Why you should love statistics | Alan Smith

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Marta Sousa Revisora: Margarida Ferreira
00:12
Back in 2003,
0
12534
3096
Em 2003,
00:15
the UK government carried out a survey.
1
15654
2509
o governo do Reino Unido realizou um inquérito.
00:19
And it was a survey that measured levels of numeracy
2
19314
3149
Era um inquérito que media os níveis de numeracia
00:22
in the population.
3
22487
1237
da população.
00:23
And they were shocked to find out
4
23748
1643
Ficaram chocados ao descobrir que,
00:25
that for every 100 working age adults in the country,
5
25415
3364
por cada 100 adultos que fazem parte da população ativa do país,
00:28
47 of them lacked Level 1 numeracy skills.
6
28803
3501
47 deles não obteve o primeiro nível de capacidades numéricas.
00:32
Now, Level 1 numeracy skills -- that's low-end GCSE score.
7
32712
4112
É o nível mais baixo da classificação General Certificate of Secondary Education
00:37
It's the ability to deal with fractions, percentages and decimals.
8
37230
3248
e refere-se a saber trabalhar com frações, percentagens e decimais.
00:40
So this figure prompted a lot of hand-wringing in Whitehall.
9
40502
4628
Como devem imaginar, estes resultados preocuparam muito o governo inglês.
00:45
Policies were changed,
10
45154
1628
Foram alteradas políticas,
00:46
investments were made,
11
46806
1722
foram feitos investimentos
00:48
and then they ran the survey again in 2011.
12
48552
3038
e, em 2011, voltaram a fazer o mesmo inquérito.
00:51
So can you guess what happened to this number?
13
51614
2205
Adivinham o que aconteceu?
00:55
It went up to 49.
14
55841
1444
O número aumentou para 49.
00:57
(Laughter)
15
57309
1449
(Risos)
00:58
And in fact, when I reported this figure in the FT,
16
58782
2449
Quando escrevi sobre a situação no Financial Times,
01:01
one of our readers joked and said,
17
61255
1671
um leitor riu-se e disse:
01:02
"This figure is only shocking to 51 percent of the population."
18
62950
3761
"Estes números só chocam 51% da população."
01:06
(Laughter)
19
66735
2286
(Risos)
01:09
But I preferred, actually, the reaction of a schoolchild
20
69045
3157
Mas, pessoalmente, preferi a reação de uma criança
01:12
when I presented at a school this information,
21
72226
3095
quando fiz uma apresentação sobre esta situação numa escola,
01:15
who raised their hand and said,
22
75345
1531
que levantou a mão e disse:
01:16
"How do we know that the person who made that number
23
76900
2516
"Como sabemos se a pessoa que concluiu este resultado
01:19
isn't one of the 49 percent either?"
24
79440
1815
"não é uma dos 49%?"
01:21
(Laughter)
25
81279
1254
(Risos)
01:22
So clearly, there's a numeracy issue,
26
82557
4050
Estamos perante, claramente, um problema de numeracia,
01:26
because these are important skills for life,
27
86631
2110
pois são capacidades cruciais no dia-a-dia
01:28
and a lot of the changes that we want to introduce in this century
28
88765
3867
e muitas das mudanças que queremos introduzir neste século
01:32
involve us becoming more comfortable with numbers.
29
92656
2441
pedem que sejamos melhores com números.
01:35
Now, it's not just an English problem.
30
95121
1848
Mas este não é só um problema inglês.
01:36
OECD this year released some figures looking at numeracy in young people,
31
96993
4930
Este ano, a OCDE publicou alguns números sobre a numeracia nos jovens
01:41
and leading the way, the USA --
32
101947
2780
e, à frente, vão os EUA.
01:44
nearly 40 percent of young people in the US have low numeracy.
33
104751
4670
Quase 40% dos jovens norte-americanos apresenta uma numeracia reduzida.
01:49
Now, England is there too,
34
109445
1297
A Inglaterra também aparece,
01:50
but there are seven OECD countries with figures above 20 percent.
35
110766
5533
mas há sete países da OCDE com resultados acima dos 20%.
01:56
That is a problem, because it doesn't have to be that way.
36
116323
2759
Isto é um problema, porque há maneira de o resolver.
01:59
If you look at the far end of this graph,
37
119106
2008
Se olharem para o fim deste gráfico,
02:01
you can see the Netherlands and Korea are in single figures.
38
121138
2960
vemos a Holanda e a Coreia com números mais reduzidos.
02:04
So there's definitely a numeracy problem that we want to address.
39
124122
4416
Portanto, há, efetivamente, um problema de numeracia para resolver.
02:09
Now, as useful as studies like these are,
40
129330
2930
Agora, por mais útil que seja este tipo de estudos,
02:12
I think we risk herding people inadvertently into one of two categories;
41
132284
5400
penso que caímos no risco de criarmos, ingenuamente, duas categorias,
02:17
that there are two kinds of people:
42
137708
1776
que existem dos tipos de pessoas
02:19
those people that are comfortable with numbers, that can do numbers,
43
139508
4349
as que estão à vontade com os números e com a matemática,
02:23
and the people who can't.
44
143881
2236
e as que não estão.
02:26
And what I'm trying to talk about here today
45
146141
2101
O que estou a tentar dizer aqui hoje
02:28
is to say that I believe that is a false dichotomy.
46
148266
3042
é que eu penso que isto é uma falsa dicotomia.
02:31
It's not an immutable pairing.
47
151332
1868
Não é uma divisão imutável.
02:33
I think you don't have to have tremendously high levels of numeracy
48
153224
3648
Penso que não temos de ter níveis elevadíssimos de numeracia
02:36
to be inspired by numbers,
49
156896
1728
para nos inspirarmos com os números,
02:38
and that should be the starting point to the journey ahead.
50
158648
3109
e esse deve ser o nosso ponto de partida.
02:42
And one of the ways in which we can begin that journey, for me,
51
162207
4311
Uma das maneiras que temos para começar esta aventura
02:46
is looking at statistics.
52
166542
1726
é olhar para as estatísticas.
02:48
Now, I am the first to acknowledge that statistics has got somewhat
53
168292
3495
Sou o primeiro a constatar que a estatística
02:51
of an image problem.
54
171811
1318
tem um problema visual.
02:53
(Laughter)
55
173153
1047
(Risos)
02:54
It's the part of mathematics
56
174224
1532
É a parte da matemática
02:55
that even mathematicians don't particularly like,
57
175780
3059
de que até os matemáticos não gostam muito,
02:58
because whereas the rest of maths is all about precision and certainty,
58
178863
4012
porque, enquanto o restante se foca na precisão e na certeza,
03:02
statistics is almost the reverse of that.
59
182899
2284
a estatística é quase o contrário disso.
03:05
But actually, I was a late convert to the world of statistics myself.
60
185613
4655
Na verdade, sou um convertido tardio ao mundo da estatística.
03:10
If you'd asked my undergraduate professors
61
190292
2082
Se perguntassem aos meus professores
03:12
what two subjects would I be least likely to excel in after university,
62
192398
4759
quais as duas áreas em que eu teria menos sucesso após a universidade,
03:17
they'd have told you statistics and computer programming,
63
197181
2767
eles responderiam: estatística e programação.
03:19
and yet here I am, about to show you some statistical graphics
64
199972
2939
Apesar disso, estou prestes a mostrar-vos alguns gráficos
03:22
that I programmed.
65
202935
1202
programados por mim.
03:24
So what inspired that change in me?
66
204565
1755
O que inspirou essa mudança em mim?
03:26
What made me think that statistics was actually an interesting thing?
67
206344
3648
O que me fez ver que a estatística era interessante?
03:30
It's really because statistics are about us.
68
210016
2266
O facto de ser sobre nós.
03:32
If you look at the etymology of the word statistics,
69
212689
2582
Se olharmos para a etimologia da palavra "estatística",
03:35
it's the science of dealing with data
70
215295
2609
vemos que se traduz por "a ciência que utiliza dados
03:37
about the state or the community that we live in.
71
217928
2430
"sobre o Estado ou a comunidade em que vivemos".
03:40
So statistics are about us as a group,
72
220382
3354
Portanto, as estatísticas são a nossa vida em grupo,
03:43
not us as individuals.
73
223760
1675
não como pessoas individuais.
03:45
And I think as social animals,
74
225459
1470
E, como animais sociais,
03:46
we share this fascination about how we as individuals relate to our groups,
75
226953
3944
partilhamos o fascínio de como nos relacionamos em grupo,
03:50
to our peers.
76
230921
1388
com os nossos iguais.
03:52
And statistics in this way are at their most powerful
77
232333
3110
E a estatística é o elemento mais poderoso
03:55
when they surprise us.
78
235467
1301
quando nos surpreende.
03:57
And there's been some really wonderful surveys carried out recently
79
237297
3207
Há inquéritos muito bons, levados a cabo recentemente
04:00
by Ipsos MORI in the last few years.
80
240528
1714
pela empresa Ipsos MORI.
04:02
They did a survey of over 1,000 adults in the UK,
81
242266
2708
Realizaram um inquérito a mais de 1000 adultos no Reino Unido,
04:04
and said, for every 100 people in England and Wales,
82
244998
3780
e perguntaram:
"Em Inglaterra e País de Gales, quantos muçulmanos há
04:08
how many of them are Muslim?
83
248802
1870
"em cada 100 pessoas?"
04:10
Now the average answer from this survey,
84
250696
2646
A resposta média a esta pergunta,
04:13
which was supposed to be representative of the total population, was 24.
85
253366
3412
que deveria ser um número representativo da população total, foi 24.
04:16
That's what people thought.
86
256802
3676
Isto era o que as pessoas pensavam.
04:20
British people think 24 out of every 100 people in the country are Muslim.
87
260502
3639
Os britânicos achavam que 24 em cada 100 pessoas eram muçulmanas.
04:24
Now, official figures reveal that figure to be about five.
88
264165
4410
Os números oficiais revelaram que eram 5 pessoas em cada 100.
04:29
So there's this big variation between what we think, our perception,
89
269552
3987
Portanto, existe uma grande diferença entre o que achamos, a nossa perceção,
04:33
and the reality as given by statistics.
90
273563
2038
e a realidade dada pelas estatísticas.
04:35
And I think that's interesting.
91
275625
1544
Eu acho isso interessante.
04:37
What could possibly be causing that misperception?
92
277193
3290
O que poderá estar a causar esta perceção errada?
04:41
And I was so thrilled with this study,
93
281032
1854
Estava tão entusiasmado com esta pergunta,
04:42
I started to take questions out in presentations. I was referring to it.
94
282910
3480
que comecei a questionar isso nas minhas apresentações.
04:46
Now, I did a presentation
95
286414
1218
Fiz uma palestra
04:47
at St. Paul's School for Girls in Hammersmith,
96
287656
2310
na escola St. Paul's for Girls, em Hammersmith,
04:49
and I had an audience rather like this,
97
289990
2140
e tinha uma audiência semelhante a esta,
04:52
except it was comprised entirely of sixth-form girls.
98
292154
3868
com a exceção de serem todas raparigas entre os 16 e os 18 anos.
04:56
And I said, "Girls,
99
296046
2396
E eu disse-lhes: "Meninas,
04:59
how many teenage girls do you think the British public think
100
299418
4543
"quantas adolescentes vocês pensam que o povo britânico acha
05:03
get pregnant every year?"
101
303985
1748
"que engravidam todos os anos?"
05:05
And the girls were apoplectic when I said
102
305757
2676
Todas elas ficaram pasmadas quando eu lhes disse
05:09
the British public think that 15 out of every 100 teenage girls
103
309273
3913
que o povo britânico achava que eram 15 em cada 100 raparigas
05:13
get pregnant in the year.
104
313210
1293
a engravidar a cada ano.
05:15
And they had every right to be angry,
105
315249
2231
E tinham todo o direito de estar zangadas,
05:17
because in fact, I'd have to have closer to 200 dots
106
317504
2758
porque, de facto, eu tinha de ter perto de 200 círculos
05:20
before I could color one in,
107
320286
1570
antes de pintar o interior de um,
05:21
in terms of what the official figures tell us.
108
321880
2515
para conseguir representar o resultado oficial.
05:24
And rather like numeracy, this is not just an English problem.
109
324419
3800
À semelhança da numeracia, este não é um problema só inglês.
05:28
Ipsos MORI expanded the survey in recent years to go across the world.
110
328243
4504
Há poucos anos, a Ipsos MORI expandiu o inquérito pelo mundo.
05:32
And so, they asked Saudi Arabians,
111
332771
2950
Então, perguntaram aos árabes sauditas:
05:35
for every 100 adults in your country,
112
335745
2521
"Por cada 100 adultos no seu país,
05:38
how many of them are overweight or obese?
113
338290
2873
"quantos estão acima do peso ideal ou são obesos?"
05:42
And the average answer from the Saudis was just over a quarter.
114
342346
5333
A resposta média foi de, apenas, um pouco mais de um quarto deles.
05:48
That's what they thought.
115
348222
1202
Era o que eles pensavam.
05:49
Just over a quarter of adults are overweight or obese.
116
349448
2568
Um quarto dos adultos estão com problemas de peso.
05:52
The official figures show, actually, it's nearer to three-quarters.
117
352040
4781
Os números reais mostram que são cerca de três quartos.
05:56
(Laughter)
118
356845
1456
(Risos)
05:58
So again, a big variation.
119
358325
2292
Novamente, uma grande variação.
06:00
And I love this one: they asked in Japan, they asked the Japanese,
120
360641
4446
E adoro este: perguntaram no Japão:
06:05
for every 100 Japanese people,
121
365111
1960
"Por cada 100 japoneses,
06:07
how many of them live in rural areas?
122
367095
2601
"quantos vivem em zonas rurais?"
06:10
The average was about a 50-50 split, just over halfway.
123
370341
4901
A média foi perto de 50%, cerca de metade.
06:15
They thought 56 out of every 100 Japanese people lived in rural areas.
124
375266
4147
Achavam que 56 pessoas em 100, viviam em áreas rurais.
06:19
The official figure is seven.
125
379437
1687
O resultado real é sete.
06:22
So extraordinary variations, and surprising to some,
126
382079
4450
Variações extraordinárias, e surpreendentes para alguns,
06:26
but not surprising to people who have read the work
127
386553
2389
mas não tão surpreendentes para quem leu o trabalho
06:28
of Daniel Kahneman, for example, the Nobel-winning economist.
128
388966
4392
de Daniel Kahneman, por exemplo, o economista vencedor de um Nobel.
06:33
He and his colleague, Amos Tversky, spent years researching this disjoint
129
393382
5092
O seu colega Amos Tversky e ele passaram anos a investigar esta diferença
06:38
between what people perceive and the reality,
130
398498
3145
entre o que as pessoas percebem e a realidade,
06:41
the fact that people are actually pretty poor intuitive statisticians.
131
401667
3751
o facto de as pessoas serem muito más com estatísticas intuitivas.
06:45
And there are many reasons for this.
132
405442
1760
E existem várias razões.
06:47
Individual experiences, certainly, can influence our perceptions,
133
407226
3115
As experiências individuais influenciam as nossas perceções,
06:50
but so, too, can things like the media reporting things by exception,
134
410365
3958
bem como o facto de os "media" apresentarem as coisas excecionais,
06:54
rather than what's normal.
135
414347
1696
ao invés do que as normais.
06:56
Kahneman had a nice way of referring to that.
136
416675
2126
Kahneman tinha uma expressão engraçada.
06:58
He said, "We can be blind to the obvious" --
137
418825
2085
Ele dizia: "Podemos ser cegos ao óbvio..."
07:00
so we've got the numbers wrong --
138
420934
1638
— termos os números errados —
07:02
"but we can be blind to our blindness about it."
139
422596
2322
"... mas também somos cegos à nossa cegueira."
07:04
And that has enormous repercussions for decision making.
140
424942
3266
Isso tem repercussões enormes na tomada de decisões.
07:08
So at the statistics office while this was all going on,
141
428232
2852
Portanto, no meu escritório, enquanto tudo isto acontecia,
07:11
I thought this was really interesting.
142
431108
1912
eu pensei no quanto isto era interessante.
07:13
I said, this is clearly a global problem,
143
433044
2010
Era claramente um problema global,
07:15
but maybe geography is the issue here.
144
435078
2435
mas talvez a geografia fosse o problema.
07:17
These were questions that were all about, how well do you know your country?
145
437537
3909
Todas as perguntas que vimos eram sobre o quão bem conhecemos o nosso país.
07:21
So in this case, it's how well do you know 64 million people?
146
441470
3993
Neste caso, quão bem conhecemos 64 milhões de pessoas?
07:25
Not very well, it turns out. I can't do that.
147
445487
2732
Parece que não muito bem. É impossível.
07:28
So I had an idea,
148
448243
1324
Então, tive uma ideia,
07:29
which was to think about this same sort of approach
149
449591
3123
que foi pensar neste tipo de abordagem,
07:32
but to think about it in a very local sense.
150
452738
2105
mas usá-lo com um sentido mais local.
07:34
Is this a local?
151
454867
1191
É uma localidade?
07:36
If we reframe the questions and say,
152
456082
1941
Se mudarmos as perguntas e dissermos
07:38
how well do you know your local area,
153
458047
2122
"Quão bem conhece a sua localidade?",
07:40
would your answers be any more accurate?
154
460193
2103
estariam as respostas mais perto da verdade?
07:43
So I devised a quiz:
155
463637
1762
Então, criei um questionário:
07:45
How well do you know your area?
156
465423
1859
Quão bem conhece a sua localidade?
07:48
It's a simple Web app.
157
468274
1889
É uma simples aplicação web.
07:50
You put in a post code
158
470187
1183
Inserem um código postal
07:51
and then it will ask you questions based on census data
159
471394
2707
e conseguem responder a perguntas, baseadas nos censos,
07:54
for your local area.
160
474125
1539
sobre a área em questão.
07:56
And I was very conscious in designing this.
161
476125
2123
Fui muito consciencioso ao concebê-lo.
07:58
I wanted to make it open to the widest possible range of people,
162
478272
4109
Quis torná-lo o mais acessível possível,
08:02
not just the 49 percent who can get the numbers.
163
482405
2828
não apenas para os 49% que entendem os números.
08:05
I wanted everyone to engage with it.
164
485257
1755
Quis que todos pudessem usá-lo.
08:07
So for the design of the quiz,
165
487036
1525
Então, para a sua conceção,
08:08
I was inspired by the isotypes
166
488585
3615
inspirei-me nos isótipos de Otto Neurath,
08:12
of Otto Neurath from the 1920s and '30s.
167
492224
2602
das décadas de 20 e 30 do século XX.
08:14
Now, these are methods for representing numbers
168
494850
4348
São métodos de representação de números
08:19
using repeating icons.
169
499222
1773
que usam ícones repetidos.
08:21
And the numbers are there, but they sit in the background.
170
501460
3165
Os números estão lá, mas em segundo plano.
08:24
So it's a great way of representing quantity
171
504649
2723
É uma excelente maneira de representar quantidades
08:27
without resorting to using terms like "percentage,"
172
507396
2984
sem usar palavras como "percentagem",
08:30
"fractions" and "ratios."
173
510404
1230
"frações" e "rácios".
08:31
So here's the quiz.
174
511658
1702
Então, aqui está o questionário.
08:34
The layout of the quiz is,
175
514130
1647
A disposição é a seguinte:
08:35
you have your repeating icons on the left-hand side there,
176
515801
2819
têm, do vosso lado esquerdo, os ícones repetidos,
08:38
and a map showing you the area we're asking you questions about
177
518644
3123
e depois um mapa que mostra a região sobre a qual se fazem as perguntas,
08:41
on the right-hand side.
178
521791
1167
do lado direito.
08:42
There are seven questions.
179
522982
1281
São sete perguntas.
08:44
Each question, there's a possible answer between zero and a hundred,
180
524287
3893
Em cada uma, existe a possibilidade de responderem entre zero e 100.
08:48
and at the end of the quiz,
181
528204
1349
No final do questionário,
08:49
you get an overall score between zero and a hundred.
182
529577
3218
têm um resultado total entre zero e 100.
08:52
And so because this is TEDxExeter,
183
532819
2084
E porque estamos no TEDxExeter,
08:54
I thought we would have a quick look at the quiz
184
534927
2325
pensei que podíamos responder, rapidamente,
08:57
for the first few questions of Exeter.
185
537276
2309
às primeiras perguntas sobre Exeter.
08:59
And so the first question is:
186
539609
1405
A primeira pergunta é:
09:01
For every 100 people, how many are aged under 16?
187
541038
2992
"Para cada 100 pessoas, quantas têm menos de 16 anos de idade?"
09:04
Now, I don't know Exeter very well at all, so I had a guess at this,
188
544604
3600
Eu não conheço Exeter tão bem, pelo que vou dar um palpite,
09:08
but it gives you an idea of how this quiz works.
189
548228
2561
para vos dar uma ideia de como tudo funciona.
09:10
You drag the slider to highlight your icons,
190
550813
3706
Vocês arrastam o cursor para realçar os ícones,
09:14
and then just click "Submit" to answer,
191
554543
2235
carregam no botão "Submit" para responder,
09:16
and we animate away the difference between your answer and reality.
192
556802
3663
e nós tratamos da animação entre a vossa resposta e a realidade.
09:20
And it turns out, I was a pretty terrible guess: five.
193
560489
4075
Vemos agora que não tive muito jeito para adivinhar... Eram cinco.
09:24
How about the next question?
194
564969
1424
E a próxima pergunta?
09:26
This is asking about what the average age is,
195
566417
2156
Pergunta-nos qual a idade média,
09:28
so the age at which half the population are younger
196
568597
2445
ou seja, qual a idade
que divide os mais novos dos mais velhos da população.
09:31
and half the population are older.
197
571066
1674
09:32
And I thought 35 -- that sounds middle-aged to me.
198
572764
3350
E eu pensei em 35. Parece-me ser o meio-termo.
09:36
(Laughter)
199
576138
1443
(Risos)
09:40
Actually, in Exeter, it's incredibly young,
200
580026
2106
Na verdade, Exeter é incrivelmente jovem
09:42
and I had underestimated the impact of the university in this area.
201
582156
4538
e acabei por subestimar o impacto da universidade nesta região.
09:46
The questions get harder as you go through.
202
586718
2031
As perguntas tornam-se mais difíceis à medida que avançamos.
09:48
So this one's now asking about homeownership:
203
588773
2383
Esta pergunta fala-nos de casas próprias:
09:51
For every 100 households, how many are owned with a mortgage or loan?
204
591775
3699
"Em cada 100 casas, quantas foram compradas com uma hipoteca ou um empréstimo?"
09:55
And I hedged my bets here,
205
595498
1280
Eu limitei a minha aposta,
09:56
because I didn't want to be more than 50 out on the answer.
206
596802
3098
pois não quis que a diferença fosse acima de 50.
09:59
(Laughter)
207
599924
2020
(Risos)
10:01
And actually, these get harder, these questions,
208
601968
2466
O nível de dificuldade vai aumentando,
10:04
because when you're in an area, when you're in a community,
209
604458
2859
porque quando se trata de uma localidade, de uma comunidade,
10:07
things like age -- there are clues to whether a population is old or young.
210
607341
5250
há pistas para temas como a idade, se a população é envelhecida ou não.
10:12
Just by looking around the area, you can see it.
211
612615
2345
Se olharmos à nossa volta, encontramos a resposta.
10:14
Something like homeownership is much more difficult to see,
212
614984
3391
Temas como a compra de habitação são mais difíceis de ver,
10:18
so we revert to our own heuristics,
213
618399
2608
pelo que voltamos aos nossos palpites,
10:21
our own biases about how many people we think own their own homes.
214
621031
4451
às nossas ideias sobre quantas pessoas achamos que compraram a sua casa.
10:25
Now the truth is, when we published this quiz,
215
625506
3650
Mas a verdade é que, quando publicámos esta página,
10:29
the census data that it's based on was already a few years old.
216
629180
3536
os dados dos censos que usámos já tinham uns anos.
10:32
We've had online applications that allow you to put in a post code
217
632740
3569
Tínhamos aplicações na Internet que permitiam colocar um código postal
10:36
and get statistics back for years.
218
636333
2094
e iam buscar estatísticas de anos anteriores.
10:38
So in some senses,
219
638451
1189
Estas aplicações
10:39
this was all a little bit old and not necessarily new.
220
639664
3549
permitiam conhecer o velho mas não o novo.
10:43
But I was interested to see what reaction we might get
221
643237
3639
Mas eu estava interessado em ver a reação que conseguiríamos
10:46
by gamifying the data in the way that we have,
222
646900
2717
ao brincar com os dados,
10:49
by using animation
223
649641
1407
utilizando animações
10:51
and playing on the fact that people have their own preconceptions.
224
651072
3748
e aproveitando o facto de as pessoas terem as suas ideias pré-concebidas..
10:55
It turns out, the reaction was, um ...
225
655328
3583
Acontece que a reação foi...
11:00
was more than I could have hoped for.
226
660148
1928
mais do que estava à espera.
11:02
It was a long-held ambition of mine to bring down a statistics website
227
662100
3381
Há muito que eu tinha a ambição de deitar abaixo um "site" de estatística
11:05
due to public demand.
228
665505
1408
devido a uma grande procura.
11:06
(Laughter)
229
666937
1800
(Risos)
11:08
This URL contains the words "statistics," "gov" and "UK,"
230
668761
3464
Este "site" contém as palavras "estatística", "governo" e "Reino Unido",
11:12
which are three of people's least favorite words in a URL.
231
672249
3242
que são as três palavras menos favoritas num "site".
11:15
And the amazing thing about this was that the website came down
232
675515
3985
O mais fascinante é que o "site" foi-se abaixo
11:19
at quarter to 10 at night,
233
679524
2093
por volta das 21:45 da noite,
11:21
because people were actually engaging with this data
234
681641
3211
porque as pessoas foram cativadas pelos dados
11:24
of their own free will,
235
684876
1539
e ficaram de livre vontade,
11:26
using their own personal time.
236
686439
2035
usando o seu tempo pessoal.
11:28
I was very interested to see
237
688498
2487
Deixou-me intrigado o facto
11:31
that we got something like a quarter of a million people
238
691009
3713
de termos qualquer coisa como 250 mil pessoas
11:34
playing the quiz within the space of 48 hours of launching it.
239
694746
3272
a divertirem-se na página, durante 48 horas após o lançamento.
11:38
And it sparked an enormous discussion online, on social media,
240
698042
3927
Esta situação acendeu uma discussão enorme nas redes sociais,
11:41
which was largely dominated
241
701993
2037
que foi dominada, sobretudo,
11:44
by people having fun with their misconceptions,
242
704054
3993
por pessoas que se estavam a divertir-se com as suas ideias erradas,
11:48
which is something that I couldn't have hoped for any better,
243
708071
3059
que foi algo que me surpreendeu pela positiva
11:51
in some respects.
244
711154
1160
nalguns aspetos.
11:52
I also liked the fact that people started sending it to politicians.
245
712338
3226
Também gostei do facto de terem enviado o "link" para os políticos.
11:55
How well do you know the area you claim to represent?
246
715588
2589
"Quão bem conhece a zona que representa?"
11:58
(Laughter)
247
718201
1162
(Risos)
11:59
And then just to finish,
248
719387
1560
E para terminar,
12:01
going back to the two kinds of people,
249
721812
2330
voltando atrás, aos dois tipos de pessoas,
12:04
I thought it would be really interesting to see
250
724166
2257
achei que seria muito interessante
12:06
how people who are good with numbers would do on this quiz.
251
726447
2815
ver as respostas de pessoas boas com números.
12:09
The national statistician of England and Wales, John Pullinger,
252
729286
3016
John Pullinger, o estatístico nacional de Inglaterra e do País de Gales,
12:12
you would expect he would be pretty good.
253
732326
2073
devia ter um resultado notável.
12:15
He got 44 for his own area.
254
735344
2449
Sobre a sua localidade, teve 44 pontos finais.
12:17
(Laughter)
255
737817
2468
(Risos)
12:20
Jeremy Paxman -- admittedly, after a glass of wine -- 36.
256
740309
4949
Jeremy Paxman, que admitiu ter respondido depois de um copo de vinho, teve 36.
12:25
Even worse.
257
745871
1461
Pior ainda.
12:27
It just shows you that the numbers can inspire us all.
258
747356
3201
Isto demonstra que os números podem inspirar qualquer um de nós.
12:30
They can surprise us all.
259
750581
1260
Podem surpreender-nos.
12:31
So very often, we talk about statistics
260
751865
2039
Muitas vezes referimo-nos à estatística como a ciência da incerteza.
12:33
as being the science of uncertainty.
261
753928
1962
12:35
My parting thought for today is:
262
755914
1782
O pensamento que vos deixo hoje é:
12:37
actually, statistics is the science of us.
263
757720
3035
na verdade, a estatística é a ciência sobre nós.
12:40
And that's why we should be fascinated by numbers.
264
760779
2788
É por isso que nos devíamos deixar fascinar pelos números.
12:43
Thank you very much.
265
763591
1190
Muito obrigado.
12:44
(Applause)
266
764805
3777
(Aplausos)
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