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.
Ho una laurea in meteorologia, ho fatto la laurea triennale, magistrale e PhD in meteorologia fisica, quindi sono un meteorologo professionista. E mi pongono sempre quattro domande. Azzecco sempre questa previsione.
(Laughter)
(Risate)
And those questions are, "Marshall, what channel are you on?"
Queste domande sono: "Marshall, su che canale sei?"
(Laughter)
(Risate)
"Dr. Shepherd, what's the weather going to be tomorrow?"
"Dr. Shepherd, come sarà il tempo domani?"
(Laughter)
(Risate)
And oh, I love this one: "My daughter is getting married next September, it's an outdoor wedding. Is it going to rain?"
Oh, adoro questa: "Mia figlia si sposerà all'aperto il prossimo settembre. Pioverà?"
(Laughter)
(Risate)
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.
Non sto scherzando, me lo chiedono, e non so come rispondere, la scienza non c'è ancora arrivata. Ma quella che mi viene fatta di più ultimamente è: "Dr. Shepherd, lei crede nel cambiamento climatico? "Crede nel riscaldamento globale?" Ogni volta che mi viene chiesto, devo far mente locale un attimo. Perché è una domanda articolata male, la scienza non è un sistema di credenze. Mio figlio di dieci anni crede nella fatina dei denti, e deve smetterla perché sto perdendo soldi velocemente.
(Laughter)
(Risate)
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?"
Ma lui crede nella fatina dei denti. Ma considerate questo. L'edificio della Bank of America, in Atlanta. Non sentirete mai qualcuno dire: "Tu credi che se io andassi in cima al grattacielo e lanciassi una palla, cadrebbe?" Non sentite mai un discorso così, perché la gravità è un fatto. Allora perché non sentiamo chiedere: "Credi nella gravità?" Ma ovviamente, sentiamo chiedere: "Credi nel riscaldamento globale?"
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.
Ecco alcuni fatti da considerare. L'Associazione Americana per l'Avanzamento delle Scienze, AAAS, una delle organizzazioni più importanti nel mondo scientifico, ha interrogato scienziati e pubblico su vari argomenti scientifici. Eccone alcuni: cibi geneticamente modificati, esperimenti su animali, evoluzione umana. Osservate le risposte degli scienziati, coloro che hanno studiato questi argomenti, in rosso, e in grigio il pensiero della gente. Come siamo arrivati a questo punto? Come ci siamo arrivati? Al punto in cui la gente e gli scienziati sono così lontani su problemi scientifici.
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."
Consideriamo una cosa a me più vicina, il cambiamento climatico. L'87 per cento degli scienziati crede che gli esseri umani stiano contribuendo al cambiamento climatico. Ma solo il 50 per cento della gente? Come ci siamo arrivati? Quindi bisogna domandarci: che cosa determina la percezione che abbiamo riguardo la scienza? È una domanda interessante a cui ho pensato molto. Credo che una delle cose che influisce su come il pubblico percepisce la scienza sia un sistema di credenze e pregiudizi. Credenze e pregiudizi. Seguitemi per un momento, perché voglio parlare di tre elementi a riguardo: il pregiudizio di conferma, l'effetto Dunning-Kruger, e la dissonanza cognitiva. Possono sembrare grandi termini pomposi e accademici, e lo sono. Ma quando ve li descriverò, direte: "Oh, so di cosa parla; conosco qualcuno che fa così."
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.
Il pregiudizio di conferma. Trovare delle prove a supporto di ciò in cui già crediamo. Probabilmente lo facciamo un po' tutti a volte. Sentite questa. Sono su Twitter. E spesso, quando nevica, mi mandano questo tweet:
(Laughter)
(Risate)
"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, ho 50 centimetri di riscaldamento globale nel mio giardino, ma di che cosa parlate, cambiamento climatico?" In effetti, ricevo spesso quel tweet. È un tweet carino, mi fa anche sorridere. Ma è così fondamentalmente scientificamente sbagliato. Perché mostra che chi l'ha scritto non capisce la differenza tra meteo e clima. Spesso paragono il meteo all'umore e il clima alla personalità. Pensateci. Il meteo è il vostro umore, il clima la vostra personalità. Non posso capire la vostra personalità solamente dall'umore che avete oggi, come una giornata fredda non spiega il cambiamento climatico, e nemmeno una giornata calda.
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. Due ricercatori della Cornell parlarono dell'effetto Dunning-Kruger. Se leggete la valutazione tra pari sull'argomento, vedrete termini strani di tutti i tipi: credere di sapere è un complesso di superiorità illusorio. Cioè la gente crede di sapere più cose di quelle che sa in realtà. O sottovalutano ciò che non sanno.
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.
Poi, abbiamo la dissonanza cognitiva. La dissonanza cognitiva è interessante. Poco fa è stato il Giorno della Marmotta, giusto? Non c'è definizione migliore della dissonanza cognitiva di persone intelligenti che mi chiedono
(Laughter)
se le previsioni di un roditore sono accurate.
(Risate)
But I get that, all of the time.
Me lo chiedono sempre.
(Laughter)
(Risate)
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.
Ma ho anche sentito parlare dell'Almanacco del Contadino. Siamo cresciuti con l'Almanacco del Contadino, la gente lo conosce. Il problema è che è accurato solamente al 37 per cento, secondo uno studio della Penn State University. Ma siamo nell'era della scienza dove possiamo fare previsioni meteo. Credeteci o no, e so che alcuni diranno: "Sì, vabbè", ma le previsioni meteo sono accurate al 90 per cento o anche di più. Tendete sempre a ricordarvi la volta che sbagliamo.
(Laughter)
(Risate)
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.
Quindi, il pregiudizio di conferma, Dunning-Kruger e la dissonanza cognitiva. Credo che siano questi a dar forma ai pregiudizi e preconcetti sulla scienza. Ma anche la cultura e la disinformazione continuano a limitarci. Durante la stagione degli uragani del 2017, gli organi di stampa dovettero incaricare dei giornalisti per confutare le notizie false riguardo alle previsioni meteo. Questa è l'epoca in cui ci troviamo. Ne ho sempre a che fare sui social media. Qualcuno manda un tweet con una previsione, questa è una previsione sull'Uragano Irma, ma il problema è che non viene dal Centro Uragani. Ma la gente lo ha scritto e condiviso; è diventato virale. Ma non veniva affatto dal Centro Nazionale degli Uragani.
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.
Ho passato 12 anni della mia carriera alla NASA prima di venire all'Università della Georgia, e dirigo il Comitato Consultivo delle Scienze Naturali, ero a Washington la scorsa settimana. Ho visto cose molto interessanti. Questo è un modello della NASA e dei dati scientifici da un satellite che mostrano la stagione degli uragani del 2017. Vedete l'Uragano Harvey? Guardate tutta la sabbia che viene dall'Africa. Guardate gli incendi nel nord-ovest degli Stati Uniti e a ovest nel Canada. Ecco l'Uragano Irma. Tutto ciò mi affascina. Ma lo ammetto, sono un nerd del meteo. Ma la cosa importante è che mostra che abbiamo la tecnologia non solo per osservare il meteo e il sistema climatico, ma per predirlo. C'è una base scientifica, per cui non c'è bisogno delle percezioni e pregiudizi di cui abbiamo parlato. Abbiamo la conoscenza.
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...
Ma guardate qui: questo è Huston, Texas, dopo l'Uragano Harvey. Periodicamente scrivo per la rivista <i>Forbes</i>, e una settimana prima dell'arrivo dell'Uragano Harvey, scrissi un articolo: "Probabilmente scenderanno dai 100 ai 127 cm di pioggia." Lo scrissi una settimana prima che accadesse. Eppure, quando parli con la gente di Houston, dice: "Non avevamo idea che sarebbe stato così tragico." Io sono solo...
(Sigh)
(Sospiro)
(Laughter)
(Risate)
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 settimana prima. Ma, lo so è comico, ma la realtà è che tutti noi fatichiamo a capire qualcosa fuori dal nostro livello di esperienza. A Houston piove sempre, ci sono spesso alluvioni. Ma non hanno mai vissuto una cosa simile. A Houston di solito cadono 86 cm di pioggia in tutto l'anno. Ne sono caduti 127 cm in tre giorni. Questo è un evento anomalo, è fuori dal normale.
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.
Un sistema di credenze e pregiudizi, cultura e disinformazione. Come possiamo uscire da questa scatola che limita le nostre percezioni? Non abbiamo bisogno di andare a Houston, possiamo rimanere qui vicino.
(Laughter)
(Risate)
Remember "Snowpocalypse?"
Vi ricordate la "Snowpocalypse"?
(Laughter)
(Risate)
Snowmageddon? Snowzilla? Whatever you want to call it. All two inches of it.
Snowmageddon? Snowzilla? Qualsiasi nome gli volete dare. A tutti i suoi cinque centimetri.
(Laughter)
(Risate)
Two inches of snow shut the city of Atlanta down.
Cinque centimetri di neve e la città di Atlanta si ferma.
(Laughter)
(Risate)
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.
Ma la realtà è che stavamo monitorando una bufera di neve, abbiamo trasmesso un avviso metereologico, e molta gente l'ha percepito come un declassamento, "Oh, non sarà così terribile." Di fatto, la percezione era che non sarebbe stato così terribile, ma in realtà era un'allerta. Le cose peggioravano mano a mano che arrivavano i dati. Questo è un esempio di come le nostre percezioni ci limitino.
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 domanda quindi diventa: come allarghiamo il nostro raggio? L'area di un cerchio è π x r². Se aumentiamo il raggio, aumentiamo l'aera. Come possiamo aumentare il raggio della nostra comprensione della scienza? Questo è quello che penso: fate l'inventario dei vostri pregiudizi. E vi sfido a farlo. Fate l'inventario dei vostri pregiudizi. Da dove vengono? La vostra educazione, l'opinione politica, il vostro credo, che cosa modella i vostri pregiudizi? Poi, esaminate le vostre fonti, dove prendete le vostre informazioni sulla scienza? Cosa leggete, cosa ascoltate, per informarvi sulla scienza? E poi, è importante parlarne. Spiegate come avete valutato i vostri pregiudizi e le vostre fonti. Vorrei che ascoltaste questo breve video di 40 secondi di uno dei migliori meteorologi televisivi negli Stati Uniti, Greg Fishel, nel Raleigh, contea di Durham. È venerato in quella regione. Ma era uno scettico sul clima. Sentite la sua opinione sul parlare apertamente.
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'errore che facevo e che ho capito solo recentemente, è che stavo cercando solo informazioni che confermassero ciò che già sapevo, e non mi interessava sapere niente che andava contro. Una mattina mi sono svegliato con questa domanda in mente: "Greg, hai a che fare con pregiudizio di conferma? Cerchi solamente informazioni che confermino ciò che già pensi?" Se ero onesto con me stesso, e ci provai, dovevo ammettere che era proprio così. Quindi, più parlavo con gli scienziati e più leggevo articoli rivisti da pari, e più cercavo di comportarmi come mi era stato insegnato quando ero studente alla Penn State, più diventò difficile per me sostenere che non avevamo alcuna influenza. Forse si poteva ancora discutere su quanta influenza, ma dire "nessuna" non era una cosa responsabile da fare da scienziato 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 ha appena spiegato come ha aumentato il raggio della comprensione della scienza. E quando aumentiamo il nostro raggio, non si tratta solo di avere un futuro migliore, ma di preservare la vita come la conosciamo.
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.
Mentre pensiamo a come aumentare il raggio della nostra comprensione della scienza, è importante per Athens in Georgia, per Atlanta in Georgia, per lo stato della Georgia e per il resto del mondo. Quindi aumentate il vostro raggio.
Thank you.
Grazie.
(Applause)
(Applausi)