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)
Технологія дала нам так багато: приземлення на місяці, інтернет, вміння впорядкувати сукупність генотипу людини. Але це теж стосується багатьох найсильніших наших побоювань, і біля тридцяти років тому критик в галузі культури Ніл Постмен написав книгу під назвою "Саморозважання до смерті", яка чудово це висвітлює. Ось що він сказав, порівнюючи дистопічні бачення Джорджа Орвелла та Олдуса Гакслі. Він сказав, що Орвелл боявся стати забороненою культурою. Гакслі побоювався стати примітивною культурою. Орвелл боявся, що правду приховають від нас, І Гакслі побоювався, що ми потонемо в морі недоречності. В двох словах, це вибір між Великим Братом, що дивиться на вас, і вами, споглядаючими на Великого Брата. (Сміх)
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.
Але так не повинно бути. Ми не пасивні споживачі інформації і технологій. Ми відводимо їм роль у нашому житті і спосіб, у який ми їх визначаємо, але щоб це зробити, нам потрібно приділити стільки уваги тому, як ми думаємо, як і тому, як ми їх зашифровуємо. Ми повинні ставити запитання, і складні запитання, щоб наблизити значні речі з минулого до їх розуміння. Нас безперервно закидають розповідями про те, скільки в світі є інформації, та, коли доходить до об'ємної бази даних та шляхів їх трактування, розмір - це ще не все. Існує теж швидкість, з якою вони розповсюджуються, та різноманітні типи інформації, і тут є лише декілька прикладів: зображення, текст, відео, аудіо. Ці неспівставні типи даних поєднує те, що вони створені людьми та вимагають контексту.
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)
Існує група дослідників інформації з університету Іллінойс у Чикаго, під назвою "Спільна лабораторія охорони здоров'я", і вони співпрацюють з центрами контролю захворювань, щоб краще зрозуміти, як люди відгукуються про те, щоб кинути палити, що вони кажуть про електричні цигарки, і що можна зробити колективно, щоб допомогти їм позбутись звички. Цікаво, якщо ви хочете зрозуміти, що люди говорять про паління, перш за все ви повинні зрозуміти, що вони мають на увазі, під "палінням". В Твіттері є чотири головні категорії: номер один: паління цигарок; номер два: паління марихуани; номер три: викурювання будь-яких жінок; і номер чотири: викурювання гарячих жінок. (Сміх)
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.
Тоді вам слід добре подумати, як люди відгукуються про електричні цигарки? Існує так багато різних шляхів, як люди це роблять, і можна побачити зі слайду, що це складне завдання. Воно нам нагадує, що мову створив народ, а люди невмілі, ми складні, ми використовуємо метафори, і сленг, і жаргон, і робимо це 24/7 на багатьох-багатьох мовах, і як тільки ми це усвідомлюємо, ми набираємо швидкості.
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.
Так і було з цими рекламними роликами, які запустив центр контролю захворювань, цими телевізійними роликами, що показували жінку з отвором в горлі і були дуже страшними та дуже хвилюючими, чи справді вони впливають на те, чи люди кидають палити? "Спільна лабораторія охорони здоров'я" не розголосила повністю своїх даних, але вони могли зробити висновок, що ці рекламні ролики - ви, можливо, їх бачили - вони спонукали людей до роздумів про те, що могло б вплинути на подальшу поведінку. Чим я захоплююся і високо ціную в цьому проекті, окрім самого факту, включно з тим, що в його основі лежать справжні людські потреби, і тим, що він є неймовірним зразком сміливості з огляду на море недоречностей.
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.
Це не просто велика кількість даних, що породжують проблеми з інтерпретацією, тому що, гляньмо тверезо, ми, люди, давно навчилися черпати будь-які об'єми інформації, неважливо якої, і закріплювати її. Багато років тому, ви, напевно, пам'ятаєте, що попереднього президента Рональда Рейгана дуже критикували через проголошення того, що факти - це безглузді речі. І це, чесно кажучи, була обмовка, Він мав намір цитувати Джона Адамса, який захищав британських солдатів в Бостонських судах для важких злочинів, що факти - речі вперті. Але я, як не дивно, думаю, що є трохи випадкового здорового глузду в його словах, тому що факти - вперті речі, та, інколи, вони безглузді теж.
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."
Я хочу розповісти вам власну історію, чому це так багато для мене означає. Мені потрібно вдихнути. У дворічному віці моєму синові Ісааку поставили діагноз аутизму, він був щасливим, енергійним, люблячим, ніжним маленьким хлопчиком, але метрика оцінок його розвитку, що розглядала речі, такі як кількість слів - в цьому випадку жодного- жести спілкування і мінімальний зоровий контакт, визначила рівень його розвитку, як дев'ятимісячного немовляти. І, фактично, діагноз був правильним, але це не показувало всієї проблеми. І десь через півтора року, коли йому було майже чотири, одного дня я застала його за комп'ютером, коли він набирав у пошуку Google зображення жінок, написавши це як "ж-и-н-к-и". Я зробила те, що зробили б усі одержимі батьки, а саме, почала невпинно клацати по клавіші "назад", щоб побачити, що ще він шукав. І вони були в такому порядку: чоловік, школа, автобус і комп'ютер. І я була приголомшена, бо ми не знали, що він може писати, більш-менш читати, і тому я спитала: "Ісааку, як ти це зробив?" Він глянув на мене дуже серйозно і сказав: "Надрукував у коробці".
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.
Він сам вчився спілкуватися, але ми дивилися в іншому напрямку. І це те, що трапляється, коли оцінювання і аналітики переоцінюють одні метрики - в цьому випадку - усне спілкування - і недооцінюють інші, такі як вирішення творчої проблеми. Спілкування важко давалося Ісаакові, і тому він знайшов інший шлях, щоб збагнути, що йому потрібно знати. І, якщо подумати, це має глибокий сенс, тому що формування запитання є дійсно складним процесом, але він міг би багато пізнати, ввівши слово у віконечко пошуку.
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.
Тому цей короткий момент справив дійсно глибоке враження на мене і нашу сім'ю, тому що це допомогло нам змінити точку зору про те, що з ним відбувалося, і трохи менше хвилюватися та цінувати більше його винахідливість.
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.
Факти - безглузді речі. Вони вразливі до неправильного застосування, свідомого чи несвідомого. У мене є подруга, Емілі Віллінгем, яка є науковцем. Недавно вона написала статтю для "Форбсу" під назвою " Десять надприродних речей, завжди пов' язаних з аутизмом". Це, насправді, список. Інтернет звинуватили у всьому, правда? І матерів, звісно, кого як не їх. І, фактично, ні, це ще не все, тут існує цілий букет категорій "матері". Видно, що це дуже цінний і цікавий список. Я великий фанат поглинання інформації по- своєму. Останній пункт є цікавим, тому що термін "мама - холодильник" був, справді, першою гіпотезою причини аутизму, І під цим розуміли когось холодного і нелюблячого.
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.
І тепер ви, мабуть, думаєте: "Добре, Сьюзен, ми розуміємо це, можеш брати інформацію, трактувати". І це правда, це, безумовно, правда, але справа в тому, що в нас є можливість самостійно зрозуміти суть, тому що, правду кажучи, інформація не створює значення. Це робимо ми. Тому як бізнесмени, як споживачі, як пацієнти, як громадяни, ми відповідальні за те, на мою думку, щоб проводити більше часу, сконцентрувавшись на наших розумових здібностях. Чому? Тому що на цьому етапі нашої історії, як ми чули багато разів поспіль, можна опрацьовувати екзабайти інформації з неймовірною швидкістю, і ми маємо схильність приймати неправильні рішення набагато швидше, раціональніше і з набагато більшим впливом, аніж раніше. Класно, чи не так? Отож, що ми повинні робити натомість, це - витрачати трохи більше часу на такі речі як людські якості, і соціологію, і соціологічні науки, риторику, філософію, етику, тому що вони створюють нам середовище, яке є таким важливим для об'ємної інформації, і тому що вони допомагають нам краще критично мислити. Тому що зрештою, якщо я можу визначити причину суперечки, не грає великої ролі, чи вона виражена словами чи числами. І це означає самостійно вчитися знаходити ці необ'єктивні підтвердження та хибні зв'язки, бути здатним визначати емоційну привабливість з відстані 30 ярдів, бо щось, що трапляється після чогось, не означає, що воно обов'язково сталося через це. Якщо дозволите секунду подошкуляти вам, римляни називали б це "post hoc ergo propter hoc", "після цього, а отже - через це".
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?
Це означає, що є питання до таких предметів як демографія. Чому? Тому що вони базуються на припущеннях про те, ким ми всі є, виходячи з нашої статі, і віку, і місця проживання, на противагу інформації, що ми насправді думаємо і робимо. І відколи нам доступні ці дані, ми мусимо до них ставитися з відповідним налаштуванням приватності і формальною згодою споживачів на опрацювання особистих даних, і, окрім цього, нам слід чітко розуміти наші гіпотези, методику, яку ми використовуємо, і нашу впевненість в результаті. Як говорить зазвичай викладач алгебри мого університету: покажіть вашу математику, бо я не знаю, в чому ви пішли вперед не знаю, в чому ви відстали, і, якщо я не знаю, що ви запитували, я не знаю, що ви не запитували. І це означає поставити собі найважче запитання: Чи дісно нам це показала інформація? Чи результат допоміг нам почувати себе успішнішими і задоволенішими?
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.
Отже, Спільній Лабораторії охорони здоров'я в кінці проекту вдалося дослідити, що 87 процентів записів у соцмережах, присвячених яскраво вираженим і хвилюючим рекламам, спрямованим проти паління, виражали страх. Але чи виявили вони, що насправді змусило людей кинути палити? Ні. Це наука, а не магія.
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.
Тому, якщо нашою метою є збагнути силу інформації, ми не повинні сліпо звертатися до бачення Орвелла про тоталітарне майбутнє, чи поглядів Гакслі про банальне майбуття, або якогось жахливого поєднання обох. Нам слід з розумінням ставитися до критичного мислення і черпати натхнення з прикладів, як "Спільна Лабораторія охорони здоров'я", і, як говориться у фільмах про супергероїв, завжди використовуймо наші можливості.
Thank you.
Дякую.
(Applause)
(Оплески)