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)
Technologie heeft ons zoveel gebracht: naar de Maan gaan, het Internet, het menselijk genoom kunnen bepalen. Maar technologie boort ook onze diepste angsten aan. Ongeveer 30 jaar geleden, schreef cultuurcriticus Neil Postman een boek, dat "We amuseren ons kapot!" heet, dat dit op briljante wijze uiteenzet. Hij maakte een vergelijking tussen de dystopische visies van George Orwell en Aldous Huxley. Hij zei: "Orwell was bang dat we een gevangen cultuur zouden krijgen. Huxley was bang dat het een triviale cultuur zou worden." Orwell was bang dat de waarheid voor ons verborgen gehouden zou worden. Huxley was bang dat we zouden verdrinken in een zee van irrelevantie. In een notendop is het de keuze tussen Big Brother houdt jou in de gaten en jij houdt Big Brother in de gaten. (Gelach) Zo hoeft het echter niet te zijn.
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.
We zijn geen passieve consumenten van data en technologie. We bepalen zelf de rol die ze in ons leven spelen, en de manier waarop we er betekenis aan geven. Maar om dat te doen, moeten we evenveel aandacht geven aan hoe we denken als aan hoe we coderen. We moeten onszelf vragen stellen, moeilijke vragen, die verder gaan dan dingen tellen naar dingen begrijpen. We worden overstelpt met verhalen over hoeveel data er in de wereld is, maar als het om grote datasets gaat en de uitdaging om deze te interpreteren, dan is afmeting niet het enige dat telt. Ook de snelheid waarmee het zich ontwikkelt en de variëteit van de gegevens. Hier zijn wat voorbeelden: Beelden, tekst, video, audio. Gemeenschappelijk aan deze verschillende data is dat ze door mensen gemaakt zijn en dat ze context nodig hebben. Er is een groep datawetenschappers
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)
van de Universiteit van Illinois-Chicago, het Samenwerkingsverband Gezondheid & Media, en zij werken met de centra voor ziektebeheersing om beter te begrijpen hoe mensen praten over stoppen met roken, hoe ze praten over de elektrische sigaret en wat ze samen kunnen doen om deze mensen te helpen stoppen. Het is interessant dat je om te begrijpen hoe mensen praten over roken eerst moet begrijpen wat ze bedoelen als ze 'roken' zeggen. Op Twitter zijn er vier categorieën: nummer één, het roken van sigaretten; nummer twee, het roken van marihuana; nummer drie, het roken van spare ribs en nummer vier, 'rokend' hete vrouwen. (Gelach) Dan moet je je afvragen
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.
hoe mensen praten over de elektrische sigaret? Er zijn zoveel manieren waarop mensen dit doen. Je kunt op de dia zien dat het een complexe vraag is. Het herinnert ons eraan dat taal door mensen gemaakt wordt. Wij zijn slordig en complex, gebruiken metaforen, straattaal en jargon en dat 24 uur per dag in heel veel talen, en zodra we iets uitvogelen, dan veranderen we het. Zo ook met de advertenties van de Amerikaanse Gezondheidsraad.
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.
Die advertenties waren erg grafisch, met een vrouw met een gat in haar keel in de hoofdrol. Erg beangstigend. Hadden deze advertenties echt invloed op de keuze om te stoppen? Het Samenwerkingsverband respecteerde de grenzen van hun data, maar kon wel concluderen dat deze advertenties -- jullie hebben ze misschien gezien -- ervoor zorgden dat mensen erover gingen nadenken. Wat invloed kan hebben op toekomstig gedrag. Ik bewonder en waardeer aan dit project dat het het gebaseerd is op een werkelijk menselijke behoefte, én een mooi voorbeeld van moed is in een zee van irrelevante zaken.
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.
Het zijn niet alleen die grote hoeveelheden data die verschillen in interpretatie aan de kaak stellen. Wij mensen hebben een rijke historie om iedere hoeveelheid gegevens, hoe klein ook, te verdraaien. Misschien herinneren jullie je dat voormalig president Ronald Reagan bekritiseerd werd vanwege een verklaring dat feiten stomme dingen zijn. Het was een verspreking, laten we eerlijk zijn. Hij wilde John Adams citeren, in zijn verdediging in de rechtszaken rondom het bloedbad van Boston, dat 'feiten koppige dingen zijn'. Toch denk ik dat er een toevallige wijsheid zit in wat hij zei, want feiten zijn koppige dingen en soms zijn ze ook stom. Ik wil wat persoonlijks vertellen over waarom dit mij kan schelen.
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."
Ik moet even adem halen. Toen mijn zoon Isaac twee was, werd er autisme geconstateerd. Hij was een blij, grappig liefhebbend, aanhalig jongetje, maar gemeten op de ontwikkelingsschaal die keek naar het aantal woorden -- op dat moment geen -- naar communicatieve gebaren en het minimale oogcontact, scoorde hij op ontwikkelingsniveau als een baby van negen maanden oud. De diagnose was feitelijk correct, maar vertelde niet het hele verhaal. Anderhalf jaar later, toen hij bijna vier was, vond ik hem op een dag achter de computer waar hij via Google afbeeldingen zocht van vrouwen, dat hij als "w-i-m-e-n" spelde. Ik deed wat iedere geobsedeerde ouder doet, op 'vorige' klikken om te zien wat hij nog meer gezocht had. Dat waren in deze volgorde: mannen, school, bus en computer. Ik was verbijsterd, want we wisten niet dat hij kon spellen, laat staan lezen, dus ik vroeg hem: "Isaac, hoe heb je dat gedaan?" Hij keek me heel serieus aan en zei: "Ik heb het ingetypt." Hij leerde zichzelf communiceren,
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.
maar wij zochten op de verkeerde plek, en dit gebeurt er wanneer testen en analyses één aspect overwaarderen -- in dit geval verbale communicatie -- en andere aspecten onderwaarderen, zoals creatieve probleemoplossing. Communicatie was moeilijk voor Isaac, dus vond hij een manier eromheen om te leren wat hij nodig had. Het is eigenlijk heel zinnig, want een vraag formuleren is een heel complex proces, maar hij kon eromheen werken door een woord in een zoekvak te typen. Dit momentje...
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.
had veel invloed op mij en op ons gezin omdat het ons hielp ons referentiekader te veranderen over wat er met hem gebeurde, en ons minder zorgen maken en zijn vindingrijkheid meer waarderen. Feiten zijn stomme dingen.
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.
En ze zijn kwetsbaar voor misbruik, met opzet of anderzins. Een vriendin die wetenschapper is, Emily Willingham, schreef kort geleden een stuk voor Forbes, Het heette: "De 10 Raarste Dingen die Ooit aan Autisme Gelinkt zijn." Het is nogal een lijst. Het Internet, krijgt overal de schuld van, toch? En moeders natuurlijk, omdat. Wacht, er is meer, er is een heleboel in de categorie 'moeders'. Het is een behoorlijk rijke en interessante lijst. Ik ben persoonlijk een fan van ‘zwanger zijn in de buurt van snelwegen’. De laatste is interessant, want de term 'koelkastmoeder' was de originele hypothese als oorzaak van autisme en het betekende iemand die koud en afstandelijk was. Nu denken jullie misschien,
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.
"Ok, Susan, we snappen het, je kunt data alles laten zeggen." En dat is waar, echt waar, maar de uitdaging is dat we de kans hebben om er zelf betekenis aan te geven, omdat de data zelf geen betekenis geeft. Dat doen wij. Dus als zakenman, als consument, als patiënt, als burger, hebben wij, denk ik, een verantwoordelijkheid, om meer tijd te besteden aan ons kritisch denkvermogen. Waarom? Omdat we, zoals we al zo vaak gehoord hebben, we kunnen met lichtsnelheid exabytes aan data verwerken, we kunnen veel sneller en efficiënter slechte keuzes maken en met veel grotere gevolgen dat in het verleden. Geweldig, toch? In plaats daarvan moeten we wat meer tijd besteden aan zaken zoals geesteswetenschappen, sociologie en sociale wetenschappen, retoriek, filosofie, ethiek, omdat ze ons hele belangrijke context verschaffen voor die grote datasets en omdat ze ons helpen betere kritische denkers te worden. Want als ik een probleem in een discussie kan ontdekken, dan maakt het niet uit of dat in woorden of in getallen is. Dit betekent dat we onszelf moeten leren om onze eigen vertekening te herkennen en de valse correlaties en een emotioneel argument vanop 50 meter te herkennen. Omdat als iets na iets anders gebeurt, betekent dat niet dat het erdoor veroorzaakt is. Als ik even mag, de Romeinen noemden dit "post hoc ergo propter hoc," of “nadat, dus doordat”.
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?
Het betekent bijvoorbeeld kritisch zijn over demografie. Waarom? Omdat het is gebaseerd op aannames over wie we zijn, gebaseerd op geslacht, onze leeftijd en waar we wonen en niet op gegevens over wat we echt denken en doen. Omdat we deze gegevens hebben, moeten we het behandelen met de nodige privacy-waarborgen waarin je kunt kiezen om mee te doen. Daarbuiten moeten we duidelijk zijn over onze hypotheses en de methodes die we gebruiken en over het vertrouwen dat we in het resultaat hebben. Zoals mijn wiskundeleraar vroeger zei: “Laat je berekening zien.”, want als ik niet weet welke stappen je gezet hebt, dan weet ik niet welke je niet gezet hebt. Als ik niet weet welke vragen je gesteld hebt, dan weet ik niet welke vragen je niet gesteld hebt. Dit betekent dat we onszelf het moeilijkste moeten vragen: “Blijkt dit echt uit de gegevens, of zorgt het resultaat ervoor dat we ons succesvoller en geruster voelen?”
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.
De Samenwerking van Gezondheid & Media, kon aan het eind van hun project zeggen dat 87% van de tweets angst weergaven, over die hele grafische en confronterende anti-rookreclames. Maar concludeerden ze ook dat ze mensen lieten stoppen met roken? Nee. Het is wetenschap, geen magie. Als we de kracht van de data kunnen vrijmaken,
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.
dan hoeven we Orwell niet blind te volgen in zijn totalitaire toekomstvisie, noch Huxley in zijn triviale visie, noch een verschrikkelijke cocktail van beide. Wat we moeten doen, is kritisch denken met respect bejegenen en geïnspireerd raken door voorbeelden zoals de Samenwerking van Gezondheid en Media. Zoals ze in films met superhelden zeggen: “Gebruik die macht om iets goeds te doen.”
Thank you.
Dank je wel.
(Applause)
(Applaus)