TED2009
Nate Silver: Does racism affect how you vote?
Нейт Сільвер: Чи впливає раса на голосування?
Filmed:
Readability: 4
498,847 views
Нейт Сільвер має відповіді на суперечливі питання про расу у політиці: чи вплинула раса Обами на отримання голосів у деяких місцевостях? Статистика і міфи вступають в протистояння у цій захопливій промові, яка завершується дивовижною здогадкою про те, як міське планування може сприяти виробленню толерантності.
Nate Silver - Statistician
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Math whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I want to talk about the election.
0
0
3000
Я хочу поговорити про вибори.
00:18
For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
3000
3000
Перший раз в США
переважно біла група виборців
переважно біла група виборців
00:21
voted for an African-American candidate for President.
2
6000
3000
проголосувала за афро-американського
кандидата в президенти.
кандидата в президенти.
00:24
And in fact Barack Obama did quite well.
3
9000
2000
І Барак Обама насправді добився успіху.
00:26
He won 375 electoral votes.
4
11000
2000
Він набрав 375 голосів виборців
00:28
And he won about 70 million popular votes
5
13000
3000
і завоював близько 70 мільйонів
народних голосів.
народних голосів.
00:31
more than any other presidential candidate --
6
16000
2000
Більше ніж будь-який інший
кандидат у президенти --
кандидат у президенти --
00:33
of any race, of any party -- in history.
7
18000
3000
будь-якої раси, будь-якої партії
-- в історії США.
-- в історії США.
00:36
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
21000
4000
Якщо ви порівняєте результати Обами
з результатами Джона Керрі 4 роки тому...
з результатами Джона Керрі 4 роки тому...
00:40
Democrats really like seeing this transition here,
9
25000
3000
Демократам особливо подобається
стежити за цими змінами,
стежити за цими змінами,
00:43
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
28000
4000
коли майже кожен штат синіє
і, таким чином, стає більш демократичним --
і, таким чином, стає більш демократичним --
00:47
even states Obama lost, like out west,
11
32000
2000
навіть штати, де Обама програв,
наприклад, західні,
наприклад, західні,
00:49
those states became more blue.
12
34000
2000
також стали більш синіми.
00:51
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
36000
3000
На півдні, на північному сході, майже усюди,
00:54
but with a couple of exceptions here and there.
14
39000
3000
з кількома винятками де-не-де.
00:57
One exception is in Massachusetts.
15
42000
2000
Один виняток - Масачусетс.
00:59
That was John Kerry's home state.
16
44000
2000
Це рідний штат Джона Керрі.
01:01
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
46000
2000
Не дивно, що там Обама програв Керрі.
01:03
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
48000
2000
Або ж в Арізоні - рідному домі
Джона МакКейна,
Джона МакКейна,
01:05
Obama didn't have much improvement.
19
50000
2000
там Обама також не просунувся далеко.
01:07
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
52000
2000
Але є ще оця частина країни -
центральний регіон.
центральний регіон.
01:09
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
54000
4000
Наприклад Арканзас, Теннессі,
Оклагома, Західна Вірджинія.
Оклагома, Західна Вірджинія.
01:13
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
58000
2000
Якщо ви пригадаєте вибори
Білла Клінтона в 1996 році -
Білла Клінтона в 1996 році -
01:15
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
60000
3000
це була справжня перемога
останнього демократа,
останнього демократа,
01:18
you see real big differences in this part of the country right here,
24
63000
3000
ви побачите велику різницю
в цій частині країни,
в цій частині країни,
01:21
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
66000
4000
я називаю її високогірним регіоном -
Аппалачі, Озаркі та інші гори:
Аппалачі, Озаркі та інші гори:
01:25
20 or 30 point swings
26
70000
2000
різниця варіює від 20 до 30 пунктів
01:27
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
72000
2000
між результатами Біла Клінтона
в 1996 і Обами
в 1996 і Обами
01:29
in 2008.
28
74000
2000
в 2008.
01:31
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
76000
5000
Так, Білл Клінтон родом з Арканзасу, але ці відмінності
мають дуже глибоке коріння.
мають дуже глибоке коріння.
01:36
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
81000
2000
Коли починаєш думати
про такі штати, як Арканзас,
про такі штати, як Арканзас,
01:38
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
83000
3000
знаєте, є книга "Що сталося з Канзасом?"
01:41
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
86000
3000
Але тут питання полягає в іншому -
в Канзасі Обама показав непогані результати.
в Канзасі Обама показав непогані результати.
01:44
He lost badly but every Democrat does.
33
89000
2000
Він програв, але там програють
всі демократи.
всі демократи.
01:46
He lost no worse than most people do.
34
91000
2000
Його результати не були гіршими,
ніж в інших.
ніж в інших.
01:48
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
93000
4000
Але, що ж, все-таки, сталося з Арканзасом?
01:52
(Laughter)
36
97000
1000
(Сміх)
01:53
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
98000
3000
Коли ми думаємо про Арканзас,
у нас виникають негативні асоціації.
у нас виникають негативні асоціації.
01:56
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
101000
3000
Нам спадають на гадку неотесані
білі батраки з рушницями.
білі батраки з рушницями.
01:59
And we think people like this probably don't want to vote
39
104000
3000
І ми вважаємо, що такі люди
навряд чи захочуть голосувати
навряд чи захочуть голосувати
02:02
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
107000
3000
за людей, які виглядають ось так
і мають ім'я Барак Обама.
і мають ім'я Барак Обама.
02:05
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
110000
3000
Ми вважаємо, що вся проблема в расі.
Чи це справедливо?
Чи це справедливо?
02:08
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
113000
3000
Чи ми несправедливо засуджуємо людей
з Арканзасу і цього регіону країни?
з Арканзасу і цього регіону країни?
02:11
And the answer is: it is at least partially fair.
43
116000
3000
ВІдповідь: це справедливо
принаймні частково.
принаймні частково.
02:14
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
119000
2000
Ми вважаємо, що фактор раси
повпливав на голосування,
повпливав на голосування,
02:16
is because we asked those people.
45
121000
2000
оскільки ми опитували цих людей.
02:18
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
123000
2000
Ми не опитували їх особисто,
але коли проводили
але коли проводили
02:20
exit polls in every state,
47
125000
2000
екзит-пол у кожному штаті,
02:22
in 37 states, out of the 50,
48
127000
2000
в 37 штатах з 50,
02:24
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
129000
3000
їм ставили досить пряме питання
про вплив раси.
про вплив раси.
02:27
They asked this question.
50
132000
2000
Їх запитували:
02:29
In deciding your vote for President today, was the race
51
134000
2000
Чи впливала раса кандидата
02:31
of the candidate a factor?
52
136000
2000
на їхній сьогоднішній вибір?
02:33
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
138000
3000
Ми шукали людей, які б сказали:
"Так, впливала;
"Так, впливала;
02:36
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
141000
2000
більш того, раса відіграла
вирішальну роль",
вирішальну роль",
02:38
and people who voted for John McCain
55
143000
3000
і людей, які проголосували
за Джона МакКейна,
за Джона МакКейна,
02:41
as a result of that factor,
56
146000
2000
опираючись на цей фактор,
02:43
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
148000
2000
можливо, в поєднанні і з іншими
факторами, а можливо, і ні.
факторами, а можливо, і ні.
02:45
We're looking for this behavior among white voters
58
150000
3000
Ми шукали таку поведінку
серед білих виборців,
серед білих виборців,
02:48
or, really, non-black voters.
59
153000
3000
а точніше не-чорних виборців.
02:51
So you see big differences in different parts
60
156000
2000
Ви можете побачити велику різницю
у відповідях на це запитання
у відповідях на це запитання
02:53
of the country on this question.
61
158000
2000
у різних частинах країни.
02:55
In Louisiana, about one in five white voters
62
160000
3000
В Луїзіані приблизно кожен
п'ятий білий виборець
п'ятий білий виборець
02:58
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
163000
3000
сказав: "Так, однією з вагомих причин,
чому я голосував проти Барака Обами,
чому я голосував проти Барака Обами,
03:01
is because he was an African-American."
64
166000
2000
є те, що він афро-американець".
03:03
If those people had voted for Obama,
65
168000
2000
Якби ці люди проголосували за Обаму,
03:05
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
170000
4000
або хоча б половина з них,
Обама б, без сумніву, виграв в Луїзіані.
Обама б, без сумніву, виграв в Луїзіані.
03:09
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
174000
2000
Я вважаю, що така ж ситуація з усіма штатами,
які ви бачите в верхній частині списку.
які ви бачите в верхній частині списку.
03:11
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
176000
4000
В той час, жителі Каліфорнії,
Нью-Йорка можуть сказати: "Ми просвітлені",
Нью-Йорка можуть сказати: "Ми просвітлені",
03:15
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
180000
2000
та, знаєте, безсумнівно, набагато
менше людей
менше людей
03:17
admitted, I suppose,
70
182000
2000
визнали, що відбулось
03:19
manifestation of racially-based voting.
71
184000
3000
голосування, де вибір базувався
на приналежності до раси.
на приналежності до раси.
03:22
Here is the same data on a map.
72
187000
2000
Ми бачимо ті самі дані на карті.
03:24
You kind of see the relationship between
73
189000
2000
Ви, так би мовити, бачите відношення між
03:26
the redder states of where more people responded and said,
74
191000
2000
червонішими штатами,
де більше людей погодилися:
де більше людей погодилися:
03:28
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
193000
3000
"Так, раса Барака Обами
стала проблемою для мене".
стала проблемою для мене".
03:31
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
196000
3000
Порівнюючи цю карту з картою 1996 року,
ми бачимо часткове співпадіння.
ми бачимо часткове співпадіння.
03:34
This really seems to explain
77
199000
2000
Це, власне, і пояснює,
03:36
why Barack Obama did worse
78
201000
2000
чому Барак Обама програв
03:38
in this one part of the country.
79
203000
2000
у цій частині країни.
03:40
So we have to ask why.
80
205000
2000
Ми повинні запитати самі себе,
03:42
Is racism predictable in some way?
81
207000
2000
чи можна спрогнозувати расизм?
03:44
Is there something driving this?
82
209000
2000
Чи є якісь причини цього?
03:46
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
211000
2000
Чи просто щось дивне,
чого ми не розуміємо,
чого ми не розуміємо,
03:48
that we don't understand, and Kentucky?
84
213000
2000
відбувається в Арканзасі і в Кентуккі?
03:50
Or are there more systematic factors at work?
85
215000
2000
Чи задіяні там якісь систематичні фактори?
03:52
And so we can look at a bunch of different variables.
86
217000
2000
Можемо розглянути деякі змінні.
03:54
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
219000
3000
Це речі, на які економісти та політологи
завжди звертають увагу --
завжди звертають увагу --
03:57
things like income, and religion, education.
88
222000
3000
речі, такі як прибуток, релігія, освіта.
04:00
Which of these seem to drive
89
225000
2000
Що з цих факторів привело
04:02
this manifestation of racism
90
227000
2000
до прояву расизму
04:04
in this big national experiment we had on November 4th?
91
229000
3000
в цьому великому національному
експерименті, котрий відбувся 4 листопада?
експерименті, котрий відбувся 4 листопада?
04:07
And there are a couple of these that have
92
232000
2000
Декілька з них
04:09
strong predictive relationships,
93
234000
2000
тісно пов'язані з результатом,
04:11
one of which is education,
94
236000
3000
перш за все, це рівень освіченості.
04:14
where you see the states with the fewest years of schooling
95
239000
2000
Тут ви бачите штати з найкоротшим
терміном навчання в школах
терміном навчання в школах
04:16
per adult are in red,
96
241000
2000
на дорослого, вони позначені червоним.
04:18
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
243000
3000
Ви бачите, що ця частина
країни, район Аппалаччі,
країни, район Аппалаччі,
04:21
is less educated. It's just a fact.
98
246000
2000
є менш освіченою. Це просто факт.
04:23
And you see the relationship there
99
248000
2000
І тут ви побачите зв'язок
04:25
with the racially-based voting patterns.
100
250000
3000
із расизмом під час президентських виборів.
04:28
The other variable that's important is
101
253000
2000
Іншою важливою змінною є
04:30
the type of neighborhood that you live in.
102
255000
3000
тип регіону, в якому ви проживаєте.
04:33
States that are more rural --
103
258000
2000
Штати, з більшою частиною
сільської місцевості
сільської місцевості
04:35
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
260000
2000
навіть такі, як Нью-Гемпшир і Мейн --
04:37
they exhibit a little bit of
105
262000
2000
частково проявляють
04:39
this racially-based voting against Barack Obama.
106
264000
3000
расизм під час голосування
проти Барака Обами.
проти Барака Обами.
04:42
So it's the combination of these two things: it's education
107
267000
2000
Тобто це поєднання двох речей: освіти
04:44
and the type of neighbors that you have,
108
269000
2000
і місцевості, де ви живете.
04:46
which we'll talk about more in a moment.
109
271000
2000
За хвилину ми про це
поговоримо детальніше.
поговоримо детальніше.
04:48
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
273000
2000
Проблемою таких штатів
як Арканзас та Теннессі
як Арканзас та Теннессі
04:50
is that they're both very rural,
111
275000
2000
є те, що вони належать
до сільської місцевості,
до сільської місцевості,
04:52
and they are educationally impoverished.
112
277000
4000
і їхні жителі позбавлені якісної освіти.
04:56
So yes, racism is predictable.
113
281000
2000
Отже так, расизм можна передбачити.
04:58
These things, among maybe other variables,
114
283000
2000
Ці речі, хоч є й інші змінні,
05:00
but these things seem to predict it.
115
285000
2000
але ці дві допомагають його передбачити.
05:02
We're going to drill down a little bit more now,
116
287000
2000
А тепер давайте поговоримо
05:04
into something called the General Social Survey.
117
289000
2000
про загальне соціальне опитування.
05:06
This is conducted by the University of Chicago
118
291000
2000
Його проводить Університет Чикаго
05:08
every other year.
119
293000
2000
кожного року.
05:10
And they ask a series of really interesting questions.
120
295000
2000
Вони ставлять низку дуже цікавих запитань.
05:12
In 2000 they had particularly interesting questions
121
297000
2000
В 2000 вони ставили
особливо цікаві запитання
особливо цікаві запитання
05:14
about racial attitudes.
122
299000
2000
про ставлення до людей іншої раси.
05:16
One simple question they asked is,
123
301000
2000
Вони ставили одне дуже просте запитання:
05:18
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
303000
4000
"Чи живуть поряд з вами люди іншої раси?"
05:22
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
307000
3000
Ми бачимо, що існують різні види спільнот,
і результати у них досить різні.
і результати у них досить різні.
05:25
In cites, about 80 percent of people
126
310000
3000
В містах приблизно 80% людей
05:28
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
313000
3000
можуть ствердити, що у них
є сусід іншої раси,
є сусід іншої раси,
05:31
but in rural communities, only about 30 percent.
128
316000
3000
тоді як у селах ця цифра
складає лише 30%.
складає лише 30%.
05:34
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
319000
3000
Може, тому, що у людини, яка живе
на фермі, взагалі мало сусідів.
на фермі, взагалі мало сусідів.
05:37
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
322000
3000
Але тим не менш, така людина
позбавлена спілкування з людьми,
позбавлена спілкування з людьми,
05:40
who are unlike you.
131
325000
2000
які на неї не подібні.
05:42
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
327000
3000
А зараз ми візьмемо білих
людей з нашого опитування
людей з нашого опитування
05:45
and split them between those who have black neighbors --
133
330000
3000
і поділимо на тих,
у кого є темношкірі сусіди --
у кого є темношкірі сусіди --
05:48
or, really, some neighbor of another race --
134
333000
2000
або ж просто сусіди іншої раси --
05:50
and people who have only white neighbors.
135
335000
3000
і людей, у кого тільки білі сусіди.
05:53
And we see in some variables
136
338000
2000
Ми побачимо в деяких змінних,
05:55
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
340000
2000
невелику різницю
щодо політичних поглядів.
щодо політичних поглядів.
05:57
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
342000
3000
Це було вісім років тому. Тоді деякі люди
більше підтримували республіканців.
більше підтримували республіканців.
06:00
But you see Democrats versus Republican,
139
345000
2000
На таблиці "Демократи
проти республіканців"
проти республіканців"
06:02
not a big difference based on who your neighbors are.
140
347000
3000
немає великої різниці в тому,
хто твої сусіди.
хто твої сусіди.
06:05
And even some questions about race -- for example
141
350000
2000
І навіть деякі питання про расу -
наприклад,
наприклад,
06:07
affirmative action, which is kind of a political question,
142
352000
2000
про політику рівних можливостей,
тобто, політичне питання,
тобто, політичне питання,
06:09
a policy question about race, if you will --
143
354000
2000
політичне питання про расу,
якщо бажаєте, -
якщо бажаєте, -
06:11
not much difference here.
144
356000
2000
тут невелика різниця.
06:13
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
358000
3000
Політика рівних можливостей, щиро кажучи,
не дуже популярна серед білих виборців.
не дуже популярна серед білих виборців.
06:16
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
361000
3000
Та люди, котрі мають темношкірих сусідів
та люди, в чиїй спільноті живе лише одна раса,
та люди, в чиїй спільноті живе лише одна раса,
06:19
feel no differently about it really.
147
364000
3000
поводяться так само.
06:22
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
367000
4000
Та якщо копнути глибше і поставити
дещо інтимніше питання:
дещо інтимніше питання:
06:26
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
371000
2000
"Чи ви підтримуєте закон про
заборону міжрасових шлюбів?",
заборону міжрасових шлюбів?",
06:28
There is a big difference.
150
373000
2000
тут є велика різниця.
06:30
People who don't have neighbors of a different race
151
375000
2000
Люди, у котрих не має сусідів іншої раси,
06:32
are about twice as likely
152
377000
2000
є вдвічі більше схильними
06:34
to oppose interracial marriage as people who do.
153
379000
3000
виступати проти міжрасових шлюбів,
ніж люди, у яких є такі сусіди.
ніж люди, у яких є такі сусіди.
06:37
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
382000
3000
Просто базуючись на тому, хто живе
поряд з вами.
поряд з вами.
06:40
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
385000
4000
Швидше за все, це ж питання ставили не лише в 2000,
а й під час опитування у 1996:
а й під час опитування у 1996:
06:44
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
389000
4000
"Чи ви б проголосували за компетентного,
але темношкірого президента?"
але темношкірого президента?"
06:48
You see people without neighbors who are African-American who
157
393000
2000
Ви бачите, що люди, у яких
немає сусідів афро-американців,
немає сусідів афро-американців,
06:50
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
395000
3000
більше схилялися до відповіді,
що "Це стане для мене проблемою".
що "Це стане для мене проблемою".
06:53
So it's really not even about urban versus rural.
159
398000
2000
Тож ідеться навіть не протистояння
місто проти села.
місто проти села.
06:55
It's about who you live with.
160
400000
2000
Ідеться про те, з ким ти живеш.
06:57
Racism is predictable. And it's predicted by
161
402000
2000
Расизм передбачуваний.
Його можна передбачити
Його можна передбачити
06:59
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
404000
4000
за кількістю спілкування з людьми,
не такими як ти, з людьми інших рас.
не такими як ти, з людьми інших рас.
07:03
So if you want to address it,
163
408000
2000
Щоб розв'язати цю проблему,
07:05
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
410000
3000
потрібно сприяти спілкуванню
з людьми інших рас.
з людьми інших рас.
07:08
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
413000
2000
У мене є декілька очевидних
07:10
ideas for maybe how to do that.
166
415000
3000
ідей щодо того, як це зробити.
07:13
I'm a big fan of cities.
167
418000
2000
Я - великий прихильник міст.
07:15
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
420000
3000
Особливо різноманітних
та екологічно чистих,
та екологічно чистих,
07:18
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
423000
3000
які можуть підтримувати людей різного етнічного походження
та різних груп прибутку.
та різних груп прибутку.
07:21
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
426000
3000
Гадаю, що міста сприяють
налагодженню зв'язків,
налагодженню зв'язків,
07:24
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
429000
3000
випадкових контактів, які трапляються
щодня.
щодня.
07:27
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
432000
3000
Але й не кожен хоче жити в місті,
точно не в такому, як Нью-Йорк.
точно не в такому, як Нью-Йорк.
07:30
So we can think more about things like street grids.
173
435000
3000
Можемо звернути більше уваги
на вуличні мережі.
на вуличні мережі.
07:33
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
438000
2000
Це район, в якому я виріс
у Східному Лансінґу, Мічіган.
у Східному Лансінґу, Мічіган.
07:35
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
440000
3000
Це традиційна середньозахідна спільнота,
що значить, що тут є спражня вулична мережа.
що значить, що тут є спражня вулична мережа.
07:38
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
443000
3000
Тут справжнє передмістя і справжні дерева,
вулиці, по яких можна гуляти.
вулиці, по яких можна гуляти.
07:41
And you interact a lot with your neighbors --
177
446000
3000
І ви багато спілкуєтесь
зі своїми сусідами --
зі своїми сусідами --
07:44
people you like, people you might not know.
178
449000
2000
з людьми, яких ви любите, з людьми,
яких, можливо, навіть не знаєте.
яких, можливо, навіть не знаєте.
07:46
And as a result it's a very tolerant community,
179
451000
3000
Як наслідок, це дуже толерантна спільнота,
07:49
which is different, I think, than something like this,
180
454000
2000
яка відрізняється, на мою думку, від інших,
07:51
which is in Schaumburg, Illinois,
181
456000
2000
таких як Шаумбурґ, Іллінойс,
07:53
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
458000
3000
де кожен ряд будинків має власний
глухий провулок
глухий провулок
07:56
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
461000
2000
і Starbucks із сервісом на ходу,
і тому подібні речі.
і тому подібні речі.
07:58
I think that actually this type of urban design,
184
463000
3000
Я думаю, що такий тип
міського ландшафту
міського ландшафту
08:01
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
466000
3000
став переважати у 1970-х та 1980-х.
08:04
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
469000
3000
Я вважаю, що існує зв'язок між цим
та тим, що країна стає
та тим, що країна стає
08:07
more conservative under Ronald Reagan.
187
472000
2000
більш консервативною
за Рональда Рейгана.
за Рональда Рейгана.
08:09
But also here is another idea we have --
188
474000
3000
Але у нас є ще одна ідея --
08:12
is an intercollegiate exchange program
189
477000
2000
це міжколегіальна програма обміну,
08:14
where you have students going from New York abroad.
190
479000
3000
де ми маємо студентів, які їдуть
з Нью-Йорка за кордон.
з Нью-Йорка за кордон.
08:17
But frankly there are enough differences within the country now
191
482000
2000
Але, чесно кажучи, і в нашій країні
зараз є досить відмінностей.
зараз є досить відмінностей.
08:19
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
484000
3000
Можливо, варто взяти групу
дітей з Нью-Йорка
дітей з Нью-Йорка
08:22
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
487000
2000
і відправити їх навчатися на один
семестр в Університет Арканзасу,
семестр в Університет Арканзасу,
08:24
and vice versa. Do it at the high school level.
194
489000
3000
і навпаки. Бажано робити це
в старших класах.
в старших класах.
08:27
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
492000
3000
В Арканзасі або в Теннессі
можуть вчитися діти,
можуть вчитися діти,
08:30
and might never interact in a positive affirmative way
196
495000
3000
у яких ніколи не було
позитивного досвіду спілкування
позитивного досвіду спілкування
08:33
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
498000
4000
з людьми з іншої частини
країни або ж іншої раси.
країни або ж іншої раси.
08:37
I think part of the education variable we talked about before
198
502000
3000
Гадаю, змінна освіти,
про яку ми говорили раніше,
про яку ми говорили раніше,
08:40
is the networking experience you get when you go to college
199
505000
2000
це досвід налагодження зв'язків,
коли ви ходите в коледж,
коли ви ходите в коледж,
08:42
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
507000
4000
де є суміш людей, з якими по-іншому
ви б не стикнулися.
ви б не стикнулися.
08:46
But the point is, this is all good news,
201
511000
2000
Головне те, що це все дуже добре,
08:48
because when something is predictable,
202
513000
3000
оскільки все, що можна спрогнозувати,
08:51
it is what I call designable.
203
516000
2000
можна спроектувати.
08:53
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
518000
2000
Можна почати думати над розв'язанням
цієї проблеми,
цієї проблеми,
08:55
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
520000
3000
навіть, якщо проблема така фатальна
і складна як расизм.
і складна як расизм.
08:58
If we understand the root causes of the behavior
206
523000
2000
Якщо ми зрозуміємо основні
проблеми такої поведінки,
проблеми такої поведінки,
09:00
and where it manifests itself and where it doesn't,
207
525000
2000
побачимо, де вони проявляються,
а де ні,
а де ні,
09:02
we can start to design solutions to it.
208
527000
3000
тоді ми зможемо розробити
схему їх розв'язання.
схему їх розв'язання.
09:05
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
530000
2000
Це все, що я хотів сказати. Дуже дякую.
09:07
(Applause)
210
532000
1000
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Nate Silver - StatisticianMath whiz and baseball fan Nate Silver was mainly known for predicting outcomes in fantasy ballgames -- until his technique hit a home run calling the outcome of the 2008 election primaries.
Why you should listen
In the 2008 election season's closing weeks, throngs of wonks and laypeople alike were glued to FiveThirtyEight.com, a habitforming political blog. Red and blue bar charts crowded the scrollbars as the pulse of exit polls crept along the site's latest projections. It seemed almost miraculous: In a year of acute turns of favor, the site's owner and mouthpiece, Nate Silver (who blogged anonymously as "Poblano" until outing himself on May 30, 2008, as a baseball numberhead), managed to predict the winners of every U.S. Senate contest -- and the general Presidential election.
Besides being just-damn-fascinating, Silver's analysis is a decidedly contrarian gauntlet thrown before an unrepentant, spectacle-driven media. The up-and-coming pundit, who cut his teeth forecasting the performance of Major League Baseball players, has a fairly direct explanation of why most projections fail: "Polls are cherry-picked based on their brand name or shock value rather than their track record of accuracy."
Silver's considerable smarts are already helping local campaigns build constituencies and strategize. He is the author of The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail - but Some Don't.
Nate Silver | Speaker | TED.com