3 kinds of bias that shape your worldview | J. Marshall Shepherd

320,433 views ・ 2019-01-02

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Andi Vida Lektor: Reka Lorinczy
00:12
I'm a meteorologist by degree,
0
12952
1762
Meteorológus végzettségem van.
00:14
I have a bachelor's, master's and PhD in physical meteorology,
1
14738
3143
Fizikai meteorológiából végeztem mesterfokon, és ebből írtam doktorit.
00:17
so I'm a meteorologist, card carrying.
2
17905
2136
Tehát papírom van róla, hogy az vagyok.
00:20
And so with that comes four questions, always.
3
20444
4699
Ezzel pedig mindig együtt jár négy kérdés.
00:25
This is one prediction I will always get right.
4
25167
2556
Az egyetlen előrejelzésem, ami mindig beválik.
00:27
(Laughter)
5
27747
1856
(Nevetés)
00:29
And those questions are,
6
29627
2048
Tehát ezek a kérdések:
00:31
"Marshall, what channel are you on?"
7
31699
2484
"Marshall, melyik csatornán vagy?"
00:34
(Laughter)
8
34207
1817
(Nevetés)
00:36
"Dr. Shepherd, what's the weather going to be tomorrow?"
9
36048
2841
"Dr. Shepherd, milyen idő lesz holnap?"
00:38
(Laughter)
10
38913
1000
(Nevetés)
00:39
And oh, I love this one:
11
39937
1587
Ez meg az egyik kedvencem:
00:41
"My daughter is getting married next September, it's an outdoor wedding.
12
41548
3445
"A lányomnak jövő szeptemberben lesz szabadtéri esküvője.
00:45
Is it going to rain?"
13
45017
1210
Lesz eső?"
00:46
(Laughter)
14
46251
1382
(Nevetés)
00:47
Not kidding, I get those, and I don't know the answer to that,
15
47657
2905
Nem vicc, tényleg kapok ilyeneket, és nem tudok felelni rájuk,
00:50
the science isn't there.
16
50586
1600
elhagy a tudományom.
00:53
But the one I get a lot these days is,
17
53185
2903
Mostanában viszont ezt kérdezik legtöbbször:
00:56
"Dr. Shepherd, do you believe in climate change?"
18
56112
4852
"Dr. Shepherd, hisz a klímaváltozásban?"
01:01
"Do you believe in global warming?"
19
61331
2706
"Hisz ön a globális felmelegedésben?"
01:04
Now, I have to gather myself every time I get that question.
20
64807
3699
Mindig uralkodnom kell magamon, amikor ezt kérdezik tőlem.
01:08
Because it's an ill-posed question --
21
68530
1762
Már eleve rossz a kérdésfeltevés.
01:10
science isn't a belief system.
22
70316
2000
A tudomány ugyanis nem hit kérdése.
01:12
My son, he's 10 -- he believes in the tooth fairy.
23
72911
3266
A fiam tízéves, hisz a fogtündérben.
01:16
And he needs to get over that, because I'm losing dollars, fast.
24
76998
3389
Jó is lenne már túl lenni rajta, mert gyorsan fogynak a dollárjaim.
01:20
(Laughter)
25
80411
2317
(Nevetés)
01:22
But he believes in the tooth fairy.
26
82752
1825
Ő hisz a fogtündérben.
01:24
But consider this.
27
84601
1971
De gondolkozzunk kicsit.
01:27
Bank of America building, there, in Atlanta.
28
87361
2548
Ott van Atlantában a Bank of America épülete.
01:29
You never hear anyone say,
29
89933
2555
Ugye, soha senki nem tesz fel ilyen kérdést:
01:32
"Do you believe, if you go to the top of that building
30
92512
2579
"Hisz ön abban, hogy ha felmegy annak az épületnek a tetejére,
01:35
and throw a ball off, it's going to fall?"
31
95115
2254
és ledob egy labdát, az le fog esni?"
01:37
You never hear that, because gravity is a thing.
32
97807
3334
Azért nem kérdez ilyet senki, mert a gravitáció magától értetődik.
01:42
So why don't we hear the question,
33
102427
2285
Miért nem hallunk ilyen kérdést:
01:44
"Do you believe in gravity?"
34
104736
1805
"Hisz ön a gravitációban?"
01:46
But of course, we hear the question,
35
106565
1858
De olyat persze feltesznek:
01:48
"Do you believe in global warming?"
36
108447
2333
"Hisz ön a globális felmelegedésben?"
01:52
Well, consider these facts.
37
112161
2412
Gondoljuk át ezeket a tényeket.
01:55
The American Association for the Advancement of Science, AAAS,
38
115799
3096
Az Amerikai Tudományfejlesztési Szövetség, az AAAS,
01:58
one of the leading organizations in science,
39
118919
2849
az egyik legkiemelkedőbb tudományos szervezet
02:01
queried scientists and the public on different science topics.
40
121792
3920
tudósokat és a nyilvánosságot kérdezett különböző tudományos témákról.
02:05
Here are some of them:
41
125736
1199
Mondok néhányat közülük:
02:06
genetically modified food, animal research, human evolution.
42
126959
3927
génmódosított élelmiszer, állatkísérletek, emberi evolúció.
02:11
And look at what the scientists say about those,
43
131709
2500
Nézzék, mit mondanak a tudósok,
02:14
the people that actually study those topics, in red,
44
134233
2714
a terület szakembereit pirossal jelöltem,
02:16
versus the gray, what the public thinks.
45
136971
2627
szemben a szürke jelzéssel, ami a közvéleményt jelzi.
02:19
How did we get there?
46
139622
1586
Hogyan jutottunk ide?
02:21
How did we get there?
47
141982
1492
Hogyan jutottunk ide?
02:24
That scientists and the public are so far apart on these science issues.
48
144743
3901
A tudósok és a közvélemény között óriási szakadék tátong ezekben a témákban.
02:29
Well, I'll come a little bit closer to home for me,
49
149260
2396
Kicsit közelítek a saját szakterületemhez,
02:31
climate change.
50
151680
1150
a klímaváltozáshoz.
02:33
Eighty-seven percent of scientists
51
153339
2892
A tudósok 87 százaléka szerint
02:36
believe that humans are contributing to climate change.
52
156255
4208
hozzájárulnak az emberek a klímaváltozáshoz.
02:41
But only 50 percent of the public?
53
161450
2267
A nyilvánosságnak pedig csak 50 százaléka gondolja így.
02:45
How did we get there?
54
165323
1381
Hogyan jutottunk ide?
02:46
So it begs the question,
55
166728
1303
Felmerül hát a kérdés,
02:48
what shapes perceptions about science?
56
168055
4737
mi alakítja a tudományos értelmezést?
02:54
It's an interesting question
57
174655
1390
Érdekes kérdés,
02:56
and one that I've been thinking about quite a bit.
58
176069
2578
már régóta foglalkoztat.
03:00
I think that one thing that shapes perceptions in the public, about science,
59
180434
4666
Szerintem hiedelmek és téveszmék formálják
03:05
is belief systems and biases.
60
185124
2190
a tudományról alkotott közfelfogást.
03:08
Belief systems and biases.
61
188339
1436
Hiedelmek és téveszmék.
03:09
Go with me for a moment.
62
189799
1600
Gondolkozzanak velem, kérem.
03:12
Because I want to talk about three elements of that:
63
192005
2453
Ugyanis ezek három eleméről szeretnék beszélni:
03:14
confirmation bias, Dunning-Kruger effect
64
194482
3673
a megerősítési torzításról, a Dunning-Kruger-hatásról
03:18
and cognitive dissonance.
65
198179
1865
és a kognitív disszonanciáról.
03:20
Now, these sound like big, fancy, academic terms, and they are.
66
200068
4023
Ezek úgy hangzanak, mint nagy, ékes tudományos szakkifejezések, és azok is.
03:24
But when I describe them, you're going to be like, "Oh!
67
204585
3627
De ha elmondom a jelentésüket, önök azt fogják mondani:
03:28
I recognize that; I even know somebody that does that."
68
208236
3733
" Ó! Hiszen ezt ismerem, és tudok is rájuk élő példát mondani!"
03:33
Confirmation bias.
69
213355
1579
Megerősítési torzítás:
03:36
Finding evidence that supports what we already believe.
70
216260
4472
Olyan bizonyítékot keresünk, ami alátámasztja hitünket.
03:40
Now, we're probably all a little bit guilty of that at times.
71
220756
2924
Időnként valószínűleg valamennyien beleesünk ebbe a hibába.
03:45
Take a look at this.
72
225427
1539
Vegyünk egy példát.
03:46
I'm on Twitter.
73
226990
1317
Twitterezek.
03:48
And often, when it snows,
74
228331
2404
Amikor havazik,
03:50
I'll get this tweet back to me.
75
230759
1889
szinte mindig megkapom ezt a tweetet.
03:52
(Laughter)
76
232672
2476
(Nevetés)
03:55
"Hey, Dr. Shepherd, I have 20 inches of global warming in my yard,
77
235172
3729
"Hé, Dr. Shepherd, fél méter magas globális felmelegedés van az udvaromon,
03:58
what are you guys talking about, climate change?"
78
238925
2984
mit hadoválnak klímaváltozásról?"
04:01
I get that tweet a lot, actually.
79
241933
1738
Sokszor megkapom ezt a tweetet.
04:04
It's a cute tweet, it makes me chuckle as well.
80
244909
2937
Aranyos, mindig megmosolyogtat.
04:07
But it's oh, so fundamentally scientifically flawed.
81
247870
3945
De tudományosan alapvetően hibás.
04:12
Because it illustrates
82
252292
1558
Ugyanis azt támasztja alá,
04:13
that the person tweeting doesn't understand
83
253874
2021
hogy aki ilyet ír, annak fogalma sincs
04:15
the difference between weather and climate.
84
255919
2102
az időjárás és a klíma közti különbségről.
04:19
I often say, weather is your mood
85
259466
3548
Szoktam mondogatni: az időjárás a hangulatunk,
04:23
and climate is your personality.
86
263038
2459
a klíma a személyiségünk.
04:26
Think about that.
87
266981
1151
Gondoljanak bele.
04:28
Weather is your mood, climate is your personality.
88
268156
2444
Az időjárás a hangulatunk, a klíma a személyiségünk.
04:30
Your mood today doesn't necessarily tell me anything about your personality,
89
270624
3985
A pillanatnyi hangulatunk nem feltétlenül árulkodik személyiségünkről,
04:34
nor does a cold day tell me anything about climate change,
90
274633
2770
ahogy egy hideg nap sem árul el semmit a klímaváltozásról,
04:37
or a hot day, for that matter.
91
277427
2000
éppenséggel egy kánikulai nap sem.
04:41
Dunning-Kruger.
92
281974
1150
Dunning-Kruger:
04:43
Two scholars from Cornell came up with the Dunning-Kruger effect.
93
283616
3055
Két cornelli kutató mutatta ki a Dunning-Kruger-hatás jelenségét.
04:46
If you go look up the peer-reviewed paper for this,
94
286695
2381
Ha utánaolvasnak a legfrissebb tudományos szakirodalomban,
04:49
you will see all kinds of fancy terminology:
95
289100
2469
mindenféle cifra kifejezéssel találkoznak majd:
04:51
it's an illusory superiority complex, thinking we know things.
96
291593
3643
illuzórikus felsőbbrendűségi komplexus azt hinni, hogy tudunk valamit.
04:55
In other words, people think they know more than they do.
97
295260
2817
Másképp szólva: az emberek azt hiszik, többet tudnak, mint amennyit valójában.
04:59
Or they underestimate what they don't know.
98
299553
2933
Vagyis alábecsülik azt, amit nem tudnak.
05:02
And then, there's cognitive dissonance.
99
302847
2467
Aztán a kognitív disszonancia.
05:06
Cognitive dissonance is interesting.
100
306831
2333
Az egy érdekes dolog.
05:09
We just recently had Groundhog Day, right?
101
309538
2650
Nemrég ünnepeltük a Mormotanapot, ugye?
05:13
Now, there's no better definition of cognitive dissonance
102
313132
2721
A legjobb példa a kognitív disszonancia leírására,
05:15
than intelligent people asking me if a rodent's forecast is accurate.
103
315877
3518
amikor tanult emberek azt kérdezik tőlem: pontos-e a rágcsálók előrejelzése.
05:19
(Laughter)
104
319419
2731
(Nevetés)
05:22
But I get that, all of the time.
105
322174
2547
De mindig megkapom a kérdést.
05:24
(Laughter)
106
324745
1254
(Nevetés)
05:26
But I also hear about the Farmer's Almanac.
107
326023
3603
Azt is hallom, a Farmers' Almanacból jósolnak időjárást.
05:29
We grew up on the Farmer's Almanac, people are familiar with it.
108
329650
3196
Mi is ezen a kalendáriumon nőttünk fel, mindenki ismeri.
05:34
The problem is, it's only about 37 percent accurate,
109
334259
3412
Az a gond vele, hogy csak körülbelül 37 százalékig pontos
05:37
according to studies at Penn State University.
110
337695
3134
a Penn Állami Egyetem kutatásai szerint.
05:43
But we're in an era of science
111
343458
3571
Ma pedig olyan korban élünk,
melyben tudományosan előre jelezhetjük az időjárást.
05:47
where we actually can forecast the weather.
112
347053
2064
05:49
And believe it or not, and I know some of you are like, "Yeah, right,"
113
349141
3421
Na jó, tudom, néhányan önök közül most azt gondolják: "Aha, persze,"
05:52
we're about 90 percent accurate, or more, with weather forecast.
114
352586
3023
legalább 90 százalék pontossággal tudunk előre jelezni.
05:55
You just tend to remember the occasional miss, you do.
115
355633
2624
Csak hát önök hajlamosak a ritka tévedéseinkre emlékezni.
05:58
(Laughter)
116
358281
1150
(Nevetés)
06:02
So confirmation bias, Dunning-Kruger and cognitive dissonance.
117
362263
3405
Tehát megerősítési torzítás, Dunning-Kruger és kognitív disszonancia.
06:05
I think those shape biases and perceptions that people have about science.
118
365692
5412
Szerintem ezek formálják a tudományról alkotott téveszméket és értelmezéseket.
06:11
But then, there's literacy and misinformation
119
371625
2149
De rajtuk kívül az írott sajtó és a félretájékoztatás is
06:13
that keep us boxed in, as well.
120
373798
2067
korlátoz minket.
06:17
During the hurricane season of 2017,
121
377911
2484
A 2017-es hurrikánszezonban
06:20
media outlets had to actually assign reporters
122
380419
4213
külön riportereket kellett megbízni sajtóorgánumokban
06:24
to dismiss fake information about the weather forecast.
123
384656
4157
azzal a feladattal, hogy vessék el a hamis időjárási híreket.
06:30
That's the era that we're in.
124
390204
1934
Ilyen korban élünk.
06:32
I deal with this all the time in social media.
125
392644
2437
Nem győzöm kezelni a közösségi oldalakon.
Valaki kitesz a twitterre egy időjárás-előrejelzést
06:35
Someone will tweet a forecast --
126
395105
1587
06:36
that's a forecast for Hurricane Irma, but here's the problem:
127
396716
2936
az Irma nevű hurrikánról, csak egy a gond vele:
06:39
it didn't come from the Hurricane Center.
128
399676
2000
nem a Hurrikán Központból ered.
06:42
But people were tweeting and sharing this; it went viral.
129
402608
2787
De mindenki kiteszi, aztán tovább osztják, vírusként terjed.
06:45
It didn't come from the National Hurricane Center at all.
130
405419
2865
Egyáltalán nem a Nemzeti Hurrikán Központból származik.
06:50
So I spent 12 years of my career at NASA
131
410363
2484
Tizenkét évet dolgoztam a NASA-nál,
06:52
before coming to the University of Georgia,
132
412871
2032
mielőtt a Georgiai Egyetemre jöttem,
06:54
and I chair their Earth Science Advisory Committee,
133
414927
2515
a Földtudományi Tanácsadó Bizottság elnöke vagyok,
06:57
I was just up there last week in DC.
134
417466
1817
épp múlt héten voltam náluk Washingtonban.
06:59
And I saw some really interesting things.
135
419307
1987
Láttam néhány érdekességet.
07:01
Here's a NASA model and science data from satellite
136
421318
3238
Itt egy NASA-modell és tudományos műholdas adatok,
07:04
showing the 2017 hurricane season.
137
424580
2283
a 2017-es hurrikánszezont mutatják.
07:06
You see Hurricane Harvey there?
138
426887
2066
Látják rajta a Harvey hurrikánt?
07:09
Look at all the dust coming off of Africa.
139
429649
2509
Nézzék az Afrika felől áramló porfelhőt.
07:12
Look at the wildfires up in northwest US and in western Canada.
140
432617
4987
Nézzék az erdőtüzeket Amerikában és Kanada nyugati részén.
07:17
There comes Hurricane Irma.
141
437628
1800
Ott jön az Irma hurrikán.
07:20
This is fascinating to me.
142
440923
2143
Ez engem elbűvöl.
07:23
But admittedly, I'm a weather geek.
143
443688
2095
De tudják, én totál rákattantam az időjárásra.
07:26
But more importantly, it illustrates that we have the technology
144
446982
3476
Még fontosabb, hogy ez is mutatja: olyan technológiánk van,
mellyel nemcsak megfigyelhetjük az időjárást és az éghajlati rendszert,
07:30
to not only observe the weather and climate system,
145
450482
2579
07:33
but predict it.
146
453085
1150
de előre is jelezhetjük.
07:34
There's scientific understanding,
147
454625
1762
Tudományos ismereteink vannak,
07:36
so there's no need for some of those perceptions and biases
148
456411
3087
tehát semmi szükség olyan értelmezésekre és téveszmékre,
07:39
that we've been talking about.
149
459522
1570
melyekről beszéltünk.
07:41
We have knowledge.
150
461116
1199
Megvan a tudásunk.
07:42
But think about this ...
151
462339
1238
De gondoljanak bele...
07:43
This is Houston, Texas, after Hurricane Harvey.
152
463601
3182
Ez itt a texasi Houston, a Harvey hurrikán után.
07:47
Now, I write a contribution for "Forbes" magazine periodically,
153
467736
2963
Rendszeresen publikálok a Forbes magazinban,
07:50
and I wrote an article a week before Hurricane Harvey made landfall, saying,
154
470733
4531
az egyik cikkemben ezt írtam egy héttel a Harvey pusztítása előtt:
07:55
"There's probably going to be 40 to 50 inches of rainfall."
155
475288
2842
"100-130 milliméter körüli csapadékra számíthatunk."
07:58
I wrote that a week before it happened.
156
478776
2484
Egy héttel előtte megírtam.
Mégis, amikor a houstoniakkal beszélgetünk, azt mondják:
08:01
But yet, when you talk to people in Houston,
157
481284
2126
08:03
people are saying, "We had no idea it was going to be this bad."
158
483434
3073
"Sejtelmünk sem volt arról, hogy ez ilyen szörnyű lesz."
(Nevetés)
08:07
I'm just...
159
487093
1175
Én csak...
08:08
(Sigh)
160
488292
1181
(Sóhajt)
08:09
(Laughter)
161
489497
1136
(Nevetés)
08:10
A week before.
162
490657
1174
Egy héttel előtte.
08:11
But --
163
491855
1190
De –
08:13
I know, it's amusing, but the reality is,
164
493069
2498
Tudom, furcsa, de az az igazság,
08:15
we all struggle with perceiving something outside of our experience level.
165
495591
6144
hogy mindenki nehezen fogja fel azt, amit még nem élt át.
08:21
People in Houston get rain all of the time,
166
501759
2270
Houston lakói időtlen idők óta ismerik az esőt,
08:24
they flood all of the time.
167
504053
1800
sokszor mosta el őket árvíz.
08:26
But they've never experienced that.
168
506513
2334
De ilyet még sosem éltek át.
08:29
Houston gets about 34 inches of rainfall for the entire year.
169
509561
4389
Houston éves csapadékmennyisége nagyjából 86 milliméter.
08:33
They got 50 inches in three days.
170
513974
2555
Most három nap alatt 130 milliméternyi zúdult rájuk.
08:37
That's an anomaly event, that's outside of the normal.
171
517300
3091
Szokatlan esemény, egészen rendkívüli.
08:42
So belief systems and biases, literacy and misinformation.
172
522188
2841
Hiedelmek, téveszmék, írott sajtó és félreinformálás.
08:45
How do we step out of the boxes that are cornering our perceptions?
173
525053
3883
Hogyan változtassunk szokásainkon, melyek gúzsba kötik értelmezéseinket?
08:50
Well we don't even have to go to Houston, we can come very close to home.
174
530633
3733
Nem kell ahhoz Houstonba mennünk, elég a saját portánk előtt söprögetni.
08:54
(Laughter)
175
534390
1181
(Nevetés)
08:55
Remember "Snowpocalypse?"
176
535595
1913
Emlékeznek a "Hópokalipszisre?"
08:57
(Laughter)
177
537532
1801
(Nevetés)
08:59
Snowmageddon?
178
539357
1500
És a Hómageddonra?
09:00
Snowzilla?
179
540881
1151
A Hózillára?
09:02
Whatever you want to call it.
180
542056
2029
Nevezhetik bárminek.
09:04
All two inches of it.
181
544109
2317
Öt centis hó volt.
09:06
(Laughter)
182
546450
2603
(Nevetés)
09:09
Two inches of snow shut the city of Atlanta down.
183
549077
2865
Az ötcentis hó elzárta Atlantát.
09:11
(Laughter)
184
551966
1571
(Nevetés)
09:14
But the reality is, we were in a winter storm watch,
185
554982
4254
De benne voltunk a téli viharfigyelési rendszerben,
09:19
we went to a winter weather advisory,
186
559260
2635
úgyhogy tanácsot kértünk az előrejelzőktől.
09:21
and a lot of people perceived that as being a downgrade,
187
561919
2650
Sokan úgy fogták ezt föl mint a riasztási fok enyhítését.
09:24
"Oh, it's not going to be as bad."
188
564593
1667
„Ó, nem is lesz ez olyan vészes!”
09:26
When in fact, the perception was that it was not going to be as bad,
189
566284
3230
Mikor csakugyan úgy vélték, hogy nem is lesz olyan vészes,
09:29
but it was actually an upgrade.
190
569538
1634
ám a riasztási fokot valójában növelték.
09:31
Things were getting worse as the models were coming in.
191
571196
2587
Ahogy az adatok érkeztek, a helyzet egyre romlott.
09:33
So that's an example of how we get boxed in by our perceptions.
192
573807
3806
A példa azt igazolja, mennyire érzékeink rabjai vagyunk.
09:38
So, the question becomes,
193
578165
1976
Felvetődik tehát a kérdés,
09:40
how do we expand our radius?
194
580165
3491
hogyan tágíthatjuk látókörünket?
09:45
The area of a circle is "pi r squared".
195
585823
1910
A kör területe: pi szorozva sugár a négyzeten.
09:47
We increase the radius, we increase the area.
196
587757
2243
Ha növeljük a sugarat, nő a kör területe.
09:50
How do we expand our radius of understanding about science?
197
590024
3981
Hogyan növeljük tudományos ismereteink sugarát?
09:54
Here are my thoughts.
198
594593
1400
Elmondom, mit gondolok erről.
09:56
You take inventory of your own biases.
199
596720
3071
Mindenkinek megvan a maga téveszme-rendszere.
09:59
And I'm challenging you all to do that.
200
599815
2016
Mindenkit arra buzdítok, ismerje fel a sajátjait.
10:01
Take an inventory of your own biases.
201
601855
3024
Mindenki legyen tisztában saját téveszméivel.
10:04
Where do they come from?
202
604903
1285
Honnan erednek?
10:06
Your upbringing, your political perspective, your faith --
203
606212
3374
Belénk nevelték, politikai nézőpont, vallásos hit –
10:09
what shapes your own biases?
204
609610
2419
mik alakítják az önök téveszméit?
10:13
Then, evaluate your sources --
205
613982
1437
Aztán értékeljék hírforrásaikat –
10:15
where do you get your information on science?
206
615443
2451
honnan szerezik be a tudományos információikat?
10:18
What do you read, what do you listen to,
207
618553
1976
Mit olvasnak, mit hallgatnak,
10:20
to consume your information on science?
208
620553
2000
hogy gyarapítják tudományos ismereteinket?
10:23
And then, it's important to speak out.
209
623022
2746
Aztán fontos, hogy ezt nyíltan ki is mondják.
10:25
Talk about how you evaluated your biases and evaluated your sources.
210
625792
4118
Beszéljenek arról, hogyan értékelik téveszméiket és hírforrásaikat.
10:29
I want you to listen to this little 40-second clip
211
629934
2770
Szeretném, ha meghallgatnák ezt a 40 másodperces kis videót,
10:32
from one of the top TV meteorologists in the US, Greg Fishel,
212
632728
4778
az egyik legnépszerűbb amerikai tévés meteorológus, Greg Fishel
10:37
in the Raleigh, Durham area.
213
637530
1523
Raleigh-ban, Durham területén,
köztiszteletben áll azon a környéken.
10:39
He's revered in that region.
214
639077
1675
10:40
But he was a climate skeptic.
215
640776
1405
Klímaszkeptikus volt.
10:42
But listen to what he says about speaking out.
216
642205
2237
De figyeljék, mit mond a véleménynyilvánításról.
10:44
Greg Fishel: The mistake I was making
217
644466
1736
Greg Fishel: Elkövettem azt a hibát,
10:46
and didn't realize until very recently,
218
646226
1954
és csak nemrég vettem észre,
10:48
was that I was only looking for information
219
648204
2593
hogy csak olyan információt kerestem,
10:50
to support what I already thought,
220
650821
2861
ami alátámasztja előfeltevéseimet,
10:53
and was not interested in listening to anything contrary.
221
653706
4107
és nem voltam kíváncsi semmilyen ellenvéleményre.
10:58
And so I woke up one morning,
222
658559
2071
Majd egy nap arra ébredtem,
11:00
and there was this question in my mind,
223
660654
3698
hogy felvetődött bennem egy kérdés:
11:04
"Greg, are you engaging in confirmation bias?
224
664918
2604
"Greg, csak nem a megerősítési torzítás csapdájába estél?
11:07
Are you only looking for information to support what you already think?"
225
667546
3925
Csak olyan információt keresel, ami alátámasztja, amit gondolsz?"
És ha őszinte akarok lenni magammal, márpedig arra törekszem,
11:12
And if I was honest with myself, and I tried to be,
226
672069
2439
11:14
I admitted that was going on.
227
674522
2328
akkor el kell ismernem: így történt.
11:17
And so the more I talked to scientists
228
677269
2514
Ezért több tudóssal is beszélgettem,
11:19
and read peer-reviewed literature
229
679807
2058
a legfrissebb tudományos szakirodalmat olvastam,
11:21
and tried to conduct myself the way I'd been taught to conduct myself
230
681889
4712
és igyekeztem úgy viselkedni, ahogy azt Penn államban tanították
11:26
at Penn State when I was a student,
231
686625
2333
egyetemista koromban,
11:29
it became very difficult for me to make the argument
232
689665
2692
nagyon nehezen tudtam elfogadni azt az érvet,
11:32
that we weren't at least having some effect.
233
692381
2060
hogy ne lenne legalább egy kis hatásunk.
11:34
Maybe there was still a doubt as to how much,
234
694465
2436
Ennek mértéke talán kétséges volt,
11:36
but to say "nothing" was not a responsible thing for me to do
235
696925
4715
de azt mondani, hogy "semennyi", elfogadhatatlannak tűnt számomra
11:41
as a scientist or a person.
236
701664
1800
tudósként is, magánemberként is.
11:45
JMS: Greg Fishel just talked about expanding his radius
237
705387
3861
JMS: Greg Fishel épp arról beszélt, hogy hogyan növeli
11:49
of understanding of science.
238
709272
1623
tudományos megértésének sugarát.
11:50
And when we expand our radius,
239
710919
2055
És amikor saját látókörünket tágítjuk,
11:52
it's not about making a better future,
240
712998
3198
az nem egy jobb jövőről szól,
11:56
but it's about preserving life as we know it.
241
716220
3067
hanem arról, hogy úgy őrizzük meg az életet, ahogy ismerjük.
12:00
So as we think about expanding our own radius in understanding science,
242
720180
4954
Ezért fontos a georgiai Athénnak, Atlantának,
12:06
it's critical for Athens, Georgia, for Atlanta, Georgia,
243
726292
3372
és az egész Georgia államnak valamint az egész világnak,
12:09
for the state of Georgia, and for the world.
244
729688
2858
hogy mit gondolunk tudományos megértésünk látókörének tágításáról.
12:12
So expand your radius.
245
732857
2071
Úgyhogy terjesszék ki látókörük sugarát.
12:14
Thank you.
246
734952
1183
Köszönöm.
12:16
(Applause)
247
736159
4015
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7