TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
Mentiras, sucias mentiras y estadísticas (sobre TED Talks)
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En un brillante e irónico análisis, Sebastian Wernicke utiliza las herramientas de análisis estadístico con el objetivo de inventar una medida para crear la "TED Talk óptima", basada en las valoraciones de los usuarios. ¿Cómo la valoras? ¿Te deja boquiabierto? ¿Poco convincente? ¿O simplemente graciosa?
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
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00:16
If you go on the TED website,
0
1000
3000
Si vas a la web de TED
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
puedes encontrar
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
más de una semana entera de vídeos,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
más de 1,3 millones
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
de palabras transcritas
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
y millones de valoraciones de usuarios.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
Es una gran cantidad de datos.
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
Y estuve pensando que
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
si tomas esos datos
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
y los analizas estadísticamente,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
¿podrías hacer ingeniería inversa a una TED Talk?
00:41
Could you create
11
26000
2000
¿Podrías crear
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
la TED Talk definitiva?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(APLAUSOS)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
Y además, ¿podrías crear
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
la peor TED Talk posible
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
que aún te dejasen dar?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
Para encontrar esto, miré tres cosas.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
Miré el tema que deberías elegir.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
Miré cómo deberías presentarlo
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
y los elementos visuales.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
Hay un abanico de temas para elegir,
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
pero debes elegir sabiamente,
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
porque está correlacionado
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
con cómo los usuarios reaccionan a tu charla.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
Para hacer esto más concreto,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
miremos la lista de las 10 palabras
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
que más destacan estadísticamente
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
en las TED Talks más preferidas
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
y en las menos.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
Así que si vienes aquí
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
a hablar sobre cómo el café francés
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
extenderá felicidad en nuestros cerebros,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
vas muy bien.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(APLAUSOS)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
Pero si quieres hablar sobre
01:37
your project involving
36
82000
2000
un proyecto que incluya
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
oxígeno, chicas, aviones...
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
la verdad, querría escuchar tu charla,
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
pero las estadísticas dicen que no es bueno.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
En fin.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
Para generalizar,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
las TED Talks preferidas son aquellas
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
que tocan temas con los que puedes conectar,
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
fácilmente y en profundidad,
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
como la felicidad, tu cuerpo,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
comida, emociones.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
Y los temas más técnicos,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
como arquitectura, materiales y hombres,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
esos no son buenos temas para hablar.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
¿Cómo debes presentar tu charla?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED es famoso por mantener
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
un ojo muy fino en el reloj,
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
así que me van a odiar
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
por revelar esto, porque
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
debes hablar tanto como te dejen,
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
porque las TED Talks preferidas
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
son más de un 50% más largas
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
que las menos favoritas,
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
según todos los rankings de TED.
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
Excepto si quieres dar una charla
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
bonita, inspiradora o divertida.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
Entonces, debes ser breve. Pero si no,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
habla hasta que te echen del escenario.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(RISAS)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Ahora, mientras...
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(APLAUSOS)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
...exprimes el reloj, hay algunas reglas.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
Las encontré comparando las estadísticas
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
de las frases de 4 palabras
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
que más aparecen en las TED Talks preferidas,
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
de manera opuesta a las menos preferidas.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
Os daré tres ejemplos.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
Como ponente debes hablar
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
sobre lo que darás a la audiencia,
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
en vez de sobre lo que no tienes.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
Segundo, es imperativo
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
que no cites al New York Times.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(RISAS)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
Y por último, está bien si el ponente
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
miente sobre su capacidad intelectual.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
Si no entiendes algo, puedes decir "etc".
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
Y nadie se va.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
Está perfectamente bien.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(APLAUSOS)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
Vamos con los visuales.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
El visual más obvio es el ponente.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
Y el análisis muestra que, si quieres estar
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
entre los ponentes favoritos de TED,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
debes tener el pelo más largo que la media,
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
llevar gafas e ir un poco más arreglado
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
que el ponente medio de TED.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
Las diapositivas están bien, y el atrezo.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
Y ahora lo más importante,
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
que es la atmósfera del escenario.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
El color juega un papel muy importante.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
El color está muy relacionado
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
con la valoración de las charlas en la web.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(APLAUSOS)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
Por ejemplo, las charlas fascinantes
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
contienen gran cantidad
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
de este azul en concreto,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
mucho más que la TED Talk media.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
Ingenioso, mucho de este verde,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
etc, etc.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(APLAUSOS)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
Personalmente, creo
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
que no soy el primero en hacer
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
este análisis, pero lo dejaré
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
a vuestro buen criterio.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
Es ahora el momento de atar cabos
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
y diseñar la TED Talk definitiva.
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
Como esto es TED Active,
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
y aprendí de mi análisis
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
que debo daros algo,
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
no os daré ni la mejor
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
ni la peor TED Talk,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
sino una herramienta para crear la vuestra.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
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274000
3000
Llamo a esta herramienta TED Pad.
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(RISAS)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
Y la TED Pad es una matriz
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
de 100 sentencias específica
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
y altamente cuidadas
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
que puedes unir para obtener tu TED Talk.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
Solo hay que tomar una decisión:
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and that is: Are you going to use the white version
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294000
2000
¿Vas a usar la versión blanca
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for very good TEDTalks,
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296000
2000
para TED Talks muy buenas
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about creativity, human genius?
127
298000
2000
sobre creativad, genialidad humana?
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Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
¿O vas a escoger la versión negra,
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
que te permita crear TED Talks realmente malas,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
principalmente sobre blogs,
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
política y similares?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
Descárgala, y diviértete con ella.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
Espero que disfruten de la sesión.
05:28
I hope you enjoy designing your own
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313000
2000
Y espero que disfruten diseñando
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ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
su mejor y peor TED Talk posible.
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And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
Y que os inspiréis para el año próximo
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
crear esto, que es lo que quiero ver.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Muchas gracias.
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(APLAUSOS)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientistAfter making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.
Why you should listen
Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.
Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com