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)
Teknoloji bize çok şey getirdi: Aya ayak basılması, İnternet, insan geninin sıralanabilmesi. Fakat aynı zamanda en derin korkularımızın çoğunu da tetikliyor ve yaklaşık 30 yıl önce kültür eleştirmeni Neil Postman, bu etkileşimi harika bir şekilde işleyen "Ölesiye Eğlenelim" isimli kitabı yazdı. Kitapta, George Orwell ve Aldous Huxley'nin distopik görüşlerini karşılaştırırken şöyle diyordu: Orwell, tutsak bir topluma dönüşeceğimizden kaygılıydı. Huxley, anlamsız bir kültüre dönüşmemizden korkuyordu. Orwell, gerçeğin bizden saklanacağından ve Huxley, ilgisizlikler diyarında boğulacağımızdan endişeleniyordu. Kısaca, iki seçenek var: Ya 'Big Brother' bizi izleyecekti ya da biz 'Big Brother'ı izleyecektik. (Gülüşmeler)
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.
Fakat bu böyle olmak zorunda değil. Biz bilgi ve teknolojinin pasif tüketicileri değiliz. Bunların hayatımızdaki rollerini ve nasıl anlam çıkaracağımızı belirliyoruz, fakat bunu yapmak için en azından nasıl düşündüğümüz gibi nasıl kodladığımıza da dikkat etmeliyiz. Sorular sormak zorundayız, zor sorular, bu şekilde bir şeyleri saymaktan öteye onları anlamaya başlayabiliriz. Sürekli dünyada ne kadar veri olduğu hakkında hikâyeler dinliyoruz ama söz konusu büyük veri ve onu yorumlamaktaki zorluklar olunca, verinin büyüklüğü çok da önemli değil. Verilerin hareket etme hızı ve çok çeşitli veri türleri var. Birkaç tane örnek vermek gerekirse: Görüntüler, yazı, video, ses. Tüm bu farklı verilerin ortak noktası ise, insanlar tarafından yaratılmış ve bir içeriğe sahip olmalarıdır.
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)
Şu anda Chicago Illinois Üniversitesi'nden, Sağlık Medya İşbirliği adında veri bilimci bir grup, Hastalık Kontrol Merkezi ile birlikte insanların sigarayı bırakması hakkında nasıl konuştuğunu, elektronik sigaralar için söylenenleri ve bu insanların sigarayı bırakması için nasıl yardımcı olabileceklerini bulmak için çalışıyorlar. İşin ilginç yanı, insanların sigara içme hakkında nasıl konuştuğunu anlamanız için öncelikle, "içmek" derken neden bahsettiklerini anlamanız gerekiyor. Twitter'da dört ana başlıkta toplamışlar: Öncelikle, "Sigara içmek". İkinci olarak, "Ot içmek". Üçüncü sırada: "Dumanı tüten pirzolalar" ve son olarak, "Hatun, bir içim su". (Gülüşmeler)
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.
Sonra da mesela şunu düşünmek gerekiyor: Elektronik sigaralar hakkında ne konuşuyorlar? İnsanların bunu yapmasının birçok yolu var ve görsellerden de görebileceğiniz gibi karmaşık bir sorgu türü. Bunun bize hatırlattığı şey ise, dilin insanlar tarafından yaratıldığı, insanların dağınık ve karmaşık olduğu ve metafor, jargon ve argo kullanmamız. Hem de bunu birçok farklı dilde 7/24 yapmamız ve bir yolunu bulur bulmaz değiştirmemiz.
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.
Peki şimdi CDC (Hastalık Kontrol Merkezi)'nin yayınladığı, boğazında bir delik olan kadını gösteren oldukça görsel ve rahatsız edici bu televizyon reklamları, gerçekten insanların sigarayı bırakmasına yardımcı oldu mu? Sağlık Medya İşbirliği, veri limitlerini sınırlandırdı ama bu reklamlar hakkında şuna karar verdiler — onları görmüş olabilirsiniz — Bu reklamlar, insanları şok edici bir düşünce sürecine sokarak etkiler ve bu sonraki davranışlara da etkide bulunabilir. Bu projede benim takdir ettiğim ve hayran olduğum, insanların gerçek ihtiyaçlarına dayanması gerçeğinden başka, bir ilgisizlik denizinin karşısında, cesaretin harika bir örnek olmasıdır.
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.
Bu nedenle, sadece yorumlama zorluklarına neden olan büyük veri değildir, çünkü kabul edelim, insanlar olarak, herhangi bir veri miktarını almada, ne kadar küçük olursa olsun ve bozulursa bozulsun, çok zengin bir tarihe sahibiz. Uzun yıllar önce, eski başkan Ronald Reagan'ın, gerçekler aptalca şeylerdir açıklaması yaptığı için çok eleştirildiğini hatırlayabilirsin. Açık konuşalım, bu açıklama bir dil sürçmesiydi. Gerçekte Boston Katliamı davalarında, John Adams'ın İngiliz askerlerini savunmasını - "Gerçekler acıdır"'ı alıntılamaya çalıştı. Aslında, söylediği şeyde tesadüfi bir bilgeliğin parçası olduğunu düşünüyorum, çünkü gerçekler acıdır, ama bazen aynı zamanda aptalcadır.
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."
Bunun benim için neden çok önemli olduğu hakkında kişisel bir öykü anlatmak istiyorum. Bir nefes almam gerekiyor. Oğlum Isaac'e, 2 yaşındayken, otizm tanısı konuldu ve mutlu, neşeli, sevgi dolu, şefkatli küçük adamdı ama sözcük sayısı - o sırada hiç yoktu - iletişimsel mimikler ve kısa göz teması gibi şeylerin bakıldığı gelişimsel değerlendirme ölçümleri, onun gelişimsel düzeyinin, 9 aylık bir bebeğin gelişim düzeyinde olduğunu gösterdi. Tanı gerçeklere dayalı olarak doğruydu ama tüm hikâye bu değildi. Yaklaşık bir buçuk yıl sonra, hemen hemen 4 yaşındayken, bir gün bilgisayarın önünde, kadınlar üzerine Google görsel arama yaparken buldum. "Kidın" yazılmış. Her obsesif ebeveynin yapacağı şeyi yaptım; daha önce neyin aranmış olduğunu görmek için hemen "geri" düğmesine tıklamaya başladım. Arananlar sırasıyla; erkekler, okul, otobüs ve bilgisayardı. Buz kesildim, çünkü O'nun okuması bir yana harfleri söyleyebildiğini bilmiyorduk. "Isaac, Bunu nasıl yaptın?" diye sordum. Isaac bana çok ciddi bir şekilde baktı ve "Kutunun içine yazılır" dedi.
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.
İletişimi kendi kendine öğreniyordu. Ama biz yanlış yere bakıyorduk ve bu, değerlendirmelerin ve analizlerin, bir ölçümü — bu vakada, sözel iletişim — olduğundan fazla ve yaratıcı sorun çözme gibi diğer ölçümleri az değerlendirdiğinde olan şeydir. İletişim, Isaac için zordu ve bu yüzden bilmesi gereken şeyi öğrenmek için geçici bir çözüm buldu. Bunu düşündüğünüzde, çok mantıklı geliyor, çünkü bir soru oluşturmak, gerçekten karmaşık bir süreçtir. Ama o, arama kutusuna bir kelime yazarak kendi kendine çoğu şeyi yapabildi.
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.
Bundan dolayı bu küçük an, benim ve ailemizin üzerinde derin bir etki bıraktı. Onunla ilgili olan şeye ilişkin referans sistemimizin değişmesine ve biraz daha az endişelenmemize ve becerikliliğini daha fazla takdir etmemize yardım etti.
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.
Gerçekler aptalca şeylerdir. Yanlış kullanıma açıktır, inatçıdırlar ya da başka türlü. Emily Willinghan adında, bilim insanı olan bir arkadaşım var. Kısa bir süre önce Forbes için "Otizmle İlgili En Tuhaf 10 Gerçek" başlıklı bir makale yazdı. Bütünüyle bir listeydi. İnternet her şey için suçlanır, doğru mu? Elbette anneler de. Aslında daha fazlası var. "Anne" kategorisinde bir sürü var. Listenin oldukça dolu ve ilginç olduğunu burada görebilirsiniz. Ben şahsen otoyolların yakınında hamile kalmanın büyük bir hayranıyım. En sonuncusu ilginç, çünkü "buzdolabı anne" terimi, gerçekte otizmin nedeni için orijinal hipotezdi ve soğuk ve sevgi göstermeyen birisi anlamına gelmekteydi.
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.
Bu noktada, "Tamam Susan, veri alabilir, bilgi alabilirsin, bir şeyleri anlamlandırabilirsin" diye düşünüyor olabilirsiniz. Bu doğru, kesinlikle doğru ancak zorluk, bunun dışında kendimize anlam çıkarmayı denemek için fırsatımız olmasıdır. Açıkçası veri anlam oluşturmaz. Biz yaparız. Dolayısıyla iş adamları, tüketiciler, hastalar, vatandaşlar olarak sorumluluğa sahibiz. Kritik düşünme becerilerimize odaklanmaya daha fazla zaman harcamalıyız diye düşünüyorum. Neden? Çünkü tarihimizde bu noktada, defalarca duyduğumuz gibi, yıldırım hızıyla eksabayt verileri işleyebiliriz ve çok daha hızlı ve etkili bir biçimde kötü kararlar alma potansiyeline sahibiz. Geçmişte yaptığımızdan çok daha büyük bir etkiyle. Müthiş, değil mi? Dolayısıyla bunun yerine yapmamız gereken şey, etik, felsefe, sözbilim, toplumlar ve sosyoloji ve sosyal bilimler gibi şeyler üzerine daha fazla vakit harcamak, çünkü onlar bize büyük veriler için çok önemli içerik sağlar ve iyi eleştirel düşünürler olmamıza yardım ederler. Sonuçta, bir tartışmada bir sorun fark edebilirsem, bunun sayılarla ya da kelimelerle ifade edilip edilmediği çok önemli değil. Bu, onay ön yargılarını ve yanlış ilişkileri kendi kendimize bulmayı öğrenme ve 30 metreden çıplak bir duygusal çağrıyı fark etme anlamına gelir, çünkü bir şeylerden sonra gerçekleşen şeyler, ondan dolayı oldu anlamına gelmez, zorunlu olarak ve bir saniye ukalalık etmeme izin verirseniz, Romalılar buna, "önceki olayı bir sonrakinin nedeni gösterme yanlışı" derler. Bu, demografi gibi disiplinleri sorgulama anlamına gelir.
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?
Neden? Çünkü aslında yapmayı düşündüğümüz ve olduğumuz şeylerin verilerinin aksine, cinsiyetimiz, yaşımız ve nerede yaşadığımız hakkında varsayımlara dayanırlar. Bu verilere sahip olduğumuz için gizlilik ayarlarına ve tüketici tercihlerine yeterince önem vermeliyiz ve bundan öteye, sonuçtaki hipotezimiz, kullandığımız yöntemler ve güvenilirliğimiz anlaşılır olmalı. Lise'de matematik hocamın dediği gibi, hesaplamanı göster, çünkü yöntemini göstermezsen, hangi adımları atmadığını bilemem ve ne tür soruları sorduğunu bilmezsem, hangi soruları sormadığını bilemem. Kendimize şunu sormalıyız, gerçekten en zor soru aslında: Veri bunları bize gerçekten gösterdi mi, yoksa sonuçlar bizi rahatlığa ve başarılı olduğumuza dair hisse mi kaptırdı? Bu yüzden Sağlık Medya İşbirliği,
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.
projelerinin bitiminde, oldukça görsel ve rahatsız edici sigara karşıtı reklamlar açığa çıkardığı korku hakkında %87 oranında tvit aldılar ama insanlar sigarayı bıraktı sonucunu vardılar mı? Hayır. Bu, bilim, büyü değil. Veri gücünün
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.
kilidini açmak istiyorsak, totaliter bir rejimin Orwell görüşüne, değersiz bir geleceğin bir Huxley görüşüne ya da her ikisinin korkunç karışımlarına körü körüne gitmek zorunda değiliz. Yapmamız gereken şey, saygıyla ve Sağlık Medya İşbirliği gibi örneklerden ilham alarak eleştirel düşünce değerlendirmesi yapmaktır. Süper kahraman filmlerinde söyledikleri gibi, iyilik için gücümüzü kullanalım. Teşekkürler.
Thank you.
(Alkışlar)
(Applause)