Karen Eber: How your brain responds to stories -- and why they're crucial for leaders | TED

214,849 views ・ 2021-02-10

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

00:00
Transcriber: Ivana Korom Reviewer: Joanna Pietrulewicz
0
0
7000
المترجم: AHMAD ALBABA المدقّق: Fatima Zahra El Hafa
00:13
Maria walked into the elevator at work.
1
13708
3226
ارتطمت ماريا بالمصعد في العمل.
00:16
She went to press the button when her phone fell out of her hand.
2
16958
3643
أثناء ضغطها على زر المصعد سقط هاتفها من يدها.
00:20
It bounced on the floor and --
3
20625
4434
ارتد بعد سقوطه على الأرض و...
00:25
went straight down that little opening between the elevator and the floor.
4
25083
4518
وقع في تلك المسافة الضيقة بين المصعد والأرض.
00:29
And she realized it wasn't just her phone,
5
29625
2851
فلاحظت أن ما وقع لم يكن هاتفها فقط،
00:32
it was her phone wallet that had her driver's license,
6
32500
2524
بل كانت محفظة الهاتف المحتوية على رخصة قيادتها،
00:35
her credit card, her whole life.
7
35048
2761
بطاقتها الائتمانية، حياتها بأكملها.
00:37
She went to the front desk to talk to Ray, the security guard.
8
37833
3393
توجهت لقسم الاستقبال لتكلم “راي”، حارس الأمن.
00:41
Ray was really happy to see her.
9
41250
2101
سُرَّ “راي” برؤيتها كثيرًا.
00:43
Maria is one of the few people
10
43375
2309
“ماريا” واحدة من القِلة
00:45
that actually stops and says hello to him each day.
11
45708
2893
الذين يتوقفون يوميًا لإلقاء التحية عليه.
00:48
In fact, she's one of these people that knows your birthday
12
48625
2851
في الحيقيقة، هي من أولئك الناس الذين يعلمون تاريخ ميلادك
00:51
and your favorite food, and your last vacation,
13
51500
3018
وطعامك المفضل، وآخر إجازة لك،
00:54
not because she's weird,
14
54542
1892
ليس لأنها غريبة الأطوار،
00:56
she just genuinely likes people and likes them to feel seen.
15
56458
4435
بل هي حقيقةً تُحب الناس وتحب أن تجعلهم يشعرون بأنهم مرئيون.
01:00
She tells Ray what happened,
16
60917
1517
أخبرَت “راي” بما حدث،
01:02
and he said it's going to cost at least 500 dollars
17
62458
2393
وقال لها أن ذلك سيكلف على الأقل 500 دولار
01:04
to get her phone back
18
64875
1268
لتسترجع هاتفها
01:06
and he goes to get a quote while she goes back to her desk.
19
66167
3976
وذهب ليحصل على عرض أسعار بينما عادت هي إلى مكتبها.
01:10
Twenty minutes later, he calls her and he says, "Maria,
20
70167
4934
وبعد 20 دقيقة، اتصل بها وقال:
“ماريا، كنت أنطر إلى شهادة فحص المصعد،
01:15
I was looking at the inspection certificate in the elevator.
21
75125
3601
01:18
It's actually due for its annual inspection next month.
22
78750
3559
وتبين أن موعد استحقاق الفحص السنوي الشهر المقبل.
01:22
I'm going to go ahead and call that in today
23
82333
2060
سأتصل بهم لأجعل الموعد اليوم
وسنتمكن من استرجاع هاتفكِ دون أي تكلفة.”
01:24
and we'll be able to get your phone back and it won't cost you anything."
24
84417
3476
01:27
The same day this happened,
25
87917
2184
في نفس يوم حدوث ذلك،
01:30
I read an article about the CEO of Charles Schwab, Walter Bettinger.
26
90125
4726
قرأت مقالة عن الرئيس التنفيذي ل“شارلز شواب“، “وولتر بيتينجر“،
01:34
He's describing his straight-A career at university
27
94875
3184
يصف فيها حصوله على أفضل الدرجات في مسيرته الجامعية
01:38
going in to his last exam expecting to ace it,
28
98083
3351
واجتيازه لاختباره الأخير، الذي توقع تفوقه فيه،
01:41
when the professor gives one question:
29
101458
3226
حين طرح البروفيسور سؤالًا واحدًا:
01:44
"What is the name of the person that cleans this room?"
30
104708
2750
“ما اسم من ينظف هذه الغرفة؟”
01:48
And he failed the exam.
31
108833
1685
ورسب في ذلك الاختبار.
01:50
He had seen her, but he had never met her before.
32
110542
3142
كان قد رآها، لكن لم يسبق له أن قابلها من قبل.
01:53
Her name was Dottie and he made a vow that day
33
113708
3018
كان اسمها “دوتي” ونذر في ذلك اليوم
01:56
to always know the Dotties in his life
34
116750
2476
أن يعرف جميع مَن هنّ مثيلات “دوتي” في حياته.
01:59
because both Walter and Maria
35
119250
1601
لأن كلا من “ماريا” و“وولتر”
02:00
understand this power of helping people feel seen,
36
120875
2768
فهما قوة مساعدة الآخرين بجعلهم يشعرون أنهم مرئيون.
02:03
especially as a leader.
37
123667
1500
خصوصًا كقائد.
02:06
I used that story back when I worked at General Electric.
38
126667
3684
استخدمت تلك القصة حين كنت أعمل لدى “جنرال إلكتريك”.
02:10
I was responsible for shaping culture in a business of 90,000 employees
39
130375
4809
كنت مسؤولة عن تشكيل ثقافة العمل لشركة تضم 000 90 موظف
02:15
in 150 countries.
40
135208
2143
في 150 دولة.
02:17
And I found that stories were such a great way
41
137375
2434
ووجدت أن القصص طريقة فعالة
02:19
to connect with people
42
139833
1560
للتواصل مع الناس
02:21
and have them think,
43
141417
1726
وجعلهم يفكرون:
02:23
"What would I do in this situation?
44
143167
2476
“ما الذي سأفعله في هذه الحالة؟
02:25
Would I have known Dottie
45
145667
1392
هل كنت سأعرف “دوتي“؟
02:27
or who are the Dotties I need to know in my life?"
46
147083
3310
أو مَن هنّ مثيلات “دوتي” اللاتي يتعين علي معرفتهن في حياتي؟”
02:30
I found that no matter people's gender or their generation
47
150417
3017
وجدت أنه بغض النظر عن أجناس الناس أو عن أجيالهم
02:33
or their geography in the world,
48
153458
2018
أو توزعهم الجغرافي في العالم،
02:35
the stories resonated and worked.
49
155500
2851
كانت القصص مجدية ولقيت أصداءً.
02:38
But in my work with leaders,
50
158375
1351
ولكن في عملي مع القادة،
02:39
I've also found they tend to be allergic to telling stories.
51
159750
3393
تبين لي أيضًا أنهم يميلون إلى الإعراض عن رواية القصص.
02:43
They're not sure where to find them,
52
163167
1767
يجهلون مكان عثورهم على القصص،
02:44
or they're not sure how to tell them,
53
164958
2018
أو يجهلون أسلوب روايتها،
أو يعتقدون أن عليهم عرض بيانات
02:47
or they think they have to present data
54
167000
1976
وأنه لا مجال لرواية القصص.
02:49
and that there's just not room to tell a story.
55
169000
3184
02:52
And that's where I want to focus today.
56
172208
2768
وهذا ما سأركز عليه اليوم.
لأن رواية القصص واستعراض البيانات لا يستوجب انتقاء أحدهما على حساب الآخر،
02:55
Because storytelling and data is actually not this either-or.
57
175000
3726
02:58
It's an "and," they actually create this power ballad
58
178750
2893
بل بوجود كليهما، ينشئان تلك الطاقة السردية
03:01
that connects you to information differently.
59
181667
2851
التي تربطك بالمعلومات بطريقة مختلفة.
03:04
To understand how,
60
184542
1476
لنفهم كيف،
03:06
we have to first understand what happens neurologically
61
186042
2601
علينا أولًا فهم ما يحدث على المستوى العصبي
03:08
when you're listening to a story and data.
62
188667
3309
عندما تستمع لقصة مرفقة ببيانات.
بينما أنت في محاضرة أو اجتماع،
03:12
So as you're in a lecture or you're in a meeting,
63
192000
2809
03:14
two small parts of your brain are activated,
64
194833
2435
ينشط جزءان صغيران من دماغك،
03:17
Wernicke and Broca's area.
65
197292
1934
هما منطقة “ويرنيكي” ومنطقة “بروكا”.
03:19
This is where you're processing information,
66
199250
2268
هنا مكان معالجة المعلومات،
03:21
and it's also why you tend to forget 50 percent of it
67
201542
2851
كما أنه السبب في كونك تنسى 50% من تلك المعلومات
03:24
right after you hear it.
68
204417
2434
مباشرة بعد سماعها.
03:26
When you listen to a story,
69
206875
1934
عندما تسمع قصة ما،
03:28
your entire brain starts to light up.
70
208833
3435
سيومض دماغك بالكامل.
03:32
Each of your lobes will light up
71
212292
2309
سيومض كل فص من فصوص الدماغ
03:34
as your senses and your emotions are engaged.
72
214625
2976
تجاوبًا مع ترابط مشاعرك وأحاسيسك.
03:37
As I talk about a phone falling and hitting the ground with a thud
73
217625
3684
بينما أتحدث عن وقوع هاتف وارتطامه مع الأرض والصوت الذي يحدثه،
03:41
your occipital and your temporal lobes are lighting up
74
221333
2935
يومض فصّا دماغك الصدغي والقذالي
03:44
as though you are actually seeing that falling phone
75
224292
2851
كأك ترى بالفعل سقوط الهاتف
03:47
and hearing it hit with a thud.
76
227167
2041
وتسمع صوت ارتطامه.
03:50
There's this term, neural coupling,
77
230125
2184
يوجد مصطلح، الاقتران العصبي،
03:52
which says, as the listener,
78
232333
2101
الذي ينص على أنك كمستمع،
03:54
your brain will light up exactly as mine
79
234458
3685
فإن دماغك سيومض تمامًا كوميض دماغي
03:58
as the storyteller.
80
238167
1851
باعتباري راوية القصة.
04:00
It mirrors this activity
81
240042
1809
أي أنّ هناك انعكاس للنشاط
04:01
as though you are actually experiencing these things.
82
241875
4143
وكأنك تعيش حقيقة تلك التجربة.
04:06
Storytelling gives you this artificial reality.
83
246042
3142
رواية القصص تمنحك واقعًا مصطنعًا.
إذا حدثتك مثلًا عن المشي على الثلج
04:09
If I talked to you about, like, walking through the snow
84
249208
2976
04:12
and with each step,
85
252208
1310
وأنه مع كل خطوة،
04:13
the snow is crunching under my shoes,
86
253542
2726
يُطحن الثلج تحت حذائي،
04:16
and big, wet flakes are falling on my cheeks,
87
256292
4142
ورقائق رطبة وكبيرة من الثلج تسقط على خدّاي،
04:20
your brains are now lighting up
88
260458
1477
دماغك الآن يومض،
04:21
as though you are walking through the snow and experiencing these things.
89
261959
4017
كأنك تمشي في الثلج وتختبر تلك الأمور.
هذا سبب مشاهدتك لفيلم إثارة
04:26
It's why you can sit in an action movie
90
266000
2143
04:28
and not be moving,
91
268167
1267
وثباتك،
04:29
but your heart is racing as though you're the star on-screen
92
269458
3226
لكن قلبك يخفق وكأنك نجم الفيلم على الشاشة
04:32
because this neural coupling has your brain lighting up
93
272708
2768
وذلك لأنّ الاقتران العصبي قد أومض دماغك
04:35
as though you are having that activity.
94
275500
2625
فجعلك وكأنك أنت من يعيش الدور.
04:39
As you listen to stories,
95
279167
1892
أثناء سماعك للقصص،
04:41
you automatically gain empathy for the storyteller.
96
281083
3851
تكتسب تلقائيًا تعاطفًا مع راوي الحكاية.
04:44
The more empathy you experience,
97
284958
2268
كلما زاد تعاطفك معه،
04:47
the more oxytocin is released in your brain.
98
287250
3101
كلما أفرز دماغك المزيد من “الأوكسايتوسين”.
04:50
Oxytocin is the feel-good chemical
99
290375
2518
“الأوكسايتوسين” مركب الشعور بالسعادة
04:52
and the more oxytocin you have,
100
292917
2351
وزيادة إفرازه
04:55
the more trustworthy you actually view the speaker.
101
295292
3517
تجعلك تحس بموثوقية أكبر تجاه المتحدت.
04:58
This is why storytelling is such a critical skill for a leader
102
298833
3268
هذا سبب كون رواية القصص مهارة مهمة للقائد
05:02
because the very act of telling a story
103
302125
2684
لأنّ فعل رواية القصة في حدّ ذاته
05:04
makes people trust you more.
104
304833
2560
يجعل الناس يثقون بك أكثر.
05:07
As you begin to listen to data, some different things happen.
105
307417
3517
مع بداية سماعك للبيانات تحدث بعض الأشياء المختلفة.
05:10
There are some misconceptions to understand.
106
310958
2851
توجد بعض المفاهيم الخاطئة عليك فهمها.
05:13
And the first is that data doesn't change our behavior,
107
313833
3435
والأول هو أن البيانات لا تغير من سلوكنا،
05:17
emotions do.
108
317292
1333
بل العواطف هي التي تفعل ذلك.
05:19
If data changed our behavior,
109
319500
1518
إذا غيرت البيانات من سلوكنا،
05:21
we would all sleep eight hours and exercise and floss daily
110
321042
3476
لَكُنّا جميعنا ننام 8 ساعات ونتمرن وننظف أسناننا بالخيط يوميًا
05:24
and drink eight glasses of water.
111
324542
1976
ونشرب 8 أكواب من الماء.
05:26
But that's not how we actually decide.
112
326542
3351
لكننا لا نقرر بهذه الطريقة حقيقةً.
05:29
Neuroscientists have studied decision-making,
113
329917
2601
درس علماء الأعصاب اتخاذ القرار،
05:32
and it starts in our amygdala.
114
332542
2684
ويبدأ ذلك في منطقة اللوزة الدماغية.
05:35
This is our emotional epicenter
115
335250
1809
وهذا مركز العواطف
05:37
where we have the ability to experience emotions
116
337083
2893
حيث نمتلك القدرة على تجربة العواطف
وهنا حيث نبدأ باتخاذ القرار في مستوى اللاوعي.
05:40
and it's here at a subconscious level where we begin to decide.
117
340000
4851
05:44
We make choices to pursue pleasure
118
344875
2309
نتخذ قرارات للسعي وراء المتعة
05:47
or to avoid risk,
119
347208
1643
أو لتجنب خطر،
05:48
all before we become aware of it.
120
348875
2976
وهذا كله قبل أن نصبح واعين بذلك.
05:51
At the point we become aware,
121
351875
2684
وعندما نصبح واعين،
05:54
where it comes to the conscious level,
122
354583
1810
عند مستوى الوعي
05:56
we start to apply rationalization and logic,
123
356417
2851
نبدأ بتطبيق العقلنة والمنطق،
05:59
which is why we think we're making these rationally-based decisions,
124
359292
3517
وهو سبب اعتقادنا أننا نتخذ قرارات عقلانية،
06:02
not realizing that they were already decided in our subconscious.
125
362833
4042
ولا نلاحظ أننا أساسًا قررنا ذلك في لاوعينا.
06:07
Antonio Damasio is a neuroscientist
126
367958
2310
“أنطونيو داماسيو” عالم أعصاب
06:10
that started to study patients that had damage to their amygdala.
127
370292
4601
بدأ بدراسة المرضى الذين يعانون من تلف في اللوزة الدماغية.
06:14
Fully functioning in every way,
128
374917
1809
كانوا كاملي الوظائف في كل شيء،
06:16
except they could not experience emotions.
129
376750
3393
باستثناء مقدرتهم على تجربة العواطف
06:20
And as a result, they could not make decisions.
130
380167
3642
ونتيجة لذلك، لم يقدروا على اتخاذ القرارات.
06:23
Something as simple as "do I go this way or this way"
131
383833
4101
بعض الأشياء تصل ببساطتها للحيرة في “أي الأساليب أتبعها هذا أو ذاك؟”.
06:27
they were incapable of doing,
132
387958
1476
كانوا عاجزين عن الإنجاز،
06:29
because they could not experience emotions.
133
389458
3101
لأنهم غير قادرين على تجربة العواطف.
06:32
These were people that were wildly successful
134
392583
2518
هؤلاء الناس كانوا ناجحين إلى حد كبير
06:35
before they had the damage to their amygdala
135
395125
2268
قبل أن تتلف اللوزة الدماغية لديهم،
06:37
and now they couldn't complete any of their projects
136
397417
2642
والآن ليسوا قادرين على إكمال أي من مشاريعهم
06:40
and their careers took big hits,
137
400083
1726
وتلقت مهنهم ضربات قاسية،
06:41
all because they couldn't experience emotions where we decide.
138
401833
3875
كل ذلك بسبب عجزهم عن اختبار العواطف بمكان صنع القرارت.
06:47
Another data misconception.
139
407250
3018
سوء فهم آخر للبيانات.
06:50
Data never speaks for itself.
140
410292
3726
البيانات لا تتحدث عن نفسها أبدًا.
أدمغتنا تحب التنبؤ
06:54
Our brains love to anticipate
141
414042
1976
06:56
and as we anticipate,
142
416042
1267
ومع تنبؤنا،
06:57
we fill in the gaps on what we're seeing or hearing
143
417333
2560
نملأ بذلك فجوات ما نسمعه وما نراه
06:59
with our own knowledge and experience
144
419917
2101
بمعلوماتنا وتجاربنا الخاصة
07:02
and our own bias.
145
422042
1892
وانحيازاتنا الخاصة.
07:03
Which means my understanding of data is going to differ from yours,
146
423958
3143
مما يعني أن فهمي للبيانات يختلف عن فهمك لها
07:07
and it's going to differ from yours,
147
427125
1893
ويختلف عن فهم فلانٍ لها،
لأن لكلٍ منّا تفسيره الخاص
07:09
because we're all going to have our own interpretation
148
429042
2934
ما لم يكن هنالك أسلوب ما يحكم تفكيرنا.
07:12
if there isn't a way to guide us through.
149
432000
3351
07:15
Now I'm not suggesting that data is bad and story is good.
150
435375
3851
أنا الآن لا أقترح بأن البيانات سيئة والقصص جيدة.
07:19
They both play a key role.
151
439250
2268
لكليهما دور رئيس.
07:21
And to understand how,
152
441542
1267
ولتفهم كيفية ذلك،
07:22
you have to see what makes a great story.
153
442833
2685
عليك أن تتحرى مفاتيح القصة الناجحة.
07:25
It's going to answer three questions.
154
445542
2601
ويتطلب ذلك الإجابة على ثلاثة أسئلة.
07:28
The first is:
155
448167
1684
الأول:
07:29
What is the context?
156
449875
1934
ما هو سياق الكلام؟
07:31
Meaning, what's the setting, who is involved,
157
451833
2601
بمعنى: ما هو الوضع؟ ومن المشارك؟
07:34
why should I even care?
158
454458
2476
ولمَ علي الاهتمام؟
07:36
What is the conflict,
159
456958
1976
ما هي حبكة القصة؟
07:38
where is that moment where everything changes?
160
458958
3060
عند أي لحظة يتغير كل شيء؟
07:42
And what is the outcome?
161
462042
1666
وما النتائج؟
07:44
Where is it different, what is the takeaway?
162
464542
3392
أين التميز؟ ما العبرة؟
07:47
A good story also has three attributes,
163
467958
3018
القصة الجيدة لها أيضًا ثلاث صفات،
الأول أنها ستبني وتحرر التوتر.
07:51
the first being it is going to build and release tension.
164
471000
3809
07:54
So because our brains love to anticipate,
165
474833
2435
لأن أدمغتنا تحب التنبؤ،
07:57
a great story builds tension by making you wonder:
166
477292
3517
القصة المحكمة تبني لك توترًا بجعلك تتساءل:
08:00
"Where is she going with this?"
167
480833
2560
“إلى أين ستصل بذلك؟”
08:03
"What's happening next," right?
168
483417
2059
“ماذا سيحدث بعد ذلك؟“ أليس كذلك؟
08:05
A good story keeps you, keeps your attention going.
169
485500
3559
القصة الجيدة تشدك وتشد انتباهك.
08:09
And it releases it by sharing something unexpected
170
489083
2893
وتحرر التوتر بمشاركة أحداث غير متوقعة
ويتكرر ذلك طوال القصة.
08:12
and it does this over and over throughout the story.
171
492000
3726
08:15
A great story also builds an idea.
172
495750
2893
كما أن القصة المحكمة تحمل فكرة.
08:18
It helps you see something that you can no longer unsee,
173
498667
3934
هي تسلط الضوء على فكرة وتجعلك غير قادر على تجاهل وجودها،
08:22
leaving you changed,
174
502625
1268
مما يغيرك،
08:23
because stories actually do leave you changed.
175
503917
3392
لأن القصص حقيقة تغيرك.
08:27
And a great story communicates value.
176
507333
2851
كما أن القصص المحكمة تحمل قيمة.
08:30
Stanford has done research on one of the best ways
177
510208
2560
قامت “ستانفورد” ببحث عن أفضل الأساليب
08:32
to shape organizational culture,
178
512792
1976
لتشكيل ثقاقة تنظيمية،
08:34
and it is storytelling,
179
514792
1267
وكانت الإجابة رواية القصص،
لأنها ستوضح ما تقدره وما تشجعه
08:36
because it's going to demonstrate what you value and encourage
180
516083
3518
08:39
or what you don't value and what you discourage.
181
519625
3000
أو ما لا تقدره ولا تشجعه.
08:43
As you start to write your power ballad,
182
523917
2892
مع بداية كتابة سرد مفعم بالطاقة،
08:46
most people want to start with the data.
183
526833
2393
يلجأ معظم الناس للبيانات.
08:49
They want to dig in,
184
529250
1268
يريدون التعمق،
08:50
because we often have piles of data.
185
530542
2517
لأنه عادة ما تكون لدينا كومة من البيانات.
08:53
But there's a common mistake we make when we do that.
186
533083
3209
لكن هناك خطأ شائعًا نرتكبه عند قيامنا بذلك.
08:57
I was working with a CEO.
187
537292
2142
كنت أعمل مع مديرة تنفيذية،
08:59
She came to me to prepare for her annual company-wide meeting
188
539458
3476
جاءت إلي لتحضّر لاجتماعها السنوي الموسع على مستوى الشركة،
09:02
and she had 45 slides of data
189
542958
2518
وكان معها 45 شريحة تقديمية من البيانات
09:05
for a 45-minute presentation.
190
545500
2976
لعرض تقديمي مدته 45 دقيقة.
09:08
A recipe for a boring, unmemorable talk.
191
548500
3268
وصفة لمحادثة مملة ولا يمكن تذكرها.
09:11
And this is what most people do,
192
551792
2059
وهذا ما يقوم به معظم الناس،
09:13
they come armed with all of this data
193
553875
2018
يأتون مسلحين بزخم من البيانات
09:15
and they try to sort their way through
194
555917
2059
محاولين تناولها
دون صورة واضحة،
09:18
without a big picture
195
558000
1893
09:19
and then they lose their way.
196
559917
2601
فينتهي بهم المطاف بالضياع.
09:22
We actually put the data aside and I asked her,
197
562542
2601
قمنا بتحييد البيانات وسألتها:
09:25
"What's the problem you're trying to solve?
198
565167
2642
“ما المشكلة التي تحاولين حلها؟
09:27
What do you want people to think and feel different
199
567833
2435
ما الذي تريدين أن يشعر به الناس أو يفكرون فيه بشكل مختلف؟
09:30
and what do you want people to do different at the end of this?"
200
570292
3142
وما الذي تريدين أن يقوم به الناس بشكل مختلف في نهاية هذا العرض؟
09:33
That is where you start with data and storytelling.
201
573458
2393
هنا تجمع ما بين البيانات ورواية القصة.
09:35
You come up with this framework to guide the way through
202
575875
3309
تبتكر الإطار الذي سيمنهج أسلوبك
09:39
both the story and the data.
203
579208
2351
لكل من البيانات والقصة.
09:41
In her case,
204
581583
1268
في حالتنا هنا،
09:42
she wants her company to be able to break into new markets,
205
582875
2809
تريد توسيع شركتها لأسواق جديدة،
09:45
to remain competitive.
206
585708
1685
لتبقى منافسة.
09:47
She ended up telling a story about her daughter,
207
587417
2351
وانتهت برواية قصة عن ابنتها،
09:49
who's a gymnast who's competing for a scholarship,
208
589792
2934
وهي لاعبة جمباز تُنافس على منحة،
09:52
and she had to learn new routines with increasing difficulty
209
592750
2851
وتوجب عليها تعلم روتين جديد مع زيادة الصعوبة
09:55
to be competitive.
210
595625
2018
لتصبح منافسة.
09:57
This is one of your choices.
211
597667
2101
هذا واحد من اختياراتك.
09:59
Do you tell a story about the data itself
212
599792
2767
هل تروي قصة عن البيانات بذاتها
10:02
or do you tell a parallel story,
213
602583
1643
أو أنك تروي قصة موازية لذلك؟
10:04
where you pull out points from the story to reinforce the data?
214
604250
3708
حيث تسحب نقاطًا من القصة لتعزز بها البيانات؟
10:09
As you begin this ballad,
215
609250
1976
مع بداية سردك،
10:11
this melody and harmony of data and storytelling come together
216
611250
4101
هذا اللحن والانسجام ما بين البيانات ورواية القصص يتمخض عنه
10:15
in a way that will stay with you long after.
217
615375
2792
أسلوب سيستمر معك طويلًا.
10:19
Briana was a college adviser.
218
619958
4143
كانت “بريانا” مرشدة الكلية.
10:24
And she was asked to present to her university leadership
219
624125
3018
وطُلب منها إنجاز عرض تقديمي لرئاسة جامعتها
10:27
when she realized that a large population of their students with autism
220
627167
3809
عندما لاحظت أن تعدادًا كبيرًا من طلابهم المصابين بالتوحد
لم يكونوا يتخرجون.
10:31
were not graduating.
221
631000
2018
10:33
She came to me because her leaders kept saying,
222
633042
2351
جاءت إلي لأن رؤساءها أصروا على قولهم:
10:35
"Present the data, focus on the data,"
223
635417
2184
“اعرضي البيانات، ركزي على البيانات“،
10:37
but she felt like university officials already had the data.
224
637625
3893
ولكنها أحست أن مسؤولي الجامعة كانت لديهم البيانات بالفعل.
10:41
She was trying to figure out how to help them connect with it.
225
641542
3142
وكانت تحاول إيجاد طريقة ما لتساعدهم على التواصل مع تلك البيانات.
10:44
So we worked together to help her tell the story about Michelle.
226
644708
4435
لذا عملنا معًا لمساعدتها على رواية قصة “ميشيل”.
حصلت “ميشيل” على أفضل الدرجات في الثانوية
10:49
Michelle was a straight-A student in high school
227
649167
2309
10:51
who had these dreams of going to university.
228
651500
3309
وكانت لديها طموحات بالالتحاق بالجامعة.
10:54
Michelle was also a student with autism
229
654833
2268
كانت “ميشيل” أيضًا طالبة مصابة بالتوحد
10:57
who was terrified about how she would be able to navigate
230
657125
3226
مذعورة من كيف ستكون قادرة على التعامل
11:00
the changes of university.
231
660375
2434
مع التغييرات في الجامعة.
11:02
Her worst fears came true on her first phone call
232
662833
2393
بدا أسوأ مخاوفها حقيقيًّا بعد مكالمتها الأولى
11:05
with her adviser,
233
665250
1309
مع مرشدها،
11:06
when he asked her questions like,
234
666583
2435
حين سألها أسئلة مثل:
11:09
"Where do you see yourself in five years?"
235
669042
2059
“أين ترين نفسكِ بعد خمس سنوات؟”
11:11
and "What are your career aspirations?"
236
671125
3684
و“ما تطلعاتك المهنية؟”
11:14
Questions that are hard for anybody.
237
674833
3226
أسئلة صعبة على أي شخص.
11:18
But for a person with autism
238
678083
2518
ولكن لشخص مصاب بالتوحد
11:20
to have to respond to verbally?
239
680625
2434
وعليه الإجابة شفهيًّا؟
11:23
Paralyzing.
240
683083
1250
هذا مشل للتفكير.
11:25
She got off the phone, was ready to drop out,
241
685083
2268
انتهت من المكالمة، وهي على استعداد لترك الدراسة،
11:27
until her parents sat down with her
242
687375
1934
حتى جلس والداها معها
11:29
and helped her write an email to her adviser.
243
689333
2893
وساعداها على كتابة إيميل لمرشدها.
11:32
She told him that she was a student with autism,
244
692250
2851
أخبرته بأنها مصابة بالتوحد،
11:35
which was really hard for her to share
245
695125
2559
وهو أمر يصعب عليها مشاركته،
11:37
because she felt like there was a stigma associated just by sharing that.
246
697708
4435
لأنها أحست وكأنه توجد وصمة مقترنة بمجرد مشاركة ذلك.
11:42
She told him that she preferred to communicate in writing,
247
702167
2767
كما أخبرته أنها تفضل التواصل كتابيًّا،
11:44
if he could send her questions in advance,
248
704958
2726
إن كان باستطاعته أن يرسل لها الأسئلة مسبقًا،
11:47
she would be able to send replies back to him
249
707708
2143
ستكون قادرة على الرد عليه
11:49
before they got on the phone to have a different conversation.
250
709875
3643
قبل أن يعاود الاتصال بها ويجري معها حديثًا من نوع آخر.
11:53
He followed her lead
251
713542
1601
حذا حذوها
11:55
and within a few weeks,
252
715167
1267
وخلال عدة أسابيع،
11:56
they found all of these things they have in common,
253
716458
2435
وجدا كل الأشياء المشتركة بينها،
11:58
like a love for Japanese anime.
254
718917
1916
مثل حب الأنمي الياباني.
12:01
After three semesters,
255
721750
1518
بعد ثلاثة فصول،
12:03
Michelle is a straight-A student thriving in the university.
256
723292
3958
“ميشيل” طالبة حاصلة على أعلى الدرجات وناجحة في الجامعة.
12:08
At this point, Briana starts to share some of the data
257
728333
2810
هنا، بدأت “بريانا” بمشاركة بعض البيانات
12:11
that less than 20 percent of the students with autism
258
731167
3351
أنّ أقل من 20% من طلاب التوحد
12:14
are graduating.
259
734542
1601
يتخرجون.
12:16
And it's not because they can't handle the coursework.
260
736167
3017
وذلك ليس لأنهم غير قادرين على اجتياز المقرر.
12:19
It's because they can't figure out
261
739208
1643
بل لأنهم ليسوا قادرين على فهم
12:20
how to navigate the university,
262
740875
1809
كيفية التعامل مع الحياة الجامعية،
12:22
the very thing an adviser is supposed to be able to help you do.
263
742708
3375
وهو ما يفترض أن يساعدك المرشد عليه.
أنه وعلى مدى العمر
12:27
That over the course of a lifetime
264
747167
1851
12:29
the earning potential of someone with a college degree
265
749042
3684
إمكانية الكسب لشخص يحمل شهادة جامعية
12:32
over a high school degree
266
752750
1268
تفوق تلك لدى من يحمل شهادة ثانوية بملايين الدولارات.
12:34
is a million dollars.
267
754042
1601
12:35
Which is a big amount.
268
755667
1642
والتي تعتبر كمية كبيرة.
12:37
But for a person with autism
269
757333
1393
لكن بالنسبة لشخص يعاني من التوحد
12:38
that wants to be able to live independent from their family
270
758750
2893
ويسعى للعيش المستقل عن العائلة
12:41
it's life changing.
271
761667
1625
هو تغيير جذري لحياته.
12:44
She closed with,
272
764125
1518
واختتمت بقولها:
12:45
"We say our whole passion and purpose
273
765667
3059
“نقول أن كامل شغفنا وطموحنا
12:48
is to help people be their best,
274
768750
1851
هو مساعدة الغير للوصول لأفضل ما عندهم،
12:50
to help them be successful.
275
770625
1768
لمساعدتهم ليكونوا ناجحين.
12:52
But we're hardly giving our best service
276
772417
2059
لكننا لا نقدم أفضل خدماتنا
12:54
by applying this one-size-fits-all approach
277
774500
2143
عندما نطبق نهجًا واحدًا على الجميع
12:56
and just letting people fall through the cracks.
278
776667
2476
ونهمش الناس.
12:59
We can and we should do better.
279
779167
1809
نستطيع وعلينا بذل ما هو أفضل
هناك المزيد من أشباه ميشيل
13:01
There are more Michelles out there,
280
781000
1768
13:02
and I know because Michelle is my daughter."
281
782792
2291
وأنا أعلم لأن ميشيل ابنتي.”
13:06
And in that moment, the jaws in the room went --
282
786583
3726
عندها صُدم كل من في الغرفة...
13:10
And someone even wiped away tears,
283
790333
1685
كما أن أحدهم مسح دموعه،
13:12
because she had done it,
284
792042
1267
لأنها فعلتها.
13:13
she had connected them to information differently,
285
793333
2893
قامت بوصلهم بالمعلومات بطريقة مختلفة،
13:16
she helped them see something they couldn't unsee.
286
796250
2934
ساعدتهم على رؤية شيء لم يعودوا قادرين على تجاهله.
13:19
Could she have done that with data alone?
287
799208
3351
هل كان باستطاعتها فعل ذلك بالبيانات وحدها؟
13:22
Maybe, but the things is, they already had the data.
288
802583
2768
ربما، لكن الحقيقة أن البيانات كانت عندهم سلفًا.
13:25
They didn't have a reason not to overlook the data this time.
289
805375
3833
لم يعد لديهم مبرر للتغاضي عن البيانات هذه المرة.
13:30
That is the power of storytelling and data.
290
810208
3935
هذه هي قوة رواية القصص وإرفاق البيانات معها.
13:34
That together, they come together in this way
291
814167
2684
لأنها معًا، تعمل معًا بطريقة
13:36
to help build ideas,
292
816875
1268
تساعد في بناء الأفكار
13:38
to help you see things you can't unsee.
293
818167
2601
لتسليط الضوء على ثنايا لا يمكن التغاضي عنها بعدها.
13:40
To help communicate what's valued
294
820792
2142
تساعد على نقل ما هو قيّم
13:42
and to help tap into that emotional way that we all decide.
295
822958
3976
وتساعد في الفهم والتعبير بتلك الطريقة العاطفية التي نقررها جميعنا.
13:46
As you all move forward,
296
826958
1518
مع تقدمكم جميعًا،
13:48
shaping the passion and purpose of others as leaders,
297
828500
3434
مشكلين شغف وهدف الآخرين كقادة،
13:51
don't just use data.
298
831958
1518
لا تستخدموا البيانات فحسب.
13:53
Use stories.
299
833500
1559
استخدموا القصص.
13:55
And don't wait for the perfect story.
300
835083
1935
ولا تنتظروا القصة المثالية.
13:57
Take your story and make it perfect.
301
837042
2476
خذوا قصصكم واجعلوها مثالية.
13:59
Thank you.
302
839542
1267
شكرًا لكم.
14:00
(Applause)
303
840833
1625
(تصفيق)
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7