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.
私は気象学者です 物理気象学の学士、修士 博士号まで持っているので れっきとした気象学者です そうすると いつもされる 質問が4つあります この予想はまず当たります
(Laughter)
(笑)
And those questions are, "Marshall, what channel are you on?"
その質問というのは— 「マーシャル どのチャンネルに出てるの?」
(Laughter)
(笑)
"Dr. Shepherd, what's the weather going to be tomorrow?"
「シェファード博士 明日の天気を教えてください」
(Laughter)
(笑)
And oh, I love this one: "My daughter is getting married next September, it's an outdoor wedding. Is it going to rain?"
そして お気に入りのやつ 「娘が9月に結婚するんですが 式は屋外なんです 雨は降るでしょうか?」
(Laughter)
(笑)
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.
冗談じゃなく 聞かれるんですが 答えられません 現在の科学ではまだ無理です でも最近よく聞かれるのは 「シェファード博士 気候変動を 信じますか?」 「地球温暖化が起こっていると 信じますか?」 この質問には いつもぎょっとします 間違った質問の仕方だからです 科学は「信念体系」ではありません 私の10歳の息子は「歯の妖精」を 信じています 卒業してもらわないと 歯が抜けるたびに お金を取られてかないませんが—
(Laughter)
(笑)
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?"
歯の妖精を信じています 考えてみてください バンク・オブ・アメリカのビルが アトランタにありますが こんなことを言う人はいないでしょう 「あのビルの上からボールを投げたら 落下するって 信じます?」 そんな質問ないですよね 重力は事実なんだから ではなぜ 「重力を信じますか?」 という質問は耳にしないのに 「地球温暖化を信じますか?」 という質問は耳にするのでしょう?
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.
考えてほしいことがあります アメリカ科学振興協会(AAAS)は 科学界でも有数の組織の一つですが 科学者や一般の人に 様々な科学トピックについて尋ねました こういった内容です 遺伝子組み換え食品や 動物実験の是非 人類の進化はあったのかなど 科学者たちの反応を見てください こうしたトピックの研究者たちの 答えが赤のグラフ 対して グレーは一般人の答えです どうしてこうなったのでしょう? どうしてこんな差が? 科学者と 一般の方の意見に こんなにも差があるなんて
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."
私の分野ではどうでしょう 例えば「気候変動」です 科学者の87%は 人間が気候変動に加担していると 思っています しかし一般の人は50%だけ? 一体なぜ? 「何が科学に対する認識を 形作るのだろう?」と 疑問を持たずにはいられません 興味深い疑問です 私はこれについて かなり考えてきました 私が思うに 一般の人々の 科学的認識を形成するものには 信念体系とバイアスがあります 「信念体系」と「バイアス」です 少しお付き合いください その中の3つの要素を お話ししたいと思います 「確証バイアス」 「ダニング=クルーガー効果」 そして「認知的不協和」です たいそう学術的で小難しそうで まあその通りなんですが 説明を聞けば皆さんは 「ああ それなら分かる! そういう人なら知ってるよ」 となるでしょう
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.
「確証バイアス」というのは 自分が既に信じていることを支持する 証拠ばかり見つけること これは私たち皆が やってしまいがちなことでしょう これを見てください 私はツイッターをやってますが 雪が降るとよく こんなツイートが来ます
(Laughter)
(笑)
"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.
「シェファード博士 うちの庭には 地球温暖化が50センチ積もってるぜ 気候変動って何の話よ?」 本当にこれがよく来るんですよ まあ 可笑しいツイートです 私もクスリときますよ でも これには科学的に 根本的な勘違いがあるんです だって このツイートで 書いている人は「天気」と「気候」の 違いが分かっていないのが 明白ですから 私はよく 天気は「気分」で 気候は「性格」だと例えています 考えてみましょう 天気は「気分」で 気候は「性格」です 今日の皆さんの気分からは 皆さんの性格は必ずしも判断できません 寒い1日からも 気候変動について何も判断できません 暑い日だってそうです
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.
「ダニング=クルーガー効果」 コーネル大学の2人の学者によって 報告されたもので これに関する論文を読めば あらゆる小難しい学術用語が 並んでいることでしょう 自分はものを知っているという 優越感の錯覚をもたらすコンプレックス ― つまり 人は自分が実際より物事を 知っていると考えがちで また 自分の無知を 過小評価しがちだということです
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.
それから「認知的不協和」です 認知的不協和は興味深いですよ この間は (マーモットで天気占いをする) グラウンドホッグデーでしたね? これは認知的不協和を説明するのに ぴったりです 知的な人が マーモットによる天気予想が 当たるか聞いてくるんですから
(Laughter)
(笑)
But I get that, all of the time.
でも これもいっつも 聞かれるんです
(Laughter)
(笑)
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.
農業暦 (Farmer's Almanac) というのもあります 農業暦は昔からあり 皆さんにおなじみです しかしペンシルベニア州立大学の 研究によると その正確性はたったの37%なんです 現在は科学の時代で 天気は予測できます 半信半疑の方もいらっしゃるのは 知っていますが 今の天気予報は90%以上の 精度があります たまに外れたのばかり 印象に残っているだけです
(Laughter)
(笑)
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.
確証バイアス ダニング=クルーガー効果、認知的不協和 これらが人々の科学に対する認識や バイアスを形作っているのだと思います でも リテラシーの不足や ニセ情報というのも 私たちを真実から遠ざけます 2017年のハリケーンの季節に メディアはリポーター達に 天気予報に関するフェイクニュースを 声高に指摘させなければなりませんでした 私たちはそんな時代にいるんです 私はソーシャルメディアで しょっちゅう これに対処しています 誰かが予報をツイートして— ハリケーン・イルマに関する ものでしたが 問題はそれが ハリケーンセンターによる ものでなかったことです 人々はそれをリツイートして 爆発的に広めてしまいました その情報は国立ハリケーンセンターから 出たものではなかったのに
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.
私はジョージア大学に来る前 12年間 NASAで働き 今は地球科学諮問委員会の 委員長をしていて 先週ワシントンに 行っていたんですが とても面白いものを見つけました これは衛星を使った NASAのモデルと科学データですが 2017年のハリケーンの動きを 表しています ハリケーン・ハービーが分かりますか? アフリカから飛んで来る 塵を見てください アメリカ北西部や カナダ西部の山火事も そしてハリケーン・イルマが来ます 本当に興味深いものです 私は天気オタクなので 重要なことは このように 天気や気候システムを観察するだけでなく 予測できる技術があるということです このような科学的知見があります 先ほどお話ししたような 誤認識やバイアスは 必要ないんです 知識がありますから
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...
でもこの例を考えてみましょう これはハリケーン・ハービーの後の テキサス州ヒューストンです 私は『フォーブス』誌へ 定期的に寄稿していて ハリケーン・ハービーが上陸する 1週間前にこんな記事を書きました 「降雨量は1000〜1300ミリとなるでしょう」 それを1週間前に書いていたんです それなのに ヒューストンの人々と話すと 「こんなにひどくなるなんて 思ってもいなかったよ」と言うんです もう本当に…
(Sigh)
(ため息)
(Laughter)
(笑)
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.
1週間も前に言ったのに でも… ええ 可笑しいですよね でも現実には 私たちは皆 自分の経験の範囲外のことを 理解するのが難しいんです ヒューストンの人々は雨に慣れっこです 洪水もいつものことです でもあそこまでひどいのは 経験がなかった ヒューストンの降雨量は だいたい年間860ミリです でもその時は3日で 1300ミリ降ったんです 例外的な出来事 異常なことでした
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.
信念体系とバイアス リテラシー、誤情報 私たちの認識を制限するこうしたものから どうやったら自由になれるんでしょう? ヒューストンまで行かなくても 身近な例があります
(Laughter)
(笑)
Remember "Snowpocalypse?"
「スノーポカリプス」を覚えていますか?
(Laughter)
(笑)
Snowmageddon? Snowzilla? Whatever you want to call it. All two inches of it.
「スノーマゲドン」? 「スノーゴジラ」は? どう呼んでもいいんですが 結局5センチぽっちの降雪でした
(Laughter)
(笑)
Two inches of snow shut the city of Atlanta down.
アトランタはたった5センチの雪のために 街が麻痺したんです
(Laughter)
(笑)
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.
実際には当時 冬季暴風雨警戒警報が出ていたんです それを冬期気象注意報にしました 多くの人は警報が緩和されたと誤解して 「そんなにひどくならなさそうだな」 と思ったんです 実際の警戒レベルは 緩和ではなく引き上げでした 予測モデルが送られて来るたびに 様相は悪化して行きました 誤認識によって窮地に 追いやられた一例です
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.
そこで質問は どうやって自分の範囲を 広げれば良いかということです 円の面積は「π X r の2乗」です 半径(範囲)を伸ばすと 面積(領域)も広がります 科学に対する理解の範囲は どうすれば広げられるんでしょう? 私の考えはこうです まず自分のバイアスを振り返ってみる 皆さんにそうしてもらいたいのです 自分の中のバイアスを振り返ってみて どこから来たかを考えるんです 自分の生い立ちか 政治観か 信仰か— 自分のバイアスは何で出来ているのか? そして情報の出所を見直す どこから科学情報を得ているのか? 科学的知識を得るのに どんなものを読み 何を聞いているか? それから周りに伝えることも大事です どうやって自分のバイアスを見つめ直し 情報源を評価し直したかを話してください この40秒のビデオを聞いてみましょう グレッグ・フィシェルという アメリカの有名なTV気象予報士です ローリー・ダーラム地域の方で その地域では尊敬されている予報士ですが 気候変動懐疑論者でした でも彼がこう明かしたのを 聞いてください
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.
(グレッグ・フィシェル) 私が間違っていたのは 最近まで気づいていなかったのですが 私は自分が信じていたことを 支持する情報だけを 探していたということです そして反対の情報には 耳を貸しませんでした ある日 目が覚めて ある疑問が芽生えました 「グレッグ 確証バイアスに 陥っているんじゃないか? 自分がそうだと考えることを 支持する情報だけを見ているのでは?」 もし自分に正直になるなら— そう努めているのですが そうだと認めるしかありませんでした それで科学者たちと話し 査読を受けた論文を読み ペンシルベニア州立大学で 学生の頃に 教え込まれた姿勢を取ってみると 人間が気候変動に影響を 与えていないと論じるのは かなり難しくなってきました 程度については 議論の余地があったとしても 「全くそんな現象は無い」と言うのは 科学者として人として とても無責任なことでした
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.
(シェファード)グレッグ・フィシェルは 自分の科学理解の範囲を どのように広げたかを語りました 私たちが自分の範囲を広げる時 それは「より良い未来を作る」とかではなく 私たちの知る世界の姿を 守ることなのです
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.
科学の理解に関する「半径」を 広げることは ここジョージア州のアセンズにも アトランタにも ジョージア州全体にも 世界にも とても大切なことなんです ですから自分の半径を 広げてください
Thank you.
ありがとうございました
(Applause)
(拍手)