What to trust in a "post-truth" world | Alex Edmans

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TED


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Traduttore: Ludovica Harley Revisore: Anna Cristiana Minoli
00:13
Belle Gibson was a happy young Australian.
0
13675
2920
Belle Gibson era una giovane australiana felice.
00:16
She lived in Perth, and she loved skateboarding.
1
16619
3023
Viveva a Perth, e adorava andare sullo skateboard.
00:20
But in 2009, Belle learned that she had brain cancer and four months to live.
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20173
4449
Nel 2009, le venne diagnosticato il cancro al cervello e quattro mesi di vita.
00:25
Two months of chemo and radiotherapy had no effect.
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25034
3533
I due mesi di chemio e radioterapia non ebbero effetto.
00:29
But Belle was determined.
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29145
1500
Ma Belle era determinata.
00:30
She'd been a fighter her whole life.
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30669
2130
È stata una combattente per tutta la sua vita.
00:32
From age six, she had to cook for her brother, who had autism,
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32823
3294
Dall'età di sei anni, cucinava per suo fratello autistico
00:36
and her mother, who had multiple sclerosis.
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36141
2388
e per sua madre che aveva la multiplo sclerosi.
00:38
Her father was out of the picture.
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38553
1754
Suo padre non era presente.
00:40
So Belle fought, with exercise, with meditation
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40736
3286
Quindi Belle combattè, con l'attività fisica, con la meditazione
00:44
and by ditching meat for fruit and vegetables.
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44046
2840
e sostituendo la carne con frutta e verdura.
00:47
And she made a complete recovery.
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2200
Ed guarì completamente.
00:50
Belle's story went viral.
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1579
La storia di Belle divenne virale.
00:52
It was tweeted, blogged about, shared and reached millions of people.
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52387
3393
Era su Twitter, sui blog, veniva condivisa e raggiunse milioni di persone.
00:56
It showed the benefits of shunning traditional medicine
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56246
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Mostrò i benefici di seguire una dieta sana e fare esercizio fisico
00:59
for diet and exercise.
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59381
1467
invece della medicina tradizionale.
01:01
In August 2013, Belle launched a healthy eating app,
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61381
4498
Nell'agosto del 2013, Belle ha creato un app per mangiare sano,
01:05
The Whole Pantry,
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65903
1349
The Whole Pantry,
01:07
downloaded 200,000 times in the first month.
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67276
4023
che solo nel primo mese è stata scaricata 200.000 volte.
01:13
But Belle's story was a lie.
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73228
2799
Ma la storia di Belle era tutta una bugia.
01:17
Belle never had cancer.
20
77227
1534
Belle non ebbe mai il cancro.
01:19
People shared her story without ever checking if it was true.
21
79601
4133
La gente condivideva la sua storia senza mai controllare se fosse vera.
01:24
This is a classic example of confirmation bias.
22
84815
3220
Questo è un classico esempio di bias di conferma.
01:28
We accept a story uncritically if it confirms what we'd like to be true.
23
88403
4676
Accettiamo una storia senza controllarla se conferma ciò che vorremmo fosse vero.
01:33
And we reject any story that contradicts it.
24
93484
2506
E rifiutiamo ogni storia che la contraddice.
01:36
How often do we see this
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96937
1825
Quante volte ci capita di farlo
01:38
in the stories that we share and we ignore?
26
98786
3045
con le storie che condividiamo e con quelle che ignoriamo?
01:41
In politics, in business, in health advice.
27
101855
4182
Nella politica, nel business, nei consigli di salute.
01:47
The Oxford Dictionary's word of 2016 was "post-truth."
28
107180
4106
La parola dell'anno del 2016 secondo l'Oxford Dictionary era "post-verità".
01:51
And the recognition that we now live in a post-truth world
29
111768
3492
E il fatto che oggi viviamo in un mondo post-verità
01:55
has led to a much needed emphasis on checking the facts.
30
115284
3364
dimostra l'importanza di controllare sempre i fatti.
01:59
But the punch line of my talk
31
119339
1397
Ma la mia battuta finale oggi
02:00
is that just checking the facts is not enough.
32
120760
2991
è che controllare i fatti non è abbastanza.
02:04
Even if Belle's story were true,
33
124347
2927
Anche se la storia di Belle fosse stata vera
02:07
it would be just as irrelevant.
34
127298
2067
sarebbe comunque stata insignificante.
02:10
Why?
35
130457
1150
Come mai?
02:11
Well, let's look at one of the most fundamental techniques in statistics.
36
131957
3508
Diamo un'occhiata a una tecnica fondamentale in statistica.
02:15
It's called Bayesian inference.
37
135489
2410
Si chiama inferenza bayesiana.
02:18
And the very simple version is this:
38
138251
2936
E la spiegazione più semplice è questa:
02:21
We care about "does the data support the theory?"
39
141211
3268
ci interessa sapere se la teoria è supportata dai dati,
02:25
Does the data increase our belief that the theory is true?
40
145053
3456
se i dati aumentano la nostra convinzione sulla verità di una teoria;
02:29
But instead, we end up asking, "Is the data consistent with the theory?"
41
149520
4383
ma invece, ci chiediamo se i dati sono coerenti con la teoria.
02:34
But being consistent with the theory
42
154838
2515
Ma essere coerenti con la teoria
02:37
does not mean that the data supports the theory.
43
157377
2929
non vuol dire che i dati sostengono la teoria.
02:40
Why?
44
160799
1159
Perché?
02:41
Because of a crucial but forgotten third term --
45
161982
3825
A causa di un terzo termine importante ma dimenticato:
02:45
the data could also be consistent with rival theories.
46
165831
3558
i dati possono anche essere coerenti con teorie rivali.
02:49
But due to confirmation bias, we never consider the rival theories,
47
169918
4667
Ma a causa del bias di conferma non consideriamo mai le teorie rivali,
02:54
because we're so protective of our own pet theory.
48
174609
3151
perché siamo così protettivi della nostra teoria personale.
02:58
Now, let's look at this for Belle's story.
49
178688
2413
Guardiamo la storia di Belle.
03:01
Well, we care about: Does Belle's story support the theory
50
181125
4214
Ci interessa sapere se la storia di Belle sostiene la teoria
03:05
that diet cures cancer?
51
185363
1603
che una dieta sana cura il cancro.
03:06
But instead, we end up asking,
52
186990
1787
Ma invece, tendiamo a chiederci,
03:08
"Is Belle's story consistent with diet curing cancer?"
53
188801
4045
se la storia di Belle è coerente con la teoria che la dieta cura il cancro.
03:13
And the answer is yes.
54
193790
1604
E la risposta è: "Sì".
03:15
If diet did cure cancer, we'd see stories like Belle's.
55
195839
4103
Se la dieta curasse il cancro, vedremmo molte storie come quella di Belle.
03:20
But even if diet did not cure cancer,
56
200839
2849
Ma anche se la dieta non curasse il tumore,
03:23
we'd still see stories like Belle's.
57
203712
2643
vedremmo comunque storie come quella di Belle.
03:26
A single story in which a patient apparently self-cured
58
206744
5190
Una sola storia in cui apparentemente un paziente si è auto-curato
03:31
just due to being misdiagnosed in the first place.
59
211958
3174
solo perché aveva ricevuto una diagnosi errata.
03:35
Just like, even if smoking was bad for your health,
60
215680
3326
Proprio come, anche se fumare fa male alla salute,
03:39
you'd still see one smoker who lived until 100.
61
219030
3304
uno vede un fumatore vivere fino a 100 anni.
03:42
(Laughter)
62
222664
1150
(Risate)
Proprio come, anche se l'istruzione aiuta a guadagnare,
03:44
Just like, even if education was good for your income,
63
224157
2562
03:46
you'd still see one multimillionaire who didn't go to university.
64
226743
4281
c'è sempre un multimilionario che non è andato all'università.
03:51
(Laughter)
65
231048
4984
(Risate)
03:56
So the biggest problem with Belle's story is not that it was false.
66
236056
3911
Quindi il problema principale della storia di Belle non è che è falsa.
03:59
It's that it's only one story.
67
239991
2531
È che è solo una sola storia.
04:03
There might be thousands of other stories where diet alone failed,
68
243094
4381
Ci potrebbero essere mille altre storie in cui la dieta da sola ha fallito
04:07
but we never hear about them.
69
247499
1934
ma non ne verremo mai a conoscenza.
04:10
We share the outlier cases because they are new,
70
250141
3896
Condividiamo i casi anomali perché sono delle novità,
04:14
and therefore they are news.
71
254061
1867
e quindi fanno notizia.
04:16
We never share the ordinary cases.
72
256657
2476
Non condividiamo mai le storie comuni.
04:19
They're too ordinary, they're what normally happens.
73
259157
3213
Sono troppo normali, è ciò che accade sempre.
04:23
And that's the true 99 percent that we ignore.
74
263125
3095
E quindi ne ignoriamo il 99 per cento.
04:26
Just like in society, you can't just listen to the one percent,
75
266244
2968
E come quando, in una società, puoi ascoltare l'un percento,
04:29
the outliers,
76
269236
1158
le anomalie,
04:30
and ignore the 99 percent, the ordinary.
77
270418
2666
e ignorare quel 99 per cento, le cose comuni.
04:34
Because that's the second example of confirmation bias.
78
274022
3254
E questo è il secondo esempio del bias di conferma.
04:37
We accept a fact as data.
79
277300
2769
Accettiamo i fatti come fossero dati.
04:41
The biggest problem is not that we live in a post-truth world;
80
281038
3968
Il problema più grande non è che viviamo in un mondo post-verità;
04:45
it's that we live in a post-data world.
81
285030
3769
ma che viviamo in un mondo post-dati.
04:49
We prefer a single story to tons of data.
82
289792
3744
Preferiamo una singola storia a tonnellate di dati.
04:54
Now, stories are powerful, they're vivid, they bring it to life.
83
294752
3016
Le storie sono efficaci, sono nitide, riproducono la realtà.
04:57
They tell you to start every talk with a story.
84
297792
2222
Ti dicono di iniziare gli interventi con una storia.
05:00
I did.
85
300038
1150
Io l'ho fatto.
05:01
But a single story is meaningless and misleading
86
301696
4754
Ma una storia da sola è insignificante e fuorviante
05:06
unless it's backed up by large-scale data.
87
306474
2849
se non sostenuta da dati su larga scala.
05:11
But even if we had large-scale data,
88
311236
2357
Ma anche se avessimo dati su larga scala,
05:13
that might still not be enough.
89
313617
2158
potrebbe non essere abbastanza.
05:16
Because it could still be consistent with rival theories.
90
316260
3138
Perché potrebbero essere coerenti con le teorie concorrenti.
05:20
Let me explain.
91
320136
1150
Vi spiego.
05:22
A classic study by psychologist Peter Wason
92
322072
3262
Un classico studio dello psicologo Peter Wason
05:25
gives you a set of three numbers
93
325358
1952
propone una serie di tre numeri
05:27
and asks you to think of the rule that generated them.
94
327334
2905
e chiede di creare la regola alla base della serie di numeri.
05:30
So if you're given two, four, six,
95
330585
4476
Quindi se vi vengono dati due, quattro, e sei,
05:35
what's the rule?
96
335085
1150
qual è la regola?
05:36
Well, most people would think, it's successive even numbers.
97
336895
3219
La maggioranza penserebbe che è la successione di numeri pari.
05:40
How would you test it?
98
340767
1515
Come lo dimostrate?
05:42
Well, you'd propose other sets of successive even numbers:
99
342306
3262
Proponendo altre serie di numeri pari che si succedono:
05:45
4, 6, 8 or 12, 14, 16.
100
345592
3318
4, 6, 8 oppure 12, 14, 16.
05:49
And Peter would say these sets also work.
101
349546
2800
E Peter avrebbe detto che anche queste serie funzionano.
05:53
But knowing that these sets also work,
102
353124
2564
Ma sapere che anche queste serie hanno senso,
05:55
knowing that perhaps hundreds of sets of successive even numbers also work,
103
355712
4765
sapere che magari centinaia di altre serie di numeri pari che si succedono funzionano
06:00
tells you nothing.
104
360501
1348
non vuol dire niente.
06:02
Because this is still consistent with rival theories.
105
362572
3358
Perché possono essere coerenti con teorie discordanti.
06:06
Perhaps the rule is any three even numbers.
106
366889
3205
Magari la regola di base è avere tre numeri pari qualunque.
06:11
Or any three increasing numbers.
107
371000
2133
O qualsiasi tre numeri che aumentano.
06:14
And that's the third example of confirmation bias:
108
374365
2888
E questo è il terzo esempio del bias di conferma:
06:17
accepting data as evidence,
109
377277
3689
utilizzare i dati come prova,
06:20
even if it's consistent with rival theories.
110
380990
3000
anche se coerenti con teorie discordanti.
06:24
Data is just a collection of facts.
111
384704
2952
I dati sono solo una raccolta di fatti.
06:28
Evidence is data that supports one theory and rules out others.
112
388402
4923
Le prove sono quei dati che sostengono una teoria ed escludono altre.
06:34
So the best way to support your theory
113
394665
2483
Quindi il modo migliore per sostenere una teoria
06:37
is actually to try to disprove it, to play devil's advocate.
114
397172
3930
è veramente provare a confutarla, facendo l'avvocato del diavolo.
06:41
So test something, like 4, 12, 26.
115
401466
4718
Dimostrate qualcosa come 4, 12, 26.
06:46
If you got a yes to that, that would disprove your theory
116
406938
3683
Se ci riuscite, avete confutato la teoria
06:50
of successive even numbers.
117
410645
1936
dei numeri pari che si succedono.
06:53
Yet this test is powerful,
118
413232
2016
Sì questo è un test efficace
06:55
because if you got a no, it would rule out "any three even numbers"
119
415272
4845
perché se non ci riuscite, avete escluso la teoria dei "tre numeri pari qualunque"
07:00
and "any three increasing numbers."
120
420141
1712
o "qualsiasi tre numeri che aumentano."
07:01
It would rule out the rival theories, but not rule out yours.
121
421877
3341
Escluderebbe le teorie concorrenti, ma non la vostra teoria.
07:05
But most people are too afraid of testing the 4, 12, 26,
122
425968
4794
Ma la maggioranza ha paura a testare 4, 12, 26,
07:10
because they don't want to get a yes and prove their pet theory to be wrong.
123
430786
4163
perché non vuole dimostrare che la propria teoria è sbagliata.
07:16
Confirmation bias is not only about failing to search for new data,
124
436727
5676
Il bias di conferma non solo non comporta la ricerca di nuovi dati,
07:22
but it's also about misinterpreting data once you receive it.
125
442427
3073
ma porta anche a interpretare male i dati una volta raccolti.
07:26
And this applies outside the lab to important, real-world problems.
126
446339
3548
E accade anche a veri problemi importanti al di fuori del laboratorio.
07:29
Indeed, Thomas Edison famously said,
127
449911
3309
Infatti, Thomas Edison notoriamente disse:
07:33
"I have not failed,
128
453244
1888
"Io non ho fallito,
07:35
I have found 10,000 ways that won't work."
129
455156
4188
ho trovato 10.000 altri modi che non funzionano."
07:40
Finding out that you're wrong
130
460281
2627
Accettare di aver sbagliato
07:42
is the only way to find out what's right.
131
462932
2733
è l'unico modo per capire cosa è giusto.
07:46
Say you're a university admissions director
132
466654
2946
Mettiamo che decidete delle ammissioni universitarie
07:49
and your theory is that only students with good grades
133
469624
2563
e la vostra teoria è che solo gli studenti con voti alti
07:52
from rich families do well.
134
472211
1763
da famiglie benestanti hanno successo.
07:54
So you only let in such students.
135
474339
2190
Quindi ammettete solo quel tipo di studenti.
07:56
And they do well.
136
476553
1150
E hanno successo.
07:58
But that's also consistent with the rival theory.
137
478482
2772
Ma questo è coerente anche con teorie contrastanti.
08:01
Perhaps all students with good grades do well,
138
481593
2747
Magari tutti gli studenti con voti buoni sono bravi,
08:04
rich or poor.
139
484364
1181
ricchi o poveri.
08:06
But you never test that theory because you never let in poor students
140
486307
3730
Ma non provate mai quella teoria perché non ammettete mai studenti poveri,
08:10
because you don't want to be proven wrong.
141
490061
2800
perché non volete essere smentiti.
08:14
So, what have we learned?
142
494577
1857
Quindi, che cosa abbiamo imparato?
08:17
A story is not fact, because it may not be true.
143
497315
3560
Una storia non è un fatto, perché potrebbe non essere vera.
08:21
A fact is not data,
144
501498
2087
Un fatto non equivale a dei dati,
08:23
it may not be representative if it's only one data point.
145
503609
4039
potrebbe non essere rappresentativo se è solo un punto dati.
08:28
And data is not evidence --
146
508680
2349
E i dati non equivalgono a prove,
08:31
it may not be supportive if it's consistent with rival theories.
147
511053
3678
potrebbero non essere di supporto se coerenti con teorie contrastanti.
08:36
So, what do you do?
148
516146
2277
Quindi, che cosa fate?
08:39
When you're at the inflection points of life,
149
519464
2682
Quando vi trovate a un punto di svolta nella vita,
08:42
deciding on a strategy for your business,
150
522170
2566
quando dovete decidere una strategia di business,
08:44
a parenting technique for your child
151
524760
2611
un metodo educativo per vostro figlio,
08:47
or a regimen for your health,
152
527395
2428
o un regime per la vostra salute,
08:49
how do you ensure that you don't have a story
153
529847
3539
come vi assicurate di non avere una storia,
08:53
but you have evidence?
154
533410
1468
ma delle prove?
08:56
Let me give you three tips.
155
536268
1619
Ecco qui tre consigli.
08:58
The first is to actively seek other viewpoints.
156
538641
3984
Il primo è di cercare sempre opinioni differenti.
09:02
Read and listen to people you flagrantly disagree with.
157
542649
3594
Leggete e ascoltate coloro con cui non vi trovate d'accordo.
09:06
Ninety percent of what they say may be wrong, in your view.
158
546267
3488
Il 90 per cento di quello che dicono può essere sbagliato, secondo voi.
09:10
But what if 10 percent is right?
159
550728
2133
Ma se quel 10 per cento fosse corretto?
09:13
As Aristotle said,
160
553851
1619
Come disse Aristotele:
09:15
"The mark of an educated man
161
555494
2214
"È segno distintivo di una mente istruita
09:17
is the ability to entertain a thought
162
557732
3397
essere in grado di trattare un concetto
09:21
without necessarily accepting it."
163
561153
2333
senza accettarlo per forza."
09:24
Surround yourself with people who challenge you,
164
564649
2254
Circondatevi di persone che vi mettono alla prova,
09:26
and create a culture that actively encourages dissent.
165
566917
3699
e create una cultura che incoraggi il dissenso.
Delle banche hanno avuto problemi con il pensiero di gruppo
09:31
Some banks suffered from groupthink,
166
571347
2318
09:33
where staff were too afraid to challenge management's lending decisions,
167
573689
4309
in cui lo staff aveva paura a sfidare le decisioni finanziarie della direzione,
09:38
contributing to the financial crisis.
168
578022
2466
contribuendo alla crisi finanziaria.
09:41
In a meeting, appoint someone to be devil's advocate
169
581029
4199
In una riunione, nomina qualcuno come avvocato del diavolo
09:45
against your pet idea.
170
585252
1642
contro la tua teoria.
09:47
And don't just hear another viewpoint --
171
587720
2571
E non sentire e basta un'altra opinione,
09:50
listen to it, as well.
172
590315
2176
ascoltala per davvero.
09:53
As psychologist Stephen Covey said,
173
593389
2404
Lo psicologo Stephen Covey disse:
09:55
"Listen with the intent to understand,
174
595817
3397
"Ascolta con l'intento di capire,
09:59
not the intent to reply."
175
599238
1666
non con l'intento di rispondere."
10:01
A dissenting viewpoint is something to learn from
176
601642
3492
Un punto di vista discordante, è qualcosa da cui imparare
10:05
not to argue against.
177
605158
1548
non da controbattere.
10:07
Which takes us to the other forgotten terms in Bayesian inference.
178
607690
3866
E questo ci porta a discutere un altro fattore dimenticato
della inferenza Bayesiana.
10:12
Because data allows you to learn,
179
612198
2324
Perché i dati ti permettono di imparare,
10:14
but learning is only relative to a starting point.
180
614546
3515
ma l'apprendimento è solo relativo a un punto di partenza.
10:18
If you started with complete certainty that your pet theory must be true,
181
618085
5716
Se cominciate con la completa certezza che la vostra teoria deve essere vera,
10:23
then your view won't change --
182
623825
1897
allora la vostra opinione non cambierà
10:25
regardless of what data you see.
183
625746
2466
nonostante i dati.
10:28
Only if you are truly open to the possibility of being wrong
184
628641
4391
Solo se siete davvero aperti alla possibilità di aver sbagliato
10:33
can you ever learn.
185
633056
1267
potete davvero imparare.
10:35
As Leo Tolstoy wrote,
186
635580
2095
Come scrisse Leo Tolstoy:
10:37
"The most difficult subjects
187
637699
2182
"Gli argomenti più difficili
10:39
can be explained to the most slow-witted man
188
639905
3135
possono essere spiegati all'uomo più ottuso del mondo
10:43
if he has not formed any idea of them already.
189
643064
2753
se non si è ancora formato nessuna opinione.
10:46
But the simplest thing
190
646365
1873
Ma la cosa più semplice
10:48
cannot be made clear to the most intelligent man
191
648262
3071
non può essere chiarita all'uomo più intelligente del mondo
10:51
if he is firmly persuaded that he knows already."
192
651357
3334
se crede di conoscerla di già."
10:56
Tip number two is "listen to experts."
193
656500
3743
Consiglio numero due: "Ascoltate gli esperti."
11:01
Now, that's perhaps the most unpopular advice that I could give you.
194
661040
3492
Questo è forse il consiglio più sgradito che potessi darvi.
11:04
(Laughter)
195
664556
1220
(Risate)
11:05
British politician Michael Gove famously said that people in this country
196
665800
4738
Michael Gove, politico Britannico, disse in una famosa frase che la gente
11:10
have had enough of experts.
197
670562
2276
aveva già avuto abbastanza esperti.
11:13
A recent poll showed that more people would trust their hairdresser --
198
673696
3508
Un sondaggio ha mostrato che più persone si fidano di più del loro parrucchiere
11:17
(Laughter)
199
677228
2285
(Risate)
11:19
or the man on the street
200
679537
1833
o di una persona qualunque
11:21
than they would leaders of businesses, the health service and even charities.
201
681394
4305
che dei leader delle aziende, della sanità e degli enti benefici.
11:26
So we respect a teeth-whitening formula discovered by a mom,
202
686227
3977
Quindi crediamo alla formula sbiancante per i denti scoperta da una mamma,
11:30
or we listen to an actress's view on vaccination.
203
690228
3198
o ascoltiamo l'opinione di un attore sulla vaccinazione.
11:33
We like people who tell it like it is, who go with their gut,
204
693450
2865
Ci piacciono le persone che dicono le cose come stanno,
11:36
and we call them authentic.
205
696339
1800
che seguono l'istinto, e le chiamiamo autentiche.
11:38
But gut feel can only get you so far.
206
698847
3214
Ma l'istinto può portarvi solo fino a un certo punto.
11:42
Gut feel would tell you never to give water to a baby with diarrhea,
207
702736
4436
L'istinto vi direbbe di non dare mai acqua a un bambino con la diarrea,
11:47
because it would just flow out the other end.
208
707196
2318
perché defluirebbe dall'altra parte.
11:49
Expertise tells you otherwise.
209
709538
2578
La competenza vi dice il contrario.
11:53
You'd never trust your surgery to the man on the street.
210
713149
3428
Non vi fareste mai operare da una persona qualunque.
11:56
You'd want an expert who spent years doing surgery
211
716887
3587
Volete che sia un esperto con anni di chirurgia alle spalle
12:00
and knows the best techniques.
212
720498
2000
e che conosce le tecniche migliori.
12:03
But that should apply to every major decision.
213
723514
3133
Ma questo dovrebbe essere applicato a qualsiasi decisione importante.
12:07
Politics, business, health advice
214
727255
4556
Politica, business, consigli sanitari
12:11
require expertise, just like surgery.
215
731835
2896
richiedono competenza, proprio come la chirurgia.
12:16
So then, why are experts so mistrusted?
216
736474
3539
Quindi, come mai c'è poca fiducia negli esperti?
12:20
Well, one reason is they're seen as out of touch.
217
740981
3239
Una ragione è che sono percepiti fuori dalla realtà.
12:24
A millionaire CEO couldn't possibly speak for the man on the street.
218
744244
4090
Un direttore milionario non può parlare per una persona qualunque
12:29
But true expertise is found on evidence.
219
749455
3559
Ma la vera competenza si trova nelle prove.
12:33
And evidence stands up for the man on the street
220
753447
2905
Le prove supportano l'uomo qualunque
12:36
and against the elites.
221
756376
1533
e vanno contro l'élite.
12:38
Because evidence forces you to prove it.
222
758456
2667
Perché le prove vi obbligano a dimostrare.
12:41
Evidence prevents the elites from imposing their own view
223
761774
4421
L'evidenza impedisce l'élite di imporre la propria opinione
12:46
without proof.
224
766219
1150
senza prove.
Il secondo motivo della sfiducia negli esperti
12:49
A second reason why experts are not trusted
225
769006
2071
12:51
is that different experts say different things.
226
771101
3087
è che esperti diversi dicono cose diverse.
12:54
For every expert who claimed that leaving the EU would be bad for Britain,
227
774212
4476
Per ogni esperto che ha detto che uscire dall'UE sarebbe nocivo per il Regno Unito,
12:58
another expert claimed it would be good.
228
778712
2429
ce n'è un altro che dice che va fatto.
13:01
Half of these so-called experts will be wrong.
229
781165
3767
Metà di questi "esperti" ha torto.
13:05
And I have to admit that most papers written by experts are wrong.
230
785774
4243
E devo ammettere che molti dei giornali scritti da esperti sono sbagliati.
13:10
Or at best, make claims that the evidence doesn't actually support.
231
790520
3505
O meglio, fanno affermazioni che non sono sostenute dalle prove.
13:14
So we can't just take an expert's word for it.
232
794990
3133
Quindi non possiamo fidarci della parola dell'esperto.
13:18
In November 2016, a study on executive pay hit national headlines.
233
798776
6034
Nel Novembre del 2016,
una ricerca sul compenso dei dirigenti ha fatto scandalo.
13:25
Even though none of the newspapers who covered the study
234
805240
2890
Anche se nessuno dei giornali che ha trattato della ricerca
13:28
had even seen the study.
235
808154
1600
ha visto i risultati.
13:30
It wasn't even out yet.
236
810685
1533
Non erano ancora usciti.
13:32
They just took the author's word for it,
237
812708
2204
Si sono fidati di quello che diceva l'autore,
13:35
just like with Belle.
238
815768
1400
proprio come con Belle.
E non vuol dire che possiamo selezionare qualsiasi ricerca
13:38
Nor does it mean that we can just handpick any study
239
818093
2436
13:40
that happens to support our viewpoint --
240
820553
2111
che guarda caso appoggia la nostra opinione --
13:42
that would, again, be confirmation bias.
241
822688
2103
sarebbe di nuovo bias di conferma.
13:44
Nor does it mean that if seven studies show A
242
824815
2555
Non vuole nemmeno dire che se sette studi dimostrano A
13:47
and three show B,
243
827394
1668
e tre dimostrano B,
13:49
that A must be true.
244
829086
1483
allora A deve essere vero.
13:51
What matters is the quality,
245
831109
2659
Ciò che conta è la qualità.
13:53
and not the quantity of expertise.
246
833792
2817
e non la quantità della competenza.
13:57
So we should do two things.
247
837879
1800
Quindi dovremmo fare due cose.
14:00
First, we should critically examine the credentials of the authors.
248
840434
4578
La prima: dovremmo esaminare criticamente le credenziali degli autori.
14:05
Just like you'd critically examine the credentials of a potential surgeon.
249
845807
4143
Come quando esaminiamo criticamente le credenziali di un potenziale chirurgo.
14:10
Are they truly experts in the matter,
250
850347
3206
Sono davvero esperti dell'argomento,
14:13
or do they have a vested interest?
251
853577
2267
o hanno solo un interesse personale?
14:16
Second, we should pay particular attention
252
856768
2523
La seconda: dovremmo prestare particolare attenzione
14:19
to papers published in the top academic journals.
253
859315
3889
agli studi pubblicati nei migliori giornali accademici.
14:24
Now, academics are often accused of being detached from the real world.
254
864038
3861
Gli accademici sono spesso accusati di essere staccati dal mondo reale.
14:28
But this detachment gives you years to spend on a study.
255
868585
3730
Ma questo distacco li porta a passare anni su uno studio
14:32
To really nail down a result,
256
872339
1905
per fissare davvero un risultato,
14:34
to rule out those rival theories,
257
874268
2015
per confutare le teorie concorrenti,
14:36
and to distinguish correlation from causation.
258
876307
3134
e per distinguere la correlazione dalla casualità.
14:40
And academic journals involve peer review,
259
880172
3477
Un giornale accademico richiede la valutazione paritaria,
14:43
where a paper is rigorously scrutinized
260
883673
2294
in cui un articolo viene scrutato rigorosamente
14:45
(Laughter)
261
885991
1419
(Risate)
14:47
by the world's leading minds.
262
887434
1934
dalle più grandi menti.
14:50
The better the journal, the higher the standard.
263
890434
2556
Migliore è il giornale, più alto sarà lo standard.
14:53
The most elite journals reject 95 percent of papers.
264
893014
5148
I giornali migliori rifiutano il 95 per cento degli studi.
14:59
Now, academic evidence is not everything.
265
899434
3333
Le prove accademiche non sono tutto.
15:03
Real-world experience is critical, also.
266
903109
2667
Ha importanza anche l'esperienza reale.
15:06
And peer review is not perfect, mistakes are made.
267
906465
3400
E la revisione paritaria non è perfetta, possono essere fatti errori.
15:10
But it's better to go with something checked
268
910530
2063
Ma meglio seguire qualcosa di controllato
15:12
than something unchecked.
269
912617
1667
che qualcosa che non lo è stato.
15:14
If we latch onto a study because we like the findings,
270
914696
3199
Ci attacchiamo a uno studio perché ci piacciono i risultati,
15:17
without considering who it's by or whether it's even been vetted,
271
917919
3888
senza considerare chi lo ha scritto o se è stato persino controllato,
15:21
there is a massive chance that that study is misleading.
272
921831
3627
c'è un'alta probabilità che la ricerca sia ingannevole.
15:26
And those of us who claim to be experts
273
926894
2580
E chi tra noi si ritiene un esperto
15:29
should recognize the limitations of our analysis.
274
929498
3253
dovrebbe riconoscere i limiti della propria analisi.
15:33
Very rarely is it possible to prove or predict something with certainty,
275
933244
4563
Molto raramente è possibile dimostrare o predire qualcosa con certezza,
15:38
yet it's so tempting to make a sweeping, unqualified statement.
276
938292
4369
però è così allettante affermare qualcosa di così radicale e non qualificato.
È più facile metterlo in prima pagina o twittarlo in 140 caratteri.
15:43
It's easier to turn into a headline or to be tweeted in 140 characters.
277
943069
4344
15:48
But even evidence may not be proof.
278
948417
3142
Ma anche l'evidenza potrebbe non essere una prova.
15:52
It may not be universal, it may not apply in every setting.
279
952481
4210
Potrebbe non essere universale, o non essere applicabile dappertutto.
15:57
So don't say, "Red wine causes longer life,"
280
957252
4920
Quindi non affermate: "Il vino rosso fa vivere più a lungo",
16:02
when the evidence is only that red wine is correlated with longer life.
281
962196
4682
quando l'unica prova è una correlazione tra il vino rosso e una vita lunga.
16:07
And only then in people who exercise as well.
282
967379
2770
E anche solo tra le persone che fanno attività fisica.
16:11
Tip number three is "pause before sharing anything."
283
971868
3966
Consiglio numero tre: "Fate una pausa, prima di condividere qualcosa."
16:16
The Hippocratic oath says, "First, do no harm."
284
976907
3464
Il giuramento di Ippocrate dice: "Non fare del male."
16:21
What we share is potentially contagious,
285
981046
3134
Ciò che condividiamo potrebbe essere molto contagioso,
16:24
so be very careful about what we spread.
286
984204
3683
quindi bisogna fare attenzione a quel che diffondiamo.
16:28
Our goal should not be to get likes or retweets.
287
988632
2953
Il nostro obiettivo non dovrebbe essere avere mi piace o retweets.
16:31
Otherwise, we only share the consensus; we don't challenge anyone's thinking.
288
991609
3985
Perché altrimenti condividiamo il consenso non sfidiamo il pensiero di nessuno.
16:36
Otherwise, we only share what sounds good,
289
996085
2905
Perché altrimenti condividiamo solo ciò che sembra giusto,
16:39
regardless of whether it's evidence.
290
999014
2400
con o senza prove.
16:42
Instead, we should ask the following:
291
1002188
2466
Invece dovremmo chiederci:
16:45
If it's a story, is it true?
292
1005572
2135
se è una storia: "è vera?"
16:47
If it's true, is it backed up by large-scale evidence?
293
1007731
2865
Se è vera: "é supportata da dati su larga scala?"
16:50
If it is, who is it by, what are their credentials?
294
1010620
2595
Se sì, "chi l'ha scritta? Quali sono le credenziali?"
16:53
Is it published, how rigorous is the journal?
295
1013239
2756
Se è pubblicata, "quanto è rigoroso il giornale?"
16:56
And ask yourself the million-dollar question:
296
1016733
2317
E ponetevi la domanda da un milione di dollari:
16:59
If the same study was written by the same authors with the same credentials
297
1019980
4023
"Se la stessa ricerca fosse scritta
dallo stesso autore con le stesse credenziali
17:05
but found the opposite results,
298
1025130
1587
ma con risultati opposti,
17:07
would you still be willing to believe it and to share it?
299
1027608
3694
ci credereste e la condividereste comunque?
17:13
Treating any problem --
300
1033442
2246
Trattare ogni problema
17:15
a nation's economic problem or an individual's health problem,
301
1035712
3792
come l'economia di una nazione o un problema di salute di un singolo,
17:19
is difficult.
302
1039528
1150
è sempre difficile.
17:21
So we must ensure that we have the very best evidence to guide us.
303
1041242
4383
Quindi dobbiamo accertarci che siano le prove migliori a guidarci.
17:26
Only if it's true can it be fact.
304
1046188
2681
Solo se è vero può essere un fatto.
17:29
Only if it's representative can it be data.
305
1049601
2781
Solo se rappresentativo possono essere dei dati.
17:33
Only if it's supportive can it be evidence.
306
1053128
3165
Solo se supporta può essere una prova.
17:36
And only with evidence can we move from a post-truth world
307
1056317
5167
E solo con le prove possiamo passare da un mondo post-verità
17:41
to a pro-truth world.
308
1061508
1583
a uno pro-verità.
17:44
Thank you very much.
309
1064183
1334
Grazie mille.
17:45
(Applause)
310
1065541
1150
(Applausi)
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