0:00:12.697,0:00:16.413
Az Egyesült Királyság kormánya

0:00:16.443,0:00:19.412
2003-ban kutatást végeztetett.

0:00:19.582,0:00:22.731
A kutatás a lakosság számolókészségét

0:00:22.761,0:00:23.998
mérte föl.

0:00:24.148,0:00:25.791
Megdöbbenéssel tapasztalták,

0:00:25.845,0:00:30.059
hogy a munkaképes korú[br]felnőttek 47%-ának számolókészsége

0:00:30.109,0:00:32.764
nem érte el még az 1. szintet sem.

0:00:32.904,0:00:37.016
Pedig hát az 1. szint – [br]az elégséges érettségi eredmény.

0:00:37.076,0:00:40.774
Ez a törtekkel, százalékokkal és a tízes[br]számrendszerrel bánni tudás készsége.

0:00:40.784,0:00:45.082
Az eredmény heves vitát[br]váltott ki a kormányban.

0:00:45.092,0:00:46.720
Módosították az előírásokat.

0:00:46.800,0:00:48.522
Beruháztak.

0:00:48.542,0:00:51.580
Majd 2011-ben megismételték a fölmérést.

0:00:51.600,0:00:53.805
Találják ki, hogyan változott ez a szám!

0:00:55.645,0:00:57.089
Fölment 49-re.

0:00:57.149,0:00:58.598
(Nevetés)

0:00:58.786,0:01:01.235
Amikor közzétettem e számot[br]a Financial Timesban,

0:01:01.325,0:01:02.996
az egyik olvasó viccelődött:

0:01:03.080,0:01:06.841
"A szám csak a lakosság[br]51%-át döbbenti meg."

0:01:06.851,0:01:09.137
(Nevetés)

0:01:09.197,0:01:12.514
De jobban tetszett [br]az egyik iskolásgyerek reagálása,

0:01:12.524,0:01:15.619
aki – amikor az egyik iskolában [br]ismertettem az eredményt –,

0:01:15.649,0:01:17.180
jelentkezett, és megkérdezte:

0:01:17.210,0:01:19.936
"Honnan tudjuk, hogy az ezt[br]az eredményt produkáló személy

0:01:19.946,0:01:21.565
nem a 49%-hoz tartozik?

0:01:21.589,0:01:22.843
(Nevetés)

0:01:22.879,0:01:26.929
A számolókészség ügye

0:01:26.929,0:01:29.039
egész életünk szempontjából fontos,

0:01:29.089,0:01:32.956
és a századunkban bevezetni[br]tervezett sok változás igényli,

0:01:32.986,0:01:35.427
hogy jobban érezzük [br]magunkat a számok világában.

0:01:35.467,0:01:37.315
Ez nem csak angol probléma.

0:01:37.315,0:01:42.245
Az OECD 2016-ban adatokat tett közzé[br]fiatalok számolókészségéről.

0:01:42.245,0:01:45.025
Az USA jár az élen:

0:01:45.025,0:01:49.695
a fiatalok közel 40%-a áll hadilábon [br]a számolókészséggel.

0:01:49.725,0:01:51.022
Az angolok is ott vannak,

0:01:51.044,0:01:56.577
de hét OECD-ország számai is[br]meghaladják a 20%-ot.

0:01:56.587,0:01:59.016
Ez baj, mert nem kellene így lennie.

0:01:59.016,0:02:01.094
Ha megnézzük a grafikon szélét,

0:02:01.102,0:02:04.062
Hollandia és Korea [br]eredménye egy számjegyű.

0:02:04.262,0:02:08.628
Tehát a számolókészség ügyével[br]biztosan foglalkoznunk kell.

0:02:08.628,0:02:11.558
Bármennyire hasznosak az ilyen fölmérések,

0:02:11.938,0:02:17.338
óhatatlanul azt kockáztatjuk,[br]hogy két csoportba tereljük az embereket;

0:02:17.338,0:02:19.114
hogy két emberfajta létezik:

0:02:19.114,0:02:23.463
akik jól érzik magukat a számok[br]világában, akik jól bánnak velük,

0:02:23.523,0:02:25.359
és akik képtelenek rá.

0:02:25.509,0:02:27.610
Ma megpróbálom elmagyarázni,

0:02:27.610,0:02:30.652
hogy ez a dichotómia hamis.

0:02:30.722,0:02:32.590
Ez nem megváltozhatatlan párosítás.

0:02:32.688,0:02:36.336
Nem kell toronymagas szintű[br]számolókészség,

0:02:36.456,0:02:38.184
hogy a számok lázba hozzanak minket,

0:02:38.210,0:02:41.319
és ez a kiinduló pontunk.

0:02:42.776,0:02:45.577
A kérdés vizsgálatának egyik módszere

0:02:45.927,0:02:47.653
a statisztika szemügyre vétele.

0:02:47.653,0:02:51.148
Én vagyok az első, aki szóvá teszi,[br]hogy valami baj van

0:02:51.148,0:02:52.466
a statisztika hírnevével.

0:02:52.466,0:02:53.513
(Nevetés)

0:02:53.513,0:02:55.045
Ez a matematikának olyan része,

0:02:55.045,0:02:58.104
amelyet még a matematikusok[br]sem különösebben szeretnek,

0:02:58.104,0:03:02.116
mert míg a matek többi részét[br]a precizitás és a bizonyosság jellemzi,

0:03:02.116,0:03:04.400
a statisztika majdhogynem[br]az ellenkezője.

0:03:04.400,0:03:09.055
De jómagam későn lettem[br]híve a statisztikának.

0:03:09.055,0:03:11.137
Ha egyetemi oktatóimtól megtudakolnák,

0:03:11.137,0:03:15.896
melyik két tárgyból nem brillíroznék[br]diplomám megszerzése után,

0:03:15.896,0:03:19.073
a statisztikát és a számítógépes[br]programozást említenék.

0:03:19.253,0:03:22.262
Mégis itt vagyok, hogy egy pár[br]statisztikai grafikont mutassak,

0:03:22.292,0:03:23.578
amelyeket én programoztam.

0:03:23.958,0:03:25.713
Mi váltotta ki belőlem a változást?

0:03:25.713,0:03:29.361
Mi késztetett rá, hogy a statisztikára[br]mint érdekes dologra tekintsek?

0:03:29.361,0:03:31.627
Lényegében az, [br]hogy a statisztika rólunk szól.

0:03:31.627,0:03:34.209
Ha a szó etimológiáját nézzük,

0:03:34.209,0:03:36.818
az államra vagy a közösségünkre

0:03:36.828,0:03:39.258
vonatkozó adatokkal foglalkozó[br]tudományt jelenti.

0:03:39.274,0:03:42.628
Tehát a statisztika minket mint csoportot,

0:03:42.628,0:03:44.303
s nem mint egyéneket vizsgál.

0:03:44.303,0:03:45.773
Társas lényekként

0:03:45.773,0:03:49.717
mi is részesei vagyunk annak a csodának,[br]ahogy individuumként társainkhoz,

0:03:49.761,0:03:51.149
csoportunkhoz viszonyulunk.

0:03:51.880,0:03:54.990
A statisztika a legerősebb eszköz

0:03:55.020,0:03:56.321
meglepetések kimutatására.

0:03:56.701,0:04:00.028
Az Ipsos MORI [br]néhány csodás kutatást végzett

0:04:00.028,0:04:01.532
az utóbbi években.

0:04:01.532,0:04:06.890
Pl. amely az Egyesült Királyság[br]több mint ezer felnőttjéről készült:

0:04:07.133,0:04:10.637
vajon Anglia és Wales lakosainak

0:04:10.677,0:04:12.857
hány százaléka muszlim?

0:04:14.267,0:04:16.913
Az derül ki a teljes lakosságra nézve

0:04:16.933,0:04:22.135
reprezentatívnak tartott felmérésből,[br]hogy átlag 24%.

0:04:22.615,0:04:24.175
Ezt hitték az emberek.

0:04:24.175,0:04:27.864
A britek azt hiszik, hogy az ország[br]lakosainak 24%-a muszlim.

0:04:28.484,0:04:32.894
A hivatalos adatok viszont föltárják,[br]hogy ez a szám 5% körül van.

0:04:33.254,0:04:37.241
Óriási különbség van aközött, [br]hogy mit hiszünk, mit észlelünk,

0:04:37.251,0:04:39.579
s hogy milyen valóságot[br]mutat a statisztika.

0:04:39.589,0:04:40.863
Ez pedig nagyon érdekes.

0:04:40.893,0:04:44.183
Mi okozhatja ezt a téves fölfogást?

0:04:44.886,0:04:46.740
Annyira izgalomba hozott a tanulmány,

0:04:46.770,0:04:50.250
hogy előadásaim során [br]kérdezősködni kezdtem.

0:04:50.260,0:04:51.478
Előadást tartottam

0:04:51.508,0:04:53.898
a hammersmith-i Szt. Pál Leányiskolában,

0:04:53.898,0:04:55.958
a hallgatóság olyan volt, mint itt ez,

0:04:55.958,0:04:59.266
azzal a különbséggel, [br]hogy csak hatodikos lányokból állt.

0:04:59.286,0:05:00.708
Megkérdeztem őket:

0:05:01.068,0:05:07.145
"Lányok, szerintetek [br]a brit közvélemény mit gondol,

0:05:07.155,0:05:09.293
évente hány bakfis esik teherbe?"

0:05:09.385,0:05:12.061
A lányok földühödtek, amikor közöltem,

0:05:12.881,0:05:16.794
hogy a britek úgy hiszik,[br]hogy 100 bakfis közül

0:05:16.794,0:05:18.087
évente 15 esik teherbe.

0:05:18.743,0:05:20.974
Igazuk volt, hogy földühödtek,

0:05:20.974,0:05:23.732
mert valójában már [br]a 200. pötty közelében járnék,

0:05:23.732,0:05:25.302
mire beszínezhetnék egyet,

0:05:25.322,0:05:27.837
a hivatalos adatok bizonysága szerint.

0:05:28.137,0:05:31.937
Ez, akárcsak a számolókészség,[br]nem csak angol probléma.

0:05:32.367,0:05:36.871
Az Ipsos MORI az utóbbi években[br]az egész világra kibővítette a kutatást.

0:05:36.941,0:05:39.891
Megkérdezték a szaúd-arábiaiakat,

0:05:40.253,0:05:42.774
vajon az ország lakosai közül

0:05:42.774,0:05:45.647
hány százalék túlsúlyos vagy elhízott?

0:05:47.047,0:05:52.380
A szaúdiak általában azt felelték,[br]hogy a 28%-a.

0:05:52.380,0:05:53.582
Ezt hitték:

0:05:53.582,0:05:56.150
túlsúlyos vagy elhízott[br]a felnőttek több mint negyede.

0:05:56.150,0:06:01.681
A hivatalos számok viszont[br]azt mutatják, hogy közel 3/4-ük.

0:06:01.731,0:06:03.187
(Nevetés)

0:06:03.187,0:06:05.209
Megint csak óriási különbség!

0:06:05.239,0:06:09.685
Ez a kedvencem: megkérdezték a japánokat,

0:06:09.715,0:06:11.675
hogy 100 japán közül

0:06:11.705,0:06:14.416
hányan élnek vidéken?

0:06:15.096,0:06:19.997
Általában a fele, valamivel[br]több mint a fele – mondták.

0:06:20.037,0:06:24.184
Úgy hitték, hogy a japánok[br]56%-a él vidéken.

0:06:24.684,0:06:26.824
A hivatalos adatok szerint 7%-uk.

0:06:28.455,0:06:32.005
Rendkívüli eltérések,[br]és egyeseknek meglepők,

0:06:32.215,0:06:34.504
de azoknak nem, akik olvasták pl.

0:06:34.504,0:06:38.826
Daniel Kahneman[br]Nobel-díjas közgazdász művét.

0:06:38.866,0:06:43.668
Munkatársával, Amos Tverskyvel[br]évekig kutatta

0:06:43.668,0:06:46.973
az észlelés és a valóság[br]közti különbséget,

0:06:46.973,0:06:50.524
azt a tényt, hogy az emberek [br]elég rossz ösztönös statisztikusok.

0:06:50.564,0:06:52.324
Ennek több oka van.

0:06:52.334,0:06:55.449
Az egyéni tapasztalatok feltétlenül[br]befolyásolják észleléseinket,

0:06:55.459,0:06:59.417
ahogy a média is, amikor az eseményekről

0:06:59.437,0:07:01.403
normálisnak nem mondható [br]módon számol be.

0:07:02.463,0:07:04.739
Kahneman ezt találóan fogalmazta meg:

0:07:04.739,0:07:06.404
"Vakok lehetünk a nyilvánvalóra" –,

0:07:06.404,0:07:07.702
rossz számokkal dolgozunk –

0:07:07.722,0:07:10.044
"de ez ügyben a vakságunkat sem látjuk."

0:07:10.124,0:07:13.390
Ez pedig károsan hat a döntéshozatalra.

0:07:15.430,0:07:17.762
Eközben a statisztikai hivatalban[br]arra gondoltam,

0:07:17.762,0:07:19.674
hogy ez tényleg érdekes.

0:07:19.674,0:07:21.684
Azt mondtam, hogy ez világprobléma,

0:07:21.878,0:07:24.313
de talán a földrajz okozza.

0:07:25.335,0:07:28.724
E kérdések mind arra vezettek:[br]milyen jól ismered a hazádat?

0:07:28.754,0:07:32.287
Esetünkben pedig: [br]mennyire jól ismered a 64 millió embert?

0:07:32.727,0:07:35.459
Kiderül, hogy nem valami jól.[br]Nekem nem megy.

0:07:35.587,0:07:36.911
Támadt egy ötletem,

0:07:36.951,0:07:40.074
amiben ugyanolyan megközelítési[br]módra gondoltam,

0:07:40.103,0:07:42.208
de nagyon is helyi szinten.

0:07:42.228,0:07:43.419
Mi az, hogy helyi?

0:07:43.529,0:07:45.540
Az átfogalmazott kérdés így hangozhat:

0:07:45.560,0:07:47.682
Mennyire jól ismerjük a környékünket?

0:07:48.032,0:07:50.415
Így már pontosabbak lesznek a válaszaink?

0:07:51.755,0:07:53.307
Terveztem ezért egy játékot.

0:07:53.352,0:07:55.211
"Mennyire jól ismered a környékedet?"

0:07:56.051,0:07:57.940
Egyszerű webalkalmazás.

0:07:58.000,0:07:59.183
Irányítószámunkat beírva

0:07:59.213,0:08:01.750
a program a népszámlálás[br]adataira támaszkodva kérdez

0:08:01.750,0:08:03.099
a környezetünket illetően.

0:08:04.269,0:08:07.652
Tervezéskor nagyon tudatosan jártam el:

0:08:07.660,0:08:10.401
azt szerettem volna, [br]ha a legszélesebb kör használja,

0:08:10.401,0:08:14.609
nemcsak a számokhoz értő 49%.

0:08:14.609,0:08:16.364
Szerettem volna, ha mindenki rákap.

0:08:16.394,0:08:17.919
A játék tervezésekor

0:08:17.919,0:08:21.534
az ihletet az Otto Neurath által

0:08:21.534,0:08:24.136
az 1920-30-as években[br]kidolgozott Isotypes adta.

0:08:24.171,0:08:28.519
Ezek számok ábrázolására való módszerek

0:08:28.619,0:08:30.312
képi jelek többszöri ismétlésével.

0:08:30.332,0:08:33.967
Ott vannak a számok,[br]de a háttérbe húzódva.

0:08:34.067,0:08:36.790
Nagyszerű módszer[br]mennyiségek ábrázolására,

0:08:37.090,0:08:39.954
és elkerülhető vele[br]pl. a százalék, a tört vagy az arány

0:08:39.954,0:08:41.014
fogalmának használata.

0:08:41.054,0:08:42.756
Lássuk a játékot!

0:08:42.786,0:08:44.433
Bal felől vannak a jelképek,

0:08:44.433,0:08:47.102
és a jobb oldali térképen látszik,

0:08:47.104,0:08:50.367
mely földrajzi területre vonatkoznak

0:08:50.367,0:08:51.534
a kérdések.

0:08:51.534,0:08:52.815
Hét kérdést teszünk föl.

0:08:52.861,0:08:56.754
Minden kérdésnél a lehetséges válasz[br]nulla és száz közé eshet,

0:08:56.794,0:08:58.143
és a játék végén kiderül

0:08:58.173,0:09:01.391
az összesített pontszám,[br]ami nulla és száz közé eshet.

0:09:01.451,0:09:03.535
Mivel ez itt a TEDxExeter,

0:09:03.705,0:09:06.030
nézzük meg gyorsan,

0:09:06.080,0:09:08.389
miket kérdez először a program Exeterről.

0:09:08.653,0:09:10.058
Az első kérdése:

0:09:10.058,0:09:13.050
100 fő közül hány a 16 évesnél fiatalabb?

0:09:13.221,0:09:16.821
Nem túl jól ismerem Exetert,[br]ezért csak saccolni tudtam,

0:09:16.821,0:09:19.382
de azért képet kapnak a játék működéséről.

0:09:19.382,0:09:23.088
Elhúzzák a csúszkát [br]a képecskék kijelölésére,

0:09:23.138,0:09:25.373
majd az OK-ra rákattintva felelnek.

0:09:25.423,0:09:29.086
Megjelenítjük a válasz [br]és a valóság közötti különbséget.

0:09:29.216,0:09:33.291
Kiderül, hogy jól melléfogtam;[br]a valóságban 5.

0:09:33.291,0:09:34.715
Mi a következő kérdés?

0:09:34.745,0:09:36.901
Kíváncsi az átlagéletkorra,

0:09:37.225,0:09:39.670
arra a korra, amelynél a sokaság [br]fele fiatalabb,

0:09:39.700,0:09:41.374
illetve a fele idősebb.

0:09:41.434,0:09:44.784
Úgy gondoltam, hogy 35;[br]ezt olyan középkorúnak érzem.

0:09:45.584,0:09:47.027
(Nevetés)

0:09:48.737,0:09:50.843
Valójában Exeter hihetetlenül fiatal,

0:09:50.943,0:09:55.081
de én alulértékeltem[br]az egyetem helyi hatását.

0:09:55.401,0:09:57.432
A kérdések egyre fogósabbakká válnak.

0:09:57.598,0:10:00.241
E kérdés a lakástulajdonra vonatkozik.

0:10:00.551,0:10:04.250
100 háztartás közül [br]hányat terhel jelzálog vagy hitel?

0:10:04.270,0:10:05.550
Lefedeztem magam,

0:10:05.562,0:10:08.660
mert nem akartam 50-nél többet mondani.

0:10:08.660,0:10:10.680
(Nevetés)

0:10:10.680,0:10:13.146
Tényleg, ezek a kérdések már nehezebbek,

0:10:13.146,0:10:16.005
mert ha valamely területen[br]vagy közösségben élünk,

0:10:16.025,0:10:21.275
az életkor dönti el, [br]hogy a sokaság öreg-e vagy fiatal.

0:10:21.275,0:10:23.240
Elég körülnéznünk, és látjuk.

0:10:23.240,0:10:26.861
De pl. a lakástulajdon kérdését[br]sokkal nehezebb megítélni,

0:10:26.889,0:10:29.737
ezért a heurisztikánkhoz térünk vissza,

0:10:29.741,0:10:34.192
arra vonatkozó előítéletünkhöz,[br]hogy hányan laknak a sajátjukban.

0:10:34.850,0:10:38.500
Az a helyzet, [br]hogy amikor kibocsátottuk a játékot,

0:10:38.500,0:10:42.036
az alapjául szolgáló népszámlálási[br]adatok már többévesek voltak.

0:10:42.048,0:10:45.617
Voltak online alkalmazások,[br]amelyekkel irányítószám alapján

0:10:45.617,0:10:47.711
többéves idősorokat kaphatunk.

0:10:47.731,0:10:48.920
Bizonyos értelemben

0:10:48.946,0:10:52.495
ezek egy kissé avittasok voltak,[br]és nem feltétlenül újak.

0:10:52.495,0:10:56.214
De érdekelt, hogy milyen lesz a reakció,

0:10:56.253,0:10:58.610
ha animációval játékossá tesszük

0:10:58.640,0:11:00.417
a rendelkezésünkre álló adatokat,

0:11:00.457,0:11:04.205
és arra játszunk rá,[br]hogy léteznek előítéletek.

0:11:05.895,0:11:09.478
Kiderült, hogy a reakciók jócskán... hm...

0:11:10.298,0:11:12.226
meghaladták a várakozásomat.

0:11:13.040,0:11:15.311
Régen dédelgetett vágyam[br]egy statisztikai oldal,

0:11:15.335,0:11:17.397
amely a közönség igénye miatt omlik össze.

0:11:17.397,0:11:19.617
(Nevetés)

0:11:19.957,0:11:23.421
Ez az URL tartalmazza [br]a "statistics", "gov" és az "UK" szókat,

0:11:23.441,0:11:26.683
amely a legkevésbé kedvelt [br]három szó az URL-ben.

0:11:26.743,0:11:30.388
A megdöbbentő az, hogy a weboldal[br]este háromnegyed tízkor

0:11:30.422,0:11:32.515
tényleg összeomlott,

0:11:32.565,0:11:35.956
mert az emberek[br]önszántukból foglalkoztak

0:11:35.986,0:11:37.429
ezekkel az adatokkal,

0:11:37.439,0:11:39.474
szabadidejükben.

0:11:39.488,0:11:41.975
Nagyon érdekes volt látnom,

0:11:42.093,0:11:45.806
hogy negyedmillióan játszanak valamivel

0:11:45.814,0:11:48.746
a megjelenésétől számított 48 óra alatt.

0:11:48.746,0:11:52.663
Heves vita alakult ki az interneten[br]és a közösségi oldalakon,

0:11:52.663,0:11:55.050
amelyet jórészt azok uraltak,

0:11:55.052,0:11:58.855
akik viccesnek találták előítéleteiket.

0:11:58.855,0:12:02.104
Ennél jobbat nem is kívánhattam volna.

0:12:02.124,0:12:03.624
Az is tetszett, hogy az emberek

0:12:03.634,0:12:05.564
küldözgették ezt a politikusoknak.

0:12:05.592,0:12:08.181
Mennyire ismered jól[br]az állítólag képviselt területed?

0:12:08.425,0:12:09.587
(Nevetés)

0:12:09.807,0:12:11.227
Végezetül,

0:12:12.014,0:12:14.584
térjünk vissza a két embertípushoz!

0:12:14.644,0:12:16.901
Arra gondoltam: érdekes lenne megtudni,

0:12:16.930,0:12:19.745
hogy akik jól bánnak a számokkal,[br]nekik hogy menne a játék.

0:12:19.785,0:12:22.761
John Pullinger, Anglia és Wales[br]főstatisztikusa,

0:12:22.761,0:12:24.898
arra számítanánk, eléggé jeleskedne.

0:12:25.707,0:12:28.606
A területéből 44 pontot ért el.

0:12:28.606,0:12:29.464
(Nevetés)

0:12:30.874,0:12:36.773
Jeremy Paxman tévés újságíró[br]– elismerem, egy pohár bor után – 36-ot.

0:12:37.153,0:12:38.614
Még rosszabb.

0:12:38.614,0:12:41.815
Ez csak arra utal, [br]hogy a számok mindenkit megihletnek.

0:12:41.815,0:12:43.075
Meglephetnek.

0:12:43.105,0:12:44.948
Nagyon gyakran a statisztikáról

0:12:44.958,0:12:47.120
mint a bizonytalanság[br]tudományáról beszélünk.

0:12:47.130,0:12:48.912
Mai búcsúgondolatom:

0:12:48.922,0:12:51.957
a statisztika a mi tudományunk.

0:12:51.977,0:12:54.765
Ezért lenyűgözőek a számok.

0:12:54.775,0:12:56.175
Köszönöm szépen.

0:12:56.175,0:13:00.602
(Taps)