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为什么应该热衷于统计学

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    早在2003年
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    英国政府进行了一项调查
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    目的是了解国民的
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    算术能力
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    结果非常让人吃惊
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    在英国，每100个正值
    工作年纪的成人中
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    47个缺乏一级的算术能力
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    一级算术能力
    是GSCE考试的低端分数
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    它是运算分数
    百分数和小数的能力
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    这个数据使英国行政部门愈发的担忧
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    （他们）改变了政策
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    进行了投资
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    然后到了2011年
    他们再次进行了普查
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    你们能猜到这一次的数字吗？
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    这次，上升到了49
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    （观众笑声）
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    事实上，当我在金融时报
    报道这一数据时
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    有个读者开玩笑地说
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    “这个数据只震惊了51%的人口”
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    （观众笑声）
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    但我实际上更喜欢一个学生的反应
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    有一次我在学校展示这一信息时
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    这个孩子举手说道
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    “我们怎么知道得出这一数据的人
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    不是49%中的一个呢？”
  • 1:09 - 1:11
    （观众笑声）
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    很明显，算术能力成了一个问题
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    毕竟这是生活中的重要技能
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    更何况我们还想为这个
    世纪带来许多的改变
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    这需要我们对数字越来越应用自如
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    实际上，不仅英国存在这样的的问题
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    OECD今年发布了一些
    关于青少年计算能力的数据
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    名单里领先的是美国
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    大约40%的美国青少年
    算术能力低下
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    英国也名列其中
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    但是有七个OECD国家的
    数据在20%以上
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    这就有问题了
    因为情况本不必如此
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    在图的最右端
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    可以看到荷兰，韩国都是个位数
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    所以，这里绝对有一个算术
    问题需要我们解决
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    和这些研究同样有用的是，
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    我认为我们无意间轻率地
    将人群分成了两个类别
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    也就是这么两种人
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    对数字可以应用自如
    能够把玩数字的人
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    和做不到这一点的人
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    今天，我想要探讨的是
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    我认为这是个错误的二分法
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    这并不是一成不变的组合
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    我认为，你不需要高超的算术能力
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    才能被数字所启发
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    这应该成为前路的起点
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    对于我来说，这条路的起始点之一
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    是着眼于统计学
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    这里，我要首先承认
    统计是有那么一点儿
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    画面方面的问题的
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    （观众笑声）
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    统计是数学的一部分
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    但是它是连数学家
    都不怎么喜欢的那一部分
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    因为与其它讲究精确
    与确定性的数学领域不同
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    统计学几乎是反其道而行之
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    事实上，我自己也是
    后来才转向统计学的
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    如果你们去问问我本科时的教授
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    我大学毕业后最不可能
    有卓越成就的两个领域是什么
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    他们会告诉你是统计和电脑编程
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    然而现在，我要用我编的程序
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    给你们展示统计图表
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    是什么激发我有了这样的转变呢？
  • 3:14 - 3:18
    是什么让我对统计产生了兴趣？
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    那是因为统计学是
    研究我们自身的科学
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    如果你看看统计 (statistics) 的词源
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    它是处理数据的科学
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    围绕着我们所生活的国家或社区
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    所以，统计学是研究
    作为一个群体的我们
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    不是作为个人的我们
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    而且我认为作为一种群居动物
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    我们会分享对作为一个个体，
    如何与所在的群体以及同辈之间
  • 3:39 - 3:41
    发生联系的那种痴迷
  • 3:41 - 3:44
    统计最强大的时候
  • 3:44 - 3:45
    是当它让我们惊讶的时候
  • 3:45 - 3:49
    伊普索莫利（英国第二大市场调查组织）
    在过去几年进行过
  • 3:49 - 3:50
    一些很有意义的调查
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    他们调查了超过1000个英国的成年人
  • 3:53 - 3:57
    提出的问题是在每一百个
    英格兰和威尔士人当中
  • 3:57 - 3:59
    有多少个穆斯林？
  • 3:59 - 4:02
    调查的平均答案
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    是24，这是具有国民代表性的答案
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    这是国民的想法
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    英国人认为，在自己国家
    每100个人中，有24个信仰穆斯林
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    而官方数据显示这个数字大约是5
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    很明显，我们的感知
    与被统计资料呈现的事实之间
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    有着巨大的差异
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    我觉得这很有趣
  • 4:25 - 4:29
    是什么原因引起
    这样的感知差距呢？
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    我对这个研究感到很兴奋
  • 4:31 - 4:34
    并开始在各种演讲中提出这个问题
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    我曾经在哈默史密斯的
  • 4:35 - 4:38
    圣保罗女子中学做过一个演讲
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    当时我有一群像现在这样的观众
  • 4:40 - 4:44
    唯一的差别是观众都是
    六年级的女学生
  • 4:44 - 4:47
    我说道，“姑娘们，
  • 4:48 - 4:52
    你们觉得英国公众认为
    每年有多少个
  • 4:52 - 4:54
    青春期女孩怀孕？”
  • 4:54 - 4:57
    当我说出答案，女孩们是非常生气的
  • 4:57 - 5:01
    我说英国公众认为
    每一百个青春期女孩中
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    每年有15个怀孕
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    当然她们有生气的缘由和权利
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    因为实际上根据官方数字，
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    （按比例）我必须要有近200个点
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    才能将一个空白圆圈涂满色
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    和计算能力一样
    这同样不仅仅是英国的问题
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    伊普索莫利机构在最近几年
    在世界范围内扩展了调查研究
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    他们问沙特阿拉伯人
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    在你们国家，每一百个成年人中
  • 5:26 - 5:29
    有多少个超重或是有肥胖症？
  • 5:31 - 5:36
    平均答案是四分之一多一点
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    那是他们认为的
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    仅仅是四分之一多一点的
    成年人超重或有肥胖症
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    官方数据显示，实际上
    这个数字接近四分之三
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    （观众笑声）
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    这又是一个巨大的差异
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    下面这个调查我很喜欢
    他们问了日本人
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    每一百个日本人里面
  • 5:55 - 5:59
    有多少人住在乡下？
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    平均答案大概是一半，
    稍高于50%
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    他们认为每100个日本人中
    有56个居住在乡村地区
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    而官方数字是7
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    如此巨大的差异震惊了一些人
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    但是对一些人来说并不惊讶
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    比如阅读过诺贝尔经济学奖获得者
    丹尼尔·卡内曼的研究成果的人
  • 6:22 - 6:27
    他和他的同事，阿莫斯·特沃斯基
    花费了数年的心血在这个
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    人们的见解与现实脱节的问题上
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    实际上人们是直觉很差的统计学家
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    这背后有着很多原因
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    个人体验，当然可以影响我们的见解
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    但也包括媒体带有偏见
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    而非全面客观的报道
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    卡内曼对此有一个很好的描述
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    他说，“我们对显而易见的
    事情视而不见”——
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    所以我们有了错误的数字——
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    “但是我们可以对我们视而不见
    这个事实视而不见。”
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    而这对做决策来说有巨大的影响
  • 6:56 - 6:59
    那么在统计学办公室，
    当这些事情在发生的时候
  • 6:59 - 7:01
    我觉得很有趣
  • 7:01 - 7:02
    我认为显然这是一个全球性的问题
  • 7:02 - 7:06
    但也许与地域差异有关
  • 7:06 - 7:10
    这里的一些问题都是关于
    你对你的国家了解多少
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    在这个问题里，是在问关于
    你对6400万人口了解多少？
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    结果是，我并不是很了解
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    所以我有了一个想法
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    是用相同的方法
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    但是以一种非常地方化的方式来思考
  • 7:23 - 7:24
    这是因地制宜的吗？
  • 7:24 - 7:26
    如果我们重新思考问题然后说
  • 7:26 - 7:28
    你对你的当地状况了解多少？
  • 7:28 - 7:30
    你的答案会更准确吗？
  • 7:32 - 7:34
    对此我设计了一个测试
  • 7:34 - 7:35
    你对你居住的地区了解多少？
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    是一个简单的网络应用
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    输入邮编
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    它会根据你所在地区的普查数据
  • 7:42 - 7:44
    给你提出问题
  • 7:44 - 7:46
    我在设计时有特别注意
  • 7:46 - 7:50
    想要让它适用于最广范围的人群
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    不仅仅是49%的会把玩数字的人
  • 7:53 - 7:55
    我想要每个人都能参与
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    所以，针对测试的设计
  • 7:57 - 8:00
    我的灵感是由19世纪20到30年代
    奥图·纽拉特的
  • 8:00 - 8:03
    “同形像”所激发
  • 8:03 - 8:07
    这是使用重复图标
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    来代表数字的方法
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    那些数字仅仅是作为背景
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    所以这是一个代表数量的绝佳方式
  • 8:15 - 8:19
    不需要使用“百分比”
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    “分数” 和“比率”
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    这个就是测试界面
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    界面的布局是
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    你左手边有重复出现的图标
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    然后这里有一张地图
    展现我们问你问题的地区
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    在右手边
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    一共有七个问题
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    对于每一个问题，这里有
    一个从0到100的可能的答案
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    在测试结尾
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    你会得到一个在0和100之间的总分
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    因为这是TEDx埃克塞特
  • 8:43 - 8:45
    我们可以快速看一下关于
  • 8:45 - 8:48
    埃克塞特的前几个问题
  • 8:48 - 8:49
    第一个问题是
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    每一百人中
    有多少个在十六岁以下？
  • 8:53 - 8:56
    当然，我对于埃克塞特不那么了解
    所以我随便猜了一下
  • 8:56 - 8:59
    主要是演示这个测试怎样进行
  • 8:59 - 9:03
    你将滑块拖至你所认可的数据图标
  • 9:03 - 9:05
    然后点击“递交”
  • 9:05 - 9:09
    然后我们将你的答案和现实之间的
    差异用动画的方式表现出来
  • 9:09 - 9:13
    结果是，我错得很离谱，
    只得了五分
  • 9:13 - 9:14
    那么下一个问题呢？
  • 9:14 - 9:17
    这是问关于年龄的中位数
  • 9:17 - 9:19
    也就是该地区大于和小于这个年龄的
  • 9:19 - 9:20
    人口数相等
  • 9:20 - 9:24
    我以为是35——
    那对我来说是中年
  • 9:24 - 9:26
    （观众笑声）
  • 9:28 - 9:30
    实际上，在埃克塞特
    结果是惊人的年轻
  • 9:30 - 9:35
    是我低估了大学在这个区域的影响
  • 9:35 - 9:37
    随着测试的进行问题的难度会增加
  • 9:37 - 9:40
    这个问题有关房屋所有权
  • 9:40 - 9:44
    在一百个家庭中，有多少个
    是有贷款或借债的？
  • 9:44 - 9:45
    我没有直接选出脑海中的数字
  • 9:45 - 9:48
    因为我不想有超过五十个
  • 9:48 - 9:50
    （观众笑声）
  • 9:50 - 9:53
    实际上，这些问题
    变得越来越困难
  • 9:53 - 9:55
    因为当你在一个地区
    在一个社区
  • 9:55 - 10:01
    人口是否老龄化或是年轻化
    这样的事情，是很容易找到线索的
  • 10:01 - 10:03
    看看周围环境就知道了
  • 10:03 - 10:07
    像房屋所有权这样的事
    要观察起来就困难得多
  • 10:07 - 10:09
    所以我们还原了我们的启发法
  • 10:09 - 10:14
    关于我们自认为有
    多少人拥有房屋所有权的偏差
  • 10:14 - 10:17
    然而真相是
    当我们发表这个测试时
  • 10:17 - 10:21
    我们所依据的普查数据
    已经是好几年前的了
  • 10:21 - 10:24
    我们有一个在线应用
    你可以输入邮编
  • 10:24 - 10:27
    然后得到过去几年的数据
  • 10:27 - 10:28
    所以，在某种程度上
  • 10:28 - 10:31
    这是有点儿过时的数据
  • 10:31 - 10:35
    但是我很感兴趣
    会得到什么样的反应
  • 10:35 - 10:38
    用我们已有的方式去使数据游戏化
  • 10:38 - 10:39
    通过使用动画
  • 10:39 - 10:44
    以及利用人们会有先入之见这一事实
  • 10:44 - 10:47
    结果是，反应...
  • 10:48 - 10:50
    比我所期望的要好
  • 10:50 - 10:53
    对我来说运营数据网站
    需要持久的雄心
  • 10:53 - 10:55
    因为公众有着庞大的需求
  • 10:55 - 10:57
    （观众笑声）
  • 10:57 - 11:00
    这个网址包含单词“统计“，"gov" 和"UK"
  • 11:00 - 11:04
    这三个是在网址中最不受欢迎的单词
  • 11:04 - 11:08
    惊人的是这个网站在晚上
  • 11:08 - 11:10
    9点45的时候瘫痪了
  • 11:10 - 11:13
    因为人们实际上在基于自愿的基础上
  • 11:13 - 11:15
    很积极地利用他们的
  • 11:15 - 11:17
    个人时间为我们提供数据
  • 11:17 - 11:19
    我很兴奋的看到
  • 11:19 - 11:23
    有二十五万人在测试发起的
  • 11:23 - 11:26
    48小时之内参与了测试
  • 11:26 - 11:30
    并且在网络和社交媒体上
    激发了巨大的讨论
  • 11:30 - 11:32
    这些讨论大部分被
  • 11:32 - 11:36
    在见解偏差中找到乐趣的人们所占据
  • 11:36 - 11:39
    对于我来说，在某种程度上没有比这
  • 11:39 - 11:40
    更令人欣慰的了
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    我也愿意看到人们开始将它发送给政客
  • 11:44 - 11:46
    你对你自己声称代表的区域了解多少？
  • 11:46 - 11:47
    （观众笑声）
  • 11:47 - 11:49
    那么我的演讲要接近尾声了
  • 11:50 - 11:52
    回到那两类人
  • 11:52 - 11:54
    我很好奇
  • 11:54 - 11:57
    擅长数字的人是如何完成这个测试的
  • 11:57 - 12:00
    英格兰和威尔士的国家统计学家，
    约翰·普令吉尔
  • 12:00 - 12:03
    你会觉得他应该做得非常好
  • 12:04 - 12:06
    然而他在自己的区域得了44分
  • 12:06 - 12:08
    （观众笑声）
  • 12:08 - 12:13
    杰瑞米·拍客斯曼——我得声明
    是在喝了一杯酒之后——得了36分
  • 12:14 - 12:16
    还不如前面那位
  • 12:16 - 12:19
    它展示给大家数字可以启示我们
  • 12:19 - 12:20
    可以给我们带来惊讶
  • 12:20 - 12:22
    所以我们常常把统计学
  • 12:22 - 12:24
    作为一种不确定性的科学来谈论
  • 12:24 - 12:26
    我今天的想法是
  • 12:26 - 12:29
    实际上，统计是关于我们自身的科学
  • 12:29 - 12:32
    这是为什么我们应该为此感到着迷
  • 12:32 - 12:33
    非常感谢
  • 12:33 - 12:36
    （观众掌声）
Title:
为什么应该热衷于统计学
Speaker:
艾伦·史密斯
Description:

你认为自己擅长猜数字？再好好想想吧。数据视觉化专家艾伦·史密斯说，不管我们认为自己是否精通数学，我们理解和运用数字的能力都是非常有限的。在这个气氛轻松的演讲中，史密斯探索了我们知道的和我们自以为知道的事情之间的差异。
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:49

Chinese, Simplified subtitles

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