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)
Technologijos mums suteikė tiek daug: nusileidimas mėnulyje, internetas, galimybė nustatyti žmogaus genomą. Bet kartu taiko į giliausias mūsų baimes, prieš maždaug 30 metų kultūros kritikas Neil Postman parašė knygą „Amusing Ourselves to Death“, kurioje tai puikiai atskleidžiama. Ir štai ką jis rašo, lygindamas antiutopijos vizijas George Orwell ir Aldous Huxley. Jis rašo, Orwell bijojo, kad mes tapsime nelaisva kultūra, Huxley – kad tapsime trivialia kultūra. Orwell bijojo, kad tiesa bus paslėpta nuo mūsų, ir Huxley - kad mes paskęsime nereikšmingumo jūroje. Keliais žodžiais, tai pasirinkimas tarp Didysis brolis stebi tave ir tu žiūri į Didįjį brolį. (Juokas)
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.
Bet taip neprivalo būti. Mes nesame pasyvūs duomenų ir technologijų vartotojai. Mes formuojame, kokį vaidmenį jos atlieka mūsų gyvenime ir kaip sukuriame reikšmę, bet tam mums reikia skirti tiek pat dėmesio galvojimui kiek programavimui. Mes turime kelti sunkius klausimus, kad nuo dalykų skaičiavimo pereitume prie jų supratimo. Mes nuolat girdime istorijas, kiek daug duomenų yra pasaulyje, bet kalbant apie Didžiuosius duomenis ir iššūkius juos aiškinant, dydis nėra viskas. Tai ir greitis, kuriuo jie juda, ir begalė duomenų tipų variacijų, štai tik keli pavyzdžiai: nuotraukos, tekstai, vaizdo įrašai, garso įrašai. Ir šiuos skirtingus duomenų tipus sieja tai, kad jie yra sukurti žmonių, ir jiems reikalingas kontekstas.
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)
Viena duomenų mokslininkų grupė iš Ilinojaus universiteto Čikagoje, vadinama Sveikatos žiniasklaidos asociacija dirba su Ligų Kontrolės Centrais (LKC), kad geriau suprastų kaip žmonės kalba apie rūkymo metimą, kaip jie kalba apie elektronines cigaretes ir ką jie gali kartu padaryti, kad padėtų jiems mesti. Įdomu tai, kad jei norite suprasti kaip žmonės kalba apie rūkymą, pirmiausia jūs turite suprasti, ką jie turi omeny sakydami „rūkymas“. Twitter yra keturios kategorijos: pirma, cigarečių rūkymas; antra, marichuanos rūkymas; trečia, rūkyti šonkauliukai; ir ketvirta, rūkstančiai karšta moteris. (Juokas)
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.
Tada jūs turite galvoti apie tai kaip žmonės kalba apie elektronines cigaretes? Egzistuoja daugybė skirtingų būdų, kaip žmonės tą daro, matote skaidrėje, tai sudėtinga užklausa. Tai mums primena, kad kalba yra sukurta žmonių, o žmonės yra keblūs, painūs, mes vartojame metaforas ir žargoną, ir tai darome 24/7 daugybe kalbų, vos tik tai suprasime, mes tai pakeisime.
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.
Ar tai padarė reklamos, paskelbtos LKC, šios televizijos reklamos su moterimi su skyle gerklėje, tai buvo itin vaizdinga ir labai trikdė. Ar jos išties turėjo įtakos, kad žmonės mes rūkyti? Sveikatos žiniasklaidos asociacija atsižvelgė į duomenų ribotumą, bet jie galėjo padaryti išvadą, kad šios reklamos – galbūt jas matėte – paskatino žmones įeiti į mąstymo procesą, kuris gali daryti įtaką būsimam elgesiui. Kuo aš žaviuosi ir už ką vertinu šiuos projektus, nepaisant fakto, įskaitant tai, kad tai paremta realiu poreikiu, kad tai yra nuostabus drąsos pavyzdys prieš nereikšmingumo jūrą.
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.
Tai ne tik Didieji duomenys, kurie sąlygoja iššūkius interpretacijai, nes, sutikime, žmonija turi labai turtingą istoriją, kaip imti bet kokio dydžio duomenis ir susimauti. Prieš daug metų, gal atsimenate, buvęs Prezidentas Ronald Reagan buvo labai kritikuojamas už pareiškimą, kad faktai yra kvaili dalykai. Jis, tiesą sakant, tiesiog suklydo. Jis iš tikrųjų norėjo pacituoti John Adam gynybos kalbą britų kariams Bostono žudynių teisme, kad faktai yra užsispyrę dalykai. Bet aš manau, kad yra šiek tiek netyčinės išminties tame, ką jis pasakė, nes faktai yra užsispyrę dalykai, bet kartais jie taip pat yra kvaili.
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."
Noriu papasakoti asmeninę istoriją, kodėl tai man yra labai svarbu Man reikia įkvėpti. Mano sūnui Isaac, kai jam buvo dveji, diagnozuotas autizmas, jis buvo laimingas, linksmas, mylintis, švelnus mažas vaikas, bet jo vystymosi rodikliai, kurie vertino dalykus, kaip žodžių kiekį – šiuo atveju, nė vieno – bendravimo gestai ir minimalus akių kontaktas prilygino jo išsivystymo lygį devynių mėnesių kūdikiui. Ši diagnozė faktiškai buvo teisinga, bet ji neatskleidė visos istorijos. Po daugmaž pusantrų metų, kai jam buvo beveik keturi, radau jį prieš kompiuterį ieškantį moterų vaizdų Google, paraidžiui „w-i-m-e-n.“ Padariau, ką būtų dariusi bet kuri mama, nedelsiant ėmiau spausti „back“ mygtuką, kad pamatyčiau, ko dar jis ieškojo. Ir tai buvo, iš eilės: vyrai, mokykla, autobusas ir kompiuteris. Aš buvau apstulbusi, nežinojom, kad jis gali rašyti paraidžiui, tuo labiau skaityti, paklausiau jo, „Isaac, kaip tu tai padarei?“ Jis rimtai pažiūrėjo į mane ir pasakė „Parašiau langelyje“.
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.
Jis mokėsi komunikuoti, bet mes ieškojome neteisingoje vietoje, štai kas nutinka, kai vertinimai ir analizė pervertina vieną rodiklį – šiuo atveju, verbalinę komunikaciją – ir nuvertina kitus, kaip sumanų problemų sprendimą. Issac buvo sunku bendrauti, taigi jis rado kaip apeiti problemą, kaip surasti tai, ką norėjo žinoti. Kai apie tai galvoju, tai turi prasmės, nes klausimo formulavimas yra tikrai sunkus procesas, bet jis sugebėjo sau gauti daug įrašydamas žodį į paieškos laukelį.
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.
Šis trumpas įvykis turėjo didelį poveikį man ir mūsų šeimai, nes tai padėjo mums pakeisti nusistatymus, kas vyksta su juo, ir mažiau jaudintis ir labiau vertinti jo išradingumą.
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.
Faktai yra kvaili dalykai. Ir jie yra pažeidžiami netinkamo naudojimo tyčia arba ne. Mano draugė mokslininkė Emily Willingham parašė straipsnį žurnalui „Forbes“ pavadinimu „10 keisčiausių dalykų kada nors susietų su autizmu“. Tai dėmesio vertas sąrašas. Internetas, kaltas dėl visko, ar ne? Ir, žinoma, motinos. Tiesiog. Iš tikrųjų, yra kai kas daugiau, čia visa puokštė prie kategorijos „motina“. Matote, gausus ir įdomus sąrašas. Man labai patinka buvimas nėščiai netoli autostradų. Paskutinis yra įdomus, nes terminas „motina šaldytuvas“ išties buvo originali hipotezė autizmo priežasčiai, ir tai reiškė kažką, kas buvo šaltas ir nemylintis.
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.
Šiuo atveju jūs galite manyti, „Gerai, Susan, mes supratome, gali duomenims duoti norimą reikšmę“. Ir tai tiesa, visiška tiesa, bet iššūkis tas, kad mes turime galimybę pabandyti sukurti reikšmę pagal mus, nes atvirai duomenys nekuria reikšmės. Mes kuriame. Kaip verslininkai, vartotojai, pacientai, piliečiai mes esame atsakingi, manau, kad skirtume daugiau laiko kritinio mąstymo sugebėjimams. Kodėl? Nes mūsų istorijoje, kaip girdėjome daugybę kartų, mes galime perdirbti duomenų eksabaitus šviesos greičiu ir turime potencialą netinkamai nuspręsti gerokai greičiau, veiksmingiau ir su didesne įtaka, nei galėjome praeity. Puiku, tiesa? Ir ką mums reikia padaryti, tai skirti truputį daugiau laiko dalykams, kaip humanitariniai mokslai ir sociologija, ir socialiniai mokslai, retorika, filosofija, etika, nes jie mums davė taip svarbų kontekstą dideliems duomenims, ir todėl jie padeda mums tapti geresniais mąstytojais. Nes galiausiai, jei aš galiu nustatyti problemą argumente, tai nelabai svarbu, ar ji buvo žodžiuose ar skaičiuose. Tai reiškia mokyti save surasti tas patvirtinimo iškraipymus ir melagingas koreliacijas ir sugebėti atpažinti išnuogintą emociją iš 30 metrų, nes kažkam nutikus po kažko, nereiškia, kad tai nutiko būtinai dėl to, ir jei jūs leisite man trumpam pažaisti, romėnai tai vadino „post hoc ergo propter hoc“, po to todėl, nes dėl to.
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?
Tai reiškia klausinėti disciplinų kaip demografijos. Kodėl? Nes jos pagrįstos prielaidomis apie tai, kas mes esame pagal savo lytį ir amžių, ir kur mes gyvename, kitaip nei duomenys, ką mes iš tikrųjų galvojame ir darome. Nuo tada, kai turime šiuos duomenis, reikia laikytis deramo privatumo valdymo ir vartotojų sutikimo, ir, be to, mums reikia išsiaiškinti savo hipotezes, mūsų naudojamas metodologijas ir pasitikėjimą rezultatais. Kaip sakydavo mano matematikos mokytojas, parodyk savo sprendimą, nes jei nežinau, kokius veiksmus atlikai, nežinau ir kokių neatlikai, ir jei nežinau, kokius klausimus kėlei, aš nežinau, kokių klausimų tu neklausei. Tai reiškia klausti savęs pačių sunkiausių klausimų: Ar duomenys tikrai tai rodo, o ar tik rezultatas leidžia jaustis mums labiau sėkmingiems ir patogiau?
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.
Taigi Sveikatos žiniasklaidos asociacija savo projekto pabaigoje galėjo nustatyti, kad 87 proc. Twitter žinučių apie šias išraiškias ir erzinančias anti-rūkymo reklamas išreiškė baimę, bet ar jie padarė išvadą, kad jos privertė žmones mesti rūkyti? Ne. Tai mokslas, ne magija.
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.
Jeigu mes norime atverti duomenų galią, mums nereikėtų aklai nerti į Orwell totalitarinės ateities viziją, ar Huxley viziją apie trivialumo ateitį, ar kokį siaubingą abiejų mišinį. Ką mums reikia padaryti, tai gerbti kritinį mąstymą ir būti įkvėptiems pavyzdžių, kaip Sveikatos žiniasklaidos asociacijos, ir kaip sakoma superherojų filmuose, naudokime savo galią gėriui.
Thank you.
Dėkoju.
(Applause)
(Plojimai)