TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
Nate Silver : La question de la race affecte-t-elle le vote ?
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Nate Silver apporte des réponses aux questions qui prêtent à controverse sur l'importance de la race en politique. La race d'Obama a-t-elle joué contre lui dans certains endroits ? Les statistiques et les mythes s'entrechoquent dans cette fascinante allocution qui se termine par un remarquable aperçu de la façon dont les plans d'urbanisme peuvent promouvoir la tolérance.
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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I want to talk about the election.
0
0
3000
Je veux vous parler de l'élection.
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For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
Pour la première fois aux Etats-Unis, un groupe d'électeurs majoritairement blancs
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
ont voté pour un candidat Afro-Américain à la présidence.
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And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
Et en fait Barack Obama a obtenu un bon score.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
Il a remporté 375 votes de grands électeurs.
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
Et il a remporté environ 70 millions de votes populaires,
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
plus que tout autre candidat à la présidence,
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
dans l'histoire, quel que soit leur race ou leur parti.
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
Si vous comparez les résultats d'Obama à ceux de John Kerry 4 ans plus tôt --
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Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
Les Démocrates aiment vraiment voir cette transition ici,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
où presque tous les états deviennent plus bleus, deviennent plus démocrates --
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even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
même les états où Obama a perdu, comme dans l'ouest.
00:49
those states became more blue.
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34000
2000
Ces états sont devenus plus bleus.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
Dans le sud, dans le nord-ouest, presque partout
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
mais avec deux ou trois exceptions ici et là.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
Une de ces exceptions se trouve au Massachusetts.
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That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
C'était l'état de John Kerry.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
Ce n'est pas un grande surprise, Obama ne pouvait pas faire mieux que Kerry là-bas.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
Où dans l'Arizona, qui est l'état de John McCain.
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
Obama n'a pas beaucoup avancé.
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But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
Mais il y a aussi cette partie du pays, en gros dans la région centrale ici.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
La région de l'Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
Maintenant, si on regarde en 1996, Bill Clinton,
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
le dernier Démocrate qui a vraiment gagné, les résultats qu'il a obtenu en 1996,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
on voit des différences vraiment grandes dans cette partie-ci du pays --
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
les Appalaches, Ozarks, les régions de hauts-plateaux comme je les appelle.
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
Des écarts de 20 à 30 points
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
entre les résultats de Bill Clinton en 96 et ceux d'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
Oui, Bill Clinton venait de l'Arkansas, mais ce sont des différences très très profondes.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
Donc, quand nous pensons à des parties du pays telles que l'Arkansas, vous voyez.
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
Il y a un livre qui s'intitule "Quel est le problème du Kansas ?"
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
Mais la vrai question ici -- Obama a plutôt bien réussi au Kansas.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
Il a largement perdu, mais comme tous les Démocrates.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
Sa défaite n'était pas pire que celle de la plupart des autres.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
Mais oui, quel est le problème de l'Arkansas ?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(Rires)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
Et quand on pense à l'Arkansas, on a tendance à voir des connotations plutôt négatives.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
On pense à un tas de "péquenauds" avec des fusils.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
Et on pense que des gens comme ça ne votent probablement pas
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
pour des gens qui lui ressemblent, et s'appellent Barack Obama.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
On pense que c'est une question de race. Et est-ce que c'est juste ?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
Est-ce que nous ne stigmatisons pas les gens de l'Arkansas, et de cette partie du pays ?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
Et la réponse est que c'est au moins partiellement juste.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
Nous savons que la race est un facteur, et la raison pour laquelle nous le savons
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
c'est que nous avons interrogé ces gens-là.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
En fait, on ne leur a pas posé la question, mais quand on a effectué
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
des sondages à la sortie des bureaux de vote dans chaque état,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
dans 37 états sur 50,
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
on a posé une question plutôt directe sur la race.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
Voilà la question qui a été posée.
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
Dans votre choix de vote pour la présidentielle d'aujourd'hui, la race
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
du candidat a-t-elle été un facteur ?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
Nous cherchons des gens qui ont dit, "Oui, la race était un facteur,
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
voire un facteur important dans ma décision."
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
Et les gens qui ont voté pour John McCain
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
à cause de ce facteur,
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
peut-être combiné à d'autres facteurs, et peut-être à cause de ce seul facteur.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
Nous cherchons ce comportement chez les électeurs blancs,
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
ou vraiment, les électeurs n'étant pas noirs.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
Donc vous voyez de grandes différences dans différentes parties
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
du pays, sur cette question.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
En Louisiane, environ 1 électeur blanc sur 5
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
a dit "Oui, une des principales raisons qui fait que j'ai voté contre Barack Obama
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
est qu'il est Afro-Américain."
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
Si ces gens-là avaient voté pour Obama,
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
même la moitié d'entre eux, Obama aurait remporté la Louisiane largement.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
Il en va de même, je crois, pour tous ces états que vous voyez en haut de la liste.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
Pendant ce temps-là, la Californie, New York. Nous pouvons dire "Oh nous sommes éclairés,"
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
mais vous voyez, une incidence beaucoup plus faible de cela certainement
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
ont admis, je suppose,
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
une manifestation de vote basée sur la race.
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
Voici les mêmes données sur une carte.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
Vous voyez la relation entre
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
les états rouges où le plus de personnes ont répondu et dit,
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"Oui, la race de Barack Obama était un problème pour moi."
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
Vous voyez, en comparant la carte de 96, on voit qu'ici il y a chevauchement.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
Cela semble vraiment expliquer
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
pourquoi Barack Obama a fait pire
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
dans cette partie du pays en particulier.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
Nous devons donc nous demander pourquoi.
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
Peut-on prévoir le racisme d'une certaine façon ?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
Est-ce qu'il y a une raison sous-jascente ?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
Est-ce que c'est juste un truc bizarre qui se passe en Arkansas
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
qu'on ne comprend pas, et dans le Kentucky aussi ?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
Ou est-ce qu'il y a des facteurs plus systématiques en jeu ?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
Et donc nous pouvons considérer un tas de différentes variables.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
Il y a des choses que les économistes et les politologues considèrent tout le temps --
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
des choses telles que le revenu, la religion, l'éducation.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
Lesquels de ces facteurs semblent pousser
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
à cette manifestation de racisme
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
dans cette grande expérience nationale que nous avons vécu le 4 novembre ?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
Et il y en a une ou deux qui ont
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
de fortes relations de prédiction
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
l'une étant l'éducation.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
Là où vous voyez les états qui ont la durée de scolarisation la plus courte
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
par adulte, sont en rouge
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
et vous voyez que cette partie du pays, la région des Appalaches,
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
est moins éduquée. C'est un simple fait.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
Et là vous voyez la relation
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
avec les modèles de vote basés sur la race.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
L'autre variable importante est
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
le genre d'environnement dans lequel vous vivez.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
Les états qui sont plus ruraux
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
même certains de ces états comme le New Hampshire et le Maine,
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
ils montrent un peu de
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
ces votes basés sur la race contre Barack Obama.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
Donc c'est une combinaison de ces deux choses. C'est l'éducation
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
et le genre de voisins que vous avez,
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
et nous allons en reparler dans un instant.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
Ce qu'il y a avec des états comme l'Arkansas et le Tennessee
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
c'est qu'ils sont à la fois très ruraux
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
et qu'ils ont un faible niveau d'éducation.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
Donc oui, le racisme est prévisible.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
Ces choses, parmi d'autres variables possibles
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
mais ces choses semblent le prédire.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
Nous allons creuser un peu plus à présent,
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
dans quelque-chose qui s'appelle l'Etude Sociale Générale.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
Elle est menée par l'Université de Chicago
05:08
every other year.
119
293000
2000
un an sur deux.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
Et ils posent une série de questions vraiment intéressantes.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
En 2000 ils avaient des questions particulièrement intéressantes
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
sur les attitudes raciales.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
Ils ont posé une question simple qui est,
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"Quelqu'un d'une race autre que la vôtre vit-il dans votre quartier ?"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
Nous pouvons voir différents types de communautés où les résultats sont assez différents.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
Dans les villes, environ 80% des gens
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
ont quelqu'un qu'ils considèrent comme un voisin d'une autre race.
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
Mais dans les communautés rurales, seulement 30%.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
Probablement parce que si vous vivez dans une ferme, vous n'avez pas beaucoup de voisins, point barre.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
Mais néanmoins, vous n'avez pas beaucoup d'interaction avec les gens
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
qui ne sont pas comme vous.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
Alors ce que nous allons faire maintenant c'est prendre les blancs de l'enquête
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
et les séparer avec d'un côté ceux qui ont des voisins noirs
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
ou en fait, des voisins d'une autre race
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
et les gens qui n'ont que des voisins blancs.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
Et nous voyons dans certaines variables
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
en termes d'attitudes politiques, qu'il n'y a pas beaucoup de différence.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
C'était il y a 8 ans, les gens étaient plus Républicains alors.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
Mais vous voyez les Démocrates par rapport aux Républicains,
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
pas une grande différence sur la base de qui sont vos voisins.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
Et même des questions sur la race, par exemple
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
la discrimination positive, qui est plutôt une question politique,
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
une question de politique raciale si vous voulez.
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
Pas de grande différence ici.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
La discrimination positive n'est franchement pas très populaire chez les électeurs blancs, point barre.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
Mais les gens qui ont des voisins noirs et les gens vivant dans des quartiers d'une seule race
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
n'ont pas de positions vraiment différentes par rapport à ça.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
Mais si on creuse encore un peu, si on devient un peu plus personnel
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"Etes-vous en faveur d'une loi interdisant les mariages interraciaux ?"
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
Il y a une grande différence.
06:30
People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
Les gens qui n'ont pas de voisins d'un autre race
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
sont deux fois plus susceptibles
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
de s'opposer aux mariages interraciaux, que ceux qui en ont.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
Simplement en se basant sur qui vit dans votre voisinage immédiat.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
Et de la même façon, ils ont demandé, pas en 2000, mais dans la même enquête en 1996,
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"Ne voteriez-vous pas pour un président noir qualifié ?"
06:48
You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
Vous voyez que les gens sans voisins Afro-Américain
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
étaient plus susceptibles de dire "Ca me poserait un problème."
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
Donc ce n'est même pas une question de la ville contre la campagne.
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
C'est une question d'avec qui vous vivez.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
Le racisme est prévisible. Et il est prévu par
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
l'interaction ou le manque d'interaction de gens différents de vous, de gens d'autres races.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
Donc si vous voulez vous y attaquer,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
le but est de faciliter l'interaction avec les gens d'autres races.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
J'ai deux ou trois idées très évidentes je présume,
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
sur la manière dont on peut s'y prendre.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
J'adore les villes.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
En particulier si nous avons des villes qui sont diversifiées et durables,
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
et qu'elles peuvent faire vivre des gens de différents groupes ethniques et de différents revenus.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
Je pense que les villes rendent plus facile l'établissement de réseaux,
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
et l'interaction informelle qu'on peut avoir au quotidien.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
Mais il est certain que tout le monde ne veut pas vivre dans une ville, certainement pas une ville comme New York.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
Donc nous pouvons penser plutôt à des choses comme les plans d'urbanisation.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
Voici le quartier où j'ai grandi à East Lansing dans le Michigan.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
C'est une communauté traditionnelle du Midwest, ce qui veut dire qu'il y a un vrai plan d'urbanisation.
07:38
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
Il y a de vrais quartiers et de vrais arbres, et de vraies rues où on peut marcher.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
Et vous interagissez beaucoup avec vos voisins,
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
des gens que vous aimez bien, des gens que vous ne connaissez peut-être pas.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
Et par conséquent c'est une communauté très tolérante,
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
ce qui est différent, je crois, de quelque chose comme ceci,
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
qui est Schaumburg dans l'Illinois.
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
Où chaque petit groupe de maisons a son propre cul-de-sac
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
et un café Starbuck avec drive-in et des trucs comme ça.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
Je pense qu'en fait ce type de conception urbaine,
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
qui a prévalu dans les années 1970 et 1980,
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
je pense qu'il y a une relation entre ça et le fait que le pays est devenu
08:07
more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
plus conservateur, sous Ronald Reagan.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
Mais aussi, voici une autre de nos idées --
08:12
is an intercollegiate exchange program
189
477000
2000
c'est un programme d'échange interuniversitaire
08:14
where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
dans lequel vous avez des étudiants qui partent de New York pour l'étranger.
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
Mais franchement, il y a assez de différences à l'intérieur même du pays aujourd'hui
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
loù on peut peut-être prendre un groupe de gosses de l'Université de New York
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
les envoyer étudier pendant un semestre dans l'université d'Arkansas,
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
et vice versa. Faire ça pour les lycées.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
Littéralement il y a des gens qui pourraient être scolarisé en Arkansas ou au Tennessee,
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
et pourraient ne jamais interagir d'une façon positive
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
avec quelqu'un d'un autre coin du pays, ou d'un autre groupe racial.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
Je pense qu'une partie de la variable de l'éducation dont nous avons parlé tout à l'heure
08:40
is the networking experience you get when you go to college
199
505000
2000
est l'expérience du réseautage que vous obtenez quand vous allez à l'université
08:42
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
où vous trouvez un mélange de gens avec lesquels vous n'auriez pas interagi autrement.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
Mais le fait est que, c'est une bonne nouvelle.
08:48
because when something is predictable,
202
513000
3000
Parce que quand une chose est prévisible,
08:51
it is what I call designable.
203
516000
2000
elle est ce que j'apelle concevable.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
On peut commencer à penser à des solutions pour résoudre le problème.
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
Même si le problème est pernicieux, et aussi intraitable que le racisme.
08:58
If we understand the root causes of the behavior
206
523000
2000
Si nous comprenons les raisons à l'origine du comportement
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
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525000
2000
et où il se manifeste et où il est absent,
09:02
we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
nous pouvons commencer à concevoir des solutions.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
Voilà, c'est tout ce que j'ai à dire. Merci beauccoup.
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(Applaudissements)
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