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

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TED


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Übersetzung: Sandra Neuhäuser Lektorat: Helene Batt
00:13
Technology has brought us so much:
0
13354
3135
Technik hat uns viel gebracht:
00:16
the moon landing, the Internet,
1
16489
2019
die Mondlandung, das Internet,
00:18
the ability to sequence the human genome.
2
18508
2625
die Entschlüsselung von Erbgut.
00:21
But it also taps into a lot of our deepest fears,
3
21133
3724
Aber sie nutzt auch unsere tiefsten Ängste,
00:24
and about 30 years ago,
4
24857
1856
und vor ungefähr 30 Jahren
00:26
the culture critic Neil Postman wrote a book
5
26713
2553
schrieb der Kulturkritiker Neil Postman ein Buch namens
00:29
called "Amusing Ourselves to Death,"
6
29266
2115
"Wir amüsieren uns zu Tode",
00:31
which lays this out really brilliantly.
7
31381
2759
worin dies brilliant beschrieben wird.
00:34
And here's what he said,
8
34140
1650
Er schreibt über den Vergleich
00:35
comparing the dystopian visions
9
35790
2263
der dystopischen Vorstellungen von George Orwell und Aldous Huxley.
00:38
of George Orwell and Aldous Huxley.
10
38053
3573
00:41
He said, Orwell feared we would become
11
41626
3126
Orwell befürchtete, dass wir eine gefangene Kultur werden.
00:44
a captive culture.
12
44752
2248
Huxley befürchtete, dass wir eine triviale Kultur werden.
00:47
Huxley feared we would become a trivial culture.
13
47000
3752
00:50
Orwell feared the truth would be
14
50752
2145
Orwell fürchtete, dass die Wahrheit vor uns verborgen wird.
00:52
concealed from us,
15
52897
1923
00:54
and Huxley feared we would be drowned
16
54820
2190
Und Huxley fürchtete, dass wir in einem Meer der Irrelevanz ertrinken.
00:57
in a sea of irrelevance.
17
57010
2693
00:59
In a nutshell, it's a choice between
18
59703
2170
Zusammenfassend ist es die Wahl zwischen überwachen
01:01
Big Brother watching you
19
61873
2600
01:04
and you watching Big Brother.
20
64473
2496
und überwacht werden.
01:06
(Laughter)
21
66969
1931
(Gelächter)
01:08
But it doesn't have to be this way.
22
68900
1734
Aber es muss nicht so sein.
01:10
We are not passive consumers of data and technology.
23
70634
3336
Wir sind keine passiven Konsumenten von Daten und Technik.
01:13
We shape the role it plays in our lives
24
73970
2403
Wir bestimmen die Rolle, die sie in unserem Leben spielen
01:16
and the way we make meaning from it,
25
76373
2130
und wie viel Bedeutung sie für uns haben.
01:18
but to do that,
26
78503
1603
Aber um das zu tun,
01:20
we have to pay as much attention to how we think
27
80106
3513
müssen wir genau so sehr darauf achten, wie wir denken,
01:23
as how we code.
28
83619
2030
wie darauf, wie wir programmieren.
01:25
We have to ask questions, and hard questions,
29
85649
3098
Wir müssen schwere Fragen stellen,
um das Zählen der Dinge hinter uns zu lassen,
01:28
to move past counting things
30
88747
1869
01:30
to understanding them.
31
90616
2602
um sie zu verstehen.
01:33
We're constantly bombarded with stories
32
93218
2446
Wir werden andauernd mit Geschichten über die Menge der Daten bombardiert,
01:35
about how much data there is in the world,
33
95664
2476
aber wenn es um große Daten geht,
01:38
but when it comes to big data
34
98140
1580
01:39
and the challenges of interpreting it,
35
99720
2596
und die Schwierigkeiten, diese zu interpretieren,
01:42
size isn't everything.
36
102316
2088
ist die Größe nicht das Wichtigste.
01:44
There's also the speed at which it moves,
37
104404
2903
Auch die Geschwindigkeit, in der Daten sich bewegen,
01:47
and the many varieties of data types,
38
107307
1696
und die Vielfalt der Daten sind wichtig.
01:49
and here are just a few examples:
39
109003
2498
Hier sind nur ein paar Beispiele:
01:51
images,
40
111501
2198
Bilder,
01:53
text,
41
113699
4007
Text,
(Gelächter)
01:57
video,
42
117706
2095
Video,
01:59
audio.
43
119801
1830
Audio.
02:01
And what unites this disparate types of data
44
121631
3042
Diese ungleichen Datentypen haben gemein,
02:04
is that they're created by people
45
124673
2221
dass sie von Menschen gemacht wurden und Kontext benötigen.
02:06
and they require context.
46
126894
2775
02:09
Now, there's a group of data scientists
47
129669
2445
Es gibt eine Gruppe von Datenspezialisten
02:12
out of the University of Illinois-Chicago,
48
132114
2305
an der Universität von Illinois-Chicago,
und sie heißen "The Health Media Collaboratory".
02:14
and they're called the Health Media Collaboratory,
49
134419
2554
02:16
and they've been working with the Centers for Disease Control
50
136973
2587
Sie haben mit den Centers for Disease Control zusammengearbeitet,
02:19
to better understand
51
139560
1505
um besser verstehen zu können,
02:21
how people talk about quitting smoking,
52
141065
2848
wie Menschen über das Aufhören vom Rauchen reden,
02:23
how they talk about electronic cigarettes,
53
143913
2680
wie sie über elektronische Zigaretten reden,
02:26
and what they can do collectively
54
146593
1985
und was sie gemeinsam tun können, um Menschen beim Aufhören zu helfen.
02:28
to help them quit.
55
148578
1984
02:30
The interesting thing is, if you want to understand
56
150562
2013
Das Interessante daran ist:
Wenn Sie verstehen wollen, wie Menschen über das Rauchen reden,
02:32
how people talk about smoking,
57
152575
2216
02:34
first you have to understand
58
154791
1901
müssen Sie zuerst verstehen, was sie mit "Rauchen" gemeint ist.
02:36
what they mean when they say "smoking."
59
156692
2565
02:39
And on Twitter, there are four main categories:
60
159257
3926
Auf Twitter gibt es vier Hauptkategorien.
02:43
number one, smoking cigarettes;
61
163183
2997
Erstens, Zigaretten rauchen.
02:46
number two, smoking marijuana;
62
166180
2807
Zweitens, Marihuana rauchen.
02:48
number three, smoking ribs;
63
168987
2643
Drittens, Rippchen grillen.
02:51
and number four, smoking hot women.
64
171630
3553
Und viertens, "rauchend" heiße Mädels.
(Gelächter)
02:55
(Laughter)
65
175183
2993
02:58
So then you have to think about, well,
66
178176
2426
Also wenn Soe darüber nachdenken müssen,
03:00
how do people talk about electronic cigarettes?
67
180602
2140
wie Leute über Elektro-Zigaretten reden --
03:02
And there are so many different ways
68
182742
2025
es gibt so viele verschieden Arten, wie Menschen dies tun,
03:04
that people do this, and you can see from the slide
69
184767
2599
und man kann auf der Folie erkennen, dass es eine schwierige Fragestellung ist.
03:07
it's a complex kind of a query.
70
187366
2610
03:09
And what it reminds us is that
71
189976
3224
Sie zeigt uns auf,
dass Sprache von Menschen entwickelt wird,
03:13
language is created by people,
72
193200
2411
03:15
and people are messy and we're complex
73
195611
2340
und Menschen sind chaotisch und komplex.
03:17
and we use metaphors and slang and jargon
74
197951
2767
Wir benutzen Metaphern, Umgangssprache und Jargon.
03:20
and we do this 24/7 in many, many languages,
75
200718
3279
Wir tun das ununterbrochen, in vielen Sprachen,
03:23
and then as soon as we figure it out, we change it up.
76
203997
3224
und sobald wir es verstehen, ändern wir es wieder.
03:27
So did these ads that the CDC put on,
77
207221
5118
Genau das taten diese Fernsehwerbungen der Centers for Disease Control,
03:32
these television ads that featured a woman
78
212339
2430
in denen eine Frau mit einem Loch in ihrem Hals gezeigt wurde,
03:34
with a hole in her throat and that were very graphic
79
214769
2021
03:36
and very disturbing,
80
216790
1904
was recht explizit und verstörend war.
03:38
did they actually have an impact
81
218694
1885
Hatten diese Werbungen eine Auswirkung darauf,
03:40
on whether people quit?
82
220579
2671
ob die Menschen mit dem Rauchen aufgehört haben?
03:43
And the Health Media Collaboratory respected the limits of their data,
83
223250
3307
Es gab Grenzen bei der Auswertung der Daten,
03:46
but they were able to conclude
84
226557
2005
aber sie konnten schlussfolgern
03:48
that those advertisements — and you may have seen them —
85
228562
3312
dass diese Werbungen --
Sie haben sie vielleicht schon einmal gesehen --
03:51
that they had the effect of jolting people
86
231874
2591
zum Denken anregten,
03:54
into a thought process
87
234465
1822
was einen Einfluss auf zukünftiges Verhalten haben kann.
03:56
that may have an impact on future behavior.
88
236287
3667
03:59
And what I admire and appreciate about this project,
89
239954
3891
Abgesehen davon, dass es auf realen menschlichen Bedürfnissen basiert,
04:03
aside from the fact, including the fact
90
243845
1489
04:05
that it's based on real human need,
91
245334
4057
bewundere ich so an diesem Projekt,
04:09
is that it's a fantastic example of courage
92
249391
2846
dass es ein fantastisches Beispiel von Mut ist,
04:12
in the face of a sea of irrelevance.
93
252237
4443
im Angesicht des Meeres der Irrelevanz.
04:16
And so it's not just big data that causes
94
256680
3305
Und so sind es nicht nur große Datenmengen,
04:19
challenges of interpretation, because let's face it,
95
259985
2601
die Schwierigkeiten im Interpretieren bieten,
04:22
we human beings have a very rich history
96
262586
2594
denn, seien wir ehrlich,
die menschliche Geschichte ist voll von Missinterpretationen von Daten,
04:25
of taking any amount of data, no matter how small,
97
265180
2693
04:27
and screwing it up.
98
267873
1617
egal wie klein sie sind.
04:29
So many years ago, you may remember
99
269490
3737
Und so wurde vor vielen Jahren --
Sie erinnern sich vielleicht noch daran --
04:33
that former President Ronald Reagan
100
273227
2273
der frühere Präsident Ronald Reagan sehr kritisiert,
04:35
was very criticized for making a statement
101
275500
1991
04:37
that facts are stupid things.
102
277491
3010
als er sagte, dass Fakten unnötig sind.
04:40
And it was a slip of the tongue, let's be fair.
103
280501
2794
Und, seien wir fair, er hatte sich versprochen.
04:43
He actually meant to quote John Adams' defense
104
283295
2430
Er wollte eigentlich John Adams' Verteidigung über Britische Soldaten
04:45
of British soldiers in the Boston Massacre trials
105
285725
2751
in den Boston-Massaker-Prozessen zitieren,
04:48
that facts are stubborn things.
106
288476
3150
nämlich, dass Fakten stur sind.
04:51
But I actually think there's
107
291626
2624
Aber ich denke, dass dort ein wenig unabsichtliche Weisheit drinsteckt.
04:54
a bit of accidental wisdom in what he said,
108
294250
3418
04:57
because facts are stubborn things,
109
297668
2776
Fakten sind stur,
05:00
but sometimes they're stupid, too.
110
300444
2923
und manchmal sind sie auch unnütz.
05:03
I want to tell you a personal story
111
303367
1888
Ich möchte Ihnen eine persönliche Geschichte darüber erzählen,
05:05
about why this matters a lot to me.
112
305255
3548
warum das alles für mich so wichtig ist.
05:08
I need to take a breath.
113
308803
2437
Ich muss einmal kurz durchatmen.
05:11
My son Isaac, when he was two,
114
311240
2754
Mein Sohn Isaac wurde mit zwei Jahren mit Autismus diagnostiziert.
05:13
was diagnosed with autism,
115
313994
2417
05:16
and he was this happy, hilarious,
116
316411
2161
Er war ein glücklicher, lustiger, liebevoller, herzlicher kleiner Junge,
05:18
loving, affectionate little guy,
117
318572
2035
05:20
but the metrics on his developmental evaluations,
118
320607
2902
aber die Daten seiner Entwicklungsauswertung,
05:23
which looked at things like the number of words —
119
323509
2070
die aus Dingen bestanden, wie die Anzahl der Wörter --
05:25
at that point, none —
120
325579
3657
was damals gar keine waren --
05:29
communicative gestures and minimal eye contact,
121
329236
3940
kommunizierende Gesten und minimaler Augenkontakt,
05:33
put his developmental level
122
333176
2003
stellten ihn auf eine Entwicklungsstufe eines neun Monate alten Babys.
05:35
at that of a nine-month-old baby.
123
335179
3961
05:39
And the diagnosis was factually correct,
124
339140
2960
Die Diagnose war sachlich korrekt,
05:42
but it didn't tell the whole story.
125
342100
3209
aber sie erzählte nicht die ganze Geschichte.
05:45
And about a year and a half later,
126
345309
1401
Ungefähr anderthalb Jahre später, als er fast vier Jahre alt war,
05:46
when he was almost four,
127
346710
2102
05:48
I found him in front of the computer one day
128
348812
2363
habe ich ihn vor dem Computer gefunden,
05:51
running a Google image search on women,
129
351175
5453
während er Bilder von Frauen auf Google suchte,
05:56
spelled "w-i-m-e-n."
130
356628
3616
die er "V r a u e n" schrieb.
06:00
And I did what any obsessed parent would do,
131
360244
2740
Und ich tat, was alle besorgten Eltern tun würden,
06:02
which is immediately started hitting the "back" button
132
362984
1901
und durchsuchte sofort den Verlauf, um zu schauen,
06:04
to see what else he'd been searching for.
133
364885
3363
wonach er sonst noch gesucht hat.
06:08
And they were, in order: men,
134
368248
2171
Es war in dieser Reihenfolge: Männer, Schule, Bus
06:10
school, bus and computer.
135
370419
7267
und Computer.
06:17
And I was stunned,
136
377686
2070
Ich war sprachlos,
06:19
because we didn't know that he could spell,
137
379756
2002
denn wir wussten nicht, dass er schreiben oder lesen konnte,
06:21
much less read, and so I asked him,
138
381758
1766
06:23
"Isaac, how did you do this?"
139
383524
2193
und so fragte ich ihn: "Isaac, wie hast du das gemacht?"
06:25
And he looked at me very seriously and said,
140
385717
2678
Er sah mich ernst an und sagte:
06:28
"Typed in the box."
141
388395
3352
"Ich hab in die Box getippt."
06:31
He was teaching himself to communicate,
142
391747
3734
Er brachte sich bei zu kommunizieren.
06:35
but we were looking in the wrong place,
143
395481
3004
Wir haben bloß auf die falschen Dinge geachtet.
06:38
and this is what happens when assessments
144
398485
2295
Und so etwas passiert,
06:40
and analytics overvalue one metric —
145
400780
2396
wenn Bewertungen und Analysen einen bestimmten Teil überbewerten --
06:43
in this case, verbal communication —
146
403176
2609
in diesem Fall, verbale Kommunikation --
06:45
and undervalue others, such as creative problem-solving.
147
405785
5703
und andere unterschätzen, wie kreative Problemlösung.
06:51
Communication was hard for Isaac,
148
411488
2307
Kommunikation war schwer für Isaac,
06:53
and so he found a workaround
149
413795
1912
also fand er eine andere Lösung um herauszufinden, was er wissen wollte.
06:55
to find out what he needed to know.
150
415707
2857
06:58
And when you think about it, it makes a lot of sense,
151
418564
1890
Wenn man darüber nachdenkt, ergibt es eine Menge Sinn,
07:00
because forming a question
152
420454
2081
denn eine Frage zu stellen, ist ein wirklich komplexer Prozess,
07:02
is a really complex process,
153
422535
2565
07:05
but he could get himself a lot of the way there
154
425100
2522
aber er konnte sich selbst helfen, in dem er ein Wort in die Suchbox eintrug.
07:07
by putting a word in a search box.
155
427622
4092
07:11
And so this little moment
156
431714
2936
Und so hatte dieser kleine Moment
07:14
had a really profound impact on me
157
434650
2836
einen tiefen Einfluss auf mich
07:17
and our family
158
437486
1309
und unsere Familie,
07:18
because it helped us change our frame of reference
159
438795
3141
denn es half uns,
die Rahmenbedingungen für sein Verhalten zu ändern,
07:21
for what was going on with him,
160
441936
2208
07:24
and worry a little bit less and appreciate
161
444144
2976
uns weniger Sorgen zu machen
und seinen Einfallsreichtum mehr zu würdigen.
07:27
his resourcefulness more.
162
447120
2182
07:29
Facts are stupid things.
163
449302
2861
Fakten sind unnütz.
07:32
And they're vulnerable to misuse,
164
452163
2397
Man kann sie zu leicht falsch anwenden,
07:34
willful or otherwise.
165
454560
1653
gewollt oder nicht.
07:36
I have a friend, Emily Willingham, who's a scientist,
166
456213
3026
Meine Freundin, Emily Willingham, ist Wissenschaftlerin
07:39
and she wrote a piece for Forbes not long ago
167
459239
2801
und sie schrieb vor kurzem einen Artikel für Forbes
namens "Die 10 komischsten Dinge, die mit Autismus verbunden werden"
07:42
entitled "The 10 Weirdest Things
168
462040
1980
07:44
Ever Linked to Autism."
169
464020
1810
07:45
It's quite a list.
170
465830
3005
Es ist eine ziemlich lange Liste.
07:48
The Internet, blamed for everything, right?
171
468835
3532
Dem Internet kann man immer die Schuld geben, nicht wahr?
07:52
And of course mothers, because.
172
472367
3757
Und natürlich auch Müttern.
07:56
And actually, wait, there's more,
173
476124
1587
Und es gibt noch mehr,
07:57
there's a whole bunch in the "mother" category here.
174
477711
3430
ein ganzes Bündel in der "Mutter-Kategorie".
Man sieht, dass es eine ziemlich interessante und ausführliche Liste ist,
08:01
And you can see it's a pretty rich and interesting list.
175
481141
4815
08:05
I'm a big fan of
176
485956
2193
Mir gefallt besonders:
"Schwanger in der Nähe von Autobahnen zu sein."
08:08
being pregnant near freeways, personally.
177
488149
3704
(Gelächter)
08:11
The final one is interesting,
178
491853
1539
Der letzte Punkt ist interessant,
08:13
because the term "refrigerator mother"
179
493392
3003
denn der Begriff "Kühlschrank-Mutter"
08:16
was actually the original hypothesis
180
496395
2605
war die ursprüngliche Hypothese über die Ursache von Autismus,
08:19
for the cause of autism,
181
499000
1431
08:20
and that meant somebody who was cold and unloving.
182
500431
2735
und dieser Begriff bezieht sich auf eine kalte und lieblose Person.
08:23
And at this point, you might be thinking,
183
503166
1562
Jetzt denken Sie sich vielleicht,
08:24
"Okay, Susan, we get it,
184
504728
1657
"Schon klar, Susan, man kann Daten allmächtig werden lassen."
08:26
you can take data, you can make it mean anything."
185
506385
1782
08:28
And this is true, it's absolutely true,
186
508167
4703
Und das stimmt,
das stimmt absolut.
08:32
but the challenge is that
187
512870
5610
Aber die Schwierigkeit besteht darin,
08:38
we have this opportunity
188
518480
2448
dass wir diese Möglichkeit haben, für uns Sinn aus diesen Daten zu ziehen,
08:40
to try to make meaning out of it ourselves,
189
520928
2284
08:43
because frankly, data doesn't create meaning. We do.
190
523212
5352
denn Daten ergeben keinen Sinn, wir verleihen ihnen Sinn.
08:48
So as businesspeople, as consumers,
191
528564
3256
Als Geschäftsleute, als Konsumenten, als Patienten, als Bürger,
08:51
as patients, as citizens,
192
531820
2539
08:54
we have a responsibility, I think,
193
534359
2396
haben wir die Verantwortung, mehr Zeit darauf zu verwerden,
08:56
to spend more time
194
536755
2194
08:58
focusing on our critical thinking skills.
195
538949
2870
uns mit unserer Fähigkeit, kritisch zu hinterfragen, zu beschäftigen.
09:01
Why?
196
541819
1078
09:02
Because at this point in our history, as we've heard
197
542897
3178
Warum?
Weil wir heutzutage schon oft gehört haben,
09:06
many times over,
198
546075
1706
09:07
we can process exabytes of data
199
547781
1981
dass wir Exabytes von Daten
09:09
at lightning speed,
200
549762
2153
in Lichtgeschwindigkeit verarbeiten können,
09:11
and we have the potential to make bad decisions
201
551915
3515
und das Potenzial haben,
schlechte Entscheidungen viel schneller und effizienter zu treffen,
09:15
far more quickly, efficiently,
202
555430
1834
09:17
and with far greater impact than we did in the past.
203
557264
5028
und mit viel größeren Auswirkungen als in der Vergangenheit.
09:22
Great, right?
204
562292
1388
Toll, oder?
09:23
And so what we need to do instead
205
563680
3030
Also müssen wir stattdessen mehr Zeit mit Sachen wie Geisteswissenschaften,
09:26
is spend a little bit more time
206
566710
2330
09:29
on things like the humanities
207
569040
2746
09:31
and sociology, and the social sciences,
208
571786
3464
Soziologie und den Sozialwissenschaften
09:35
rhetoric, philosophy, ethics,
209
575250
2308
Rhetorik, Philosophie, Ethik verbringen,
09:37
because they give us context that is so important
210
577558
2856
denn sie geben uns den Kontext, der so wichtig für große Datenmengen ist,
09:40
for big data, and because
211
580414
2576
09:42
they help us become better critical thinkers.
212
582990
2418
und deshalb helfen sie uns, bessere Kritiker zu werden.
09:45
Because after all, if I can spot
213
585408
4207
Wenn ich nämlich ein Problem in einem Argument erkennen kann,
09:49
a problem in an argument, it doesn't much matter
214
589615
2486
ist es unwichtig, ob es in Zahlen oder Wörtern ausgedrückt ist.
09:52
whether it's expressed in words or in numbers.
215
592101
2759
09:54
And this means
216
594860
2719
Und das bedeutet,
09:57
teaching ourselves to find those confirmation biases
217
597579
4421
uns selbst beizubringen,
diesen Drang nach Bestätigung und falsche Zusammenhänge zu finden,
10:02
and false correlations
218
602000
1822
10:03
and being able to spot a naked emotional appeal
219
603822
2138
und in der Lage zu sein,
einen bloßen emotionalen Anreiz aus 30 m Entfernung zu erkennen,
10:05
from 30 yards,
220
605960
1662
10:07
because something that happens after something
221
607622
2522
denn nur weil etwas nach etwas anderem passiert,
10:10
doesn't mean it happened because of it, necessarily,
222
610144
3082
bedeutet das nicht, dass es deswegen passiert ist.
10:13
and if you'll let me geek out on you for a second,
223
613226
2119
Und wenn ich meinen Nerd einmal kurz raushängen lassen darf,
10:15
the Romans called this "post hoc ergo propter hoc,"
224
615345
4297
die Römer nannten dies: "post hoc ergo propter hoc".
10:19
after which therefore because of which.
225
619642
3296
"Danach, also deswegen."
10:22
And it means questioning disciplines like demographics.
226
622938
3757
Und es bedeutet,
Wissenszweige wie Demografien zu hinterfragen.
10:26
Why? Because they're based on assumptions
227
626695
2520
Warum?
Weil sie auf Annahmen aufbauen,
10:29
about who we all are based on our gender
228
629215
2306
darauf, wer wir durch unser Geschlecht, unser Alter und unseren Wohnort sind,
10:31
and our age and where we live
229
631521
1462
10:32
as opposed to data on what we actually think and do.
230
632983
3478
und nicht darauf, was wir tatsächlich denken und tun.
10:36
And since we have this data,
231
636461
1663
Und da wir diese Daten haben,
10:38
we need to treat it with appropriate privacy controls
232
638124
3139
müssen wir sie mit angemessenem Datenschutz behandeln,
10:41
and consumer opt-in,
233
641263
3576
und Konsumentenbeteiligung,
10:44
and beyond that, we need to be clear
234
644839
2993
und darüber hinaus müssen wir uns über unsere Hypothesen und Methoden,
10:47
about our hypotheses,
235
647832
2103
10:49
the methodologies that we use,
236
649935
2596
die wir nutzen,
10:52
and our confidence in the result.
237
652531
2804
und unser Vertrauen in das Ergebnis, im Klaren sein.
10:55
As my high school algebra teacher used to say,
238
655335
2474
Wie mein Mathelehrer zu pflegen sagte:
10:57
show your math,
239
657809
1531
"Zeig mir deine Rechenwege,
10:59
because if I don't know what steps you took,
240
659340
3441
wenn ich nämlich nicht weiß,
was du gemacht hast und was nicht,
11:02
I don't know what steps you didn't take,
241
662781
1991
11:04
and if I don't know what questions you asked,
242
664772
2438
und wenn ich nicht weiß, welche Fragen du gestellt hast,
11:07
I don't know what questions you didn't ask.
243
667210
3197
dann weiß ich auch nicht, welche Fragen du nicht gestellt hast."
11:10
And it means asking ourselves, really,
244
670407
1523
Es bedeutet wirklich, uns selbst die schwerste aller Fragen zu stellen:
11:11
the hardest question of all:
245
671930
1479
11:13
Did the data really show us this,
246
673409
3500
Haben die Daten uns dies gezeigt
11:16
or does the result make us feel
247
676909
2311
oder lässt uns das Ergebnis uns erfolgreicher und behaglicher fühlen?
11:19
more successful and more comfortable?
248
679220
3878
11:23
So the Health Media Collaboratory,
249
683098
2584
Die "Health Media Collaboratory"
11:25
at the end of their project, they were able
250
685682
1699
fand letztendlich heraus, dass 87% der Tweets
11:27
to find that 87 percent of tweets
251
687381
3408
11:30
about those very graphic and disturbing
252
690789
2144
über die explizite und verstörende Anti-Raucher-Kampagne
11:32
anti-smoking ads expressed fear,
253
692933
4038
Angst äußerten,
11:36
but did they conclude
254
696971
1856
aber haben sie geschlussfolgert,
11:38
that they actually made people stop smoking?
255
698827
3161
dass die Kampagne Menschen zum Aufhören bewegte?
11:41
No. It's science, not magic.
256
701988
2542
Nein. Es ist Wissenschaft, keine Magie.
11:44
So if we are to unlock
257
704530
3190
Also wenn wir die Macht der Daten entschlüsseln,
11:47
the power of data,
258
707720
2862
11:50
we don't have to go blindly into
259
710582
3448
müssen wir nicht blindlings
in Orwells Vorstellung einer totalitären Zukunft laufen,
11:54
Orwell's vision of a totalitarian future,
260
714030
3436
11:57
or Huxley's vision of a trivial one,
261
717466
3117
oder Huxleys Vorstellung von einer trivialen,
12:00
or some horrible cocktail of both.
262
720583
3020
oder eine furchtbare Mischung aus beidem.
12:03
What we have to do
263
723603
2379
Wir müssen kritischem Denken mit Respekt zu begegnen
12:05
is treat critical thinking with respect
264
725982
2718
12:08
and be inspired by examples
265
728700
2029
und von Beispielen wie der Health Media Collaboratory inspiriert werden.
12:10
like the Health Media Collaboratory,
266
730729
2610
12:13
and as they say in the superhero movies,
267
733339
2328
Wie sagt man in den Superhelden-Filmen?
12:15
let's use our powers for good.
268
735667
1822
Setzen wir unsere Macht für das Gute ein.
12:17
Thank you.
269
737489
2351
Danke.
12:19
(Applause)
270
739840
2334
(Applaus)
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