ABOUT THE SPEAKER

Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com

TEDNYC

Mona Chalabi: 3 ways to spot a bad statistic

โมนา ชาลาบี (Mona Chalabi): 3 วิธีที่จะมองเห็นสถิติที่ไม่สมเหตุสมผล

Filmed: 2017-02-15

Readability: 4.2

1,888,599 views

บางครั้งมันยากที่จะรู้ว่าตัวเลขทางสถิติไหนน่าเชื่อถือ เราไม่ควรไว้ใจค่าทางสถิติทั้งหมด เราควรเรียนรู้ที่จะมองหาเบื้องหลังของมัน ในปาฐกถาที่ตลกขบขันนี้ โมนา ชาลาบี นักวารสารศาสตร์ข้อมูลได้แบ่งปันเคล็ดลับที่จะช่วยให้เราตั้งคำถาม ตีความ และเข้าใจจริงๆ ว่าตัวเลขกำลังบอกอะไรเรา

Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers." Full bio

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

00:12

Now, I'm going to be talkingการพูด
about statisticsสถิติ todayในวันนี้.

0

884

2763

วันนี้ฉันจะพูดถึงสถิติ

00:15

If that makesยี่ห้อ you immediatelyทันที feel
a little bitบิต waryระมัดระวัง, that's OK,

1

3671

3138

หากนั่นทำให้คุณรู้สึกกังวลขึ้นมา
นั่นโอเคค่ะ

00:18

that doesn't make you some
kindชนิด of crazyบ้า conspiracyการกบฏ theoristนักทฤษฎี,

2

6833

2859

ไม่ได้แปลว่าคุณเป็นพวกนักทฤษฎีสมคบคิด

00:21

it makesยี่ห้อ you skepticalไม่เชื่อ.

3

9716

1296

แต่คุณเป็นคนขี้สงสัย

00:23

And when it comesมา to numbersหมายเลข,
especiallyโดยเฉพาะอย่างยิ่ง now, you should be skepticalไม่เชื่อ.

4

11036

3886

และเมื่อพูดถึงตัวเลข โดยเฉพาะในปัจจุบัน
คุณควรจะสงสัย

00:26

But you should alsoด้วย be ableสามารถ to tell
whichที่ numbersหมายเลข are reliableน่าเชื่อถือ

5

14946

3011

แต่คุณควรสามารถที่จะบอกได้ด้วยว่า
ตัวเลขไหนน่าเชื่อถือ

00:29

and whichที่ onesคน aren'tไม่ได้.

6

17981

1160

และตัวไหนไม่

00:31

So todayในวันนี้ I want to try to give you
some toolsเครื่องมือ to be ableสามารถ to do that.

7

19165

3206

วันนี้ฉันจะให้เครื่องมือ
ที่จะช่วยให้คุณทำแบบนั้นได้

00:34

But before I do,

8

22395

1169

แต่ก่อนที่ฉันจะให้

00:35

I just want to clarifyอธิบาย whichที่ numbersหมายเลข
I'm talkingการพูด about here.

9

23588

2839

ฉันอยากจะทำใหัชัดเจนว่า
ตัวเลขตัวไหนที่ฉันพูดถึง

ฉันไม่ได้พูดถึงตัวเลขแบบ

00:38

I'm not talkingการพูด about claimsการเรียกร้อง like,

10

26451

1635

00:40

"9 out of 10 womenผู้หญิง recommendแนะนำ
this anti-agingต่อต้านริ้วรอย creamครีม."

11

28110

2449

"9 ใน 10 ของผู้หญิงแนะนำ
ครีมต้านริ้วรอยตัวนี้"

00:42

I think a lot of us always
rollม้วน our eyesตา at numbersหมายเลข like that.

12

30583

2972

ฉันคิดว่าพวกเราหลาย ๆ คน
กรอกตาเมื่อได้ยินตัวเลขเหล่านั้น

สิ่งที่เปลี่ยนไปตอนนี้คือ
ผู้คนตั้งคำถามกับสถิติอย่าง

00:45

What's differentต่าง now is people
are questioningการซักถาม statisticsสถิติ like,

13

33579

2984

"อัตราการว่างงานของสหรัฐอเมริกา
เท่ากับร้อยละห้า"

00:48

"The US unemploymentการว่างงาน
rateอัตรา is fiveห้า percentเปอร์เซ็นต์."

14

36587

2014

สิ่งที่ทำให้ตัวเลขนี้แตกต่างคือ
มันไม่ได้มาจากบริษัทเอกชน

00:50

What makesยี่ห้อ this claimข้อเรียกร้อง differentต่าง is
it doesn't come from a privateเอกชน companyบริษัท,

15

38625

3516

มันมาจากรัฐบาล

00:54

it comesมา from the governmentรัฐบาล.

16

42165

1388

ตอนนี้ประมาณ 4 ใน 10 ของชาวอเมริกัน
ไม่เชื่อในข้อมูลทางเศรษฐกิจ

00:55

About 4 out of 10 Americansชาวอเมริกัน
distrustไม่ไว้วางใจ the economicด้านเศรษฐกิจ dataข้อมูล

17

43577

3336

00:58

that getsได้รับ reportedรายงาน by governmentรัฐบาล.

18

46937

1573

ที่รายงานโดยรัฐบาล

01:00

Amongในหมู่ supportersผู้สนับสนุน of Presidentประธาน Trumpคนที่กล้าหาญ
it's even higherสูงกว่า;

19

48534

2491

และตัวเลขนี้เพิ่มขึ้น
ในกลุ่มผู้สนับสนุนทรัมป์

01:03

it's about 7 out of 10.

20

51049

1633

ประมาณ 7 ใน 10

01:04

I don't need to tell anyoneใคร ๆ here

21

52706

1804

ฉันไม่จำเป็นต้องบอกใครในที่นี้

01:06

that there are a lot of dividingแบ่ง linesเส้น
in our societyสังคม right now,

22

54534

3011

ว่ามีเส้นแบ่งมากมายในสังคมของเราขณะนี้

01:09

and a lot of them startเริ่มต้น to make senseความรู้สึก,

23

57569

1825

และเส้นแบ่งหลายอย่าง
ก็เริ่มมีเหตุมีผล

01:11

onceครั้งหนึ่ง you understandเข้าใจ people'sของผู้คน relationshipsสัมพันธ์
with these governmentรัฐบาล numbersหมายเลข.

24

59418

3687

เมื่อคุณเข้าใจความสัมพันธ์ของคน
กับตัวเลขทางสถิติจากรัฐบาล

01:15

On the one handมือ, there are those who say
these statisticsสถิติ are crucialสำคัญมาก,

25

63129

3336

ด้านหนึ่ง มีคนบางกลุ่มบอกว่า
ตัวเลขสถิติเหล่านี้สำคัญมาก

01:18

that we need them to make senseความรู้สึก
of societyสังคม as a wholeทั้งหมด

26

66489

2630

และเราต้องการมัน
เพื่อให้เข้าใจสังคมในภาพรวม

01:21

in orderใบสั่ง to moveย้าย beyondเกิน
emotionalอารมณ์ anecdotesเกร็ดเล็กเกร็ดน้อย

27

69143

2164

เพื่อข้ามผ่านเรื่องราวสะเทือนอารมณ์

01:23

and measureวัด progressความคืบหน้า in a subjectiveอัตนัย way.

28

71331

2410

และวัดความก้าวหน้าด้วยวิธีวัตถุวิสัย

01:25

And then there are the othersคนอื่น ๆ,

29

73765

1467

และก็จะมีคนอีกกลุ่มหนึ่ง

01:27

who say that these statisticsสถิติ are elitistผู้ที่รู้สึกภาคภูมิใจที่เป็นคนชั้นยอด,

30

75256

2156

ที่บอกว่าสถิติเหล่านี้เป็นของพวกอภิสิทธิชน

01:29

maybe even riggedหัวเรือใหญ่;

31

77436

1208

หรือแม้กระทั่งถูกบิดเบือน

01:30

they don't make senseความรู้สึก
and they don't really reflectสะท้อน

32

78668

2394

มันไม่มีเหตุผลและไม่ได้สะท้อนให้เห็นถึง

สิ่งที่เกิดขึ้นกับชีวิตประจำวันของผู้คน

01:33

what's happeningสิ่งที่เกิดขึ้น
in people'sของผู้คน everydayทุกวัน livesชีวิต.

33

81086

2296

01:35

It kindชนิด of feelsรู้สึก like that secondที่สอง groupกลุ่ม
is winningการชนะ the argumentการโต้เถียง right now.

34

83406

3487

และขณะนี้ก็เหมือนว่าคนกลุ่มที่สอง
กำลังชนะการโต้เถียงนี้

01:38

We're livingการดำรงชีวิต in a worldโลก
of alternativeทางเลือก factsข้อเท็จจริง,

35

86917

2108

เราอาศัยอยู่ในโลกที่มี
ข้อเท็จจริงทางเลือกมากมาย

01:41

where people don't find statisticsสถิติ
this kindชนิด of commonร่วมกัน groundพื้น,

36

89049

2935

ที่ที่ผู้คนไม่สามารถ
เห็นพ้องต้องกันได้ในเรื่องตัวเลข

01:44

this startingที่เริ่มต้น pointจุด for debateอภิปราย.

37

92008

1636

และนำไปสู่การถกเถียงกัน

01:45

This is a problemปัญหา.

38

93668

1286

นั่นเป็นปัญหาค่ะ

01:46

There are actuallyแท้จริง
movesการเคลื่อนไหว in the US right now

39

94978

2067

ขณะนี้มีการเคลื่อนไหวในสหรัฐอเมริกา

01:49

to get ridกำจัด of some governmentรัฐบาล
statisticsสถิติ altogetherโดยสิ้นเชิง.

40

97069

2861

เพื่อกำจัดตัวเลขสถิติต่าง ๆ ที่มาจากรัฐบาล

01:51

Right now there's a billบิล in congressรัฐสภา
about measuringการวัด racialเกี่ยวกับเชื้อชาติ inequalityความไม่เสมอภาค.

41

99954

3387

ตอนนี้มีร่างกฎหมายในสภา
เกี่ยวกับการวัดความเหลื่อมล้ำทางเชื้อชาติ

01:55

The draftร่าง lawกฎหมาย saysกล่าวว่า that governmentรัฐบาล
moneyเงิน should not be used

42

103365

2801

ร่างกฎหมายนี้กำหนดว่า
จะต้องไม่ใช้เงินของรัฐบาล

01:58

to collectเก็บ dataข้อมูล on racialเกี่ยวกับเชื้อชาติ segregationการแยก.

43

106190

1902

ในการเก็บข้อมูลเรื่องการแบ่งแยกเชื้อชาติ

02:00

This is a totalทั้งหมด disasterภัยพิบัติ.

44

108116

1885

นี่มันหายนะชัด ๆ

02:02

If we don't have this dataข้อมูล,

45

110025

1748

หากเราไม่มีข้อมูลนี้

02:03

how can we observeสังเกต discriminationการแบ่งแยก,

46

111797

1778

เราจะศึกษาการแบ่งแยกได้อย่างไร

02:05

let aloneคนเดียว fixแก้ไขปัญหา it?

47

113599

1278

อย่าพูดถึงการแก้ปัญหาเลย

02:06

In other wordsคำ:

48

114901

1188

อีกนัยหนึ่งคือ

02:08

How can a governmentรัฐบาล createสร้าง fairธรรม policiesนโยบาย

49

116113

2059

รัฐบาลจะออกนโยบายที่เท่าเทียมได้อย่างไร

02:10

if they can't measureวัด
currentปัจจุบัน levelsระดับ of unfairnessความไม่ยุติธรรม?

50

118196

2771

หากพวกเขาไม่สามารถ
วัดความไม่เท่าเทียมที่เกิดขึ้นได้

02:12

This isn't just about discriminationการแบ่งแยก,

51

120991

1794

ไม่ใช่แค่เรื่องการแบ่งแยก

มันคือทุก ๆ เรื่อง ทุกท่านลองคิดดูค่ะ

02:14

it's everything -- think about it.

52

122809

1670

เราจะออกกฎหมายสาธารณสุขได้อย่างไร

02:16

How can we legislateออกกฎหมาย on healthสุขภาพ careการดูแล

53

124503

1690

02:18

if we don't have good dataข้อมูล
on healthสุขภาพ or povertyความยากจน?

54

126217

2271

หากเราไม่มีข้อมูลที่ดี
เกี่ยวกับสุขภาพหรือความยากจน

เราจะอภิปรายกันเรื่องผู้อพยพกันได้อย่างไร

02:20

How can we have publicสาธารณะ debateอภิปราย
about immigrationการอพยพ

55

128512

2198

02:22

if we can't at leastน้อยที่สุด agreeตกลง

56

130734

1250

หากอย่างน้อยเราไม่สามารถเห็นพ้องกัน

02:24

on how manyจำนวนมาก people are enteringป้อน
and leavingการออกจาก the countryประเทศ?

57

132008

2643

ถึงจำนวนคนที่เข้าและออกประเทศของเรา

สถิติมาจากรัฐบาล
และนั่นเป็นที่มาของชื่อเรียกมัน

02:26

Statisticsสถิติ come from the stateสถานะ;
that's where they got theirของพวกเขา nameชื่อ.

58

134675

3058

ประเด็นก็คือการวัดประชากรให้ดีขึ้น

02:29

The pointจุด was to better
measureวัด the populationประชากร

59

137757

2157

เพื่อที่จะรับใช้ประชาชนได้ดีกว่าเดิม

02:31

in orderใบสั่ง to better serveบริการ it.

60

139938

1357

เราจำเป็นต้องใช้ตัวเลขทางสถิติจากรัฐบาล

02:33

So we need these governmentรัฐบาล numbersหมายเลข,

61

141319

1725

แต่เราจะไม่หลับหูหลับตาเชื่อ

02:35

but we alsoด้วย have to moveย้าย
beyondเกิน eitherทั้ง blindlyสุ่มสี่สุ่มห้า acceptingยอมรับ

62

143068

2647

02:37

or blindlyสุ่มสี่สุ่มห้า rejectingปฏิเสธ them.

63

145739

1268

หรือหลับหูหลับตาไม่ยอมรับมัน

02:39

We need to learnเรียน the skillsทักษะ
to be ableสามารถ to spotจุด badไม่ดี statisticsสถิติ.

64

147031

2997

เราจะต้องเรียนรู้ทักษะ
เพื่อที่จะจับค่าสถิติที่ไม่สมเหตุสมผล

ฉันเริ่มเรียนรู้ทักษะเหล่านี้

02:42

I startedเริ่มต้น to learnเรียน some of these

65

150052

1528

ตอนที่ทำงานอยู่หน่วยสถิติ

02:43

when I was workingการทำงาน
in a statisticalสถิติ departmentแผนก

66

151604

2166

ขององค์การสหประชาชาติ

02:45

that's partส่วนหนึ่ง of the Unitedปึกแผ่น Nationsสหประชาชาติ.

67

153794

1643

งานของพวกเราคือหาจำนวนชาวอิรัก
ที่ถูกบังคับให้ต้องลี้ภัยออกจากบ้าน

02:47

Our jobงาน was to find out how manyจำนวนมาก Iraqisอิรัก
had been forcedถูกบังคับ from theirของพวกเขา homesบ้าน

68

155461

3406

เพราะสงคราม

02:50

as a resultผล of the warสงคราม,

69

158891

1158

และพวกเขาต้องการอะไร

02:52

and what they neededจำเป็น.

70

160073

1158

มันเป็นงานที่สำคัญมาก ๆ
และเป็นงานที่ยากอย่างเหลือเชื่อ

02:53

It was really importantสำคัญ work,
but it was alsoด้วย incrediblyเหลือเชื่อ difficultยาก.

71

161255

3178

ทุก ๆ วันเราตัดสินใจ

02:56

Everyทุกๆ singleเดียว day, we were makingการทำ decisionsการตัดสินใจ

72

164457

2018

02:58

that affectedได้รับผล the accuracyความถูกต้อง
of our numbersหมายเลข --

73

166499

2157

ในสิ่งที่ส่งผลต่อความถูกต้อง
ของตัวเลขของเรา

03:00

decisionsการตัดสินใจ like whichที่ partsชิ้นส่วน
of the countryประเทศ we should go to,

74

168680

2744

การตัดสินใจอย่างเช่น
เราควรจะไปส่วนไหนของประเทศ

เราควรจะคุยกับใคร

03:03

who we should speakพูด to,

75

171448

1156

เราควรจะถามอะไร

03:04

whichที่ questionsคำถาม we should askถาม.

76

172628

1568

03:06

And I startedเริ่มต้น to feel
really disillusionedไม่แยแส with our work,

77

174220

2680

และฉันเริ่มจะตาสว่างเกี่ยวกับงานของพวกเรา

03:08

because we thought we were doing
a really good jobงาน,

78

176924

2518

เพราะเราคิดว่าเราทำได้ดีมาก ๆ

03:11

but the one groupกลุ่ม of people
who could really tell us were the Iraqisอิรัก,

79

179466

3278

แต่กลุ่มคนที่จะบอกเราได้จริง ๆ
คือชาวอิรัก

03:14

and they rarelyไม่ค่อยมี got the chanceโอกาส to find
our analysisการวิเคราะห์, let aloneคนเดียว questionคำถาม it.

80

182768

3540

และพวกเขาไม่มีโอกาสจะได้เห็น
หรือตั้งคำถามถึงบทวิเคราะห์ของเรา

03:18

So I startedเริ่มต้น to feel really determinedแน่นอน

81

186332

1831

ฉันเลยเริ่มรู้สึกมุ่งมั่นว่า

03:20

that the one way to make
numbersหมายเลข more accurateถูกต้อง

82

188187

2311

ทางหนึ่งที่จะทำให้ตัวเลขนั้น
เป็นตัวเลขที่ถูกต้อง

03:22

is to have as manyจำนวนมาก people as possibleเป็นไปได้
be ableสามารถ to questionคำถาม them.

83

190522

3053

คือการเปิดโอกาสให้หลาย ๆ คน
ได้ตั้งคำถามเกี่ยวกับมัน

03:25

So I becameกลายเป็น a dataข้อมูล journalistนักข่าว.

84

193599

1434

นั่นทำให้ฉันกลายเป็น
นักวารสารศาสตร์ข้อมูล

03:27

My jobงาน is findingคำวินิจฉัย these dataข้อมูล setsชุด
and sharingใช้งานร่วมกัน them with the publicสาธารณะ.

85

195057

3904

งานของฉันคือการหาชุดข้อมูล
และเปิดเผยมันสู่สาธารณะ

03:30

Anyoneใคร ๆ can do this,
you don't have to be a geekgeek or a nerdเนิร์ด.

86

198985

3173

ใคร ๆ ก็ทำเช่นนี้ได้
คุณไม่จำเป็นต้องเป็นเนิร์ดหรือพวกคลั่งไคล้

คุณไม่ต้องไปสนใจคำพวกนั้น
คนใช้คำพวกนั้น

03:34

You can ignoreไม่สนใจ those wordsคำ;
they're used by people

87

202182

2355

ในการพยายามบอกว่าพวกเขาฉลาด
ในขณะที่แกล้งถ่อมตัว

03:36

tryingพยายาม to say they're smartฉลาด
while pretendingการทำท่า they're humbleอ่อนน้อมถ่อมตน.

88

204561

2822

ใคร ๆ ก็ทำแบบฉันได้จริง ๆ

03:39

Absolutelyอย่างแน่นอน anyoneใคร ๆ can do this.

89

207407

1589

03:41

I want to give you guys threeสาม questionsคำถาม

90

209020

2067

ฉันอยากจะให้คำถามคุณสามข้อ

03:43

that will help you be ableสามารถ to spotจุด
some badไม่ดี statisticsสถิติ.

91

211111

3005

ที่จะช่วยให้คุณจับผิดตัวเลขทางสถิติ
ที่ไม่สมเหตุสมผล

03:46

So, questionคำถาม numberจำนวน one
is: Can you see uncertaintyความไม่แน่นอน?

92

214140

3507

คำถามแรกคือ
คุณเห็นความไม่แน่นอนหรือไม่

03:49

One of things that's really changedการเปลี่ยนแปลง
people'sของผู้คน relationshipความสัมพันธ์ with numbersหมายเลข,

93

217671

3364

หนึ่งในหลาย ๆ สิ่งที่เปลี่ยนความสัมพันธ์
ของคนกับตัวเลข

03:53

and even theirของพวกเขา trustวางใจ in the mediaสื่อ,

94

221059

1641

หรือแม้กระทั่งความเชื่อมั่นในสื่อ

03:54

has been the use of politicalในทางการเมือง pollsโพล.

95

222724

2258

คือการใช้โพลเลือกตั้ง

03:57

I personallyส่วนตัว have a lot of issuesปัญหา
with politicalในทางการเมือง pollsโพล

96

225006

2538

โดยส่วนตัวฉันมีปัญหาหลายอย่าง
กับโพลเลือกตั้ง

03:59

because I think the roleบทบาท of journalistsนักข่าว
is actuallyแท้จริง to reportรายงาน the factsข้อเท็จจริง

97

227568

3376

เพราะฉันคิดว่าหน้าที่ของนักข่าว
คือการรายงานข้อเท็จจริง

ไม่ใช่การพยายามทำนายข้อเท็จจริง

04:02

and not attemptพยายาม to predictทำนาย them,

98

230968

1553

04:04

especiallyโดยเฉพาะอย่างยิ่ง when those predictionsการคาดการณ์
can actuallyแท้จริง damageความเสียหาย democracyประชาธิปไตย

99

232545

2996

โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการทำนายนั้น
สามารถทำร้ายประชาธิปไตยได้

ด้วยการส่งสัญญาณให้ประชาชนว่า
อย่าไปโหวตให้ชายคนนั้นเลย

04:07

by signalingการส่งสัญญาณ to people:
don't botherตื๊อ to voteโหวต for that guy,

100

235565

2732

เขาไม่มีโอกาสหรอก

04:10

he doesn't have a chanceโอกาส.

101

238321

1205

เราลองพักเรื่องนั้นไว้ก่อน และมาพูดถึง
ความถูกต้องแม่นยำของมัน

04:11

Let's setชุด that asideกัน for now and talk
about the accuracyความถูกต้อง of this endeavorพยายาม.

102

239550

3654

04:15

Basedซึ่งเป็นรากฐาน on nationalแห่งชาติ electionsเลือกตั้ง
in the UKสหราชอาณาจักร, Italyอิตาลี, Israelอิสราเอล

103

243228

4608

จากการเลือกตั้งระดับชาติ
ในอังกฤษ อิตาลี และอิสราเอล

04:19

and of courseหลักสูตร, the mostมากที่สุด recentเมื่อเร็ว ๆ นี้
US presidentialประธานาธิบดี electionการเลือกตั้ง,

104

247860

2764

และแน่นอนค่ะ การเลือกตั้ง
ประธานาธิบดีสหรัฐที่เพิ่งผ่านไป

04:22

usingการใช้ pollsโพล to predictทำนาย electoralเกี่ยวกับการเลือกตั้ง outcomesผลลัพธ์

105

250648

2137

การใช้โพลเพื่อทำนายผลการเลือกตั้ง

04:24

is about as accurateถูกต้อง as usingการใช้ the moonดวงจันทร์
to predictทำนาย hospitalโรงพยาบาล admissionsการรับสมัคร.

106

252809

3812

มีความถูกต้องแม่นยำพอ ๆ กับการใช้พระจันทร์
ทำนายจำนวนผู้ป่วยที่แอดมิดเข้าโรงพยาบาล

04:28

No, seriouslyอย่างจริงจัง, I used actualที่จริง dataข้อมูล
from an academicวิชาการ studyศึกษา to drawวาด this.

107

256645

4200

จริง ๆ นะคะ ฉันใช้ข้อมูลจริง
ในการวาดกราฟนี้

04:32

There are a lot of reasonsเหตุผล why
pollingการลงคะแนนเลือกตั้ง has becomeกลายเป็น so inaccurateไม่เที่ยง.

108

260869

3727

มีหลายเหตุผลว่าทำไมโพลสำรวจ
ถึงไม่มีความแม่นยำเลย

04:36

Our societiesสังคม have becomeกลายเป็น really diverseหลากหลาย,

109

264620

1970

สังคมของเราเป็นสังคมที่หลากหลาย

04:38

whichที่ makesยี่ห้อ it difficultยาก for pollsterspollsters
to get a really niceดี representativeตัวแทน sampleตัวอย่าง

110

266614

3821

ซึ่งยากมากที่คนสำรวจจะได้
กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนที่ดี

ของประชากรที่ต้องการสำรวจ

04:42

of the populationประชากร for theirของพวกเขา pollsโพล.

111

270459

1627

ผู้คนมักจะลังเลที่จะตอบคำถามทางโทรศัพท์

04:44

People are really reluctantไม่เต็มใจ to answerตอบ
theirของพวกเขา phonesโทรศัพท์ to pollsterspollsters,

112

272110

3006

04:47

and alsoด้วย, shockinglyอย่างน่างงงวย enoughพอ,
people mightอาจ lieโกหก.

113

275140

2276

และที่น่าตกใจคือ
คนอาจจะไม่ตอบความจริง

04:49

But you wouldn'tจะไม่ necessarilyจำเป็นต้อง
know that to look at the mediaสื่อ.

114

277440

2811

แต่คุณไม่มีทางรู้ได้
จากเพียงแค่เห็นข้อมูลบนสื่อ

04:52

For one thing, the probabilityความน่าจะเป็น
of a Hillaryฮิลลารี Clintonคลินตัน winชนะ

115

280275

2761

อีกประการหนึ่ง
ความเป็นไปได้ที่ฮิลลารีจะชนะ

04:55

was communicatedการสื่อสาร with decimalทศนิยม placesสถานที่.

116

283060

2791

นำเสนอออกมาในรูปของเลขทศนิยม

04:57

We don't use decimalทศนิยม placesสถานที่
to describeอธิบาย the temperatureอุณหภูมิ.

117

285875

2621

เราไม่ใช้เลขทศนิยม
ในการบอกอุณหภูมิ

05:00

How on earthโลก can predictingทำนาย the behaviorพฤติกรรม
of 230 millionล้าน votersผู้มีสิทธิเลือกตั้ง in this countryประเทศ

118

288520

4228

เป็นไปได้อย่างไรที่คุณจะทำนายพฤติกรรมของ
ผู้มีสิทธิเลือกตั้ง 230 ล้านคนในประเทศนี้

05:04

be that preciseแม่นยำ?

119

292772

1829

ได้แม่นยำขนาดนั้น

05:06

And then there were those sleekมันเงา chartsชาร์ต.

120

294625

2002

นอกจากนี้ยังมีแผนภูมิที่กิ๊บเก๋นั่น

05:08

See, a lot of dataข้อมูล visualizationsการสร้างภาพ
will overstateคุยโว certaintyความเชื่อมั่น, and it worksโรงงาน --

121

296651

3973

เห็นไหมคะ การแสดงข้อมูลด้วยภาพ
บอกความแน่นอนที่เกินจริง และมันได้ผล

05:12

these chartsชาร์ต can numbมึน
our brainsสมอง to criticismคำวิจารณ์.

122

300648

2620

ภาพทำให้สมองเราตายด้านต่อการวิจารณ์

05:15

When you hearได้ยิน a statisticสถิติ,
you mightอาจ feel skepticalไม่เชื่อ.

123

303292

2558

เมื่อคุณได้ยินตัวเลขทางสถิติ
คุณอาจรู้สึกสงสัย

05:17

As soonในไม่ช้า as it's buriedฝังอยู่ in a chartแผนภูมิ,

124

305874

1635

แต่เมื่อมันถูกแปลงเป็นภาพ

05:19

it feelsรู้สึก like some kindชนิด
of objectiveวัตถุประสงค์ scienceวิทยาศาสตร์,

125

307533

2129

มันจะรู้สึกเหมือนผลทางวิทยาศาสตร์
ที่น่าเชื่อถือ

05:21

and it's not.

126

309686

1249

แต่มันไม่ใช่

05:22

So I was tryingพยายาม to find waysวิธี
to better communicateสื่อสาร this to people,

127

310959

3103

ฉันเลยหาวิธีที่จะสื่อสารตัวเลข
กับคนอื่นให้ดีขึ้น

05:26

to showแสดง people the uncertaintyความไม่แน่นอน
in our numbersหมายเลข.

128

314086

2504

เพื่อที่จะแสดงให้คนอื่นเห็นถึง
ความไม่แม่นยำในตัวเลขที่เรามี

05:28

What I did was I startedเริ่มต้น takingการ
realจริง dataข้อมูล setsชุด,

129

316614

2246

สิ่งที่ฉันทำคือนำชุดข้อมูลที่มีอยู่จริง

05:30

and turningการหมุน them into
hand-drawnวาดด้วยมือ visualizationsการสร้างภาพ,

130

318884

2652

มาแปลงให้เป็นภาพข้อมูลที่วาดด้วยมือ

05:33

so that people can see
how impreciseไม่แน่ชัด the dataข้อมูล is;

131

321560

2672

เพื่อให้เห็นว่าข้อมูลมันไม่เป๊ะขนาดไหน

05:36

so people can see that a humanเป็นมนุษย์ did this,

132

324256

1996

คนจะได้เห็นว่ามนุษย์ทำสิ่งนี้

05:38

a humanเป็นมนุษย์ foundพบ the dataข้อมูล and visualizedมองเห็น it.

133

326276

1972

มนุษย์หาข้อมูลและแปลงมันเป็นภาพ

05:40

For exampleตัวอย่าง, insteadแทน
of findingคำวินิจฉัย out the probabilityความน่าจะเป็น

134

328272

2672

ยกตัวอย่างค่ะ แทนที่จะค้นพบความน่าจะเป็น

05:42

of gettingได้รับ the fluไข้หวัดใหญ่ in any givenรับ monthเดือน,

135

330968

2126

ในการเป็นหวัดในเดือนใดก็ตาม

05:45

you can see the roughขรุขระ
distributionการกระจาย of fluไข้หวัดใหญ่ seasonฤดู.

136

333118

2792

คุณจะเห็นการกระจายตัวอย่างหยาบ ๆ
ของฤดูหวัด

05:47

This is --

137

335934

1167

นี่คือ

(เสียงหัวเราะ)

ภาพที่ไม่ควรให้เห็นตอนกุมภาพันธ์

05:49

(Laughterเสียงหัวเราะ)

138

337125

1018

05:50

a badไม่ดี shotการถ่ายภาพ to showแสดง in Februaryกุมภาพันธ์.

139

338167

1486

05:51

But it's alsoด้วย more responsibleรับผิดชอบ
dataข้อมูล visualizationการสร้างภาพ,

140

339677

2455

แต่มันก็เป็นภาพข้อมูลที่น่าเชื่อถือมาก

05:54

because if you were to showแสดง
the exactแน่นอน probabilitiesความน่าจะเป็น,

141

342156

2455

เพราะถ้าคุณอยากแสดงให้เห็น
ความเป็นไปได้ที่ชัดเจน

05:56

maybe that would encourageส่งเสริม
people to get theirของพวกเขา fluไข้หวัดใหญ่ jabsศัตรู

142

344635

2592

นั่นอาจช่วยกระตุ้นให้
คนไปฉีดวัคซีนป้องกันหวัด

05:59

at the wrongไม่ถูกต้อง time.

143

347251

1456

ในเวลาที่ผิด

06:01

The pointจุด of these shakyสั่นคลอน linesเส้น

144

349163

1693

วัตถุประสงค์ของเส้นที่เบี้ยวไปมานี้

06:02

is so that people rememberจำ
these imprecisionsimprecisions,

145

350880

2911

เพื่อให้คนระลึกได้ถึง
ความไม่เป๊ะของข้อมูล

06:05

but alsoด้วย so they don't necessarilyจำเป็นต้อง
walkเดิน away with a specificโดยเฉพาะ numberจำนวน,

146

353815

3227

และเพื่อให้พวกเขาไม่เดินออกไป
พร้อมกับค่าตัวเลขเป๊ะ ๆ

06:09

but they can rememberจำ importantสำคัญ factsข้อเท็จจริง.

147

357066

1866

แต่พวกเขาจะจำข้อเท็จจริงที่สำคัญได้

06:10

Factsข้อเท็จจริง like injusticeความอยุติธรรม and inequalityความไม่เสมอภาค
leaveออกจาก a hugeใหญ่ markเครื่องหมาย on our livesชีวิต.

148

358956

4024

ข้อเท็จจริงอย่างเช่น ความอยุติธรรมและ
ความไม่เท่าเทียมทิ้งรอยขนาดใหญ่ไว้ในชีวิตเรา

06:15

Factsข้อเท็จจริง like Blackสีดำ Americansชาวอเมริกัน and Nativeพื้นเมือง
Americansชาวอเมริกัน have shorterสั้น life expectanciesความคาดหวัง

149

363004

4189

ข้อเท็จจริงอย่างเช่นชาวผิวสีและ
ชาวพื้นเมืองอเมริกันมีอายุเฉลี่ยสั้นกว่า

06:19

than those of other racesการแข่งขัน,

150

367217

1400

ชนชาติอื่น ๆ

06:20

and that isn't changingเปลี่ยนแปลง anytimeทุกที่ทุกเวลา soonในไม่ช้า.

151

368641

2138

และนั่นจะไม่เปลี่ยนแปลงในเร็ววันนี้

06:22

Factsข้อเท็จจริง like prisonersนักโทษ in the US
can be keptเก็บไว้ in solitaryโดดเดี่ยว confinementการคุมขัง cellsเซลล์

152

370803

3901

ข้อเท็จจริงอย่างเช่น นักโทษในสหรัฐอเมริกา
สามารถถูกจับขังในห้องขังเดี่ยว

06:26

that are smallerที่มีขนาดเล็ก than the sizeขนาด
of an averageเฉลี่ย parkingที่จอดรถ spaceช่องว่าง.

153

374728

3342

ที่เล็กกว่าขนาดช่องจอดรถโดยทั่วไป

06:30

The pointจุด of these visualizationsการสร้างภาพ
is alsoด้วย to remindเตือน people

154

378535

3335

เป้าหมายของภาพเหล่านี้ก็เพื่อเตือนผู้คนถึง

06:33

of some really importantสำคัญ
statisticalสถิติ conceptsแนวคิด,

155

381894

2350

กรอบแนวคิดทางสถิติที่สำคัญ

06:36

conceptsแนวคิด like averagesค่าเฉลี่ย.

156

384268

1636

อย่างเช่น ค่าเฉลี่ย

06:37

So let's say you hearได้ยิน a claimข้อเรียกร้อง like,

157

385928

1668

สมมติว่าคุณได้ยินคำอ้างว่า

06:39

"The averageเฉลี่ย swimmingว่ายน้ำ poolสระ in the US
containsมี 6.23 fecalที่อุจจาระ accidentsการเกิดอุบัติเหตุ."

158

387620

4434

"สระว่ายน้ำในสหรัฐโดยทั่วไป
จะมีเหตุอุจจาระร่วงเกิดขึ้นถึง 6.23 ครั้ง"

06:44

That doesn't mean everyทุกๆ singleเดียว
swimmingว่ายน้ำ poolสระ in the countryประเทศ

159

392078

2797

นั่นไม่ได้หมายความถึง
สระว่ายน้ำทุก ๆ แห่งในประเทศ

จะมีเหตุอุจจาระร่วงเกิดขึ้นถึง 6.23 ครั้งเป๊ะ ๆ

06:46

containsมี exactlyอย่างแน่นอน 6.23 turdsturds.

160

394899

2194

06:49

So in orderใบสั่ง to showแสดง that,

161

397117

1417

และเพื่อแสดงให้เห็นแบบนั้น

06:50

I wentไป back to the originalเป็นต้นฉบับ dataข้อมูล,
whichที่ comesมา from the CDCCDC,

162

398558

2841

ฉันกลับไปดูข้อมูลต้นฉบับ
ที่มาจากหน่วยป้องกันโรคติดต่อ

06:53

who surveyedสำรวจ 47 swimmingว่ายน้ำ facilitiesสิ่งอำนวยความสะดวก.

163

401423

2065

ที่ทำการสำรวจสระว่ายน้ำ 47 แห่ง

06:55

And I just spentการใช้จ่าย one eveningตอนเย็น
redistributingการกระจาย poopคนเซ่อ.

164

403512

2391

และฉันใช้เวลาเย็นหนึ่ง
ในการจัดเรียงอุจจาระใหม่

06:57

So you can kindชนิด of see
how misleadingหลอกตา averagesค่าเฉลี่ย can be.

165

405927

2682

คุณจะเห็นคร่าว ๆ ว่า
ค่าเฉลี่ยทำให้เข้าใจผิดได้ขนาดไหน

07:00

(Laughterเสียงหัวเราะ)

166

408633

1282

(เสียงหัวเราะ)

07:01

OK, so the secondที่สอง questionคำถาม
that you guys should be askingถาม yourselvesท่านเอง

167

409939

3901

ค่ะ คำถามที่สอง
ที่คุณควรถามตัวเอง

07:05

to spotจุด badไม่ดี numbersหมายเลข is:

168

413864

1501

เพื่อที่จะมองเห็นค่าสถิติที่ไม่ถูกต้องคือ

07:07

Can I see myselfตนเอง in the dataข้อมูล?

169

415389

1967

คุณเห็นตัวเองในข้อมูลนั้นหรือไม่

07:09

This questionคำถาม is alsoด้วย
about averagesค่าเฉลี่ย in a way,

170

417380

2913

คำถามก็เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยอีกเหมือนกัน

07:12

because partส่วนหนึ่ง of the reasonเหตุผล
why people are so frustratedผิดหวัง

171

420317

2605

เพราะเหตุผลหนึ่งที่ผู้คนมักหัวเสีย

07:14

with these nationalแห่งชาติ statisticsสถิติ,

172

422946

1495

กับสถิติจากรัฐบาล

07:16

is they don't really tell the storyเรื่องราว
of who'sใคร winningการชนะ and who'sใคร losingแพ้

173

424465

3273

คือตัวเลขเหล่านั้นไม่ได้บอกว่าใครได้ใครเสีย

จากนโยบายของรัฐ

07:19

from nationalแห่งชาติ policyนโยบาย.

174

427762

1156

มันง่ายที่จะเข้าใจว่าทำไมคนถึงหัวเสีย
กับค่าเฉลี่ยของโลก

07:20

It's easyง่าย to understandเข้าใจ why people
are frustratedผิดหวัง with globalทั่วโลก averagesค่าเฉลี่ย

175

428942

3318

เมื่อมันไม่ตรงกับ
ประสบการณ์ส่วนตัวของพวกเขา

07:24

when they don't matchการจับคู่ up
with theirของพวกเขา personalส่วนบุคคล experiencesประสบการณ์.

176

432284

2679

ฉันอยากจะแสดงให้ทุกคนเห็นถึง
ความเกี่ยวข้องของข้อมูลกับชีวิตประจำวัน

07:26

I wanted to showแสดง people the way
dataข้อมูล relatesที่เกี่ยวข้อง to theirของพวกเขา everydayทุกวัน livesชีวิต.

177

434987

3263

07:30

I startedเริ่มต้น this adviceคำแนะนำ columnคอลัมน์
calledเรียกว่า "Dearที่รัก Monaโมนา,"

178

438274

2246

ฉันเลยเริ่มเขียนคอลัมน์ปรึกษาปัญหา
ชื่อ "Dear Mona"

ซึ่งทุกคนจะเขียนถึงฉัน
พร้อมคำถามและข้อสงสัย

07:32

where people would writeเขียน to me
with questionsคำถาม and concernsความกังวล

179

440544

2726

และฉันจะพยายามตอบด้วยข้อมูลสถิติ

07:35

and I'd try to answerตอบ them with dataข้อมูล.

180

443294

1784

คนจะถามอะไรฉันก็ได้

07:37

People askedถาม me anything.

181

445102

1200

07:38

questionsคำถาม like, "Is it normalปกติ to sleepนอน
in a separateแยก bedเตียง to my wifeภรรยา?"

182

446326

3261

อย่างเช่น "การนอนคนละเตียงกับภรรยาของผม
เป็นเรื่องปกติไหม"

"คนที่สักเขาเสียใจไหมกับรอยสัก"

07:41

"Do people regretเสียใจ theirของพวกเขา tattoosรอยสัก?"

183

449611

1591

"การตายด้วยเหตุธรรมชาติคืออะไร"

07:43

"What does it mean to dieตาย
of naturalโดยธรรมชาติ causesสาเหตุ?"

184

451226

2164

07:45

All of these questionsคำถาม are great,
because they make you think

185

453414

2966

คำถามเหล่านี้มันเยี่ยมมาก
เพราะมันทำให้คุณคิด

เกี่ยวกับวิธีที่จะหาตัวเลข
และสื่อสารมันออกไป

07:48

about waysวิธี to find
and communicateสื่อสาร these numbersหมายเลข.

186

456404

2336

07:50

If someoneบางคน asksถาม you,
"How much peeฉี่ is a lot of peeฉี่?"

187

458764

2503

หากมีคนถามคุณว่า
"ปริมาณฉี่เท่าไหร่ถึงเรียกว่าเยอะ"

07:53

whichที่ is a questionคำถาม that I got askedถาม,

188

461291

2458

ซึ่งเป็นคำถามที่ฉันถูกถาม

07:55

you really want to make sure
that the visualizationการสร้างภาพ makesยี่ห้อ senseความรู้สึก

189

463773

2980

คุณต้องทำให้แน่ใจว่าภาพแสดงข้อมูล
มันดูสมเหตุสมผล

07:58

to as manyจำนวนมาก people as possibleเป็นไปได้.

190

466777

1747

กับคนมากที่สุดเท่าที่จะมากได้

08:00

These numbersหมายเลข aren'tไม่ได้ unavailableไม่มี.

191

468548

1575

ไม่ใช่ว่าไม่มีตัวเลขพวกนี้

08:02

Sometimesบางครั้ง they're just buriedฝังอยู่
in the appendixภาคผนวก of an academicวิชาการ studyศึกษา.

192

470147

3507

บางครั้งมันถูกซุกอยู่ในภาคผนวก
ของงานวิชาการ

08:05

And they're certainlyอย่างแน่นอน not inscrutableลึกลับ;

193

473678

1839

และไม่ใช่ว่าเราจะตรวจสอบมันไม่ได้

08:07

if you really wanted to testทดสอบ
these numbersหมายเลข on urinationการถ่ายปัสสาวะ volumeปริมาณ,

194

475541

2975

หากคุณอยากจะทดสอบ
ตัวเลขเกี่ยวกับปริมาณปัสสาวะ

08:10

you could grabคว้า a bottleขวด
and try it for yourselfด้วยตัวคุณเอง.

195

478540

2257

คุณสามารถหยิบขวดแล้วลองดูได้ด้วยตัวเอง

08:12

(Laughterเสียงหัวเราะ)

196

480821

1008

(เสียงหัวเราะ)

ประเด็นคือมันไม่จำเป็นเลย

08:13

The pointจุด of this isn't necessarilyจำเป็นต้อง

197

481853

1694

ที่ชุดข้อมูลทุก ๆ ชุด
จะต้องเกี่ยวข้องสัมพันธ์กับคุณโดยตรง

08:15

that everyทุกๆ singleเดียว dataข้อมูล setชุด
has to relateสัมพันธ์ specificallyเฉพาะ to you.

198

483571

2877

08:18

I'm interestedสนใจ in how manyจำนวนมาก womenผู้หญิง
were issuedออก finesค่าปรับ in Franceฝรั่งเศส

199

486472

2880

ฉันสนใจเรื่องจำนวนผู้หญิง
ที่ถูกปรับในฝรั่งเศส

โทษฐานที่ใส่ผ้าคลุมศีรษะหรือฮิญาบ

08:21

for wearingการสวมใส่ the faceใบหน้า veilผ้าคลุมหน้า, or the niqabniqab,

200

489376

1959

แม้ว่าฉันจะไม่ได้อาศัยอยู่ในฝรั่งเศส
หรือใส่ผ้าคลุมก็ตาม

08:23

even if I don't liveมีชีวิต in Franceฝรั่งเศส
or wearสวมใส่ the faceใบหน้า veilผ้าคลุมหน้า.

201

491359

2618

08:26

The pointจุด of askingถาม where you fitพอดี in
is to get as much contextบริบท as possibleเป็นไปได้.

202

494001

3835

วัตถุประสงค์ของการถามว่าคุณอยู่ตรงส่วนไหน
คือการที่จะได้รู้บริบทให้มากที่สุด

08:29

So it's about zoomingซูม out
from one dataข้อมูล pointจุด,

203

497860

2191

มันคือการออกจากจุดของข้อมูลจุดหนึ่ง

08:32

like the unemploymentการว่างงาน rateอัตรา
is fiveห้า percentเปอร์เซ็นต์,

204

500075

2104

เช่น อัตราการว่างงานคือร้อยละ 5

08:34

and seeingเห็น how it changesการเปลี่ยนแปลง over time,

205

502203

1757

และดูว่าเมื่อเวลาผ่านไป
มันเปลี่ยนไปอย่างไร

08:35

or seeingเห็น how it changesการเปลี่ยนแปลง
by educationalทางการศึกษา statusสถานะ --

206

503984

2650

หรือดูว่าสถานภาพทางการศึกษา
เปลี่ยนมันไปอย่างไร

08:38

this is why your parentsพ่อแม่ always
wanted you to go to collegeวิทยาลัย --

207

506658

3104

นี่คือเหตุผลว่าทำไมพ่อแม่ของคุณ
ถึงอยากให้คุณเข้ามหาวิทยาลัย

08:41

or seeingเห็น how it variesแตกต่างกันไป by genderเพศ.

208

509786

2032

หรือดูว่ามันผันแปรไปตามเพศอย่างไร

08:43

Nowadaysในปัจจุบันนี้, maleชาย unemploymentการว่างงาน rateอัตรา is higherสูงกว่า

209

511842

2127

ปัจจุบันอัตราการว่างงานของผู้ชายสูงกว่า

08:45

than the femaleหญิง unemploymentการว่างงาน rateอัตรา.

210

513993

1700

อัตราการว่างงานของผู้หญิง

08:47

Up untilจนกระทั่ง the earlyตอนต้น '80s,
it was the other way around.

211

515717

2695

ช่วงก่อนยุค 80 สภาพมันกลับกัน

08:50

This is a storyเรื่องราว of one
of the biggestที่ใหญ่ที่สุด changesการเปลี่ยนแปลง

212

518436

2117

นี่คือความเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่อย่างหนึ่ง

08:52

that's happenedที่เกิดขึ้น in Americanอเมริกัน societyสังคม,

213

520577

1720

ที่เกิดขึ้นในสังคมอเมริกัน

08:54

and it's all there in that chartแผนภูมิ,
onceครั้งหนึ่ง you look beyondเกิน the averagesค่าเฉลี่ย.

214

522321

3276

และทุกอย่างมันอยู่บนกราฟนั่น
เมื่อคุณมองให้มากกว่าแค่ค่าเฉลี่ย

แกนคือทุกอย่าง

08:57

The axesแกน are everything;

215

525621

1165

08:58

onceครั้งหนึ่ง you changeเปลี่ยนแปลง the scaleขนาด,
you can changeเปลี่ยนแปลง the storyเรื่องราว.

216

526810

2669

เมื่อคุณเปลี่ยนเกณฑ์
คุณจะเปลี่ยนเรื่องราวของข้อมูล

09:01

OK, so the thirdที่สาม and finalสุดท้าย questionคำถาม
that I want you guys to think about

217

529503

3380

สำหรับคำถามที่ 3 และเป็นคำถามสุดท้าย
ที่อยากให้ทุกคนคิดถึง

09:04

when you're looking at statisticsสถิติ is:

218

532907

1819

เมื่อกำลังอ่านค่าสถิติคือ

09:06

How was the dataข้อมูล collectedเก็บรวบรวม?

219

534750

1873

มีการเก็บข้อมูลนั้นอย่างไร

09:09

So farห่างไกล, I've only talkedพูดคุย about the way
dataข้อมูล is communicatedการสื่อสาร,

220

537667

2939

ที่ผ่านมาฉันพูดถึงวิธีการ
ที่ใช้สื่อสารข้อมูล

09:12

but the way it's collectedเก็บรวบรวม
mattersเรื่อง just as much.

221

540630

2276

แต่วิธีการจัดเก็บข้อมูล
ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน

และฉันรู้ว่ามันยาก

09:14

I know this is toughยาก,

222

542930

1167

เพราะวิธีการเก็บข้อมูลมันอาจจะคลุมเครือ
และค่อนข้างน่าเบื่อ

09:16

because methodologiesวิธีการ can be opaqueทึบแสง
and actuallyแท้จริง kindชนิด of boringน่าเบื่อ,

223

544121

3081

แต่มีขั้นตอนง่าย ๆ
ที่คุณสามารถใช้ตรวจสอบได้

09:19

but there are some simpleง่าย stepsขั้นตอน
you can take to checkตรวจสอบ this.

224

547226

2873

09:22

I'll use one last exampleตัวอย่าง here.

225

550123

1839

ฉันจะใช้ตัวอย่างสุดท้าย

09:24

One pollโพลล์ foundพบ that 41 percentเปอร์เซ็นต์ of Muslimsชาวมุสลิม
in this countryประเทศ supportสนับสนุน jihadญิฮาด,

226

552309

3887

ผลสำรวจหนึ่งพบว่ามีชาวมุสลิมร้อยละ 41
ในประเทศนี้ที่สนับสนุนญิฮาด [สงครามศักดิ์สิทธิ์]

09:28

whichที่ is obviouslyอย่างชัดเจน prettyน่ารัก scaryน่ากลัว,

227

556220

1525

ซึ่งมันค่อนข้างน่ากลัวอย่างเห็นได้ชัด

09:29

and it was reportedรายงาน everywhereทุกที่ in 2015.

228

557769

2642

ข้อมูลนี้ถูกเผยแพร่ทุกที่ในปี 2015

09:32

When I want to checkตรวจสอบ a numberจำนวน like that,

229

560435

2615

และเมื่อฉันอยากตรวจสอบตัวเลขแบบนี้

09:35

I'll startเริ่มต้น off by findingคำวินิจฉัย
the originalเป็นต้นฉบับ questionnaireแบบสอบถาม.

230

563074

2501

ฉันเริ่มจากการหาแบบสำรวจต้นฉบับ

09:37

It turnsผลัดกัน out that journalistsนักข่าว
who reportedรายงาน on that statisticสถิติ

231

565599

2926

และพบว่านักข่าวที่รายงานสถิตินี้

09:40

ignoredละเว้น a questionคำถาม
lowerลดลง down on the surveyสำรวจ

232

568549

2231

ไม่สนใจคำถามที่อยู่ด้านล่างของแบบสำรวจ

09:42

that askedถาม respondentsผู้ตอบแบบสอบถาม
how they definedที่กำหนดไว้ "jihadญิฮาด."

233

570804

2346

ที่ถามผู้ตอบแบบสอบถามว่าพวกเขา
ให้นิยามญิฮาดว่าอย่างไร

09:45

And mostมากที่สุด of them definedที่กำหนดไว้ it as,

234

573174

1981

คนส่วนใหญ่ให้นิยามว่า

09:47

"Muslims'ชาวมุสลิม personalส่วนบุคคล, peacefulเงียบสงบ struggleการต่อสู้
to be more religiousเคร่งศาสนา."

235

575179

3942

"ความพยายามอย่างสงบของชาวมุสลิม
ที่จะแสดงความเลื่อมใสในศาสนาให้มากขึ้น"

09:51

Only 16 percentเปอร์เซ็นต์ definedที่กำหนดไว้ it as,
"violentรุนแรง holyศักดิ์สิทธิ์ warสงคราม againstต่อต้าน unbelieversบรรดาผู้ปฏิเสธศรัทธา."

236

579145

4194

มีเพียงแค่ร้อยละ 16 ที่ให้นิยามว่า
"สงครามศาสนาเพื่อสู้กับผู้ที่ไม่เชื่อในอิสลาม"

09:55

This is the really importantสำคัญ pointจุด:

237

583363

2430

นี่คือประเด็นที่สำคัญ

09:57

basedซึ่งเป็นรากฐาน on those numbersหมายเลข,
it's totallyโดยสิ้นเชิง possibleเป็นไปได้

238

585817

2155

จากตัวเลขพวกนี้ มีความเป็นไปได้ว่า

09:59

that no one in the surveyสำรวจ
who definedที่กำหนดไว้ it as violentรุนแรง holyศักดิ์สิทธิ์ warสงคราม

239

587996

3105

ไม่มีผู้ตอบแบบสำรวจคนไหน
ที่นิยามฮิญาดว่าสงครามศักดิ์สิทธิ์

10:03

alsoด้วย said they supportสนับสนุน it.

240

591125

1332

จะบอกว่าสนับสนุนมันด้วย

10:04

Those two groupsกลุ่ม mightอาจ not overlapคาบเกี่ยวกัน at all.

241

592481

2208

คนสองกลุ่มอาจจะไม่เกี่ยวกันเลยก็ได้

10:07

It's alsoด้วย worthคุ้มค่า askingถาม
how the surveyสำรวจ was carriedดำเนินการ out.

242

595122

2637

มันจะมีประโยชน์มากหากถามว่า
ทำการสำรวจกันอย่างไร

10:09

This was something calledเรียกว่า an opt-inเลือกใน pollโพลล์,

243

597783

1998

นี่คือสิ่งที่เรียกว่า
การสำรวจแบบสุ่ม

แปลว่าใครที่เห็นแบบสำรวจนี้
บนอินเทอร์เนตก็สามารถตอบแบบสำรวจได้

10:11

whichที่ meansวิธี anyoneใคร ๆ could have foundพบ it
on the internetอินเทอร์เน็ต and completedเสร็จ it.

244

599805

3402

ไม่มีทางรู้ได้เลยว่า
คนตอบ เป็นชาวมุสลิมหรือไม่

10:15

There's no way of knowingรู้ดี
if those people even identifiedระบุ as Muslimมุสลิม.

245

603231

3339

10:18

And finallyในที่สุด, there were 600
respondentsผู้ตอบแบบสอบถาม in that pollโพลล์.

246

606594

2612

และท้ายสุด มีคน 600 คน
ตอบแบบสำรวจนั้น

10:21

There are roughlyลวก threeสาม millionล้าน
Muslimsชาวมุสลิม in this countryประเทศ,

247

609230

2654

ในประเทศนี้มีชาวมุสลิมประมาณสามล้านคน

ตามที่สำนักวิจัยพิวบอกไว้

10:23

accordingตาม to Pewม้านั่งในโบสถ์ Researchการวิจัย Centerศูนย์.

248

611908

1607

10:25

That meansวิธี the pollโพลล์ spokeพูด to roughlyลวก
one in everyทุกๆ 5,000 Muslimsชาวมุสลิม

249

613539

2993

นั่นหมายความว่าแบบสำรวจสื่อสารกับ
1 ในชาวมุสลิมทุกๆ 5000 คน

ในประเทศนี้

10:28

in this countryประเทศ.

250

616556

1168

นี่คือหนึ่งเหตุผล

10:29

This is one of the reasonsเหตุผล

251

617748

1266

ว่าทำไมสถิติของรัฐบาล
น่าเชื่อถือกว่าสถิติจากหน่วยงานอื่น

10:31

why governmentรัฐบาล statisticsสถิติ
are oftenบ่อยครั้ง better than privateเอกชน statisticsสถิติ.

252

619038

3607

10:34

A pollโพลล์ mightอาจ speakพูด to a coupleคู่
hundredร้อย people, maybe a thousandพัน,

253

622669

3035

แบบสำรวจอาจสื่อสารกับ
คนไม่กี่ร้อยคน อาจจะพันคน

10:37

or if you're L'OrealL'Oreal, tryingพยายาม to sellขาย
skinผิว careการดูแล productsผลิตภัณฑ์ in 2005,

254

625728

3058

หรือหากคุณมาจากลอริอัล
และพยายามขายผลิตภัณฑ์ดูแลผิวในปี 2015

10:40

then you spokeพูด to 48 womenผู้หญิง
to claimข้อเรียกร้อง that they work.

255

628810

2417

คุณจะสื่อสารกับผู้หญิง 48 คน
ที่อ้างว่าสินค้าคุณได้ผล

10:43

(Laughterเสียงหัวเราะ)

256

631251

1026

(เสียงหัวเราะ)

10:44

Privateเอกชน companiesบริษัท don't have a hugeใหญ่
interestดอกเบี้ย in gettingได้รับ the numbersหมายเลข right,

257

632301

3556

บริษัทเอกชนไม่ได้สนใจ
ที่จะได้ตัวเลขที่ถูกต้องมากนัก

10:47

they just need the right numbersหมายเลข.

258

635881

1755

พวกเขาแค่ต้องการตัวเลขที่ใช่

10:49

Governmentรัฐบาล statisticiansสถิติ aren'tไม่ได้ like that.

259

637660

2020

นักสถิติของรัฐไม่ใช่แบบนั้น

10:51

In theoryทฤษฎี, at leastน้อยที่สุด,
they're totallyโดยสิ้นเชิง impartialเป็นธรรม,

260

639704

2447

อย่างน้อยในทางทฤษฎี
พวกเขาเป็นกลางมาก

10:54

not leastน้อยที่สุด because mostมากที่สุด of them do
theirของพวกเขา jobsงาน regardlessไม่คำนึงถึง of who'sใคร in powerอำนาจ.

261

642175

3501

เป็นกลางไม่น้อยเพราะพวกเขาส่วนใหญ่
ทำงานโดยไม่สนว่าใครจะอยู่ในอำนาจ

10:57

They're civilพลเรือน servantsคนรับใช้.

262

645700

1162

พวกเขาคือข้าราชการ

10:58

And to do theirของพวกเขา jobsงาน properlyอย่างถูกต้อง,

263

646886

1964

และเพื่อทำหน้าที่ของพวกเขาให้ดี

11:00

they don't just speakพูด
to a coupleคู่ hundredร้อย people.

264

648874

2363

พวกเขาไม่ได้สื่อสารกับคนแค่ไม่กี่ร้อยคน

11:03

Those unemploymentการว่างงาน numbersหมายเลข
I keep on referencingอ้างอิง

265

651261

2318

อัตราการว่างงานที่ฉันพูดถึงบ่อย ๆ

11:05

come from the Bureauที่ทำการ of Laborแรงงาน Statisticsสถิติ,

266

653603

2004

มาจากสำนักงานสถิติแรงงาน

11:07

and to make theirของพวกเขา estimatesประมาณการ,

267

655631

1335

และในการได้ตัวเลขนั้น

11:08

they speakพูด to over 140,000
businessesธุรกิจ in this countryประเทศ.

268

656990

3489

พวกเขาสอบถาม
จาก 140,000 กว่าบริษัทในประเทศนี้

11:12

I get it, it's frustratingที่น่าผิดหวัง.

269

660503

1725

ฉันรู้ค่ะ ว่ามันน่าหัวหงุดหงิด

11:14

If you want to testทดสอบ a statisticสถิติ
that comesมา from a privateเอกชน companyบริษัท,

270

662252

3115

หากคุณอยากทดสอบตัวเลขทางสถิติ
ที่มาจากบริษัทเอกชน

11:17

you can buyซื้อ the faceใบหน้า creamครีม for you
and a bunchพวง of friendsเพื่อน, testทดสอบ it out,

271

665391

3361

คุณสามารถลองได้โดยการซื้อครีมทาหน้า
ให้คุณและเพื่อนลองใช้

หากมันไม่ได้ผล
คุณก็จะบอกได้ว่าสถิตินั้นผิด

11:20

if it doesn't work,
you can say the numbersหมายเลข were wrongไม่ถูกต้อง.

272

668776

2591

แต่คุณจะทดสอบค่าสถิติจากรัฐบาลได้อย่างไร

11:23

But how do you questionคำถาม
governmentรัฐบาล statisticsสถิติ?

273

671391

2146

คุณแค่ต้องตรวจสอบทุกอย่าง

11:25

You just keep checkingการตรวจสอบ everything.

274

673561

1630

หาว่าพวกเขาเก็บข้อมูลอย่างไร

11:27

Find out how they collectedเก็บรวบรวม the numbersหมายเลข.

275

675215

1913

หาว่าคุณเห็นทุกอย่าง
ที่ควรจะเห็นบนภาพข้อมูลหรือไม่

11:29

Find out if you're seeingเห็น everything
on the chartแผนภูมิ you need to see.

276

677152

3125

แต่อย่าเพิ่งหมดหวังกับตัวเลขทั้งหมด
เพราะหากคุณทำเช่นนั้น

11:32

But don't give up on the numbersหมายเลข
altogetherโดยสิ้นเชิง, because if you do,

277

680301

2965

เราจะกำหนดนโยบายสาธารณะอย่างมืดมน

11:35

we'llดี be makingการทำ publicสาธารณะ policyนโยบาย
decisionsการตัดสินใจ in the darkมืด,

278

683290

2439

อาศัยเพียงแค่
ผลประโยชน์ของเอกชนเป็นเครื่องนำทาง

11:37

usingการใช้ nothing but privateเอกชน
interestsความสนใจ to guideแนะนำ us.

279

685753

2262

ขอบคุณค่ะ

11:40

Thank you.

280

688039

1166

(เสียงปรบมือ)

11:41

(Applauseการปรบมือ)

281

689229

2461

Translated by Dollaya Piumsuwan

ABOUT THE SPEAKER

Mona Chalabi - Data journalist
Mona Chalabi tries to take the numb out of numbers. She's left with lots of "ers."

Why you should listen

After working for a humanitarian organisation, Mona Chalabi saw how important data was, but also how easily it could be used by people with their own specific agendas. Since then, her work for organizations like Transparency International and The Guardian has had one goal: to make sure as many people as possible can find and question the data they need to make informed decisions about their lives.

Chalabi is currently the Data Editor of the Guardian US, where she writes articles, produces documentaries and turns data into illustrations and animations. In 2016, her data illustrations were commended by the Royal Statistical Society.

More profile about the speaker
Mona Chalabi | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

โมนา ชาลาบี (Mona Chalabi): 3 วิธีที่จะมองเห็นสถิติที่ไม่สมเหตุสมผล | TED Talk | TED.com