1
00:00:00,714 --> 00:00:03,810
Vào năm 2003,

2
00:00:03,834 --> 00:00:06,343
chính phủ Anh đã tiến hành
một cuộc khảo sát

3
00:00:07,494 --> 00:00:10,643
Và đó là cuộc khảo sát
về trình độ toán học

4
00:00:10,667 --> 00:00:11,904
của người dân trong nước.

5
00:00:11,928 --> 00:00:13,571
Họ đã ngạc nhiên khi phát hiện ra

6
00:00:13,595 --> 00:00:16,959
cứ mỗi 100 người trưởng thành
trên vương quốc Anh,

7
00:00:16,983 --> 00:00:20,484
thì có 47 người yếu các kĩ năng
tính toán sơ cấp.

8
00:00:20,892 --> 00:00:25,004
Hiện nay, kĩ năng toán học sơ cấp
là mức điểm GCSE thấp nhất.

9
00:00:25,410 --> 00:00:28,658
Đây là khả năng giải quyết phân số,
phần trăm và số thập phân.

10
00:00:28,682 --> 00:00:33,310
Do đó số liệu này đã trở thành 
những điều trăn trở tại Whitehall

11
00:00:33,334 --> 00:00:34,962
Các chính sách đã được thay đổi,

12
00:00:34,986 --> 00:00:36,708
nhiều nguồn vốn được đem vào đầu tư,

13
00:00:36,732 --> 00:00:39,770
và sau đó vào năm 2011
họ lại tiến hành khảo sát lần nữa

14
00:00:39,794 --> 00:00:41,999
Vậy theo bạn thì
kết quả có thay đổi không?

15
00:00:44,021 --> 00:00:45,465
Nó tăng lên 49 người.

16
00:00:45,489 --> 00:00:46,938
(Tiếng cười)

17
00:00:46,962 --> 00:00:49,411
Và thực tế, khi tôi báo cáo
số liệu này tại FT.

18
00:00:49,435 --> 00:00:51,106
một trong số độc giả
đã đùa và nói,

19
00:00:51,130 --> 00:00:54,891
"Số liệu này chỉ gây bất ngờ đối với 
51% dân số"

20
00:00:54,915 --> 00:00:57,201
(Tiếng cười)

21
00:00:57,225 --> 00:01:00,382
Nhưng tôi thực sự thích
phản ứng của một học sinh

22
00:01:00,406 --> 00:01:03,501
khi tôi đưa ra thông tin này
tại một ngôi trường,

23
00:01:03,525 --> 00:01:05,056
người mà đã giơ tay lên và nói,

24
00:01:05,080 --> 00:01:07,637
"Làm sao tụi em biết được
người đã đưa ra kết quả này

25
00:01:07,647 --> 00:01:09,563
không nằm trong số 49 người đó?"

26
00:01:09,563 --> 00:01:10,713
(Tiếng cười)

27
00:01:10,737 --> 00:01:14,787
Rõ ràng, có một số vấn đề
về khả năng toán học,

28
00:01:14,811 --> 00:01:16,921
bởi chúng là kỹ năng thiết yếu
cho cuộc sống,

29
00:01:16,945 --> 00:01:20,812
và cũng bởi rất nhiều thay đổi
ta muốn đưa vào thế kỷ này

30
00:01:20,836 --> 00:01:23,277
bao gồm việc ứng dụng nhiều hơn
những con số.

31
00:01:23,301 --> 00:01:25,149
Đây không là vấn đề
của riêng người Anh

32
00:01:25,173 --> 00:01:30,103
Năm nay, OCED đã đưa ra các số liệu
về khả năng toán học của người trẻ,

33
00:01:30,127 --> 00:01:32,907
và dẫn đầu là nước Mỹ --

34
00:01:32,931 --> 00:01:37,601
gần 40% thanh niên nước Mỹ
không có kỹ năng toán học.

35
00:01:37,625 --> 00:01:38,922
Anh cũng nằm cùng danh sách

36
00:01:38,946 --> 00:01:44,479
và có tới 7 nước khác trong OCED
có tỷ lệ trên 20% thanh niên,

37
00:01:44,503 --> 00:01:47,262
Đó là vấn đề, bởi
nó không nhất thiết phải tệ đến như vậy.

38
00:01:47,286 --> 00:01:49,294
Nếu bạn nhìn ở điểm cuối của đồ thị này,

39
00:01:49,318 --> 00:01:52,278
bạn sẽ thấy Hà Lan và Hàn Quốc
có kết quả là con số 1 chữ số

40
00:01:52,302 --> 00:01:56,718
Vậy chắc chắn tồn tại vấn đề về khả năng
toán học mà ta muốn đề cập, giải quyết.

41
00:01:57,510 --> 00:02:00,440
Và để dễ hình dung hơn,

42
00:02:00,464 --> 00:02:05,864
Tôi nghĩ chúng ta nên chia con người
một cách tượng trưng thành hai nhóm;

43
00:02:05,888 --> 00:02:07,664
rằng có 2 loại người:

44
00:02:07,688 --> 00:02:12,037
những người thoải mái làm việc
với các con số và có thể làm việc với nó,

45
00:02:12,061 --> 00:02:14,297
và những người không thể.

46
00:02:14,321 --> 00:02:16,422
Những gì tôi muốn nói hôm nay

47
00:02:16,446 --> 00:02:19,488
là tôi tin rằng đó là một cách
phân chia sai hoàn toàn.

48
00:02:19,512 --> 00:02:21,380
Đó không là sư phân chia
bất biến.

49
00:02:21,404 --> 00:02:25,052
Tôi nghĩ rằng bạn không cần phải
cực kỳ giỏi toán

50
00:02:25,076 --> 00:02:26,804
để có thể hứng thú với các con số,

51
00:02:26,828 --> 00:02:29,937
và đó nên là điểm bắt đầu
của hành trình phía trước.

52
00:02:30,387 --> 00:02:34,698
Và 1 trong những cách để ta
bắt đầu cuộc hành trình đó, theo tôi,

53
00:02:34,722 --> 00:02:36,448
là nhìn vào những con số
thống kê.

54
00:02:36,472 --> 00:02:39,967
Tôi là người đầu tiên để ý rằng
có 1 vấn đề về việc

55
00:02:39,991 --> 00:02:41,309
hình hóa các con số.

56
00:02:41,333 --> 00:02:42,380
(Tiếng cười)

57
00:02:42,404 --> 00:02:43,936
Nó là một phần của toán học

58
00:02:43,960 --> 00:02:47,019
mà thậm chí các nhà toán học
cũng không mấy hứng thú,

59
00:02:47,043 --> 00:02:51,055
Vì không như những dạng toán học khác
khi mà hầu hết đều là cụ thể và chắc chắn,

60
00:02:51,079 --> 00:02:53,363
thì thống kê lại hoàn toàn trái ngược.

61
00:02:53,793 --> 00:02:58,448
Nhưng thật ra, tôi khám phá thế giới
toán thống kê khá muộn.

62
00:02:58,472 --> 00:03:00,554
Và nếu bạn hỏi giáo sư
thời đại học của tôi

63
00:03:00,578 --> 00:03:05,337
Hai môn học mà tôi ngán nhất
sau excel khi học cao học là gì,

64
00:03:05,361 --> 00:03:08,128
ông sẽ trả lời là
thống kê và lập trình máy tính,

65
00:03:08,152 --> 00:03:11,091
và ngay bây giờ,
tôi sẽ cho bạn xem một mô hình thống kê

66
00:03:11,115 --> 00:03:12,317
mà tôi xây dựng.

67
00:03:12,745 --> 00:03:14,500
Vậy điều gì thúc đẩy tôi thay đổi?

68
00:03:14,524 --> 00:03:18,172
Điều gì làm tôi nghĩ thống kê
thật ra là một lĩnh vực thú vị?

69
00:03:18,196 --> 00:03:20,462
Đó chính là vì thống kê là
môn học về con người.

70
00:03:20,869 --> 00:03:23,451
Nếu bạn nhìn vào
nghĩa gốc của từ thống kê,

71
00:03:23,475 --> 00:03:26,084
nó là khoa học của dữ liệu

72
00:03:26,108 --> 00:03:28,538
về cộng đồng hay quốc gia
mà chúng ta đang sống.

73
00:03:28,562 --> 00:03:31,916
Vì thế thống kê là nghiên cứu
về chúng ta như là một tổng thể,

74
00:03:31,940 --> 00:03:33,615
chứ không phải là từng cá nhân.

75
00:03:33,639 --> 00:03:35,109
Tôi nghĩ,
là động vật quần cư,

76
00:03:35,133 --> 00:03:39,077
chúng ta chia sẻ điều tuyệt vời của việc
cá nhân liên hệ với tập thể như thế nào,

77
00:03:39,101 --> 00:03:40,489
và với người thân thuộc.

78
00:03:40,513 --> 00:03:43,623
Và thống kê trong trường hợp này
là công cụ tìm hiểu mạnh mẽ nhất

79
00:03:43,647 --> 00:03:44,948
sẽ làm ta bất ngờ.

80
00:03:45,477 --> 00:03:48,684
Và có một vài nghiên cứu
rất tuyệt vời vài năm gần đây

81
00:03:48,708 --> 00:03:50,422
được thực hiện bởi Ipsos MORI.

82
00:03:50,446 --> 00:03:53,154
Họ khảo sát hơn 1000
người Anh trưởng thành,

83
00:03:53,178 --> 00:03:56,958
và họ đặt câu hỏi, cứ 100 người
tại Anh Quốc và xứ Wales,

84
00:03:56,982 --> 00:03:58,852
thì có bao nhiêu người theo Hồi giáo?

85
00:03:58,876 --> 00:04:01,522
Và câu trả lời trung bình
mà cuộc khảo sát nhận được,

86
00:04:01,546 --> 00:04:04,958
cũng gần như được xem là đại diện cho
hầu hết dân số, là 24 người.

87
00:04:04,982 --> 00:04:08,658
Đó là ý kiến mà mọi người nghĩ.

88
00:04:08,682 --> 00:04:12,321
Người Anh nghĩ cứ 100 người Anh
thì có 24 người theo Hồi giáo.

89
00:04:12,345 --> 00:04:16,755
Tuy nhiên, theo thông tin chính thức
đã chỉ ra con số chỉ khoảng mức 5.

90
00:04:17,732 --> 00:04:21,719
Như vậy, có một sự khác biệt
giữa điều chúng ta nghĩ và nhận thức

91
00:04:21,743 --> 00:04:23,781
so với thực tế được thống kê.

92
00:04:23,805 --> 00:04:25,349
Và tôi nghĩ điều đó thật thú vị.

93
00:04:25,373 --> 00:04:28,402
Điều gì là nguyên nhân
của nhận định sai lệch đó?

94
00:04:28,402 --> 00:04:31,066
Và tôi đã rất phấn khích
với kiểu nghiên cứu này,

95
00:04:31,090 --> 00:04:34,570
Tôi bắt đầu đặt câu hỏi mỗi lần
thuyết trình. Tôi thích điều đó.

96
00:04:34,594 --> 00:04:35,812
Tôi từng thuyết trình

97
00:04:35,836 --> 00:04:38,146
tại Trường Nữ học Thánh Paul
tại Hammersmith,

98
00:04:38,170 --> 00:04:40,310
và tôi cũng có một hội trường
giống thế này,

99
00:04:40,334 --> 00:04:44,202
ngoại trừ việc được lấp kín
hoàn toàn bởi các bé gái 6 tuổi.

100
00:04:44,226 --> 00:04:46,622
Và tôi nói; "Các em ơi,

101
00:04:47,598 --> 00:04:52,141
Các em có biết có bao nhiêu thiếu nữ 
mà công chúng Anh nghĩ rằng

102
00:04:52,165 --> 00:04:53,913
có thai vào mỗi năm không?

103
00:04:53,937 --> 00:04:56,613
Và các em đã bất bình khi tôi tiết lộ

104
00:04:57,453 --> 00:05:01,366
công chúng Anh nghĩ rằng có
15 trên 100 thiếu nữ

105
00:05:01,390 --> 00:05:02,683
có thai hàng năm.

106
00:05:03,429 --> 00:05:05,660
Và chúng hoàn toàn có quyền khi bất bình,

107
00:05:05,684 --> 00:05:08,442
vì thật ra, tôi cần phải có
gần 200 chấm trắng trên hình

108
00:05:08,466 --> 00:05:10,036
trước khi có thể tô vào một chấm,

109
00:05:10,060 --> 00:05:12,575
giống như kết quả
thống kê chính thức đã chỉ ra.

110
00:05:12,599 --> 00:05:16,399
Và cũng giống như chuyện tính toán,
đây không là vấn đề của riêng nước Anh.

111
00:05:16,423 --> 00:05:20,927
Ipsos MORI đã mở rộng quy mô khảo sát
ra toàn thế giới trong những năm gần đây.

112
00:05:20,951 --> 00:05:23,901
Và họ đã hỏi người Ả Rập,

113
00:05:23,925 --> 00:05:26,446
cứ mỗi 100 người Ả Rập,

114
00:05:26,470 --> 00:05:29,343
thì có bao nhiêu người
bị thừa cân hay béo phì?

115
00:05:30,526 --> 00:05:35,859
Và câu trả lời trung bình của họ là
chỉ khoảng hơn phần tư.

116
00:05:36,402 --> 00:05:37,604
Đó là họ nghĩ.

117
00:05:37,628 --> 00:05:40,196
Chỉ hơn một phần tư người lớn
là thừa cân hoặc béo phì.

118
00:05:40,220 --> 00:05:45,001
Kết quả chính thức cho thấy, thật ra,
nó gần ba phần tư.

119
00:05:45,025 --> 00:05:46,481
(Cười)

120
00:05:46,505 --> 00:05:48,797
Vì thế, một lần nữa,
khác biệt rất lớn.

121
00:05:48,821 --> 00:05:53,267
Và tôi thích cái này: họ hỏi người Nhật,

122
00:05:53,291 --> 00:05:55,251
cứ 100 người Nhật Bản

123
00:05:55,275 --> 00:05:57,876
thì có bao nhiêu người sống ở nông thôn?

124
00:05:58,521 --> 00:06:03,422
Câu trả lời trung bình là khoảng 50-50,

125
00:06:03,446 --> 00:06:07,593
Họ nghĩ khoảng 56 trên tổng 100 người
Nhật sống ở nông thôn.

126
00:06:07,617 --> 00:06:09,304
Kết quả chính thức là bảy.

127
00:06:10,259 --> 00:06:14,709
Rất nhiều khác biệt kinh ngạc,
làm ngạc nhiên nhiều người.

128
00:06:14,733 --> 00:06:17,122
nhưng sẽ không ngạc nhiên
đối với những ai đã đọc

129
00:06:17,146 --> 00:06:21,538
tác phẩm của Daniel Kahneman
một nhà kinh tế đoạt giải Nobel.

130
00:06:21,562 --> 00:06:26,654
Ông ấy và cộng sự, Amos Tversky,
đã dành nhiều năm nghiên cứu sự kết nối

131
00:06:26,678 --> 00:06:29,823
giữa những điều mọi người nhận định
và thực tế,

132
00:06:29,847 --> 00:06:33,598
sự thật là mọi người thật ra
có trực giác khá tệ trong thống kê.

133
00:06:33,622 --> 00:06:35,382
Và có rất nhiều lý do để giải thích.

134
00:06:35,406 --> 00:06:38,571
Kinh nghiệm cá nhân, chắc chắn,
có thể ảnh hưởng cách ta nhận định,

135
00:06:38,571 --> 00:06:42,573
Nhưng cũng có thể những thứ như
truyền thông báo cáo sự việc ngoại lệ,

136
00:06:42,573 --> 00:06:44,223
hơn là những điều bình thường.

137
00:06:44,855 --> 00:06:46,981
Kahneman có một cách hay
khi đề cập điều đó.

138
00:06:47,005 --> 00:06:49,090
Ông nói, "ta có thể bị
mù trước sự thật" --

139
00:06:49,114 --> 00:06:50,752
có thể là có sai số --

140
00:06:50,776 --> 00:06:53,098
"nhưng ta cũng có thể dối lòng
về sự mù mờ đó."

141
00:06:53,122 --> 00:06:56,388
Và điều đó có tác động
rất lớn đến việc ra quyết định.

142
00:06:56,412 --> 00:06:59,264
Vì thế, tại văn phòng thống kê
khi chuyện này đang diễn ra,

143
00:06:59,288 --> 00:07:01,184
Tôi nghĩ điều này là rất tuyệt.

144
00:07:01,184 --> 00:07:03,234
Tôi nói, đây rõ ràng là
một vấn đề toàn cầu,

145
00:07:03,258 --> 00:07:05,693
nhưng có lẽ địa lý chính là mấu chốt.

146
00:07:05,717 --> 00:07:09,626
Đây là những câu hỏi mà ta hướng đến,
Bạn biết đất nước của bạn rõ như thế nào?

147
00:07:09,650 --> 00:07:13,643
Trong trường hợp này, nó là
bạn biết rõ như thế nào về 64 triệu người?

148
00:07:13,667 --> 00:07:16,399
Không rõ lắm, kết quả là.
Tôi không thể làm điều đó.

149
00:07:16,423 --> 00:07:17,747
Vì thế tôi có một ý tưởng,

150
00:07:17,771 --> 00:07:20,894
đó là cân nhắc về
một hướng tiếp cận tương tự.

151
00:07:20,918 --> 00:07:23,023
nhưng phải phù hợp
với bối cảnh địa phương.

152
00:07:23,047 --> 00:07:24,238
Đây có phải địa phương?

153
00:07:24,262 --> 00:07:26,203
Nếu ta đóng khuôn
những câu hỏi và nói,

154
00:07:26,227 --> 00:07:28,349
bạn biết về địa bàn của bạn
rõ như thế nào?

155
00:07:28,373 --> 00:07:30,476
thì câu trả lời của bạn
liệu có chính xác?

156
00:07:31,817 --> 00:07:33,579
Vì thế tôi nghĩ ra một câu đố:

157
00:07:33,603 --> 00:07:35,462
Bạn biết rõ về khu vực của bạn ra sao?

158
00:07:36,454 --> 00:07:38,343
Nó là một ứng dụng Web đơn giản.

159
00:07:38,367 --> 00:07:39,550
Bạn nhập một mật mã

160
00:07:39,574 --> 00:07:42,281
và nó sẽ hỏi bạn những câu hỏi
dựa trên dữ liệu nhân khẩu

161
00:07:42,305 --> 00:07:43,844
của địa phương bạn.

162
00:07:44,305 --> 00:07:46,428
Và tôi đã rất tỉnh táo
khi thiết kế điều này.

163
00:07:46,452 --> 00:07:50,561
Tôi muốn làm nó tiếp cận
với nhiều dạng người nhất có thể,

164
00:07:50,585 --> 00:07:53,413
không chỉ là 49%
người có thể.

165
00:07:53,437 --> 00:07:55,192
Tôi muốn mọi người tiếp xúc với nó.

166
00:07:55,216 --> 00:07:56,741
Vì thế khi thiết kế câu đố,

167
00:07:56,765 --> 00:08:00,380
Tôi được truyền lửa bởi
những đồ thị minh họa

168
00:08:00,404 --> 00:08:03,006
của Otto Neurath từ năm 1920 đến 1930.

169
00:08:03,030 --> 00:08:07,378
Đây là phương pháp dùng để
biểu diện con số

170
00:08:07,402 --> 00:08:09,175
dưới dạng những hình tượng lặp lại.

171
00:08:09,640 --> 00:08:12,805
Và đó là những con số
nhưng được hiện trên phông nền.

172
00:08:12,829 --> 00:08:15,552
Đây là một cách tuyệt vời
để biểu diễn thông số định lượng

173
00:08:15,576 --> 00:08:18,560
mà không cần dùng
chữ "phần trăm,"

174
00:08:18,584 --> 00:08:19,814
"phân số" và"tỷ lệ"

175
00:08:19,838 --> 00:08:21,540
Đây chính là câu đố.

176
00:08:22,310 --> 00:08:23,957
Kết quả của nó là,

177
00:08:23,981 --> 00:08:26,800
bạn có những biểu tượng lặp lại
bên phía trái của màn hình,

178
00:08:26,824 --> 00:08:29,947
và một bản đồ quan sát khu vực
mà câu hỏi đang hướng đến

179
00:08:29,971 --> 00:08:31,138
bên phải màn hình.

180
00:08:31,162 --> 00:08:32,443
Có 7 câu hỏi như thế.

181
00:08:32,467 --> 00:08:36,360
Mỗi câu, có một câu trả lời tự chọn
giữa mức 0 và 100,

182
00:08:36,384 --> 00:08:37,733
và ở cuối câu đố,

183
00:08:37,757 --> 00:08:40,975
bạn sẽ có số một điểm tổng kết
giữa 0 và 100.

184
00:08:40,999 --> 00:08:43,083
Và vì đây là TEDxExeter,

185
00:08:43,107 --> 00:08:45,432
Tôi nghĩ ta nên nhìn lại
sơ qua những câu đố

186
00:08:45,456 --> 00:08:47,765
cho một vài câu hỏi của Exeter.

187
00:08:47,789 --> 00:08:49,194
Và câu đố đầu tiên là:

188
00:08:49,218 --> 00:08:52,210
Cứ mỗi 100 người,
thì có bao nhiêu là dưới 16 tuổi?

189
00:08:52,784 --> 00:08:56,384
Tôi thì không hiểu Exeter rõ lắm
nên tôi sẽ đoán ở câu này,

190
00:08:56,408 --> 00:08:58,969
nhưng việc này sẽ giúp bạn thấy
cách câu đố vận hành.

191
00:08:58,993 --> 00:09:02,699
Bạn kéo thanh dấu đứng
để tô đậm số lượng biểu tượng,

192
00:09:02,723 --> 00:09:04,958
và nhấp chuột vào "Nhập" để trả lời,

193
00:09:04,982 --> 00:09:08,645
và nó sẽ cho thấy sự khác biệt
giữa câu trả lời và thực tế.

194
00:09:08,669 --> 00:09:12,744
Và kết quả, tôi đã có một
phỏng đoán kinh khủng: 5.

195
00:09:13,149 --> 00:09:14,573
Còn câu đố kế tiếp thì sao?

196
00:09:14,597 --> 00:09:16,753
Đây là câu hỏi về
độ tuổi trung bình,

197
00:09:16,777 --> 00:09:19,222
độ tuổi mà một nửa số dân
thì trẻ hơn

198
00:09:19,246 --> 00:09:20,920
và nửa còn lại thì già hơn.

199
00:09:20,944 --> 00:09:24,294
Và tôi nghĩ 35 -- nghe có vẻ
trung bình với tôi.

200
00:09:24,318 --> 00:09:25,761
(cười)

201
00:09:28,206 --> 00:09:30,312
Thật ra, tại Exeter,
dân số cực trẻ,

202
00:09:30,336 --> 00:09:34,874
và tôi đã đánh giá thấp tác động
của những trường đại học trong vùng.

203
00:09:34,898 --> 00:09:36,929
Câu đố sẽ khó hơn
nếu bạn tiếp tục.

204
00:09:36,953 --> 00:09:39,336
Câu này hỏi về 
quyền sở hữu nhà ở:

205
00:09:39,955 --> 00:09:43,654
Cứ mỗi 100 hộ, có bao nhiêu chủ hộ
mua nhà với tiền thế chấp hoặc vay?

206
00:09:43,678 --> 00:09:44,958
Và tôi đặt cược câu này,

207
00:09:44,982 --> 00:09:48,080
vì tôi không muốn có hơn
50 chủ hộ là câu trả lời.

208
00:09:48,104 --> 00:09:50,124
(cười)

209
00:09:50,148 --> 00:09:52,614
Và thật ra, những câu hỏi
trở nên khó hơn,

210
00:09:52,638 --> 00:09:55,497
vì khi bạn sống trong khu vực
chung sống với một cộng đồng,

211
00:09:55,521 --> 00:10:00,771
những điều như tuổi -- những bằng chứng
cho việc dân số là già hay trẻ.

212
00:10:00,795 --> 00:10:03,140
Chỉ bởi quan sát xung quanh
khu vực, là bạn sẽ rõ.

213
00:10:03,164 --> 00:10:06,555
Một vài thứ như quyền sở hữu nhà ở
thì khó quan sát hơn,

214
00:10:06,579 --> 00:10:09,187
thế nên ta quay lại với khám phá của mình,

215
00:10:09,211 --> 00:10:13,662
khuynh hướng của ta về bao nhiêu người
mà ta nghĩ sẽ làm chủ căn nhà họ.

216
00:10:13,686 --> 00:10:17,336
Sự thật là,
khi chúng tôi cùng khai câu đố này.

217
00:10:17,360 --> 00:10:20,896
dữ liệu nhân khẩu được dựa trên
thông tin một vài năm trước.

218
00:10:20,920 --> 00:10:24,489
Chúng tôi đã có các ứng dụng trực tuyến 
cho phép bạn nhập vào mã bưu điện

219
00:10:24,513 --> 00:10:26,607
và lấy lại thống kê của nhiều năm trước.

220
00:10:26,631 --> 00:10:27,820
Nên trong vài trường hợp,

221
00:10:27,844 --> 00:10:31,393
thì đều khá cũ
và cũng không cần phải mới.

222
00:10:31,417 --> 00:10:35,056
Nhưng tôi rất hứng thú khi thấy
những phản ứng nhận được

223
00:10:35,080 --> 00:10:37,797
khi tái cấu trúc lại dữ liệu
theo cách mà chúng tôi có,

224
00:10:37,821 --> 00:10:39,228
bằng cách dùng hình tượng

225
00:10:39,252 --> 00:10:43,000
và chấp nhận thực tế là mọi người
thường có những định kiến riêng,

226
00:10:43,508 --> 00:10:47,091
Kết quả là, phản ứng là, um..

227
00:10:48,328 --> 00:10:50,256
hơn cả những gì tôi mong đợi.

228
00:10:50,280 --> 00:10:53,661
Đó là một thời gian dài ấp ủ tham vọng
làm ra một trang web thống kê

229
00:10:53,685 --> 00:10:55,093
vì nhu cầu của công chúng.

230
00:10:55,117 --> 00:10:56,917
(Cười)

231
00:10:56,941 --> 00:11:00,405
URL này chứa những từ khóa
"thống kê", "gov" và "UK,"

232
00:11:00,429 --> 00:11:03,671
đây là ba từ mà mọi người
ít hứng thú nhất trong một URL.

233
00:11:03,695 --> 00:11:07,680
Và điều kỳ diệu chính là
khi trang web hoạt động đến

234
00:11:07,704 --> 00:11:09,797
10 giờ kém 15 tối,

235
00:11:09,821 --> 00:11:13,032
vì mọi người tương tác
với dữ liệu này

236
00:11:13,056 --> 00:11:14,595
một cách tự nguyện,

237
00:11:14,619 --> 00:11:16,654
khi sử dụng thời gian rảnh của họ.

238
00:11:16,678 --> 00:11:19,165
Tôi hứng thú khi thấy được

239
00:11:19,189 --> 00:11:22,902
chúng tôi có gần một phần tư
triệu người (250.000)

240
00:11:22,926 --> 00:11:26,198
chơi với những câu đố
trong khoảng 48 tiếng triển khai.

241
00:11:26,222 --> 00:11:30,149
Và khơi nguồn một cuộc tranh luận
rất lớn trên mạng, trên truyền thông,

242
00:11:30,173 --> 00:11:32,210
mà phần lớn là bởi

243
00:11:32,234 --> 00:11:36,227
mọi người đang hứng thú với
nhận định sai lầm của họ,

244
00:11:36,251 --> 00:11:39,310
điều mà tôi không thể
hy vọng gì thêm nữa,

245
00:11:39,334 --> 00:11:40,494
xét trên vài khía cạnh.

246
00:11:40,518 --> 00:11:43,744
Tôi còn thích một điều đó là
mọi người gửi nó đến các chính trị gia.

247
00:11:43,768 --> 00:11:46,357
Ông biết khu vực mà ông tranh cử
rõ như thế nào không?

248
00:11:46,381 --> 00:11:47,543
(Cười)

249
00:11:47,567 --> 00:11:49,127
Và thay lời kết,

250
00:11:49,992 --> 00:11:52,322
nhắc lại hai loại người lúc đầu,

251
00:11:52,346 --> 00:11:54,603
Tôi nghĩ nó sẽ rất
thú vị khi thấy

252
00:11:54,627 --> 00:11:57,442
những người giỏi tính toán
sẽ làm những câu đố này ra sao.

253
00:11:57,466 --> 00:12:00,482
Nhà thống kê quốc dân
của Anh và xứ Wales, John Pullinger,

254
00:12:00,506 --> 00:12:02,579
bạn tưởng ông ấy sẽ trả lời tốt.

255
00:12:03,524 --> 00:12:05,973
Ông đạt 44 trong khu vực của ông.

256
00:12:05,997 --> 00:12:08,465
(Cười)

257
00:12:08,489 --> 00:12:13,438
Jeremy Paxman -- thừa nhận
sau một ly rượu vang -- 36.

258
00:12:14,051 --> 00:12:15,512
Còn tệ hơn.

259
00:12:15,536 --> 00:12:18,737
Điều này cho các bạn thấy những con số
có thể khơi gợi chúng ta.

260
00:12:18,761 --> 00:12:20,021
Chúng làm ta ngạc nhiên.

261
00:12:20,045 --> 00:12:22,084
Nên, chúng tôi thường hay nói về thống kê

262
00:12:22,108 --> 00:12:24,070
như là khoa học của sự không chắc chắn.

263
00:12:24,094 --> 00:12:25,876
Lời kết của tôi cho hôm này là:

264
00:12:25,900 --> 00:12:28,935
thực ra, thống kê là
khoa học hướng về chúng ta.

265
00:12:28,959 --> 00:12:31,747
Đó là lý do ta nên
bị hấp dẫn bởi những con số.

266
00:12:31,771 --> 00:12:32,961
Cảm ơn các bạn rất nhiều

267
00:12:32,985 --> 00:12:36,762
(Vỗ tay)