What we miss when we focus on the average | Am I Normal? with Mona Chalabi

98,624 views ・ 2021-11-02

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Transcriber:
0
0
7000
00:00
When we think about data, we usually think about averages.
1
196
3160
Çeviri: Gizem Nur Denizer Gözden geçirme: Ebrar Batmaz
Verileri düşündüğümüzde, genellikle ortalamaları düşünürüz.
00:03
Average height, average salary,
2
3356
1800
Ortalama boy, ortalama maaş,
00:05
average number of hours spent on video calls.
3
5196
2400
görüntülü aramalara harcanan ortalama saat.
00:07
It’s tempting to focus on these neat little summaries of our world.
4
7636
3600
Dünyamızın tertipli kısa özetlerine odaklanmak cazip geliyor.
00:11
But the world is a lot messier than these averages can make it out to be.
5
11276
3600
Fakat dünya, bu ortalamaların ortaya koyabileceklerinden çok daha karmaşıktır.
00:14
So instead, I look for the outliers.
6
14916
2480
Bunun yerine, aykırı değerleri ararım.
00:17
They can offer a better reflection of this chaos we call life.
7
17436
3520
Hayat dediğimiz bu kaosun çok daha iyi bir yansımasını sunabilirler.
00:20
And they can offer a different perspective
8
20996
2040
Anladığımızı düşündüğümüz bazı şeylere farklı bir bakış açısı sunabilirler.
00:23
on the things that we think we understand.
9
23076
2000
00:25
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
10
25116
2480
[Mona Chalabi ile ‘‘Normal miyim?‘’]
00:27
Take, for instance, the stats around teens and cigarettes.
11
27636
2760
Örneğin, gençler ve sigaralarla ilgili istatistikleri ele alalım.
00:30
According to the CDC, between 1997 and 2019,
12
30436
3560
CDC’ye göre, 1997-2019 yılları arasında,
00:34
the percentage of American high school students who smoked plummeted
13
34036
3200
sigara içen Amerikalı lise öğrencilerinin yüzdesi
00:37
from 36 to just six percent.
14
37276
2280
36′dan yüzde altıya düştü.
00:39
That seems like a pretty big win,
15
39556
1960
Bu önemli bir kazanç gibi görünüyor
00:41
but when you break apart the data and look at the outliers,
16
41516
2840
ama verileri parçalayıp, aykırı değerlere baktığınızda
00:44
it is a totally different picture.
17
44356
1640
tamamen farklı bir resim görürüz.
00:46
Among American Indian and native Alaskan students,
18
46036
2360
Amerikan kızılderili ve yerli Alaskalı öğrenciler arasında
00:48
cigarette usage is much higher than that six percent average.
19
48436
3040
sigara kullanımı yüzde altı ortalamanın çok üstündedir.
00:51
It comes in at a sizable 21 percent.
20
51516
2760
Yüzde 21 gibi büyük bir orandadır.
00:54
All other racial and ethnic groups were in the single digits.
21
54316
3080
Diğer tüm ırk ve etnik gruplarda ise tek haneli sayılardaydı.
00:57
So what first seemed like this great success story
22
57436
2760
İlk başta büyük bir başarı öyküsü olarak görünen şey,
01:00
is actually an indicator of how much work we need to do
23
60196
3480
aslında en ötekileştirilmiş topluluklardan bazılarına ulaşmak için
01:03
to reach some of the most marginalized communities.
24
63716
2840
ne kadar çalışmamız gerektiğinin göstergesidir.
01:06
In general, when we present data as a scatterplot,
25
66556
2440
Genellikle verileri dağılım grafiği olarak sunduğumuzda,
01:09
the average would usually look like this.
26
69036
2080
ortalama genellikle böyle görünür.
01:11
And where there are outliers,
27
71156
1400
Aykırı değerlerin olduğu yerde,
01:12
the typical approach is to undervalue them,
28
72596
2520
tipik yaklaşım onları azımsamak, onları ortalamadan
01:15
to see them as a deviation from the average
29
75156
2400
veya toplumun normal olarak gördüğü şeyden sapmalar olarak görmektir.
01:17
or from what society thinks is normal.
30
77596
2280
01:19
But I like to call these outliers “lost birds.”
31
79916
3560
Ama ben bu aykırı değerlere “kayıp kuşlar” demeyi seviyorum.
01:23
It's a nickname I use for something or someone who has gone astray.
32
83516
4120
Yolunu kaybeden bir şey veya biri için kullandığım bir lakap.
01:27
If you look hard enough,
33
87676
1240
Yeterince dikkatli bakarsanız,
01:28
you'll find that these lost birds pop up everywhere.
34
88916
3120
bu kayıp kuşların her yerde aniden ortaya çıktığını göreceksiniz.
01:32
Like my mom, for example.
35
92756
1400
Annem gibi, mesela.
Kamera karşısında olmaktan hoşlanmıyor, o yüzden bu kukla onun yerini alacak.
01:34
She doesn't like being on camera, so this puppet will have to do.
36
94196
3080
01:37
She's a soft spoken, hijabi woman who isn't much bigger than this puppet.
37
97276
3440
O bu kukladan çok da büyük olmayan, tatlı dilli, tesettürlü bir kadın.
01:40
Because of that, it's easy for some people to underestimate her.
38
100716
3200
Bu nedenle, bazı insanlar için onu hafife almak kolay.
01:43
But don't let those first impressions fool you.
39
103956
2200
Bu ilk izlenimlerin sizi yanıltmasına izin vermeyin.
01:46
“In my generation,
40
106196
1680
“Benim kuşağımda, bize söylenenleri dinler ve kabul ederdik.
01:47
we used to listen and accept what they tell us.
41
107916
3760
01:51
'Do what you're told.'
42
111716
1680
‘Sana söyleneni yap.’
01:53
But when I got older,
43
113436
1880
Ama yaşlandığımda,
01:55
I just changed and I started to argue my point and get what I want."
44
115356
4880
değiştim ve fikrimi tartışmaya ve istediğimi elde etmeye başladım.”
02:01
My mom's a retired doctor, an avid ugly-dress maker,
45
121316
3120
Annem emekli bir doktor ve hevesli bir çirkin elbise yapıcı,
02:04
a mother of two and a grandmother of none.
46
124476
2000
iki çocuk annesi ve torunu yok.
02:06
Though she spends a fair amount of time trying to speak that into existence,
47
126516
3640
Bunu hayata geçirmek için epey zaman harcamasına rağmen,
02:10
"I think for every mother, for her daughter, she wants a grandchild."
48
130156
5000
“Bence her anne kızından ona bir torun vermesini ister.”
02:15
(Laughter)
49
135196
3040
(Kahkaha)
02:18
"Sorry, Mona."
50
138276
1160
“Üzgünüm, Mona.”
02:19
Moving on.
51
139476
1160
Devam ediyorum.
02:20
My mom is also a lost bird.
52
140676
1680
Annem de kayıp bir kuştur.
02:22
"Me?"
53
142396
1160
“Ben mi?”
02:23
She has, statistically speaking, gone astray.
54
143596
2400
İstatiksel olarak konuşuyorum, annem yoldan saptı.
02:26
"Yeah, but it was a good deviation."
55
146036
2480
“Evet, ama bu iyi bir sapmaydı.”
02:28
Back in the late '70s,
56
148516
1160
70′lerin sonlarında, annem Irak’tan ayrıldı, tıp eğitimini
02:29
my mom left Iraq and moved to the UK
57
149716
1760
02:31
to further her medical training and practice.
58
151516
2200
ve pratiğini ilerletmek için İngiltere’ye taşındı.
02:33
She's among the four percent of people born in Iraq who now live abroad.
59
153756
3480
Şu an yurtdışında yaşayan Irak doğumlu insanların yüzde 4′ü arasında.
02:37
By the early 2000s,
60
157596
1280
2000′lerin başında,
02:38
just three percent of UK doctors with her experience
61
158876
2920
annemin deneyimine sahip Birleşik Krallık doktorlarının sadece
02:41
were non-white and practicing in her speciality.
62
161836
2640
yüzde üçü beyaz değildi ve onun uzmanlık dalında çalışıyordu.
02:44
My mom is a lost bird because she is an outlier.
63
164516
2800
Annem bir kayıp kuş çünkü o bir aykırı değer.
02:47
She's one of the rare few to leave her home country
64
167356
2440
Ülkesini terk eden nadir birkaç kişiden biri
02:49
and even rarer still among her medical peers.
65
169836
2520
ve tıptaki akranları arasında daha da nadir.
02:52
We all think that the people that we love are special,
66
172356
2520
Hepimiz sevdiğimiz insanların özel olduğunu düşünürüz
02:54
and there is some truth to that.
67
174876
1560
ve bunda doğruluk payı vardır.
02:56
But it’s worth considering the ways that we are all lost birds.
68
176436
2960
Ama hepimizin kayıp kuşlar olduğunu dikkate almaya değer.
02:59
Because when we focus on the average and we ignore the outliers,
69
179396
3040
Çünkü ortalamaya odaklandığımızda ve aykırı değeri yok saydığımızda
03:02
we lose all of the richness and insights that those stories provide.
70
182476
3320
bu hikayelerin sağladığı tüm zenginliği ve içgörüleri kaybederiz.
03:05
But when we dig into the deviations, we get to see the bigger picture.
71
185796
3920
Ancak sapmaları incelediğimizde büyük resmi görüyoruz.
03:09
One from a bird's-eye view.
72
189716
1760
Biri de kuşbakışı görünümünden.
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7