0:00:00.714,0:00:03.810
Az Egyesült Királyság kormánya

0:00:03.834,0:00:06.343
2003-ban kutatást végeztetett.

0:00:07.494,0:00:10.643
A kutatás a lakosság számolókészségét

0:00:10.667,0:00:11.904
mérte föl.

0:00:11.928,0:00:13.571
Megdöbbenéssel tapasztalták,

0:00:13.595,0:00:17.809
hogy a munkaképes korú[br]felnőttek 47%-ának számolókészsége

0:00:17.829,0:00:20.484
nem érte el még az 1. szintet sem.

0:00:20.892,0:00:25.004
Pedig hát az 1. szint – [br]az elégséges érettségi eredmény.

0:00:25.300,0:00:28.978
Ez a törtekkel, százalékokkal és a tízes[br]számrendszerrel bánni tudás készsége.

0:00:29.012,0:00:33.310
Az eredmény heves vitát[br]váltott ki a kormányban.

0:00:33.334,0:00:34.962
Módosították az előírásokat.

0:00:34.986,0:00:36.708
Beruháztak.

0:00:36.732,0:00:39.770
Majd 2011-ben megismételték a fölmérést.

0:00:39.794,0:00:41.999
Találják ki, hogyan változott ez a szám!

0:00:44.021,0:00:45.465
Fölment 49-re.

0:00:45.489,0:00:46.938
(Nevetés)

0:00:46.962,0:00:49.411
Amikor közzétettem e számot[br]a Financial Timesban,

0:00:49.435,0:00:51.106
az egyik olvasó viccelődött:

0:00:51.130,0:00:54.891
"A szám csak a lakosság[br]51%-át döbbenti meg."

0:00:54.915,0:00:57.201
(Nevetés)

0:00:57.225,0:01:00.382
De jobban tetszett [br]az egyik iskolásgyerek reagálása,

0:01:00.406,0:01:03.501
aki – amikor az egyik iskolában [br]ismertettem az eredményt –,

0:01:03.525,0:01:05.056
jelentkezett, és megkérdezte:

0:01:05.080,0:01:07.806
"Honnan tudjuk, hogy az ezt[br]az eredményt produkáló személy

0:01:07.816,0:01:09.435
nem a 49%-hoz tartozik?

0:01:09.459,0:01:10.713
(Nevetés)

0:01:10.737,0:01:14.787
A számolókészség ügye fontos

0:01:14.811,0:01:16.921
egész életünk szempontjából,

0:01:16.945,0:01:20.812
és a századunkban bevezetni[br]tervezett sok változás igényli,

0:01:20.836,0:01:23.277
hogy jobban érezzük [br]magunkat a számok világában.

0:01:23.301,0:01:25.149
Ez nem csak angol probléma.

0:01:25.173,0:01:30.103
Az OECD 2016-ban adatokat tett közzé[br]fiatalok számolókészségére vonatkozólag.

0:01:30.127,0:01:32.907
Az élenjáró USA-ban

0:01:32.931,0:01:37.601
a fiatalok közel 40%-a áll hadilábon [br]a számolókészséggel.

0:01:37.625,0:01:38.922
Az angolok is ott vannak,

0:01:38.946,0:01:44.479
de hét OECD-ország számai is[br]meghaladják a 20%-ot.

0:01:44.503,0:01:47.262
Ez baj, mert nem kellene így lennie.

0:01:47.286,0:01:49.294
Ha megnézzük a grafikon szélét,

0:01:49.318,0:01:52.278
Hollandia és Korea [br]eredménye egy számjegyű.

0:01:52.302,0:01:56.718
Tehát a számolókészség ügyével[br]biztosan foglalkoznunk kell.

0:01:57.510,0:02:00.440
Bármennyire hasznosak az ilyen fölmérések,

0:02:00.464,0:02:05.864
óhatatlanul azt kockáztatjuk,[br]hogy két csoportba tereljük az embereket;

0:02:05.888,0:02:07.664
hogy két emberfajta létezik:

0:02:07.688,0:02:12.037
akik jól érzik magukat a számok[br]világában, akik jól bánnak velük,

0:02:12.061,0:02:14.297
és akik képtelenek rá.

0:02:14.321,0:02:16.422
Ma megpróbálom elmagyarázni,

0:02:16.446,0:02:19.488
hogy ez a dichotómia hamis.

0:02:19.512,0:02:21.380
Ez nem megváltozhatatlan párosítás.

0:02:21.404,0:02:25.052
Nem kell toronymagas szintű[br]számolókészség,

0:02:25.076,0:02:26.804
hogy a számok lázba hozzanak minket,

0:02:26.828,0:02:29.937
és ez a kiinduló pontunk.

0:02:31.897,0:02:34.698
A kérdés vizsgálatának egyik módszere

0:02:34.722,0:02:36.448
a statisztika szemügyre vétele.

0:02:36.472,0:02:39.967
Én vagyok az első, aki szóvá teszi,[br]hogy valami baj van

0:02:39.991,0:02:41.309
a statisztika hírnevével.

0:02:41.333,0:02:42.380
(Nevetés)

0:02:42.404,0:02:43.936
Ez a matematikának olyan része,

0:02:43.960,0:02:47.019
amelyet még a matematikusok[br]sem különösebben szeretnek,

0:02:47.043,0:02:51.055
mert míg a matek többi részét[br]a precizitás és a bizonyosság jellemzi,

0:02:51.079,0:02:53.363
a statisztika majdhogynem[br]az ellenkezője.

0:02:53.793,0:02:58.448
De jómagam későn lettem[br]híve a statisztikának.

0:02:58.472,0:03:00.554
Ha egyetemi oktatóimtól megtudakolnák,

0:03:00.578,0:03:05.337
melyik két tárgyból nem brillíroznék[br]diplomám megszerzése után,

0:03:05.361,0:03:08.128
a statisztikát és a számítógépes[br]programozást említenék.

0:03:08.152,0:03:11.211
Mégis itt vagyok, hogy egy pár[br]statisztikai grafikont mutassak,

0:03:11.211,0:03:12.447
amelyeket én programoztam.

0:03:12.745,0:03:14.500
Mi váltotta ki belőlem a változást?

0:03:14.524,0:03:18.172
Mi késztetett rá, hogy a statisztikára[br]mint érdekes dologra tekintsek?

0:03:18.196,0:03:20.462
Lényegében az, [br]hogy a statisztika rólunk szól.

0:03:20.869,0:03:23.451
Ha a szó etimológiáját nézzük,

0:03:23.475,0:03:26.084
az államra vagy a közösségünkre

0:03:26.108,0:03:28.538
vonatkozó adatokkal foglalkozó[br]tudományt jelenti.

0:03:28.562,0:03:31.916
Tehát a statisztika minket mint csoportot,

0:03:31.940,0:03:33.615
s nem mint egyéneket vizsgál.

0:03:33.639,0:03:35.109
Társas viselkedésű állatokként

0:03:35.133,0:03:39.077
mi is részesei vagyunk annak a csodának,[br]ahogy individuumként társainkhoz,

0:03:39.101,0:03:40.489
csoportunkhoz viszonyulunk.

0:03:40.513,0:03:43.623
A statisztika a legerősebb eszköz

0:03:43.647,0:03:44.948
meglepetések kimutatására.

0:03:45.477,0:03:48.684
Az Ipsos MORI [br]néhány csodás kutatást végzett

0:03:48.708,0:03:50.422
az utóbbi években.

0:03:50.446,0:03:53.784
Pl. amely az Egyesült Királyság[br]több mint ezer felnőttjéről készült:

0:03:53.814,0:03:56.958
vajon Anglia és Wales lakosainak

0:03:56.982,0:03:58.852
hány százaléka muszlim?

0:03:58.876,0:04:01.522
Az derül ki a teljes lakosságra nézve

0:04:01.546,0:04:06.388
reprezentatívnak tartott felmérésből,[br]hogy átlag 24%.

0:04:07.098,0:04:08.658
Ezt hitték az emberek.

0:04:08.682,0:04:12.321
A britek azt hiszik, hogy az ország[br]lakosainak 24%-a muszlim.

0:04:12.345,0:04:16.755
A hivatalos adatok viszont föltárják,[br]hogy ez a szám 5% körül van.

0:04:17.732,0:04:21.719
Óriási különbség van aközött, [br]hogy mit hiszünk, mit észlelünk,

0:04:21.743,0:04:24.071
s hogy milyen valóságot[br]mutat a statisztika.

0:04:24.075,0:04:25.349
Ez pedig nagyon érdekes.

0:04:25.373,0:04:28.663
Mi okozhatja ezt a téves fölfogást?

0:04:29.212,0:04:31.066
Annyira izgalomba hozott a tanulmány,

0:04:31.090,0:04:34.570
hogy előadásaim során [br]kérdezősködni kezdtem.

0:04:34.594,0:04:35.812
Előadást tartottam

0:04:35.836,0:04:38.146
a hammersmith-i Szt. Pál Leányiskolában,

0:04:38.170,0:04:40.310
a hallgatóság olyan volt, mint itt ez,

0:04:40.334,0:04:44.202
azzal a különbséggel, [br]hogy csak hatodikos lányokból állt.

0:04:44.226,0:04:45.648
Megkérdeztem őket:

0:04:45.678,0:04:51.755
"Lányok, szerintetek [br]a brit közvélemény mit gondol,

0:04:51.775,0:04:53.913
évente hány bakfis esik teherbe?"

0:04:53.937,0:04:56.613
A lányok földühödtek, amikor közöltem,

0:04:57.453,0:05:01.366
hogy a britek úgy hiszik,[br]hogy 100 bakfis közül

0:05:01.390,0:05:02.683
évente 15 esik teherbe.

0:05:03.429,0:05:05.660
Igazuk volt, hogy földühödtek,

0:05:05.684,0:05:08.442
mert valójában már [br]a 200. pötty közelében járnék,

0:05:08.466,0:05:10.036
mire beszínezhetnék egyet,

0:05:10.060,0:05:12.575
a hivatalos adatok bizonysága szerint.

0:05:12.599,0:05:16.399
Ez, akárcsak a számolókészség,[br]nem csak brit probléma.

0:05:16.423,0:05:20.927
Az Ipsos MORI az utóbbi években[br]az egész világra kibővítette a kutatást.

0:05:20.951,0:05:23.901
Megkérdezték a szaúd-arábiaiakat,

0:05:23.925,0:05:26.446
vajon az ország lakosai közül

0:05:26.470,0:05:29.343
hány százalék túlsúlyos vagy elhízott?

0:05:30.526,0:05:35.859
A szaúdiak általában azt felelték,[br]hogy a 28%-a.

0:05:36.402,0:05:37.604
Ezt hitték:

0:05:37.628,0:05:40.196
túlsúlyos vagy elhízott[br]a felnőttek több mint negyede.

0:05:40.220,0:05:45.001
A hivatalos számok viszont[br]azt mutatják, hogy közel 3/4-ük.

0:05:45.025,0:05:46.481
(Nevetés)

0:05:46.505,0:05:48.797
Megint csak óriási különbség!

0:05:48.821,0:05:53.267
Ez a kedvencem: megkérdezték a japánokat,

0:05:53.291,0:05:55.251
hogy 100 japán közül

0:05:55.275,0:05:57.876
hányan élnek vidéken?

0:05:58.521,0:06:03.422
Általában a fele – mondták.

0:06:03.446,0:06:07.593
Úgy hitték, hogy a japánok[br]56%-a él vidéken.

0:06:07.617,0:06:09.304
A hivatalos adatok szerint 7%-uk.

0:06:10.259,0:06:14.709
Rendkívüli eltérések,[br]és egyeseknek meglepők,

0:06:14.733,0:06:17.122
de azoknak nem, akik olvasták pl.

0:06:17.146,0:06:21.538
Daniel Kahneman[br]Nobel-díjas közgazdász művét.

0:06:21.562,0:06:26.654
Munkatársával, Amos Tverskyvel[br]évekig kutatta

0:06:26.678,0:06:29.823
az észlelés és a valóság[br]közti különbséget,

0:06:29.847,0:06:33.598
azt a tényt, hogy az emberek [br]elég rossz ösztönös statisztikusok.

0:06:33.622,0:06:35.382
Ennek több oka van.

0:06:35.406,0:06:38.521
Az egyéni tapasztalatok feltétlenül[br]befolyásolják észleléseinket,

0:06:38.545,0:06:42.503
ahogy a média is, amikor az eseményekről

0:06:42.527,0:06:44.543
normálisnak nem mondható[br]módon számol be.

0:06:44.855,0:06:46.981
Kahneman ezt találóan fogalmazta meg:

0:06:47.005,0:06:49.090
"Vakok lehetünk a nyilvánvalóra" –,

0:06:49.114,0:06:50.752
tehát rossz számokkal dolgozunk –

0:06:50.776,0:06:53.098
"de ez ügyben a vakságunkat sem látjuk."

0:06:53.122,0:06:56.388
Ez pedig károsan hat a döntéshozatalra.

0:06:56.412,0:06:59.264
Eközben a statisztikai hivatalban[br]arra gondoltam,

0:06:59.288,0:07:01.200
hogy ez tényleg érdekes.

0:07:01.224,0:07:03.234
Azt mondtam, hogy ez világprobléma,

0:07:03.258,0:07:05.693
de talán a földrajz okozza.

0:07:05.717,0:07:09.626
E kérdések mind arra vezettek:[br]milyen jól ismered a hazádat?

0:07:09.650,0:07:13.643
Esetünkben pedig: [br]mennyire jól ismered a 64 millió embert?

0:07:13.667,0:07:16.399
Kiderül, hogy nem valami jól.[br]Nekem nem megy.

0:07:16.423,0:07:17.747
Támadt egy ötletem,

0:07:17.771,0:07:20.894
amiben ugyanolyan megközelítési[br]módra gondoltam,

0:07:20.918,0:07:23.023
de nagyon is helyi szinten.

0:07:23.047,0:07:24.238
Mi az, hogy helyi?

0:07:24.262,0:07:26.203
Az átfogalmazott kérdés így hangozhat:

0:07:26.227,0:07:28.349
Mennyire jól ismerjük a környékünket?

0:07:28.373,0:07:30.476
Így már pontosabbak lesznek a válaszaink?

0:07:31.817,0:07:33.579
Terveztem ezért egy játékot.

0:07:33.603,0:07:35.462
"Mennyire jól ismered a környékedet?"

0:07:36.454,0:07:38.343
Egyszerű webalkalmazás.

0:07:38.367,0:07:39.550
Irányítószámunkat beírva

0:07:39.574,0:07:42.281
a program a népszámlálás[br]adataira támaszkodva kérdez

0:07:42.305,0:07:43.844
a környezetünket illetően.

0:07:44.305,0:07:46.428
Tervezéskor nagyon tudatosan jártam el:

0:07:46.452,0:07:50.561
azt szerettem volna, [br]ha a legszélesebb kör használja,

0:07:50.585,0:07:53.413
nemcsak a számokhoz értő 49%.

0:07:53.437,0:07:55.192
Szerettem volna, ha mindenki rákap.

0:07:55.216,0:07:56.741
A játék tervezésekor

0:07:56.765,0:08:00.380
az ihletet az Otto Neurath által

0:08:00.404,0:08:03.006
az 1920-30-as években[br]kidolgozott Isotypes adta.

0:08:03.030,0:08:07.378
Ezek számok ábrázolására való módszerek

0:08:07.402,0:08:09.175
képi jelek többszöri ismétlésével.

0:08:09.640,0:08:12.805
Ott vannak a számok,[br]de a háttérbe húzódva.

0:08:12.829,0:08:15.552
Nagyszerű módszer[br]mennyiségek ábrázolására,

0:08:15.576,0:08:18.560
és elkerülhető vele[br]pl. a százalék, a tört vagy az arány

0:08:18.584,0:08:19.814
fogalmának használata.

0:08:19.838,0:08:21.540
Lássuk a játékot!

0:08:22.310,0:08:23.957
Bal felől vannak a jelképek,

0:08:23.981,0:08:26.650
és a jobb oldali térképen látszik,

0:08:26.684,0:08:29.947
mely földrajzi területre vonatkoznak

0:08:29.971,0:08:31.138
a kérdések.

0:08:31.162,0:08:32.443
Hét kérdést teszünk föl.

0:08:32.467,0:08:36.360
Minden kérdésnél a lehetséges válasz[br]nulla és száz közé eshet,

0:08:36.384,0:08:37.733
és a játék végén kiderül

0:08:37.757,0:08:40.975
az összesített pontszám,[br]ami nulla és száz közé eshet.

0:08:40.999,0:08:43.083
Mivel ez itt a TEDxExeter,

0:08:43.107,0:08:45.432
nézzük meg gyorsan,

0:08:45.456,0:08:47.765
miket kérdez először a program Exeterről.

0:08:47.789,0:08:49.194
Az első kérdése:

0:08:49.218,0:08:52.210
100 fő közül hány a 16 évesnél fiatalabb?

0:08:52.784,0:08:56.384
Nem túl jól ismerem Exetert,[br]ezért csak saccolni tudtam,

0:08:56.408,0:08:58.969
de azért képet kapnak a játék működéséről.

0:08:58.993,0:09:02.699
Elhúzzák a csúszkát [br]a képecskék kijelölésére,

0:09:02.723,0:09:04.958
majd az OK-ra rákattintva felelnek.

0:09:04.982,0:09:08.645
Megjelenítjük a válasz [br]és a valóság közötti különbséget.

0:09:08.669,0:09:12.744
Kiderül, hogy jól melléfogtam;[br]a valóságban 5.

0:09:13.149,0:09:14.573
Mi a következő kérdés?

0:09:14.597,0:09:16.753
Kíváncsi az átlagéletkorra,

0:09:16.777,0:09:19.222
arra a korra, amelynél a sokaság [br]fele fiatalabb,

0:09:19.246,0:09:20.920
illetve a fele idősebb.

0:09:20.944,0:09:24.294
Úgy gondoltam, hogy 35;[br]ezt olyan középkorúnak érzem.

0:09:24.318,0:09:25.761
(Nevetés)

0:09:28.206,0:09:30.312
Valójában Exeter hihetetlenül fiatal,

0:09:30.336,0:09:34.874
de én alulértékeltem[br]az egyetem helyi hatását.

0:09:34.898,0:09:36.929
A kérdések egyre fogósabbakká válnak.

0:09:36.953,0:09:39.336
E kérdés a lakástulajdonra vonatkozik.

0:09:39.955,0:09:43.654
100 háztartás közül [br]hányat terhel jelzálog vagy hitel?

0:09:43.678,0:09:44.958
Lefedeztem magam,

0:09:44.982,0:09:48.080
mert nem akartam 50-nél többet mondani.

0:09:48.104,0:09:50.124
(Nevetés)

0:09:50.148,0:09:52.614
Tényleg, ezek a kérdések már nehezebbek,

0:09:52.638,0:09:55.497
mert ha valamely területen[br]vagy közösségben élünk,

0:09:55.521,0:10:00.771
az életkor dönti el, [br]hogy a sokaság öreg-e vagy fiatal.

0:10:00.795,0:10:03.140
Elég körülnéznünk, és látjuk.

0:10:03.164,0:10:06.555
De pl. a lakástulajdon kérdését[br]sokkal nehezebb megítélni,

0:10:06.579,0:10:09.187
ezért a heurisztikánkhoz térünk vissza,

0:10:09.211,0:10:13.662
arra vonatkozó előítéletünkhöz,[br]hogy hányan laknak a sajátjukban.

0:10:13.686,0:10:17.336
Az a helyzet, [br]hogy amikor kibocsátottuk a játékot,

0:10:17.360,0:10:20.896
az alapjául szolgáló népszámlálási[br]adatok már többévesek voltak.

0:10:20.920,0:10:24.489
Voltak online alkalmazások,[br]amelyekkel irányítószám alapján

0:10:24.513,0:10:26.607
többéves idősorokat kaphatunk.

0:10:26.631,0:10:27.820
Bizonyos értelemben

0:10:27.844,0:10:31.393
ezek egy kissé avittasok voltak,[br]és nem feltétlenül újak.

0:10:31.417,0:10:35.056
De érdekelt, hogy milyen lesz a reakció,

0:10:35.080,0:10:37.437
ha animációval játékossá tesszük

0:10:37.451,0:10:39.228
a rendelkezésünkre álló adatokat,

0:10:39.252,0:10:43.000
és arra játszunk rá,[br]hogy léteznek előítéletek.

0:10:43.508,0:10:47.091
Kiderült, hogy a reakciók jócskán... hm...

0:10:48.328,0:10:50.256
meghaladták a várakozásomat.

0:10:50.280,0:10:52.551
Régen dédelgetett vágyam[br]egy statisztikai oldal,

0:10:52.585,0:10:54.737
amely a közönség igénye miatt omlik össze.

0:10:54.787,0:10:56.917
(Nevetés)

0:10:56.941,0:11:00.405
Ez az URL tartalmazza [br]a "statistics", "gov" és az "UK" szókat,

0:11:00.429,0:11:03.671
amely a legkevésbé kedvelt [br]három szó az URL-ben.

0:11:03.695,0:11:07.680
A megdöbbentő az, hogy a weboldal[br]este háromnegyed tízkor

0:11:07.704,0:11:09.797
tényleg összeomlott,

0:11:09.821,0:11:13.132
mert az emberek[br]önszántukból foglalkoztak

0:11:13.152,0:11:14.595
ezekkel az adatokkal,

0:11:14.619,0:11:16.654
szabadidejükben.

0:11:16.678,0:11:19.165
Nagyon érdekes volt látnom,

0:11:19.189,0:11:22.902
hogy negyedmillióan játszanak valamivel

0:11:22.926,0:11:26.198
a megjelenésétől számított 48 óra alatt.

0:11:26.222,0:11:30.149
Heves vita alakult ki az interneten[br]és a közösségi oldalakon,

0:11:30.173,0:11:32.210
amelyet jórészt azok uraltak,

0:11:32.234,0:11:36.227
akik viccesnek találták előítéleteiket.

0:11:36.251,0:11:39.310
Ennél jobbat nem is kívánhattam volna.

0:11:40.024,0:11:41.524
Az is tetszett, hogy az emberek

0:11:41.524,0:11:43.744
küldözgették ezt a politikusoknak.

0:11:43.768,0:11:46.357
Mennyire ismered jól[br]az állítólag képviselt területed?

0:11:46.381,0:11:47.543
(Nevetés)

0:11:47.567,0:11:49.127
Végezetül,

0:11:49.992,0:11:52.322
térjünk vissza a két embertípushoz!

0:11:52.346,0:11:54.603
Arra gondoltam: érdekes lenne megtudni,

0:11:54.627,0:11:57.442
hogy akik jól bánnak a számokkal,[br]nekik hogy menne a játék.

0:11:57.466,0:12:00.592
John Pullinger, Anglia és Wales[br]főstatisztikusa,

0:12:00.592,0:12:02.579
arra számítanánk, eléggé jeleskedne.

0:12:03.524,0:12:05.973
A területéből 44 pontot ért el.

0:12:05.997,0:12:08.085
(Nevetés)

0:12:08.489,0:12:13.538
Jeremy Paxman tévés újságíró[br]– elismerem, egy pohár bor után – 36-ot.

0:12:14.051,0:12:15.512
Még rosszabb.

0:12:15.536,0:12:18.737
Ez csak arra utal, [br]hogy a számok mindenkit megihletnek.

0:12:18.761,0:12:20.021
Meglephetnek.

0:12:20.045,0:12:21.888
Nagyon gyakran a statisztikáról

0:12:21.908,0:12:24.070
mint a bizonytalanság[br]tudományáról beszélünk.

0:12:24.094,0:12:25.876
Mai búcsúgondolatom:

0:12:25.900,0:12:28.935
a statisztika a mi tudományunk.

0:12:28.959,0:12:31.747
Ezért lenyűgözőek a számok.

0:12:31.771,0:12:32.961
Köszönöm szépen.

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