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.
A statisztikáról tartok ma előadást. Ha máris gyanakvók, érthető, ettől még nem lesznek megszállott összeesküvés-keresők, csupán szkeptikusak. Ha számokról van szó, különösen manapság, nem árt, ha szkeptikusak. Jó, ha azt is meg tudják mondani, mely számok megbízhatók, és melyek nem. Ehhez próbálok ma segítséget adni önöknek. De mindenekelőtt szeretném tisztázni, milyen számokról beszélek. Nem olyan állításokról, hogy "10-ből 9 nő ajánlja ezt az öregedésgátló krémet". Azt hiszem, erre sokan csak összeráncoljuk a homlokunkat. Ma már azonban más statisztikákat is megkérdőjelezünk, pl: "Az USA-ban a munkanélküliségi ráta 5%." Ez az állítás abban különbözik, hogy nem magáncégtől származik, hanem a kormánytól.
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.
10 amerikaiból 4 nem bízik a kormány által közölt gazdasági adatokban. Trump elnök támogatói között még rosszabb az arány: 10-ből 7. Mondanom sem kell, milyen sokféle megosztottság van jelen társadalmunkban, és nagy részük kezd érthetővé válni, ha megértjük az emberek viszonyát a kormányzati számokhoz. Egyfelől, vannak, akik szerint a statisztika fontos, szükség van rá, hogy értelmezzük a társadalom egészét a tudománytalan mendemondák helyett, és objektívan mérjük a fejlődést. Másfelől, vannak, akik szerint a statisztika elitista, sőt manipulált; értelmetlen és nem tükrözi az emberek mindennapi életét.
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.
Úgy tűnik, jelenleg a második csoport érvelése áll nyerésre. Az alternatív tények világában élünk, ahol az emberek szerint a statisztika nem jelent közös alapot, kiinduló pontot a vitához. Ez probléma. Vannak olyan törekvések az USA-ban, amelyek megszüntetnének egyes kormányzati statisztikákat. A kongresszus előtti törvényjavaslat a faji egyenlőtlenség méréséről azt mondja: a kormánynak nem szabadna költenie szegregációs adatok gyűjtésére. Ez lesújtó. Ha nincsenek erre vonatkozó adataink, hogyan tudnánk a diszkriminációt tetten érni és főleg elkerülni? Más szavakkal: Hogyan tudna a kormány igazságos politikát kialakítani, ha nem tudja mérni az igazságtalanság szintjét? Nemcsak a diszkriminációról van szó, hanem mindenről! Hogy szabályozhatnánk az egészségügyet, a szegénységet, ha nincsenek jó adataink róluk? Hogyan tudnánk megvitatni a bevándorlást, ha nem tudunk megegyezni, hogy hányan jönnek be, vagy mennek el az országból? A statisztika az államtól ered, innen kapta nevét. Célja volt, hogy jobban mérje a népességet, és így azt jobban szolgálja. Szükségünk van a kormányzati számokra, de nem bölcs ezeket vakon elfogadni, vagy vakon elutasítani. Meg kell tanulnunk kiszúrni a rossz statisztikát.
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.
Én akkor kezdtem szert tenni e képességre, amikor az ENSZ statisztikai részlegében dolgoztam. Az volt a munkánk, hogy feltárjuk, hány irakinak kellett elhagynia otthonát a háború miatt, és mire volt szükségük. Fontos munka volt, de hihetetlenül nehéz. Minden egyes nap a számok pontosságát befolyásoló döntéseket hoztunk: az ország melyik részébe menjünk, kikkel beszéljünk, milyen kérdéseket tegyünk fel. Kezdtem elveszíteni a kedvem, mert bár úgy gondoltuk, jó munkát végzünk, ezt egyedül az irakiak tudták volna igazolni, akiknek ritkán volt lehetőségük olvasni, netán felülvizsgálni az elemzést. Tudtam, hogy az egyetlen módja, hogy pontosítsuk számainkat, ha minél többen vizsgálják felül őket.
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.
Úgyhogy adat-újságíró lettem. Felkutatom az adatokat, és megosztom őket a nyilvánossággal. Bárki megteheti ezt, nem kell hozzá profinak vagy ásznak lenni. Felejtsék el ezeket a szavakat; azok használják, akik okosnak tartják magukat, közben szerénykedni próbálnak. Tehát bárki érthet az adatokhoz.
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.
Három kérdést ismertetek önökkel, amelyek segítenek kiszúrni a rossz statisztikát. Az első kérdés: Lát-e bizonytalanságot? Az emberek viszonyát a számokhoz, sőt bizalmukat a média iránt jelentősen megváltoztatta a közvélemény-kutatás. Sok vele a kivetnivalóm, mert úgy gondolom, az újságíróknak tényekről kell tudósítaniuk, s nem jóslásokba bocsátkozni róluk, különösen, ha ez rombolja a demokráciát, azt üzenve az embereknek, hogy ne is szavazzanak egy jelöltre, mert esélye sincs nyerni. De inkább beszéljünk a kutatás pontosságáról.
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.
Az egyesült királyságbeli, az olasz, az izraeli és természetesen a legutóbbi amerikai elnökválasztás alapján a közvélemény-kutatások előrejelzése kb. olyan pontos, mintha a holdfázisból jósolnánk meg a kórházba kerültek számát. Komolyra fordítva, egy tanulmány adatai alapján jutottam erre a következtetésre. Számos oka van, hogy miért lett ilyen pontatlan a közvélemény-kutatás. Társadalmaink sokszínűvé váltak, emiatt a közvélemény-kutatók nehezen tudnak valóban reprezentatív mintához jutni. Az emberek nem szívesen fogadják a kutatók hívásait, és a megkérdezettek akár hazudhatnak is. De ez nem feltétlen derül ki a médiából. Egyrészt, Hillary Clinton győzelmének valószínűségét tizedesjegy pontossággal jelezték. A hőmérsékletet sem tudjuk megadni ilyen pontossággal. Hogyan tudnánk 230 millió szavazó magatartását ennyire pontosan előrejelezni? Másrészt, vannak ezek a szuper táblázatok. Sok adatmegjelenítés felerősíti a bizonyosságot, és ügyesen elfojtja kritikus gondolkodásunkat. Ha hallunk egy statisztikát, szkeptikusan fogadjuk. Amint táblázatban jelenik meg, valamiféle objektív tudománynak érezzük, pedig nem az.
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 --
Próbáltam ezt jobban elmagyarázni az embereknek, megmutatni, hogy a számok bizonytalanságot hordoznak. Fogtam néhány adathalmazt, és megjelenítettem kézzel rajzolt táblázatokba, hogy lássák az emberek, milyen pontatlanok az adatok; és lássák, hogy ezt egy ember készítette, ő találta és jelenítette meg az adatot. Pl. ahelyett, hogy ábrázolnánk minden hónapra az influenza gyakoriságának valószínűségét, az influenzaszezon körülbelüli eloszlását láthatják. Az ábra szerint –
(Laughter)
(Nevetés)
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.
februárban tetőzött. Ez megbízhatóbb adatmegjelenítés, mert ha valószínűségeket mutatnánk, lehet, hogy az emberek rosszul döntenének oltásuk időpontjáról.
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.
Ezek a girbegurba vonalak emlékeztetnek a pontatlanságra, de arra is, hogy nem feltétlen egy konkrét számon, hanem a fontos tényeken van a hangsúly: Az igazságtalanság és az egyenlőtlenség nyomot hagy az életünkön. A fekete és őslakos amerikaiak várható élettartama rövidebb, mint más fajoké, és nem is fog változni mostanában. A foglyok olyan magánzárkákban tarthatók az Egyesült Államokban, amelyek kisebbek egy parkolóhelynél.
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.
Az adatmegjelenítésnek az is célja, hogy felhívja a figyelmet néhány fontos statisztikai fogalomra, pl. az átlagra. Tegyük fel, ezt hallják: "Az USA-ban az átlagos uszoda medencéjébe 6,23 esetben kerül ürülék." Ez nem azt jelenti, hogy az ország minden egyes uszodája 6,23 ürüléket tartalmaz. Hogy ezt bemutassam, felkutattam az eredeti adatokat, amelyek a CDC-től származnak, amely 47 uszodát vizsgált. Egy estét rászántam, és helyretettem a "bogyókat". Láthatják, hogy az átlag mennyire félrevezető lehet.
(Laughter)
(Nevetés)
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?" "What does it mean to die of natural causes?"
Nézzük a második kérdést, amit fel kell tenniük, hogy kiszúrják a rossz számokat: Látom-e magamat az adatokban? Ez is tulajdonképpen az átlaggal kapcsolatos, mert az emberek részben azért csalódtak a nemzeti statisztikákban, mert nem adnak választ arra, hogy ki nyer és ki veszít a nemzet politikájával. Érthető, hogy az embereket bosszantják a világátlagok, ha teljesen más a személyes tapasztalatuk. Meg akartam mutatni, hogy az adat miként része az életünknek. "Dear Mona" néven tanácsadó rovatot indítottam, az emberek megírhatták kérdéseiket, aggodalmaikat, én pedig adatokkal válaszoltam. Mindenfélét kérdeztek, pl. "Normális-e, hogy nem egy ágyban alszom a feleségemmel?" "Megbánják-e, akik tetováltatnak?" "Mit jelent, hogy természetes okokból hal meg?"
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.
Nagyszerű kérdések, mert arra ösztönöznek, hogy fölleljem és közzétegyem az adatokat. Ha azt kérdezi valaki, "Mennyi pisi számít soknak?" mert ezt is kérdezték, fontos úgy megjeleníteni az adatokat, hogy minél többen értsék. Ezek a számok nem elérhetetlenek. Csak néha megbújnak egy tanulmány függelékében. Persze nem ellenőrizhetetlenek; ha szeretnének utánanézni a vizeletmennyiség számainak, fogjanak egy üvegcsét és próbálják meg.
(Laughter)
(Nevetés)
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; once you change the scale, you can change the story.
Nem feltétlen lényeges, hogy minden adat kapcsolódjon a személyünkhöz. Engem érdekel, hány nőt bírságoltak meg Franciaországban arcfátyol vagy csador viselése miatt, pedig nem ott élek, és nem hordok fátylat. A tágabb kontextus miatt érdemes vizsgálni a kapcsolódásunkat. Sok mindenre ráláthatunk kiindulva egy adatból, pl. hogy a munkanélküliségi ráta 5%, láthatjuk ennek időbeli változását, vagy képzettség szerinti változását – ezért hallottuk folyton a szüleinktől, hogy tovább kell tanulni –, vagy nemek szerinti alakulását. Ma a férfiak körében magasabb a munkanélküliség, mint a nőknél. A 80-as évek elejéig fordítva volt. Ez az egyik legjelentősebb változás az amerikai társadalom életében, és mindez ott van a táblázatban, ha nemcsak az átlagszámokat nézzük. A tengelyek meghatározóak: ha változtatjuk a beosztást, változni fog a kép.
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.
A harmadik és utolsó kérdés, amin el kell gondolniuk, ha szemügyre vesznek egy statisztikát: Hogyan gyűjtötték az adatokat? Eddig csak arról beszéltem, hogyan tesszük közzé, de az is fontos, hogyan gyűjtjük az adatokat. Tudom, bonyolult, mert ennek módszertana átláthatatlan és unalmas is lehet, de van néhány egyszerű lépés, amivel ellenőrizhetjük.
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.
Egy utolsó példát hozok fel. Egy felmérés szerint a muszlimok 41%-a támogatja a dzsihádot ebben az országban, ami kétségkívül elég ijesztő, ezt 2015-ben mindenütt közzétették. Ha ellenőrizni akarok egy ilyen számot, először is megkeresem az eredeti kérdőívet. Kiderült, hogy az újságíró, aki tudósított a felmérésről, nem vett figyelembe egy kérdést a lap alján, miszerint hogyan definiálja a válaszadó a dzsihádot. Legtöbbjük definiálása szerint: "A muszlimok személyes, békés küzdelme hitük megerősítéséért." 16%-uk határozta meg úgy, hogy "erőszakos szent háború a hitetlenek ellen." Ez nagyon fontos szempont: a számok alapján teljességgel lehetséges, hogy azok közül, akik erőszakos szent háborúnak definiálták, senki sem támogatta. Lehet, hogy a két csoport nem fedi egymást.
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 in this country.
Azt is érdemes megkérdezni, hogyan végezték a felmérést. Ez szabad részvételen alapult, tehát bárki megtalálhatta és kitölthette az interneten. Nem tudhatjuk, hogy muszlimok voltak-e. Végül pedig, 600 válaszadó vett részt a felmérésben. Nagyjából 3 millió muszlim él ebben az országban, a Pew Research Center szerint. Vagyis a felmérés az ország minden ötezredik muszlim lakosát vonta be.
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.
Sok esetben részben ezért jobbak a kormányzati, mint a magánstatisztikák. Egy felmérés néhány száz vagy ezer embert kérdez meg, vagy egy L'Oreal értékesítő 2005-ben 48 nőt kérdezett meg, és megállapította: a termékek beváltak.
(Laughter)
(Nevetés)
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.
A magáncégeknek nincs erős érdekeltségük, hogy a számok jók legyenek, nekik csak a jó számok kellenek. A kormányzati statisztikusok nem ilyenek. Elméletben legalábbis teljesen pártatlanok, többek között, mert a munkájukban nem számít, ki van hatalomban. Köztisztviselők. És jól végzik a munkájukat, nem csak néhány száz emberrel beszélnek. A munkanélküliségi számok, amiket idéztem, a Bureau of Labor Statistics adatai, és becsléseikhez több mint 140 000 vállalattal beszéltek.
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, using nothing but private interests to guide us.
Értem, hogy ez lehangoló. Ha ellenőrizni akarnak egy magáncégtől származó statisztikát, vehetnek maguknak és barátaiknak az arckrémből és kipróbálhatják. Ha nem válik be, mondhatják, hogy a számok nem igazak. Hogyan vonható kétségbe a kormányzati statisztika? Mindent ellenőrizzenek! Tudják meg, hogyan gyűjtötték az adatokat. Minden benne van-e a táblázatban, aminek ott kell lennie? De ne mondjanak le a számokról, mert ha így tesznek, a sötétben tapogatózva kell döntéseket hoznunk, s csak magánérdekek fognak vezetni minket.
Thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)