3 ways to spot a bad statistic | Mona Chalabi

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: py carre Relecteur: Morgane Quilfen
00:12
I'm going to be talking about statistics today.
0
12704
2763
Aujourd'hui, je vais vous parler de statistiques.
00:15
If that makes you immediately feel a little bit wary, that's OK,
1
15491
3138
Si cela vous rend tout de suite méfiant, c'est bien,
00:18
that doesn't make you some kind of crazy conspiracy theorist,
2
18653
2859
ça ne fait pas de vous une sorte de fou conspirationniste,
00:21
it makes you skeptical.
3
21536
1296
mais quelqu'un de sceptique.
00:22
And when it comes to numbers, especially now, you should be skeptical.
4
22856
3886
Et en matière de chiffres, surtout maintenant, vous devriez être sceptique.
00:26
But you should also be able to tell which numbers are reliable
5
26766
3011
Mais vous devez aussi pouvoir distinguer les chiffres fiables
00:29
and which ones aren't.
6
29801
1160
et ceux qui ne le sont pas.
00:30
So today I want to try to give you some tools to be able to do that.
7
30985
3206
Donc, je veux essayer de vous donner quelques outils pour le faire.
00:34
But before I do,
8
34215
1169
Mais avant de commencer,
00:35
I just want to clarify which numbers I'm talking about here.
9
35408
2839
je veux préciser les chiffres dont je parle ici.
00:38
I'm not talking about claims like,
10
38271
1635
Pas d'affirmations comme :
00:39
"9 out of 10 women recommend this anti-aging cream."
11
39930
2449
« 90% des femmes conseillent cette crème anti-âge ».
00:42
I think a lot of us always roll our eyes at numbers like that.
12
42403
2972
On est nombreux à lever les yeux au ciel avec ces chiffres.
00:45
What's different now is people are questioning statistics like,
13
45399
2984
La nouveauté, c'est que les gens doutent de statistiques comme :
00:48
"The US unemployment rate is five percent."
14
48407
2014
« Le taux de chômage américain est de 5% ».
00:50
What makes this claim different is it doesn't come from a private company,
15
50445
3516
Cette affirmation est différente, elle ne vient pas d'une société privée,
00:53
it comes from the government.
16
53985
1388
elle vient du gouvernement.
00:55
About 4 out of 10 Americans distrust the economic data
17
55397
3336
4 Américains sur 10 ne font pas confiance aux données économiques
00:58
that gets reported by government.
18
58757
1573
fournies par le gouvernement.
01:00
Among supporters of President Trump it's even higher;
19
60354
2491
Pour les partisans du président Trump, c'est même plus,
01:02
it's about 7 out of 10.
20
62869
1633
ils sont à peu près 7 sur 10.
01:04
I don't need to tell anyone here
21
64526
1804
Je n'ai pas besoin de vous le dire,
01:06
that there are a lot of dividing lines in our society right now,
22
66354
3011
il y a de nombreuses divisions dans notre société actuelle
01:09
and a lot of them start to make sense,
23
69389
1825
et elles commencent à prendre sens
01:11
once you understand people's relationships with these government numbers.
24
71238
3687
quand on comprend les rapports des gens à ces données gouvernementales.
01:14
On the one hand, there are those who say these statistics are crucial,
25
74949
3336
D'un côté, il y a ceux qui disent qu'elles sont essentielles
01:18
that we need them to make sense of society as a whole
26
78309
2630
pour appréhender la société dans son ensemble,
01:20
in order to move beyond emotional anecdotes
27
80963
2164
pour dépasser les anecdotes émouvantes
01:23
and measure progress in an [objective] way.
28
83151
2410
et mesurer le progrès de façon subjective.
01:25
And then there are the others,
29
85585
1467
Et il y a les autres
01:27
who say that these statistics are elitist,
30
87076
2156
qui disent ces statistiques élitistes,
01:29
maybe even rigged;
31
89256
1208
peut-être trafiquées ;
01:30
they don't make sense and they don't really reflect
32
90488
2394
elles n'ont pas de sens et ne montrent pas vraiment
01:32
what's happening in people's everyday lives.
33
92906
2296
ce qui arrive dans la vie quotidienne des gens.
01:35
It kind of feels like that second group is winning the argument right now.
34
95226
3487
Il semblerait que ce second groupe gagne dans le débat aujourd'hui.
01:38
We're living in a world of alternative facts,
35
98737
2108
Nous vivons entourés de faits alternatifs,
01:40
where people don't find statistics this kind of common ground,
36
100869
2935
où l'on ne trouve pas dans les chiffres un terrain d'entente,
01:43
this starting point for debate.
37
103828
1636
ce point de départ du débat.
01:45
This is a problem.
38
105488
1286
C'est un problème.
01:46
There are actually moves in the US right now
39
106798
2067
Il y a de vrais mouvements aux États-Unis
01:48
to get rid of some government statistics altogether.
40
108889
2861
pour se passer entièrement des statistiques gouvernementales.
01:51
Right now there's a bill in congress about measuring racial inequality.
41
111774
3387
Une loi est présentée au Congrès sur la mesure des inégalités raciales.
01:55
The draft law says that government money should not be used
42
115185
2801
Pour le projet de loi, l'argent public ne saurait servir
01:58
to collect data on racial segregation.
43
118010
1902
à collecter des données sur ce sujet.
01:59
This is a total disaster.
44
119936
1885
C'est une véritable catastrophe.
02:01
If we don't have this data,
45
121845
1748
Si nous n'avons pas ces données,
02:03
how can we observe discrimination,
46
123617
1778
comment observer la discrimination
02:05
let alone fix it?
47
125419
1278
et a fortiori la réduire ?
02:06
In other words:
48
126721
1188
En d'autres mots :
02:07
How can a government create fair policies
49
127933
2059
comment créer des politiques équitables
02:10
if they can't measure current levels of unfairness?
50
130016
2771
sans mesurer les niveaux d'injustice actuels ?
02:12
This isn't just about discrimination,
51
132811
1794
Ce n'est pas que la discrimination,
02:14
it's everything -- think about it.
52
134629
1670
ça touche tout -- pensez-y.
02:16
How can we legislate on health care
53
136323
1690
Comment légiférer sur la santé
02:18
if we don't have good data on health or poverty?
54
138037
2271
sans données précises sur la santé, la pauvreté ?
02:20
How can we have public debate about immigration
55
140332
2198
Comment mener un débat sur l'immigration
02:22
if we can't at least agree
56
142554
1250
sans s'accorder au moins
02:23
on how many people are entering and leaving the country?
57
143828
2643
sur le nombre de gens entrant et sortant du pays ?
02:26
Statistics come from the state; that's where they got their name.
58
146495
3058
Les statistiques viennent de l'État ; c'est leur étymologie.
02:29
The point was to better measure the population
59
149577
2157
Le but en était de mieux mesurer la population
02:31
in order to better serve it.
60
151758
1357
pour mieux la servir.
02:33
So we need these government numbers,
61
153139
1725
Il nous faut ces chiffres publics,
02:34
but we also have to move beyond either blindly accepting
62
154888
2647
il nous faut aussi dépasser leur acceptation aveugle
02:37
or blindly rejecting them.
63
157559
1268
ou leur rejet aveugle.
02:38
We need to learn the skills to be able to spot bad statistics.
64
158851
2997
Nous devons apprendre à détecter les mauvaises statistiques.
02:41
I started to learn some of these
65
161872
1528
J'ai appris cela
02:43
when I was working in a statistical department
66
163424
2166
en travaillant dans un service statistique
02:45
that's part of the United Nations.
67
165614
1643
des Nations-Unies.
02:47
Our job was to find out how many Iraqis had been forced from their homes
68
167281
3406
Notre boulot : savoir combien d'Irakiens avaient dû fuir leurs domiciles
02:50
as a result of the war,
69
170711
1158
du fait de la guerre,
02:51
and what they needed.
70
171893
1158
connaître leurs besoins.
02:53
It was really important work, but it was also incredibly difficult.
71
173075
3178
C'était un travail important, mais aussi incroyablement difficile.
02:56
Every single day, we were making decisions
72
176277
2018
Chaque jour, nous prenions des décisions
02:58
that affected the accuracy of our numbers --
73
178319
2157
affectant la précision de nos chiffres --
03:00
decisions like which parts of the country we should go to,
74
180500
2744
des décisions comme les régions du pays où nous rendre,
03:03
who we should speak to,
75
183268
1156
nos interlocuteurs,
03:04
which questions we should ask.
76
184448
1568
les questions à poser.
03:06
And I started to feel really disillusioned with our work,
77
186040
2680
J'ai commencé à être vraiment déçue par notre travail
03:08
because we thought we were doing a really good job,
78
188744
2518
parce que nous faisions un vraiment bon boulot,
03:11
but the one group of people who could really tell us were the Iraqis,
79
191286
3278
mais les seules personnes pouvant nous le dire étaient les Irakiens.
03:14
and they rarely got the chance to find our analysis, let alone question it.
80
194588
3540
Ils trouvaient rarement nos analyses, les critiquaient encore moins.
03:18
So I started to feel really determined
81
198152
1831
Je me sentais donc vraiment convaincue
03:20
that the one way to make numbers more accurate
82
200007
2311
qu'un moyen de rendre ces chiffres plus fiables
03:22
is to have as many people as possible be able to question them.
83
202342
3053
est de permettre au plus grand nombre possible de les critiquer.
03:25
So I became a data journalist.
84
205419
1434
Journaliste de données,
03:26
My job is finding these data sets and sharing them with the public.
85
206877
3904
mon travail consiste à trouver ces données et à les partager avec le public.
03:30
Anyone can do this, you don't have to be a geek or a nerd.
86
210805
3173
Tout le monde peut le faire, sans être un geek ou un binoclard.
03:34
You can ignore those words; they're used by people
87
214002
2355
Ignorez ces mots : ils sont utilisés par des gens
03:36
trying to say they're smart while pretending they're humble.
88
216381
2822
tentant de dire leur intelligence en prétendant être humbles.
03:39
Absolutely anyone can do this.
89
219227
1589
Tout le monde peut le faire.
03:40
I want to give you guys three questions
90
220840
2067
Je vais vous présenter trois questions
03:42
that will help you be able to spot some bad statistics.
91
222931
3005
qui vont vous aider à repérer quelques mauvaises statistiques.
03:45
So, question number one is: Can you see uncertainty?
92
225960
3507
Donc, la question numéro un est : pouvez-vous voir une incertitude ?
03:49
One of things that's really changed people's relationship with numbers,
93
229491
3364
Une des choses ayant vraiment modifié la relation des gens aux nombres,
03:52
and even their trust in the media,
94
232879
1641
leur confiance dans les médias,
03:54
has been the use of political polls.
95
234544
2258
a été l'utilisation des sondages politiques.
03:56
I personally have a lot of issues with political polls
96
236826
2538
J'ai des problèmes avec les sondages politiques
03:59
because I think the role of journalists is actually to report the facts
97
239388
3376
parce que le rôle des journalistes est de rapporter des faits,
04:02
and not attempt to predict them,
98
242788
1553
pas d'essayer de les prédire,
04:04
especially when those predictions can actually damage democracy
99
244365
2996
surtout quand ces prédictions peuvent endommager la démocratie
04:07
by signaling to people: don't bother to vote for that guy,
100
247385
2732
en disant : ne vous embêtez pas à voter pour ce type,
04:10
he doesn't have a chance.
101
250141
1205
il n'a aucune chance.
04:11
Let's set that aside for now and talk about the accuracy of this endeavor.
102
251370
3654
Laissons ce point pour l'instant, parlons de la justesse de cette activité.
04:15
Based on national elections in the UK, Italy, Israel
103
255048
4608
En se basant sur les élections nationales au Royaume Uni, en Italie, en Israël
04:19
and of course, the most recent US presidential election,
104
259680
2764
et bien sûr, les récentes présidentielles américaines,
04:22
using polls to predict electoral outcomes
105
262468
2137
prévoir les résultats par des sondages
04:24
is about as accurate as using the moon to predict hospital admissions.
106
264629
3812
est aussi utile que d'interroger la lune pour prédire les admissions à l'hôpital.
04:28
No, seriously, I used actual data from an academic study to draw this.
107
268465
4200
Sérieusement, j'ai utilisé les données d'une étude universitaire pour faire ça.
04:32
There are a lot of reasons why polling has become so inaccurate.
108
272689
3727
Les sondages sont devenus si inexacts pour de nombreuses raisons.
04:36
Our societies have become really diverse,
109
276440
1970
Nos sociétés sont devenues diverses,
04:38
which makes it difficult for pollsters to get a really nice representative sample
110
278434
3821
cela rend difficile pour les sondeurs d'obtenir d'un échantillon représentatif
04:42
of the population for their polls.
111
282279
1627
de la population.
04:43
People are really reluctant to answer their phones to pollsters,
112
283930
3006
Les gens sont vraiment réticents à répondre aux sondeurs
04:46
and also, shockingly enough, people might lie.
113
286960
2276
et fait choquant : ils peuvent mentir.
04:49
But you wouldn't necessarily know that to look at the media.
114
289260
2811
Mais vous ne le sauriez pas forcément en suivant les médias.
04:52
For one thing, the probability of a Hillary Clinton win
115
292095
2761
D'une part, la probabilité d'une victoire de Clinton
04:54
was communicated with decimal places.
116
294880
2791
a été présentée à la décimale près.
04:57
We don't use decimal places to describe the temperature.
117
297695
2621
On n'utilise pas les décimales pour les températures.
05:00
How on earth can predicting the behavior of 230 million voters in this country
118
300340
4228
Comment prédire le comportement de 230 millions d'électeurs dans ce pays
05:04
be that precise?
119
304592
1829
avec cette précision ?
05:06
And then there were those sleek charts.
120
306445
2002
Et il y avait aussi ces beaux graphiques.
05:08
See, a lot of data visualizations will overstate certainty, and it works --
121
308471
3973
Beaucoup de visualisations des données surestiment la certitude et ça marche --
05:12
these charts can numb our brains to criticism.
122
312468
2620
ces graphiques peuvent engourdir notre esprit critique.
05:15
When you hear a statistic, you might feel skeptical.
123
315112
2558
En entendant un chiffre, vous devez être sceptique.
05:17
As soon as it's buried in a chart,
124
317694
1635
Traduit dans un graphique,
05:19
it feels like some kind of objective science,
125
319353
2129
il semble être une science objective
05:21
and it's not.
126
321506
1249
et il ne l'est pas.
05:22
So I was trying to find ways to better communicate this to people,
127
322779
3103
Je cherchais des moyens pour mieux communiquer ça aux gens,
05:25
to show people the uncertainty in our numbers.
128
325906
2504
leur montrer l'incertitude des chiffres.
05:28
What I did was I started taking real data sets,
129
328434
2246
J'ai commencé par prendre de vraies données,
05:30
and turning them into hand-drawn visualizations,
130
330704
2652
à les transcrire en graphiques dessinés à la main,
05:33
so that people can see how imprecise the data is;
131
333380
2672
pour que les gens voient l'imprécision des données ;
05:36
so people can see that a human did this,
132
336076
1996
pour qu'ils voient qu'un humain a fait ça,
05:38
a human found the data and visualized it.
133
338096
1972
qu'il a trouvé et présenté des données.
05:40
For example, instead of finding out the probability
134
340092
2672
Par exemple, plutôt que de trouver la probabilité
05:42
of getting the flu in any given month,
135
342788
2126
d'attraper la grippe pour chaque mois donné,
05:44
you can see the rough distribution of flu season.
136
344938
2792
vous voyiez la distribution des saisons de la grippe.
05:47
This is --
137
347754
1167
C'est --
05:48
(Laughter)
138
348945
1018
(Rires)
05:49
a bad shot to show in February.
139
349987
1486
à ne pas présenter en février.
05:51
But it's also more responsible data visualization,
140
351497
2455
C'est aussi une présentation plus responsable,
05:53
because if you were to show the exact probabilities,
141
353976
2455
parce que si l'on montrait les probabilités exactes,
05:56
maybe that would encourage people to get their flu jabs
142
356455
2592
cela encouragerait peut-être les gens à se vacciner au mauvais moment.
05:59
at the wrong time.
143
359071
1456
06:00
The point of these shaky lines
144
360983
1693
Le but de ces lignes tremblantes
06:02
is so that people remember these imprecisions,
145
362700
2911
est que les gens se souviennent de ces imprécisions,
06:05
but also so they don't necessarily walk away with a specific number,
146
365635
3227
mais aussi qu'ils ne retiennent pas un chiffre spécifique,
06:08
but they can remember important facts.
147
368886
1866
qu'ils retiennent les faits importants.
06:10
Facts like injustice and inequality leave a huge mark on our lives.
148
370776
4024
Que l'injustice et les inégalités marquent fortement notre vie.
06:14
Facts like Black Americans and Native Americans have shorter life expectancies
149
374824
4189
Des faits comme l'espérance de vie réduite des Afro-Américains et des Indiens
06:19
than those of other races,
150
379037
1400
par rapport aux autres races
06:20
and that isn't changing anytime soon.
151
380461
2138
et que ce n'est pas près de changer.
06:22
Facts like prisoners in the US can be kept in solitary confinement cells
152
382623
3901
Qu'aux États-Unis les prisonniers peuvent être dans des cellules de confinement
06:26
that are smaller than the size of an average parking space.
153
386548
3342
plus petites que la taille moyenne d'un emplacement de parking.
06:30
The point of these visualizations is also to remind people
154
390355
3335
Le but de ces visualisations est aussi de rappeler aux gens
06:33
of some really important statistical concepts,
155
393714
2350
quelques principes statistiques importants,
06:36
concepts like averages.
156
396088
1636
des concepts comme les moyennes.
06:37
So let's say you hear a claim like,
157
397748
1668
Disons que vous entendiez :
06:39
"The average swimming pool in the US contains 6.23 fecal accidents."
158
399440
4434
« La piscine moyenne aux États-Unis contient 6,23 accidents fécaux. »
06:43
That doesn't mean every single swimming pool in the country
159
403898
2797
Ça ne veut pas dire que chaque piscine dans le pays
06:46
contains exactly 6.23 turds.
160
406719
2194
contient exactement 6,23 crottes.
06:48
So in order to show that,
161
408937
1417
Donc, pour le montrer,
06:50
I went back to the original data, which comes from the CDC,
162
410378
2841
je suis revenue aux données originales, fournies par le CDC,
06:53
who surveyed 47 swimming facilities.
163
413243
2065
qui a étudié 47 piscines.
06:55
And I just spent one evening redistributing poop.
164
415332
2391
J'ai passé une soirée à redistribuer les crottes.
06:57
So you can kind of see how misleading averages can be.
165
417747
2682
que vous voyiez combien les moyennes sont trompeuses.
07:00
(Laughter)
166
420453
1282
(Rires)
07:01
OK, so the second question that you guys should be asking yourselves
167
421759
3901
Bien, donc la seconde question que vous devez vous poser
07:05
to spot bad numbers is:
168
425684
1501
pour les mauvais chiffres :
07:07
Can I see myself in the data?
169
427209
1967
puis-je me retrouver dans ces données ?
07:09
This question is also about averages in a way,
170
429200
2913
Cette question est aussi en relation avec les moyennes,
07:12
because part of the reason why people are so frustrated
171
432137
2605
la frustration des gens face à ces statistiques nationales
07:14
with these national statistics,
172
434766
1495
vient en partie du fait
07:16
is they don't really tell the story of who's winning and who's losing
173
436285
3273
qu'elles ne disent pas vraiment qui gagne et qui perd
07:19
from national policy.
174
439582
1156
avec ces politiques.
07:20
It's easy to understand why people are frustrated with global averages
175
440762
3318
Il est facile de comprendre pourquoi les moyennes les frustrent
07:24
when they don't match up with their personal experiences.
176
444104
2679
si elles ne collent pas à leur expérience personnelle.
07:26
I wanted to show people the way data relates to their everyday lives.
177
446807
3263
Je voulais montrer comment les données sont liées à leur vie.
07:30
I started this advice column called "Dear Mona,"
178
450094
2246
J'ai commencé cette chronique « Chère Mona, »
07:32
where people would write to me with questions and concerns
179
452364
2726
dans laquelle ils me posent des questions, des craintes
07:35
and I'd try to answer them with data.
180
455114
1784
et je réponds avec des données.
07:36
People asked me anything.
181
456922
1200
On me demande tout :
07:38
questions like, "Is it normal to sleep in a separate bed to my wife?"
182
458146
3261
« Est-il normal de dormir dans un lit séparé de ma femme ? »,
07:41
"Do people regret their tattoos?"
183
461431
1591
« Regrette-t-on les tatouages ? »,
07:43
"What does it mean to die of natural causes?"
184
463046
2164
« Qu'est-ce que mourir de cause naturelle ? »
07:45
All of these questions are great, because they make you think
185
465234
2966
Toutes ces questions sont bonnes, parce qu'elles font penser
07:48
about ways to find and communicate these numbers.
186
468224
2336
au moyen de trouver et communiquer ces chiffres.
07:50
If someone asks you, "How much pee is a lot of pee?"
187
470584
2503
Pour « Quel volume d'urine fait beaucoup d'urine ? »
07:53
which is a question that I got asked,
188
473111
2458
une question que l'on m'a posée,
07:55
you really want to make sure that the visualization makes sense
189
475593
2980
vous voulez vraiment être sûr que la visualisation ait du sens
07:58
to as many people as possible.
190
478597
1747
pour le plus grand nombre de gens.
08:00
These numbers aren't unavailable.
191
480368
1575
Ces chiffres sont disponibles.
08:01
Sometimes they're just buried in the appendix of an academic study.
192
481967
3507
Ils sont parfois enterrés dans les annexes d'une étude universitaire.
08:05
And they're certainly not inscrutable;
193
485498
1839
Et ne sont pas impénétrables ;
08:07
if you really wanted to test these numbers on urination volume,
194
487361
2975
pour vraiment tester ces chiffres sur les volumes d'urine,
08:10
you could grab a bottle and try it for yourself.
195
490360
2257
vous prenez une bouteille et essayez vous-même.
08:12
(Laughter)
196
492641
1008
(Rires)
08:13
The point of this isn't necessarily
197
493673
1694
Le but n'est pas nécessairement
08:15
that every single data set has to relate specifically to you.
198
495391
2877
que chaque groupe de données ait un lien précis avec vous.
08:18
I'm interested in how many women were issued fines in France
199
498292
2880
Je m'intéresse au nombre de femmes verbalisées en France
08:21
for wearing the face veil, or the niqab,
200
501196
1959
pour le port du voile, ou du niqab,
08:23
even if I don't live in France or wear the face veil.
201
503179
2618
même sans vivre en France, sans porter de voile.
08:25
The point of asking where you fit in is to get as much context as possible.
202
505821
3835
En déterminant sa place, le but est d'avoir le plus de contexte possible.
08:29
So it's about zooming out from one data point,
203
509680
2191
C'est de s'éloigner d'un point de données,
08:31
like the unemployment rate is five percent,
204
511895
2104
comme le taux de chômage de 5%,
08:34
and seeing how it changes over time,
205
514023
1757
de voir son évolution dans le temps
08:35
or seeing how it changes by educational status --
206
515804
2650
ou de voir son évolution selon les niveaux d'études --
08:38
this is why your parents always wanted you to go to college --
207
518478
3104
ce pourquoi on a toujours insisté pour que vous alliez à la fac--
08:41
or seeing how it varies by gender.
208
521606
2032
ou de voir comment il varie avec le genre.
08:43
Nowadays, male unemployment rate is higher
209
523662
2127
Le taux de chômage des hommes est plus élevé
08:45
than the female unemployment rate.
210
525813
1700
que celui des femmes.
08:47
Up until the early '80s, it was the other way around.
211
527537
2695
Jusqu'au début des années 80, c'était le contraire.
08:50
This is a story of one of the biggest changes
212
530256
2117
C'est un des plus grands changements
08:52
that's happened in American society,
213
532397
1720
dans la société américaine,
08:54
and it's all there in that chart, once you look beyond the averages.
214
534141
3276
elle est dans ce graphique, une fois que vous dépassez les moyennes.
08:57
The axes are everything;
215
537441
1165
Les axes sont tout ;
08:58
once you change the scale, you can change the story.
216
538630
2669
en changeant l'échelle, vous pouvez changer le sens.
09:01
OK, so the third and final question that I want you guys to think about
217
541323
3380
La troisième et dernière question à laquelle je veux que vous pensiez
09:04
when you're looking at statistics is:
218
544727
1819
en regardant des statistiques est :
09:06
How was the data collected?
219
546570
1873
comment sont collectées les données ?
09:09
So far, I've only talked about the way data is communicated,
220
549487
2939
Jusqu'ici, je n'ai parlé que de leur communication,
09:12
but the way it's collected matters just as much.
221
552450
2276
la question de la collecte est aussi importante.
09:14
I know this is tough,
222
554750
1167
Je sais que c'est dur,
09:15
because methodologies can be opaque and actually kind of boring,
223
555941
3081
les méthodologies peuvent être opaques et vraiment ennuyeuses,
09:19
but there are some simple steps you can take to check this.
224
559046
2873
mais il y a quelques étapes simples que vous pouvez suivre.
09:21
I'll use one last example here.
225
561943
1839
J'utiliserai ici un dernier exemple.
09:24
One poll found that 41 percent of Muslims in this country support jihad,
226
564129
3887
Un sondage a trouvé que 41% des musulmans de ce pays soutiennent le djihad,
09:28
which is obviously pretty scary,
227
568040
1525
ce qui est assez effrayant
09:29
and it was reported everywhere in 2015.
228
569589
2642
et il a été repris partout en 2015.
09:32
When I want to check a number like that,
229
572255
2615
Quand je veux vérifier un tel chiffre,
09:34
I'll start off by finding the original questionnaire.
230
574894
2501
je commence par trouver le questionnaire original.
09:37
It turns out that journalists who reported on that statistic
231
577419
2926
Il se trouve que les journalistes ayant présenté ce chiffre
09:40
ignored a question lower down on the survey
232
580369
2231
ont ignoré un item en aval dans le questionnaire
09:42
that asked respondents how they defined "jihad."
233
582624
2346
demandant aux sondés leur définition du « djihad ».
09:44
And most of them defined it as,
234
584994
1981
La majorité parmi eux l'a défini comme :
09:46
"Muslims' personal, peaceful struggle to be more religious."
235
586999
3942
« La lutte pacifique personnelle des musulmans pour être plus religieux. »
09:50
Only 16 percent defined it as, "violent holy war against unbelievers."
236
590965
4194
Seuls 16% ont parlé d' « une guerre sainte violente contre les incroyants ».
09:55
This is the really important point:
237
595183
2430
C'est le point vraiment important :
09:57
based on those numbers, it's totally possible
238
597637
2155
avec ces chiffres, il est très possible
09:59
that no one in the survey who defined it as violent holy war
239
599816
3105
qu'aucun sondé l'ayant défini comme une guerre sainte violente
10:02
also said they support it.
240
602945
1332
ait aussi dit l'encourager.
10:04
Those two groups might not overlap at all.
241
604301
2208
Ces deux groupes peuvent être différents.
10:06
It's also worth asking how the survey was carried out.
242
606942
2637
Il est bon de se demander comment l'étude a été menée.
10:09
This was something called an opt-in poll,
243
609603
1998
C'est un sondage à consentement préalable,
10:11
which means anyone could have found it on the internet and completed it.
244
611625
3402
ce qui veut dire que chacun pouvait le trouver sur Internet, y répondre.
10:15
There's no way of knowing if those people even identified as Muslim.
245
615051
3339
On ne peut pas savoir si les sondés s'identifient comme musulmans.
10:18
And finally, there were 600 respondents in that poll.
246
618414
2612
Finalement, il y a eu 600 répondants pour ce sondage.
10:21
There are roughly three million Muslims in this country,
247
621050
2654
Il y a près de 3 millions de musulmans dans ce pays,
10:23
according to Pew Research Center.
248
623728
1607
selon le Pew Research Center.
10:25
That means the poll spoke to roughly one in every 5,000 Muslims
249
625359
2993
Ce sondage parlait d'à peu près un musulman sur 5 000
10:28
in this country.
250
628376
1168
dans ce pays.
10:29
This is one of the reasons
251
629568
1266
C'est l'une des raisons pour lesquelles
10:30
why government statistics are often better than private statistics.
252
630858
3607
les statistiques publiques sont souvent meilleures que les privées.
10:34
A poll might speak to a couple hundred people, maybe a thousand,
253
634489
3035
Un sondage peut interroger quelques centaines ou mille personnes
10:37
or if you're L'Oreal, trying to sell skin care products in 2005,
254
637548
3058
ou si vous êtes Loréal, tentant de vendre des produits de beauté,
10:40
then you spoke to 48 women to claim that they work.
255
640630
2417
vous prenez 48 femmes pour affirmer que ça marche.
10:43
(Laughter)
256
643071
1026
(Rires)
10:44
Private companies don't have a huge interest in getting the numbers right,
257
644121
3556
Les entreprises privées n'ont pas intérêt à obtenir des chiffres fiables,
10:47
they just need the right numbers.
258
647701
1755
il leur faut des bons chiffres.
10:49
Government statisticians aren't like that.
259
649480
2020
Les statisticiens publics sont différents.
10:51
In theory, at least, they're totally impartial,
260
651524
2447
En théorie au moins, ils sont totalement impartiaux,
10:53
not least because most of them do their jobs regardless of who's in power.
261
653995
3501
ne fût-ce parce qu'ils font leur boulot indépendamment du pouvoir.
10:57
They're civil servants.
262
657520
1162
Ils sont fonctionnaires.
10:58
And to do their jobs properly,
263
658706
1964
Pour bien faire leur travail,
11:00
they don't just speak to a couple hundred people.
264
660694
2363
ils n'interrogent pas 200 personnes.
11:03
Those unemployment numbers I keep on referencing
265
663081
2318
Ces chiffres de l'emploi que j'utilise
11:05
come from the Bureau of Labor Statistics,
266
665423
2004
viennent du Bureau of Labors Statistics,
11:07
and to make their estimates,
267
667451
1335
et pour leurs estimations,
11:08
they speak to over 140,000 businesses in this country.
268
668810
3489
ils interrogent plus de 140 000 entreprises dans le pays.
11:12
I get it, it's frustrating.
269
672323
1725
Je le sais, c'est frustrant.
11:14
If you want to test a statistic that comes from a private company,
270
674072
3115
Pour tester une statistique fournie par une entreprise privée,
11:17
you can buy the face cream for you and a bunch of friends, test it out,
271
677211
3361
vous pouvez acheter la crème, pour vous et quelques amies, la tester,
11:20
if it doesn't work, you can say the numbers were wrong.
272
680596
2591
si ça ne va pas, vous saurez : les chiffres sont faux.
11:23
But how do you question government statistics?
273
683211
2146
Comment douter des statistiques publiques ?
11:25
You just keep checking everything.
274
685381
1630
En continuant à tout vérifier,
11:27
Find out how they collected the numbers.
275
687035
1913
à interroger la collecte des données,
11:28
Find out if you're seeing everything on the chart you need to see.
276
688972
3125
à voir si tout ce dont vous avez besoin est bien dans le graphique.
11:32
But don't give up on the numbers altogether, because if you do,
277
692121
2965
Mais n'oubliez pas les chiffres, parce que si vous le faites,
11:35
we'll be making public policy decisions in the dark,
278
695110
2439
nos décisions politiques seront prises dans le noir,
11:37
using nothing but private interests to guide us.
279
697573
2262
avec les seuls intérêts privés comme guides.
11:39
Thank you.
280
699859
1166
Merci.
11:41
(Applause)
281
701049
2461
(Applaudissements)
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