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

153,066 views ・ 2014-10-20

TED


Κάντε διπλό κλικ στους αγγλικούς υπότιτλους παρακάτω για να αναπαραγάγετε το βίντεο.

Μετάφραση: Kleo Mavridou Επιμέλεια: Chryssa Takahashi
00:13
Technology has brought us so much:
0
13354
3135
Η τεχνολογία μάς έχει προσφέρει πολλά:
00:16
the moon landing, the Internet,
1
16489
2019
Την προσεδάφιση στη σελήνη, το Διαδίκτυο,
00:18
the ability to sequence the human genome.
2
18508
2625
την ικανότητα αλληλούχισης του ανθρώπινου γονιδιώματος.
00:21
But it also taps into a lot of our deepest fears,
3
21133
3724
Εξάπτει, όμως, και τους πιο ενδόμυχούς μας φόβους,
00:24
and about 30 years ago,
4
24857
1856
και περίπου 30 χρόνια πριν,
00:26
the culture critic Neil Postman wrote a book
5
26713
2553
ο πολιτιστικός κριτικός Νιλ Πόστμαν έγραψε ένα βιβλίο
00:29
called "Amusing Ourselves to Death,"
6
29266
2115
με τίτλο «Διασκέδαση μέχρι θανάτου»,
00:31
which lays this out really brilliantly.
7
31381
2759
το οποίο παρουσιάζει με ευφυές τρόπο αυτή την κατάσταση.
00:34
And here's what he said,
8
34140
1650
Και να τι είπε,
00:35
comparing the dystopian visions
9
35790
2263
συγκρίνοντας τα δυστοπικά οράματα
00:38
of George Orwell and Aldous Huxley.
10
38053
3573
του Τζορτζ Όργουελ και του Άλντους Χάξλεϋ.
00:41
He said, Orwell feared we would become
11
41626
3126
Ο Όργουελ, λέει, φοβόταν πως θα αναπτύσσαμε
00:44
a captive culture.
12
44752
2248
έναν πολιτισμό υποτέλειας.
00:47
Huxley feared we would become a trivial culture.
13
47000
3752
Ο Χάξλεϋ φοβόταν πως θα αναπτύσσαμε έναν πολιτισμό κοινοτοπίας.
00:50
Orwell feared the truth would be
14
50752
2145
Ο Όργουελ φοβόταν πως η αλήθεια
00:52
concealed from us,
15
52897
1923
θα φυλασσόταν μυστική,
00:54
and Huxley feared we would be drowned
16
54820
2190
ενώ ο Χάξλεϋ φοβόταν πως θα πνιγόμασταν
00:57
in a sea of irrelevance.
17
57010
2693
σε έναν ωκεανό σύγχυσης.
00:59
In a nutshell, it's a choice between
18
59703
2170
Εν ολίγοις, εμείς επιλέγουμε εάν
01:01
Big Brother watching you
19
61873
2600
ο Μεγάλος Αδερφός θα παρακολουθεί εμάς
01:04
and you watching Big Brother.
20
64473
2496
ή εμείς τον Μεγάλο Αδερφό.
01:06
(Laughter)
21
66969
1931
(Γέλια)
01:08
But it doesn't have to be this way.
22
68900
1734
Δεν είναι όμως απαραίτητα έτσι.
01:10
We are not passive consumers of data and technology.
23
70634
3336
Δεν είμαστε παθητικοί καταναλωτές των δεδομένων και της τεχνολογίας.
01:13
We shape the role it plays in our lives
24
73970
2403
Εμείς διαμορφώνουμε τον ρόλο που θα έχουν στη ζωή μας,
01:16
and the way we make meaning from it,
25
76373
2130
και τον τρόπο που τα ερμηνεύουμε,
01:18
but to do that,
26
78503
1603
όμως για να το κάνουμε αυτό,
01:20
we have to pay as much attention to how we think
27
80106
3513
πρέπει να δωσουμε την ίδια σημασία στον τρόπο που σκεφτόμαστε
01:23
as how we code.
28
83619
2030
όσο και στον τρόπο που προγραμματίζουμε.
01:25
We have to ask questions, and hard questions,
29
85649
3098
Πρέπει να θέτουμε δύσκολες ερωτήσεις
01:28
to move past counting things
30
88747
1869
για να περάσουμε από την καταμέτρηση
01:30
to understanding them.
31
90616
2602
στην κατανόηση των πραγμάτων.
01:33
We're constantly bombarded with stories
32
93218
2446
Βομβαρδιζόμαστε διαρκώς με ιστορίες
01:35
about how much data there is in the world,
33
95664
2476
σχετικά με τον όγκο των δεδομένων στον κόσμο
αλλά όταν μιλάμε για μεγάλα δεδομένα
01:38
but when it comes to big data
34
98140
1580
01:39
and the challenges of interpreting it,
35
99720
2596
και το πώς μπορούμε να τα ερμηνεύσουμε
01:42
size isn't everything.
36
102316
2088
δεν μετράει μόνο το μέγεθος.
01:44
There's also the speed at which it moves,
37
104404
2903
Υπάρχει και η ταχύτητα με την οποία διακινούνται,
01:47
and the many varieties of data types,
38
107307
1696
και τα διαφορετικά είδη δεδομένων,
01:49
and here are just a few examples:
39
109003
2498
και εδώ είναι μόνο μερικά παραδείγματα:
01:51
images,
40
111501
2198
Εικόνες,
01:53
text,
41
113699
4007
κείμενα,
01:57
video,
42
117706
2095
βίντεο,
01:59
audio.
43
119801
1830
ήχος.
02:01
And what unites this disparate types of data
44
121631
3042
Αυτό που ενώνει τα ανόμοια αυτά είδη δεδομένων
02:04
is that they're created by people
45
124673
2221
είναι ότι αποτελούν ανθρώπινο δημιούργημα
02:06
and they require context.
46
126894
2775
και χρειάζονται συγκείμενο.
02:09
Now, there's a group of data scientists
47
129669
2445
Υπάρχει μια ομάδα επιστημόνων δεδομένων
02:12
out of the University of Illinois-Chicago,
48
132114
2305
από το Πανεπιστήμιο του Ιλινόι στο Σικάγο,
02:14
and they're called the Health Media Collaboratory,
49
134419
2554
γνωστή ως Κέντρο Συνεργασίας των Μέσων για την Υγεία,
02:16
and they've been working with the Centers for Disease Control
50
136973
2587
που συναργάζεται με τα Κέντρα Ελέγχου Νοσημάτων
02:19
to better understand
51
139560
1505
για να κατανοήσουν καλύτερα
02:21
how people talk about quitting smoking,
52
141065
2848
πώς μιλάνε οι άνθρωποι για τη διακοπή του καπνίσματος,
02:23
how they talk about electronic cigarettes,
53
143913
2680
πώς μιλάνε όταν αναφέρονται στα ηλεκτρονικά τσιγάρα,
02:26
and what they can do collectively
54
146593
1985
και τι μπορούν να κάνουν συλλογικά
02:28
to help them quit.
55
148578
1984
για να τους βοηθήσουν να κόψουν το κάπνισμα.
02:30
The interesting thing is, if you want to understand
56
150562
2013
Εάν θέλουμε να κατανοήσουμε
02:32
how people talk about smoking,
57
152575
2216
τι λένε οι άνθρωποι για το κάπνισμα,
02:34
first you have to understand
58
154791
1901
πρέπει πρώτα να καταλάβετε
02:36
what they mean when they say "smoking."
59
156692
2565
τι εννοούν όταν μιλάνε για «κάπνισμα».
02:39
And on Twitter, there are four main categories:
60
159257
3926
Υπάρχουν τέσσερις κύριες κατηγορίες στο Twitter:
02:43
number one, smoking cigarettes;
61
163183
2997
πρώτον, το κάπνισμα τσιγάρων,
02:46
number two, smoking marijuana;
62
166180
2807
δεύτερον, το κάπνισμα μαριχουάνας,
02:48
number three, smoking ribs;
63
168987
2643
τρίτον, το καπνιστό κρέας,
02:51
and number four, smoking hot women.
64
171630
3553
και τέταρτον, οι καυτές γυναίκες.
02:55
(Laughter)
65
175183
2993
(Γέλια)
02:58
So then you have to think about, well,
66
178176
2426
Πρέπει να αναρωτηθούμε λοιπόν,
03:00
how do people talk about electronic cigarettes?
67
180602
2140
τι λέει ο κόσμος για τα ηλεκτρονικά τσιγάρα;
03:02
And there are so many different ways
68
182742
2025
Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τρόποι
03:04
that people do this, and you can see from the slide
69
184767
2599
να εκφράσει κανείς την άποψή του και όπως βλέπετε
03:07
it's a complex kind of a query.
70
187366
2610
είναι ένα πολύπλοκο ερώτημα.
03:09
And what it reminds us is that
71
189976
3224
Αυτό που μας υπενθυμίζει είναι
03:13
language is created by people,
72
193200
2411
ότι η γλώσσα δημιουργήθηκε από τον άνθρωπο,
03:15
and people are messy and we're complex
73
195611
2340
και οι άνθρωποι είμαστε πολύπλοκοι,
03:17
and we use metaphors and slang and jargon
74
197951
2767
και χρησιμοποιούμε μεταφορές, αργκό και ειδική φρασεολογία
03:20
and we do this 24/7 in many, many languages,
75
200718
3279
και αυτό το κάνουμε 24 ώρες το 24ωρο, σε πάρα πολλές γλώσσες,
03:23
and then as soon as we figure it out, we change it up.
76
203997
3224
και μόλις το συνειδητοποιούμε, το αλλάζουμε.
03:27
So did these ads that the CDC put on,
77
207221
5118
Οπότε οι διαφημίσεις του Κέντρου Ελέγχου και Πρόληψης Νοσημάτων,
03:32
these television ads that featured a woman
78
212339
2430
οι τηλεοπτικές διαφημίσεις με μια γυναίκα
03:34
with a hole in her throat and that were very graphic
79
214769
2021
με μια τρύπα στο λαιμό, τόσο παραστατικά
03:36
and very disturbing,
80
216790
1904
και τόσο έντονα,
03:38
did they actually have an impact
81
218694
1885
επηρέασαν κάποιους στην επιλογή
03:40
on whether people quit?
82
220579
2671
της διακοπής ή μη του καπνίσματος;
03:43
And the Health Media Collaboratory respected the limits of their data,
83
223250
3307
Το Κέντρο Συνεργασίας Μέσων Υγείας αναγνώρισε τις ελλείψεις στα δεδομένα τους
03:46
but they were able to conclude
84
226557
2005
αλλά έφτασε στο συμπέρασμα
03:48
that those advertisements — and you may have seen them —
85
228562
3312
ότι οι διαφημίσεις αυτές, που μπορεί κάπου να τις έχετε δει,
03:51
that they had the effect of jolting people
86
231874
2591
κατάφεραν να ταρακουνήσουν τους ανθρώπους,
03:54
into a thought process
87
234465
1822
να τους κάνουν να σκεφτούν
03:56
that may have an impact on future behavior.
88
236287
3667
και να επηρεάσουν μελλοντικές συπεριφορές τους.
03:59
And what I admire and appreciate about this project,
89
239954
3891
Και αυτό που θαυμάζω και εκτιμώ σε αυτό το εγχείρημα,
04:03
aside from the fact, including the fact
90
243845
1489
πέρα από το γεγονός
04:05
that it's based on real human need,
91
245334
4057
ότι βασίζεται σε μια πραγματική ανθρώπινη ανάγκη,
04:09
is that it's a fantastic example of courage
92
249391
2846
είναι ότι πρόκειται για ένα εκπληκτικό παράδειγμα θάρρους
04:12
in the face of a sea of irrelevance.
93
252237
4443
εν όψει ενός ωκεανού σύγχυσης.
04:16
And so it's not just big data that causes
94
256680
3305
Έτσι, δεν είναι μόνο τα μεγάλα σύνολα δεδομένων που δημιουργούν
04:19
challenges of interpretation, because let's face it,
95
259985
2601
προκλήσεις στην ερμηνεία, διότι ας το παραδεχτούμε,
04:22
we human beings have a very rich history
96
262586
2594
εμείς τα ανθρώπινα όντα έχουμε μια πλούσια ιστορία
04:25
of taking any amount of data, no matter how small,
97
265180
2693
στο να αποτυγχάνουμε να ερμηνεύσουμε
04:27
and screwing it up.
98
267873
1617
ακόμα και μικρά σύνολα δεδομένων.
04:29
So many years ago, you may remember
99
269490
3737
Μπορεί να θυμόσαστε ακόμα ότι πριν από πολλά χρόνια
04:33
that former President Ronald Reagan
100
273227
2273
ο πρώην Πρόεδρος Ρόναλντ Ρήγκαν
04:35
was very criticized for making a statement
101
275500
1991
σχολιάστηκε έντονα για τη δήλωσή του
04:37
that facts are stupid things.
102
277491
3010
ότι τα γεγονότα είναι ηλίθια πράγματα.
04:40
And it was a slip of the tongue, let's be fair.
103
280501
2794
Ήταν ένα σαρδάμ, ας είμαστε δίκαιοι.
04:43
He actually meant to quote John Adams' defense
104
283295
2430
Ήθελε να παραθέσει την υπεράσπιση του Τζον Άνταμς
04:45
of British soldiers in the Boston Massacre trials
105
285725
2751
στη δίκη των Βρετανών στρατιωτών για το μακελειό στη Βοστώνη
04:48
that facts are stubborn things.
106
288476
3150
ότι τα γεγονότα είναι επίμονα πράγματα.
04:51
But I actually think there's
107
291626
2624
Πιστεύω, όμως, πως υπάρχει
04:54
a bit of accidental wisdom in what he said,
108
294250
3418
μια δόση αλήθειας σε αυτό που του ξέφυγε,
04:57
because facts are stubborn things,
109
297668
2776
διότι τα γεγονότα είναι επίμονα πράγματα,
05:00
but sometimes they're stupid, too.
110
300444
2923
αλλά μερικές φορές είναι και ηλίθια.
05:03
I want to tell you a personal story
111
303367
1888
Θα ήθελα να σας διηγηθώ μια ιστορία
05:05
about why this matters a lot to me.
112
305255
3548
που εξηγεί γιατί η παραπάνω πρόταση έχει τόση σημασία για μένα.
05:08
I need to take a breath.
113
308803
2437
Να πάρω πρώτα μια ανάσα.
05:11
My son Isaac, when he was two,
114
311240
2754
Όταν ο γιος μου, Ισαάκ, ήταν δύο ετών,
05:13
was diagnosed with autism,
115
313994
2417
διαγνώστηκε με αυτισμό,
05:16
and he was this happy, hilarious,
116
316411
2161
και ήταν ένα χαρούμενο, αστείο,
05:18
loving, affectionate little guy,
117
318572
2035
αξιαγάπητο, τρυφερό μικρό ανθρωπάκι,
05:20
but the metrics on his developmental evaluations,
118
320607
2902
όμως οι μετρήσεις για την αναπτυξιακή του αξιολόγηση,
05:23
which looked at things like the number of words —
119
323509
2070
που βασιζόταν σε στοιχεία όπως ο αριθμός των λέξεων
05:25
at that point, none —
120
325579
3657
- καμία έως τότε -
05:29
communicative gestures and minimal eye contact,
121
329236
3940
επικοινωνιακές χειρονομίες και ελάχιστη οπτική επαφή,
05:33
put his developmental level
122
333176
2003
τοποθέτησαν το αναπτυξιακό του επίπεδο
05:35
at that of a nine-month-old baby.
123
335179
3961
σε αυτό ενός βρέφους εννέα μηνών.
05:39
And the diagnosis was factually correct,
124
339140
2960
Μπορεί η διάγνωση να ήταν τεκμηριωμένη,
05:42
but it didn't tell the whole story.
125
342100
3209
δεν ανταποκρινόταν, όμως, πλήρως στην πραγματικότητα.
05:45
And about a year and a half later,
126
345309
1401
Περίπου ενάμιση χρόνο αργότερα,
05:46
when he was almost four,
127
346710
2102
όταν ήταν σχεδόν τεσσάρων ετών,
05:48
I found him in front of the computer one day
128
348812
2363
τον βρήκα μία μέρα μπροστά στον υπολογιστή
05:51
running a Google image search on women,
129
351175
5453
να κάνει αναζήτηση εικόνων με γυναίκες,
05:56
spelled "w-i-m-e-n."
130
356628
3616
έχοντας πληκτρολογήσει τη λέξη «γινέκες».
06:00
And I did what any obsessed parent would do,
131
360244
2740
Και έκανα ό,τι θα έκανε ο οποιοσδήποτε εμμονικός γονιός,
06:02
which is immediately started hitting the "back" button
132
362984
1901
άρχισα να πατάω το κουμπί «Επιστροφή»
06:04
to see what else he'd been searching for.
133
364885
3363
για να δω τι άλλο είχε ψάξει.
06:08
And they were, in order: men,
134
368248
2171
Και βρήκα με την εξής σειρά: άντρες,
06:10
school, bus and computer.
135
370419
7267
σχολείο, λεωφορείο
και κομπιούτερ.
Και έμεινα άναυδη,
06:17
And I was stunned,
136
377686
2070
06:19
because we didn't know that he could spell,
137
379756
2002
γιατί δεν ξέραμε ότι μπορούσε να γράψει,
06:21
much less read, and so I asked him,
138
381758
1766
πόσο μάλλον να διαβάσει, και έτσι τον ρώτησα,
06:23
"Isaac, how did you do this?"
139
383524
2193
«Ισαάκ, πώς το έκανες αυτό;»
06:25
And he looked at me very seriously and said,
140
385717
2678
Και με κοίταξε πολύ σοβαρά και απάντησε,
06:28
"Typed in the box."
141
388395
3352
«Το πληκτρολόγησα στο κουτάκι».
06:31
He was teaching himself to communicate,
142
391747
3734
Ο ίδιος μάθαινε στον εαυτό του να επικοινωνεί
06:35
but we were looking in the wrong place,
143
395481
3004
αλλά εμείς ψάχναμε στο λάθος μέρος,
06:38
and this is what happens when assessments
144
398485
2295
και αυτό συμβαίνει όταν οι αξιολογήσεις
06:40
and analytics overvalue one metric —
145
400780
2396
και οι αναλύσεις υπερεκτιμούν ένα σύστημα μέτρησης
06:43
in this case, verbal communication —
146
403176
2609
- σε αυτή την περίπτωση τη λεκτική επικοινωνία -
06:45
and undervalue others, such as creative problem-solving.
147
405785
5703
και υποτιμούν άλλα, όπως τον δημιουργικό τρόπο επίλυσης των προβλημάτων.
06:51
Communication was hard for Isaac,
148
411488
2307
Η επικοινωνία ήταν δύσκολη για τον Ισαάκ,
06:53
and so he found a workaround
149
413795
1912
και έτσι βρήκε άλλο τρόπο
06:55
to find out what he needed to know.
150
415707
2857
για να βρει αυτό που ήθελε να μάθει.
06:58
And when you think about it, it makes a lot of sense,
151
418564
1890
Και αν το σκεφτείτε, είναι πολύ λογικό,
07:00
because forming a question
152
420454
2081
διότι το να θέσεις ένα ερώτημα
07:02
is a really complex process,
153
422535
2565
ειναι μια πολύ σύνθετη διαδικασία,
07:05
but he could get himself a lot of the way there
154
425100
2522
αυτός όμως τα κατάφερε μια χαρά
07:07
by putting a word in a search box.
155
427622
4092
πληκτρολογώντας μια λέξη στο κουτί αναζήτησης.
07:11
And so this little moment
156
431714
2936
Έτσι αυτή η μικρή στιγμή
07:14
had a really profound impact on me
157
434650
2836
επηρεάσε βαθύτατα κι εμένα
07:17
and our family
158
437486
1309
και την οικογένειά μας
07:18
because it helped us change our frame of reference
159
438795
3141
επειδή μας βοήθησε να αλλάξουμε το πλαίσιο αναφοράς μας
07:21
for what was going on with him,
160
441936
2208
σχετικά με το τι γινόταν με τον Ισαάκ,
07:24
and worry a little bit less and appreciate
161
444144
2976
και να ανησυχούμε λίγο λιγότερο και να εκτιμούμε
07:27
his resourcefulness more.
162
447120
2182
την επινοητικότητά του περισσότερο.
07:29
Facts are stupid things.
163
449302
2861
Τα γεγονότα είναι ηλίθια πράγματα.
07:32
And they're vulnerable to misuse,
164
452163
2397
Και είναι εύκολο να παραποιηθούν,
07:34
willful or otherwise.
165
454560
1653
σκοπίμως ή μη.
07:36
I have a friend, Emily Willingham, who's a scientist,
166
456213
3026
Έχω μία φίλη, την Έμιλι Ουίλινγκχαμ, η οποία είναι επιστήμονας,
07:39
and she wrote a piece for Forbes not long ago
167
459239
2801
και η οποία έγραψε ένα άρθρο για το Forbes πριν λίγο καιρό
07:42
entitled "The 10 Weirdest Things
168
462040
1980
με τον τίτλο «Τα 10 πιο περίεργα πράγματα
07:44
Ever Linked to Autism."
169
464020
1810
που συνδέουμε με τον αυτισμό».
07:45
It's quite a list.
170
465830
3005
Η λίστα είναι αρκετά μεγάλη.
07:48
The Internet, blamed for everything, right?
171
468835
3532
Το Διαδίκτυο φταίει για όλα, σωστά;
07:52
And of course mothers, because.
172
472367
3757
Και φυσικά οι μητέρες, γιατί έτσι.
07:56
And actually, wait, there's more,
173
476124
1587
Και βασικά υπάρχουν και άλλα,
07:57
there's a whole bunch in the "mother" category here.
174
477711
3430
πάρα πολλά στην κατηγορία «μητέρα».
08:01
And you can see it's a pretty rich and interesting list.
175
481141
4815
Όπως βλέπετε είναι μια αρκετά μακριά και ενδιαφέρουσα λίστα.
08:05
I'm a big fan of
176
485956
2193
Προσωπικά, μου άρεσε πολύ το
08:08
being pregnant near freeways, personally.
177
488149
3704
«να είσαι έγκυος κοντά σε αυτοκινητόδρομους».
08:11
The final one is interesting,
178
491853
1539
Το τελευταίο έχει ενδιαφέρον,
08:13
because the term "refrigerator mother"
179
493392
3003
γιατί ο όρος «μητέρα-ψυγείο»
08:16
was actually the original hypothesis
180
496395
2605
ήταν η αρχική υπόθεση
08:19
for the cause of autism,
181
499000
1431
για την αιτία του αυτισμού,
08:20
and that meant somebody who was cold and unloving.
182
500431
2735
και υποδηλώνει άτομο κρύο και άστοργο.
08:23
And at this point, you might be thinking,
183
503166
1562
Κάπου εδώ μπορεί να σκεφτόσαστε
08:24
"Okay, Susan, we get it,
184
504728
1657
«Εντάξει, Σούζαν, καταλάβαμε,
08:26
you can take data, you can make it mean anything."
185
506385
1782
μπορείς να ερμηνεύσεις δεδομένα κατά βούληση».
08:28
And this is true, it's absolutely true,
186
508167
4703
Και αυτή είναι μεγάλη αλήθεια,
08:32
but the challenge is that
187
512870
5610
αλλά η πρόκληση έγκειται στο ότι
08:38
we have this opportunity
188
518480
2448
έχουμε την ευκαιρία
08:40
to try to make meaning out of it ourselves,
189
520928
2284
να δώσουμε εμείς οι ίδιοι νόημα στα δεδομένα,
08:43
because frankly, data doesn't create meaning. We do.
190
523212
5352
γιατί ειλικρινά, τα δεδομένα δεν έχουν νόημα. Εμείς τους το δίνουμε.
08:48
So as businesspeople, as consumers,
191
528564
3256
Έτσι, ως επαγγελματίες, ως καταναλωτές,
08:51
as patients, as citizens,
192
531820
2539
ως ασθενείς, ως πολίτες,
08:54
we have a responsibility, I think,
193
534359
2396
πιστεύω πως έχουμε την υποχρέωση
08:56
to spend more time
194
536755
2194
να αφιερώσουμε περισσότερο χρόνο
08:58
focusing on our critical thinking skills.
195
538949
2870
εστιάζοντας στην κριτική μας σκέψη.
09:01
Why?
196
541819
1078
Γιατί;
09:02
Because at this point in our history, as we've heard
197
542897
3178
Διότι τη δεδομένη χρονική στιγμή,
09:06
many times over,
198
546075
1706
όπως ακούμε ξανά και ξανά,
09:07
we can process exabytes of data
199
547781
1981
μπορούμε να επεξεργαστούμε εξαμπάιτς δεδομένων
09:09
at lightning speed,
200
549762
2153
σε ταχύτητα φωτός,
09:11
and we have the potential to make bad decisions
201
551915
3515
και έχουμε την ικανότητα να κάνουμε λάθος επιλογές
09:15
far more quickly, efficiently,
202
555430
1834
πολύ πιο γρήγορα και αποτελεσματικά
09:17
and with far greater impact than we did in the past.
203
557264
5028
και με πολύ μεγαλύτερο αντίκτυπο απ΄ ό,τι στο παρελθόν.
09:22
Great, right?
204
562292
1388
Υπέροχα, έτσι;
09:23
And so what we need to do instead
205
563680
3030
Το μόνο που χρειάζεται αντ' αυτού
09:26
is spend a little bit more time
206
566710
2330
είναι να αφιερώσουμε λίγο περισσότερο χρόνο
09:29
on things like the humanities
207
569040
2746
σε πράγματα όπως οι ανθρωπιστικές επιστήμες
09:31
and sociology, and the social sciences,
208
571786
3464
και η κοινωνιολογία, και οι κοινωνικές επιστήμες,
09:35
rhetoric, philosophy, ethics,
209
575250
2308
η ρητορική, η φιλοσοφία, η ηθική,
09:37
because they give us context that is so important
210
577558
2856
γιατί όλα αυτά θα μας δώσουν το συγκείμενο που απαιτείται
09:40
for big data, and because
211
580414
2576
για τα μεγάλα δεδομένα,
09:42
they help us become better critical thinkers.
212
582990
2418
και διότι αυτά θα μας βοηθήσουν να αποκτήσουμε κριτική σκέψη.
09:45
Because after all, if I can spot
213
585408
4207
Διότι εν τέλει, αν μπορώ να εντοπίσω
09:49
a problem in an argument, it doesn't much matter
214
589615
2486
πρόβλημα σε ένα επιχείρημα, δεν έχει πολλή σημασία
09:52
whether it's expressed in words or in numbers.
215
592101
2759
αν αυτό εκφράζεται με λέξεις ή αριθμούς.
09:54
And this means
216
594860
2719
Αυτό σημαίνει
09:57
teaching ourselves to find those confirmation biases
217
597579
4421
να διδάσκουμε τους εαυτούς μας να εντοπίζουμε αυτά τα σφάλματα επιβεβαίωσης
10:02
and false correlations
218
602000
1822
και τους λάθος συσχετισμούς
10:03
and being able to spot a naked emotional appeal
219
603822
2138
και να ξεχωρίζουμε μια συγκινησιακή επίκληση
10:05
from 30 yards,
220
605960
1662
από χιλιόμετρα,
10:07
because something that happens after something
221
607622
2522
γιατί αν κάτι συνέβη μετά από κάτι άλλο
10:10
doesn't mean it happened because of it, necessarily,
222
610144
3082
δεν σημαίνει απαραίτητα ότι συνέβη εξαιτίας του,
10:13
and if you'll let me geek out on you for a second,
223
613226
2119
και αν μου επιτρέψετε να το παρακάνω λιγάκι,
10:15
the Romans called this "post hoc ergo propter hoc,"
224
615345
4297
είναι αυτό που οι Ρωμαίοι λέγανε "post hoc ergo propter hoc",
10:19
after which therefore because of which.
225
619642
3296
«κατόπιν τούτου, άρα εξαιτίας τούτου».
10:22
And it means questioning disciplines like demographics.
226
622938
3757
Αυτό σημαίνει να αμφισβητούμε επιστήμες όπως η δημογραφία.
10:26
Why? Because they're based on assumptions
227
626695
2520
Γιατί; Διότι βασίζονται σε εικασίες
10:29
about who we all are based on our gender
228
629215
2306
για το ποιοι είμαστε βάσει του φύλου μας,
10:31
and our age and where we live
229
631521
1462
της ηλικίας και της καταγωγής μας
10:32
as opposed to data on what we actually think and do.
230
632983
3478
και όχι σε δεδομένα για το τι πραγματικά πιστεύουμε και κάνουμε.
10:36
And since we have this data,
231
636461
1663
Εφόσον έχουμε τα δεδομένα αυτά,
10:38
we need to treat it with appropriate privacy controls
232
638124
3139
πρέπει να τα διαχειριστούμε με τους κατάλληλους ελέγχους ιδιωτικότητας
10:41
and consumer opt-in,
233
641263
3576
και με τη σύμφωνη γνώμη του καταναλωτή,
10:44
and beyond that, we need to be clear
234
644839
2993
και πέρα από αυτό, πρέπει να είμαστε ξεκάθαροι
10:47
about our hypotheses,
235
647832
2103
ως προς τις υποθέσεις μας,
10:49
the methodologies that we use,
236
649935
2596
και τη μεθοδολογία που χρησιμοποιούμε
10:52
and our confidence in the result.
237
652531
2804
και την εμπιστοσύνη μας στο αποτέλεσμα.
10:55
As my high school algebra teacher used to say,
238
655335
2474
Όπως έλεγε και ο καθηγητής των μαθηματικών στο λύκειο,
10:57
show your math,
239
657809
1531
δείξε μου την απόδειξή σου,
10:59
because if I don't know what steps you took,
240
659340
3441
γιατί αν δεν γνωρίζω τα βήματα που ακολούθησες,
11:02
I don't know what steps you didn't take,
241
662781
1991
δεν γνωρίζω και αυτά που δεν ακολούθησες.
11:04
and if I don't know what questions you asked,
242
664772
2438
και αν δεν γνωρίζω τα ερωτήματα που έθεσες
11:07
I don't know what questions you didn't ask.
243
667210
3197
δεν μπορώ να γνωρίζω αυτά που δεν έθεσες.
11:10
And it means asking ourselves, really,
244
670407
1523
Πρέπει λοιπόν να αναρωτηθούμε
11:11
the hardest question of all:
245
671930
1479
το εξής δύσκολο πράγμα:
11:13
Did the data really show us this,
246
673409
3500
Μας έδωσαν όντως τα δεδομένα το ζητούμενο,
11:16
or does the result make us feel
247
676909
2311
ή το αποτέλεσμα μας κάνει να αισθανόμαστε
11:19
more successful and more comfortable?
248
679220
3878
πιο επιτυχημένοι και πιο άνετοι;
11:23
So the Health Media Collaboratory,
249
683098
2584
Το Κέντρο Συνεργασίας των Μέσων για την Υγεία,
11:25
at the end of their project, they were able
250
685682
1699
στο τέλος του προγράμματός του
11:27
to find that 87 percent of tweets
251
687381
3408
βρήκε πως το 87% των tweets
11:30
about those very graphic and disturbing
252
690789
2144
σχετικά με τις πολύ παραστατικές και ενοχλητικές
11:32
anti-smoking ads expressed fear,
253
692933
4038
διαφημίσεις κατά του καπνίσματος εξέφραζαν φόβο,
11:36
but did they conclude
254
696971
1856
κατάφεραν να συμπεράνουν όμως
11:38
that they actually made people stop smoking?
255
698827
3161
αν όντως έκαναν κάποιους να κόψουν το κάπνισμα;
11:41
No. It's science, not magic.
256
701988
2542
Όχι. Επιστήμη είναι, όχι μαγεία.
11:44
So if we are to unlock
257
704530
3190
Αν μπορούμε, λοιπόν, να αποκωδικοποιήσουμε
11:47
the power of data,
258
707720
2862
την ισχύ των δεδομένων
11:50
we don't have to go blindly into
259
710582
3448
δεν χρειάζεται να οδηγηθούμε τυφλά
11:54
Orwell's vision of a totalitarian future,
260
714030
3436
στο οργουελικό όραμα ενός απολυταρχικού μέλλοντος
11:57
or Huxley's vision of a trivial one,
261
717466
3117
ή στο όραμα ενός κοινότοπου μέλλοντος όπως φοβόταν ο Χάξλεϋ,
12:00
or some horrible cocktail of both.
262
720583
3020
ή σε κάποιο φριχτό συνδυασμό των παραπάνω.
12:03
What we have to do
263
723603
2379
Αυτό που πρέπει να κάνουμε
12:05
is treat critical thinking with respect
264
725982
2718
είναι να σεβόμαστε την κριτική σκέψη
12:08
and be inspired by examples
265
728700
2029
και να εμπνεόμαστε από παραδείγματα
12:10
like the Health Media Collaboratory,
266
730729
2610
όπως το Κέντρο Συνεργασίας των Μέσων για την Υγεία,
12:13
and as they say in the superhero movies,
267
733339
2328
και όπως λένε και στις ταινίες υπερηρώων,
12:15
let's use our powers for good.
268
735667
1822
ας χρησιμοποιήσουμε τις δυνάμεις μας για το καλό.
12:17
Thank you.
269
737489
2351
Σας ευχαριστώ.
12:19
(Applause)
270
739840
2334
(Χειροκρότημα)
Σχετικά με αυτόν τον ιστότοπο

Αυτός ο ιστότοπος θα σας παρουσιάσει βίντεο στο YouTube που είναι χρήσιμα για την εκμάθηση της αγγλικής γλώσσας. Θα δείτε μαθήματα αγγλικών που διδάσκουν κορυφαίοι καθηγητές από όλο τον κόσμο. Κάντε διπλό κλικ στους αγγλικούς υπότιτλους που εμφανίζονται σε κάθε σελίδα βίντεο για να αναπαράγετε το βίντεο από εκεί. Οι υπότιτλοι μετακινούνται συγχρονισμένα με την αναπαραγωγή του βίντεο. Εάν έχετε οποιαδήποτε σχόλια ή αιτήματα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας χρησιμοποιώντας αυτή τη φόρμα επικοινωνίας.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7