No que confiar em um mundo "pós-verdade"
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0:02 - 0:05Belle Gibson era
uma jovem australiana feliz. -
0:05 - 0:08Morava em Perth e adorava andar de skate.
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0:08 - 0:13Mas em 2009, Belle descobriu que tinha
câncer no cérebro e quatro meses de vida. -
0:13 - 0:17Dois meses de quimioterapia
e radioterapia não fizeram efeito. -
0:17 - 0:19Mas Belle era determinada.
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0:19 - 0:21Ela tinha sido uma lutadora a vida toda.
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0:21 - 0:24Desde os seis anos, teve que cozinhar
para o irmão, que tinha autismo, -
0:24 - 0:27e para a mãe dela,
que tinha esclerose múltipla. -
0:27 - 0:28O pai dela estava fora de cena.
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0:29 - 0:32Belle lutou, com exercícios, meditação
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0:32 - 0:35e trocando a carne por frutas e legumes.
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0:35 - 0:38E ela teve uma recuperação completa.
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0:39 - 0:40A história de Belle se tornou viral.
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0:40 - 0:44Foi tuitada, "blogada", compartilhada
e atingiu milhões de pessoas. -
0:44 - 0:47Mostrou os benefícios de trocar
a medicina tradicional -
0:47 - 0:49por dieta e exercício.
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0:49 - 0:54Em agosto de 2013, Belle lançou
um aplicativo de alimentação saudável, -
0:54 - 0:55"The Whole Pantry",
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0:55 - 0:59baixado 200 mil vezes no primeiro mês.
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1:01 - 1:04Mas a história de Belle era mentira.
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1:05 - 1:07Belle nunca teve câncer.
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1:08 - 1:12As pessoas compartilharam a história
dela sem verificar se era verdade. -
1:13 - 1:16Este é um exemplo clássico
de viés de confirmação. -
1:16 - 1:21Aceitamos uma história sem críticas,
se confirma o que gostaríamos ser verdade. -
1:21 - 1:24E rejeitamos qualquer história
que contradiga isso. -
1:25 - 1:30Quantas vezes vemos isso nas histórias
que compartilhamos e ignoramos? -
1:30 - 1:34Na política, nos negócios,
nas recomendações de saúde. -
1:35 - 1:39A palavra do Oxford Dictionary
de 2016 foi "pós-verdade". -
1:40 - 1:43E o reconhecimento de que agora
vivemos em um mundo pós-verdade -
1:43 - 1:47levou a uma ênfase muito necessária
na verificação dos fatos. -
1:47 - 1:49O ponto principal dessa palestra
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1:49 - 1:52é que apenas verificar
os fatos não é suficiente. -
1:52 - 1:55Mesmo que a história
de Belle fosse verdadeira, -
1:55 - 1:57seria igualmente irrelevante.
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1:58 - 2:00Por quê?
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2:00 - 2:04Bem, vamos ver uma das técnicas
mais fundamentais em estatística. -
2:04 - 2:06Chama-se inferência bayesiana.
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2:06 - 2:09E a versão muito simples é a que segue.
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2:09 - 2:12Nós nos preocupamos com:
"Os dados suportam a teoria? -
2:13 - 2:17Os dados aumentam nossa crença
de que a teoria é verdadeira?" -
2:18 - 2:22Em vez disso, acabamos perguntando:
"Os dados são consistentes com a teoria?" -
2:23 - 2:25Mas ser consistente com a teoria
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2:25 - 2:28não significa que os dados
suportam a teoria. -
2:29 - 2:30Por quê?
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2:30 - 2:34Por causa de um terceiro
termo crucial, mas esquecido: -
2:34 - 2:37os dados também podem ser
consistentes com teorias rivais. -
2:38 - 2:43Mas devido ao viés de confirmação,
nunca consideramos as teorias rivais, -
2:43 - 2:46porque somos muito protetores
da nossa própria teoria de estimação. -
2:47 - 2:49Observemos isso na história de Belle.
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2:49 - 2:53Bem, nós nos preocupamos com:
"A história de Belle apoia a teoria -
2:53 - 2:55que a dieta cura o câncer?"
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2:55 - 2:57Em vez disso, acabamos perguntando:
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2:57 - 3:01"A história de Belle é consistente
com a dieta curando o câncer?" -
3:02 - 3:03E a resposta é sim.
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3:04 - 3:08Se a dieta curasse o câncer,
veríamos histórias como a de Belle. -
3:09 - 3:12Mas mesmo se a dieta não curasse o câncer,
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3:12 - 3:14ainda veríamos histórias como a dela.
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3:15 - 3:20Uma única história em que um paciente
aparentemente se autocura -
3:20 - 3:23apenas por ter sido, a princípio,
diagnosticado erroneamente. -
3:24 - 3:27Assim como, mesmo que fumar
seja ruim para a saúde, -
3:27 - 3:30ainda vemos um fumante
que viveu até os 100 anos. -
3:31 - 3:32(Risos)
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3:32 - 3:35Assim como, mesmo que a educação
seja boa para a renda, -
3:35 - 3:39ainda vemos um multimilionário
que não frequentou a universidade. -
3:39 - 3:41(Risos)
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3:44 - 3:48O maior problema com a história
de Belle não é que ela seja falsa. -
3:48 - 3:51É ser apenas uma história.
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3:51 - 3:56Pode haver milhares de outras histórias
em que a dieta sozinha falhou, -
3:56 - 3:57mas nunca ouvimos sobre elas.
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3:58 - 4:02Compartilhamos os casos atípicos
porque são novos -
4:02 - 4:04e, portanto, são notícia.
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4:05 - 4:07Nós nunca compartilhamos os casos comuns.
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4:07 - 4:10Eles são muito comuns,
são o que acontece normalmente. -
4:11 - 4:14E são os verdadeiros 99% que ignoramos.
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4:14 - 4:17Assim como na sociedade,
não podemos escutar só o 1%, -
4:17 - 4:18os atípicos,
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4:18 - 4:21e ignorar os 99%, os comuns.
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4:22 - 4:25Porque esse é o segundo exemplo
de viés de confirmação. -
4:25 - 4:28Nós aceitamos um fato como um dado.
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4:29 - 4:33O maior problema não é vivermos
em um mundo pós-verdade, -
4:33 - 4:37é vivermos em um mundo pós-dados.
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4:38 - 4:42Preferimos uma única história
a toneladas de dados. -
4:43 - 4:45As histórias são poderosas,
são vivas, dão vida. -
4:45 - 4:48Dizem para começarmos
as palestras com uma história. -
4:48 - 4:49Eu comecei.
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4:50 - 4:54Mas uma única história
é sem sentido e enganosa, -
4:54 - 4:57a menos que seja apoiada
em dados de grande escala. -
4:59 - 5:02Mas mesmo se temos dados em grande escala,
-
5:02 - 5:04isso pode ainda não ser suficiente.
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5:04 - 5:07Porque ainda pode ser consistente
com as teorias rivais. -
5:08 - 5:10Deixem-me explicar.
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5:10 - 5:13Um estudo clássico
do psicólogo Peter Wason -
5:13 - 5:15nos dá um conjunto de três números
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5:15 - 5:18e pede que pensemos na regra que os gerou.
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5:19 - 5:23Então, se temos dois, quatro, seis,
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5:23 - 5:24qual é a regra?
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5:25 - 5:28A maioria das pessoas pensaria
que são números pares sucessivos. -
5:29 - 5:30Como testaríamos isso?
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5:30 - 5:34Bem, propomos outros conjuntos
de números pares sucessivos: -
5:34 - 5:374, 6, 8 ou 12, 14, 16.
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5:38 - 5:40E Peter diria que esses conjuntos
também funcionam. -
5:41 - 5:44Mas saber que esses conjuntos
também funcionam, -
5:44 - 5:49saber que talvez centenas de conjuntos de
números pares sucessivos também funcionem, -
5:49 - 5:50não nos diz nada.
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5:51 - 5:54Porque ainda é consistente
com as teorias rivais. -
5:55 - 5:58Talvez a regra seja
quaisquer três números pares. -
5:59 - 6:01Ou quaisquer três números crescentes.
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6:02 - 6:05E esse é o terceiro exemplo
de viés de confirmação: -
6:05 - 6:09aceitar dados como evidência,
-
6:09 - 6:12mesmo que sejam consistentes
com teorias rivais. -
6:13 - 6:16Os dados são apenas uma coleção de fatos.
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6:16 - 6:21Evidências são dados que apoiam
uma teoria e excluem outras. -
6:23 - 6:25A melhor maneira de apoiar uma teoria
-
6:25 - 6:29é na verdade tentar refutá-la,
bancar o advogado do diabo. -
6:29 - 6:34Então testamos algo como 4, 12, 26.
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6:35 - 6:39Se tivermos um sim,
isso refutaria a teoria -
6:39 - 6:41de números pares sucessivos.
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6:41 - 6:43No entanto, este teste é poderoso,
-
6:43 - 6:48porque se tivéssemos um não,
excluiria três números pares -
6:48 - 6:50e quaisquer três números crescentes.
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6:50 - 6:53Excluiria as teorias rivais,
mas não as nossas. -
6:54 - 6:59Mas a maioria das pessoas
tem medo de testar o 4, 12, 26, -
6:59 - 7:03porque não quer receber um sim e provar
que sua teoria de estimação está errada. -
7:05 - 7:10O viés de confirmação não é apenas
sobre a falta de pesquisa de novos dados, -
7:10 - 7:14mas também de interpretar mal
os dados depois de recebê-los. -
7:14 - 7:18E isso se aplica fora do laboratório
a problemas importantes do mundo real. -
7:18 - 7:21Thomas Edison disse a famosa frase:
-
7:21 - 7:23"Eu não falhei,
-
7:23 - 7:27encontrei 10 mil soluções
que não davam certo”. -
7:28 - 7:31Descobrir que estamos errados
-
7:31 - 7:34é o único jeito de descobrir o certo.
-
7:35 - 7:38Digamos que somos um diretor
de admissão de universidade -
7:38 - 7:40e nossa teoria seja que apenas
os alunos com boas notas -
7:40 - 7:42e de famílias ricas se saem bem.
-
7:42 - 7:45Então só aceitamos esses estudantes.
-
7:45 - 7:46E eles se saem bem.
-
7:46 - 7:49Mas isso também é consistente
com a teoria rival. -
7:50 - 7:52Talvez todos os alunos
com boas notas se saiam bem, -
7:52 - 7:54ricos ou pobres.
-
7:54 - 7:58Mas nunca testamos essa teoria,
pois nunca aceitamos alunos pobres, -
7:58 - 8:01porque não queremos
que provem estarmos errados. -
8:03 - 8:04Então, o que aprendemos?
-
8:05 - 8:09Uma história não é um fato,
porque pode não ser verdadeira. -
8:09 - 8:12Um fato não é um dado,
-
8:12 - 8:16ele pode não ser representativo
se for apenas um ponto de dados. -
8:17 - 8:19E os dados não são evidências,
-
8:19 - 8:23podem não ser sustentáveis se forem
consistentes com teorias rivais. -
8:24 - 8:26Então, o que fazemos?
-
8:27 - 8:30Quando estamos nos pontos
de inflexão da vida, -
8:30 - 8:33decidindo uma estratégia nos negócios,
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8:33 - 8:35uma técnica parental para os filhos
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8:35 - 8:38ou um regime para a saúde;
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8:38 - 8:41como garantimos que não temos uma história
-
8:41 - 8:43mas sim uma evidência?
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8:44 - 8:46Deixem-me dar três dicas.
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8:47 - 8:51A primeira é buscar ativamente
outros pontos de vista. -
8:51 - 8:54Leiam e escutem as pessoas das quais
vocês discordam flagrantemente. -
8:54 - 8:58Noventa por cento do que dizem
pode estar errado, na opinião de vocês. -
8:59 - 9:01Mas e se 10% estiverem certos?
-
9:02 - 9:04Como Aristóteles disse:
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9:04 - 9:06"É o sinal de uma mente educada
-
9:06 - 9:09ser capaz de entreter um pensamento
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9:09 - 9:11sem aceitá-lo".
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9:13 - 9:15Cerquem-se de pessoas que lhes desafiam
-
9:15 - 9:19e criem uma cultura que encoraje
ativamente a dissidência. -
9:19 - 9:22Alguns bancos sofreram
com o pensamento de grupo, -
9:22 - 9:26em que o pessoal tinha medo de desafiar
as decisões de empréstimo da gerência, -
9:26 - 9:28contribuindo para a crise financeira.
-
9:29 - 9:33Numa reunião, nomeiem alguém
para ser o advogado do diabo -
9:33 - 9:35contra a sua ideia de estimação.
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9:36 - 9:38E não apenas escutem outro ponto de vista,
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9:38 - 9:40mas prestem atenção.
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9:41 - 9:44Como o psicólogo Stephen Covey disse:
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9:44 - 9:47"Escute com a intenção de entender,
-
9:47 - 9:49não com a intenção de responder".
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9:50 - 9:53Um ponto de vista dissidente
é algo para aprender, -
9:53 - 9:55não para argumentar contra.
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9:56 - 10:00O que nos leva aos outros termos
esquecidos na inferência bayesiana, -
10:00 - 10:03porque os dados permitem que aprendamos,
-
10:03 - 10:06mas a aprendizagem é apenas relativa
para um ponto de partida. -
10:06 - 10:09Se começamos com certeza absoluta
-
10:09 - 10:12de que nossa teoria de estimação
tem que ser verdadeira, -
10:12 - 10:14então nossa opinião não mudará,
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10:14 - 10:16independentemente dos dados que virmos.
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10:17 - 10:21Só se estivermos realmente abertos
à possibilidade de estarmos errados -
10:21 - 10:22poderemos aprender.
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10:24 - 10:26Como Leo Tolstoy escreveu:
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10:26 - 10:28"Os temas mais difíceis
-
10:28 - 10:31podem ser explicados ao homem
de raciocínio mais lento, -
10:31 - 10:34se ele ainda não formulou
qualquer ideia sobre eles. -
10:34 - 10:36Mas a coisa mais simples
-
10:36 - 10:39não pode ser esclarecida
ao homem mais inteligente, -
10:39 - 10:43se está firmemente convencido
de que ele já sabe". -
10:44 - 10:48A dica número dois é:
"Escutem os especialistas". -
10:49 - 10:53Esse talvez seja o conselho
mais impopular que posso lhes dar. -
10:53 - 10:54(Risos)
-
10:54 - 10:59O político britânico Michael Gove
disse que as pessoas neste país -
10:59 - 11:01estão cansadas de especialistas.
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11:02 - 11:05Uma pesquisa recente mostrou
que mais pessoas confiam no cabeleireiro, -
11:05 - 11:08(Risos)
-
11:08 - 11:09ou num homem qualquer na rua,
-
11:09 - 11:14do que em líderes de empresas, serviços
de saúde e até instituições de caridade. -
11:14 - 11:18Respeitamos uma fórmula de clareamento
dos dentes descoberta por uma mãe -
11:18 - 11:21ou escutamos a opinião
de uma atriz sobre vacinação. -
11:21 - 11:24Gostamos de quem fala sem rodeios,
de quem segue os instintos, -
11:24 - 11:26e os chamamos de autênticos.
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11:27 - 11:30Mas o instinto só nos leva
até certo ponto. -
11:31 - 11:35O instinto poderia dizer para nunca
darmos água a um bebê com diarreia, -
11:35 - 11:38porque apenas sairia pelo outro lado.
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11:38 - 11:40Os especialistas dizem o contrário.
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11:41 - 11:45Nunca confiaríamos uma cirurgia
para um homem qualquer na rua. -
11:45 - 11:49Queremos um especialista
que passou anos fazendo cirurgias -
11:49 - 11:50e conhece as melhores técnicas.
-
11:52 - 11:55Mas isso deve se aplicar
a todas as decisões importantes. -
11:55 - 12:00Política, negócios, recomendações de saúde
-
12:00 - 12:03requerem especialização,
assim como a cirurgia. -
12:04 - 12:08Então, por que desconfiamos
tanto dos especialistas? -
12:09 - 12:13Uma razão é que são vistos como
insensíveis às dificuldades dos outros. -
12:13 - 12:17Um CEO milionário jamais poderia falar
por um homem qualquer na rua. -
12:17 - 12:21Mas a verdadeira especialidade
é encontrada nas evidências. -
12:21 - 12:24E as evidências defendem
o homem qualquer na rua -
12:24 - 12:26e é contra as elites.
-
12:26 - 12:29Porque a evidência nos força a provar.
-
12:30 - 12:34As evidências impedem que as elites
imponham a própria opinião -
12:34 - 12:35sem provas.
-
12:37 - 12:39A segunda razão de não serem confiáveis,
-
12:39 - 12:42é que especialistas diferentes
dizem coisas diferentes. -
12:42 - 12:47Pra cada especialista que alegou que seria
ruim para a Grã-Bretanha deixar a UE, -
12:47 - 12:49outro alegou que seria bom.
-
12:49 - 12:53Metade desses chamados
especialistas estará errada. -
12:54 - 12:58E admito que a maioria dos artigos
escritos por especialistas está errada. -
12:59 - 13:02Ou, no mínimo, faz afirmações
que as evidências não suportam realmente. -
13:03 - 13:06Portanto, não podemos apenas
aceitar a palavra de um especialista. -
13:07 - 13:13Em novembro de 2016, um estudo sobre
remuneração de executivos foi manchete. -
13:13 - 13:16Embora nenhum dos jornais
que cobriu o estudo -
13:16 - 13:18tenha sequer visto esse estudo.
-
13:19 - 13:21Ainda não tinha sido publicado.
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13:21 - 13:23Eles apenas acreditaram no autor,
-
13:24 - 13:26assim como aconteceu com Belle.
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13:26 - 13:29Significa que não podemos
escolher qualquer estudo -
13:29 - 13:31que por acaso apoie nosso ponto de vista;
-
13:31 - 13:33seria, novamente, um viés de confirmação.
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13:33 - 13:35Tampouco significa que,
se sete estudos demostrarem A, -
13:35 - 13:37e três demonstrarem B,
-
13:37 - 13:39que A deve ser verdade.
-
13:39 - 13:42O que importa é a qualidade
-
13:42 - 13:45e não a quantidade da especialidade.
-
13:46 - 13:48Então devemos fazer duas coisas.
-
13:48 - 13:53Primeiro, devemos examinar criticamente
as credenciais dos autores. -
13:54 - 13:58Assim como examinaríamos criticamente as
credenciais de um cirurgião em potencial. -
13:58 - 14:02São realmente especialistas no assunto
-
14:02 - 14:04ou eles têm um interesse pessoal?
-
14:05 - 14:07Em segundo lugar,
devemos prestar especial atenção -
14:07 - 14:11nos artigos publicados
nos principais periódicos acadêmicos. -
14:12 - 14:16Acadêmicos são frequentemente acusados
de serem distantes do mundo real. -
14:17 - 14:20Mas esse distanciamento proporciona
anos para a dedicação a um estudo. -
14:20 - 14:22Para realmente conseguir um resultado,
-
14:22 - 14:24para descartar aquelas teorias rivais
-
14:24 - 14:27e distinguir a correlação da causalidade.
-
14:28 - 14:32E periódicos acadêmicos
envolvem revisão por pares, -
14:32 - 14:34em que um artigo é rigorosamente analisado
-
14:34 - 14:35(Risos)
-
14:35 - 14:38pelas principais mentes do mundo.
-
14:38 - 14:41Quanto melhor o periódico, maior o padrão.
-
14:41 - 14:46Os periódicos mais elitistas
rejeitam 95% dos artigos. -
14:47 - 14:51A evidência acadêmica não é tudo.
-
14:51 - 14:54A experiência do mundo real
também é crucial. -
14:54 - 14:58E a revisão por pares não é perfeita,
erros são cometidos. -
14:59 - 15:01Mas é melhor seguir com algo verificado
-
15:01 - 15:03do que com algo não verificado.
-
15:03 - 15:06Se nos apegarmos a um estudo
porque gostamos dos resultados, -
15:06 - 15:10sem considerar de quem é
ou se ele foi analisado, -
15:10 - 15:13há uma grande chance
de que esse estudo seja enganoso. -
15:15 - 15:18E aqueles de nós
que afirmam ser especialistas -
15:18 - 15:21devem reconhecer as limitações
de nossa análise. -
15:21 - 15:26Muito raramente é possível provar
ou prever algo com certeza, -
15:26 - 15:31no entanto, é muito tentador fazer
declarações abrangentes e absolutas. -
15:31 - 15:35É mais fácil transformar-se numa manchete
ou ser tuitado em 140 caracteres. -
15:36 - 15:40Mas mesmo a evidência
pode não ser uma prova. -
15:40 - 15:45Pode não ser universal, pode não
se aplicar a todas as configurações. -
15:45 - 15:50Então não digam: "O vinho tinto
leva a uma vida mais longa", -
15:50 - 15:55quando a evidência é só que o vinho tinto
está relacionado a uma vida mais longa. -
15:55 - 15:58E só nas pessoas que se exercitam também.
-
16:00 - 16:04A dica número três é: "Pensem antes
de compartilhar qualquer coisa". -
16:05 - 16:08O juramento de Hipócrates diz:
"Primeiro, não faça mal". -
16:09 - 16:12O que nós compartilhamos
é potencialmente contagioso, -
16:12 - 16:16então tenham muito cuidado
com o que espalham. -
16:17 - 16:20Nosso objetivo não deve ser
obter curtidas ou retuítes. -
16:20 - 16:24Senão, compartilhamos apenas o consenso,
não desafiamos o pensamento de ninguém. -
16:24 - 16:27Senão, só compartilhamos o que soa bem,
-
16:27 - 16:29independentemente de ser uma evidência.
-
16:30 - 16:33Em vez disso devemos perguntar o seguinte:
-
16:34 - 16:36"Se é uma história, é verdade?
-
16:36 - 16:39Se é verdade, é apoiada
por evidências em larga escala? -
16:39 - 16:41Se é, de quem é, quais são as credenciais?
-
16:41 - 16:44Foi publicada,
quão rigoroso é o periódico?" -
16:45 - 16:47E façam a si mesmos
a pergunta de US$ 1 milhão: -
16:48 - 16:52"Se o mesmo estudo fosse escrito pelos
mesmos autores com as mesmas credenciais, -
16:53 - 16:55e encontrasse resultados opostos,
-
16:56 - 16:59vocês ainda estariam dispostos
a acreditar e compartilhar isso?" -
17:01 - 17:04Lidar com qualquer problema,
-
17:04 - 17:08um problema econômico de uma nação
ou um problema de saúde de um indivíduo, -
17:08 - 17:09é difícil.
-
17:09 - 17:14Portanto, devemos garantir que temos
as melhores evidências para nos guiar. -
17:14 - 17:17Só se for verdade, pode ser um fato.
-
17:18 - 17:20Só se for representativo pode ser um dado.
-
17:21 - 17:24Só se for sustentado,
pode ser uma evidência. -
17:24 - 17:30E só com evidências podemos
mudar de um mundo pós-verdade -
17:30 - 17:31para um mundo pró-verdade.
-
17:32 - 17:34Muito obrigado.
-
17:34 - 17:35(Aplausos)
- Title:
- No que confiar em um mundo "pós-verdade"
- Speaker:
- Alex Edmans
- Description:
-
Só se você estiver realmente aberto à possibilidade de estar errado, você pode aprender, diz o pesquisador Alex Edmans. Em uma palestra perspicaz, ele explora como o viés de confirmação, a tendência de apenas aceitar informações que sustentam suas crenças pessoais, pode levá-lo a se desviar das redes sociais, na política e além, e oferece três ferramentas práticas para encontrar evidências nas quais você possa realmente confiar (Dica: indique alguém para ser o advogado do diabo em sua vida).
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 17:47
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