Roy Price is a man that most of you have probably never heard about, even though he may have been responsible for 22 somewhat mediocre minutes of your life on April 19, 2013. He may have also been responsible for 22 very entertaining minutes, but not very many of you. And all of that goes back to a decision that Roy had to make about three years ago.
احتمالا بیشتر ما اسم "روی پرایس" رو نشنیدیم، با اینکه مسئول ۲۲ دقیقه از اوقات نه چندان خوبه شما در ۱۹ آوریل سال ۲۰۱۳ بوده. از طرفی هم شاید مسئول ۲۲ دقیقه بسیار سرگرم کننده از اوقات شما بوده، البته نه برای خیلیهاتون. همه اینها به تصمیمی برمیگرده که "رُوی" سه سال پیش باید میگرفت.
So you see, Roy Price is a senior executive with Amazon Studios. That's the TV production company of Amazon. He's 47 years old, slim, spiky hair, describes himself on Twitter as "movies, TV, technology, tacos." And Roy Price has a very responsible job, because it's his responsibility to pick the shows, the original content that Amazon is going to make. And of course that's a highly competitive space. I mean, there are so many TV shows already out there, that Roy can't just choose any show. He has to find shows that are really, really great. So in other words, he has to find shows that are on the very right end of this curve here.
میدونید، "روی پرایس" یکی از مدیران اجرایی بالا رتبه در آمازون استودیوز هست. شرکت تولیدکننده محصولات رسانهای متعلق به آمازون. اون ۲۷ سال داره، لاغره، موهاش تیغ تیغیه، خودش توی "توئیتر" میگه اهل سینما، تلویزیون، تکنولوژی و پیراشکی مکزیکیه. خوب "روی پرایس" کار حساسی داره چون مسئولیتش اینه که برنامههایی رو انتخاب کنه که آمازون قراره اونا رو بسازه. و بدون شک در فضای رقابتی شدیدی فعالیت میکنه. چون برنامههای تلویزیونی خیلی زیادی وجود دارن، "روی" هر برنامهای هم نمیتونه انتخاب کنه. اون باید برنامههای رو انتخاب کنه که واقعاً عالی هستن. یعنی باید دنبال برنامههایی باشه که در انتهای سمت راست این منحنی بشینن،
So this curve here is the rating distribution of about 2,500 TV shows on the website IMDB, and the rating goes from one to 10, and the height here shows you how many shows get that rating. So if your show gets a rating of nine points or higher, that's a winner. Then you have a top two percent show. That's shows like "Breaking Bad," "Game of Thrones," "The Wire," so all of these shows that are addictive, whereafter you've watched a season, your brain is basically like, "Where can I get more of these episodes?" That kind of show. On the left side, just for clarity, here on that end, you have a show called "Toddlers and Tiaras" --
این منحنی نشون دهنده توزیع رتبه بندیِ حدوداً ۲,۵۰۰ برنامه تلویزیونی در تارنمایه IMDB هست، و این رتبه بندی از یک تا ده هست. و محور عمودی نشون میده چه تعداد برنامه اون رتبه رو دارن، خوب اگر برنامه شما رتبه ۹ یا بالاتر رو داشته باشه، برنده شده. یعنی رتبه برنامتون خیلی بالاست. سریالهایی مثل "Breaking Bad" ، "Game of Thrones" و "The Wire". همه این سریالها اعتیاد آورن. بعد از اینکه فصل اول رو ببینید انگار مغزتون میگه، «کجا میتونم قسمت های بعدی رو پیدا کنم؟» منظورم این برنامههاست. برای اینکه روشنتون کنم سمت چپ یعنی در این انتها، برنامه هایی مثله "Toddlers and Tiaras" وجود دارنــ
(Laughter)
(خنده)
-- which should tell you enough about what's going on on that end of the curve.
ــکه به اندازه کافی بهتون میگه انتهای این منحنی چی میگذره.
Now, Roy Price is not worried about getting on the left end of the curve, because I think you would have to have some serious brainpower to undercut "Toddlers and Tiaras." So what he's worried about is this middle bulge here, the bulge of average TV, you know, those shows that aren't really good or really bad, they don't really get you excited. So he needs to make sure that he's really on the right end of this.
"روی پرایس" نگران این نیست که به انتهای چپ این منحنی برسه، چون من فکر کنم آدم باید واقعاً قدرت ذهنی بالایی داشته باشه که Toddlers and Tiarasرو زیرقیمت بفروشه. نگرانیه اصلی اون چیزیه که وسط این منحنی میگذره، یعنی برنامههای متوسط، منظورم برنامههایی که نه خیلی خوبن نه خیلی بد، برنامههایی که شما رو به وجد نمیارن. اون میخواست مطمئن شه که واقعاً در انتهای درست این ماجرا قرار بگیره.
So the pressure is on, and of course it's also the first time that Amazon is even doing something like this, so Roy Price does not want to take any chances. He wants to engineer success. He needs a guaranteed success, and so what he does is, he holds a competition.
پس همچنان فشار ادامه داره، و البته اولین باریه که آمازون داره چنین کاری انجام میده پس "روی پرایس" نمیخواد پای شانس رو بکشه وسط. بلکه میخواست موفقیت رو مهندسی کنه. اون باید موفقیت رو ضمانت کنه، پس برای انجام این کار یه مسابقه برگزار کرد.
So he takes a bunch of ideas for TV shows, and from those ideas, through an evaluation, they select eight candidates for TV shows, and then he just makes the first episode of each one of these shows and puts them online for free for everyone to watch. And so when Amazon is giving out free stuff, you're going to take it, right? So millions of viewers are watching those episodes.
برای این کار تعدادی ایده برای ساخت برنامههای تلویزیونی جمع کرد، و با ارزیابی اون ایدهها، هشت کاندیدا برای برنامههای تلویزیونی انتخاب کردند، و قسمت اول هر کدوم از این برنامهها رو تهیه کرد و اون برنامهها را به صورت رایگان روی اینترنت گذاشت تا همه ببینن. خوب وقتی آمازون چیزی رو رایگان میذاره، شما هم تماشایش میکنید، نه؟ خوب الان میلیونها نفر دارن این برنامهها رو میبینن.
What they don't realize is that, while they're watching their shows, actually, they are being watched. They are being watched by Roy Price and his team, who record everything. They record when somebody presses play, when somebody presses pause, what parts they skip, what parts they watch again. So they collect millions of data points, because they want to have those data points to then decide which show they should make. And sure enough, so they collect all the data, they do all the data crunching, and an answer emerges, and the answer is, "Amazon should do a sitcom about four Republican US Senators." They did that show.
اما نمیدونن که درحالی که دارن برنامشون رو میبینن، در واقع تحت نظرند. "روی پرایس" و تیمش در حال تماشا کردن اونا هستن، و همه چیز رو ثبت میکنن. اونها ثبت میکن فرد چند بار پخش یا مکث رو فشار میده، یا اینکه بخشی رو رد میکنه، یا دوباره میبینه. اونا میلیونها نقطه اطلاعاتی جمع میکنن، چون به این نقاط اطلاعاتی نیاز دارن تا بتونن تصمیم بگیرن چه نوع برنامهای باید ساخت. و برای اطمینان تمامی اطلاعات رو جمع میکنن، تمام اطلاعات را پردازش میکنن تا به یک جواب برسن، و اون جواب اینه که آمازون باید یه طنز بسازه درباره چهار سناتور جمهوریخواه آمریکایی. اونا این برنامه رو ساختن.
So does anyone know the name of the show? (Audience: "Alpha House.") Yes, "Alpha House," but it seems like not too many of you here remember that show, actually, because it didn't turn out that great. It's actually just an average show, actually -- literally, in fact, because the average of this curve here is at 7.4, and "Alpha House" lands at 7.5, so a slightly above average show, but certainly not what Roy Price and his team were aiming for. Meanwhile, however, at about the same time, at another company, another executive did manage to land a top show using data analysis, and his name is Ted, Ted Sarandos, who is the Chief Content Officer of Netflix, and just like Roy, he's on a constant mission to find that great TV show, and he uses data as well to do that, except he does it a little bit differently. So instead of holding a competition, what he did -- and his team of course -- was they looked at all the data they already had about Netflix viewers, you know, the ratings they give their shows, the viewing histories, what shows people like, and so on. And then they use that data to discover all of these little bits and pieces about the audience: what kinds of shows they like, what kind of producers, what kind of actors. And once they had all of these pieces together, they took a leap of faith, and they decided to license not a sitcom about four Senators but a drama series about a single Senator. You guys know the show?
کسی اسم اون برنامه رو میدونه؟ (حضار: Alpha House) درسته، «Alpha House» انگار خیلیهاتون اون برنامه رو به خاطر نمیارید، چون چیز جالبی از کار در نیومد. واقعیتش یه برنامه متوسط بود، دقیقاً همینطوره، چون در این منحنی حد متوسط در نقطه ۷/۴ هست، و برنامه آلفا هاوس در نقطه ۷/۵ قرار داره، در واقع یه کمی بالای حد متوسط، و صد البته این چیزی نیست که "روی پرایس" و تیمش میخواستن. اما همون موقع، در یک شرکت دیگه، یک مدیر اجرایی دیگه تونست با تجزیه و تحیل اطلاعات یک برنامه عالی بسازه، و اسم اون فرد «تد» هست، «تد ساراندوز»، مدیر ارشد محتوی در شرکت نتفلیکس، اون هم دقیقاً مثله "روی" کمر همت رو بسته بود تا یه برنامه عالی پیدا کنه، او هم از اطلاعات برای این کار استفاده کرد، بجز اینکه یه فرق کوچیک این وسط وجود داشت، یعنی به جای برگزاری مسابقه، کاری که اون و و البته تیمش کردن این بود که با دقت همه اطلاعاتی که درباره مخاطبین نتفلیکس داشتن رو بررسی کردن، مثل امتیازی که افراد به برنامهها داده بودن، سابقه تماشای برنامه، اینکه مردم چی دوست دارن و غیره. اونها ازاین اطلاعات بهره بردن تا زیر و بم مخاطبین رو بشناسن: مثلا چه برنامههایی دوست دارن، یا کدوم تهیه کننده و کدوم بازگر رو میخوان، وقتی که همه این اطلاعات رو کنار هم گذاشتن، دل رو به دریا زدن، و تصمیم گرقتن تا اون برنامه رو بسازن، اون هم نه یه کمدی درباره چهار سناتور، بلکه یه سریال درام درباره یک و فقط یه سناتور ساختن. فکر کنم بدونین اسمش چی بود؟
(Laughter)
(خنده)
Yes, "House of Cards," and Netflix of course, nailed it with that show, at least for the first two seasons.
آره،درسته، سریال «خانه پوشالی» و البته شرکت نتفلیکس زدن به هدف، حداقلش برای دو فصل اول که اینجور بود.
(Laughter) (Applause)
(خنده) (تشویق)
"House of Cards" gets a 9.1 rating on this curve, so it's exactly where they wanted it to be.
سریال «خانه پوشالی» در نمودار ما در امتیاز ۹/۱ نشست، یعنی دقیقاً همونجایی که سازندهاش میخواستن باشه.
Now, the question of course is, what happened here? So you have two very competitive, data-savvy companies. They connect all of these millions of data points, and then it works beautifully for one of them, and it doesn't work for the other one. So why? Because logic kind of tells you that this should be working all the time. I mean, if you're collecting millions of data points on a decision you're going to make, then you should be able to make a pretty good decision. You have 200 years of statistics to rely on. You're amplifying it with very powerful computers. The least you could expect is good TV, right?
خوب سؤالی که پیش میاد اینه که «چی شد که این شد؟» خوب ما اینجا دوتا شرکت خیلی رقیب و خوره اطلاعات داریم. اونها این میلیونها نقطه اطلاعاتی رو با هم ربط دادن و این کار برای یه برنامه جواب داد، ولی برای بقیه جواب نداد. اما چرا؟ چون منطقیش اینه که این کار باید برای همه برنامهها جواب بده. یعنی وقتی شما میلیونها نقطه اطلاعاتی جمع میکنید برای تصمیمی که قرار بگیرید، پس قاعدتاً باید تصمیم خوبی بتونید بگیرید. اندازه ۲۰۰ سال عدد و رقم دارید که روش حساب کنید. و با کامپیوترهای خیلی قوی اونا رو تعبیر و تفسیر میکنید. حداقل چیزی که باید انتظارشو داشت برنامههای تلویزیونی خوبه.
And if data analysis does not work that way, then it actually gets a little scary, because we live in a time where we're turning to data more and more to make very serious decisions that go far beyond TV. Does anyone here know the company Multi-Health Systems? No one. OK, that's good actually. OK, so Multi-Health Systems is a software company, and I hope that nobody here in this room ever comes into contact with that software, because if you do, it means you're in prison.
اگر تجزیه و تحلیل دادهها خوب کار نکنه، یه جورایی قضیه ترسناک میشه، چون داریم تو دورهای زندگی میکنیم که خیلی بیشتر از قبل به اطلاعات نیاز داریم برای گرفتن تصمیمهایی که خیلی فراتر از برنامه های تلویزونیه. کسی اینجا شرکت "Multi-Health Systems" رو میشناسه؟ هیچ کس. خوب این واقعاً خوبه "Multi-Health Systems" یه شرکت نرم افزاریه و امیدوارم هیچ کسی اینجا تا حالا به اون برنامشون بر نخورده باشه، چون انجام این کار مساوی با زندانی شدنتون هست.
(Laughter)
(خنده)
If someone here in the US is in prison, and they apply for parole, then it's very likely that data analysis software from that company will be used in determining whether to grant that parole. So it's the same principle as Amazon and Netflix, but now instead of deciding whether a TV show is going to be good or bad, you're deciding whether a person is going to be good or bad. And mediocre TV, 22 minutes, that can be pretty bad, but more years in prison, I guess, even worse.
اگر اینجا، در آمریکا کسی در زندان باشه و درخواست آزادی مشروط کنه، به احتمال خیلی زیاد نرم افزار تحلیل اطلاعات این شرکت بکار میره تا تعین کنند این آزادی به فرد تعلق میگیره یا نه. یعنی اصولش مثل آمازون و نتفلیکس میمونه، اما به جای اینکه تصمیم بگیرن که یه برنامه تلویزیونی خوبه یا بد، اونها تصمیم میگیرن که آیا یک نفر خوبه یا بد. و اگه فرد هم مثل سریالهای متوسط ۲۲ دقیقهای تلویزیون خیلی بد باشه، خوب سالهای بیشتری باید در زندان باشه شایدم بدتر از این.
And unfortunately, there is actually some evidence that this data analysis, despite having lots of data, does not always produce optimum results. And that's not because a company like Multi-Health Systems doesn't know what to do with data. Even the most data-savvy companies get it wrong. Yes, even Google gets it wrong sometimes.
متأسفانه شواهدی هست که نشون میده این تحلیل اطلاعات با اینکه حجم زیادی داده داره همیشخ بهترین نتیجه رو نداره. نه به این خاطر که شر کتی مثل "Multi-Health Systems" نمیدونه با این اطلاعات چه کار کنه. حتی بیشتر شرکتهای خوره اطلاعات هم اشتباه میکنن. بله حتی گاهی گوگل هم اشتباه میکنه.
In 2009, Google announced that they were able, with data analysis, to predict outbreaks of influenza, the nasty kind of flu, by doing data analysis on their Google searches. And it worked beautifully, and it made a big splash in the news, including the pinnacle of scientific success: a publication in the journal "Nature." It worked beautifully for year after year after year, until one year it failed. And nobody could even tell exactly why. It just didn't work that year, and of course that again made big news, including now a retraction of a publication from the journal "Nature." So even the most data-savvy companies, Amazon and Google, they sometimes get it wrong. And despite all those failures, data is moving rapidly into real-life decision-making -- into the workplace, law enforcement, medicine. So we should better make sure that data is helping.
سال ۲۰۰۹، گوگل اعلام کرد که اونها با تحلیل دادهها تونستن، شیوع آنفولانزا رو پیش بینی کنن، اون هم از اون نوع خیلی بدش، با کمک تحلیل اطلاعات بدست اومده از جستجوهای گوگلی. خوب این مسئله خیلی عالی کار کرد و مثله بمب تو خبرها ترکید، و در زمره بهترینهای علمی قرار گرفت. یعنی انتشار این کار در مجله "Nature". این روش برای سالهای متمادی خیلی خوب جواب داد، تا اینکه یک سال شکست خورد. هیچ کسم نمیتونست بگه دقیقاً به چه علت. فقط اون سال جواب نداد، همین خوب معلومه که این مسئله هم خبرساز شد، از جمله اعلام اشتباه در یکی از شماره های مجله نیچر. ببینید، بزرگترین شرکت های خوره اطلاعات مثله آمازون و گوگل، هم اشتباه می کنن. و علی رغم تمام این اشتباهات، اطلاعات به سرعت وارد تصمیم گیری درزندگی روزمرمون میشن-- مثلا سر کارمون، اجرای قانون، دارو. با این تفاصیل بهتره مطمئن بشیم که اطلاعات دارن به ما کمک می کنن.
Now, personally I've seen a lot of this struggle with data myself, because I work in computational genetics, which is also a field where lots of very smart people are using unimaginable amounts of data to make pretty serious decisions like deciding on a cancer therapy or developing a drug. And over the years, I've noticed a sort of pattern or kind of rule, if you will, about the difference between successful decision-making with data and unsuccessful decision-making, and I find this a pattern worth sharing, and it goes something like this.
من خودم شخصاً با اطلاعات درگیریهای زیادی داشتم، چون در زمینه ژنتیک محاسباتی کارمیکنم، در این زمینه انسانهای بسیار با هوشی حجمی باور نکردنی از اطلاعات رو برای گرفتن تصمیمات جدی بکار میبرن مثل تصمیمات مربوط به درمان سرطان یا ساختن یک دارو. در مدت چند سال من متوجه نوعی الگو یا قانون درباره تفاوت بین تصمیمگیریهای موفق با استفاده از اطلاعات و تصمیمگیریهای ناموفق شدم، و الگویی پیدا کردم که ارزش به اشتراک گذاشتن داره.
So whenever you're solving a complex problem, you're doing essentially two things. The first one is, you take that problem apart into its bits and pieces so that you can deeply analyze those bits and pieces, and then of course you do the second part. You put all of these bits and pieces back together again to come to your conclusion. And sometimes you have to do it over again, but it's always those two things: taking apart and putting back together again.
وقتی شما دارید یه مسئله پیچیده رو حل میکنید، الزاماً دو کار رو انجام میدهید. اول اینکه اون مسئله رو به اجزاء کوچکتر میشکنید تا بتونید اون اجزاء رو تجزیه وتحلیل کنید. خوب بعدشم مرحله دوم را انجام میدین. یعنی دوباره این اجزا رو به هم میچسبونید تا به نتیجه برسید. گاهی هم باید این کار رو چندین بار انجام بدین، اما همیشه همین دوتا مرحله هست: جدا کردن و به هم چسبوندن.
And now the crucial thing is that data and data analysis is only good for the first part. Data and data analysis, no matter how powerful, can only help you taking a problem apart and understanding its pieces. It's not suited to put those pieces back together again and then to come to a conclusion. There's another tool that can do that, and we all have it, and that tool is the brain. If there's one thing a brain is good at, it's taking bits and pieces back together again, even when you have incomplete information, and coming to a good conclusion, especially if it's the brain of an expert.
اما چیزی که مسئله میسازه اینه که اطلاعات و تجزیه و تحلیل فقط برای بخش اول خوبه. اطلاعات و تجزیه و تحلیل، هر قدر قدرتمند باشه، فقط به شما کمک میکنه مسئله رو بشکنید و اجزاء اون رو درک کنید. اما اصلا برای به هم چسبوندشون مناسب نیست تا بشه به یک نتیجه رسید. ابزار دیگری وجود داره که میتونه این کار رو انجام بده، اون ابزارهم مغزماست. اگر مغز فقط تو یه کار خوب باشه، اینه که اجزاء رو دوباره به هم بچسبونه، حتی وقتی اطلاعاتتون کامل نباشه، تا به یک نتیجه خوب رسید، بخصوص اگه مغز یک متخصص باشه.
And that's why I believe that Netflix was so successful, because they used data and brains where they belong in the process. They use data to first understand lots of pieces about their audience that they otherwise wouldn't have been able to understand at that depth, but then the decision to take all these bits and pieces and put them back together again and make a show like "House of Cards," that was nowhere in the data. Ted Sarandos and his team made that decision to license that show, which also meant, by the way, that they were taking a pretty big personal risk with that decision. And Amazon, on the other hand, they did it the wrong way around. They used data all the way to drive their decision-making, first when they held their competition of TV ideas, then when they selected "Alpha House" to make as a show. Which of course was a very safe decision for them, because they could always point at the data, saying, "This is what the data tells us." But it didn't lead to the exceptional results that they were hoping for.
برای همینه که من فکر میکنم نتفلیکس خیلی موفق بود، چون اونها از اطلاعات و مغز در جای مناسبشون استفاده کردن. اول از اطلاعات استفاده کردن تا اجزاء زیادی رو درباره مخاطبینشون بفهمن غیر از این نمیتونستن اینقدر عمیق متوجه بشن، اما بعدش، موقع تصمیم درباره بهم چسبودن اطلاعات و ساختن سریال خانه پوشالی از اطلاعات استفاده نکردن. تد ساراندوز و تیمش بودن که تصمیم گرفتن اون برنامه رو بسازن، که معنیش اینه که اونها با گرفتن اون تصمیم ریسک خیلی بزرگی کردن. اما آمازون بی راهه رفت. اونها از اطلاعات برای تصمیم گیری استفاده کردن، اول جایی که مسابقه ایدههای تلویزیونی راه افتاد، بعدشم انتخاب« خانه آلفا»به عنوان برنامه تلویزونیشون. البته این تصمیم برای اونها کاملا مطمئن بود، چون همیشه میتونستن به اطلاعاتشون اشاره کنن و بگن، «این چیزیه که اطلاعات به ما میگه.» اما این کار به نتیجه فوق العادهای که دنبالش بودن ختم نشد.
So data is of course a massively useful tool to make better decisions, but I believe that things go wrong when data is starting to drive those decisions. No matter how powerful, data is just a tool, and to keep that in mind, I find this device here quite useful. Many of you will ...
خوب اطلاعات بدون شک ابزاری بسیار کاربردی برای تصمیم گیریه، اما فکر میکنم اون موارد موقعی اشتباه از کار در اومد که خود همون اطلاعات تصمیم گیرنده بود. اطلاعات هرقدرم قوی باشه چیزی جز یک ابزار نیست، برای اینکه این مسئله رو به ذهن بسپاریم این وسیله خیلی کمکمون میکنه. خیلیهاتون میدونید--
(Laughter)
(خنده)
Before there was data, this was the decision-making device to use.
قبل از اطلاعات، از این برایه تصمیم گیری استفاده میکردن.
(Laughter)
(خنده)
Many of you will know this. This toy here is called the Magic 8 Ball, and it's really amazing, because if you have a decision to make, a yes or no question, all you have to do is you shake the ball, and then you get an answer -- "Most Likely" -- right here in this window in real time. I'll have it out later for tech demos.
خیلیهاتون باهاش آشنایید. به این ماسماسک میگن «توپ ۸ جادویی»، و واقعاً چیزِ جالبیه، چون وقتی میخواید تصمیمی بگیرید و موندید بله بگید یا نه، کافیه که توپ رو تکون بدید و بعدش جواب رو بفهمید-- جوابم اینه،«به احتمال خیلی زیاد» دقیقا اینجا در دنیای واقعی. بعداً برای دموهای تکنولوژی میندازمش کنار.
(Laughter)
(خنده)
Now, the thing is, of course -- so I've made some decisions in my life where, in hindsight, I should have just listened to the ball. But, you know, of course, if you have the data available, you want to replace this with something much more sophisticated, like data analysis to come to a better decision. But that does not change the basic setup. So the ball may get smarter and smarter and smarter, but I believe it's still on us to make the decisions if we want to achieve something extraordinary, on the right end of the curve. And I find that a very encouraging message, in fact, that even in the face of huge amounts of data, it still pays off to make decisions, to be an expert in what you're doing and take risks. Because in the end, it's not data, it's risks that will land you on the right end of the curve.
خوب مسئله اینه که منم هم تصمیماتی در زندگیم گرفتم جایی که با نگاهی به گذشته به حرفای این توپ گوش دادم. اما اگه اطلاعاتی در دست دارید، بهتره توپ را با چیزی ماهرانهتر جایگزین کنید، مثلا تجزیه و تحلیل اطلاعات برای تصمیمگیری. اما اصل قضیه فرقی نمیکنه. این توپ همچنان باهوشتر و با هوشتر میشه، من همچنان فکر میکنم ما خودمون باید تصمیم بگیریم اگز بخواهیم به چیز فوق العاده ای برسیم، یعنی سمت راست این منحنی. پیام الهام بخشی که من در این قضیه متوجه شدم، اینه که حتی با داشتن حجم زیادی از اطلاعات، هنوز هم می ارزه که تصمیم بگیرید، تا بتونید در کارتون خبره بشین و خطر کنید. چن در آخر، این اطلاعات نیست که شما رو به سمت راست منحنی میبره، بلکه ریسکه.
Thank you.
متشکرم.
(Applause)
(تشویق)