ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data.

Why you should listen

Susan Etlinger is an industry analyst with Altimeter Group, where she focuses on data and analytics. She conducts independent research and has authored two intriguing reports: “The Social Media ROI Cookbook” and “A Framework for Social Analytics.” She also advises global clients on how to work measurement into their organizational structure and how to extract insights from the social web which can lead to tangible actions. In addition, she works with technology innovators to help them refine their roadmaps and strategies. 

Etlinger is on the board of The Big Boulder Initiative, an industry organization dedicated to promoting the successful and ethical use of social data. She is regularly interviewed and asked to speak on data strategy and best practices, and has been quoted in media outlets like The Wall Street Journal, The New York Times, and the BBC.

More profile about the speaker
Susan Etlinger | Speaker | TED.com
TED@IBM

Susan Etlinger: What do we do with all this big data?

Сюзан Этлиджер: Как быть с большими данными?

Filmed:
1,344,301 views

Даёт ли имеющаяся у вас информация вам чувство комфорта? Успеха? Если да, то, скорее всего, ваша интерпретация этой информации неверна. В этой на удивление трогательной лекции Сюзан Этлингер объясняет, почему при получении всё больших и больших объёмов информации, нам необходимо углубить свои навыки критического мышления. Потому что нелегко перейти от подсчёта вещей к их осмыслению.
- Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data. Full bio

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

00:13
TechnologyТехнологии has broughtпривел us so much:
0
1354
3135
Техника дала нам очень многое:
00:16
the moonЛуна landingпосадка, the Internetинтернет,
1
4489
2019
полёт на луну, интернет,
00:18
the abilityспособность to sequenceпоследовательность the humanчеловек genomeгеном.
2
6508
2625
возможность упорядочить геном человека.
00:21
But it alsoтакже tapsкраны into a lot of our deepestглубочайшее fearsбоится,
3
9133
3724
Но она может быть и устрашающей,
00:24
and about 30 yearsлет agoтому назад,
4
12857
1856
около 30-ти лет назад
00:26
the cultureкультура criticкритик NeilНил PostmanПочтальон wroteписал a bookкнига
5
14713
2553
культурный критик Нил Постман
00:29
calledназывается "Amusingзанятный Ourselvesсами to DeathСмерть,"
6
17266
2115
выпустил книгу под названием
«Забавляемся до смерти»,
00:31
whichкоторый laysLays this out really brilliantlyблестяще.
7
19381
2759
в которой блестяще это описал.
00:34
And here'sвот what he said,
8
22140
1650
Вот что он сказал,
00:35
comparingСравнение the dystopianантиутопия visionsвидения
9
23790
2263
сравнивая антиутопии
00:38
of GeorgeДжордж OrwellОруэлл and AldousОлдос HuxleyHuxley.
10
26053
3573
Джорджа Оруэлла и Олдоса Хаксли,
00:41
He said, OrwellОруэлл fearedбоялись we would becomeстали
11
29626
3126
он сказал, что Оруэлл боялся,
00:44
a captiveпленник cultureкультура.
12
32752
2248
что мы станем несвободным обществом.
00:47
HuxleyHuxley fearedбоялись we would becomeстали a trivialтривиальный cultureкультура.
13
35000
3752
Хаксли боялся, что мы будем
тривиальным обществом.
00:50
OrwellОруэлл fearedбоялись the truthправда would be
14
38752
2145
Оруэлл опасался, что правда
00:52
concealedскрытый from us,
15
40897
1923
будет скрыта от нас,
00:54
and HuxleyHuxley fearedбоялись we would be drownedутонули
16
42820
2190
а Хаксли — что мы утонем
00:57
in a seaморе of irrelevanceнеуместность.
17
45010
2693
в море ненужной информации.
00:59
In a nutshellореховая скорлупа, it's a choiceвыбор betweenмежду
18
47703
2170
Вкратце, это выбор между:
01:01
Bigбольшой BrotherБрат watchingнаблюдение you
19
49873
2600
Большой Брат смотрит за вами
01:04
and you watchingнаблюдение Bigбольшой BrotherБрат.
20
52473
2496
или вы смотрите «Большого Брата».
01:06
(LaughterСмех)
21
54969
1931
(Смех)
01:08
But it doesn't have to be this way.
22
56900
1734
Но будущее не обязательно
должно быть таким.
01:10
We are not passiveпассивный consumersпотребители
of dataданные and technologyтехнологии.
23
58634
3336
Мы — не пассивные потребители
информации и техники.
01:13
We shapeформа the roleроль it playsигры in our livesжизни
24
61970
2403
Мы определяем, какую роль
они играют в нашей жизни,
01:16
and the way we make meaningимея в виду from it,
25
64373
2130
и какой смысл мы из них извлекаем,
01:18
but to do that,
26
66503
1603
но, чтобы это сделать, мы должны
01:20
we have to payплатить as much attentionвнимание to how we think
27
68106
3513
уделять такое же внимание тому,
как мы думаем,
01:23
as how we codeкод.
28
71619
2030
как и тому, как мы программируем.
01:25
We have to askпросить questionsвопросов, and hardжесткий questionsвопросов,
29
73649
3098
Мы должны задавать вопросы,
нелёгкие вопросы —
01:28
to moveпереехать pastмимо countingподсчет things
30
76747
1869
для того, чтобы продвинуться
от подсчёта вещей
01:30
to understandingпонимание them.
31
78616
2602
к их осмыслению.
01:33
We're constantlyпостоянно bombardedбомбардировали with storiesистории
32
81218
2446
Мы постоянно слышим о том,
01:35
about how much dataданные there is in the worldМир,
33
83664
2476
как много информации в мире,
01:38
but when it comesвыходит to bigбольшой dataданные
34
86140
1580
но в случае больших данных
01:39
and the challengesпроблемы of interpretingтолкования it,
35
87720
2596
и трудностей их понимания,
01:42
sizeразмер isn't everything.
36
90316
2088
размер — это ещё не всё.
01:44
There's alsoтакже the speedскорость at whichкоторый it movesдвижется,
37
92404
2903
Есть также скорость информации,
01:47
and the manyмногие varietiesсорта of dataданные typesтипы,
38
95307
1696
и множество различных типов информации,
01:49
and here are just a fewмало examplesПримеры:
39
97003
2498
вот только несколько примеров:
01:51
imagesизображений,
40
99501
2198
изображение,
01:53
textтекст,
41
101699
4007
текст,
01:57
videoвидео,
42
105706
2095
видео,
01:59
audioаудио.
43
107801
1830
аудио.
02:01
And what unitesобъединится this disparateнесоизмеримый typesтипы of dataданные
44
109631
3042
Объединяет
эти разные виды информации то,
02:04
is that they're createdсозданный by people
45
112673
2221
что они создаются людьми
02:06
and they requireтребовать contextконтекст.
46
114894
2775
и им необходим контекст.
02:09
Now, there's a groupгруппа of dataданные scientistsученые
47
117669
2445
Есть группа учёных
02:12
out of the UniversityУниверситет of Illinois-ChicagoИллинойс-Чикаго,
48
120114
2305
в Иллинойском университете в Чикаго,
02:14
and they're calledназывается the HealthЗдоровье MediaСМИ Collaboratoryколлаборатория,
49
122419
2554
их название — Коллаборатория
о здравоохранении в СМИ,
02:16
and they'veони имеют been workingза работой with
the Centersцентры for Diseaseболезнь Controlконтроль
50
124973
2587
они сотрудничают
с Центром по контролю заболеваний
02:19
to better understandПонимаю
51
127560
1505
чтобы понять, как люди говорят
02:21
how people talk about quittingбросить курить smokingкурение,
52
129065
2848
о прекращении курения,
02:23
how they talk about electronicэлектронный cigarettesсигареты,
53
131913
2680
как говорят об электронных сигаретах,
02:26
and what they can do collectivelyколлективно
54
134593
1985
и что может быть сделано для того,
02:28
to help them quitуволиться.
55
136578
1984
чтобы помочь им бросить курить.
02:30
The interestingинтересно thing is, if you want to understandПонимаю
56
138562
2013
Интересно, что для того, чтобы понять
02:32
how people talk about smokingкурение,
57
140575
2216
как люди говорят о прекращении курения,
02:34
first you have to understandПонимаю
58
142791
1901
сначала нужно понять,
02:36
what they mean when they say "smokingкурение."
59
144692
2565
что они имеют в виду
под словом «курение».
02:39
And on Twitterщебет, there are four4 mainглавный categoriesкатегории:
60
147257
3926
В Твиттере четыре основных категории:
02:43
numberномер one, smokingкурение cigarettesсигареты;
61
151183
2997
1. Курение сигарет,
02:46
numberномер two, smokingкурение marijuanaмарихуана;
62
154180
2807
2. Курение марихуаны,
02:48
numberномер threeтри, smokingкурение ribsребра;
63
156987
2643
3. Копчение [курение] рёбрышек, и
02:51
and numberномер four4, smokingкурение hotгорячий womenженщины.
64
159630
3553
4. Женщины, настолько горячие, что дым идёт.
02:55
(LaughterСмех)
65
163183
2993
(Смех)
02:58
So then you have to think about, well,
66
166176
2426
Тогда вы задаётесь вопросом, как люди
03:00
how do people talk about electronicэлектронный cigarettesсигареты?
67
168602
2140
говорят об электронных сигаретах?
03:02
And there are so manyмногие differentдругой waysпути
68
170742
2025
Очень по-разному,
03:04
that people do this, and you can see from the slideгорка
69
172767
2599
и, как видно на слайде,
03:07
it's a complexсложный kindсвоего рода of a queryзапрос.
70
175366
2610
это очень сложный запрос.
03:09
And what it remindsнапоминает us is that
71
177976
3224
И это напоминает нам о том,
03:13
languageязык is createdсозданный by people,
72
181200
2411
что люди создают язык,
03:15
and people are messyбеспорядочный and we're complexсложный
73
183611
2340
а мы сложные, и хаотичные,
03:17
and we use metaphorsметафор and slangсленг and jargonжаргон
74
185951
2767
пользуемся метафорами,
и сленгом, и жаргоном,
03:20
and we do this 24/7 in manyмногие, manyмногие languagesязыки,
75
188718
3279
и мы это делаем круглые сутки,
на множестве языков,
03:23
and then as soonскоро as we figureфигура it out, we changeизменение it up.
76
191997
3224
и как только мы разбираемся,
мы всё меняем.
03:27
So did these adsОбъявления that the CDCCDC put on,
77
195221
5118
Итак, помогла ли реклама,
которую выпустил ЦКЗ,
03:32
these televisionтелевидение adsОбъявления that featuredпризнакам a womanженщина
78
200339
2430
где показывали женщину
с отверстием в горле,
03:34
with a holeдыра in her throatгорло and that were very graphicграфический
79
202769
2021
очень наглядно показали,
03:36
and very disturbingтревожный,
80
204790
1904
страшные ролики —
03:38
did they actuallyна самом деле have an impactвлияние
81
206694
1885
повлияли ли они
03:40
on whetherбудь то people quitуволиться?
82
208579
2671
на курильщиков?
03:43
And the HealthЗдоровье MediaСМИ Collaboratoryколлаборатория
respectedуважаемый the limitsпределы of theirих dataданные,
83
211250
3307
И учёные из Коллаборатории,
учитывая ограниченность своих данных,
03:46
but they were ableв состоянии to concludeзаключать
84
214557
2005
пришли к выводу,
03:48
that those advertisementsобъявления
and you mayмай have seenвидели them —
85
216562
3312
что эта реклама,
вы её, возможно, видели,
03:51
that they had the effectэффект of joltingтряска people
86
219874
2591
она встряхнула людей,
03:54
into a thought processобработать
87
222465
1822
заставила их задуматься, и это может
03:56
that mayмай have an impactвлияние on futureбудущее behaviorповедение.
88
224287
3667
повлиять на их поведение в будущем.
03:59
And what I admireвосхищаться and
appreciateценить about this projectпроект,
89
227954
3891
Что я люблю и ценю в этом проекте,
04:03
asideв стороне from the factфакт, includingв том числе the factфакт
90
231845
1489
помимо факта, и включая тот факт,
04:05
that it's basedисходя из on realреальный humanчеловек need,
91
233334
4057
что проект был
о реальной человеческой нужде,
04:09
is that it's a fantasticфантастика exampleпример of courageмужество
92
237391
2846
то, что это потрясающий пример
04:12
in the faceлицо of a seaморе of irrelevanceнеуместность.
93
240237
4443
смелости в море ненужной информации.
04:16
And so it's not just bigбольшой dataданные that causesпричины
94
244680
3305
Итак, не только большие данные
представляют
04:19
challengesпроблемы of interpretationинтерпретация, because let's faceлицо it,
95
247985
2601
сложность при интерпретации,
потому что, честно,
04:22
we humanчеловек beingsсущества have a very richбогатые historyистория
96
250586
2594
у нас у людей богатая история
04:25
of takingпринятие any amountколичество of dataданные, no matterдело how smallмаленький,
97
253180
2693
неправильного понимания информации,
04:27
and screwingзавинчивание it up.
98
255873
1617
большого или маленького объёма.
04:29
So manyмногие yearsлет agoтому назад, you mayмай rememberзапомнить
99
257490
3737
Много лет назад, если вы помните,
04:33
that formerбывший Presidentпрезидент RonaldРональд ReaganРейган
100
261227
2273
бывший президент Рональд Рейган
04:35
was very criticizedкритика for makingизготовление a statementзаявление
101
263500
1991
подвергся критике за то, что сказал,
04:37
that factsфакты are stupidглупый things.
102
265491
3010
что факты — глупая вещь.
04:40
And it was a slipслип of the tongueязык, let's be fairСправедливая.
103
268501
2794
Признаем, это была оговорка.
04:43
He actuallyна самом деле meantимел ввиду to quoteкотировка JohnДжон Adams'Адамс defenseзащита
104
271295
2430
Он хотел цитировать слова Джона Адамса
04:45
of BritishБританская soldiersсолдаты in the BostonБостон Massacreбойня trialsиспытания
105
273725
2751
из его защиты бостонских солдат,
04:48
that factsфакты are stubbornупертый things.
106
276476
3150
что факты — упрямая вещь.
04:51
But I actuallyна самом деле think there's
107
279626
2624
А я думаю, в его оговорке
04:54
a bitнемного of accidentalслучайный wisdomмудрость in what he said,
108
282250
3418
есть случайная мудрость,
04:57
because factsфакты are stubbornупертый things,
109
285668
2776
потому что да, факты — упрямая вещь,
05:00
but sometimesиногда they're stupidглупый, too.
110
288444
2923
но иногда они и глупая вещь.
05:03
I want to tell you a personalличный storyистория
111
291367
1888
Я хочу рассказать вам личную историю
05:05
about why this mattersвопросы a lot to me.
112
293255
3548
о том, почему для меня это очень важно.
05:08
I need to take a breathдыхание.
113
296803
2437
Мне нужно перевести дыхание.
05:11
My sonсын IsaacИсаак, when he was two,
114
299240
2754
Моему сыну Айзеку, когда ему было 2,
05:13
was diagnosedдиагностированы with autismаутизм,
115
301994
2417
был поставлен диагноз аутизм,
05:16
and he was this happyсчастливый, hilariousвеселый,
116
304411
2161
он был таким счастливым, радостным,
05:18
lovingлюбящий, affectionateлюбящий little guy,
117
306572
2035
очень любящим мальчиком,
05:20
but the metricsметрика on his developmentalразвивающий evaluationsоценки,
118
308607
2902
но показатели его развития,
05:23
whichкоторый lookedсмотрел at things like
the numberномер of wordsслова
119
311509
2070
которые определялись,
например, количеством слов —
05:25
at that pointточка, noneникто
120
313579
3657
в то время он не говорил вообще —
05:29
communicativeкоммуникативный gesturesжесты and minimalминимальный eyeглаз contactконтакт,
121
317236
3940
коммуникативными жестами,
минимальным зрительным контактом,
05:33
put his developmentalразвивающий levelуровень
122
321176
2003
определили его уровень развития
05:35
at that of a nine-month-oldдевять-месячный babyдетка.
123
323179
3961
как 9-месячного младенца.
05:39
And the diagnosisдиагностика was factuallyфактически correctверный,
124
327140
2960
Фактически, диагноз был правильным,
05:42
but it didn't tell the wholeвсе storyистория.
125
330100
3209
но он не отражал полной картины.
05:45
And about a yearгод and a halfполовина laterпозже,
126
333309
1401
Примерно полтора года спустя,
05:46
when he was almostпочти four4,
127
334710
2102
ему было почти 4,
05:48
I foundнайденный him in frontфронт of the computerкомпьютер one day
128
336812
2363
однажды, я застала его у компьютера,
05:51
runningБег a GoogleGoogle imageобраз searchпоиск on womenженщины,
129
339175
5453
он искал в гугле картинки женщин,
05:56
spelledполба "w-i-m-e-nwimen."
130
344628
3616
написав «жинщины».
06:00
And I did what any obsessedодержимый parentродитель would do,
131
348244
2740
Как любой одержимый родитель,
06:02
whichкоторый is immediatelyнемедленно startedначал
hittingударять the "back" buttonкнопка
132
350984
1901
я сразу стала нажимать кнопку «назад»,
06:04
to see what elseеще he'dон been searchingпоиск for.
133
352885
3363
чтобы посмотреть, что ещё он искал.
06:08
And they were, in orderзаказ: menлюди,
134
356248
2171
Вот что: мужчины,
06:10
schoolшкола, busавтобус and computerкомпьютер.
135
358419
7267
школа, автобус, компьютер.
06:17
And I was stunnedошеломлен,
136
365686
2070
Я была поражена,
06:19
because we didn't know that he could spellорфографии,
137
367756
2002
потому что мы не знали,
что он может писать,
06:21
much lessМеньше readчитать, and so I askedспросил him,
138
369758
1766
не говоря о том, чтобы читать,
и я спросила его:
06:23
"IsaacИсаак, how did you do this?"
139
371524
2193
«Айзек, как ты это сделал?»
06:25
And he lookedсмотрел at me very seriouslyшутки в сторону and said,
140
373717
2678
Он посмотрел на меня очень серьёзно,
и ответил:
06:28
"Typedнабранный in the boxкоробка."
141
376395
3352
«Напечатал в коробочке».
06:31
He was teachingобучение himselfсам to communicateобщаться,
142
379747
3734
Он сам учился общению,
06:35
but we were looking in the wrongнеправильно placeместо,
143
383481
3004
а мы не туда смотрели,
06:38
and this is what happensпроисходит when assessmentsоценки
144
386485
2295
и такое случается, когда тесты
06:40
and analyticsаналитика overvalueпереоценивать one metricметрический
145
388780
2396
переоценивают один показатель —
06:43
in this caseдело, verbalсловесный communicationсвязь
146
391176
2609
в данном случае,
вербальная коммуникация,
06:45
and undervalueнедооценивать othersдругие, suchтакие
as creativeтворческий problem-solvingрешение проблем.
147
393785
5703
и недооценивают другие, например,
находчивость при решении проблем.
06:51
Communicationсвязь was hardжесткий for IsaacИсаак,
148
399488
2307
Айзеку было тяжело с общением,
06:53
and so he foundнайденный a workaroundобходной путь
149
401795
1912
поэтому он нашёл другой способ
06:55
to find out what he neededнеобходимый to know.
150
403707
2857
узнать то, что ему было нужно.
06:58
And when you think about it, it makesмарки a lot of senseсмысл,
151
406564
1890
Если подумать, всё становится ясно,
07:00
because formingформирование a questionвопрос
152
408454
2081
потому что сформировать вопрос —
07:02
is a really complexсложный processобработать,
153
410535
2565
это действительно сложный процесс,
07:05
but he could get himselfсам a lot of the way there
154
413100
2522
но он мог подойти ближе к своей цели,
07:07
by puttingсдачи a wordслово in a searchпоиск boxкоробка.
155
415622
4092
набрав слово в поисковике.
07:11
And so this little momentмомент
156
419714
2936
И этот маленький случай
07:14
had a really profoundглубокий impactвлияние on me
157
422650
2836
очень сильно повлиял на меня,
07:17
and our familyсемья
158
425486
1309
и на нашу семью,
07:18
because it helpedпомог us changeизменение our frameРамка of referenceСправка
159
426795
3141
потому что это помогло нам
по-новому думать
07:21
for what was going on with him,
160
429936
2208
о том, что с Айзеком,
07:24
and worryбеспокоиться a little bitнемного lessМеньше and appreciateценить
161
432144
2976
и переживать чуть меньше,
и чуть больше радоваться
07:27
his resourcefulnessнаходчивость more.
162
435120
2182
его находчивости.
07:29
Factsфакты are stupidглупый things.
163
437302
2861
Факты — глупая вещь.
07:32
And they're vulnerableуязвимый to misuseзлоупотребление,
164
440163
2397
Ими могут неправильно воспользоваться,
07:34
willfulпреднамеренный or otherwiseв противном случае.
165
442560
1653
нарочно или нет.
07:36
I have a friendдруг, EmilyЭмили WillinghamВиллингхэм, who'sкто a scientistученый,
166
444213
3026
У меня есть подруга,
Эмили Уиллингхэм, учёный,
07:39
and she wroteписал a pieceкусок for ForbesForbes not long agoтому назад
167
447239
2801
она недавно написала статью для «Форбс»
07:42
entitledозаглавленный "The 10 WeirdestWeirdest Things
168
450040
1980
под заглавием «10 самых странных вещей,
07:44
Ever Linkedсвязанный to Autismаутизм."
169
452020
1810
когда-либо связываемых с аутизмом».
07:45
It's quiteдовольно a listсписок.
170
453830
3005
Довольно интересный список.
07:48
The Internetинтернет, blamedвинил for everything, right?
171
456835
3532
Интернет — его обвиняют во всём, так?
07:52
And of courseкурс mothersматери, because.
172
460367
3757
И, конечно же, матери — потому что.
07:56
And actuallyна самом деле, wait, there's more,
173
464124
1587
Вообще-то, подождите, там
07:57
there's a wholeвсе bunchгроздь in
the "motherмама" categoryкатегория here.
174
465711
3430
в категории «матери» ещё целый список.
08:01
And you can see it's a prettyСимпатичная
richбогатые and interestingинтересно listсписок.
175
469141
4815
Как видите, очень колоритный
и интересный список.
08:05
I'm a bigбольшой fanпоклонник of
176
473956
2193
Лично мне больше всего нравится
08:08
beingявляющийся pregnantбеременная nearвозле freewaysавтострад, personallyлично.
177
476149
3704
«беременность рядом с шоссе».
08:11
The finalокончательный one is interestingинтересно,
178
479853
1539
Последний пункт интересен,
08:13
because the termсрок "refrigeratorхолодильник motherмама"
179
481392
3003
потому что термин «мать-холодильник»
08:16
was actuallyна самом деле the originalоригинал hypothesisгипотеза
180
484395
2605
был первой гипотезой
08:19
for the causeпричина of autismаутизм,
181
487000
1431
причины аутизма,
08:20
and that meantимел ввиду somebodyкто-то
who was coldхолодно and unlovingнелюбящим.
182
488431
2735
имелась в виду холодная, нелюбящая мать.
08:23
And at this pointточка, you mightмог бы be thinkingмышление,
183
491166
1562
Вы, наверное, думаете:
08:24
"Okay, SusanСьюзен, we get it,
184
492728
1657
«Хорошо, Сюзан, мы поняли,
можно взять
08:26
you can take dataданные, you can
make it mean anything."
185
494385
1782
любую информацию и представить
её в любом свете».
08:28
And this is trueправда, it's absolutelyабсолютно trueправда,
186
496167
4703
И так и есть на самом деле,
08:32
but the challengeвызов is that
187
500870
5610
но вопрос в том, что
08:38
we have this opportunityвозможность
188
506480
2448
у нас есть возможность
08:40
to try to make meaningимея в виду out of it ourselvesсами,
189
508928
2284
самим извлекать смысл,
потому что, честно,
08:43
because franklyОткровенно, dataданные doesn't
createСоздайте meaningимея в виду. We do.
190
511212
5352
информация не создаёт смысла.
Смысл создаём мы.
08:48
So as businesspeopleбизнесменов, as consumersпотребители,
191
516564
3256
Как предприниматели, потребители,
08:51
as patientsпациентов, as citizensграждане,
192
519820
2539
пациенты, граждане,
08:54
we have a responsibilityобязанность, I think,
193
522359
2396
мы ответственны, я считаю,
08:56
to spendпроводить more time
194
524755
2194
за то, чтобы развивать
08:58
focusingфокусирование on our criticalкритический thinkingмышление skillsнавыки.
195
526949
2870
своё критическое мышление.
09:01
Why?
196
529819
1078
Почему?
09:02
Because at this pointточка in our historyистория, as we'veмы в heardуслышанным
197
530897
3178
Потому что в данное время,
09:06
manyмногие timesраз over,
198
534075
1706
как мы не раз слышали,
09:07
we can processобработать exabytesэкзабайт of dataданные
199
535781
1981
мы можем с молниеносной скоростью
09:09
at lightningмолния speedскорость,
200
537762
2153
обрабатывать экзабайт информации,
09:11
and we have the potentialпотенциал to make badПлохо decisionsрешения
201
539915
3515
и потенциально, мы можем
принимать плохие решения
09:15
farдалеко more quicklyбыстро, efficientlyпродуктивно,
202
543430
1834
намного быстрее, эффективнее,
09:17
and with farдалеко greaterбольшая impactвлияние than we did in the pastмимо.
203
545264
5028
и с большим резонансом, чем в прошлом.
09:22
Great, right?
204
550292
1388
Здорово, правда?
09:23
And so what we need to do insteadвместо
205
551680
3030
И что нам лучше делать —
09:26
is spendпроводить a little bitнемного more time
206
554710
2330
это тратить больше времени
09:29
on things like the humanitiesгуманитарные науки
207
557040
2746
на такие вещи как гуманитарные науки,
09:31
and sociologyсоциология, and the socialСоциальное sciencesнауки,
208
559786
3464
социология и общественные науки,
09:35
rhetoricриторика, philosophyфилософия, ethicsэтика,
209
563250
2308
риторика, философия, этика,
09:37
because they give us contextконтекст that is so importantважный
210
565558
2856
потому что они дают нам контекст,
09:40
for bigбольшой dataданные, and because
211
568414
2576
который так важен
при работе с большими данными,
09:42
they help us becomeстали better criticalкритический thinkersмыслители.
212
570990
2418
они помогают нам
лучше мыслить критически.
09:45
Because after all, if I can spotместо
213
573408
4207
Потому что, если я могу подметить
09:49
a problemпроблема in an argumentаргумент, it doesn't much matterдело
214
577615
2486
проблему в суждении, не так важно,
09:52
whetherбудь то it's expressedвыраженный in wordsслова or in numbersчисел.
215
580101
2759
выражена она словами или цифрами.
09:54
And this meansозначает
216
582860
2719
Это значит, если мы
09:57
teachingобучение ourselvesсами to find
those confirmationподтверждение biasesуклоны
217
585579
4421
научимся находить предвзятость
10:02
and falseложный correlationsкорреляции
218
590000
1822
и ошибочные взаимосвязи,
10:03
and beingявляющийся ableв состоянии to spotместо a nakedобнаженный emotionalэмоциональный appealобращение
219
591822
2138
и за версту будем видеть
10:05
from 30 yardsярды,
220
593960
1662
эмоциональную притягательность,
10:07
because something that happensпроисходит after something
221
595622
2522
потому что, если что-то
случается после чего-то,
10:10
doesn't mean it happenedполучилось
because of it, necessarilyобязательно,
222
598144
3082
это ещё не значит,
что оно случилось из-за первого.
10:13
and if you'llВы будете let me geekКомпьютерщик out on you for a secondвторой,
223
601226
2119
И если вы мне позволите
минутку всезнайки,
10:15
the Romansримляне calledназывается this
"postпосле hocспециальная ergoследовательно propterpropter hocспециальная,"
224
603345
4297
римляне называли это
«post hoc ergo propter hoc»,
10:19
after whichкоторый thereforeследовательно because of whichкоторый.
225
607642
3296
«после этого, значит из-за этого».
10:22
And it meansозначает questioningвопрошающий
disciplinesдисциплины like demographicsдемографические.
226
610938
3757
И это означает переосмысление
таких дисциплин как демография.
10:26
Why? Because they're basedисходя из on assumptionsдопущения
227
614695
2520
Почему? Потому что
они основываются на предположениях
10:29
about who we all are basedисходя из on our genderПол
228
617215
2306
о том, кто мы
в связи с нашим полом,
10:31
and our ageвозраст and where we liveжить
229
619521
1462
возрастом, местом жительства
10:32
as opposedпротив to dataданные on what
we actuallyна самом деле think and do.
230
620983
3478
вместо информации о том,
что мы думаем и делаем.
10:36
And sinceпоскольку we have this dataданные,
231
624461
1663
И потому что у нас
эта информация есть,
10:38
we need to treatрассматривать it with appropriateподходящее privacyКонфиденциальность controlsуправления
232
626124
3139
мы должны пользоваться ею
с должной конфиденциальностью,
10:41
and consumerпотребитель opt-inвыбрать в,
233
629263
3576
с разрешением граждан,
10:44
and beyondза that, we need to be clearЧисто
234
632839
2993
и кроме того, мы должны
10:47
about our hypothesesгипотезы,
235
635832
2103
ясно понимать
собственные гипотезы
10:49
the methodologiesметодологии that we use,
236
637935
2596
и какой методологией мы пользуемся
10:52
and our confidenceуверенность in the resultрезультат.
237
640531
2804
и свою уверенность в результатах.
10:55
As my highвысокая schoolшкола algebraалгебра teacherучитель used to say,
238
643335
2474
Как говорила
мой школьный учитель алгебры,
10:57
showпоказать your mathматематический,
239
645809
1531
покажи вычисления,
10:59
because if I don't know what stepsмеры you tookвзял,
240
647340
3441
потому что если я не знаю,
какие шаги вы предприняли,
11:02
I don't know what stepsмеры you didn't take,
241
650781
1991
я не знаю, какие вы не предпринимали,
11:04
and if I don't know what questionsвопросов you askedспросил,
242
652772
2438
и если я не знаю,
какие вопросы вы задавали,
11:07
I don't know what questionsвопросов you didn't askпросить.
243
655210
3197
я не знаю, какие не задавали.
11:10
And it meansозначает askingпросить ourselvesсами, really,
244
658407
1523
Это значит, что мы должны задать себе
11:11
the hardestтруднее всего questionвопрос of all:
245
659930
1479
самый тяжёлый вопрос:
11:13
Did the dataданные really showпоказать us this,
246
661409
3500
«На самом ли деле
данные нам так показали
11:16
or does the resultрезультат make us feel
247
664909
2311
или мы чувствуем себя успешнее
11:19
more successfulуспешный and more comfortableудобный?
248
667220
3878
и комфортнее с таким результатом?»
11:23
So the HealthЗдоровье MediaСМИ Collaboratoryколлаборатория,
249
671098
2584
Так, учёные из Коллаборатории,
11:25
at the endконец of theirих projectпроект, they were ableв состоянии
250
673682
1699
в конце проекта они обнаружили,
11:27
to find that 87 percentпроцент of tweetsтвитов
251
675381
3408
что 87% твитов
11:30
about those very graphicграфический and disturbingтревожный
252
678789
2144
об этих пугающих роликах
11:32
anti-smokingантитабачный adsОбъявления expressedвыраженный fearстрах,
253
680933
4038
против курения выражали страх,
11:36
but did they concludeзаключать
254
684971
1856
Но заключили ли они,
11:38
that they actuallyна самом деле madeсделал people stop smokingкурение?
255
686827
3161
что ролики на деле заставили
кого-то бросить курить?
11:41
No. It's scienceнаука, not magicмагия.
256
689988
2542
Нет. Это наука, а не магия.
11:44
So if we are to unlockотпереть
257
692530
3190
Так что, если мы хотим использовать
11:47
the powerмощность of dataданные,
258
695720
2862
силу информации,
11:50
we don't have to go blindlyслепо into
259
698582
3448
нам не нужно слепо идти
11:54
Orwell'sОруэлла visionвидение of a totalitarianтоталитарный futureбудущее,
260
702030
3436
в оруэлльское тоталитарное будущее,
11:57
or Huxley'sХаксли visionвидение of a trivialтривиальный one,
261
705466
3117
или банальное будущее Хаксли,
12:00
or some horribleкакой ужас cocktailкоктейль of bothи то и другое.
262
708583
3020
либо какой-то ужасный коктейль из них.
12:03
What we have to do
263
711603
2379
Что нам необходимо —
12:05
is treatрассматривать criticalкритический thinkingмышление with respectуважение
264
713982
2718
это с уважением относиться
к критическому мышлению
12:08
and be inspiredвдохновенный by examplesПримеры
265
716700
2029
и вдохновляться примерами, такими как
12:10
like the HealthЗдоровье MediaСМИ Collaboratoryколлаборатория,
266
718729
2610
Коллаборатория о здравоохранении в СМИ.
12:13
and as they say in the superheroсупергероя moviesкино,
267
721339
2328
Как говорят в фильмах о супер-героях,
12:15
let's use our powersполномочия for good.
268
723667
1822
давайте использовать
нашу силу для добра.
12:17
Thank you.
269
725489
2351
Спасибо.
12:19
(ApplauseАплодисменты)
270
727840
2334
(Аплодисменты)
Translated by Marina Lee
Reviewed by Aliaksandr Autayeu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Susan Etlinger - Data analyst
Susan Etlinger promotes the smart, well-considered and ethical use of data.

Why you should listen

Susan Etlinger is an industry analyst with Altimeter Group, where she focuses on data and analytics. She conducts independent research and has authored two intriguing reports: “The Social Media ROI Cookbook” and “A Framework for Social Analytics.” She also advises global clients on how to work measurement into their organizational structure and how to extract insights from the social web which can lead to tangible actions. In addition, she works with technology innovators to help them refine their roadmaps and strategies. 

Etlinger is on the board of The Big Boulder Initiative, an industry organization dedicated to promoting the successful and ethical use of social data. She is regularly interviewed and asked to speak on data strategy and best practices, and has been quoted in media outlets like The Wall Street Journal, The New York Times, and the BBC.

More profile about the speaker
Susan Etlinger | Speaker | TED.com