0:00:00.714,0:00:03.810
V roce 2003

0:00:03.834,0:00:06.343
vláda Spojeného království zadala průzkum,

0:00:07.494,0:00:10.643
který měřil úroveň znalostí matematiky

0:00:10.667,0:00:11.904
v populaci.

0:00:11.928,0:00:13.631
Vláda byla šokována zjištěním,

0:00:13.655,0:00:16.959
že na každých 100 dospělých[br]v produktivním věku

0:00:16.983,0:00:20.484
47 nedosáhlo znalostmi na úroveň 1.

0:00:20.892,0:00:25.004
Úroveň 1 - to je slabý výsledek[br]ve zkoušce GCSE (maturita).

0:00:25.350,0:00:28.658
Je to schopnost používat zlomky,[br]procenta a desetinná čísla.

0:00:28.682,0:00:33.310
Toto zjištění způsobilo[br]ve Whitehallu (ve vládě) pozdvižení.

0:00:33.334,0:00:34.962
Byla schválena opatření,

0:00:34.986,0:00:36.708
investovalo se do výuky

0:00:36.732,0:00:39.770
a pak se provedl průzkum znovu,[br]v roce 2011.

0:00:39.794,0:00:41.999
Takže můžete hádat, jaký byl výsledek?

0:00:43.921,0:00:45.545
Neznalost se zvýšila na 49 %.

0:00:45.569,0:00:46.938
(smích)

0:00:46.962,0:00:49.495
Když jsem o tom[br]informoval ve Financial Times,

0:00:49.495,0:00:51.070
jeden ze čtenářů zažertoval:

0:00:51.070,0:00:54.891
„To číslo je šokující pouze[br]pro 51 % populace.“

0:00:54.915,0:00:57.201
(smích)

0:00:57.225,0:01:00.382
Více se mi líbí reakce jednoho žáka.

0:01:00.406,0:01:03.501
Když jsem uvedl tuto informaci[br]u nich ve škole,

0:01:03.525,0:01:05.056
zvedl ruku a zeptal se:

0:01:05.080,0:01:07.796
„Jak víme, že osoba,[br]která vypočítala toto číslo,

0:01:07.796,0:01:09.435
není z těch 49 %?“

0:01:09.459,0:01:10.713
(smích)

0:01:10.737,0:01:14.727
Je zřejmé, že se jedná o problém,

0:01:14.751,0:01:16.921
protože matematika je pro život důležitá

0:01:16.945,0:01:20.416
a mnoho změn,[br]které očekáváme v tomto století,

0:01:20.416,0:01:23.277
od nás bude vyžadovat,[br]abychom se vyznali v číslech.

0:01:23.301,0:01:25.149
Není to jen problém v Anglii.

0:01:25.173,0:01:29.593
OECD v letošním roce vydala některé údaje,[br]které hodnotí znalosti u mladých lidí

0:01:30.127,0:01:32.907
a na čele jsou USA -

0:01:32.931,0:01:37.601
- téměř 40 % mladých lidí v USA[br]má nízké znalosti matematiky.

0:01:37.625,0:01:38.922
Anglie je tam také,

0:01:38.946,0:01:44.479
ale existuje sedm zemí OECD[br]s hodnotami nad 20 %.

0:01:44.503,0:01:47.262
Je to problém, ale nemusí to tak být.

0:01:47.286,0:01:49.282
Když se podíváte na konec grafu,

0:01:49.282,0:01:51.842
Nizozemsko a Korea [br]mají jednociferné hodnoty.

0:01:52.302,0:01:56.718
Takže s matematikou máme problém, [br]kterému se chceme věnovat.

0:01:57.510,0:02:00.440
Ať jsou tyto studie jakkoli užitečné,

0:02:00.464,0:02:05.864
myslím, že riskujeme, že lidi neúmyslně[br]zařadíme do jedné ze dvou kategorií.

0:02:05.888,0:02:07.664
Že existují dva druhy lidí:

0:02:07.688,0:02:12.037
lidé, kteří se vyznají v číslech,[br]kteří dokážou pracovat s čísly,

0:02:12.061,0:02:14.297
a lidé, kteří to nezvládnou.

0:02:14.321,0:02:16.422
Dnes se snažím hovořit o tom,

0:02:16.446,0:02:19.488
že věřím, že je to špatné třídění.

0:02:19.512,0:02:21.284
Není to neměnný stav.

0:02:21.284,0:02:25.052
Myslím si, že nemusíte zvládnout[br]nesmírně vysokou úroveň matematiky,

0:02:25.076,0:02:26.804
aby vás zaujala čísla.

0:02:26.828,0:02:29.517
A z toho bychom měli vycházet.

0:02:30.387,0:02:34.698
Podle mne jeden ze způsobů,[br]jak můžeme začít tuto cestu,

0:02:34.722,0:02:36.448
je použít je na statistiku.

0:02:36.472,0:02:40.007
Ale jsem mezi prvními, kteří přiznají, [br]že statistika má poněkud

0:02:40.007,0:02:41.309
problematickou pověst.

0:02:41.333,0:02:42.380
(smích)

0:02:42.404,0:02:43.936
Je to část matematiky,

0:02:43.960,0:02:47.019
kterou dokonce ani matematikové[br]nemají obzvlášť rádi,

0:02:47.043,0:02:51.055
protože zatímco ostatní obory matematiky[br]jsou přesné a jednoznačné,

0:02:51.079,0:02:53.363
statistika je téměř jejich opakem.

0:02:53.793,0:02:57.998
Já sám jsem se ke statistice[br]dostal později.

0:02:58.032,0:03:00.954
Kdybyste se zeptali [br]mých vysokoškolských profesorů,

0:03:00.954,0:03:05.257
ve kterých dvou předmětech[br]po univerzitě pravděpodobně nevyniknu,

0:03:05.261,0:03:07.812
jmenovali by statistiku a programování,

0:03:07.812,0:03:11.075
ale přesto teď tady chci předvést[br]nějaké statistické grafy,

0:03:11.075,0:03:12.487
které jsem naprogramoval.

0:03:12.745,0:03:14.500
Co ve mně vyvolalo tu změnu?

0:03:14.524,0:03:18.172
Jak mě napadlo, že statistika[br]je vlastně zajímavá věc?

0:03:18.196,0:03:20.462
Protože statistika je o nás.

0:03:20.869,0:03:23.451
Podíváte-li se na etymologii[br]slova statistika,

0:03:23.475,0:03:26.084
je to věda o nakládání s daty

0:03:26.108,0:03:28.618
o státě nebo o společenství,[br]ve kterém žijeme.

0:03:28.662,0:03:31.560
Statistika je o nás jako o skupině,

0:03:31.560,0:03:33.269
ne o nás jako o jednotlivcích.

0:03:33.269,0:03:35.723
Jako společenští tvorové [br]sdílíme zájem o to,

0:03:35.723,0:03:38.695
v jakém vztahu jsme jako jednotlivci[br]k našim skupinám,

0:03:38.695,0:03:41.093
ale i k našim vrstevníkům.

0:03:41.093,0:03:43.623
Tady je statistika velmi mocná

0:03:43.647,0:03:44.948
a dokáže nás překvapit.

0:03:45.477,0:03:48.684
V posledních letech vznikly [br]úžasné průzkumy,

0:03:48.688,0:03:50.542
provedené společností Ipsos MORI.

0:03:50.542,0:03:53.844
Udělali průzkum s více než [br]1 000 dospělými v UK a ptali se,

0:03:53.844,0:03:56.958
co myslíte, kolik muslimů[br]připadá na každých 100 lidí

0:03:56.982,0:03:58.852
v Anglii a Walesu?

0:03:58.876,0:04:01.522
A průměrná odpověď z tohoto průzkumu,

0:04:01.546,0:04:04.958
který měl reprezentovat[br]celkovou populaci, byla 24.

0:04:04.982,0:04:08.658
To si lidé mysleli.

0:04:08.682,0:04:12.321
Britové si myslí, že 24 z každých 100 lidí[br]v zemi jsou muslimové.

0:04:12.345,0:04:16.755
Ale oficiální čísla ukazují,[br]že je jich asi pět.

0:04:17.732,0:04:21.463
Je velký rozdíl mezi tím,[br]co si myslíme, co se domníváme

0:04:21.463,0:04:23.781
a skutečností, která je dána statistikou.

0:04:23.805,0:04:25.349
Myslím, že je to zajímavé.

0:04:25.373,0:04:28.663
Co mohlo způsobit tento nesoulad?

0:04:29.212,0:04:31.066
Mě to tak zaujalo,[br]

0:04:31.090,0:04:34.104
že jsem sám o tom začal mluvit[br]a klást otázky.

0:04:34.104,0:04:35.812
Měl jsem přednášku

0:04:35.836,0:04:38.146
v Dívčí škole sv. Pavla v Hammersmithu

0:04:38.170,0:04:40.490
a měl jsem tam publikum skoro jako tady,

0:04:40.490,0:04:44.202
ale skládalo se výhradně[br]z dívek ze šestých tříd.

0:04:44.226,0:04:46.622
Zeptal jsem se: „Dívky, co myslíte,

0:04:47.598,0:04:51.455
kolik veřejnost odhaduje,

0:04:51.485,0:04:53.913
že každý rok otěhotní [br]dospívajících dívek?“

0:04:53.937,0:04:56.613
A dívky skoro omdlévaly, když jsem řekl,

0:04:56.693,0:05:01.366
že veřejnost si myslí,[br]že každý rok z každé stovky

0:05:01.390,0:05:02.683
otěhotní 15 dívek.

0:05:03.429,0:05:05.404
A měly právo se hněvat,

0:05:05.404,0:05:08.542
protože ve skutečnosti bych[br]musel mít téměř 200 koleček,

0:05:08.542,0:05:10.216
než bych mohl jedno označit -

0:05:10.216,0:05:12.575
- s použitím oficiálních údajů.

0:05:12.599,0:05:16.399
A podobně jako matematika,[br]není to jen problém Anglie.

0:05:16.423,0:05:20.927
Společnost Ipsos MORI rozšířila průzkum[br]a vydala se do celého světa.

0:05:20.951,0:05:23.085
Ptali se v Saúdské Arábii,[br]

0:05:23.085,0:05:26.446
co myslíte, kolik dospělých[br]z každé stovky lidí ve vaší zemi

0:05:26.470,0:05:29.343
má nadváhu nebo je obézní?

0:05:30.526,0:05:35.859
A průměrná odpověď Saudů[br]byla jen něco málo přes čtvrtinu.

0:05:36.032,0:05:37.144
To si mysleli.

0:05:37.168,0:05:40.456
Jen něco víc než čtvrtina dospělých[br]má nadváhu nebo obezitu.

0:05:40.480,0:05:45.001
Oficiální údaje ukazují,[br]že se to blíží ke třem čtvrtinám.

0:05:45.025,0:05:46.481
(smích)

0:05:46.505,0:05:48.797
Takže – opět velký rozdíl.

0:05:48.821,0:05:53.267
A tohle mám rád: ptali se v Japonsku,

0:05:53.291,0:05:55.251
kolik Japonců z každé stovky

0:05:55.275,0:05:57.876
žije podle nich na venkově.

0:05:58.521,0:06:03.422
Poměr byl skoro 50 na 50,[br]bylo to něco přes polovinu.

0:06:03.446,0:06:07.593
Domnívali se, že na venkově[br]žije 56 ze 100 Japonců.

0:06:07.617,0:06:09.304
Oficiální údaj je sedm.

0:06:10.259,0:06:13.749
Tak mimořádné rozdíly,[br]pro někoho překvapivé,

0:06:13.793,0:06:17.502
ale ne překvapivé pro ty,[br]kteří si přečetli dílo Daniela Kahnemana,

0:06:17.502,0:06:21.538
nositele Nobelovy ceny za ekonomii.

0:06:21.562,0:06:26.654
On a jeho kolega, Amos Tversky,[br]léta zkoumali nesoulad mezi tím,

0:06:26.678,0:06:29.823
co lidé předpokládají, a skutečností.

0:06:29.847,0:06:33.598
Zjišťovali, že lidé jsou opravdu[br]špatnými intuitivními statistiky.

0:06:33.622,0:06:35.382
A je pro to mnoho důvodů.

0:06:35.406,0:06:38.641
Zkušenosti samotné samozřejmě mohou[br]ovlivnit naše vnímání,

0:06:38.645,0:06:42.503
ale to mohou i média tím,[br]že budou přinášet věci výjimečné,

0:06:42.527,0:06:44.323
spíše než ty, které jsou běžné.

0:06:44.855,0:06:46.605
Kahneman to vyjádřil elegantně.

0:06:46.645,0:06:49.190
Řekl: „Můžeme být slepí k tomu, [br]co je zřejmé,

0:06:49.190,0:06:50.752
- a tak máme špatná čísla -

0:06:50.776,0:06:53.098
ale můžeme být slepí i k naší sleposti.“

0:06:53.122,0:06:56.172
A to má obrovské dopady pro rozhodování.

0:06:56.172,0:06:58.698
Když jsme to probírali [br]ve statistickém úřadě,

0:06:58.698,0:07:00.944
myslel jsem si, že je to velmi zajímavé.

0:07:00.944,0:07:03.474
Řekl jsem, že je to zjevně [br]globální problém,

0:07:03.474,0:07:05.693
ale možná v tom hraje roli i geografie.

0:07:05.717,0:07:09.626
Byly to otázky, které řešily,[br]jak dobře znáte svou zemi.

0:07:09.650,0:07:13.643
Takže v tomto případě,[br]jak dobře znáte 64 milionů lidí?

0:07:13.667,0:07:16.399
Ukázalo se, že ne moc dobře.[br]To ani nejde.

0:07:16.423,0:07:17.747
Takže mě napadlo

0:07:17.771,0:07:20.894
použít stejný přístup,

0:07:20.918,0:07:23.023
ale s důrazem na místní záležitosti.

0:07:23.047,0:07:24.042
Je to místní?

0:07:24.042,0:07:26.383
Pokud se zeptáme na místní záležitosti,

0:07:26.383,0:07:28.325
jak dobře znáte vaši oblast,

0:07:28.373,0:07:30.476
budou vaše odpovědi přesnější?

0:07:31.817,0:07:33.579
Tak jsem vytvořil kvíz:

0:07:33.603,0:07:35.462
Jak dobře znáte svou oblast?

0:07:35.484,0:07:37.737
Je to jednoduchá webová aplikace.

0:07:37.737,0:07:39.550
Zadáte poštovní směrovací číslo

0:07:39.574,0:07:42.541
a dostanete otázky založené[br]na údajích ze sčítání lidu

0:07:42.541,0:07:43.844
pro vaši oblast.

0:07:44.305,0:07:46.428
Při návrhu jsem měl určitý cíl.

0:07:46.452,0:07:50.561
Chtěl jsem kvíz dát[br]co nejširšímu okruhu lidí,

0:07:50.585,0:07:53.137
nejen 49 %, kteří ovládají čísla.

0:07:53.157,0:07:55.192
Chtěl jsem, aby to zaujalo všechny.

0:07:55.216,0:07:56.741
Takže při navrhování kvízu

0:07:56.765,0:08:00.380
jsem se inspiroval[br]piktogramy Otto Neuratha

0:08:00.404,0:08:03.006
z dvacátých a třicátých let.

0:08:03.030,0:08:07.378
Je to metoda, znázorňující čísla[br]

0:08:07.402,0:08:09.175
pomocí opakujících se ikon.

0:08:09.640,0:08:12.805
Jsou tam i čísla, ale jsou v pozadí.

0:08:12.829,0:08:15.552
Je to skvělý způsob vyjádření množství,

0:08:15.576,0:08:18.560
aniž bychom používali[br]výrazy jako „procenta“,

0:08:18.584,0:08:19.814
„zlomky" nebo „poměr".

0:08:19.838,0:08:21.540
Takže tady je kvíz.

0:08:22.310,0:08:23.957
Vidíte uspořádání kvízu,

0:08:23.981,0:08:26.800
na levé straně jsou opakující se ikony,

0:08:26.824,0:08:28.831
na pravé straně

0:08:28.831,0:08:31.138
je mapa oblasti, na kterou se ptáme.

0:08:31.162,0:08:32.443
Dostanete sedm otázek.

0:08:32.467,0:08:36.164
Na každou otázku je možná odpověď[br]mezi nulou a stem

0:08:36.164,0:08:37.733
a na konci kvízu zjistíte

0:08:37.757,0:08:40.975
vaše celkové skóre mezi nulou a stem.

0:08:40.999,0:08:43.083
A protože tohle je TEDx v Exeteru,

0:08:43.107,0:08:45.432
napadlo mne, že se podíváme

0:08:45.456,0:08:47.765
na otázky pro Exeter.

0:08:47.789,0:08:49.194
První otázka zní:

0:08:49.218,0:08:52.210
Z každých 100 lidí,[br]kolik je mladších 16 let?

0:08:52.784,0:08:56.384
Já toho o Exeteru moc nevím,[br]takže jsem to odhadl,

0:08:56.408,0:08:58.969
ale uděláte si představu, [br]jak kvíz funguje.

0:08:58.993,0:09:02.699
Posunete jezdce tak,[br]abyste zvýraznili ikony

0:09:02.723,0:09:04.958
a pak kliknete na tlačítko „Odeslat“.

0:09:04.982,0:09:08.645
Znázorní se rozdíl mezi[br]vaší odpovědí a skutečností.

0:09:08.669,0:09:12.744
A ukázalo se, že můj odhad[br]byl docela hrozný: skutečnost je 5.

0:09:13.149,0:09:14.573
Další otázka?

0:09:14.597,0:09:16.753
Ptám se, jaký je střední věk (medián),

0:09:16.777,0:09:19.222
který dělí populaci na mladší

0:09:19.246,0:09:20.920
a starší polovinu.

0:09:20.944,0:09:24.294
Já si myslím 35,[br]to mi připadá jako střední věk.

0:09:24.318,0:09:25.761
(smích)

0:09:28.206,0:09:30.712
Ve skutečnosti je Exeter[br]neuvěřitelně mladý

0:09:30.732,0:09:34.778
a já jsem podcenil[br]vliv univerzity na tuto oblast.

0:09:34.798,0:09:37.129
Jak postupujete, otázky jsou stále těžší.

0:09:37.129,0:09:39.336
Nyní se ptám na vlastnictví domů.

0:09:39.695,0:09:43.654
Z každých 100 domácností - kolik je[br]financováno hypotékou nebo půjčkou?

0:09:43.678,0:09:44.958
Tady jsem se pojistil,

0:09:44.982,0:09:48.080
protože jsem nechtěl[br]být mimo o víc než o 50.

0:09:48.104,0:09:50.124
(smích)

0:09:50.148,0:09:52.614
Skutečně jsou otázky těžší,

0:09:52.638,0:09:55.497
protože když v oblasti žijete,[br]když jste ve společnosti,

0:09:55.521,0:10:00.771
u věcí jako věk existují vodítka,[br]zda je obyvatelstvo staré nebo mladé.

0:10:00.795,0:10:03.140
Když se podíváte po okolí,[br]můžete to vidět.

0:10:03.164,0:10:06.555
Něco jako financování domů[br]je mnohem obtížnější rozpoznat,

0:10:06.579,0:10:09.187
tak se vracíme k naší vlastní heuristice,

0:10:09.211,0:10:13.662
k našim vlastním odhadům,[br]kolik lidí podle nás vlastní svůj domov.

0:10:13.686,0:10:17.336
Je pravda, že když jsme[br]tento kvíz zveřejnili,

0:10:17.360,0:10:20.400
údaje, ze kterých kvíz vychází,[br]byly již pár let staré.

0:10:20.420,0:10:24.353
Máme online aplikace, které vám umožňují[br]zadat poštovní směrovací číslo

0:10:24.353,0:10:26.727
a získat statistiky[br]za několik let zpětně.

0:10:26.727,0:10:27.820
V určitém smyslu

0:10:27.844,0:10:31.393
to všechno bylo trochu staré[br]a ne úplně aktuální.

0:10:31.417,0:10:35.056
Ale mě zajímalo, jakou reakci[br]bychom mohli získat,

0:10:35.080,0:10:37.797
když podáme data, která máme,[br]hravou formou,

0:10:37.821,0:10:39.228
pomocí animace

0:10:39.252,0:10:43.000
a pohrajeme si s předsudky lidí.

0:10:43.508,0:10:47.091
Ukázalo se, že reakce byla, hm...

0:10:48.028,0:10:50.256
byla větší, než jsem si troufl doufat.

0:10:50.280,0:10:53.055
Dlouho jsem měl ambici,[br]aby kvůli zájmu veřejnosti

0:10:53.055,0:10:55.133
spadla webová stránka se statistikou.

0:10:55.133,0:10:56.417
(smích)

0:10:56.965,0:11:00.429
Tato URL adresa obsahuje slova[br]„statistika“, „vláda“ a „UK“,

0:11:00.429,0:11:03.671
což jsou v URL adrese [br]tři nejméně oblíbená slova.

0:11:03.695,0:11:07.680
A úžasná věc na tom byla,[br]že internetová stránka spadla

0:11:07.704,0:11:09.797
v noci ve ¾ na 10,

0:11:09.821,0:11:13.032
protože lidé se skutečně[br]zajímali o tyto údaje

0:11:13.056,0:11:14.595
o své vlastní svobodné vůli

0:11:14.619,0:11:16.654
a ve svém volném čase.

0:11:16.678,0:11:19.165
Velmi mě zaujalo,

0:11:19.189,0:11:22.902
že asi čtvrt milionu lidí si kvíz spustilo

0:11:22.926,0:11:26.198
během 48 hodin od jeho spuštění.

0:11:26.222,0:11:30.149
Kvíz vyvolal enormní diskusi online,[br]na sociálních sítích,

0:11:30.173,0:11:32.210
kde převládali lidé,

0:11:32.234,0:11:36.227
kteří se bavili svými mylnými představami,

0:11:36.251,0:11:39.310
což byla věc, ve kterou jsem nemohl

0:11:39.334,0:11:40.494
vůbec doufat.

0:11:40.518,0:11:43.708
Také se mi líbilo,[br]že lidé začali kvíz posílat politikům.

0:11:43.708,0:11:46.517
„Jak dobře znáte oblast,[br]kterou chcete zastupovat?“

0:11:46.517,0:11:47.543
(smích)

0:11:47.567,0:11:49.127
A úplně na závěr

0:11:49.992,0:11:52.186
se vrátím k těm dvěma druhům lidí.

0:11:52.186,0:11:54.087
Myslím, že by bylo zajímavé vidět,

0:11:54.087,0:11:57.346
jak lidé, kteří se vyznají v číslech,[br]v tomto kvízu uspěli.

0:11:57.346,0:12:00.562
Od národního statistika Anglie a Walesu,[br]Johna Pullingera,

0:12:00.562,0:12:02.799
byste asi čekali, že bude docela dobrý.[br]

0:12:03.524,0:12:05.973
Ve své oblasti získal 44 %.

0:12:05.997,0:12:08.465
(smích)

0:12:08.489,0:12:13.438
Jeramy Paxman (břitký moderátor),[br]nesporně po sklence vína - 36 %.

0:12:14.051,0:12:15.292
Ještě méně.

0:12:15.296,0:12:18.451
To ukazuje, že čísla mohou inspirovat[br]nás všechny.

0:12:18.451,0:12:20.021
Mohou nás všechny překvapit.

0:12:20.045,0:12:22.084
Velmi často mluvíme o statistice

0:12:22.108,0:12:24.070
jako o vědě nejistoty.

0:12:24.094,0:12:25.876
Dnes jsem chtěl ukázat,

0:12:25.900,0:12:28.935
že statistika je[br]ve skutečnosti vědou o nás.

0:12:28.959,0:12:31.747
A proto by nás čísla měla zajímat.

0:12:31.771,0:12:32.961
Velmi vám děkuji.

0:12:32.985,0:12:36.762
(potlesk)