Why people believe weird things | Michael Shermer

Michael Shermer über den Glauben an seltsame Dinge

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TED


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Übersetzung: Valentina Wellbrock Lektorat: Malte Wellbrock
00:25
I'm Michael Shermer, director of the Skeptics Society,
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2532
Hallo, ich bin Michael Shermer, der Vorsitzende der „Skeptics Society“,
00:27
publisher of "Skeptic" magazine.
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1532
und Herausgeber des Magazines „Skeptic“.
00:29
We investigate claims of the paranormal,
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29112
1913
Wir ermitteln in Sachen des Paranormalen, der Pseudo-Wissenschaft,
00:31
pseudo-science, fringe groups and cults, and claims of all kinds between,
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31049
3682
der Randgruppen und Kulte und allen Behauptungen dazwischen –
00:34
science and pseudo-science and non-science and junk science,
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Wissenschaft und Pseudo-Wissenschaft, und Nicht-Wissenschaft und Müll-Wissenschaft,
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voodoo science, pathological science, bad science, non-science,
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3303
Voodoo-Wissenschaft, krankhafter Wissenschaft, schlechter Wissenschaft, Unwissenschaft
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and plain old non-sense.
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und schlichtem grobem Unfug.
00:42
And unless you've been on Mars recently,
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Und wenn Sie nicht gerade hinterm Mond gelebt haben,
00:44
you know there's a lot of that out there.
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dann wissen Sie, dass es ziemlich viel davon gibt.
00:46
Some people call us debunkers, which is kind of a negative term.
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Manche nennen uns Entlarver, eine eher unfreundliche Bezeichnung.
00:49
But let's face it, there's a lot of bunk.
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Aber sehen wir den Tatsachen ins Auge – es gibt so viel Quatsch,
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We are like the bunko squads of the police departments out there --
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und wir sind im Einsatz wie die Betrugsabteilung der Polizei, wir räumen auf.
00:55
well, we're sort of like the Ralph Naders of bad ideas,
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Nun ja, wir sind ein bisschen die Ralph Naders der schlechten Ideen –
00:59
(Laughter)
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(Gelächter)
01:00
trying to replace bad ideas with good ideas.
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2722
– und versuchen, schlechte Ideen durch gute Ideen zu ersetzen.
01:03
I'll show you an example of a bad idea.
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Ich zeige Ihnen ein Beispiel für eine schlechte Idee.
01:04
I brought this with me,
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Das hier habe ich mitgebracht.
01:06
this was given to us by NBC Dateline to test.
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Das wurde uns von NBC Dateline zu Testzwecken überlassen.
01:10
It's produced by the Quadro Corporation of West Virginia.
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3286
Es ist der… es wird von der Quadro Corporation in West Virginia hergestellt.
01:13
It's called the Quadro 2000 Dowser Rod.
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Es heißt „Quadro 2000 Rod“ (Wünschelrute).
01:16
(Laughter)
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(Gelächter)
01:17
This was being sold to high-school administrators for $900 apiece.
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5262
Dieses Ding wurde Schulleitern für 900 Dollar das Stück verkauft.
01:23
It's a piece of plastic with a Radio Shack antenna attached to it.
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Es ist ein Stück Plastik, an das eine Antenne aus dem Zubehörladen geschraubt wurde.
01:27
You could dowse for all sorts of things,
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Man könnte alles Mögliche aufspüren wollen, aber diese spezielle Rute
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but this particular one was built to dowse for marijuana
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wurde gebaut, um Marihuana in den Schließfächern von Schülern zu finden.
01:32
in students' lockers.
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(Laughter)
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(Gelächter)
01:36
So the way it works is you go down the hallway,
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Und so funktioniert es: Man geht die Gänge entlang und schaut,
01:40
and you see if it tilts toward a particular locker,
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ob sie auf ein bestimmtes Schließfach deutet und das öffnet man dann.
01:43
and then you open the locker.
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01:44
So it looks something like this.
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Das sieht ungefähr so aus.
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I'll show you.
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Ich werde es Ihnen zeigen.
01:48
(Laughter)
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(Schallendes Gelächter)
01:50
Well, it has kind of a right-leaning bias.
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3391
Nein, es… nun, sie hat eine Art Vorzugsneigung nach rechts.
Ich zeige es Ihnen – das hier ist Wissenschaft, also machen wir ein Kontrollexperiment.
01:53
Well, this is science, so we'll do a controlled experiment.
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2805
Es wird sich bestimmt in diese Richtung bewegen.
01:56
It'll go this way for sure.
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(Laughter)
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(Gelächter)
02:01
Sir, do you want to empty your pockets, please, sir?
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Guter Mann, würden Sie bitte Ihre Taschen leeren?
02:04
(Laughter)
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(Gelächter)
02:06
So the question was, can it actually find marijuana in students' lockers?
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3457
Die Frage war also, kann es wirklich Marihuana in den Schließfächern der Schüler finden?
02:09
And the answer is, if you open enough of them, yes.
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129701
2598
Und die Antwort ist, wenn man genug davon öffnet – ja.
02:12
(Laughter)
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1023
(Gelächter)
02:13
(Applause)
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133370
1606
(Applaus)
02:15
But in science, we have to keep track of the misses, not just the hits.
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135000
3381
In der Wissenschaft müssen wir aber auch die Fehlversuche zählen, nicht nur die Treffer.
02:18
And that's probably the key lesson to my short talk here:
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138405
3266
Und das ist wohl die zentrale Botschaft meines kurzen Vortrags hier:
02:21
This is how psychics work, astrologers, tarot card readers and so on.
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141695
3734
so arbeiten Hellseher, Astrologen, Tarotkartenleger usw.
02:25
People remember the hits and forget the misses.
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2219
Die Leute erinnern sich an die Treffer und vergessen die Fehlversuche.
02:27
In science, we keep the whole database,
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In der Wissenschaft müssen wir die ganze Datenmenge aufzeichnen
02:29
and look to see if the number of hits somehow stands out
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und nachsehen, ob die Anzahl der Treffer irgendwie auffällig abweicht,
02:32
from the total number you'd expect by chance.
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152300
2213
von der Gesamtzahl, die bei einer zufälligen Verteilung zu erwarten wäre.
02:34
In this case, we tested it.
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1294
In diesem Fall haben wir das geprüft.
02:35
We had two opaque boxes:
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Wir verwendeten zwei undurchsichtige Behälter,
02:37
one with government-approved THC marijuana, and one with nothing.
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einen mit offiziell genehmigten THC-haltigen Marihuana und einen, der nichts enthielt.
02:41
And it got it 50 percent of the time --
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Und sie lag in 50% aller Fälle richtig –
02:42
(Laughter)
54
162934
1093
was genau dem entspricht, was man bei einem Münzwurf erwarten würde.
02:44
which is exactly what you'd expect with a coin-flip model.
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2925
02:47
So that's just a fun little example here of the sorts of things we do.
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167000
3991
Das ist nur ein kleines, lustiges Beispiel dafür, womit wir uns beschäftigen.
„Skeptic“ ist eine vierteljährlich erscheinende Zeitschrift.
02:51
"Skeptic" is the quarterly publication. Each one has a particular theme.
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171015
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Jede Ausgabe widmet sich einem bestimmten Thema, diese hier zum Beispiel der Zukunft der Intelligenz.
02:54
This one is on the future of intelligence.
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2074
02:56
Are people getting smarter or dumber?
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1771
Werden die Menschen klüger oder dümmer?
02:58
I have an opinion of this myself because of the business I'm in,
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178400
3048
Ich habe dazu eine Meinung, aufgrund der Branche, in der ich arbeite.
03:01
but in fact, people, it turns out, are getting smarter.
61
181472
2667
Aber die Menschen werden tatsächlich, so stellt sich heraus, immer klüger.
Um drei IQ Punkte alle 10 Jahre, Tendenz steigend.
03:04
Three IQ points per 10 years, going up.
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184163
2813
03:07
Sort of an interesting thing.
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187000
1651
Ein irgendwie spannendes Ergebnis.
03:08
With science, don't think of skepticism as a thing, or science as a thing.
64
188675
3547
Wissenschaft… Denken Sie nicht über Skeptizismus oder gar Wissenschaft an sich nach.
03:12
Are science and religion compatible?
65
192246
1730
Sind Wissenschaft und Religion miteinander vereinbar?
03:14
It's like, are science and plumbing compatible?
66
194000
2231
Das ist wie, als ob ich fragen würde: Sind Wissenschaft und Klempnerei miteinander vereinbar?
03:16
They're just two different things.
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196255
1634
Diese… es sind einfach zwei unterschiedliche Dinge.
03:17
Science is not a thing. It's a verb.
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197913
1739
Wissenschaft is keine Sache an sich. Es ist ein Verb.
03:19
It's a way of thinking about things.
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199676
1722
Es ist eine Art Nachdenken über die Dinge.
03:21
It's a way of looking for natural explanations for all phenomena.
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201422
3070
Es ist eine Methode, nach natürlichen Erklärungen für alle Erscheinungen zu suchen.
03:24
I mean, what's more likely:
71
204516
1350
Ich meine, was ist wahrscheinlicher,
03:25
that extraterrestrial intelligences or multi-dimensional beings
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205890
3563
dass außerirdische Intelligenz oder multi-dimensionale Wesen die unermesslichen
03:29
travel across vast distances of interstellar space
73
209477
2390
Weiten des interstellaren Raumes durchqueren, um Kornkreise in Farmer Bobs Acker
03:31
to leave a crop circle in Farmer Bob's field in Puckerbrush, Kansas
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211891
3180
in Puckerbrush, Kansas, zu hinterlassen und Werbung für skeptic.com zu machen?
03:35
to promote skeptic.com, our web page?
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215095
1810
03:36
Or is it more likely that a reader of "Skeptic" did this with Photoshop?
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216929
4478
Oder ist es wahrscheinlicher, dass ein Leser von „Skeptic“ das mit Photoshop gemacht hat?
03:41
And in all cases we have to ask --
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221431
1650
Und in all den Fällen müssen wir fragen –
03:43
(Laughter)
78
223105
1824
(Gelächter)
03:44
What's the more likely explanation?
79
224953
2023
– welche ist die wahrscheinlichere Erklärung?
03:47
Before we say something is out of this world,
80
227000
2167
Bevor wir behaupten, dass etwas aus einer anderen Welt kommt,
03:49
we should first make sure that it's not in this world.
81
229191
2664
müssen wir erst einmal feststellen, dass es nicht aus dieser Welt kommt.
03:51
What's more likely:
82
231879
1151
Was ist wahrscheinlicher,
03:53
that Arnold had extraterrestrial help in his run for the governorship,
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233054
3326
dass Arnold bei seiner Kandidatur zum Gouverneur ein wenig außerirdische Hilfe hatte
03:56
or that the "World Weekly News" makes stuff up?
84
236404
2498
oder dass „World Weekly News“ Geschichten erfinden?
03:58
(Laughter)
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238926
1389
(Gelächter)
04:00
The same theme is expressed nicely here in this Sidney Harris cartoon.
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240339
4662
Und passend dazu wird das Thema
gut in den Cartoons von Sidney Harris behandelt.
04:05
For those of you in the back, it says here: "Then a miracle occurs.
87
245025
3215
Für euch da hinten, hier steht: „Dann geschah ein Wunder!
04:08
I think you need to be more explicit here in step two."
88
248264
2712
Ich denke in Schritt zwei solltest du etwas präziser werden!“
04:11
This single slide completely dismantles the intelligent design arguments.
89
251000
4496
Eine einzelne Folie räumt vollständig mit der Mär vom Intelligenten Design auf.
04:15
There's nothing more to it than that.
90
255520
1848
Mehr ist dazu nicht zu sagen.
04:17
(Applause)
91
257392
1050
(Applaus)
04:18
You can say a miracle occurs,
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258466
1388
Man kann sagen, dass ein Wunder geschah.
04:19
it's just that it doesn't explain anything or offer anything.
93
259878
2966
Das erklärt bloß nichts.
04:22
There's nothing to test.
94
262868
1150
Es bietet nichts. Nichts zum Prüfen.
04:24
It's the end of the conversation for intelligent design creationists.
95
264042
3448
Das ist für Kreationisten das Ende der Diskussion.
04:27
And it's true, scientists sometimes throw terms out as linguistic place fillers --
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267514
4886
Wohingegen… es stimmt schon, dass die Wissenschaft manchmal
abstruse Begriffe als Platzhalter verwendet: Dunkle Energie oder Dunkle Materie.
04:32
dark energy or dark matter, something like that --
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272424
2348
04:34
until we figure out what it is, we'll call it this.
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274796
2460
Solange wir nicht genau wissen, was es ist, nennen wir es halt so.
04:37
It's the beginning of the causal chain for science.
99
277280
2701
Das ist der Anfang des kausalen Zusammenhangs in der Wissenschaft.
Für Kreationisten ist das das Ende der Fahnenstange.
04:40
For intelligent design creationists, it's the end of the chain.
100
280005
4075
Und nochmal können wir uns fragen: Was ist wahrscheinlicher,
04:44
So again, we can ask this: what's more likely?
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284104
2172
04:46
Are UFOs alien spaceships, or perceptual cognitive mistakes, or even fakes?
102
286300
4391
dass UFOs außerirdische Schiffe sind oder kognitive Wahrnehmungsfehler, oder sogar Fälschungen?
04:50
This is a UFO shot from my house in Altadena, California,
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290715
3261
Das ist ein UFO-Foto von meinem Haus in Altadena aus, in Kalifornien,
04:54
looking down over Pasadena.
104
294000
1976
wenn man über Pasadena schaut.
04:56
And if it looks a lot like a Buick hubcap, it's because it is.
105
296000
3521
Und wenn es sehr nach einer Radkappe aussieht, dann, weil es eine ist.
04:59
You don't even need Photoshop or high-tech equipment,
106
299545
2738
Man braucht nicht einmal Photoshop oder eine High-Tech-Ausrüstung,
05:02
you don't need computers.
107
302307
1198
man braucht nicht einmal einen Computer.
05:03
This was shot with a throwaway Kodak Instamatic camera.
108
303529
3447
Das Bild wurde mit einer „Wegwerf-Kodak-Kamera“ geschossen.
05:07
You just have somebody off on the side with a hubcap ready to go.
109
307000
3096
Man braucht nur jemanden, der mit der Kamera bereit steht und abdrückt.
05:10
Camera's ready -- that's it.
110
310120
1898
Kamera bereit – fertig!
05:12
(Laughter)
111
312042
1437
(Gelächter)
05:13
So, although it's possible that most of these things are fake
112
313503
3473
Es ist zwar möglich, dass die meisten dieser Dinge Schwindel
05:17
or illusions or so on, and that some of them are real,
113
317000
3714
oder Illusionen sind oder so und sich nur einige wenige bewahrheiten,
05:20
it's more likely that all of them are fake, like the crop circles.
114
320738
3133
jedoch ist es wahrscheinlicher, dass alles gefälscht ist, wie die Kornkreise.
05:23
On a more serious note, in all of science we're looking for a balance
115
323895
3381
Jetzt zu einem ernsteren Thema: In der Wissenschaft suchen wir stets
05:27
between data and theory.
116
327300
1676
eine Balance zwischen Theorien und den Daten.
05:29
In the case of Galileo, he had two problems
117
329000
3976
Bei Galileo zum Beispiel: Er hatte zwei Probleme,
05:33
when he turned his telescope to Saturn.
118
333000
2361
wenn er den Saturn betrachtet hatte.
05:35
First of all, there was no theory of planetary rings.
119
335385
3122
Erstens gab es noch nicht die Theorie der planetaren Ringe.
05:38
Second of all, his data was grainy and fuzzy,
120
338531
2193
Und zweitens waren seine Daten grob und unscharf,
05:40
and he couldn't quite make out what he was looking at.
121
340748
2528
er konnte kaum erkennen, was er sich da ansah.
05:43
So he wrote that he had seen --
122
343300
1676
Also schrieb er auf:
05:45
"I have observed that the furthest planet has three bodies."
123
345000
3507
„Ich sehe, dass der entfernteste Planet drei Körper besitzt.“
05:48
And this is what he ended up concluding that he saw.
124
348531
2865
Und das war das Ergebnis, zu dem er kam.
05:51
So without a theory of planetary rings and with only grainy data,
125
351420
3556
So ganz ohne planetare Ringe. Mit einem unscharfen Datensatz
05:55
you can't have a good theory.
126
355000
1918
kann man keine gute Theorie aufstellen.
05:56
It wasn't solved until 1655.
127
356942
1619
Und es gab auch keine bis 1655.
05:58
This is Christiaan Huygens's book that catalogs all the mistakes
128
358585
3014
Das sind Aufzeichnungen aus Christiaan Huygens Buch, in dem er die Fehler der Leute,
06:01
people made trying to figure out what was going on with Saturn.
129
361623
2962
die versucht haben herauszufinden, was mit dem Saturn los ist, katalogisiert hat.
06:04
It wasn't till Huygens had two things:
130
364609
1856
Nichts geschah, solange Huygen nicht zwei Dinge zusammen hatte.
06:06
He had a good theory of planetary rings and how the solar system operated,
131
366489
4486
Erstens: eine gute Theorie der Planetenbewegung und des Sonnensystems.
06:10
and he had better telescopic, more fine-grain data
132
370999
2863
Und zweitens: ein besseres Teleskop, bessere, genauere Daten,
06:13
in which he could figure out that as the Earth is going around faster --
133
373886
3543
anhand derer er herausfinden konnte, dass, wenn sich die Erde schneller dreht –
06:17
according to Kepler's Laws -- than Saturn, then we catch up with it.
134
377453
3228
dem Keplerschen Gesetz folgend – sie den Saturn einholt.
06:20
And we see the angles of the rings at different angles, there.
135
380705
3271
Wir sehen die Planetenringe aus verschiedenen Winkeln.
06:24
And that, in fact, turns out to be true.
136
384000
2220
Und tatsächlich: die Theorie erwies sich als wahr.
06:26
The problem with having a theory is that it may be loaded with cognitive biases.
137
386244
5297
Das Problem mit Theorien ist,
dass sie mit kognitiven Präferenzen beladen sein können.
06:31
So one of the problems of explaining why people believe weird things
138
391565
3267
Somit ist die Erklärung dafür, dass Menschen wirres Zeug glauben, die,
06:34
is that we have things, on a simple level,
139
394856
2068
dass wir unterbewusst immer etwas hinzufügen.
06:36
and then I'll go to more serious ones.
140
396948
1828
Und dann wird es schwierig.
06:38
Like, we have a tendency to see faces.
141
398800
1876
Zum Beispiel haben wir die Tendenz, Gesichter zu sehen.
06:40
This is the face on Mars.
142
400700
1776
Das hier ist das Gesicht vom Mars, welches…
06:42
In 1976, where there was a whole movement to get NASA to photograph that area
143
402500
4512
1976 gab es eine ganze Bewegung, um die NASA dazu zu bekommen,
dieses Gebiet zu fotografieren, weil die Menschen dachten,
06:47
because people thought this was monumental architecture made by Martians.
144
407036
3916
dies wäre die monumentale Architektur der Marsianer.
06:50
Here's the close-up of it from 2001.
145
410976
2771
Nun, es stellte sich heraus, dass das eine Großaufnahme von 2001 ist.
06:53
If you squint, you can still see the face.
146
413771
2460
Wenn man die Augen zusammen kneift, kann man das Gesicht noch immer sehen.
06:56
And when you're squinting,
147
416255
1302
Beim Zusammenkneifen
06:57
you're turning that from fine-grain to coarse-grain,
148
417581
3023
wechselt man von der Feinsicht auf die Grobsicht.
07:00
so you're reducing the quality of your data.
149
420628
2287
Somit reduziert man die Qualität des Datensatzes.
07:02
And if I didn't tell you what to look for, you'd still see the face,
150
422939
3229
Wenn ich Ihnen nicht sagen würde, wonach Sie suchen sollen, würden Sie immer noch das Gesicht sehen,
07:06
because we're programmed by evolution to see faces.
151
426192
2429
denn wir sind von der Evolution dazu programmiert, Gesichter zu erkennen.
07:08
Faces are important for us socially.
152
428645
2151
Gesichter sind in unserer sozialen Umwelt sehr wichtig.
07:10
And of course, happy faces, faces of all kinds are easy to see.
153
430820
3468
Und vor allem: glückliche Gesichter.
Wir können alle möglichen Gesichter sehen.
07:14
You see the happy face on Mars, there.
154
434312
1896
(Gelächter)
Man kann das glückliche Gesicht des Mars sehen, wie hier.
07:16
(Laughter)
155
436232
1151
07:17
If astronomers were frogs, perhaps they'd see Kermit the Frog.
156
437407
2913
Wenn die Astronauten Frösche wären, würden Sie bestimmt Kermit sehen.
07:20
Do you see him there? Little froggy legs.
157
440344
1953
Haben Sie ihn hier gesehen?
07:22
Or if geologists were elephants?
158
442688
2195
Kleine Froschbeine?
Oder wenn Geologen Elefanten wären?
07:25
Religious iconography.
159
445736
3240
Religiöse Ikonographie.
07:29
(Laughter)
160
449000
2801
(Gelächter)
07:31
Discovered by a Tennessee baker in 1996.
161
451825
2151
Das wurde 1996 von einem Bäcker in Tennessee entdeckt.
07:34
He charged five bucks a head to come see the nun bun
162
454000
2477
Er verlangte fünf Dollar von jedem, der die Nonnenschrippe sehen wollte,
07:36
till he got a cease-and-desist from Mother Teresa's lawyer.
163
456501
3713
bis er eine Unterlassungsverfügung von Mutter Teresas Anwälten bekam.
07:40
Here's Our Lady of Guadalupe and Our Lady of Watsonville, just down the street,
164
460238
3738
Hier ist die Lady von Guadalupe und die Lady von Watsonville, gleich die Straße runter.
07:44
or is it up the street from here?
165
464000
1604
Oder ist es die Straße rauf?
07:45
Tree bark is particularly good because it's nice and grainy, branchy,
166
465628
3348
Baumrinde ist besonders gut, da sie schön grobstrukturiert und astreich ist,
07:49
black-and-white splotchy and you can get the pattern-seeking --
167
469000
3000
nur schwarz-weise Punkte, aber Sie verstehen das Suchen nach Mustern –
07:52
humans are pattern-seeking animals.
168
472024
1952
Menschen sind Muster suchende Geschöpfe.
07:54
Here's the Virgin Mary on the side of a glass window in Sao Paulo.
169
474000
3563
Hier ist die heilige Jungfrau auf einem Glasfenster in Sao Paolo.
07:57
Here's when the Virgin Mary made her appearance on a cheese sandwich --
170
477587
3414
Hier machte sie ihre Aufwartung auf einem Sandwich,
welches ich in einem Casino in Las Vegas tatsächlich halten durfte.
08:01
which I got to actually hold in a Las Vegas casino --
171
481025
2490
08:03
of course, this being America.
172
483539
1537
Natürlich stammt es aus Amerika.
08:05
(Laughter)
173
485100
1525
(Gelächter)
08:06
This casino paid $28,500 on eBay for the cheese sandwich.
174
486649
4327
Das Casino zahlte auf eBay 28.500 Dollar für dieses Sandwich.
08:11
(Laughter)
175
491000
1976
(Gelächter)
08:13
But who does it really look like? The Virgin Mary?
176
493000
2381
Aber wem ähnelt es denn eher, der heiligen Jungfrau?
08:15
(Laughter)
177
495405
1979
(Gelächter)
08:17
It has that sort of puckered lips, 1940s-era look.
178
497408
3865
Solche faltige Lippen, echter 40er-Jahre-Look.
08:21
Virgin Mary in Clearwater, Florida.
179
501297
1679
Die heilige Jungfrau in Clearwater, Florida.
08:23
I actually went to see this one.
180
503000
1976
Ich war tatsächlich dort, um sie mir anzusehen.
08:25
There was a lot of people there.
181
505000
1834
Eine Menge Leute waren anwesend – die Gläubigen verkehren dort –
08:26
The faithful come in their wheelchairs and crutches, and so on.
182
506858
4652
Rollstühle, Krücken und so weiter.
08:31
We went down and investigated.
183
511534
1861
Wir waren dort, um es zu untersuchen.
08:33
Just to give you a size, that's Dawkins, me and The Amazing Randi,
184
513419
3173
Um ihnen die Größe verständlich zu machen: das sind Dawkins und der unglaubliche Randi,
08:36
next to this two, two and a half story-sized image.
185
516616
2413
neben den beiden das zweieihalb Stockwerke hohe Abbild.
08:39
All these candles, thousands of candles people had lit in tribute to this.
186
519053
3502
All diese Kerzen. Um es zu ehren, haben die Menschen viele Tausende von Kerzen angezündet.
08:42
So we walked around the backside, to see what was going on.
187
522579
2805
Wir gingen rundherum, zur Rückseite, um zu sehen, was da eigentlich vor sich ging,
08:45
It turns out wherever there's a sprinkler head and a palm tree,
188
525408
3331
und es stellte sich heraus, dass dort eine Palme mit Sprinkleranlage stand
08:48
you get the effect.
189
528763
1213
und so bekommt man diesen Effekt.
08:50
Here's the Virgin Mary on the backside, which they started to wipe off.
190
530000
3381
Die heilige Jungfrau auf der Rückseite, die sie anfingen abzuwischen.
08:53
I guess you can only have one miracle per building.
191
533405
2571
Ich nehme an, dass man nur ein Wunder pro Gebäude haben kann.
08:56
(Laughter)
192
536000
3333
(Gelächter)
08:59
So is it really a miracle of Mary, or is it a miracle of Marge?
193
539357
3679
Ist es wirklich das Wunder der heiligen Jungfrau oder das Wunder von Marge?
09:03
(Laughter)
194
543060
1001
(Gelächter)
09:04
And now I'm going to finish up with another example of this,
195
544085
3603
Ich werde mit einem anderen Beispiel abschließen,
09:07
with auditory illusions.
196
547712
2777
mit einer Audiospur – einer auditiven Illusion.
09:10
There's this film, "White Noise," with Michael Keaton,
197
550513
2526
Es gibt den Film „White Noise – Schreie aus dem Jenseits“
mit Michael Keaton – darüber, dass die Toten mit uns sprechen.
09:13
about the dead talking back to us.
198
553063
2534
09:15
By the way, the whole business of talking to the dead is not that big a deal.
199
555621
3665
Die ganze Aufregung darum, mit den Toten zu sprechen, ist keine große Sache.
Jeder kann das, stellt sich heraus.
09:19
Anybody can do it, turns out.
200
559310
1485
09:20
It's getting the dead to talk back that's the really hard part.
201
560819
3088
Schwieriger ist es, die Toten zu einer Antwort zu bewegen.
(Gelächter)
09:23
(Laughter)
202
563931
1098
In diesem Fall liegt das Geheimnis im elektronischen Phänomen versteckt.
09:25
In this case, supposedly, these messages are hidden in electronic phenomena.
203
565053
3782
09:28
There's a ReverseSpeech.com web page where I downloaded this stuff.
204
568859
3285
Das habe ich von der Webseite ReverseSpeech.com heruntergeladen.
09:32
This is the most famous one of all of these.
205
572168
3151
Das ist vorwärts – das hier ist die markanteste Stelle.
09:35
Here's the forward version of the very famous song.
206
575343
2801
Das ist die Vorwärts-Version dieses sehr berühmten Liedes.
09:38
(Music with lyrics)
207
578168
1071
09:39
If there's a bustle in your hedgerow don't be alarmed now.
208
579263
5158
09:45
It's just a spring clean for the May Queen.
209
585089
3795
09:50
Yes, there are two paths you can go by, but in the long run,
210
590764
4987
09:56
There's still time to change the road you're on.
211
596870
3564
10:01
(Music ends)
212
601514
1580
10:03
Couldn't you just listen to that all day?
213
603733
2611
Mensch, könnte man sich das nicht den ganzen Tag lang anhören?
(Gelächter)
10:06
All right, here it is backwards,
214
606368
1607
Okay und nun rückwärts.
10:07
and see if you can hear the hidden messages that are supposedly in there.
215
607999
4030
Mal sehen, ob man die vermeintlich versteckte, geheime Botschaft heraushören kann. (Musik)
10:12
(Music with unintelligible lyrics)
216
612513
6778
10:26
(Lyrics) Satan!
217
626450
1294
10:27
(Unintelligible lyrics continue)
218
627768
6477
10:41
What did you get? Audience: Satan!
219
641934
1620
Na, was haben Sie verstanden?
10:43
Satan. OK, at least we got "Satan".
220
643578
1712
Publikum: „Satan.“
10:45
Now, I'll prime the auditory part of your brain
221
645314
2302
MS: „Satan?“ Okay, nun, wenigstens haben wir „Satan“!
10:47
to tell you what you're supposed to hear, and then hear it again.
222
647640
3437
Jetzt bereite ich den auditiven Teil Ihres Gehirns darauf vor,
was Sie eigentlich hören sollten und dann hören wir es uns wieder an.
10:51
(Music with lyrics)
223
651101
3801
11:17
(Music ends)
224
677673
1086
11:18
(Laughter)
225
678783
1207
(Gelächter)
11:20
(Applause)
226
680014
6389
(Applaus)
11:26
You can't miss it when I tell you what's there.
227
686427
2549
Wenn ich Ihnen sage, was da drin steckt, können Sie es kaum überhören.
11:29
(Laughter)
228
689000
3250
(Gelächter)
11:32
I'm going to just end with a positive, nice little story.
229
692274
4035
Nun gut, ich möchte mit einer positiven, netten, kleinen Geschichte abschließen,
darüber… „Skeptics“ ist eine gemeinnützige Organisation.
11:36
The Skeptics is a nonprofit educational organization.
230
696333
2845
11:39
We're always looking for little good things that people do.
231
699202
2820
Wir suchen stets nach kleinen, guten Dingen, die die Leute machen.
11:42
And in England, there's a pop singer.
232
702046
2009
Es gibt eine Pop-Sängerin in England.
11:44
One of the top popular singers in England today, Katie Melua.
233
704079
3745
Eine der populärsten englischen Sängerinnen heutzutage: Katie Melua.
11:47
And she wrote a beautiful song.
234
707848
1528
Sie schrieb ein schönes Lied.
11:49
It was in the top five in 2005, called, "Nine Million Bicycles in Beijing."
235
709400
5576
Es war 2005 in den Top 5: „Nine Million Bicycles“.
11:55
It's a love story -- she's sort of the Norah Jones of the UK --
236
715000
3096
Eine Leibesgeschichte – sie ist sozusagen die Nora Jones der UK –
11:58
about how she much loves her guy,
237
718120
1621
darüber, wie sehr sie einen Jungen liebt
11:59
and compared to nine million bicycles, and so forth.
238
719765
2476
und vergleicht es mit neun Millionen Fahrrädern u.s.w.
12:02
And she has this one passage here.
239
722265
2225
Und da gibt es eine Passage, hier:
12:04
(Music)
240
724514
1036
12:05
(Lyrics) We are 12 billion light-years from the edge
241
725574
5771
♫ Wir sind 12 Milliarden Lichtjahre entfernt vom Rand ♫
♫ Das ist eine Schätzung ♫
12:11
That's a guess,
242
731369
2325
12:13
No one can ever say it's true,
243
733718
3711
♫ Niemand wird je sagen können, ob das richtig ist ♫
12:17
But I know that I will always be with you.
244
737453
4603
♫ Aber ich weiß, dass ich immer bei dir sein werde ♫
Nun, das ist nett.
12:22
Michael Shermer: Well, that's nice. At least she got it close.
245
742731
2965
Zumindestens war sie recht nah.
12:25
In America it'd be, "We're 6,000 light years from the edge."
246
745720
2923
In Amerika hätte es geheißen: „Wir sind 6.000 Lichtjahre entfernt vom Rand.“
12:28
(Laughter)
247
748667
1036
(Gelächter)
12:29
But my friend, Simon Singh, the particle physicist now turned science educator,
248
749727
3769
Mein Freund Simon Singh, ein Teilchenphysiker, nunmehr Dozent,
12:33
who wrote the book "The Big Bang," and so on,
249
753520
2127
schrieb das Buch „The Big Bang“ usw.
12:35
uses every chance he gets to promote good science.
250
755671
2405
Er nutzt jede Gelegenheit, um gute Wissenschaft voranzutreiben.
12:38
And so he wrote an op-ed piece in "The Guardian" about Katie's song,
251
758100
3286
Und so schrieb er einen offenen Brief an den Guardian über Katies Song.
12:41
in which he said, well, we know exactly how far from the edge.
252
761410
5036
Darin stand, dass wir eigentlich recht exakt wissen, wie alt und wie weit entfernt wir vom Rand sind.
12:46
You know, it's 13.7 billion light years, and it's not a guess.
253
766470
3818
Es sind 12, genauer 13,7 Milliarden Lichtjahre und das ist keine Schätzung.
12:50
We know within precise error bars how close it is.
254
770312
4264
Wir wissen, innerhalb einer genau definierten Fehlertoleranz, wie weit es ist.
12:54
So we can say, although not absolutely true, it's pretty close to being true.
255
774600
3810
Wir können behaupten, trotz, dass es nicht absolut genau ist, dass wir der Wahrheit doch recht nah kommen.
12:58
And, to his credit, Katie called him up after this op-ed piece came out, and said,
256
778434
4739
Und Katie – das muss man ihm hoch anrechnen – rief ihn nach diesem Brief an.
Sie sagte: „Ich schäme mich so.
13:03
"I'm so embarrassed. I was in the astronomy club.
257
783197
2371
In der Schule war ich Mitglied im Astronomie-Club. Ich hätte es besser wissen sollen.“
13:05
I should've known better."
258
785592
1278
13:06
And she re-cut the song.
259
786894
1222
Und sie nahm den Song neu auf.
13:08
So I will end with the new version.
260
788140
1848
Ich beende meinen Talk mit dieser neuen Version.
13:10
(Music with lyrics)
261
790012
1264
♫ Wir sind 13,7 Milliarden Lichtjahre ♫
13:11
We are 13.7 billion light years
262
791300
2421
13:13
from the edge of the observable universe.
263
793745
3491
♫ vom Rand des sichtbaren Universums entfernt ♫
♫ Das ist eine saubere Schätzung mit genau definierter Fehlertoleranz ♫
13:17
That's a good estimate with well-defined error bars.
264
797260
3769
♫ Und auf der Grundlage der verfügbaren Informationen ♫
13:21
And with the available information,
265
801053
3152
♫ Sage ich voraus, dass ich für immer bei dir sein werde ♫
13:24
I predict that I will always be with you.
266
804229
4343
13:28
(Laughter)
267
808596
1157
(Applaus)
13:29
How cool is that?
268
809777
1168
Wie cool ist das denn?
13:30
(Applause)
269
810969
2031
(Applaus)
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