ABOUT THE SPEAKER
Peter Donnelly - Mathematician; statistician
Peter Donnelly is an expert in probability theory who applies statistical methods to genetic data -- spurring advances in disease treatment and insight on our evolution. He's also an expert on DNA analysis, and an advocate for sensible statistical analysis in the courtroom.

Why you should listen

Peter Donnelly applies statistical methods to real-world problems, ranging from DNA analysis (for criminal trials), to the treatment of genetic disorders. A mathematician who collaborates with biologists, he specializes in applying probability and statistics to the field of genetics, in hopes of shedding light on evolutionary history and the structure of the human genome.

The Australian-born, Oxford-based mathematician is best known for his work in molecular evolution (tracing the roots of human existence to their earliest origins using the mutation rates of mitochondrial DNA). He studies genetic distributions in living populations to trace human evolutionary history -- an approach that informs research in evolutionary biology, as well as medical treatment for genetic disorders. Donnelly is a key player in the International HapMap Project, an ongoing international effort to model human genetic variation and pinpoint the genes responsible for specific aspects of health and disease; its implications for disease prevention and treatment are vast.

He's also a leading expert on DNA analysis and the use of forensic science in criminal trials; he's an outspoken advocate for bringing sensible statistical analysis into the courtroom. Donnelly leads Oxford University's Mathematical Genetics Group, which conducts research in genetic modeling, human evolutionary history, and forensic DNA profiling. He is also serves as Director of the Wellcome Trust Centre for Human Genetics at Oxford University, which explores the genetic relationships to disease and illness. 

More profile about the speaker
Peter Donnelly | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Peter Donnelly: How juries are fooled by statistics

Peter Donnelly: Como os júris são enganados pela estatística

Filmed:
1,279,860 views

Peter Donnelly, matemático de Oxford, revela os erros vulgares que as pessoas fazem ao interpretarem as estatísticas — e o impacto devastador que esses erros podem ter sobre o resultado de julgamentos criminais.
- Mathematician; statistician
Peter Donnelly is an expert in probability theory who applies statistical methods to genetic data -- spurring advances in disease treatment and insight on our evolution. He's also an expert on DNA analysis, and an advocate for sensible statistical analysis in the courtroom. Full bio

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00:25
As other speakerscaixas de som have said, it's a ratherem vez dauntingdesanimador experienceexperiência --
0
0
2000
Como outros oradores já disseram,
00:27
a particularlyparticularmente dauntingdesanimador experienceexperiência -- to be speakingFalando in frontfrente of this audiencepúblico.
1
2000
3000
é uma experiência assustadora
falar em frente desta audiência.
00:30
But unlikeao contrário the other speakerscaixas de som, I'm not going to tell you about
2
5000
3000
Mas, ao contrário dos outros oradores,
não vou falar dos mistérios do universo
nem das maravilhas da evolução,
00:33
the mysteriesmistérios of the universeuniverso, or the wondersmaravilhas of evolutionevolução,
3
8000
2000
00:35
or the really cleveresperto, innovativeInovativa waysmaneiras people are attackingatacante
4
10000
4000
nem das formas inteligentes e inovadoras
com que as pessoas estão a atacar
as desigualdades no nosso mundo.
00:39
the majorprincipal inequalitiesdesigualdades in our worldmundo.
5
14000
2000
00:41
Or even the challengesdesafios of nation-statesEstados da nação in the modernmoderno globalglobal economyeconomia.
6
16000
5000
Nem mesmo dos problemas das nações-estados
na moderna economia mundial.
00:46
My briefbreve, as you've just heardouviu, is to tell you about statisticsEstatisticas --
7
21000
4000
Como já ouviram dizer,
vou falar de estatísticas
00:50
and, to be more precisepreciso, to tell you some excitingemocionante things about statisticsEstatisticas.
8
25000
3000
e, para ser mais preciso, vou falar
de coisas apaixonantes na estatística.
00:53
And that's --
9
28000
1000
00:54
(LaughterRiso)
10
29000
1000
(Risos)
00:55
-- that's ratherem vez more challengingdesafiador
11
30000
2000
Para mim, é muito mais desafiador,
00:57
than all the speakerscaixas de som before me and all the onesuns comingchegando after me.
12
32000
2000
do que todos os oradores antes de mim
e dos que vierem depois.
00:59
(LaughterRiso)
13
34000
1000
(Risos)
01:01
One of my seniorSenior colleaguescolegas told me, when I was a youngsterjovem in this professionprofissão,
14
36000
5000
Um dos meus colegas mais velhos disse-me,
quando eu era novato nesta profissão,
01:06
ratherem vez proudlyorgulhosamente, that statisticiansestatísticos were people who likedgostei figuresfiguras
15
41000
4000
orgulhosamente, que os estatísticos
eram pessoas que gostavam de números,
01:10
but didn't have the personalitypersonalidade skillsHabilidades to becometornar-se accountantscontadores.
16
45000
3000
mas não tinham a personalidade necessária
para serem contabilistas.
01:13
(LaughterRiso)
17
48000
2000
(Risos)
01:15
And there's anotheroutro in-jokebrincadeira amongentre statisticiansestatísticos, and that's,
18
50000
3000
Há uma outra piada,
entre os estatísticos, que é:
01:18
"How do you tell the introvertedintrovertido statisticianestatístico from the extrovertedextrovertido statisticianestatístico?"
19
53000
3000
"Qual a diferença entre um estatístico
introvertido e um extrovertido?"
01:21
To whichqual the answerresponda is,
20
56000
2000
01:23
"The extrovertedextrovertido statistician'sestatística the one who looksparece at the other person'spessoas shoessapatos."
21
58000
5000
E a resposta é:
"O estatístico extrovertido é aquele
que olha para os sapatos dos outros".
01:28
(LaughterRiso)
22
63000
3000
(Risos)
01:31
But I want to tell you something usefulútil -- and here it is, so concentrateconcentrado now.
23
66000
5000
Mas eu quero falar-vos de uma coisa
útil — cá vai, por isso concentrem-se.
01:36
This eveningtarde, there's a receptionrecepção in the University'sDo Universidade MuseumMuseu of NaturalNatural HistoryHistória.
24
71000
3000
Esta noite, há uma receção no Museu
de História Natural da Universidade.
01:39
And it's a wonderfulMaravilhoso settingconfiguração, as I hopeesperança you'llvocê vai find,
25
74000
2000
É um ambiente magnífico,
espero que apreciem,
01:41
and a great iconícone to the bestmelhor of the VictorianVitoriana traditiontradição.
26
76000
5000
é um muito representativo
do melhor da tradição vitoriana.
01:46
It's very unlikelyimprovável -- in this specialespecial settingconfiguração, and this collectioncoleção of people --
27
81000
5000
É pouco provável — neste ambiente especial
e com este grupo de pessoas —
01:51
but you mightpoderia just find yourselfvocê mesmo talkingfalando to someonealguém you'dvocê gostaria ratherem vez wishdesejo that you weren'tnão foram.
28
86000
3000
mas talvez se encontrem a falar com alguém
com quem preferiam não falar.
01:54
So here'saqui está what you do.
29
89000
2000
Nesse caso, façam o seguinte:
Quando vos perguntarem:
01:56
When they say to you, "What do you do?" -- you say, "I'm a statisticianestatístico."
30
91000
4000
"O que é que faz?", digam:
"Sou estatístico".
02:00
(LaughterRiso)
31
95000
1000
(Risos)
02:01
Well, exceptexceto they'veeles têm been pre-warnedpré-avisado now, and they'lleles vão know you're makingfazer it up.
32
96000
4000
O pior é que agora já estão avisados
e sabem que vocês estão a fingir.
02:05
And then one of two things will happenacontecer.
33
100000
2000
Então, acontece uma destas duas coisas.
02:07
They'llEles pensarão eitherou discoverdescobrir theirdeles long-lostPerdido há muito tempo cousinprimo in the other cornercanto of the roomquarto
34
102000
2000
Ou descobrem um primo distante
no outro canto da sala
02:09
and runcorre over and talk to them.
35
104000
2000
e vão a correr falar com ele,
02:11
Or they'lleles vão suddenlyDe repente becometornar-se parchedseca and/or hungrycom fome -- and oftenfrequentemente bothambos --
36
106000
3000
ou ficam com sede ou fome,
ou as duas coisas,
02:14
and sprintarrancada off for a drinkbeber and some foodComida.
37
109000
2000
e vão à procura duma bebida
e de qualquer coisa para comer.
02:16
And you'llvocê vai be left in peacePaz to talk to the personpessoa you really want to talk to.
38
111000
4000
E vocês ficam à vontade para falarem
com a pessoa que pretendem.
02:20
It's one of the challengesdesafios in our professionprofissão to try and explainexplicar what we do.
39
115000
3000
É um dos problemas na nossa profissão
tentar explicar o que fazemos.
02:23
We're not toptopo on people'spovos listslistas for dinnerjantar partyfesta guestsconvidados and conversationsconversas and so on.
40
118000
5000
Não somos os melhores convivas
para jantares nem para conversas.
02:28
And it's something I've never really foundencontrado a good way of doing.
41
123000
2000
E é uma coisa
para que nunca tive muito jeito
02:30
But my wifeesposa -- who was then my girlfriendamiga --
42
125000
3000
Mas a minha mulher — que, na altura,
era minha namorada —
02:33
managedgerenciou it much better than I've ever been ablecapaz to.
43
128000
3000
conseguia-o muito melhor do que eu.
02:36
ManyMuitos yearsanos agoatrás, when we first startedcomeçado going out, she was workingtrabalhando for the BBCBBC in BritainGrã-Bretanha,
44
131000
3000
Há muitos anos, quando começámos a sair,
ela trabalhava para a BBC, na Grã-Bretanha
02:39
and I was, at that stageetapa, workingtrabalhando in AmericaAmérica.
45
134000
2000
e eu, naquela altura, trabalhava nos EUA.
02:41
I was comingchegando back to visitVisita her.
46
136000
2000
Eu tinha vindo visitá-la.
02:43
She told this to one of her colleaguescolegas, who said, "Well, what does your boyfriendnamorado do?"
47
138000
6000
Ela disse isso a uma colega,
que perguntou:
"O que é que o teu namorado faz?"
02:49
SarahSarah thought quitebastante hardDifícil about the things I'd explainedexplicado --
48
144000
2000
Sarah pôs-se a refletir
nas coisas que eu lhe contava
02:51
and she concentratedconcentrado, in those daysdias, on listeningouvindo.
49
146000
4000
— naquele tempo, fazia um esforço
para me escutar.
02:55
(LaughterRiso)
50
150000
2000
(Risos)
02:58
Don't tell her I said that.
51
153000
2000
Não lhe digam que eu contei isto.
03:00
And she was thinkingpensando about the work I did developingem desenvolvimento mathematicalmatemático modelsmodelos
52
155000
4000
Pensava no trabalho que eu fazia
a desenvolver modelos matemáticos
03:04
for understandingcompreensão evolutionevolução and modernmoderno geneticsgenética.
53
159000
3000
para compreender a evolução
e a genética moderna.
03:07
So when her colleaguecolega said, "What does he do?"
54
162000
3000
Por isso, quando a colega perguntou:
"O que é que ele faz?"
03:10
She pausedpausado and said, "He modelsmodelos things."
55
165000
4000
ela respondeu: "Modela coisas".
(Risos)
03:14
(LaughterRiso)
56
169000
1000
03:15
Well, her colleaguecolega suddenlyDe repente got much more interestedinteressado than I had any right to expectEspero
57
170000
4000
A colega ficou muito mais interessada
do que eu tinha o direito a esperar
03:19
and wentfoi on and said, "What does he modelmodelo?"
58
174000
3000
e continuou a perguntar:
"O que é que ele modela?"
03:22
Well, SarahSarah thought a little bitpouco more about my work and said, "GenesGenes."
59
177000
3000
Sarah pensou um pouco mais
no meu trabalho e disse: "Genes".
03:25
(LaughterRiso)
60
180000
4000
(Risos)
03:29
"He modelsmodelos genesgenes."
61
184000
2000
"Modela genes".
03:31
That is my first love, and that's what I'll tell you a little bitpouco about.
62
186000
4000
É esse o meu primeiro amor,
e não vos digo mais nada sobre isso.
03:35
What I want to do more generallygeralmente is to get you thinkingpensando about
63
190000
4000
O que eu queria, de modo geral,
é pôr-vos a pensar
03:39
the placeLugar, colocar of uncertaintyincerteza and randomnessaleatoriedade and chancechance in our worldmundo,
64
194000
3000
no papel da incerteza, do aleatório
e do acaso, no nosso mundo,
03:42
and how we reactreagir to that, and how well we do or don't think about it.
65
197000
5000
e como reagimos a isso,
como pensamos nisso, bem ou mal.
03:47
So you've had a prettybonita easyfácil time up tillaté now --
66
202000
2000
Vocês já passaram um bom bocado,
até agora
03:49
a fewpoucos laughsrisos, and all that kindtipo of thing -- in the talksfala to dateencontro.
67
204000
2000
— umas gargalhadas, e isso tudo —
nas palestras até aqui.
03:51
You've got to think, and I'm going to askpergunte you some questionsquestões.
68
206000
3000
Vão ter que pensar e eu vou fazer
umas perguntas.
03:54
So here'saqui está the scenecena for the first questionquestão I'm going to askpergunte you.
69
209000
2000
Este é o cenário para a primeira pergunta
que vou fazer.
03:56
Can you imagineImagine tossingjogando a coinmoeda successivelysucessivamente?
70
211000
3000
Imaginem uma moeda
a ser lançada ao ar, sucessivamente.
03:59
And for some reasonrazão -- whichqual shalldeve remainpermanecer ratherem vez vaguevago --
71
214000
3000
Por alguma razão
— que se vai manter bastante vaga —
04:02
we're interestedinteressado in a particularespecial patternpadronizar.
72
217000
2000
estamos interessados num padrão especial.
04:04
Here'sAqui é one -- a headcabeça, followedseguido by a tailrabo, followedseguido by a tailrabo.
73
219000
3000
É este — uma cara, seguida
por uma coroa, seguida por uma coroa
04:07
So supposesuponha we tosssorteio a coinmoeda repeatedlyrepetidamente.
74
222000
3000
Suponham que atiram
uma moeda ao ar, repetidas vezes.
04:10
Then the patternpadronizar, head-tail-tailcabeça-cauda-cauda, that we'venós temos suddenlyDe repente becometornar-se fixatedfixado with happensacontece here.
75
225000
5000
Então, o padrão caras-coroa-coroa,
que escolhemos, ocorre aqui.
04:15
And you can countcontagem: one, two, threetrês, fourquatro, fivecinco, sixseis, sevenSete, eightoito, ninenove, 10 --
76
230000
4000
Podemos contar: um, dois, três, quatro,
cinco, seis, sete, oito, nove, dez
04:19
it happensacontece after the 10thº tosssorteio.
77
234000
2000
— acontece após o 10.º lançamento.
04:21
So you mightpoderia think there are more interestinginteressante things to do, but humorhumor me for the momentmomento.
78
236000
3000
Podem pensar que há coisas
mais interessantes para fazer,
04:24
ImagineImagine this halfmetade of the audiencepúblico eachcada get out coinsmoedas, and they tosssorteio them
79
239000
4000
mas tenham paciência.
Imaginem que esta metade da audiência
tem moedas e as lançam ao ar,
04:28
untilaté they first see the patternpadronizar head-tail-tailcabeça-cauda-cauda.
80
243000
3000
até que veem o padrão
cara-coroa-coroa.
04:31
The first time they do it, maybe it happensacontece after the 10thº tosssorteio, as here.
81
246000
2000
Pode acontecer que a primeira vez
ocorra depois do 10.º lançamento.
04:33
The secondsegundo time, maybe it's after the fourthquarto tosssorteio.
82
248000
2000
A segunda vez talvez após o quarto.
04:35
The nextPróximo time, after the 15thº tosssorteio.
83
250000
2000
A vez seguinte, após o 15.º.
04:37
So you do that lots and lots of timesvezes, and you averagemédia those numbersnúmeros.
84
252000
3000
Fazemos muitos lançamentos
e tiramos a média a esses números.
04:40
That's what I want this sidelado to think about.
85
255000
3000
É nisso que eu quero que este lado pense.
04:43
The other halfmetade of the audiencepúblico doesn't like head-tail-tailcabeça-cauda-cauda --
86
258000
2000
A outra metade da audiência
não gosta de cara-coroa-coroa.
04:45
they think, for deepprofundo culturalcultural reasonsrazões, that's boringchato --
87
260000
3000
Por profundas razões culturais,
pensam que é aborrecida.
04:48
and they're much more interestedinteressado in a differentdiferente patternpadronizar -- head-tail-headCabeça cabeça-cauda.
88
263000
3000
Estão mais interessados
noutro padrão — cara-coroa-cara.
04:51
So, on this sidelado, you get out your coinsmoedas, and you tosssorteio and tosssorteio and tosssorteio.
89
266000
3000
Deste lado, recebem as moedas
e começam os lançamentos.
04:54
And you countcontagem the numbernúmero of timesvezes untilaté the patternpadronizar head-tail-headCabeça cabeça-cauda appearsaparece
90
269000
3000
Contam o número de vezes,
até aparecer o padrão cara-coroa-cara
04:57
and you averagemédia them. OK?
91
272000
3000
e fazem a média. Ok?
05:00
So on this sidelado, you've got a numbernúmero --
92
275000
2000
Então, deste lado, têm um número
05:02
you've donefeito it lots of timesvezes, so you get it accuratelycom precisão --
93
277000
2000
— fizeram isso montes de vezes,
têm um número exato —
05:04
whichqual is the averagemédia numbernúmero of tosseslança untilaté head-tail-tailcabeça-cauda-cauda.
94
279000
3000
que é o número médio
de lançamentos até cara-coroa-coroa.
05:07
On this sidelado, you've got a numbernúmero -- the averagemédia numbernúmero of tosseslança untilaté head-tail-headCabeça cabeça-cauda.
95
282000
4000
Deste lado, têm o número médio
de lançamentos até cara-coroa-cara.
05:11
So here'saqui está a deepprofundo mathematicalmatemático factfacto --
96
286000
2000
Há uma regra matemática fundamental
05:13
if you've got two numbersnúmeros, one of threetrês things mustdevo be trueverdade.
97
288000
3000
— se já têm os dois números,
uma de três coisas é verdade.
05:16
EitherDe qualquer they're the samemesmo, or this one'suns biggerMaior than this one,
98
291000
3000
Ou são iguais, ou este
é maior do que este,
05:19
or this one'suns biggerMaior than that one.
99
294000
1000
ou este é maior do que este.
05:20
So what's going on here?
100
295000
3000
O que se passa aqui?
05:23
So you've all got to think about this, and you've all got to votevoto --
101
298000
2000
Agora vão ter que pensar nisto
e vão ter que votar
05:25
and we're not movingmovendo-se on.
102
300000
1000
e daqui não saímos.
05:26
And I don't want to endfim up in the two-minutedois minutos silencesilêncio
103
301000
2000
Não quero dar-vos tempo demais
para refletir nisso,
05:28
to give you more time to think about it, untilaté everyone'stodos expressedexpresso a viewVisão. OK.
104
303000
4000
enquanto não tiverem votado todos.
05:32
So what you want to do is comparecomparar the averagemédia numbernúmero of tosseslança untilaté we first see
105
307000
4000
Comparem o número médio de lançamentos
até termos visto cara-coroa-coroa,
05:36
head-tail-headCabeça cabeça-cauda with the averagemédia numbernúmero of tosseslança untilaté we first see head-tail-tailcabeça-cauda-cauda.
106
311000
4000
com o número médio de lançamentos
até termos visto cara-coroa-cara.
05:41
Who thinksacha that A is trueverdade --
107
316000
2000
Quem acha que A é verdadeiro,
05:43
that, on averagemédia, it'llvai take longermais longo to see head-tail-headCabeça cabeça-cauda than head-tail-tailcabeça-cauda-cauda?
108
318000
4000
que, em média, é mais demorado ver
caras-coroa-caras do que cara-coroa-coroa?
05:47
Who thinksacha that B is trueverdade -- that on averagemédia, they're the samemesmo?
109
322000
3000
Quem pensa que B é verdadeiro,
que, em média, são iguais?
05:51
Who thinksacha that C is trueverdade -- that, on averagemédia, it'llvai take lessMenos time
110
326000
2000
Quem pensa que C é verdadeiro,
05:53
to see head-tail-headCabeça cabeça-cauda than head-tail-tailcabeça-cauda-cauda?
111
328000
3000
que, em média, é menos demorado ver
cara-coroa-cara do que cara-coroa-coroa?
05:57
OK, who hasn'tnão tem votedvotou yetainda? Because that's really naughtydanadinho -- I said you had to.
112
332000
3000
Quem é que não votou?
Isso é muito chato,
eu disse que tinham que votar.
06:00
(LaughterRiso)
113
335000
1000
(Risos)
06:02
OK. So mosta maioria people think B is trueverdade.
114
337000
3000
A maior parte das pessoas
acha que B é que é verdade.
06:05
And you mightpoderia be relievedaliviado to know even ratherem vez distinguisheddistinto mathematiciansmatemáticos think that.
115
340000
3000
Podem ficar tranquilos porque
eminentes matemáticos pensam o mesmo.
06:08
It's not. A is trueverdade here.
116
343000
4000
Mas não é. É A que é verdade,
06:12
It takes longermais longo, on averagemédia.
117
347000
2000
Demora mais tempo, em média.
06:14
In factfacto, the averagemédia numbernúmero of tosseslança tillaté head-tail-headCabeça cabeça-cauda is 10
118
349000
2000
O número médio de lançamentos
até cara-coroa-cara é 10
06:16
and the averagemédia numbernúmero of tosseslança untilaté head-tail-tailcabeça-cauda-cauda is eightoito.
119
351000
5000
e o número médio de lançamentos
até cara-coroa-coroa é 8.
06:21
How could that be?
120
356000
2000
Como é que isso pode ser?
06:24
Anything differentdiferente about the two patternspadrões?
121
359000
3000
Há alguma diferença entre os dois padrões?
06:30
There is. Head-tail-headCabeça-cauda-cabeça overlapssobrepõe itselfem si.
122
365000
5000
Há sim. Em cara-coroa-cara
a última é igual à primeira.
06:35
If you wentfoi head-tail-head-tail-headcabeça-cauda-cabeça-cauda-cabeça, you can cunninglyassustadoramente get two occurrencesocorrências
123
370000
4000
Se fizessem cara-coroa-cara-coroa-cara,
podiam obter facilmente duas ocorrências
06:39
of the patternpadronizar in only fivecinco tosseslança.
124
374000
3000
do padrão apenas em cinco lançamentos.
06:42
You can't do that with head-tail-tailcabeça-cauda-cauda.
125
377000
2000
Não podem fazer isso
com cara-coroa-coroa.
06:44
That turnsgira out to be importantimportante.
126
379000
2000
Acontece que isto é importante.
06:46
There are two waysmaneiras of thinkingpensando about this.
127
381000
2000
Há duas formas de pensar nisto.
06:48
I'll give you one of them.
128
383000
2000
Vou dar-vos uma delas.
06:50
So imagineImagine -- let's supposesuponha we're doing it.
129
385000
2000
Suponhamos que começamos os lançamentos.
06:52
On this sidelado -- rememberlembrar, you're excitedanimado about head-tail-tailcabeça-cauda-cauda;
130
387000
2000
Lembrem-se, deste lado estão obcecados
com cara-coroa-coroa,
06:54
you're excitedanimado about head-tail-headCabeça cabeça-cauda.
131
389000
2000
e vocês com cara-coroa-cara.
06:56
We startcomeçar tossingjogando a coinmoeda, and we get a headcabeça --
132
391000
3000
Começamos os lançamentos
e sai cara.
06:59
and you startcomeçar sittingsentado on the edgeBeira of your seatassento
133
394000
1000
Vocês retorcem-se na cadeira,
07:00
because something great and wonderfulMaravilhoso, or awesomeimpressionante, mightpoderia be about to happenacontecer.
134
395000
5000
porque pode estar para acontecer
uma coisa maravilhosa, espantosa.
07:05
The nextPróximo tosssorteio is a tailrabo -- you get really excitedanimado.
135
400000
2000
O lançamento seguinte é coroa
— vocês ficam entusiasmadíssimos.
07:07
The champagne'schampanhe on icegelo just nextPróximo to you; you've got the glassesóculos chilledgelada to celebratecomemoro.
136
402000
4000
O champanhe no gelo está perto,
os copos estão gelados, para a festa.
07:11
You're waitingesperando with batedBated breathrespiração for the finalfinal tosssorteio.
137
406000
2000
Estão à espera, de respiração suspensa,
do lançamento final.
07:13
And if it comesvem down a headcabeça, that's great.
138
408000
2000
Se for cara, é ótimo.
07:15
You're donefeito, and you celebratecomemoro.
139
410000
2000
Ficam contentes e é uma festa.
07:17
If it's a tailrabo -- well, ratherem vez disappointedlydecepcionado, you put the glassesóculos away
140
412000
2000
Se for coroa, desiludidos,
põem os copos de lado
07:19
and put the champagnechampanhe back.
141
414000
2000
e mandam embora o champanhe.
07:21
And you keep tossingjogando, to wait for the nextPróximo headcabeça, to get excitedanimado.
142
416000
3000
Continuam os lançamentos
à espera que saia cara.
07:25
On this sidelado, there's a differentdiferente experienceexperiência.
143
420000
2000
Deste lado, há uma experiência diferente.
07:27
It's the samemesmo for the first two partspartes of the sequenceseqüência.
144
422000
3000
É o mesmo nas duas primeiras
partes da sequência.
07:30
You're a little bitpouco excitedanimado with the first headcabeça --
145
425000
2000
Ficam um pouco entusiasmados
com a primeira cara
07:32
you get ratherem vez more excitedanimado with the nextPróximo tailrabo.
146
427000
2000
— ficam mais entusiasmados
com a coroa a seguir.
07:34
Then you tosssorteio the coinmoeda.
147
429000
2000
Depois lançam a moeda.
07:36
If it's a tailrabo, you crackcrack openaberto the champagnechampanhe.
148
431000
3000
Se for coroa, podem abrir o champanhe.
07:39
If it's a headcabeça you're disappointeddesapontado,
149
434000
2000
Se for cara, ficam desiludidos
07:41
but you're still a thirdterceiro of the way to your patternpadronizar again.
150
436000
3000
mas voltam a estar a um terço
do caminho do vosso padrão.
07:44
And that's an informalinformal way of presentingapresentando it -- that's why there's a differencediferença.
151
439000
4000
Esta é uma maneira informal de apresentar
— é por isso que há uma diferença.
07:48
AnotherOutro way of thinkingpensando about it --
152
443000
2000
Outra forma de pensar nisso.
07:50
if we tossedjogado a coinmoeda eightoito millionmilhão timesvezes,
153
445000
2000
Se lançarmos uma moeda
oito milhões de vezes,
07:52
then we'dqua expectEspero a millionmilhão head-tail-headscabeça-cauda-cabeças
154
447000
2000
podemos esperar um milhão
de cara-coroa-cara
07:54
and a millionmilhão head-tail-tailscauda de cabeça -- but the head-tail-headscabeça-cauda-cabeças could occurocorrer in clumpsaglomerados.
155
449000
7000
e um milhão de cara-coroa-coroa
mas cara-coroa-cara pode ocorrer em cachos.
Portanto, se quiserem pôr um milhão
de coisas entre oito milhões de posições
08:01
So if you want to put a millionmilhão things down amongstentre eightoito millionmilhão positionsposições
156
456000
2000
08:03
and you can have some of them overlappingsobreposição, the clumpsaglomerados will be furthermais distante apartseparados.
157
458000
5000
e podemos ter algumas que se sobrepõem,
os cachos estarão mais separados.
08:08
It's anotheroutro way of gettingobtendo the intuitionintuição.
158
463000
2000
É outra forma de tornarmos
as coisas intuitivas.
08:10
What's the pointponto I want to make?
159
465000
2000
Onde é que eu quero chegar?
08:12
It's a very, very simplesimples exampleexemplo, an easilyfacilmente statedindicado questionquestão in probabilityprobabilidade,
160
467000
4000
É um exemplo muito simples,
uma questão de probabilidade fácil
08:16
whichqual everycada -- you're in good companyempresa -- everybodytodo mundo getsobtém wrongerrado.
161
471000
3000
em que toda a gente se engana
— e vocês estão bem acompanhados.
08:19
This is my little diversiondesvio into my realreal passionpaixão, whichqual is geneticsgenética.
162
474000
4000
Esta é um pequeno desvio para chegar
à minha paixão, que é a genética.
08:23
There's a connectionconexão betweenentre head-tail-headscabeça-cauda-cabeças and head-tail-tailscauda de cabeça in geneticsgenética,
163
478000
3000
Há uma ligação entre cara-coroa-cara
e cara-coroa-coroa, na genética.
08:26
and it's the followingSegue.
164
481000
3000
que é a seguinte.
08:29
When you tosssorteio a coinmoeda, you get a sequenceseqüência of headscabeças and tailscaudas.
165
484000
3000
Quando lançamos uma moeda,
obtemos uma sequência de caras e coroas.
08:32
When you look at DNADNA, there's a sequenceseqüência of not two things -- headscabeças and tailscaudas --
166
487000
3000
No ADN, há uma sequência que não é
de duas coisas — caras e coroas —
08:35
but fourquatro letterscartas -- As, GsGS, CsCS and TsTS.
167
490000
3000
mas de quatro letras — A, G, C e T.
08:38
And there are little chemicalquímico scissorstesouras, calledchamado restrictionrestrição enzymesenzimas
168
493000
3000
E há pequenas tesouras químicas,
chamadas enzimas de restrição
08:41
whichqual cutcortar DNADNA wheneversempre que they see particularespecial patternspadrões.
169
496000
2000
que cortam o ADN sempre que veem
determinados padrões.
08:43
And they're an enormouslyenormemente usefulútil toolferramenta in modernmoderno molecularmolecular biologybiologia.
170
498000
4000
É uma ferramenta extremamente útil
na moderna biologia molecular.
08:48
And insteadem vez de of askingPerguntando the questionquestão, "How long untilaté I see a head-tail-headCabeça cabeça-cauda?" --
171
503000
3000
Não perguntem: "Ao fim de quanto tempo
ocorre uma cara-coroa-cara?"
08:51
you can askpergunte, "How biggrande will the chunkspedaços be when I use a restrictionrestrição enzymeenzima
172
506000
3000
perguntem: "De que tamanho são os cachos
se usar uma enzima de restrição
08:54
whichqual cutscortes wheneversempre que it sees G-A-A-GG-A-A-G, for exampleexemplo?
173
509000
4000
"que corta quando vê G-A-A-G,
por exemplo?"
08:58
How long will those chunkspedaços be?"
174
513000
2000
"De que tamanho serão esses cachos?"
09:00
That's a ratherem vez trivialtrivial connectionconexão betweenentre probabilityprobabilidade and geneticsgenética.
175
515000
5000
É uma ligação bastante trivial
entre probabilidade e genética.
09:05
There's a much deeperDeeper connectionconexão, whichqual I don't have time to go into
176
520000
3000
Há uma ligação muito mais profunda
mas não tenho tempo para entrar nela
09:08
and that is that modernmoderno geneticsgenética is a really excitingemocionante areaárea of scienceCiência.
177
523000
3000
que faz da genética moderna
uma área da ciência apaixonante.
09:11
And we'llbem hearouvir some talksfala latermais tarde in the conferenceconferência specificallyespecificamente about that.
178
526000
4000
Vamos ouvir palestras nesta conferência
especificamente sobre isso.
09:15
But it turnsgira out that unlockingDesbloqueio the secretssegredos in the informationem formação generatedgerado by modernmoderno
179
530000
4000
Mas acontece que,
para desbloquear os segredos
nos dados gerados
pelas modernas tecnologias experimentais,
09:19
experimentalexperimental technologiestecnologias, a keychave partparte of that has to do with fairlybastante sophisticatedsofisticado --
180
534000
5000
uma parte fundamental tem a ver
09:24
you'llvocê vai be relievedaliviado to know that I do something usefulútil in my day jobtrabalho,
181
539000
3000
— tranquilizem-se, eu faço
algo de útil no meu trabalho —
09:27
ratherem vez more sophisticatedsofisticado than the head-tail-headCabeça cabeça-cauda storyhistória --
182
542000
2000
com tecnologias mais sofisticada
do que a história de cara-coroa-cara,
09:29
but quitebastante sophisticatedsofisticado computercomputador modelingsmodelagens and mathematicalmatemático modelingsmodelagens
183
544000
4000
com sofisticados modelos
informáticos e matemáticos
09:33
and modernmoderno statisticalestatística techniquestécnicas.
184
548000
2000
e técnicas estatísticas modernas.
09:35
And I will give you two little snippetstrechos -- two examplesexemplos --
185
550000
3000
Vou dar-vos dois pequenos fragmentos
— dois exemplos —
09:38
of projectsprojetos we're involvedenvolvido in in my groupgrupo in OxfordOxford,
186
553000
3000
de projetos em que estamos envolvidos
no meu grupo em Oxford,
09:41
bothambos of whichqual I think are ratherem vez excitingemocionante.
187
556000
2000
que eu considero apaixonantes.
09:43
You know about the HumanHumana GenomeGenoma ProjectProjeto.
188
558000
2000
Vocês conhecem
o Projeto do Genoma Humano.
09:45
That was a projectprojeto whichqual aimeddestinada to readler one copycópia de of the humanhumano genomegenoma.
189
560000
4000
Foi um projeto que pretendia ler
uma cópia do genoma humano.
09:51
The naturalnatural thing to do after you've donefeito that --
190
566000
2000
A coisa natural a fazer,
depois de fazer aquilo
09:53
and that's what this projectprojeto, the InternationalInternacional HapMapHapMap ProjectProjeto,
191
568000
2000
é Projeto o Internacional HapMap,
09:55
whichqual is a collaborationcolaboração betweenentre labslaboratórios in fivecinco or sixseis differentdiferente countriespaíses.
192
570000
5000
que é uma colaboração entre laboratórios
de cinco ou seis países diferentes.
10:00
Think of the HumanHumana GenomeGenoma ProjectProjeto as learningAprendendo what we'venós temos got in commoncomum,
193
575000
4000
Pensem no Projeto do Genoma Humano
como aprender o que temos em comum
10:04
and the HapMapHapMap ProjectProjeto is tryingtentando to understandCompreendo
194
579000
2000
e no Projeto HapMao
como tentar compreender
10:06
where there are differencesdiferenças betweenentre differentdiferente people.
195
581000
2000
onde há diferenças
entre pessoas diferentes.
10:08
Why do we careCuidado about that?
196
583000
2000
Porque é que nos preocupamos com isso?
10:10
Well, there are lots of reasonsrazões.
197
585000
2000
Há muitas razões.
10:12
The mosta maioria pressingpressionando one is that we want to understandCompreendo how some differencesdiferenças
198
587000
4000
A mais importante é que queremos
perceber como essas diferenças
10:16
make some people susceptiblesuscetível to one diseasedoença -- type-tipo-2 diabetesdiabetes, for exampleexemplo --
199
591000
4000
podem tornar as pessoas suscetíveis
a uma doença — digamos, diabetes tipo 2 —
10:20
and other differencesdiferenças make people more susceptiblesuscetível to heartcoração diseasedoença,
200
595000
5000
e outras diferenças tornam as pessoas
mais suscetíveis a doenças cardíacas,
10:25
or strokeacidente vascular encefálico, or autismautismo and so on.
201
600000
2000
ou AVC, ou autismo, etc.
10:27
That's one biggrande projectprojeto.
202
602000
2000
É um projeto importante.
10:29
There's a secondsegundo biggrande projectprojeto,
203
604000
2000
Há outro projeto importante,
10:31
recentlyrecentemente fundedfinanciado by the WellcomeWellcome TrustConfiança in this countrypaís,
204
606000
2000
recém-financiado pela Welcome Trust
neste país,
10:33
involvingenvolvendo very largeampla studiesestudos --
205
608000
2000
que envolve estudos muito amplos
10:35
thousandsmilhares of individualsindivíduos, with eachcada of eightoito differentdiferente diseasesdoenças,
206
610000
3000
— milhares de indivíduos,
com uma de oito doenças diferentes,
10:38
commoncomum diseasesdoenças like type-tipo-1 and type-tipo-2 diabetesdiabetes, and coronarycoronária heartcoração diseasedoença,
207
613000
4000
doenças vulgares como diabetes tipo 1
e tipo 2, doenças coronárias,
10:42
bipolarbipolar diseasedoença and so on -- to try and understandCompreendo the geneticsgenética.
208
617000
4000
doença bipolar, etc. —
para tentar perceber a genética.
10:46
To try and understandCompreendo what it is about geneticgenético differencesdiferenças that causescausas the diseasesdoenças.
209
621000
3000
Tentar perceber quais são as diferenças
genéticas que causam as doenças.
10:49
Why do we want to do that?
210
624000
2000
Porque é que queremos fazer isso?
10:51
Because we understandCompreendo very little about mosta maioria humanhumano diseasesdoenças.
211
626000
3000
Porque sabemos muito pouco
sobre a maior parte das doenças humanas.
10:54
We don't know what causescausas them.
212
629000
2000
Não sabemos o que é que as provoca.
10:56
And if we can get in at the bottominferior and understandCompreendo the geneticsgenética,
213
631000
2000
Aprofundando
e compreendendo a genética,
10:58
we'llbem have a windowjanela on the way the diseasedoença workstrabalho,
214
633000
3000
abrimos uma janela
para a forma como funciona a doença
11:01
and a wholetodo newNovo way about thinkingpensando about diseasedoença therapiesterapias
215
636000
2000
e uma nova forma de pensar
nas terapias para as doenças
11:03
and preventativeprevenção treatmenttratamento and so on.
216
638000
3000
e no tratamento preventivo.
11:06
So that's, as I said, the little diversiondesvio on my maina Principal love.
217
641000
3000
Este foi o desvio de que falei,
à minha principal paixão.
11:09
Back to some of the more mundanemundano issuesproblemas of thinkingpensando about uncertaintyincerteza.
218
644000
5000
Voltemos às questões mais prosaicas
de pensar na incerteza.
11:14
Here'sAqui é anotheroutro quizquestionário for you --
219
649000
2000
Eis outro questionário.
11:16
now supposesuponha we'venós temos got a testteste for a diseasedoença
220
651000
2000
Suponhamos que temos
um teste para uma doença
11:18
whichqual isn't infallibleinfalível, but it's prettybonita good.
221
653000
2000
que não é infalível, mas é muito bom.
11:20
It getsobtém it right 99 percentpor cento of the time.
222
655000
3000
Acerta em cheio 99% das vezes.
11:23
And I take one of you, or I take someonealguém off the streetrua,
223
658000
3000
Escolho um de vocês,
ou alguém no meio da rua
11:26
and I testteste them for the diseasedoença in questionquestão.
224
661000
2000
e faço-lhe o teste
para a doença em questão.
11:28
Let's supposesuponha there's a testteste for HIVHIV -- the virusvírus that causescausas AIDSAIDS/SIDA --
225
663000
4000
Suponhamos que é um teste para o VIH
— o vírus que provoca a SIDA —
11:32
and the testteste saysdiz the personpessoa has the diseasedoença.
226
667000
3000
e o teste diz que a pessoa
tem essa doença.
11:35
What's the chancechance that they do?
227
670000
3000
Qual é a probabilidade
que ela a tenha?
11:38
The testteste getsobtém it right 99 percentpor cento of the time.
228
673000
2000
O teste acerta em cheio
99% das vezes.
11:40
So a naturalnatural answerresponda is 99 percentpor cento.
229
675000
4000
Portanto,
a resposta natural é 88%.
11:44
Who likesgosta that answerresponda?
230
679000
2000
Quem é que gosta desta resposta?
11:46
Come on -- everyone'stodos got to get involvedenvolvido.
231
681000
1000
Vá, todos têm que participar.
11:47
Don't think you don't trustConfiar em me anymorenão mais.
232
682000
2000
Esqueçam que já não confiam em mim.
11:49
(LaughterRiso)
233
684000
1000
(Risos)
11:50
Well, you're right to be a bitpouco skepticalcéptico, because that's not the answerresponda.
234
685000
3000
Têm razão em estar um pouco céticos,
porque a resposta não é essa.
11:53
That's what you mightpoderia think.
235
688000
2000
Essa é a que se pode pensar.
11:55
It's not the answerresponda, and it's not because it's only partparte of the storyhistória.
236
690000
3000
Mas não é a resposta, e não é porque
seja apenas parte da história.
11:58
It actuallyna realidade dependsdepende on how commoncomum or how rareraro the diseasedoença is.
237
693000
3000
Mas depende de a doença
ser vulgar ou rara.
12:01
So let me try and illustrateilustrar that.
238
696000
2000
Vou tentar ilustrar isso.
12:03
Here'sAqui é a little caricaturecaricatura of a millionmilhão individualsindivíduos.
239
698000
4000
Isto é uma representação
de um milhão de indivíduos.
12:07
So let's think about a diseasedoença that affectsafeta --
240
702000
3000
Pensemos numa doença
que seja rara
12:10
it's prettybonita rareraro, it affectsafeta one personpessoa in 10,000.
241
705000
2000
que afete uma pessoa em 10 000.
12:12
AmongstEntre these millionmilhão individualsindivíduos, mosta maioria of them are healthysaudável
242
707000
3000
Neste milhão de indivíduos,
a maioria é saudável
12:15
and some of them will have the diseasedoença.
243
710000
2000
e alguns deles terão a doença.
12:17
And in factfacto, if this is the prevalenceprevalência of the diseasedoença,
244
712000
3000
De facto, se for esta
a prevalência da doença,
12:20
about 100 will have the diseasedoença and the restdescansar won'tnão vai.
245
715000
3000
cerca de 100 terão a doença
e os restantes não.
12:23
So now supposesuponha we testteste them all.
246
718000
2000
Agora suponhamos que os testamos a todos.
12:25
What happensacontece?
247
720000
2000
O que acontece?
12:27
Well, amongstentre the 100 who do have the diseasedoença,
248
722000
2000
Entre os 100 que têm a doença,
12:29
the testteste will get it right 99 percentpor cento of the time, and 99 will testteste positivepositivo.
249
724000
5000
o teste acertará 99% das vezes
e 99 terão um resultado positivo.
12:34
AmongstEntre all these other people who don't have the diseasedoença,
250
729000
2000
Entre as outras pessoas
que não têm a doença,
12:36
the testteste will get it right 99 percentpor cento of the time.
251
731000
3000
o teste acertará 99% das vezes.
12:39
It'llEle vai only get it wrongerrado one percentpor cento of the time.
252
734000
2000
Só estará errado 1% das vezes.
12:41
But there are so manymuitos of them that there'llhaverá be an enormousenorme numbernúmero of falsefalso positivespositivos.
253
736000
4000
Mas há tanta gente que o número
de falsos positivos será enorme.
12:45
Put that anotheroutro way --
254
740000
2000
Por outras palavras,
12:47
of all of them who testteste positivepositivo -- so here they are, the individualsindivíduos involvedenvolvido --
255
742000
5000
de todos os que obtiverem positivo
— estes são os indivíduos envolvido —
12:52
lessMenos than one in 100 actuallyna realidade have the diseasedoença.
256
747000
5000
menos de um em 100 têm mesmo a doença.
12:57
So even thoughApesar we think the testteste is accuratepreciso, the importantimportante partparte of the storyhistória is
257
752000
4000
Portanto, apesar de pensarmos que o teste
é rigoroso, a parte importante da história
13:01
there's anotheroutro bitpouco of informationem formação we need.
258
756000
3000
é que precisamos de mais informações.
13:04
Here'sAqui é the keychave intuitionintuição.
259
759000
2000
Esta é a intuição fundamental.
13:07
What we have to do, onceuma vez we know the testteste is positivepositivo,
260
762000
3000
Quando sabemos que o teste é positivo,
13:10
is to weighpesar up the plausibilityplausibilidade, or the likelihoodprobabilidade, of two competingcompetindo explanationsexplicações.
261
765000
6000
temos que avaliar a plausibilidade
de duas explicações opostas.
13:16
EachCada of those explanationsexplicações has a likelyprovável bitpouco and an unlikelyimprovável bitpouco.
262
771000
3000
Cada uma dessas explicações é, em parte,
provável e, em parte, improvável.
13:19
One explanationexplicação is that the personpessoa doesn't have the diseasedoença --
263
774000
3000
Uma das explicações é que a pessoa
não tem a doença
13:22
that's overwhelminglyesmagadoramente likelyprovável, if you pickescolher someonealguém at randomaleatória --
264
777000
3000
— que é uma probabilidade forte,
se agarrarmos numa pessoa ao acaso —
13:25
but the testteste getsobtém it wrongerrado, whichqual is unlikelyimprovável.
265
780000
3000
mas o teste está errado,
o que é pouco provável.
13:29
The other explanationexplicação is that the personpessoa does have the diseasedoença -- that's unlikelyimprovável --
266
784000
3000
A outra explicação é que a pessoa
tem a doença — o que é improvável —
13:32
but the testteste getsobtém it right, whichqual is likelyprovável.
267
787000
3000
mas o teste está correto,
o que é provável.
13:35
And the numbernúmero we endfim up with --
268
790000
2000
E acabamos com um número
13:37
that numbernúmero whichqual is a little bitpouco lessMenos than one in 100 --
269
792000
3000
— um pouco menor do que um em 100 —
13:40
is to do with how likelyprovável one of those explanationsexplicações is relativerelativo to the other.
270
795000
6000
que depende da probabilidade
de uma das explicações
estar ligada à outra.
13:46
EachCada of them takenocupado togetherjuntos is unlikelyimprovável.
271
801000
2000
Cada uma delas, consideradas em conjunto,
é pouco provável.
13:49
Here'sAqui é a more topicaltópico exampleexemplo of exactlyexatamente the samemesmo thing.
272
804000
3000
Este é um exemplo mais atual,
exatamente da mesma coisa.
13:52
Those of you in BritainGrã-Bretanha will know about what's becometornar-se ratherem vez a celebratedcélebre casecaso
273
807000
4000
Os britânicos aqui conhecem
um caso que ficou célebre
13:56
of a womanmulher calledchamado SallySally ClarkClark, who had two babiesbebês who diedmorreu suddenlyDe repente.
274
811000
5000
duma mulher chamada Sally Clark,
cujos dois bebés morreram subitamente.
14:01
And initiallyinicialmente, it was thought that they diedmorreu of what's knownconhecido informallyinformalmente as "cotberço deathmorte,"
275
816000
4000
Inicialmente, pensou-se
que eles tinham morrido de "morte súbita",
14:05
and more formallyformalmente as "SuddenSúbita InfantInfante DeathMorte SyndromeSíndrome de."
276
820000
3000
ou seja, "Síndrome
da morte súbita infantil".
14:08
For variousvários reasonsrazões, she was latermais tarde chargedcarregada with murderassassinato.
277
823000
2000
Por diversas razões,
foi depois acusada de homicídio.
14:10
And at the trialtentativas, her trialtentativas, a very distinguisheddistinto pediatricianpediatra gavedeu evidenceevidência
278
825000
4000
No julgamento dela, um pediatra
de renome testemunhou
14:14
that the chancechance of two cotberço deathsmortes, innocentinocente deathsmortes, in a familyfamília like hersdela --
279
829000
5000
que a possibilidade de duas mortes súbitas
de bebés, numa família como a dela
14:19
whichqual was professionalprofissional and non-smokingnão fumante -- was one in 73 millionmilhão.
280
834000
6000
— que trabalhava e não era fumadora —
era de uma em 73 milhões.
14:26
To cutcortar a long storyhistória shortcurto, she was convictedcondenado at the time.
281
841000
3000
Para abreviar, ela foi condenada.
14:29
LaterMais tarde, and fairlybastante recentlyrecentemente, acquittedabsolvido on appealrecurso -- in factfacto, on the secondsegundo appealrecurso.
282
844000
5000
Mais tarde, há pouco tempo,
foi absolvida num segundo apelo.
14:34
And just to setconjunto it in contextcontexto, you can imagineImagine how awfulhorrível it is for someonealguém
283
849000
4000
Só para contextualizar, podem imaginar
como deve ser terrível
14:38
to have lostperdido one childcriança, and then two, if they're innocentinocente,
284
853000
3000
perder um filho, ainda por cima dois,
se estiverem inocentes,
14:41
to be convictedcondenado of murderingassassinando them.
285
856000
2000
e ser condenada por tê-los matado.
14:43
To be put throughatravés the stressestresse of the trialtentativas, convictedcondenado of murderingassassinando them --
286
858000
2000
Sofrer a tensão do julgamento,
ser condenada por homicídio,
14:45
and to spendgastar time in a women'smulheres prisonprisão, where all the other prisonersprisioneiros
287
860000
3000
estar numa prisão,
onde as prisioneiras
14:48
think you killedmorto your childrencrianças -- is a really awfulhorrível thing to happenacontecer to someonealguém.
288
863000
5000
pensam que matara os filhos
— é terrível acontecer isso a alguém.
14:53
And it happenedaconteceu in largeampla partparte here because the expertespecialista got the statisticsEstatisticas
289
868000
5000
E aconteceu, em grande parte,
porque o especialista
14:58
horriblyhorrivelmente wrongerrado, in two differentdiferente waysmaneiras.
290
873000
3000
interpretou mal as estatísticas,
de duas formas diferentes.
15:01
So where did he get the one in 73 millionmilhão numbernúmero?
291
876000
4000
Onde é que ele foi buscar o número
de um em 73 milhões?
15:05
He lookedolhou at some researchpesquisa, whichqual said the chancechance of one cotberço deathmorte in a familyfamília
292
880000
3000
Leu alguma investigação que dizia
que a probabilidade de uma morte súbita
15:08
like SallySally Clark'sO Clark is about one in 8,500.
293
883000
5000
numa família como a de Sally Clark
era de uma em 8500.
15:13
So he said, "I'll assumeassumir that if you have one cotberço deathmorte in a familyfamília,
294
888000
4000
E disse: "Parto do princípio que,
se há uma morte súbita numa família,
15:17
the chancechance of a secondsegundo childcriança dyingmorrendo from cotberço deathmorte aren'tnão são changedmudou."
295
892000
4000
"a hipótese de uma segunda criança
morrer de morte súbita, não muda".
15:21
So that's what statisticiansestatísticos would call an assumptionsuposição of independenceindependência.
296
896000
3000
É o que os estatísticos chamam
de "presunção de independência".
15:24
It's like sayingdizendo, "If you tosssorteio a coinmoeda and get a headcabeça the first time,
297
899000
2000
É como dizer: "Se numa moeda
ao ar sair caras à primeira",
15:26
that won'tnão vai affectafetar the chancechance of gettingobtendo a headcabeça the secondsegundo time."
298
901000
3000
"isso não afeta a hipótese
de obter caras à segunda vez".
15:29
So if you tosssorteio a coinmoeda twiceduas vezes, the chancechance of gettingobtendo a headcabeça twiceduas vezes are a halfmetade --
299
904000
5000
Assim, se lançarmos uma moeda
duas vezes seguidas,
a hipótese de sair caras duas vezes
15:34
that's the chancechance the first time -- timesvezes a halfmetade -- the chancechance a secondsegundo time.
300
909000
3000
é 50% — da primeira vez —
vezes 50% — da segunda vez.
15:37
So he said, "Here,
301
912000
2000
Então, ele disse:
15:39
I'll assumeassumir that these eventseventos are independentindependente.
302
914000
4000
"Parto do princípio que são
dois acontecimentos independentes.
15:43
When you multiplymultiplicar 8,500 togetherjuntos twiceduas vezes,
303
918000
2000
"Quando multiplicamos 8500 por 8500,
15:45
you get about 73 millionmilhão."
304
920000
2000
"obtemos 73 milhões".
15:47
And noneNenhum of this was statedindicado to the courtquadra as an assumptionsuposição
305
922000
2000
Nada disto foi explicado
ao tribunal, como uma presunção
15:49
or presentedapresentado to the juryjúri that way.
306
924000
2000
nem apresentado ao júri dessa forma.
15:52
UnfortunatelyInfelizmente here -- and, really, regrettablylamentavelmente --
307
927000
3000
Infelizmente — e lamentavelmente —
15:55
first of all, in a situationsituação like this you'dvocê gostaria have to verifyverificar it empiricallyempiricamente.
308
930000
4000
primeiro que tudo, numa situação destas,
devia ter sido verificada empiricamente.
15:59
And secondlyem segundo lugar, it's palpablypalpável falsefalso.
309
934000
2000
E em segundo lugar, é obviamente falsa.
16:02
There are lots and lots of things that we don't know about suddende repente infantinfantil deathsmortes.
310
937000
5000
Há imensas coisas que não sabemos
sobre mortes súbitas de bebés.
16:07
It mightpoderia well be that there are environmentalde Meio Ambiente factorsfatores that we're not awareconsciente of,
311
942000
3000
Pode tratar-se de fatores ambientais
que desconhecemos,
16:10
and it's prettybonita likelyprovável to be the casecaso that there are
312
945000
2000
e é muito provável que haja
fatores genéticos que desconhecemos
16:12
geneticgenético factorsfatores we're not awareconsciente of.
313
947000
2000
16:14
So if a familyfamília sufferssofre from one cotberço deathmorte, you'dvocê gostaria put them in a high-riskalto risco groupgrupo.
314
949000
3000
Assim, se há uma morte súbita na família,
deve-se pô-la num grupo de risco.
16:17
They'veEles já probablyprovavelmente got these environmentalde Meio Ambiente riskrisco factorsfatores
315
952000
2000
Provavelmente, tem esses fatores
de risco ambientais
16:19
and/or geneticgenético riskrisco factorsfatores we don't know about.
316
954000
3000
e/ou fatores de risco genético
que desconhecemos.
16:22
And to argueargumentar, then, that the chancechance of a secondsegundo deathmorte is as if you didn't know
317
957000
3000
E argumentar que há probabilidade
de uma segunda morte
16:25
that informationem formação is really sillyboba.
318
960000
3000
sem conhecer essas informações, é idiota.
16:28
It's worsepior than sillyboba -- it's really badmau scienceCiência.
319
963000
4000
É pior que idiota,
é muito má ciência.
16:32
NonethelessApesar de tudo, that's how it was presentedapresentado, and at trialtentativas nobodyninguém even arguedargumentou it.
320
967000
5000
Apesar disso, foi como foi apresentado,
e no tribunal ninguém o contestou.
16:37
That's the first problemproblema.
321
972000
2000
Este é o primeiro problema.
16:39
The secondsegundo problemproblema is, what does the numbernúmero of one in 73 millionmilhão mean?
322
974000
4000
O segundo problema é: o que significa
o número de um em 73 milhões?
16:43
So after SallySally ClarkClark was convictedcondenado --
323
978000
2000
Depois de Sally Clark ser condenada
16:45
you can imagineImagine, it madefeito ratherem vez a splashsplash in the presspressione --
324
980000
4000
— podem imaginar,
deu grande estrilho na imprensa —
16:49
one of the journalistsjornalistas from one of Britain'sNa Grã-Bretanha more reputablerespeitável newspapersjornais wroteescrevi that
325
984000
7000
um dos jornalistas de um dos mais
respeitados jornais da Grã-Bretanha
escreveu que o especialista tinha dito:
16:56
what the expertespecialista had said was,
326
991000
2000
16:58
"The chancechance that she was innocentinocente was one in 73 millionmilhão."
327
993000
5000
"A hipótese de que ela estivesse
inocente era de uma em 73 milhões".
17:03
Now, that's a logicallógico errorerro.
328
998000
2000
Isto é um erro de lógica.
17:05
It's exactlyexatamente the samemesmo logicallógico errorerro as the logicallógico errorerro of thinkingpensando that
329
1000000
3000
É exatamente o mesmo erro de lógica
como o erro de pensar
17:08
after the diseasedoença testteste, whichqual is 99 percentpor cento accuratepreciso,
330
1003000
2000
que, segundo o teste de doenças,
que é 99% rigoroso,
17:10
the chancechance of havingtendo the diseasedoença is 99 percentpor cento.
331
1005000
4000
a hipótese de ter a doença é de 99%.
17:14
In the diseasedoença exampleexemplo, we had to bearUrso in mindmente two things,
332
1009000
4000
No exemplo da doença, tivemos
que ter em conta duas coisas,
17:18
one of whichqual was the possibilitypossibilidade that the testteste got it right or not.
333
1013000
4000
uma que era a possibilidade
de o teste ter acertado ou não.
17:22
And the other one was the chancechance, a prioripriori, that the personpessoa had the diseasedoença or not.
334
1017000
4000
E a outra era a possibilidade, a priori,
de a pessoa ter a doença ou não.
17:26
It's exactlyexatamente the samemesmo in this contextcontexto.
335
1021000
3000
É exatamente o mesmo neste contexto.
17:29
There are two things involvedenvolvido -- two partspartes to the explanationexplicação.
336
1024000
4000
Há duas explicações envolvidas.
Queremos saber quão prováveis,
ou relativamente prováveis,
17:33
We want to know how likelyprovável, or relativelyrelativamente how likelyprovável, two differentdiferente explanationsexplicações are.
337
1028000
4000
são essas duas explicações diferentes.
17:37
One of them is that SallySally ClarkClark was innocentinocente --
338
1032000
3000
Uma delas é que Sally Clark
estava inocente
17:40
whichqual is, a prioripriori, overwhelminglyesmagadoramente likelyprovável --
339
1035000
2000
— o que, a priori,
era esmagadoramente provável —
17:42
mosta maioria mothersmães don't killmatar theirdeles childrencrianças.
340
1037000
3000
a maior parte das mães não mata os filhos.
17:45
And the secondsegundo partparte of the explanationexplicação
341
1040000
2000
A segunda parte da explicação
17:47
is that she sufferedsofreu an incrediblyincrivelmente unlikelyimprovável eventevento.
342
1042000
3000
é que ela sofrera um acontecimento
extraordinariamente improvável.
17:50
Not as unlikelyimprovável as one in 73 millionmilhão, but nonethelessNão obstante ratherem vez unlikelyimprovável.
343
1045000
4000
Não tão improvável como um em 73 milhões,
mas muito improvável na mesma.
17:54
The other explanationexplicação is that she was guiltyculpado.
344
1049000
2000
A outra explicação é que ela era culpada.
17:56
Now, we probablyprovavelmente think a prioripriori that's unlikelyimprovável.
345
1051000
2000
Podemos pensar a priori
numa coisa improvável.
17:58
And we certainlyCertamente should think in the contextcontexto of a criminalCriminoso trialtentativas
346
1053000
3000
— mas, no contexto
de um julgamento criminal,
18:01
that that's unlikelyimprovável, because of the presumptionpresunção of innocenceinocência.
347
1056000
3000
temos que pensar que é improvável,
dada a presunção de inocência.
18:04
And then if she were tryingtentando to killmatar the childrencrianças, she succeededconseguiu.
348
1059000
4000
Mas, se ela tinha tentado matar
os bebés, tinha conseguido.
18:08
So the chancechance that she's innocentinocente isn't one in 73 millionmilhão.
349
1063000
4000
Portanto, a probabilidade de ela
estar inocente não é de uma em 73 milhões.
18:12
We don't know what it is.
350
1067000
2000
Não sabemos qual é.
18:14
It has to do with weighingpesagem up the strengthforça of the other evidenceevidência againstcontra her
351
1069000
4000
Tem a ver com a avaliação
do peso das outras provas contra ela
18:18
and the statisticalestatística evidenceevidência.
352
1073000
2000
e das provas estatísticas.
18:20
We know the childrencrianças diedmorreu.
353
1075000
2000
Sabemos que as crianças morreram.
18:22
What mattersimporta is how likelyprovável or unlikelyimprovável, relativerelativo to eachcada other,
354
1077000
4000
O que interessa é a probabilidade
ou improbabilidade
18:26
the two explanationsexplicações are.
355
1081000
2000
das duas explicações,
uma em relação à outra.
18:28
And they're bothambos implausibleimprovável.
356
1083000
2000
São ambas implausíveis.
18:31
There's a situationsituação where errorserros in statisticsEstatisticas had really profoundprofundo
357
1086000
4000
É uma situação em que os erros
na estatística
tiveram consequências profundas
e extremamente infelizes.
18:35
and really unfortunateinfeliz consequencesconsequências.
358
1090000
3000
18:38
In factfacto, there are two other womenmulheres who were convictedcondenado on the basisbase of the
359
1093000
2000
Há duas outras mulheres
que foram condenadas
18:40
evidenceevidência of this pediatricianpediatra, who have subsequentlysubseqüentemente been releasedliberado on appealrecurso.
360
1095000
4000
com base em provas deste pediatra,
que vieram a ser libertadas no apelo.
18:44
ManyMuitos casescasos were reviewedrevisado.
361
1099000
2000
Muitos casos foram revistos.
18:46
And it's particularlyparticularmente topicaltópico because he's currentlyatualmente facingvoltado para a disreputedescrédito chargecarregar
362
1101000
4000
E é especialmente atual, porque enfrenta
hoje uma carga de descrédito
18:50
at Britain'sNa Grã-Bretanha GeneralGeral MedicalMédica CouncilConselho.
363
1105000
3000
no Conselho Médico Geral da Grã-Bretanha
18:53
So just to concludeconcluir -- what are the take-homeleve pra casa messagesmensagens from this?
364
1108000
4000
Para concluir, que mensagens
levar para casa a partir disto?
18:57
Well, we know that randomnessaleatoriedade and uncertaintyincerteza and chancechance
365
1112000
4000
Sabemos que o aleatório
e a incerteza e o acaso
19:01
are very much a partparte of our everydaytodo dia life.
366
1116000
3000
fazem parte da nossa vida quotidiana.
19:04
It's alsoAlém disso trueverdade -- and, althoughApesar, you, as a collectivecoletivo, are very specialespecial in manymuitos waysmaneiras,
367
1119000
5000
Também é verdade — embora vocês,
enquanto coletivo, sejam muito especiais —
19:09
you're completelycompletamente typicaltípica in not gettingobtendo the examplesexemplos I gavedeu right.
368
1124000
4000
que vocês são típicos em não seguir
os exemplos que dei.
19:13
It's very well documenteddocumentado that people get things wrongerrado.
369
1128000
3000
Está bem documentado que as pessoas
interpretam mal as coisas.
19:16
They make errorserros of logiclógica in reasoningraciocínio with uncertaintyincerteza.
370
1131000
3000
Fazem erros de lógica
ao raciocinar com incerteza.
19:20
We can copelidar with the subtletiessutilezas of languagelíngua brilliantlybrilhantemente --
371
1135000
2000
Lidamos lindamente
com as subtilezas da linguagem
19:22
and there are interestinginteressante evolutionaryevolutivo questionsquestões about how we got here.
372
1137000
3000
e há questões evolucionárias
sobre como chegámos lá.
19:25
We are not good at reasoningraciocínio with uncertaintyincerteza.
373
1140000
3000
Mas não somos bons a raciocinar
com a incerteza.
19:28
That's an issuequestão in our everydaytodo dia livesvidas.
374
1143000
2000
É um problema da nossa vida quotidiana.
19:30
As you've heardouviu from manymuitos of the talksfala, statisticsEstatisticas underpinsapoios an enormousenorme amountmontante
375
1145000
3000
Como ouviram em muitas palestras,
a estatística sustenta
19:33
of researchpesquisa in scienceCiência -- in socialsocial scienceCiência, in medicineremédio
376
1148000
3000
muita investigação na ciência
— ciência social, medicina,
19:36
and indeedde fato, quitebastante a lot of industryindústria.
377
1151000
2000
e em muitas coisas da indústria.
19:38
All of qualityqualidade controlao controle, whichqual has had a majorprincipal impactimpacto on industrialindustrial processingem processamento,
378
1153000
4000
O controlo de qualidade,
que tem um importante impacto
no fabrico industrial
19:42
is underpinnedapoiado by statisticsEstatisticas.
379
1157000
2000
repousa na estatística.
19:44
It's something we're badmau at doing.
380
1159000
2000
É uma coisa que fazemos mal.
No mínimo, devíamos reconhecer isso,
mas temos tendência para não o fazer.
19:46
At the very leastpelo menos, we should recognizereconhecer that, and we tendtende not to.
381
1161000
3000
19:49
To go back to the legallegal contextcontexto, at the SallySally ClarkClark trialtentativas
382
1164000
4000
Para voltar ao contexto legal
e ao julgamento de Sally Clark,
19:53
all of the lawyersadvogados just acceptedaceitaram what the expertespecialista said.
383
1168000
4000
todos os advogados aceitavam
o que o especialista disse.
Se aparecesse um pediatra
que dissesse a um júri:
19:57
So if a pediatricianpediatra had come out and said to a juryjúri,
384
1172000
2000
19:59
"I know how to buildconstruir bridgespontes. I've builtconstruído one down the roadestrada.
385
1174000
3000
"Sei construir pontes.
Construí uma na estrada.
"Por favor, usem-na
para voltar para casa".
20:02
Please drivedirigir your carcarro home over it,"
386
1177000
2000
teriam dito: "Os pediatras
não sabem construir pontes.
20:04
they would have said, "Well, pediatricianspediatras don't know how to buildconstruir bridgespontes.
387
1179000
2000
20:06
That's what engineersengenheiros do."
388
1181000
2000
"Isso é trabalho de engenheiros".
20:08
On the other handmão, he cameveio out and effectivelyefetivamente said, or impliedimplícita,
389
1183000
3000
Por outro lado, ele apareceu
e disse, ou sugeriu:
20:11
"I know how to reasonrazão with uncertaintyincerteza. I know how to do statisticsEstatisticas."
390
1186000
3000
"Sei raciocinar com a incerteza.
Sei fazer estatísticas."
20:14
And everyonetodos said, "Well, that's fine. He's an expertespecialista."
391
1189000
3000
Todos disseram:
"Ótimo, Ele é especialista".
Precisamos de perceber
onde está ou não está a nossa competência.
20:17
So we need to understandCompreendo where our competencecompetência is and isn't.
392
1192000
3000
20:20
ExactlyExatamente the samemesmo kindstipos of issuesproblemas arosesurgiu in the earlycedo daysdias of DNADNA profilingperfil,
393
1195000
4000
São exatamente as mesmas coisas
que surgem hoje, no perfil do ADN,
20:24
when scientistscientistas, and lawyersadvogados and in some casescasos judgesjuízes,
394
1199000
4000
quando os cientistas e advogados
e, nalguns casos, os juízes,
20:28
routinelyrotineiramente misrepresentedmal representado evidenceevidência.
395
1203000
3000
interpretam mal as provas,
de forma rotineira.
20:32
UsuallyGeralmente -- one hopesesperanças -- innocentlyinocentemente, but misrepresentedmal representado evidenceevidência.
396
1207000
3000
Normalmente, é de forma inocente,
mas interpretam mal as provas.
20:35
ForensicForense scientistscientistas said, "The chancechance that this guy'srapazes innocentinocente is one in threetrês millionmilhão."
397
1210000
5000
Os cientistas forenses disseram:
"A hipótese de este tipo estar inocente
é de uma em três milhões".
20:40
Even if you believe the numbernúmero, just like the 73 millionmilhão to one,
398
1215000
2000
Mesmo a acreditar neste número
— tal como os 73 milhões para um —
20:42
that's not what it meantsignificava.
399
1217000
2000
não é isso o que eu quero dizer.
20:44
And there have been celebratedcélebre appealrecurso casescasos
400
1219000
2000
Já houve recursos de apelos com êxito
20:46
in BritainGrã-Bretanha and elsewhereem outro lugar because of that.
401
1221000
2000
na Grã-Bretanha e não só
por causa disso.
20:48
And just to finishterminar in the contextcontexto of the legallegal systemsistema.
402
1223000
3000
Para acabar, no contexto
do sistema legal,
20:51
It's all very well to say, "Let's do our bestmelhor to presentpresente the evidenceevidência."
403
1226000
4000
é muito bonito dizer: Vamos fazer
o nosso melhor para apresentar provas",
20:55
But more and more, in casescasos of DNADNA profilingperfil -- this is anotheroutro one --
404
1230000
3000
Mas, cada vez mais, no caso do perfil
de ADN — este é outro —
20:58
we expectEspero juriesjúris, who are ordinarycomum people --
405
1233000
3000
esperamos que os júris,
que são pessoas vulgares
21:01
and it's documenteddocumentado they're very badmau at this --
406
1236000
2000
— e está documentado que são
muito maus nisto —
21:03
we expectEspero juriesjúris to be ablecapaz to copelidar with the sortstipos of reasoningraciocínio that goesvai on.
407
1238000
4000
esperamos que os júris consigam lidar
com o tipo de raciocínio que se mantém.
21:07
In other spheresesferas of life, if people arguedargumentou -- well, exceptexceto possiblypossivelmente for politicspolítica --
408
1242000
5000
Noutras esferas da vida, as pessoas
discutem — exceto talvez na política —
21:12
but in other spheresesferas of life, if people arguedargumentou illogicallyilógico,
409
1247000
2000
noutras esferas da vida,
se as pessoas discutem sem lógica
21:14
we'dqua say that's not a good thing.
410
1249000
2000
diríamos que isso não é bom.
21:16
We sortordenar of expectEspero it of politicianspolíticos and don't hopeesperança for much more.
411
1251000
4000
Esperamos isso dos políticos
e não esperamos muito mais.
21:20
In the casecaso of uncertaintyincerteza, we get it wrongerrado all the time --
412
1255000
3000
No caso da incerteza,
estamos sempre a enganar-nos
21:23
and at the very leastpelo menos, we should be awareconsciente of that,
413
1258000
2000
e, no mínimo,
devíamos ter consciência disso.
21:25
and ideallyidealmente, we mightpoderia try and do something about it.
414
1260000
2000
Devíamos fazer qualquer coisa
quanto a isso.
21:27
ThanksObrigado very much.
415
1262000
1000
Obrigado.
Translated by Margarida Ferreira
Reviewed by Mafalda Ferreira

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ABOUT THE SPEAKER
Peter Donnelly - Mathematician; statistician
Peter Donnelly is an expert in probability theory who applies statistical methods to genetic data -- spurring advances in disease treatment and insight on our evolution. He's also an expert on DNA analysis, and an advocate for sensible statistical analysis in the courtroom.

Why you should listen

Peter Donnelly applies statistical methods to real-world problems, ranging from DNA analysis (for criminal trials), to the treatment of genetic disorders. A mathematician who collaborates with biologists, he specializes in applying probability and statistics to the field of genetics, in hopes of shedding light on evolutionary history and the structure of the human genome.

The Australian-born, Oxford-based mathematician is best known for his work in molecular evolution (tracing the roots of human existence to their earliest origins using the mutation rates of mitochondrial DNA). He studies genetic distributions in living populations to trace human evolutionary history -- an approach that informs research in evolutionary biology, as well as medical treatment for genetic disorders. Donnelly is a key player in the International HapMap Project, an ongoing international effort to model human genetic variation and pinpoint the genes responsible for specific aspects of health and disease; its implications for disease prevention and treatment are vast.

He's also a leading expert on DNA analysis and the use of forensic science in criminal trials; he's an outspoken advocate for bringing sensible statistical analysis into the courtroom. Donnelly leads Oxford University's Mathematical Genetics Group, which conducts research in genetic modeling, human evolutionary history, and forensic DNA profiling. He is also serves as Director of the Wellcome Trust Centre for Human Genetics at Oxford University, which explores the genetic relationships to disease and illness. 

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