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

153,264 views ・ 2014-10-20

TED


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Traduttore: Pierangelo Canton Revisore: Debora Serrentino
00:13
Technology has brought us so much:
0
13354
3135
La tecnologia ci ha dato davvero tanto:
00:16
the moon landing, the Internet,
1
16489
2019
l'atterraggio sulla luna, Internet,
00:18
the ability to sequence the human genome.
2
18508
2625
l'abilità di sequenziare il genoma umano.
00:21
But it also taps into a lot of our deepest fears,
3
21133
3724
Ma allo stesso tempo fa leva sulle nostre paure più profonde.
00:24
and about 30 years ago,
4
24857
1856
Una trentina di anni fa,
00:26
the culture critic Neil Postman wrote a book
5
26713
2553
il critico culturale Neil Postman scrisse un libro
00:29
called "Amusing Ourselves to Death,"
6
29266
2115
intitolato "Divertirsi da Morire"
00:31
which lays this out really brilliantly.
7
31381
2759
che mostra molto bene questa condizione.
00:34
And here's what he said,
8
34140
1650
Postman affermava, confrontando le visioni distopiche
00:35
comparing the dystopian visions
9
35790
2263
00:38
of George Orwell and Aldous Huxley.
10
38053
3573
di George Orwell e Aldous Huxley.
00:41
He said, Orwell feared we would become
11
41626
3126
Affermava che Orwell temeva che saremmo diventati
00:44
a captive culture.
12
44752
2248
una cultura schiavizzata.
00:47
Huxley feared we would become a trivial culture.
13
47000
3752
Huxley temeva che saremmo diventati una cultura banale.
00:50
Orwell feared the truth would be
14
50752
2145
Orwell temeva che la verità ci sarebbe stata nascosta,
00:52
concealed from us,
15
52897
1923
00:54
and Huxley feared we would be drowned
16
54820
2190
e Huxley temeva che saremmo annegati
00:57
in a sea of irrelevance.
17
57010
2693
nel mare della noncuranza.
00:59
In a nutshell, it's a choice between
18
59703
2170
In poche parole, non ci resta che scegliere
01:01
Big Brother watching you
19
61873
2600
tra essere osservati dal Grande Fratello
01:04
and you watching Big Brother.
20
64473
2496
oppure guardare il Grande Fratello.
01:06
(Laughter)
21
66969
1931
(Risate)
01:08
But it doesn't have to be this way.
22
68900
1734
Ma non deve essere per forza così.
01:10
We are not passive consumers of data and technology.
23
70634
3336
Non siamo consumatori passivi di dati e tecnologia.
01:13
We shape the role it plays in our lives
24
73970
2403
Scegliamo noi il ruolo che hanno nella nostra vita,
01:16
and the way we make meaning from it,
25
76373
2130
e il modo in cui assumono un significato,
01:18
but to do that,
26
78503
1603
ma per fare ciò
01:20
we have to pay as much attention to how we think
27
80106
3513
dobbiamo prestare la stessa attenzione sia al modo in cui pensiamo
01:23
as how we code.
28
83619
2030
sia al modo in cui codifichiamo.
01:25
We have to ask questions, and hard questions,
29
85649
3098
Dobbiamo porci delle domande, domande difficili,
01:28
to move past counting things
30
88747
1869
per andare oltre al computo delle cose,
01:30
to understanding them.
31
90616
2602
e iniziare a comprenderle.
01:33
We're constantly bombarded with stories
32
93218
2446
Siamo costantemente bombardati da notizie
01:35
about how much data there is in the world,
33
95664
2476
sulla quantità di dati che esistono nel mondo,
01:38
but when it comes to big data
34
98140
1580
ma quando si parla di big data
01:39
and the challenges of interpreting it,
35
99720
2596
e della sfida di riuscire ad interpretarli,
01:42
size isn't everything.
36
102316
2088
la dimensione non è tutto.
01:44
There's also the speed at which it moves,
37
104404
2903
È importante anche conoscere la velocità a cui si muovono
01:47
and the many varieties of data types,
38
107307
1696
e le diverse tipologie di dati esistenti,
01:49
and here are just a few examples:
39
109003
2498
e questi sono solo alcuni degli esempi:
01:51
images,
40
111501
2198
immagini,
01:53
text,
41
113699
4007
testi,
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
Ciò che unisce questa moltitudine di dati eterogenei
02:04
is that they're created by people
45
124673
2221
è il fatto che siano stati tutti creati dall'uomo
02:06
and they require context.
46
126894
2775
e che necessitano un contesto.
02:09
Now, there's a group of data scientists
47
129669
2445
C'è un gruppo di data scientist
02:12
out of the University of Illinois-Chicago,
48
132114
2305
dell'Università dell'Illinois a Chicago,
02:14
and they're called the Health Media Collaboratory,
49
134419
2554
chiamato Health Media Collaboratory,
02:16
and they've been working with the Centers for Disease Control
50
136973
2587
che ha collaborato con il Centro per la Prevenzione delle Malattie
02:19
to better understand
51
139560
1505
per comprendere meglio
02:21
how people talk about quitting smoking,
52
141065
2848
come le persone parlano di smettere di fumare,
02:23
how they talk about electronic cigarettes,
53
143913
2680
come parlano delle sigarette elettroniche,
02:26
and what they can do collectively
54
146593
1985
e di ciò che possono fare collettivamente
02:28
to help them quit.
55
148578
1984
per aiutarli a smettere di fumare.
02:30
The interesting thing is, if you want to understand
56
150562
2013
La cosa interessante è che se si vuole comprendere
02:32
how people talk about smoking,
57
152575
2216
come le persone parlano del fumo,
02:34
first you have to understand
58
154791
1901
bisogna prima comprendere
02:36
what they mean when they say "smoking."
59
156692
2565
cosa intendono quando parlano del concetto di "fumare".
02:39
And on Twitter, there are four main categories:
60
159257
3926
Su Twitter ci sono quattro categorie principali:
02:43
number one, smoking cigarettes;
61
163183
2997
numero uno, fumare sigarette;
02:46
number two, smoking marijuana;
62
166180
2807
numero due, fumare marijuana;
02:48
number three, smoking ribs;
63
168987
2643
numero tre, costolette fumanti;
02:51
and number four, smoking hot women.
64
171630
3553
e numero quattro, donne calde fumanti.
02:55
(Laughter)
65
175183
2993
(Risate)
02:58
So then you have to think about, well,
66
178176
2426
Quindi bisogna riflettere bene
03:00
how do people talk about electronic cigarettes?
67
180602
2140
su come le persone parlano delle sigarette elettroniche.
03:02
And there are so many different ways
68
182742
2025
Ci sono tantissimi modi diversi
03:04
that people do this, and you can see from the slide
69
184767
2599
che le persone usano, e come potete vedere nella diapositiva
03:07
it's a complex kind of a query.
70
187366
2610
è una query alquanto complessa.
03:09
And what it reminds us is that
71
189976
3224
Tutto questo ci fa ricordare
03:13
language is created by people,
72
193200
2411
che il linguaggio è creato dalle persone,
03:15
and people are messy and we're complex
73
195611
2340
e le persone sono disordinate e complesse,
03:17
and we use metaphors and slang and jargon
74
197951
2767
usano metafore, slang e dialetti
03:20
and we do this 24/7 in many, many languages,
75
200718
3279
e lo fanno ventiquattro ore su ventiquattro, in tante lingue,
03:23
and then as soon as we figure it out, we change it up.
76
203997
3224
e non appena se ne accorgono, cambiano atteggiamento.
03:27
So did these ads that the CDC put on,
77
207221
5118
Così fanno le pubblicità del Centro per la Prevenzione delle Malattie,
03:32
these television ads that featured a woman
78
212339
2430
quelle campagne televisive in cui si vede una donna
03:34
with a hole in her throat and that were very graphic
79
214769
2021
con un buco in gola, molto esplicite
03:36
and very disturbing,
80
216790
1904
e molto scioccanti,
03:38
did they actually have an impact
81
218694
1885
Influiscono davvero
03:40
on whether people quit?
82
220579
2671
sul fatto che la gente smetta di fumare?
03:43
And the Health Media Collaboratory respected the limits of their data,
83
223250
3307
L'Health Media Collaboratory, pur rispettando il limite dei suoi dati,
03:46
but they were able to conclude
84
226557
2005
ha comunque potuto concludere
03:48
that those advertisements — and you may have seen them —
85
228562
3312
che quelle campagne, probabilmente le avrete viste,
03:51
that they had the effect of jolting people
86
231874
2591
hanno l'effetto di far precipitare la gente
03:54
into a thought process
87
234465
1822
in un processo durissimo
03:56
that may have an impact on future behavior.
88
236287
3667
che potrebbe avere un impatto nel loro futuro comportamento.
03:59
And what I admire and appreciate about this project,
89
239954
3891
Ciò che più ho ammirato e apprezzato di questo progetto
04:03
aside from the fact, including the fact
90
243845
1489
oltre al fatto e incluso il fatto
04:05
that it's based on real human need,
91
245334
4057
che si basa sui bisogni reali dell'uomo,
04:09
is that it's a fantastic example of courage
92
249391
2846
è il fatto che rappresenti un fantastico esempio di coraggio
04:12
in the face of a sea of irrelevance.
93
252237
4443
alla faccia di un mare di irrilevanza.
04:16
And so it's not just big data that causes
94
256680
3305
Quindi non sono solo i big data a causare
04:19
challenges of interpretation, because let's face it,
95
259985
2601
sfide di interpretazione, perché, diciamoci la verità,
04:22
we human beings have a very rich history
96
262586
2594
noi esseri umani abbiamo alle nostre spalle una lunga storia
04:25
of taking any amount of data, no matter how small,
97
265180
2693
di dati di qualsiasi dimensione, non importa se piccoli,
04:27
and screwing it up.
98
267873
1617
presi e messi in disordine.
04:29
So many years ago, you may remember
99
269490
3737
Forse vi ricorderete che, tanti anni fa,
04:33
that former President Ronald Reagan
100
273227
2273
l'ex Presidente Ronald Reagan
04:35
was very criticized for making a statement
101
275500
1991
fu molto criticato per aver affermato
04:37
that facts are stupid things.
102
277491
3010
che i fatti sono argomenti stupidi.
04:40
And it was a slip of the tongue, let's be fair.
103
280501
2794
Siamo sinceri, sarà stato certamente un lapsus.
04:43
He actually meant to quote John Adams' defense
104
283295
2430
In realtà intendeva citare la difesa di John Adams
04:45
of British soldiers in the Boston Massacre trials
105
285725
2751
dei soldati britannici al processo per il massacro di Boston
04:48
that facts are stubborn things.
106
288476
3150
il quale affermava che i fatti erano argomenti testardi.
04:51
But I actually think there's
107
291626
2624
Personalmente ritengo che ci fosse
04:54
a bit of accidental wisdom in what he said,
108
294250
3418
un fondo di saggezza accidentale in ciò che affermò,
04:57
because facts are stubborn things,
109
297668
2776
perché i fatti sono argomenti testardi,
05:00
but sometimes they're stupid, too.
110
300444
2923
ma a volte sono anche argomenti stupidi.
05:03
I want to tell you a personal story
111
303367
1888
Voglio raccontarvi una storia personale
05:05
about why this matters a lot to me.
112
305255
3548
per farvi capire perché tutto questo significa molto per me.
05:08
I need to take a breath.
113
308803
2437
Ho bisogno di respirare a fondo.
05:11
My son Isaac, when he was two,
114
311240
2754
All'età di due anni, a mio figlio Isaac
05:13
was diagnosed with autism,
115
313994
2417
fu diagnosticata una forma di autismo.
05:16
and he was this happy, hilarious,
116
316411
2161
Era un ragazzino così felice,
05:18
loving, affectionate little guy,
117
318572
2035
sorridente, amorevole e affettuoso,
05:20
but the metrics on his developmental evaluations,
118
320607
2902
ma i parametri di valutazione del suo sviluppo
05:23
which looked at things like the number of words —
119
323509
2070
che valutano valori come il numero di parole,
05:25
at that point, none —
120
325579
3657
che in quel momento era pari a zero,
05:29
communicative gestures and minimal eye contact,
121
329236
3940
gesti comunicativi e contatto visivo minimo,
05:33
put his developmental level
122
333176
2003
lo posizionavano al livello di sviluppo
05:35
at that of a nine-month-old baby.
123
335179
3961
di un neonato di nove mesi.
05:39
And the diagnosis was factually correct,
124
339140
2960
La diagnosi, sulla carta, era corretta,
05:42
but it didn't tell the whole story.
125
342100
3209
ma non raccontava tutta la verità.
05:45
And about a year and a half later,
126
345309
1401
Un anno e mezzo più tardi,
05:46
when he was almost four,
127
346710
2102
quando aveva quasi quattro anni,
05:48
I found him in front of the computer one day
128
348812
2363
un giorno lo trovai davanti al computer
05:51
running a Google image search on women,
129
351175
5453
che cercava su Google immagini di donne,
05:56
spelled "w-i-m-e-n."
130
356628
3616
scritto "d-o-n-e".
06:00
And I did what any obsessed parent would do,
131
360244
2740
E feci quello che ogni genitore ossessionato avrebbe fatto,
06:02
which is immediately started hitting the "back" button
132
362984
1901
Cioè premere subito il pulsante "indietro"
06:04
to see what else he'd been searching for.
133
364885
3363
per vedere cos'altro avesse cercato.
06:08
And they were, in order: men,
134
368248
2171
E in quest'ordine c'erano: uomini,
06:10
school, bus and computer.
135
370419
7267
scuola, autobus e computer.
06:17
And I was stunned,
136
377686
2070
E rimasi stupita,
06:19
because we didn't know that he could spell,
137
379756
2002
perché non sapevamo che sapesse scrivere,
06:21
much less read, and so I asked him,
138
381758
1766
e tantomeno leggere, così gli chiesi:
06:23
"Isaac, how did you do this?"
139
383524
2193
"Isaac, come sei riuscito a fare questo?"
06:25
And he looked at me very seriously and said,
140
385717
2678
E lui, guardandomi molto serio, mi disse:
06:28
"Typed in the box."
141
388395
3352
"Scrivendo nella scatola".
06:31
He was teaching himself to communicate,
142
391747
3734
Stava cercando di imparare da solo a comunicare,
06:35
but we were looking in the wrong place,
143
395481
3004
ma noi stavamo cercando nel posto sbagliato.
06:38
and this is what happens when assessments
144
398485
2295
Questo è ciò che accade quando le valutazioni
06:40
and analytics overvalue one metric —
145
400780
2396
e le analisi sopravvalutano il sistema di misura,
06:43
in this case, verbal communication —
146
403176
2609
in questo caso, la comunicazione verbale,
06:45
and undervalue others, such as creative problem-solving.
147
405785
5703
e sottovalutano altri parametri
come la capacità  di risoluzione dei problemi.
06:51
Communication was hard for Isaac,
148
411488
2307
Per Isaac era difficile comunicare,
06:53
and so he found a workaround
149
413795
1912
allora ha cercato un modo
06:55
to find out what he needed to know.
150
415707
2857
di scoprire ciò che aveva bisogno di sapere.
06:58
And when you think about it, it makes a lot of sense,
151
418564
1890
Se ci pensate, tutto questo ha senso,
07:00
because forming a question
152
420454
2081
perché formulare una domanda
07:02
is a really complex process,
153
422535
2565
è un processo davvero complesso,
07:05
but he could get himself a lot of the way there
154
425100
2522
ma lui è riuscito ad arrivare a quello che voleva
07:07
by putting a word in a search box.
155
427622
4092
inserendo una parola nella finestra di ricerca.
07:11
And so this little moment
156
431714
2936
Questo piccolo momento
07:14
had a really profound impact on me
157
434650
2836
ha avuto un impatto molto profondo su di me
07:17
and our family
158
437486
1309
e sulla nostra famiglia
07:18
because it helped us change our frame of reference
159
438795
3141
perché ci ha aiutato a cambiare i parametri di riferimento,
07:21
for what was going on with him,
160
441936
2208
per capire meglio cosa passava per la sua testa,
07:24
and worry a little bit less and appreciate
161
444144
2976
e a preoccuparci un po' meno, apprezzando di più,
07:27
his resourcefulness more.
162
447120
2182
la sua ingegnosità.
07:29
Facts are stupid things.
163
449302
2861
I fatti sono argomenti stupidi.
07:32
And they're vulnerable to misuse,
164
452163
2397
E c'è il rischio che vengano usati
07:34
willful or otherwise.
165
454560
1653
in modo scorretto.
07:36
I have a friend, Emily Willingham, who's a scientist,
166
456213
3026
Ho un'amica ricercatrice, Emily Willingham,
07:39
and she wrote a piece for Forbes not long ago
167
459239
2801
che non molto tempo fa ha scritto un articolo per Forbes
07:42
entitled "The 10 Weirdest Things
168
462040
1980
intitolato "Le 10 cose più strane
07:44
Ever Linked to Autism."
169
464020
1810
associate all'autismo".
07:45
It's quite a list.
170
465830
3005
È una lista piuttosto lunga.
07:48
The Internet, blamed for everything, right?
171
468835
3532
Internet è il colpevole di tutto, vero?
07:52
And of course mothers, because.
172
472367
3757
E ovviamente le madri.
07:56
And actually, wait, there's more,
173
476124
1587
Tra l'altro, non è tutto,
07:57
there's a whole bunch in the "mother" category here.
174
477711
3430
ce ne sono diverse nella categoria "madre".
08:01
And you can see it's a pretty rich and interesting list.
175
481141
4815
Come potete vedere, è una lista piuttosto ricca e interessante.
08:05
I'm a big fan of
176
485956
2193
Personalmente, la mia preferita
08:08
being pregnant near freeways, personally.
177
488149
3704
è rimanere incinta vicino alle autostrade".
08:11
The final one is interesting,
178
491853
1539
Anche l'ultima è interessante,
08:13
because the term "refrigerator mother"
179
493392
3003
perché, di fatto, il termine "madre frigorifero"
08:16
was actually the original hypothesis
180
496395
2605
fu usata come ipotesi originale per spiegare la causa dell'autismo,
08:19
for the cause of autism,
181
499000
1431
08:20
and that meant somebody who was cold and unloving.
182
500431
2735
indicando una persona fredda e incapace di amare.
08:23
And at this point, you might be thinking,
183
503166
1562
A questo punto starete pensando:
08:24
"Okay, Susan, we get it,
184
504728
1657
"D'accordo, Susan, abbiamo capito,
08:26
you can take data, you can make it mean anything."
185
506385
1782
puoi prendere i dati e dar loro un significato".
08:28
And this is true, it's absolutely true,
186
508167
4703
Ed è vero, è del tutto vero, ma la sfida
08:32
but the challenge is that
187
512870
5610
08:38
we have this opportunity
188
518480
2448
è che abbiamo questa opportunità
08:40
to try to make meaning out of it ourselves,
189
520928
2284
di provare a ricavarne un significato noi stessi,
08:43
because frankly, data doesn't create meaning. We do.
190
523212
5352
perché, onestamente, i dati non creano significati. Siamo noi a farlo.
08:48
So as businesspeople, as consumers,
191
528564
3256
Quindi, come persone d'affari, consumatori,
08:51
as patients, as citizens,
192
531820
2539
pazienti e cittadini,
08:54
we have a responsibility, I think,
193
534359
2396
ritengo che abbiamo la responsabilità
08:56
to spend more time
194
536755
2194
di passare più tempo
08:58
focusing on our critical thinking skills.
195
538949
2870
a concentrarci sulle nostre capacità di pensiero critico.
09:01
Why?
196
541819
1078
Perché?
09:02
Because at this point in our history, as we've heard
197
542897
3178
Perché in questo momento storico, come abbiamo sentito più volte,
09:06
many times over,
198
546075
1706
09:07
we can process exabytes of data
199
547781
1981
siamo in grado di analizzare Exabyte di dati alla velocità della luce,
09:09
at lightning speed,
200
549762
2153
09:11
and we have the potential to make bad decisions
201
551915
3515
e corriamo il rischio di prendere decisioni sbagliate
09:15
far more quickly, efficiently,
202
555430
1834
molto più velocemente, efficientemente,
09:17
and with far greater impact than we did in the past.
203
557264
5028
e con un impatto molto più forte che in passato.
09:22
Great, right?
204
562292
1388
Splendido, vero?
09:23
And so what we need to do instead
205
563680
3030
Ciò che dobbiamo fare, quindi,
09:26
is spend a little bit more time
206
566710
2330
è dedicare un po' più di tempo a cose come gli studi umanistici,
09:29
on things like the humanities
207
569040
2746
09:31
and sociology, and the social sciences,
208
571786
3464
la sociologia e le scienze sociali, la retorica, la filosofia, l'etica,
09:35
rhetoric, philosophy, ethics,
209
575250
2308
perché ci danno un contesto,
09:37
because they give us context that is so important
210
577558
2856
che, abbiamo visto, è molto importante
09:40
for big data, and because
211
580414
2576
per comprendere i big data e perché
09:42
they help us become better critical thinkers.
212
582990
2418
ci aiutano ad usare meglio il nostro pensiero critico.
09:45
Because after all, if I can spot
213
585408
4207
Perché, dopo tutto, se siamo in grado di individuare
09:49
a problem in an argument, it doesn't much matter
214
589615
2486
un problema in un ragionamento, non ci importa tanto
09:52
whether it's expressed in words or in numbers.
215
592101
2759
se viene espresso con parole o numeri.
09:54
And this means
216
594860
2719
Questo vuol dire
09:57
teaching ourselves to find those confirmation biases
217
597579
4421
che dobbiamo imparare ad individuare questi pregiudizi
10:02
and false correlations
218
602000
1822
e false correlazioni,
10:03
and being able to spot a naked emotional appeal
219
603822
2138
e dobbiamo essere in grado di individuare da lontano
10:05
from 30 yards,
220
605960
1662
un semplice appello emotivo,
10:07
because something that happens after something
221
607622
2522
perché qualcosa che succede dopo qualcos'altro,
10:10
doesn't mean it happened because of it, necessarily,
222
610144
3082
non vuol dire per forza che ne sia una conseguenza.
Se mi permettete di fare
10:13
and if you'll let me geek out on you for a second,
223
613226
2119
la secchiona per un momento,
10:15
the Romans called this "post hoc ergo propter hoc,"
224
615345
4297
i romani lo chiamavano "post hoc ergo propter hoc",
10:19
after which therefore because of which.
225
619642
3296
"dopo di ciò, quindi a causa di ciò".
10:22
And it means questioning disciplines like demographics.
226
622938
3757
Questo implica mettere in discussione discipline come la demografia.
10:26
Why? Because they're based on assumptions
227
626695
2520
Perché? Perché si basano su deduzioni
10:29
about who we all are based on our gender
228
629215
2306
su chi siamo, sul nostro sesso,
10:31
and our age and where we live
229
631521
1462
sulla nostra età e su dove viviamo
10:32
as opposed to data on what we actually think and do.
230
632983
3478
in opposizione ai dati su chi siamo e a cosa pensiamo veramente.
10:36
And since we have this data,
231
636461
1663
Avendo questi dati,
10:38
we need to treat it with appropriate privacy controls
232
638124
3139
dobbiamo trattarli con controlli della privacy appropriati
10:41
and consumer opt-in,
233
641263
3576
e con l'autorizzazione dei consumatori,
10:44
and beyond that, we need to be clear
234
644839
2993
e dobbiamo, inoltre, essere chiari
10:47
about our hypotheses,
235
647832
2103
riguardo le nostre ipotesi,
10:49
the methodologies that we use,
236
649935
2596
le metodologie che utilizziamo,
10:52
and our confidence in the result.
237
652531
2804
e la nostra fiducia sul risultato.
10:55
As my high school algebra teacher used to say,
238
655335
2474
Come diceva la mia professoressa di algebra,
10:57
show your math,
239
657809
1531
dovete scrivere i passaggi,
10:59
because if I don't know what steps you took,
240
659340
3441
perché se non so quali passaggi avete seguito,
11:02
I don't know what steps you didn't take,
241
662781
1991
non posso sapere quelli che non avete seguito,
11:04
and if I don't know what questions you asked,
242
664772
2438
e se non so che domande vi siete fatti,
11:07
I don't know what questions you didn't ask.
243
667210
3197
non posso sapere che domande non vi siete fatti.
11:10
And it means asking ourselves, really,
244
670407
1523
Questo vuol dire che dobbiamo porci la domanda più difficile di tutte:
11:11
the hardest question of all:
245
671930
1479
11:13
Did the data really show us this,
246
673409
3500
i big data ci mostrano davvero tutto questo
11:16
or does the result make us feel
247
676909
2311
o è il risultato che ci fa sentire più soddisfatti e a nostro agio?
11:19
more successful and more comfortable?
248
679220
3878
11:23
So the Health Media Collaboratory,
249
683098
2584
Così l'Health Media Collaboratory,
11:25
at the end of their project, they were able
250
685682
1699
alla fine del progetto ha potuto concludere che l'87 per cento dei tweet
11:27
to find that 87 percent of tweets
251
687381
3408
11:30
about those very graphic and disturbing
252
690789
2144
riguardanti quelle campagne esplicite e scioccanti
11:32
anti-smoking ads expressed fear,
253
692933
4038
contro il fumo suscitavano paura,
11:36
but did they conclude
254
696971
1856
ma hanno potuto concludere
11:38
that they actually made people stop smoking?
255
698827
3161
che facessero realmente smettere di fumare?
11:41
No. It's science, not magic.
256
701988
2542
No. È scienza, non magia.
11:44
So if we are to unlock
257
704530
3190
Quindi, se dovessimo liberare
11:47
the power of data,
258
707720
2862
il potere dei dati,
11:50
we don't have to go blindly into
259
710582
3448
non dovremo credere ciecamente
11:54
Orwell's vision of a totalitarian future,
260
714030
3436
alla visione di Orwell di un futuro totalitario,
11:57
or Huxley's vision of a trivial one,
261
717466
3117
o a quella di Huxley di un futuro banale,
12:00
or some horrible cocktail of both.
262
720583
3020
o qualche terribile cocktail di entrambi.
12:03
What we have to do
263
723603
2379
Ciò che dobbiamo fare
12:05
is treat critical thinking with respect
264
725982
2718
è trattare il pensiero critico con rispetto
12:08
and be inspired by examples
265
728700
2029
e ispirarci ad esempi
12:10
like the Health Media Collaboratory,
266
730729
2610
come quello dell'Health Media Collaboratory,
12:13
and as they say in the superhero movies,
267
733339
2328
e come dicono i supereroi nei film,
12:15
let's use our powers for good.
268
735667
1822
usiamo i nostri poteri per fare del bene.
12:17
Thank you.
269
737489
2351
Grazie.
12:19
(Applause)
270
739840
2334
(Applausi)
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