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

المترجم: Ahmed Elsirir المدقّق: Anwar Dafa-Alla

Technology has brought us so much:

التكنولوجيا جلبت لنا الكثير

the moon landing, the Internet,

الهبوط على القمر و الإنترنت

the ability to sequence the human genome.

والقدرة على ترتيب جينوم الإنسان.

But it also taps into a lot of our deepest fears,

ولكنها أيضاً تنقر في الكثير من مخاوفنا العميقة

and about 30 years ago,

وقبل حوالي 30 سنة ماضية،

the culture critic Neil Postman wrote a book

كتب الناقد الثقافي نيل بوستمان كتاباً

called "Amusing Ourselves to Death,"

يسمى ’’ تسلية أنفسنا حتى الموت،‘‘

which lays this out really brilliantly.

و الذي يسرد هذا بطريقة متألقة.

And here's what he said,

و هذا ما قاله،

comparing the dystopian visions

مقارنة الرؤى البائسة

of George Orwell and Aldous Huxley.

لجورج اورويل و الدويس هاكسلي.

He said, Orwell feared we would become

قال، خشي اورويل أن نصبح

a captive culture.

ثقافة أسيره.

Huxley feared we would become a trivial culture.

هاكسلي خشي أن نصبح ثقافة تافهة.

Orwell feared the truth would be

خشي اورويل أن تكون الحقيقة

concealed from us,

خُفيت علينا،

and Huxley feared we would be drowned

و هاكسلي خشي أن نغرق

in a sea of irrelevance.

في بحر من اللاعلاقية.

In a nutshell, it's a choice between

بإختصار، إنه خيار ما بين

Big Brother watching you

اما أن يشاهدك "الرئيس"

and you watching Big Brother.

أو أنت من يشاهد "الرئيس" .

(Laughter)

(ضحك)

But it doesn't have to be this way.

و لكنها لا يجب أن تبقى بهذه الطريقة.

We are not passive consumers of data and technology.

نحن لسنا مستهلكون سلبيين للمعلومات والتكنولوجيا.

We shape the role it plays in our lives

نحن نُشكل الدور الذي تلعبه في حياتنا

and the way we make meaning from it,

و الطريقة التي نصنع منها معنى ،

but to do that,

و لكن لفعل ذلك،

we have to pay as much attention to how we think

يجب أن نعطي اهتماماً لطريقة تفكيرنا

as how we code.

بقدر ما نهتم بالتشفير.

We have to ask questions, and hard questions,

يجب أن نسأل أسئلة، و أسئلة صعبة،

to move past counting things

لنجتاز مرحلة عد الأشياء

to understanding them.

لفهمهم.

We're constantly bombarded with stories

نحن دائماً نُقصف بالقصص

about how much data there is in the world,

عن حجم المعلومات الموجودة في العالم،

but when it comes to big data

و لكن حين تأتي للبيانات الضخمة

and the challenges of interpreting it,

و التحديات في تفسيرها،

size isn't everything.

الحجم ليس بكل شيء.

There's also the speed at which it moves,

هناك أيضاً السرعة التي تنتقل بها،

and the many varieties of data types,

و التنوع في أنواع البيانات،

and here are just a few examples:

و هنا فقط بعض الأمثلة:

images,

الصور،

text,

النصوص،

video,

الفيديو،

audio.

الصوت.

And what unites this disparate types of data

و الذي يجمع أنواع البيانات المختلفة

is that they're created by people

هو أنها صنعت على يد البشر

and they require context.

و هم يحتاجون سياق.

Now, there's a group of data scientists

الآن، هناك مجموعة من علماء البيانات

out of the University of Illinois-Chicago,

تخرجوا من جامعة إلينوي-شيكاغو،

and they're called the Health Media Collaboratory,

و يُدعون بمعهد التعاون الصحي الاعلامي

and they've been working with the Centers for Disease Control

و يعملون مع مراكز السيطرة على الأمراض

to better understand

ليفهموا أكثر

how people talk about quitting smoking,

كيف يتحدث الناس عن الإقلاع عن التدخين.

how they talk about electronic cigarettes,

كيف يتحدثون عن السجائر الإليكترونية،

and what they can do collectively

و ما يمكنهم فعله جماعياً

to help them quit.

ليساعدوا الناس في الإقلاع.

The interesting thing is, if you want to understand

الشيء المشوق هو، اذا أردت فهم

how people talk about smoking,

كيف يتحدث الناس عن التدخين،

first you have to understand

يجب أن تفهم أولاً

what they mean when they say "smoking."

ما يعنون عند قول "التدخين".

And on Twitter, there are four main categories:

و على التويتر، هناك أربعة إحتمالات:

number one, smoking cigarettes;

الأول، تدخين السجائر;

number two, smoking marijuana;

الثاني، تدخين المارجوانا

number three, smoking ribs;

الثالث، ضلوع مُدخنة

and number four, smoking hot women.

و الرابع، امرأة جذابة جداً.

(Laughter)

(ضحك)

So then you have to think about, well,

و بالتالي يجب أن تفكر

how do people talk about electronic cigarettes?

كيف يتحدث الناس عن السجائر الإلكترونية؟

And there are so many different ways

و هناك طرق كثيرة و مختلفة

that people do this, and you can see from the slide

يقوم الناس بفعلها، و يمكنك أن تراها على الشاشة

it's a complex kind of a query.

وهي عملية معقدة من التساؤل.

And what it reminds us is that

و ما تذكرنا به هو

language is created by people,

اللغة من صنع البشر.

and people are messy and we're complex

و البشر فوضويون و نحن معقدون

and we use metaphors and slang and jargon

و نستخدم الاستعارات و العامية و لهجات غريبة

and we do this 24/7 in many, many languages,

و نفعل ذلك على مدار24/7 في الكثير من اللغات،

and then as soon as we figure it out, we change it up.

و حالما نكتشفها، نقوم بتغيرها.

So did these ads that the CDC put on,

اذاً هل هذه الإعلانات التى عرضها الCDC،

these television ads that featured a woman

هذه الإعلانات التلفزيونية التي أبرزت إمرأة

with a hole in her throat and that were very graphic

بثقب في حلقها و كانت مُعبرة

and very disturbing,

و مزعجة للغاية،

did they actually have an impact

هل تركت اثراً حقاً

on whether people quit?

في أن يقلع الناس عن التدخين؟

And the Health Media Collaboratory respected the limits of their data,

ولقد أحترم معهد التعاون الصحي الأعلامي حدود معلوماتهم،

but they were able to conclude

و لكنهم تمكنوا من استنتاج

that those advertisements — and you may have seen them —

أن هذه الإعلانات- التي ربما سبق لكم و شاهدتموها-

that they had the effect of jolting people

تمكنوا من ارتجاج الناس

into a thought process

في عمليه تفكير

that may have an impact on future behavior.

و التي من الممكن أن تؤثر على سلوكهم في المستقبل.

And what I admire and appreciate about this project,

و الذي يعجبني و اقدره في هذا المشروع،

aside from the fact, including the fact

بعيداً عن الحقيقة، بما فيه الحقيقة

that it's based on real human need,

المبنية على إحتياج الإنسان،

is that it's a fantastic example of courage

أنها مثال عظيم للشجاعة

in the face of a sea of irrelevance.

في مواجهة بحر من اللاعلاقية.

And so it's not just big data that causes

لذا، ليست فقط البيانات الضخمة التي تُحْدث

challenges of interpretation, because let's face it,

تحديات في التفسير، دعونا نواجه الأمر

we human beings have a very rich history

نحن البشر لدينا تاريخ عريق

of taking any amount of data, no matter how small,

في أخذ أي كمية من المعلومات، اياً كانت صغيرة،

and screwing it up.

و تخريبها.

So many years ago, you may remember

ولعلكم تتذكرون ، منذ سنوات عديدة

that former President Ronald Reagan

أن الرئيس السابق رونالد ريغان

was very criticized for making a statement

أُنتقد جدًا لمقولته

that facts are stupid things.

"أن الحقائق هي أشياء غبية".

And it was a slip of the tongue, let's be fair.

ولكنها كانت زلة لسان، دعونا نكون منصفين.

He actually meant to quote John Adams' defense

كان يقصد أن يقتبس ِدفاع جون ادامز

of British soldiers in the Boston Massacre trials

عن الجنود البريطانيين في محاكمة مذبحة بوسطن

that facts are stubborn things.

"أن الحقائق هي أشياء ثابتة".

But I actually think there's

ولكن أنا أعتقد أن هناك

a bit of accidental wisdom in what he said,

القليل من الحكمة الغير مقصودة في ما قاله،

because facts are stubborn things,

لأن الحقائق هي أشياء ثابته.

but sometimes they're stupid, too.

ولكن في بعض الأحيان قد تكون غبية، أيضاً

I want to tell you a personal story

أريد أن أروي لكم قصة شخصية

about why this matters a lot to me.

حول أهتمامي الكبير بهذا الموضوع

I need to take a breath.

أحتاج أن أخذ نفساً لذلك

My son Isaac, when he was two,

عندما كان ابني آيزك في الثانية

was diagnosed with autism,

تم تشخيصه بمرض التوحُد

and he was this happy, hilarious,

ولقد كان طفل سعيد و مرِح

loving, affectionate little guy,

ومُحب و حنون

but the metrics on his developmental evaluations,

ولكن تقييمات مقاييس النمو له ،

which looked at things like the number of words —

والتي فحصت أشياء مثل عدد الكلمات

at that point, none —

و التي كانت ولا كلمة في تلك المرحلة.

communicative gestures and minimal eye contact,

اشارات التواصل و الحد الادني من التواصل بالعين

put his developmental level

كل ذلك، وضع مستوى النمو لديه

at that of a nine-month-old baby.

في سن التسع شهور

And the diagnosis was factually correct,

وكان التشخيص صحيحاً في الواقع

but it didn't tell the whole story.

لكني لم أروي القصة كاملة.

And about a year and a half later,

و بعد مضي سنة و نصف

when he was almost four,

عندها كان في الرابعة من عمره ،

I found him in front of the computer one day

وجدته أمام الحاسوب

running a Google image search on women,

كان يبحث في محرك بحث جوجل عن صور لـ "المرأة"

spelled "w-i-m-e-n."

كتبها "و-ي-م-ي-ن"

And I did what any obsessed parent would do,

وفعلت ما من شأنه أن يفعلة أي والد مهووس

which is immediately started hitting the "back" button

بدأت على الفور بالضغط على زر "الخلف"

to see what else he'd been searching for.

لأرى عن ماذا بحث ايضاً

And they were, in order: men,

و كانت النتيجة بالترتيب التالي : "رجال" ثم

school, bus and computer.

"مدرسة" ثم "حافلة" و أخيراً "حاسوب"

And I was stunned,

ولقد ذُهلت،

because we didn't know that he could spell,

لأننا لم نعلم انه يستطيع أن يتهجى

much less read, and so I asked him,

وأقل من ذلك أن يقرأ

"Isaac, how did you do this?"

لذلك سألتةُ، كيف فعلت ذلك يا آيزاك؟

And he looked at me very seriously and said,

و حينها نظر إليّ على محمل من الجد، وقال:

"Typed in the box."

"كتبت في مربع البحث".

He was teaching himself to communicate,

كان يعلّم نفسه كيفية التواصل

but we were looking in the wrong place,

ولكن كنا نبحث في المكان الخطأ،

and this is what happens when assessments

و هذا ما يحدث عندما تبالغ التقديرات

and analytics overvalue one metric —

و التحليلات في تقدير مقياس واحد

in this case, verbal communication —

وفي هذه االحالة، التواصل اللفظي

and undervalue others, such as creative problem-solving.

و التقليل من تقدير مقيايس اخرى مثل حل المشكلات بإبداع

Communication was hard for Isaac,

التواصل كان صعباً على آيزك

and so he found a workaround

و لذلك وجد حلاً

to find out what he needed to know.

لأكتشاف ما هو في حاجة إلى معرفته.

And when you think about it, it makes a lot of sense,

وعندما تفكر في الأمر، تجده منطقياً

because forming a question

لأن تشكيل أي سؤال

is a really complex process,

هو في الحقيقة عملية معقدة

but he could get himself a lot of the way there

ولكنه استطاع أن يقطع شوطاً طويلاً

by putting a word in a search box.

بكتابة الكلمات في صندوق البحث

And so this little moment

و لتلك اللحظة الصغيرة

had a really profound impact on me

أثرعميق في داخلي

and our family

و لعائلتي

because it helped us change our frame of reference

لأنها ساعدتنا على تغيير الإطار المرجعي لدينا

for what was going on with him,

لما كان يحدث معه

and worry a little bit less and appreciate

و تقليل مخاوفنا و تقدير

his resourcefulness more.

دهائه وعزيمته أكثر

Facts are stupid things.

الحقائق هي أشياء غبية

And they're vulnerable to misuse,

و قد نُسيء استخدامها

willful or otherwise.

بقصد أو بدون

I have a friend, Emily Willingham, who's a scientist,

لدي صديقة ، إميلي ويلينغهام، وهي عالمة

and she wrote a piece for Forbes not long ago

كتبت مقالاً في مجلة Forbes

entitled "The 10 Weirdest Things

بعنوان " أغرب 10 أمور

Ever Linked to Autism."

يتم ربطها بالتوحد"

It's quite a list.

وهي قائمة طويلة

The Internet, blamed for everything, right?

الإنترنت، يلقى عليها باللوم في كل شيء، أليس كذلك؟

And of course mothers, because.

والأمهات بطبيعة الحال،

And actually, wait, there's more,

وهناك المزيد

there's a whole bunch in the "mother" category here.

هناك مجموعة كبيرة في فئة "الأم"

And you can see it's a pretty rich and interesting list.

ويمكنك ان ترى أنها قائمة غنية ومثيرة للاهتمام.

I'm a big fan of

أنا من أشد المعجبين

being pregnant near freeways, personally.

أن تكون حاملا وتسكن بالقرب من الطرق السريعة

The final one is interesting,

و السبب الأخير مثير للاهتمام،

because the term "refrigerator mother"

بسبب مصطلح "الأم الباردة"

was actually the original hypothesis

كان في الأصل هو النظرية الأساسية

for the cause of autism,

المتسبب في التوحد

and that meant somebody who was cold and unloving.

وهذا يعني الشخص البارد وغير المحب.

And at this point, you might be thinking,

وعند هذه النقطة، قد تفكر،

"Okay, Susan, we get it,

"حسنا، سوزان، لقد فهمنا

you can take data, you can make it mean anything."

يمكنك أخذ البيانات، وجعلها تعني أي شيء.

And this is true, it's absolutely true,

وهذا صحيح جداً

but the challenge is that

و لكن التحدي يكون

we have this opportunity

أن لدينا هذه الفرصة

to try to make meaning out of it ourselves,

لنخلق منها معاني بأنفسنا

because frankly, data doesn't create meaning. We do.

لأنه بكل صراحة، البيانات لا تخلق المعاني بل نحن

So as businesspeople, as consumers,

وكذلك رجال الأعمال، والمستهلكين،

as patients, as citizens,

والمرضى، والمواطنين

we have a responsibility, I think,

لدينا مسؤولية كما أعتقد،

to spend more time

لقضاء المزيد من الوقت

focusing on our critical thinking skills.

للتركيز على مهارات التفكير النقدي لدينا.

Why?

لماذا؟

Because at this point in our history, as we've heard

لأنه في هذه المرحلة من تاريخنا، كما سمعنا

many times over,

عدة مرات،

we can process exabytes of data

يمكننا تحليل إكسا بايت من البيانات

at lightning speed,

بسرعة البرق،

and we have the potential to make bad decisions

يكون لدينا القدرة على اتخاذ قرارات سيئة

far more quickly, efficiently,

بسرعة و كفاءة أكثر بكثير،

and with far greater impact than we did in the past.

وبتأثير أكبر مما فعلنا في الماضي.

Great, right?

عظيم، أليس كذلك؟

And so what we need to do instead

إذاً ما يتعين علينا القيام به عوضاً عن ذلك

is spend a little bit more time

هو قضاء المزيد من الوقت

on things like the humanities

على أشياء مثل العلوم الإنسانية

and sociology, and the social sciences,

وعلم الاجتماع، والعلوم الاجتماعية،

rhetoric, philosophy, ethics,

و البلاغة والفلسفة الأخلاقيات،

because they give us context that is so important

لأنها تعطينا نسق مهم جداً

for big data, and because

للبيانات الضخمة

they help us become better critical thinkers.

ولأنها تساعدنا لكي نصبح مفكرين نقديين أفضل

Because after all, if I can spot

لأنه بعد كل شيء، إذا استطعت أن أجد

a problem in an argument, it doesn't much matter

مشكلة في جدال، فإنه لا يهم كثيرا

whether it's expressed in words or in numbers.

سواء كان التعبير عنها في كلمات أو بالأرقام.

And this means

وهذا يعني

teaching ourselves to find those confirmation biases

تعليم أنفسنا لإيجاد تلك البراهين المُنحازة

and false correlations

والارتباطات الخاطئة

and being able to spot a naked emotional appeal

والقدرة على إكتشاف إي نداء عاطفي

from 30 yards,

من مسافة بعيدة

because something that happens after something

لأن شيئا ما يحدث بعد شيء

doesn't mean it happened because of it, necessarily,

لا يعني أنه حدث بسبب ذلك بالضرورة،

and if you'll let me geek out on you for a second,

وإذا سمحتوا لي بالتكلف عليكم للحظة،

the Romans called this "post hoc ergo propter hoc,"

دعا الرومان هذا "post hoc ergo propter hoc"

after which therefore because of which.

أي بعد ذلك إذاً بسبب ذلك

And it means questioning disciplines like demographics.

وذلك يعني التشكيك في تخصصات مثل التركيبة السكانية.

Why? Because they're based on assumptions

لماذا؟ لأنها مبنية على إفتراضات

about who we all are based on our gender

حول من نكون، على أساس جنسنا

and our age and where we live

وأعمارنا والمكان الذي نعيش فيه

as opposed to data on what we actually think and do.

عوضاً عن معلومات كما نعتقد به وما نقوم به فعلاً

And since we have this data,

ولأن لدينا هذه المعلومات

we need to treat it with appropriate privacy controls

نحن بحاجة إلى التعامل معها مع وجود ضوابط الخصوصية المناسبة

and consumer opt-in,

و أختيار المُستهلك

and beyond that, we need to be clear

وأبعد من ذلك، نحن بحاجة إلى أن نكون واضحين

about our hypotheses,

حول فرضياتنا

the methodologies that we use,

والمنهجيات التي نستخدمها،

and our confidence in the result.

وثقتنا في النتيجة.

As my high school algebra teacher used to say,

كما كان يقول مدرسي للجبر في الثانوية

show your math,

أرني حساباتك

because if I don't know what steps you took,

لأنه إذا كنت لا اعرف ما هي الخطوات التي اتخذتها،

I don't know what steps you didn't take,

لن أعرف ما هي الخطوات التي لم تتخذها

and if I don't know what questions you asked,

وإذا كنت لا اعرف ما هي الأسئلة التي سألتها

I don't know what questions you didn't ask.

لن أعرف ما هي الأسئلة التي لم تسألها

And it means asking ourselves, really,

حقاً ،ذلك يعني أن نسأل أنفسنا

the hardest question of all:

السؤال الأصعب في كل ذلك :

Did the data really show us this,

هل أظهرت لنا البيانات كل ذلك؟

or does the result make us feel

أو هل اعطتنا النتيجة احساس

more successful and more comfortable?

بنجاح و ارتياح أكبر؟

So the Health Media Collaboratory,

و لذلك أستطاع معهد التعاون الصحي الأعلامي

at the end of their project, they were able

في نهاية المشروع

to find that 87 percent of tweets

أن يستنتج أن 87 في المائة من التغريدات

about those very graphic and disturbing

عن تلك الدعايات الرسومية و المقلقة

anti-smoking ads expressed fear,

عن الاقلاع عند التدخين، كانت تعبر عن خوف

but did they conclude

ولكنهم هل استنتجو أنهم ساعدوا

that they actually made people stop smoking?

الناس عن الاقلاع عن التدخين؟

No. It's science, not magic.

لا. هذا علم وليس سحر.

So if we are to unlock

لذلك إذا أردنا أن نفتح

the power of data,

قوة البيانات،

we don't have to go blindly into

ليس علينا الذهاب بطريقة عمياء

Orwell's vision of a totalitarian future,

إلى رؤية أورويل في المستقبل الشمولي

or Huxley's vision of a trivial one,

أو رؤية هكسلي لعالم ساذج،

or some horrible cocktail of both.

أو خليط مروع بين الأثنين.

What we have to do

ما يتعين علينا القيام به

is treat critical thinking with respect

هو التعامل مع التفكير النقدي بإحترام

and be inspired by examples

و أن نستوحي من الأمثلة

like the Health Media Collaboratory,

مثل مافعل معهد التعاون الصحي في الأعلام.

and as they say in the superhero movies,

وكما يقولون في أفلام الأبطال الخارقة،

let's use our powers for good.

دعونا نستخدم قوتنا من أجل الخير.

Thank you.

شكراً.

(Applause)

(تصفيق)