1 00:00:00,952 --> 00:00:02,714 Ik ben afgestudeerd meteoroloog. 2 00:00:02,738 --> 00:00:05,881 Ik heb een bachelordiploma, een masterdiploma en een doctoraat, 3 00:00:05,905 --> 00:00:08,041 dus ik ben geregistreerd meteoroloog. 4 00:00:08,444 --> 00:00:13,143 En dat leidt gegarandeerd altijd tot vier vragen. 5 00:00:13,167 --> 00:00:15,723 Deze voorspelling heb ik altijd goed. 6 00:00:15,747 --> 00:00:17,603 (Gelach) 7 00:00:17,627 --> 00:00:19,675 En dat zijn de volgende vragen: 8 00:00:19,699 --> 00:00:22,183 'Marshall, op welke zender vind ik je?' 9 00:00:22,207 --> 00:00:24,024 (Gelach) 10 00:00:24,048 --> 00:00:26,889 'Dr. Shepherd, wat voor weer wordt het morgen?' 11 00:00:26,913 --> 00:00:27,913 (Gelach) 12 00:00:27,937 --> 00:00:29,524 En deze is ook prachtig: 13 00:00:29,548 --> 00:00:32,993 'Mijn dochter gaat in september trouwen en de trouwerij is buiten. 14 00:00:33,017 --> 00:00:34,227 Gaat het regenen?' 15 00:00:34,251 --> 00:00:35,633 (Gelach) 16 00:00:35,657 --> 00:00:38,562 Die krijg ik, echt waar, en ik weet het antwoord niet. 17 00:00:38,586 --> 00:00:40,561 Ik heb de gegevens gewoon niet. 18 00:00:41,185 --> 00:00:44,088 Maar deze krijg ik tegenwoordig ook vaak: 19 00:00:44,112 --> 00:00:48,964 'Dr. Shepherd, gelooft U in klimaatverandering?' 20 00:00:49,331 --> 00:00:52,037 'Gelooft U in opwarming van de Aarde?' 21 00:00:52,807 --> 00:00:56,506 Ik moet me iedere keer inhouden als ik die vraag krijg. 22 00:00:56,530 --> 00:00:58,292 Want het is een verkeerde vraag -- 23 00:00:58,316 --> 00:01:00,316 wetenschap is geen geloofssysteem. 24 00:01:00,911 --> 00:01:04,451 Mijn zoontje van 10 gelooft in de tandenfee 25 00:01:04,998 --> 00:01:08,387 en dat moet hij eens afleren want het kost me teveel geld. 26 00:01:08,411 --> 00:01:10,728 (Gelach) 27 00:01:10,752 --> 00:01:12,577 Maar hij gelooft in de tandenfee. 28 00:01:12,601 --> 00:01:14,572 Maar ga nu eens na. 29 00:01:15,361 --> 00:01:17,909 Het gebouw van de Bank of America in Atlanta. 30 00:01:17,933 --> 00:01:20,488 Je hoort toch nooit iemand zeggen: 31 00:01:20,512 --> 00:01:23,947 'Geloof jij dat als je een bal laat vallen vanaf het dak van dat gebouw, 32 00:01:23,947 --> 00:01:25,549 dat hij naar beneden gaat?' 33 00:01:25,807 --> 00:01:29,141 Dat hoor je nooit, want zwaartekracht is er gewoon. 34 00:01:30,427 --> 00:01:32,712 Dus waarom horen we nooit de vraag 35 00:01:32,736 --> 00:01:34,541 'Geloof je in zwaartekracht?', 36 00:01:34,565 --> 00:01:36,423 maar horen we regelmatig de vraag 37 00:01:36,447 --> 00:01:38,780 'Geloof je in opwarming van de Aarde?' 38 00:01:40,161 --> 00:01:42,819 Kijk, dit zijn de feiten. 39 00:01:43,799 --> 00:01:46,806 De American Association for the Advancement of Science, AAAS, 40 00:01:46,806 --> 00:01:49,792 een van de leidende organisaties op het gebied van wetenschap, 41 00:01:49,881 --> 00:01:53,624 stelde wetenschappers en publiek vragen over verschillende onderwerpen. 42 00:01:53,624 --> 00:01:54,778 Hier zijn er enkele: 43 00:01:54,778 --> 00:01:59,016 genetisch gemodificeerde voeding, onderzoek op dieren, menselijke evolutie. 44 00:01:59,709 --> 00:02:02,093 Kijk naar wat de wetenschappers hierover zeiden, 45 00:02:02,093 --> 00:02:04,947 de mensen die deze onderwerpen echt bestuderen, in het rood, 46 00:02:04,971 --> 00:02:07,598 tegenover wat het publiek denkt. 47 00:02:07,622 --> 00:02:09,208 Hoe is dit zo gekomen? 48 00:02:09,982 --> 00:02:11,474 Hoe is dit zo gekomen? 49 00:02:12,543 --> 00:02:15,003 De massa en wetenschappers denken zo anders 50 00:02:15,003 --> 00:02:16,907 over deze wetenschappelijk onderwerpen. 51 00:02:17,140 --> 00:02:19,536 Ik zal nu wat dichter bij mijn vakgebied komen, 52 00:02:19,550 --> 00:02:20,700 klimaatverandering. 53 00:02:21,339 --> 00:02:24,231 87% van de wetenschappers 54 00:02:24,255 --> 00:02:28,463 geloven dat de mens bijdraagt aan klimaatverandering. 55 00:02:29,450 --> 00:02:31,717 Maar bij de massa is dat slechts 50%? 56 00:02:33,323 --> 00:02:34,704 Hoe komt dat zo? 57 00:02:34,728 --> 00:02:36,031 Dus je vraagt je af: 58 00:02:36,055 --> 00:02:40,792 wat bepaalt hoe mensen tegen wetenschap aankijken. 59 00:02:42,655 --> 00:02:46,525 Het is een interessante vraag en een waar ik veel over heb nagedacht. 60 00:02:48,434 --> 00:02:53,100 Een van de dingen die bepaalt hoe de massa wetenschap ziet, 61 00:02:53,124 --> 00:02:55,757 zijn volgens mij geloofssystemen en vooroordelen. 62 00:02:56,339 --> 00:02:59,411 Geloofssystemen en vooroordelen. Laten we daar eens naar kijken. 63 00:03:00,005 --> 00:03:02,458 Ik wil drie elementen daarvan bekijken: 64 00:03:02,482 --> 00:03:06,155 bevestigingsdrang, Dunning-Krugereffect 65 00:03:06,179 --> 00:03:08,044 en cognitieve dissonantie. 66 00:03:08,068 --> 00:03:11,099 Dikke, chique, academische termen, zul je zeggen -- 67 00:03:11,099 --> 00:03:12,501 en dat zijn het ook -- 68 00:03:12,585 --> 00:03:16,212 maar als ik ze beschrijf, zul je iets hebben van 'O! 69 00:03:16,236 --> 00:03:19,969 Dat herken ik wel; ik ken iemand die dat ook doet.' 70 00:03:21,355 --> 00:03:23,081 Bevestigingsdrang. 71 00:03:24,260 --> 00:03:28,732 Bewijs vinden voor iets wat we al geloven. 72 00:03:28,756 --> 00:03:31,922 Nu zijn we daar soms allemaal wel een beetje schuldig aan. 73 00:03:33,427 --> 00:03:34,966 Kijk hier eens naar. 74 00:03:34,990 --> 00:03:36,307 Ik zit op Twitter. 75 00:03:36,331 --> 00:03:38,735 En als het sneeuwt, 76 00:03:38,759 --> 00:03:40,648 krijg ik vaak deze tweet: 77 00:03:40,672 --> 00:03:43,148 (Gelach) 78 00:03:43,172 --> 00:03:46,901 'Hé, Dr. Shepherd, ik heb 50 cm opwarming van de Aarde in mijn achtertuin. 79 00:03:46,925 --> 00:03:49,909 Klimaatverandering? Waar hebben jullie het over?' 80 00:03:49,933 --> 00:03:51,671 Die tweet krijg ik dus echt vaak. 81 00:03:52,909 --> 00:03:55,846 Het is een grappige tweet; ik moet er ook om lachen. 82 00:03:55,870 --> 00:03:59,815 Maar hij is o zo fundamenteel wetenschappelijk onjuist. 83 00:04:00,292 --> 00:04:02,850 Want hij illustreert dat de persoon die tweet 84 00:04:02,864 --> 00:04:05,938 het verschil tussen weer en klimaat niet begrijpt. 85 00:04:07,466 --> 00:04:11,014 Ik zeg vaak dat het weer je humeur is 86 00:04:11,038 --> 00:04:13,497 en het klimaat is je persoonlijkheid. 87 00:04:14,881 --> 00:04:15,898 Stel je voor: 88 00:04:15,898 --> 00:04:18,624 het weer is je humeur en het klimaat je persoonlijkheid. 89 00:04:18,624 --> 00:04:20,061 Jouw humeur vandaag 90 00:04:20,061 --> 00:04:22,526 vertelt me misschien niets over je persoonlijkheid, 91 00:04:22,526 --> 00:04:25,403 net zoals een koude dag niets zegt over klimaatverandering, 92 00:04:25,427 --> 00:04:27,728 net zo min als een warme dag, trouwens. 93 00:04:29,823 --> 00:04:31,232 Dunning-Kruger. 94 00:04:31,565 --> 00:04:34,556 Twee geleerden van Cornell ontdekten het Dunning-Krugereffect. 95 00:04:34,556 --> 00:04:37,076 Als je kijkt naar de intercollegiaal getoetste paper, 96 00:04:37,100 --> 00:04:39,569 vind je allerlei chique terminologie: 97 00:04:39,569 --> 00:04:41,825 het is een ingebeeld meerderwaardigheidscomplex, 98 00:04:41,825 --> 00:04:43,236 dat we denken iets te weten. 99 00:04:43,260 --> 00:04:46,722 Oftewel: mensen denken meer te weten dan ze echt weten, 100 00:04:47,553 --> 00:04:50,660 of ze onderschatten wat ze niet weten. 101 00:04:50,660 --> 00:04:53,314 En dan heb je cognitieve dissonantie. 102 00:04:54,831 --> 00:04:57,164 Cognitieve dissonantie is interessant. 103 00:04:57,538 --> 00:05:00,188 Nou hadden we onlangs Groundhog Day. 104 00:05:00,959 --> 00:05:03,732 Er is geen betere definitie van cognitieve dissonantie 105 00:05:03,732 --> 00:05:05,568 dan intelligente mensen die me vragen 106 00:05:05,568 --> 00:05:08,031 of de voorspelling van een knaagdier betrouwbaar is. 107 00:05:08,031 --> 00:05:10,150 (Gelach) 108 00:05:10,174 --> 00:05:12,721 Toch maak ik dat steeds weer mee. 109 00:05:12,745 --> 00:05:13,999 (Gelach) 110 00:05:14,023 --> 00:05:17,626 Maar ik hoor ook over de boerenalmanak. 111 00:05:17,650 --> 00:05:20,846 We groeiden op met de boerenalmanak en we zijn er vertrouwd mee. 112 00:05:22,259 --> 00:05:25,671 Het probleem is dat hij slecht voor 37% klopt, 113 00:05:25,695 --> 00:05:28,829 volgens onderzoek van Penn State University. 114 00:05:31,458 --> 00:05:34,792 Maar we zitten in een wetenschappelijk tijdperk 115 00:05:34,792 --> 00:05:36,811 waarin we het weer echt kunnen voorspellen. 116 00:05:36,811 --> 00:05:38,705 En geloof het of niet, dat is aan jou, 117 00:05:38,705 --> 00:05:42,654 maar we zijn 90% of meer correct met onze weersvoorspelling. 118 00:05:42,654 --> 00:05:46,257 Je hebt gewoon de neiging die enkele misser te onthouden, echt. 119 00:05:46,281 --> 00:05:47,431 (Gelach) 120 00:05:50,263 --> 00:05:53,668 Dus bevestigingsdrang, Dunning-Kruger en cognitieve dissonantie. 121 00:05:53,692 --> 00:05:56,121 Dat zijn de dingen die ervoor zorgen 122 00:05:56,121 --> 00:05:59,360 welke vooroordelen mensen hebben en hoe ze wetenschap zien. 123 00:05:59,525 --> 00:06:01,858 Maar dan heb je nog alfabetisme en misinformatie 124 00:06:01,858 --> 00:06:03,865 die ons ook beperken. 125 00:06:05,911 --> 00:06:08,395 Tijdens het orkaanseizoen van 2017 126 00:06:08,419 --> 00:06:12,632 moesten tv-zenders daadwerkelijk journalisten inzetten 127 00:06:12,656 --> 00:06:16,813 om onjuiste informatie over het weerbericht te ontkrachten. 128 00:06:18,204 --> 00:06:20,138 In die situatie zitten we nu. 129 00:06:20,544 --> 00:06:23,081 Ik heb hier op sociale media voortdurend mee te maken. 130 00:06:23,105 --> 00:06:24,692 Iemand post een voorspelling, 131 00:06:24,716 --> 00:06:27,652 een voorspelling voor orkaan Irma, maar het probleem is: 132 00:06:27,676 --> 00:06:29,676 die kwam niet van het Hurricane Center. 133 00:06:30,681 --> 00:06:33,395 Maar mensen deelden massaal deze tweet. 134 00:06:33,419 --> 00:06:36,502 Hij kwam helemaal niet van het National Hurricane Center. 135 00:06:38,363 --> 00:06:40,549 Ik werkte 12 jaar van mijn carrière bij NASA 136 00:06:40,549 --> 00:06:42,679 voor ik naar de Universiteit van Georgia kwam 137 00:06:42,679 --> 00:06:45,776 en ik ben er voorzitter van hun Aardwetenschappen Adviescommittee, 138 00:06:45,776 --> 00:06:46,873 ik was er vorige week. 139 00:06:46,873 --> 00:06:48,874 En ik zag er hele interessante dingen. 140 00:06:48,874 --> 00:06:52,556 Dit is een NASA-model met wetenschappelijke data van de satelliet 141 00:06:52,580 --> 00:06:54,863 dat het orkaanseizoen 2017 laat zien. 142 00:06:54,887 --> 00:06:56,953 Zie je orkaan Harvey daar? 143 00:06:57,649 --> 00:07:00,158 Kijk eens naar al dat stof dat van Afrika komt. 144 00:07:00,617 --> 00:07:05,604 En kijk eens naar die bosbranden in het noordwesten van de VS en in Canada. 145 00:07:05,628 --> 00:07:07,428 Daar komt orkaan Irma. 146 00:07:08,923 --> 00:07:11,066 Dit vind ik fascinerend. 147 00:07:11,688 --> 00:07:13,783 Toegegeven, ik ben een weergek. 148 00:07:14,982 --> 00:07:18,388 Maar belangrijker is dat het illustreert dat we de technologie hebben 149 00:07:18,388 --> 00:07:21,085 om het weer- en klimaatsysteem niet alleen te observeren, 150 00:07:21,085 --> 00:07:22,235 maar het te voorspellen. 151 00:07:22,625 --> 00:07:24,387 We begrijpen dit wetenschappelijk, 152 00:07:24,411 --> 00:07:27,498 dus het maakt niet uit wat we denken of hoe we dingen 'zien' -- 153 00:07:27,522 --> 00:07:29,092 waar ik het zojuist over had. 154 00:07:29,116 --> 00:07:30,315 We weten dit. 155 00:07:30,339 --> 00:07:31,577 Neem nou dit. 156 00:07:31,601 --> 00:07:34,783 Dit is Houston, in Texas, na orkaan Harvey. 157 00:07:35,736 --> 00:07:38,699 Nu schrijf ik regelmatig een stukje in het blad 'Forbes' 158 00:07:38,733 --> 00:07:43,264 en een week voordat orkaan Harvey aan land kwam, schreef ik daarin: 159 00:07:43,288 --> 00:07:46,130 "Er gaat waarschijnlijk 1000 tot 1200 mm regen vallen." 160 00:07:46,776 --> 00:07:49,260 Dat schreef ik een week voordat het gebeurde. 161 00:07:49,284 --> 00:07:51,410 Maar toch, als je mensen in Houston spreekt, 162 00:07:51,434 --> 00:07:54,507 dan zeggen ze: "We hadden geen idee dat het zo erg zou worden." 163 00:07:55,093 --> 00:07:56,268 Ik ben gewoon ... 164 00:07:56,292 --> 00:07:57,473 (Zucht) 165 00:07:57,497 --> 00:07:58,633 (Gelach) 166 00:07:58,657 --> 00:07:59,831 Een week van tevoren. 167 00:07:59,855 --> 00:08:01,045 Maar ... 168 00:08:01,069 --> 00:08:03,567 We lachen er nu om, maar je kunt er niet omheen 169 00:08:03,591 --> 00:08:06,098 dat we allemaal moeite hebben 170 00:08:06,098 --> 00:08:09,735 om iets te zien waar we geen ervaring mee hebben. 171 00:08:09,759 --> 00:08:12,029 Mensen in Houston zijn gewend aan regen; 172 00:08:12,053 --> 00:08:13,853 er zijn vaak overstromingen. 173 00:08:14,513 --> 00:08:16,847 Maar dit hebben ze nooit meegemaakt. 174 00:08:17,561 --> 00:08:21,950 Houston krijgt gemiddeld 850 mm regen in een jaar. 175 00:08:21,974 --> 00:08:24,529 Nu kregen ze 1200 mm in drie dagen. 176 00:08:25,300 --> 00:08:28,391 Dat is een anomalie, een bijzondere gebeurtenis. 177 00:08:30,105 --> 00:08:33,413 Dus geloofssystemen, vooroordelen, alfabetisme en onjuiste informatie. 178 00:08:33,413 --> 00:08:36,936 Hoe stappen we buiten de kaders die ons zicht belemmeren? 179 00:08:38,633 --> 00:08:42,366 We hoeven niet eens naar Houston, we kunnen dichtbij huis blijven. 180 00:08:42,390 --> 00:08:43,571 (Gelach) 181 00:08:43,595 --> 00:08:45,508 Herinner je je de 'sneeuwpocalyps'? 182 00:08:45,532 --> 00:08:47,333 (Gelach) 183 00:08:47,357 --> 00:08:48,857 Sneeuwmageddon? 184 00:08:48,881 --> 00:08:50,032 Sneeuwzilla? 185 00:08:50,056 --> 00:08:52,085 Hoe je het ook wilt noemen. 186 00:08:52,109 --> 00:08:54,426 De hele vijf centimeter. 187 00:08:54,450 --> 00:08:57,053 (Gelach) 188 00:08:57,077 --> 00:08:59,942 Vijf centimeter sneeuw sloot de hele stad Atlanta af. 189 00:08:59,966 --> 00:09:01,537 (Gelach) 190 00:09:02,982 --> 00:09:07,236 Maar in feite was er eerst een waarschuwing voor een winterstorm, 191 00:09:07,260 --> 00:09:09,839 wat vervolgens een winterweer-advies werd 192 00:09:09,839 --> 00:09:12,569 en een hoop mensen zagen dat als een mildere voorspelling: 193 00:09:12,593 --> 00:09:14,260 "O, zo erg wordt het niet." 194 00:09:14,284 --> 00:09:17,049 Maar wat men zag als een mildere voorspelling 195 00:09:17,049 --> 00:09:18,920 was feitelijk een urgenter alarm. 196 00:09:18,920 --> 00:09:21,783 Hoe meer data we kregen, des te erger zag het eruit. 197 00:09:21,807 --> 00:09:25,613 Dat is een voorbeeld van hoe ons denken ons uitzicht belemmert. 198 00:09:26,165 --> 00:09:28,141 Dus de vraag wordt: 199 00:09:28,165 --> 00:09:31,656 hoe vergroten we onze straal? 200 00:09:33,823 --> 00:09:37,750 Hoeveel we begrijpen is een afgeleide van hoe ver we kijken. 201 00:09:38,024 --> 00:09:42,005 Hoe vergroten we de straal van ons begrip van wetenschap? 202 00:09:42,593 --> 00:09:43,993 Dit denk ik erover. 203 00:09:44,720 --> 00:09:47,791 Je brengt je eigen vooroordelen in kaart. 204 00:09:47,815 --> 00:09:49,831 Ik daag jullie allemaal uit dat te doen. 205 00:09:49,855 --> 00:09:52,879 Breng je vooroordelen in kaart. 206 00:09:52,903 --> 00:09:54,188 Waar komen ze vandaan? 207 00:09:54,212 --> 00:09:57,586 Je opvoeding, je politieke voorkeur, je geloof -- 208 00:09:57,610 --> 00:10:00,029 wat voedt jouw vooroordelen? 209 00:10:01,982 --> 00:10:03,419 Evalueer dan je bronnen -- 210 00:10:03,443 --> 00:10:05,894 waar haal jij je wetenschappelijke informatie? 211 00:10:06,553 --> 00:10:08,192 Wat lees je, waarnaar luister je 212 00:10:08,192 --> 00:10:10,553 om wetenschappelijk geïnformeerd te blijven? 213 00:10:11,022 --> 00:10:13,768 En ten slotte: het is belangrijk om je mond open te doen. 214 00:10:13,792 --> 00:10:16,401 Spreek over hoe je je vooroordelen hebt geëvalueerd 215 00:10:16,401 --> 00:10:17,910 en je bronnen hebt getoetst. 216 00:10:17,934 --> 00:10:20,704 Luister nu met me mee naar deze clip van 40 seconden 217 00:10:20,728 --> 00:10:25,506 van een van de top tv-weermannen in de VS, Greg Fishel, 218 00:10:25,530 --> 00:10:27,053 uit Raleigh, bij Durham. 219 00:10:27,077 --> 00:10:30,127 Hij wordt daar op handen gedragen. Maar hij was klimaatscepticus. 220 00:10:30,127 --> 00:10:32,442 Maar luister wat hij zegt over je mond opendoen. 221 00:10:32,466 --> 00:10:34,202 Greg Fishel: De fout die ik maakte, 222 00:10:34,226 --> 00:10:36,180 en daar kwam ik pas later achter, 223 00:10:36,204 --> 00:10:38,797 was dat ik alleen naar informatie zocht 224 00:10:38,821 --> 00:10:41,682 die onderschreef wat ik al dacht, 225 00:10:41,706 --> 00:10:45,813 en dat ik niet geïnteresseerd was om andere geluiden te horen. 226 00:10:46,559 --> 00:10:48,630 En dus werd ik op een dag wakker 227 00:10:48,654 --> 00:10:52,352 met die gedachte in mijn hoofd: 228 00:10:52,918 --> 00:10:55,522 Greg, maak jij je niet schuldig aan bevestigingsdrang? 229 00:10:55,546 --> 00:10:59,471 Ben je alleen op zoek naar informatie die bevestigt wat je al denkt? 230 00:11:00,069 --> 00:11:02,508 En als ik eerlijk was, en dat probeerde ik, 231 00:11:02,522 --> 00:11:04,850 moest ik toegeven dat dat zo was. 232 00:11:05,269 --> 00:11:07,783 Dus hoe meer ik met wetenschappers sprak 233 00:11:07,807 --> 00:11:09,865 en collegiaal getoetste literatuur las 234 00:11:09,889 --> 00:11:14,601 en mezelf probeerde te gedragen zoals me dat was geleerd 235 00:11:14,625 --> 00:11:16,958 toen ik op Penn State student was, 236 00:11:17,665 --> 00:11:20,357 hoe moeilijker het werd om te ontkennen 237 00:11:20,381 --> 00:11:22,441 dat we op zijn minst enige invloed hadden. 238 00:11:22,465 --> 00:11:24,901 Misschien was er nog twijfel over hoeveel, 239 00:11:24,925 --> 00:11:29,640 maar 'niets' was in ieder geval niet verantwoord om te zeggen 240 00:11:29,664 --> 00:11:31,464 als wetenschapper of als mens. 241 00:11:33,387 --> 00:11:35,642 JMS: Greg Fishel sprak daarmee 242 00:11:35,642 --> 00:11:38,895 over het vergroten van de straal van zijn begrip van de wetenschap. 243 00:11:38,919 --> 00:11:40,974 En als we die straal vergroten, 244 00:11:40,998 --> 00:11:44,196 gaat het niet over een betere toekomst, 245 00:11:44,220 --> 00:11:47,704 dan gaat het om het beschermen van het leven zoals we dat kennen. 246 00:11:48,106 --> 00:11:50,287 Dus als we denken over het vergroten 247 00:11:50,287 --> 00:11:53,480 van de straal van ons eigen begrip van de wetenschap, 248 00:11:54,292 --> 00:11:55,401 dan is het cruciaal 249 00:11:55,401 --> 00:11:57,616 voor Athens en Atlanta, 250 00:11:57,616 --> 00:11:59,215 voor de staat Georgia 251 00:11:59,215 --> 00:12:00,742 en voor de wereld. 252 00:12:00,857 --> 00:12:02,928 Vergroot dus je straal. 253 00:12:02,952 --> 00:12:04,135 Dankjewel. 254 00:12:04,159 --> 00:12:08,174 (Applaus)