha sido un factor importante en mi decisión".
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
Y la gente que ha votado a John McCain
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
como resultado de ese factor,
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
tal vez en combinación con otros factores, y tal vez aisladamente.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
Buscamos esta conducta entre los votantes blancos,
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
o, en realidad, entre los votantes no negros.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
Así que ya ven, grandes diferencias en diversas zonas...
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
del país sobre esta cuestión.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
In Luisiana, alrededor de uno de cada cinco votantes blancos
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
dijo, "Sí, una de las principales razones por las que he votado contra Barack Obama
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
es por que es afro-americano".
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
Si esa gente hubiera votado a Obama,
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
incluso la mitad de ellos, Obama habría ganado en Luisiana con comodidad.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
Lo mismo ocurre con, pienso, todos estos estados que ven en la parte superior de la lista.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
Mientras tanto, California, Nueva York. Podemos decir, "Somos progresistas",
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
pero ya saben, sin duda con una incidencia mucho menor de esta manifestación...
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
... que admite, supongo,
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
haber votado siguiendo criterios raciales.
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
Aquí tenemos los mismos datos en el mapa.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
Ven una especie de relación entre
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
los estados más rojos en donde mas gente respondió y dijo,
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"Sí, la raza de Barack Obama me ha resultado un problema".
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
Ven, comparando el mapa con el del 96, ven que coinciden aquí.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
Esto realmente parece explicar
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
por qué Barack Obama obtuvo peores resultados
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
en esta parte del país.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
Por tanto tenemos que preguntarnos por qué.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
¿Es predecible de alguna manera el racismo?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
¿Hay algo que esté impulsando esto?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
¿Se trata simplemente de algo raro que pasa en Arkansas
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
que no comprendemos, y en Kentucky?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
¿O existen más factores sistemáticos que están interactuando?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
De esta forma podemos observar un grupo de diferentes variables.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
Estas son las cosas en las que se fijan los economistas y los politólogos continuamente--
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
cosas como ingresos, y religión, educación.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
¿Cuáles de ellas parecen impulsar
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
esta manifestación de racismo...
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
en este gran experimento nacional que realizamos el cuatro de noviembre?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
Y hay un par de ellas que establecen
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
fuertes relaciones de predicción.--
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
una de ellas es la educación.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
Donde ven los estados con menos años de escolarización
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
por adulto, están en rojo,
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
y ven esta parte del país, la región de las montañas Apalaches,
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
es menos culta. Es simplemente un hecho.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
Y ven la relación allí
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
con los patrones de voto según criterios raciales.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
La otra variable que es importante es
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
el tipo de vecindario en el que se vive.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
Los estados que son más rurales,
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
incluso algunos de los estados como Nuevo Hampshire y Maine,
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
muestran algo de
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
este voto según criterios raciales en contra de Barack Obama.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
Por tanto es la combinación de esas dos cosas. Es educación
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
.y el tipo de vencindario en el que se vive,
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
sobre lo que hablaremos más dentro de un momento.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
La clave sobre estados como Arkansas y Tennessee
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
es que ambos son muy rurales,
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
y que poseen graves carencias educativas.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
Así que sí, el racismo es predecible.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
Estas cosas, entre quizás otras variables,
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
pero estas cosas parecen predecirlo.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
Vamos a centrarnos un poco más ahora,
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
en algo que que se llama la Encuesta Social General.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
La lleva a cabo la Universidad de Chicago
05:08
every other year.
119
293000
2000
cada dos años.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
Y realizan una serie de preguntas bastante interesantes.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
En el año 2000 tenían preguntas especialmente interesantes
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
sobre actitudes raciales.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
Una pregunta sencilla que hacían es,
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"¿Vive alguien de la raza opuesta en su barrio?"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
Podemos ver en diversos tipos de comunidades que los resultados son completamente diferentes.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
En ciudades, alrededor del 80 por ciento de la gente
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
tienen a alguien a quien consideran vecino, de otra raza.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
Pero en comunidades rurales, sólo en torno al 30 por ciento.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
Probablemente porque si vives en una granja, puede que no tengas muchos vecinos, y punto.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
Pero sin embargo, no tienes mucha interacción con gente
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
que no es como tú.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
Así que lo que vamos a hacer ahora es considerar a las personas blancas en la encuesta
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
y dividirlas entre aquellas que tienen vecinos negros
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
o más bien, algún vecino de otra raza.
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
Personas que tienen sólo vecinos blancos.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
Y vemos algunas variables
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
en términos de actitudes políticas, no mucha diferencia.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
Esto fue hace ocho años, algunas personas eran más republicanas entonces.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
Pero ven a los demócratas frente a los republicanos,
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
no hay mucha diferencia basada en quienes sean tus vecinos.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
E incluso algunas preguntas sobre la raza, por ejemplo
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
discriminación positiva, lo cual es un pregunta política,
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
una pregunta sobre política racial, si lo prefieren.
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
Aquí no hay mucha diferencia.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
La discriminación positiva no goza de mucha simpatía francamente, entre votantes blancos, y punto.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
Pero la gente con vecinos negros y la gente con vecinos de una sola raza
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
no piensan de forma diferente tampoco.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
Pero si se explora un poco más a fondo, si se personaliza un poco más,
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"¿Es usted partidario de una ley que prohiba el matrimonio interracial?"
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
Hay una gran diferencia.
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People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
La gente que no tiene vecinos de una raza diferente
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
tienen el doble de probabilidades
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
de oponerse al matrimonio interracial, que la gente que sí los tiene.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
Exactamente según quien viva en tu vecindario más próximo a ti.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
E igualmente preguntaron, no en el 2000, sino en la misma encuesta de 1996,
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"¿Podría no votar a un presidente negro capacitado?"
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You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
Ven que la gente sin vecinos afro-americanos
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
tenían muchas más probabilidades de decir, "Eso me supondría un problema".
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
Por lo tanto ni siquiera se trata de urbano frente a rural.
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
Se trata de con quién vives.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
El racismo es predecible. Y se predice a través de
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
la interacción o la falta de ella con gente que no es como tú, gente de otras razas.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
Por lo tanto si quieren tratarlo,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
el objetivo es facilitar la interacción con gente de otras razas.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
Tengo un par de ideas muy obvias, supongo,
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
sobre quizás cómo hacerlo.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
Soy un gran fan de las ciudades.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
Sobre todo si tenemos ciudades que son diversas y sostenibles,
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
y pueden albergar a gente de diferentes etnias y grupos de distintos niveles de renta.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
Creo que las ciudades facilitan el trabajo en red,
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
y la interacción informal en un grado mayor de lo que se podría tener a diario.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
Pero sin duda no todo el mundo quiere vivir en una ciudad, sin duda no en una ciudad como Nueva York.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
Así que podemos pensar más en cosas como las cuadrículas de las calles.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
Éste es el barrio donde me crié en Lansing Este, Michigan.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
Es una comunidad tradicional del medio oeste, lo que significa que tienes cancha de verdad.
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You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
Tienes vecindarios de verdad y árboles de verdad, y calles de verdad sobre las que caminar.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
E interactúas mucho con tus vecinos,
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
gente como tú, gente que tal vez no conozcas.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
Y como resultado es una comunidad muy tolerante,
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
lo cual es diferente, me parece, a algo así,
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
que está en Schaumburg, Illinois.
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
Donde cada conjunto de casas tiene su propio callejón sin salida
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
y un Starbucks con ventanilla de auto-servicio y cosas así.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
Creo que en realidad este tipo de diseño urbano,
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
que se hizo más común en la década de los 70 y 80,
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
creo que existe una relación entre eso y que el país se hiciera
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more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
más conservador, con Ronald Reagan.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
Pero también, ésta es otra idea que tenemos --
08:12
is an intercollegiate exchange program
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477000
2000
es un programa de intercambio escolar
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where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
donde los estudiantes se van de Nueva York al extranjero,
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
Pero francamente ya hay suficientes diferencias dentro del país
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
donde quizás se pueda seleccionar un grupo de jóvenes de la Universidad de Nueva York,
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
y mandarlos a estudiar un semestre a la Universidad de Arkansas,
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
y viceversa. Háganlo en el ámbito de la educación secundaria.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
Literalmente hay gente que podría estar en un instituto en Arkansas or Tennessee,
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
y no podría interactuar nunca de una forma afirmativa y positiva
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
con alguien de otra parte del país, o de otro grupo racial.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
Creo que parte de la variable educativa de la que hablamos antes
08:40
is the networking experience you get when you go to college
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505000
2000
es la experiencia de trabajo en red que consigues cuando vas a la universidad
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where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
donde sí ves una mezcla de gente que de otra forma no interactuarías.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
Pero el caso es, esto es una muy buena noticia.
08:48
because when something is predictable,
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513000
3000
Porque cuando algo es predecible,
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it is what I call designable.
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516000
2000
es lo que yo llamo discernible.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
Se puede empezar a pensar en soluciones para resolver ese problema.
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
A pesar de que el problema sea pernicioso, y tan inextricable como el rascismo.
08:58
If we understand the root causes of the behavior
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523000
2000
Si comprendemos que las causas del origen de la conducta
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
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525000
2000
y dónde se manifiesta y dónde no,
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we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
podemos empezar a diseñar soluciones.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
Así que esto es todo lo que tengo que decir. Muchísimas gracias.
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - StatisticianMath whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.
Why you should listen
In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.
Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."
Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't.
Nate Silver | Speaker | TED.com