TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
거짓말, 황당한 거짓말과 통계 (TEDTalks 에 관해)
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재기 넘치게 장난스런 분석으로, 세바스찬 워니크 (Sebastian Wernicke)는 TEDTalks에 관한 통계분석의 수단을 사용자 순위에 근거를 둔 "최상의 "TEDTalk" 을 만들기 위한 메트릭으로 고안하는것으로 전환시킨다.
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
만약 여러분께서 TED 웹사이트에 가보시면,
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
현재 그곳에서
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
일주일 내내 볼 수 있는 TED Talk 비디오와,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
130만 이상의
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
강연을 기록한 글
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
수백만 사용자 순위를 찾을수 있습니다.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
그건 어마어마한 데이타지요.
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
그래서 그게 저를 궁금하게 만들었습니다:
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
만약 이 데이타를 가지고
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
통계분석을 통해 그것을 철저히 조사하면,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
TED Talk를 반대로 꾸밀 수 있을까?
00:41
Could you create
11
26000
2000
가장 최고의 TED Talk을
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
만들 수 있을까?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(박수)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
또, 상상할 수 있는 가장 최악의 TED Talk을
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
만들 수 있을까,
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
즉, 그 TED Talk 들을 가지고서 연설해도 교묘하게 발각을 모면할만한 것을?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
이걸 알아보기 위해서, 세가지를 조사했습니다.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
저는 선택해야만 하는 주제에 대해 조사했습니다.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
저는 그걸 어떻게 전달해야하는지
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
또 무대위의 이미지에 대해서도 조사했습니다.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
자, 그 주제는—여러분이 고를 수 있는 전 범위에 해당하는 주제가 있죠.
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
하지만, 선택은 지혜롭게 하셔야 합니다,
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
왜냐면 그 주제는 사용자들이 그 Talk에 관해서 어떻게 반응할것인지와
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
강하게 상관관계가 있기 때문입니다.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
자, 이걸 보다 구체적으로 만들기 위해,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
통계적으로 두드러지는
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
상위 단어10개를
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
가장 선호하는 테드 강연 그리고
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
선호하지 않는테드 강연에서 보죠.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
만약 여러분께서 이곳에 와서
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
불란서 커피가 어떻게
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
우리의 두뇌에 행복을 확산시키는지에 대해 이야기 하려 한다면,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
그 강연은 꼭 해야 되겠죠.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(박수)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
반면에, 만약 여러분꼐서
01:37
your project involving
36
82000
2000
여러분의 프로젝트에
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
산소, 여자아이들, 비행기와 연관된것에 대해 이야기 하고자 한다면--
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
실제로, 저는 그 이야기를 듣고 싶습니다.
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
하지만 통계는 그게 별로 좋지 않다고 하네요.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
오, 글쎄요.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
만약 여러분께서 이걸 보편화시키면,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
가장 선호하는 TED Talk 들은
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
우리가 그 주제와 연관지을수 있는,
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
쉬우면서도 깊이있는
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
행복, 우리의 신체,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
음식, 감정같은 주제들을 다루는 것들이죠.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
또 보다 기술적인 주제들로는,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
건축, 재료, 또, 정말 이상하게도, 정말 이상한 주제인 남자들과 같은,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
이야기하기에 좋지 않은 주제들이지요.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
어떻게 이야기를 전달해야만 할까요?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED는 시계에 정밀하게 우리의 시간을 맞추어서
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
지키는 것으로 유명합니다.
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
그래서 TED는 이걸 밝히는것에 대해서
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
저를 싫어하겠죠, 왜냐하면, 실제로는,
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
TED가 여러분께 허락하는 한 이야기하는걸 길게 끌어야합니다.
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
왜냐면 가장 선호하는 TED 이야기들은
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
평균 50 퍼센트가 넘게 더 길거든요
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
선호하지 않는 이야기와 비교해서 말이죠.
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
이것은 TED.com 의 모든 순위목록 에서 사실로 지지되고 있습니다.
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
단, 여러분께서 만약
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
아름답고 영감을 불러 일으키거나 웃기는 이야기를 하고 싶을 때를 제외하고는요.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
그 다음에는, 여러분께서는 간결해야만 합니다. 하지만 그걸 제외하고는,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
무대에서 끌려 내려올 때가지 이야기를 계속하세요.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(웃음)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
자,
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(박수)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
여러분이 시간을 지키려 재촉하는 동안, 지켜야 할 몇가지 규칙이 있습니다.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
저는 4개의 구절에 대한 통계를 비교해봄으로써
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
이 규칙들을 찾았는데
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
그건 가장 선호하는 TED 이야기에 자주 등장하고,
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
선호하지 않는 TED 이야기에서는 반대죠.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
제가 세가지 보기를 드리겠습니다.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
무엇보다도, 연설자로서 반드시 저는
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
서비스를 제공하고 제가 관중에게 드릴 것에 대해 이야기 해야만 하죠.
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
제가 가질 수 없는것에 대해 이야기 하는 대신에요.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
두번째로, 그것은 필수적인데
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
여러분들이 뉴욕 타임즈를 인용하지 않는다는 겁니다.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(웃음)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
또 마지막으로, 연설자는 –그건 좋은 뉴스입니다--
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
지성적인 수용능력에 대해 가장하는 것은 괜찮습니다.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
만약 제가 뭔가를 이해하지 못한다면, 저는 단순히, “기타 등등, 기타 등등,”이라고 말 할 수 있죠.
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
여러분은 저와 함께 머물러 계실겁니다.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
그건 완벽하게 충분해요.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(박수)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
자, 이제 시각적인 것들로 갑시다.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
무대에서 가장 명백히 시각적인 것은 연설자입니다.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
또 분석이 보여주는 것은,
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
여러분이 가장 선호하는 TED 연설자들 사이에 끼고 싶다면,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
머리를 보통 사람들보다 약간 더 길게 기르시고,
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
안경을 쓰는것과 보통의 TED 연설자보다 약간 더
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
드레시하게 복장을 갖추는 것을 확실히 하세요.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
여러분께서는 보조물로 대신하는걸 고려할 수도 있지만 슬라이드도 괜찮습니다.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
또, 이제 가장 중요한것는,
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
무대위의 분위기입니다.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
색깔은 굉장히 중요한 역할을 합니다.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
색깔은 웹사이트에 기재되는 인기순위와
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
밀접하게 상관관계가 있습니다.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(박수)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
예를들어, 황홀케하는 이야기들은
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
통계적으로 높은 양의
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
정확하게 이 파란색을 함유하는데,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
평균의 TED 이야기 보다 훨씬 더 많은 양이죠.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
독창적인 것은, 이 녹색을 훨씬 더 많이 함유하고,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
기타 등등, 기타 등등.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(박수)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
자, 개인적으로, 제가 생각하는건,
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
이러한 분석을 한 것은 제가 처음이 아니라는 거죠,
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
하지만 저는 이것을
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
여러분들의 훌륭한 판단에 맡기겠습니다.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
자, 이제 그걸 함께 편집하고
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
그 최상의 TED Talk을 디자인할 시간입니다.
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
자, 이곳이 TED Active 이고,
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
또 제가 저의 분석에서 배웠으므로,
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
즉 제가 실제로 여러분께 뭔가를 주어야만 한다는 것이죠,
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
저는 최고이거나
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
최악의 TED 이야기의 짐을 여러분께 지워 드리려 하지는 않지만,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
대신에 여러분 자신의 것을 만들 수단을 드리고자 합니다.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
저는 이 수단을 TED 패드 라고 부릅니다.
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(웃음)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
그TED 패드는
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
특별히 선정된,
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
고도로 전시가 잘 된 문장들의 100개의 메트릭스인데
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
여러분들 자신의 TED 이야기를 얻기위해서 쉽게 조각들을 모을 수 있습니다.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
여러분은 단지 한가지 결정을 내리기만 하면 되는데
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
그것은: 여러분이 이 하얀색 버전을
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
아주 훌륭한 TED 이야기를 위해서,
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
창조성, 인간 천재같은 이야기를 위해서 이용하실 건가요?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
아니면 여러분께서는 검정색 버전을,
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
즉 여러분이 아주 좋지 않은 TED 이야기를 만드는 것을 허락할,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
대부분 블로그에 관한 것이나,
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
정치와 같은 것을 만들도록 이용할 건가요?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
그런, 그걸 다운로드 하셔서, 그걸 가지고 재미를 보셨으면 합니다.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
자 여러분께서 그 세션을 즐기시기를 바랍니다.
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
저는 여러분이 여러분 스스로 가능한
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
최고와 최악의 TED 이야기를 디자인하는 것을 즐기시기를 바랍니다.
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
또 저는 여러분들 중 몇분이 내년을 위해 이것을 만들도록
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
영감 받기를 바라는데요, 저는 그걸 정말 보고 싶습니다.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
대단히 감사합니다.
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(박수)
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