سأتحدث عن الإحصائيات اليوم ولو كان هذا يجعلك في الحال حذراً بعض الشيء فلا بأس، فإن هذا لن يجعلك نوعا ما صاحب نظرية مؤامرة مهووس، بل متشكك. وعندما يتعلق الأمربالأرقام، خاصة الآن، لابد أن تكون متشككاً. ولكن أيضاً لابد أن تكون قادراً على القول أي الأرقام موثوق به وأيها ليس كذلك. لذا اليوم سأحاول إعطاءكم الأدوات التي تمكنكم من ذلك. قبل أن أفعل، أريد أن أوضح أي الأرقام أتحدث عنها هنا. فأنا لا أتحدث عن الادعاءات مثل، "9 من 10 نساء ينصحون بهذا الكريم المضاد للشيخوخة." أعتقد أن كثير منا يبحثون على أرقام كهذه. المختلف الآن أن الناس يتساءلون عن إحصائيات مثل، "معدل البطالة الأمريكي هو %5." الذي يجعل هذا الإدعاء مختلفاً أنه لم يأتي من شركة خاصة، بل من الحكومة.
I'm going to be talking about statistics today. If that makes you immediately feel a little bit wary, that's OK, that doesn't make you some kind of crazy conspiracy theorist, it makes you skeptical. And when it comes to numbers, especially now, you should be skeptical. But you should also be able to tell which numbers are reliable and which ones aren't. So today I want to try to give you some tools to be able to do that. But before I do, I just want to clarify which numbers I'm talking about here. I'm not talking about claims like, "9 out of 10 women recommend this anti-aging cream." I think a lot of us always roll our eyes at numbers like that. What's different now is people are questioning statistics like, "The US unemployment rate is five percent." What makes this claim different is it doesn't come from a private company, it comes from the government.
والحقيقة ، أن حوالي 4 من 10 أمريكيين لا يثقون بالبيانات الاقتصادية التي تصدرها الحكومة. وهي أعلي بين مؤيدي الرئيس (ترامب)؛ إنها حوالي 7 من 10. لست بحاجة لإخبار أحد هنا أن هناك المزيد من الخطوط الفاصلة في مجتمعنا الآن، والكثيرمنهم أصبح منطقي، بمجرد فهمك لعلاقة الناس بأرقام الحكومة تلك. ومن جانب، هناك أؤلئك اللذين يقولون أن هذه الإحصائيات في غاية الأهمية. ونحن بحاجة إليهم لنفهم المجتمع ككل ولتجاوز الحكايات العاطفية وقياس التقدم بطريقة (موضوعية). ومن ثم هناك آخرون، اللذين يقولون أن هذه الإحصائيات نخبوية، أو ربما تكون مزورة؛ فهم غير منطقيون ولا يعكسون فعلاً ما يحدث في حياة الناس اليومية.
About 4 out of 10 Americans distrust the economic data that gets reported by government. Among supporters of President Trump it's even higher; it's about 7 out of 10. I don't need to tell anyone here that there are a lot of dividing lines in our society right now, and a lot of them start to make sense, once you understand people's relationships with these government numbers. On the one hand, there are those who say these statistics are crucial, that we need them to make sense of society as a whole in order to move beyond emotional anecdotes and measure progress in an [objective] way. And then there are the others, who say that these statistics are elitist, maybe even rigged; they don't make sense and they don't really reflect what's happening in people's everyday lives.
نوعاً ما تبدو المجموعة الثانية أنها علي صواب حتى الآن. نعيش في عالم من الحقائق البديلة، حيث لا يجد الناس إحصائيات ذات أرضية مشتركة، وهذا هو أصل الخلاف، وهذه مشكلة. هناك فعلاً تحركات في أمريكا الآن للتخلص من إحصائيات الحكومة كليًا. فهناك الآن مشروع قانون في الكونجرس حول قياس التمييز العنصري. تقول مسودة القانون أن أموال الحكومة لا ينبغي إستخدامها لجمع المعلومات حول التميز العنصري. هذه كارثة كلية. إذا لم تكن لدينا هذه الببانات، كيف لنا أن نرصد التميز، ناهيك عن إصلاحه؟ وبمعنى أخر: كيف لحكومة أن تصنع سياسات منصفة إذا كانت غير قادرة على قياس مستويات عدم الإنصاف الحالية؟ إن هذا لا يتعلق بالتمييز العنصري وحده، بل بكل شئ - فكروا في ذلك. كيف نسن قوانين للرعاية الصحية إذا لم يكن لدينا بيانات كافية حول الصحة والفقر؟ كيف يكون لدينا نقاش عام حول الهجرة إذا لم نتفق على الأقل على عدد الناس الداخلين والخارجين من البلاد؟ جاء أصل كلمة إحصائيات من كلمة تعين؛ من هنا جاء مسماها. الهدف كان قياس نسبة السكان بشكل أفضل لتقديم خدمة افضل لهم. لذا نحتاج أرقام الحكومة هذه، ولكن علينا أيضاً تجاوز القبول الأعمى أو الرفض الأعمى لهم. علينا تعلم مهارة القدرة على معرفة الإحصائيات السيئة.
It kind of feels like that second group is winning the argument right now. We're living in a world of alternative facts, where people don't find statistics this kind of common ground, this starting point for debate. This is a problem. There are actually moves in the US right now to get rid of some government statistics altogether. Right now there's a bill in congress about measuring racial inequality. The draft law says that government money should not be used to collect data on racial segregation. This is a total disaster. If we don't have this data, how can we observe discrimination, let alone fix it? In other words: How can a government create fair policies if they can't measure current levels of unfairness? This isn't just about discrimination, it's everything -- think about it. How can we legislate on health care if we don't have good data on health or poverty? How can we have public debate about immigration if we can't at least agree on how many people are entering and leaving the country? Statistics come from the state; that's where they got their name. The point was to better measure the population in order to better serve it. So we need these government numbers, but we also have to move beyond either blindly accepting or blindly rejecting them. We need to learn the skills to be able to spot bad statistics.
قد بدأت بتعلم بعض من هذا عندما كنت أعمل في قسم إحصائي تابع للأمم المتحدة. كان عملنا هو معرفة عدد العراقيين الذين شُردوا من منازلهم بسب الحرب، وما يحتاجون إليه. كان عملاً مهماً حقًا، ولكنه صعب جدًا. كل يوم، كنا نتخذ قررات تؤثر على دقة أرقامنا قررات مثل أي الأماكن في البلاد التي ينبغي الذهاب إليها، من يجب أن نتكلم معه، وما الأسئلة التي يجب أن نطرحها. وبدأت أشعر بخيبة أمل حقًا بشان عملنا، لاعتقادنا بأننا نقوم بعمل جيد، ولكن مجموعة الناس التي بإمكانها إخبارنا أين العراقيون، نادراً ما تتاح الفرصة لهم لإيجاد تحليلنا، ناهيك عن النقاش بخصوصه. لذا شعرت أن الطريقة الوحيدة لجعل الأرقام أكثر دقة هو وجود عدد كبير بقدر الإمكان من الناس الذين نستطيع طرح أسئلة عليهم.
I started to learn some of these when I was working in a statistical department that's part of the United Nations. Our job was to find out how many Iraqis had been forced from their homes as a result of the war, and what they needed. It was really important work, but it was also incredibly difficult. Every single day, we were making decisions that affected the accuracy of our numbers -- decisions like which parts of the country we should go to, who we should speak to, which questions we should ask. And I started to feel really disillusioned with our work, because we thought we were doing a really good job, but the one group of people who could really tell us were the Iraqis, and they rarely got the chance to find our analysis, let alone question it. So I started to feel really determined that the one way to make numbers more accurate is to have as many people as possible be able to question them.
لهذا أصبحتُ صحفية بيانات. عملي هو إيجاد مجموعات البيانات تلك ومشاركتها مع العامة. أي أحد بإمكانه ذلك فلا يجب عليك أن تكون عالمًا أو أن تدرس كثيرًا. بإمكانك تجاهل هذه الكلمات؛ التي يستخدمها الناس للوصف بأنهم أذكياء في حين أنهم بسطاء. بالتأكيد أي أحد بإمكانه ذلك.
So I became a data journalist. My job is finding these data sets and sharing them with the public. Anyone can do this, you don't have to be a geek or a nerd. You can ignore those words; they're used by people trying to say they're smart while pretending they're humble. Absolutely anyone can do this.
أريد أن أسألكم ثلاث أسئلة ستساعدكم في تحديد بعض الإحصائيات السيئة السؤال الأول هو هل يساوركم شعور بالشك؟ أن إحدى الأشياء التي غيرت علاقة الناس بالأرقام، وحتي ثقتهم في وسائل الاعلام، كانت استخدام استطلاعات الرأي السياسية. أنا شخصيًا لدي الكثير من المشاكل معها لأنيّ أعتقد أن دور الصحفيين في الواقع هو إيصال الحقائق وليس محاولة التنبؤ بها، خاصة إذا كانت هذة التنبؤات بإمكانها فعلاً تدميرالديمقراطية. بالإشارة الي الناس: لا يهم التصويت لهذا الشخص، ليس لديه فرصة. دعونا ننحيّ هذا جانباً الآن ونتكلم عن دقة هذه المحاولة.
I want to give you guys three questions that will help you be able to spot some bad statistics. So, question number one is: Can you see uncertainty? One of things that's really changed people's relationship with numbers, and even their trust in the media, has been the use of political polls. I personally have a lot of issues with political polls because I think the role of journalists is actually to report the facts and not attempt to predict them, especially when those predictions can actually damage democracy by signaling to people: don't bother to vote for that guy, he doesn't have a chance. Let's set that aside for now and talk about the accuracy of this endeavor.
بناءً على الإنتخابات القومية في المملكة المتحدة وإيطاليا وإسرائيل وبالطبع الإنتخابات الرئاسية الأمريكية الأخيرة، استخدموا الاستطلاعات للتنبؤ بنتائج إنتخابية تبلغ دقتها دقة الاسترشاد بالقمر في التنبؤ بالدخول إلى المستشفى. الآن، جدياً، لقد استخدمت بيانات حقيقية من دراسة أكاديمية لرسم هذا. هناك العديد من الأسباب لماذا أصبحت استطلاعات الرأي غير دقيقة بالمرة. أصبحت مجتمعاتنا متفرقة جداً، والذي يُصعِب الأمرعلي منظمي الاستطلاعات الحصول على عينة تمثيلية مناسبة لعدد السكان في استطلاعهم. فالناس يترددون حقًا في الإجابة على منظمي الاستطلاع بالهاتف، وأيضًا، الصادم أكثر، أن الناس قد يكذبون. ولكنك بالضرورة لن تعرف بالنظر إلى وسائل الإعلام لأمر واحد، فإن إحتمالية فوز (هيلاري كلينتون) كانت شائعة في الخانات العشرية. كنا لا نستخدم الخانات العشرية لوصف درجات الحرارة. كيف إذًا من الممكن أن يكون التنبؤ بسلوك 230 مليون مُصوِت في هذه البلاد دقيقًا؟ لذا كانت هناك تلك الرسوم البيانية الدقيقة. انظروا ستبالغ الكثير من التصورات البيانية بالتاكيد، وهو نافع هذه البيانات يمكن أن تخدر عقولنا حتي لا ننتقدها. عندما تسمع بإحصاء، تشعر بالشك. طالما هو موضوع في رسم بياني، تشعرك بأنه علم موضوعي نوعًا ما، لكنه ليس كذلك.
Based on national elections in the UK, Italy, Israel and of course, the most recent US presidential election, using polls to predict electoral outcomes is about as accurate as using the moon to predict hospital admissions. No, seriously, I used actual data from an academic study to draw this. There are a lot of reasons why polling has become so inaccurate. Our societies have become really diverse, which makes it difficult for pollsters to get a really nice representative sample of the population for their polls. People are really reluctant to answer their phones to pollsters, and also, shockingly enough, people might lie. But you wouldn't necessarily know that to look at the media. For one thing, the probability of a Hillary Clinton win was communicated with decimal places. We don't use decimal places to describe the temperature. How on earth can predicting the behavior of 230 million voters in this country be that precise? And then there were those sleek charts. See, a lot of data visualizations will overstate certainty, and it works -- these charts can numb our brains to criticism. When you hear a statistic, you might feel skeptical. As soon as it's buried in a chart, it feels like some kind of objective science, and it's not.
لذا كنت أحاول إيجاد بعض الطرق لتحسين وصول هذا للناس، لإظهارعدم اليقين في أرقامنا لهم. لقد بدأت بتبني مجموعات بيانات حقيقية، وتحويلهم إلى تصورات مرسومة باليد، ليتمكن الناس من معرفة عدم دقة البيانات؛ ويعرفوا أن الإنسان هو من قام بذلك، فقد وجد البيانات وتصورها. على سبيل المثال، بدلاً من معرفة احتمالية الإصابة بالإنفلونزا في شهر معين، فبإمكانك معرفة التوزيع التقريبي للإنفلونزا الموسمية. ها هي --
So I was trying to find ways to better communicate this to people, to show people the uncertainty in our numbers. What I did was I started taking real data sets, and turning them into hand-drawn visualizations, so that people can see how imprecise the data is; so people can see that a human did this, a human found the data and visualized it. For example, instead of finding out the probability of getting the flu in any given month, you can see the rough distribution of flu season. This is --
لقطة غير لطيفة في فبراير،
(Laughter)
لكنه تصور بياني موثوق به، لأنه إذا اتضحت لكم الاحتمالات الفعلية، فإن هذا يشجع الناس على تعاطي لقاحات الإنفلونزا في الوقت الخطأ.
a bad shot to show in February. But it's also more responsible data visualization, because if you were to show the exact probabilities, maybe that would encourage people to get their flu jabs at the wrong time.
إن الهدف من هذه الخطوط غير المستقرة هو تذكير الناس بعدم الدقة، ولكن أيضًا لا يكتفون بالضرورة برقم معين، بل بإمكانهم أن يتذكروا حقائق هامة. حقائق مثل الظلم وعدم المساواة التي تترك أثراً كبيراً في حياتنا. حقائق مثل أن الأمريكان السود والأصليين لديهم أقصر متوسط عمري متوقع مقارنة بالأجناس الأخرى، والتي لن تتغير في أي وقت قريب. حقائق مثل أن المسجونين في أمريكا يمكن أن يوضعوا في غرف حبس انفرادي أصغر في الحجم من مساحة موقف السيارة العادي.
The point of these shaky lines is so that people remember these imprecisions, but also so they don't necessarily walk away with a specific number, but they can remember important facts. Facts like injustice and inequality leave a huge mark on our lives. Facts like Black Americans and Native Americans have shorter life expectancies than those of other races, and that isn't changing anytime soon. Facts like prisoners in the US can be kept in solitary confinement cells that are smaller than the size of an average parking space.
هدف هذه التصورات أيضاً هو تذكير الناس ببعض المفاهيم الإحصائية الهامة، مثل المتوسطات. لذا دعونا نقول أنكم سمعتم إدعاءً مثل: "يحتوي حمام السباحة العادي في أمريكا على 6.23 حادثة براز." هذا لايعني أن كل حمامات السباحة في البلاد تحتوي علي 6.23 حادثة براز بالضبط. لذا لإيضاح ذلك، رجعت إلى البيانات الأصلية، والتى أتت من مركز مكافحة الأمراض الذي عاين 47 من مرافق السباحة. و قضيت ليلة واحدة فقط في إعادة توزيع البراز. بذلك يمكنكم أن تروا كيف أن المتوسطات مضللة.
The point of these visualizations is also to remind people of some really important statistical concepts, concepts like averages. So let's say you hear a claim like, "The average swimming pool in the US contains 6.23 fecal accidents." That doesn't mean every single swimming pool in the country contains exactly 6.23 turds. So in order to show that, I went back to the original data, which comes from the CDC, who surveyed 47 swimming facilities. And I just spent one evening redistributing poop. So you can kind of see how misleading averages can be.
(ضحك)
(Laughter)
حسنًا، السؤال الثاني الذي يجب أن تسألوه لأنفسكم لمعرفة الإرقام الزائفة هو: هل بإمكاني رؤية نفسي في البيانات؟ وهو سؤال عن المتوسطات أيضا بطريقة ما، لأن جزءاً من سبب إحباط الناس جداً بشأن هذه الإحصائيات المحلية، هو أنهم لا يقولون بحق قصة الرابح والخاسر من السياسة المحلية. من السهل فَهم إحباط الناس الكبير بشأن المتوسطات العالمية عندما لا يمكنهم مطابقتها مع تجاربهم الشخصية. أردت أن أظهر للناس الطريقة التى ترتبط بها البيانات بحياتهم اليومية. بدأت بعمود النصائح هذا المدعو "عزيزتي منى،" حيث سيكتب الناس إلي عن أسئلتهم واهتماماتهم. وحاولت أن أٌجيبهم بالبيانات. سألني الناس عن أي شئ. أسئلة مثل "هل هو طبيعي أن أنام في سرير منفصل عن زوجتي؟" "هل يندم الناس على وشومهم؟" "ما معني الموت لأسباب طبيعية؟"
OK, so the second question that you guys should be asking yourselves to spot bad numbers is: Can I see myself in the data? This question is also about averages in a way, because part of the reason why people are so frustrated with these national statistics, is they don't really tell the story of who's winning and who's losing from national policy. It's easy to understand why people are frustrated with global averages when they don't match up with their personal experiences. I wanted to show people the way data relates to their everyday lives. I started this advice column called "Dear Mona," where people would write to me with questions and concerns and I'd try to answer them with data. People asked me anything. questions like, "Is it normal to sleep in a separate bed to my wife?" "Do people regret their tattoos?"
كل هذه أسئلة رائعة، لأنها تجعلك تفكر في طرق إيجاد وإيصال تلك الأرقام.
"What does it mean to die of natural causes?"
إذا ما سألك أحد، "ما مقدار البول الذي يعد كثيراً؟" وهو سؤال قد سُئلته، أنتم تريدون فعلَا أن تتأكدوا من أن هذه التصورات منطقية لأكبر قدر ممكن من الناس. فهذه الأرقام غير متوفرة. وفي بعض الأحيان تُدفن في ملحق دراسة أكاديمية. وهي ليست غامضة بالتأكيد؛ إذا أردتم اختبار هذه الأرقام حسب مقدار التبول يمكن أن تُحضر زجاجة وتجربها بنفسك.
All of these questions are great, because they make you think about ways to find and communicate these numbers. If someone asks you, "How much pee is a lot of pee?" which is a question that I got asked, you really want to make sure that the visualization makes sense to as many people as possible. These numbers aren't unavailable. Sometimes they're just buried in the appendix of an academic study. And they're certainly not inscrutable; if you really wanted to test these numbers on urination volume, you could grab a bottle and try it for yourself.
الغرض من هذا ليس بالضرورة أن كل مجموعة بيانات لها صلة بك بالضرورة.
(Laughter)
أنا مهتمة بعدد النساء اللواتي فرض عليهن غرامة في فرنسا بسب غطاء الوجة، أو النقاب، وحتي إن لم أكن أعيش في فرنسا أو أرتديه. والمقصد من السؤال عن مكانك المناسب هو معرفة أكبر قدر من السياق، فالأمر يتعلق بالخروج من نقطة بيانات واحدة، مثل معدل البطالة يبلغ %5، ومعرفة كيف يتغير بمرور الوقت، أو كيف يتغير حسب الحالة التعليمية هذا سبب أن والديك يريدونك أن تلتحق بالجامعة أو كيف يتنوع حسب الجنس. في الوقت الحاضر، يعد معدل البطالة عند الذكور أعلى من معدلها عند الإناث. فحتى مطلع القرن الثامن عشر كان العكس. ها هي قصة واحدة من أكبر التغيرات التي حدثت في المجتمع الأمريكي، ها هي الآن في الرسم البياني، عندما ننظر أبعد من المتوسطات، المحاور هي كل شئ. فإن غيرت مقياس الرسم، بإمكانك تغيير القصة.
The point of this isn't necessarily that every single data set has to relate specifically to you. I'm interested in how many women were issued fines in France for wearing the face veil, or the niqab, even if I don't live in France or wear the face veil. The point of asking where you fit in is to get as much context as possible. So it's about zooming out from one data point, like the unemployment rate is five percent, and seeing how it changes over time, or seeing how it changes by educational status -- this is why your parents always wanted you to go to college -- or seeing how it varies by gender. Nowadays, male unemployment rate is higher than the female unemployment rate. Up until the early '80s, it was the other way around. This is a story of one of the biggest changes that's happened in American society, and it's all there in that chart, once you look beyond the averages. The axes are everything;
حسناً، إذاً السؤال الثالث الذي أريدكم أن يا تفكروا فيه
once you change the scale, you can change the story.
عندما ننظر إلى الإحصاء: كيف جُمعت البيانات؟ حتي الآن، تكلمت فقط عن طريقة إيصال البيانات، ولكن طريقة جمعها تعني الكثير أيضاً. أعلم أن هذا صعب، لأن المنهجيات يمكن أن تكون مبهمة وفي الواقع مملة نوعاً ما، لكن هناك بعض الخطوات البسيطة يمكن أن تأخذها لتفحص ذلك.
OK, so the third and final question that I want you guys to think about when you're looking at statistics is: How was the data collected? So far, I've only talked about the way data is communicated, but the way it's collected matters just as much. I know this is tough, because methodologies can be opaque and actually kind of boring, but there are some simple steps you can take to check this.
سأستخدم واحد هنا على الأقل. كشف استطلاع للرأي أن %41 من المسلمين في هذا البلد يؤيدون الجهاد، ومن الواضح أنه أمر مفزع، وقد صدر في 2015 في كل مكان. حينما أريد تفحص رقم مثل هذا، أبدأ أولاً بإيجاد التساؤل الأصلي. اتضح أن الصحفيين الذين أوردوا الإحصاء أغفلوا سؤالاً في آخر الإحصاء الذي يسأل المشاركين ما تعريفهم لـ "الجهاد" وأغلبهم عرفه بـ "جهاد المسلم الشخصي والسلمي ليكون أكثر تديناً." فقط %16عرفه بـ "الحرب المقدسة العنيفة على الكفار." تلك هي النقطة الأهم: بناءً على تلك الأرقام، فإنه ممكن تمامًا أن لا يكون أحد في الإحصاء قد عرفه بالحرب المقدسة العنيفة وأيضًا قالوا أنهم يدعموها. هاتين المجموعتين لا يمكن أن تتداخل ابداً
I'll use one last example here. One poll found that 41 percent of Muslims in this country support jihad, which is obviously pretty scary, and it was reported everywhere in 2015. When I want to check a number like that, I'll start off by finding the original questionnaire. It turns out that journalists who reported on that statistic ignored a question lower down on the survey that asked respondents how they defined "jihad." And most of them defined it as, "Muslims' personal, peaceful struggle to be more religious." Only 16 percent defined it as, "violent holy war against unbelievers." This is the really important point: based on those numbers, it's totally possible that no one in the survey who defined it as violent holy war also said they support it. Those two groups might not overlap at all.
وجدير بالسؤال كذلك هو كيف تم الإحصاء. كان هذا شئ يسمى خيار الاستطلاع، والذي يعني أن أي شخص يمكن أن يجده على الإنترنت ويكمله. لم يكن ثمة سبيل لمعرفة ما إذا كان هؤلاء الناس مسلمين فعلاً. وأخيراً، كان هناك 600 مشارك في الاستطلاع. هناك ما يقرب من ثلاثة مليون مسلم في هذا البلد. وفق مركز (بيو) للبحوث. ما يعني أن الاستطلاع شمل فقط واحد من كل 5,000 مسلم تقريباً في هذا البلد.
It's also worth asking how the survey was carried out. This was something called an opt-in poll, which means anyone could have found it on the internet and completed it. There's no way of knowing if those people even identified as Muslim. And finally, there were 600 respondents in that poll. There are roughly three million Muslims in this country, according to Pew Research Center. That means the poll spoke to roughly one in every 5,000 Muslims
هذا هو أحد الأسباب
in this country.
الذي يجعل إحصائيات الحكومة أفضل بكثير من الإحصائيات الخاصة. وقد يشمل إحصاء ما بضع المئات من الأشخاص، أو حتى الف، أو لو كانت شركة "لوريال" تحاول بيع منتجات البشرة في 2005، بذلك تكون قد تحدثت مع 48 امراة لإقناعنا بأنها ناجحة.
This is one of the reasons why government statistics are often better than private statistics. A poll might speak to a couple hundred people, maybe a thousand, or if you're L'Oreal, trying to sell skin care products in 2005, then you spoke to 48 women to claim that they work.
(ضحك)
(Laughter)
ليس لدى الشركات الخاصة اهتمام كبير لتحصيل أرقام صحيحة، هم فقط يريدون الأرقام الصحيحة. الإحصائيات الحكومية ليست كذلك. نظرياً، على الأقل، فهم غير متحيزون تماماً، على الأقل لأن معظمهم يقومون بعملهم بغض النظر عمن له اليد العليا. فهم الموظفون الحكوميون. وللقيام بعملهم بشكل مناسب، فإنهم لا يتحدثون فقط إلى بضع المئات من الناس. إن أرقام البطالة التي احتفظ بها في المرجع صدرت عن مكتب الإحصائيات العمالية، وكي يقوموا بتقديراتهم، فقد تناولوا ما يزيد عن 140,000 من الشركات التجارية في هذا البلد.
Private companies don't have a huge interest in getting the numbers right, they just need the right numbers. Government statisticians aren't like that. In theory, at least, they're totally impartial, not least because most of them do their jobs regardless of who's in power. They're civil servants. And to do their jobs properly, they don't just speak to a couple hundred people. Those unemployment numbers I keep on referencing come from the Bureau of Labor Statistics, and to make their estimates, they speak to over 140,000 businesses in this country.
لقد فهمتها، إنها محبطة. فإذا أردت اختبار إحصاء صادر عن شركة خاصة، فيمكن أن تشتري كريم الوجه لك ولمجموعة من أصدقائك، ثم جربوه، إن لم يكن ناجحاً، يمكنك أن تقول أن الأرقام كانت خاطئة. ولكن كيف يمكنكم الشك في إحصائيات الحكومة؟ ذلك بأن تستمروا في فحص كل شئ. وأن تعرفوا كيف جمعوا الأرقام. وأن تجودوا كل شئ تريدون أن تروه في الرسم البياني. لكن لا تـفقدوا الثقة في الأرقام كلية، لأنكم إذا فعلتم، سنتجاهل بذلك بقررات السياسة العامة، مستخدمين فقط اهتمامتنا الخاصة لترشدنا.
I get it, it's frustrating. If you want to test a statistic that comes from a private company, you can buy the face cream for you and a bunch of friends, test it out, if it doesn't work, you can say the numbers were wrong. But how do you question government statistics? You just keep checking everything. Find out how they collected the numbers. Find out if you're seeing everything on the chart you need to see. But don't give up on the numbers altogether, because if you do, we'll be making public policy decisions in the dark,
شكراً لكم.
using nothing but private interests to guide us.
(تصفيق)
Thank you.