TEDxZurich 2011
Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words
Sebastian Wernicke: 1000 TEDTalks, 6 mots
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Sebastian Wernicke pense que chaque TEDTalk peut être résumé en six mots. À TEDxZurich il démontre comment le faire, et mieux encore.
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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00:15
There's currently over a thousand TEDTalks on the TED website.
0
0
4000
Il y a en ce moment plus de mille TEDTalks sur le site de TED
00:19
And I guess many of you here
1
4000
3000
et j'imagine que plusieurs d'entre vous qui êtes ici
00:22
think that this is quite fantastic --
2
7000
2000
trouvez que c'est plutôt fantastique--
00:24
except for me. I don't agree with this.
3
9000
2000
mais pas moi. Je ne suis pas d'accord avec ça.
00:26
I think we have a situation here.
4
11000
2000
Je crois que nous avons un problème.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalks,
5
13000
3000
Parce qu'à bien y penser: 1000 TEDTalks,
00:31
that's over 1,000 ideas worth spreading.
6
16000
3000
c'est plus de 1000 idées qui méritent d'être diffusées.
00:34
How on earth
7
19000
2000
Comment donc
00:36
are you going to spread a thousand ideas?
8
21000
2000
pouvons-nous répandre un millier d'idées?
00:38
Even if you just try to get all of those ideas into your head
9
23000
2000
Même si vous ne faites qu'essayer de faire entrer toutes ces idées dans votre tête
00:40
by watching all those thousand TED videos,
10
25000
2000
en visionnant un millier de vidéos sur TED,
00:42
it would actually currently take you
11
27000
3000
cela vous prendrait en fait
00:45
over 250 hours to do so.
12
30000
2000
plus de 250 heures pour y arriver.
00:47
And I did a little calculation of this.
13
32000
2000
Et j'ai fait un petit calcul à ce sujet.
00:49
The damage to the economy for each one who does this
14
34000
3000
L'impact économique de chacun d'entre nous qui ferait ça
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
serait d'environ 15 000 dollars.
00:54
So having seen this danger to the economy,
16
39000
3000
Alors, conscient de ce danger pour l'économie,
00:57
I thought, we need to find a solution to this problem.
17
42000
3000
j'ai pensé : nous avons besoin de trouver une solution à ce problème.
01:00
Here's my approach to it all.
18
45000
2000
Voici ma proposition.
01:02
If you look at the current situation,
19
47000
2000
Si on regarde la situation actuelle,
01:04
you have a thousand TEDTalks.
20
49000
2000
nous avons mille TEDTalks.
01:06
Each of those TEDTalks has an average length
21
51000
2000
Chacun de ces TEDTalks contient en moyenne
01:08
of about 2,300 words.
22
53000
2000
environ 2 300 mots.
01:10
Now take this together
23
55000
2000
En les ajoutant tous
01:12
and you end up with 2.3 million words of TEDTalks,
24
57000
3000
cela fait 2,3 millions de mots pour ces TEDTalks
01:15
which is about three Bibles-worth of content.
25
60000
3000
ce qui représente environ trois fois le contenu de la Bible
01:18
The obvious question here is,
26
63000
2000
La question à se poser ici est:
01:20
does a TEDTalk really need 2,300 words?
27
65000
3000
un TEDTalk a-t-il vraiment besoin de 2 300 mots?
01:23
Isn't there something shorter?
28
68000
2000
N'y a-t-il rien de plus court?
01:25
I mean, if you have an idea worth spreading,
29
70000
2000
Je veux dire, si vous avez une idée à faire circuler,
01:27
surely you can put it into something shorter
30
72000
2000
vous pouvez sûrement l'abréger
01:29
than 2,300 words.
31
74000
2000
à moins de 2 300 mots.
01:31
The only question is, how short can you get?
32
76000
2000
La question devient alors : jusqu'à quel point?
01:33
What's the minimum amount of words
33
78000
2000
Quel est le nombre minimum de mots
01:35
you would need to do a TEDTalk?
34
80000
2000
nécessaires pour faire un TEDTalk?
01:37
While I was pondering this question,
35
82000
2000
Alors que je me posais cette question,
01:39
I came across this urban legend about Ernest Hemingway,
36
84000
3000
je suis tombé sur une légende urbaine au sujet d'Ernest Hemingway
01:42
who allegedly said that these six words here:
37
87000
3000
qui aurait dit que les six mots suivants :
01:45
"For sale: baby shoes, never worn,"
38
90000
3000
"À vendre : chaussures de bébés, jamais portées"
01:48
were the best novel he had ever written.
39
93000
3000
étaient le meilleur roman qu'il ait jamais écrit.
01:51
And I also encountered a project called Six-Word Memoirs
40
96000
2000
Et je suis tombé aussi sur le projet appelé 'Mémoires en six mots'
01:53
where people were asked,
41
98000
2000
où l'on a demandé à des gens
01:55
take your whole life and please sum this up into six words, such as these here:
42
100000
3000
de résumer leur vie complète en six mots, comme par exemple
01:58
"Found true love, married someone else."
43
103000
2000
"Trouvé l'amour, épousé quelqu'un d'autre"
02:00
Or "Living in existential vacuum; it sucks."
44
105000
3000
ou encore "Vivre dans un vide existentiel, c'est chiant"
02:03
I actually like that one.
45
108000
2000
J'aime bien celui-là, en fait.
02:05
So if a novel can be put into six words
46
110000
3000
Alors si un roman peut être résumé en six mots,
02:08
and a whole memoir can be put into six words,
47
113000
3000
et toute une vie abrégée en six mots,
02:11
you don't need more than six words for a TEDTalk.
48
116000
3000
vous n'avez pas besoin de plus de six mots pour un TEDTalk.
02:14
We could have been done by lunch here.
49
119000
2000
On aurait pu avoir fini à l'heure du déjeuner, aujourd'hui.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Non mais...
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalks,
51
124000
2000
et si on faisait cela pour les mille TEDTalks,
02:21
you would get from 2.3 million words down to 6,000.
52
126000
3000
on passerait de 2,3 millions de mots à seulement 6 000.
02:24
So I thought this was quite worthwhile.
53
129000
2000
Alors j'ai pensé que c'était plutôt digne d'intérêt.
02:26
So I started asking all my friends,
54
131000
2000
Alors j'ai commencé à demander à tous mes amis:
02:28
please take your favorite TEDTalk and put that into six words.
55
133000
3000
s'il vous plaît, prenez votre TEDTalk préféré, et résumez-le en six mots.
02:31
So here are some of the results that I received. I think they're quite nice.
56
136000
2000
Alors voici quelques-uns des des résultats que j'ai reçus. Je pense qu'ils sont plutôt chouettes.
02:33
For example, Dan Pink's talk on motivation,
57
138000
2000
Par exemple, la conférence de Dan Pink sur la motivation,
02:35
which was pretty good if you haven't seen it:
58
140000
2000
qui était d'ailleurs très bonne si vous ne l'avez pas vue :
02:37
"Drop carrot. Drop stick. Bring meaning."
59
142000
2000
"Laissez tomber la carotte et le bâton : apportez du sens"
02:39
It's what he's basically talking about in those 18 and a half minutes.
60
144000
3000
C'est vraiment ce dont il parle durant ces 18 minutes et demie.
02:42
Or some even included references to the speakers,
61
147000
2000
Ou encore, certains ont même inclus des références aux conférenciers,
02:44
such as Nathan Myhrvold's speaking style,
62
149000
2000
comme de la façon dont Nathan Myhrvold s'exprime, [Un esprit coupant comme le laser pour combattre la malaria]
02:46
or the one of Tim Ferriss,
63
151000
2000
ou celui de Tim Ferriss, [Je serai légend...attendez...aire!]
02:48
which might be considered a bit strenuous at times.
64
153000
3000
ce qui pourrait être considéré comme parfois exténuant.
02:51
The challenge here is, if I try to systematically do this,
65
156000
3000
Le problème ici, c'est que si je tentais de faire cela systématiquement,
02:54
I would probably end up with a lot of summaries,
66
159000
2000
j'obtiendrais beaucoup de résumés,
02:56
but not with many friends in the end.
67
161000
2000
mais... plus beaucoup d'amis, au bout du compte.
02:58
So I had to find a different method,
68
163000
2000
Alors j'ai dû trouver une méthode alternative,
03:00
preferably involving total strangers.
69
165000
2000
qui impliquerait idéalement de parfaits inconnus.
03:02
And luckily there's a website for that called Mechanical Turk,
70
167000
3000
Heureusement, il y a ce site web qui s'appelle Mechanical Turk
03:05
which is a website where you can post tasks
71
170000
2000
qui est un site web où l'on peut mettre en ligne des tâches
03:07
that you don't want to do yourself,
72
172000
2000
que l'on ne veut pas faire soi-même,
03:09
such as "Please summarize this text for me in six words."
73
174000
3000
du genre: "S'il vous plaît, résumez pour moi ce texte en six mots".
03:12
And I didn't allow any low-cost countries to work on this,
74
177000
3000
Et je n'ai pas accepté le travail d'un pays à bas prix pour cette tâche,
03:15
but I found out I could get a six-word summary for just 10 cents,
75
180000
4000
mais j'ai découvert que je pouvais avoir un résumé de six mots pour seulement 10 sous,
03:19
which I think is a pretty good price.
76
184000
2000
ce qui est, je crois, un très bon prix.
03:21
Even then, unfortunately,
77
186000
2000
Mais même là, hélas,
03:23
it's not possible to summarize each TEDTalk individually.
78
188000
3000
il n'est pas possible de résumer chaque TEDTalk individuellement.
03:26
Because if you do the math, you have a thousand TEDTalks,
79
191000
2000
Parce que si vous faites le calcul, vous avez mille TEDTalks,
03:28
the pay 10 cents each;
80
193000
2000
payés 10 cents chacun ;
03:30
you have to do more than one summary for each of those talks,
81
195000
3000
et vous aurez à faire plus d'un seul résumé pour chacune de ces conférences
03:33
because some of them will probably be, or are, really bad.
82
198000
3000
car certains d'entre eux seront - ou sont - sans doute vraiment mauvais.
03:36
So I would end up paying hundreds of dollars.
83
201000
3000
Donc je finirais par payer des centaines de dollars.
03:39
So I thought of a different way
84
204000
2000
Alors j'ai pensé à une manière différente
03:41
by thinking, well, the talks revolve around certain themes.
85
206000
3000
en réfléchissant, eh bien, les conférences tournent autour de certains thèmes.
03:44
So what if I don't let people summarize
86
209000
2000
Et si je ne laisse pas les gens résumer
03:46
individual TEDTalks to six words,
87
211000
2000
des TEDTalks individuels en six mots,
03:48
but give them 10 TEDTalks at the same time
88
213000
2000
mais leur donnais 10 TEDTalks à la fois
03:50
and say, "Please do a six-word summary for that one."
89
215000
3000
en leur disant: "S'il vous plaît, résumez cela en six mots"
03:53
I would cut my costs by 90 percent.
90
218000
2000
Je réduirais mes coûts de 90%.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Donc pour 60 dollars,
03:58
I could summarize a thousand TEDTalks
92
223000
2000
je pourrais récapituler 1000 TEDTalks
04:00
into just 600 summaries,
93
225000
2000
en seulement 600 résumés,
04:02
which would actually be quite nice.
94
227000
2000
ce qui serait plutôt chouette.
04:04
Now some of you might actually right now be thinking,
95
229000
2000
Maintenant, je sais que certains d'entre vous sont en train de penser
04:06
It's downright crazy to have 10 TEDTalks summarized into just six words.
96
231000
3000
que c'est complètement fou d'avoir 10 TEDTalks résumés en seulement six mots.
04:09
But it's actually not,
97
234000
2000
Mais en fait, ça ne l'est pas,
04:11
because there's an example by statistics professor, Hans Rosling.
98
236000
3000
il y a l'exemple du professeur de statistiques, Hans Rosling.
04:14
I guess many of you have seen one or more of his talks.
99
239000
2000
Je suppose que plusieurs d'entre vous ont vu une de ses conférences ou plus.
04:16
He's got eight talks online,
100
241000
2000
Il a 8 conférences en ligne,
04:18
and those talks can basically be summed up into just four words,
101
243000
3000
et au fond, ces conférences peuvent être résumées en tout juste 4 mots,
04:21
because that's all he's basically showing us,
102
246000
2000
parce que c'est tout ce qu'il nous montre, en fait,
04:23
our intuition is really bad.
103
248000
2000
notre intuition est vraiment nulle.
04:25
He always proves us wrong.
104
250000
2000
Il nous prouve toujours que nous avons tort.
04:27
So people on the Internet, some didn't do so well.
105
252000
3000
Pour ce qui est des internautes, certains n'ont pas si bien fait que ça...
04:30
I mean, when I asked them to summarize the 10 TEDTalks at the same time,
106
255000
2000
je veux dire, quand je leur ai demandé de résumer 10 TEDTalks à la fois,
04:32
some took the easy route out.
107
257000
2000
certains ont pris des raccourcis.
04:34
They just had some general comment.
108
259000
3000
Ils n'avaient que des commentaires généraux. [Divagations géniales sur sujets variés et intéressants]
04:37
There were others, and I found this quite cheeky.
109
262000
3000
Et il y en avait d'autres, et je trouve cela particulièrement insolent-
04:40
They used their six words to talk back to me
110
265000
2000
ils ont utilisé leur six mots pour me répondre
04:42
and ask me if I'd been too much on Google lately.
111
267000
4000
et me demander si je n'avais pas passé trop de temps sur Google récemment [Est-ce votre cerveau sur Google?]
04:46
And finally also, I never understood this,
112
271000
3000
Et finalement, aussi, et je ne l'ai jamais compris,
04:49
some people really came up with their own version of the truth.
113
274000
3000
certaines personnes ont trouvé leur propre version de la vérité [Ebay et Amazon ne peuvent pas vendre la santé mentale]
04:52
I don't know any TEDTalk that contains this.
114
277000
3000
Je ne connais aucun TEDTalk qui parle de cela.
04:55
But, oh well. In the end, however,
115
280000
2000
Mais bon, après tout... Au bout du compte, quand même,
04:57
and this is really amazing,
116
282000
2000
et c'est cela qui est incroyable,
04:59
for each of those 10 TEDTalk clusters that I submitted,
117
284000
2000
pour chaque grappe de 10 TEDTalk que j'ai soumis,
05:01
I actually received meaningful summaries.
118
286000
2000
j'ai effectivement reçu des réponses sensées.
05:03
Here are some of my favorites.
119
288000
2000
Voici quelques-unes de mes favorites.
05:05
For example, for all the TEDTalks around food,
120
290000
2000
Par exemple, pour tous les TEDTalks parlant de nourriture,
05:07
someone summed this up into: "Food shaping body, brains and environment,"
121
292000
2000
quelqu'un a résumé cela en : "La nourriture façonne le corps, l'esprit, et l'environnement"
05:09
which I think is pretty good.
122
294000
2000
ce qui je crois est très bien.
05:11
Or happiness: "Striving toward happiness =
123
296000
2000
ou à propos du bonheur : "S'évertuer vers le bonheur =
05:13
moving toward unhappiness."
124
298000
2000
aller vers le malheur".
05:15
So here I was.
125
300000
2000
Voilà où j'en étais.
05:17
I had started out with a thousand TEDTalks
126
302000
2000
J'ai commencé avec mille TEDTAlks,
05:19
and I had 600 six-word summaries for those.
127
304000
3000
et j'en avais maintenant 600 résumés de six mots.
05:22
Actually it sounded nice in the beginning,
128
307000
2000
En fait, ça sonnait plutôt bien au départ,
05:24
but when you look at 600 summaries, it's quite a lot.
129
309000
2000
mais là, en regardant 600 résumés, ça fait beaucoup
05:26
It's a huge list.
130
311000
2000
c'est une longue liste.
05:28
So I thought, I probably have to take this one step further here
131
313000
4000
Alors je me suis dis, je dois probablement pousser encore un peu plus loin
05:32
and create summaries of the summaries -- and this is exactly what I did.
132
317000
3000
et faire des résumés des résumés... et c'est exactement ce que j'ai fait.
05:35
So I took the 600 summaries that I had,
133
320000
2000
J'ai pris les 600 résumés que j'avais,
05:37
put them into nine groups
134
322000
2000
les ai divisé en neuf groupes
05:39
according to the ratings that the talks had originally received on TED.com
135
324000
4000
selon les classements que les conférences avaient reçu à l'origine sur TED.com
05:43
and asked people to do summaries of those.
136
328000
3000
et j'ai demandé aux gens de faire leur résumés.
05:46
Again, there were some misunderstandings.
137
331000
2000
Encore une fois, il y a eu quelques malentendus...
05:48
For example, when I had a cluster of all the beautiful talks,
138
333000
2000
Par exemple, quand j'ai eu le groupe de toutes les conférences cotées 'de toute beauté'
05:50
someone thought I was just trying to find the ultimate pick-up line.
139
335000
3000
quelqu'un a cru que j'essayais seulement de trouver la meilleure phrase d'accroche pour séduire
05:53
But in the end, amazingly,
140
338000
3000
Mais à la fin -- aussi incroyable que cela paraisse,
05:56
again, people were able to do it.
141
341000
2000
les internautes ont réussi.
05:58
For example, all the courageous TEDTalks:
142
343000
2000
Par exemple, pour tous les TEDTalks 'courageux':
06:00
"People dying," or "People suffering," was also one,
143
345000
2000
"Les gens meurent" ou encore "les gens souffrent" c'en était un aussi,
06:02
"with easy solutions around."
144
347000
2000
avec des solutions faciles possibles".
06:04
Or the recipe for the ultimate jaw-dropping TEDTalk:
145
349000
2000
ou la recette pour l'ultime TEDTalk 'à couper le souffle':
06:06
"Flickr photos of intergalactic classical composer."
146
351000
3000
"Photos d'un compositeur classique intergalactique sur Flickr"
06:09
I mean that's the essence of it all.
147
354000
3000
Non mais, c'est l'essence de tout ça.
06:12
Now I had my nine groups,
148
357000
2000
J'avais désormais mes neuf groupes,
06:14
but, I mean, it's already quite a reduction.
149
359000
3000
mais -- c'était déjà toute une réduction,
06:17
But of course, once you are that far, you're not really satisfied.
150
362000
3000
mais bien sûr, une fois rendu si loin, on n'est pas vraiment satisfait...
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery,
151
365000
3000
je voulais aller au bout, au bout de la distillation
06:23
starting out with a thousand TEDTalks.
152
368000
2000
qui avait démarré avec mille TEDTalks.
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalks summarized into just six words --
153
370000
3000
Je voulais avoir mille TEDTalks résumés en juste six mots --
06:28
which would be a 99.9997 percent reduction in content.
154
373000
4000
ce qui équivaut à un réduction de contenu de 99.9997%
06:32
And I would only pay $99.50 --
155
377000
3000
et je ne paierais que 99,50 dollars ---
06:35
so stay even below a hundred dollars for it.
156
380000
3000
donc je resterais sous la barre des cent dollars pour la tâche.
06:38
So I had 50 overall summaries done.
157
383000
2000
Alors j'avais 50 résumés généraux de fait.
06:40
This time I paid 25 cents
158
385000
2000
Cette fois-ci j'ai payé 25 cents
06:42
because I thought the task was a bit harder.
159
387000
3000
parce que j'ai cru que la tâche était un peu plus complexe.
06:45
And unfortunately when I first received the answers --
160
390000
2000
Et hélas, quand j'ai reçu les premières réponses --
06:47
and here you'll see six of the answers --
161
392000
2000
et voici six de celles-ci
06:49
I was a bit disappointed.
162
394000
2000
j'étais un peu déçu.
06:51
Because I think you'll agree, they all summarize some aspect of TED,
163
396000
3000
Parce que je crois que vous serez d'accord, ils résument tous un aspect de TED,
06:54
but to me they felt a bit bland,
164
399000
2000
mais ils m'ont tous paru un peu fades,
06:56
or they just had a certain aspect of TED in them.
165
401000
3000
ou bien ils ne présentaient qu'une seule facette de TED.
06:59
So I was almost ready to give up
166
404000
3000
J'étais vraiment sur le point d'abandonner
07:02
when one night I played around with these sentences
167
407000
2000
quand une nuit, j'ai joué avec ces phrases
07:04
and found out that there's actually a beautiful solution in here.
168
409000
4000
et découvert qu'il y avait là même une merveilleuse solution.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Alors voici :
07:11
a crowd-sourced, six-word summary of a thousand TEDTalks
170
416000
4000
le résumé collectif de mille TEDTalks en six mots,
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
pour la somme de 99,50 dollars :
07:18
"Why the worry? I'd rather wonder."
172
423000
2000
"Pourquoi s'en faire? Je préfère me le demander"
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Merci beaucoup.
07:22
(Applause)
174
427000
5000
(Applaudissements)
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