TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
Leugens, verdomde leugens en statistiek (over TEDTalks)
Filmed:
Readability: 4.2
2,510,120 views
In een briljante en ironische analyse past Sebastian Wernicke de instrumenten van de statistische analyse toe op TEDTalks. Hij laat zien hoe, op basis van beoordelingen van kijkers, 'de optimale TEDTalk' gemaakt kan worden. Hoe beoordeelt u het? 'Verbazingwekkend'? 'Overtuigend'? Of gewoon 'Grappig'?
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
If you go on the TED website,
0
1000
3000
Als je de TED-website bezoekt,
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
kun je daar op dit moment
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
meer dan een week aan TEDTalk video's vinden,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
meer dan 1,3 miljoen
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
woorden in transcripties
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
en miljoenen waarderingen door gebruikers.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
Dat is een enorme hoeveelheid data.
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
Ik moest daardoor denken aan het volgende:
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
als je al deze data verzamelt
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
en er statistische analyse op loslaat,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
zou je daar dan een TEDTalk uit kunnen maken?
00:41
Could you create
11
26000
2000
Zou je de
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
ultieme TEDTalk kunnen creëren?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(Applaus)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
Zou je ook de
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
slechts mogelijke TEDtalk kunnen creëren
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
waarmee ze je nog zouden laten wegkomen?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
Om dit uit te zoeken, heb ik gekeken naar drie dingen.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
Ik heb gekeken naar het onderwerp dat je zou moeten kiezen.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
Ik heb gekeken naar hoe je het moet brengen
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
en naar de zichtbare dingen op het podium.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
Welnu, met dit onderwerp -- er is een hele reeks van onderwerpen waar je uit kan kiezen,
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
maar de keuze moet je met overleg maken
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
omdat je onderwerp sterk correleert
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
met de reacties van de gebruikers op je verhaal.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
Laten we, om dit meer concreet te maken,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
eens kijken naar de lijst met de top tien van woorden
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
die statistisch opvallen
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
in de meest favoriete TEDTalks
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
en in de minst favoriete TEDTalks.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
Als je hier gekomen bent
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
om te praten over hoe Franse koffie
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
geluk zal verspreiden in je hersenen,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
dan zit je goed.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(Gelach) (Applaus)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
Als je echter wilde praten over
01:37
your project involving
36
82000
2000
je project met
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
zuurstof, meisjes, vliegtuigen --
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
eigenlijk zou ik dat praatje graag willen horen,
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
maar de statistiek zegt dat het niet zo goed is.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
Ach, nou ja.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
Als je dit generaliseert,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
dan zijn de meest favoriete TEDTalks deze
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
die onderwerpen behandelen waar we ons mee kunnen verbinden,
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
zowel gemakkelijk als diep
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
zoals geluk, ons eigen lichaam,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
voedsel, emoties.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
De meer technische onderwerpen,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
zoals architectuur, materialen en, raar genoeg, mannen,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
dat zijn geen goede onderwerpen om over te praten.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
Hoe moet je je praatje brengen?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED is beroemd om het
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
strikt omgaan met de tijd.
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
Dus gaan ze me haten
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
dat ik dit onthul, omdat je eigenlijk
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
zo lang moet praten als ze je toelaten,
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
omdat de meest favoriete TEDTalks
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
gemiddeld meer dan 50 procent langer zijn
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
dan de minst favoriete.
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
Dit geldt voor alle lijsten met waarderingen op TED.com
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
behalve als je een praatje wil houden
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
dat mooi, inspirerend of grappig is.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
Dan moet je het kort houden. Maar voor de rest,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
spreek tot ze je van het podium slepen.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(Gelach)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Welnu, als --
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(Applaus)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
Als je op de tijd moet letten zijn er een paar belangrijke regels.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
Ik heb deze regels gevonden door vergelijking van de statistiek
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
van zinnen van vier woorden
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
die vaker voorkomen in de meest favoriete TEDTalks,
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
in tegenstelling tot de minst favoriete TEDTalks.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
Ik zal je drie voorbeelden geven.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
Ten eerste moet ik als spreker
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
een dienst aan het publiek leveren en praten over dat wat ik jullie wil geven,
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
in plaats van zeggen wat ik niet kan krijgen.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
Ten tweede is het van vitaal belang
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
dat je de New York Times niet citeert.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(Gelach)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
Als laatste is het toegestaan voor de spreker -- dat is het goede nieuws --
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
om intellectuele capaciteit te veinzen.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
Als ik iets niet begrijp kan ik gewoon "et cetera, et cetera" zeggen.
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
Je zal mij allemaal blijven volgen.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
Er is niets aan de hand.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(Applaus)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
Laten we nu kijken naar het visuele aspect.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
Het meest duidelijke visuele ding op het podium is de spreker.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
De analyse laat zien dat, als je bij
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
de meest favoriete TED-sprekers wil horen,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
je je haar iets langer dan gemiddeld moet laten groeien,
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
moet zorgen dat je een bril draagt en dat je iets beter gekleed bent
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
dan de gemiddelde TED-spreker.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
Dia's zijn oké, hoewel je zou kunnen overwegen voor rekwisieten te gaan.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
En nu het belangrijkste:
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
de sfeer op het podium.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
Kleur speelt een heel belangrijke rol.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
Kleur correleert sterk
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
met de waardering die praatjes krijgen op de website.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(Applaus)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
Bijvoorbeeld: fascinerende praatjes
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
bevatten een statistisch hoge hoeveelheid
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
van precies deze blauwe kleur,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
veel meer dan de gemiddelde TEDTalk.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
Ingenieuze praatjes, veel meer deze groene kleur,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
et cetera, et cetera.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(Applaus)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
Welnu, persoonlijk denk ik
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
dat ik niet de eerste ben die deze analyse gedaan heeft,
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
maar dat laat ik
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
over aan jullie gezond verstand.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
Dus nu is het tijd om alles samen te voegen
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
en de ultieme TEDTalk te maken.
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
Omdat dit TED Active is
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
en ik geleerd heb van mijn analyse
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
dat ik jullie echt iets moet geven,
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
ik zal jullie niet de ultieme
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
of slechtste TEDTalk opleggen,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
maar ik geef jullie het gereedschap om er zelf een te maken.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
Ik noem dit gereedschap de TEDPad.
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(Gelach)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
En de TEDPad is een matrix
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
van 100 specifiek geselecteerde,
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
zeer dubieuze zinnen
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
die je makkelijk samen kan voegen om je eigen TEDTalk te maken.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
Je hoeft maar één beslissing te nemen
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
en dat is: ga je de witte versie gebruiken
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
voor zeer goede TEDTalks,
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
over creativiteit, het menselijke genie?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
Of kies je de zwarte versie,
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
waarmee je een heel slechte TEDTalk kunt maken,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
voornamelijk over blogs
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
en politiek en zo?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
Download het en vermaak je er mee.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
Ik hoop dat je genoten hebt van deze sessie.
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
Ik hoop dat je plezier hebt in het maken van je eigen
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
ultieme en slechtst mogelijke TEDTalk.
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
Ik hoop dat sommigen van jullie zich zullen laten inspireren voor het komende jaar
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
om deze te maken. Dat wil ik echt zien.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Dank je wel.
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(Applaus)
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