Technology has brought us so much: the moon landing, the Internet, the ability to sequence the human genome. But it also taps into a lot of our deepest fears, and about 30 years ago, the culture critic Neil Postman wrote a book called "Amusing Ourselves to Death," which lays this out really brilliantly. And here's what he said, comparing the dystopian visions of George Orwell and Aldous Huxley. He said, Orwell feared we would become a captive culture. Huxley feared we would become a trivial culture. Orwell feared the truth would be concealed from us, and Huxley feared we would be drowned in a sea of irrelevance. In a nutshell, it's a choice between Big Brother watching you and you watching Big Brother. (Laughter)
הטכנולוגיה הביאה לנו כל כך הרבה: הנחיתה על הירח, האינטרנט, היכולת למפות את הגנום האנושי. אבל היא גם מנצלת הרבה מהפחדים הגדולים ביותר שלנו, ולפני כשלושים שנה, מבקר התרבות ניל פוסטמן כתב ספר שנקרא "לשעשע את עצמנו למוות", שמסביר את זה בצורה ממש מבריקה. והנה מה שהוא אמר, באמצעות השוואה החזיונות הדיסטופיים של ג'ורג' אורוול ואלדוס האקסלי, הוא אמר, "אורוול חשש שנהפוך לתרבות שבויה, האקסלי חשש שנהפוך לתרבות טריוויאלית. אורוול חשש שהאמת תוסתר מאתנו, והאקסלי חשש שנטבע בים של חוסר רלוונטיות. על קצה המזלג, זוהי הבחירה בין האח הגדול שצופה בך ואתה צופה ב"אח הגדול". (צחוק)
But it doesn't have to be this way. We are not passive consumers of data and technology. We shape the role it plays in our lives and the way we make meaning from it, but to do that, we have to pay as much attention to how we think as how we code. We have to ask questions, and hard questions, to move past counting things to understanding them. We're constantly bombarded with stories about how much data there is in the world, but when it comes to big data and the challenges of interpreting it, size isn't everything. There's also the speed at which it moves, and the many varieties of data types, and here are just a few examples: images, text, video, audio. And what unites this disparate types of data is that they're created by people and they require context.
אבל זה לא חייב להיות כך. אנחנו איננו צרכניים פאסיביים של מידע וטכנולוגיה אנו מעצבים את התפקיד אותו הם תופסים בחיינו והדרך בה אנו שואבים משמעות מהם, אבל על מנת לעשות זאת, עלינו לשים לב באותה מידה לאופן החשיבה שלנו ולצורת הקידוד שלנו. עלינו לשאול שאלות, ושאלות קשות, להתעלות מעל ספירת דברים להבנתם. אנחנו, באופן מתמיד, מופגזים בסיפורים על כמה מידע קיים בעולם אבל כאשר מדובר במידע גדול והאתגרים הכרוכים בהבנתו, הגודל אינו הכל. ישנה גם המהירות בה הוא נע, והמאפיינים הרבים של סוגי המידע הקיים. והנה כמה דוגמאות: תמונות, טקסט, וידאו, אודיו (שמע). ומה שמאחד את סוגי המידע השונים האלה הוא שהם נוצרו על ידי אנשים והם דורשים הקשר.
Now, there's a group of data scientists out of the University of Illinois-Chicago, and they're called the Health Media Collaboratory, and they've been working with the Centers for Disease Control to better understand how people talk about quitting smoking, how they talk about electronic cigarettes, and what they can do collectively to help them quit. The interesting thing is, if you want to understand how people talk about smoking, first you have to understand what they mean when they say "smoking." And on Twitter, there are four main categories: number one, smoking cigarettes; number two, smoking marijuana; number three, smoking ribs; and number four, smoking hot women. (Laughter)
עכשיו, ישנה קבוצה של מדעני מידע באוניברסיטת שיקגו אילינוי, והם נקראים שיתופיות מדיית הבריאות, והם עבדו עם המרכז למניעת מחלות כדי להבין טוב יותר איך אנשים מדברים על להפסיק לעשן, איך הם מדברים על סיגריות אלקטרוניות, ומה הם יכולים לעשות יחד כדי לעזור להם להפסיק. הדבר המעניין הוא, אם אתם רוצים להבין איך אנשים מדברים על עישון, ראשית אתם צריכים להבין מה הם מתכונים כשהם אומרים "עישון." ובטוויטר, יש ארבע קטגוריות עיקריות: מספר אחת, עישון סיגריות; מספר שתיים, עישון מריחואנה; מספר שלוש, עישון צלעות; ומספר ארבע: נשים חתיכות. (צחוק)
So then you have to think about, well, how do people talk about electronic cigarettes? And there are so many different ways that people do this, and you can see from the slide it's a complex kind of a query. And what it reminds us is that language is created by people, and people are messy and we're complex and we use metaphors and slang and jargon and we do this 24/7 in many, many languages, and then as soon as we figure it out, we change it up.
אז אתם צריכים לחשוב, ובכן, איך אנשים מדברים על סיגריות אלקטרוניות? ויש כל כך הרבה דרכים שונות שאנשים עושים את זה, ואתם יכולים לראות מהשקופית הזו שזה סוג מורכב של שאילתה. ומה שזה מזכיר לנו זה ששפה נוצרת על ידי אנשים, ואנשים הם בלגניסטים ואנחנו מורכבים ואנחנו משתמשים במטאפורות וסלאנג וג'ארגון ואנחנו עושים את זה 24/7 בהרבה, הרבה שפות, ואז מייד כשנבין את זה, נשנה את זה.
So did these ads that the CDC put on, these television ads that featured a woman with a hole in her throat and that were very graphic and very disturbing, did they actually have an impact on whether people quit? And the Health Media Collaboratory respected the limits of their data, but they were able to conclude that those advertisements — and you may have seen them — that they had the effect of jolting people into a thought process that may have an impact on future behavior. And what I admire and appreciate about this project, aside from the fact, including the fact that it's based on real human need, is that it's a fantastic example of courage in the face of a sea of irrelevance.
אז האם הפרסומות האלו זה שהעלו ה CDC, פרסומות הטלויזיה שהראו אישה עם חור בגרון ושהיו מאוד גרפיות ומאוד מטרידות, האם למעשה היתה להן השפעה על האם אנשים הפסיקו? ושותפות מדיית הבריאות כיבדו את גבולות המידע, אבל הם היו מסוגלים לסכם שהפרסומות האלו -- ואולי ראיתם אותן -- שהיה להם את האפקט של זעזוע אנשים לתוך תהליך חשיבה שאולי יהיה לו השפעה על התנהגות עתידית. ומה שאני מעריצה ומעריכה בנוגע לפרוייקט הזה, חוץ העובדה, כולל העובדה שזה מבוסס על צורך אנושי אמיתי, זה שזו דוגמה נפלאה לאומץ למול ים של חוסר רלוונטיות.
And so it's not just big data that causes challenges of interpretation, because let's face it, we human beings have a very rich history of taking any amount of data, no matter how small, and screwing it up. So many years ago, you may remember that former President Ronald Reagan was very criticized for making a statement that facts are stupid things. And it was a slip of the tongue, let's be fair. He actually meant to quote John Adams' defense of British soldiers in the Boston Massacre trials that facts are stubborn things. But I actually think there's a bit of accidental wisdom in what he said, because facts are stubborn things, but sometimes they're stupid, too.
וכך זה לא רק מידע גדול שגורם לאתגרים של פירוש, מפני שבואו נסכים, לנו האנשים יש הסטוריה ארוכה של לקחת כל כמות של מידע, לא משנה כמה קטנה, ולדפוק את זה. אז לפני הרבה שנים, אתם אולי זוכרים שהנשיא לשעבר רונאלד רייגן היה תחת ביקורת על ההצהרה שעובדות הן דבר מטופש. וזאת היתה פליטת פה, בואו נהיה כנים. הוא למעשה התכוון לצטט את ההגנה של ג'ון אדמס על חיילים בריטים במשפטי הטבח בבוסטון שעובדות הן דבר עיקש. אבל אני למעשה חושבת שיש מעט חוכמה מקרית במה שהוא אמר, מפני שעובדות הן דברים עקשניים, אבל לפעמים הן גם טפשיות.
I want to tell you a personal story about why this matters a lot to me. I need to take a breath. My son Isaac, when he was two, was diagnosed with autism, and he was this happy, hilarious, loving, affectionate little guy, but the metrics on his developmental evaluations, which looked at things like the number of words — at that point, none — communicative gestures and minimal eye contact, put his developmental level at that of a nine-month-old baby. And the diagnosis was factually correct, but it didn't tell the whole story. And about a year and a half later, when he was almost four, I found him in front of the computer one day running a Google image search on women, spelled "w-i-m-e-n." And I did what any obsessed parent would do, which is immediately started hitting the "back" button to see what else he'd been searching for. And they were, in order: men, school, bus and computer. And I was stunned, because we didn't know that he could spell, much less read, and so I asked him, "Isaac, how did you do this?" And he looked at me very seriously and said, "Typed in the box."
אני רוצה לספר לכם סיפור אישי על למה זה ממש משנה לי. אני צריכה לקחת נשימה. בני אייזק, כשהוא היה בן שנתים, אובחן עם אוטיזם, והוא היה בחור קטן ושמח, קורע מצחוק, אוהב, מלא חיבה, אבל המדידות של ההתפתחות שלו, שבחנו דברים כמו מספר המילים -- באותה נקודה, אפס -- מחוות תיקשורתיות וקשר עין מינימלי, שמו אותו ברמה התפתחותית של תינוק בן תשעה חודשים. והאבחנה היתה נכונה עובדתית, אבל היא לא סיפרה את כל הסיפור. ובערך שנה וחצי מאוחר יותר, כשהוא היה כמעט בן ארבע, מצאתי אותו מול המחשב יום אחד מריץ חיפוש תמונות בגוגל על נשים, ומאויית "w-i-m-e-n." ועשיתי מה שכל הורה אובססיבי היה עושה, שזה מייד ללחוץ על כפתור אחורה כדי לראות מה עוד הוא חיפש. וזה היה לפי הסדר: גברים, בית ספר, אוטובוס ומחשב. והייתי המומה, מפני שלא ידענו שהוא יודע לאיית, שלא לדבר על לקרוא, אז שאלתי אותו, "אייזק, איך עשית את זה?" והוא הסתכל עלי מאוד ברצינות ואמר, "הקלדתי בתיבה."
He was teaching himself to communicate, but we were looking in the wrong place, and this is what happens when assessments and analytics overvalue one metric — in this case, verbal communication — and undervalue others, such as creative problem-solving. Communication was hard for Isaac, and so he found a workaround to find out what he needed to know. And when you think about it, it makes a lot of sense, because forming a question is a really complex process, but he could get himself a lot of the way there by putting a word in a search box.
הוא לימד את עצמו לתקשר, אבל חיפשנו במקום הלא נכון, וזה מה שקורה כשהערכות ואנליזה נותנות ערך גבוה מדי למידה אחת -- במקרה הזה, תקשורת מילולית -- וערך חסר לאחרות, כמו פתרון בעיות יצירתי. תקשורת היתה קשה לאייזק, אז הוא מצא דרך עוקפת כדי למצוא מה שהוא היה צריך לדעת. וכשאני חושבת על זה, זה מאוד הגיוני, מפני שליצור שאלה זה תהליך ממש מורכב, אבל הוא היה יכול להביא את עצמו את רוב הדרך לשם על ידי הקלדת מילים לתיבת חיפוש.
And so this little moment had a really profound impact on me and our family because it helped us change our frame of reference for what was going on with him, and worry a little bit less and appreciate his resourcefulness more.
אז לרגע הקטן הזה היתה השפעה משמעותית עלי והמשפחה שלנו מפני שזה עזר לנו לשנות את מסגרת ההתיחסות שלנו למה שקורה איתו, ולדאוג מעט פחות ולהעריך את התושיה שלו יותר.
Facts are stupid things. And they're vulnerable to misuse, willful or otherwise. I have a friend, Emily Willingham, who's a scientist, and she wrote a piece for Forbes not long ago entitled "The 10 Weirdest Things Ever Linked to Autism." It's quite a list. The Internet, blamed for everything, right? And of course mothers, because. And actually, wait, there's more, there's a whole bunch in the "mother" category here. And you can see it's a pretty rich and interesting list. I'm a big fan of being pregnant near freeways, personally. The final one is interesting, because the term "refrigerator mother" was actually the original hypothesis for the cause of autism, and that meant somebody who was cold and unloving.
עובדות הן דבר מטופש. והן פגיעות לשימוש לא נכון, זדוני או לא. יש לי חברה, אמילי ווילינגהאם, שהיא מדענית, והיא כתבה מאמר לפורבס לא מזמן שנקרא "10 הדברים המוזרים שקושרו אי פעם לאוטיזם." זו חתיכת רשימה. האינטרנט, מואשם בהכל, נכון? וכמובן אמהות, מפני ש. ולמעשה, חכו, יש עוד, יש קבוצה שלמה בקטגוריה של "אמא" פה. ואתם יכולים לראות שזו רשימה ממש עשירה ומעניינת. אני אוהדת גדולה של להיות בהריון ליד כבישים מהירים , אישית. האחרון הוא מעניין, מפני שהמונח "אמא מקרר" היה למעשה ההיפותזה המקורית לסיבה לאוטיזם, והכוונה למישהי שהיא קרה ולא אוהבת.
And at this point, you might be thinking, "Okay, Susan, we get it, you can take data, you can make it mean anything." And this is true, it's absolutely true, but the challenge is that we have this opportunity to try to make meaning out of it ourselves, because frankly, data doesn't create meaning. We do. So as businesspeople, as consumers, as patients, as citizens, we have a responsibility, I think, to spend more time focusing on our critical thinking skills. Why? Because at this point in our history, as we've heard many times over, we can process exabytes of data at lightning speed, and we have the potential to make bad decisions far more quickly, efficiently, and with far greater impact than we did in the past. Great, right? And so what we need to do instead is spend a little bit more time on things like the humanities and sociology, and the social sciences, rhetoric, philosophy, ethics, because they give us context that is so important for big data, and because they help us become better critical thinkers. Because after all, if I can spot a problem in an argument, it doesn't much matter whether it's expressed in words or in numbers. And this means teaching ourselves to find those confirmation biases and false correlations and being able to spot a naked emotional appeal from 30 yards, because something that happens after something doesn't mean it happened because of it, necessarily, and if you'll let me geek out on you for a second, the Romans called this "post hoc ergo propter hoc," after which therefore because of which.
ובנקודה הזו, אתם אולי חושבים, "אוקיי, סוזן, אנחנו מבינים, אפשר לקחת מידע, אפשר לתת לו משמעות אחרת לגמרי." וזה נכון, זה לגמרי נכון, אבל האתגר הוא שיש לנו הזדמנות לנסות לתת משמעות מתוכנו, מפני שלמען האמת, מידע לא יוצר משמעות, אנחנו יוצרים אותה. אז כאנשי עסקים, כצרכנים, כפציינטים, כאזרחים, יש לנו את האחריות, אני חושבת, לבלות יותר זמן בלהתמקד בכישורי החשיבה הביקורתית שלנו, למה? מפני שבנקודה הזו בהסטוריה שלנו, כמו ששמענו הרבה פעמים בעבר, אנחנו יכולים לעבד אקסבייטים של מידע במהירות האור, ויש לנו את הפוטנציאל לעשות החלטות גרועות הרבה יותר במהירות, ביעילות, ועם הרבה יותר השפעה משהיה לנו בעבר. נפלא, נכון? וכך מה שאנחנו צריכים לעשות במקום זה לבלות מעט יותר זמן על דברים כמו הומניות וסוציולוגיה, ומדעי החברה, רטוריקה, פילוסופיה, אתיקה, מפני שהם נותנים לנו הקשר שהוא כל כך חשוב למידע גדול, ובגלל שהם עוזרים לנו להפוך להוגים ביקורתיים טובים יותר. מפני שאחרי הכל, אם אנחנו יכולים לזהות בעיה בטיעון, זה לא משנה ממש אם זה מתבטא במילים או מספרים. וזה אומר ללמד את עצמנו למצוא את הטיות האישור וקישורים שגויים ולהיות מסוגלים לזהות משיכה רגשית ערומה ממרחק 30 מטר, מפני שמשהו שקורה אחרי משהו לא אומר שזה קרה בגללו, בהכרח, ואם אתם תתנו לי להיות גיקית לגמרי לשניה, הרומאים קראו לזה "פוסט הוק ארגו פרופטר הוק," אחרי כן לכן בגלל ש.
And it means questioning disciplines like demographics. Why? Because they're based on assumptions about who we all are based on our gender and our age and where we live as opposed to data on what we actually think and do. And since we have this data, we need to treat it with appropriate privacy controls and consumer opt-in, and beyond that, we need to be clear about our hypotheses, the methodologies that we use, and our confidence in the result. As my high school algebra teacher used to say, show your math, because if I don't know what steps you took, I don't know what steps you didn't take, and if I don't know what questions you asked, I don't know what questions you didn't ask. And it means asking ourselves, really, the hardest question of all: Did the data really show us this, or does the result make us feel more successful and more comfortable?
וזה אומר פקפוק בתורות כמו דמוגרפיה. למה? מפני שהן מבוססות על הנחות על מי אנחנו שמבוססות על מגדר והגיל שלנו ואיפה אנחנו חיים בניגוד למידע על מה אנחנו באמת חושבים או עושים. ומאחר ויש לנו את המידע הזה, אנחנו צריכים להתייחס אליו עם שליטות מתאימות על הפרטיות וצרכנים שמצטרפים, ומעבר לזה, אנחנו צריכים להיות ברורים בנוגע להיפותזות, המתודולוגיות בהן אנחנו משתמשים, והביטחון שלנו בתוצאות. כמו שהמורה שלי לאלגברה בתיכון נהגה להגיד, תראו את המתמטיקה שלכם, מפני שאם אתם לא יודעים איזה צעדים לקחתם, אני לא יודעת איזה צעדים לא לקחתם, ואם אני לא יודעת איזה שאלות שאלתם, אני לא יודעת איזה שאלות לא שאלתם. וזה אומר לשאול את עצמנו, באמת, את השאלה הקשה מכל: האם המידע באמת הראה לנו את זה, או שהתוצאה גורמת לנו להרגיש יותר מצליחים ויותר בנוח?
So the Health Media Collaboratory, at the end of their project, they were able to find that 87 percent of tweets about those very graphic and disturbing anti-smoking ads expressed fear, but did they conclude that they actually made people stop smoking? No. It's science, not magic.
אז שותפות מדיית הבריאות, בסופו של הפרוייקט, הם היו מסוגלים למצוא ש 87 אחוז של הציוצים בנוגע לפרסומות המאוד גרפיות ומטרידות נגד עישון הביעו פחד, אבל האם הם הסיקו שהן למעשה גרמו לאנשים להפסיק לעשן? לא. זה מדע, לא קסם.
So if we are to unlock the power of data, we don't have to go blindly into Orwell's vision of a totalitarian future, or Huxley's vision of a trivial one, or some horrible cocktail of both. What we have to do is treat critical thinking with respect and be inspired by examples like the Health Media Collaboratory, and as they say in the superhero movies, let's use our powers for good.
אז אם אנחנו רוצים לשחרר את הכוח של המידע, אנחנו לא צריכים ללכת עיוורים לתוך החזון הטוטליטרי של העתיד של אורוול, או העתיד הטריוויאלי של האקסלי, או קוקטייל נוראי של שניהם. מה שאנחנו צריכים לעשות זה להתייחס לחשיבה ביקורתית בכבוד ולקבל השראה מדוגמאות כמו שותפות מדיית הבריאות, וכמו שהם אומרים בסרטים של גיבורי על, בואו נשתמש בכוח שלנו לטובה.
Thank you.
תודה לכם.
(Applause)
(מחאות כפיים)