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.
Je suis météorologue de formation, j'ai une licence, un master et un doctorat en météorologie physique, je suis donc météorologue, j'ai ma carte. Avec ce fait, viennent toujours quatre questions. C'est une de mes prévisions qui est toujours correcte.
(Laughter)
(Rires)
And those questions are, "Marshall, what channel are you on?"
Ces questions sont : « Marshall, sur quelle chaîne es-tu ? »
(Laughter)
(Rires)
"Dr. Shepherd, what's the weather going to be tomorrow?"
« Dr Shepherd, quel temps fera-t-il demain ? »
(Laughter)
(Rires)
And oh, I love this one: "My daughter is getting married next September, it's an outdoor wedding. Is it going to rain?"
Oh, j'adore celle-ci : « Ma fille va se marier en septembre prochain, c'est un mariage en extérieur. Va-t-il pleuvoir ? »
(Laughter)
(Rires)
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.
Je ne rigole pas, j'ai ces questions et j'ignore la réponse, la science n'est pas là. Mais celle que j'ai beaucoup ces jours-ci, c'est : « Dr Shepherd, croyez-vous au changement climatique ? » « Croyez-vous au réchauffement climatique ? » Je dois rassembler mes esprits à chaque fois que j'ai ces questions. Car c'est une question mal posée -- la science n'est pas un système de croyance. Mon fils, il a dix ans -- il croit à la petite souris. Il faut qu'il passe à autre chose car je perds de l'argent, et vite.
(Laughter)
(Rires)
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?"
Mais il croit à la petite souris. Envisagez ceci. Le bâtiment de Bank of America à Atlanta. Vous n'entendez jamais qui que ce soit dire : « Croyez-vous que, si vous montez en haut du bâtiment et jetez une balle, elle tombera ? » Vous n'entendez jamais cela car la gravité existe. Pourquoi n'entendons-nous pas la question : « Croyez-vous en la gravité ? » Mais nous entendons la question : « Croyez-vous au réchauffement climatique ? »
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.
Considérez ces faits. L'Association américaine pour l'avancement des sciences, AAAS, l'une des principales organisations scientifiques, a interrogé les scientifiques et le public sur différents sujets scientifiques. En voici quelques-uns : la nourriture génétiquement modifiée, la recherche sur les animaux, l'évolution de l'Homme. Regardez ce que les scientifiques disent sur ces sujets, les gens étudiant ces sujets, en rouge, comparé au gris, ce que le public pense. Comment en sommes-nous arrivés là ? Comment en sommes-nous arrivés là ? Que les scientifiques et le public soient si éloignés sur ces sujets scientifiques.
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."
Je vais me rapprocher de ce qui me concerne : le changement climatique. 87% des scientifiques croient que les humains contribuent au changement climatique. Mais seulement 50% du public ? Comment en sommes-nous arrivés là ? Cela amène la question : qu'est-ce qui définit la perception que l'on a de la science ? C'est une question intéressante à laquelle j'ai beaucoup réfléchi. Je pense que l'une des choses modelant la perception que le public a de la science, ce sont les systèmes de croyance et les préjugés. Les systèmes de croyance et préjugés. Accordez-moi un instant. Car je veux parler de trois éléments à ce sujet : le biais de confirmation, l'effet Dunning-Kruger et la dissonance cognitive. Cela semble être de grands termes académiques et sophistiqués et ce le sont. Mais quand je les décris, vous allez penser : « Oh ! Je reconnais cela, je connais même quelqu'un qui le fait. »
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.
Le biais de confirmation. Trouver des preuves appuyant ce que nous croyons déjà. Nous sommes probablement tous parfois un peu coupables de cela. Regardez ceci. Je suis sur Twitter. Souvent, quand il neige, je reçois ce tweet.
(Laughter)
(Rires)
"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.
« Hey Dr Shepherd, j'ai 20 centimètres de réchauffement climatique dans le jardin. C'est quoi le changement climatique dont vous parlez ? » Je reçois beaucoup ce tweet. C'est un tweet mignon, il me fait sourire. Mais cela est si scientifiquement incorrect. Car cela illustre que la personne qui tweete ne comprend pas la différence entre météo et climat. Je dis souvent que la météo, c'est votre humeur, et le climat, c'est votre personnalité. Réfléchissez-y. La météo est votre humeur, le climat votre personnalité. Votre humeur aujourd'hui ne me dit rien sur votre personnalité, une journée froide ne me dit rien sur le changement climatique, et une journée chaude non plus.
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. Deux chercheurs de Cornell ont découvert l'effet Dunning-Kruger. Si vous cherchez la publication à ce sujet, vous verrez tous genres de terminologie sophistiquée : c'est un complexe de supériorité illusoire, nous pensons savoir. Les gens pensent savoir plus qu'ils n'en sachent vraiment. Ou ils sous-estiment ce qu'ils ne savent pas.
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.
Et puis il y a la dissonance cognitive. La dissonance cognitive est intéressante. C'était le jour de la marmotte il y a peu. Il n'y a pas de meilleure définition de la dissonance cognitive qu'une personne intelligente me demandant si la prévision d'un rongeur est exacte.
(Laughter)
(Rires)
But I get that, all of the time.
Mais on me le demande constamment.
(Laughter)
(Rires)
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.
J'entends aussi parler de l’almanach des fermiers. Nous avons grandi avec, les gens connaissent l'almanach des fermiers. Le problème est qu'il n'est correct que 37% du temps, d'après des études de l'université Penn State. Nous vivons une ère scientifique où nous pouvons prévoir la météo. Croyez-le ou non, je sais que certains se disent : « Oui, c'est ça », nos prévisions météos sont correctes 90% du temps ou plus. Vous avez juste tendance à vous rappeler des erreurs occasionnelles.
(Laughter)
(Rires)
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.
Le biais de confirmation, Dunning-Kruger et la dissonance cognitive. Je pense qu'ils modèlent les préjugés et perceptions que les gens ont de la science. Il y a l'alphabétisation et la mésinformation qui nous piègent également. Durant la saison cyclonique de 2017, les organes de presse ont dû mandater des journalistes pour nier la validité de fausses informations liées aux prévisions météorologiques. Nous vivons dans cette ère-là. J'y fais constamment face sur les réseaux sociaux. Quelqu'un tweete une prévision -- ici une prévision sur l'ouragan Irma, mais le problème est : elle n'est pas issue du centre national des ouragans. Les gens ont tweeté et partagé cela, c'est devenu viral. Cela ne venait pas du tout du centre national des ouragans.
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.
J'ai passé 12 ans de ma carrière à la NASA avant de venir à l'université de Géorgie et je préside leur conseil consultatif des sciences de la Terre, j'y étais la semaine dernière. J'ai vu des choses très intéressantes. Voici un modèle de la NASA et des données scientifiques satellite montrant la saison cyclonique de 2017. Vous voyez l'ouragan Harvey là ? Regardez toute la poussière partant d'Afrique. Regardez tous les incendies au nord-ouest des États-Unis et dans l'ouest du Canada. Puis vient l'ouragan Irma. Je trouve cela fascinant. Certes, je suis passionné de météorologie. Mais surtout, cela illustre que nous avons la technologie pour observer la météo et le système climatique, mais aussi pour le prévoir. Il y a une compréhension scientifique, il n'y a donc pas besoin de ces perceptions et préjugés que nous avons évoqués. Nous avons des connaissances.
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...
Réfléchissez à ceci... Voici Houston, au Texas, après l'ouragan Harvey. J'écris périodiquement une contribution pour le magazine « Forbes » et, une semaine avant que l'ouragan Harvey ne frappe, j'ai écrit un article disant : « Il y aura probablement entre 100 et 130 centimètres de pluie. » Je l'ai écrit une semaine avant que cela n'arrive. Pourtant, quand vous parlez aux gens de Houston, les gens disent : « Nous ignorions que cela serait si grave. » Je...
(Sigh)
(Soupire)
(Laughter)
(Rires)
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.
Une semaine avant. Mais -- Je sais que c'est amusant, mais en réalité, nous éprouvons tous des difficultés à percevoir quelque chose au-delà de notre niveau d'expérience. Les gens de Houston ont constamment de la pluie, constamment des inondations. Mais ils n'ont jamais connu cela. Il y a environ 86 centimètres de précipitations par an à Houston. Il y en a eu 130 en trois jours. C'est une anomalie, c'est en dehors de la norme.
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.
Les croyances, les préjugés, l'alphabétisation, la mésinformation. Comment sortir des cases qui acculent nos perceptions ? Pas besoin d'aller à Houston, nous pouvons aller proche de chez nous.
(Laughter)
(Rires)
Remember "Snowpocalypse?"
Vous souvenez-vous de « snowpocalypse » ?
(Laughter)
(Rires)
Snowmageddon? Snowzilla? Whatever you want to call it. All two inches of it.
« Snowmageddon » ? « Snowzilla » ? Peu importe comment vous l'appelez. Les cinq centimètres que cela a été.
(Laughter)
(Rires)
Two inches of snow shut the city of Atlanta down.
Cinq centimètres de neige ont paralysé Atlanta.
(Laughter)
(Rires)
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.
En réalité, nous étions en vigilance pour tempête hivernale, nous sommes passés à un avertissement météo et beaucoup de gens ont perçu cela comme un déclassement : « Cela ne va pas être si grave. » Alors que la perception était que cela n'allait pas être si grave, c'était un surclassement. Les choses empiraient au fur et à mesure des modèles. C'est un exemple de comment nos perceptions nous coincent.
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.
La question devient : comment augmenter notre rayon ? L'aire d'un cercle est pi x r². Nous augmentons le rayon, nous augmentons l'aire. Comment augmenter notre rayon de compréhension scientifique ? Voici mes idées. Vous dressez l'inventaire de vos préjugés. Je vous défie tous de le faire. Dressez l'inventaire de vos préjugés. D'où viennent-ils ? Votre éducation, votre vision politique, votre croyance -- qu'est-ce qui donne forme à vos préjugés ? Puis, évaluez vos sources -- d'où tirez-vous vos informations scientifiques ? Que lisez-vous, qu'écoutez-vous, pour consommer vos informations scientifiques ? Ensuite, il est important de vous exprimer. Parlez de comment vous avez évalué vos préjugés et vos sources. Je veux que vous écoutiez cet enregistrement de 40 secondes de l'un des meilleurs météorologues télé des États-Unis, Greg Fishel, dans la zone de Raleigh et Durham. Il a changé d'avis mais était un climato-sceptique. Écoutez ce qu'il dit sur le fait de s'exprimer.
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 : L'erreur que je faisais, et je ne l'ai réalisé que récemment, était que je ne cherchais que des informations pour confirmer ce que je pensais déjà et écouter toute information contraire ne m'intéressait pas. Je me suis réveillé un matin et j'avais cette question en tête : « Greg, te livres-tu au biais de confirmation ? Ne cherches-tu que des informations appuyant ce que tu penses déjà ? » Si j'étais honnête - et j'essayais de l'être - j'admettais que c'était ça. Plus j'ai parlé à des scientifiques, lu la littérature revue par des pairs et essayé de me conduire comme on m'avait appris à me conduire quand j'étais étudiant à l'université, plus il est devenu difficile pour moi d'avancer que nous n'avions pas une petite incidence. Il y avait peut-être un doute sur son importance, mais dire « aucune » n'était pas la chose responsable à faire en tant que scientifique ou personne.
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 vient de parler d'augmenter son rayon de compréhension scientifique. Quand nous augmentons notre rayon, il ne s'agit pas de rendre l'avenir meilleur, mais de préserver la vie telle que nous la connaissons.
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.
Alors que nous pensons à augmenter notre rayon de compréhension scientifique, cela est crucial pour Athens, en Géorgie, pour Atlanta, en Géorgie, pour l'État de Géorgie et pour le monde. Augmentez votre rayon.
Thank you.
Merci.
(Applause)
(Applaudissements)