I'm a meteorologist by degree, I have a bachelor's, master's and PhD in physical meteorology, so I'm a meteorologist, card carrying. And so with that comes four questions, always. This is one prediction I will always get right.
Soy meteorólogo de formación, tengo una licenciatura, maestría y doctorado en meteorología física, Así que soy un meteorólogo, cargando cartas. Y así, con eso aparecen cuatro preguntas, siempre. Esta es una predicción que siempre acertaré.
(Laughter)
(Risas)
And those questions are, "Marshall, what channel are you on?"
Y esas preguntas son, "Marshall, ¿en qué canal estás?"
(Laughter)
(Risas)
"Dr. Shepherd, what's the weather going to be tomorrow?"
"Dr. Shepherd, ¿qué tiempo hará mañana?"
(Laughter)
(Risas)
And oh, I love this one: "My daughter is getting married next September, it's an outdoor wedding. Is it going to rain?"
Y oh, me encanta este: "Mi hija se casará el próximo septiembre, es una boda al aire libre. ¿Va a llover?"
(Laughter)
(Risas)
Not kidding, I get those, and I don't know the answer to that, the science isn't there. But the one I get a lot these days is, "Dr. Shepherd, do you believe in climate change?" "Do you believe in global warming?" Now, I have to gather myself every time I get that question. Because it's an ill-posed question -- science isn't a belief system. My son, he's 10 -- he believes in the tooth fairy. And he needs to get over that, because I'm losing dollars, fast.
No bromeo, recibo esto y no sé la respuesta, la ciencia no llega ahí. Pero la pregunta que me hacen mucho en estos días es, "Dr. Shepherd, ¿cree en el cambio climático?" "¿Cree en el calentamiento global?" Me tengo que controlar cada vez que me hacen esa pregunta. Porque es una pregunta mal planteada. La ciencia no es un sistema de creencias. Mi hijo, él de 10 años, cree en el ratoncito Pérez. Y debe superarlo, porque estoy gastando dólares.
(Laughter)
(Risas)
But he believes in the tooth fairy. But consider this. Bank of America building, there, in Atlanta. You never hear anyone say, "Do you believe, if you go to the top of that building and throw a ball off, it's going to fall?" You never hear that, because gravity is a thing. So why don't we hear the question, "Do you believe in gravity?" But of course, we hear the question, "Do you believe in global warming?"
Pero él cree en el ratoncito Pérez. Pero piensen esto. El edificio del Bank of America, allí, en Atlanta. nunca se escucha a nadie decir, "¿Ud. cree que, si va a la parte superior de ese edificio y tira una pelota abajo, ¿caerá?" Nunca se escucha eso, porque la gravedad es algo. Y, ¿por qué no escuchamos la pregunta, "¿Crees en la gravedad?" Pero claro, escuchamos la pregunta, "¿Crees en el calentamiento global?"
Well, consider these facts. The American Association for the Advancement of Science, AAAS, one of the leading organizations in science, queried scientists and the public on different science topics. Here are some of them: genetically modified food, animal research, human evolution. And look at what the scientists say about those, the people that actually study those topics, in red, versus the gray, what the public thinks. How did we get there? How did we get there? That scientists and the public are so far apart on these science issues.
Bueno, piensen en estos hechos. La asociación estadounidense para el avance de la ciencia, AAAS, una organización líder en ciencia, consultó a científicos y al público sobre diferentes temas científicos. Estos son algunos de ellos: Alimentos genéticamente modificados, investigación animal, evolución humana. Y vean lo que dicen los científicos al respecto, las personas que realmente estudian esos temas, en rojo, el gris, es lo que piensa el público. ¿Cómo llegamos ahí? ¿Cómo llegamos ahí, estando los científicos y el público tan lejos en temas científicos?
Well, I'll come a little bit closer to home for me, climate change. Eighty-seven percent of scientists believe that humans are contributing to climate change. But only 50 percent of the public? How did we get there? So it begs the question, what shapes perceptions about science? It's an interesting question and one that I've been thinking about quite a bit. I think that one thing that shapes perceptions in the public, about science, is belief systems and biases. Belief systems and biases. Go with me for a moment. Because I want to talk about three elements of that: confirmation bias, Dunning-Kruger effect and cognitive dissonance. Now, these sound like big, fancy, academic terms, and they are. But when I describe them, you're going to be like, "Oh! I recognize that; I even know somebody that does that."
Bueno, me acercaré un poco más a casa para mí, cambio climático. 87 % de los científicos creemos que los humanos están contribuyendo al cambio climático. Pero solo el 50 % del público. ¿Cómo llegamos ahí? Así que plantea la pregunta, ¿Qué da forma a las percepciones sobre la ciencia? Es una pregunta interesante y una en la que he pensado bastante. Creo que algo que da forma a las percepciones en el público sobre ciencia, son los sistemas de creencias y sesgos. Sistemas de creencias y sesgos. Acompáñenme un momento. Porque quiero hablar de tres elementos de eso: sesgo de confirmación, efecto Dunning-Kruger y la disonancia cognitiva. Suenan como términos grandes, sofisticados, académicos, y lo son. Pero cuando los describa, dirán: "¡Oh! reconozco que incluso conozco a alguien que hace eso".
Confirmation bias. Finding evidence that supports what we already believe. Now, we're probably all a little bit guilty of that at times. Take a look at this. I'm on Twitter. And often, when it snows, I'll get this tweet back to me.
Sesgo de confirmación. Encontrar evidencia que apoye lo que ya creemos. Probablemente todos seamos un poco culpables de eso a veces. Miren esto. Estoy en Twitter. Y a menudo, cuando nieva, recibo este tuit de nuevo.
(Laughter)
(Risas)
"Hey, Dr. Shepherd, I have 20 inches of global warming in my yard, what are you guys talking about, climate change?" I get that tweet a lot, actually. It's a cute tweet, it makes me chuckle as well. But it's oh, so fundamentally scientifically flawed. Because it illustrates that the person tweeting doesn't understand the difference between weather and climate. I often say, weather is your mood and climate is your personality. Think about that. Weather is your mood, climate is your personality. Your mood today doesn't necessarily tell me anything about your personality, nor does a cold day tell me anything about climate change, or a hot day, for that matter.
"Dr. Shepherd, tengo 8 cm de calentamiento global en mi jardín, a qué viene eso del cambio climático?" Recibo ese tuit muchas veces. Es un tuit lindo, me hace reír también. Pero es fundamentalmente erróneo científicamente, porque ilustra que la persona que tuitea no entiende la diferencia entre tiempo atmosférico y clima. A menudo digo, el tiempo atmosférico es tu estado de ánimo y el clima es tu personalidad. Piénsenlo. El tiempo atmosférico es su estado de ánimo, el clima es su personalidad. Su estado de ánimo hoy no necesariamente me dice nada sobre su personalidad, ni un día frío me dice nada sobre el cambio climático, o un día caluroso, para el caso.
Dunning-Kruger. Two scholars from Cornell came up with the Dunning-Kruger effect. If you go look up the peer-reviewed paper for this, you will see all kinds of fancy terminology: it's an illusory superiority complex, thinking we know things. In other words, people think they know more than they do. Or they underestimate what they don't know.
Dunning-Kruger. dos estudiosos de Cornell propusieron el efecto Dunning-Kruger. Si buscan el artículo revisado por pares al respecto, verán todo tipo de terminología de fantasía: Es un complejo de superioridad ilusoria, pensando que sabemos cosas. En otras palabras, la gente piensa que sabe más que ellos. O subestiman lo que no saben.
And then, there's cognitive dissonance. Cognitive dissonance is interesting. We just recently had Groundhog Day, right? Now, there's no better definition of cognitive dissonance than intelligent people asking me if a rodent's forecast is accurate.
Y luego, hay disonancia cognitiva. La disonancia cognitiva es interesante. Recientemente tuvimos el Día de la Marmota, ¿verdad? No hay mejor definición de disonancia cognitiva lo que las personas inteligentes me preguntan si el pronóstico de un roedor es exacto.
(Laughter)
(Risas)
But I get that, all of the time.
Pero lo entiendo, todo el tiempo.
(Laughter)
(Risas)
But I also hear about the Farmer's Almanac. We grew up on the Farmer's Almanac, people are familiar with it. The problem is, it's only about 37 percent accurate, according to studies at Penn State University. But we're in an era of science where we actually can forecast the weather. And believe it or not, and I know some of you are like, "Yeah, right," we're about 90 percent accurate, or more, with weather forecast. You just tend to remember the occasional miss, you do.
Pero también oigo hablar del Almanaque del granjero. Crecimos en el Almanaque del granjero, la gente está familiarizada con él. El problema es que solo es un 37 % exacto, según los estudios de la Universidad de Penn State. Pero estamos en una era de la ciencia donde realmente podemos pronosticar el clima. Y lo creas o no, y sé que algunos de Uds. dicen: "Sí, claro". Tenemos un 90 % de precisión o más, con el pronóstico del tiempo. Solo tienden a recordar el ocasional desastre.
(Laughter)
(Risas)
So confirmation bias, Dunning-Kruger and cognitive dissonance. I think those shape biases and perceptions that people have about science. But then, there's literacy and misinformation that keep us boxed in, as well. During the hurricane season of 2017, media outlets had to actually assign reporters to dismiss fake information about the weather forecast. That's the era that we're in. I deal with this all the time in social media. Someone will tweet a forecast -- that's a forecast for Hurricane Irma, but here's the problem: it didn't come from the Hurricane Center. But people were tweeting and sharing this; it went viral. It didn't come from the National Hurricane Center at all.
Así que el sesgo de confirmación, Dunning-Kruger y la disonancia cognitiva. Creo que los sesgos y la percepción forman la idea que las personas tienen sobre la ciencia. Pero entonces, hay alfabetización y desinformación. Eso nos mantiene encerrados, también. Durante la temporada de huracanes de 2017, medios de comunicación tenían que asignar realmente reporteros para descartar información falsa sobre el pronóstico del tiempo. Esa es la era en la que estamos. Me ocupo de esto todo el tiempo en las redes sociales. Alguien tuiteará un pronóstico. Ese es un pronóstico para el huracán Irma, pero aquí está el problema: No vino del Centro de Huracanes. Pero la gente tuiteaba y compartía esto; se volvió viral. No vino en absoluto del Centro Nacional de Huracanes.
So I spent 12 years of my career at NASA before coming to the University of Georgia, and I chair their Earth Science Advisory Committee, I was just up there last week in DC. And I saw some really interesting things. Here's a NASA model and science data from satellite showing the 2017 hurricane season. You see Hurricane Harvey there? Look at all the dust coming off of Africa. Look at the wildfires up in northwest US and in western Canada. There comes Hurricane Irma. This is fascinating to me. But admittedly, I'm a weather geek. But more importantly, it illustrates that we have the technology to not only observe the weather and climate system, but predict it. There's scientific understanding, so there's no need for some of those perceptions and biases that we've been talking about. We have knowledge.
Así que pasé 12 años de mi carrera en la NASA, antes de venir a la Universidad de Georgia y presidir el Comité Asesor de Ciencias de la Tierra, Yo estuve allí la semana pasada en DC. Y vi algunas cosas realmente interesantes. Aquí hay un modelo de la NASA y datos científicos del satélite. mostrando la temporada de huracanes 2017. ¿Ven el huracán Harvey allí? Miren todo el polvo que sale de África. Vean los incendios forestales en el noroeste de EE. UU. y en el oeste de Canadá. Ahí viene el huracán Irma. Esto es fascinante para mí. Pero hay que admitir que soy un geek del tiempo. Pero lo que es más importante, ilustra que tenemos la tecnología no solo para observar el tiempo atmosférico y el sistema climático, sino para predecirlo. Hay comprensión científica, así que no hay necesidad de algunas de esas percepciones y sesgos de las que hemos hablado. Tenemos conocimiento.
But think about this ... This is Houston, Texas, after Hurricane Harvey. Now, I write a contribution for "Forbes" magazine periodically, and I wrote an article a week before Hurricane Harvey made landfall, saying, "There's probably going to be 40 to 50 inches of rainfall." I wrote that a week before it happened. But yet, when you talk to people in Houston, people are saying, "We had no idea it was going to be this bad." I'm just...
Pero piensen en esto... Esto es Houston, Texas, después del huracán Harvey. Escribo periódicamente para la revista "Forbes" y escribí un artículo una semana antes de que el huracán Harvey tocara tierra que decía: "Probablemente habrá entre 15 a 20 cm3 de lluvia". Lo escribí una semana antes de que sucediera. Pero aún, cuando hablas con la gente en Houston, la gente dice: "No sabíamos que iba a ser tan malo". Solo soy...
(Sigh)
(Suspiro)
(Laughter)
(Risas)
A week before. But -- I know, it's amusing, but the reality is, we all struggle with perceiving something outside of our experience level. People in Houston get rain all of the time, they flood all of the time. But they've never experienced that. Houston gets about 34 inches of rainfall for the entire year. They got 50 inches in three days. That's an anomaly event, that's outside of the normal.
Una semana antes. Pero... Lo sé, es divertido, pero la realidad es, todos luchamos por percibir algo fuera de nuestro nivel de experiencia. La gente en Houston experimenta lluvia todo el tiempo, tienen inundaciones todo el tiempo. Pero nunca han experimentado eso. Houston recibe unas 13 cm3 de lluvia durante todo el año. Tuvieron 20 cm3 en tres días. Eso es un evento de anomalía, eso está fuera de lo normal.
So belief systems and biases, literacy and misinformation. How do we step out of the boxes that are cornering our perceptions? Well we don't even have to go to Houston, we can come very close to home.
Así que creen en sistemas de creencias, prejuicios y desinformación. ¿Cómo salimos de las cajas que acorralan nuestras percepciones? Ni siquiera tenemos que ir a Houston, podemos llegar muy cerca de casa.
(Laughter)
(Risas)
Remember "Snowpocalypse?"
Recuerden "Snowpocalypse?"
(Laughter)
(Risas)
Snowmageddon? Snowzilla? Whatever you want to call it. All two inches of it.
¿Snowmageddon? ¿Snowzilla? Como quieran llamarlo. Los dos centímetros de ella.
(Laughter)
(Risas)
Two inches of snow shut the city of Atlanta down.
poco más de 1.5 cm3 de nieve cerraron la ciudad de Atlanta.
(Laughter)
(Risas)
But the reality is, we were in a winter storm watch, we went to a winter weather advisory, and a lot of people perceived that as being a downgrade, "Oh, it's not going to be as bad." When in fact, the perception was that it was not going to be as bad, but it was actually an upgrade. Things were getting worse as the models were coming in. So that's an example of how we get boxed in by our perceptions.
Pero la realidad es que estábamos en una tormenta de invierno, Fuimos a un aviso de clima invernal, y mucha gente lo percibió como una rebaja, "Oh, no va a ser tan malo". Cuando de hecho, la percepción era que no iba a ser tan malo, pero en realidad fue aún peor. Las cosas empeoraban a medida que iban llegando las muestras. Así que ese es un ejemplo de cómo nos encajonan nuestras percepciones.
So, the question becomes, how do we expand our radius? The area of a circle is "pi r squared". We increase the radius, we increase the area. How do we expand our radius of understanding about science? Here are my thoughts. You take inventory of your own biases. And I'm challenging you all to do that. Take an inventory of your own biases. Where do they come from? Your upbringing, your political perspective, your faith -- what shapes your own biases? Then, evaluate your sources -- where do you get your information on science? What do you read, what do you listen to, to consume your information on science? And then, it's important to speak out. Talk about how you evaluated your biases and evaluated your sources. I want you to listen to this little 40-second clip from one of the top TV meteorologists in the US, Greg Fishel, in the Raleigh, Durham area. He's revered in that region. But he was a climate skeptic. But listen to what he says about speaking out.
Y, la pregunta que se plantea es ¿cómo expandimos nuestro radio? El área de un círculo es "pi r al cuadrado". Incrementamos el radio, aumentamos el área. ¿Cómo expandimos nuestro radio de entendimiento acerca de la ciencia? Aquí están mis pensamientos. Haces inventario de tus propios sesgos. Y los estoy desafiando a todos a hacerlo. Hagan un inventario de sus propios sesgos. ¿De dónde vienen? Su educación, su perspectiva política, su fe. ¿Qué da forma a sus propios sesgos? Luego, evalúen sus fuentes. ¿De dónde sacan la información sobre la ciencia? ¿Qué leen, qué escuchan, para acceder a su información sobre la ciencia? Y luego, es importante hablar. Hablen sobre cómo evaluó sus sesgos y sus fuentes. Quiero que escuchen este pequeño clip de 40 segundos. de uno de los mejores meteorólogos de televisión de EE. UU. Greg Fishel, en el área de Raleigh, Durham. Él es venerado en esa región. Pero él era un escéptico del clima. Pero escuchen lo que dice.
Greg Fishel: The mistake I was making and didn't realize until very recently, was that I was only looking for information to support what I already thought, and was not interested in listening to anything contrary. And so I woke up one morning, and there was this question in my mind, "Greg, are you engaging in confirmation bias? Are you only looking for information to support what you already think?" And if I was honest with myself, and I tried to be, I admitted that was going on. And so the more I talked to scientists and read peer-reviewed literature and tried to conduct myself the way I'd been taught to conduct myself at Penn State when I was a student, it became very difficult for me to make the argument that we weren't at least having some effect. Maybe there was still a doubt as to how much, but to say "nothing" was not a responsible thing for me to do as a scientist or a person.
Greg Fishel: El error que estaba cometiendo y no me di cuenta hasta hace muy poco, era que solo buscaba información. para apoyar lo que ya pensaba, y no estaba interesado en escuchar nada en contra. Y así me desperté una mañana, y había esta pregunta en mi mente, "Greg, ¿estás influido por el sesgo de confirmación? ¿Solo buscas información para apoyar lo que ya piensas? " Y si fui honesto conmigo mismo, intenté serlo. Admití que eso estaba sucediendo. Y así, cuanto más hablé con científicos y leí literatura revisada por pares y traté de comportarme como me habían enseñado a comportarme en Penn State cuando era estudiante, me fue muy difícil defender el argumento de que no teníamos al menos algún efecto. Tal vez todavía había una duda sobre cuánto, pero decir "nada" no era algo responsable para mí como científico o persona.
JMS: Greg Fishel just talked about expanding his radius of understanding of science. And when we expand our radius, it's not about making a better future, but it's about preserving life as we know it.
JMS: Greg Fishel acaba de hablar de expandir su radio de la comprensión de la ciencia. Y cuando expandimos nuestro radio, no se trata de hacer un futuro mejor, sino de preservar la vida como la conocemos.
So as we think about expanding our own radius in understanding science, it's critical for Athens, Georgia, for Atlanta, Georgia, for the state of Georgia, and for the world. So expand your radius.
Y al pensar en expandir nuestro propio radio para entender la ciencia, es crítico para Athens, Georgia, para Atlanta, Georgia, por el estado de Georgia, y por el mundo. Así que expandan su radio.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)