ABOUT THE SPEAKER
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.

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."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TEDxCambridge

Sebastian Wernicke: How to use data to make a hit TV show

Sebastian Wernicke: Cum să foloseşti informatica pentru a crea o emisiune TV de succes

Filmed:
1,628,704 views

Duce colectarea unei cantităţi mai mari de date la îmbunătăţirea deciziilor luate? Companii competitive în procesarea datelor, ca Amazon, Google şi Netflix, au constatat că analiza computerizată a datelor nu conduce de una singură la obţinerea rezultatelor optime. În acest discurs, informaticianul Sebastian Wernicke dezvăluie ce nu este în regulă când luăm decizii bazate exclusiv pe informatică şi propune o metodă mai inteligentă de folosire a acesteia.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
RoyRoy PricePret is a man that mostcel mai of you
have probablyprobabil never heardauzit about,
0
820
4276
Probabil că majoritatea
n-ați auzit de Roy Price,
00:17
even thoughdeşi he mayMai have been responsibleresponsabil
1
5120
2496
deși el se poate să fie răspunzător
00:19
for 22 somewhatoarecum mediocremediocru
minutesminute of your life on AprilAprilie 19, 2013.
2
7640
6896
pentru 22 de minute mediocre
din viaţa voastră, pe 19 aprilie 2013.
00:26
He mayMai have alsode asemenea been responsibleresponsabil
for 22 very entertainingdistractiv minutesminute,
3
14560
3176
S-ar putea să fie răspunzător
pentru 22 minute foarte amuzante,
00:29
but not very manymulți of you.
4
17760
2256
dar nu pentru foarte mulţi dintre voi.
00:32
And all of that goesmerge back to a decisiondecizie
5
20040
1896
Totul a început cu decizia pe care Roy
a trebuit să o ia acum trei ani.
00:33
that RoyRoy had to make
about threeTrei yearsani agoîn urmă.
6
21960
2000
00:35
So you see, RoyRoy PricePret
is a seniorsenior executiveexecutiv with AmazonAmazon StudiosStudios.
7
23984
4832
Roy Price e director executiv
la Studiourile Amazon,
00:40
That's the TVTV productionproducere
companycompanie of AmazonAmazon.
8
28840
3016
compania de producţii TV a Amazon.
00:43
He's 47 yearsani oldvechi, slimsubţire, spikyţepos hairpăr,
9
31880
3256
E un tip de 47 de ani, zvelt, păr ţepos,
00:47
describesdescrie himselfse on TwitterStare de nervozitate
as "moviesfilme, TVTV, technologytehnologie, tacostacos."
10
35160
4816
se descrie pe contul Twitter
ca „filme, TV, tehnologie, tacos.”
00:52
And RoyRoy PricePret has a very responsibleresponsabil jobloc de munca,
because it's his responsibilityresponsabilitate
11
40000
5176
Roy Price are o mare răspundere.
El răspunde de alegerea programelor,
00:57
to pickalege the showsspectacole, the originaloriginal contentconţinut
that AmazonAmazon is going to make.
12
45200
4056
de conţinutul original pe care Amazon
urmează să îl producă.
01:01
And of coursecurs that's
a highlyextrem de competitivecompetitiv spacespaţiu.
13
49280
2336
Concurenţa este foarte mare.
01:03
I mean, there are so manymulți
TVTV showsspectacole alreadydeja out there,
14
51640
2736
Sunt deja atât de multe
producţii TV pe piaţă,
01:06
that RoyRoy can't just choosealege any showspectacol.
15
54400
2176
încât Roy nu poate alege orice program.
01:08
He has to find showsspectacole
that are really, really great.
16
56600
4096
El trebuie să găsească programe
care sunt foarte, foarte bune.
01:12
So in other wordscuvinte, he has to find showsspectacole
17
60720
2816
Adică trebuie să găsească spectacole
din dreapta acestei curbe.
01:15
that are on the very right endSfârşit
of this curvecurba here.
18
63560
2376
01:17
So this curvecurba here
is the ratingrating distributiondistribuire
19
65960
2656
Curba reprezintă distribuția ratingului
01:20
of about 2,500 TVTV showsspectacole
on the websitewebsite IMDBIMDB,
20
68640
4376
pentru cam 2.500 producţii TV
pe site-ul IMDB.
01:25
and the ratingrating goesmerge from one to 10,
21
73040
2896
Ratingul merge de la 1 la 10,
01:27
and the heightînălţime here showsspectacole you
how manymulți showsspectacole get that ratingrating.
22
75960
2976
iar pe verticală e numărul producţiilor
care obţin acel rating.
01:30
So if your showspectacol getsdevine a ratingrating
of ninenouă pointspuncte or highersuperior, that's a winnercâştigător.
23
78960
4696
Dacă producţia ta obţine un rating
de 9 puncte sau mai mare, e un succes.
01:35
Then you have a toptop two percentla sută showspectacol.
24
83680
1816
Apoi sunt cele mai bune 2% producţii.
01:37
That's showsspectacole like "BreakingDe rupere Badrău,"
"GameJoc of ThronesTronuri," "The WireSârmă,"
25
85520
3896
Sunt producţii ca „Breaking Bad",
„Game of Thrones", „The Wire".
01:41
so all of these showsspectacole that are addictivedependență,
26
89440
2296
Aceste seriale dau dependenţă,
01:43
whereafterwhereafter you've watchedvizionat a seasonsezon,
your braincreier is basicallype scurt like,
27
91760
3056
dupa ce urmăreşti un sezon,
creierul tău se întreabă:
01:46
"Where can I get more of these episodesepisoade?"
28
94840
2176
„De unde iau mai multe episoade?"
01:49
That kinddrăguț of showspectacol.
29
97040
1200
Genul ăsta de producţii.
01:50
On the left sidelatură, just for clarityclaritate,
here on that endSfârşit,
30
98920
2496
În partea stângă, ca să fie clar,
aici în margine,
01:53
you have a showspectacol calleddenumit
"ToddlersCopii mici and TiarasCoronite" --
31
101440
3176
aveţi un serial numit
„Toddlers and Tiaras"...
01:56
(LaughterRâs)
32
104640
2656
(Râsete)
01:59
-- whichcare should tell you enoughdestul
33
107320
1536
... care sugerează clar despre ce-i vorba
la acel capăt al curbei.
02:00
about what's going on
on that endSfârşit of the curvecurba.
34
108880
2191
02:03
Now, RoyRoy PricePret is not worriedîngrijorat about
gettingobtinerea on the left endSfârşit of the curvecurba,
35
111095
4161
Roy Price nu este îngrijorat
că ajunge la capătul din stânga al curbei,
02:07
because I think you would have to have
some seriousserios brainpowercapitalului intelectual
36
115280
2936
pentru că îţi trebuie multă inteligenţă
să te plasezi sub „Toddlers and Tiaras”.
02:10
to undercutmai mici decât "ToddlersCopii mici and TiarasCoronite."
37
118240
1696
02:11
So what he's worriedîngrijorat about
is this middlemijloc bulgeumflatura here,
38
119960
3936
El e îngrijorat de
umflătura asta din mijloc,
02:15
the bulgeumflatura of averagein medie TVTV,
39
123920
1816
cea a producţiilor TV medii,
02:17
you know, those showsspectacole
that aren'tnu sunt really good or really badrău,
40
125760
2856
acele producţii care nu sunt
nici prea bune nici prea rele,
02:20
they don't really get you excitedexcitat.
41
128639
1656
care nu ajung să te impresioneze.
02:22
So he needsare nevoie to make sure
that he's really on the right endSfârşit of this.
42
130320
4856
El trebuie să se asigure
că se află în marginea din dreapta.
02:27
So the pressurepresiune is on,
43
135200
1576
Presiunea este mare.
02:28
and of coursecurs it's alsode asemenea the first time
44
136800
2176
De-asemenea e prima dată
când Amazon face așa ceva,
02:31
that AmazonAmazon is even
doing something like this,
45
139000
2176
02:33
so RoyRoy PricePret does not want
to take any chancesșansele.
46
141200
3336
deci Roy Price nu vrea să rişte.
02:36
He wants to engineeringiner successsucces.
47
144560
2456
Vrea să proiecteze succesul.
02:39
He needsare nevoie a guaranteedgarantat successsucces,
48
147040
1776
Are nevoie de succes garantat,
aşa că organizează un concurs:
02:40
and so what he does is,
he holdsdeține a competitioncompetiție.
49
148840
2576
02:43
So he takes a bunchbuchet of ideasidei for TVTV showsspectacole,
50
151440
3136
ia un număr de idei de producţii TV
02:46
and from those ideasidei,
throughprin an evaluationevaluare,
51
154600
2296
şi, evaluând aceste idei,
02:48
they selectSelectați eightopt candidatescandidaţi for TVTV showsspectacole,
52
156920
4096
selectează opt candidaţi
pentru producţii TV,
02:53
and then he just makesmărci the first episodeepisod
of eachfiecare one of these showsspectacole
53
161040
3216
apoi face doar primul episod
pentru fiecare din aceste producţii
02:56
and putsputs them onlinepe net for freegratuit
for everyonetoata lumea to watch.
54
164280
3136
şi le difuzează gratis online.
02:59
And so when AmazonAmazon
is givingoferindu- out freegratuit stuffchestie,
55
167440
2256
Când Amazon oferă lucruri gratuite,
le vei lua, nu-i aşa?
03:01
you're going to take it, right?
56
169720
1536
03:03
So millionsmilioane of viewerstelespectatorii
are watchingvizionarea those episodesepisoade.
57
171280
5136
Astfel, milioane de persoane
urmăresc aceste episoade.
03:08
What they don't realizerealiza is that,
while they're watchingvizionarea theiral lor showsspectacole,
58
176440
3216
Ei nu realizează că, în timp ce
urmăresc spectacolele,
03:11
actuallyde fapt, they are beingfiind watchedvizionat.
59
179680
2296
sunt la rândul lor urmăriţi.
03:14
They are beingfiind watchedvizionat
by RoyRoy PricePret and his teamechipă,
60
182000
2336
Sunt urmăriţi de Roy Price şi echipa lui,
care înregistrează tot.
03:16
who recordrecord everything.
61
184360
1376
03:17
They recordrecord when somebodycineva pressesPrese playa juca,
when somebodycineva pressesPrese pausepauză,
62
185760
3376
Înregistrează când cineva apasă play,
când apasă pauză,
03:21
what partspărți they skipocolire,
what partspărți they watch again.
63
189160
2536
ce părţi sar, ce părţi urmăresc din nou.
03:23
So they collectcolectarea millionsmilioane of datadate pointspuncte,
64
191720
2256
Se colectează milioane
de astfel de parametri,
03:26
because they want
to have those datadate pointspuncte
65
194000
2096
pentru că vor să aibă aceşti parametri
03:28
to then decidea decide
whichcare showspectacol they should make.
66
196120
2696
ca să decidă apoi
ce producţie să continue.
03:30
And sure enoughdestul,
so they collectcolectarea all the datadate,
67
198840
2176
Aşa că ei colectează aceste informaţii,
03:33
they do all the datadate crunchingronţăit,
and an answerRăspuns emergesapare,
68
201040
2576
le procesează şi primesc un răspuns,
03:35
and the answerRăspuns is,
69
203640
1216
iar răspunsul este:
03:36
"AmazonAmazon should do a sitcomsitcom
about fourpatru RepublicanRepublican US SenatorsSenatori."
70
204880
5536
„Amazon ar trebui să facă un serial
de comedie despre 4 senatori republicani".
03:42
They did that showspectacol.
71
210440
1216
Au făcut acest serial.
03:43
So does anyoneoricine know the nameNume of the showspectacol?
72
211680
2160
Ştie cineva numele serialului?
03:46
(AudiencePublicul: "AlphaAlfa HouseCasa.")
73
214720
1296
(Audienţa: „Alpha House”)
Da, „Alpha House”,
03:48
Yes, "AlphaAlfa HouseCasa,"
74
216040
1456
03:49
but it seemspare like not too manymulți of you here
remembertine minte that showspectacol, actuallyde fapt,
75
217520
4096
dar se pare că puţini dintre voi
îşi amintesc acel serial,
03:53
because it didn't turnviraj out that great.
76
221640
1856
pentru că nu a fost chiar aşa de bun.
03:55
It's actuallyde fapt just an averagein medie showspectacol,
77
223520
1856
E doar un serial de nivel mediu,
03:57
actuallyde fapt -- literallyliteralmente, in factfapt, because
the averagein medie of this curvecurba here is at 7.4,
78
225400
4576
Literalmente mediu, pentru că media
acestui grafic este la 7,4,
04:02
and "AlphaAlfa HouseCasa" landsterenuri at 7.5,
79
230000
2416
şi „Alpha House" aterizează la 7,5,
04:04
so a slightlypuțin abovede mai sus averagein medie showspectacol,
80
232440
2016
deci puţin deasupra mediei,
04:06
but certainlycu siguranță not what RoyRoy PricePret
and his teamechipă were aimingcu scopul de for.
81
234480
2920
dar sigur nu e ce şi-au dorit
Roy Price şi echipa lui.
04:10
MeanwhileÎntre timp, howeverin orice caz,
at about the samela fel time,
82
238320
2856
Între timp, cam în aceeaşi perioadă,
04:13
at anothero alta companycompanie,
83
241200
1576
la o altă companie,
04:14
anothero alta executiveexecutiv did manageadministra
to landteren a toptop showspectacol usingutilizând datadate analysisanaliză,
84
242800
4216
un alt director a făcut o producţie de top
folosind analiza datelor,
04:19
and his nameNume is TedTed,
85
247040
1576
iar numele lui este Ted,
04:20
TedTed SarandosSarandos, who is
the ChiefŞef ContentConţinut OfficerOfiţer of NetflixNetflix,
86
248640
3416
Ted Sarandos –
directorul de programe de la Netflix.
04:24
and just like RoyRoy,
he's on a constantconstant missionmisiune
87
252080
2136
Ca și Roy, e într-o continuă căutare
a acelei mari producţii TV.
04:26
to find that great TVTV showspectacol,
88
254240
1496
04:27
and he usesutilizări datadate as well to do that,
89
255760
2016
Şi el foloseşte informatica în acest scop,
numai că o face puţin diferit.
04:29
exceptcu exceptia he does it
a little bitpic differentlydiferit.
90
257800
2015
04:31
So insteadin schimb of holdingdeținere a competitioncompetiție,
what he did -- and his teamechipă of coursecurs --
91
259839
3737
În loc să organizeze o competiţie,
el şi echipa lui
04:35
was they lookedprivit at all the datadate
they alreadydeja had about NetflixNetflix viewerstelespectatorii,
92
263600
3536
au analizat informaţiile pe care
le aveau deja despre utilizatorii Netflix,
04:39
you know, the ratingsevaluări
they give theiral lor showsspectacole,
93
267160
2096
notele pe care le dădeau producţiilor,
04:41
the viewingvizualizare historiesistorii,
what showsspectacole people like, and so on.
94
269280
2696
istoricul vizionărilor,
programele care le plac etc.
04:44
And then they use that datadate to discoverdescoperi
95
272000
1896
Folosesc apoi informaţiile să afle
toate amănuntele despre public:
04:45
all of these little bitsbiți and piecesbucăți
about the audiencepublic:
96
273920
2616
04:48
what kindstipuri of showsspectacole they like,
97
276560
1456
ce tip de producţii agrează,
04:50
what kinddrăguț of producersproducători,
what kinddrăguț of actorsactori.
98
278040
2096
ce tip de producători,
ce tip de actori.
04:52
And onceo singura data they had
all of these piecesbucăți togetherîmpreună,
99
280160
2576
După ce-au analizat aceste informaţii,
04:54
they tooka luat a leapsalt of faithcredinţă,
100
282760
1656
s-au hotărât și au decis să producă
nu o comedie despre patru senatori,
04:56
and they decideda decis to licenselicență
101
284440
2096
04:58
not a sitcomsitcom about fourpatru SenatorsSenatori
102
286560
2456
05:01
but a dramadramă seriesserie about a singlesingur SenatorSenator.
103
289040
2880
ci un serial dramatic
despre un singur senator.
05:04
You guys know the showspectacol?
104
292760
1656
Știţi serialul?
05:06
(LaughterRâs)
105
294440
1296
(Râsete)
05:07
Yes, "HouseCasa of CardsCarduri," and NetflixNetflix
of coursecurs, nailedbătute în cuie it with that showspectacol,
106
295760
3736
Da, „House of Cards” şi Netflix
a dat lovitura cu acel serial,
05:11
at leastcel mai puţin for the first two seasonssezoane.
107
299520
2136
cel puţin pentru primele două sezoane.
05:13
(LaughterRâs) (ApplauseAplauze)
108
301680
3976
(Râsete)
(Aplauze)
05:17
"HouseCasa of CardsCarduri" getsdevine
a 9.1 ratingrating on this curvecurba,
109
305680
3176
„House of Cards” are un rating
de 9,1 pe acest grafic,
05:20
so it's exactlyexact
where they wanted it to be.
110
308880
3176
deci este exact
unde îşi doreau să fie.
05:24
Now, the questionîntrebare of coursecurs is,
what happeneds-a întâmplat here?
111
312080
2416
Acum, întrebarea este:
ce s-a întâmplat aici?
05:26
So you have two very competitivecompetitiv,
data-savvydate-savvy companiescompanii.
112
314520
2656
Avem două companii foarte bune
în procesarea datelor,
05:29
They connectconectați all of these
millionsmilioane of datadate pointspuncte,
113
317200
2856
care coroborează milioane de parametri,
05:32
and then it workslucrări
beautifullyfrumos for one of them,
114
320080
2376
iar apoi totul merge frumos
pentru una din ele,
05:34
and it doesn't work for the other one.
115
322480
1856
dar nu funcţionează pentru cealaltă.
05:36
So why?
116
324360
1216
De ce?
05:37
Because logiclogică kinddrăguț of tellsspune you
that this should be workinglucru all the time.
117
325600
3456
Logic ar fi să funcţioneze mereu.
05:41
I mean, if you're collectingcolectare
millionsmilioane of datadate pointspuncte
118
329080
2456
Când colectezi milioane de măsurători
pentru a lua o decizie,
05:43
on a decisiondecizie you're going to make,
119
331560
1736
05:45
then you should be ablecapabil
to make a prettyfrumos good decisiondecizie.
120
333320
2616
ar trebui să poţi lua
o decizie destul de bună.
05:47
You have 200 yearsani
of statisticsstatistici to relyse bazează on.
121
335960
2216
Ai 200 de ani de statistică
pe care te bazezi.
05:50
You're amplifyingamplificare it
with very powerfulputernic computerscalculatoare.
122
338200
3016
O amplifici cu computere foarte puternice.
05:53
The leastcel mai puţin you could expectaştepta
is good TVTV, right?
123
341240
3280
Nu te-ai aştepta să obţii
rezultate mediocre, nu-i aşa?
05:57
And if datadate analysisanaliză
does not work that way,
124
345880
2720
Daca analiza datelor
nu funcţionează aşa,
06:01
then it actuallyde fapt getsdevine a little scaryinfricosator,
125
349520
2056
lucrurile devin chiar
puţin înfricoşătoare,
06:03
because we livetrăi in a time
where we're turningcotitură to datadate more and more
126
351600
3816
pentru că în zilele noastre
apelăm tot mai mult la informatică
06:07
to make very seriousserios decisionsdeciziile
that go fardeparte beyonddincolo TVTV.
127
355440
4480
pentru a lua decizii mult mai importante
decât emisiunile TV.
06:12
Does anyoneoricine here know the companycompanie
Multi-HealthMulti-sănătate SystemsSisteme de?
128
360760
3240
Cunoaşte cineva compania
Multi-Health Systems?
06:17
No one. OK, that's good actuallyde fapt.
129
365080
1656
Nimeni. Ăsta chiar e un lucru bun.
06:18
OK, so Multi-HealthMulti-sănătate SystemsSisteme de
is a softwaresoftware-ul companycompanie,
130
366760
3216
Multi-Health Systems
e o companie care produce softuri
06:22
and I hopesperanţă that nobodynimeni here in this roomcameră
131
370000
2816
şi sper ca nimeni din această sală
06:24
ever comesvine into contacta lua legatura
with that softwaresoftware-ul,
132
372840
3176
să nu vină în contact cu acele softuri,
06:28
because if you do,
it meansmijloace you're in prisonînchisoare.
133
376040
2096
că ar însemna că sunteţi la închisoare.
06:30
(LaughterRâs)
134
378160
1176
(Râsete)
06:31
If someonecineva here in the US is in prisonînchisoare,
and they applyaplica for paroleliberării condiţionate,
135
379360
3536
Dacă cineva, aici în SUA, e la închisoare
şi cere eliberarea condiţionată,
06:34
then it's very likelyprobabil that
datadate analysisanaliză softwaresoftware-ul from that companycompanie
136
382920
4296
atunci e foarte probabil ca programul
de analiză a datelor de la acea companie
06:39
will be used in determiningdeterminarea
whetherdacă to grantacorda that paroleliberării condiţionate.
137
387240
3616
să fie folosit în evaluarea
acordării eliberării condiţionate.
06:42
So it's the samela fel principleprincipiu
as AmazonAmazon and NetflixNetflix,
138
390880
2576
E acelaşi principiu ca cel
de la Amazon şi Netflix,
06:45
but now insteadin schimb of decidingdecide whetherdacă
a TVTV showspectacol is going to be good or badrău,
139
393480
4616
dar acum, în loc să stabileşti dacă
un serial TV va fi bun sau rău,
06:50
you're decidingdecide whetherdacă a personpersoană
is going to be good or badrău.
140
398120
2896
decizi dacă o persoană
va fi bună sau rea.
06:53
And mediocremediocru TVTV, 22 minutesminute,
that can be prettyfrumos badrău,
141
401040
5496
O producţie TV mediocră de 22 minute
poate fi un rezultat destul de rău,
06:58
but more yearsani in prisonînchisoare,
I guessghici, even worsemai rau.
142
406560
2640
dar mai mulţi ani la închisoare
cred că e chiar mai rău.
07:02
And unfortunatelydin pacate, there is actuallyde fapt
some evidenceevidență that this datadate analysisanaliză,
143
410360
4136
Din păcate, sunt dovezi
că această analiză informatică,
07:06
despitein ciuda havingavând lots of datadate,
does not always producelegume şi fructe optimumoptim resultsrezultate.
144
414520
4216
cu toate că include mulţi parametri,
nu dă mereu rezultate optime.
07:10
And that's not because a companycompanie
like Multi-HealthMulti-sănătate SystemsSisteme de
145
418760
2722
Asta nu se întâmplă pentru că
Multi-Health Systems
07:13
doesn't know what to do with datadate.
146
421506
1627
nu ştie ce să facă cu datele.
07:15
Even the mostcel mai data-savvydate-savvy
companiescompanii get it wronggresit.
147
423158
2298
Chiar şi cei mai buni
în domeniu greşesc.
07:17
Yes, even GoogleGoogle getsdevine it wronggresit sometimesuneori.
148
425480
2400
Da, chiar şi Google greşeşte uneori.
07:20
In 2009, GoogleGoogle announceda anunțat
that they were ablecapabil, with datadate analysisanaliză,
149
428680
4496
În 2009, Google anunţa că poate,
prin analize statistice,
07:25
to predictprezice outbreaksfocare of influenzagripă,
the nastyurât kinddrăguț of flugripă,
150
433200
4136
să prezică epidemiile de gripă,
gripa aviară,
07:29
by doing datadate analysisanaliză
on theiral lor GoogleGoogle searchescăutări.
151
437360
3776
analizând căutările
utilizatorilor pe Google.
07:33
And it workeda lucrat beautifullyfrumos,
and it madefăcut a bigmare splashstropi in the newsștiri,
152
441160
3856
A funcţionat frumos
şi a făcut vâlvă la ştiri,
07:37
includinginclusiv the pinnaclebelvedere
of scientificștiințific successsucces:
153
445040
2136
și a atins culmea succesului ştiinţific:
07:39
a publicationpublicare in the journaljurnal "NatureNatura."
154
447200
2456
un articol în revista Nature.
07:41
It workeda lucrat beautifullyfrumos
for yearan after yearan after yearan,
155
449680
3616
A funcţionat frumos an după an,
07:45
untilpana cand one yearan it faileda eșuat.
156
453320
1656
până când a picat.
07:47
And nobodynimeni could even tell exactlyexact why.
157
455000
2256
Şi nimeni nu putea măcar să spună de ce.
07:49
It just didn't work that yearan,
158
457280
1696
Pur şi simplu nu a mers în acel an.
07:51
and of coursecurs that again madefăcut bigmare newsștiri,
159
459000
1936
Sigur că asta a ţinut iar capul de afiş,
incluzând acum o retractare
07:52
includinginclusiv now a retractionretractia
160
460960
1616
07:54
of a publicationpublicare
from the journaljurnal "NatureNatura."
161
462600
2840
într-o ediţie a revistei Nature.
07:58
So even the mostcel mai data-savvydate-savvy companiescompanii,
AmazonAmazon and GoogleGoogle,
162
466480
3336
Chiar şi companiile tari
în operarea datelor, Amazon şi Google,
08:01
they sometimesuneori get it wronggresit.
163
469840
2136
greşesc câteodată.
08:04
And despitein ciuda all those failureseșecuri,
164
472000
2936
În ciuda acestor eşecuri,
08:06
datadate is movingin miscare rapidlyrapid
into real-lifeviaţa reală decision-makingluarea deciziilor --
165
474960
3856
informatica îşi face loc rapid
în luarea deciziilor din lumea reală:
08:10
into the workplacela locul de muncă,
166
478840
1816
la locul de muncă,
08:12
lawlege enforcementexecutare,
167
480680
1816
în sistemul judiciar,
08:14
medicinemedicament.
168
482520
1200
medicină.
08:16
So we should better make sure
that datadate is helpingajutor.
169
484400
3336
Aşa că ar fi mai bine să ne asigurăm
că informatica ajută.
08:19
Now, personallypersonal I've seenvăzut
a lot of this strugglelupta with datadate myselfeu insumi,
170
487760
3136
Eu însumi am văzut mult
din lupta asta cu informatica,
08:22
because I work in computationalcomputațională geneticsgenetică,
171
490920
1976
pentru că lucrez în domeniul
geneticii informatizate,
08:24
whichcare is alsode asemenea a fieldcamp
where lots of very smartinteligent people
172
492920
2496
un domeniu în care
mulţi oameni foarte deştepţi
08:27
are usingutilizând unimaginablede neimaginat amountssume of datadate
to make prettyfrumos seriousserios decisionsdeciziile
173
495440
3656
utilizează cantităţi inimaginabile
de date ca să ia decizii importante
08:31
like decidingdecide on a cancercancer therapyterapie
or developingîn curs de dezvoltare a drugmedicament.
174
499120
3560
precum un tratament împotriva cancerului
sau crearea unui medicament.
08:35
And over the yearsani,
I've noticeda observat a sortfel of patternmodel
175
503520
2376
În decursul anilor am observat un model,
sau o regulă, privind diferenţa
08:37
or kinddrăguț of ruleregulă, if you will,
about the differencediferență
176
505920
2456
08:40
betweenîntre successfulde succes
decision-makingluarea deciziilor with datadate
177
508400
2696
dintre deciziile de succes și cele proaste
luate cu ajutorul statisticii
08:43
and unsuccessfulnereuşită decision-makingluarea deciziilor,
178
511120
1616
08:44
and I find this a patternmodel worthin valoare de sharingpartajare,
and it goesmerge something like this.
179
512760
3880
şi cred că acest model merită împărtăşit.
E cam aşa:
08:50
So wheneveroricând you're
solvingrezolvarea a complexcomplex problemproblemă,
180
518520
2135
Când rezolvi o problemă complexă,
faci în esenţă două lucruri:
08:52
you're doing essentiallyin esenta two things.
181
520679
1737
08:54
The first one is, you take that problemproblemă
apartseparat into its bitsbiți and piecesbucăți
182
522440
3296
primul pas e să descompui problema
în componentele sale
08:57
so that you can deeplyprofund analyzea analiza
those bitsbiți and piecesbucăți,
183
525760
2496
ca să poţi analiza atent
acele componente
09:00
and then of coursecurs
you do the secondal doilea partparte.
184
528280
2016
şi apoi, al doilea pas:
09:02
You put all of these bitsbiți and piecesbucăți
back togetherîmpreună again
185
530320
2656
reasamblezi componentele
ca să ajungi la o concluzie.
09:05
to come to your conclusionconcluzie.
186
533000
1336
09:06
And sometimesuneori you
have to do it over again,
187
534360
2336
Câteodată trebuie să faci asta iar,
dar mereu sunt astea două lucruri:
09:08
but it's always those two things:
188
536720
1656
09:10
takingluare apartseparat and puttingpunând
back togetherîmpreună again.
189
538400
2320
descompunerea şi reclădirea.
09:14
And now the crucialcrucial thing is
190
542280
1616
Crucial este
09:15
that datadate and datadate analysisanaliză
191
543920
2896
că datele şi analiza
computerizată a acestora
09:18
is only good for the first partparte.
192
546840
2496
sunt bune numai pentru prima parte.
09:21
DataDate and datadate analysisanaliză,
no mattermaterie how powerfulputernic,
193
549360
2216
Informatica, oricât de puternică e,
09:23
can only help you takingluare a problemproblemă apartseparat
and understandingînţelegere its piecesbucăți.
194
551600
4456
ajută doar la descompunerea problemei
şi la înţelegerea componentelor.
09:28
It's not suitedpotrivit to put those piecesbucăți
back togetherîmpreună again
195
556080
3496
Nu e potrivită pentru reasamblarea
acestor componente pentru o concluzie.
09:31
and then to come to a conclusionconcluzie.
196
559600
1896
09:33
There's anothero alta toolinstrument that can do that,
and we all have it,
197
561520
2736
O altă unealtă face asta şi o avem toţi.
E vorba de creier.
09:36
and that toolinstrument is the braincreier.
198
564280
1296
09:37
If there's one thing a braincreier is good at,
199
565600
1936
Dacă e ceva la care creierul e bun,
e să refacă întregul din componente,
09:39
it's takingluare bitsbiți and piecesbucăți
back togetherîmpreună again,
200
567560
2256
09:41
even when you have incompleteincomplet informationinformație,
201
569840
2016
chiar dacă informaţiile sunt incomplete
și să tragă o concluzie corectă.
09:43
and comingvenire to a good conclusionconcluzie,
202
571880
1576
09:45
especiallyin mod deosebit if it's the braincreier of an expertexpert.
203
573480
2936
Mai ales când e creierul unui expert.
09:48
And that's why I believe
that NetflixNetflix was so successfulde succes,
204
576440
2656
Cred că de asta a avut Netflix succes,
09:51
because they used datadate and brainscreier
where they belongaparține in the processproces.
205
579120
3576
fiindcă au folosit informatica
şi creierul la locul potrivit.
09:54
They use datadate to first understanda intelege
lots of piecesbucăți about theiral lor audiencepublic
206
582720
3536
Au folosit întâi informatica
să afle cât mai multe despre publicul lor,
09:58
that they otherwisein caz contrar wouldn'tnu ar fi have
been ablecapabil to understanda intelege at that depthadâncime,
207
586280
3416
pe care altfel nu l-ar fi putut
înţelege atât de bine,
10:01
but then the decisiondecizie
to take all these bitsbiți and piecesbucăți
208
589720
2616
dar decizia de a lua
piesele acestui puzzle,
10:04
and put them back togetherîmpreună again
and make a showspectacol like "HouseCasa of CardsCarduri,"
209
592360
3336
şi de a le recompune pentru a face
un serial ca „House of Cards”,
10:07
that was nowherenicăieri in the datadate.
210
595720
1416
nu a venit de la computer.
10:09
TedTed SarandosSarandos and his teamechipă
madefăcut that decisiondecizie to licenselicență that showspectacol,
211
597160
3976
Ted Sarandos şi echipa lui
au luat decizia de a produce acel serial,
10:13
whichcare alsode asemenea meanta însemnat, by the way,
that they were takingluare
212
601160
2381
ceea ce însemna și că îşi asumau
prin acea decizie,
10:15
a prettyfrumos bigmare personalpersonal riskrisc
with that decisiondecizie.
213
603565
2851
un risc personal destul de mare.
10:18
And AmazonAmazon, on the other handmână,
they did it the wronggresit way around.
214
606440
3016
Amazon, în schimb,
au mers pe calea greşită.
10:21
They used datadate all the way
to driveconduce theiral lor decision-makingluarea deciziilor,
215
609480
2736
Au folosit statistica în tot procesul
de luare a deciziei,
10:24
first when they helda avut loc
theiral lor competitioncompetiție of TVTV ideasidei,
216
612240
2416
întâi când au organizat
concursul pentru idei,
10:26
then when they selectedselectat "AlphaAlfa HouseCasa"
to make as a showspectacol.
217
614680
3696
şi apoi când au selectat „Alpha House"
ca şi câştigător.
10:30
WhichCare of coursecurs was
a very safesigur decisiondecizie for them,
218
618400
2496
Asta a fost desigur
o decizie fără riscuri pentru ei,
10:32
because they could always
pointpunct at the datadate, sayingzicală,
219
620920
2456
pentru că mereu puteau
blama informatica, spunând:
10:35
"This is what the datadate tellsspune us."
220
623400
1696
„Asta ne spun datele."
10:37
But it didn't leadconduce to the exceptionalexcepţional
resultsrezultate that they were hopingîn speranța for.
221
625120
4240
Dar asta nu a condus la rezultatele
excepţionale la care sperau.
10:42
So datadate is of coursecurs a massivelymasiv
usefulutil toolinstrument to make better decisionsdeciziile,
222
630120
4976
Informatica e desigur un mijloc excelent
ca ajutor pentru decizii mai bune
10:47
but I believe that things go wronggresit
223
635120
2376
dar cred că lucrurile merg rău
când conduce luarea deciziilor.
10:49
when datadate is startingpornire
to driveconduce those decisionsdeciziile.
224
637520
2576
10:52
No mattermaterie how powerfulputernic,
datadate is just a toolinstrument,
225
640120
3776
Oricât de puternică,
informatica e doar o unealtă.
10:55
and to keep that in mindminte,
I find this devicedispozitiv here quitedestul de usefulutil.
226
643920
3336
Cred că acest dispozitiv e foarte util
să îmi reamintească asta.
10:59
ManyMulte of you will ...
227
647280
1216
Mulţi veţi crede la fel.
11:00
(LaughterRâs)
228
648520
1216
(Râsete)
11:01
Before there was datadate,
229
649760
1216
Înaintea statisticii ăsta era dispozitivul
pentru luarea deciziilor.
11:03
this was the decision-makingluarea deciziilor
devicedispozitiv to use.
230
651000
2856
11:05
(LaughterRâs)
231
653880
1256
(Râsete)
11:07
ManyMulte of you will know this.
232
655160
1336
Mulţi îl ştiţi.
11:08
This toyjucărie here is calleddenumit the MagicMagic 8 BallMingea,
233
656520
1953
Această jucărie se numeşte
Magic 8 Ball şi e chiar uimitoare,
11:10
and it's really amazinguimitor,
234
658497
1199
11:11
because if you have a decisiondecizie to make,
a yes or no questionîntrebare,
235
659720
2896
pentru că daca trebuie să decizi,
prin „da” sau „nu”,
11:14
all you have to do is you shakescutura the ballminge,
and then you get an answerRăspuns --
236
662640
3736
trebuie doar să scuturi bila
şi obţii răspunsul:
11:18
"MostCele mai multe LikelyProbabil" -- right here
in this windowfereastră in realreal time.
237
666400
2816
„Foarte probabil”
care-ți apare în fereastră, chiar acum.
11:21
I'll have it out latermai tarziu for techtech demosdemo-uri.
238
669240
2096
O să fac mai târziu demonstraţii tehnice.
11:23
(LaughterRâs)
239
671360
1216
(Râsete)
11:24
Now, the thing is, of coursecurs --
so I've madefăcut some decisionsdeciziile in my life
240
672600
3576
Desigur, am luat
câteva decizii în viaţa mea
11:28
where, in hindsightretrospectiv,
I should have just listenedascultat to the ballminge.
241
676200
2896
când, privind retrospectiv,
ar fi trebuit să ascult bila.
11:31
But, you know, of coursecurs,
if you have the datadate availabledisponibil,
242
679120
3336
Dar când ai la dispoziţie informatica,
11:34
you want to replacea inlocui this with something
much more sophisticatedsofisticat,
243
682480
3056
vrei să înlocuieşti asta cu ceva
mult mai sofisticat,
11:37
like datadate analysisanaliză
to come to a better decisiondecizie.
244
685560
3616
ca analiza datelor,
pentru a face o alegere mai bună,
11:41
But that does not changeSchimbare the basicde bază setupconfigurare.
245
689200
2616
dar asta nu schimbă
miezul problemei:
11:43
So the ballminge mayMai get smartermai inteligent
and smartermai inteligent and smartermai inteligent,
246
691840
3176
bila poate deveni
din ce în ce mai „deşteaptă",
11:47
but I believe it's still on us
to make the decisionsdeciziile
247
695040
2816
dar cred că tot noi
ar trebui să luăm deciziile
11:49
if we want to achieveobține
something extraordinaryextraordinar,
248
697880
3016
dacă vrem să obţinem ceva extraordinar,
11:52
on the right endSfârşit of the curvecurba.
249
700920
1936
la marginea din dreapta a curbei.
11:54
And I find that a very encouragingîncurajator
messagemesaj, in factfapt,
250
702880
4496
Cred că un mesaj foarte încurajator
11:59
that even in the facefață
of hugeimens amountssume of datadate,
251
707400
3976
e că şi dacă ai acces la
cantităţi imense de date procesate,
12:03
it still paysplătește off to make decisionsdeciziile,
252
711400
4096
merită să iei tu deciziile,
12:07
to be an expertexpert in what you're doing
253
715520
2656
să fii un expert în ceea ce faci
12:10
and take risksriscuri.
254
718200
2096
şi să îţi asumi riscuri.
12:12
Because in the endSfârşit, it's not datadate,
255
720320
2776
Pentru că la final, nu statistica,
ci asumarea riscurilor
12:15
it's risksriscuri that will landteren you
on the right endSfârşit of the curvecurba.
256
723120
3960
o să te plaseze
în zona dorită a graficului.
12:19
Thank you.
257
727840
1216
Mulţumesc.
12:21
(ApplauseAplauze)
258
729080
3680
(Aplauze)
Translated by Razvan Cristian Duia
Reviewed by Delia Bogdan

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com