TED2010
Sebastian Wernicke: Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks)
Mentiras, malditas mentiras e estatísticas (acerca das TEDTalks)
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Numa brilhante e irónica análise, Sebastian Wernicke usa ferramentas de análise estatística nas TEDTalks, para produzir a "TEDTalk perfeita" baseada nas classificações dadas pelos utilizadores. Como você classifica esta TEDTalk? "De deixar cair o queixo"? "Pouco convincente"? Ou apenas "muito divertida"?
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
Se vocês forem ao website do TED,
00:19
you can currently find there
1
4000
2000
podem encontrar lá
00:21
over a full week of TEDTalk videos,
2
6000
3000
mais de uma semana inteira de vídeos TED Talks,
00:24
over 1.3 million
3
9000
2000
mais de 1.3 milhões
00:26
words of transcripts
4
11000
2000
de palavras
00:28
and millions of user ratings.
5
13000
2000
e milhões de votações dos utilizadores.
00:30
And that's a huge amount of data.
6
15000
3000
E isso é uma quantidade de dados enorme.
00:33
And it got me wondering:
7
18000
2000
E isso deixou-me a pensar:
00:35
If you took all this data
8
20000
2000
Se eu pegar em todos estes dados
00:37
and put it through statistical analysis,
9
22000
2000
e os analisar estatisticamente,
00:39
could you reverse engineer a TEDTalk?
10
24000
2000
poderia eu aplicar uma "engenharia inversa" a uma TED Talk?
00:41
Could you create
11
26000
2000
Poderia eu criar
00:43
the ultimate TEDTalk?
12
28000
2000
a TED Talk perfeita?
00:45
(Laughter) (Applause)
13
30000
2000
(Aplausos)
00:47
And also, could you create
14
32000
2000
E também, poderíamos criar
00:49
the worst possible TEDTalk
15
34000
2000
a pior TED Talk possível
00:51
that they would still let you get away with?
16
36000
2000
de maneira a que eles nos deixassem avançar com ela?
00:53
To find this out, I looked at three things:
17
38000
2000
Para descobrir isso, eu analisei três coisas.
00:55
I looked at the topic that you should choose,
18
40000
2000
Eu tomei em atenção o tópico que você deveria escolher.
00:57
I looked at how you should deliver it
19
42000
3000
Tomei em atenção como o deveria apresentar
01:00
and the visuals onstage.
20
45000
2000
e o aspecto visual.
01:02
Now, with the topic: There's a whole range of topics you can choose,
21
47000
3000
Agora, acerca do tópico, existe uma grande gama de tópicos que podem escolher,
01:05
but you should choose wisely,
22
50000
2000
mas devem escolher sabiamente,
01:07
because your topic strongly correlates
23
52000
2000
porque o tópico está fortemente relacionado
01:09
with how users will react to your talk.
24
54000
3000
com a reacção que os utilizadores vão ter.
01:12
Now, to make this more concrete,
25
57000
2000
Agora, para clarificar o assunto,
01:14
let's look at the list of top 10 words
26
59000
3000
vamos ver a lista das dez melhores palavras
01:17
that statistically stick out
27
62000
2000
que estatisticamente sobressaem
01:19
in the most favorite TEDTalks
28
64000
2000
nas TED Talks favoritas
01:21
and in the least favorite TEDTalks.
29
66000
3000
e nas menos favoritas.
01:24
So if you came here
30
69000
2000
Portanto, se vocês vierem aqui
01:26
to talk about how French coffee
31
71000
2000
falar sobre como o café Francês
01:28
will spread happiness in our brains,
32
73000
3000
irá espalhar felicidade pelos nossos cérebros,
01:31
that's a go.
33
76000
2000
é uma vantagem.
01:33
(Laughter) (Applause)
34
78000
2000
(Aplausos)
01:35
Whereas, if you wanted to talk about
35
80000
2000
No entanto, se vocês quiserem falar sobre
01:37
your project involving
36
82000
2000
o vosso projecto envolvendo
01:39
oxygen, girls, aircraft --
37
84000
2000
oxigénio, raparigas, aeronaves
01:41
actually, I would like to hear that talk, (Laughter)
38
86000
2000
- na verdade, eu adoraria ouvir essa palestra,
01:43
but statistics say it's not so good.
39
88000
2000
mas as estatísticas indicam que ela não seria boa.
01:45
Oh, well.
40
90000
2000
Ok.
01:47
If you generalize this,
41
92000
2000
Se vocês generalizarem isto,
01:49
the most favorite TEDTalks are those
42
94000
2000
as TED Talks favoritas são aquelas
01:51
that feature topics we can connect with,
43
96000
3000
que apresentam tópicos com que nos podemos relacionar,
01:54
both easily and deeply,
44
99000
2000
quer facil quer profundamente,
01:56
such as happiness, our own body,
45
101000
2000
como a felicidade, o nosso corpo,
01:58
food, emotions.
46
103000
2000
comida, emoções.
02:00
And the more technical topics,
47
105000
2000
E os tópicos mais técnicos,
02:02
such as architecture, materials and, strangely enough, men,
48
107000
3000
tal como a arquitectura, materiais e, muito estranhamente, homens,
02:05
those are not good topics to talk about.
49
110000
3000
esses são maus tópicos para escolher.
02:08
How should you deliver your talk?
50
113000
2000
Como deveriam apresentar a vossa palestra?
02:10
TED is famous for keeping
51
115000
2000
TED é famoso por manter
02:12
a very sharp eye on the clock,
52
117000
2000
o olho atento no relógio,
02:14
so they're going to hate me
53
119000
2000
por isso eles vão me odiar
02:16
for revealing this, because, actually,
54
121000
2000
por revelar isto, porque, na verdade,
02:18
you should talk as long as they will let you. (Laughter)
55
123000
2000
vocês devem falar o máximo que eles vos deixarem,
02:20
Because the most favorite TEDTalks
56
125000
3000
porque as TED Talks favoritas
02:23
are, on average, over 50 percent longer
57
128000
2000
são, em média, 50 por cento mais longas
02:25
than the least favorite ones.
58
130000
2000
que as menos favoritas.
02:28
And this holds true for all ranking lists on TED.com
59
133000
2000
E isto é verdade para toda a lista de votações de TED.com
02:30
except if you want to have a talk
60
135000
2000
excepto se vocês quiserem dar uma palestra
02:32
that's beautiful, inspiring or funny.
61
137000
2000
que é bela, inspiradora e divertida.
02:34
Then, you should be brief. (Laughter) But other than that,
62
139000
2000
Nesse caso, vocês devem ser curtos. Mas noutros casos,
02:36
talk until they drag you off the stage.
63
141000
3000
falem até que os arrastem para fora do palco.
02:39
(Laughter)
64
144000
2000
(Risos)
02:41
Now, while ...
65
146000
2000
Agora, enquanto...
02:43
(Applause)
66
148000
6000
(Aplausos)
02:49
While you're pushing the clock, there's a few rules to obey.
67
154000
3000
Enquanto vocês estão a arrastar o relógio, existem algumas regras a obedecer.
02:52
I found these rules out by comparing the statistics
68
157000
2000
Eu descobri essas regras ao comparar as estatísticas
02:54
of four-word phrases
69
159000
2000
de frases com quatro palavras
02:56
that appear more often in the most favorite TEDTalks
70
161000
3000
que aparecem mais frequentemente nas TED Talks favoritas,
02:59
as opposed to the least favorite TEDTalks.
71
164000
2000
em oposição com as TED Talks menos favoritas.
03:01
I'll give you three examples.
72
166000
2000
Eu dou-vos três exemplos.
03:03
First of all, I must, as a speaker,
73
168000
2000
Primeiro de todos, eu tenho que, enquanto orador,
03:05
provide a service to the audience and talk about what I will give you,
74
170000
3000
fornecer um serviço à audiência e falar sobre o que vos vou dar,
03:08
instead of saying what I can't have.
75
173000
2000
em vez de dizer o que eu não posso ter.
03:10
Secondly, it's imperative
76
175000
2000
Em segundo, é imperativo
03:12
that you do not cite The New York Times.
77
177000
2000
que vocês não citem o New York Times.
03:14
(Laughter)
78
179000
2000
(Risos)
03:16
And finally, it's okay for the speaker -- that's the good news --
79
181000
3000
E, finalmente, é aceitável que o orador -- esta é a boa noticia --
03:19
to fake intellectual capacity.
80
184000
2000
finja capacidade intelectual.
03:21
If I don't understand something, I can just say, "etc., etc."
81
186000
3000
Se eu não entender alguma coisa, eu posso simplesmente dizer: "etc, etc, etc".
03:24
You'll all stay with me.
82
189000
2000
E todos vão me compreender.
03:26
It's perfectly fine.
83
191000
2000
É perfeitamente aceitável.
03:28
(Applause)
84
193000
4000
(Aplausos)
03:32
Now, let's go to the visuals.
85
197000
2000
Agora, vamos analisar o aspecto visual.
03:34
The most obvious visual thing on stage is the speaker.
86
199000
3000
O aspecto visual mais óbvio no palco é o orador.
03:37
And analysis shows if you want to be
87
202000
2000
E a análise mostra que se você quiser ser
03:39
among the most favorite TED speakers,
88
204000
2000
um dos oradores favoritos da TED,
03:41
you should let your hair grow a little bit longer than average,
89
206000
3000
deve deixar crescer o cabelo um pouco mais do que a média,
03:44
make sure you wear your glasses and be slightly more dressed-up
90
209000
3000
ter a certeza que usam os vossos óculos e estar ligeiramente melhor vestido
03:47
than the average TED speaker.
91
212000
2000
que o orador médio da TED.
03:49
Slides are okay, though you might consider going for props.
92
214000
3000
Slides são bons, mas vocês devem considerar o uso de adereços.
03:52
And now the most important thing,
93
217000
2000
E agora, o aspecto mais importante,
03:54
that is the mood onstage.
94
219000
2000
é o ambiente no palco.
03:56
Color plays a very important role.
95
221000
2000
A cor tem um papel muito importante.
03:58
Color closely correlates
96
223000
2000
A cor tem um relacionamento directo
04:00
with the ratings that talks get on the website.
97
225000
3000
com as classificações que a palestra obtém no website.
04:03
(Applause)
98
228000
2000
(Aplausos)
04:05
For example, fascinating talks
99
230000
2000
Por exemplo, palestras fascinantes
04:07
contain a statistically high amount
100
232000
2000
contêm estatisticamente grandes quantidades
04:09
of exactly this blue color, (Laughter)
101
234000
2000
de exactamente este tom de azul,
04:11
much more than the average TEDTalk.
102
236000
2000
muito mais que a TED Talk média.
04:13
Ingenious TEDTalks, much more this green color,
103
238000
2000
TEd Talks habilidosas, têm muito este tom de verde,
04:15
etc., et.
104
240000
2000
etc, etc.
04:17
(Laughter) (Applause)
105
242000
7000
(Aplausos)
04:24
Now, personally, I think
106
249000
2000
Agora, pessoalmente, eu acho
04:26
I'm not the first one who has done this analysis,
107
251000
2000
que não fui o primeiro a fazer esta análise,
04:28
but I'll leave this
108
253000
2000
mas deixarei isto
04:30
to your good judgment.
109
255000
3000
para vocês julgarem.
04:33
So, now it's time to put it all together
110
258000
2000
Então, é altura de juntar tudo
04:35
and design the ultimate TEDTalk.
111
260000
2000
e construir a "TED Talk perfeita".
04:37
Now, since this is TEDActive,
112
262000
2000
Agora, já que isto é TED Active,
04:39
and I learned from my analysis
113
264000
2000
e eu aprendi a partir da minha análise
04:41
that I should actually give you something,
114
266000
2000
que vos devo dar algo.
04:43
I will not impose the ultimate
115
268000
2000
Eu não vos vou impor
04:45
or worst TEDTalk on you,
116
270000
2000
a melhor ou pior TED Talk,
04:47
but rather give you a tool to create your own.
117
272000
2000
mas sim dar-vos uma ferramenta para criarem a vossa.
04:49
And I call this tool the TEDPad.
118
274000
3000
Eu chamei a esta ferramenta de "TED Pad".
04:52
(Laughter)
119
277000
3000
(Risos)
04:55
And the TEDPad is a matrix
120
280000
2000
A "TED Pad" é uma matriz
04:57
of 100 specifically selected,
121
282000
2000
de 100 frases,
04:59
highly curated sentences
122
284000
3000
especialmente seleccionadas
05:02
that you can easily piece together to get your own TEDTalk.
123
287000
3000
que vocês podem facilmente juntar para conseguir a vossa TED Talk.
05:07
You only have to make one decision,
124
292000
2000
Vocês apenas tem que tomar uma decisão
05:09
and that is: Are you going to use the white version
125
294000
2000
que é: vão usar a versão branca
05:11
for very good TEDTalks,
126
296000
2000
para conseguir uma palestra muito boa,
05:13
about creativity, human genius?
127
298000
2000
acerca da criatividade, ou do génio humano?
05:15
Or are you going to go with a black version,
128
300000
2000
Ou vão usar a versão negra,
05:17
which will allow you to create really bad TEDTalks,
129
302000
2000
que vos vai permitir criar uma TED Talk realmente má,
05:19
mostly about blogs,
130
304000
2000
normalmente acerca de blogs,
05:21
politics and stuff?
131
306000
2000
politica e outras coisas?
05:23
So, download it and have fun with it.
132
308000
2000
Então, façam download, e divirtam-se.
05:25
Now I hope you enjoy the session.
133
310000
3000
Espero que tenham gostado da palestra.
05:28
I hope you enjoy designing your own
134
313000
2000
Espero que gostem de produzir a vossa própria
05:30
ultimate and worst possible TEDTalks.
135
315000
2000
palestra TED perfeita ou muito má.
05:32
And I hope some of you will be inspired for next year
136
317000
3000
E espero que alguns de vocês fiquem inspirados para o próximo ano
05:35
to create this, which I really want to see.
137
320000
3000
criarem isto, que eu gostaria muito de ver.
05:38
Thank you very much.
138
323000
2000
Muito obrigado.
05:40
(Applause) Thanks.
139
325000
10000
(Aplausos)
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